1 / 24

Menyusun Bab III

Menyusun Bab III. Rossi Sanusi 16 Mei 2014 Program Pra Doktor. Contoh dari Pak Harisson. Topik: Model supervisi yang sesuai dengan kondisi daerah sehingga pelaksanaan program kesehatan dapat tercapai secara efektif dan efisien .  Lihat HAF & HWF Development.

renate
Télécharger la présentation

Menyusun Bab III

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Menyusun Bab III Rossi Sanusi 16 Mei 2014 Program Pra Doktor

  2. Contoh dari Pak Harisson Topik: Model supervisi yang sesuai dengan kondisi daerah sehingga pelaksanaan program kesehatan dapat tercapai secara efektif dan efisien.  Lihat HAF & HWF Development

  3. Praktisi mempertimbangkan banyak variabel

  4. Peneliti fokus pada suatu topik

  5. Kata Kunci:Supervision, Performance, Health Workforce (Human Resources, Health Workers).  Situs2 Systematic Reviews & Open Source Journals: http://eppi.ioe.ac.uk/cms/Default.aspx?tabid=60 http://www.healthevidence.org/search.aspx http://ecu.au.libguides.com/content.php?pid=208745&sid=1739464 http://ph.cochrane.org/finding-public-health-reviews http://www.biomedcentral.com/

  6. SR Sebelumnya: Supervision, support and mentoring interventions for health practitioners in rural and remote contexts: an integrative review and thematic synthesis of the literature to identify mechanisms for successful outcomes Anna M Moran, Julia Coyle, Rod Pope, Dianne Boxall, Susan A Nancarrow, Jennifer Young Human Resources for Health 2014, 12:10 (13 February 2014) Abstract | Full text | PDF | ePUB | PubMed

  7. Masalah Penelitian (Awal):  • Evidence Strength dari Results (halaman 5): 43 makalah yg mengevaluasi strategi pendukung (DikLat, Supervisi-Mentoring) utk NaKes di daerah pedesaan dan terpencil. Bukti lemah, terbanyak penelitian pre- & post- evaluation menggunakan kuesioner yg tidak divalidasi.

  8. Alinea 2 dari Conclusion (halaman 28): Dibutuhkan penelitian yg lebih bermutu, terutama yg menilai hubungan supervisi dan retensi. Masalah Penelitian awal mempertanyakan daya guna intervensi pendukung (DikLat, SupMen) untuk NaKes daerah pedesaan & terpencil.

  9. Telaah Pustaka Selanjutnya • Di alinea pertama Bagian Method/halaman 3 disebutkan bahwa para peneliti mereview makalah2 antara tahun 1999 dan 2012  SR makalah2 tahun 2012 sampai sekarang yg dilakukan akan dilakukan peneliti. • Mengidentifikasi mekanisme hubungan Supervisi dan Outcome mengidentifikasi LandasanTeori & Kerangka Konsep. • Mengidentifikasi sumber2 validitas isi dari variabel2 prediktor, kriterion, mediator & moderator.

  10. Mengidentifikasi Landasan Teori • Teori yang banyak digunakan untuk menjelaskan hubungan antara intervensi dan perubahan perilaku ialah Teori of Planned Behavior dari Icek Ajzen. (http://people.umass.edu/aizen/index.html) • Intervensi diarahkan ke merubah 3 konstruk yang mempunyai hubungan erat dengan niat untuk merubah perilaku, yaitu: Sikap terhadap perilaku yang bersangkutan, norma subyektif dan kendali atas perilaku yang dipersepsi.

  11. Masalah Penelitian Selanjutnya • Apa isi/bentuk dari supervisi yang dapat merubah perilaku ? • Pada keadaan apa dan/atau pada petugas kesehatan dengan ciri-ciri apa supervisi akan lebih berdaya guna merubah perilaku (i.e., meningkatkan Retention, Availability, Responsiveness, Competence, Productivity, etc.)?

  12. Kerangka Konsep Mediator Prediktor/Penyebab Kriterion/ Akibat Moderator V1 V1 V1

  13. KerangkaKonsepPendidikan 3 Konstruk Ijzek Perilaku Supervisi Ciri2/ Keadaan UA

  14. Bab II diakhiri dengan hipotesis2 penelitian dan definisi operasional variabel2 (Nama Variabel, Definisi, Skala dan Cara Pengumpulan data) dan Pertanyaan2 Penelitian (yang akan dijawab melalui penelitian kualitatif)

  15. Bab III. Metoda Penelitian • Rancangan Penelitian: 1. Rancangan pengumpulan data. 2. Rancangan pengolahan data. 3. Rancangan penafsiran data. • Metoda Pengumpulan Data. • Metoda Pengolahan Data. • Metoda Penafsiran Data. Operasiona-lisasi dari A

  16. A. RancanganPenelitian • RancanganPenelitian: Logika(= carabernalar) darimetodapenelitian RencanaPenelitian (Bab IV Proposal): Logistika(= rincian) daripelaksanaanpenelitian • Metodapenelitiandenganrancangan yang kuat (robust) diperlukanuntukmenghasilkankesimpulanyang valid: a. hipotesis2 penelitianditerima/ditolak? b. pertanyaan2 penelitiandijawab?

  17. A.1. RancanganPengumpulan Data Logikapengumpulan data yang valid: Penelitisecarakonsistenmenggunakanalat/cara yang valid untukmengumpulkan data darisubyek yang tepat. • Alat/carayang valid • Penggunaanyang konsisten c. Subyekyang tepat

  18. a. Alat/Cara Pengumpulan Data yang Valid Penelitiharusmembuktikandengan data kuantitatifdankualitatifbahwaalat/carapengumpulandatanya valid: • ValiditasIsi(V. ahli; V. substansi; V. Konsep; V. Muka) – sesuaidenganpendapatparaahli; disusundalam/diterjemahkankebahasa yang dapatdimengertiresponden. • ValiditasKonstruk– pengujiansejumlahhipotesistentangvaliditasdarialat/carapengumpulan data yang bersangkutan.

  19. b. Penggunaan yang konsisten Penelitiharusmembuktikandengan data kualitatifdankuantitatifbahwaalat/carapengumpulan data yang valid digunakansecarakonsisten: • Pengumpul data diseleksi, dilatih & disupervisi • Hasilpengumpulan data inter- dan intra- pengumpul data dianalisis

  20. c. Subyek yang tepat Penelitiharusmembuktikandengan data kualitatifdankuantitatifbahwasubyek yang diukurtepat: • Kualitas: Memiliki data ygdiperlukanuntukmengukur variabel2 darikonstrukygbersangkutan; tidakmenimbulkan bias pengumpulan data (e.g., same subject bias, recall bias, sampling bias) • Kuantitas: Sesuaidenganbesarpopulasi (N) danbesarsampel unit analisis (n); sampling error dihindaripadapembentukansampel unit analisisdansampel unit pengamatan.

  21. A.2. RancanganPengolahan Data Logikapengolahan data yang valid: Penelitimenggunakan teknik2 ilmustatistik yang tepatuntuk a. menghitungkekuatankorelasiantaravariabel2ygdisebutkandalamhipotesis penelitian. b. menghitungbesarkesalahan sampling bilakekuatankorelasidihitungberdasar data darisampelunit analisis.

  22. A.3. RancanganPenafsiran Data Logikapenafsiran data yang valid: Penelitimempertimbangkan a. validitasdalam - sejauhmanakoefisienkorelasi (ataukoefisenselisih) yang bermaknabukankarenavariabelconfounding. b. validitasluar– sejauhmanahasilpenelitianberlakuuntuk subyek2 diluarpopulasipenelitian.

More Related