UKURAN MORTALITAS

UKURAN
MORTALITAS
Nunik Puspitasari, S.KM, M.Kes
Dept. Biostatistika dan Kependudukan
Fakultas Kesehatan Masyarakat
Universitas Airlangga
Pengukuran mortalitas membutuhkan ketepatan
dalam:
1.
2.
3.
Kelompok orang yang akan diukur (yang
dimaksudkan)
Tipe peristiwa yang akan diukur (kematian umum,
kematian bayi, kematian ibu, dll)
Penentuan interval waktu
Perbedaan pada setiap faktor dari ketiganya akan
menyebabkan banyak perbedaan ukuran
kependudukan terhadap kematian
Yang penting diperhatikan dalam pengukuran tingkat
mortalitas adalah‘PENYEBUT’ (denominator)
KONSEP PYL
Konsep “jumlah tahun hidup orang” (person-years
lived) sering untuk menyatakan besarnya jumlah
penduduk yang mengalami risiko suatu peristiwa
Perlu diingat:
Jumlah penduduk baik pada awal tahun maupun
pada akhir tahun adalah suatu angka yang sangat
berbeda dengan “jumlah tahun hidup orang”
• Menghitung “jumlah tahun hidup orang”
pada jumlah penduduk yang besar  akan
dibutuhkan waktu lama
• Karena itu dilakukan perkiraan dengan
asumsi : jumlah kelahiran, kematian, masuk
dan keluarnya penduduk (migrasi) terjadi
merata selama periode yang ingin diketahui.
• Berdasarkan asumsi tersebut maka jumlah
orang yang hidup pada pertengahan tahun
(30 Juni atau 1 Juli) adalah perkiraan yang
baik terhadap “jumlah tahun hidup orang”
Penduduk yang hidup pada pertengahan tahun disebut:
‘PENDUDUK PERTENGAHAN’ (penduduk sentral)
Perlu diperhatikan:
Untuk daerah yang jumlah penduduknya sedikit /
kecil atau menghitung ukuran mortalitas tertentu
maka “jumlah penduduk tengah tahun” bukan
perkiraan yang baik untuk menghitung PYL.
Contoh:
Angka Kematian Bayi (AKB):
- jumlah bayi di suatu daerah biasanya tidak
banyak
- bayi adalah orang yang baru menjalani
kehidupan < 1 tahun
- ancaman kematian pada bayi sangat besar
Pada populasi kecil, untuk menghitung penduduk pada
tengah tahun biasanya dengan cara:
Penduduk pada tanggal 1 Januari tahun x ditambah
dengan penduduk pada tanggal 1 Januari tahun x+1
kemudian dibagi dua.
Contoh:
Jumlah penduduk Kota Surabaya tanggal 1 Januari
2000 = 2.599.796 jiwa, sedangkan pada tanggal 1
Januari 2001 = 2.613.315 jiwa.
Maka jumlah penduduk tengah Kota Surabaya tahun
2000 = (2.599.796 + 2.613.314) / 2 = 2.606.555 jiwa
Angka Kematian Kasar
Crude Death Rate ( CDR )
Banyaknya orang yang meninggal pada suatu
tahun dibagi jumlah penduduk pada
pertengahan tahun tersebut
Biasanya CDR dinyatakan untuk tiap 1000
orang atau (0/00)
Persamaan CDR :
Jumlah kematian
CDR =
Jumlah penduduk tengah tahun
D
CDR =
x k
P
Keterangan:
D = jumlah kematian dalam satu tahun
P = jumlah penduduk pada pertengahan tahun
K = konstanta (1000)
Contoh :
Jumlah penduduk Kota Malang pada tanggal
31 Desember 2000 = 756.982 jiwa, dan pada
31 Desember 2001 = 763.644 jiwa.
Maka penduduk tengah tahun Kota Malang
tahun 2001 = (756.982 + 763.644) / 2 = 760.313
jiwa.
Apabila ada 856 kematian selama tahun 2001
maka CDR Kota Malang tahun 2001 = (856 /
760.313 ) x 1000
= 1,13 0/00 atau 1,13 tiap 1000 penduduk
CDR adalah angka kasar.
Mengapa ?
Risiko kematian untuk setiap kelompok
penduduk : tidak sama untuk semua variabel
Meskipun angka kasar, tetapi CDR sudah umum
dipakai diseluruh dunia
Kelebihan CDR:
1. Mudah dihitung dengan cepat, karena itu
bisa segera diinformasikan ke masyarakat
2. Dapat memberi kesimpulan awal/ petunjuk
pendahuluan mengenai tingkat kematian,
serta bisa juga diketahui trend-nya
3. Dapat untuk menyelidiki fluktuasi kematian
pada periode waktu tertentu
4. Tidak memerlukan data kematian
berdasarkan kriteria tertentu
Kelemahan CDR:
1. Tidak menggambarkan kematian
berdasarkan kriteria / variabel tertentu
2. Hasilnya merupakan angka rata-rata,
sedangkan tingkat kematian anata
kelompok dalam populasi mungkin berbeda
3. Kurang aman untuk tujuan komparasi /
perbandingan, sehingga harus hati-hati
Angka Kematian Menurut Umur
Age Specific Death Rate ( ASDR )
ASDR =
Jumlah kematian penduduk umur i
Jumlah penduduk tengah tahun umur i
xk
Di
ASDR =
xk
Pi
Di : Jumlah kematian penduduk kel. umur i
Pi : Jumlah penduduk tengah tahun kel. umur i
k : konstanta (1000)
• Grafik ASDR mempunyai pola khas yaitu seperti
huruf ‘U’
Hubungan CDR dan ASDR
CDR adalah jumlah timbangan ASDR yang
ditimbang
Penimbangnya adalah proporsi jumlah
penduduk dalam tiap kelompok umur pada
penduduk tengah tahun
Kelompok
umur
Jumlah
penduduk
tengah tahun
Jumlah
kematian
tahun x
Tingkat
kematian
tahun (0/00)
0 – 34
> 35
2000
1000
40
80
20
80
Jumlah
3000
120
40
(CDR)
CDR pada contoh penduduk di atas adalah 40 0/00
Angka ini adalah jumlah dari dua angka kematian
menurut umur (ASDR) : 20 dan 80 yang ditimbang
Cara penghitungannya :
2000
CDR = (
1000
x 20 ) + (
3000
3000
40
=
x 80 )
80
+
3
3
= 40 per 1000 penduduk ( 40 0/00 )
Hubungan di atas dapat dinyatakan dengan persamaan:
Pi
CDR =  (
) DRi
i
P
Pembuktian bahwa CDR adalah suatu fungsi tingkat
kematian menurut umur maupun distribusi umur,
diperlihatkan pada tabel berikut:
Jumlah penduduk tengah tahun
Populasi
A
B
C
0–4
5 – 39
> 40
1500
4000
500
500
5000
500
500
4000
1500
120
40
40
40
50
40
50
20
60
80
10
80
80
10
80
100
5
40
A = 33,3
B = 21,7
21,7
Jumlah kematian
0–4
5 – 39
> 40
ASDR (0/00)
0–4
5 – 39
> 40
CDR (0/00)
Populasi
STANDARISASI
Sebagaimana telah disebutkan pada bahasan sebelumnya,
bahwa banyak variabel yang mempengaruhi angka
kematian, antara lain:
 Umur / komposisi umur
 Tempat tinggal (desa, kota)
 Pekerjaan
 Jenis kelamin
(hampir secara universal wanita lebih rendah tingkat
kematiannya dari pada pria, hampir pada semua
kelompok umur)
 Status perkawinan
(pada umur dewasa, mereka yang kawin lebih rendah
tingkat kematiannya dari pada bujangan, janda / duda,
dan cerai )
STANDARISASI
 Standarisasi dilakukan untuk menyingkirkan /
mengendalikan pengaruh berbagai variabel
pada pengukuran angka kematian
Cara standarisasi ada dua yaitu:
1. Standarisasi langsung (Direct standarisation)
2. Standarisasi tak langsung (Indirect
standarisation)
STANDARISASI LANGSUNG
(Direct standarisation)
Standarisasi langsung dilakukan dengan syarat ada
data:
a. Untuk populasi standar:
1. Jumlah penduduk berdasarkan kelompok umur
2. Jumlah penduduk seluruhnya
b. Untuk populasi yang distandarisasi
1. Jumlah penduduk berdasarkan kelompok umur
2. Jumlah kematian berdasarkan kelompok umur
Selain itu Populasi standar dan populasi yang akan
distandarisasi harus diketahui CDR nya
Contoh:
Kelomp
umur
(th)
Populasi A
Populasi B
Penduduk
Tingkat kematian
Penduduk
tengah tahun
(x1000)
tengah tahun
Tingkat kematian
(x1000)
0 – 44
2000
35
4000
25
> 45
3000
50
1000
75
5000
CDR: 44
5000
CDR: 35
a. CDR populasi B yang distandarisasi (Populasi A
sebagai standar)
CDRB standarisasi =
 PiA DRiB
i
=

PiA
i
2000 x 25
=
3000 x 75
+
5000
5000
= 10 + 45
= 55 per 1000 penduduk ( 55 0/00 )
b. CDR populasi A yang distandarisasi (Populasi B
sebagai standar)
CDRA standarisasi =
 PiB DRiA
i
=

PiB
i
4000 x 35
=
1000 x 50
+
5000
5000
= 28 + 10
= 38 per 1000 penduduk ( 38 0/00 )
Interpretasi :
a. CDR populasi B yang distandarisasi dan populasi A
sebagai standar
Sebelum distandarisasi :
CDRA
> CDRB
(440/00)
(350/00)
Sesudah distandarisasi :
CDRA
< CDRB
(440/00)
(550/00)
CDRB
(Sebelum stand.)
<
CDRB
(Sesudah stand.)
CDR populasi A yang distandarisasi dan populasi B
sebagai standar
Sebelum distandarisasi :
CDRA
> CDRB
(440/00)
(350/00)
Sesudah distandarisasi :
CDRA
> CDRB
(380/00)
(350/00)
CDRA
(Sebelum stand.)
>
CDRA
(Sesudah stand.)
Standarisasi Tidak Langsung
(Indirect Standarisation)
Standarisasi tidak langsung dapat dilakukan apabila:
a. Populasi standar diketahui:
1. ASDR nya
2. CDR nya
b. Populasi yg akan distandarisasi diketahui:
1. Jumlah penduduk menurut kelompok umur
2. Jumlah kematian seluruhnya (yang sesungguhnya)
3. CDR nya
Prosedur standarisasi tak langsung:
1. Susun populasi yang akan distandarisasi menurut
kelompok umur.
2. Tentukan populasi standar yang diketahui ASDR
nya.
3. ASDR populasi standar diterapkan pada populasi
yang akan distandarisasi.
4. Hitung expected death pada setiap kelompok umur,
dengan persamaan: jumlah penduduk menurut
kelompok umur x ASDR populasi standar.
5. Jumlahkan seluruh expected death nya.
6. Hitung Standarized Mortality Ratio (SMR ) pada
populasi yang distandarisasi dengan persamaan:
Actual death
SMR =
Expected death
7. Hitung Indirect Standarized Death Rate dengan
persamaan:
ISDR = SMR x CDR populasi standar
Contoh :
Populasi B
Umur
ASDR populasi A
(x 1000)
Jumlah Penduduk
Expected Death
0–4
4,37
567.104
2.478
5 – 14
0,45
504.028
227
15 – 24
1,02
401.294
409
25 – 44
1,76
597.025
1.051
45 – 64
10,44
487.071
5.085
> 65
68,94
201.238
13.873
2.475.760
23.123
Diketahui :
CDR Populasi A = 8,860/00
CDR Populasi B = 9,080/00
Jumlah seluruh kematian populasi B yang
sesungguhnya = 22.487 jiwa
Dihitung :
Actual death
SMR =
Expected death
22.487
SMR =
= 0,972
23.123
Indirec Standarized
= SMR x CDR pop stand
= 0,972 x 8,86
= 8,61 per 1000 penduduk
atau (8,610/00)
Interpretasi :
Sebelum standarisasi
CDRA
(8,860/00)
<
CDRB
(9,080/00)
Sesudah standarisasi
CDRA
(8,860/00)
>
CDRB
(9,080/00)
(Sebelum stand.)
CDRB
(8,610/00)
>
CDRB
(8,610/00)
(Sebelum stand.)
Angka Kematian Bayi (AKB)
Infant Mortality Rate (IMR)
Jumlah kematian bayi (0 - < 1 th)
IMR =
x 1000
Jumlah seluruh kelahiran hidup
pada satu tahun tertentu
Kematian bayi pada tahun pertama kehidupan selalu
menjadi pusat perhatian, karena pencatatan
penduduk usia 0 s/d <1 th biasanya tidak bagus dan
sering kabur
Selain itu kadang kalau suatu populasi mempunyai
CDR rendah belum tentu IMR/AKB nya juga rendah,
karena biasanya IMR merupakan penyumbang jumlah
kematian terbesar untuk CDR
IMR sebenarnya adalah ukuran yang kurang akurat
karena penyebut /denominatornya (population expose
to risk) tidak proporsional
Rumus IMR seharusnya:
D0 - <1
IMR =
P0 - <1
Karena mencari jumlah P0 - <1 ini sulit (kalau tidak ada
sensus) maka yang dipakai adalah B (jumlah lahir hidup) 
pendekatan B ini dianggap sudah memadai untuk mewakili
‘population expose to risk’
Penghitungan jumlah bayi yang mati pada pada awal
kehidupannya sering kurang akurat karena:
1.Banyak bayi yang meninggal tidak lama setelah
dilahirkan dan biasanya tidak tercatat dengan baik 
sebagai peristiwa kelahiran maupun sebagai peristiwa
kematian.
2.Seringkali tidak diperoleh kepastian apa yang disebut
dengan ‘lahir hidup’, bahkan dikalangan medis pun ada
yang tidak dapat membedakan  mana yang dinamakan
lahir mati, aborsi dan kematian bayi.
Numerator (pembilang) pada rumus IMR menunjukkan
kelahiran yang terjadi pada tahun tersebut dan tahun
sebelumnya
Jadi kematian bayi yang berumur 0 - < 1 tahun adalah
kematian dari bayi yang lahir pada tahun tersebut dan
yang lahir pada tahun sebelumnya
Tahun
Jumlah kelahiran
Jumlah kematian
Tahun 1
B1
D 1’
D 1”
Tahun 2
B2
D 2’
D 2”
Tahun 3
B3
D 3’
D 3”
Kalau menurut rumus semula:
D2’ + D2”
IMRtahun 2 =
B2
Namun untuk menghitung kematian bayi tersebut
harus dihitung berdasarkan tahun kalender, dengan
demikian harus dilakukan penyesuaian (adjustment)
Ada 2 (dua) cara untuk melakukan penyesuaian
(adjustment):
1. Menyesuaikan pembilang agar sesuai dengan
penyebutnya.
2. Memyesuaikan penyebut agar sesuai dengan
pembilangnya.
Penjelasan Cara 1: Menyesuaikan pembilang agar
sesuai dengan penyebutnya
Biasanya digunakan faktor pemisah (separation
factor) yang datanya bisa diambil dari penduduk yang
sama atau penduduk lain dengan kondisi hampir
sama atau sama
Besarnya separation factor (f) =
D2”
f =
D2’ + D2”
Jadi persamaan IMR untuk tahun 2 menjadi: (dengan
cara 1)
IMR2
= 
(1 – f) D2
f D2
+
B1
Keterangan : D2 = D2’ + D2”
B2
xk
Penjelasan Cara 2: Memyesuaikan penyebut agar
sesuai dengan pembilangnya
Cara hampir sama dengan cara 1
Juga dicari faktor pemisahnya (separation factor)
namun sampai sekarang belum diketahui dengan pasti
besarnya faktor pemisah tersebut, tetapi diperkirakan
besarnya sama dengan separation factor pada cara 1
yaitu:
D2”
f =
D2’ + D2”
Jadi persamaan IMR untuk tahun 2 menjadi:
IMR2 =
D2
f B1 + (1 – f) B2
Keterangan : D2 = D2’ + D2
xk
Contoh:
Tahun
Jumlah kelahiran
Jumlah kematian
Tahun 2009
3800
5
12
Tahun 2010
3650
7
9
Tahun 2011
3325
8
10
Terima Kasih