Analisis Data Kesehatan : Pengertian, Jenis, dan Tujuannya

Analisis Data Kesehatan - www.akukesmas.my.id

akukesmas.my.id, Jambi – Dalam dunia kesehatan masyarakat modern, data memiliki peran yang sangat penting sebagai dasar pengambilan keputusan dan perencanaan program kesehatan. Namun, memiliki kumpulan data saja tidak cukup. Diperlukan kemampuan untuk memahami, mengolah, dan menafsirkan data tersebut agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat. Di sinilah pentingnya analisis data kesehatan, yaitu proses sistematis untuk mengevaluasi, menafsirkan, dan menyajikan data agar dapat digunakan dalam menentukan kebijakan, strategi, dan tindakan kesehatan yang lebih efektif.

Melalui analisis data kesehatan, para tenaga kesehatan, peneliti, maupun pengambil kebijakan dapat mengenali pola penyakit, menilai efektivitas intervensi, serta mengidentifikasi faktor-faktor risiko di masyarakat. Analisis ini tidak hanya membantu dalam memahami kondisi kesehatan populasi, tetapi juga berperan penting dalam mendukung pencapaian tujuan pembangunan kesehatan nasional.

Analisis Data Kesehatan : Pengertian, Jenis, dan Tujuannya

Artikel ini akan membahas secara komprehensif mengenai pengertian analisis data kesehatan, jenis-jenis analisis data yang umum digunakan, serta tujuan dan manfaatnya dalam konteks pelayanan dan kebijakan kesehatan masyarakat. Dengan memahami konsep ini secara menyeluruh, pembaca diharapkan mampu mengoptimalkan penggunaan data untuk meningkatkan mutu dan efektivitas program kesehatan.

Pengertian dan Pentingnya Analisis Data Kesehatan

Analisis data merupakan suatu proses yang esensial dalam mengevaluasi dan merumuskan kesimpulan dari sejumlah data yang telah terkumpul. Proses ini dilakukan dengan memanfaatkan berbagai teknik statistik dan matematika, yang bertujuan untuk mengolah data sehingga dapat menghasilkan informasi yang bernilai dan dapat digunakan secara efektif (Worku, 2025).

Analisis data kesehatan adalah proses mengumpulkan, memproses, dan menginterpretasikan data kesehatan—seperti rekam medis, hasil laboratorium, dan data genetik—untuk menemukan pola, tren, dan wawasan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan perawatan pasien, mengoptimalkan operasional layanan kesehatan, mengurangi biaya, dan membantu pengambilan keputusan berbasis bukti oleh para profesional medis dan administrator kesehatan (Badawy et al., 2024; Borges do Nascimento et al., 2021).

Pentingnya analisis data tidak hanya terletak pada ekstraksi makna dari data, tetapi juga pada penerapannya dalam konteks penelitian. Proses pengolahan data melalui teknik analisis menjadi landasan bagi penghasilan hasil penelitian atau informasi baru yang dapat memberikan kontribusi positif dalam berbagai bidang (Javaid, 2024).

Teknik analisis data merupakan langkah kritis dalam membentuk hasil penelitian yang dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan atau evaluasi di bidang tertentu. Hasil analisis data tidak hanya melengkapi informasi yang telah ada, tetapi juga memberikan landasan yang kuat untuk pengambilan keputusan yang cerdas (World Health Organization [WHO], 2022).

Namun, penting untuk diingat bahwa pemilihan teknik analisis data memerlukan ketelitian yang tinggi. Memahami arti dari cara analisis data dan memahami dasar-dasarnya merupakan langkah awal yang krusial. Kesalahan dalam pemilihan cara analisis dapat berdampak pada validitas dan reliabilitas hasil, sehingga diperlukan kehati-hatian dan pengetahuan mendalam terkait teknik analisis yang digunakan (Badawy et al., 2024).

Dengan demikian, pemahaman mendalam terhadap pengertian analisis data dan penggunaan teknik analisis yang tepat menjadi kunci dalam memastikan bahwa hasil analisis data yang dihasilkan tidak hanya informatif tetapi juga dapat diandalkan untuk mendukung pengambilan keputusan yang berkualitas (Worku, 2025).

Tujuan Analisis Data Kesehatan

Tujuan dari analisis data kesehatan mencakup berbagai aspek penting dalam memahami, mengevaluasi, dan meningkatkan derajat kesehatan masyarakat. Proses analisis ini menjadi fondasi dalam menciptakan kebijakan yang tepat, meningkatkan efektivitas layanan, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti (evidence-based decision making).

1. Mengidentifikasi Pola dan Tren Kesehatan

Salah satu tujuan utama analisis data kesehatan adalah mengidentifikasi pola dan tren yang berkaitan dengan kesehatan masyarakat. Melalui analisis data, dapat diketahui distribusi penyakit, faktor risiko, serta perubahan tren kesehatan dari waktu ke waktu. Hal ini membantu tenaga kesehatan dan pembuat kebijakan dalam menyusun strategi pencegahan dan pengendalian penyakit yang lebih efektif (Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, 2023).

2. Evaluasi Efektivitas Intervensi Kesehatan

Analisis data kesehatan berperan penting dalam mengevaluasi keberhasilan berbagai intervensi kesehatan, seperti program vaksinasi, promosi kesehatan, atau kampanye pencegahan penyakit. Data yang dianalisis secara sistematis dapat menunjukkan sejauh mana intervensi memberikan dampak terhadap populasi sasaran, serta aspek apa yang perlu diperbaiki untuk meningkatkan efektivitasnya (Badawy et al., 2024).

3. Penyusunan Kebijakan Kesehatan

Data kesehatan yang telah dianalisis menjadi dasar bagi pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi dan kebijakan yang lebih efisien dan berbasis bukti. Analisis ini memberikan pemahaman mendalam tentang isu-isu kesehatan yang dihadapi masyarakat, sehingga kebijakan yang dihasilkan lebih tepat sasaran dan berkelanjutan (Badr & Alkhatib, 2024).

4. Pemantauan dan Deteksi Penyakit Menular

Analisis data kesehatan mendukung pemantauan kasus dan deteksi dini penyakit menular. Melalui pemodelan statistik dan pemetaan spasial, dapat diidentifikasi klaster penyakit dan pola penyebarannya, yang sangat penting untuk penanganan wabah dan pencegahan penyebaran penyakit (Worku, 2025).

5. Pengelolaan Sumber Daya Kesehatan

Analisis data juga berfungsi dalam pengelolaan sumber daya kesehatan, seperti alokasi anggaran, distribusi tenaga medis, dan perencanaan infrastruktur. Dengan analisis yang baik, perencanaan layanan kesehatan dapat dilakukan lebih efisien dan sesuai dengan kebutuhan populasi (World Health Organization [WHO], 2022).

6. Peningkatan Kualitas Pelayanan Kesehatan

Melalui analisis data kesehatan, lembaga pelayanan kesehatan dapat menilai indikator kinerja dan mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan. Hasil analisis ini menjadi dasar peningkatan kualitas pelayanan dan kepuasan pasien secara keseluruhan (National Center for Biotechnology Information [NCBI], 2023).

7. Mengukur Ketidaksetaraan Kesehatan

Analisis data juga digunakan untuk mengukur kesenjangan atau ketidaksetaraan dalam kesehatan masyarakat. Dengan mengetahui kelompok yang paling rentan terhadap masalah kesehatan, pemerintah dan lembaga terkait dapat menyusun program yang lebih inklusif dan adil (Centers for Disease Control and Prevention [CDC], 2024).

Dengan tujuan-tujuan tersebut, analisis data kesehatan menjadi alat yang strategis dalam membangun sistem kesehatan yang adaptif, responsif, dan berbasis bukti ilmiah. 

Proses analisis yang baik tidak hanya meningkatkan efisiensi layanan, tetapi juga memperkuat upaya promotif dan preventif dalam mencapai kesejahteraan masyarakat secara menyeluruh.

Analisis Data Kesehatan : Pengertian, Jenis dan Tujuan

Cara Melakukan Analisis Data dengan Tepat

Sebelum mendapatkan laporan informasi yang dapat dibaca dan dipahami dengan mudah, tentunya ada beberapa tahapan pengolahan data yang perlu dilalui. Tahap pengolahan data ini harus dilakukan secara tepat dan benar.

Lalu bagaimana caranya melakukan analisis data yang tepat? berikut adalah beberapa langkah untuk mengolah data, yaitu: 

1. Menentukan Tujuan Analisis Data

Langkah pertama dalam analisis data adalah menentukan tujuan dari analisis tersebut. Tujuan ini akan menentukan jenis analisis yang harus dilakukan.

2. Mengumpulkan Data ( Collecting data )

Langkah kedua adalah mengumpulkan data yang diperlukan untuk analisis. Pengumpulan data ( collecting data ) adalah kegiatan memperoleh data dari responden yang dibutuhkan pada penelitian. Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti survei, observasi, database penelitian atau data dari instansi, kuesioner langsung, Focuss Group Discussion (FGD), atau lainnya.

3. Menyiapkan Data ( Seleksi dan Editing Data )

Langkah ketiga adalah menyiapkan data untuk analisis. Hal ini meliputi pembersihan data, penghapusan data yang tidak relevan, dan penggabungan data dari berbagai sumber. 

Umumnya data yang terkumpul merupakan data mentah alias masih ada beberapa bagian data yang harus dibuang. Proses ini disebut seleksi dan editing data. 

Pastikan pada tahap ini benar-benar dilakukan dengan baik, agar data yang akan di analisis tidak menjadi berantakan dan sesuai dengan tujuan.

4. Menganalisis Data ( Pengkodean / Coding data )

Langkah keempat adalah melakukan analisis data dengan menggunakan teknik-teknik yang sesuai dengan tujuan analisis. Setelah memasukkan data yang benar-benar dibutuhkan dalam penelitian, lakukan pengkodean data. Pengkodean data dan analisis data bisa dilakukan di Microsoft Excel, SPSS dan software pengolah data lainnya.

Langkah ini dilakukan dengan menghubungkan dan mengelompokkan data berdasarkan variabel. Analisis ini meliputi analisis deskriptif, inferensial, dan prediktif

5. Menarik Kesimpulan ( Penyajian Data )

Langkah terakhir adalah menarik kesimpulan dari hasil analisis data yang sudah dilakukan. Kesimpulan ini harus didasarkan pada data yang valid dan teknik analisis data yang tepat. Terakhir, perlu dilakukan setelah menarik kesimpulan dari data yang diolah adalah mempresentasikannya / penyajian data. 

Kamu dapat menggunakan diagram, grafik, atau tabel sebagai sarana penyajian data. Penyajian data bisa menggunakan media presentasi seperti Microsoft PowerPoint, Google Slides, dan software penyajian data lainnya.

Analisis Data Kesehatan : Pengertian, Jenis, dan Cara Melakukannya

Jenis-Jenis Cara Analisis Data

Sesuai dengan kedua jenis cara analisis data kuantitatif dan kualitatif, ada beberapa jenis dari masing-masing cara analisis data yang perlu Kamu ketahui berikut ini.

1. Analisis data kuantitatif

• Cara analisis dalam jenis penelitian ini membutuhkan jawaban dari sejumlah besar responden.
• Sifat datanya numerik dan dapat dihitung menggunakan rumus statistik.
• Umumnya jenis penelitian kuantitatif ini dilakukan di bidang sains, kesehatan, dan teknologi.
• Contoh teknik analisis data kuantitatif, dalam riset bisnis dapat digunakan untuk mengetahui tingkat konsumsi konsumen dalam sebulan terhadap produk yang dijual.
• Dengan bantuan kuesioner online atau yang diterbitkan, Kamu dapat mengajukan pertanyaan tentang pendapat mereka tentang produk atau layanan yang ditawarkan oleh perusahaan, instansi atau sebuah organisasi ataupun tingkat kepuasan dan sejenisnya.

2. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah jenis analisis data yang dilakukan dengan tujuan untuk menggambarkan data yang ada. Tujuan dari analisis deskriptif adalah untuk memberikan informasi mengenai ukuran, kecenderungan, dan sebaran data. 

Teknik yang digunakan dalam analisis data deskriptif antara lain tabel frekuensi, diagram, dan ukuran pemusatan data. Analisis deskriptif sangat berguna untuk memahami karakteristik data yang ada dan untuk menyajikan data secara jelas dan ringkas.

• Mode analisis data deskriptif adalah cara analisis yang dapat Kamu gunakan untuk menghasilkan gambaran kumpulan data tanpa menggeneralisasi hasil penelitian.
• Bentuk data dapat disajikan dengan menggunakan grafik, tabel, diagram batang, pie chart, dan sejenisnya.

3. Analisis Inferensial

Analisis inferensial, di sisi lain, digunakan untuk mengambil kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data yang ada. Dalam analisis inferensial, kesimpulan yang diambil dari sampel akan diterapkan pada populasi secara umum. 

Teknik yang digunakan dalam analisis inferensial antara lain uji hipotesis dan interval kepercayaan. Analisis inferensial sangat berguna dalam pengambilan keputusan berdasarkan data dan membantu pengambil keputusan untuk menghindari kesalahan inferensi yang tidak akurat.

• Berlawanan dengan deskriptif, analisis data inferensial sebenarnya dilakukan untuk menggeneralisasi hasil penelitian sampel untuk suatu populasi.
• Dicari kesimpulan umum dan digunakan kembali dengan menggunakan bantuan rumus statistik.

4. Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah jenis analisis data yang digunakan untuk memprediksi nilai atau kejadian di masa depan berdasarkan data yang ada. 

Teknik yang digunakan dalam analisis data prediktif antara lain regresi dan analisis deret waktu. Analisis data prediktif sangat berguna dalam peramalan bisnis dan keuangan serta membantu pengambil keputusan dalam mengantisipasi dan merencanakan tindakan masa depan.

5. Analisis data kualitatif

Dibandingkan dengan tipe sebelumnya, analisis data kualitatif lebih banyak dipilih karena prosesnya dianggap lebih mudah. Jenis analisis ini digunakan oleh para peneliti jika mereka ingin menafsirkan sebuah kejadian atau peristiwa.

Umumnya cara analisis data kualitatif dipakai dalam bidang pengetahuan sosial dan bisnis. Contoh analisis representasi bintang iklan dalam mengiklankan suatu produk sabun wajah atau produk kecantikan lainnya.

Teknik analisis data kualitatif juga terbagi beberapa macam, yaitu:

a. Analisis tekstual

• Kajian data tekstual ini juga dikenal dengan istilah text mining, dimana dalam analisis ini dilakukan proses seleksi dan sejumlah besar data dari buku teks.
• Namun demikian, pola analisis teks dari penelitian juga menjadi acuan pertimbangan yang dipakai oleh perusahaan, jika diterapkan dalam dunia bisnis.

b. Analisis Wacana

• Cara analisis data wacana digunakan untuk mengkaji proses interaksi sosial.
• Fokus penelitian dari metode analisis ini adalah lingkup sosial dari sekitar peneliti dan responden.

c. Analisis Naratif

• Sesuai namanya, cara analisis data naratif digunakan ketika peneliti ingin mengetahui budaya suatu masyarakat, organisasi maupun perusahaan.
• Peneliti harus terfokus pada bagaimana suatu ide disampaikan ke objek penelitian.
• Contoh dari analisis data naratif adalah penelitian tentang tingkat kepuasan pekerja terhadap perusahaan. Dengan begitu, budaya perusahaan akan lebih mudah dipahami

Fungsi Analisis Data

Analisis data tidak hanya merupakan langkah umum dalam proses penelitian, tetapi juga memiliki peran krusial dalam memberikan jawaban yang dapat memberikan pemahaman mendalam terhadap permasalahan yang sedang diteliti. Beberapa fungsi utama dari analisis data meliputi:

1. Menjawab Permasalahan Tertentu:

Fungsi inti dari analisis data adalah untuk mengungkapkan jawaban dari permasalahan yang menjadi fokus penelitian. 

Dengan merinci data melalui teknik statistik dan matematika, analisis data memainkan peran penting dalam menyajikan informasi yang relevan dan bermanfaat untuk memecahkan permasalahan yang ada.

2. Alat untuk Memperoleh Jawaban:

Analisis data berperan sebagai alat yang efektif untuk memperoleh jawaban konkret atas suatu masalah. Dengan menyederhanakan data kompleks, analisis memberikan gambaran yang lebih jelas dan memudahkan interpretasi untuk merumuskan solusi.

3. Memprediksi Masalah Masa Depan:

Dengan melibatkan teknik prediktif, analisis data mampu memberikan gambaran tentang kemungkinan masalah yang mungkin dihadapi oleh sebuah organisasi di masa depan. Ini memungkinkan organisasi untuk mengambil tindakan preventif atau merancang strategi yang sesuai untuk menghadapi potensi masalah.

4. Referensi dan Acuan Keputusan:

Hasil analisis data tidak hanya berfungsi sebagai referensi, tetapi juga sebagai panduan bagi pengambilan keputusan dan perencanaan masa depan. Informasi yang dihasilkan dari analisis data memberikan dasar yang kuat untuk membuat keputusan yang terinformasi dan merencanakan strategi yang efektif.

Dengan demikian, analisis data bukan hanya sekadar alat untuk menyajikan informasi, tetapi juga sebagai instrumen penting dalam membantu organisasi menjawab tantangan, memprediksi potensi masalah, dan memberikan panduan bagi pengambilan keputusan yang berkualitas.

Fungsi Analisis Data Kesehatan

Analisis data kesehatan adalah proses pengolahan data dan informasi tentang kesehatan yang bertujuan untuk memperoleh informasi tentang permasalahan kesehatan.

Salah satu fungsi analisis data adalah untuk membantu proses yang yang terdapat di bidang kesehatan. Misalnya meningkatkan kualitas penelitian kesehatan, menyempurnakan pelayanan kesehatan, meminimalisir angka malpraktik, dan mengatur komposisi tenaga medis di pelayanan kesehatan.

Apakah penting dilakukan analisis data kesehatan? Berikut ini akan dijelaskan lebih detail mengenai fungsi analisis data dalam bidang kesehatan. Yuk, simak penjelasannya di bawah ini!

1. Analisis Kesehatan Untuk Menyempurnakan Riset Medis

Metode analisis data digunakan dalam bidang kesehatan untuk mengimprovisasi persyaratan penelitian medis yang penuh warna. Sistem yang digunakan adalah mengumpulkan dan menggunakan kembali data dari pusat informasi klinis, seperti catatan elektronik, catatan kesehatan pasien, dan catatan kesehatan publik.

Berikut penjelasan detail dari masing-masing sumber.

• Catatan elektronik memiliki data yang lebih bersifat administratif. Umumnya berisi data pribadi dan gejala tertentu yang dialami oleh pasien. umumnya juga berisi data catatan usia pemeriksaan kesehatan yang dilakukan dalam satu waktu.
• Catatan kesehatan pasien ( Rekam medis ) lebih spesifik terhadap kondisi kasus selama perawatan. Data ini mungkin yang paling sensitif untuk diakses karena bersifat nonpublik dan rahasia.
• Catatan kesehatan publik adalah salah satu sumber yang paling banyak digunakan dan dapat diakses dengan lancar. umumnya data ini dapat diperoleh melalui Badan Pusat Statistik (BPS), Dinas Kesehatan, atau mungkin instansi kesehatan masyarakat dan lembaga nasional lainnya.

Data di atas akan digunakan kembali untuk penelitian medis dengan 3 Tujuan :

• Data hasil penelitian dapat digunakan sebagai dasar untuk menilai dan mengembangkan sistem kesehatan yang lebih baik.
• Sebagai dasar untuk mendiagnosis dan memberikan saran pengobatan yang lebih akurat.
• Untuk mengidentifikasi penyakit baru yang mungkin berkembang sehingga dapat diramalkan sebelum terjadi wabah.

2. Menggunakan data pasien untuk meminimalkan malpraktik

Penelitian kesehatan secara umum berfungsi untuk memperbaiki kualitas sistem kesehatan sehingga dapat meminimalisir angka malpraktik. Cara-cara analisis data yang dapat diterapkan akan menghasilkan output yang lebih tepat. 

Baik tentang prediksi, diagnosa penyakit, saran pengobatan, bahkan mengembangkan sistem atau operasi yang menyederhanakan proses penanganan kasus pasien. Dengan kondisi yang lebih efektif ini, diharapkan jumlah malpraktik akan berkurang.

Memang untuk keperluan itu, data yang diperlukan bukan hanya sekedar data rekam medis, tapi juga pengalaman selama pengobatan. 

Hal ini dilakukan karena malpraktik dapat disebabkan oleh banyak faktor. Begitu banyak efek yang harus diperhatikan untuk memperbaiki kualitas layanan dan mengurangi angka malpraktik.

3. Pemanfaatan Data Medis untuk Meningkatkan Pelayanan Kesehatan

Cara analisis data juga dapat digunakan untuk memperbaiki pelayanan kesehatan. umumnya sistem pelayanan kesehatan diubah atau dikonversi dalam bentuk digital. Atau memang pengembangan dilakukan untuk menghasilkan sebuah operasi untuk menyederhanakan proses pelayanan dan administrasi.

Improvisasi dalam operasi kesehatan juga dapat dilakukan dengan membuat jadwal jam tangan, menjadwalkan kasus dan barang bergerak croaker, melihat perkembangan kesehatan kasus tanpa harus mengunjungi croaker secara langsung, dan masih banyak lagi.

Dengan cara analisis data yang tepat, hal ini akan tercapai. Ada banyak manfaat bagi sektor kesehatan saat menerapkan cara analisis data.

4. Memperoleh Tenaga Medis yang Kompeten

Seperti dengan kegiatan Human Resource (HR) di bidang lainnya, analisis data juga dapat membantu sektor kesehatan untuk menemukan tenaga medis sesuai dengan kebutuhan masing-masing fasilitas kesehatan. 

Proses pencarian tenaga medis atau penerimaan kandidat akan lebih tepat dan efektif karena dilakukan sesuai dengan data yang dimiliki. Kelak dengan analisis data kandidat tenaga kesehatan ini juga akan berdampak pada pelayanan kesehatan yang lebih baik.

Hal ini penting dilakukan karena tenaga kesehatan yang kompeten mampu memberikan perawatan yang efektif dan aman serta meningkatkan kepercayaan masyarakat terhadap sistem kesehatan. Tenaga kesehatan profesional, sesuai dengan spesialisasinya, dan memenuhi kriteria lain akan mengurangi angka malpraktik.

Selain itu, teknik analisis data kesehatan dapat membantu tim manajemen untuk memperkirakan kinerja dan distribusi demografi tenaga kesehatan, serta menentukan jadwal kerja mereka. Dengan jadwal kerja yang teratur, diharapkan operasi pasien dapat berjalan lebih efektif. Namun, tak kalah pentingnya untuk selalu menjamin ketersediaan tenaga kesehatan dalam kondisi darurat agar kasus medis dapat ditangani dengan cepat dan tepat.

Manfaat analisis data di bidang kesehatan

Manfaat analisis data di bidang kesehatan diantaranya adalah:

1. Mengurangi biaya operasional

Proses administrasi yang sebelumnya dilakukan sendiri secara manual bisa dikonversikan pada suatu sistem digital. Sehingga biaya fungsional ini dapat digunakan untuk kebutuhan medis lainnya. Karena digitalisasi sudah dilakukan, otomatis pekerjaan yang dilakukan manusia bisa digantikan oleh sistem. Ini juga memiliki dampak langsung pada pengurangan biaya bagi pekerja.

2. Waktu pelayanan lebih efektif

Pengembangan sistem digital juga akan menghemat waktu. Artinya pasien bisa melakukan pendaftaran dan proses pengurusan administrasi lainnya tanpa harus datang ke pusat pelayanan kesehatan. Dengan sistem online pasien juga dapat melakukan pemeriksaan atau konsultasi secara online jika tidak memerlukan penanganan lebih lanjut.

Nah, selain contoh yang telah disebutkan sebelumnya, masih banyak lagi fungsi analisis data. Tidak hanya dalam bidang kesehatan, tetapi juga dalam berbagai aspek kehidupan.

Analisis data kesehatan menjadi topik yang semakin penting di era digital saat ini. Dengan menganalisis data kesehatan, kita dapat memperoleh informasi yang bermanfaat untuk meningkatkan kualitas hidup dan kesehatan masyarakat. Namun, analisis data kesehatan juga memerlukan keterampilan dan pengetahuan yang cukup untuk memastikan hasil yang akurat dan valid.

Oleh karena itu, penting bagi para peneliti dan praktisi kesehatan untuk terus belajar dan meningkatkan kemampuan dalam analisis data kesehatan. Dengan demikian, diharapkan hasil analisis dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi masyarakat serta memberikan kontribusi dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi kesehatan di masa depan.

Dalam penggunaannya di kehidupan sehari hari perlu Sahabat Aku kesmas ingat adalah, penggunaan cara analisis data yang sederhana dan analisis data kesehatan yang jelas, dapat membantu struktur kerja menjadi lebih teratur dan efisien.

Semoga penjelasan tentang Analisis Data Kesehatan ini bisa bermanfaat, Terima Kasih !

DAFTAR PUSTAKA

1. Badr, N., & Alkhatib, A. (2024). Using data analytics to inform health policy decisions: Emerging opportunities and challenges. Online Journal of Public Health Informatics, 16(1), e59906.
2. Badawy, M. M., et al. (2024). Big data analytics in healthcare: Data sources, tools, and challenges. Journal of Emerging Trends in Information Technology.
3. Borges do Nascimento, I. J., et al. (2021). Impact of big data analytics on people’s health: Overview. Journal of Medical Internet Research (JMIR).
4. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). (2024). Health disparities and social determinants of health data report 2024. Atlanta, GA: CDC.
5. Javaid, M. (2024). Health informatics to enhance the healthcare industry’s data-driven capabilities. ScienceDirect.
6. Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health. (2023). Predictive data analytics in global health. Center for Global Digital Health Innovation.
7. National Center for Biotechnology Information (NCBI). (2023). Improving healthcare quality through data-driven analysis. Bethesda, MD: U.S. National Library of Medicine.
8. Worku, A. (2025). Introduction to health care data analytics: An overview. Springer.
9. World Health Organization (WHO). (2022). World health statistics 2022: Monitoring health for the SDGs, sustainable development goals. Geneva: WHO.