disease positive<\/a>). Ini menunjukkan kemungkinan tes bernilai benar mengidentifikasi orang yang memang sebenarnya menderita penyakit tertentu.<\/p>\nMudahnya, kita ambil contoh: Ketika orang sakit di tes dan hasilnya dapat positif dan negatif. Hasil positif disebut true positif, dan hasil negatif disebut dengan False negatif karena yang di tes adalah orang yang benar-benar sakit. Hasil negatif dari tes tersebut menunjukkan kesalahan sehingga disebut dengan false negatif yang harusnya sakit, justru dianggap sehat.<\/p>\n
Sebaliknya, Ketika orang sehat di tes, hasilnya dapat positif dan negatif. Pada kasus dengan hasil negatif, maka disebut dengan true negatif, sedangkan bila hasilnya positif, maka disebut dengan False positif. Hasil positif pada tes ini adalah kesalahan dimana orang sehat justru terdeteksi sebagai orang sakit.<\/p>\n
Sensitivitas dilakukan pada orang yang sakit. Hasil pada kasus ini dapat berupa true positif dan false negatif. Rumus sensitivitas adalah:<\/p>\n
Sensitivitas = [True positif\/(true positif + False Negatif)] x 100<\/strong><\/p>\nSensitivitas dihitung berdasarkan penelitian pasien dengan 100% yang terbukti diagnosis penyakitnya dan telah tegak, sehingga hasil false positif menghasilkan tidak termasuk pada perhitungan. Hasil dengan sensitivitas 100% tidak menunjukkan hasil false negatif. Ini artinya tes akan menunjukkan positif pada masing-masing pasien dengan penyakit. Semua hasil negatif dari sensitivitas 100% menunjukkan hasil true negatif. Meskipun hasil positif dapat menjadi true positif dan false positif.<\/p>\n