Post on 29-Jun-2015
description
KERANGKA KONSEPKERANGKA KONSEPDANDAN
OPERASIONALISASI VARIABELOPERASIONALISASI VARIABEL
ByHertog NursanyotoDosen Jurusan Gizi
Poltekkes Depkes Denpasar
POLA HUBUNGAN ANTAR POLA HUBUNGAN ANTAR VARIABELVARIABEL
X1
X2
X3
Y
X4
TIPE HUBUNGANTIPE HUBUNGAN
Variabel Tipe
x1 Y Asimetris Langsung
x2 Y Simetris
x4 Y Asimetris tdk langsung
BENTUK ASOSIASIBENTUK ASOSIASI
Variabel ASOSIASI
x1 Y Pengaruh X1 thd perubahan Y
x2 Y Hubungan antara X2 dan Y
x4 Y Perbedaan Y berdasarkan X4
JENIS STUDIJENIS STUDI
Variabel JENIS STUDI
x1 Y Intervensi
x2 Y Korelasi
x4 Y Komparasi
POLA PENYAJIANPOLA PENYAJIAN
X3 YX4
Keterangan :
: Diteliti
: Tidak Diteliti
POLA PENYAJIANPOLA PENYAJIAN
X3 YX4
Keterangan :
: Dianalisis
: Tidak Dianalisis
KERANGKA KONSEP PADA KERANGKA KONSEP PADA STUDI INTERVENSISTUDI INTERVENSI
treatment PostPre
Perubahan
Faktorlain
POLA HUBUNGAN MULTIVARIATPOLA HUBUNGAN MULTIVARIAT
X Y
Z
X Y
Z
X Y
Z
ConfoundingVariable
InterveningVariable
PERBEDAANPERBEDAAN
• Confounding Variable
– Tidak wajib diteliti karena efek yang
ditimbulkannya dapat diantisipasi sejak awal
penelitian (adjusted by designed)
• Intervening Variable
– Wajib diteliti karena efek yang ditimbulkannya
hanya dapat diketahui pada level analisis
(adjusted by analyzed)
VISUALISASI EFEKVISUALISASI EFEK
Efek modifikasi pada confounding variable
Konsumsi
Status Gizi
Ekonomi Kelas Atas
Ekonomi Kelas
Bawah
Efek interaksi pada intervening variable
Konsumsi
Status Gizi
Non
Infeksi
Infeksi
PEMBUKTIAN EFEK MODIFIKASIPEMBUKTIAN EFEK MODIFIKASI
zxy
0xy
xyZ=0
Z=1
)1(xy
)( xy
PEMBUKTIAN EFEK INTERAKSIPEMBUKTIAN EFEK INTERAKSI
)(xzzxy
)0(0 xxy
xyZ=0
Z=1
)1()1( xxy
)()( xy
PENYAJIAN DALAM FORMAT TABELPENYAJIAN DALAM FORMAT TABEL(CONFOUNDING VARIABLE)(CONFOUNDING VARIABLE)
Kelas Ekonomi
KonsumsiStatus Gizi
+ -
Atas+
-
Bawah+
-
PENYAJIAN DALAM FORMAT TABELPENYAJIAN DALAM FORMAT TABEL(INTERVENING VARIABLE)(INTERVENING VARIABLE)
Konsumsi
Status Infeksi
Non Infeksi Infeksi
Status Gizi Status Gizi
+ - + -
+
-
DEFENISI OPERASIONAL DEFENISI OPERASIONAL VARIABELVARIABEL
• Setiap variabel yang diteliti harus dibuat definisi operasionalnya
• Definisi operasional bukanlah definisi kamus atau buku teks
• Dalam definisi operasional harus disebut dengan tegas indikator pengukuran variabel
• Kecermatan definisi ini menentukan Rancangan Pengolahan dan Analisis Data
PANDUAN D.OPANDUAN D.O
Non Parametrik Parametrik
Nominal Ordinal Interval Rasio
Diskret/Kategorik Kontinyu/Numerik
Data Hitung Data UkurCara UkurCara Ukur
Hasil UkurHasil Ukur
SkalaUkur
Metode
DefenisiDefenisi Sesuai dgn kajian bidang ilmu
MISKONSEPSI TENTANG UJI COBA MISKONSEPSI TENTANG UJI COBA KUESIONERKUESIONER
• Tujuan (1)–Penyamaan persepsi apabila
peneliti tidak langsung menjadi enumerator
• Tujuan (2)–Menguji kualitas hasil pengukuran
KUALITAS HASIL PENGUKURANKUALITAS HASIL PENGUKURAN
• Pengukuran Konvensional
–Presisi
–Akurasi
• Pengukuran Non Konvensional
–Validitas
–Reliabilitas
PROSEDUR PERHITUNGAN PRESISI PROSEDUR PERHITUNGAN PRESISI DAN AKURASIDAN AKURASI
Hasil Pengamatan
Nomor Sampel X1 x2 x3
1 14,1 14,8 14,4
2 15,1 15,7 15,4
3 16,1 15,9 16,4
4 16,2 16,3 16,6
5 15,8 16,5 16,1
6 14,6 15,2 15,5
7 15,7 15,2 15,3
8 13,5 12,9 13,4
9 10,6 11,2 11,5
10 10,7 11,3 10,9
PROSEDUR PERHITUNGAN PRESISI PROSEDUR PERHITUNGAN PRESISI DAN AKURASIDAN AKURASI
Tentukan Rata-rata Hasil Pengamatan sbg Taksiran Kasar
Nomor Sampel X1 x2 x3Crude
Estimation
1 14,1 14,8 14,4 14,43
2 15,1 15,7 15,4 15,40
3 16,1 15,9 16,4 16,13
4 16,2 16,3 16,6 16,37
5 15,8 16,5 16,1 16,13
6 14,6 15,2 15,5 15,10
7 15,7 15,2 15,3 15,40
8 13,5 12,9 13,4 13,27
9 10,6 11,2 11,5 11,10
10 10,7 11,3 10,9 10,97
TENTUKAN CURVA ESTIMASI DARI TENTUKAN CURVA ESTIMASI DARI MASING-MASING HASIL PENGUKURANMASING-MASING HASIL PENGUKURAN
Dependent variable.. X1 Method.. LINEAR
----------- Variables in the Equation -------------
Variable B SE B Beta T Sig T
Y 1,028459 ,047884 ,991440 21,478 ,0000
(Constant) -,600666 ,696973 -,862 ,4139
Koefisien Variabilitas :
1 = 1,028459 – 0,047884=0,980575
TENTUKAN CURVA ESTIMASI DARI TENTUKAN CURVA ESTIMASI DARI MASING-MASING HASIL PENGUKURANMASING-MASING HASIL PENGUKURAN
Dependent variable.. X2 Method.. LINEAR
----------- Variables in the Equation -------------
Variable B SE B Beta T Sig T
Y ,978038 ,047544 ,990680 20,571 ,0000
(Constant) ,386906 ,692021 ,559 ,5914
Koefisien Variabilitas :
2 = 0,978038 – 0,047544=0,930494
TENTUKAN CURVA ESTIMASI DARI TENTUKAN CURVA ESTIMASI DARI MASING-MASING HASIL PENGUKURANMASING-MASING HASIL PENGUKURAN
Dependent variable.. X3 method.. LINEAR
----------- Variables in the Equation --------------
Variable B SE B Beta T Sig T
Y 0,993502 ,033928 ,995368 29,283 ,0000
(Constant) -,213761 ,493826 -,433 ,6765
Koefisien Variabilitas :
3 = 0,993502 – 0,033928=0,959574
RUMUS AKURASIRUMUS AKURASI
ii
i
VarAcc
2
2
745,2959,0930,0980,0 2222i
255,0)959,01()930,01()980,01( 222iVar
91,0)255,0745,2(
745,2
Acc
RUMUS PRESISIRUMUS PRESISI
1
2
2
VarPss
i
i
869,2959,0930,0980,0
255,0)959,01()930,01()980,01( 222iVar
97,0)255,0869,2(
869,22
2
Acc
UJI VALIDITAS HASIL PENGUKURAN UJI VALIDITAS HASIL PENGUKURAN NON KONVENSIONALNON KONVENSIONAL
• Pendekatan Perbedaan Nyata
–Independent t-test
• Pendekatan rating validitas
–Point Biserial Correlation
UJI RELIABILITAS HASIL PENGUKURAN UJI RELIABILITAS HASIL PENGUKURAN NON KONVENSIONALNON KONVENSIONAL
• Pendekatan Split Half Test
–Uji Reliabilitas Spearman Brown
• Pendekatan Non Split Half Test
–Uji Koefisien -Cronbach