E-learning

Analisa data dn statistik dalam penelitian

Bacalah modul dibawah ini dengan cermat dan jawablah 15 pertanyaan yang dikumpulkan pada hari senin tanggal 29 pagi pukul 08.00

Soal:

1. Kegunaan statistik dalam penelitian antara lain:

1) Membandingkan status kesehatan di satu tempat dengan tempat lain, 2) membandingkan status kesehatan waktu lampau dengan saat sekarang 3) Evaluasi dan monitoring kegagalan dan keberhasilan program kesehatan yang sedang

dilaksanakan 4) Keperluan estimasi tentang kebutuhan pelayanan kesehatan

2. statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisa hasil penelitian, tetapi tidak

digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas : a) Statistika deskriptif b) Statistik Inferensial c) Statistik parametris d) Statistik non parametris e) Statistik Induktif

3. statistik yang digunakan untuk menganalisis data nominal atau ordinal yang diambil dari populasi yang berdistribusi bebas : a) Statistika deskriptif b) Statistik Inferensial c) Statistik parametris d) Statistik non parametris e) Statistik Induktif

4. statistik yang digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio.yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal: a) Statistika deskriptif b) Statistik Inferensial c) Statistik parametris d) Statistik non parametris e) Statistik Induktif

5. jenis kelamin merupakan data : a) nominal b) ordinal, c) interval

Tujuan Instruksional : Setelah mempelajari materi ini, diharapkan pembaca mampu : 1) Menjelaskan peran statistik dalam penelitian dengan benar 2) Menjelaskan pengertian statistik dengan benar 3) Menggolongkan statistik dalam penelitian dengan benar

4) Menyebutkan tahap-tahap kegiatan statistik dengan benar

123

95

d) rasio e) murni

6. Pekerjaan seseorang merupakan jenis data:

a) nominal b) ordinal, c) interval d) rasio e) murni

7. tingkat pendidikan merupakan jenis data :

a) nominal b) ordinal, c) interval d) rasio e) murni

8. pangkat golongan I, II, III, IV adalah jenis data:

a) nominal b) ordinal, c) interval d) rasio e) murni

9. pengukuran suhu derajad celcius adalah jenis data :

a) nominal b) ordinal, c) interval d) rasio e) murni

10. Data yang jaraknya sama tetapi memiliki nilai nol absolut, disebut data :

a) nominal b) ordinal, c) interval d) rasio e) murni

11. data yang diperoleh sendiri oleh peneliti dari hasil pengukuran, pengamatan , survey dan lain-lain

disebut: a) Data primer b) Data sekunder c) Data tertier d) Data umum e) Data penunjang

12. Judul : pengaruh terapi musik klasik terhadap penurunan intensitas nyeri saat tindakan invasif pada

anak usia 6-12 tahun di rsud sidoarjo. Rencana penelitian akan membandingkan 2 kelompok berbeda yaitu 1 kelompok intervensi dan 1 kelompok kontrol, jika kedua data kelompok dengan jenis data ordinal maka uji statistik yang dipakai pada penelitian ini adalah : a) Mann Whitney U test b) Wilcoxon matched pairs c) Friedman Two Way Anova

d) Spearman Rank Correlation e) Kendal Tau

13. Judul : pengaruh terapi hbo terhadapp tekanan intra okuler (tio) dilakesla drs. Med. R.rijadi sastropanoelar, phys komplek rumah sakit TNi angkatan laut dr. Ramelan surabaya. Rencana penelitian akan membandingkan nilai pre dan post dengan jenis data rasio maka uji statistik yang dipakai pada penelitian ini adalah : a) Mann Whitney U test b) Wilcoxon matched pairs c) Friedman Two Way Anova d) Spearman Rank Correlation e) Kendal Tau

14. Judul: hubungan frekuensi stimulasi orang tua dengan perkembangan personal sosial pada anak prasekolah di tk muslimat nu 32 waru sidoarjo. Jika data kedua variabel dalam bentuk data ordinal maka uji statistik pada penelitian ini adalah : a) Mann Whitney U test b) Wilcoxon matched pairs c) Friedman Two Way Anova d) Spearman Rank Correlation e) Contingency Coefficient C

15. Judul : hubungan pola asuh orang tua dengan perkembangan motorik halus dan motorik kasar pada

anak usia 2 tahun di rw 05 kelurahan karang tanjung candi sidoarjo, Jika data kedua variabel dalam bentuk data ordinal maka uji statistik pada penelitian ini adalah : a) Mann Whitney U test b) Wilcoxon matched pairs c) Friedman Two Way Anova d) Spearman Rank Correlation e) Contingency Coefficient C

Modul

A. Pengertian statistik Statistik telah dipakai untuk menyatakan kumpulan fakta yang berbentuk angka yang disusun dalam tabel atau diagram/grafik yang menggambarkan suatu persoalan. Statistik sebagai metode ilmiah mengajak kita untuk melihat sesuatu secara berurutan dan sebagai ilmu adalah alat untuk mengolah data numerik yang diperoleh sehingga menghasilkan informasi. Secara umum statistik mempunyai peran yang sangat penting dalam penelitian karena keputusan yang dihasilkan bergantung kepada statistik yang dipakai. Tujuan digunakan ilmu statitistik dalam peneitian adalah untuk mejawab permasalahn dan membuktikan sesuatu dugaan yang belum terbukti dan juga meringkas data sehingga data tersebut menghasilkan informasi.

Bagan 1 : Kegunaan statitistik dalam penelitian

B. Kegunaan statistik/penelitian di Bidang Kesehatan

a. Mengukur status kesehatan maasyarakat dan mengetahui permaslahan kesehatan b. Membandingkan status kesehatan di satu tempat dengan tempat lain, atau membandingkan

status kesehatan waktu lampau dengan saat sekarang c. Evaluasi dan monitoring kegagalan dan keberhasilan program kesehatan yang sedang

dilaksanakan d. Keperluan estimasi tentang kebutuhan pelayanan kesehatan e. Perencanaa program kesehatan f. keperluan research dan publikasi masalah-masalah kesehatan

C. Penggolongan Statistik

Penggolongan statistik dalam penelitian terdiri dari 2 sub yaitu deskriptif dan inferensial. 1. Statistika deskriptif, adalah statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisa hasil

penelitian, tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas. 2. Statistik Inferensial, statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya akan

digeneralisasikan untuk pupolasi dimana sampel itu diambil.

PROBLEM HIPOTESIS VARIABEL

TEORI

FAKTA

DISAIN INSTRUMEN

SAMPEL

DATAHASIL

LAPORAN

STATISTIKA

Statistik inferensial ini terdiri dari 2 yaitu : 1) Statistik parametris, statistik yang digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio.yang

diambil dari populasi yang berdistribusi normal. 2) Statistik non parametris, statistik yang digunakan untuk menganalisis data nominal atau ordinal

yang diambil dari populasi yang berdistribusi bebas.

D. Pembagian data dalam statitistik

Dalam analisis seringkali digunakan pembagian data/variabel menjadi dua kelompok yaitu; data katagorik dan data numerik. 1. Data Katagorik (kualitatif), merupakan data hasil pengklasifikasian/penggolongan suatu data. Cirinya

adalah isi berupa kata-kata. Contoh sex, jenis pekerjaan, pendidikan 2. Data Numerik (kuantitatif), merupakan variabel hasil dari penghitungan dan pengukuran. Cirinya: isi

variable berbentuk angka-angka. Variabel numeric dibagi menjadi dua macam: Diskrit dan Kontinyu. Diskrit merupakan variable hasil dari penghitungan misalnya jumlah anak, jumlah pasien tiap ruang, sedangkan kontinyu merupakan hasil dari pengukuran, misalkan tekanan darah, Hb.

Variabel katagorik pada umumnya berisi variable yang berskala nominal dan ordinal, sedangkan

variable numerik berisi variabel yang berskala interval dan rasio. Dalam analisis statistik, seringkali data numerik diubah ke dalam data katagorik dengan cara dilakukan pengolongan /pengklasifikasian. Misalnya variabel berat badan data riilnya berupa data numerik, namun bila dikelompokkan menjadi kurus (<50 kg), sedang (50-60 kg) dan gemuk (>60 kg), maka jenis variabelnya sudah berubah menjadi data katagorik.

Macam StatistiK

Statistik deskriptif Statistik Inferensial

Statistik non parametris - Data noinal - Data ordinal

Statistik parametris - Data interval

- Data rasio

1. Skala Pengukuran Berkaitan dengan proses kuantifikasi , data dan variabel biasanya diklasifikasikan dalam empat

jenis skala pengukuran. Klasifikasi ini selain untuk keperluan penentuan alat pengambil data, juga sangat penting untuk penentuan metode analisis mana yang sesuai diterapkan. Tingkat pengukuran yang luas digunkakan dibagi dalam empat katagori yaitu ukuran nominal, ordinal, interval dan rasio.

a. Ukuran Nominal

Ukuran nominal adalah ukuran yang hanya diperoleh atau yang ditetapkan atas dasar proses penggolongan Diperoleh dari hasil menghitung dan membilang (bukan mengukur), jadi yang kita lakukan hanyalah menghitung semata-mata banyaknya subyek misalnya wanita sekian orang, pegawai sekian orang yang sifatnya hanya membedakan. Ukuran nominal ini adalah ukuran yang paling sederhana, dimana angka yang diberikan kepada objek hanya mempunyai arti sebagai objek saja, dan tidak menunjukkan jarak maupun ukuran antara katagori dalam ukuran itu. Objek dikelompokkan kedalam himpunan-himpunan yang tidak boleh tumpang tindih dan bersisa. Beberapa data nominal antara lain : jenis kelamin, kehadiran (hadir dan tak hadir, tempat kelahiran (disurabaya), kebangsaan (Indonesia), bahasa (Inggris), Jabatan (ketua, bendahara, sekretaris), pekerjaan (pegawai, pedagang, petani, dsb).

b. Ukuran Ordinal

Data berjenjang atau berbentuk peringkat, artinya jarak satu data dengan yang lain mungkin tidak sama. Juara I, II, III ; golongan I, II, III; tingkat pendidikan; derajad keasaman dan sebagainya yang menunjukkan peringkat antara data satu dengan lainnya.

c. Ukuran Interval

Pengukuran bersifat kontinyu, yang didalam pengukuran itu diasumsikan terdapat satuan pengukuran yang sama, selain mengurutkan obyek berdasarkan suatu atribut juga memberikan informasi tentang interval antara satu obyek dengan obyek lainnya. Ciri khas data interval adalah data yang jaraknya sama tetapi tidak memiliki nilai nol absolut. Pada data ini, walaupun datanya nol, tetapi masih memiliki nilai. Misalnya nol derajad celcius, ternyata masih ada nilainya.

d. Ukuran Rasio Data yang jaraknya sama tetapi memiliki nilai nol absolut, artinya kalau data nol berarti tidak ada apa-apanya. Misalnya : Hasil pengukuran panjang (M), berat (kg). Bila nol meter maka tidak ada panjangnya.

Ukuran rasio diperoleh apabila selain informasi tentang urutan dan interval antar responden juga bila dipunya informasi tambahan tentang jumlah absolut antribut yang dimiliki oleh salah satu obyek. Jadi ukuran rasio adalah suatu bentuk interval jaraknya tidak dinyatakan sebagai perbedaan nilai antar obyek tetapi antara obyek dengan nilai nol absolut. Karena terdapat titik nol maka perbandingan rasio dapat ditentukan. Tabel 8.1: Sifat setiap skla pengukuran

Skala Pengukuran Sifat

Membedakan Jenjang Selisih Kelipatan

Nominal + - - -

Ordinal + + - -

Interval + + + -

Rasio + + + +

E. Tahap –Tahap Kegiatan Statistik

Secara ringkas dapat disebutkan ada 5 tahap dalam proses kegiatan statisti yaitu : a. Pengumpulan data (data collecting) b. Pengolahan data (data processing) c. Penyajian data ( data presentation) d. Analisa dan interprestasi (analysis and interprestation) e. Penarikan kesimpulan 1. Pengumpulan Data (data colecting)

Data adalah himpunan angkayang merupakan nilai dari unit sampel kita sebagai hasil mengamati atau mengukur. Langkah-langkah pengumpulan data secara operasional, metode pengumpulan data dan penjelasan tentang cara-cara pengisian instrumen. Ada 3 cara dalam memperoleh data yaitu : 1) Data primer, data yang diperoleh sendiri oleh peneliti dari hasil pengukuran, pengamatan ,

survey dan lain-lain. 2) Data sekunder, data yang diperoleh dari pihak lain, badan/intansi yang secara rutin

mengumpulkan data. Misalnya BPS (biro pusat statistik). 3) Data tertier, data yang diperoleh dari orang / badan / instansi lain yang telah dipublikasikan /

dikompilasikan dari pihak lain dalam bentuk tabel, grafik, laporaan penelitian.

2. Pengolahan data (data processing) Pengolahan data pada dasarnya merupakan suatu proses untuk memperoleh data atau data

ringkasan berdasarkan suatu kelompok data mentah dengan menggunkaan rumus tertentu sehingga menghasilkan informasi yang diperlukan.

Setelah dilakukan pengumpulan data, seringkali orang bingung mau diapakan data yang telah terkumpul, Bagaimana menghubungkan data di kuesioner dengan tujuan penelitlan. Untuk itu data yang masih mentah (raw data) perlu diolah sedemikian rupa sehingga menjadi informasi yang akhirnya dapat digunakan untuk menjawab tujuan penelitian.

Ada beberapa kegiatan yang dilakukan oleh peneliti dalam pengolahan data dibagi menjadi 6 tahap, yaitu : a. Editing / memeriksa Adalah memeriksa daftar pertanyaan yang telah diserahkan oleh para pengumpul data. Pemeriksaan daftar pertanyaan yang telah selesai ini dilakukan terhadap : 1) Kelengkapan jawaban, apakah tiap pertanyaan sudah ada jawabanya, meskipun jawaban hanya

berupa tidak tahu atau tidak mau menjawab. 2) Keterbacaan tulisan, tulisan yang tidak terbaca akan mempersulit pengolahan data atau

berakibat pengolah data salah membaca.

3) Relevansi jawaban, bila ada jawaban yang kurang atau tidak relevan maka editor harus menolaknya.

Jika terdapat beberapa kuesioner yang masih belum disisi, atau pengisian yang tidak sesuai dengan petunjuk dan tidak relevannya jawaban dengan pertanyaan sebaiknya diperbaiki dengan jalan menyuruh isi kembali kuesioner yang masih kosong pada responden semula, kalau itu tak mungkin dilakukan maka kita berusaha mencari responden lain sebagi pengganti asal sesuai dengan polanya. Untuk menghindari pekerjaan pengulangan maka sewktu penyebaran instrumen, agar peneliti dapat memperkirakan akan terjadinya kerusakan atau tidak kembalinya instrumen sebanyak 10 %, dengan telah diperkirakan ini waktu menyebarkan instrumen kita lakukan penambahan 10 % untuk menutup jika terjadi kekurangan tersebut.

b. Memberi Tanda Kode / coding Adalah mengklasifikasikan jawaban-jawaban dari para responden kedalam bentuk angka/bilangan. Biasanya klasifikasi dilakukan dengan cara memberi tanda / kode berbentuk angka pada masing-masing jawaban. Misalnya untuk variabel pendidikan diiakukan koding :

Jenis kelamin - laki-laki diberi kode : 1 - wanita diberi kode : 2

- Prestasi baik (nilai 76 -100) diberi kode : 1 - Prestasi cukup (nilai 56 – 75) diberi kode : 2 - Prestasi buruk (nilai <56) diberi kode : 3

Pendidikan - SD diberi kode :1 - SMP diberi kode :2 - SMU diberi kode :3 - PT diberi kode : 4

Tanda – tanda kode ini dapat disesuaikan dengan pengertian yang lebih menguntungkan peneliti, jadi tanda-tanda tersebut bisa dibuat oleh peneliti sendiri. Kegunaan dari coding adalah untuk menrpermudah pada saat analisis data dan juga mempercepat pada saat entry data c. Processing Setelah semua kuesioner terisi penuh dan benar, serta sudah melewati pengkodean, maka langkah selanjutnya adalah memproses data aqar data yang sudah di-entry dapat dianailisis. Pemrosesan data dilakukan dengan cara meng-entry data dari kuesioner ke paket program komputer. Ada bermacam-macam paket program yang dapat digunakan untuk pemrosesan data dengan masing-rnasing mempunyai kelebihan dan kekurangan. Salah satu paket program yang sudah umum digunakan untuk entry data adalah paket program SPSS for Window. d. Cleaning Pembersihan data, lihat variabel apakah data sudah benar atau belum. Cleaning (pembersihan data) merupakan kegiatan pengecekan kembali data yang sudah di-enty apakah ada kesalahan atau tidak. Kesalahan tersebut dimungkinkan terjadi pada saat kita meng-entry data ke computer. Misalnya untuk variabel pendidikan ada data yang bernilai 7, mestinya berdasarkan coding yang ada pendidikan kodenya hanya antara 1 s.d. 4 (1=SD, 2 = SMP, 3 = SMU dan 4 = PT).

e. Mengeluarkan informasi Disesuaikan dengan tujuan penelitian yang dilakukan.

F. Penyajian data (data presentation)

Data statistik perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dibaca dan dimengerti. Tujuannya adalah memberikan informasi dan memudahkan interpretasi hasil analisis. Secara garis besar ada 3 cara yang sering dipakai untuk penyajian data, yaitu : tulisan, tabel dan diagram. 1. Tulisan / narasi (textuklar) Ciri dari penyajian secara tulisan adalah : ­ Dibuat dalam bentuk narasi mulai dari pengambilan data sampai kesimpulan ­ Kelemahan kurang menggambarkan bentuk statistik bila terlalu banyak datanya Contoh :

Seorang direktur rumah sakit memberikan informasi tentang kondisi rumah sakit yang dipimpinnya sebagai berikut: “ penderita yang menjalani rawat inapp dirumah sakit ini jumlahnya meningkat dari tahun ke tahun hingga tiak tertampung dan sebagian besra berda diruang penyakit dalam.Untuk yang harus dilakukan adalah penambahan gedung dan sarana yang kita butuhkan”

2. Tabel atau Daftar (tabuler)

Penyajian dalam bentuk angka (data numeric) yang disusun dalam kolom dan baris dengan tujuan untuk menunjukkan frekuensi kejadian dalam kategori yang berbeda. Macam-macam tabel 1) Master tabel (tabel induk), tabel yang menyajikan data secara terperinci, sehingga pembaca

memperoleh semua informasi yang diperlukan. Tabel master menyajikan data asli sehingga dapat digunakan untuk tabel khusus.

2) Tex tabel (tabel khusus), adalah tabel yang menggambarkan adanya hubungan dan mengambil salah satu aspek dari tabel umum sehingga mudah diinterprestasikan, karena angka sudah dibulatkan.

Syarat-syarat tabel sebagai berikut : a) Judul tabel

Judul table ditulis ditengah-tengah bagian atas, singkat, jelas dan lengkap. Judul dapat menjawab 3 W yaitu : what, where dan when uunnttuukk mmeemmbbeerriikkaann kkeetteerraannggaann yyaanngg mmaannddiirrii

tteennttaanngg ""aappaa//ssiiaappaa"",, ddiimmaannaa ddaann kkaappaann ddiillaakkuukkaann..

b) Bagan - Box Head (judul kolom)

Adalah judul kolom yang ditulis singkat dan jelas, biasanya dalam beberapa baris dan diusahakan jangan terjadi pemutusan kata.

- Stub (judul baris) Berisikan item-item yang diteliti, yang terdiri dari beberapa sel table.

- Foot note (catatan kaki) Merupakan keterangan kutipan mengenai perolehan sumber data.

Contoh tabel : Tabel 8.2 : Banyaknya mahasiswa Stikes “A” Surabaya menurut kelas dan jenis kelamin tahun

ajaran 2010/2011

NO JENIS KELAMIN TINGKAT I

TINGKAT II

TINGKAT III

Laki-laki 13 13 19

Perempuan 57 56 71

Jumlah total 70 69 90

Sumber : Stikes “A” Surabaya

3. Grafik atau diagram Pedoman pembuatan grafik Agar dapat membuat grafik yang baik hendaknya dibuat berdasarkan pedoman sebagai berikut : ­ Grafik terdiri dari 2 sumbu, yaitu horizontal yang disebut absis (sumbu x) dan vertical yang

disebut ordinat (sumbu y). Variabel bebas diletakkan disumbu X dan variable terikat diletakkan disumbu y.

­ Sebaiknya tidak menampilkan angka dalam grafik. ­ Grafik harus diawali dari titik nol agar tidak terjadi kesalahan interpretasi. ­ Judul grafik ditulis dengan jelas, singkat dan sederhana (dapat diletakkan dibagian atas atau

bawah). ­ Pembuatan grafik harus menarik dan bila perlu diberi warna. Macam Grafik Berdasarkan bentuknya maka grafik dapat dibagi sebagai berikut : 1) Grafik batang (bar diagram)

Bertujuan melihat kecenderungan data menurut waktu, dimana sumbu x berisi data waktu dan sumbu y menunjukkan frekuensi nilai dari variabel data dan membandingkan beberapa pengamatan data menurut tempat dan jenis atau kategori tertentu Contoh :

Grafik batang 8.1 : Jumlah Pendidikan di Surabaya

2) Grafik lingkaran (pie diagram) Grafik menyajikan data kualitatif sebagai bagian komponen perbandingan dari keseluruhan. Syarat bentuk lingkaran dengan jumlah komponen 100 % atau 360°. Perhitungan luas komponen atau sektor merupakan perbandingan yang dikalikan dengan 100% Contoh :

Grafik lingkaran 8.2 : Jumlah Pendidikan di Surabaya 3) Grafik garis (line diagram)

Untuk menggambarkan data yang secara terus-menerus , misalnya keadaan suhu, nadi yang biasa dikerjakan oleh seorang perawat. Seperti diagram batang disini diperlukan sistem sumbu datar dan sumbu tegak yang saling tegak lururs. Suhu datar menyatakan waktu sedangkan sumbu tengah melukiskan kuantum data tiap waktu. Contoh :

Grafik garis 8.3 : Jumlah Pendidikan di Surabaya

4) Grafik titik-titik (pencar) ­ menyajikan hubungan (korelasi) antara dua variabel ­ penyajian grafik yang diperoleh dari hasil pencaran data (titik-titik frekuensi data) Contoh :

Grafik titik 8.4 : Jumlah Pendidikan di Surabaya 5) Grafik lambang atau simbol

Dipakai untuk mendapatkan gambaran kasar sesuatu persoalan dan sebagai alat visual bagi orang awam. Setiap satuan jumlah tertentu dibuat simbol sesuai dengan macam datanya. Kesulitannya adalah bila jumlah bagian simbol yang tidak penuh. Contoh :

Jenis Simbol Jumlah

Pengurus Yayasan Dosen tetap Dosen tidak tetap Tenaga TU Tenaga pembantu

15 20 40 5 5

Grafik lambang 8.5 :Jumlah pegawai Akper Hang Tuah Surabaya

6) Grafik peta (kartogram) Dalam pembuatannya digunakan peta geografis dimana data terdapat. Data ini melukiskan keadaan yang dihubungkan dengan tempat kejadiannya. Yang umum digunakan adalah pulau dimana dicantumkan gambar-gambar hasil bumi, tambang, ternak dan sebagainya.

G. Analisa dan Interprestasi (analysis and interpretation)

Setelah data diolah kemudian dianalisa, sehingga hasil analisa data dapat digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan dalam penanggulangan masalah. Setelah kita selesai melalukan pengolahan data, rnaka langkah selanjutnya adalah menganalisis data. Data mentah (raw data), yang sudah susah payah kita kumpulkan tidak akan ada artinya jika tidak dianalisis. Analisis data merupakan kegiatan yang sangat penting dalam suatu penelitian, karena dengan analisislah data dapat mempunnyai arti/makna yang dapat berguna untuk memecahkan masalah penelitian.

Tujuan analisa /interprestasi data adalah : 1) Untuk mengetahui komponen-komponen yang mempunyai sifat menonjol dan mempunyai nilai

yang ekstrim. 2) Membandingkan antara komponen dengan menggunakan nilai rasio 3) Memperbandingkan antara komponen dengan keseluruhan menggunkan nilai proporsi (persentase)

kemudian menyimpulkannya.

Interpretasi mempunyai dua bentuk, yaitu arti sempit dan arti luas. Interpretasi dalam arti sempit (deskriptif), yaitu interpretasi data dilakukan hanya sebatas pada masalah penelitian yang diteliti berdasarkan data yang dikumpulkan. Interpretasi dalam arti luas (analitik) yaitu interpretasi guna mencari makna data hasil penetitian dengan jalan tidak hanya menjelaskan/menganalisis data hasil penelitian tersebut, tetapi juga melakukan inferensi (generalisasi) dari data yang diperoleh dengan teori-teori yang relevan dengan hasil-hasil penelitian tersebut.

Dari hasil analisa ini dapat diketahui pengaruh secara kuantitatif dari suatu perubahan, kemudian dilanjutkan dengan memperkirakan atau meramalkan kemungkinan-kemungkinannya.

Ada katagori analisa dalam penelitian yaitu : a. Analisis Statistik Diskriptif

Analisis deskriptif adalah suatu prosedur pengolahan data dengan menggambarkan dan meringkas data dengan cara ilmiah dalam bentuk tabel atau grafik. Data – data yang disajikan meliputi frekwensi, proporsi dan rasio, ukuran pemusatan (mean, median dan modus) atau ukuran-ukuran variasi (simpangan bak, varians, rentang dan kuartil).

b. Analisis Statistik Inferensial Dalam pengujian inferensial yang digunakan adalah :

1) Estimasi, adalah penaksiran nilai parameter berdasarkan statistik. Hasil estimasi menunjukkan nilai parameter populasi yang ditaksir berada dalam interval batas bawah dan batas atas yang dihasilkan dengan kesalahan sebesar alfa.

2) Pengujian hipotesis (hypothesis testing), interpretasi hasil analisis dilakukan dengan membandingkan (mengembalikan) keputusan yang diambil melalui uji statistik (Ho diterima atau ditolak) ke hipotesis penelitian. Langkah-langkah yang dilakukan adalah : - Penetapan Hipotesis Statistik (H0 dan H1) - Penentuan Tingkat Kemaknaan (alfa) biasanya berkisar 0,01 dan 0,1 (paling sering 0,05)

H. Penarikan kesimpulan

Bagian akhir daripada pekerjaan statistik adalah pengambilan kesimpulan. Kesimpulan ini diambil berdasarkan analisa / interprestasi data yang dilakukan. Berdasarkan hasil analisa ini seorang perencana dalam bidang pelayanan kesehatan dapat menyimpulkan hasil dalam menentukan alternatif pemecahan masalah yang dilakukan, sehingga bermanfaat terhadap program yang akan dilakukan didasarkan pada penerimaan dan penolakan hipotesis nol (Ho). Dari hasil uji statistik biasanya didapatkan nilai statistik uji dan tingkat kemaknaan (p). Secara umum, keputusan menolak hipotesis nol (Ho) diambil apabila:

Dari Uji statistik akan diperoleh 2 kemungkinan hasil uji, yaitu : Signifikan/bermakna, yaitu adanya hubungan, perbedaan atau pengaruh antara sampel yang

diteliti, pada taraf signifikansi tertentu, misalnya 1%, atu 5%. Tidak signifikan/tidak bermakna, artinya tidak ada hubungan, perbedaan atau pengaruh sampel

yang diteliti. Statistika dalam pengolahan data hasil penelitian hanya merupakan alat, bukan tujuan dari analisis. Karena itu statistika tidak boleh dijadikan tujuan yang menentukan komponen-komponen penelitian yang lain. Yang mempunyai peran dalam penelitian adalah masalah dan tujuan dalam suatu penelitian.

Nilai statistik uji > nilai tabel atau

Nilai tingkat kemaknaan yang diperoleh (p) < alfa

Tabel 8.3 Penggunaan statistik parametris dan non parametris untuk menguji hiphotesis

Macam data

BENTUK HIPHOTESIS

Deskriptif (satu variabel)

Komparatif (dua sampel)

Komparatif (lebih dari dua sampel)

Asosiasif (hubungan)

related independen related independen

Nominal Binomial

X ² One sample

Mc Nemar

Fisher Exact Probability

X²Two Sample

X² for k sample

Cochran Q

X² for k sample

Contingency Coefficient C

Ordinal

Run Test

Sign test

Wilcoxon matched

pairs

Median test

Mann Whitney U test

Kolmogorov

Smirnov

Wald Woldfowitz

Friedman Two Way

Anova

Median Extension

Kruskal Wallis

One Way Anova

Spearman Rank Correlation

Kendal Tau

Interval Rasio

T test

T test of related

T test Independent

One Way Anova

Two Way

Anova

One Way Anova

Two Way Anova

Pearson Product Moment

Partial

Corelation

Multiple Coorelation

I. Faktor yang mempengaruhi analisis data

Seberapa jauh analisis suatu penelitian akan dilakukan tergantung dari: a. Jenis penelitian

b. lenis sampel

c. lenis data/variabet

d. Asumsi kenormalan disfriousi data a. Jenis penelitian Jika ingin mengetahui bagaimana pada umumnya (secara rata-rata) pendapat masyarakat akan suatu hal tertentu, maka pengumpulan data dilakukan dengan survei. Dari kasus ini maka dapat dilakukan analisis data dengan pendekatan kuantitatif, Namun bila kita menginginkrn untuk mendapatkan pendapat/gambaran yang mendalam tentang suatu fenomena, maka data dapat dikumpulkan dengan fokus grup diskusi atau observasi, maka analisisnya menggunakan pendekatan analisis kualitatif. b. Jenis Sampel Analisis sangat terganturg pada jenis sampel yang dibandingkan, apakah kedua sampel independen atau dependen.. Misanya survei untuk mengetahui apakah ada perbedaan berat badan bayi antara bayi-bayi yang dilahirkan dari ibu perokok dengan bayi-bayi dari ibu yang tidak merokok. Disini berarti kelompok ibu perokok dan kelompok ibu bukan perokok bersifat independen. Sedangkan untuk penelitian eksperimen yang sifatnya pre dan post (sebelum dan sesudah adanya perlakuan tertentu dilakukan pengukuran) maka uji yang digunakan adalah uji statistic untuk data yang dependen. Misalnya, suatu penelitian ingin mengetahui pengaruh pelatian manajemen terhadap kinerja petugas kesehatan. Pertanyaan penelitiannya adalah ? apakah ada perbedaan kinerja petugas kesehatan antara sebelum dan sesudah mendapat pelatihan manajemen.Dalam penelitian ini sampel kelompok petugas kesehatan bersifat dependen, karena pada kelompok (orang) yang sama diukur 2 (dua) kali yaitu pada saat sebelum pelatihan (pre test) dan sesudah dilakaukan pelatihan (post test) c. Jenis data / variabel Data dengan jenis katagori berbeda cara analisisnya dengan data bentuk numeriknya. Beberapa pengukuran / uji statistic hanya cocok untuk jenis data tertentu. Sebagai contoh, nilai proporsi/persentase (pada analisis univariat) biasanya cocok untuk menjelaskan data berjenis katagori( sedangkan untuk data jenis numeri biasanya dapat menggunakan nilai rata-rata untuk menjelaskan karakteristiknya. Untuk analisis hubungan dua variabel (analisis bivariat) uji kai kuadrat hanya dapat dipakai untuk mengetahui hubungan data katagori dengan data katagori. Sebaliknya untuk mengetahui hubungnn nurnerik dergan numeric digunakan uji korelasi/regresi. d. Asumsi Kenormalan Jenis analisis yang akan dilakukan sangat tergantung dari bentuk distribusi datannya. Bila distribusi datanya tidak normal, maka sebaiknya digunakan prosedur uji statitik nonparametrik. Sedangkan bila asumsi kenormalan

Data dengan jenis katagori berbeda cara analisisnya dengan data bentuk numeriknya. Beberapa pengukuran / uji statistic hanya cocok untuk jenis data tertentu. Sebagai contoh, nilai proporsi/persentase (pada analisis univariat) biasanya cocok untuk menjelaskan data berjenis katagori( sedangkan untuk data jenis numeri biasanya dapat menggunakan nilai rata-rata untuk menjelaskan karakteristiknya. Untuk analisis hubungan dua variabel (analisis bivariat) uji kai kuadrat hanya dapat dipakai untuk mengetahui hubungan data katagori dengan data katagori. Sebaliknya untuk mengetahui hubungnn nurnerik dergan numeric digunakan uji korelasi/regresi. d. Asumsi Kenormalan

Jenis analisis yang akan dilakukan sangat tergantung dari bentuk distribusi datannya. Bila distribusi

datanya tidak normal, maka sebaiknya digunakan prosedur uji statitik nonparametrik. Sedangkan bila

asumsi kenormalan dapat dipenuhi maka dapat digunakan uji statistik parametric.

Contoh : pengumpulan data dan analisa data :

Pengumpulan, Pengolahan & Analisa Data a. Tempat dan Waktu

Tempat penelitian di Puskesmas Kemlagi Kabupaten Mojokerto direncanakan bulan Januari s/d Pebruari.

b. Pengumpulan data Setelah mendapat ijin dari Kepala Puskesmas setempat maka peneliti mengadakan pendekatan kepada seluruh responden untuk mengambil data. Data dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner sebagai subyek penelitian tanpa diberi nama tetapi diberi kode khusus. Hasil pengisian kuesioner akan dikonfirmasikan dalam bentuk prosentase & narasi.

c. Rencana Pengolahan dan Analisa Data 1. Penilaian angket

Kuesioner yang telah terkumpul diperiksa ulang untuk mengetahui kelengkapan isi datanya. Setelah data lengkap data dikelompokkan dan ditabulasi berdasarkan subvariabel yang diteliti kemudian dilakukan penilaian masing-masing subvariabel sebagai berikut : a. V

ariabel pengetahuan Untuk mengukur pengetahuan diperhitungkan dengan menggunakan rumus sebagi berikut : P = f/n x 100 % Keterangan : P : prosentase, F :Jumlah jawaban yang benar dan N : Jumlah skor maximal

b. Variabel sikap Untuk mengukur sikap keluarga dengan menggunakan skala yang terdiri dri empat jawaban, yaitu :

- Sangat setuju : nilai 4

- Setuju : nilai 3

- Ragu-ragu : nilai 2

- Kurang setuju : nilai 1

- Tidak setuju : nilai o

Kemudian diperhitungkan dengan rumus sebagai berikut : T : 50 + 10 ( X-X) SD Keterangan : T : nilai skor sikap X : skor responden X : nilai rata-rata kelompok SD : Standart deviasi Sikap dikatakan positif jika skor T > nilai skor responden Sikap dikatakan negatif jika skor T < nilai skor responden

2. Analisa statistik Data yang sudah dianalisa, diuji dengan uji statistik korelasi Spearman Rho menggunakan SPSS 10,0

dengan derajat kemaknaan < 0,05 artinya bila hasil uji statistik menunjukkan < 0,05 maka H1 diterima sehingga ada hubungan yang bermakna antara pengetahuan dan sikap keluarga dalam mencegah penularan TB paru. Kemudian hasil uji tersebut dijabarkan secara deskriptif mengenai tingkat hubungan antara dua variabel tersebut.