K13

Pengertian data dan jenis data Data ialah suatu himpunan angka yg berasal dari hasil pengukuran individu-individu Menurut cara memperolehnya Data diskrit (data hitung): ex.Jumlah balita Data kontinyu (data ukur), ex: TB 165,4 cm Menurut sifatnya Data kuantitatif: bentuk angka, ex:BB:50,5kg Data kualitatif: tdk bentuk angka:pengetahuan Menurut sumber Data primer, data dikumpulkan dan diolah sendiri.Contoh:Hasil penimbangan oleh kader Data sekunder, data diperoleh sudah jadi, dikumpulkan dan diolah orang lain. Misal: Catatan penduduk di kelurahan Data tertier, didapat dari karangan ilmiah/laporan yang berupa kesimpulan-kesimpulan.

Menurut waktu pengumpulan data Data cross section ex. Data yg dikumpulan dapad suatu waktu tertentu yg dpt menggambarkan keadaan pd waktu itu. Ex.Data yjumlah balita ang ditimbang baru dan lama pada bulan Maret 2007. Data time series (data berkala) data yg dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan kegiatan dari waktu ke waktu.Ex. Data hasil penimbangan balita pd KMS elama 12 bulan Variable dan skala pengukuran

Variabel ialah suatu sifat/fenomena yg dpt menunjukkan sesuatu yag dpt diamati dan nilianya berbeda-beda.Bagian dari variabel(sub variabel) disebut atribut. Contoh variabel:Jenis kelamin, atributnya: laki-laki dan perempuan.

Pengukuran adalah suatu cara memperoleh data yg dilakukan dengan cara menggunakan berbagai alat ukur yg dilakukan terhadap sekelompok objek. Alat ukur untuk mengukur variabel kualitatif: menggunakan kriteria-kriteria Alat ukur untuk mengukur variabel kuantitatif dpt menggunakan alat ukur seperti timbangan Berat badan, dll.

Data yg dihasilkan dari mengukur dengan menggunakan alat ukur perlu dinyatakan dengan ukuran skala.Skala adalah menunjukkan pengkate-gorian data yg dapat memberikan ciri tertentu dari variabel yg diamati

Skala Untuk data kuantitatif: Skala ratio Skala interval Untuk data kualitatif: Skala nominal Nominal dichotom Nominal polichotome Skala ordinal

Skala Nominal Skala untuk data diskrit (data kategorik/data nominal) Data dikelompokkan dalam kategori dan diberi angka. Angka tsb hanya label saja, dan bukan menunjukan ranking, dan jawabanya Ya atau tidak. Hanya dapat membedakan satu pengamatan dengan pengamatan lain Contoh: Nominal dichotome: Jenis kelamin u/ bedakan 1 org dg org lain, karena ada Lk dan Pr. Lkdiberi angka 1, dan perempuan diberi angka 2 Nominal polichotome: Pekerjaan: TNI/POLRI:1, PNS=2,buruh=3, Swasta=4. Skala ordinal

Apabila suatu pengukuran terhadap variabel tsb dpt membedakan serta mengurutkan satu pengamatan dg pengamatan lainnya. Contoh: Variabel tingkat pendidikan: 1= Tdk sekolah , 4= SLTA 2= SD5=Akad/PT 3= SLTPskala interval

Apabila suatu pengukuran terhadap variabel tsb dpt membedakan, mengurut-kan, serta melihat beda antara tiap nilai variabel. Contoh: Tempratur pasien A 30 C, B:35 C (ada beda suhu pasien A lebih rendah dari B, dpt diurutkan), dpt dilihat beda sebesar 5 C, tetapi tidak dpt dikatakan kelipatan nya secara mutlak karena tidak ada nol mutlak. . Skala ratio

Apabila suatu pengukuran terhadap variabel tsb dapat membedakan, mengurutkan, serta melihat beda antara tiap nilai variabel dan dapat memperlihatkan kelipatannya. Contoh. BB si A 60kg, si B=30 kg, maka A BBnya=2xsi B Biaya perawatan, pasien A Rp,200.000, si B Rp.100.000, jadi si A biayanya 2 kali si A.

Rangkuman ciri skala

Skala variabelHasilContoh

NominalBedaJenis kelamin

OrdinalBeda, UrutStatus Gizi

IntervalBeda, urut, besar bedaSuhu

RatioBeda, urut, besar beda,kelipatanBB, umur

CiriSkala RatioSkala IntervalSkala ordinalSkala nominal

Ada beberapa kategori++++

Antar kategori Dapat dibedakan+ dan besar kelipatanNya+ dan jarak dapat diketahui+, tdk diketahui besar bedanya-

Mempunai ttk nol absolut+---

Populasi dan sampel

Populasi: Kumpulan yang lengkap dari elemen2- elemen yang sejenis akan tetapi dapat dibedakan karena karakterisitiknya. Elemen(sampling unit): sesuatu yg menjadi objek penelitian misalnya orang, barang. Karakterisitik: ialah ciri, sifat yg dimiliki elemen, dsiebut juga variabel. Misalnya penghasilan. Sampel (contoh): Sebagian dari populasi.

Bias kesalahan sampling

BiasPerbedaan antara hasil sesungguhnya dalam populasi dengan hasil semua sampel yang berasal dari populasi tersebut.. Kesalahan sampling (sampling error)Perbedaan antara hasil sampel dengan hasil sensus yg dilakukan dg cara yang sama, populasi yg sama dan oleh pewawancara yg sama. .Kesalahan non sampling. Bisa terjadi pada hasil sensus dan hasil sampel. Dapat terjadi karena: Jawaban responden yg salah (respon error), kesalahan pengolahan data (human error), kesalahan alat ukur yg digunakan

kegiata statistic.

Sumber data: Community based (contoh Riskesdas) vs. Facility based (RS, Puskesmas dll) Cara pengumpulan data Untuk data primer: Wawancara, angket, Untuk data sekunder: Observasi/telaah dokumen Alat ukur yang digunakan Wawancarakuesioner Observasi Daftar tilik (check lyst) Hasil ukur dan Skala pengukuran Misalnya : Pengetahuan baik, sedang, kurang skala Ordinal

tabelPenyajian data dengan memakai kolom dan baris. Jenis-jenis tabel:1). Tabel induk (Master tabel) Berisikan semua hasil pengumpulan data yang masih dalam bentuk data mentah, dan disajikan dalam lampiran suatu laporan penelitian.2). Tabel rincian (Text tabel). Merupakan uraian dari data yang diambil dari Tabel induk. Terdiri dari: Distribusi frekuensi Distribusi relatif Distribusi kumulatif Tabel silang (contingency tabel= cross tabulasi)

Distribusi frek.data kuantitatif

Menentukan jumlah kelas dan banyak kelas dengan rumus Sturgess RW= ----k=1+3,332(Log n) k

W= Interval kelasR = RangeN = jumlah dataK= Banyak kelas

k= 1+3,332(log 57)= 1+3,332(1,7559)= 7R= Maksium minimum= 79-12= 67

ANALISIS DATA DESKRIPTIVE Ukuran Nilai tengah Ukuran dispersi (variasi) INFERENSIAL Analisis bi variate, Analisis multi variate

MEAN

CONTOH :PengamatanLama hari rawat

Pasien 15 hr

Pasien 23 hr

Pasien 34 hr

Pasin 42 hr

Pasien 56 hr

Rata-rata: (5+3+4+2+6)/5=4 hari

UKURAN VARIASI

KISARAN(RANGE) Perbedaan antara nilai maksimum dan minimum ( BB Mak: 100, min=45, R=100-45=55)Dari nilai minimum ke maksimum (Epidemiologi : BB berkisar antara 45-100

2) MEAN DEVIASI (MD)= RATA-RATA SIMPANGAN Besar beda antara nilai setiap pengamatan dengan nilai mean.

VARIASI SAMPEL

STANDAR DEVIASI SAMPEL

KOEFISEN VARIASI (Coeficient of variation)

TUJUAN:1) Membandingkan variasi relatif dari data dengan ukuran yg berbeda2) Menentukan apakah suatu distribusi data berasal dari populasi normal /tidak

TUJUAN:1) Membandingkan variasi relatif dari data dengan ukuran yg berbeda2) Menentukan apakah suatu distribusi data berasal dari populasi normal /tidak