1

METODOLOGI METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIFPENELITIAN KUANTITATIF

Dr.Dr. WindhuWindhu PurnomoPurnomo , dr., M.S., dr., M.S.

20092009

2

BatasanBatasan::

Penelitian

Kuantitatif

Data agregat

Statistikal

Penelitian

Kualitatif

Non statistikal

Data individual

PerbedaanPerbedaan pendekatanpendekatan//metodemetode

KuantitatifKuantitatif & & KualitatifKualitatif padapada penelitianpenelitian

MetodeMetode KuantitatifKuantitatif MetodeMetode KualitatifKualitatif

Sistematik

Positivisme Fenomenologi

Objektif Subjektif

Deduktif Induktif

Generalisable Not generalisable

Numbers Words

3

Pendekatan/metode Kualitatif:

1. Tidak ada istilah populasi, sampel dan

variabel

2. Sumber informasi: informan

3. Cara pengumpulan data:

a. Focussed Group Discussion (FGD)

b. Indepth interview

c. Participatory observation

4. Analisis data: tidak statistikal!

a. Analisis isi

b. Analisis domain

SistematikaSistematika penulisanpenulisan

UsulanUsulan PenelitianPenelitian::

JUDUL

1. Pendahuluan

(Latarbelakang masalah, Rumusan

masalah, Tujuan dan Manfaat

penelitian)

2. Tinjauan Pustaka

3. Kerangka Konseptual dan Hipotesis

4. Metode Penelitian (dan RencanaPelaksanaan)

Daftar Pustaka

4

SistematikaSistematika penulisanpenulisan

LaporanLaporan PenelitianPenelitian::

JUDUL

1. Pendahuluan

2. Tinjauan Pustaka

3. Kerangka Konseptual dan Hipotesis

4. Metode Penelitian

5. Analisis dan Hasil Penelitian

6. Pembahasan

7. Kesimpulan dan Saran

Daftar Pustaka

Research gap,

research interest,

& ideas

Ethics in

research

Knowledge,

science,

& theory

Sampling &

representatives

Conceptualization,

operationalization,

& hypothesis

Research

design

Data mining

& collection

Data

analysis

Research

writings

Hypothetico-deductive

verificative

5

RESEARCH GAPRESEARCH GAP

BELUMBELUMPERNAHPERNAHDITELITIDITELITI

BELUMBELUMLENGKAPLENGKAPDITELITIDITELITI

KONFLIKKONFLIKHASILHASIL

BAGI SIAPA?BAGI SIAPA?

DonorDonoragenciesagencies

PemerintahPemerintah, , provider provider

kesehatankesehatan

MasyarakatMasyarakatluasluas

6

BELUM LENGKAPBELUM LENGKAP

SUPPLY SIDE• Availabilitas OAT

• Keefektifan OAT

• Lainnya?

DEMAND SIDE• Pengetahuan

• Sikap

• Jarak

• Karakteristik lain

DOMDR

kasus baru

di Indonesia

Faktor

biologis

Penyakit Lain

(HIV)

Faktor

lingkungan

KONFLIK HASILKONFLIK HASIL

BCG?MENINGITISMENINGITIS

TB TB padapada ANAKANAK

Faktor

Biologis

Faktor

Lingkungan

7

SiklusSiklus penelitianpenelitian

TEORITEORI

PROBLEMPROBLEM

RumusanRumusan masalahmasalah

StudiStudi pustakapustaka

HIPOTESISHIPOTESIS

DisainDisain

PengukuranPengukuranOBSERVASIOBSERVASI

DATADATA

AnalisisAnalisis

KESIMPULANKESIMPULAN

TeoritisasiTeoritisasi //

rekonsepsirekonsepsi

DeduktifInduktif

Prosedur logika

Prosedur penelitian

TEORITEORI

� Pernyataan ttg hubungan antar konsep (variabel) didlm suatu populasi

Konsep

(variabel)

Konsep

(variabel)

8

KonsepKonsep

� istilah (definisi) u/ menggambarkan secara abstrak suatu kejadian, fenomena, atau keadaan kelompok/individu yg menjadi pusat perhatian

PERUMUSAN MASALAHPERUMUSAN MASALAH

9

MASALAH MASALAH (Problem)(Problem)

HARAPANHARAPAN(Das (Das SollenSollen))

ApaApa yang yang seharusnyaseharusnya

TargetTarget

KENYATAANKENYATAAN(Das (Das SeinSein))

ApaApa yang yang sebenarnyasebenarnya terjaditerjadi

PencapaianPencapaian

gap / kesenjangan MASALAHMASALAH

ContohContoh menetapkanmenetapkan masalahmasalah

�Harapan: Target angka kejadian BBLR diIndonesia maksimum 7% pd th 2000 (World Summit of Children)

(alasan pendukung: pembangunan disektor kesehatan sangat pesat)

�Kenyataan: Pada tahun 2000 angkaBBLR di Indonesia masih 14%

�Masalah: Masih tingginya angka BBLR diIndonesia

10

DaftarDaftar semuasemua pertanyaanpertanyaan ygyg munculmuncul!!

Pilih beberapa pertanyaan sebagai research

question(s)!

(Rumusan Masalah)

1. Berapa angka prevalensi BBLR di kota

Mataram?

2. Apa faktor dominan dari kejadian

BBLR di kota Mataram?

11

TetapkanTetapkan JUDUL JUDUL PenelitianPenelitian((setiapsetiap pertanyaanpertanyaan penelitianpenelitian akanakan menghasilkanmenghasilkan sebuahsebuah juduljudul)!)!

AngkaAngka PrevalensiPrevalensi BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram

FaktorFaktor DominanDominan KejadianKejadian BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram

Berapa angka prevalensi BBLR di kota Mataram?

Apa faktor dominan dari kejadian BBLR di kota Mataram?

Judul EKSPLANATIF

Judul DESKRIPTIF

Tetapkan JUDUL Penelitian dgn menggabungkan research questions deskriptif & eksplanatif sekaligus!

AngkaAngka PrevalensiPrevalensi dandan FaktorFaktor DominanDominan

KejadianKejadian BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram

12

AtauAtau tetapkantetapkan JUDULJUDUL dengandengan memilihmemilih salah satu research question yang bobotnya tinggi, yaitu analitik/eksplanatif)!

FaktorFaktor DominanDominan KejadianKejadian BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram

Judul EKSPLANATIF

Membuktikan HUBUNGAN antar konsep / variabel

TUJUAN PENELITIANTUJUAN PENELITIAN

13

KataKata kerjakerja padapada tujuantujuan penelitianpenelitian

� Mengetahui

� Menggambarkan

� Mendeskripsikan

� Mengukur

� Menghitung

� Menganalisis

� Mengkaji

� Membuktikan

� Menguji

� Membandingkan

STUDI DESKRIPTIF:STUDI ANALITIK/

EKSPLANATIF:

Mengidentifikasi

TujuanTujuan penelitianpenelitian ((operasionalisasioperasionalisasi u/ u/

menjawabmenjawab rumusanrumusan masalahmasalah))

1. Mengetahui angka prevalensi BBLR di kota

Mataram

2. Menganalisis hubungan antara infeksi di

masa kehamilan dengan kejadian BBLR

3. Menganalisis hubungan antara penggunaan

obat-obatan dengan kejadian BBLR

4. Menganalisis hubungan antara tingkat

sosial-ekonomi keluarga dengan kejadian

BBLR

14

ProsesProses berpikirberpikir::

Harapan vs Kenyataan:

MASALAH

Daftar pertanyaan

Rumusan masalah

JUDUL

penelitian

Tujuan

penelitian

ManfaatManfaat penelitianpenelitian::

� Kontribusi terhadap implementasiprogram, dan implikasinyaterhadap perumusan kebijakan

� Kontribusi bagi pengembanganprofesionalitas

� Kontribusi bagi pengembanganIPTEK

15

TinjauanTinjauan pustakapustaka

((landasanlandasan teoritikteoritik))

� Uraian sistematik tentang fakta, hasil penelitian sebelumnya

� Sumber pustaka mutakhir (recent)yang memuat teori ataupendekatan baru yang relevan

� Diupayakan mengambil darisumber asli

KerangkaKerangka konseptualkonseptual::

� Intisari dari tinjauan pustaka

� Skema hubungan antarkonsep (variabel)

16

ContohContoh kerangkakerangka konseptualkonseptual

Infeksi

Kehamilan ganda

Obat-obatan

Genetik Sosial-ekonomi

Prematuritas Malnutrisi

BBLR

Teori 1:

Status

KesehatanLingkungan

Pelayanan

Kesehatan

Genetik

Perilaku

17

Teori 2:

Praksis/

Tindakan

Pengetahuan

Sikap

Konsep Perilaku

Faktor predisposisi

Faktor pemudah

Faktor penguat

Kerangka konseptual(hasil sintesis dari teori 1 dan teori 2):

FertilitasFertilitasLingkunganLingkunganPelayanan

Kesehatan

Pelayanan

Kesehatan

GenetikGenetik

Penggunaan

metode KB pria

SikapSikap

Pengetahuan tentang KB

Paradigma

kesetaraan

jender

18

HipotesisHipotesis::

pernyataan/jawaban sementara ttg hubunganantar konsep (variabel) di dalam sebuah populasi

1. Terdapat hubungan antara infeksi denganBBLR

2. Tingkat sosial ekonomi mempunyaikontribusi terhadap kejadian BBLR

3. Penggunaan obat-obatan mempengaruhikejadian BBLR

MetodeMetode penelitianpenelitian

�Rancang bangun

�Lokasi dan waktu penelitian

�Populasi dan sampel

�Variabel dan definisi operasional

� Instrumen penelitian

�Prosedur pengumpulan data

�Analisis data

19

RANCANG BANGUN PENELITIANRANCANG BANGUN PENELITIAN

RancangRancang bangunbangun ((disaindisain studistudi))

Penelitian

Observasional Eksperimental

Cohort

Case-control

Cross-sectional

Pra-eksperimental

Eksperimental murni

Eksperimental kuasi

Eksplanatif /AnalitikDeskriptif /

Eksploratif

Ko

rela

sional

20

RancangRancang bangunbangun ((disaindisain studistudi))

Penelitian

Analitik

Cohort

Case-control

Cross-sectional

Pra-eksperimental

Eksperimental murni

Eksperimental kuasi

EksperimentalObservasional

Korelasional

Deskriptif

PenelitianPenelitian DESKRIPTIFDESKRIPTIF

�Hanya menjawab pertanyaan: What, Who, Where, When, How much/many

�Goal: Besaran dan pola masalah

�Analisis data: bisa hanya untuk tingkat sampel (tidak digeneralisasi); tetapi bisa juga sampai tingkat inferensial (digeneralisasi) yaitu dengan melakukan Estimasi

21

PenelitianPenelitian EKSPLANATIF/ANALITIKEKSPLANATIF/ANALITIK

�Menjawab pertanyaan:Why

�Goal: Pemecahan masalah

�Analisis data: bisa hanya untuk tingkat sampel; bisa sampai tingkat inferensial yaitu dengan melakukan Uji Hipotesis

DisainDisain EksperimentalEksperimental ((sejatisejati))

Populasi

Perlakuan

Kontrol

Outcome +

Outcome -

Outcome +

Outcome -

Saat ini Yang akan datang

Mulai Alokasi

(random)Pengukuran Outcome

(komparasi)

Intervensi

22

StudiStudi True ExperimentalTrue Experimental::

�Syarat:

�Ada perlakuan

�Ada randomisasi (u/ pengendalianvariabel eksternal)

�Ada pembanding (control group)

DisainDisain EksperimentalEksperimental--kuasikuasi

Populasi

Perlakuan

Kontrol

Outcome +

Outcome -

Outcome +

Outcome -

Saat ini Yang akan datang

MulaiTak ada

alokasi

random

Pengukuran Outcome

(komparasi)

Intervensi

23

StudiStudi Quasi ExperimentalQuasi Experimental::

�Syarat:

�Ada perlakuan

�Tidak ada randomisasi

�Ada pembanding (control group)

DisainDisain PraPra--eksperimentaleksperimental (one(one--group)group)

Populasi Perlakuan

Outcome +

Outcome -

Saat ini Yang akan datang

Mulai Pengukuran OutcomeIntervensi

24

StudiStudi Pre Pre ExperimentalExperimental::

� Syarat:�Ada perlakuan�Tidak ada pembanding

� Tidak termasuk disain penelitian

analitik

DisainDisain KohorKohor (follow(follow--up design)up design)

Populasi

Faktor +

Faktor -

Outcome +

Outcome -

Outcome +

Outcome -

Saat ini Yang akan datang

Mulai Klasifikasi Pengukuran Outcome

(komparasi)

Sudah ada

Outcome +

25

StudiStudi CohortCohort::

�Termasuk studi longitudinal

�Prospektif

DisainDisain CaseCase--controlcontrol

Outcome +

Outcome -

Faktor +

Faktor -

Faktor +

Faktor -

Masa lalu Saat ini

Klasifikasi

(komparasi)

Mulai

26

StudiStudi CaseCase--controlcontrol::

�Termasuk studi longitudinal

�Disebut juga studi retrospektif

�Memory recall bias cukup besar

�Digunakan untuk kasus-kasus yg jarang

� Idealnya kasus yg dipilih adalah kasusbaru

DisainDisain CrossCross--sectional sectional ((belahbelah--lintanglintang))

Populasi

Faktor +

Faktor -

Outcome +

Outcome -

Outcome +

Outcome -

Saat ini

Mulai Pengukuran / Klasifikasi

(komparasi)

27

StudiStudi crosscross--sectionalsectional::

�Lemah dlm menjawab adanya asosiasiantara paparan & efek

�Digunakan bila:

�Paparan berupa fixed characteristics(etnis, gol darah, jenis kelamin, dll)

�Paparan berupa suatu kebiasaan ygrelatif permanen

KelebihanKelebihan & & kelemahankelemahan setiapsetiap

studistudi observasionalobservasional analitikanalitik::

Disain studi

Cross-sectional Case-control Cohort

Selection bias Sedang Tinggi Rendah

Recall bias Tinggi Tinggi Rendah

Loss to follow up - Rendah Tinggi

Confounding Sedang Sedang Rendah

Kebutuhan waktu Sedang Sedang Tinggi

Biaya Sedang Sedang Tinggi

28

POPULASI & SAMPELPOPULASI & SAMPEL

POPULASIPOPULASI

Populasi: adalah kumpulan atau agregatobyek/unit analisis ke mana generalisasidirumuskan dan dari mana sampeldiambil

Populasi bisa FINIT (terbatas) atau INFINIT (tak terbatas)

29

PopulasiPopulasi

Populasi yang finit harus didefinisikan denganjelas : APA/SIAPA, DI MANA, KAPAN

Contoh:

Populasi penelitian adalah ibu yang bekerja danmempunyai bayi 0-6 bln di KecamatanTambaksari, Kota Surabaya, bulan Mei 2008.

SAMPEL (SAMPEL (subset subset daridari populasipopulasi))

�Sampel probabilitas (random, acak)

�Bisa digeneralisasi ke populasi

�Sampel non probabilitas (non random, tak acak)

�Tidak bisa digeneralisasi

� (sampel selektif, aksidental, purposif)

30

SyaratSyarat sampelsampel yang yang bisabisa digeneralisasidigeneralisasi::

�Representatif (diambil secara acak):

sampel probabilitas

�Reliabel:

besar sampel cukup (dihitung denganrumus, yang memperhitungkan standard error)

SampelSampel probabilitasprobabilitas (random)(random)

�Acak sederhana (simple random)

�Acak sistematik (systematic random)

�Acak berstrata (stratified random)

�Acak bergugus (cluster random)

�Acak bertahap (multistage random)

�Probability proportional to size (PPS)

31

Simple Random SamplingSimple Random Sampling

Prinsip :�Mengambil sejumlah n elemen darisejumlah N elemen secara acak

�Kerangka sampel atau ”sampling frame” � Tabel bilangan random, komputer ataukalkulator

� Bila populasi homogen dalam halkarakteristik yang bisa mempengaruhioutcome (atau homogen dalam halvariabel eksternal)

Variasi pada populasi

Anemia ibu hamilStatus sosial ekonomi

Contoh: sebuah penelitian DESKRIPTIF bertujuan

mengukur angka prevalensi Anemia ibu hamil.

Kalau secara teoritik Status sosial ekonomi

mempengaruhi Anemia ibu hamil, maka:

� Bila Status sosial ekonomi di populasi bersangkutan

homogen ���� Simple Random Sampling

� Bila Status sosial ekonomi di populasi heterogen ����

Simple Random Sampling BUKAN PILIHAN!

32

Variasi pada populasi

Status gizi balitaStatus sosial ekonomi

Contoh: suatu penelitian ANALITIK bertujuan menganalisis

hubungan antara Status sosial ekonomi dgn Status gizi balita.

Kalau secara teoritik Tingkat pengetahuan (sebagai variabel

eksternal) mempengaruhi Status gizi balita, maka:

� Bila Tingkat pengetahuan di populasi bersangkutan

homogen ���� Simple Random Sampling

� Bila Tingkat pengetahuan di populasi heterogen ����

Simple Random Sampling BUKAN PILIHAN!

Tingkat pengetahuan

Simple Random Sampling

PopulasiPopulasi

SampelSampel

Lotre /

bilangan random

Lotre /

bilangan random* * * *

* * * * * *

* * * * * * * *

* * * * * * * *

* * * * * * * *

* * * * * *

* * *

* * * *

* * * * * *

* * * * * * * *

* * * * * * * *

* * * * * * * *

* * * * * *

* * *

* * ** * *

*

* * ** * *

*

33

Contoh Simple Random Sampling

Contoh

Misal dari populasi petani yang dianggap homogensebanyak 1000 orang diambil sampel sebanyak 30 orang dengan menggunakan tabel bilangan random. Pertama, buat kerangka sampel yaitu daftar namapetani yang diberi nomor 0001 hingga 1000. Untukpemberian nomor, perlu diperhatikan jumlah digit dipopulasi, karena besar populasi adalah 1000 makajumlah digit adalah 4. Maka nomor awal dimulai dengan0001 bukan 1, 01, ataupun 001. Ini untukmempertahankan prinsip ”equal probability”. Selanjutnya peneliti bisa menggunakan tabel bilanganrandom dengan menjatuhkan pensil di area tabelbilangan random. Kemudian dilihat, ujung pensil jatuh dinomor terdekat berapa.

Contoh Simple Random Sampling

Misal deretan tabel bilangan random adalah sebagaiberikut:

Pensil

001201 234019 010325 000123 021780

660012 021340 000120 127658 012030

dan seterusnya

34

Systematic Random SamplingSystematic Random Sampling

� Mirip simple random sampling

� Menggunakan cara sistematis

unit sampel 1: diambil secara simple random dari i unit yang pertama

Unit sampel 2, 3, ….. dstnya secara sistematisdengan interval tertentu

Interval (i) = N/n

Systematic Random Sampling

+ * - + *

* * - + + - *

* - - * + + -

+ + * - * -

* - - * +

+ * - + *

* * - + + - *

* - - * + + -

+ + * - * -

* - - * +

* -- *- +

* -- *- +

simple random (pada i sampel pertama)simple random (pada i sampel pertama)

N=30

n=6

i=30/6=5

Populasi

Sampel1 2 3 4 5

9

14

19 24

29

35

Stratified Random SamplingStratified Random Sampling

� Populasi bisa dipisah menurut stratifikasitertentu (strata menurut karakteristik yang mempengaruhi outcome)

� Strata :

� subpopulasi dari populasi awal

� tiap strata homogen

�antar strata heterogen

� Contoh : bumil dibagi menjadi 3 strata : bumilkaya, bumil cukup kaya, dan bumil miskin

Stratified Random Sampling

+ * - +

* - + + *

- * + -

+ + - -

* - *

+ * - +

* - + + *

- * + -

+ + - -

* - *

* * ** * ** * ** * *

- - -- - - -- - -- - - -

+ + ++ + +

+

+ + ++ + +

+

+ - +* - - * + + -

-

+ - +* - - * + + -

-

stratifikasistratifikasi simple randomsimple random

PopulasiPopulasi

SampelSampel

36

Cluster/Area Random SamplingCluster/Area Random Sampling

� populasi bisa dipisah menurut rumpun/clustertertentu

� Cluster/rumpun/gugus:� subpopulasi dari populasi awal

� tiap rumpun heterogen

�antar rumpun homogen

� Contoh : rumpun (blok) rumah (RT, RW)

kloter jamaah haji

Cluster/Area Random Sampling

- + * + * -- * * - + - +- + * + * -- * * - + - +

- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +

11

22

* * + - + -+ * * - + -* * + - + -+ * * - + -

+ + - - - + ** * * + + - -+ + - - - + ** * * + + - -

33

44

+ * * - - ++ - - + * ++ * * - - ++ - - + * +

+ + - - + -* * + - + *+ + - - + -* * + - + *

+ - - + * * +- - + + * * + - - + * * +- - + + * *

+ - - - * * ++ * * - - + -+ - - - * * ++ * * - - + -

55

66

77

88

- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +

+ - - - * * ++ * * - - + -+ - - - * * ++ * * - - + -

22

88

+ + -- * * -* + - *

+ + -- * * -* + - *

cluster diambil acakcluster diambil acak unit sampel

diambil acak

unit sampel

diambil acak

SampelSampel

PopulasiPopulasi

37

Multistage Random SamplingMultistage Random Sampling

� Perluasan dari Cluster Random Sampling

� Biasanya berdasarkan hirarki administratifwilayah

� Contoh: negara ���� propinsi ���� kabupaten/kota ���� kecamatan

���� desa/kelurahan ���� RW ���� RT

Multistage Random Sampling

- + * + * -- * * - + - +- + * + * -- * * - + - +

- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +

11

22

* * + - + -+ * * - + -* * + - + -+ * * - + -

+ + - - - + ** * * + + - -+ + - - - + ** * * + + - -

33

44

+ * * - - ++ - - + * ++ * * - - ++ - - + * +

+ + - - + -* * + - + *+ + - - + -* * + - + *

+ - - + * * +- - + + * * + - - + * * +- - + + * *

+ - - - * * ++ * * - - + -+ - - - * * ++ * * - - + -

55

66

77

88

- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +

+ - - - * * ++* *- - + -+ - - - * * ++* *- - + -

22

88

+ * * -* + -+ * * -* + -cluster tahap 1

diambil acak

cluster tahap 1

diambil acak

cluster tahap 2

diambil acak

cluster tahap 2

diambil acak

SampelSampel

a b

c d

PopulasiPopulasi

- - - + * * - + - - - + * * - +

a

* * +- + -* * +- + -

d

sampel

diambil acak

sampel

diambil acak

38

Sampel Non Probabilitas

1. Selective sampling

2. Quota sampling

3. Convenience sampling

4. Accidental sampling

5. Purposive (judgmental) sampling

6. Snowball sampling

7. dan lain-lain

HARUS DIBEDAKAN:HARUS DIBEDAKAN:

� Random SAMPLING: pengambilan sampeldari populasi

� Random ALLOCATION (Randomisasi):pengalokasian subyek ke dalamkelompok-kelompok studi (pada studieksperimental, contoh: RCT = Randomized Clinical Trial)

39

Populasi target

Populasi inferensi

(area generalisasi,

sesuai kriteria sampel)

Sampel (random sampling)

POPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & SAMPELPOPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & SAMPEL

RumusRumus besarbesar sampelsampelPenelitianPenelitian DeskriptifDeskriptifEstimasiEstimasi ProporsiProporsi (data (data kualitatifkualitatif –– nominal/ordinal):nominal/ordinal):

2

2 )1(4

W

zn

ππα −•••=

π = proporsi kejadian / angka prevalensi

bila π tdk diketahui hrs dianggap = 50% = 0,50

W = lebar penyimpangan (maksimum = 10-20% =

0,1-0,2)

α = 0,05 ���� zα (adjusted SD untuk α) = 1,96

40

ContohContoh perhitunganperhitungan n:n:

Penelitian yang bertujuan untuk mengetahui gambarankejadian anemia bumil di kec. Wonoayu, kab. Sidoarjo.

Bila dari penelitian terdahulu diketahui angkaprevalensi anemia pd bumil di Jawa Timur = 20%, maka besar sampel:

24686,2451,0

)2,01()2,0()96,1(42

2

==−•••

=n

2

2 )1(4

W

zn

ππα −•••=

Rumus besar sampelRumus besar sampelPenelitian DeskriptifPenelitian DeskriptifEstimasi Rerata (data kuantitatif Estimasi Rerata (data kuantitatif –– rasio/interval):rasio/interval):

2

224

W

zn

σα ••=

σ = simpangan baku (SD) kejadian

W = lebar penyimpangan

(maksimum = 10% dari rerata kejadian)

α = 0,05 ���� z = 1,96

41

Rumus besar sampel u/Rumus besar sampel u/Penelitian Analitik Penelitian Analitik KomparatifKomparatifUji hipotesis data kategorikal (nominal/ordinal):Uji hipotesis data kategorikal (nominal/ordinal):

[ ]2

21

2

2211

)(

)1(2)1(2)1(4

ππ

ππππππ βα

−

−••+−••+−••=

zzn

z1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah

zβ = adjusted SD untuk β (β=0,20 � z =0,84)

π1 = proporsi respons kelompok 1 yang diharapkan

π2 = proporsi respons kelompok 2 yang diharapkan

π = proporsi gabungan = (π1+π2)/2

Rumus besar sampel u/Rumus besar sampel u/Penelitian Analitik Penelitian Analitik KomparatifKomparatifUji hipotesis data kuantitatif (interval/rasio):Uji hipotesis data kuantitatif (interval/rasio):

z1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah

zβ = adjusted SD untuk β (β=0,20 � z =0,84)

σ = SD respons kelompok kontrol/konvensional

µ1 = rerata respons kelompok 1 yg diharapkan

µ2 = rerata respons kelompok 2 yg diharapkan

2

21

22

)(

)(4

µµ

σ βα

−

+••=

zzn

42

RumusRumus besarbesar sampelsampel u/u/PenelitianPenelitian AnalitikAnalitik KorelatifKorelatif::

z1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah

zβ = adjusted SD untuk β (β=0,20 � z =0,84)

ρ = koefisien korelasi antar variabel yg diharapkan

3

1

1ln

2

1

2

+

−

+

+=

ρ

ρ

βα zzn

KonversiKonversi keke besarbesar sampelsampel dengandengan populasipopulasi finitfinit((terbatasterbatas) n*:) n*:

dilakukan bila:* besar populasi (N) diketahui* besar sampel (n) terhitung terlalu besar

(ditinjau dari sumber daya peneliti, atau lebih besar daripada besar populasi

N

n

nn

11

*−

+

=

43

Contoh konversi n pd populasi finitContoh konversi n pd populasi finit

Bila besar populasi (N) bumil di KecamatanWonoayu, Kab. Sidoarjo = 90, dan n (pd populasi infinit) terhitung = 246, maka besarsampel pd populasi finit ini:

N

n

nn

11

*−

+

=

6609,66

90

12461

246* ==

−+

=n

KriteriaKriteria sampelsampel

((kriteriakriteria inklusiinklusi & & eksklusieksklusi):):

Kriteria sampel dibuat karena:

� Alasan teknis

� Pengendalian variabel eksternal (confounding variable)

Generalisasi:

� Generalisasi ke populasi inferensi yang sesuaidengan kriteria sampel (bukan ke populasi target)

� Populasi target akan sama dgn populasi inferensibila tidak terdapat kriteria sampel

44

Populasi target

Populasi inferensi

(area generalisasi,

sesuai kriteria sampel)

Sampel

POPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & POPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & SAMPELSAMPEL

INSTRUMEN PENELITIANINSTRUMEN PENELITIAN

45

KonsepKonsep -- VariabelVariabel

DefinisiDefinisi konseptualkonseptual -- DefinisiDefinisi operasionaloperasional

Abstrak

Konkrit

Konsep Definisi konseptual

Variabel Definisi operasional

Penentuan indikator

VARIABELVARIABEL

�Karakteristik hasil pengamatan darisekumpulan obyek yang mempunyainilai yang bervariasi (beragam)

46

VariabelVariabel (pada penelitian analitik)

Var bebas Var tergantung

Var bebas

Var perancu

Var tergantung

Var bebas Var antara Var tergantung

ContohContoh VariabelVariabel::

1. Variabel bebas (independent variable):

a. Penggunaan obat-obatan

b. Infeksi pada masa kehamilan

c. Tingkat sosial ekonomi

2. Variabel tergantung (dependent variable):

Kejadian BBLR

47

�definisi dari variabel-variabel yang diukur / diamati:

- arti- cara mengukur- kategorisasi & kriteria- skala pengukuran

� bukan definisi teoritis!

� yang di-definisi-operasional-kan adalahhanya variabel yang diamati (diteliti)

DEFINISI OPERASIONALDEFINISI OPERASIONAL

ContohContoh definisidefinisi operasionaloperasional::

Kejadian BBLR: adalah berat bayi lahir rendahyang didapatkan dari catatan medik kelahiran ditempat pelayanan pertolongan persalinan, yang terbagi dalam 2 kategori:

1. BBLR: bila berat waktu lahir <2500 gram

2. Bukan BBLR: bila berat waktu lahir >=2500 gram

Skala pengukuran: nominal.

48

ContohContoh definisidefinisi operasionaloperasional ygyg lain:lain:

Variabel Definisi

operasional

Kategori &

kriteria

Parameter &

skala

pengukuran

Pengetahuan

imunisasi

jumlah jawaban

responden

yang benar

terhadap 20

pertanyaan

mengenai

imunisasi

1. Rendah:

responden

memperoleh

0-7 jawaban

benar

2. Sedang: 8-14

jawaban benar

3. Tinggi: 15 atau

lebih jawaban

benar

Proporsi (%)

Skala:

Ordinal

InstrumenInstrumen

� Alat yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel yg diamati dalam penelitian:� kuesioner, lembar pengumpul data / LPD, check-list, timbangan, spektrofotometer, dll.

� Sebutkan merk dan hasil kalibrasi terakhir

� Lakukan uji coba untuk melihat validitas(akurasi) dan reliabilitas (presisi, keandalan)

49

KUESIONERKUESIONER

�Nomor

� Identitas pewawancara

� Identitas responden (tidak harus adanama)

� Pertanyaan substantif�Relevan

�Kalimat lugas

�Istilah yang dimengerti (sesuai budayasetempat)

PertanyaanPertanyaan

Pertanyaan terbuka

1. Umur ibu saat menikah pertama kali: …..

tahun

2. Bagaimana pendapat ibu mengenai program

imunisasi Hepatitis B yang baru

dilaksanakan ini?

50

PertanyaanPertanyaanPertanyaan tertutup

1. Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saatini:

a. Tidak memakai alat kontrasepsi

b. Kondom

c. Pil

d. Suntik

e. Susuk

f. Spiral

g. Steril

h. Lain-lain

PertanyaanPertanyaan

Pertanyaan semi terbuka

1. Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saat

ini:a. Tidak memakai alat kontrasepsi

b. Kondom

c. Pil

d. Suntik

e. Susuk

f. Spiral

g. Steril

h. Lain-lain, sebutkan: …….

51

PertanyaanPertanyaanPertanyaan kombinasi

1. Tempat pelayanan kesehatan mana saja yang pernah

ibu datangi ketika anak ibu sakit? (jawaban bisa

lebih dari satu)

a. RS pemerintah

b. RS/klinik swasta

c. Puskesmas

d. Dokter praktek swasta

e. Perawat/bidan praktek swasta

f. Sinshe

g. Dukun

h. Lain-lain

PertanyaanPertanyaan

Pertanyaan2 yang membentuk konseptertentu (berupa variabel komposit)

Pengetahuan:

1. Apa arti imunisasi?

2. Apa manfaat imunisasi?

3. Sebutkan jenis-jenis imunisasi?

4. Kapan imunisasi diberikan?

Konsep

52

VALIDITASVALIDITAS

� Validitas (accuracy): apakah ukuran yang diperoleh dengan menggunakan instrumen tertentuadalah ukuran yang sebenarnya dari obyektersebut

� Cara penilaian validitas: dengan membandingkanhasil pengukuran dengan menggunakan instrumenyang akan dinilai validitasnya dengan instrumenstandar (gold standard)

�� RerataRerata

RELIABILITASRELIABILITAS

� Reliabilitas menyangkut keandalan instrumen.

Jika himpunan obyek yang sama diukur berkali-kali dengan instrumen yang sama, apakah akan diperoleh hasil yang sama?

� Suatu instrumen disebut mantap, tidak berubah-ubah pengukurannya dan dapat diandalkan, bila penggunaan instrumen berulang-kali ternyata memberikan hasil yang serupa

�� Varians = SDVarians = SD22

53

HubunganHubungan antaraantara

validitasvaliditas & & reliabilitasreliabilitas

nilai yang benarnilai hasil pengukurannilai yang benarnilai has il pengukurannilai yang benarnilai hasil pengukurannilai yang benarnilai hasil pengukuran

Tinggi

Rendah

VA

LID

ITA

S

Tinggi

Rendah

RELIABILITAS

UjiUji validitasvaliditas instrumeninstrumen

� Hanya pertanyaan2 yg membentuk sebuahkonsep (konstruksi) yg diuji validitasnya:

�Validitas konstruksi (construct validity) ����statistical): dgn uji korelasi antar item pertanyaan dgn variabel kompositnya(total skor semua pertanyaan)

�Validitas muka (face validity): konsultasidgn pakar bidang substansi ygbersangkutan

54

UjiUji reliabilitasreliabilitas instrumeninstrumen

� Reliabilitas eksternal (statistical): dgnuji komparasi antara hasil test &retest

� Reliabilitas internal (statistical): dgnuji korelasi antar item pertanyaan ygmembentuk sebuah konsep

ProsedurProsedur pengumpulanpengumpulan datadata

�Wawancara berstruktur

�Angket

�Observasi

�Pengukuran melalui penimbangan

�Pencatatan statistik rutin sumber data sekunder

55

ANALISIS DATAANALISIS DATA

(Raw) DATA INFORMASI

STATISTIKASTATISTIKA ((analisisanalisis data)data)(peringkasan/pengorganisasian,

generalisasi)

Pengambilankeputusan

56

PosisiPosisi statistikastatistika ((analisisanalisis data) data) dalamdalam penelitianpenelitian

Masalah & rumusan masalah

Studi pustaka

Formulasi hipotesis

Pengumpulan data

Manajemen & analisis data

Generalisasi & kesimpulan

Model pengujianhipotesis

Laporan ilmiah

SSTTAATTIISSTTIIKKAA

TahapanTahapan analisisanalisis datadata

Analisis DESKRIPTIF:meringkas & mengorganisasikan data• ukuran sentral (mean, median, modus)& frekuensi relatif (rasio, proporsi, rate)

• ukuran dispersi (SD)• pola distribusi (skewness & kurtosis)

Analisis INFERENSIAL:generalisasi / induksi• estimasi• uji hipotesis(hanya bila sampel random & cukup)

sampel

populasi

profil

57

�Deskriptif

�Analitik/eksplanatif

�Deskriptif(sampel)

�Inferensial(populasi)

Estimasi

Uji hipotesis

Jenis penelitian(disain)

Lingkup statistika(analisis data)∴∴∴∴

AnalisisAnalisis datadata

� Transformasi variabel

�Analisis deskriptif (proporsi, rerata)

� Time series analysis

�Analisis komparasi (uji t, anava, uji khi-kuadrat, dll)

�Analisis korelasi (Pearson, Spearman, dll)

�Analisis multivariabel (regresi ganda, dll)

58

ContohContoh--contohcontoh analisisanalisis deskriptifdeskriptif

PS.INFUS Kepatuhan infus

1 1.1 1.1 1.1

1 1.1 1.1 2.2

86 96 .6 96 .6 98.9

1 1.1 1.1 100.0

89 100.0 100.0

1 Sangat tak patuh

2 Tak patuh

3 Kurang patuh

4 Patuh

Total

Valid

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Percent

Descriptive Statistics

89 72 111 91.37 8.04

89 44 59 50.79 4.04

89

MAMPU

Kemampuan

MOTIF

Motivasi

Valid N

(listwise)

N Minimum Maximum Mean

Std.

Deviation

Descriptive Statistics

89 72 111 91.37 8.04

89 44 59 50.79 4.04

89

MAMPU

Kemampuan

MOTIF

Motivasi

Valid N

(listwise)

N Minimum Maximum Mean

Std.

Deviation

Contoh diagramContoh diagram

Umur (tahun)

85.080.075.070.065.060.055.050.045.0

Distribusi Umur (tahun)20

10

0

Std. Dev = 9.81

Mean = 60.3

N = 75.00

59

Arti “HUBUNGAN” Arti “HUBUNGAN” (relationship) (relationship)

antar variabel:antar variabel:

� Bila nilai x berubah (berbeda) diikuti dg perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya � ada hubungan antara x dan y

� Bila nilai x berubah (berbeda) tidak diikuti dg perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya � tidak ada hubungan antara x dan y

asimetris x

x

y

y

yx simetris

reciprocal

““hubunganhubungan” / ” / relationshiprelationship

((simetrissimetris//asimetrisasimetris))

perbedaanperbedaan / / komparasikomparasi((dgndgn mengendalikanmengendalikan semuasemua

variabelvariabel eksternaleksternal))

KonsepKonsep dasardasar HUBUNGANHUBUNGAN

60

ContohContoh hubunganhubungan: : analisisanalisis komparasikomparasi ((nilainilai x x berbedaberbeda �� nilainilai y y berbedaberbeda))

Health EducationHealth Education

HE (-)HE (-)HE (+)HE (+)

Rera

ta s

ko

r h

yg

ien

e p

ero

ran

gan

Rera

ta s

ko

r h

yg

ien

e p

ero

ran

gan

3.53.5

3.03.0

2.52.5

2.02.0

1.51.5

1.01.0

.5.5

Health Education

HE (-)HE (+)

Rera

ta s

ko

r h

yg

ien

e p

ero

ran

gan

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

ContohContoh hubunganhubungan: : bisabisa diteruskanditeruskan dengandengan analisisanalisis korelasikorelasi �� regresiregresi((nilainilai x x makinmakin tinggitinggi �� nilainilai y y makinmakin rendahrendah))

Frekuensi Health Education

3.02.01.0

Sko

r ti

mn

uln

ya p

en

yak

it

7

6

5

4

3

2

1

0

61

ContohContoh hubunganhubungan: : analisisanalisis komparasikomparasi ((nilainilai x x berbedaberbeda �� nilainilai y y berbedaberbeda))

Gaya kepemimpinan instalasi

PartisipatifKombinasiKonsultatif

% p

era

wat

yg

patu

h p

d p

rota

p

70

60

50

40

30

20

10

0

ContohContoh hubunganhubungan: : bisabisa diteruskanditeruskan dengandengan analisisanalisis korelasikorelasi �� regresiregresi((nilainilai x x berubahberubah �� nilainilai y y berubahberubah dg dg polapola tertentutertentu))

Tingkat motivasi kerja

302826242220181614

Kin

erj

a a

su

han

kep

era

wata

n

200

180

160

140

120

100

62

Struktur Tabel Silang (r x c):u/ melihat hubungan antar variabel

Variabel II(Var tergantung) Jumlah

n (%)

An (%)

Bn (%)

Variabel I(Var bebas)

X

Y

Z

Jumlah

Tubuh(sel-sel)

Total marginal baris

Total marginalkolom

Grand total

Data kategorikal: % BARIS

Tabel 5.3.

Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensi cacing pada responden

anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber Banyu”, tahun

2000

Pencemaran tanah

Eksistensi cacing

Jumlah

n (%)Positif

n (%)

Negatif

n (%)

Ya

Tidak

6 (31,6)

8 ( 8.2)

13 (68,4)

90 (91,8)

19 (100,0)

98 (100,0)

Jumlah 14 (12,0) 103 (88,0) 117 (100,0)

Angka prevalensi

63

Data kategorikal: % TOTALTabel 5.3. Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensicacing pada responden anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber Banyu”, tahun 2000Pencemaran tanah Eksistensi cacing Jumlahn (%)Positifn (%) Negatifn (%)YaTidak 6 ( 5,15,15,15,1)8 ( 6,86,86,86,8) 13 (11,1)90 (76,9) 19 (16,2)98 (83,8)Jumlah 14 (12,012,012,012,0) 103 (88,0) 117 (100,0100,0100,0100,0)

PopulasiSampel

Rerata (mean)skor Motivasi di sampel

= ����= 52,40

Rerata (mean)skor Motivasi di populasi:

50,3 < µ µ µ µ < 54,5statistik

parameter

64

StatistikStatistik & parameter& parameter

� Statistik: ukuran/karakteristik ygdimiliki sampel (simbol: huruf kecil Latin

� �, s, p, r, dll)

� Parameter: ukuran/karakteristik ygdimiliki populasi (simbol: huruf kecilYunani

� µ, σ, π, ρ, dll)

KapanKapan analisisanalisis data data menggunakanmenggunakan

ujiuji statistikstatistik ((�� statistikastatistika inferensialinferensial))??

� Berhadapan dgn pengamatan padasampel (bagian/subset dari populasi)

� Bertujuan untuk generalisasi

� Syarat sampel:

�Representatif (random)

�Reliabel (sample size cukup)

65

Tabel skala pengukuranTabel skala pengukuran

Nominal Ordinal Interval Rasio

Perbedaan + + + +

Jenjang - + + +

Selisih

(operasi matematik)- - + +

Nol mutlak - - - +

Contoh jenis kelamin tingkat

pendidikan

temperatur berat badan

Selanjutnya Interval & Rasio jadikan satu = Kuantitatif

Lihat definisi operasional!

Tujuan

uji

Jumlah

sampel /

pasangan

Sampel bebas

/ berpasangan

Jenis variabel

Rasio-Interval

pop. berdistribusinormal

Ordinal /

Rasio-Interval

distrib. taknormal

Nominal/ kategorik

Komparasi

2

Bebas

(independent)

Uji t 2 sampel

bebas

~ Uji Mann-

Whitney

~ Uji jumlah

peringkat dariWilcoxon

~ Uji khi-

kuadrat

~ Uji eksak dari

Fisher

Berpasangan

(related/paired)

Uji t sampel

berpasangan

Uji peringkat

bertanda dariWilcoxon

Uji McNemar

(u/ kategoridikotomik)

>2

(k)

Bebas

(independent)

Anava 1 arah Uji Kruskall-Wallis Uji khi-kuadrat

Berpasangan

(related/paired)

Anava u/ subyekyg sama

Uji Friedman Uji Cochran's Q

(u/ kategoridikotomik)

Korelasi~ Korelasi dari

Pearson (r)~ (Regresi)

~ Korelasi dari

Spearman (rs)

~ Asosiasi Kappa

(κ)

~ Koefisien

Kontingensi (C)~ Koefisien Phi

PEMILIHAN UJI STATISTIK UNIVARIAT / BIVARIATPEMILIHAN UJI STATISTIK UNIVARIAT / BIVARIAT

66

Tabel pemilihan analisis statistikTabel pemilihan analisis statistik bivariabelbivariabel u/ riset eksplanatifu/ riset eksplanatif

Variabel bebas

(1 variabel)

Variabel tergantung (1 variabel)

Rasio-Interval Ordinal Nominal

atau Kategorik

Rasio-Interval • Korelasi hasil kali

momen dari Pearson

(ρ)

• Korelasi dari Spearman

(ρs)

• Kendall’s Tau (τ)

• Kappa

• Uji t 2 sampel bebas

• Anava 1 arah

Ordinal • Korelasi dari

Spearman (ρs)

• Kendall’s Tau (τ)

• Kappa

• Korelasi dari Spearman

(ρs)

• Kendall’s Tau (τ)

• Kappa

• Uji Mann-Whitney

• Uji jumlah peringkat

dari Wilcoxon

• Uji Median

• Uji Kolmogorov-

Smirnov 2 sampel

• Uji Kruskal-Wallis

Nominal

atau Kategorik

• Uji t 2 sampel bebas

• Anava 1 arah

• Uji Mann-Whitney

• Uji jumlah peringkat

dari Wilcoxon

• Uji Median

• Uji Kolmogorov-

Smirnov 2 sampel

• Uji Kruskal-Wallis

• Uji Khi-kuadrat (χ2)

2 atau k sampel

• Uji eksak dari Fisher

• Koefisien kontingensi

• Cramer’s V, Phi (φ)

• Kappa

Cara Cara pemilihanpemilihan ujiuji statistikstatistik (s/d (s/d multivariatmultivariat))

Model loglinierModel loglinierModel loglinier

Model loglinier

Koefisien

konkordans W

Fungsi

diskriminan

Fungsidiskriminan

> 1 variabel

Model loglinier

Regresi logistikganda

Uji tanda

Uji median

Uji jumlah

peringkat dariWilcoxon

Uji Mann-Whitney

Uji Kruskal Wallis

Model log-linier

Koefisien

konkordans WRegresi logistik

ganda

Korelasi

Spearman

Korelasi Kendall'stau

Korelasi kappa

Fungsi

diskriminan

Regresi logistik

ganda

Korelasi

Spearman

Korelasi Kendall'stau

1 variabel

Ordinal

Multivariat anava

Anava pada

komponenprinsipal

Multivariat anava

Anava pada

komponen

prinsipalHotelling's T

Analisis profil

Multivariat anava

Anava pada

komponenprinsipal

Multivariat anava

Anava pada

komponenprinsipal

Korelasi kanonikal

Analisis jalur

Model struktural

Korelasi kanonikal> 1 variabel

Anava multi faktor

Regresi ganda

Multiple-classification

analysis

Analisis survival

Uji t 2 sampelbebas

Anava 1 faktor

Analisis survival

Anova multi faktor

Regresi gandaMultiple-

classification

analysis

Analisis survival

KorelasiSpearman

Korelasi Kendall's

tau

Korelasi gandaRegresi ganda

Analisis survival

KorelasiRegresi

Analisis survival1 variabel

Rasio /

Interval

Model loglinear

Uji chi-square 1

sampel

Uji binomial /

McNemar

Model loglinear

Uji Kolmogorof-

Smirnov 1 sampel

Uji peringkat

bertanda dariWilcoxon

Analisis faktor

Analisis kluster

Komponen

prinsipalMatriks korelasi

Uji t 1 sampel

Uji normalitas (G)

Uji t sampel

berpasangan

0 variabel

> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel

Nominal (kategorikal)OrdinalRasio / Interval

Variabel Bebas

Variabel Tergantung

67

LanjutanCara Cara pemilihanpemilihan ujiuji statistikstatistik (s/d (s/d multivariatmultivariat))

Model loglinierModel loglinierModel loglinierModel loglinierFungsidiskriminan

Fungsidiskriminan

> 1 variabel

Regresi logistik

ganda

Model loglinier

Uji chi-square

Uji pasti Fisher

Koefisien PhiKorelasi kappa

Regresi logistik

ganda

Model loglinier

Uji tandaUji median

Uji jumlah

peringkat dariWilcoxon

Uji Mann-WhitneyUji Kruskall Wallis

Fungsi

diskriminanRegresi logistik

ganda

Uji t 2 sampel

bebasAnava 1 faktor

1 variabel

Nominal

(kate-

gorikal)

> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel

Nominal (kategorikal)OrdinalRasio / Interval

Variabel Bebas

Variabel Tergantung

Uji Khi-kuadrat (chi-square test)

Tabel silang

Tabel 2 x 2 Tabel non 2 x 2

Memenuhi

syarat

uji khi-kuadrat

Tak memenuhi

syarat

uji khi-kuadrat

Memenuhi

syarat

uji khi-kuadrat

Tak memenuhi

syarat

uji khi-kuadrat

Uji khi-kuadratdgn koreksikontinyuitas

dr Yates

Uji eksak

dr Fisher

Uji khi-kuadratdr Pearson

Lakukan

penggabungan

kategori

Syarat uji khi-kuadrat:

Banyaknya sel yang mempunyai frekuensi harapan (expected count/

frequency=E) <5 tidak boleh lebih dari 20%;

dan tidak boleh ada sebuah sel pun yg mempunyai E<1

68

KeputusanKeputusan menolakmenolak atauatau menerimamenerima hipotesishipotesis

� Tentukan tingkat kemaknaan (αααα = error tipe I), padapenelitian kesehatan/kedokteran α=5%

� Bila p<0,05, ataustatistik hitung>statistik tabel (nilai kritis) � hipotesis nihil ditolak: “Ada hubungan/pengaruh” atau “Ada perbedaan”

� Bila p>=0,05, ataustatistik hitung<=statistik tabel

� hipotesis nihil diterima: “Tidak ada hubungan/pengaruh” atau “Tidak adaperbedaan”

ContohContoh analisisanalisis inferensialinferensial

Asosiasi antara mobilisasi dini dan involusi uteri

Mobilisasidini

Involusiuteri

Normal Taknormal

Total

YaTidak

50 (75,8%)11 (21,2%)

16 (24,2%)41 (78,8%)

66 (100%)52 (100%)

Total 61 (51,7%) 57 (48,3%) 118 (100%)

+ Disease - Analysis of Single Table

+------+------+ Odds ratio = 11.65 (4.50 <OR< 30.92)

+| 50 | 16 | 66 Cornfield 95% confidence limits for OR

+--------+--------+ Relative risk = 3.58 (2.08 <RR< 6.16)

-| 11 | 41 | 52 Taylor Series 95% confidence limits for RR

+--------+--------+ Ignore relative risk if case control study.

E 61 57 118

x Chi-Squares P-values

p ----------- --------

o Uncorrected : 34.73 0.0000000

s Mantel-Haenszel: 34.43 0.0000000

u Yates corrected: 32.57 0.0000000

r

e

Nominal

Nominal

Ho ditolak (ada asosiasi yg signifikan)

69

PenyebabPenyebab tidaktidak terbuktinyaterbuktinya

hipotesishipotesis penelitianpenelitian::

� Landasan teori sudah kadaluarsa

� Sampel tidak representatif & tidak reliabel(padahal bertujuan untuk generalisasi)

� Instrumen penelitian tidak reliabel & tidakvalid

� Disain penelitian tidak tepat

� Metode analisis tidak tepat

� Variabel eksternal tidak diperhitungkan

Software Software (u/ (u/ komputerkomputer))

70

HASIL PENELITIAN & HASIL PENELITIAN & PEMBAHASANPEMBAHASAN

HASIL PENELITIANHASIL PENELITIAN

� Deskripsi lokasi/daerah penelitian yang relevan dgnsubstansi penelitian

� Deskripsi hasil analisis deskriptif & inferensial, disertainarasi yang merupakan interpretasi hasil analisis:

� Bisa berbentuk narasi saja, tabel & gambar (diagram, foto, dll)

� Isi print-out komputer atau perhitungan manual tidakserta merta dikutip semua (print-out & perhitunganmanual dilampirkan)

� Narasi hanya berisi informasi penting & menonjol, tidakmengulang apa yg sdh dicantumkan di tabel/diagram

71

ContohContoh hasilhasil penelitianpenelitian::

Tabel 5.1. Komparasi perubahan pengetahuan antara kelompok intervensi simulasi

dan kelompok intervensi ceramah pada kader kesehatan di kecamatan “Arum

Dalu”, kabupaten “Bunga Indah”, tahun 2000

Intervensi n

Perubahan skor pengetahuan

p Keterangan

Rerata Simpangan

baku

Simulasi

Ceramah

15

15

33,33

20,39

11,44

13,53

0,002 Berbeda bermakna

Tabel 5.1 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan rata-rata perubahan

skor pengetahuan antara kelompok yang mendapatkan penyuluhan dengan

metode simulasi dan metode ceramah (p=0,002 atau p<0,05). Metode simulasi

memberikan perubahan skor pengetahuan (rerata=33,3) yang lebih tinggi

daripada ceramah (rerata=20,39). Print-out bisa dilihat di Lampiran 1.

ContohContoh lain lain hasilhasil penelitianpenelitian::

Tabel 5.1. Komparasi perubahan pengetahuan antara kelompok intervensi simulasi

dan kelompok intervensi ceramah pada kader kesehatan di kecamatan “Arum

Dalu”, kabupaten “Bunga Indah”, tahun 2000

Intervensi n

Perubahan skor pengetahuan

t hitung Keterangan

Rerata Simpangan

baku

Simulasi

Ceramah

15

15

33,33

20,39

11,44

13,53

3,234 Berbeda bermakna

Tabel 5.1 menunjukkan hasil uji t 2 sampel bebas bahwa terdapat perbedaan

rata-rata perubahan skor pengetahuan antara kelompok yang mendapatkan

penyuluhan dengan metode simulasi dan metode ceramah

(t hitung=3,234>t tabel=2,160). Metode simulasi memberikan perubahan skor

pengetahuan (rerata=33,3) yang lebih tinggi daripada ceramah (rerata=20,39).

Perhitungan bisa dilihat di Lampiran 1.

72

ContohContoh lain:lain:

Tabel 5.3. Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensi cacing pada

responden anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber Banyu”, tahun

2000

Pencemaran tanah Eksistensi cacing Jumlah

n (%)Positif

n (%)

Negatif

n (%)

Ya

Tidak

12 (34,3)

2 ( 4,1)

23 (65,7)

47 (95,9)

35 (100,0)

49 (100,0)

Jumlah 14 (16,7) 70 (83,3) 84 (100,0)

Tabel 5.3 menunjukkan hasil uji khi-kuadrat bahwa terdapat perbedaan

proporsi kejadian kecacingan antara kelompok yang tinggal di daerah tercemar

(34,3 persen) dan yang tidak tinggal di daerah tercemar (4,1 persen), dengan

χ2 hitung=11,32>χ2 tabel=3,84. Perhitungan manual bisa dilihat di Lampiran 1.

Keterangan: χ2 hitung=11,32

ContohContoh printprint--outout::

CorrelationsCorrelations

11 -.031-.031

.. .774.774

8989 8989

-.031-.031 11

.774.774 ..

8989 8989

Pearson CorrelationPearson Correlation

Sig. (2-tailed)Sig. (2-tailed)

NN

Pearson CorrelationPearson Correlation

Sig. (2-tailed)Sig. (2-tailed)

NN

Skor motivasiSkor motivasi

Skor kepatuhanSkor kepatuhan

memasang infusmemasang infus

SkorSkor

motivasimotivasi

SkorSkor

kepatuhankepatuhan

memasangmemasang

infusinfus

Correlations

1 -.031

. .774

89 89

-.031 1

.774 .

89 89

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

N

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

N

Skor motivasi

Skor kepatuhan

memasang infus

Skor

motivasi

Skor

kepatuhan

memasang

infus

p=0,774 (>0,05)tak ada korelasi yg signifikan

73

NarasiNarasi print out print out sebelumnyasebelumnya((tidaktidak perluperlu dibuatdibuat tabeltabel!):!):

Dengan menggunakan analisis korelasi dari

Pearson, ditemukan bahwa tidak ada korelasi

antara skor motivasi dengan skor kepatuhan

memasang infus (p=0,774 atau p>0,05, dengan

r=-0,031).

Symmetric MeasuresSymmetric Measures

.490.490 .181.181 3.5073.507 .001.001cc

.463.463 .158.158 3.2593.259 .002.002cc

4141

Pearson's RPearson's RInterv by IntervInterv by Interv

Spearman CorrelationSpearman CorrelationOrdinal by OrdinalOrdinal by Ordinal

N of Valid CasesN of Valid Cases

ValueValue

Asymp.Asymp.

Std. ErrorStd. Erroraa

Approx. TApprox. TbbApprox. Sig.Approx. Sig.

Not assuming the null hypothesis.Not assuming the null hypothesis.a. a.

Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b. b.

Based on normal approximation.Based on normal approximation.c. c.

Symmetric Measures

.490 .181 3.507 .001c

.463 .158 3.259 .002c

41

Pearson's RInterv by Interv

Spearman CorrelationOrdinal by Ordinal

N of Valid Cases

Value

Asymp.

Std. Errora

Approx. TbApprox. Sig.

Not assuming the null hypothesis.a.

Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.

Based on normal approximation.c.

ContohContoh printprint--out out lain:lain:

p=0,001 (<0,05)ada korelasi yg signifikan

Skor koordinasi * Skor kinerja

korelasi sedang dan positifkooordinasi>>, kinerja >>

74

Narasi Narasi print out print out sebelumnya sebelumnya (tidak perlu dibuat tabel!):(tidak perlu dibuat tabel!):

Dengan menggunakan analisis korelasi dari Pearson,

ditemukan bahwa ada korelasi antara skor koordinasi

dengan skor kinerja (p=0,001 atau p<0,05, dengan

r=0,490). Kekuatan korelasi antara koordinasi dan

kinerja adalah sedang, dan semakin baik koordinasi

akan diikuti dengan semakin baiknya kinerja. Print-

out bisa dilihat di Lampiran 2.

PembahasanPembahasan

� Berisi DISKUSI tentang hasil penelitian (dukunganliteratur dengan menyebutkan sumber yaitu namapengarang dan tahun, & opini berupa hasil sintesispeneliti)

� Menjelaskan MENGAPA hasil penelitian seperti itu:

�Bila sesuai dgn hipotesis penelitian, sebutkandukungan teoritiknya

�Bila tdk sesuai dgn hipotesis penelitian, berikanpenjelasan dlm bentuk opini & dukungan literaturkontroversi ttg kemungkinan yang mendasaripenolakan hipotesis penelitian tersebut

75

PembahasanPembahasan

�Dlm pembahasan tdk lagi ditulis hasilpenelitian yg berupa istilah-istilah statistik(seperti nama uji statistik, nilai signifikansi, dll)

�Urutan pembahasan mulai darimembahas temuan deskriptif, dilanjutkandgn temuan generalisasi dari hasilestimasi atau uji hipotesis

� Setiap tujuan penelitian harus dibahas

DaftarDaftar pustakapustaka::

Sistem Vancouver (urut angka) atau sistem Harvard (urut abjad)

Contoh:

Dari Majalah:

Kishor, S. and Parasuraman, S. 1998. Mother’s Employment and Infant and Child Mortality in India. American Journal of Public Health 74: 273-285.

76

DaftarDaftar pustakapustaka

Dari Buku:

Beaglehole, R., Bonita, R., and Kjellstrom, T. 1993. Basic Epidemiology. Geneva: World Health Organization, pp. 55-69

Dari Internet:

Smith, J. 1996. Time to Go Home. Journal of Hiperactivity[Internet] 12th, October, 6(4). Available from: http://www.lmu.ac.uk [Accessed June 6th, 1997].

ReferensiReferensi

77