PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA HASIL PENELITIAN KUANTITATIFNs. Asminarsih, M.Kep.,Sp.Kom

Tahapan Pengolahan Data KuantitatifManualEditingCodingSkoringTabulatingKomputer SPSSEditingKodingSkoringEntry Cleaning/EditingAnalyzingTabulating

Pengkodean Data (Data Coding)Data coding merupakan proses penyusunan secara sistematis data mentah (kuesioner) ke dalam bentuk yang mudah dibaca oleh mesin pengolah data seperti komputer (dari huruf menjadi angka).Proses pemberian kode pada setiap variabel penelitian yang akan dianalisisContoh :Pria diberi kode (1), wanita (0)Pendidikan SD (1), SMP (2), SMA (3), PT (4)

Pemberian Nilai pada data (Data Skoring)Proses pemberian nilai pada jawaban responden di lembar kuesioner untuk dianalisis atau dimasukan kedalam mesin pengolah dataContoh :Skala Guttman :Jika Jawaban Ya diberi nilai (1), jika tidak (0)Skala Likert :Jika Jawaban Sangat setuju diberi nilai (4), setuju (3), tidak setuju(2), sangat tidak setuju (1)atau sebaliknya bila pernyataan negatif :Jika Sangat setuju (1), setuju (2), tidak setuju (3), sangat tidak setuju (4)

Pemindahan data ke komputer(Data Entry)Memindahkan data yang telah dilakukan pengkodean dan pemberian nilai/skor ke dalam program pengolahan data di komputer.Program komputer yang dapat digunakan untuk pengolahan data antara lain SPSS (Stattistical Product and Service Solutions/Statistical Package for Social Science), Systat (The System for Statistics), Epi-Info, Microstat, Survey Mate, STATS Plus, SAS (Statistical Analysis System), Microquest, dll

Pembersihan Data(Data Cleaning/Editing)Data Cleaning adalah memastikan bahwa data yang telah dimasukan ke dalam program pengolah data sudah sesuai dengan sebenarnya.Pastikan konsistensi kode, tidak ada kode yang salah atau nilai jawaban yang kosongCek data missing pada output SPSS

Analisis Data (Data Analyzing)Terdapat 2 Jenis Analisis data :Analisis Deskriptif dan Analisis InferensialAnalisis Univariat, Bivariat, Multivariat

Analisis Deskriptif = Analisis UnivariatAnalisis Inferensial = Uji hipotesis = Analisis Bivariat & Multivariat

Analisis Deskriptif = Analisis UnivariatMerupakan analisis atau pemaparan data pada masing-masing variabel penelitian/ pada setiap variabel penelitian.Dapat dibuat dalam 2 jenis tergantung jenis data :Data kategori : Distribusi Frekuensi (buat Tabel)

Data Numerik : Mean, Median, Modus, SD

No.KategoriJumlah (n)Frekuensi (f)1.2.

Analisis Inferensial = Uji Hipotesis A. Analisis Perbedaan (uji bivariat)1. Uji t untuk 2 kelompok sampel tidak berpasangan/ independen (Pooled t-test). Uji pada 2 Kelompok sampel berbeda dan jenis data numerik. Misal : Perbedaan prestasi belajar antara kelas A dan B2. Uji t untuk 1 kelompok Sampel berpasangan (Paired t- test). Uji pada 1 kelompok sampel dengan 2 kali pengukuran yaitu sebelum dan sesudah perlakukan/ tindakan dengan jenis data numerik. Misal : Perbedaan skala nyeri sebelum dan sesudah dilakukan teknik relaksasi nafas dalam pd pasien fraktur

3. Uji One Way Anova (Anova Satu Arah)Pada variabel berskala numerik dengan tiga atau lebih kelompok sampel.Contoh :Membandingkan antara rata-rata lama dirawat di Rumah sakit antara RS A, RS B, dan RS C

Analisis Inferensial4. Uji Mc. NemarPada variabel kategorik (skala nominal dan ordinal) berpasangan.Misal :Perbedaan frekuensi kekambuhan nyeri antara sebelum dan sesudah dilakukan tindakan keperawatan

5. Uji Chi Square atau U-Mann WhitneyPada variabel berskala nominal atau ordinal yang tidak berpasangan.Contoh :Membandingkan Pengetahuan tentang bahaya narkoba antara mahasiswa PT A dengan PT B.

6. Uji H-Kruskall Wallis, Uji WilcoxonPada variabel berskala nominal/ordinal dengan tiga atau lebih kelompok sampel.Contoh :a. Perbandingan gaya kepemimpinan antara Jurusan Keperawatan, Kebidanan, dan Gizib. Perbandingan pola asuh orang tua antara Remaja di Kelurahan A, B, dan Cc. Perbandingan tingkat pengetahuan tentang bahaya narkoba antara SMA A, SMA B, dan SMA C.

B. Analisis Hubungan/Korelasi/Pengaruh (Uji Bivariat)Uji Chi SquarePada variabel independen kategorik dan variabel dependen kategorik2. Uji t independen (Tidak berpasangan/pooled t test)Pada variabel independen kategorik dan variabel dependen numerik atau sebaliknya3. Uji Korelasi Product Moment PearsonPada variabel independen numerik dan variabel dependen numerik

c. Analisis MultivariatAnalisis yang dilakukan jika menganalisis lebih dari 2 variabel.Misalnya variabel independen lebih dari 1 dan variabel dependen 1Contoh : Judul penelitianFaktor- faktor penyebab Hipertensi di Poli Jantung RSUP SultraTujuan : Identifikasi faktor dominan yang menyebabkan HT gunakan uji multivariat

Uji Multivariat menggunakan Uji RegresiUji Regresi logistikPada variabel kategorikUji regresi LinierPada variabel numerik

TERIMA KASIH