METODOLOGI PENELITIANDAN STATISTIK
DIAGRAM PENELITIAN
teori
masalah rumusan masalah hipotesis variabel
fakta rancangan intru- penelitian men
laporan sampel
temuan hasil data komputasi statistikMuhammad Cholil Munif
Bagian Ilmu Faal FK Unair
AKHIR CONTOH
MASALAH
DARI FORMAT
BUKU
MAJALAH
SEMINAR
PERNYATAAN
KAIT MIN 2 VAR
GAP FAKTA HARAPAN
MASALAH
UNIVARIAT MULTIVARIAT
VAR TERGANTUNGUNIVARIAT
EFEK OLAH RAGA PADA INDEK PRESTASI BELUM JELAS
VAR TERGANTUNG MULTIVARIAT
EFEK OLAH RAGA PADAPROFIL LEMAK BELUM DIKETAHUI
RUMUSAN MASALAH
PERTANYAAN KAIT 2 VAR
TUNJUK STAT KONSISTEN
TERKAIT TUJUANAPAKAH OLAH RAGA BER-
PENGARUH PADA PROFIL LEMAK
TUJUAN
KEBALIKAN RM CACAH = RM ADA YG >< HIPOTESIS
PERNYATAAN OPERASIONAL MENEMNTUKAN POLA
MENENTUKAN POLAURUTAN DAN KON-TRIBUSI VARIABEL
AKIBAT PERLAKUAN
MEMBUKTIKAN OLAHRAGA BERPENGARUH
PADA HDL
MEMBUKTIKAN OLAHRAGA BERPENGARUH
PADA LDL
MEMBUKTIKAN OLAHRAGA BERPENGARUHPADA CHOLESTEROL
TOTAL
MEMBUKTIKAN OLAHRAGA BERPENGARUH
PADA TRIGLERIDA
HIPOTESIS
MACAM FORMAT RAGU
KOMPARASI
HUBUNGAN
MODEL
VERBAL
STATISTIK
SATU ARAH
DUA ARAH
KERJA
NIHIL
MACAM HIPOTESIS
KOMPARASI HUBUNGAN
PEMBERIAN MEFENAMAT MEMPERINGANBERAT KALUS
TULANG YANG PATAH
MAKIN BANYAK MEFENAMATMAKIN RINGAN KALUSTULANG YANG PATAH
MAKIN TINGGI SESEORANGMAKIN BERAT
FORMAT
VERBAL STATISTIK
PEMBERIAN MEFENAMAT MEMPERINGANBERAT KALUS
TULANG YANG PATAHMEFENAMAT < KONTROL
RAGU
SATU ARAH DUA ARAH
PEMBERIAN MEFENAMAT MEMPERINGANBERAT KALUS
TULANG YANG PATAH
PEMBERIAN MEFENAMATMEMPENGARUHI
BERAT KALUSTULANG YANG PATAH
MODEL
KERJA NIHIL
PEMBERIAN MEFENAMATMEMPENGAUHIBERAT KALUS
TULANG YANG PATAH
PEMBERIAN MEFENAMATTIDAK MEMPENGAUHI
BERAT KALUSTULANG YANG PATAH
VARIABEL
MACAM CACAH SKALA
TERGANTUNG
BEBAS
KENDALI
MODERATOR
KONFOUND
SATU
LEBIH SATU
NOMINAL
ORDINAL
INTERVAL
RATIO
KESIMPULAN
ANALISIS STATISTIK PEMBAHASAN
VARIABEL DESIGN HIPOTESIS SAMPEL
CACAH
MACAM
SKALA
OBSERVASI
EKSPERIMEN
KOMPARASI
HUBUNGAN
TUJUAN
BESAR
KECIL
NPAR
VARIABEL
CACAH VT MACAM SKALA
SATU > SATU
UNIVARIAT
UJI t
ANOVA
MULTIVARIAT
MANOVA
ANA FAKTOR
ANA CLUSTER
MODRATOR
ANACOVA
NOMINAL
ORDINAL
INTERVAL
RATIO
TUJUAN
KEBALIKAN RM CACAH = RM ADA YG >< HIPOTESIS
PERNYATAAN OPERASIONAL MENENTUAKN POLA
DESIGN
OBSERVASIONAL EKSPERIMANTAL
STD PENEMPANG
KOHORT
PRA EKSPERIMEN EKSPERIM SUNGGUH
ONE SHOT CASE
POST TEST ONLY
ONE GROUP PRE POST
CONT GROUP PRE POST
FAKTORIAL PRE POST
FAKTPRIAL POST TEST
SOLOMONSEPARATE SAMPLE
ANALISIS STATISTIK
TERGANTUNG
HIPOTESIS TUJUAN VARIABEL DESIGN
BANDING
HUBUNGAN
POLA KONTRIBUSI CACAH SKALA
.
ANALISIS DISKRIMINAN TIPE DESKRIPTIF
DENGAN TUJUAN MENENTUKAN POLA URUTAN DAN DOMINASI VARIABEL YANG BERKONTRI-BUSI PADA PEMBEDAAN GRUP PERLAKUAN.
URUTAN MENUNJUKKAN PENGARUH YANG PERTAMA YANG DOMINAN
RANCANGAN PENELITIAN
• PADA PENELITIAN OBSERVASIONAL DIKENAL
1. STUDI KOHORT
SETIAP SUBYEK DIAMATI UNTUK PERIODE WAKTU TERTENTU KEMUDIAN
DIKUKUR OUTCOMENYA
2. STUDI PENEMPANG (CROSS SECTIONAL)
SETIAP SUBYEK HANYA DIAMATI SEKALI WAKTU SAJA
STUDI KOHORT
SEKARANG AKAN DATANG
populasi
sampel resiko ada sakit tidak
sakit
resiko tidak sakit tidaksakit
• STUDI KOHORT – Tahap :
• .pilih sampel dari populasinya• .ukur variabel prediktor (faktor resiko ada atau
tidak)• .ikuti kohort• .ukur variabel outcome
RANCANGAN PENELITIAN
RANCANGAN PENELITIAN
• STUDI PENEMPANG (CROSS SECTIONAL STUDY)– PENELITI MENGAMATI SUBYEK PADA SATU SAAT
SEKALI SAJA– Populasi
sampel resiko + resiko + sakit tidak sakit
resiko - resiko - sakit tidak sakit
TAHAP : 1. PILIH SAMPEL 2. UKUR PREDIKTOR DAN OUTCOME
RANCANGAN PENELITIAN
STUDI KASUS KELOLA (CASE CONTROL STUDY)
MASA LALU / SEKARANG SEKARANG
resiko resiko sakit popul
ada tidak sampel
kasus
resiko resiko sehat popul
ada tidak sampel kontrol
TAHAP : 1. PILIH SAMPEL DARI POPULASI DENGAN SAKIT (KASUS) 2. PILIH SAMPEL DARI POPULASI SEHAT (KONTROL) 3. UKUR VARIABEL PREDIKTOR
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• SYARAT :
– ADA PERLAKUAN
– SAMPEL DIPILIH RAMBANG
– ADA KELOMPOK KONTROL
– TERDAPAT ULANG PADA TIAP KELOMPOK
– VARIABEL LAIN HARUS DIKONTROL TERKENDALI
– ADA PRE TESTING
• JIKA SYARAT ITU KURANG, RANCANGAN YANG DIGUNA-KAN BUKAN LAGI EKSPERIMENT MURNI, MUNGKIN PRA EKSPERIMENTAL ATAU EKSPERIMENTAL SEMU
RANCANGAN PENELITIAN
PRA EKSPERIMENTAL
• ONE SHOT CASE STUDY– SUBYEK DIBERI PERLAKUAN TANPA PRE TESTING– SUBYEK DIPILIH TIDAK RAMBANG– TANPA KELOMPOK KONTROL
– CONTOH:– PENYULUHAN KB DI KAMPUNG
• TANPA PRE TESTING • MEREKA DISULUH TENTANG KB• SELESAI MEREKA DIUJI PENGETAHUAN MEREKA TENTANG KB
– SKEMA
– PERLAKUAN
– SAMPEL DIAMATI HASILNYA
• ONE GOURP PRE TEST-POST TEST DESIGN– TERDIRI HANYA SATU KELOMPOK– PENGAMATAN AWAL, KEDUA DAN SELANJUTNYA– ADA PERLAKUAN YANG DIBERIKAN BERTURUT-TURUT– WASH OUT PERIOD (WOP) CUKUP MINIMAL 5 x t0.5 ( HALF TIME )
UNTUK PENELITIAN KLINIK, DAPAT 10 x t0.5 UNTUK PENELITIAN BIOMLECULAR, YANG DIBERLAKUKAN ANTARA PERLAKUAN.
• SKEMA
perlakuan X Y Z
O1 O2 O3 O4
WOP WOP
• O1, O2, O3 DAN O4 PENGAMATAN
RANCANGAN PENELITIAN
PRA EKSPERIMENTAL
RANCANGAN PENELITIAN
PRA EKSPERIMENTAL
• POST TEST ONLY DESIGN– SETIAP SUBYEK HANYA DIAMATI PADA AKHIR
– TIDAK ADA PRE TESTING
– SAMPEL TIDAK DIPILIH RAMBANG
– TERDAPAT KELOMPOK KONTROL
• SKEMA x
K.EKS 1 AMATI HASIL
POPULASI SAMPEL y
K.EKS 2 AMATI HASIL
KONTROL AMATI HASIL
RANCANGAN PENELITIAN
PRA EKSPERIMENTAL
• RANDOMIZED POST TEST ONLY CONTROL GROUP DESIGN– SETIAP SUBYEK HANYA DIAMATI PADA AKHIR– TIDAK ADA PRE TESTING– SAMPEL DIPILIH RAMBANG– TERDAPAT KELOMPOK KONTROL
• SKEMA x R K.EKS 1 AMATI HASIL POPULASI SAMPEL y
K.EKS 2 AMATI HASIL
KONTROL AMATI HASIL
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• RANDOMIZED CONTROL GROUP PRE TEST-POST TEST DESIGN– SAMPEL DIPILIH RAMBANG DARI POPULASINYA
DIALOKA-SIKAN PADA MINIMAL DUA KELOMPOK PERLAKUAN DAN KONTROL
– KELOMPOK EKSPERIMEN DIBERI PERLAKUAN– KELOMPOK KONTROL TIDAK DIBERI PERLAKUAN– SETIAP SUBYEK DIAMATI DUA KALI BILA LEBIH DARI
DUA WOP HARUS CUKUP– BILA PENGAMATAN LAMA SEBAIKNYA VARIABEL
MODE-RATOR ATAUPUN CONFOUNDING DIAMATI BERSAMA DENGAN PENGAMATAN VARIABEL OUTCOME
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• RANDOMIZED CONTROL GROUP PRE TEST-POST TEST DESIGN
• SKEMA
X Y
R KE O1 O2 O3
populasi sampel
wop
KK O1 O2 O3
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• SOLOMON FOUR GROUP DESIGN– SAMPEL DIPILIH RAMBANG DARI POPULASINYA– SAMPEL DIALOKASIKAN KEPADA EMPAT KELOMPOK
YAITU KE1 KELOMPOK EKSPERIMEN DENGAN PRE TEST
– KK1 KELOMPOK KONTROL DENGAN PRE TEST– KE2 KELOMPOK EKSPERIMEN TANPA PRE TEST– KK1 KELOMPOK KONTROL TANPA PRE TEST– SEMUA KELOMPOK DILAKUKAN POS TEST UNTUK
MENGU-KUR OUTCOME– WAKTU POST TEST HARUS SAMA
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• SOLOMON FOUR GROUP DESIGN• SKEMA X
KE1 O1 O2
R KK1 O1 O2
populasi sampel X
KE2 O2
KK2 O2
KE kelompok eksperimen KK kelompok kontrol
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• FAKTORIAL DESIGN– UNTUK MENDETEKSI EFEK GABUNGAN LEBIH DARI
SATU FAKTOR TERHADAP VARIABEL OUTCOME– HASILNYA DAPAT MEMPERLIHATKAN :
• EFEK UTAMA– BEDA ANTAR KATEGORI PADA FAKTOR PERTAMA TANPA
MEMPER-HATIKAN FAKTOR KEDUA– BEDA ANTAR KATEGORI PADA FAKTOR KEDUA TANPA
MEMPER-HATIKAN FAKTOR PERTAMA
• EFEK INTERAKSI– EFEK GABUNGAN, MELIHAT PENGARUH FAKTOR
PERTAMA TERHADAP FAKTOR KEDUA DAN SEBALIKNYA
• EFEK LUGAS– MENGHASILKAN PERBEDAAN ANTAR FAKTOR 2 PADA
SALAH SATU LEVEL FAKTOR 1
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• FAKTORIAL DESIGN1. FAKTORIAL POST TEST ONLY DESIGN
PENGAMATAN DILAKUKAN SETELAH SELESAI DI BERI PERLAKUAN
2. FAKTORIAL PRE TEST-POST TEST DESIGNPENGAMATAN DILAKUKAN SEBELUM
DAN SESUDAH PERLAKUANBILA PERLAKUAN DILAKUKAN
BERULANG WOP HARUS DIPERHATIKAN
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• FAKTORIAL POST TEST ONLY DESIGN• SKEMA F1a+F2a
K 1 PENGAMATAN
F1a+F2b
K 2 PENGAMATAN
populasi sampel F1b+F2a
K 3 PENGAMATAN
F1b+F2b
K 4 PENGAMATAN
TABULASI UTAMA FAKTORIAL
FAKTOR 2
1 2
F
A
K
1
1 X1.1 X1.2
2 X2.1 X2.2
RANCANGAN PENELITIAN
EKSPERIMENTAL MURNI
• FAKTORIAL PRE TEST-POST TEST DESIGN• SKEMA F1a+F2a
K 1 O1 O2
F1a+F2b
R K 2 O1 O2
populasi sampel F1b+F2a
K 3 O1 O2
F1b+F2b
K 4 O1 O2
O1 SEBELUM O2 SESUDAH PERLAKUAN
TABULASI UTAMA FAKTORIALSAMA SUBYEK
FAK 1 FAK 2 PRE POS
1
1 X1.1.PRE X1.1.POS
2 X1.2.PRE X1.2.POS
2
1 X2.1.PRE X2.1.POS
2 X2.2.PRE X2.2.POS
SEPARATE SAMPLE PRETEST-POSTTEST CONTROL GRP DESIGN
DIGUNAKAN BILA BINATANG HANYA DIPERIKSA SATU KALI SAJA, TIDAK DAPAT DILAKUKAN UNTUK PENELITIAN PRE POST.
PENGEMBANGAN POST TEST ONLY DESIGNMISAL:BINATANG DIPERIKSA DARAH MELALUI
CARDIAC PUNCTUREBINATANG DIKORBANKAN KARENA PERLU
PEMERIKSAAN LEVER DENGAN HISOTO-LOGI ANALISIS
SEPARATE SAMPLE PRETEST-POSTTEST CONTROL GRP DESIGN
s. pretes Obs
R
s. kontrol pos Obs
POP SAMPEL x
s. eks 1 Obs1
y
s. eks 2 Obs2
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
kembali ke SKALA variabel
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas ? ?? ???
Pasangan ? ?? ???
> 2
Bebas ? ?? ???
Pasangan ? ?? ???
KORELASI
? ?? ???
Parametrik nonparam khi kuadr
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PAR-
ASI
2
Bebas Uji t bebas
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PAR-
ASI
2
Bebas Uji Mann
Uji jum per Wilcoxon
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PAR-
SI
2
Bebas Uji khi kuad
Uji eksak Fisher
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PAR-
ASI
2
Bebas
Pasangan Uji t pasangan
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PAR-
ASI
2
Bebas
Pasangan Wilcoxon uji tanda
> 2
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan Uji McNemar
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas ANOVA 1 ARAH
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas Kruskall Wallis
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas Uji khi kuadrat
Pasangan
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan Anova sama suby
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan Friedman
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan Cochran Q
KORELASI
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
Korelasi P
Regresi
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
Spearman
K.Kendal
PILIHAN TEKNIK ANALISIS/ UJI STAT UNI/BIVARIAT
TUJUAN JUMLAH
SAMPEL/
PASANG
BEBAS /
BER PA-SANGAN
JENIS VARIABEL
Kuantitatif
normal
Semi kuant
Tak nomal
kategorik
KOM-
PARA-
SI
2
Bebas
Pasangan
> 2
Bebas
Pasangan
KORELASI
Kontigens
Phi, Kapp
ANALISIS STATISTIK DAN SKALA
SKALA
INTERVAL/RATIO ORDINAL NOMINAL
UJI NORMAL
NORMAL TIDAK
PARAMETRIK TRANSFORM
NORMAL TIDAK
NPAR KHI KUADRAT
UJI NORMALITAS
MACAM UJI
KS 1 SAMPEL CHI SQUARE ROBUST NPPLOT
MUDAH P > 0.05
NORMAL
UJI SKEW UJI KURTOSIS
POSITIF POSITIF
KE KANAN P > 0.05
NORMAL
JARANG
LANCIP P > 0.05
normal
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
71
33.42
1.72
.189
.189
-.120
1.589
.013
N
Mean
Std. Deviation
Normal Parameters a,b
Absolute
Positive
Negative
Most ExtremeDifferences
Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
RELIABILITY
Test distribution is Normal.a.
Calculated from data.b.
Descriptives
33.42 .20
33.02
33.83
33.31
33.00
2.962
1.72
30
40
10
2.00
1.147 .285
2.522 .563
Mean
Lower Bound
Upper Bound
95% ConfidenceInterval for Mean
5% Trimmed Mean
Median
Variance
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Range
Interquartile Range
Skewness
Kurtosis
RELIABILITYStatistic Std. Error
Z skew = 1.147 / 0.285 = 4.02 p < 0.01 penceng
Z kurtos = 2.522 / 0.563 = 4.48 p < 0.01 lamcip
Normal Q-Q Plot of RELIABILITY
Observed Value
4240383634323028
Exp
ect
ed
No
rma
l3
2
1
0
-1
-2
-3
Karena titik tebaran tidak berada pada garis lurus berarti distribusi tidak normal
HIPOTESIS
BANDING HUBUNGAN
NORMAL
UJI t
TIDAK
ANOVA 1
WILCOXON
KRUSKALL
FRIEDMANANOVA SS
NORMAL TIDAK
KORELASI P
REGRESI
SPEARMAN
KENDALL
MANOVA
PENGARUH PADA OBSER
VASIONAL
HIPOTESIS
PENGARUH PADA RANCANG OBSERVASIONAL
ANALISIS JALUR
0.745 RESPONSIVENESS 0.81 0.223(p=0.031) 0.357(p=0.004) 0.505(p=0.000) RELIABILITY 0.268(p=0.006) 0.513 0.261(p=0.031) ASSURANCE 0.265(p=0.024) 0.698(p=0.000) KEPUASAN LOYALITAS 0.545 0.677(p=0.000) 0.423 0.219(p=0.046) EMPATHY - 0.190(p=0.04)TANGIBILITY
ANAKOVA
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: BERAT TULANG (gm)
.314a 4 7.840E-02 55.414 .000
6.904E-02 1 6.904E-02 48.797 .000
1.790E-02 1 1.790E-02 12.649 .001
.296 3 9.870E-02 69.765 .000
7.074E-02 50 1.415E-03
10.785 55
.384 54
SourceCorrected Model
Intercept
BB
KEL
Error
Total
Corrected Total
Type III Sumof Squares df Mean Square F Sig.
R Squared = .816 (Adjusted R Squared = .801)a.
VAR TERGANTUNG BERAT TULANG
VAR BEBAS KEL. RENANG
VAR MODERATOR BERAT BADAN
DESIGN
OBSERVASIONAL EKSPERIMANTAL
STD PENEMPANG
KOHORT
PRA EKSPERIMEN EKSPERIM SUNGGUH
ONE SHOT CASE
POST TEST ONLY
ONE GROUP PRE POST
CONT GROUP PRE POST
FAKTORIAL POST TEST
FAKTORIAL PRE PSTEST
SOLOMONSEPARATE SAMPLE
STUDI PENEMPANG
VAR RATIO VAR NOMINAL
BANDING HUBUNGAN
UJI t BEBAS ANOVA
ANACOVA
KORELASI
MANOVA
REGRESI MANCOVA
ASOSIASI
REGRESI
KHI KUADRAT
FISHER EXACT
ODD RATIO
MCNEMAR
KOHORT
RATIO ORDINAL NOMINAL
t PASANGAN ANOVA SS
ANV FAK SS
WILC SIGN
FRIEDMAN
MCNAMR
COCHRAN Q
TREND ORTHO RISIKO REL
POST TEST
RATIO ORDINAL NOMINAL
t BEBAS ANOVA 1
KOL REG
WILC SUM
KRUSK W
SPEARM
KENDALL
KHI KUADR
MANOVA
ONE GRP PRE-POST
RATIO ORDINAL NOMINAL
T PASANG
ANOVA SS
WILC SIGN
FRIEDM
MCNEMAR
COCHRAN
TREND ORT
SEPARATE SAMPLE
RATIO ORDINAL NOMINAL
ANOVA 1
KOL REG
KRUSK W
SPEARM
KHI KUADR
CONTING
MANOVA
DISKRIM
CONT GRP PRE-POSTTEST
RATIO ORDINAL NOMINAL
T PASANG
ANOVA SS
WILC SIGN
FRIEDM
ANV FAK SS
ANAKOVA
W.SUM KEL
MCNEMAR
COCHRAN
KHI KUADR
FAKTORIAL
ANV FAKTORIAL KOL REGRESI
EFEK UTAMA INTERAKSI
EFEK LUGAS
GANDA
FAKTORIAL PRE-POSTTEST
ANV FAK SS ANOVA SS
EFEK UTAMA INTERAKSI
EFEK LUGAS TREND ORT
T PASANG
TREND ORT
SOLOMON FOUR GRP
ANOVA 1 ANOVA 2 ANAKOVA
POPULASI DAN SAMPEL
• PENELITIAN ADALAH UPAYA PENGUM-PULAN, PENGOLAHAN, PENYAJIAN DAN ANALISIS DATA
• DATA DIPEROLEH DARI POPULSI PENELI-TIAN SESUAI DENGAN MASALAH DAN TUJUAN PENELITIAN
• PERLU PENENTUAN KRITERIA RESPONDEN
KRITERIA RESPONDEN
• KRIERIA INKLUSI– TENTUKAN SIFAT YANG MENENTUKAN
POPU-LASI YANG SESUAI DENGAN MASALAH– POPULASI TARGET SESUAI
• DEMOGRAFI• KLINIK
– POPULSI DI ASSES• GEOGRAFIK• SIFAT TEMPORER
KRITERIA RESPONDEN
• KRITERIA EKSKLUSI
– SUBYEK MENOLAK
– SUBYEK PINDAH TEMPAT MENGHINDARI
FOLLOW UP
– KESUKARAN BAHASA
– KONTRA INDIKASI PERLAKUAN
SAMPEL
• JIKA KEMAMPUAN PENELITI TERBATAS
YANG PERLU DILAKUKAN IALAH ME-
NGAMBIL SEBAGIAN POPULASI UNTUK
DITELITI .
• SEBAGIAN POPULASI INI DISEBUT SAM-
PEL PENELITIAN
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• SAMPEL
– SEBAGIAN DARI POPULASI YANG DIPILIH DAN
DIJADIKAN OBYEK DAN SUBYEK PENELITIAN
– DALAM PENELITIAN TIDAK MUNGKIN MENE-
LITI POPULASI KECUALI POPULASINYA KECIL
KARENA PERLU BIAYA BESAR, TENAGA
BANYAK DAN WAKTU LAMA
– SEBELUM SAMPEL DIPILIH TENTUKAN POPU-
LASI YANG SESUAI DENGAN TUJUAN PENELI-
TIAN
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• SYARAT SAMPEL
– MEWAKILI POPULASINYA• DALAM HAL :
– JUMLAHNYA– DAERAHNYA– DEMOGRAFINYA
– DIPILIH SECARA RAMBANG• MEMENUHI KAIDAH RAMBANG• SEMUA SUBYEK DIBERI KESEMPATAN
UNTUK DIPILIH
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• MANFAAT SAMPEL1. PENGHEMATAN BIAYA, TENAGA, WAKTU
2. MEMPERTIMBANGKAN SAMPLING ERROR YANG TERBAWA PADA KESIMPULAN
3. MENINGKATKAN KETEPATAN INFORMASI PENELITIAN
4. HARUS DILAKUKAN BILA OBSERVASI ATAU EKSPERIMEN PADA POPULASI BER-SIFAT PENGRUSAKAN
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• BESAR SAMPEL– BERBEDA DARI JUMLAH SAMPEL
• DIPENGARUHI OLEH– KEMAMPUAN PENELITI– SIFAT POPULASINYA– JENIS PENELITIAN– RANCANGAN PENELITIAN– ANALISIS STATISTIK YANG AKAN
DIGUNAKAN– MEAN DAN SIMPANG BAKU VARIABEL
OUTCOME
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• RUMUS BESAR SAMPEL :– OUTCOME DIKHOTOM, POPULASI INFINIT
– OUTCOME DIKHOTOM, POPULASI FINIT
Z= 1.96, p= proporsi yes , q = 1-p, n = besar sampel, N = populasi
dP = beda antara sampel dan populasi 0.05
2
2 **
Pd
qpZn
qpZNd
NqpZn
P **1
***22
2
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• RUMUS BESAR SAMPEL UNTUK UJI HIPOTESIS– OUTCOME KONTINU, EKSPERIMEN MURNI
n = BESAR SAMPEL TIAP KELOMPOK
Z = DEVIASI STANDART UNTUK = 0.05 1.96
Z = DEVIASI STANDART UNTUK = 0.10 1.28
Xt = MEAN KEL EKSPERIMEN
Xc = MEAN KEL KONTROL
Sc = SIMPANG BAKU KONTROLf = PROPORSI KEGAGALAN
2
222*
1
1
ct
c
XX
SZZ
fn
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• RUMUS BESAR SAMPEL :– OUTCOME KONTINUE, POPULASI INFINIT
– OUTCOME KONTINUE, POPULASI FINIT
– Z = 1.96, = simpang baku populasi, m = beda mean dan ,
– N = populasi, n = besar sampel
2
2.2 *
m
Zn
2.22
2.2
*1
**
ZNm
NZn
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• RUMUS BESAR SAMPEL UNTUK UJI HIPOTESIS– OUTCOME KONTINUE, RANCANGAN EKSPERIMEN
MURNI
n = besar sampel
Z = deviasi standart untuk = 0.05 1.96
Z = deviasi standart untuk = 0.10 1.28
Xt = mean kelompok perlakuan
Xc = mean kelompok kontrol
Sc = simpang baku kelompok kontrolf = proporsi kegagalan
2
22 *2*
1
1
ct
c
XX
SZZ
fn
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• RUMUS BESAR SAMPEL UNTUK UJI HIPOTESIS– OUTCOME KONTINUE, RANCANGAN EKSPERIMEN
MURNI
n = besar sampel
Z = deviasi standart untuk = 0.05 1.96 Z = deviasi standart untuk = 0.10 1.28Xt1 = mean kelompok perlakuan 1Xt2 = mean kelompok perlakuan 2Sp 2= varian baku gabungan= (S2
1 + S22) / 2
f = proporsi kegagalan
2
21
22 *2*
1
1
tt
p
XX
SZZ
fn
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• RUMUS BESAR SAMPEL UNTUK UJI HIPOTESIS– OUTCOME DIKHOTOM, RANCANGAN EKSPERIMEN
MURNI
n = besar sampelZ = deviasi standart untuk = 0.05 1.96 Z = deviasi standart untuk = 0.10 1.28pt = proporsi Yes kelompok perlakuanpc = proporsi Yes kelompok kontrolp = (pt + pc ) / 2f = proporsi kegagalan
2
2 1*2*
1
1
ct pp
ppZZ
fn
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
Untuk penelitian pre-post test besar sampel dihitung menggunakan :
QD2/2 = 1
Hingga n = (Z +Z ) 2 = (1.96+1.28)2 = 10,49 = 11Z = 1.96 bila = 0.05 dua arah
Z = 1.28 bila = 0.10
2
22
QDZZ
n
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
TEKNIK SAMPLING• PROBABILITY SAMPLING
– SIMPLE RANDOM SAMPLING• POPULASI HOMOGEN
– SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING• POPULASI HOMOGEN
– STRATIFIED RANDOM SAMPLING• POPULASI HETEROGEN
– CLUSTER SAMPLING• POPULASI TERPENCAR > DAERAH
– MULTISTAGE SAMPLING• BERTAHAP, STRATA DULU BARU RAMBANG
SAMPEL, BESAR SAMPEL DAN SAMPLING
• NON PROBABILITY SAMPLING– ACCIDENTAL SAMPLING– PURPOSIVE SAMPLING (JUDGMENT SAM-
PLING)– QUOTA SAMPLING
– CIRI-CIRI• LEMAH UNTUK KEPUTUSAN STATISTIK• AKAN MEMPERBESAR RANDOM ERROR• VALIDITAS EKSTERNA KURANG BAIK
ALUR PENELITIAN
Tesis
Pengaruh Oksigen Hiperbarik Terhadap Proses Penyembuhan
Cedera Tulang Rawan Sendi Lutut Pada Tikus Putih Jantan
MASALAH
1. OHB DIGUNAKAN UNTUK PENGOBATAN KLINIS DEKOMPRESI
2. OHB DIGUNAKAN UNTUK PENGOBATAN KLINIS NON DEKOPRESSI (LUKA BAKAR, FRAKTUR TULANG, TULANG RAWAN)
PROSES PENYEMBUHAN TULANG RAWAN SENDI PADA PEMBERIAN OHB MASIH BELUM JELAS
URGENSI
1. TULANG RAWAN SENDI JARINGAN UNIK
a. MENAHAN BEBAN TUBUH b. KETEBALAN TIPIS c. TIDAK ADA ALIRAN DARAH d. TERGANTUNG PADA DIFUSI2. CEDERA TULANG RAWAN
PENURUNAN NUTRISI
3. PERLU PENGOBATAN CEPAT PaO2
DENGAN OHB
KHRONOLOGI
1. OHB PaO2 DALAM CAIR SINOVIAL UNTUK SINTESIS MATRIKS TULANG RAWAN, KOLAGEN
2. PROLIFERASI SEL SINOVIOSIT TGF PRODUKSI CAIRAN SINOVIAL KONDROSIT TEBAL TULANG RAWAN
SOLUSI
MODEL TIKUS PUTIH DILAKUKAN TRANSEKSI LIGAMEN KRUSIATUM ANTERIOR DAN MENISEKTOMI KMD LATIHAN PADA ROTAROD LALU DIPAPARKAN PADA OHB 2.4 ATA AKHIRNYA DIPERIKSA JUMLAH KONDROSIT YANG MENGEKSPRESI-KAN TGF, JUMLAH KONDROSIT DAN TEBAL TULANG RAWAN
RUMUSAN MASALAH
APAKAH OHB MENINGKATKAN PROSES PENYEMBUHAN TULANG RAWAN SENDI ?
TUJUAN UMUM
MENJELASKAN OHB MEMPERCEPAT PROSES PENYEMBUHAN TULANG RWAN SENDI
TUJUAN KHUSUS
1. MEMBUKTIKAN BAHWA OHB MENINGKATKAN KONDROSIT YANG MENGEKSPRESIKAN TGF
2. MEMBUKTIKAN BAHWA OHB MENINGKATKAN JUMLAH KONDROSIT
3. MEMBUKTIKAN BAHWA OHB MENINGKATKAN TEBAL TULANG RAWAN
4. MENENTUKAN POLA URUTAN VARIABEL YANG DIPENGARUHI
KERANGKA KONSEPOHB
PO2 DARAH
PO2 INTRASEL PROLIFERASI & AKTIFITAS KONDROSIT ATP TGF JUMLH KONDROSIT PROLIFERASI SEL SINOVIOSIT TGF SINTESIS MATRIKS
JUMLAH SINOVIOSIT SINTESIS METALO PROTEINASE PLASMINOGEN ACTIFATOR PRODUKSI CAIR SINOVIAL DEGRADASI MATRIKS
SISTESIS TULANG RAWAN
TEBAL TULANG RAWAN
MEMBRAN SINOVIAL TULANG RAWAN SENDI
HIPOTESIS
OKSIGEN HIPERBARIK (OHB) MENINGKAT-KAN PROSES PENYEMBUHAN CEDERA TULANG RAWAN SENDI
METODE PENELITIAN
JENIS : PENELITIAN EKSPERIMENTALRANCANGAN :POST TEST ONLY CONTROL GROUP DESIGN K1 O1 T A OHB1 RP S K2 O2
OHB2 K3 O3
POPULASI DAN SAMPEL
POPULASI TIKUS Ratus novergicus galur wistar
SAMPEL DIPILIH RAMBANG DARI POPULASI.
BESAR SAMPEL PENELITIAN PENDAHULUAN DIHITUNG DENGAN RUMUS: Z = 1.65
Z = 1.28 D2/2 = 1 n = 9 10BILA PENELITIAN SELESAI BESAR SAMPEL
DIHITUNG KEMBALI PAKAI HIGGINS
2
22
2
DxZZ
n
VARIABEL
TERGANTUNG
1. PROSENTASE KONDROSIT TGF
2. JUMLAH KONDROSIT
3 TEBAL TULANG RAWAN
BEBAS
1. OHB 2.4 ATA 10 KALI (SATU SERI)
2. OHB 2.4 ATA 20 KALI (DUA SERI)
ANALISIS DATA
1. DESKRIPTIP
2. NORMALITAS DISTRIBUSI
3. HOMOGENITAS VAR. BERAT BADAN
4. MANOVA DIIKUTI UJI LSD
5. ANALISIS DISKRIMINAN TIPE DESKRIPTIP
6. UJI KORELASI VAR. TERGANTUNG DAN LAMA PAPARAN OHB
ANALISIS DATA PENELITIAN
DESKRIPTIFReport
KELOMPOK KONDROSIT (plp)TEBAL TL RAWAN (mm) TGF BETA (plp)
KONTROLMean 7.8200 6.0000E-02 .8800
Std. Deviation 1.1053 1.0285E-02 . 3425
N 10 10 10
HBO 1 SERI Mean 13.2800 10960 1.5400
Std. Deviation 2.8801 2.3679E-02 .7891
N 10 10 10
HBO 2 SERI Mean 16.7800 16140 2.0800
Std. Deviation 2.5218 1.4300E-02 .8066
N 10 10 10
NORMALIAS DISTRIBUSI
KELOMPOK KONDROSIT
TEBAL TUL RAWAN
TGF
KONSTROL KS Z
P
0.784
0.570
0.632
0.819
0.657
0.782
OHB 1 SERI KS Z
P
0.380
0.999
0.507
0959
0.800
0.543
OHB 2 SERI KS Z
P
0.546
0.927
0.483
0.974
0.451
0.984
KARENA SEMUA PELUANG KESALAHAN > 0.05
DISTRIBUSI VARIABEL NORMAL
MANOVA
Multivariate Testsc
.993 1188.021a 3.000 25.000 .000
.007 1188.021a 3.000 25.000 .000
142.563 1188.021a 3.000 25.000 .000
142.563 1188.021a 3.000 25.000 .000
.976 8.256 6.000 52.000 .000
.056 26.879a 6.000 50.000 .000
16.288 65.151 6.000 48.000 .000
16.253 140.857b 3.000 26.000 .000
Pillai's Trace
Wilks' Lambda
Hotelling's Trace
Roy's Largest Root
Pillai's Trace
Wilks' Lambda
Hotelling's Trace
Roy's Largest Root
EffectIntercept
KEL
Value FHypothesis
dfError
df Sig.
Exact statistica.
The statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significancelevel.
b.
Design: Intercept+KELc.
UJI BEDA NYATA TERKECIL (LSD)
Pairwise Comparisons
-5.460 1.029 .000
-8.960 1.029 .000
-3.500 1.029 .002
-4.960E-02 .008 .000
-.101 .008 .000
-5.180E-02 .008 .000
-.660 .304 .039
-1.200 .304 .001
-.540 .304 .087
(J) KELOMPOKHBO 1 SERI
HBO 2 SERI
HBO 2 SERI
HBO 1 SERI
HBO 2 SERI
HBO 2 SERI
HBO 1 SERI
HBO 2 SERI
HBO 2 SERI
(I) KELOMPOKKONTROL
HBO 1 SERI
KONTROL
HBO 1 SERI
KONTROL
HBO 1 SERI
Dependent VariableKONDROSIT (plp)
TEBAL TL RAWAN (mm)
TGF BETA (plp)
MeanDifference
(I-J)Std.Error Sig.
a
Based on estimated marginal means
Adjustment for multiple comparisons: Least Significant Difference (equivalent to noadjustments).
a.
DIAGRAM BATANG
RERATA JUMLAH KONDROSIT (plp) MENURUT
KELOMPOK PERLAKUAN
RERATA KONDROSIT (plp)
KELOMPOK
HBO 2 SERIHBO 1 SERIKONTROL
RE
RA
TA
K
ON
DR
OS
IT (
plp
)
18
15
12
9
6
3
0
DIAGRAM BATANG
RERATA TEBAL TULANG RAWAN MENURUTKELOMPOK PERLAKUAN
RERATA TEBAL TL RAWAN (mm)
KELOMPOK
HBO 2 SERIHBO 1 SERIKONTROL
RE
RA
TA
TE
BA
L T
L R
AW
AN
(m
m)
.18
.15
.12
.09
.06
.03
0.00
DIAGRAM BATANG
RERATA TGF BETA (plp) MENURUTKELOMPOK PERLAKUAN
RERATA TGF BETA (plp)
KELOMPOK
HBO 2 SERIHBO 1 SERIKONTROL
RE
RA
TA
TG
F B
ET
A (
plp
)
2.2
2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
.8
.6
.4
.2
0.0
ANALISIS DISKRIMINAN , KONTROL X 1 SERI
KONTRIBUSI TERKUAT TEBAL TL RAWAN, KONDROSIT, TGF BETA
Variables Entered/Removeda,b,c,d
TEBAL TLRAWAN(mm)
.328 1 1 ** 36.912 1 18 .000
KONDROSIT (plp)
.143 2 1 ** 50.884 2 17 .000
TGFBETA(plp)
.104 3 1 ** 46.131 3 16 .000
Step1
2
3
Entered Statistic df1df2
df3 Statistic df1 df2 Sig.
Exact F
Wilks' Lambda
At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered.
Maximum number of steps is 6.a.
Minimum partial F to enter is 3.84.b.
Maximum partial F to remove is 2.71.c.
F level, tolerance, or VIN insufficient for further computation.d.
POLA KONTRIBUSI VARIABEL
TABEL RERATA KONTRIBUSI VARIABEL MENURUT KELOMPOK
Mean
24.6330 22.9196 6.3853
72.6416 74.6430 19.6673
KELOMPOKKONTROL
HBO 1 SERI
KONTRIBKON 12
KONTRIBTEB 12
KONTRIBTGF 12
POLA KONTRIBUSI VARIABEL
.POLA KONTRIBUSI VARIABEL PADA OHB SATU SERI.
KONTROL
HBO 1 SERI
KELOMPOK
Statistics : RERATA
KONTRIB KON 12 KONTRIB TEB 12 KONTRIB TGF 12
Variabel
0.0000
25.0000
50.0000
75.0000
NIL
AI
ANALISIS DISKRIMINAN , KONTROL X 2 SERI
KONTRIBUSI TERKUAT TEBAL TL RAWAN, , TGF BETA KONDROSIT
Variables Entered/Removeda,b,c,d
TEBAL TLRAWAN(mm)
.052 1 1 18.0 331.391 1 18.0 .000
TGFBETA(plp)
.040 2 1 18.0 203.542 2 17.0 .000
KONDROSIT (plp)
.031 3 1 18.0 164.521 3 16.0 .000
Step1
2
3
Entered Statistic df1 df2 df3 Statistic df1 df2 Sig.
Exact F
Wilks' Lambda
At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered.
Maximum number of steps is 6.a.
Minimum partial F to enter is 3.84.b.
Maximum partial F to remove is 2.71.c.
F level, tolerance, or VIN insufficient for further computation.d.
POLA KONTRIBUSI VARIABEL
TABEL RERATA KONTRIBUSI VARIABEL MENURUT KELOMPOK
Mean
6.5991 25.7369 19.1121
37.2424 186.9430 87.1218
KELOMPOKKONTROL
HBO 2 SERI
KONTRIBTGF 13
KONTRIBTEB 13
KONTRIBKON 13
POLA KONTRIBUSI VARIABEL
.. POLA KONTRIBUSI VARIABEL PADA OHB DUA SERI
KONTROL
HBO 2 SERI
KELOMPOK
Statistics : RERATA
KONTRIB TGF 13 KONTRIB TEB 13 KONTRIB KON 13
Variabel
0.0000
50.0000
100.0000
150.0000
NIL
AI
KORELASI ANTAR VARIABEL
MAKIN LAMA OHB MAKIN TINGGI VARIABEL TERGANTUNG
Correlations
1.000 .769** .398* .854**
. .000 .029 .000
30 30 30 30
.769** 1.000 .485** .931**
.000 . .007 .000
30 30 30 30
.398* .485** 1.000 .604**
.029 .007 . .000
30 30 30 30
.854** .931** .604** 1.000
.000 .000 .000 .
30 30 30 30
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
KONDROSIT (plp)
TEBAL TL RAWAN (mm)
TGF BETA (plp)
WAKTU HBO
KONDROSIT(plp)
TEBAL TLRAWAN (mm)
TGF BETA(plp) WAKTU HBO
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.
Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*.
Top Related