MANAJEMEN DATA Djoko Kartono

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MANAJEMEN DATA HASIL PENELITIAN
Advertisements

Pengolahan Data. Pengolahan Data Dalam membuat questionare kita harus memperhatikan sistem pengolahannya (apakah dengan manual atau dengan komputer).
Pembuatan Kuesioner dan Pedoman
Badan Penelitian & Pengembangan Kesehatan Kementerian Kesehatan RI
Pembuatan Kuesioner dan Pedoman
Editing, Koding, Entry, Cleaning, Transformasi Data
Kriteria Alkon : Bulan JUNI 2012, nilai pewarnaan : < 41,66 % 41,66 – 50,00 % > 50,00 % Kriteria Non Alkon : < 85 % 85 s/d < 100 % > 100 %
Kriteria Alkon : Bulan MEI 2012, nilai pewarnaan : < 33,33 % 33,33 – 41,66 % > 41,66 % Kriteria Non Alkon : < 85 % 85 s/d < 100 % > 100 %
PENGENALAN SPSS.
ANGKET PEMBACA HARIAN Field Data dan Sampel Angket dimuat pada hari Jumat, 1 Mei 2009 Penantian pengembalian Angket dari tanggal 1-15 Mei 2009 Jumlah.
CAKUPAN LAPORAN SUB PROGRAM PENGATURAN KELAHIRAN.
ANGKET PEMBACA TABLOID Field Data dan Sampel Angket dimuat pada hari Jumat, 1 Mei 2009 Penantian pengembalian Angket dari tanggal 1-15 Mei 2009.
Kegiatan Statistik Kehutanan
PENGENALAN SPSS.
PERWAKILAN BKKBN PROV. ACEH 2014
PAPARAN DIREKTUR JENDERAL BINA KEUANGAN DAERAH
TATALAKSANA PEMANTAUAN INDIKATOR DIT BINA OBAT PUBLIK
EKSPOSE HASIL SURVEI NASIONAL
WILAYAH SASARAN PROGRAM PKB PPPPTK MATEMATIKA 2017
Sumber : Juknis Pengembangan KSM Hal.12
Aplikasi Pemetaan Mutu
MANAJEMEN DATA KESEHATAN
RAPAT KOORDINASI TEKNIS BADAN LITBANG HUKUM DAN HAM
Kebijakan Registrasi Tenaga Kesehatan Indonesia
Strategi Penanggulangan Kemiskinan di Daerah Istimewa Yogyakarta
DIREKTORAT FASILITASI PENGEMBANGAN KAPASITAS APARATUR DESA”
Beberapa Teknik Pembersihan Data dengan SPSS
Pengumpulan dan Pengukuran Data
Menyongsong Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017
MANAJEMEN DATA NURUL AINI
Merge Data.
Kabupaten/Kota yang telah Menginisiasi KLA sampai Tahun 2014
DATA KELULUSAN SERTIFIKASI GURU TAHUN 2007 S.D 2010
DATA KEBUTUHAN GURU (NASIONAL) TAHUN
PUSTANSERDIK SDM KESEHATAN
INDIKATOR KONTRAK KIINERJA
Tim Validasi Riskesdas UI, Unair, dan Unhas
Sumber Jurnal: Agung Eddy Suryo Saputro PPT oleh: Siska Anggraeni
Disampaikan pada Rakornas BAN-S/M Jakarta , Maret 2014
METODOLOGI PENELITIAN KESEHATAN
INDIKATOR KONTRAK KIINERJA
Manajemen Data SIK.
PENGELOLA PERENCANAAN KEBUTUHAN SDMK PROV/KAB/KOTA
DATA KEBUTUHAN GURU SD NEGERI (NASIONAL) TAHUN
UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP
DEFINISI BAKU GT adalah guru tersedia yaitu jumlah guru yang ada dikurangi jumlah guru pensiun/mutasi/meninggal JM adalah jumlah murid/siswa yang ada (untuk.
Titus Priyo Harjatmo, M.Kes
TAHAPAN PENGOLAHAN DATA
Trend menonton tv yang terus naik
DATA KEBUTUHAN GURU SMK NEGERI (NASIONAL) TAHUN
Sekretariat Wakil Presiden Republik Indonesia
MANAJEMEN DATA KESEHATAN
KEBIJAKAN BAN-S/M TAHUN 2014
Titus Priyo Harjatmo, M.Kes
KERJASAMA DAN DUKUNGAN MEDIA MASSA Perkembangan dan Agenda ke Depan
Negara Kesatuan Republik Indonesia
Disusun oleh :       Kasmiati (H )
BADAN KEPENDUDUKAN DAN KELUARGA BERENCANA NASIONAL
DISUSUN OLEH : KELOMPOK 4
PENCATATAN & PELAPORAN PROGRAM KESEHATAN LANSIA
ANALISA DATA Elsa Roselina, S.Kp, MKM.
RENCANA DAN REALISASI KEGIATAN PISEW
PENGENALAN MENU-MENU UTAMA SPSS
PENGENALAN SPSS.
SIKLUS PERENCANAAN PEMAJUAN KEBUDAYAAN
SELAMAT DATANG PESERTA PELATIHAN APARATUR PEMERINTAHAN DESA DALAM BIDANG PEMBANGUNAN KAWASAN PERDESAAN DAN KEWENANGAN GAMPONG SE KOTA BANDA ACEH TAHUN.
Traditional Houses of Indonesia
EVALUASI PENYERAPAN ANGGARAN PERCEPATAN PENDAFTARAN VARIETAS LOKAL
MANAJEMEN DATA TEMU II.
MANAJEMEN DATA KESEHATAN
Transcript presentasi:

MANAJEMEN DATA Djoko Kartono Pelatihan Metodologi Penelitian Kesehatan Dasar Balitbangkes, 25-29 Mei 2009

APA ITU MANAJEMEN DATA PROSES PENGELOLAAN DATA SEHINGGA DAPAT DIGUNAKAN SEBAGAI SUMBER (INFORMASI/ANALISIS) YANG DAPAT DIPERCAYA UNTUK PERORANGAN/ UMUM DATA= BAHAN, KETERANGAN, FAKTA, CATATAN MANAJEMEN= PENGATURAN, PENGELOLAAN

ISTILAH YG SERING DITEMUKAN DATA BASE= PANGKALAN DATA, BASIS DATA, STRUKTUR KUMPULAN DATA YG DISIMPAN DLM SUATU SISTEM KOMPUTER DATA BASE MANAJEMEN= MANAJEMEN PANGKALAN DATA DATA BASE MANAJEMEN SISTEM (DBMS)= SISTEM MANAJEMEN PANGKALAN DATA

TAHAPAN KEGIATAN MANAJEMEN DATA PROGRAM DATA ENTRY PEDOMAN DATA ENTRY PENERIMAAN KUESIONER/HASIL LAB. PEDOMAN CODING (CODE BOOK) PEDOMAN EDITING EDITING & CODING ENTRY DATA (BACK UP) PENYIMPANAN KUESIONER/HASIL LAB PEDOMAN CLENING DATA CLEANING DATA DATA SIAP ANALISIS (BACK UP)

Kuesioner Program memasukan data Pedoman pengumpulan data Pengumpulan data Kuesioner terisi Hasil Laboratorium Pedoman Editing & Pengkodean Editing & Pengkodean Buku Kode Memasukan data Penambahan & Penggabungan Kompilasi data Pedoman Membersihkan data Membersihan data Elektronik data

EDITING & PENGKODEAN Perlu pedoman pengumpulan data Perlu pedoman editing & pengkodean MEMASUKAN DATA Perlu program memasukkan data Perlu buku kode (variabel) MEMBERSIHKAN DATA Perlu pedoman membersihkan data Dpt dilakukan setiap hari stlh selesai memasukkan data

Pedoman Pengumpulan Data A. Tata Cara Pengumpulan Data Cara pengumpulan data: i) wawancara (bertanya langsung ke responden) ii) pengukuran (dg alat spt bb, tb, tek.darah) iii) pemeriksaan (dg alat spt serum darah, urine, garam, mata) Persiapan ke lapangan: surat ijin, surat tugas, kuesioner, alat, perlengkapan administrasi dll. Langkah di lapangan: kenali lokasi, pilih waktu yg tepat, hindari pengaruh orang ke-3 saat wawancara

B. Tata Cara Pengisian Kuesioner Umum: Menggunakan pensil 2B Menulis dg huruf balok agar mudah dibaca Mengisi jawaban setiap pertanyaan dg lengkap & jelas Khusus: Lingkari kode jawaban Isikan kode jawaban terpilih ke dlm kotak yg tersedia Untuk pertanyaan terbuka: tulis penjelasan jawaban

C. Penjelasan Pengisian Kuesioner Lokasi: prov., kab/kota, kec., desa/kelurahan biasanya berdasarkan kode wilayah dr BPS Rumah Tangga: kepala RT adalah orang dr anggota RT yg bertanggung jawab atas kebutuhan sehari-hari RT. jumlah ART tuliskan banyaknya anggota RT termasuk kepala RT jumlah balita tuliskan jumlah anak umur 0- 4,11 bulan

Kode Kabupaten/Kota, Prop.NAD 1101 "Simeulue" 1102 "Aceh Singkil" 1103 "Aceh Selatan" 1104 "Aceh Tenggara" 1105 "Aceh Timur" 1106 "Aceh Tengah" 1107 "Aceh Barat" 1108 "Aceh Besar" 1109 "Pidie" 1110 "Bireuen" 1111 "Aceh Utara" 1112 "Aceh Barat Daya" 1113 "Gayo Lues" 1114 "Aceh Tamiang" 1115 "Nagan Raya" 1116 "Aceh Jaya" 1117 "Bener Meriah" 1171 "Banda Aceh" 1172 "Sabang" 1173 "Langsa " 1174 "Lhokseumawe Kode Provinsi 11 “NAD" 12 "Sumatra Utara" 13 "Sumatra Barat" 14 "Riau" 15 "Jambi" 16 "Sumatra Selatan" 17 "Bengkulu" 18 "Lampung" 19 "Bangka Belitung" 21 "Kepulauan Riau" 31 "DKI Jakarta" 32 "Jawa Barat" 33 "Jawa Tengah" 34 "DI Yogyakarta" 35 "Jawa Timur" 36 "Banten" 51 "Bali" 52 "Nusa Tenggara Barat" 53 "Nusa Tenggara Timur"

Buku Kode Variabel Nama variabel Tipe Value Label Pengenalan tempat Prov Provinsi Numerik KabKota Kabupaten/Kota Keca Kecamatan Desa Desa/Kelurahan 1.Kelurahan 2.Desa KodeRT Kode Rumah Tangga Alamat String Keterangan Rumah Tangga NamKRT Nama Kepala Rumah Tangga JumART Jumlah Anggota Rumah Tangga Kode ART Kode Anggota Rumah Tangga Pemanfaatan Pelayanan Kesehatan Timbang Penimbangan Balita 1.Ya 2.Tidak Imuns Imunisasi 3.Tidak berlaku

Impor file beda format File data Excell (*.xls) ke SPSS (*.sav) Buka SPSS Open Data (buka file) Files of type : pilih Excell (*.xls) Doubled klik file data atau klik file data  open Klik OK atau File data dBase (*.dbf) ke SPSS (*.sav)

Penambahan & Penggabungan Menggunakan software program statistik Misalnya: SPSS A. Penambahan (Add, insert cases, insert variable) Penambahan kasus (sampel) - Menyisipkan kasus baru di tengah-tengah - Dari hasil memasukan data kemarin --- hari ini diteruskan - Penambah kasus dari file kemarin dg file hari ini (struktur file sama) 2. Penambahan variabel - Variabel setelah dilakukan pengkategorian. Misalnya: jarak dari rumah ke Posyandu---- variabel baru : kategori jarak 1=< 0,5 km, 2= 0,5 – 1,0 km.

B. Penggabungan (Merger file, add cases & add variables) Contoh: file sragen dg file karawang. Persyaratannya variabelnya hrs sama Add variables Contoh: file data pelayanan kesehatan dg file data status gizi . Persyaratannya hrs ada variabel kunci, misalnya kode wilayah (provinsi, kab/kota, ............, kodeRT, kodeART

B. Penggabungan (Merger file, add cases & add variables) Contoh: file data pelayanan kesehatan hasil wawancara dg file data status gizi hasil penimbangan berat badan & pengukuran pengukuran tinggi badan. Untuk ini perlu ada variabel kunci . Misalnya kode wilayah (provinsi, kab/kota, ............, kodeRT, kodeART. C. Pengurutan kasus (Sort cases) File data pelayanan kesehatan hasil wawancara dg file data status gizi hasil penimbangan berat badan & pengukuran pengukuran tinggi badan.

MEMBERSIHKAN DATA Data variabel tunggal Variabel : nama, status kawin, jenis kelamin, bb, tb, hamil Membersihkan data variabel jenis kelamin (jenkel). Data variabel jenkel hanya 1 atau 2. Jika ada 0 atau 3 maka harus di cek. Data variabel dg mengecek variabel lain yg terkait Variabel: nama, status kawin, jenis kelamin, bb, tb, hamil Membersihkan data variabel kehamilan (hamil). Data variabel hamil hanya dari wanita (jenkel=2). Jika ada wanita hamil dg jenkel=1 harus di cek.

ELEKTRONIK DATA Data telah diberi label Nama variabel: jenkel  label Jenis kelamin Data telah diberi values 1=laki-laki, 2= perempuan Data telah dibersihkan Buat back up beberapa agar aman: disimpan ditempat yg berbeda

TERIMA KASIH