Definisi operasional variabel

DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL ( DOV ) Obyek atau Konsep atau Variabel Harus Dapat Diukur Secara Akurat, Agar Hasil Analisis Mencerminkan Keadaan Yang Sesungguhnya

Tujuan Men-DOV Untuk memberikan gambaran bagaimana suatu variabel akan diukur, jadi variabel harus mempunyai pengertian yang spesifik dan terukur. Men-DOV tidak bisa dilakukan secara sembarangan atau sesuka hati peneliti, walaupun men-DOV menjadi otoritas peneliti. Men-DOV harus didasarkan tujuan penelitian dan landasan teori yang mapan.

DO didasarkan teori yang mapan agar (jelas) sehingga pengukuran atau pembuatan indikator hingga butir-butir (item) pertanyaan tidak asal pantas saja. Contoh: Mengukur Pengetahuan ttg TB Aspek yang diukur: - Penyebab  item pertanyaan - Gejala TB  item pertanyaan - Cara penularan  item pertanyaan - Cara pencegahan  item pertanyaan - Pemeriksaan dahak  item pertanyaan - Pengobatan  item pertanyaan

PENGUMPULAN DATA

Pengumpulan Data Jenis Data Sumber Data Alat Pengumpul Data / Instrumen Metode / Teknik Pengumpulan Data Prosedur / Langkah – Langkah

Beberapa Teknik Pengambilan Data Wawancara (terstruktur, mendalam/ tidak terstruktur) FGD (Fokus Group Discussion) Kajian Dokumen dan Arsip (Content Analysis) Pengukuran/ Observasi Mengisi Kuesioner Kombinasi

Teknik Wawancara Terstruktur (terfokus): Penelitian kuantitatif Formulasi pertanyaan tertutup Situasinya lebih formal Informan menjawab sesuai pola pikir pewawancara (peneliti) Pewawancara merasa lebih mengerti persoalan dan lebih bersifat pembuktian dari prediksinya.

Wawancara tak Terstruktur (in-depth interviewing) Penelitian kualitatif Peneliti merasa tidak banyak mengetahui permasalahan Pertanyaaan bersifat open-ended. Suasana informal Subjek lebih berperan sebagai informan daripada responden. Dilakukan beberapa kali sesuai keperluan Sekaligus melakukan observasi lingkungan Dimulai pertanyaan umum, ringan ; membangun keakraban (grand tour question) ---

Tahapan Wawancara Penetapan Responden/ Infroman : siapa, kapan dimana? Persiapan wawancara : memahamai karakter responden, jensi informasi yang digali). Langkah Awal : membangun interaksi / keakraban santai dengan subjek (grand tour). Membuat wawancara menjadi Produktif; tunjukkan pendengar yang baik, jangan banyak memotong pembicaran, alur pertanyaan yang semakin mendalam. Penghentian wawancara dan membuat Simpulan : klarifikasi simpulan dengan informan, rencana wawancara selanjutnya.

Fokus Group Discussion (FGD) “Wawancara Kelompok” Usaha pemberdayaan partisipasi masyarakat untuk pengembangan program wilayah. Menggali : sikap, minat, keinginan/ kebutuhan kelompok masyarakat. Fokus Permasalahan : dari wawancara individual/ kuesioner sebelumnya. Peneliti/ Moderator : kritis mengnadilkan arah diskusi. Semua peserta mempunyai kesempatan sama dalam diskusi dan tidak ada dominansi. Perlu pendamping moderator: mencatat, mengingatkan yang kurang

Observasi Menggali Data : peristiwa, tempat/ lokasi, benda dll. Observasi langsung : Tak berperan : (kehadiarannya tidak diketahui subjek) Berperan : (1) pasif (b) aktif Observasi Tak langsung : Catatan data sekunder

LANGKAH-LANGKAH PENYUSUNAN INSTRUMEN PENELITIAN 1 LANGKAH-LANGKAH PENYUSUNAN INSTRUMEN PENELITIAN 1. Buatlah kerangka konsep dan Hipotesis Penelitian Contoh Hipotesis penelitian : Riwayat paparan pestisida jangka panjang dapat meningkatkan risiko gangguan reproduksi pada petani laki-laki. 2. Tentukan variabel dan definisi operasional 3. Kembangkan menjadi item-item pertanyaan 4. Menyempurnakan susunan , bentuk dan kalimat tiap-tiap item 5. Menentukan rencana skoring / penilaian hasil jawaban kuesioner 6. Melakukan uji coba instrumen 7. Menguji validitas dan realiabilitas instrumen 8. Menyempurnakan instrumen 9. Menyusun draft final instrumen yang siap digunakan

Praktek sebelum penyemprotan pestisida Hal-hal apa saja yang Bapak lakukan sebelum melakukan penyemprotan menggunakan pestisida? jawaban boleh lebih dari 1, masing-masing skor 1=ya  Mempersiapkan peralatan Mempersiapkan air bersih dan sabun dekat lokasi penyemprotan  Menggunakan alat pelindung diri (masker, sarung tangan, sepatu )  Meenggunakan celana dan baju lengan panjang  Membaca aturan pakai di label kemasan pestisida.  Menentukan dosis pestisida sesuai aturan pakai  Menggunakan alat batu pengaduk ( kayu, dll ) saat mencampur Melakukan pencampuran pestisida di ember / tempat tertutup  

Praktek saat penyemprotan pestisida Apa yang Bapak lakukan agar tidak keracunan pestisida saat melakukan penyemprotan? Memakai celana dan baju lengan panjang ( skor 1 )  Memakai alat pelindung diri saat penyemprotan ( skor 1 )  Tidak menyemprot saat matahari terik ( skor 1 )  Tidak berlawanan arah angin ( skor 1 )  Tidak menyemprot saat angin kencang ( skor 1 ) Tidak sambil merokok ( skor 1 )  Tidak sambil makan / minum ( skor 1 ) Tidak meniup nozzle dengan mulut ( skor 1 )

Praktek setelah penyemprotan pestisida Apa yang biasanya Bapak lakukan stelah selesai melakukan penyemprotan?  Mencuci tangan dan mandi dengan air mengalir dan sabun ( skor 1 ) Mengganti pakaian ( skor 1 )  Membersihkan alat-alat penyemprotan dengan sabun ( skor 1 ) Mencuci pakaian yang sudah selesai dipakai saat penyemprotan (skor 1)

SYARAT-SYARAT PERTANYAAN / PERNYATAAN Harus dihindari pertanyaan atau pernyataan yang memiliki lebih dari satu pengertian. Harus dihindari pertanyaan atau pernyataan yang tidak relevan dengan dimensi konsep yang akan diukur Harus dihindari pertanyaan atau pernyataan yang diperkirakan orang akan cenderung setuju atau cenderung tidak setuju. Harus menggunakan bahasa sederhana dan mudah dimengerti oleh responden jelas dan hindari istilah asing yang sulit dimengerti, dan sesingkat mungkin Setiap pertanyaan atau pernyataan harus berisikan satu hal saja. Sebagai contoh, pertanyaan ganda (double-barreled)

Jenis – Jenis Pertanyaan Pertanyaan tertutup, Jawaban sudah ditentukan, singkat, biasanya satu atau dua kata saja. Responden tidak bisa memberi jawaban lain Pertanyaan terbuka. Responden bebas memberi jawaban. Kombinasi tertutup dan terbuka. Jawaban sudah ditentukan, tetapi disusul pertanyaan terbuka. Pertanyaan kombinasi tertutup dan semi terbuka. Jawaban semula tertutup, kemudian diberi jawaban singkat, namun masih ada pilihan tambahan. Pertanyaan semi terbuka. Jawaban sudah tersusun,tapi masih ada kemungkinan tambahan jawaban.

Validitas dan Reliabilitas Pengukuran

Validitas Validitas penelitian; Validitas pengukuran Validitas berasal dari bahasa Latin validus yang berarti kuat, “strong”, “robust” Perlu dibedakan dua buah konsep validitas: Validitas penelitian; Validitas pengukuran

Validitas Penelitian Validitas penelitian adalah derajat kebenaran kesimpulan yang ditarik dari sebuah penelitian, baik penelitian yang bertujuan menguji hipotesis atau mengestimasi kekuatan hubungan variabel atau efek intervensi, yang dinilai berdasarkan metode penelitian yang digunakan, keterwakilan sampel penelitian, dan sifat populasi asal sampel

Contoh Validitas Penelitian Sebuah meta-analisis dari 18 studi menyimpulkan bahwa penggunaan telepon seluler ≥10 tahun meningkatkan risiko tumor otak, yakni neuroma akustik dan glioma (Hardell et al., 2007) merupakan validitas penelitian Andaikata sesungguhnya penggunaan telepon seluler ≥10 tahun tidak meningkatkan risiko tumor otak, maka kesimpulan penelitian tersebut tidak valid (tidak benar)

Validitas Pengukuran Validitas pengukuran merupakan pernyataan tentang derajat kesesuaian hasil pengukuran sebuah alat ukur (instrumen) atau pengukuran dengan apa yang seharusnya akan diukur oleh peneliti Pengukuran variabel harus benar (valid) agar diperoleh data yang valid Validitas pengukuran menentukan validitas penelitian

Contoh Validitas Pengukuran Suatu prosedur diagnostik menentukan bahwa seorang mengidap penyakit, padahal sesungguhnya orang tersebut tidak mengalami penyakit tersebut, maka pengukuran dengan prosedur diagnostik tersebut tidak menunjukkan validitas pengukuran  disebut False Positive Sebaliknya jika seorang yang berpenyakit tidak didiagnosis sebagai sakit oleh prosedur diagnostik, maka pengukuran dengan prosedur tersebut tidak menunjukkan validitas pengukuran  disebut False Negative

Dimensi Validitas Pengukuran Validitas Isi Validitas Muka Validitas Konstruk Validitas Kriteria

Validitas isi (content validity) merujuk kepada derajat kesesuaian hasil pengukuran variabel yang diteliti oleh sebuah alat ukur dengan isi (content) dari variabel tersebut sebagaimana yang dimaksudkan oleh peneliti. Validitas muka (face validity) merujuk kepada derajat kesesuaian antara penampilan luar alat ukur dan atribut-atribut variabel yang ingin diukur. Contoh, jika alat ukur merupakan kuesioner, maka item-item pertanyaan dalam kuesioner harus dapat dipahami oleh subjek penelitian dengan benar.

Validitas konstruk (construct validity) merujuk kepada kesesuaian antara hasil pengukuran alat ukur dengan konsep (konstruk) teoretis tentang variabel yang diteliti Validitas kriteria (criterion validity) merujuk kepada kesesuaian antara hasil pengukuran sebuah alat ukur dengan alat ukur ideal (standar emas), tentang variabel yang diteliti

Penilaian Validitas Pada umumnya validitas isi, validitas muka, validitas konstruk dinilai secara subjektif dan kualitatif oleh pakar (validity by assumption). Validitas kriteria dan pada sebagian kecil kasus validitas konstruk bisa dinilai secara kuantitatif. Jika skala dikotomi, dapat dinilai dg koeff. Kappa, sensitivitas, spesifisitas, nilai prediktif positif, dan nilai prediktif negatif. Jika skala ordinal, dapat diuji dg korelasi spearman. Jika Item pertanyaan dengan koefisien korelasi item-total kurang dari 0.20 hendaknya dibuang dan jika perlu ditulis ulang (Streiner dan Norman dalam Murti, 2008).

Reliabilitas Konsistensi internal Stabilitas. Alat ukur (instrumen) yang baik harus mengukur dengan benar (valid) dan konsisten (andal, reliabel). Terdapat dua aspek reliabilitas alat ukur: Konsistensi internal Stabilitas.

Contoh Konsistensi Internal Jika sebuah instrumen terdiri dari sejumlah item pertanyaan (misalnya, kuesioner untuk menilai depresi), maka skor dari masing-masing item pertanyaan seharusnya berkorelasi dengan skor semua item

Contoh Stabilitas Sebuah alat timbang berulang kali mengukur 5kg ± 0kg dari bobot bayi, sedang alat timbang lainnya mengukur 5kg ± 4kg dari bobot bayi yang sama Bisa disimpulkan bahwa pengukuran dengan alat timbang pertama lebih stabil daripada alat timbang kedua. Stabilitas bisa dipandang sebagai konsistensi eksternal

Cara Penilaian Konsistensi Internal Konsistensi internal antara lain dapat dinilai dengan Korelasi item-total Korelasi item-total (item-total correlation) menilai konsistensi internal alat ukur dengan mengorelasikan masing-masing item dan total pengukuran, minus item yang bersangkutan.

Nilai Batas Korelasi Item-Total Prinsipnya, suatu item dapat digunakan dalam alat ukur jika memiliki korelasi item-total > 0.20. Item yang berkorelasi lebih rendah hendaknya disingkirkan, atau ditulis ulang. Tetapi item yang berkorelasi terlalu tinggi (>0.90) perlu dicermati karena mungkin merupakan akibat dari redundansi (duplikasi) pengukuran, sehingga salah satu item perlu disingkirkan.

Cutoff Alpha (α) Cronbach Cutoff minimal alpha Cronbach untuk sebuah alat ukur adalah 0.60. Sejumlah penulis menggunakan cutoff 0.70 untuk mengklasifikasi konsistensi internal sebagai memadai, dan 0.80 sebagai baik (Streiner dan Norman, 2000; Garson, 2008).

Aspek Stabilitas Stabilitas mencakup: Stabilitas ketika digunakan pada waktu berbeda (test-retest reliability) Stabilitas ketika digunakan seorang pengamat pada dua kesempatan berbeda (intra-observer reliability) Stabilitas ketika digunakan pengamat berbeda pada kesempatan sama dengan kondisi yang identik (inter-observer reliability

Nilai Batas Stabilitas Pada umumnya para penulis menyarankan agar alat ukur menunjukkan stabilitas dengan koefisien korelasi (r) >0.50. Alat ukur memiliki stabilitas memadai jika koefisien reliabilitas antar pengukuran >0.5, dan stabilitas tinggi jika koefisien reliabilitas antar pengukuran ≥ 0.8 (Streiner dan Norman, 2000; Polgar dan Thomas, 2000).

Interpretasi Nilai Kappa Menurut Landis dan Koch (1977) Kekuatan kesepakatan ≤0.40 Buruk 0.41 - ≤0.75 Sedang 0.76 - 1.00 Baik

Interpretasi Nilai Kappa Menurut Altman (1991) Kekuatan kesepakatan ≤0.20 Buruk 0.21 - 0.40 Kurang dari sedang 0.41 - 0.60 Sedang 0.61 - 0.80 Baik 0.81 - 1.00 Sangat baik

Pengolahan & Analisis data Kuantitatif A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif merupakan prosedur untuk membuat ikhtisar, menata, membuat grafik, dan secara umum mendeskripsikan informasi secara kuantitatif. Statistik deskriptif mendeskripsikan parameter- parameter (=statistik) sampel. Data kontinu dideskripsikan dengan mean, SD, minimum, maksimum. Data kategorikal dengan frekuensi dan persen.

B. Statistik Inferensial Statistik inferensial merupakan statistik yang berguna untuk menarik kesimpulan atau inferensi dari data (sampel). Statistik inferensial membuat kesimpulan tentang suatu populasi, berdasarkan gambaran data sampel. Jadi statistik inferensial menarik kesimpulan tentang parameter populasi berdasarkan statistik sampel. Contoh, x untuk sampel, μ untuk populasi; s untuk sampel, σ untuk populasi; b untuk sampel, β untuk populasi.

Pengolahan dan Analisis Data Pengolahan Data - Naratif - Tabuler - Grafikal Analisis Data - Deskriptif (ukuran tendensi sentral) - Inferensial (Parametrik dan Non Par)

ANALISIS DATA. UNIVARIAT. MASING2 VARIABEL. BIVARIAT. 2 VARIABEL ANALISIS DATA UNIVARIAT MASING2 VARIABEL BIVARIAT 2 VARIABEL MULTIVARIAT LEBIH DARI 2 VARIABEL

PENYAJIAN DATA NARASI / TEKSTULAR TABULAR GRAFIKAL SESUAIKAN TUJUAN PENELITIAN DAN FUNGSI YANG DIHARAPKAN SESUAI TUJUAN TERSEBUT

Tabel Tabel 1-3: Frekuensi Distribusi Status gizi Siswa SD menurut Kelompok Umur Di Kota Surakarta Tahun 2003 NO Umur Baik Sedang Kurang 1 < 8 tahun 2.176 8.534 2.056 2 8-10 tahun 1.595 9.304 4.983 3 10-12 tahun 967 11.756 3.897 4 > 12 tahun 1.476 10.543 4.083 Jumlah (%) Sumber Data : DKK Kota Surajarta

Simpel Bar Diagram Diagram 2-3: Proporsi Status Gizi Siswa SD di Kab. Karanganyar tahun 2003 Sumber : DKK Kr. Anyar 2003

Multipel Bar Diagram Diagram 1-4 : Proporsi pemakaian jenis kontrasepsi aseptor KB di Kabupaten Klaten 3 tahun terakhir . Sumber r: DKK Klaten 2004

Pie Diagram Diagram 1-5: Proporsi Jenis Kontrasepsi Aseptor KB di Kabupaten Sukoharjo Tahun 2003. 24% IUD Sterilisasi Hormonal I .24% III. 66% II. 10% Sumber : DKK Kota Sukoharjo

Picto Diagram Grafik 1-6: Jumlah Keluarga Miskin yang mempunyai Balita Gizi Buruk di Kabupetn Bantul DIY 3 tahun terakhir Tahun 2003 (489) 2002 (467) 2001 (634) Jumlah Gakin x 100 Sumber : DKK Kab. Bantul DIY

Penelitian Deskriptif versus Penelitian Analitik Penelitian deskriptif mendeskripsikan aneka karakteristik/ variabel dalam populasi menggunakan data sampel  menggunakan statistik deskriptif maupun statistik inferensial. Penelitian analitik mencari tahu perbedaan kelompok, hubungan variabel satu dengan variabel lainnya, pengaruh variabel satu terhadap variabel lainnya  menggunakan statistik deskriptif maupun statistik inferensial

Perbedaan/ Hubungan/ Pengaruh Istilah perbedaan/ hubungan/ pengaruh variabel dalam penelitian memiliki makna yang sama. Membandingkan dan menguji perbedaan proporsi reaksi konversi antara pelajar laki-laki dan perempuan adalah dalam rangka mengetahui apakah terdapat hubungan antara reaksi konversi dan jenis kelamin. Membandingkan dan menguji perbedaan proporsi pasien skzofrenia yang sembuh antara kelompok yang diberi obat neuroleptika baru dan lama adalah dalam rangka mengetahui apakah terdapat pengaruh penggunaan obat neuroleptika baru tersebut

Variabel Dependen versus Variabel Independen Istilah ini mula-mula dikenal dalam paradigma riset eksperimental, sekarang digunakan juga dalam riset observasional: Y = a + b1X1 Variabel dependen (Y) adalah variabel yang keberadaannya akan dijelaskan atau diramalkan Variabel independen (X) adalah variabel yang digunakan peneliti untuk menjelaskan atau meramalkan variabel dependen

Memilih Ukuran Hubungan Uji Statistik, dan Model Analisis

Memilih Ukuran Hubungan dan Uji Statistik (2) Variabel dependen Variabel independen Ukuran hubungan, uji statistik Kontinu Analisis regresi linier Korelasi Kategorikal Uji t Analisis Varians (ANOVA) = uji F

Menguji Beda Dua Kelompok, Variabel Dependen Kontinu Karakteristik data sampel Parametrik Non-parametrik Data berpasangan/ berhubungan Uji t berpasangan Uji tanda (Sign test) Uji Wilcoxon Data independen Uji t independen Uji Median Uji Mann-Whitney

Menguji Beda Beberapa Kelompok, Variabel Dependen Kontinu Karakteristik data sampel Uji parametrik Uji non-parametrik Data berhubungan ANOVA Uji Friedman Data independen Uji Kruskal-Wallis

KEMAMPUAN SKALA DATA KEMAMPUAN SKALA DATA Kategorik Numerik atau metrik NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO Membedakan + Menentukan urutan Besar Beda Kelipatan Ukuran statistik deskriptif (Analisis deskriptif) Modus Mean, Median, Modus, range, varians, standar deviasi, koefisien devisasi Uji statistik yang digunakan (Analisis Inferensial) Statistin Non Parametrik Statistik Parametrik, bila data berdistribusi normal Uji Normalitas Tidak ada/perlu Ada/perlu uji normalitas Filosofi uji normalitas Harus dicari dulu nilai Mean (rata-rata) dan nilai Standar deviasi Bilamana kita harus melakukan uji normalitas Bila skala datanya interval dan atau rasio Bila kita akan menggunakan statistik paramatrik Tugas: Identifikasi Jenis data (berkaitan dengan kegiatan perkuliahan mahasiswa)dan skala pengukuran

Macam Uji Statistik : Parametrik Tujuan Uji Non Parametrik Korelasi Product Moment Hubungan Korelasi Spearman, Tau Kendall Paired T-test Independen T-test Analisis Varians Beda Uji Chi-Square Uji Mann Whitney Wilcoxon Uji Fredman Kruskal Wallis Regresi Linear Pengaruh Regresi Logistik

Tabel >2x2: Pearson Chi-Square Tabel 2x2, Ada dua macam : Chi-Square ( X2 ) Tabel >2x2: Pearson Chi-Square Tabel 2x2, Ada dua macam : 1. Correction Continuity ( Koreksi Yate ) 2. Fisher Exact Test.  uji Pasti Fisher – p-value

Penggunaan uji X2 tabel 2 X 2 ??? (Sidney Siegel,1988, Edisi 2) 1. Bila N > 40, gunakan uji X2 Correction Continuity. 2.Bila N antra 20 – 40 ? a. Bila tidak ada sel dg nilai harapan < 5, maka gunakan “Correction Continuity” b. Bila terdapat sel dg nilai harapan < 5, maka gunakan uji “Fisher Exact” 3. Bila N < 20, maga gunakan uji “Fisher Exact”

Korelasi Tata Jenjang: Ada 2 macam korelasi Tata Jenjang : 1. Korelasi Tata Jenjang Spearman (Spearman Rank Order Correlation) Simbol : ρ (rho) 2. Korelasi Tata Jenjang Kendall ( Kendall Rank Order Correlation) Ketentuan Penggunaan kedua uji tersebut. 1. Bila n ≤ 10,  gunakan uji korelasi Tata Jenjang Spearman. 2. Bila n=11-30  bisa gunakan Spearman atau Kendall 3. Bila n > 30  gunakan Kendall. 4. Bila terdapat banyak peringkat sama (ties)  Uji Korelasi Tau Kendall lebih disukai.

Terimakasih Buat Proposal Penelitian sesuai Penduan Skripsi !