PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA STATISTIK

Pengelolaan data statistik Pengumpulan data Pengolahan data Penyajian data Analisis data dan penarikan kesimpulan

 Gambar 1. Pengelolaan Data Statistik s REGISTRASI FORMULIR PENGUMPULAN DATA a. Primer b. Sekunder c. Tertier KUESIONER FORMULIR REGISTRASI PENGOLAHAN DATA a. Manual b. Elektronik TABEL INDUK PENYAJIAN DATA a. b. c. ANALISIS DATA DAN PENARIKAN KESIMPULAN s INFORMASI Gambar 1. Pengelolaan Data Statistik

Langkah-langkah pokok pengolahan data Editing Verifikasi data Koding Data Entry

Editing Dengan teknik memeriksa secara teliti kuesioner yang baru selesai diisi apakah : dapat dibaca semua pertanyaan telah dijawab ada ketidakserasian (inconsistency) dan kesalahan-kesalahan lain

Verifikasi data Apakah data yang dikumpulkan sudah lengkap dan angka-angka maupun tulisannya dapat dibaca dengan jelas.

Koding Pada langkah ini data yang terkumpul melalui alat pengumpul data diubah bentuknya ke bentuk yang lebih ringkas dengan menggunakan kode-kode. Misalnya untuk data pendidikan : SD = 1 SMP = 2 SMU = 3

Data Entry Memasukkan data dalam program komputer yang telah disiapkan. Data entry dapat dilakukan dengan program Excell, Minitab, STATA, Epi Info atau dengan SPSS.

Hasil pengolahan data yang diharapkan Untuk data berskala pengukuran nominal : Penggolongan (klasifikasi) Frekuensi (sebaran) Persentase Uji statistik non-parametrik

Untuk data berskala pengukuran ordinal : Penggolongan (klasifikasi) Frekuensi (sebaran) Persentase Koefisien korelasi Uji statistik non-parametrik Untuk data berskala pengukuran interval : Semua pengolahan data statistik dapat digunakan Uji statistik parametrik dan non-parametrik

PENYAJIAN DATA Cara penyajian data tergantung pada tujuan dan kepentingannya. Dikenal ada 3 cara penyajian data, yaitu : - Tekstular - Tabular - Grafikal

Tekstular Penyajian data dalam bentuk kalimat (teks) yang ringkas dan lengkap, mengandung informasi ‘apa’, ‘di mana’, dan ‘kapan’ serta oleh ‘siapa’ penelitian tersebut dilakukan. Contoh : Pada penelitian kesehatan lingkungan di Kotamadya Medan pada tahun 2012, ternyata 50 % masyarakat buang air besar di jamban sendiri, 30 % di jamban bersama dan sisanya di kali. Penelitian tersebut dilakukan oleh PDAM terhadap 5000 penduduk Kotamadya Medan yang diambil secara stratified sampling.

Tabular ‘The statistical table is a systematic arrangement of numerical data presented in columns and rows for purpose of comparation’. Nomor tabel J U D U L T A B E L BOX HEAD STUB BODY Catatan kaki Catatan sumber

Menurut kegunaannya: Master table = General table = Reference table - Gudang data - Berisi seluruh data penelitian - Merupakan data kasar - Tidak dapat ditarik suatu simpulan - Dapat diturunkan menjadi tabel anak (= ’text table’)

Text table = Derived table = Tabel anak = Tabel asosiasi = Tabel khusus = Tabel rincian - Bagian dari tabel induk - Merupakan tabel asosiasi atau tabel frekuensi ditribusi - Untuk perhitungan-perhitungan statistik - Untuk menjelaskan suatu masalah - Dapat ditarik suatu simpulan

Contoh : tabel distribusi frekuensi tabel frekuensi tabel distribusi relatif tabel distribusi kumulatif tabel silang (tabel kontingensi = contingency table = cross tabulation)

Contoh tabel distribusi frekuensi : Kelompok umur (tahun) Frekuensi Persentase (%) 15 – 19 5 5,0 20 – 24 10 10,0 25 – 29 16 16,0 30 – 34 43 43,0 35 – 39 12 12,0 40 – 44 14 14,0 Jumlah 100 100,0

Contoh tabel silang : Status Gizi Diare Jumlah Sakit Tidak sakit Baik 3 9 12 Sedang 18 25 43 Buruk 29 16 45 50 100

Suatu penyajian data bentuk tabular harus : Sesederhana mungkin ‘Self explanatory’ Memenuhi persyaratan tabel yang baik

Cara menyusun pos-pos dalam tabel : Alfabetis Geografis Besar angka-angka Historis Kelas-kelas yang lazim

Penyusunan tabel secara alfabetis Tabel 1. Pasien AIDS di 5 Kota di Indonesia Kota Frekuensi Ambon a Bandung b Jakarta c Medan d Surabaya e Total n

Penyusunan tabel secara geografis Tabel 2. Pasien DHF per propinsi di Jawa Kota Frekuensi Jawa Barat a DKI Jakarta b Banten c Jawa Tengah d DI Yogyakarta e Jawa Timur f Total n

Penyusunan menurut besar angka Tabel 3. Jumlah Mobil di 5 Kota di Jawa Kota Frekuensi DKI Jakarta 3.900.000 Surabaya 2.100.000 Bandung 999.000 Semarang 777.000 Purwokerto 555.000 Total 8.331.000

Penyusunan secara historis Tabel 4. Jumlah Pasien DHF yang dirawat Tahun Frekuensi 1996 a 1997 b 1998 c 1999 d 2000 e Total n

Penyusunan menurut kelas yang lazim Laki-laki dahulu  baru perempuan Besar dahulu  baru kecil Untung dulu  baru kerugian

PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA (GRAFIKAL)

Penyajian data berupa gambar-gambar yang dapat menerangkan dirinya sendiri (self explanatory). Semua angka sudah diubah menjadi bentuk gambar. A graph is a method of presenting statistical data in visual form’.

Harus memperhatikan hal-hal : Judul yang singkat, jelas dan lengkap. Dalam menggambarkan diperlukan 2 sumbu sebagai absis dan ordinat. Skala tertentu Nomor gambar Foot note Sumber

Jenis-jenis grafik/gambar antara lain : Histogram Frekuensi Poligon Ogive Diagram garis (line diagram) Diagram batang (bar diagram = bar chart) Diagram pinca (pie diagram = pie chart) Diagram tebar (scatter diagram) Pictogram Map diagram Box Whisker Plot Stem and Leaf Plot Pareto

Gambar 2. Distribusi Tekanan Darah Sistolik 37 Perokok Histogram Tekanan Darah Sistolik (mmHg) 219.5 199.5 179.5 159.5 139.5 119.5 99.5 79.5 Jumlah 16 14 12 10 8 6 4 2 Gambar 2. Distribusi Tekanan Darah Sistolik 37 Perokok (Histogram)

Gambar 3. Distribusi Tekanan Darah Sistolik 37 Perokok Frekuensi poligon Tekanan Darah Sistolik (mmHg) 219.5 199.5 179.5 159.5 139.5 119.5 99.5 79.5 Jumlah 16 14 12 10 8 6 4 2 Gambar 3. Distribusi Tekanan Darah Sistolik 37 Perokok (Frekuensi Poligon)

Tekanan Darah Sistolik (mmHg) Frekuensi Relatif Kumulatif (%) Ogive 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 89.5 109.5 129.5 149.5 169.5 189.5 209.5 Tekanan Darah Sistolik (mmHg) Frekuensi Relatif Kumulatif (%) Less than More than Gambar 4. Distribusi Tekanan Darah Sistolik 37 Orang Perokok (Ogive)

Diagram garis (Line diagram) Gambar 5. Jumlah Penderita DHF, Diare, ISPA di Puskesmas X Tahun 2006

Diagram batang (Diagram balok = Bar diagram = Bar chart) 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Pil Suntikan IUD Alat Kontrasepsi Jumlah Gambar 6. Jumlah Akseptor KB Tahun 2006 (Single Bar)

Gambar 7. Jumlah Akseptor KB Tahun 2006 50 100 150 200 250 300 350 400 450 2002 2003 2004 2005 2006 Tahun Jumlah Pil Suntikan IUD Gambar 7. Jumlah Akseptor KB Tahun 2006 (Multiple Bar)

Gambar 8. Jumlah Akseptor KB Tahun 2006 50 75 100 150 200 125 175 225 300 250 400 500 600 700 800 900 1000 2002 2003 2004 2005 2006 Tahun Jumlah IUD Suntikan Pil Gambar 8. Jumlah Akseptor KB Tahun 2006 (Subdivided Bar)

Diagram pinca (diagram lingkar = pie diagram) DHF 45% Diare 35% ISPA 20% Gambar 9. Proporsi Penderita DHF, Diare, dan ISPA pada Bulan Desember 2006

Diagram tebar (scatter diagram) 145 150 155 160 165 170 175 55 60 65 70 75 Berat Badan (kg) Tinggi Badan (cm) Gambar 10. Diagram Tebar Berat Badan dan Tinggi Badan

Pictogram 2004  2005  2006  = 10 penderita Gambar 11. Jumlah Penderita Penyakit Jantung Koroner yang Dirawatdi Rumah Sakit X Tahun 2004 – 2006

Gambar 12. Daerah Kejadian Demam Berdarah Mapgram Gambar 12. Daerah Kejadian Demam Berdarah di Kabupaten “X” Tahun 2006

Box Whisker Plot 11 19 N = Status merokok Merokok Tidak merokok Kadar kolesterol (mg %) 300 280 260 240 220 200 180 160 140 120 Gambar 13. Kadar Kolesterol pada Perokok dan Bukan Perokok

Stem and Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 1.00 4 . 7 5.00 5 . 12223 1.00 4 . 7 5.00 5 . 12223 11.00 5 . 55666669999 11.00 6 . 00111112224 12.00 6 . 556666666788 7.00 7 . 0013333 2.00 7 . 58 1.00 8 . 0 Stem width: 10 Each leaf: 1 case(s) Gambar 14. Stem and Leaf Plot Berat Badan Dari 50 Mahasiswa

Pareto Chart Gambar 15. Jumlah Kematian Menurut Penyebabnya di Rumah Sakit “X” Kuartal I