OLEH: MUSTRIWI, S.Kep. Ners, M.Kep TEKNIK ANALISA DATA

Manajemen Analisa Data Jenis Data/ skala data Pengolahan Data Analisa Data

Skala Pengukuran Untuk mengukur variabel yang telah ditetapkan dalam penelitian, dibutuhkan skala pengukuran  dan instrumen ( alat ) untuk mengukurnya.

Macam/ Jenis Skala Pengukuran Skala Nominal Skala Ordinal Skala Interval Skala Rasio

Skala Nominal - Skala yang diberikan pada objek sebagai label saja/ kode. - Proses mengklasifikasian obyek-obyek yang berbeda kedalam kategori-kategori berdasarkan karakteristik tertentu. Karakteristik data nominal adalah 1) Kategori data bersifat mutually eksklusif (setiap obyek hanya memiliki satu kategori) 2) Kategori data tidak disusun secara logis Contoh: jenis kelamin, demografi, agama, ....

Skala Ordinal Skala yang diberikan pada objek yang dapat     memberikan arti rank/ tingkatan. Jarak rentang yang tidak sama. Contoh: - kepangkatan - rangking prestasi - tingkat pengetahuan

Skala Interval Skala yang sifatnya sama dengan skala ordinal, tetapi memiliki jarak rentang sama. Tidak memiliki titik nol absolut. Nol mutlak/ absolut artinya tidak dianggap ada. Contoh: Suhu

Skala Rasio Skala yang memiliki sifat skala nominal, ordinal, dan interval. Skala pengukuran yang memiliki nol mutlak Skala ini dapat dioperasikan secara perkalian atau pembagian. Semua subyek mulai dari nol Contoh: panjang, berat, volume, dsb.

Pengolahan Data Tahapan pengolahan data: a. Editing data b. Coding c. Tabulating d. Entry data

Editing data Editing dilakukan untuk meneliti kembali setiap daftar pertanyaan yang sudah diisi. Meliputi kelengkapan pengisian, kesalahan pengisian dan konsistensi dari setiap jawaban. Editing dilakukan di lapangan sehingga bila terjadi kekurangan atau kesalahan data dapat segera dengan mudah melakukan perbaikan.

Coding Usaha mengklasifikasikan jawaban-jawaban/ hasil-hasil yang ada menurut macamnya. Klasifikasi dilakukan dengan cara menandai masing-masing jawaban dengan kode berupa angka, kemudian dimasukkan dalam lembaran tabel kerja guna mempermudah membacanya.

Tabulating Kegiatan memasukkan data-data hasil penelitian kedalam tabel-tabel sesuai kriteria. Entry data Proses memasukkan data kedalam komputer melalui program SPSS. Sebelum dilakukan analisa dengan komputer, dilakukan pengecekan ulang terhadap data

ANALISA DATA Pengertian * proses mengatur urutan data, mengorganisasikannya ke dalam suatu pola, kategori, dan satuan uraian dasar. * proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh data (Taylor, 1975: 79)

Analisis data adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi, penafsiran dan verifikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai sosial, akademis dan ilmiah. Analisis data disebut juga pengolahan data dan penafsiran data.

Fungsi & Tujuan Analisis data berfungsi untuk memberi arti, makna dan nilai yang terkandung dalam data itu. Tujuan analisa adalah menyederhanakan data dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan di interpretasi

Kegiatan Analisa Data Mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, Mentabulasi data berdasarkan variabel dan seluruh responden, Menyajikan data tiap variabel yang diteliti Melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis

Macam Analisis Data Analisis Statistik Deskriptif Analisis Statistik Inferensial

Macam Statistik untuk Analisa Data Statistik Deskriptif Macam Statistik Analisa Data Statistik Parametris Statistik Inferensial Statistik Nonparamertris

Statistik Inferensial---- statistik probabilitas Teknik statistik yg digunakan utk menganalisa data sampel dan hasilnya diberlakukan utk populasi. Kesimpulan dari data sampel yg akan diberlakukan utk populasi mempunyai peluang kesalahan dan kebenaran ----- %. Jika peluang kesalahan 5% maka taraf kepercayaan 95%, bila peluang kesalahan 1%, maka taraf kepercayaan 99%. Peluang kepercayaan dan kesalahan disebut tingkat signifikansi.

Analisis Statistik Deskriptif Teknik yang digunakan untuk mensarikan data dan menampilkannya dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh setiap orang. Fungsi: menyajikan informasi sedemikian rupa, sehingga data yang dihasilkan dari penelitian dapat dimanfaatkan oleh orang lain yang membutuhkan.

Statistika Deskriptif Adalah ilmu yang mempelajari tentang cara: a.  Mengumpulkan data/informasi. b.  Mengolah data hasil pengumpulan. c.   Menyajikan data hasil pengolahan. d.   Menganalisis data.

Statistik Deskriptif Dikemukakan cara-cara penyajian data, dengan tabel biasa maupun distribusi frekuensi, grafik garis maupun batang,diagram lingkaran, histogram dll, dan menghitung ukuran penyebaran dan pemusatan data seperti: Mean, Median, Modus, (central tendency), Standart Deviasi, Varians (dispersion) Contoh: 4,5,6,6,6,7,8.

Penyajian Penyajian tabel dan grafis yang digunakan dalam statistik deskriptif dapat berupa: a. Distribusi frekuensi b. Presentasi grafis seperti histogram, Pie chart dan sebagainya. Contoh: 7,6,8,9,10,9,7,11,11,9,9,9,10,8,8

Analisis Statistik Inferensial Adalah teknik analisis data yang digunakan untuk menentukan sejauh mana kesamaan antara hasil yang diperoleh dari suatu sampel dengan hasil yang akan didapat pada populasi secara keseluruhan. Jadi statistik inferensial membantu peneliti untuk mencari tahu apakah hasil yang diperoleh dari suatu sampel dapat digeneralisasi pada populasi.

Konsep Statistik Inferensial Penggunaan statistis inferensial didasarkan pada peluang (probability) dan sampel yang dipilih secara acak (random). Konsep statistik inferensial yaitu: 1.  Standard Error. 2. Pengujian Hipotesis. 3. Uji Signifikansi.

Standart ..... 1. Standart Error - Variasi prediksi antara mean disebut sampling error. - Penerapan random sampling tidak menjamin karakteristik sampel sama persis dengan populasi. - Ciri standard error adalah bahwa error yang terjadi bisanya berdistribusi normal. - Faktor utama yang mempengaruhi standar eror adalah jumlah sampel.

Pengujian .... 2. Pengujian Hipotesis. Adalah proses pengambilan Keputusan dimana peneliti mengevaluasi hasil penelitian terhadap apa yang ingin dicapai sebelumnya. 3. Uji Signifikansi. Adalah cara mengetahui adanya perbedaan antara dua skor. Signifikansi merujuk pada tingkat statistik dari probabilitas dimana kita bisa menolak hipotesis nol.

Statisti Parametris dan Nonparametris Statistik Parametris Menguji parameter populasi melalui statistik/menguji ukuran populasi melalui data sampel. Data harus berdistribusi normal. Data 2 klp atau lebih yang diuji harus homogen. Data yg dianalisis berbentuk interval atau rasio. Statistik Nonparametris Tidak menguji parameter populasi, tetapi menguji distribusi. Data yg akan dianalisis tidak harus berdistribusi normal. Data yg dianalisis berbentuk nominl dan ordinal. Macam Data & Bentuk Hipotesis Macam Data: - Nominal - Interval - Ord-inal - Rasio. Bentuk Hipotesis: Hipotesis deskriptif Hipotesis komparatif Hipotesis assosiatif

Hipotesis Hipotesis deskriptif yg diuji dengan statistik parametris: dugaan thp nilai dalam 1 sampel (unit sampel), dibandingkan dg standart. Hipotesis deskriptif yg diuji dengan statistik nonparametris: dugaan ada tidaknya PERBEDAAN secara signifikan nilai antar klp dlm 1 SAMPEL. Hipotesis komparatif: dugaan ada tidaknya PERBEDAAN secara signifikan nilai 2 klp atau lbh. Hipotesis assosiatif: dugaan thp ada tidaknya HUBUNGAN secara signifikan antara 2 variabel atau lebih.

(lebih dari dua sampel) PENGGUNAAN STATISTIK PARAMETRIS DAN NONPARAMETRIS UNTUK MENGUJI HIPOTESIS MACAM DATA BENTUK HIPOTESIS Deskriptif (Satu Variabel atau Satu Sampel) Komparatif (dua sampel) (lebih dari dua sampel) Asosiatif (hubungan) Related Independen Nominal Binominal Χ2 satu sampel Mc Nemar Fisher Exact Probability X2 dua sampel Cochran Q X2 untuk k sample Contingency Coefficient C Ordinal Run Test Sign test Wilcoxon matched pairs Median Test Mann-Whitney Utest Kolomogorov Smirnov Wald-Woldfowitz Friedman Two-Way Anova Median Extention Kruskal-Wallis One Way Anova Spearman Rank Corre-lation Kendall Tau Interval Rasio t-test* t-test of Related t-test* Independent One-Way Anova* Two-Way Anova* Korelasi Product Moment* Korelasi Parsial* Korelasi Ganda* Regresi, sederhana & Ganda*

Statistik Deskriptif Gaya kepemimpinan para Kepala Ruang di RS Tk II dr. Soepraoen (% dari yg diharapkan). Iklim kerja ruang perawatan di RS Tk II dr. Soepraoen Assosiatif Hubungan antara tingkat pengetahuan diit DM dengan kepatuhan diit pasien DM tipe 2 di Ruang Mawar RSS. Hubungan antara BB balita dengan pemberian ASI.