Pengantar METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIF (Karya Tulis Ilmiah) Dr. dr. Windhu Purnomo Staf pengajar pada Fakultas Kesehatan Masyarakat & Program Pascasarjana Universitas Airlangga Prodi D3 Kebidanan STIKES ABI Surabaya 2006/2007

Batasan: Penelitian Kuantitatif Penelitian Kualitatif Statistikal Non statistikal Data agregat Data individual

Siklus penelitian TEORI PROBLEM Rumusan masalah Studi pustaka HIPOTESIS Disain Pengukuran OBSERVASI DATA Analisis KESIMPULAN Teoritisasi / rekonsepsi Deduktif Induktif Prosedur logika Prosedur penelitian

PERUMUSAN MASALAH

Apa yang sebenarnya terjadi MASALAH (Problem) HARAPAN (Das Sollen) Apa yang seharusnya Target MASALAH gap / kesenjangan KENYATAAN (Das Sein) Apa yang sebenarnya terjadi Pencapaian

Contoh menetapkan masalah Harapan: Target angka kejadian BBLR di Indonesia maksimum 7% pd th 2000 (World Summit of Children) (alasan: pembangunan di sektor kesehatan sangat pesat) Kenyataan: Angka BBLR di Indonesia masih 14% pada th 2000 Masalah: Masih tingginya angka BBLR di Indonesia

Daftar semua pertanyaan yg muncul! Mengapa (apa penyebab) angka BBLR masih tinggi? (Apa determinan dari kejadian BBLR?) Berapa angka kejadian BBLR di kab. Kediri? Bagaimana distribusi kejadian BBLR antar kecamatan di kab. Kediri? Apakah tingkat sosial-ekonomi merupakan faktor dominan dari kejadian BBLR? Apa dampak dari BBLR? dsb.

Pilih beberapa pertanyaan sebagai research question(s) Pilih beberapa pertanyaan sebagai research question(s)! (Rumusan Masalah) Berapakah angka prevalensi BBLR di kab. Kediri? Apa faktor dominan dari kejadian BBLR di kab. Kediri?

Tetapkan JUDUL Penelitian (setiap pertanyaan penelitian akan menghasilkan sebuah judul)! Berapakah angka prevalensi BBLR di kab. Kediri? Angka Prevalensi BBLR di kab. Kediri Judul DESKRIPTIF Apa faktor dominan dari kejadian BBLR di kab. Kediri? Faktor Dominan Kejadian BBLR di kab. Kediri Judul EKSPLANATIF

Angka Prevalensi dan Faktor Dominan Kejadian BBLR di kab. Kediri Tetapkan JUDUL Penelitian dgn menggabungkan research questions yg deskriptif & eksplanatif sekaligus! Angka Prevalensi dan Faktor Dominan Kejadian BBLR di kab. Kediri

Faktor Dominan Kejadian BBLR di kab. Kediri Atau, tetapkan JUDUL Penelitian (bila ada beberapa research questions, pilih judul yang bobotnya tinggi, yaitu analitik/eksplanatif)! Faktor Dominan Kejadian BBLR di kab. Kediri Judul EKSPLANATIF Membuktikan HUBUNGAN antar konsep / variabel

TUJUAN PENELITIAN

Tujuan penelitian (operasionalisasi u/ menjawab rumusan masalah) Mengetahui angka prevalensi BBLR di kab. Kediri Menganalisis hubungan antara infeksi di masa kehamilan dengan kejadian BBLR Menganalisis hubungan antara penggunaan obat-obatan dengan kejadian BBLR Menganalisis hubungan antara tingkat sosial-ekonomi keluarga dengan kejadian BBLR

Proses berpikir: Harapan vs Kenyataan: MASALAH Daftar pertanyaan Rumusan masalah JUDUL penelitian Tujuan penelitian

Manfaat penelitian: Kontribusi terhadap implementasi program, dan implikasinya terhadap perumusan kebijakan Kontribusi bagi pengembangan profesionalitas Kontribusi bagi pengembangan IPTEK

Tinjauan pustaka (landasan teoritik) Uraian sistematik tentang fakta, hasil penelitian sebelumnya Sumber pustaka mutakhir (recent) yang memuat teori atau pendekatan baru yang relevan Diupayakan mengambil dari sumber asli

Kerangka konseptual: Intisari dari tinjauan pustaka Skema hubungan antar konsep (variabel)

Contoh kerangka konseptual Infeksi Genetik Sosial-ekonomi Kehamilan ganda Obat-obatan Prematuritas Malnutrisi BBLR

Hipotesis: pernyataan sementara ttg hubungan antar konsep (variabel) di dalam sebuah populasi Terdapat hubungan antara infeksi dengan BBLR Tingkat sosial ekonomi mempunyai kontribusi terhadap kejadian BBLR Penggunaan obat-obatan mempengaruhi kejadian BBLR

RANCANG BANGUN PENELITIAN

Rancang bangun (disain studi) Penelitian Deskriptif / Eksploratif Eksplanatif /Analitik Observasional Eksperimental Cohort Pra-eksperimental Case-control Eksperimental murni Cross-sectional Eksperimental kuasi

Disain Eksperimental Mulai Alokasi (random) Pengukuran Outcome (komparasi) Outcome + Perlakuan Outcome - Populasi Outcome + Kontrol Outcome - Saat ini Yang akan datang

Disain Kohor (follow-up design) Mulai Klasifikasi Pengukuran Outcome (komparasi) Outcome + Faktor + Outcome - Populasi Outcome + Faktor - Sudah ada Outcome + Outcome - Saat ini Yang akan datang

Disain Case-control Klasifikasi (komparasi) Mulai Faktor + Outcome + Masa lalu Saat ini

Disain Cross-sectional (belah-lintang) Mulai Pengukuran / Klasifikasi (komparasi) Outcome + Faktor + Outcome - Populasi Outcome + Faktor - Outcome - Saat ini

TEKNIK PENGAMBILAN & BESAR SAMPEL

Sampel Sampel probabilitas (random, acak) Bisa digeneralisasi ke populasi Sampel non probabilitas (non random, tak acak) Tidak bisa digeneralisasi (selektif, purposif, aksidental, dll)

Sampel yang bisa digeneralisasi harus: Representatif (diambil secara acak): sampel probabilitas Reliabel: besar sampel cukup (dihitung dengan rumus, yang memperhitungkan standard error)

Sampel probabilitas (random) Acak sederhana (simple random) Acak sistematik (systematic random) Acak berstrata (stratified random) Acak bergugus (cluster random) Acak bertahap (multistage random) Probability proportional to size (PPS)

Simple Random Sampling Bila populasi mempunyai karakteristik variabel eksternal yg homogen (tidak bervariasi) Hrs ada kerangka sampel (daftar populasi) Teknik: Diundi biasa Menggunakan tabel random Dengan bantuan komputer

Rumus besar sampel Penelitian Deskriptif Estimasi Proporsi (data kategorikal): = proporsi / angka prevalensi kejadian outcome bila p tdk diketahui hrs dianggap = 50% = 0,50 W = lebar penyimpangan (maksimum = 10-20% = 0,1-0,2) a = 0,05 w za (adjusted SD)= 1,96

Contoh perhitungan n: Penelitian ttg anemia bumil di suatu puskesmas. Bila dari penelitian terdahulu diketahui angka prevalensi anemia pd bumil = 20%, maka besar sampel:

Rumus besar sampel Penelitian Deskriptif Estimasi Rerata (data kuantitatif): = simpangan baku (SD) kejadian outcome (var. tergantung) W = lebar penyimpangan (maksimum = 10% dari rerata kejadian outcome) a = 0,05 w z = 1,96

Rumus besar sampel u/ Penelitian Analitik Komparatif Data kategorikal: z1/2.a = adjusted SD untuk a uji 2 arah zb = adjusted SD untuk b (b=0,20 w z =0,84) p1 = proporsi respons kelompok 1 yang diharapkan p2 = proporsi respons kelompok 2 yang diharapkan p = proporsi gabungan = (p1+p2)/2

Rumus besar sampel u/ Penelitian Analitik Komparatif Data kuantitatif: z1/2.a = adjusted SD untuk a uji 2 arah zb = adjusted SD untuk b (b=0,20 w z =0,84) s = SD respons kelompok kontrol/konvensional m1 = rerata respons kelompok 1 yg diharapkan m2 = rerata respons kelompok 2 yg diharapkan

Rumus besar sampel u/ Penelitian Analitik Korelatif: z1/2.a = adjusted SD untuk a uji 2 arah zb = adjusted SD untuk b (b=0,20 w z =0,84) r = koefisien korelasi antar variabel yg diharapkan

Konversi ke besar sampel dengan populasi finit (terbatas) n Konversi ke besar sampel dengan populasi finit (terbatas) n*: dilakukan bila: * besar populasi (N) diketahui * besar sampel (n) terhitung terlalu besar atau lebih besar daripada besar populasi

Contoh konversi n pd populasi finit Bila besar populasi (N) bumil di puskesmas di suatu daerah = 90, dan n (pd populasi infinit) terhitung = 246, maka besar sampel pd populasi finit ini:

PENYUSUNAN INSTRUMEN PENELITIAN

Konsep - Variabel Definisi konseptual - Definisi operasional Abstrak Konkrit Konsep Definisi konseptual Variabel Definisi operasional Penentuan indikator

Definisi Operasional definisi dari variabel-variabel yang diukur / diamati: - arti - cara mengukur - kategorisasi & kriteria bukan definisi teoritis! yang di-definisi-operasional-kan adalah hanya variabel yang diamati (diteliti)

Contoh definisi operasional: Kejadian BBLR: adalah berat bayi lahir rendah yang didapatkan dari catatan medik kelahiran di tempat pelayanan pertolongan persalinan, yang terbagi dalam 2 kategori: BBLR: bila berat waktu lahir <2500 gram Bukan BBLR: bila berat waktu lahir >=2500 gram Skala pengukuran: nominal.

Contoh definisi operasional yg lain: Pengetahuan imunisasi: adalah jumlah jawaban responden yang benar terhadap 20 pertanyaan mengenai imunisasi. Rendah: responden memperoleh 0-7 jawaban benar Sedang: 8-14 jawaban benar Tinggi: 15 atau lebih jawaban benar Skala pengukuran: Ordinal.

Instrumen Alat yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel yg diamati dalam penelitian: kuesioner, lembar pengumpul data / LPD, check-list, timbangan, spektrofotometer, dll. Sebutkan merk dan hasil kalibrasi terakhir Lakukan uji coba untuk melihat validitas (akurasi) dan reliabilitas (presisi, keandalan)

KUESIONER Nomor Identitas pewawancara Identitas responden (tidak harus ada nama) Pertanyaan substantif Relevan Kalimat lugas Istilah yang dimengerti (sesuai budaya setempat)

Pertanyaan Pertanyaan terbuka Umur ibu saat menikah pertama kali: ….. Tahun Bagaimana pendapat ibu mengenai program imunisasi Hepatitis B yang baru dilaksanakan ini?

Pertanyaan Pertanyaan tertutup Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saat ini: Tidak memakai alat kontrasepsi Kondom Pil Suntik Susuk Spiral Steril Lain-lain

Pertanyaan Pertanyaan semi terbuka Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saat ini: Tidak memakai alat kontrasepsi Kondom Pil Suntik Susuk Spiral Steril Lain-lain, sebutkan: …….

Pertanyaan Pertanyaan kombinasi Tempat pelayanan kesehatan mana saja yang pernah ibu datangi ketika anak ibu sakit? (jawaban bisa lebih dari satu) RS pemerintah RS/klinik swasta Puskesmas Dokter praktek swasta Perawat/bidan praktek swasta Sinshe Dukun Lain-lain

Pertanyaan Pertanyaan2 yang membentuk konsep tertentu (berupa variabel komposit) Pengetahuan: Apa arti imunisasi? Apa manfaat imunisasi? Sebutkan jenis-jenis imunisasi? Kapan imunisasi diberikan? Konsep

Uji validitas instrumen Hanya pertanyaan2 yg membentuk sebuah konsep (konstruksi) yg diuji validitasnya: Validitas konstruksi (construct validity w statistical): dgn uji korelasi antar item pertanyaan dgn variabel kompositnya (total skor semua pertanyaan) Validitas muka (face validity): konsultasi dgn pakar bidang substansi yg bersangkutan

Uji reliabilitas instrumen Reliabilitas eksternal (statistical): dgn uji komparasi antara hasil test & retest Reliabilitas internal (statistical): dgn uji korelasi antar item pertanyaan yg membentuk sebuah konsep

Prosedur pengumpulan data Wawancara berstruktur Angket Observasi Pengukuran melalui penimbangan Pencatatan statistik rutin sumber data sekunder

ANALISIS DATA

Analisis data Menjawab pertanyaan penelitian: Tujuan Penelitian fenomena sosial fenomena alamiah Tujuan Penelitian Analisis data Tujuan riset

(peringkasan/pengorganisasian, generalisasi) STATISTIKA (peringkasan/pengorganisasian, generalisasi) (Raw) DATA INFORMASI Pengambilan keputusan

Posisi statistika (analisis data) dalam penelitian Masalah & rumusan masalah Studi pustaka Laporan ilmiah S T A I K Formulasi hipotesis Generalisasi & kesimpulan Model pengujian hipotesis Manajemen & analisis data Pengumpulan data

Tahapan analisis data Analisis DESKRIPTIF: meringkas & mengorganisasikan data ukuran sentral (mean, median, modus) & frekuensi relatif (rasio, proporsi, rate) ukuran dispersi (SD) pola distribusi (skewness & kurtosis) profil sampel Analisis INFERENSIAL: generalisasi / induksi estimasi uji hipotesis populasi

\ Deskriptif Analitik/ eksplanatif Deskriptif (sampel) Inferensial Jenis penelitian Lingkup statistika Estimasi Deskriptif Analitik/ eksplanatif Deskriptif (sampel) Inferensial (populasi) Uji hipotesis

Manajemen & analisis data Transformasi variabel Analisis deskriptif (proporsi, rerata) Time series analysis Analisis komparasi (uji t, anova, uji khi-kuadrat, dll) Analisis korelasi (Pearson, Spearman, dll) Analisis multivariabel (regresi ganda, dll)

Contoh-contoh analisis deskriptif

Contoh diagram

Arti “HUBUNGAN” (relationship) antar variabel: x y simetris reciprocal asimetris (“pengaruh”) Bila nilai x berubah (berbeda) diikuti dg perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya  ada hubungan antara x dan y Bila nilai x berubah (berbeda) tidak diikuti dg perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya  tidak ada hubungan antara x dan y

“hubungan” / relationship Konsep dasar HUBUNGAN “hubungan” / relationship (simetris/asimetris) perbedaan / komparasi (dgn mengendalikan semua variabel eksternal)

Contoh hubungan: analisis komparasi (nilai x berbeda  nilai y berbeda) Health Education HE (-) HE (+) Rerata skor hygiene perorangan 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 .5

Contoh hubungan: analisis korelasi  regresi (nilai x makin tinggi  nilai y makin rendah) Frekuensi Health Education 3.0 2.0 1.0 Skor timnulnya penyakit 7 6 5 4 3 2 1

Contoh hubungan: analisis komparasi (nilai x berbeda  nilai y berbeda) Gaya kepemimpinan instalasi Partisipatif Kombinasi Konsultatif % perawat yg patuh pd protap 70 60 50 40 30 20 10

Contoh hubungan: analisis korelasi  regresi (nilai x berubah  nilai y berubah dg pola tertentu) Tingkat motivasi kerja 30 28 26 24 22 20 18 16 14 Kinerja asuhan keperawatan 200 180 160 140 120 100

Kapan analisis data menggunakan uji statistik ( statistika inferensial)? Berhadapan dgn pengamatan pada sampel (bagian/subset dari populasi) Bertujuan untuk generalisasi Syarat sampel: Representatif (random) Reliabel (sample size cukup)

Tabel skala pengukuran Nominal Ordinal Interval Rasio Perbedaan + Jenjang - Selisih (operasi matematik) Nol mutlak Contoh jenis kelamin tingkat pendidikan temperatur berat badan Selanjutnya Interval & Rasio jadikan satu = Kuantitatif Lihat definisi operasional!

PEMILIHAN UJI STATISTIK UNIVARIAT / BIVARIAT   Tujuan uji Jumlah sampel / pasangan Sampel bebas / berpasangan Jenis variabel Rasio-Interval pop. berdistribusi normal Ordinal / Rasio-Interval distrib. tak normal Nominal / kategorik Komparasi 2 Bebas Uji t 2 sampel bebas ~     Uji Mann- Whitney ~     Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon ~     Uji khi- kuadrat ~     Uji eksak dari Fisher Berpasangan Uji t sampel berpasangan Uji peringkat bertanda dari Wilcoxon Uji McNemar (u/ kategori dikotomik) > 2 Anava 1 arah Uji Kruskall-Wallis Uji khi-kuadrat Anava u/ subyek yg sama Uji Friedman Uji Cochran's Q Korelasi ~     Korelasi dari Pearson (r) ~     (Regresi) ~     Korelasi dari Spearman (rs) ~     Asosiasi Kappa (k) ~     Koefisien Kontingensi (C) ~     Koefisien Phi  

Tabel pemilihan analisis statistik bivariabel u/ riset eksplanatif Variabel bebas (1 variabel) Variabel tergantung (1 variabel) Rasio-Interval Ordinal Nominal atau Kategorik Korelasi hasil kali momen dari Pearson (r) Korelasi dari Spearman (rs) Kendall’s Tau (t) Kappa Uji t 2 sampel bebas Anava 1 arah Korelasi dari Spearman (rs) Uji Mann-Whitney Uji jumlah peringkat dari Wilcoxon Uji Median Uji Kolmogorov- Smirnov 2 sampel Uji Kruskal-Wallis Uji Khi-kuadrat (c2) 2 atau k sampel Uji eksak dari Fisher Koefisien kontingensi Cramer’s V, Phi (f)

Keputusan menolak atau menerima hipotesis Tentukan tingkat kemaknaan (a = error tipe I), biasanya 5% Bila p<0,05, atau statistik hitung>statistik tabel (nilai kritis) hipotesis nihil ditolak: “Ada hubungan/pengaruh” atau “Ada perbedaan” Bila p>=0,05, atau statistik hitung<=statistik tabel hipotesis nihil diterima: “Tidak ada hubungan/pengaruh” atau “Tidak ada perbedaan”

Contoh analisis inferensial Asosiasi antara mobilisasi dini dan involusi uteri Mobilisasi dini Involusi uteri Normal Tak normal Total Ya Tidak 50 (75,8%) 11 (21,2%) 16 (24,2%) 41 (78,8%) 66 (100%) 52 (100%) 61 (51,7%) 57 (48,3%) 118 (100%) Nominal Nominal   + Disease - Analysis of Single Table +------+------+ Odds ratio = 11.65 (4.50 <OR< 30.92) +| 50 | 16 | 66 Cornfield 95% confidence limits for OR +--------+--------+ Relative risk = 3.58 (2.08 <RR< 6.16) -| 11 | 41 | 52 Taylor Series 95% confidence limits for RR +--------+--------+ Ignore relative risk if case control study. E 61 57 118 x Chi-Squares P-values p ----------- -------- o Uncorrected : 34.73 0.0000000 s Mantel-Haenszel: 34.43 0.0000000 u Yates corrected: 32.57 0.0000000 r e Ho ditolak (ada asosiasi yg signifikan)

Software (u/ komputer) Analisis data SPSS for Windows Epi Info Minitab dll Pembuatan diagram Excel Harvard Graphic

Penyebab tidak terbuktinya hipotesis penelitian: Landasan teori sudah kedaluarsa Sampel tidak representatif & tidak reliabel Instrumen penelitian tidak reliabel & tidak valid Disain penelitian tidak tepat Metode analisis tidak tepat Variabel eksternal tidak diperhitungkan

Referensi Gehlbach SH. 1993. Interpreting the Medical Literature. 3th Ed. McGraw-Hill Book Co. Singapore. Hathaway, RS. 1995. Assumptions Underlying Quantitative and Qualitative Research: Implications for Institutional Research. Research in Higher Education 36(5): 535-562. Hulley SB and Cummings SR. 1988. Designing Clinical Research: An Epidemiologic Approach. Williams & Wilkins. Baltimore. Kerlinger FN. 1986. Foundation of Behavioral Research. 3th Ed. Holt, Rinehart & Winston, Inc. Warwick DP and Lininger CA. 1975. The Sample Survey: Theory and Practice. McGraw-Hill Book Co. New York.

Daftar pustaka: Sistem Vancouver (urut angka) atau sistem Harvard (urut abjad) Contoh: Dari Majalah: Kishor, S. and Parasuraman, S. 1998. Mother’s Employment and Infant and Child Mortality in India. American Journal of Public Health 74: 273-285.

Daftar pustaka Dari Buku: Beaglehole, R., Bonita, R., and Kjellstrom, T. 1993. Basic Epidemiology. Geneva: World Health Organization, pp. 55-69 Dari Internet: Smith, J. 1996. Time to Go Home. Journal of Hiperactivity [Internet] 12th, October, 6(4). Available from: http://www.lmu.ac.uk [Accessed June 6th, 1997].

Terima kasih