ERNI YUSNITA LALUSU, SKM, M.Kes
Merupakan tatacara, teknik dan kaedah yang digunakan untuk tujuan memahami data dan maklumat, membuat penelitian, meringkas dan membuat analisis bagi memperihalkan berbagai ragam data. Peranan utamanya ialah supaya data yang berbagai macam ini mudah difahami oleh orang ramai.
IINFERENSI Generalisasi hasil dari sampel terhadap populasi ANALISIS DATA UnivariatBivariatMulti variat PENGOLAHAN DATA EditingCleaningkodingtransformasi PENGUMPULAN DATA Apa/Siapa Obyek? Bagaiamana memilih?Berapa banyak ?
Statistik deskriptif Menggunakan kaedah berangka dan grafik untuk menentukan corak set data, meringkaskan maklumat daripada set data dan mempersembahkan maklumat yang dikumpul daripada sampel dalam bentuk yang menarik. Oleh kerana pemerihalannya terhad kepada sampel sahaja ia tidak digunakan untuk tujuan membuat kesimpulan dan generalisasi menyeluruh kepada populasi yang dikaji Statistik Inferens Prosidur-prosidur untuk membuat generalisasi mengenai populasi yang dikaji berdasarkan maklumat daripada sampel yang diambil dari populasi.
Data adalah hasil pengukuran variabel Contoh: 15 tahun, rawa-rawa, memenuhi syarat, tidak lengkap, perempuan, 140 mmHg Variabel adalah karakteristik obyek yang akan diukur yang nilainya bisa berbeda dari satu obyek ke obyek yang lain Contoh: Umur, tempat perindukan, kualitas fisik, jenis kelamin Obyek atau subyek adalah unit terkecil yang akan diteliti. Contoh: Obyek bisa berupa orang, binatang (nyamuk, jentik), benda mati (makanan, air, dokumen)
Data Numerik Data Kategorik
Data Numerik Skala Rasio Skala Interval Data Kategori Skala Ordinal Skala Nominal
Adalah rumusan pernyataan yang akan dibuktikan oleh peneliti berdasarkan data yang diperoleh di lapangan (data empiris) Ada dua macam hipotesis: Hipotesis Null (Ho), adalah hipotesis yang diuji secara statistik menggunakan uji statistik Hipotesis Alternatif (Hipotesis Penelitian), adalah hipotesis yang akan dibuktikan (harapan peneliti) kebenarannya oleh peneliti.
Hipotesis merupakan ciri suatu penelitian yang bersifat analitik. Jika dalam analisis peneliti melakukan penggunaan uji statistik, maka peneliti tersebut harus mempunyai hipotesis (tertulis atau tidak tertulis) Hipotesis Penelitian dianggap benar jika hipotesis null ditolak.Hal ini menunjukkan bahwa hasil uji statistik Bermakna (Signifikan)
Sumber Hipotesis: Hasil observasi peneliti sendiri Teori (textbook) Hasil penelitian orang lain (biasanya berdasarkan pada bagian Saran atau Rekomendasi dari peneliti yang bersangkutan) Ciri Hipotesis yang baik: Jelas variabelnya Bisa diukur Bisa diuji (ada uji statistik yang tepat digunakan)
Uji statistik merupakan alat atau metode statistik yang digunkan untuk menguji hipotesis (hipotesis null), apakah diterimaatau ditolak. Jika hipotesis null ditolak, maka hipotesis penelitian (Ha) dianggap benar. Hipotesis null ditolak jika: Nilai uji lebih besar dari nilai standar, atau Nilai p lebih kecil dari nilai alpha (0,05)
Pemilihan uji statistik yang tepat tergantung pada: Jenis data variabel yang akan diuji Jenis penelitian yang digunakan Besar sampel yang diteliti
Dalam melakukan uji statistik, bisa terdapat dua kesalahan, yaitu: Kesalahan Tipe I (Alpha): yaitu apabila hasil uji menolak Ho yang benar Kesalahan Tipe II (Beta): yaitu apabila menerima Ho yang salah Kesalahan ini tidak dapat diketahui oleh peneliti, peneliti hanya bisa meminimalkan peluang terjadinya kesalahan tersebut.
Untuk meminimalkan kesalahan ini, ada beberapa hal yang bisa dilakukan oleh peneliti antara lain: Memperbesar sampel yang diteliti Menggunakan alat ukur yang telah distandarisasi atau diuji-coba Menggunakan disain penelitian yang tepat
Jenis Analisis Univariat Analisis dilakukan terhadap satu variabel Bivariat Analisis dilakukan terhadap dua variabel sekaligus Multivariat Analisis dilakukan terhadap tiga atau lebih variabel sekaligus
Tujuan analisis adalah memperoleh gambaran diskriptif dari satu variabel Untuk data numerik: Nilai Rata-rata (Mean) dan Standar Deviasi (SD) Nilai Median, Minimum, Maksimum, Range Untuk data Kategorik Nilai Modus (frekuensi paling sering) Biasanya dalam bentuk %
Tujuan analisis antara lain: ◦ Menilai apakah ada hubungan antara variabel yang satu dengan variabel lainnya ◦ Menilai apakah variabel yang satu mempengaruhi variabel lainnya ◦ Menilai apakah kedua variabel berkorelasi satu sama lain ◦ Menilai apakah ada perbedaan mean variabel yang satu berdasarkan kategori variabel lainnya ◦ Menilai apakah variabel yang satu merupakan faktor risiko variabel yang kedua