tentang statistika

8/23/2019 tentang statistika

1/17

PENYUSUNAN HASIL & ANALISA DATA

A. Peran Statistik Dalam Penelitian1. Pengertian statistik

Statistik dalam arti sempit berarti angka/data. Dalam arti luasstatistik sekumpulan konsep dan metode yang digunakan untuk

mengumpulkan dan menginterpretasi data tentang bidang kegiatan

tertentu dan mengambil kesimpulan dalam situasi di mana ada

ketidakpastian dan variasi. Sebagai suatu disiplin ilmu, saat ini statistik

meliputi berbagai metode dan konsep yang sangat penting dalam semua

penyelidikan yang melibatkan pengumpulan data, pengolahan data,

analisis data dan penyajian data.

Statistik telah dipakai untuk menyatakan kumpulan fakta yang

berbentuk angka yang disusun dalam tabel atau diagram/grafik yang

menggambarkan suatu persoalan. Statistik sebagai metode ilmiah

mengajak kita untuk melihat sesuatu secara berurutan dan sebagai ilmuadalah alat untuk mengolah data numerik yang diperoleh sehingga

menghasilkan informasi. Secara umum statistik mempunyai peran yang

sangat penting dalam penelitian karena keputusan yang dihasilkan

bergantung kepada statistik yang dipakai. Tujuan digunakan ilmu statitistik

dalam peneitian adalah untuk mejawab permasalahn dan membuktikan

sesuatu dugaan yang belum terbukti dan juga meringkas data sehingga

data tersebut menghasilkan informasi.

Tujuan Instruksional :Setelah mempelajari materi ini, diharapkan pembaca mampu :

1) Menjelaskan peran statistik dalam penelitian dengan benar2) Menjelaskan pengertian statistik dengan benar3) Menjelaskan kegunaan statistk dengan benar4) Menjelaskan pembagian data dalam statistik dengan benar5) Menggolongkan statistik dalam penelitian dengan benar6) Menyebutkan tahap-tahap kegiatan statistik dengan benar

7) Menyebutkan beberapa faktor yang mempengaruhi analisa data


2/17

Bagan 8.1 : Kegunaan statitistik dalam penelitian

2. Kegunaan statistik/penelitian di Bidang Kesehatana. Mengukur status kesehatan maasyarakat dan mengetahui

permaslahan kesehatan

b. Membandingkan status kesehatan di satu tempat dengan tempat

lain, atau membandingkan status kesehatan waktu lampau dengan

saat sekarang

c. Evaluasi dan monitoring kegagalan dan keberhasilan program

kesehatan yang sedang dilaksanakan

d. Keperluan estimasi tentang kebutuhan pelayanan kesehatan

e. Perencanaa program kesehatan

f. keperluan research dan publikasi masalah-masalah kesehatan

3. Penggolongan StatistikPenggolongan statistik dalam penelitian terdiri dari 2 sub yaitu

deskriptif dan inferensial.

a.Statistika deskriptif, adalah statistik yang digunakan untuk

menggambarkan atau menganalisa hasil penelitian, tetapi tidak

digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas.

b.Statistik Inferensial, statistik yang digunakan untuk menganalisis data

sampel dan hasilnya akan digeneralisasikan untuk pupolasi dimana

sampel itu diambil.

PROBLEM H IPOTESIS VARIABEL

TEORI

FAKTA

DISAIN INSTRUMEN

SAMPEL

DATAHASIL

LAPORAN

STATISTIKA


3/17

Statistik inferensial ini terdiri dari 2 yaitu :

1) Statistik parametris, statistik yang digunakan untuk menganalisis data

interval atau rasio.yang diambil dari populasi yang berdistribusi

normal.

2) Statistik non parametris, statistik yang digunakan untuk menganalisis

data nominal atau ordinal yang diambil dari populasi yang

berdistribusi bebas.

4. Pembagian data dalam statitistikDalam analisis seringkali digunakan pembagian data/variabel

menjadi dua kelompok yaitu; data katagorik dan data numerik.

a.

Data Katagorik (kualitatif), merupakan data hasilpengklasifikasian/penggolongan suatu data. Cirinya adalah isi berupa

kata-kata. Contoh sex, jenis pekerjaan, pendidikan

b.Data Numerik (kuantitatif), merupakan variabel hasil dari penghitungan

dan pengukuran. Cirinya: isi variable berbentuk angka-angka. Variabel

numeric dibagi menjadi dua macam: Diskrit dan Kontinyu. Diskrit

merupakan variable hasil dari penghitungan misalnya jumlah anak,

jumlah pasien tiap ruang, sedangkan kontinyu merupakan hasil dari

pengukuran, misalkan tekanan darah, Hb.

Macam StatistiK

Statistik deskriptif Statistik Inferensial

Statistik non parametris

- Data noinal

- Data ordinal

Statistik parametris- Data interval

- Data rasio


4/17

Variabel katagorik pada umumnya berisi variable yang berskala

nominal dan ordinal, sedangkan variable numerik berisi variabel yang

berskala interval dan rasio. Dalam analisis statistik, seringkali data numerik

diubah ke dalam data katagorik dengan cara dilakukan pengolongan

/pengklasifikasian. Misalnya variabel berat badan data riilnya berupa data

numerik, namun bila dikelompokkan menjadi kurus (60 kg), maka jenis variabelnya sudah berubah menjadi

data katagorik.

5. Skala PengukuranBerkaitan dengan proses kuantifikasi , data dan variabel biasanya

diklasifikasikan dalam empat jenis skala pengukuran. Klasifikasi ini selain

untuk keperluan penentuan alat pengambil data, juga sangat penting

untuk penentuan metode analisis mana yang sesuai diterapkan.

Tingkat pengukuran yang luas digunkakan dibagi dalam empat katagori

yaitu ukuran nominal, ordinal, interval dan rasio.

a. Ukuran NominalUkuran nominal adalah ukuran yang hanya diperoleh atau yangditetapkan atas dasar proses penggolongan Diperoleh dari hasil

menghitung dan membilang (bukan mengukur), jadi yang kita lakukan

hanyalah menghitung semata-mata banyaknya subyek misalnya wanita

sekian orang, pegawai sekian orang yang sifatnya hanya membedakan.

Ukuran nominal ini adalah ukuran yang paling sederhana, dimana angka

yang diberikan kepada objek hanya mempunyai arti sebagai objek saja,

dan tidak menunjukkan jarak maupun ukuran antara katagori dalam

ukuran itu. Objek dikelompokkan kedalam himpunan-himpunan yang

tidak boleh tumpang tindih dan bersisa.

Beberapa data nominal antara lain : jenis kelamin, kehadiran (hadir dan

tak hadir, tempat kelahiran (disurabaya), kebangsaan (Indonesia),bahasa (Inggris), Jabatan (ketua, bendahara, sekretaris), pekerjaan

(pegawai, pedagang, petani, dsb).

b. Ukuran OrdinalData berjenjang atau berbentuk peringkat, artinya jarak satu data

dengan yang lain mungkin tidak sama. Juara I, II, III ; golongan I, II, III;

tingkat pendidikan; derajad keasaman dan sebagainya yang

menunjukkan peringkat antara data satu dengan lainnya.

c. Ukuran IntervalPengukuran bersifat kontinyu, yang didalam pengukuran itu

diasumsikan terdapat satuan pengukuran yang sama, selain

115


5/17

mengurutkan obyek berdasarkan suatu atribut juga memberikan

informasi tentang interval antara satu obyek dengan obyek lainnya. Ciri

khas data interval adalah data yang jaraknya sama tetapi tidak memiliki

nilai nol absolut. Pada data ini, walaupun datanya nol, tetapi masih

memiliki nilai. Misalnya nol derajad celcius, ternyata masih ada nilainya.

d. Ukuran RasioData yang jaraknya sama tetapi memiliki nilai nol absolut, artinya kalau

data nol berarti tidak ada apa-apanya.

Misalnya :

Hasil pengukuran panjang (M), berat (kg). Bila nol meter maka tidak ada

panjangnya.

Ukuran rasio diperoleh apabila selain informasi tentang urutan dan

interval antar responden juga bila dipunya informasi tambahan tentang

jumlah absolut antribut yang dimiliki oleh salah satu obyek. Jadi ukuran

rasio adalah suatu bentuk interval jaraknya tidak dinyatakan sebagai

perbedaan nilai antar obyek tetapi antara obyek dengan nilai nol

absolut. Karena terdapat titik nol maka perbandingan rasio dapat

ditentukan.Tabel 8.1: Sifat setiap skla pengukuran

Skala PengukuranSifat

Membedakan Jenjang Selisih Kelipatan

Nominal + - - -

Ordinal + + - -

Interval + + + -

Rasio + + + +

6. Tahap Tahap Kegiatan StatistikSecara ringkas dapat disebutkan ada 5 tahap dalam proses kegiatan

statisti yaitu :

a.Pengumpulan data (data collecting)

b.Pengolahan data (data processing)

c.Penyajian data ( data presentation)

d.Analisa dan interprestasi (analysis and interprestation)

e.Penarikan kesimpulan

a. Pengumpulan Data (data colecting)Data adalah himpunan angkayang merupakan nilai dari unit sampel kita

sebagai hasil mengamati atau mengukur. Langkah-langkah


6/17

pengumpulan data secara operasional, metode pengumpulan data dan

penjelasan tentang cara-cara pengisian instrumen.

Ada 3 cara dalam memperoleh data yaitu :

1) Data primer, data yang diperoleh sendiri oleh peneliti dari hasil

pengukuran, pengamatan , survey dan lain-lain.

2) Data sekunder, data yang diperoleh dari pihak lain, badan/intansi

yang secara rutin mengumpulkan data. Misalnya BPS (biro pusat

statistik).

3) Data tertier, data yang diperoleh dari orang / badan / instansi lain

yang telah dipublikasikan / dikompilasikan dari pihak lain dalam

bentuk tabel, grafik, laporaan penelitian.

b. Pengolahan data (data processing)Pengolahan data pada dasarnya merupakan suatu proses untuk

memperoleh data atau data ringkasan berdasarkan suatu kelompok

data mentah dengan menggunkaan rumus tertentu sehingga

menghasilkan informasi yang diperlukan.

Setelah dilakukan pengumpulan data, seringkali orang bingung maudiapakan data yang telah terkumpul, Bagaimana menghubungkan data

di kuesioner dengan tujuan penelitlan. Untuk itu data yang masih

mentah (raw data) perlu diolah sedemikian rupa sehingga menjadi

informasi yang akhirnya dapat digunakan untuk menjawab tujuan

penelitian.

Ada beberapa kegiatan yang dilakukan oleh peneliti dalam

pengolahan data dibagi menjadi 6 tahap, yaitu :

1) Editing / memeriksaAdalah memeriksa daftar pertanyaan yang telah diserahkan oleh para

pengumpul data. Pemeriksaan daftar pertanyaan yang telah selesai ini

dilakukan terhadap :a) Kelengkapan jawaban, apakah tiap pertanyaan sudah ada

jawabanya, meskipun jawaban hanya berupa tidak tahu atau tidak

mau menjawab.

b) Keterbacaan tulisan, tulisan yang tidak terbaca akan mempersulit

pengolahan data atau berakibat pengolah data salah membaca.

c) Relevansi jawaban, bila ada jawaban yang kurang atau tidak

relevan maka editor harus menolaknya.

Jika terdapat beberapa kuesioner yang masih belum disisi, atau

pengisian yang tidak sesuai dengan petunjuk dan tidak relevannya

jawaban dengan pertanyaan sebaiknya diperbaiki dengan jalan


7/17

menyuruh isi kembali kuesioner yang masih kosong pada responden

semula, kalau itu tak mungkin dilakukan maka kita berusaha mencari

responden lain sebagi pengganti asal sesuai dengan polanya.

Untuk menghindari pekerjaan pengulangan maka sewktu penyebaran

instrumen, agar peneliti dapat memperkirakan akan terjadinya

kerusakan atau tidak kembalinya instrumen sebanyak 10 %, dengan

telah diperkirakan ini waktu menyebarkan instrumen kita lakukan

penambahan 10 % untuk menutup jika terjadi kekurangan tersebut.

2) Memberi Tanda Kode / codingAdalah mengklasifikasikan jawaban-jawaban dari para responden

kedalam bentuk angka/bilangan. Biasanya klasifikasi dilakukan dengan

cara memberi tanda / kode berbentuk angka pada masing-masing

jawaban. Misalnya untuk variabel pendidikan diiakukan koding :

Jenis kelamin

- laki-laki diberi kode : 1

- wanita diberi kode : 2

- Prestasi baik (nilai 76 -100) diberi kode : 1

- Prestasi cukup (nilai 56 75) diberi kode : 2

- Prestasi buruk (nilai


8/17

umum digunakan untuk entry data adalah paket program SPSS for

Window.

4) CleaningPembersihan data, lihat variabel apakah data sudah benar atau belum.

Cleaning (pembersihan data) merupakan kegiatan pengecekan kembali

data yang sudah di-enty apakah ada kesalahan atau tidak. Kesalahan

tersebut dimungkinkan terjadi pada saat kita meng-entry data ke

computer. Misalnya untuk variabel pendidikan ada data yang bernilai

7, mestinya berdasarkan coding yang ada pendidikan kodenya hanya

antara 1 s.d. 4 (1=SD, 2 = SMP, 3 = SMU dan 4 = PT).

5) Mengeluarkan informasiDisesuaikan dengan tujuan penelitian yang dilakukan.

c. Penyajian data (data presentation)Data statistik perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dibaca dan

dimengerti. Tujuannya adalah memberikan informasi danmemudahkan interpretasi hasil analisis. Secara garis besar ada 3 cara

yang sering dipakai untuk penyajian data, yaitu : tulisan, tabel dan

diagram.

1)Tulisan / narasi (textuklar)Ciri dari penyajian secara tulisan adalah :

- Dibuat dalam bentuk narasi mulai dari pengambilan data sampai

kesimpulan

- Kelemahan kurang menggambarkan bentuk statistik bila terlalu

banyak datanya

Contoh :

Seorang direktur rumah sakit memberikan informasi tentangkondisi rumah sakit yang dipimpinnya sebagai berikut: penderita yang

menjalani rawat inapp dirumah sakit ini jumlahnya meningkat dari

tahun ke tahun hingga tiak tertampung dan sebagian besra berda

diruang penyakit dalam.Untuk yang harus dilakukan adalah

penambahan gedung dan sarana yang kita butuhkan


9/17

2)Tabel atau Daftar (tabuler)Penyajian dalam bentuk angka (data numeric) yang disusun dalam

kolom dan baris dengan tujuan untuk menunjukkan frekuensi

kejadian dalam kategori yang berbeda.

Macam-macam tabel

a) Master tabel (tabel induk), tabel yang menyajikan data secara

terperinci, sehingga pembaca memperoleh semua informasi

yang diperlukan. Tabel master menyajikan data asli sehingga

dapat digunakan untuk tabel khusus.

b) Tex tabel (tabel khusus), adalah tabel yang menggambarkan

adanya hubungan dan mengambil salah satu aspek dari tabel

umum sehingga mudah diinterprestasikan, karena angka sudah

dibulatkan.

Syarat-syarat tabel sebagai berikut :

a) Judul tabelJudul table ditulis ditengah-tengah bagian atas, singkat, jelas

dan lengkap. Judul dapat menjawab 3 W yaitu : what, wheredan when uunnttuukk mmeemmbbeerriikkaann kkeetteerraannggaann yyaanngg mmaannddiirrii tteennttaanngg

""aappaa//ssiiaappaa"",, ddiimmaannaa ddaann kkaappaann ddiillaakkuukkaann..

b) Bagan- Box Head (judul kolom)

Adalah judul kolom yang ditulis singkat dan jelas, biasanya

dalam beberapa baris dan diusahakan jangan terjadi

pemutusan kata.

- Stub (judul baris)

Berisikan item-item yang diteliti, yang terdiri dari beberapa sel

table.- Foot note (catatan kaki)

Merupakan keterangan kutipan mengenai perolehan sumber

data.


10/17

Contoh tabel :

Tabel 8.2 : Banyaknya mahasiswa Stikes A Surabaya menurut

kelas dan jenis kelamin tahun ajaran 2010/2011

NO JENIS KELAMIN TINGKAT

I

TINGKAT

II

TINGKAT

III

Laki-laki 13 13 19

Perempuan 57 56 71

Jumlah total 70 69 90

Sumber : Stikes A Surabaya

3)Grafik atau diagramPedoman pembuatan grafik

Agar dapat membuat grafik yang baik hendaknya dibuat berdasarkan

pedoman sebagai berikut :

- Grafik terdiri dari 2 sumbu, yaitu horizontal yang disebut absis

(sumbu x) dan vertical yang disebut ordinat (sumbu y). Variabel

bebas diletakkan disumbu X dan variable terikat diletakkan disumbu

y.- Sebaiknya tidak menampilkan angka dalam grafik.

- Grafik harus diawali dari titik nol agar tidak terjadi kesalahan

interpretasi.

- Judul grafik ditulis dengan jelas, singkat dan sederhana (dapat

diletakkan dibagian atas atau bawah).

- Pembuatan grafik harus menarik dan bila perlu diberi warna.

Macam Grafik

Berdasarkan bentuknya maka grafik dapat dibagi sebagai berikut :

a) Grafik batang (bar diagram)Bertujuan melihat kecenderungan data menurut waktu, dimana

sumbu x berisi data waktu dan sumbu y menunjukkan frekuensi nilaidari variabel data dan membandingkan beberapa pengamatan data

menurut tempat dan jenis atau kategori tertentu

Contoh :

Grafik batang 8.1 : Jumlah Pendidikan di Surabaya


11/17

b)Grafik lingkaran (pie diagram)Grafik menyajikan data kualitatif sebagai bagian komponen

perbandingan dari keseluruhan. Syarat bentuk lingkaran dengan

jumlah komponen 100 % atau 360. Perhitungan luas komponen

atau sektor merupakan perbandingan yang dikalikan dengan 100%

Contoh :

Grafik lingkaran 8.2 : Jumlah Pendidikan di Surabaya

c) Grafik garis (line diagram)Untuk menggambarkan data yang secara terus-menerus , misalnya

keadaan suhu, nadi yang biasa dikerjakan oleh seorang perawat.Seperti diagram batang disini diperlukan sistem sumbu datar dan

sumbu tegak yang saling tegak lururs. Suhu datar menyatakan

waktu sedangkan sumbu tengah melukiskan kuantum data tiap

waktu.

Contoh :

Grafik garis 8.3 : Jumlah Pendidikan di Surabaya


12/17

d)Grafik titik-titik (pencar)- menyajikan hubungan (korelasi) antara dua variabel

- penyajian grafik yang diperoleh dari hasil pencaran data (titik-

titik frekuensi data)

Contoh :

Grafik titik 8.4 : Jumlah Pendidikan di Surabaya

e)Grafik lambang atau simbolDipakai untuk mendapatkan gambaran kasar sesuatu persoalan dan

sebagai alat visual bagi orang awam. Setiap satuan jumlah tertentu

dibuat simbol sesuai dengan macam datanya. Kesulitannya adalahbila jumlah bagian simbol yang tidak penuh.

Contoh :

Jenis Simbol Jumlah

Pengurus Yayasan

Dosen tetap

Dosen tidak tetap

Tenaga TU

Tenaga pembantu

15

20

40

5

5

Grafik lambang 8.5 :Jumlah pegawai Akper Hang Tuah Surabaya

f) Grafik peta (kartogram)Dalam pembuatannya digunakan peta geografis dimana dataterdapat. Data ini melukiskan keadaan yang dihubungkan dengan

tempat kejadiannya. Yang umum digunakan adalah pulau dimana

dicantumkan gambar-gambar hasil bumi, tambang, ternak dan

sebagainya.


13/17

d. Analisa dan Interprestasi (analysis and interpretation)Setelah data diolah kemudian dianalisa, sehingga hasil analisa data

dapat digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan dalam

penanggulangan masalah. Setelah kita selesai melalukan pengolahan data,

rnaka langkah selanjutnya adalah menganalisis data. Data mentah (raw

data), yang sudah susah payah kita kumpulkan tidak akan ada artinya jika

tidak dianalisis. Analisis data merupakan kegiatan yang sangat penting

dalam suatu penelitian, karena dengan analisislah data dapat mempunnyai

arti/makna yang dapat berguna untuk memecahkan masalah penelitian.

Tujuan analisa /interprestasi data adalah :

1) Untuk mengetahui komponen-komponen yang mempunyai sifat

menonjol dan mempunyai nilai yang ekstrim.

2) Membandingkan antara komponen dengan menggunakan nilai rasio

3) Memperbandingkan antara komponen dengan keseluruhan

menggunkan nilai proporsi (persentase) kemudian menyimpulkannya.

Interpretasi mempunyai dua bentuk, yaitu arti sempit dan arti luas.

Interpretasi dalam arti sempit (deskriptif), yaitu interpretasi data dilakukanhanya sebatas pada masalah penelitian yang diteliti berdasarkan data yang

dikumpulkan. Interpretasi dalam arti luas (analitik) yaitu interpretasi guna

mencari makna data hasil penetitian dengan jalan tidak hanya

menjelaskan/menganalisis data hasil penelitian tersebut, tetapi juga

melakukan inferensi (generalisasi) dari data yang diperoleh dengan teori-

teori yang relevan dengan hasil-hasil penelitian tersebut.

Dari hasil analisa ini dapat diketahui pengaruh secara kuantitatif dari

suatu perubahan, kemudian dilanjutkan dengan memperkirakan atau

meramalkan kemungkinan-kemungkinannya.

Ada katagori analisa dalam penelitian yaitu :1) Analisis Statistik DiskriptifAnalisis deskriptif adalah suatu prosedur pengolahan data dengan

menggambarkan dan meringkas data dengan cara ilmiah dalam

bentuk tabel atau grafik. Data data yang disajikan meliputi

frekwensi, proporsi dan rasio, ukuran pemusatan (mean, median dan

modus) atau ukuran-ukuran variasi (simpangan bak, varians, rentang

dan kuartil).


14/17

2) Analisis Statistik InferensialDalam pengujian inferensial yang digunakan adalah :

a) Estimasi, adalah penaksiran nilai parameter berdasarkan statistik.

Hasil estimasi menunjukkan nilai parameter populasi yang ditaksir

berada dalam interval batas bawah dan batas atas yang dihasilkan

dengan kesalahan sebesar alfa.

b)Pengujian hipotesis (hypothesis testing), interpretasi hasil analisis

dilakukan dengan membandingkan (mengembalikan) keputusan

yang diambil melalui uji statistik (Ho diterima atau ditolak) ke

hipotesis penelitian.

Langkah-langkah yang dilakukan adalah :

- Penetapan Hipotesis Statistik (H0 dan H1)

- Penentuan Tingkat Kemaknaan (alfa) biasanya berkisar 0,01 dan

0,1 (paling sering 0,05)

4. Penarikan kesimpulanBagian akhir daripada pekerjaan statistik adalah pengambilan

kesimpulan. Kesimpulan ini diambil berdasarkan analisa / interprestasi

data yang dilakukan. Berdasarkan hasil analisa ini seorang perencana

dalam bidang pelayanan kesehatan dapat menyimpulkan hasil dalam

menentukan alternatif pemecahan masalah yang dilakukan, sehingga

bermanfaat terhadap program yang akan dilakukan didasarkan pada

penerimaan dan penolakan hipotesis nol (Ho). Dari hasil uji statistik

biasanya didapatkan nilai statistik uji dan tingkat kemaknaan (p). Secara

umum, keputusan menolak hipotesis nol (Ho) diambil apabila:

Dari Uji statistik akan diperoleh 2 kemungkinan hasil uji, yaitu :

Signifikan/bermakna, yaitu adanya hubungan, perbedaan atau

pengaruh antara sampel yang diteliti, pada taraf signifikansi

tertentu, misalnya 1%, atu 5%.

Tidak signifikan/tidak bermakna, artinya tidak ada hubungan,

perbedaan atau pengaruh sampel yang diteliti.

Statistika dalam pengolahan data hasil penelitian hanya merupakan

alat, bukan tujuan dari analisis. Karena itu statistika tidak boleh

Nilai statistik uji > nilai tabelatau

Nilai tingkat kemaknaan yang diperoleh (p) < alfa


15/17

dijadikan tujuan yang menentukan komponen-komponen penelitian

yang lain. Yang mempunyai peran dalam penelitian adalah masalah

dan tujuan dalam suatu penelitian.

Tabel 8.3 Penggunaan statistik parametris dan non parametris untuk menguji hiphotesis

Macam

data

BENTUK HIPHOTESIS

Deskriptif

(satu

variabel)

Komparatif

(dua sampel)

Komparatif

(lebih dari dua sampel) Asosiasif

(hubungan)related

independe

nrelated

independe

n

Nominal

Binomial

X One

sample

Mc

Nemar

Fisher

Exact

Probability

XTwo

Sample

X for k

sample

Cochran

Q

X for k

sample

Contingenc

y

Coefficient

C

Ordinal

Run Test

Sign test

Wilcoxon

matched

pairs

Median

test

Mann

Whitney U

test

Kolmogoro

v Smirnov

Wald

Woldfowitz

Friedma

n

Two Way

Anova

Median

Extension

Kruskal

Wallis One

Way Anova

Spearman

Rank

Correlation

Kendal Tau

Interval

Rasio

T test

T test of

related

T test

Independent

One Way

Anova

Two Way

Anova

One Way

Anova

Two Way

Anova

Pearson

Product

Moment

PartialCorelation

Multiple

Coorelation


16/17

7. Faktor yang mempengaruhi analisis dataSeberapa jauh analisis suatu penelitian akan dilakukan tergantung dari:

a. Jenis penelitian

b. lenis sampel

c. lenis data/variabet

d. Asumsi kenormalan disfriousi data

a. Jenis penelitian

Jika ingin mengetahui bagaimana pada umumnya (secara rata-rata)

pendapat masyarakat akan suatu hal tertentu, maka pengumpulan

data dilakukan dengan survei. Dari kasus ini maka dapat dilakukan

analisis data dengan pendekatan kuantitatif, Namun bila kita

menginginkrn untuk mendapatkan pendapat/gambaran yang

mendalam tentang suatu fenomena, maka data dapat dikumpulkan

dengan fokus grup diskusi atau observasi, maka analisisnya

menggunakan pendekatan analisis kualitatif.

b.

Jenis SampelAnalisis sangat terganturg pada jenis sampel yang dibandingkan,

apakah kedua sampel independen atau dependen.. Misanya survei

untuk mengetahui apakah ada perbedaan berat badan bayi antara

bayi-bayi yang dilahirkan dari ibu perokok dengan bayi-bayi dari ibu

yang tidak merokok. Disini berarti kelompok ibu perokok dan

kelompok ibu bukan perokok bersifat independen.

Sedangkan untuk penelitian eksperimen yang sifatnya pre dan post

(sebelum dan sesudah adanya perlakuan tertentu dilakukan

pengukuran) maka uji yang digunakan adalah uji statistic untuk data

yang dependen. Misalnya, suatu penelitian ingin mengetahuipengaruh pelatian manajemen terhadap kinerja petugas kesehatan.

Pertanyaan penelitiannya adalah ? apakah ada perbedaan kinerja

petugas kesehatan antara sebelum dan sesudah mendapat

pelatihan manajemen.Dalam penelitian ini sampel kelompok

petugas kesehatan bersifat dependen, karena pada kelompok

(orang) yang sama diukur 2 (dua) kali yaitu pada saat sebelum

pelatihan (pre test) dan sesudah dilakaukan pelatihan (post test)

c. Jenis data / variabel


17/17

Data dengan jenis katagori berbeda cara analisisnya dengan data

bentuk numeriknya. Beberapa pengukuran / uji statistic hanya

cocok untuk jenis data tertentu. Sebagai contoh, nilai

proporsi/persentase (pada analisis univariat) biasanya cocok untuk

menjelaskan data berjenis katagori( sedangkan untuk data jenis

numeri biasanya dapat menggunakan nilai rata-rata untuk

menjelaskan karakteristiknya. Untuk analisis hubungan dua variabel

(analisis bivariat) uji kai kuadrat hanya dapat dipakai untuk

mengetahui hubungan data katagori dengan data katagori.

Sebaliknya untuk mengetahui hubungnn nurnerik dergan numeric

digunakan uji korelasi/regresi.

d. Asumsi Kenormalan

Jenis analisis yang akan dilakukan sangat tergantung dari bentuk

distribusi datannya. Bila distribusi datanya tidak normal, maka

sebaiknya digunakan prosedur uji statitik nonparametrik.

Sedangkan bila asumsi kenormalan dapat dipenuhi maka dapat

digunakan uji statistik parametric.

tentang statistika

Documents