MODUL PRAKTIKUM

MANAJEMEN DATA

PROGRAM STUDI S1 KESEHATAN MASYARAKAT

FAKULTAS KESEHATAN DAN FARMASI

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH

KALIMANTAN TIMUR

2018/2019

ii

VISI, MISI DAN TUJUAN PROGRAM STUDI S1 KESEHATAN

MASYARAKAT

A. VISI

“Pada Tahun 2037, menjadi Program Studi Kesehatan Masyarakat yang

islami berbasis teknologi informasi yang unggul di bidang pemberdayaan

masyarakat dan berkonstribusi terhadap penyelesaian masalah sosial dan

lingkungan”

B. MISI

1. Menyelenggarakan pendidikan kesehatan masyarakat yang islami

berbasis teknologi informasi yang peka terhadap kesehatan di

masyarakat.

2. Mengembangkan riset dibidang kesehatan masyarakat untuk

berkonstribusi dalam penyelesaian masalah sosial dan lingkungan.

3. Menerapkan ilmu pengetahuan dan teknologi kesehatan masyarakat

dalam bentuk pengabdian dan pemberdayaan masyarakat untuk

menjadi solusi masalah sosial khususnya pengangguran, kemiskinan

dan lingkungan.

4. Mengembangkan kerjasama dibidang kesehatan masyarakat dengan

berbagai pihak yang saling menguntungkan baik di dalam ataupun luar

negeri.

C. TUJUAN

1. Menghasilkan lulusan tenaga kesehatan masyarakat yang berkarakter,

berwawasan dan berkemajuan yang berpijak pada nilai – nilai

keislaman dan mampu memanfaatkan teknologi informasi yang

berkontribusi terhadap pembangunan dan menjadi solusi masalah

sosial dan lingkungan.

iii

2. Menghasilkan produk penelitian IPTEKS kesehatan masyarakat yang

berbasis teknologi informasi dan ramah lingkungan.

3. Melaksanakan pengabdian dan pemberdayaan masyarakat untuk

menjadi solusi masalah sosial khususnya pengangguran, kemiskinan

dan lingkungan.

4. Menghasilkan kerjasama dalam bidang Catur Dharma Perguruan

Tinggi yang produktif dan saling menguntungkan baik dalam dan luar

negeri

D. SASARAN

1. Peningkatan mutu pembelajaran dan lulusan

2. Pengembangan SDM dosen dan tenaga kependidikan

3. Pengembangan wahana pendidikan

4. Pengembangan program studi baru

5. Peningkatan penelitian dan publikasi ilmiah

6. Optimalisasi pengabdian masyarakat yang diprioritaskan pada upaya

mengatasi masalah sosial, pengangguran dan lingkungan

7. Peningkatan kerjasama nasional maupun internasional

iv

KATA PENGANTAR

Assalamualaikum Wr. Wb

Puji syukur praktikan panjatkan kehadirat Allah SWT yang maha kuasa atas

segala limpahan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan

penyusunan Modul pembelajaran tentang Manajemen Data ini dengan baik dan

lancar. Dalam penyusunannya, penulis ucapkan terimakasih kepada semua pihak

yang telah memberikan dorongan dan support kepada penulis untuk

menyelesaikan Modul ini. Untuk itu pada kesempatan ini, kami mengucapkan

terima kasih kepada yang terhormat:

1. Rektor Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur

2. Dekan Fakultas llmu Kesehatan Dan Farmasi

3. Ketua Program Studi S1 Kesehatan Masyarakat

4. Berbagai pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu.

Namun disamping itu menyadari masih banyak kekurangan dalam penulisan

modul ini, oleh karena itu praktikan mengharapkan kritik dan saran yang

membangun agar modul ini dapat lebih baik lagi.

Wassalamualaikum Wr. Wb

Samarinda, Agustus 2019

Penyusun

v

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ..................................................................................... i

VISI, MISI DAN TUJUAN PRODI ............................................................. ii

KATA PENGANTAR ................................................................................... iv

DAFTAR ISI ................................................................................................... v

BAB I PENDAHULUAN .............................................................................. 1

A. Latar Belakang .................................................................................... 1

B. Tujuan .................................................................................................. 2

BAB II TINJAUAN PUSTAKA .................................................................... 3

A. Pengumpulan Data .............................................................................. 3

B. Coding Data ......................................................................................... 13

C. Skrining Data ....................................................................................... 14

D. Cleaning Data ...................................................................................... 26

E. Pengolahan Data................................................................................... 27

BAB III PENUTUP ....................................................................................... 32

A. Kesimpulan ......................................................................................... 32

B. Saran .................................................................................................... 32

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... 33

FORMULIR PENILAIAN ............................................................................ 35

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Pada zaman sekarang ini, semua sudah serba modern sehingga semua

kegiatan dituntut untuk serba cepat, seperti pengolahan data dan yang lain yang

sulit untuk dikerjakan secara manual. Dan untuk memudahkan itu semua maka

diciptakanlah komputer. Komputer berasal dari bahasa yunani „Computare‟

yang artinya menghitung. Komputer memang memudahkan kita untuk

mengolah data yang didasarkan pada operasi matematika seperti operasi logika.

Meskipun komputer merupakan buatan manusia, namun alat ini sangat

membantu pekerjaan manusia dalam pengolahan data karena mempunyai tiga

keunggulan, yaitu pada bidang kecepatan, ketepatan, dan keandalan.

Ternyata komputer saja tidak cukup untuk membantu manusia dalam

memasukkan data (data entry), mengedit data, transformasi data, analisis data

yang dibutuhkan dalam penelitian, dan permasalahan dalam membuat dan

mendistribusikan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan dalam

suatu organisasi, agar tetap eksis dan unggul dalam kompetisi yang ketat, yang

dialami oleh mahasiswa dalam mata kuliah Statistika. Maka dari itu dibuat

suatu program aplikasi SPSS. Software ini dibuat oleh tiga mahasiswa Stanford

University yang dioperasikan pada komputer mainframe pada tahun 1968.

Dalam pengenalannya pada mahasiswa, diadakan praktikum SPSS (Statistical

Product and Service Solution) yang nantinya dapat digunakan mahasiswa

dalam menghitung dan menganalisis suatu data yang telah diperoleh

sebelumnya.

Ternyata komputer saja tidak cukup untuk membantu manusia dalam

memasukkan data (data entry), mengedit data, transformasi data, analisis data

yang dibutuhkan dalam penelitian, dan permasalahan dalam membuat dan

mendistribusikan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan dalam

suatu organisasi, agar tetap eksis dan unggul dalam kompetisi yang ketat, yang

dialami oleh mahasiswa dalam mata kuliah Statistika. Maka dari itu dibuat

2

suatu program aplikasi SPSS. Software ini dibuat oleh tiga mahasiswa Stanford

University yang dioperasikan pada komputer mainframe pada tahun 1968.

Dalam pengenalannya pada mahasiswa, diadakan praktikum SPSS (Statistical

Product and Service Solution) yang nantinya dapat digunakan mahasiswa

dalam menghitung dan menganalisis suatu data yang telah diperoleh

sebelumnya.

B. Tujuan

Tujuan penulisan Modul ini adalah :

1. Mahasiswa mengetahui cara pengumpulan data.

2. Mahasiswa mengetahui cara mengcoding data.

3. Mahasiswa mengetahui cara skrining data.

4. Mahasiswa mengetahui cara cleaning data.

5. Mahasiswa mengetahui cara pengolahan data.

3

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Pengumpulan Data

1. Definisi Statistik

Kata statistik berasal dari bahasa latin, yaitu status yang berarti negara

atau untuk menyatakan hal-hal yang berhubungan dengan ketatanegaraan.

Cakupan statistik bukan hanya pada angka-angka pemerintahan saja, tetapi

telah mengambil bagian dari berbagai kehidupan. Berikut ini pengertian

statistik sesuai dengan perkembangannya.

a. Pengertian pertama

Statistik adalah sekumpulan angka untuk menerangkan sesuatu, baik

angka yang belum tersusun maupun angka-angka yang sudah tersusun

dalam suatu daftar atau grafik.

b. Pengertian kedua

Statistik adalah sekumpulan cara dan aturan tentang pengumpulan,

pengolahan, analisis, serta penafsiran data yang terdiri dari angka-

angka.

c. Pengertian ketiga

Statistik adalah sekumpulan angka yang menjelaskan sifat-sifat data

atau hasil pengamatan.

Dari pengertian kedua dan ketiga, dalam arti luas disimpulkan bahwa

statistika merupakan suatu metode atau ilmu, yaitu metode atau ilmu yang

mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran,

dan penarikan kesimpulan dari data yang ada.

Dan dari pengertian-pengertian di atas, unsur-unsur dari statistik adalah:

a. Data

b. Perlakuan data, seperti pengumpulan dan pengolahan

c. Kesimpulan

d. Angka-angka

4

Pengertian statistik juga dapat dilihat dari beberapa pendapat ahli, yaitu:

a. Croxton dan Cowden

Statistik adalah metode untuk mengumpulkan, mengolah, dan

menyajikan, serta menginterpretasikan data yang berwujud angka-

angka.

b. Anderson dan Bancroft

Statistik adalah ilmu dan seni perkembangan dan metode paling efektif

untuk pengumpulan, pentabulasian, dan penginterpretasian data

kuantitatif sedimikian rupa, sehingga kemungkinan salah dalam

kesimpulan dan estimasi dapat diperkirakan dengan penggunaan

penalaran induktif yang didasarkan pada matematika probabilitas.

c. Prof. Dr. Sudjana, M.A., M.sc.

Statistik adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara

pengumpulan data, pengolahan penganalisisannya, dan penarikan

kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisisan yang

dilakukan.

d. Steel dan Torrie

Statistik adalah metode yang memberikan cara-cara guna menilai

ketidaktentuan dan penarikan kesimpulan yang bersifat induktif.

e. J. Supranto

Dalam arti sempit Statistika adalah data ringkasan yang berbentuk

angka(kuantitatif). Dalam arti luas Statistika adalah ilmu yang

mempelajari cara pengumpulan, penyajian, dan analisis data, serta cara

pengmbilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang

menyeluruh.

f. Drs. Djarwanto Ps.

Statistik adalah kumpulan angka-angka yang berhubungan dengan atau

melukiskan suatu persoalan.

5

Peranan statistik antara lain:

a. Dalam kehidupan sehari-hari

Sebagai penyedia bahan-bahan atau keterangan-keterangan berbagai hal

untuk diolah dan ditafsirkan.

b. Dalam penelitian ilmiah

Sebagai penyedia alat untuk mengemukakan atau menemukan kembali

keterangan-keterangan yang seolah-olah tersembunyi dalam angka-

angka statistik.

c. Dalam ilmu pengetahuan

Sebagai peralatan analisis dan interpretasi dari data kuntitatif ilmu

pengetahuan, sehingga didapatkan suatu kesimpulan dari data-data

tersebut. (Ir. M. Iqbal Hasan,M.M., 2002)

2. Variabel Statistik Dan Skala Pengukuran

a. Variabel statistik

Variabel adalah suatu sifat atau fenomena yang menunjukan sesuatu

yang dapat diamati dan nilainya berbeda-beda Sesuatu dikatakan

variabel, jika:

1) Mempunyai nama

2) Dapat diamati atau diukur

3) Nilainya berbeda-beda

4) Memiliki definisi verbal

5) Ada kelompok penggolongan atau satuan

Contoh variabel tinggi badan:

1) Nama : tinggi badan

2) Dapat diukur : dapat

3) Nilai pengukuran : berbeda

4) Definisi verbal : jarak antara kepala – kaki

5) Satuan : centimeter

6) Bagian dari variabel disebut: atribut

7) Variabel: jenis kelamin, tingkat pendidikan

6

8) Atribut: laki, perempuan →atribut dari variabel jenis kelamin

9) Atribut: SD, SMP, SMA, PT → atribut dari variabel tingkat

pendidikan

Subyek dan Obyek Penelitian

1) Jika kita akan meneliti tingkat pengetahuan ibu hamil → maka ibu

hamil disebut subyek penelitian →sedangkan tingkat pengetahuan

disebut obyek penelitian

2) Meneliti jumlah kunjungan Puskesmas → Puskesmas: subyek,

kunjungan: obyek

3) Meneliti kemanjuran obat → obat: subyek, kemanjuran: obyek

Macam Variabel

a) Variabel Tergantung/ Akibat / Terpengaruh/ Dependen → variabel

yang dipengaruhi oleh variabel lain

b) Variabel Bebas/ Sebab/ mempengaruhi/ Independen →variabel

yang mempengaruhi variabel lain

c) Contoh: variabel pendidikan dan pekerjaan →variabel pendidikan

(variabel bebas), variabel pekerjaan (tergantung) → sebab

pendidikan mempengaruhi pekerjaan

Hubungan Antar Variabel

1) Hubungan Asimetris

2) Hubungan Simetris

3) Hubungan Timbal Balik (Resiprocal)

Hubungan Variabel Asimetris

1) Hubungan variabel Asimetris adalah hubungan suatu variabel yang

mempengaruhi variabel lainya

2) X → Y

3) X = variabel bebas, independent, pengaruh, prediktor

4) Y = variabel tergantung, dependent, terpengaruh, kriterium

7

Hubungan Variabel Simetris

1) Hubungan simetris artinya kedua variabel ada hubungan tetapi

tidak saling mempengaruhi

2) Contoh: variabel Tinggi badan (Y1) dan Berat Badan (Y2)

dipengaruhi oleh variabel pertumbuhan (X)

3) Antara Y1 dan Y2 ada hubungan, tetapi tidak saling mempengaruhi

Hubungan Variabel Timbal Balik

1) Hubungan antar dua variabel yang saling mempengaruhi

2) Misal: hubungan antara variabel malnutrisi dan variabel

malabsorbsi Malabsorbsi akan menyebabkan malnutrisi Malnutrisi

akan menyebabkan atropi mukosa usus halus → malabsorbsi

Variabel Perantara

1) Variabel perantara atau penghubung: variabel yang menjadi

penghubung antara variabel bebas dan variabel tergantung

2) Misal: modernisasi (status wanita) dapat mempengaruhi fertilitas,

tetapi tidak secara langsung, namun melalui kontrasepsi atau

penundaan usia perkawinan → variabel kontrasepsi dan penundaan

usia perkawinan disebut: Variabel Perantara

Variabel Penekan/ Pra Kondisi

1) Variabel penekan atau prakondisi adalah variabel yang merupakan

prasyarat bekerjanya variabel bebas dan variabel tergantung

2) Contoh: Kuman M. TB (variabel bebas) menyebabkan penyakit TB

(varibel tergantung) → proses diatas dapat berlangsung pada saat

kondisi tubuh lemah (variabel penekan/ prakondisi)

Variabel Pengganggu/ Distorter

1) Variabel pengganggu/ distorter adalah variabel yang mengganggu

bekerjanya variabel bebas dan variabel tergantung

2) Contoh: Hipotesis: akseptor KB ekonomi lemah akan lebih banyak

daripada ekonomi tinggi →ternyata hipotesis tersebut salah, hal ini

disebabkan ada variabel pengganggu yaitu variabel status

8

pekerjaan: PNS dan Non PNS → ternyata hipotesis tsb benar pada

pegawai non PNS

Definisi Operasional Variabel Definisi operasional adalah

seperangkat instruksi yang lengkap untuk menetapkan apa yang akan

diukur dan bagaimana cara mengukur variable. Hal-hal yang perlu

diperhatikan dalam menyusun definisi operasional sebuah variable

adalah:

1) Nama variable

2) Definisi verbal variable

3) Kelompok penggolongan variable

4) suatu cara untuk menggolongkannya

Agar variabel dapat diamati dan diukur, maka setiap konsep yang

ada dalam permasalahan atau yang ada dalam hipotesis harus disusun

Definisi Operasional.

Definisi operasional dari variabel sangat diperlukan terutama untuk

menentukan alat atau instrumen yang akan digunakan dalam

pengumpulan data.

Sebagai contoh konsep orang lapar: Orang lapar dapat didefinisikan

sebagai: Orang yang dapat menghabiskan sepiring nasi dalam waktu

kurang dari dua menit.

Orang yang kelihatan mengantuk, tidak suka berbicara dan kelihatan

lesu. Untuk menentukan seseorang lapar atau tidak, berdasarkan definisi

1 diperlukan sepiring nasi dan sebuah pencatat waktu, sedang berdasar

definisi 2 tidak diperlukan alat, kecuali indera pengamatan.

9

b. Skala pengukuran

Ada empat tipe skala pengukuran dalam penelitian, yaitu nominal,

ordinal, interval dan ratio.

1) Nominal

Skala pengukuran nominal digunakan untuk mengklasifikasikan

obyek, individual atau kelompok; sebagai contoh mengklasifikasi

jenis kelamin, agama, pekerjaan, dan area geografis. Dalam

mengidentifikasi hal-hal di atas digunakan angka-angka sebagai

symbol. Apabila kita menggunakan skala pengukuran nominal, maka

statistik non-parametrik digunakan untuk menganalisa datanya. Hasil

analisa dipresentasikan dalam bentuk persentase. Sebagai contoh kita

mengklaisfikasi variable jenis kelamin menjadi sebagai berikut: laki-

laki kita beri simbol angka 1 dan wanita angka 2. Kita tidak dapat

melakukan operasi arimatika dengan angka-angka tersebut, karena

angka-angka tersebut hanya menunjukkan keberadaan atau

ketidakadanya karaktersitik tertentu.

Contoh:

Jawaban pertanyaan berupa dua pilihan “ya” dan “tidak” yang

bersifat kategorikal dapat diberi symbol angka-angka sebagai berikut:

jawaban “ya” diberi angka 1 dan tidak diberi angka 2.

2) Ordinal

Skala pengukuran ordinal memberikan informasi tentang jumlah

relatif karakteristik berbeda yang dimiliki oleh obyek atau individu

tertentu. Tingkat pengukuran ini mempunyai informasi skala nominal

ditambah dengan sarana peringkat relatif tertentu yang memberikan

informasi apakah suatu obyek memiliki karakteristik yang lebih atau

kurang tetapi bukan berapa banyak kekurangan dan kelebihannya.

Contoh:

Jawaban pertanyaan berupa peringkat misalnya: sangat tidak

setuju, tidak setuju, netral, setuju dan sangat setuju dapat diberi

10

symbol angka 1, 2,3,4 dan 5. Angka-angka ini hanya merupakan

simbol peringkat, tidak mengekspresikan jumlah.

3) Interval

Skala interval mempunyai karakteristik seperti yang dimiliki oleh

skala nominal dan ordinal dengan ditambah karakteristik lain, yaitu

berupa adanya interval yang tetap. Dengan demikian peneliti dapat

melihat besarnya perbedaan karaktersitik antara satu individu atau

obyek dengan lainnya. Skala pengukuran interval benar-benar

merupakan angka. Angka-angka yang digunakan dapat dipergunakan

dapat dilakukan operasi aritmatika, misalnya dijumlahkan atau

dikalikan. Untuk melakukan analisa, skala pengukuran ini

menggunakan statistik parametric.

Contoh:

Jawaban pertanyaan menyangkut frekuensi dalam pertanyaan,

misalnya: Berapa kali Anda melakukan kunjungan ke Jakarta dalam

satu bulan? Jawaban: 1 kali, 3 kali, dan 5 kali. Maka angka-angka 1,3,

dan 5 merupakan angka sebenarnya dengan menggunakan interval 2.

4) Ratio

Skala pengukuran ratio mempunyai semua karakteristik yang

dipunyai oleh skala nominal, ordinal dan interval dengan kelebihan

skala ini mempunyai nilai 0 (nol) empiris absolut. Nilai absoult nol

tersebut terjadi pada saat ketidakhadirannya suatu karakteristik yang

sedang diukur. Pengukuran ratio biasanya dalam bentuk perbandingan

antara satu individu atau obyek tertentu dengan lainnya.

Contoh:

Berat Sari 35 Kg sedang berat Maya 70 Kg. Maka berat Sari

dibanding dengan berat Maya sama dengan 1 dibanding 2.

5) Validitas

Suatu skala pengukuran dikatakan valid apabila skala tersebut

digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur. Misalnya

skala nominal yang bersifat non-parametrik digunakan untuk

11

mengukur variabel nominal bukan untuk mengukur variabel interval

yang bersifat parametrik. Ada 3 (tiga) tipe validitas pengukuran yang

harus diketahui, yaitu:

a) Validitas Isi (Content Validity)

Validitas isi menyangkut tingkatan dimana item-item skala yang

mencerminkan domain konsep yang sedang diteliti. Suatu domain

konsep tertentu tidak dapat begitu saja dihitung semua dimensinya

karena domain tersebut kadang mempunyai atribut yang banyak

atau bersifat multidimensional.

b) Validitas Kosntruk (Construct Validity)

Validitas konstruk berkaitan dengan tingkatan dimana skala

mencerminkan dan berperan sebagai konsep yang sedang diukur.

Dua aspek pokok dalam validitas konstruk ialah secara alamiah

bersifat teoritis dan statistik.

c) Validitas Kriteria (Criterion Validity)

Validitas kriteria menyangkut masalah tingkatan dimana skala yang

sedang digunakan mampu memprediksi suatu variable yang

dirancang sebagai kriteria.

d) Reliabilitas

Reliabilitas menunjuk pada adanya konsistensi dan stabilitas nilai

hasil skala pengukuran tertentu. Reliabilitas berkonsentrasi pada

masalah akurasi pengukuran dan hasilnya.

3. Klasifikasi Statistik

a. Statistik Parametrik

Statistika parametrik adalah ilmu statistika yang mempertimbangkan

jenis sebaran/distribusi data, yaitu apakah data menyebar normal atau

tidak. Pada umumnya, Jika data tidak menyebar normal, maka data harus

dikerjakan dengan metode Statistika non-parametrik, atau setidak2nya

dilakukan transformasi agar data mengikuti sebaran normal, sehingga

bisa dikerjakan dg statistika parametrik. Contoh metode statistika

12

parametrik: uji-z (1 atau 2 sampel), uji-t (1 atau 2 sampel), korelasi

pearson, Perancangan Percobaan (1 or 2-way ANOVA parametrik), dll.

(Ir. M. Iqbal Hasan,M.M., 2002)

b. Statistik deskriptif

Statistik deskriptif adalah bagian dari statistik yang mempelajari cara

pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistik

deskriptif hanya berfungsi untuk menerangkan keadaan, gejala, atau

persoalan. Penarikan kesimpulan pada statistik deskriptif hanya ditujukan

pada kumpulan data yang ada. Didasarkan pada ruang lingkup

bahasannya, statistik deskriptif mencakup hal sebagai berikut: Distribusi

frekuensi beserta bagian-bagiannya seperti:

1) Grafik distribusi (histogram, poligon frekuensi, dan ogif)

2) Ukuran nilai pusat (rata-rata, median, modus, kuartil, dan

sebagainya)

3) Ukuran dispersi (jangkauan, simpangan rata-rata, variasi,

simpangan baku, dan sebagainya)

4) Kemencengan dan keruncingan kurva

5) Angka Indeks

6) Time Series/deret waktu atau data berkala

7) Korelasi dan Regresi Sederhana

c. Statistik Inferensi

Statistik inferensi adalah bagian dari statistik yang mempelajari

mengenai penafsiran dan penarikan kesimpulan yang berlaku secara

umum dari data yang telah tersedia. Penarikan kesimpulan pada statistik

inferensi merupakan generalisasi dari suatu populasi berdasarkan data

yang ada. Didasarkan atas ruang lingkup bahasannya, statistik ini

mencakup:

1) Probabilitas atau teori kemungkinan

2) Distribusi teoritis

3) Sampling dan distribusi sampling

4) Pendugaan populasi dan teori populasi

13

5) Uji hipotesis

6) Analisis korelasi dan uji signifikasi

7) Analisis regeresi untuk peramalan

(Ir. M. Iqbal Hasan,M.M., 2002)

d. Statistik Non Parametrik

Statistika non-parametrik -> statistika non-parametrik adalah

statistika bebas sebaran (tdk mensyaratkan bentuk sebaran parameter

populasi, baik normal atau tidak). Statistika non-parametrik biasanya

digunakan untuk melakukan analisis pada data berjenis Nominal atau

Ordinal. Data berjenis Nominal dan Ordinal tidak menyebar normal.

Contoh metode Statistika non-parametrik:Binomial test, Chi-square test,

Median test, Friedman Test. (Ir. M. Iqbal Hasan,M.M., 2002).

B. Coding Data

Recode adalah : Perintah recode digunakan untuk merubah nilai/kategori

jawaban dari 10 kategori atau lebih menjadi 3 atau 4 kategori. Atau untuk

mengganti nilai pada kolom variable tertentu, sifatnya menggantikan (into

same variable) atau merubah (into different variable) pada variable baru.

Perintah recode terdiri dari dua sub perintah, yaitu :

1. Into same variable : perbedaanya pada recode pertama, hasil perubahan

akan di over write pada variabel yang direcode.

2. Into different variable :

sedangkan pada jenis kedua hasil perubahan akan ditempatkan pada

variabel baru.

Data adalah sesuatu yang belum mempunyai arti bagi penerimanya dan

masih memerlukan adanya suatu pengolahan. Data bisa berujut suatu keadaan,

gambar, suara, huruf, angka, matematika, bahasa ataupun simbol-simbol

lainnya yang bisa kita gunakan sebagai bahan untuk melihat lingkungan,

obyek, kejadian ataupun suatu konsep.

14

Informasi merupakan hasil pengolahan dari sebuah model, formasi,

organisasi, ataupun suatu perubahan bentuk dari data yang memiliki nilai

tertentu, dan bisa digunakan untuk menambah pengetahuan bagi yang

menerimanya. Dalam hal ini, data bisa dianggap sebagai obyek dan informasi

adalah suatu subyek yang bermanfaat bagi penerimanya. Informasi juga bisa

disebut sebagai hasil pengolahan ataupun pemrosesan data.

C. Skrining Data

1. Definisi Sistem Manajemen Basis Data

Sistem manajemen basis data (Database Manajement System/DBMS)

adalah pernagkat lunak untuk mendefinisikan, menciptakan, mengelolah dan

mengendalikan pengaksesan basis data. DBMS merupakan perangkat lunak

yang dirancang untuk dapat melakukan utilasi dan mengelolah koleksi data

dalam jumlah yang besar. Sistem manajemen basis data juga dirancang

untuk dapat melakukan manipulasi data secara lebih muda. Sebelum adanya

BMS maka data pada umumnya disimpan dalam bentuk flatfile, yaitu file

teks yang ada pada sistem operasi. Sampai sekarangpun masih ada aplikasi

yang menyimpan data dalam bentuk flat secara langsung.

Menyimpan data dalam bentuk flat file mempunyai kelebihan dan

kekurangan. Penyimapanan dalam bentuk ini akan mempunyai manfaat

yang optimal jika ukuran filenya relative kecil, seperti file passwd. File

passwd pada umumnya hanya digunakan untuk menyimpan nama yang

jumlahnya tidak lebih dari 1000 orang. Selain dalam bentuk flat file,

penyimpanan data juga dapat dilakukan dengan menggunakan program

bantu seperti spreadsheet. Pengguna perangkat lunak ini memperbaiki

beberapa kelemahan dari flat file, seperti bertambahnya kecepatan dalam

pengolahan data.

Ada beberapa pengertian sistem manajemen menurut bebrapa para ahli,

antara lain:

a. Asep Herman Suyanto (2004) manajemen system basis data/DBMS

adalah perangkat lunak yang didesain untuk membantu dalam hal

15

pemeliharaan dan utilitas kumpulan data dalam jumlah besar, DBMS

dapat menjadi alternative penggunaan secara khusus untuk aplikasi,

misalnya penyimpanan data dalam file dan menulis kode aplikasi yang

spesifik untuk pengaturannya.

b. Kumpulan file-file yang saling berelasi, relasi tersebut ditunjukkan

dengan kunci dari tiap file yang ada untuk digunakan dalam satu

lingkup perusahaan, instansi (Kristanto, 1994).

c. Kumpulan file data yang terorganisasi, terintegrasi, dan bisa dipakai

bersama (C.J Date, 1981)

d. Kumpulan rekaman data berbagai tipe yang memiliki relasi satu sama

lain (Martin, 1977)

e. Sekumpulan data organisasi untuk melayani banyak aplikasi secara

efisien dengan memusatkan data dan mengendalikan redundansi data.

(Kenneth C. Laudon. Jane P. Louden, 2010

f. Kumpulan dari data yang saling terintegrasi satu dengan yang lainnya

tersimpan dalam perangkat keras komputer dan menggunakan

perangkat lunak untuk bantuan dalam mengoperasikannya ( ICT

Database/Data Resources Management, Dr. Syopiansyah Jaya Putra,

M.Sis, 2010).

Adapun beberapa aturan yang harus dipatuhi pada file basis

data agar dapat memenuhi kriteria sebagai suatu basis data, yaitu:

a. Kerangkapan data, yaitu munculnya data-data yang sama secara

berulang-ulang pada file basis data,

b. Inkonsistensi data, yaitu munculnya data yang tidak konsisten pada

field yang sama untuk beberapa file dengan kunci yang sama,

c. Data terisolasi, disebabkan oleh pemakaian beberapa file basis data.

Program aplikasi tidak dapat mengakses file tertentu dalam sistem

basis data tersebut, kecuali program aplikasi dirubah atau ditambah

sehingga seolah-olah ada file yang terpisah atau terisolasi terhadap file

yang lain,

16

d. Keamanan data, berhubungan dengan masalah keamanan data dalam

sistem basis data. Pada prinsipnya file basis data hanya boleh

digunakan oleh pemakai tertentu yang mempunya wewenang untuk

mengakses,

e. Integrasi data, berhubungan dengan unjuk kerja sistem agar dapat

melakukan kendali atau kontrol pada semua bagian sistem sehingga

sistem selalu beroperasi dalam pengendalian penuh.

2. Perkembangan Sistem Manajemen Basis Data

Generasi pertama system manajemen basis data didesain oleh Charles

Bachman di perusahaan General Eectric pada awal tahun 1960, disebut

sebagai penyimpanan data terintegrasi (intergrated data store). Dibentuk

dasar untuk model data jaringan yang kemudian distandarisasi oleh

Conference on Data System Languages (CODASYL). Bachman kemudian

menerima ACM Turing Award (penghargaan semacam Nobelpada ilmu

computer) di tahun 1973. Dan pada akhir 1960, IBM mengembangkan

system manajemen informasi (informasi Manajement System) DBMS. IMS

terbentuk dari representasi data pada kerangka kerja yagn disebut dengan

model data hirarki. Dalam waktu yang sama, dikembangkan system SABRE

sebagai hasil kerjasama antara IBM dengan perusahaan penerbangan

Amerika. System ini memungkinkan user untuk mengakses data yang sama

pada jaringan computer.

Kemudian pada tahun 1970, Edger Codd, di Laboratorium Penelitian di

San Jose, mengusulkan model data relasional. Ditahun 1980, model rasional

menjadi pradigma DBMS yang paling dominan. Bahasa query SQL

dikembang untuk basis data relasional sebagai bagian dari proyek Sistem R

dari IBM. ISQ distandardisasi di akhir tahun 1980, dan SQL-92 diadopsi

oleh American National Standards Instute (ANSI) dan international

Standars Organization (ISO). Program yang digunakan untuk eksekusi

bersamaan dalam basis data disebut transaksi. User menulis programnya,

17

dan bertanggung jawab untuk menjalankan program tersebut secara

bersamaan terhadap DBMS.

Pada akhir tahun 1980 dan permulaan 1990, banyak bidang basis data

meliputi bahasa query, model data yang lengkap, dan penekanan pada

dukungan analisis data yang kompleks dari semua bagian organisasi.

Beberapa vonder memperluas sistemnya dengan kemampuan query yang

kompleks. Sisitem khusus/special dikembangkan oleh banyak vendor untuk

membuat data warehouse, mengkonsolidasi data dari beberapa basis data.

Pada tahun 1990, James Gray memenangkan Turing Award untuk

kontribusinya pada manajemen transaksi dalam DBMS.

3. Sistem Manajemen Basis Data

DBMS pada umumnya menyediakan fasilitas atau fitur-fitur yang

memungkinkan data dapat diakses dengan mudah, aman, dan cepat.

Beberapa fitur yang secara umum tersedia adalah:

a. Keamanan : DBMS menyediakan sistem pengamanan data sehingga

tidak mudah diakses oleh orang yang tidak memiliki hak akses.

b. Independensi : DBMS menjamin independensi antara data dan

program, data tidak bergantung pada program yang meng-akses-nya,

karena struktur data-nya dirancang berdasarkan kebutuhan informasi,

bukan berdasarkan struktur program. Sebaliknya program juga tidak

bergantung pada data, sehingga walaupun struktur data diubah,

program tidak perlu berubah.

c. Konkruensi / data sharing : data dapat diakses secara bersamaan oleh

beberapa pengguna karena manajemen data dilaksanakan oleh DBMS.

d. Integritas : DBMS mengelola file-file data serta relasi-nya dengan

tujuan agar data selalu dalam keadaan valid dan konsisten

e. Pemulihan : DBMS menyediakan fasilitas untuk memulihkan kembali

file-file data ke keadaan semula sebelum terjadi-nya kesalahan (error)

atau gangguan baik kesalahan perangkat keras maupun kegagalan

perangkat lunak.

18

f. Kamus / katalog sistem : DBMS menyediakan fasilitas kamus data

atau katalog sistem yang menjelaskan deskripsi dari field-field data

yang terkandung dalam basisdata.

g. Perangkat Produktivitas : DBMS menyediakan sejumlah perangkat

produktivitas sehingga memudahkan para pengguna untuk menarik

manfaat dari database, misalnya reportgenerator (pembangkit

laporan) dan query generator (pembangkit query).

Berikut ini disajikan tabel beberapa DBMS yang terkenal.

DBMS Perusahaan

Access Microsoft Corporation

DB2 IBM

Informix IBM

Ingress Computer Associate

MySQL The MySQL Company

Oracle Oracle Corporation

Postgres SQL Postgres

Sybase Sybase Inc.

Visual dBase Borland

Visual FoxPro FoxPro Corporation

DBMS untuk model data berbasis objek biasanya dinamakan

sebagai Object Oriented Data Base Management System(OODBMS).

Beberapa OODBMS yang terkenal adalah sebagai berikut:

OODBMS Perusahaan

Gemstone Gemstone System

Matisse ADB Inc.

Versant Versant

Jeevan W3 Apps.

Vision Insyte

Objectivity Objectivity Inc.

19

ObjectStone Object Design Inc.

Poet Poet Software.

Perlu ditambahkan disini bahwa beberapa DBMS berbasis objek

sebenarnya tetap menggunakan file data relasional biasa, dengan kata lain,

programnya berbasis objek tetapi datanya masih model relasional biasa.

Software seperti ini biasanya disebut sebagai Object Oriented Relational

DataBase Management System (OORDBMS), misalnya Visual dBase.

Dalam pembuatan DBMS diperlukan beberapa komponen fungsional

penyusunnya sebagai berikut :

a. Query Processsor

Merubah bentuk query ke dalam instruksi tingkat rendah ke database

manager. Menterjemahkan pernyataan-pernyataan bahasa query ke dalam

instruksi-instruksi low-level yang dimengerti oleh database manager.

b. Database Manager

Menerima query dan menguji skema eksternal dan konseptual untuk

menentukan apakah record-record dibutuhkan untuk memenuhi

permintaan. Menyediakan interface antara data low-level yang disimpan

didalam basisdata dengan program-program aplikasi dan queries yang

dikirimkan ke system.

c. File Manager

Manipulasi penyimpanan file dan mengatur alokasi ruang penyimpanan

pada disk.

d. DML Preprocessor

Merubah perintah DML embedded ke dalam program aplikasi dalam

bentuk fungsi-fungsi yang memanggil dalam host

language. Mengkonversi pernyataan-pernyataan DML yang dimasukkan

di dalam program aplikasi ke dalam pemanggilan prosedur normal di

dalam bahasa induknya. Procompiler harus berinteraksi dengan query

processor untuk membuat kode-kode yang diperlukan.

20

e. DDL Compiler

Merubah perintah DDL menjadi kumpulan tabel yang berisi

metadata. Mengkonversi pernyataan DDL ke dalam sekumpulan table

yang mengandung metadata atau “data mengenai data”

f. Dictionary Manager

Mengatur akses dan memelihara data dictionary.

Sistem manajemen database biasanya dikategorikan menurut model

database yang mereka mendukung, seperti jaringan, model relasional atau

obyek. Model cenderung untuk menentukan bahasa query yang tersedia

untuk mengakses database. Fungsi dari Model Database ini adalah untuk

merepresentasikan data sehingga data tersebut mudah dipahami. Model

Database adalah kumpulan konsep yang terintegrasi yang menggambarkan

data, hubungan antara data dan batasan-batasan data dala suatu organisasi.

Terdapat dua model data dalam DBMS sebagai berikut :

a. Model Data Berbasis Objek

Yaitu suatu model data yang menggunakan konsep entitas, atribut dan

hubungan antar entitas. Jenis model data berbasis objek yang umum

adalah :

1) Entity-relationship

2) Semantic

3) Functional

4) object-oriented

b. Model data berbasis record

Yaitu Model Data yang terdiri dari sejumlah record dalam bentuk yang

tetap yang dapat dibedakan dari bentuknya. Ada 3 macam jenis yaitu :

1) Model Hirarkis / Model Pohon (belum ada penjelasannya)

Model database Hierarki merupakan model data yang dimana data

tersebut diatur dengan struktur data tree. Struktur ini dapat mewakili

informasi menggunakan hubungan child/parent: setiap parent dapat

memiliki banyak child, tetapi setiap child hanya boleh memiliki satu

21

parent (yang dikenal juga dengan hubungan 1-ke-banyak). Seluruh

atribut dari record yang ditentukan telah diatur dengan tipe entitas

2) Model Jaringan

Model Jaringan merupakan model database yang diyakini sebagai

cara fleksibel mewakili objek dan hubungan mereka. Model ini

memiliki fitur istimewa yang pada skema, diperlihatkan sebagai

grafik dengan tipe objek ialah node, tipe hubungannya ialah kurva,

yang tidak terbatas dengan menjadi hierarki atau berkisi.

Beberapa sistem database terkenal yang menggunakan jaringan model

termasuk:

a. Integrated Data Store (IDS)

b. IDMS (Integrated Database Management System)

c. RDM Embedded

d. TurboIMAGE

e. Unisys OS 2200 database

Model Relasional merupakan model yang paling sederhana sehingga

mudah digunakan dan dipahami oleh pengguna, serta merupakan model

yang paling populer saat ini. Model ini menggunakan sekumpulan tabel

berdimensi dua ( yang disebut relasi atau tabel), dengan masing-masing

relasi tersusun atas tupel atau baris dan atribut.

DBMS yang bermodelkan relasional biasa disebut RDBMS (Relational Data

Base Management System).

Contoh produk DBMS terkenal yang menggunakan model relasional

antara lain adalah :

a. DB2 (IBM)

b. Rdb/VMS (Digital Equipment Corporation)

c. Oracle (Oracle Corporation)

d. Informix (Informix Corporation)

e. Ingres (ASK Group Inc)

f. Sybase (Sybase Inc)

22

Di lingkungan PC, produk-produk berbasis relasional yang cukup

terkenal antara lain adalah :

a. Keluarga R:Base (Microrim Corp) antara lain berupa R:Base 5000

b. Keluarga dBase (Ashton-Tate, sekarang bagian dari Borland

International), antara lain dbase III Plus, dBase IV, serta Visual dBase

c. Microsoft SQL ( Microsoft Corporation)

d. Visual FoxPro (Microsoft Corporation)

Salah satu tujuan dari DBMS adalah untuk menyediakan sarana antar

muka (interface) dalam meng-akses data secara efisien tanpa harus melihat

kerumitan atau detail tentang cara data direkam dan dipelihara. DBMS

memiliki arsitektur untuk melakukan abstraksi dari data sehingga dapat

diperoleh independensi data-program.

Pada tahun 1975, badan standarisasi nasional Amerika ANSI-SPARC

(American National Standards Institute – Standards Planning and

Requirements Committee) menetapkan tiga level abstraksi dalam database,

yaitu:

a. Level Eksternal (external level) atau Level Pandangan (view level)

Level Eksternal adalah level yang berhubungan langsung dengan

pengguna database. Pada level ini pengguna (user) hanya bisa melihat

struktur data sesuai dengan keperluannya sehingga setiap user bisa

memiliki pandangan (view) yang berbeda dari user lainnya. Pada level

ini pula dimungkinkan pandangan user berbeda dengan representasi

fisik dari data, misalkan untuk data hari secara fisik data direkam dalam

bentuk kode (1, 2, 3, dst) sedang user melihat data dalam bentuk teks

nama hari (Ahad, Senin, Selasa, …). Data yang dilihat oleh user

seakan-akan berasal dari satu file, secara fisik mungkin diambil dari

beberapa file yang berelasi.

b. Level Konseptual (conceptual level)

Level Konseptual adalah level dari para administrator database, pada

level ini didefinisikan hubungan antar data secara logik, sehingga

23

diperlukan struktur data secara lengkap. Para administrator database

memahami bagaimana satu view dijabarkan dari beberapa file data,

demikian pula pada saat perancangan database mereka dapat saja

membagi data menjadi beberapa file agar dapat diakses dan disimpan

secara efisien

c. Level Internal (internal level) atau Level Fisik (physical level)

Level Internal adalah level dimana data disimpan secara fisik dalam

bentuk kode, teks, angka, bit. Pada level ini didefinisikan allokasi ruang

penyimpanan data, deskripsi data dalam penyimpanan, kompressi data

(agar lebih hemat), dan enkripsi data (agar lebih aman).

Implementasi bahasa DBMS bervariasi sesuai dengan variasi

perusahaan yang merancangnya, namun pada prinsipnya bahasa ini bisa

dikategorikan ke dalam tiga komponen bahasa, yaitu:

a. Data Definition/Decription Language (DDL)

DDL adalah komponen bahasa DBMS yang digunakan untuk

mendefinisikan struktur data antara lain perintah untuk membuat tabel

baru (CREATE) dimana terdefinisi komponen/field data dengan tipe dan

panjangnya, mengubah index (INDEX, REINDEX) agar setiap rekord

dalam satu file data dapat diakses melalui indeks-nya, mengubah struktur

(MODIFY STRUCT) dari file data, dan sebagainya. Komponen bahasa

ini banyak digunakan oleh para administrator basisdata pada saat

merencanakan atau membangun file-file basisdata

b. Data Manipulation Language (DML)

DML adalah komponen bahasa DBMS yang digunakan untuk

memanipulasi data, komponen ini diperlukan oleh para pengguna untuk

memanipulasi data, antara lain perintah-perintah untuk melakukan hal-

hal berikut ini:

1) mengambil data dari basisdata (LIST, DISPLAY)

2) menambah data kedalam basisdata (INSERT, APPEND)

3) meremajakan data yang ada dalam basisdata (UPDATE)

24

4) menghapus data yang tidak diperlukan (DELETE)

5) meng-urutkan data (SORT)

6) menghitung frekuensi data (COUNT)

7) mencari data (SEEK, FIND)

DML dapat dibedakan atas dua macam, yaitu DML Prosedural dan DML

Non-Prosedural. Pada DML Prosedural ketika data akan dimanipulasi

maka perintah harus disertai dengan perintah-perintah bagaimana data

diakses dari file database. Perintah DML Prosedural biasanya termuat

dalam bahasa pemrograman tingkat tinggi (high level programming

language) seperti COBOL, C, C++ dan sebagainya. Pada DML non-

Prosedural data dapat dimanipulasi langsung tanpa harus memerintahkan

bagaimana data dibaca dari file. Perintah DML non-Prosedural biasanya

digunakan dalam bahasa-bahasa DBMS seperti pada dBase, Access,

Paradox, FoxPro, SQL, dan sebagainya.

c. Device Control Media Language (DCML)

DCML adalah komponen bahasa DBMS yang digunakan untuk mengatur

perekaman atau penyimpanan data secara fisik. Komponen bahasa

DCML digunakan oleh operator-operator sistem basisdata didalam

mengatur file-file data secara fisik. Perintah-perintah yang termuat dalam

komponen ini, antara lain perintah perintah: merekam (Write Record,

Create Table), menghapus (Drop, Delete Table).

Tujuan utama DBMS adalah untuk menyediakan tinjauan abstrak dari

data bagi user. Jadi sistem menyembunyikan informasi mengenai bagaimana

data disimpan dan dirawat, tetapi data tetap dapat diambil dengan efisien.

Pertimbangan efisien yang digunakan adalah bagaimana merancang struktur

data yang kompleks, tetapi tetap dapat digunakan oleh pengguna yang masih

awam, tanpa mengetahui kompleksitas struktur data. Basis data menjadi

penting karena munculnya beberapa masalah bila tidak menggunakan data

yang terpusat, seperti adanya duplikasi data, hubungan antar data tidak jelas,

organisasi data dan update menjadi rumit.

25

Jadi tujuan dari pengaturan data dengan menggunakan basis data

adalah:

a. Menyediakan penyimpanan data untuk dapat digunakan oleh organisasi

saat sekarang dan masa yang akan datang.

b. Kemudahan pemasukan data, sehingga meringankan tugas operator dan

menyangkut pula waktu yang diperlukan oleh pemakai untuk

mendapatkan data serta hak-hak yang dimiliki terhadap data yang

ditangani.

c. Pengendalian data untuk setiap siklus agar data selalu up-to-date dan

dapat mencerminkan perubahan spesifik yang terjadi di setiap sistem.

d. Pengamanan data terhadap kemungkinan penambahan, pengubahan,

pengerusakan dan gangguan-gangguan lain.

Fungsi Database Manajemen Sistem (DBMS)

a. Penyimpanan, pengambilan dan perubahan data

b. Katalog yang dapat diakses pemakai

c. Mendukung Transaksi

d. Melayani kontrol concurrency

e. Melayani recovery

f. Melayani autorisasi

g. Mendukung komunikasi data

h. Melayani integrity

i. Melayani data independence

j. Melayani utility

Manfaat Database Manajemen Sistem (DBMS)

a. Manfaat yang diperoleh dari penyusunan database adalah :

b. Mengatasi kerangka (redundancy) data.

c. Menghindari terjadinya inkonsistensi data.

d. Mengatasi kesulitan dalam mengakses data.

e. Menyusun format yang standar dari sebuah data.

f. Penggunaan oleh banyak pemakai (multiple user).

g. Melakukan perlindungan dan pengamanan data (data security).

22

h. Menyusun integritas dan independensi data.

Keuntungan-keuntungan dalam penggunaan DBMS antara lain adalah:

a. Pemusatan kontrol data.

Dengan satu DBMS di bawah kontrol satu orang atau kelompok dapat

menjamin terpeliharanya standar kualitas data dan keamanan batas

penggunaannya serta dapat menetralkan konflik yang terjadi dalam

persyaratan data dan integritas data dapat terjaga.

b. Pemakaian data bersama (Shared Data).

Informasi yang ada dalam basis data dapat digunakan lebih efektif

dengan pemakaian beberapa user dengan kontrol data yang terjaga.

c. Data yang bebas (independent). Program aplikasi terpisah dengan data

yang disimpan dalam komputer.

d. Kemudahan dalam pembuatan program aplikasi baru.

e. Pemakaian secara langsung. DBMS menyediakan interface yang

memudahkan pengguna dalam mengolah data.

f. Data yang berlebihan dapat dikontrol. Data yang dimasukkan dapat

terjadi kerangkapan (redudant), untuk itu DBMS berfungsi untuk

menurunkan tingkat redudancy dan pengelolaan proses pembaruan data.

g. Pandangan user (user view). Ada kemungkinan basis data yang diakses

adalah sama, maka DBMS mampu mengatur interface yang berbeda

dan disesuaikan dengan pemahaman tiap user terhadap basis data

menurut kebutuhan.

Kelemahan-kelemahan DBMS antara lain:

a. Biaya Kebutuhan untuk medapatkan perangkat lunak dan perangkat

keras yang tepat cukup mahal, termasuk biaya pemeliharaan dan

sumber daya manusia yang mengelola basis data tersebut.

b. Sangat kompleks. Sistem basis data lebih kompleks dibandingkan

dengan proses berkas, sehingga dapat mudah terjadinya kesalahan dan

semakin sulit dalam pemeliharaan data.

c. Resiko data yang terpusat. Data yang terpusat dalam satu lokasi dapat

beresiko kehilangan data selama proses aplikasi.

23

d. Memerlukan suatu skill tertentu untk bisa melakukan administrasi dan

manajemen database agar dapat diperolehh struktur dan relasi data yang

optimal.

e. Memerlukan kapasitas penyimpanan baik eksternal disc maupun

internal memory agar DBMS dapat bekerja cepat dan efisien.

f. Kebutuhan akan sumber daya resources biasanya cukup tinggi.

g. apabila DBMS gagal menjalankan misinya maka tingkat kegagalan

menjadi lebih tinggi Karena banyak pengguna bergantung pada sistem

ini.

4. Pengertian Skrining

Menurut Harlan (2006), skrining untuk pengendalian penyakit adalah

pemeriksaan orang-orang asimptomatik untuk mengklasifikasikan mereka

ke dalam kategori yang diperkirakan mengidap atau tidak mengidap

penyakit (as likely or unlikely to have disease).

Contoh uji skrining antara lain pemeriksaan Rontgen, pemeriksaan

sitologi, dan pemeriksaan tekanan darah. Uji skrining tidaklah bersifat

diagnostik. Orang-orang dengan temuan positif atau mencurigakan harus

dirujuk ke dokter untuk diagnosis dan pengobatannya (Harlan, 2006).

Secara garis besar, skrining adalah cara untuk mengidentifikasi

penyakit yang belum tampak melalui suatu tes atau pemeriksaan atau

prosedur lain yang dapat dengan cepat memisahkan antara orang yang

mungkin menderita penyakit dengan orang yang mungkin tidak menderita

(Amiruddin dkk, 2011).

Amiruddin, dkk (2011), mengemukakan pula mengenai cara untuk

mendeteksi tanda dan gejala penyakit secara dini dan menemukan penyakit

sebelum menimbulkan gejala dapat dilakukan dengan cara berikut:

a. Deteksi tanda dan gejala dini

Dalam hal mendeteksi tanda dan gejala dini diperlukan pengetahuan

tentang tanda dan gejala tersebut yang dilakukan oleh tenaga

kesehatan dan masyarakat. Dengan cara demikian, timbulnya kasus

baru dapat segera diketahui dan diberikan pengobatan. Biasaya

24

penderita datang untuk mencari pengobatan setelah penyakit

menimbulkan gejala dan mengganggu kegiatan sehari-hari yang

berarti penyakit telah berada dalam stadium lanjut. Hal ini

disebabkan ketidaktahuan dan ketidakmampuan penderita.

b. Penemuan kasus sebelum menimbulkan gejala

Penemuan kasus ini dapat dilakukan dengan mengadakan skrining

terhadap orang-orang yang tampak sehat, tetapi mungkin menderita

penyakit. Diagnosis dan pengobatan penyakit yang diperoleh dari

penderita yang datang untuk mencari pengobatan setelah timbul

gejala relatif sedikit sekali dibandingkan dengan penderita tanpa

gejala.

5. Tujuan Skrining

Tujuan dan sasaran skrining menurut Noor (1997), sebagai berikut:

a. Mendapatkan mereka yang menderita sedini mungkin sehingga dapat

dengan segera memperoleh pengobatan.

b. Mencegah meluasnya penyakit dalam masyarakat.

c. Mendidik dan membiasakan masyarakat untuk memeriksakan diri

sedini mungkin.

d. Mendidik dan memberikan gambaran kepada petugas kesehatan

tentang sifat penyakit dan untuk selalu waspada atau melakukan

pengamatan terhadap setiap gejala dini.

e. Mendapat keterangan epidemiologi yang berguna bagi klinisi dan

peneliti.

Menurut Budiarto dan Anggraeni (2002), bahwa tujuan skrining adalah:

a. Deteksi dini penyakit tanpa gejala atau dengan gejala tidak khas

terhadap orang-orang yang tampak sehat, tetapi mungkin menderita

penyakit yaitu orang yang mempunyai resiko tinggi untuk terkena

penyakit (population at risk).

b. Dengan ditemukannya penderita tanpa gejala dapat dilakukan

pengobatan secara tuntas hingga mudah disembuhkan dan tidak

25

membahayakan dirinya maupun lingkungannya dan tidak menjadi

sumber penularan hingga epidemi dapat dihindari.

Menurut Morton et al (2008), tujuan skrining adalah untuk mencegah

penyakit atau akibat penyakit dengan mengidentifikasi individu-individu

pada suatu titik dalam riwayat alamiah ketika proses penyakit dapat diubah

melalui intervensi. Terdapat tiga tingkatan pencegahan yang pada umumnya

ditargetkan di dalam program-program skrining:

a. Pencegahan primer, ditujukan kepada orang-orang yang tidak

memiliki gejala atau asymptotic untuk mengidentifikasi faktor resiko

dini penyakit guna menahan proses patologi sebelum timbul gejala.

Contohnya, mengidentifikasi orang-orang dalam tahap awal

gangguan toleransi glukosa, dan mengendalikan berat badan serta pola

makan mereka untuk mencegah kemunculan diabetes.

b. Pencegahan sekunder, ditujukan kepada orang-orang dalam proses

awal penyakit untuk memperbaiki prognosis. Contohnya,

mengidentifikasi orang-orang pengidap diabetes yang tidak terdeteksi

atau tidak teramati untuk meningkatkan toleransi glukosa guna

mencegah.

c. Pencegahan tersier, ditujukan kepada orang-orang yang

mengalamikomplikasi untuk mencegah dampak lanjutan komplikasi

tersebut. Contohnya, melakukan skrining pada orang-orang untuk

mendeteksi riwayat retinopatidiabetik agar mendapat pengobatan laser

untuk mengendalikan perdarahan retina (retinal hemorrhages) dan

mencegah kebutaan.

6. Kriteria dalam Menyusun Program Skrining

Untuk dapat menyusun suatu program penyaringan, diharuskan

memenuhi beberapa kriteria atau ketentuan-ketentuan khusus yang

merupakan persyaratan suatu tes penyaringan.

a. Penyakit yang dituju harus merupakan masalah kesehatan yang berarti

dalam masyarakat dan dapat mengancam derajat kesehatan

masyarakat tersebut.

26

b. Tersedianya obat yang potensial dan memungkinkan pengobatan bagi

mereka yang dinyatakan menderita penyakit yang mengalami tes.

Keadaan penyedia obat dan keterjangkauan biaya pengobatan dapat

mempengaruhi tingkat atau kekuatan tes yang dipilih.

c. Tersedianya fasilitas dan biaya untuk diagnosis pasti bagi mereka

yang dinyatakan positif serta tersedianya biaya pengobatan bagi

mereka yang dinyatakan positif melalui diagnosis klinis.

d. Tes penyaringan terutama ditujukan pada penyakit yang masa

latennya cukup lama dan dapat diketahui melalui pemeriksaan /tes

khusus.

e. Tes penyaringan hanya dilakukan bila memenuhi syarat untuk tingkat

sensitivitas dan spesifitivitas dan spesifisitasnya.

f. Semua bentuk/teknik dan cara pemeriksaan dalam tes penyaringan

harus dapat diterima oleh masyarakat secara umum.

g. Sifat perjalanan penyakit yang akan dilakukan tes harus diketahui

dengan pasti.

h. Adanya suatu nilai standar yang telah disepakati bersama tentang

mereka yang dinyatakan menderita penyait tersebut.

i. Biaya yang digunakan dalam melaksanakan tes penyaringan sampai

pada titik akhir pemeriksaan harus seimbang dengan risiko biaya bila

tanpa melakukan tes tersebut.

j. Harus dimungkinkan untuk diadakan pemantauan (follow up) terhadap

penyakit tersebut serta penemuan penderita secara berkesinambungan

dapat dilaksanakan (Noor, 2008).

D. Cleaning Data

Data cleansing adalah proses analisa kualitas dari suatu data dengan cara

mengubah, mengoreksi, atau menghapus data-data yang salah, tidak lengkap,

tidak akurat, atau memiliki format yang salah dalam basis data guna

menghasilkan data berkualitas tinggi. Data cleansing juga biasa disebut data

cleaning atau data scrubbing.

27

Data cleansing biasa digunakan dalam sebuah organisasi yang

memerlukan data-data intensif seperti perbankan, asuransi, ritel,

telekomunikasi, atau transportasi. Dalam organisasi, data cleansing digunakan

untuk mengoreksi data-data secara sistematis melalui algoritma sehingga dapat

menghemat waktu dan biaya. Proses data cleansing terkadang dilakukan

dengan perpaduan antara proses otomatisasi dan proses manual.

Secara administratif, data yang tidak benar atau tidak konsisten dapat

mengakibatkan kesimpulan palsu dan salah arah investasi pada kedua publik

dan swasta skala. Misalnya, pemerintah mungkin ingin menganalisis jumlah

penduduk sensus untuk menentukan daerah membutuhkan pengeluaran lebih

lanjut dan investasi pada infrastruktur dan layanan. Dalam hal ini, akan sangat

penting untuk memiliki akses ke data yang dapat dipercaya untuk menghindari

keputusan fiskal yang salah.

Dalam dunia bisnis, data yang tidak benar dapat mahal. Banyak

perusahaan menggunakan database pelanggan yang mencatat data informasi

seperti informasi kontak, alamat, dan preferensi. Jika misalnya alamat yang

tidak konsisten, perusahaan akan menanggung biaya kirim kembali mail atau

bahkan kehilangan pelanggan.

E. Pengolahan Data

1. Definisi Pengolahan Data

Pengolahan data (data processing) merupakan manipulasi data ke

bentuk yang lebih informatif atau berupa informasi. Informasi merupakan

hasil dari kegiatan pengolahan suatu data dalam bentuk tertentu yang lebih

berarti dari suatu kegiatan atau suatu peristiwa. Sistem yang melakukan

tugas pengolahan data adalah system pengolahan data.

Pengelolaan Data adalah kegiatan atau operasi yang direncanakan guna

untuk mencapai tujuan. Dalam pengelolaan ini di dalamnya ada kegiatan

yang di lakukan oleh pengelola data guna untuk mencapai tujuan yang telah

direncanakan bersama atau pun secara pribadi.dalam pengelolaan itu

melibatkan manusia sebagai pelaksana dan dapat menyimpan data yang ada

28

dan didapat dari informasi pengambilan keputusan, selain itu juga ada alat

bantu mungkin berupa computer yang yang ada di lapangan. Dengan alat

bantu tersebut semua data-data yang ada dapat diproses dan di jadikan

sebuah informasi.

Dalam pandangan kita, sistem pengolahan data adalah sama dengan

system akuntansi. Pandangan ini didasarkan pada kenyataan bahwa pada

mulanya computer hanya diterapkan untuk tugas akuntansi dan,

penggunaanya disebut pengolahan data elektronik atau EDP.

2. Fungsi Pengolahan Data

Fungsi dasar Pengolahan Data :

a. Mengambil program dan data (masukan / input)

b. Menyimpan program dan data serta menyediakan untuk pemrosesan

c. Menjalankan proses aritmatika dan logika pada data yang disimpan

d. Menyimpan hasil antara dan hasil akhir pengolahan.

e. Mencetak atau menampilkan data yang disimpan atau hasil pengolahan.

Dalam sebuah perusahaan, bagian arsip dan pengolahan data elektronik

mempunyai tugas menyususn, menghimpun, menyimpan perumusan

pedoman dan petunjuk teknis, mengkoordinasikan bahan kebijakan dan

penyelenggaraan pemerintahan di bidang arsip dan PDE meliputi :

kearsipan, pendayagunaan sistem informasi serta pengolahan data elektronik

mempunyai fungsi :

a. Penyusunan rencana program daerah di bidang pengolahan data

elektronik dan kearsipan daerah.

b. Penyusunan dan penganalisis data, pengendali data hasil rekaman serta

analisis sistem aplikasi.

c. Pengendalian arus data dari satu masukan sampai data keluaran,

perekaman, pengoperasian komputer, penyimpanan file data, penyediaan,

dan pengamanan perangkat keras komputer.

d. Pemberian bimbingan, pembinaan, pelayanan, pengendalian

komputerisasi dan kearsipan di lingkungan Pemerintah Daerah.

e. Pengumpulan dan pengolahan arsip in-aktif daerah.

29

f. Pelaksanaan penilaian dan penyerahan arsip statis daerah kepada Arsip

Nasional Republik Indonesia setelah mendapat persetujuan tertulis

Mentri Dalam Negeri. Pelaksanaan tugas-tugas lain yang diberikan oleh

Asisten Tata Praja.

3. Unsur-Unsur Pengelolaan Data

Proses pengelolaan data dapat melibatkan secara keseluruhan atau

sebagian dari unsur-unsur pengelolaan data berikut:

a. Pengumpulan Data (Data Capturing)

Pengelolaan data merupakan aktifitas penangkapan data dari dalam

dokumen dasar. Dokumen ini merupakan lembaran isian data yang diisi

oleh petugas atau orang lain secara langsung. Tentang dokumen diisi dan

dirancang dengan jelas, mudah diisi dan dapat meminimalisir kesalahan

data.

b. Pembacaan (Reading)

Pembacaan data adalah proses pembacaan data dari dokumen dasar yang

digunakakn agar dapat diproses lebih lanjut. Proses pembacaannya dapat

dilakukakn secara manual atau dengan menggunakan alat bantu berupa

mesin.

c. Pemeriksaan (Verifying)

Pemeriksaan perlu dilakukan hal ini bertujuan untuk menghindari

kesalahan dari data yang di baca dari dokumen dasar.

d. Perekaman (Recording)

Perekaman data merupakan proses penyimpanan data yang di bacakan

dan diferifikasikan kedalam alat penyimpanan berupa memori

penyimpanan. Dalam system computer dapat di simpan data dimemori

sekunder berupa disk, hard-disk dan lainnya.

e. Penggolongan (Classifying)

Penggolongan informasi perlu dilakukan untuk memenuhi kebuthan

informasi berdasarkan klasifikasi tertentu.

30

f. Pengurutan (sorting)

Sorting selalu digunakan dalam pengelolaan data. Data-data itu perlu

diurutkan agar informasi yang di hasilkan dapat dipahami, memudahkan

pembaca dan pencarian informasi yang disajikan.

g. Peringkasan (Sumarizing)

Peringkasan data dimaksut sebagai operasi untuk menghilangkan

kemunculan data yang sama atau berulang dari sekumpulan rincian data

sebagi basis data yang tersimpan dalam memory.

h. Pehitungan (Calculating)

Perhitungan merupakan proses pengolahan data yang melibatkan seluruh

operasi aritmatika.

i. Perbandingan (Comparing)

Data-data dalam basis sumber data-data yang ada perlu dibandingakan

dengan data-data yang lain untuk mengetahui posisi dan kondisi data

dalam kesimpulan data yang direkam.

j. Pemindahan (Transmitting)

Dalam suatu system jaringan computer perlu ada pengiriman data dari

satu terminal ke terminal lain melalui media tranmisi data intuk diproses

lebih lanjut.

k. Penampilan Kembali (Retrieving)

Pada prinsipnya informasi yang ada merupan penampilan hasil kembali

dari data-data yang telah disimpan disuatu tempat penyimpanan

sebelumnya, dan untuk menapilan kembali diusahakan data-data itu dapat

ditampilkan dengan cepat.

l. Penggandaan (Reproductiont)

Penyajian informaasi, khususnya dalam bentuk hardcopy perlu

dikendalikan agar informasi tersebut dapat dikirim ke seluruh pemakai,

dengan tujuan agar infomasi itu tidak hilang.

31

m. Penyebarluasan (Distribution)

Distribusi informasi dapat dilakukan melalui media komunikasi data

atau dikirim dalam bentuk hardcopy kepada setiap pemakai dalam setiap

daftar tebusan laporan.

4. Metode Pengolahan Data

Ada empat metode yang digunakan dalam sistem pengolahan data yaitu:

a. Metode Manual

Dalam metode ini semua proses pengolahan data dilakukan dengan

tangan dan menggunakan alat bantu yang sederhana seperti pensil,

pulpen, penggaris, kertas kerja dan lain-lain.

b. Metode Elektromaknetik

Dalam metode ini pengolahan data dikerjakan secara manual dan dibantu

mesin elektronik sederhana. Contoh seorang kariyawan yang bekerja

dengan menggunakan mesin cetak kolom.

c. Metode System Waarkat

Dalam system ini pengolahan data dilakukan dengan system warkat,

prinsip kerja system ini adalah data-data mengenai suatu objek dicatat

dalam suatu kartu dengan menggunakan sandi lubang. Sejumlah kartu

yang mengandung sejumlah data-data objek yang sama digabung untuk

membentuk suatu berkas file.

d. Metode Elektronik Komputer

Dalam metode ini keseluruhan proses data diolah dan dibantu dengan

menggunakan alat yang makin tahun makain bertambah canggih yaitu

computer. Semua data di input dan diolah berdasarkan kebutuhan yang

diperoleh dan di lakukan juga penyimpanan agar suatu saat data itu

dibutuhkan tinggal dibuka dengan segera dan cepat.

32

Ada beberapa hal yang perlu dilihat dalam menentukan metode

pengolahann data yang tepat menurut seorang system analyst untuk mampu

memahami syarat-syarat pengolahan maupun kemampuan-kemampuan yang

ingin dicapai dari setiap metode yang dipilih yaitu:

a. Volume unsure-unsur data yang dimuat

b. Kompleksitas operasi pengolahan data yang diperlukan

c. Batasan waktu pengolahan

d. Tuntutan perhitungan

33

BAB III

PENUTUP

A. Kesimpulan

Dari uraian diatas dapat disimpulkan bahwa basis data merupakan

kumpulan data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya yang

diaorganisasikan sesuai struktur tertentu dan disimpan dengan baik

SPSS adalah salah satu program statistik yang dibuat untuk mempermudah

dalam menyelesaiakan masalah-masalah pengolahan data dalam statistik.

Dalam menyelesaikan masalah pengolahan data statistik dapat digunakan SPSS

Data Editor dengan beberapa uji.

Pengolahan data (data processing) merupakan manipulasi data ke bentuk

yang lebih informatif atau berupa informasi. Informasi merupakan hasil dari

kegiatan pengolahan suatu data dalam bentuk tertentu yang lebih berarti dari

suatu kegiatan atau suatu peristiwa.

Ada setidaknya 10 fungsi DBMS dalam membantu menjaga dan

memelihara integritas data dalam suatu sistem adalah: Menjaga Integritas Data,

Penyimpanan Data (Data Storage Management), Kamus Data, Transformasi

dan Penyajian Data, Keamanan Data, Memungkinkan Akses Beberapa User,

Menyediakan Prosedur Backup dan Recovery, Menyediakan bahasa akses dan

pemogramman, Menyediakan interface untuk komunikasi, dan Manajemen

Transaksi

B. Saran

Penyusun berharap agar mahasiswa khususnya mahasiswa Program Studi

Kesehatan Masyarakat dapat menggunakan komunikasi antar pribadi yang

efektif dalam setiap aktivitas kehidupan. Sehingga hubungan yang terjadi dapat

berlangsung harmonis dan dapat membantu mempermudah pencapaian tujuan

dalam aktivitas pekerjaan.

34

DAFTAR PUSTAKA

Arifin, Anwar, 1984, Strategi Komunikasi: Suatu Pengantar Ringkas, Bandung:

Armico.

Applbaum, Ronald L, 1974, Strategies for Persuasive Communication, Charles E.

Merril Publishing Company, Columbus, Ohio.

Applbaum, Ronald L, 1974, Strategies for Persuasive Communication, Charles E.

Merril Publishing Company, Columbus, Ohio.

Atkinson RL. Pengantar Psikologi jilid 2,, edisi 11, Penerbit Interaksara, Batam

Centre. 1998.

Darmono. Stres : Tinjauan dari Segi Fisik, Kejiwaan dan Sosio Budaya, Medika

1985;11:1096-9

Fiske John. 2012. Pengantar Ilmu Komunikasi. Jakarta: Rajawali Pers.

http://id.shvoong.com/social-sciences/education/2200836-tujuan-wawancara/

http://id.shvoong.com/writing-and-speaking/presenting/2170427-pengertian-dan-

fungsi-wawancara/

http://id.shvoong.com/humanities/theory-criticism/2035973-pengertian-

wawancara-dan-teknik-wawancara/

Liliweri, Alo. 2007. Dasar-dasar Komunikasi Kesehatan. Yogyakarta : Pustaka.

Pelajar.

Mulyana, Deddy, 2005, Ilmu Komunikasi: Suatu Pengantar, Bandung: PT Remaja

Rosdakarya.

R. Wayne Pace dan Don F. Faules. 2006. Komunikasi Organisasi; strategi

meningkatkan kinerja perusahaan. Bandung: PT Remaja Rosdakarya.

Stoner, James A.F., 1996, Manajemen, Erlangga, Jakarta

Dr Elvinaro Ardianto,dkk.,2004 Komunikasi Massa Suatu Pengantar, Bandung:

Simbiosa Rekatama Media. Wiryanto, 2000, Teori Komunikasi Massa, Jakarta:

Grasindo

Wiryanto, 2005, Pengantar Ilmu Komunikasi, Jakarta: Gramedia Widiasarana

Indonesia

35

Formulir Penilaian Praktik Mandiri Manajemen Data

No.

Aspek yang Dinilai

Bobot

Nilai

YA

TIDAK

1. Praktik Pengumpulan Data 30

2. Praktik Coding 15

3. Praktik Skrinning 15

4. Praktik Cleaning 15

5. Praktik Pengolahan Data 25

Jumlah 100