Upload
wulan-ambar-waty
View
220
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang 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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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.
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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.
8/23/2019 tentang statistika
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).
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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
8/23/2019 tentang statistika
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.