11-12. Analisis Data Penelitian Kesehatan.pptx

Analisis Data Penelitian

1. Analisis Data Penelitian Imam s. yamin , s.km., m.epid .

2. topik Pengantar Statistika Penelitian Pengolahan Data Uji Instrumen Analisis Data 2

3. Pengantar Statistika Penelitian Presentation title 20XX 3

4. Statistik (statistic) Statistik yang dimaksud disini dapat diartikan sebagai rekapitulasi dari fakta yang berbentuk angka-angka dan dapat disusun dalam bentuk tabel atau diagram yang mendeskripsikan suatu permasalahan ( Riduwan , 2010) Menurut Sudjiono (2005), statistik memiliki beberapa pengertian : Statistik sebagai ‘ Data Statistik ’ yaitu Kumpulan bahan keterangan yang berupa angka atau bilangan atau deretan kumpulan angka yang menunjukkan keterangan tentang kegiatan hidup tertentu . Statistik sebagai ‘ Kegiatan Statistik ’ yaitu Kegiatan perstatistikan berdasarkan UU No. 7 Tahun 1960 yang meliputi “ Pengumpulan Data (Data Collecting)”, “ Penyusunan Data (Summarizing)”, “ Pengumuman dan Pelaporan (Tabulating and Report)”, dan Analisis Data (Data Analyzing) 4

5. Statistika ( statistics ) Menurut Siswandari (2009), Statistika adalah Ilmu yang merupakan cabang dari matematika yang mengacu pada metodologi untuk mengumpulkan, menggambarkan, mempresentasikan dan menganalisa data kuantitatif dengan menggunakan teknik-teknik tertentu sampai dengan menafsirkan hasil analisis tersebut untuk kepentingan tertentu Statistika juga merupakan suatu ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan data statistik dan fakta yang benar serta mencakup teknik-teknik pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, menarik kesimpulan dan selanjutnya dapat digunakan untuk membuat kebijakan/keputusan. (Riduwan,2010)

6. Peran Statistik dalam Penelitian

7. Kegunaan statistic di bidang kesehatan 8 Mengukur status Kesehatan masyarakat dan mengetahui permaslahan kesehatan Membandingkan status kesehatan di satu tempat dengan tempat lain, atau membandingkan status kesehatan waktu lampau dengan saat sekarang Evaluasi dan monitoring kegagalan dan keberhasilan program kesehatan yang sedang dilaksanakan Keperluan estimasi tentang kebutuhan pelayanan kesehatan Perencanaa program kesehatan keperluan Research dan publikasi masalah- maslash kesehatan

8. Statistik deskriptif Penyajian Data Statistik Deskriptif: Distribusi Frekuensi  Grafik (Histogram, Poligon, Ogive ), Tabel, Diagram Ukuran Nilai Pusat/ Tendensi Sentral  Mean , Median, Modus Angka Indeks Data Berkala/ Time series Statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau menganalisis data statistik hasil survey atau penelitian tetapi tidak digunakan atau ditujukan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas atau dalam arti kata tidak untuk melakukan Generalisasi atau Inferensi

9. Statistik inferensial 11 Statistik Inferensial merupakan statistik yang digunakan untuk menganalisis data dimana hasilnya akan digeneralisasikan atau diinferensikan pada wilayah yang lebih luas dar tempat pengambilan data Statisitk Parametris merupakan bagian statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan skala pengukuran Interval dan Rasio atau data Numerik atau data Kontinyu Penggunaan Statistik Parametrik juga harus memenuhi persyaratan lain yaitu data harus berdistribusi normal (berdasarkan hasil uji normalitas data) dan memiliki varian yang homogen (berdasarkan hasil uji homogenitas data) Statisitk Non Parametris Merupakan bagian statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan skala Nominal dan Ordinal atau data Kategorial, yang parameter datanya tidak perlu memenuhi syarat-syarat Normalitas dan Homogenitas

10. JENIS-JENSI DATA (1) DATA KUANTITATIF Merupakan Data yang dinyatakan dalam bentuk angka-angka atau jumlah dan dapat diukur besar kecilnya serta bersifat obyektif sehingga dapat ditafsirkan sama oleh orang lain Contoh: Harga Sepatu Rp. 450.000, Nilai Ujian, Satuan Berat, Suhu Tubuh, dan sebagainya DATA KUALITATIF Merupakan Data yang berhubungan dengan kategorisasi atau karakteristik dalam bentuk Sifat yang bukan angka dan tidak dapat diukur besar kecilnya Contoh: Pendidikan, Pekerjaan, Pangkat Golongan, Persepsi, Jenis kelamin, Bahasa, Pekerjaan, Pengetahuan, Sikap, dan sebagainya.

11. JENIS-JENSI DATA (2) DATA KATEGORIK Merupakan data kualitatif yang berhubungan dengan karakteristik atau ketagorisai . Yang termasuk dalam kelompok data kategorik adalah data dengan skala Nominal dan Ordinal DATA NUMERIK Merupakan data kuantitatif dalam bentuk angka-angka yang mempunyai jarak tertentu dan mempunyai nilai Nol Absolut untuk skala Rasio. Yang termasuk dalam kelomok Data Numerik adalah data dengan Skala Interval dan Rasio

12. Skala pengukuran data Skala Pengukuran Data atau yang disebut juga dengan ‘Skala Data’ pada dasarnya dimaksudkan untuk mengklasifikasikan variabel yang akan diukur agar tidak terjadi kesalahan dalam memilih dan menentukan jenis teknik analisis data atau uji statistik dan tahapan penelitian selanjutnya. Sehingga dalam penelitian, Skala Pengukuran Data disebut juga dengan istilah Skala Pengukuran Variabel atau Skala Variabel Skala pengukuran data merupakan seperangkat aturan yang diperlukan untuk ‘ mengkuantitatifkan ’ data dari pengukuran suatu variabel. Dalam melakukan analisis statistik, perbedaan jnis data sangat berpengaruh terhadap pemilihan model atau alat uji statistik. Tidak sembarangan jenis data dapat digunakan oleh alat uji tertentu. Untuk itu skala pengukuran data (variabel) sangat menentukan dalam uji statistik.

13. Macam-macam skala pengukuran data (1) 1.) Skala Nominal S kala yang hanya mendasarkan pada pengelompokan atau pengkategorian peristiwa atau fakta dan apabila menggunakan notasi angka hal itu sama sekali tidak menunjukkan perbedaan kuantitatif melainkan hanya menunjukkan perbedaan kualitatif (Nilai datanya sederajat ). Contoh: agama, jenis kelamin, tempat lahir, asal sekolah, dan sebagainya Sifat Skala Nominal: Kategori data bersifat mutually exclusive (saling memisah) Kategori data tidak mempunyai aturan yang logis (bisa sembarang). Ciri-ciri Skala nominal Hasil penghitungan tidak dijumpai bilangan pecahan Angka yang tertera hanya label saja Tidak mempunyai urutan atau ranking atau tingkatan Tidak mempunyai ukuran baru Tidak mempunyai nilai Nol absolut Tes statistik yang digunakan adalah statistik non parametrik .

14. 2). Skala Ordinal M erupakan pengukuran di mana skala yang dipergunakan disusun berdasarkan atas jenjang d alam atribut tertentu . variabel yang dapat membedakan nilai datanya dan juga sudah diketahui tingkatan lebih tinggi atau lebih rendah, tapi belum diketahui besar beda antar nilai datanya Contoh: Tingkat Pendidikan (SD, SMP, SMA, PT), Pangkat , stadium penyakit , dll Dapat juga dikatakan bahwa skala ordinal merupakan skala yang didasarkan pada ranking diurutkan dari jenjang yang lebih tinggi sampai jenjang yang lebih rendah atau sebaliknya. Skala ordinal ini lebih tinggi daripada skala nominal, dan sering juga disebut dengan skala peringkat. Ciri-ciri Skala Ordinal Kategori data bersifat saling memisah, Kategori data mempunyai aturan yang logis, Kategori data ditentukan skalanya berdasarkan jumlah karakteristik khusus yang dimilikinya Kategori data menunjukkan tingkatan atau jenjang. Macam-macam skala pengukuran data (2)

15. 3). Skala Interval variabel yang dapat dibedakan, diketahui tingkatannya dan diketahui juga besar beda antar nilainya, namun pada variabel interval belum diketahui kelipatan suatu nilai terhadap nilai yang lain dan pada skala interval tidak mempunyai titik nol mutlak. Contoh: Suhu temperatur Kalau ada tiga daerah dengan suhu daerah A = 10 C, daerah B = 15 C dan daerah C = 20 C. Kita bisa mengatakan bahwa selisih suhu daerah B 5 C lebih panas dibandingkan daerah A, dan selisih suhu daerah C dengan daerah B adalah 5 C. Ciri-ciri Skala Interval: Kategori data bersifat saling memisah, Kategori data bersifat logis, Kategori data ditentukan skalanya berdasarkan jumlah karakteristik khusus yang dimilikinya, Perbedaan karakteristik yang sama tergambar dalam perbedaan yang sama dalam jumlah yang dikenakan pada kategori, Angka nol hanya menggambarkan suatu titik dalam skala (tidak punya nilai nol absolut). Macam-macam skala pengukuran data (3)

16. 4). Skala Rasio variabel yang paling tinggi skalanya, yaitu bisa dibedakan, ada tingkatan, ada besar beda dan ada kelipatannya serta ada nol mutlak Contoh: Pengukuran TB, BB, Usia manusia Ciri-ciri Skala Rasio: Kategori data bersifat saling memisah, Kategori data mempunyai aturan yang logis, Kategori data ditentukan skalanya berdasarkan jumlah karakteristik khusus yang dimilikinya, Perbedaan karakteristik yang sama tergambar dalam perbedaan yang sama dalam jumlah yang dikenakan pada kategori, Angka nol menggambarkan suatu titik dalam skala yang menunjukkan ketiadaan karakteristik (punya nilai nol absolut). Macam-macam skala pengukuran data (4)

17. Pengolahan Data Presentation title 20XX 19

18. Tahapan Pengolahan Data 1. Editing Merupakan kegiatan untuk melakukan pengecekan isia formular atau kuesioner apaka h jawaban yang ada di kuesioner (Sudah lengkap , jelas, relevan , konsisten ) 20XX 20 2. Coding Coding merupakan kegiatan merubah data berbentuk huruf menjadi data berbentuk angka/bilangan . 3. Processing Pemrosesan data dilakukan dengan cara meng-entry data dari kuesioner ke paket program komputer. Ada bermacam- macam paket program yang dapat digunakan untuk pemrosesan data dengan masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangan. Salah satu paket program yang sudah umum digunakan untuk entry data adalah paket program SPSS for Window 4. Cleaning Cleaning (pembersihan data) merupakan kegiatan pengecekan kembali data yang sudah di-entry apakah ada kesalahan atau tidak. Kesalahan tersebut dimungkinkan terjadi pada saat kita meng-entry ke komputer

19. Praktik 1. Entri Data Pada Aplikasi SPSS Pertemuan Ke 2 (minggu depan) 21

20. Uji Insterumen Presentation title 22

21. Uji Validitas dan Reliabilitas Kuesiner Validitas Validitas berasal dari kata Validity yang mempunyai arti sejauhmana ketepatan suatu alat ukur dalam mengukur suatu data. Misalnya bila seseorang akan mengukur cincin, maka dia harus menggunakan timbangan emas. Dilain pihak bila seseorang ingin menimbang berat badan, maka dia harus menggunakan timbangan berat badan. Jadi dapat disimpulkan bahwa timbangan emas valid untuk mengukur berat cincin, tapi timbangan emas tidak valid untuk menimbang berat badan. Reliabilitas Realibilitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan sejauhmana hasil pengukuran tetap konsisten bila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama dan dengan alat ukur yang sama. 23

22. Cara Mengukur Validitas 24 Untuk mengetahui validitas suatu instrumen (dalam hal ini kuesioner) dilakukan dengan cara melakukan korelasi antar skor masing-masing variabel dengan skor totalnya. Suatu variabel (pertanyaan) dikatakan valid bila skor variabel tersebut berkorelasi secara signifikan dengan skor totalnya. Teknik korelasi yang digunakan korelasi Pearson Product Moment : Keputusan uji: Bila r hitung lebih besar dari r tabel à Ho ditolak, artinya variabel valid Bila r hitung lebih kecil dari r tabel à Ho gagal ditolak, artinya variabel tidak valid

23. Cara Mengukur Reliabilitas 25 Pengukuran reliabilitas pada dasarnya dapat dilakukan dengan dua cara : Repeated Measure atau ukur ulang . Pertanyaan ditanyakan pada reponden berulang pada waktu yang berbeda (misal sebulan kemudian), dan kemudian dilihat apakah ia tetap konsistendengan jawabannya One Shot atau diukur sekali saja . Disini pengukurannya hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain. Pada umumnya pengukuran dilakukan dengan One Shot dengan beberapa pertanyaan Pengujian reliabilitas dimulai dengan menguji validitas terlebih dahulu.

24. Praktik 2. Uji Validitas & Reliabilitas Pertemuan Ke 2 (minggu depan) 26

25. Analisis Data Presentation title 27

26. Tujuan Analisis Data 28 Memperoleh gambaran/deskripsi masing-masing variabel Membandingkan dan menguji teori atau konsep dengan informasi yang ditemukan Menemukan adanya konsepbaru dari data yang dikumpulkan Mencari penjelasan apakah konsep baru yang diuji berlaku umum atau hanya berlaku pada kondisi tertentu

27. Seberapa jauh analisis suatu penelitian akan dilakukan tergantung dari: 1. Jenis Penelitian Kualitatif atau Kuantitatif 20XX 29 2. Jenis Sampel Analisis sangat tergantung pada jenis sampel yang dibandingkan, apakah kedua sampel independen atau dependen 4. Jenis Data/ Variabel Data dengan jenis katagori berbeda cara analisisnya dengan data jenis numerik. Contoh : N ilai proporsi/persentase (pada analisis univariat ) biasanya cocok untuk menjelaskan data berjenis katagorik , sedangkan untuk data jenis numerik biasanya dapat menggunakan nilai rata-rata untuk menjelaskan karakteristiknya. Untuk analisis hubungan dua variabel ( analsis bivariat ), uji kai kuadrat hanya dapat dipakai untuk mengetahui hubungan data katagori dengan data katagori. Sebaliknya untuk mengetahui hubungan numerik dengan numerik digunakan uji korelasi/regresi. 3. Asumsi Kenormalan Jenis analisis yang akan dilakukan sangat tergantung dari bentuk distribusi datanya. Bila distribusi datanya tidak normal, maka sebaiknya digunakan prosedur uji statitik nonparametrik . Sedangkan bila asumsi kenormalan dapat dipenuhi maka dapat digunakan uji statistik parametrik .

28. Langkah-Langkah Analisis ( Pendekatan Kuantitatif ) 1. Analisis Deskriptif ( Univariat ) menjelaskan/ mendiskripsikan karakteristik masing-masing variabel yang diteliti. Bentuknya tergantung dari jenis datanya. Untuk data numerik digunakan nilai mean (rata-rata), median, standard deviasi dan inter kuartil range , minimal maksimal 20XX 30 3. Analisis Multivariat Merupakan analisis yang menghubungkan antara beberapa variabel independen dengan satu variabel dependen . 2. Analisis Analitik ( Bivariat ) Apabila diinginkan analisis hubungan antar dua variabel, maka analisis dilanjutkan pada tingkat bivariat . Untuk mengetahui hubungan dua variabel tersebut biasanya digunakan pengujian statistik. Jenis uji statistik yang digunakan sangat tergantung jenis data/variabel yang dihubungkan

29. uji statistik yang dapat digunakan untuk analisis bivariat 31 Variabel I   Variabel II Jenis uji statisti c yang digunakan Katagorik « Katagorik Kai kuadrat Fisher Exact Katagorik « Numerik Uji T ANOVA Numerik « Numerik Korelasi Regresi

30. uji statistik yang dapat digunakan untuk analisis Multivariat 32 Variabel Independen Variabel Dependen Jenis Uji Numerik (minimal 1 variabel numerik) Numerik Uji Regresi Linier Katagori Numerik ANOVA Katagori (dapat dengan numerik) Katagori Uji Regresi Logistik Kontinyu Katagori Uji Diskriminan Numerik/Katgori Numerik waktu Uji Regresi Cox

31. Dalam melakukan analisis multivariat kita harus mengetahui terlebih dahulu mengenai konsep konfounding dan Interaksi Konfounding M erupakan kondisi bias dalam mengestimasi efek pajanan/ expose terhadap kejadian penyakit/masalah kesehatan , akibat dari perbandingan yang tidak seimbang antara kelompok expose dengan kelompok non expose . Seorang ahli statistik menyatkan bahwa suatu variabel dikatakan konfounding jika variabel tersebut merupakan faktor risiko untuk terjadinya penyakit( outcome ) dan berhubungan dengan variabel independen tapi tidak merupakan hasil dari variabel independen. 33 Interaksi Interaksi atau efek modifikasi adalah heterogenitas efek dari satu expose Pada tingkat expose yang lain . Jadi efek satu expose pada kejadian penyakit berbeda pada kelompok expose lainnya. Tidak adanya modifikasi efek, berarti efek expose homogen. Pada analisis multivariat , jika ditemukan adanya interaksi antar variable expose dengan variabel lainnya, maka nilai koefisien, misalnya OR, harus dilaporkan secara terpisah menurut strata dari variabel tersebut.

32. Independen ( sebab )  Dependen (outcome/ akibat ) UJI STATISTIK YANG SERING DIGUNAKAN

33. Pengelompokan Uji Statistik 35

34. Masih bingung ??? 36

35. 37

36. 38

37. Praktik 3. Analisis Data Pertemuan Ke 2 (minggu depan) 39 Analisis Univariat ( Deskriptif ) Analisis Bivariat Analisis Bivariat ( Kategorik dg Numerik ) Analisis Bivairat ( Kategorik dg Kategorik ) Analisis Bivariat ( Numerik dg Numurik ) Analisis Multivariat

38. TUGAS ! 40 Take a rest ! Spend time with your family ! Treat yourself ! Watch anime & k-drama ! Pray and praise god ! D on't forget to be happy !

39. Thank you 41