PEMBAGIAN STATISTIK : 1. STATISTIK DESKRIPTIF- Memberikan gambaran (deskripsi) terhadap obyek yang diteliti (sampel maupun populasi) - Tanpa membuat simpulan yang diberlakukan untuk umum (generalisasi/inferensi) Dengan apa : - Tabel - Grafik - Diagram - Statistik deskriptif ( Mean, Median, Modus) Penelitian yang tidak mengambil sampel -> statistik deskriptif.

Pembagian Statistik :

2. STATISTIK INFERENSIAL/INDUKTIF- Statistik yg digunakan untuk analisis data sampel, dan hasilnya akan digeneralisasikan/inferensikan untuk populasi dari mana sampel diambil. - Ada 2 pendekatan dlm statistik inferensial : 1). Statistik Parametrik - Data dg skala interval dan rasio - Distribusi normal 2). Statistik Non Parametrik - Data dg skala nominal dan ordinal - Data dg skala interval/rasio tetapi distribusi tidak normal.

KEMAMPUAN SKALA DATASKALA DATAKEMAMPUAN NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO

Membedakan Menentukan urutan Besar Beda Kelipatan

+

+ +

+ + +

+ + + +

PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA Pengolahan data : 1. Editing 2. Koding 3. Processing/Entry 4. Cleaning 5. Analisis Penyajian Data : 1. Narasi 2. Tabuler 3. Grafikal

1. Editing ? Prose pengecekan kembali terhadap jawaban yang ada pada alat pengumpul data (kuesioner). Apakah semua pentanyaan sudah tersedia/terisi jawabannya? Apakah jawaban bisa terbaca? Bagaimana konsistensinya ? Editing pengecekan pada kuesioner Siapa yang melakukan editing ? petugas pengumpul data /interviewer. Kapan ? segera setelah selesai wawancara. Dimana ? di lokasi wawancara.

2. Coding ? Proses perubahan jawaban yang ada di kuesioner ke dalam bentuk Angka/bilangan. Data yang bisa diolah dengan komputer adalah data dalam bentuk numerik/angka. Data dengan skala interval dan rasio tidak perlu dikode. Jawaban-2 dalam bentuk kata/kalimat harus diberi kode dengan angka bisa diolah dengan komputer.Contoh Variabel jenis kelamin : Laki-laki diberi kode 1 Perempuan diberi kode 2 Kode tersebut yang dimasukkan ke dalam komputer untuk selanjutnya bisa dilakukan pengolahan.

3. Processing/Entry Data ? Proses memasukkan data (jawaban) ke dalam komputer. : Tahapan processing : a. Pembuatan templete, yang terdiri dari : - Name (nama variabel) maksimal 8 karakter. - Type (tipe data) numerik, string (huruf), tanggal, dll. - Width lebar kolom - Decimal khusus untuk data interval/rasio. -Label penjelasan makna dari variabel. - Values khusus untuk data kategorikal (N/O) b. Pemasukan data (entry)

Templete :

Pemasukan data :

4. Cleaning ? Prosec pengecekan hasil processing/entry data. Berapa jumlah data yang dimasukkan? Apakah setiap vriabel yang dibuat sudah terisi semua jawabannya. Menemukan data missing. Penyebab missing : - Kelewatan memasukkan - double entry - Tidak sengaja ???? Cleaning sebagai pra-syarat analisis data.

5. Analisis data ? Mengolah data (hasil entry) menjadi suatu informasi yang bermakna. Analisis bisa dilakukan secara : Deskriptif (menggunakan statistik deskriptif). Mean,median modus, standar deviasi. Analitik ( dengan uji statistik parametrik dan non parametrik)

PENYAJIAN DATA1. NARASI

- Proses penyajian data yang diwujudkan dalam bentuk uraian serangkaian kalimat.

- Data yang terdapat pada tabel maupun grafik perlu diberikannarasi.Tabel 1. Hubungan kadar Hb ibu hamil dengan kejadian BBLR.BBLR Status Kadar HB/Kejadian BBLR Ya Anemia Kadar Hb Jumlah Tidak 12 6 18 Tidak 4 18 22 16 24 40 Jumlah

Berdasarkan tabel 1, terdapat 12 bayi BBLR yang dilahirkan oleh Ibu yang menderita anemia.

2. TABULER

- Proses penyajian data pada sebuah tabel. - Data mentah (raw data) perlu disajikan dalam bentuk tabel agar mudah dimengerti dan dipahami. Contoh :Tabel 1. Hasil analisis hubungan Status kadar HB ibu dengan kejadian BBLR.

Status Kadar HB/ Kejadian BBLR Ya Anemia Kadar Hb Tidak Jumlah 6 18 12

BBLR X2 Tidak 4 18 22 6,23 0,003 4,5 2,1 9,8 P-value OR CI 95 % OR

3. GRAFIKAL (pneyajian data dalam bentuk grafik.

80 70 6060

Laki-laki Perem puan

80 70 60 50

Jumlah

50 40 30 20 10 0 Smt I

45 30 25

Smt II

Smt III Semester

Smt IV

Grafik 1. Jumlah mahsiswa FIKKES menurut semester dan jenis kelaminTahun 2006

Prinsip Pembuatan Tabel :

1. Judul Tabel a. Nomer Tabel - Tabel 4.1 ( karena adanya pembaban) - Skripsi, tesis, laporan penelitian dll. - Tabel 4.1 (artinya tabel tsb terdapat pada bab 4 dan urutan tabel ke-1 pada bab tersebut. - Tabel 1 ( Tanpa pembaban ) - Jurnal - Tabel 1, artinya tabel tsb adalah tabel urutan ke_1 dalam serangkaian laporan

Pengolahan dan Penyajian Data

b. Cara penulisan (gaya selingkung) - Letak/posisi center/rata kiri. c. Substansi judul. unsur APA DIMANA - KAPAN

Jangan dilakukan pemutusan suku kata.2. Judul kolom (singkat, jelas, jangan putus suku kata) 3 Judul baris (sama dg judul kolom) 4. Badan tabel : - berisi sel-sel - sel-sel merupakan tempat dimana data ditulis 5. Sumber data (untuk data sekunder)

Tabel 2.1. Distribusi.. ..Tahun 2004.

Judul Tabel

JUDUL KOLOMJudul Kolo m

SelJudul Baris

Sel Sel Sel

Sel Sel SelBadan daftar

Sel Sel

Sumber :

Tabel 2.1. Hubungan antara pengetahuan dengan praktek penggunaan APD di PT APAC Tahun 2004.

Pengetahuan Buruk Baik Jumlah

Menggunakan APD Tidak Ya12 (40 %) 22 (55 %) 34 (48,6 %) 18 (60 %) 18 (45 %) 36 (51,4 %)

Jumlah30 (100 %) 40 (100 %) 70 (100 %)

Tabel 1. Hubungan antara pengetahuan dengan praktek penggunaan APD di PT APAC Tahun 2004.

Pengetahuan Buruk Baik Jumlah

Menggunakan APD Tidak Ya12 (40 %) 22 (55 %) 34 (48,6 %) 18 (60 %) 18 (45 %) 36 (51,4 %)

Jumlah30 (100 %) 40 (100 %) 70 (100 %)

Macam Tabel : 1. Tabel distribusi frekuensi tunggalNilai Frekuensi Persentase (%)

60 70 80 90 100 Jumlah

12 20 30 15 3 80

15,00 25,00 37,50 18,75 3,75 100,00

2. Tabel Disstribusi frekuensi bergolong (klas interval)

Klas Interval

Frekuensi

Persentase (%)

51 60 61 70 71 80 81 90 91 100Jumlah

15 25 40 15 5100

15,0 25,0 40,0 15,0 5,0100,0

3. Tabel Silang (Tabel kontingensi)

PengetahuanBuruk Baik

Menggunakan APD Tidak Ya12 (40 %) 22 (55 %) 18 (60 %) 18 (45 %)

Jumlah30 (100 %) 40 (100 %)

Jumlah

34 (48,6 %)

36 (51,4 %)

70 (100 %)

Prosedur pembuatan tabel distribusi dengan klas interval 1. Menentukn jumlah klas interval. Ada 3 cara : 1). Berdasarkan pengalaman Dilakukan oleh orang yang sudah biasa/pengalaman dalam pengolahan data. 2). Dengan Grafik misal : - Bila jumlah data 50, maka jml klas intervalnya 8 - Bila jumlah data 200, maka jml klas intervalnya 12 Baca : Sugiono, Statistik untuk Penelitian, Bandung, Alfbeta, 1997.

20 18 16Jml Kls Interval

14 12 10 8 6 4 2 05 10 20 50 200 300 1000

Jumlah Data

Prosedur pembuatan tabel distribusi dengan klas interval

3). Rumus Sturges : 1. Menentukan Jumlah klas interval k = 1 + 3,3 log n k = jumlah klas interval n = jumlah data log = logaritma 2. Menentukan rentang data Rentang data adalah selisih nilai data terbesar dengan nilai data terkecil. 3. Menghitung panjang klas interval Panjang klas interval = rentang : jumlah klas interval

Prosedur pembuatan tabel distribusi dengan klas interval

4. Menyusun klas interval dalam distribusi frekuensi. Supaya komunikatif tidak selalu dimulai dari nilai yang terkecil.

Prosedur pembuatan tabel distribusi dengan klas interval

Contoh : 60 76 50 44 80 75 58 60 60 86 65 65 56 65 64 80 70 76 58 78 56 80 84 72 50 70 68 68 64 64 85 66 90 50 72 90 78 86 58 84 65 74 68 82 42 60 65 66 76 80

66

80

64

76

82

68

84

90

50

62

BAGIAN II STATISTIK DESKRIPTIF 1. Ukuran Gejala Pusat ( Ukuran Tendensi Sentral) 1). Modus (Mo) - Ukuran statistik berdasarkan nilai yang populer (paling banyak muncul). - Cocok untuk data kualitatif 2). Median (Md) - Ukuran statistik berdasarkan nilai tengah setelah data disusun secara urut. - Cocok bila ada nilai ekstrim 3). Mean (Me) - Ukuran statistik yang mempertimbangkan seluruh nilai data, Tidak baik bila ada nilai ekstrim.

Ukuran gejala pusat

Rumus Mean (Me) : 1. Data tidak dalam distribusi frekuensi Xi Me = -------------n

Me = Mean (rata-rata) Xi = nilai data dari data ke 1 sampai data ke n n = banyaknya data yang diolah 2. Data dalam distribusi frekuensi fi Xi Me = ------------- fi

Contoh :Nilai (Xi)6 7 8 9 10 Jumlah

Frekuensi ( fi )20 25 40 10 5 100

fi . Xi 120 175 320 90 50 755

fi . Xi 755 Me = ------------ = -------- = 7,55 fi 100

Ukuran Gejala Pusat untuk data dalam distribusi frekuensi dengan klas interval. 1. Modus (Mo) b1 ----------b1 + b2

Mo = b + pMo bp

b1 b2

= Nilai modus = Batas bawah klas interval dengan frekuensi terbanyak ( nilai bawah klas interval modus dikurangi 0,5 ) = Panjang klas interval dengan frekuensi terbanyak ( selisih nilai bawah klas interval dengan frekuensi terbanyak dengan nilai bawah klas interval sebelumnya atau sesudahnya). = frekuensi klas modus dikurangi frekuensi klas interval sebelumnya. = frekuensi klas modus dikurangi frekuensi klas interval berikutnya.

2. Median (Md)n/2 - F Md = b + p -----------fMd = Nilai median b = batas bawah klas interval dimana median terletak ( Nilai bawah klas interval median dikurangi 0,5 ) p = Panjang klas interval dengan frekuensi terbanyak ( selisih nilai bawah klas interval dengan frekuensi terbanyak dengan nilai bawah klas interval sebelumnya atau sesudahnya. n = banyak data yang akan diolah F = Jumlah kumulatif frekuensi sampai dengan sebelum klas media.n f = frekuensi klas median.

3. Mean (rata-rata hitung) f i . Xi Me = ---------------- fi dimana : Me = Rata-rata hitung. Xi fi = tanda klas (nilai bawah klas ditambah nilai atas klas dibagi 2) = frekuensi pada masing-masing klas.

UKURAN DISPERSI (UKURAN PENYEBARAN) 1. Rentang ( Selisih nilai terbesar dg terkecil) 2. Varians (kwadrat dari standar deviasi) 3. Standar Deviasi (akar dari varians) 4.Koefisien Variasi (Standar deviasi : rata-rata) X 100 %

Distribusi biasa Data Populasi :2 = ( Xi - )2 -------------------N ( Xi - )2 -------------------N 2 =

Klas interval

fi . ( Xi - )2 ----------------------N

=

fi . ( Xi - )2 = ---------------------- N

Data Sampel : S2 =

( Xi - X )2 -------------------( n -1 )

S2 =

fi . ( Xi - X )2 ----------------------(n1)

( Xi - X )2 S = ------------------- (n1)

fi . ( Xi - X)2 S = ---------------------- (n1)

Tabel kerja penghitungan standar deviasi (1):No Individu1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Xi 60 70 65 75 80 70 70 80 75 70

Xi - X -11,5 -1,5 -6,5 3,5 8,5 -1,5 -1,5 8,5 3,5 -1,5

(Xi X)2 132,5 2,25 42,25 12,25 72,25 2,25 2,25 72,25 12,5 2,25

n = 10

Xi = 715

-

(Xi X)2 = 354

Xi 715 X = ---------- = ----------- = 71,5 n 10 ( Xi - X )2 S = ------------------- = (n1) 354 --------------- = 6,27 10 - 1

Tabel kerja penghitungan standar deviasi (2):Klas interval51 60 61 70 71 80 81 90 91 100 Jumlah

fi 15 25 30 20 10 100

Tanda Klas ( Xi)55,5

fi . Xi

Xi - X

(Xi -X)2

fi .(Xi -X)2

..

Terminologi pd populasi dan sampel :

POPULASI

SAMPEL

2

Rata-rata Varians Standar deviasi

X S2 S