PENYUSUNAN HASIL & ANALISA DATA

A. Peran Statistik Dalam Penelitian

1. Pengertian statistik

Statistik dalam arti sempit berarti angka/data. Dalam arti luas statistik 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

ilmu adalah 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.

Bagan 8.1 : Kegunaan statistik dalam penelitian

2. Kegunaan statistik/penelitian di Bidang Kesehatan

a. 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 Statistik

Penggolongan 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.

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 statitistik

Dalam analisis seringkali digunakan pembagian data/variabel menjadi dua kelompok

yaitu; data katagorik dan data numerik.

a. Data Katagorik (kualitatif), merupakan data hasil pengklasifikasian/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.

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 (<50 kg), sedang (50-60 kg) dan gemuk

(>60 kg), maka jenis variabelnya sudah berubah menjadi data katagorik.

5. Skala Pengukuran

Berkaitan 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 Nominal

Ukuran nominal adalah ukuran yang hanya diperoleh atau yang ditetapkan 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 Ordinal

Data 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 Interval

Pengukuran bersifat kontinyu, yang didalam pengukuran itu diasumsikan terdapat satuan

pengukuran yang sama, selain

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 Rasio

Data 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 skala pengukuran

6. Tahap –Tahap Kegiatan Statistik

Secara 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 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 mau diapakan 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 / memeriksa

Adalah 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 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 / coding

Adalah 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 :

Tanda – tanda kode ini dapat disesuaikan dengan pengertian yang lebih menguntungkan

peneliti, jadi tanda-tanda tersebut bisa dibuat oleh peneliti sendiri.

Kegunaan dari coding adalah untuk menrpermudah pada saat analisis data dan juga

mempercepat pada saat entry data

3) Processing

Setelah semua kuesioner terisi penuh dan benar, serta sudah melewati pengkodean, maka

langkah selanjutnya adalah memproses data aqar data yang sudah di-entry dapat dianailisis.

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-rnasing mempunyai kelebihan dan kekurangan. Salah satu paket program

yang sudah umum digunakan untuk entry data adalah paket program SPSS for Window.

4) Cleaning

Pembersihan 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 informasi

Disesuaikan 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 dan memudahkan 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 tentang kondisi 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”

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 tabel

Judul table ditulis ditengah-tengah bagian atas, singkat, jelas dan lengkap. Judul dapat

menjawab 3 W yaitu : what, where dan when untuk memberikan keterangan yang

mandiri tentang"apa/siapa", dimana dan kapan dilakukan..

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.

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 diagram

Pedoman 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 nilai dari variabel data dan membandingkan beberapa

pengamatan data menurut tempat dan jenis atau kategori tertentu

Contoh :

Grafik batang 8.1 : Jumlah Pendidikan di Surabaya

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

d) Grafik titik-titik (pencar)

- menyajikan hubungan (korelasi) antara dua variabel

- penyajian grafik yang diperoleh dari hasil pencaran data (titiktitikfrekuensi data)

Contoh :

Grafik titik 8.4 : Jumlah Pendidikan di Surabaya

e) Grafik lambang atau simbol

Dipakai untuk mendapatkan gambaran kasar sesuatu persoalan dan sebagai alat visual

bagi orang awam. Setiap satuan jumlah tertentu dibuat simbol sesuai dengan macam

datanya. Kesulitannya adalah bila 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 data terdapat. Data ini

melukiskan keadaan yang dihubungkan dengan tempat kejadiannya. Yang umum

digunakan adalah pulau dimanadicantumkan gambar-gambar hasil bumi, tambang, ternak

dan sebagainya.

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 dilakukan hanya 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 teoriteori 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 Diskriptif

Analisis 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).

2) Analisis Statistik Inferensial

Dalam 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 kesimpulan

Bagian 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:

Nilai statistik uji > nilai tabel

Atau

Nilai tingkat kemaknaan yang di peroleh (P) < alfa

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 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

7. Faktor yang mempengaruhi analisis data

Seberapa 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 Sampel

Analisis 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

mengetahui pengaruh 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

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.