Upload
fitrizelia
View
261
Download
2
Embed Size (px)
DESCRIPTION
tugas spss
Citation preview
1. Buatlah table frekuensi distribusi umur dengan memakai formula sturgess dan
sajikanlah dalam bentuk table dan histogram.
Jawab:
Banyak kelas = 1 + 3,3 log n Lebar interval = Range
banyak interval kelas
= 1 + 3,3 log (133) = 588
= 1 + 3,3 (2,12) = 7,25
= 1 + 6,99
= 7,99 = 8
Statistics
Umur
NValid 133
Missing 0
Range 58.0
Minimum 22.0
Maximum 80.0
Umur
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid 22.0 1 .7 .8 .8
24.0 1 .7 .8 1.5
25.0 1 .7 .8 2.3
27.0 1 .7 .8 3.0
30.0 6 4.5 4.5 7.5
32.0 1 .7 .8 8.3
33.0 2 1.5 1.5 9.8
34.0 1 .7 .8 10.5
35.0 3 2.2 2.3 12.8
36.0 3 2.2 2.3 15.0
38.0 3 2.2 2.3 17.3
39.0 1 .7 .8 18.0
40.0 9 6.7 6.8 24.8
41.0 2 1.5 1.5 26.3
42.0 3 2.2 2.3 28.6
43.0 4 3.0 3.0 31.6
44.0 2 1.5 1.5 33.1
45.0 6 4.5 4.5 37.6
46.0 2 1.5 1.5 39.1
47.0 4 3.0 3.0 42.1
48.0 6 4.5 4.5 46.6
49.0 4 3.0 3.0 49.6
50.0 4 3.0 3.0 52.6
51.0 1 .7 .8 53.4
52.0 2 1.5 1.5 54.9
53.0 2 1.5 1.5 56.4
54.0 4 3.0 3.0 59.4
55.0 6 4.5 4.5 63.9
56.0 3 2.2 2.3 66.2
57.0 2 1.5 1.5 67.7
58.0 2 1.5 1.5 69.2
59.0 4 3.0 3.0 72.2
60.0 11 8.2 8.3 80.5
61.0 2 1.5 1.5 82.0
62.0 2 1.5 1.5 83.5
63.0 1 .7 .8 84.2
65.0 5 3.7 3.8 88.0
67.0 2 1.5 1.5 89.5
68.0 1 .7 .8 90.2
69.0 1 .7 .8 91.0
70.0 5 3.7 3.8 94.7
72.0 1 .7 .8 95.5
73.0 1 .7 .8 96.2
74.0 1 .7 .8 97.0
75.0 1 .7 .8 97.7
80.0 3 2.2 2.3 100.0
Total 133 99.3 100.0
Missing System 1 .7
Total 134 100.0
Statistics
kategori umur
NValid 133
Missing 0
Range 8.00
Minimum 1.00
Maximum 9.00
kategori umur
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
22-28 tahun 4 3.0 3.0 3.0
29-35 tahun 13 9.8 9.8 12.8
26-42 tahun 21 15.8 15.8 28.6
43-49 tahun 28 21.1 21.1 49.6
50-56 tahun 22 16.5 16.5 66.2
57-63 tahun 24 18.0 18.0 84.2
64-70 tahun 14 10.5 10.5 94.7
71-77 tahun 4 3.0 3.0 97.7
78-84 tahun 3 2.3 2.3 100.0
Total 133 100.0 100.0
2. Buatlah variabel baru berupa variabel Indeks Massa Tubuh dengan rumus BB/(TB2)
dan lanjutkan dengan membuat variabel kategori IMT sesuai dengan ukuran orang
Asia.
Jawab :
Statistics
kategori IMT
NValid 133
Missing 0
Range 4.00
Minimum 1.00
Maximum 5.00
kategori IMT
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid < 18,5 (underweight) 40 30.1 30.1 30.1
18,5-22,99 (healthy weight) 32 24.1 24.1 54.1
23,0-24,99 (overweight) 17 12.8 12.8 66.9
25,0-29,99 (heavily
overweight)
26 19.5 19.5 86.5
> 30 (obese) 18 13.5 13.5 100.0
Total 133 100.0 100.0
3. Apakah IMT berdistribusi normal
Jawab :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
IMT
N 133
Normal Parametersa,bMean 22.8073
Std. Deviation 6.58482
Most Extreme Differences
Absolute .069
Positive .069
Negative -.061
Kolmogorov-Smirnov Z .795
Asymp. Sig. (2-tailed) .552
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari Uji Kolmogorov-Smirnov, disimpulkan bahwa α = 0,05 , distribusi indeks massa tubuh
adalah normal (nilai p = 0,795).
H0 distribusi data sama dengan distribusi normal
H1 distribusi data tidak sama dengan distribusi normal
Nilai P > α
0,795 > 0,05
H0 diterima distribusi data adalah normal
4. Apakah kadar gula berdistribusi normal
Jawab :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Gula darah
sewaktu
N 133
Normal Parametersa,bMean 139.286
Std. Deviation 88.8839
Most Extreme Differences Absolute .288
Positive .288
Negative -.260
Kolmogorov-Smirnov Z 3.322
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pembahasan: Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov, disimpulkan bahwa pada α =
0,05 ,distribusi kadar gula darah adalah normal (nilai p = 3,322).
H0 distribusi data sama dengan distribusi normal
H1 distribusi data tidak sama dengan distribusi normal
Nilai P > α
3,322 > 0,05
H0 diterima, alternatif H1 ditolak
Dengan uji kolmogorov-smirnov,pada α = 0,05, distribusi kadar gula darah sewaktu
adalah normal (nilai P = 3,322)
5. Apakah total kolesterol berdistribusi normal
Jawab :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Total cholesterol
N 133
Normal Parametersa,bMean 187.985
Std. Deviation 54.5162
Most Extreme Differences
Absolute .081
Positive .081
Negative -.053
Kolmogorov-Smirnov Z .930
Asymp. Sig. (2-tailed) .352
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pembahasan: Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov, disimpulkan bahwa pada α =
0,05 ,distribusi total kolesterol adalah normal (nilai p = 0,930).
H0 distribusi data sama dengan distribusi normal
H1 distribusi data tidak sama dengan distribusi normal
Nilai P > α
0,930 > 0,05
H0 diterima, alternatif H1 ditolak
Dengan uji kolmogorov-smirnov,pada α = 0,05, distribusi total kolesterol adalah normal
(nilai P = 0,930)
6. Apakah LDL berdistribusi normal.
Jawab :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
LDL
N 133
Normal Parametersa,bMean 129.451
Std. Deviation 45.5943
Most Extreme Differences
Absolute .079
Positive .079
Negative -.047
Kolmogorov-Smirnov Z .915
Asymp. Sig. (2-tailed) .372
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pembahasan : Dengan uji kolmogorov-smirnov, disimpulkan bahwa pada α =
0,05 ,distribusi LDL adalah normal (nilai p = 0,915).
H0 distribusi data sama dengan distribusi normal
H1 distribusi data tidak sama dengan distribusi normal
Nilai P > α
0,915 > 0,05
H0 diterima, alternatif H1 ditolak
Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov,pada α = 0,05, distribusi LDL adalah normal (nilai P = 0,915)
7. Apakah Trigliserid berdistribusi normal
Jawab :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Trigelecerida
N 133
Normal Parametersa,bMean 123.617
Std. Deviation 88.9782
Most Extreme Differences
Absolute .204
Positive .194
Negative -.204
Kolmogorov-Smirnov Z 2.353
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pembahasan: Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov, disimpulkan bahwa pada α = 0,05 ,
distribusi trigliserid adalah normal (nilai p = 2,353).
H0 distribusi data sama dengan distribusi normal
H1 distribusi data tidak sama dengan distribusi normal
Nilai P > α
2,353 > 0,05
H0 diterima, alternatif H1 ditolak
Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov,pada α = 0,05, distribusi trigliserid adalah normal
(nilai P = 2,353)
8. Apakah HDL berdistribusi normal
Jawab:
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
HDL
N 133
Normal Parametersa,bMean 34.226
Std. Deviation 13.3016
Most Extreme Differences Absolute .181
Positive .181
Negative -.116
Kolmogorov-Smirnov Z 2.088
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pembahasan: Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov, disimpulkan bahwa pada α =
0,05 ,distribusi HDL adalah normal (nilai p = 2,088).
H0 distribusi data sama dengan distribusi normal
H1 distribusi data tidak sama dengan distribusi normal
Nilai P > α
2,353 > 0,05
H0 diterima, alternatif H1 ditolak
Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov,pada α = 0,05, distribusi trigliserid adalah normal
(nilai P = 2,088)
9. Buatlah kategorisasi gula darah menjadi DM dan Non DM, berapa angka kejadian
DM pada sampel ini. Sajikan dalam bentuk tabel dan grafik
Jawab:
Kategori GDS
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
< 200 mg % (non DM) 120 90.2 90.2 90.2
> 200 mg % (DM) 13 9.8 9.8 100.0
Total 133 100.0 100.0
10. Sajikan Genetik PJK dalam bentuk bar diagram atau pie diagram
Jawab :
Genetik PJK
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
Genetik PJK Negative 109 82.0 82.0 82.0
Genetik PJK positif 24 18.0 18.0 100.0
Total 133 100.0 100.0
11. Sajikan PJK dalam bentuk tabel dan diagram
Jawab :
PJK
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
PJK negative 95 71.4 71.4 71.4
PJK positif 38 28.6 28.6 100.0
Total 133 100.0 100.0
12. Hitunglah korelasi antara IMT dan kadar gula darah, apakah korelasi bermakna
Jawab :
Correlations
Gula Darah
Sewaktu
Indeks Massa
Tubuh
Spearman's rho
Gula Darah Sewaktu
Correlation Coefficient 1.000 .155
Sig. (2-tailed) . .074
N 133 133
Indeks Massa Tubuh
Correlation Coefficient .155 1.000
Sig. (2-tailed) .074 .
N 133 133
Dari hasil di atas diperoleh nilai sig 0,074 yang menunjukan nilai P > 0,05 , tidak terdapat
korelasi yang bermakna antara IMT dan GDS.
13. Buatlah kategorisasi cholesterol berdasarkan rujukan umum
Jawab :
Langkah-langkah :
a. Pilih transform
b. Pilih Recode Into Different Variables
c. Masukkan total cholesterol pada numeric variable
d. Pada output variable
Name : kat_kolesterol (tanpa spasi)
Label : kategorisasi kolesterol (dengan spasi)
Pilih change
e. Klik old and new values
f. Pilih Lowest through value 200, value 1
Range 200 through 239, value 2
Value through Highest 240, value 3
g. Klik continue, Klik OK
kategori kolesterol
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
< 200 mg % (normal) 87 65.4 65.4 65.4
200-239 mg % (agak tinggi) 28 21.1 21.1 86.5
> 240 mg % (tinggi) 18 13.5 13.5 100.0
Total 133 100.0 100.0
14. Buatlah kategorisasi triglyserid berdasarkan rujukan umum
Jawab :
Langkah-langkah :
a. Pilih transform
b. Pilih Recode Into Different Variables
c. Masukkan triglyserid pada numeric variable
d. Pada output variable
Name : kat_tryglycerid (tanpa spasi)
Label : Kategorisasi triglycerid (dengan spasi)
Pilih change
e. Klik old and new values
f. Pilih Lowest through value 150,value 1
Range 150 through 199 , value 2
Range 200 through 499, value 3
Value through Highest 500, value 3
g. Klik continue, Klik OK
Kategori triglycerida
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
< 150 mg % (Normal) 100 75.2 75.2 75.2
150-199 mg % (Agak tinggi) 14 10.5 10.5 85.7
200-499 mg % (Tinggi) 18 13.5 13.5 99.2
> 500 mg % (Sangat tinggi) 1 .8 .8 100.0
Total 133 100.0 100.0
15. Buatlah kategorisasi LDL berdasarkan rujukan umum
Jawab :
Langkah-langkah :
a. Pilih transform
b. Pilih Recode Into Different Variables
c. Masukkan LDL pada numeric variable
d. Pada output variable
Name : kat_LDL (tanpa spasi)
Label : Kategorisasi LDL (dengan spasi)
Pilih change
e. Klik old and new values
f. Pilih Lowest through value 100 ,value 1
Range 100 through 129 , value 2
Range 130 through 159, value 3
Range 160 through 189, value 3
g. Klik continue, Klik OK
Kategori LDL
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
< 100 mg % (Normal) 38 28.6 30.6 30.6
100-129 mg % (Agak tinggi) 37 27.8 29.8 60.5
130-159 mg% (Tinggi) 29 21.8 23.4 83.9
160-189 mg % (Sangat tinggi) 20 15.0 16.1 100.0
Total 124 93.2 100.0
Missing System 9 6.8
Total 133 100.0
16. Buatlah kategorisasi HDL berdasarkan rujukan umum
Jawab :
Langkah-langkah :
a. Pilih transform
b. Pilih Recode Into Different Variables
c. Masukkan HDL pada numeric variable
d. Pada output variable
Name : kat_HDL (tanpa spasi)
Label : Kategorisasi HDL (dengan spasi)
Pilih change
e. Klik old and new values
f. Pilih Lowest through value 40 ,value 1
Value through Highest 60, value 2
g. Klik continue, Klik OK
Kategorisasi HDL
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
< 40 mg % (Rendah) 96 72.2 91.4 91.4
> 60 mg % (Normal) 9 6.8 8.6 100.0
Total 105 78.9 100.0
Missing System 28 21.1
Total 133 100.0
17. Hitunglah angka kejadian PJK berdasarkan klasifikasi atau kategori masing-masing
profil lipid (kolesterol/LDL/triglyceride/HDL) sajikan dalam bentuk tabel dengan
menggunakan perintah crosstab, ujilah dengan chisquare.
Jawab :
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
kategori kolesterol * PJK 133 100.0% 0 0.0% 133 100.0%
kategori trigliserid * PJK 133 100.0% 0 0.0% 133 100.0%
kategorisasi LDL * PJK 133 100.0% 0 0.0% 133 100.0%
Kategorisasi HDL * PJK 133 100.0% 0 0.0% 133 100.0%
Kategori kolesterol*PJK
Crosstab
PJK Total
PJK Negative PJK Positive
kategori kolesterol
Normal (<200mg%)Count 61 26 87
% within kategori kolesterol 70.1% 29.9% 100.0%
Agak Tinggi (200-239mg%)Count 23 5 28
% within kategori kolesterol 82.1% 17.9% 100.0%
Tinggi (>240mg%)Count 11 7 18
% within kategori kolesterol 61.1% 38.9% 100.0%
TotalCount 95 38 133
% within kategori kolesterol 71.4% 28.6% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 2.587a 2 .274
Likelihood Ratio 2.686 2 .261
Linear-by-Linear Association .036 1 .850
N of Valid Cases 133
a. 0 cells (0.0%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is 5.14.
Kategori Trigliserid*PJK
Crosstab
PJK Total
PJK Negative PJK Positive
kategori trigliseridNormal (<150mg%)
Count 75 25 100
% within kategori trigliserid 75.0% 25.0% 100.0%
Agak Tinggi (150-199mg%)Count 11 3 14
% within kategori trigliserid 78.6% 21.4% 100.0%
Tinggi (200-499mg%) Count 8 10 18
% within kategori trigliserid 44.4% 55.6% 100.0%
Sangat Tinggi (>500mg%)Count 1 0 1
% within kategori trigliserid 100.0% 0.0% 100.0%
TotalCount 95 38 133
% within kategori trigliserid 71.4% 28.6% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 7.797a 3 .050
Likelihood Ratio 7.394 3 .060
Linear-by-Linear Association 4.064 1 .044
N of Valid Cases 133
a. 3 cells (37.5%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is .29.
Kategorisasi LDL*PJK
Crosstab
PJK Total
PJK Negative PJK Positive
kategorisasi LDL
normal (<100mg%)Count 26 12 38
% within kategorisasi LDL 68.4% 31.6% 100.0%
agak tinggi (100-129mg%)Count 25 12 37
% within kategorisasi LDL 67.6% 32.4% 100.0%
tinggi (130-159mg%)Count 23 6 29
% within kategorisasi LDL 79.3% 20.7% 100.0%
sangat tinggi (160-189mg%)Count 21 8 29
% within kategorisasi LDL 72.4% 27.6% 100.0%
TotalCount 95 38 133
% within kategorisasi LDL 71.4% 28.6% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 1.335a 3 .721
Likelihood Ratio 1.384 3 .709
Linear-by-Linear Association .472 1 .492
N of Valid Cases 133
a. 0 cells (0.0%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is 8.29.
Kategori HDL*PJK
Crosstab
PJK Total
PJK Negative PJK Positive
Kategorisasi HDL
Rendah (<40mg%)Count 69 27 96
% within Kategorisasi HDL 71.9% 28.1% 100.0%
Normal (>60mg%)Count 26 11 37
% within Kategorisasi HDL 70.3% 29.7% 100.0%
TotalCount 95 38 133
% within Kategorisasi HDL 71.4% 28.6% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (1-
sided)
Pearson Chi-Square .034a 1 .854
Continuity Correctionb .000 1 1.000
Likelihood Ratio .034 1 .855
Fisher's Exact Test .834 .507
Linear-by-Linear Association .033 1 .855
N of Valid Cases 133
a. 0 cells (0.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 10.57.
b. Computed only for a 2x2 table
18. Apakah terdapat hubungan antara genetik PJK dan kejadian PJK? Gunakan
chisquare test.
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
GenetikPJK * PJK 133 100.0% 0 0.0% 133 100.0%
GenetikPJK * PJK Crosstabulation
PJK Total
PJK Negative PJK positif
GenetikPJK
Genetik PJK NegativeCount 95 14 109
% within GenetikPJK 87.2% 12.8% 100.0%
Genetik PJK PositifCount 0 24 24
% within GenetikPJK 0.0% 100.0% 100.0%
TotalCount 95 38 133
% within GenetikPJK 71.4% 28.6% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (1-
sided)
Pearson Chi-Square 73.211a 1 .000
Continuity Correctionb 69.003 1 .000
Likelihood Ratio 75.556 1 .000
Fisher's Exact Test .000 .000
Linear-by-Linear Association 72.661 1 .000
N of Valid Cases 133
a. 0 cells (0.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 6.86.
b. Computed only for a 2x2 table
Symmetric Measures
Value Asymp. Std.
Errora
Approx. Tb Approx. Sig.
Ordinal by OrdinalGamma 1.000 .000 6.724 .000
Spearman Correlation .742 .057 12.665 .000c
Interval by Interval Pearson's R .742 .057 12.665 .000c
N of Valid Cases 133
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Risk Estimate
Value 95% Confidence Interval
Lower Upper
For cohort PJK = PJK positif .128 .079 .209
N of Valid Cases 133
Catatan :
- P value < 0,05 tidak homogen, H0 ditolak, H1 diterima, terdapat korelasi
- P value > 0,05 homogen, H0 diterima, H1 ditolak, tidak terdapat korelasi
Jawab :
- P value berdasarkan nilai signifikansi pada table chi-square didapatkan 0,000 (dilihat dari
nilai Asym sig. Pearson Chi-Square). Jadi, P value < 0,05. Berarti H0 ditolak, H1
diterima.
Jadi, terdapat hubungan antara genetic PJK dan kejadian PJK.
19. Apakah terdapat hubungan antara kategori IMT dan kejadian PJK? Gunakan
chisquare test!
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
Indeks Masa Tubuh * PJK 133 100.0% 0 0.0% 133 100.0%
Indeks Masa Tubuh * PJK Crosstabulation
PJK Total
PJK Negative PJK positif
Indeks Masa Tubuh1.00
Count 29 11 40
% within Indeks Masa Tubuh 72.5% 27.5% 100.0%
2.00Count 25 7 32
% within Indeks Masa Tubuh 78.1% 21.9% 100.0%
3.00Count 9 8 17
% within Indeks Masa Tubuh 52.9% 47.1% 100.0%
4.00Count 22 4 26
% within Indeks Masa Tubuh 84.6% 15.4% 100.0%
5.00 Count 10 8 18
% within Indeks Masa Tubuh 55.6% 44.4% 100.0%
TotalCount 95 38 133
% within Indeks Masa Tubuh 71.4% 28.6% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 8.010a 4 .091
Likelihood Ratio 7.902 4 .095
Linear-by-Linear Association .501 1 .479
N of Valid Cases 133
a. 1 cells (10.0%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is 4.86.
Symmetric Measures
Value Asymp. Std.
Errora
Approx. Tb Approx. Sig.
Ordinal by OrdinalGamma .090 .138 .646 .518
Spearman Correlation .057 .089 .659 .511c
Interval by Interval Pearson's R .062 .089 .706 .481c
N of Valid Cases 133
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Risk Estimate
Value
Odds Ratio for Indeks Masa
Tubuh (1.00 / 2.00)
a
a. Risk Estimate statistics cannot be
computed. They are only computed for a
2*2 table without empty cells.
Catatan :
- P value < 0,05 tidak homogen, H0 ditolak, H1 diterima, terdapat korelasi
- P value > 0,05 homogen, H0 diterima, H1 ditolak, tidak terdapat korelasi
Jawaban :
- P value berdasarkan nilai signifikansi pada table chi-square didapatkan 0,091 (dilihat dari
nilai Asym sig. Pearson Chi-Square). Jadi, P value > 0,05. Berarti H0 diterima, H1
ditolak.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara indeks masa tubuh dan kejadian PJK.
20. Apakah terdapat hubungan antara kategori umur dan kejadian PJK? Gunakan
chisquare test.
Case Processing Summary
Cases
Valid Missing Total
N Percent N Percent N Percent
Umur * PJK 133 100.0% 0 0.0% 133 100.0%
Umur * PJK Crosstabulation
PJK Total
PJK Negative PJK positif
Umur22.0
Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
24.0Count 0 1 1
% within Umur 0.0% 100.0% 100.0%
25.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
27.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
30.0Count 4 2 6
% within Umur 66.7% 33.3% 100.0%
32.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
33.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
34.0 Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
35.0Count 0 3 3
% within Umur 0.0% 100.0% 100.0%
36.0Count 2 1 3
% within Umur 66.7% 33.3% 100.0%
38.0Count 2 1 3
% within Umur 66.7% 33.3% 100.0%
39.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
40.0Count 7 2 9
% within Umur 77.8% 22.2% 100.0%
41.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
42.0Count 1 2 3
% within Umur 33.3% 66.7% 100.0%
43.0Count 3 1 4
% within Umur 75.0% 25.0% 100.0%
44.0Count 1 1 2
% within Umur 50.0% 50.0% 100.0%
45.0Count 4 2 6
% within Umur 66.7% 33.3% 100.0%
46.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
47.0Count 4 0 4
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
48.0Count 5 1 6
% within Umur 83.3% 16.7% 100.0%
49.0Count 4 0 4
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
50.0Count 3 1 4
% within Umur 75.0% 25.0% 100.0%
51.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
52.0Count 1 1 2
% within Umur 50.0% 50.0% 100.0%
53.0 Count 1 1 2
% within Umur 50.0% 50.0% 100.0%
54.0Count 0 4 4
% within Umur 0.0% 100.0% 100.0%
55.0Count 4 2 6
% within Umur 66.7% 33.3% 100.0%
56.0Count 3 0 3
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
57.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
58.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
59.0Count 2 2 4
% within Umur 50.0% 50.0% 100.0%
60.0Count 9 2 11
% within Umur 81.8% 18.2% 100.0%
61.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
62.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
63.0Count 0 1 1
% within Umur 0.0% 100.0% 100.0%
65.0Count 4 1 5
% within Umur 80.0% 20.0% 100.0%
67.0Count 2 0 2
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
68.0Count 0 1 1
% within Umur 0.0% 100.0% 100.0%
69.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
70.0Count 2 3 5
% within Umur 40.0% 60.0% 100.0%
72.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
73.0Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
74.0 Count 1 0 1
% within Umur 100.0% 0.0% 100.0%
75.0Count 0 1 1
% within Umur 0.0% 100.0% 100.0%
80.0Count 2 1 3
% within Umur 66.7% 33.3% 100.0%
TotalCount 95 38 133
% within Umur 71.4% 28.6% 100.0%
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 51.210a 45 .243
Likelihood Ratio 60.982 45 .056
Linear-by-Linear Association .021 1 .884
N of Valid Cases 133
a. 90 cells (97.8%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is .29.
Symmetric Measures
Value Asymp. Std.
Errora
Approx. Tb Approx. Sig.
Ordinal by OrdinalGamma -.003 .117 -.024 .981
Spearman Correlation -.002 .089 -.025 .980c
Interval by Interval Pearson's R .013 .089 .145 .885c
N of Valid Cases 133
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
c. Based on normal approximation.
Risk Estimate
Value
Odds Ratio for Umur (22.0 /
24.0)
a
a. Risk Estimate statistics cannot be
computed. They are only computed for a
2*2 table without empty cells.
Catatan :
- P value < 0,05 tidak homogen, H0 ditolak, H1 diterima, terdapat korelasi
- P value > 0,05 homogen, H0 diterima, H1 ditolak, tidak terdapat korelasi
Jawaban :
- P value berdasarkan nilai signifikansi pada table chi-square didapatkan 0,243 (dilihat dari
nilai Asym sig. Pearson Chi-Square). Jadi, P value > 0,05. Berarti H0 diterima, H1
ditolak.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara kategori umur dan kejadian PJK.
21. Apakah ada perbedaan kadar gula darah antar kelompok IMT? Gunakan ANOVA.
Test of Homogeneity of Variances
Kat.GDS
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.937 4 128 .445
ANOVA
Kat.GDS
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .082 4 .020 .224 .925
Within Groups 11.648 128 .091
Total 11.729 132
Robust Tests of Equality of Means
Kat.GDS
Statistica df1 df2 Sig.
Brown-Forsythe .225 4 106.232 .924
a. Asymptotically F distributed.
Catatan :
- Uji homogenitas variance dilihat nilai pada kolom signifikan Levene Statistic di table test
of homogeneity dan didapatkan nilai P.
- Jika P > 0,05 varian homogen maka dapat digunakan uji ANOVA
- Jika P < 0,05 varian tidak homogen, tidak dapat digunakan uji ANOVA
- Pada table ANOVA, jika probabilitas F hitung > 0,05 maka H0 diterima. Tapi jika
probabilitias F hitung < 0,05 maka H0 ditolak, H1 diterima.
Jawaban :
- Didapatkan dari hasil penghitungan SPSS, nilai P adalah 0,445. Jadi, nilai P > 0,05, maka
varian homogen sehingga dapat digunakan uji ANOVA.
- Dari table, didapatkan F hitung 0,224. Jadi nilai F hitung > 0,05 maka H0 diterima.
Jadi, tidak terdapat perbedaan antara kadar gula darah antar kelompok IMT.
22. Apakah terdapat perbedaan kadar gula darah antar kelompok umur? Gunakan
ANOVA
Test of Homogeneity of Variances
Kat.GDS
Levene Statistic df1 df2 Sig.
2.751 8 124 .008
ANOVA
Kat.GDS
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .418 8 .052 .572 .799
Within Groups 11.312 124 .091
Total 11.729 132
Catatan :
- Uji homogenitas variance dilihat nilai pada kolom signifikan Levene Statistic di table test
of homogeneity dan didapatkan nilai P.
- Jika P > 0,05 varian homogen maka dapat digunakan uji ANOVA
- Jika P < 0,05 varian tidak homogen, tidak dapat digunakan uji ANOVA
- Pada table ANOVA, jika probabilitas F hitung > 0,05 maka H0 diterima. Tapi jika
probabilitias F hitung < 0,05 maka H0 ditolak, H1 diterima.
Jawaban :
- Didapatkan dari hasil penghitungan SPSS, nilai P adalah 0,008. Jadi, nilai P < 0,05, maka
didapatkan varian tidak homogen.
Jadi, hasil uji ANOVA tidak valid dikarenakan varian tidak homogen.
23. Apakah terdapat perbedaan kadar masing-masing profil lipid berdasarkan sex/jenis
kelamin? Gunakan t student test independent.
Group Statistics
Sex N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
TotalCholesterolLaki-laki 64 191.031 60.4880 7.5610
Perempuan 69 185.159 48.6067 5.8516
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. T df Sig. (2-
tailed)
Mean Difference Std. Error
Difference
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower
Total
Chole
sterol
Equal variances assumed 2.852 .094 .619 131 .537 5.8718 9.4832 -12.8881
Equal variances not assumed.614 120.889 .540 5.8718 9.5608 -13.0565
Jawaban :
o Nilai sig. pada levene’s test didapatkan nilai p 0,094, p > 0,05. Hipotesis 0
diterima.
Jadi, tidak terdapat perbedaan bermakna antara laki-laki dan perempuan.
24. Apakah terdapat perbedaan kadar masing-masing profil lipid berdasarkan genetic
PJK? Gunakan t student test independent
Group Statistics
GenetikPJK N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
TotalCholesterolGenetik PJK Negative 109 185.761 52.9208 5.0689
Genetik PJK Positif 24 198.083 61.4512 12.5437
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-
tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower Upper
TotalCholesterol
Equal variances
assumed
.590 .444 -1.002 131 .318 -12.3219 12.2921 -36.6385 11.9947
Equal variances not
assumed
-.911 30.949 .369 -12.3219 13.5291 -39.9166 15.2728
Jawaban :
o Nilai sig. pada levene’s test didapatkan nilai p 0,444 jadi p > 0,05 sehingga
hipotesis 0 diterima.
Jadi, tidak terdapat perbedaan yang bermakna antara genetic PJK negative dan
genetic PJK positif.
25. Hitunglah berapa korelasi antara gula darah dan hematokrit.
Jawab:
Correlations
Kategori GDS Hematokrit
Kategori GDS
Pearson Correlation 1 .012
Sig. (2-tailed) .891
N 133 133
Hematokrit
Pearson Correlation .012 1
Sig. (2-tailed) .891
N 133 133
Correlations
Kategori GDS Hematokrit
Spearman's rho
Kategori GDS
Correlation Coefficient 1.000 .012
Sig. (2-tailed) . .887
N 133 133
Hematokrit
Correlation Coefficient .012 1.000
Sig. (2-tailed) .887 .
N 133 133
26. Apakah terdapat hubungan antara masing-masing kategori profil lipid dengan
kejadian PJK. Gunakan chi square test.
a. Trigliseride
Chi-Square Tests
Value Df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 94.325a 84 .207
Likelihood Ratio 112.860 84 .020
Linear-by-Linear Association 2.436 1 .119
N of Valid Cases 133
a. 168 cells (98.8%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is .29.
Jawab :
- Nilai P pada Pearson Chi-Square 0,207. P > 0,05. Jadi Hipotesis 0 diterima.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara kadar trigliserida dengan kejadian PJK.
b. Total Kolesterol
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 102.783a 86 .105
Likelihood Ratio 124.455 86 .004
Linear-by-Linear Association .729 1 .393
N of Valid Cases 133
a. 174 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is .29.
Jawab :
- Nilai P pada Pearson Chi-Square 0,105. P > 0,05. Jadi Hipotesis 0 diterima.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara total kolestrol dengan kejadian PJK.
c. HDL Kolesterol
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 39.474a 41 .539
Likelihood Ratio 48.886 41 .186
Linear-by-Linear Association .032 1 .858
N of Valid Cases 133
a. 79 cells (94.0%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is .29.
Jawab :
- Nilai P pada Pearson Chi-Square yaitu 0,539. P > 0,05. Jadi Hipotesis 0 diterima.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara HDL kolesterol dengan kejadian PJK.
d. LDL Kolesterol
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square 84.408a 86 .528
Likelihood Ratio 102.677 86 .106
Linear-by-Linear Association .097 1 .756
N of Valid Cases 133
a. 174 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is .29.
Jawab :
- Nilai P pada Pearson Chi-Square yaitu 0,528. P > 0,05. Jadi Hipotesis 0 diterima.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara LDL kolesterol dengan kejadian PJK.
27. Apakah terdapat hubungan kejadian DM dan kejadian PJK? Gunakan chi square test.
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (2-
sided)
Exact Sig. (1-
sided)
Pearson Chi-Square .034a 1 .853
Continuity Correctionb .000 1 1.000
Likelihood Ratio .034 1 .854
Fisher's Exact Test 1.000 .540
Linear-by-Linear Association .034 1 .854
N of Valid Cases 133
a. 1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 3.71.
b. Computed only for a 2x2 table
Jawab :
- Nilai P pada Pearson Chi-Square yaitu 0,853. P > 0,05. Jadi, Hipotesis 0 diterima.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara kejadian DM dengan kejadian PJK.
28. Buatlah kategorisasi kadar hematokriet dengan formula sturgess dan apakah ada
hubungan kategori ini dengan kejadian PJK! Gunakan chi square test!
Jawab :
a. Banyak kelas interval
1 + 3,3 log n
= 1 + 3,3 log (133)
= 1 + 3,3 (2,12)
= 1 + 6,99
= 7,99 dibulatkan menjadi 8
b. Lebar kelas interval
Range/ banyak kelas = 5/8 = 0,625 dibulatkan menjadi 1
Statistics
Hemotokrit
N Valid 133
Missing 0
Range 5.0
Minimum 43.0
Maximum 48.0
Hemotokrit
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
43.0 17 12.8 12.8 12.8
44.0 24 18.0 18.0 30.8
45.0 20 15.0 15.0 45.9
46.0 20 15.0 15.0 60.9
47.0 24 18.0 18.0 78.9
48.0 28 21.1 21.1 100.0
Total 133 100.0 100.0
Chi-Square Tests
Value df Asymp. Sig. (2-
sided)
Pearson Chi-Square .034a 2 .983
Likelihood Ratio .034 2 .983
Linear-by-Linear Association .001 1 .974
N of Valid Cases 133
a. 0 cells (0.0%) have expected count less than 5. The minimum
expected count is 11.43.
Jawab :
- Nilai P pada Pearson Chi-Square yaitu 0,983. P > 0,05. Jadi Hipotesis 0 diterima.
Jadi, tidak terdapat hubungan antara kadar hematokrit dengan kejadian PJK.
29. Hitunglah apakah ada korelasi tekanan darah sistolik dengan kadar LDL
Jawab :
Correlations
Sistolik kategori LDL
Sistolik
Pearson Correlation 1 .125
Sig. (2-tailed) .168
N 133 124
kategori
LDL
Pearson Correlation .125 1
Sig. (2-tailed) .168
N 124 124
Nilai Sig. 0,168 menunjukkan tidak terdapat korelasi yang bermakna antara dua
variable yang diuji. Nilai korelasi Pearson sebesar 0,125 menunjukkan korelasi positif
dengan kekuatan korelasi yang sangat lemah.
30. Buatlah kesimpulan variabel apa saja yang mempengaruhi kejadian PJK berdasarkan
hasil analisis soal di atas!
Variabel yang mempengaruhi kejadian PJK berdasarkan hasil analisis soal di atas, yaitu
variabel genetik PJK.