MetPen S1 Keperawatan (Dr Windhu 03-09)
Transcript of MetPen S1 Keperawatan (Dr Windhu 03-09)
1
METODOLOGI METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIFPENELITIAN KUANTITATIF
Dr.Dr. WindhuWindhu PurnomoPurnomo , dr., M.S., dr., M.S.
20092009
2
BatasanBatasan::
Penelitian
Kuantitatif
Data agregat
Statistikal
Penelitian
Kualitatif
Non statistikal
Data individual
PerbedaanPerbedaan pendekatanpendekatan//metodemetode
KuantitatifKuantitatif & & KualitatifKualitatif padapada penelitianpenelitian
MetodeMetode KuantitatifKuantitatif MetodeMetode KualitatifKualitatif
Sistematik
Positivisme Fenomenologi
Objektif Subjektif
Deduktif Induktif
Generalisable Not generalisable
Numbers Words
3
Pendekatan/metode Kualitatif:
1. Tidak ada istilah populasi, sampel dan
variabel
2. Sumber informasi: informan
3. Cara pengumpulan data:
a. Focussed Group Discussion (FGD)
b. Indepth interview
c. Participatory observation
4. Analisis data: tidak statistikal!
a. Analisis isi
b. Analisis domain
SistematikaSistematika penulisanpenulisan
UsulanUsulan PenelitianPenelitian::
JUDUL
1. Pendahuluan
(Latarbelakang masalah, Rumusan
masalah, Tujuan dan Manfaat
penelitian)
2. Tinjauan Pustaka
3. Kerangka Konseptual dan Hipotesis
4. Metode Penelitian (dan RencanaPelaksanaan)
Daftar Pustaka
4
SistematikaSistematika penulisanpenulisan
LaporanLaporan PenelitianPenelitian::
JUDUL
1. Pendahuluan
2. Tinjauan Pustaka
3. Kerangka Konseptual dan Hipotesis
4. Metode Penelitian
5. Analisis dan Hasil Penelitian
6. Pembahasan
7. Kesimpulan dan Saran
Daftar Pustaka
Research gap,
research interest,
& ideas
Ethics in
research
Knowledge,
science,
& theory
Sampling &
representatives
Conceptualization,
operationalization,
& hypothesis
Research
design
Data mining
& collection
Data
analysis
Research
writings
Hypothetico-deductive
verificative
5
RESEARCH GAPRESEARCH GAP
BELUMBELUMPERNAHPERNAHDITELITIDITELITI
BELUMBELUMLENGKAPLENGKAPDITELITIDITELITI
KONFLIKKONFLIKHASILHASIL
BAGI SIAPA?BAGI SIAPA?
DonorDonoragenciesagencies
PemerintahPemerintah, , provider provider
kesehatankesehatan
MasyarakatMasyarakatluasluas
6
BELUM LENGKAPBELUM LENGKAP
SUPPLY SIDE• Availabilitas OAT
• Keefektifan OAT
• Lainnya?
DEMAND SIDE• Pengetahuan
• Sikap
• Jarak
• Karakteristik lain
DOMDR
kasus baru
di Indonesia
Faktor
biologis
Penyakit Lain
(HIV)
Faktor
lingkungan
KONFLIK HASILKONFLIK HASIL
BCG?MENINGITISMENINGITIS
TB TB padapada ANAKANAK
Faktor
Biologis
Faktor
Lingkungan
7
SiklusSiklus penelitianpenelitian
TEORITEORI
PROBLEMPROBLEM
RumusanRumusan masalahmasalah
StudiStudi pustakapustaka
HIPOTESISHIPOTESIS
DisainDisain
PengukuranPengukuranOBSERVASIOBSERVASI
DATADATA
AnalisisAnalisis
KESIMPULANKESIMPULAN
TeoritisasiTeoritisasi //
rekonsepsirekonsepsi
DeduktifInduktif
Prosedur logika
Prosedur penelitian
TEORITEORI
� Pernyataan ttg hubungan antar konsep (variabel) didlm suatu populasi
Konsep
(variabel)
Konsep
(variabel)
8
KonsepKonsep
� istilah (definisi) u/ menggambarkan secara abstrak suatu kejadian, fenomena, atau keadaan kelompok/individu yg menjadi pusat perhatian
PERUMUSAN MASALAHPERUMUSAN MASALAH
9
MASALAH MASALAH (Problem)(Problem)
HARAPANHARAPAN(Das (Das SollenSollen))
ApaApa yang yang seharusnyaseharusnya
TargetTarget
KENYATAANKENYATAAN(Das (Das SeinSein))
ApaApa yang yang sebenarnyasebenarnya terjaditerjadi
PencapaianPencapaian
gap / kesenjangan MASALAHMASALAH
ContohContoh menetapkanmenetapkan masalahmasalah
�Harapan: Target angka kejadian BBLR diIndonesia maksimum 7% pd th 2000 (World Summit of Children)
(alasan pendukung: pembangunan disektor kesehatan sangat pesat)
�Kenyataan: Pada tahun 2000 angkaBBLR di Indonesia masih 14%
�Masalah: Masih tingginya angka BBLR diIndonesia
10
DaftarDaftar semuasemua pertanyaanpertanyaan ygyg munculmuncul!!
Pilih beberapa pertanyaan sebagai research
question(s)!
(Rumusan Masalah)
1. Berapa angka prevalensi BBLR di kota
Mataram?
2. Apa faktor dominan dari kejadian
BBLR di kota Mataram?
11
TetapkanTetapkan JUDUL JUDUL PenelitianPenelitian((setiapsetiap pertanyaanpertanyaan penelitianpenelitian akanakan menghasilkanmenghasilkan sebuahsebuah juduljudul)!)!
AngkaAngka PrevalensiPrevalensi BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram
FaktorFaktor DominanDominan KejadianKejadian BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram
Berapa angka prevalensi BBLR di kota Mataram?
Apa faktor dominan dari kejadian BBLR di kota Mataram?
Judul EKSPLANATIF
Judul DESKRIPTIF
Tetapkan JUDUL Penelitian dgn menggabungkan research questions deskriptif & eksplanatif sekaligus!
AngkaAngka PrevalensiPrevalensi dandan FaktorFaktor DominanDominan
KejadianKejadian BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram
12
AtauAtau tetapkantetapkan JUDULJUDUL dengandengan memilihmemilih salah satu research question yang bobotnya tinggi, yaitu analitik/eksplanatif)!
FaktorFaktor DominanDominan KejadianKejadian BBLR BBLR didi kotakota MataramMataram
Judul EKSPLANATIF
Membuktikan HUBUNGAN antar konsep / variabel
TUJUAN PENELITIANTUJUAN PENELITIAN
13
KataKata kerjakerja padapada tujuantujuan penelitianpenelitian
� Mengetahui
� Menggambarkan
� Mendeskripsikan
� Mengukur
� Menghitung
� Menganalisis
� Mengkaji
� Membuktikan
� Menguji
� Membandingkan
STUDI DESKRIPTIF:STUDI ANALITIK/
EKSPLANATIF:
Mengidentifikasi
TujuanTujuan penelitianpenelitian ((operasionalisasioperasionalisasi u/ u/
menjawabmenjawab rumusanrumusan masalahmasalah))
1. Mengetahui angka prevalensi BBLR di kota
Mataram
2. Menganalisis hubungan antara infeksi di
masa kehamilan dengan kejadian BBLR
3. Menganalisis hubungan antara penggunaan
obat-obatan dengan kejadian BBLR
4. Menganalisis hubungan antara tingkat
sosial-ekonomi keluarga dengan kejadian
BBLR
14
ProsesProses berpikirberpikir::
Harapan vs Kenyataan:
MASALAH
Daftar pertanyaan
Rumusan masalah
JUDUL
penelitian
Tujuan
penelitian
ManfaatManfaat penelitianpenelitian::
� Kontribusi terhadap implementasiprogram, dan implikasinyaterhadap perumusan kebijakan
� Kontribusi bagi pengembanganprofesionalitas
� Kontribusi bagi pengembanganIPTEK
15
TinjauanTinjauan pustakapustaka
((landasanlandasan teoritikteoritik))
� Uraian sistematik tentang fakta, hasil penelitian sebelumnya
� Sumber pustaka mutakhir (recent)yang memuat teori ataupendekatan baru yang relevan
� Diupayakan mengambil darisumber asli
KerangkaKerangka konseptualkonseptual::
� Intisari dari tinjauan pustaka
� Skema hubungan antarkonsep (variabel)
16
ContohContoh kerangkakerangka konseptualkonseptual
Infeksi
Kehamilan ganda
Obat-obatan
Genetik Sosial-ekonomi
Prematuritas Malnutrisi
BBLR
Teori 1:
Status
KesehatanLingkungan
Pelayanan
Kesehatan
Genetik
Perilaku
17
Teori 2:
Praksis/
Tindakan
Pengetahuan
Sikap
Konsep Perilaku
Faktor predisposisi
Faktor pemudah
Faktor penguat
Kerangka konseptual(hasil sintesis dari teori 1 dan teori 2):
FertilitasFertilitasLingkunganLingkunganPelayanan
Kesehatan
Pelayanan
Kesehatan
GenetikGenetik
Penggunaan
metode KB pria
SikapSikap
Pengetahuan tentang KB
Paradigma
kesetaraan
jender
18
HipotesisHipotesis::
pernyataan/jawaban sementara ttg hubunganantar konsep (variabel) di dalam sebuah populasi
1. Terdapat hubungan antara infeksi denganBBLR
2. Tingkat sosial ekonomi mempunyaikontribusi terhadap kejadian BBLR
3. Penggunaan obat-obatan mempengaruhikejadian BBLR
MetodeMetode penelitianpenelitian
�Rancang bangun
�Lokasi dan waktu penelitian
�Populasi dan sampel
�Variabel dan definisi operasional
� Instrumen penelitian
�Prosedur pengumpulan data
�Analisis data
19
RANCANG BANGUN PENELITIANRANCANG BANGUN PENELITIAN
RancangRancang bangunbangun ((disaindisain studistudi))
Penelitian
Observasional Eksperimental
Cohort
Case-control
Cross-sectional
Pra-eksperimental
Eksperimental murni
Eksperimental kuasi
Eksplanatif /AnalitikDeskriptif /
Eksploratif
Ko
rela
sional
20
RancangRancang bangunbangun ((disaindisain studistudi))
Penelitian
Analitik
Cohort
Case-control
Cross-sectional
Pra-eksperimental
Eksperimental murni
Eksperimental kuasi
EksperimentalObservasional
Korelasional
Deskriptif
PenelitianPenelitian DESKRIPTIFDESKRIPTIF
�Hanya menjawab pertanyaan: What, Who, Where, When, How much/many
�Goal: Besaran dan pola masalah
�Analisis data: bisa hanya untuk tingkat sampel (tidak digeneralisasi); tetapi bisa juga sampai tingkat inferensial (digeneralisasi) yaitu dengan melakukan Estimasi
21
PenelitianPenelitian EKSPLANATIF/ANALITIKEKSPLANATIF/ANALITIK
�Menjawab pertanyaan:Why
�Goal: Pemecahan masalah
�Analisis data: bisa hanya untuk tingkat sampel; bisa sampai tingkat inferensial yaitu dengan melakukan Uji Hipotesis
DisainDisain EksperimentalEksperimental ((sejatisejati))
Populasi
Perlakuan
Kontrol
Outcome +
Outcome -
Outcome +
Outcome -
Saat ini Yang akan datang
Mulai Alokasi
(random)Pengukuran Outcome
(komparasi)
Intervensi
22
StudiStudi True ExperimentalTrue Experimental::
�Syarat:
�Ada perlakuan
�Ada randomisasi (u/ pengendalianvariabel eksternal)
�Ada pembanding (control group)
DisainDisain EksperimentalEksperimental--kuasikuasi
Populasi
Perlakuan
Kontrol
Outcome +
Outcome -
Outcome +
Outcome -
Saat ini Yang akan datang
MulaiTak ada
alokasi
random
Pengukuran Outcome
(komparasi)
Intervensi
23
StudiStudi Quasi ExperimentalQuasi Experimental::
�Syarat:
�Ada perlakuan
�Tidak ada randomisasi
�Ada pembanding (control group)
DisainDisain PraPra--eksperimentaleksperimental (one(one--group)group)
Populasi Perlakuan
Outcome +
Outcome -
Saat ini Yang akan datang
Mulai Pengukuran OutcomeIntervensi
24
StudiStudi Pre Pre ExperimentalExperimental::
� Syarat:�Ada perlakuan�Tidak ada pembanding
� Tidak termasuk disain penelitian
analitik
DisainDisain KohorKohor (follow(follow--up design)up design)
Populasi
Faktor +
Faktor -
Outcome +
Outcome -
Outcome +
Outcome -
Saat ini Yang akan datang
Mulai Klasifikasi Pengukuran Outcome
(komparasi)
Sudah ada
Outcome +
25
StudiStudi CohortCohort::
�Termasuk studi longitudinal
�Prospektif
DisainDisain CaseCase--controlcontrol
Outcome +
Outcome -
Faktor +
Faktor -
Faktor +
Faktor -
Masa lalu Saat ini
Klasifikasi
(komparasi)
Mulai
26
StudiStudi CaseCase--controlcontrol::
�Termasuk studi longitudinal
�Disebut juga studi retrospektif
�Memory recall bias cukup besar
�Digunakan untuk kasus-kasus yg jarang
� Idealnya kasus yg dipilih adalah kasusbaru
DisainDisain CrossCross--sectional sectional ((belahbelah--lintanglintang))
Populasi
Faktor +
Faktor -
Outcome +
Outcome -
Outcome +
Outcome -
Saat ini
Mulai Pengukuran / Klasifikasi
(komparasi)
27
StudiStudi crosscross--sectionalsectional::
�Lemah dlm menjawab adanya asosiasiantara paparan & efek
�Digunakan bila:
�Paparan berupa fixed characteristics(etnis, gol darah, jenis kelamin, dll)
�Paparan berupa suatu kebiasaan ygrelatif permanen
KelebihanKelebihan & & kelemahankelemahan setiapsetiap
studistudi observasionalobservasional analitikanalitik::
Disain studi
Cross-sectional Case-control Cohort
Selection bias Sedang Tinggi Rendah
Recall bias Tinggi Tinggi Rendah
Loss to follow up - Rendah Tinggi
Confounding Sedang Sedang Rendah
Kebutuhan waktu Sedang Sedang Tinggi
Biaya Sedang Sedang Tinggi
28
POPULASI & SAMPELPOPULASI & SAMPEL
POPULASIPOPULASI
Populasi: adalah kumpulan atau agregatobyek/unit analisis ke mana generalisasidirumuskan dan dari mana sampeldiambil
Populasi bisa FINIT (terbatas) atau INFINIT (tak terbatas)
29
PopulasiPopulasi
Populasi yang finit harus didefinisikan denganjelas : APA/SIAPA, DI MANA, KAPAN
Contoh:
Populasi penelitian adalah ibu yang bekerja danmempunyai bayi 0-6 bln di KecamatanTambaksari, Kota Surabaya, bulan Mei 2008.
SAMPEL (SAMPEL (subset subset daridari populasipopulasi))
�Sampel probabilitas (random, acak)
�Bisa digeneralisasi ke populasi
�Sampel non probabilitas (non random, tak acak)
�Tidak bisa digeneralisasi
� (sampel selektif, aksidental, purposif)
30
SyaratSyarat sampelsampel yang yang bisabisa digeneralisasidigeneralisasi::
�Representatif (diambil secara acak):
sampel probabilitas
�Reliabel:
besar sampel cukup (dihitung denganrumus, yang memperhitungkan standard error)
SampelSampel probabilitasprobabilitas (random)(random)
�Acak sederhana (simple random)
�Acak sistematik (systematic random)
�Acak berstrata (stratified random)
�Acak bergugus (cluster random)
�Acak bertahap (multistage random)
�Probability proportional to size (PPS)
31
Simple Random SamplingSimple Random Sampling
Prinsip :�Mengambil sejumlah n elemen darisejumlah N elemen secara acak
�Kerangka sampel atau ”sampling frame” � Tabel bilangan random, komputer ataukalkulator
� Bila populasi homogen dalam halkarakteristik yang bisa mempengaruhioutcome (atau homogen dalam halvariabel eksternal)
Variasi pada populasi
Anemia ibu hamilStatus sosial ekonomi
Contoh: sebuah penelitian DESKRIPTIF bertujuan
mengukur angka prevalensi Anemia ibu hamil.
Kalau secara teoritik Status sosial ekonomi
mempengaruhi Anemia ibu hamil, maka:
� Bila Status sosial ekonomi di populasi bersangkutan
homogen ���� Simple Random Sampling
� Bila Status sosial ekonomi di populasi heterogen ����
Simple Random Sampling BUKAN PILIHAN!
32
Variasi pada populasi
Status gizi balitaStatus sosial ekonomi
Contoh: suatu penelitian ANALITIK bertujuan menganalisis
hubungan antara Status sosial ekonomi dgn Status gizi balita.
Kalau secara teoritik Tingkat pengetahuan (sebagai variabel
eksternal) mempengaruhi Status gizi balita, maka:
� Bila Tingkat pengetahuan di populasi bersangkutan
homogen ���� Simple Random Sampling
� Bila Tingkat pengetahuan di populasi heterogen ����
Simple Random Sampling BUKAN PILIHAN!
Tingkat pengetahuan
Simple Random Sampling
PopulasiPopulasi
SampelSampel
Lotre /
bilangan random
Lotre /
bilangan random* * * *
* * * * * *
* * * * * * * *
* * * * * * * *
* * * * * * * *
* * * * * *
* * *
* * * *
* * * * * *
* * * * * * * *
* * * * * * * *
* * * * * * * *
* * * * * *
* * *
* * ** * *
*
* * ** * *
*
33
Contoh Simple Random Sampling
Contoh
Misal dari populasi petani yang dianggap homogensebanyak 1000 orang diambil sampel sebanyak 30 orang dengan menggunakan tabel bilangan random. Pertama, buat kerangka sampel yaitu daftar namapetani yang diberi nomor 0001 hingga 1000. Untukpemberian nomor, perlu diperhatikan jumlah digit dipopulasi, karena besar populasi adalah 1000 makajumlah digit adalah 4. Maka nomor awal dimulai dengan0001 bukan 1, 01, ataupun 001. Ini untukmempertahankan prinsip ”equal probability”. Selanjutnya peneliti bisa menggunakan tabel bilanganrandom dengan menjatuhkan pensil di area tabelbilangan random. Kemudian dilihat, ujung pensil jatuh dinomor terdekat berapa.
Contoh Simple Random Sampling
Misal deretan tabel bilangan random adalah sebagaiberikut:
Pensil
001201 234019 010325 000123 021780
660012 021340 000120 127658 012030
dan seterusnya
34
Systematic Random SamplingSystematic Random Sampling
� Mirip simple random sampling
� Menggunakan cara sistematis
unit sampel 1: diambil secara simple random dari i unit yang pertama
Unit sampel 2, 3, ….. dstnya secara sistematisdengan interval tertentu
Interval (i) = N/n
Systematic Random Sampling
+ * - + *
* * - + + - *
* - - * + + -
+ + * - * -
* - - * +
+ * - + *
* * - + + - *
* - - * + + -
+ + * - * -
* - - * +
* -- *- +
* -- *- +
simple random (pada i sampel pertama)simple random (pada i sampel pertama)
N=30
n=6
i=30/6=5
Populasi
Sampel1 2 3 4 5
9
14
19 24
29
35
Stratified Random SamplingStratified Random Sampling
� Populasi bisa dipisah menurut stratifikasitertentu (strata menurut karakteristik yang mempengaruhi outcome)
� Strata :
� subpopulasi dari populasi awal
� tiap strata homogen
�antar strata heterogen
� Contoh : bumil dibagi menjadi 3 strata : bumilkaya, bumil cukup kaya, dan bumil miskin
Stratified Random Sampling
+ * - +
* - + + *
- * + -
+ + - -
* - *
+ * - +
* - + + *
- * + -
+ + - -
* - *
* * ** * ** * ** * *
- - -- - - -- - -- - - -
+ + ++ + +
+
+ + ++ + +
+
+ - +* - - * + + -
-
+ - +* - - * + + -
-
stratifikasistratifikasi simple randomsimple random
PopulasiPopulasi
SampelSampel
36
Cluster/Area Random SamplingCluster/Area Random Sampling
� populasi bisa dipisah menurut rumpun/clustertertentu
� Cluster/rumpun/gugus:� subpopulasi dari populasi awal
� tiap rumpun heterogen
�antar rumpun homogen
� Contoh : rumpun (blok) rumah (RT, RW)
kloter jamaah haji
Cluster/Area Random Sampling
- + * + * -- * * - + - +- + * + * -- * * - + - +
- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +
11
22
* * + - + -+ * * - + -* * + - + -+ * * - + -
+ + - - - + ** * * + + - -+ + - - - + ** * * + + - -
33
44
+ * * - - ++ - - + * ++ * * - - ++ - - + * +
+ + - - + -* * + - + *+ + - - + -* * + - + *
+ - - + * * +- - + + * * + - - + * * +- - + + * *
+ - - - * * ++ * * - - + -+ - - - * * ++ * * - - + -
55
66
77
88
- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +
+ - - - * * ++ * * - - + -+ - - - * * ++ * * - - + -
22
88
+ + -- * * -* + - *
+ + -- * * -* + - *
cluster diambil acakcluster diambil acak unit sampel
diambil acak
unit sampel
diambil acak
SampelSampel
PopulasiPopulasi
37
Multistage Random SamplingMultistage Random Sampling
� Perluasan dari Cluster Random Sampling
� Biasanya berdasarkan hirarki administratifwilayah
� Contoh: negara ���� propinsi ���� kabupaten/kota ���� kecamatan
���� desa/kelurahan ���� RW ���� RT
Multistage Random Sampling
- + * + * -- * * - + - +- + * + * -- * * - + - +
- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +
11
22
* * + - + -+ * * - + -* * + - + -+ * * - + -
+ + - - - + ** * * + + - -+ + - - - + ** * * + + - -
33
44
+ * * - - ++ - - + * ++ * * - - ++ - - + * +
+ + - - + -* * + - + *+ + - - + -* * + - + *
+ - - + * * +- - + + * * + - - + * * +- - + + * *
+ - - - * * ++ * * - - + -+ - - - * * ++ * * - - + -
55
66
77
88
- - - + + + ** * - + * - +- - - + + + ** * - + * - +
+ - - - * * ++* *- - + -+ - - - * * ++* *- - + -
22
88
+ * * -* + -+ * * -* + -cluster tahap 1
diambil acak
cluster tahap 1
diambil acak
cluster tahap 2
diambil acak
cluster tahap 2
diambil acak
SampelSampel
a b
c d
PopulasiPopulasi
- - - + * * - + - - - + * * - +
a
* * +- + -* * +- + -
d
sampel
diambil acak
sampel
diambil acak
38
Sampel Non Probabilitas
1. Selective sampling
2. Quota sampling
3. Convenience sampling
4. Accidental sampling
5. Purposive (judgmental) sampling
6. Snowball sampling
7. dan lain-lain
HARUS DIBEDAKAN:HARUS DIBEDAKAN:
� Random SAMPLING: pengambilan sampeldari populasi
� Random ALLOCATION (Randomisasi):pengalokasian subyek ke dalamkelompok-kelompok studi (pada studieksperimental, contoh: RCT = Randomized Clinical Trial)
39
Populasi target
Populasi inferensi
(area generalisasi,
sesuai kriteria sampel)
Sampel (random sampling)
POPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & SAMPELPOPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & SAMPEL
RumusRumus besarbesar sampelsampelPenelitianPenelitian DeskriptifDeskriptifEstimasiEstimasi ProporsiProporsi (data (data kualitatifkualitatif –– nominal/ordinal):nominal/ordinal):
2
2 )1(4
W
zn
ππα −•••=
π = proporsi kejadian / angka prevalensi
bila π tdk diketahui hrs dianggap = 50% = 0,50
W = lebar penyimpangan (maksimum = 10-20% =
0,1-0,2)
α = 0,05 ���� zα (adjusted SD untuk α) = 1,96
40
ContohContoh perhitunganperhitungan n:n:
Penelitian yang bertujuan untuk mengetahui gambarankejadian anemia bumil di kec. Wonoayu, kab. Sidoarjo.
Bila dari penelitian terdahulu diketahui angkaprevalensi anemia pd bumil di Jawa Timur = 20%, maka besar sampel:
24686,2451,0
)2,01()2,0()96,1(42
2
==−•••
=n
2
2 )1(4
W
zn
ππα −•••=
Rumus besar sampelRumus besar sampelPenelitian DeskriptifPenelitian DeskriptifEstimasi Rerata (data kuantitatif Estimasi Rerata (data kuantitatif –– rasio/interval):rasio/interval):
2
224
W
zn
σα ••=
σ = simpangan baku (SD) kejadian
W = lebar penyimpangan
(maksimum = 10% dari rerata kejadian)
α = 0,05 ���� z = 1,96
41
Rumus besar sampel u/Rumus besar sampel u/Penelitian Analitik Penelitian Analitik KomparatifKomparatifUji hipotesis data kategorikal (nominal/ordinal):Uji hipotesis data kategorikal (nominal/ordinal):
[ ]2
21
2
2211
)(
)1(2)1(2)1(4
ππ
ππππππ βα
−
−••+−••+−••=
zzn
z1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah
zβ = adjusted SD untuk β (β=0,20 � z =0,84)
π1 = proporsi respons kelompok 1 yang diharapkan
π2 = proporsi respons kelompok 2 yang diharapkan
π = proporsi gabungan = (π1+π2)/2
Rumus besar sampel u/Rumus besar sampel u/Penelitian Analitik Penelitian Analitik KomparatifKomparatifUji hipotesis data kuantitatif (interval/rasio):Uji hipotesis data kuantitatif (interval/rasio):
z1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah
zβ = adjusted SD untuk β (β=0,20 � z =0,84)
σ = SD respons kelompok kontrol/konvensional
µ1 = rerata respons kelompok 1 yg diharapkan
µ2 = rerata respons kelompok 2 yg diharapkan
2
21
22
)(
)(4
µµ
σ βα
−
+••=
zzn
42
RumusRumus besarbesar sampelsampel u/u/PenelitianPenelitian AnalitikAnalitik KorelatifKorelatif::
z1/2.α = adjusted SD untuk α uji 2 arah
zβ = adjusted SD untuk β (β=0,20 � z =0,84)
ρ = koefisien korelasi antar variabel yg diharapkan
3
1
1ln
2
1
2
+
−
+
+=
ρ
ρ
βα zzn
KonversiKonversi keke besarbesar sampelsampel dengandengan populasipopulasi finitfinit((terbatasterbatas) n*:) n*:
dilakukan bila:* besar populasi (N) diketahui* besar sampel (n) terhitung terlalu besar
(ditinjau dari sumber daya peneliti, atau lebih besar daripada besar populasi
N
n
nn
11
*−
+
=
43
Contoh konversi n pd populasi finitContoh konversi n pd populasi finit
Bila besar populasi (N) bumil di KecamatanWonoayu, Kab. Sidoarjo = 90, dan n (pd populasi infinit) terhitung = 246, maka besarsampel pd populasi finit ini:
N
n
nn
11
*−
+
=
6609,66
90
12461
246* ==
−+
=n
KriteriaKriteria sampelsampel
((kriteriakriteria inklusiinklusi & & eksklusieksklusi):):
Kriteria sampel dibuat karena:
� Alasan teknis
� Pengendalian variabel eksternal (confounding variable)
Generalisasi:
� Generalisasi ke populasi inferensi yang sesuaidengan kriteria sampel (bukan ke populasi target)
� Populasi target akan sama dgn populasi inferensibila tidak terdapat kriteria sampel
44
Populasi target
Populasi inferensi
(area generalisasi,
sesuai kriteria sampel)
Sampel
POPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & POPULASI TARGET, POPULASI INFERENSI & SAMPELSAMPEL
INSTRUMEN PENELITIANINSTRUMEN PENELITIAN
45
KonsepKonsep -- VariabelVariabel
DefinisiDefinisi konseptualkonseptual -- DefinisiDefinisi operasionaloperasional
Abstrak
Konkrit
Konsep Definisi konseptual
Variabel Definisi operasional
Penentuan indikator
VARIABELVARIABEL
�Karakteristik hasil pengamatan darisekumpulan obyek yang mempunyainilai yang bervariasi (beragam)
46
VariabelVariabel (pada penelitian analitik)
Var bebas Var tergantung
Var bebas
Var perancu
Var tergantung
Var bebas Var antara Var tergantung
ContohContoh VariabelVariabel::
1. Variabel bebas (independent variable):
a. Penggunaan obat-obatan
b. Infeksi pada masa kehamilan
c. Tingkat sosial ekonomi
2. Variabel tergantung (dependent variable):
Kejadian BBLR
47
�definisi dari variabel-variabel yang diukur / diamati:
- arti- cara mengukur- kategorisasi & kriteria- skala pengukuran
� bukan definisi teoritis!
� yang di-definisi-operasional-kan adalahhanya variabel yang diamati (diteliti)
DEFINISI OPERASIONALDEFINISI OPERASIONAL
ContohContoh definisidefinisi operasionaloperasional::
Kejadian BBLR: adalah berat bayi lahir rendahyang didapatkan dari catatan medik kelahiran ditempat pelayanan pertolongan persalinan, yang terbagi dalam 2 kategori:
1. BBLR: bila berat waktu lahir <2500 gram
2. Bukan BBLR: bila berat waktu lahir >=2500 gram
Skala pengukuran: nominal.
48
ContohContoh definisidefinisi operasionaloperasional ygyg lain:lain:
Variabel Definisi
operasional
Kategori &
kriteria
Parameter &
skala
pengukuran
Pengetahuan
imunisasi
jumlah jawaban
responden
yang benar
terhadap 20
pertanyaan
mengenai
imunisasi
1. Rendah:
responden
memperoleh
0-7 jawaban
benar
2. Sedang: 8-14
jawaban benar
3. Tinggi: 15 atau
lebih jawaban
benar
Proporsi (%)
Skala:
Ordinal
InstrumenInstrumen
� Alat yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel yg diamati dalam penelitian:� kuesioner, lembar pengumpul data / LPD, check-list, timbangan, spektrofotometer, dll.
� Sebutkan merk dan hasil kalibrasi terakhir
� Lakukan uji coba untuk melihat validitas(akurasi) dan reliabilitas (presisi, keandalan)
49
KUESIONERKUESIONER
�Nomor
� Identitas pewawancara
� Identitas responden (tidak harus adanama)
� Pertanyaan substantif�Relevan
�Kalimat lugas
�Istilah yang dimengerti (sesuai budayasetempat)
PertanyaanPertanyaan
Pertanyaan terbuka
1. Umur ibu saat menikah pertama kali: …..
tahun
2. Bagaimana pendapat ibu mengenai program
imunisasi Hepatitis B yang baru
dilaksanakan ini?
50
PertanyaanPertanyaanPertanyaan tertutup
1. Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saatini:
a. Tidak memakai alat kontrasepsi
b. Kondom
c. Pil
d. Suntik
e. Susuk
f. Spiral
g. Steril
h. Lain-lain
PertanyaanPertanyaan
Pertanyaan semi terbuka
1. Alat kontrasepsi yang sedang digunakan saat
ini:a. Tidak memakai alat kontrasepsi
b. Kondom
c. Pil
d. Suntik
e. Susuk
f. Spiral
g. Steril
h. Lain-lain, sebutkan: …….
51
PertanyaanPertanyaanPertanyaan kombinasi
1. Tempat pelayanan kesehatan mana saja yang pernah
ibu datangi ketika anak ibu sakit? (jawaban bisa
lebih dari satu)
a. RS pemerintah
b. RS/klinik swasta
c. Puskesmas
d. Dokter praktek swasta
e. Perawat/bidan praktek swasta
f. Sinshe
g. Dukun
h. Lain-lain
PertanyaanPertanyaan
Pertanyaan2 yang membentuk konseptertentu (berupa variabel komposit)
Pengetahuan:
1. Apa arti imunisasi?
2. Apa manfaat imunisasi?
3. Sebutkan jenis-jenis imunisasi?
4. Kapan imunisasi diberikan?
Konsep
52
VALIDITASVALIDITAS
� Validitas (accuracy): apakah ukuran yang diperoleh dengan menggunakan instrumen tertentuadalah ukuran yang sebenarnya dari obyektersebut
� Cara penilaian validitas: dengan membandingkanhasil pengukuran dengan menggunakan instrumenyang akan dinilai validitasnya dengan instrumenstandar (gold standard)
�� RerataRerata
RELIABILITASRELIABILITAS
� Reliabilitas menyangkut keandalan instrumen.
Jika himpunan obyek yang sama diukur berkali-kali dengan instrumen yang sama, apakah akan diperoleh hasil yang sama?
� Suatu instrumen disebut mantap, tidak berubah-ubah pengukurannya dan dapat diandalkan, bila penggunaan instrumen berulang-kali ternyata memberikan hasil yang serupa
�� Varians = SDVarians = SD22
53
HubunganHubungan antaraantara
validitasvaliditas & & reliabilitasreliabilitas
nilai yang benarnilai hasil pengukurannilai yang benarnilai has il pengukurannilai yang benarnilai hasil pengukurannilai yang benarnilai hasil pengukuran
Tinggi
Rendah
VA
LID
ITA
S
Tinggi
Rendah
RELIABILITAS
UjiUji validitasvaliditas instrumeninstrumen
� Hanya pertanyaan2 yg membentuk sebuahkonsep (konstruksi) yg diuji validitasnya:
�Validitas konstruksi (construct validity) ����statistical): dgn uji korelasi antar item pertanyaan dgn variabel kompositnya(total skor semua pertanyaan)
�Validitas muka (face validity): konsultasidgn pakar bidang substansi ygbersangkutan
54
UjiUji reliabilitasreliabilitas instrumeninstrumen
� Reliabilitas eksternal (statistical): dgnuji komparasi antara hasil test &retest
� Reliabilitas internal (statistical): dgnuji korelasi antar item pertanyaan ygmembentuk sebuah konsep
ProsedurProsedur pengumpulanpengumpulan datadata
�Wawancara berstruktur
�Angket
�Observasi
�Pengukuran melalui penimbangan
�Pencatatan statistik rutin sumber data sekunder
55
ANALISIS DATAANALISIS DATA
(Raw) DATA INFORMASI
STATISTIKASTATISTIKA ((analisisanalisis data)data)(peringkasan/pengorganisasian,
generalisasi)
Pengambilankeputusan
56
PosisiPosisi statistikastatistika ((analisisanalisis data) data) dalamdalam penelitianpenelitian
Masalah & rumusan masalah
Studi pustaka
Formulasi hipotesis
Pengumpulan data
Manajemen & analisis data
Generalisasi & kesimpulan
Model pengujianhipotesis
Laporan ilmiah
SSTTAATTIISSTTIIKKAA
TahapanTahapan analisisanalisis datadata
Analisis DESKRIPTIF:meringkas & mengorganisasikan data• ukuran sentral (mean, median, modus)& frekuensi relatif (rasio, proporsi, rate)
• ukuran dispersi (SD)• pola distribusi (skewness & kurtosis)
Analisis INFERENSIAL:generalisasi / induksi• estimasi• uji hipotesis(hanya bila sampel random & cukup)
sampel
populasi
profil
57
�Deskriptif
�Analitik/eksplanatif
�Deskriptif(sampel)
�Inferensial(populasi)
Estimasi
Uji hipotesis
Jenis penelitian(disain)
Lingkup statistika(analisis data)∴∴∴∴
AnalisisAnalisis datadata
� Transformasi variabel
�Analisis deskriptif (proporsi, rerata)
� Time series analysis
�Analisis komparasi (uji t, anava, uji khi-kuadrat, dll)
�Analisis korelasi (Pearson, Spearman, dll)
�Analisis multivariabel (regresi ganda, dll)
58
ContohContoh--contohcontoh analisisanalisis deskriptifdeskriptif
PS.INFUS Kepatuhan infus
1 1.1 1.1 1.1
1 1.1 1.1 2.2
86 96 .6 96 .6 98.9
1 1.1 1.1 100.0
89 100.0 100.0
1 Sangat tak patuh
2 Tak patuh
3 Kurang patuh
4 Patuh
Total
Valid
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Descriptive Statistics
89 72 111 91.37 8.04
89 44 59 50.79 4.04
89
MAMPU
Kemampuan
MOTIF
Motivasi
Valid N
(listwise)
N Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation
Descriptive Statistics
89 72 111 91.37 8.04
89 44 59 50.79 4.04
89
MAMPU
Kemampuan
MOTIF
Motivasi
Valid N
(listwise)
N Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation
Contoh diagramContoh diagram
Umur (tahun)
85.080.075.070.065.060.055.050.045.0
Distribusi Umur (tahun)20
10
0
Std. Dev = 9.81
Mean = 60.3
N = 75.00
59
Arti “HUBUNGAN” Arti “HUBUNGAN” (relationship) (relationship)
antar variabel:antar variabel:
� Bila nilai x berubah (berbeda) diikuti dg perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya � ada hubungan antara x dan y
� Bila nilai x berubah (berbeda) tidak diikuti dg perubahan (perbedaan) yg terpola dari nilai y, atau sebaliknya � tidak ada hubungan antara x dan y
asimetris x
x
y
y
yx simetris
reciprocal
““hubunganhubungan” / ” / relationshiprelationship
((simetrissimetris//asimetrisasimetris))
perbedaanperbedaan / / komparasikomparasi((dgndgn mengendalikanmengendalikan semuasemua
variabelvariabel eksternaleksternal))
KonsepKonsep dasardasar HUBUNGANHUBUNGAN
60
ContohContoh hubunganhubungan: : analisisanalisis komparasikomparasi ((nilainilai x x berbedaberbeda �� nilainilai y y berbedaberbeda))
Health EducationHealth Education
HE (-)HE (-)HE (+)HE (+)
Rera
ta s
ko
r h
yg
ien
e p
ero
ran
gan
Rera
ta s
ko
r h
yg
ien
e p
ero
ran
gan
3.53.5
3.03.0
2.52.5
2.02.0
1.51.5
1.01.0
.5.5
Health Education
HE (-)HE (+)
Rera
ta s
ko
r h
yg
ien
e p
ero
ran
gan
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
.5
ContohContoh hubunganhubungan: : bisabisa diteruskanditeruskan dengandengan analisisanalisis korelasikorelasi �� regresiregresi((nilainilai x x makinmakin tinggitinggi �� nilainilai y y makinmakin rendahrendah))
Frekuensi Health Education
3.02.01.0
Sko
r ti
mn
uln
ya p
en
yak
it
7
6
5
4
3
2
1
0
61
ContohContoh hubunganhubungan: : analisisanalisis komparasikomparasi ((nilainilai x x berbedaberbeda �� nilainilai y y berbedaberbeda))
Gaya kepemimpinan instalasi
PartisipatifKombinasiKonsultatif
% p
era
wat
yg
patu
h p
d p
rota
p
70
60
50
40
30
20
10
0
ContohContoh hubunganhubungan: : bisabisa diteruskanditeruskan dengandengan analisisanalisis korelasikorelasi �� regresiregresi((nilainilai x x berubahberubah �� nilainilai y y berubahberubah dg dg polapola tertentutertentu))
Tingkat motivasi kerja
302826242220181614
Kin
erj
a a
su
han
kep
era
wata
n
200
180
160
140
120
100
62
Struktur Tabel Silang (r x c):u/ melihat hubungan antar variabel
Variabel II(Var tergantung) Jumlah
n (%)
An (%)
Bn (%)
Variabel I(Var bebas)
X
Y
Z
Jumlah
Tubuh(sel-sel)
Total marginal baris
Total marginalkolom
Grand total
Data kategorikal: % BARIS
Tabel 5.3.
Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensi cacing pada responden
anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber Banyu”, tahun
2000
Pencemaran tanah
Eksistensi cacing
Jumlah
n (%)Positif
n (%)
Negatif
n (%)
Ya
Tidak
6 (31,6)
8 ( 8.2)
13 (68,4)
90 (91,8)
19 (100,0)
98 (100,0)
Jumlah 14 (12,0) 103 (88,0) 117 (100,0)
Angka prevalensi
63
Data kategorikal: % TOTALTabel 5.3. Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensicacing pada responden anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber Banyu”, tahun 2000Pencemaran tanah Eksistensi cacing Jumlahn (%)Positifn (%) Negatifn (%)YaTidak 6 ( 5,15,15,15,1)8 ( 6,86,86,86,8) 13 (11,1)90 (76,9) 19 (16,2)98 (83,8)Jumlah 14 (12,012,012,012,0) 103 (88,0) 117 (100,0100,0100,0100,0)
PopulasiSampel
Rerata (mean)skor Motivasi di sampel
= ����= 52,40
Rerata (mean)skor Motivasi di populasi:
50,3 < µ µ µ µ < 54,5statistik
parameter
64
StatistikStatistik & parameter& parameter
� Statistik: ukuran/karakteristik ygdimiliki sampel (simbol: huruf kecil Latin
� �, s, p, r, dll)
� Parameter: ukuran/karakteristik ygdimiliki populasi (simbol: huruf kecilYunani
� µ, σ, π, ρ, dll)
KapanKapan analisisanalisis data data menggunakanmenggunakan
ujiuji statistikstatistik ((�� statistikastatistika inferensialinferensial))??
� Berhadapan dgn pengamatan padasampel (bagian/subset dari populasi)
� Bertujuan untuk generalisasi
� Syarat sampel:
�Representatif (random)
�Reliabel (sample size cukup)
65
Tabel skala pengukuranTabel skala pengukuran
Nominal Ordinal Interval Rasio
Perbedaan + + + +
Jenjang - + + +
Selisih
(operasi matematik)- - + +
Nol mutlak - - - +
Contoh jenis kelamin tingkat
pendidikan
temperatur berat badan
Selanjutnya Interval & Rasio jadikan satu = Kuantitatif
Lihat definisi operasional!
Tujuan
uji
Jumlah
sampel /
pasangan
Sampel bebas
/ berpasangan
Jenis variabel
Rasio-Interval
pop. berdistribusinormal
Ordinal /
Rasio-Interval
distrib. taknormal
Nominal/ kategorik
Komparasi
2
Bebas
(independent)
Uji t 2 sampel
bebas
~ Uji Mann-
Whitney
~ Uji jumlah
peringkat dariWilcoxon
~ Uji khi-
kuadrat
~ Uji eksak dari
Fisher
Berpasangan
(related/paired)
Uji t sampel
berpasangan
Uji peringkat
bertanda dariWilcoxon
Uji McNemar
(u/ kategoridikotomik)
>2
(k)
Bebas
(independent)
Anava 1 arah Uji Kruskall-Wallis Uji khi-kuadrat
Berpasangan
(related/paired)
Anava u/ subyekyg sama
Uji Friedman Uji Cochran's Q
(u/ kategoridikotomik)
Korelasi~ Korelasi dari
Pearson (r)~ (Regresi)
~ Korelasi dari
Spearman (rs)
~ Asosiasi Kappa
(κ)
~ Koefisien
Kontingensi (C)~ Koefisien Phi
PEMILIHAN UJI STATISTIK UNIVARIAT / BIVARIATPEMILIHAN UJI STATISTIK UNIVARIAT / BIVARIAT
66
Tabel pemilihan analisis statistikTabel pemilihan analisis statistik bivariabelbivariabel u/ riset eksplanatifu/ riset eksplanatif
Variabel bebas
(1 variabel)
Variabel tergantung (1 variabel)
Rasio-Interval Ordinal Nominal
atau Kategorik
Rasio-Interval • Korelasi hasil kali
momen dari Pearson
(ρ)
• Korelasi dari Spearman
(ρs)
• Kendall’s Tau (τ)
• Kappa
• Uji t 2 sampel bebas
• Anava 1 arah
Ordinal • Korelasi dari
Spearman (ρs)
• Kendall’s Tau (τ)
• Kappa
• Korelasi dari Spearman
(ρs)
• Kendall’s Tau (τ)
• Kappa
• Uji Mann-Whitney
• Uji jumlah peringkat
dari Wilcoxon
• Uji Median
• Uji Kolmogorov-
Smirnov 2 sampel
• Uji Kruskal-Wallis
Nominal
atau Kategorik
• Uji t 2 sampel bebas
• Anava 1 arah
• Uji Mann-Whitney
• Uji jumlah peringkat
dari Wilcoxon
• Uji Median
• Uji Kolmogorov-
Smirnov 2 sampel
• Uji Kruskal-Wallis
• Uji Khi-kuadrat (χ2)
2 atau k sampel
• Uji eksak dari Fisher
• Koefisien kontingensi
• Cramer’s V, Phi (φ)
• Kappa
Cara Cara pemilihanpemilihan ujiuji statistikstatistik (s/d (s/d multivariatmultivariat))
Model loglinierModel loglinierModel loglinier
Model loglinier
Koefisien
konkordans W
Fungsi
diskriminan
Fungsidiskriminan
> 1 variabel
Model loglinier
Regresi logistikganda
Uji tanda
Uji median
Uji jumlah
peringkat dariWilcoxon
Uji Mann-Whitney
Uji Kruskal Wallis
Model log-linier
Koefisien
konkordans WRegresi logistik
ganda
Korelasi
Spearman
Korelasi Kendall'stau
Korelasi kappa
Fungsi
diskriminan
Regresi logistik
ganda
Korelasi
Spearman
Korelasi Kendall'stau
1 variabel
Ordinal
Multivariat anava
Anava pada
komponenprinsipal
Multivariat anava
Anava pada
komponen
prinsipalHotelling's T
Analisis profil
Multivariat anava
Anava pada
komponenprinsipal
Multivariat anava
Anava pada
komponenprinsipal
Korelasi kanonikal
Analisis jalur
Model struktural
Korelasi kanonikal> 1 variabel
Anava multi faktor
Regresi ganda
Multiple-classification
analysis
Analisis survival
Uji t 2 sampelbebas
Anava 1 faktor
Analisis survival
Anova multi faktor
Regresi gandaMultiple-
classification
analysis
Analisis survival
KorelasiSpearman
Korelasi Kendall's
tau
Korelasi gandaRegresi ganda
Analisis survival
KorelasiRegresi
Analisis survival1 variabel
Rasio /
Interval
Model loglinear
Uji chi-square 1
sampel
Uji binomial /
McNemar
Model loglinear
Uji Kolmogorof-
Smirnov 1 sampel
Uji peringkat
bertanda dariWilcoxon
Analisis faktor
Analisis kluster
Komponen
prinsipalMatriks korelasi
Uji t 1 sampel
Uji normalitas (G)
Uji t sampel
berpasangan
0 variabel
> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel
Nominal (kategorikal)OrdinalRasio / Interval
Variabel Bebas
Variabel Tergantung
67
LanjutanCara Cara pemilihanpemilihan ujiuji statistikstatistik (s/d (s/d multivariatmultivariat))
Model loglinierModel loglinierModel loglinierModel loglinierFungsidiskriminan
Fungsidiskriminan
> 1 variabel
Regresi logistik
ganda
Model loglinier
Uji chi-square
Uji pasti Fisher
Koefisien PhiKorelasi kappa
Regresi logistik
ganda
Model loglinier
Uji tandaUji median
Uji jumlah
peringkat dariWilcoxon
Uji Mann-WhitneyUji Kruskall Wallis
Fungsi
diskriminanRegresi logistik
ganda
Uji t 2 sampel
bebasAnava 1 faktor
1 variabel
Nominal
(kate-
gorikal)
> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel> 1 variabel1 variabel
Nominal (kategorikal)OrdinalRasio / Interval
Variabel Bebas
Variabel Tergantung
Uji Khi-kuadrat (chi-square test)
Tabel silang
Tabel 2 x 2 Tabel non 2 x 2
Memenuhi
syarat
uji khi-kuadrat
Tak memenuhi
syarat
uji khi-kuadrat
Memenuhi
syarat
uji khi-kuadrat
Tak memenuhi
syarat
uji khi-kuadrat
Uji khi-kuadratdgn koreksikontinyuitas
dr Yates
Uji eksak
dr Fisher
Uji khi-kuadratdr Pearson
Lakukan
penggabungan
kategori
Syarat uji khi-kuadrat:
Banyaknya sel yang mempunyai frekuensi harapan (expected count/
frequency=E) <5 tidak boleh lebih dari 20%;
dan tidak boleh ada sebuah sel pun yg mempunyai E<1
68
KeputusanKeputusan menolakmenolak atauatau menerimamenerima hipotesishipotesis
� Tentukan tingkat kemaknaan (αααα = error tipe I), padapenelitian kesehatan/kedokteran α=5%
� Bila p<0,05, ataustatistik hitung>statistik tabel (nilai kritis) � hipotesis nihil ditolak: “Ada hubungan/pengaruh” atau “Ada perbedaan”
� Bila p>=0,05, ataustatistik hitung<=statistik tabel
� hipotesis nihil diterima: “Tidak ada hubungan/pengaruh” atau “Tidak adaperbedaan”
ContohContoh analisisanalisis inferensialinferensial
Asosiasi antara mobilisasi dini dan involusi uteri
Mobilisasidini
Involusiuteri
Normal Taknormal
Total
YaTidak
50 (75,8%)11 (21,2%)
16 (24,2%)41 (78,8%)
66 (100%)52 (100%)
Total 61 (51,7%) 57 (48,3%) 118 (100%)
+ Disease - Analysis of Single Table
+------+------+ Odds ratio = 11.65 (4.50 <OR< 30.92)
+| 50 | 16 | 66 Cornfield 95% confidence limits for OR
+--------+--------+ Relative risk = 3.58 (2.08 <RR< 6.16)
-| 11 | 41 | 52 Taylor Series 95% confidence limits for RR
+--------+--------+ Ignore relative risk if case control study.
E 61 57 118
x Chi-Squares P-values
p ----------- --------
o Uncorrected : 34.73 0.0000000
s Mantel-Haenszel: 34.43 0.0000000
u Yates corrected: 32.57 0.0000000
r
e
Nominal
Nominal
Ho ditolak (ada asosiasi yg signifikan)
69
PenyebabPenyebab tidaktidak terbuktinyaterbuktinya
hipotesishipotesis penelitianpenelitian::
� Landasan teori sudah kadaluarsa
� Sampel tidak representatif & tidak reliabel(padahal bertujuan untuk generalisasi)
� Instrumen penelitian tidak reliabel & tidakvalid
� Disain penelitian tidak tepat
� Metode analisis tidak tepat
� Variabel eksternal tidak diperhitungkan
Software Software (u/ (u/ komputerkomputer))
70
HASIL PENELITIAN & HASIL PENELITIAN & PEMBAHASANPEMBAHASAN
HASIL PENELITIANHASIL PENELITIAN
� Deskripsi lokasi/daerah penelitian yang relevan dgnsubstansi penelitian
� Deskripsi hasil analisis deskriptif & inferensial, disertainarasi yang merupakan interpretasi hasil analisis:
� Bisa berbentuk narasi saja, tabel & gambar (diagram, foto, dll)
� Isi print-out komputer atau perhitungan manual tidakserta merta dikutip semua (print-out & perhitunganmanual dilampirkan)
� Narasi hanya berisi informasi penting & menonjol, tidakmengulang apa yg sdh dicantumkan di tabel/diagram
71
ContohContoh hasilhasil penelitianpenelitian::
Tabel 5.1. Komparasi perubahan pengetahuan antara kelompok intervensi simulasi
dan kelompok intervensi ceramah pada kader kesehatan di kecamatan “Arum
Dalu”, kabupaten “Bunga Indah”, tahun 2000
Intervensi n
Perubahan skor pengetahuan
p Keterangan
Rerata Simpangan
baku
Simulasi
Ceramah
15
15
33,33
20,39
11,44
13,53
0,002 Berbeda bermakna
Tabel 5.1 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan rata-rata perubahan
skor pengetahuan antara kelompok yang mendapatkan penyuluhan dengan
metode simulasi dan metode ceramah (p=0,002 atau p<0,05). Metode simulasi
memberikan perubahan skor pengetahuan (rerata=33,3) yang lebih tinggi
daripada ceramah (rerata=20,39). Print-out bisa dilihat di Lampiran 1.
ContohContoh lain lain hasilhasil penelitianpenelitian::
Tabel 5.1. Komparasi perubahan pengetahuan antara kelompok intervensi simulasi
dan kelompok intervensi ceramah pada kader kesehatan di kecamatan “Arum
Dalu”, kabupaten “Bunga Indah”, tahun 2000
Intervensi n
Perubahan skor pengetahuan
t hitung Keterangan
Rerata Simpangan
baku
Simulasi
Ceramah
15
15
33,33
20,39
11,44
13,53
3,234 Berbeda bermakna
Tabel 5.1 menunjukkan hasil uji t 2 sampel bebas bahwa terdapat perbedaan
rata-rata perubahan skor pengetahuan antara kelompok yang mendapatkan
penyuluhan dengan metode simulasi dan metode ceramah
(t hitung=3,234>t tabel=2,160). Metode simulasi memberikan perubahan skor
pengetahuan (rerata=33,3) yang lebih tinggi daripada ceramah (rerata=20,39).
Perhitungan bisa dilihat di Lampiran 1.
72
ContohContoh lain:lain:
Tabel 5.3. Hubungan antara pencemaran tanah dengan eksistensi cacing pada
responden anak balita di kecamatan “Udan Banjir” kabupaten “Sumber Banyu”, tahun
2000
Pencemaran tanah Eksistensi cacing Jumlah
n (%)Positif
n (%)
Negatif
n (%)
Ya
Tidak
12 (34,3)
2 ( 4,1)
23 (65,7)
47 (95,9)
35 (100,0)
49 (100,0)
Jumlah 14 (16,7) 70 (83,3) 84 (100,0)
Tabel 5.3 menunjukkan hasil uji khi-kuadrat bahwa terdapat perbedaan
proporsi kejadian kecacingan antara kelompok yang tinggal di daerah tercemar
(34,3 persen) dan yang tidak tinggal di daerah tercemar (4,1 persen), dengan
χ2 hitung=11,32>χ2 tabel=3,84. Perhitungan manual bisa dilihat di Lampiran 1.
Keterangan: χ2 hitung=11,32
ContohContoh printprint--outout::
CorrelationsCorrelations
11 -.031-.031
.. .774.774
8989 8989
-.031-.031 11
.774.774 ..
8989 8989
Pearson CorrelationPearson Correlation
Sig. (2-tailed)Sig. (2-tailed)
NN
Pearson CorrelationPearson Correlation
Sig. (2-tailed)Sig. (2-tailed)
NN
Skor motivasiSkor motivasi
Skor kepatuhanSkor kepatuhan
memasang infusmemasang infus
SkorSkor
motivasimotivasi
SkorSkor
kepatuhankepatuhan
memasangmemasang
infusinfus
Correlations
1 -.031
. .774
89 89
-.031 1
.774 .
89 89
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Skor motivasi
Skor kepatuhan
memasang infus
Skor
motivasi
Skor
kepatuhan
memasang
infus
p=0,774 (>0,05)tak ada korelasi yg signifikan
73
NarasiNarasi print out print out sebelumnyasebelumnya((tidaktidak perluperlu dibuatdibuat tabeltabel!):!):
Dengan menggunakan analisis korelasi dari
Pearson, ditemukan bahwa tidak ada korelasi
antara skor motivasi dengan skor kepatuhan
memasang infus (p=0,774 atau p>0,05, dengan
r=-0,031).
Symmetric MeasuresSymmetric Measures
.490.490 .181.181 3.5073.507 .001.001cc
.463.463 .158.158 3.2593.259 .002.002cc
4141
Pearson's RPearson's RInterv by IntervInterv by Interv
Spearman CorrelationSpearman CorrelationOrdinal by OrdinalOrdinal by Ordinal
N of Valid CasesN of Valid Cases
ValueValue
Asymp.Asymp.
Std. ErrorStd. Erroraa
Approx. TApprox. TbbApprox. Sig.Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.Not assuming the null hypothesis.a. a.
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b. b.
Based on normal approximation.Based on normal approximation.c. c.
Symmetric Measures
.490 .181 3.507 .001c
.463 .158 3.259 .002c
41
Pearson's RInterv by Interv
Spearman CorrelationOrdinal by Ordinal
N of Valid Cases
Value
Asymp.
Std. Errora
Approx. TbApprox. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.b.
Based on normal approximation.c.
ContohContoh printprint--out out lain:lain:
p=0,001 (<0,05)ada korelasi yg signifikan
Skor koordinasi * Skor kinerja
korelasi sedang dan positifkooordinasi>>, kinerja >>
74
Narasi Narasi print out print out sebelumnya sebelumnya (tidak perlu dibuat tabel!):(tidak perlu dibuat tabel!):
Dengan menggunakan analisis korelasi dari Pearson,
ditemukan bahwa ada korelasi antara skor koordinasi
dengan skor kinerja (p=0,001 atau p<0,05, dengan
r=0,490). Kekuatan korelasi antara koordinasi dan
kinerja adalah sedang, dan semakin baik koordinasi
akan diikuti dengan semakin baiknya kinerja. Print-
out bisa dilihat di Lampiran 2.
PembahasanPembahasan
� Berisi DISKUSI tentang hasil penelitian (dukunganliteratur dengan menyebutkan sumber yaitu namapengarang dan tahun, & opini berupa hasil sintesispeneliti)
� Menjelaskan MENGAPA hasil penelitian seperti itu:
�Bila sesuai dgn hipotesis penelitian, sebutkandukungan teoritiknya
�Bila tdk sesuai dgn hipotesis penelitian, berikanpenjelasan dlm bentuk opini & dukungan literaturkontroversi ttg kemungkinan yang mendasaripenolakan hipotesis penelitian tersebut
75
PembahasanPembahasan
�Dlm pembahasan tdk lagi ditulis hasilpenelitian yg berupa istilah-istilah statistik(seperti nama uji statistik, nilai signifikansi, dll)
�Urutan pembahasan mulai darimembahas temuan deskriptif, dilanjutkandgn temuan generalisasi dari hasilestimasi atau uji hipotesis
� Setiap tujuan penelitian harus dibahas
DaftarDaftar pustakapustaka::
Sistem Vancouver (urut angka) atau sistem Harvard (urut abjad)
Contoh:
Dari Majalah:
Kishor, S. and Parasuraman, S. 1998. Mother’s Employment and Infant and Child Mortality in India. American Journal of Public Health 74: 273-285.
76
DaftarDaftar pustakapustaka
Dari Buku:
Beaglehole, R., Bonita, R., and Kjellstrom, T. 1993. Basic Epidemiology. Geneva: World Health Organization, pp. 55-69
Dari Internet:
Smith, J. 1996. Time to Go Home. Journal of Hiperactivity[Internet] 12th, October, 6(4). Available from: http://www.lmu.ac.uk [Accessed June 6th, 1997].
ReferensiReferensi
77