1. Analisi terhadap Hb1 dan Hb2

Uji T-Test Dependent

Uji perbedaan dua kali pengukuran (pre test & post test) dengan subjek yang sama.

Tujuan : untuk melihat perbedaan antara kadar Hb1 dan Hb2Asumsi :

-Data berdistribusi normal-Variabel : numerik & kategorik-2 kelompok sama

Langkah :

1. Uji Normalitas (untuk mengertahui data yg akan diujikan normal atau tidak).

Hipotesis = H0 : Data terdistribusi normal

H1: data tidakterdistribusi normal

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Hb1 Hb2

N 50 50

Normal Parametersa,,b Mean 10.2260 10.8600

Std. Deviation 1.25207 1.05579

Most Extreme Differences Absolute .200 .214

Positive .168 .214

Negative -.200 -.120

Kolmogorov-Smirnov Z 1.414 1.514

Asymp. Sig. (2-tailed) .037 .020

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

P-value Hb1 = 0.037 (<0.05) -> H0 ditolak ; P-value Hb2 = 0.02 (<0.05) -> H0 ditolak

Kesimpulan = data tidak berdistribusi normal

Karena data tidak berdistribusi normal, maka uji T dependent tidak bisa dilanjutkan (tidak memenuhi asumsi)

2. Melihat pengaruh pemberian ekstrak daun salam (eugenia polyantha) terhadap kadar LDL kolestrol serum tikus jantan galur wista hyperlipidemia

One-Way ANOVA

Tujuan : melihat perbedaan kadar LDL dengan pemberian ekstrak daun salam

Asumsi :

Data lebih dari 2 kelompok

Data harus berdistribusi normal & homogen

>> SALAH SATU ASUMSI TIDAK TERPENUHI TIDAK BISA DILANJUTKAN

Langkah :

1. Uji ada > 2 kelompok (asumsi 1)

Pada kasus ini sudah ada 3 kelompok (Kontrol, Intervensi I, Intervensi II)

2. Uji Normalitas (untuk mengertahui data yg akan diujikan normal atau tidak).

Hipotesis = H0 : Data terdistribusi normal

H1: data tidakterdistribusi normal

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

LDL_kolestrolser

umtikus

N 33

Normal Parametersa,,b Mean 82.76

Std. Deviation 8.540

Most Extreme Differences Absolute .136

Positive .136

Negative -.119

Kolmogorov-Smirnov Z .778

Asymp. Sig. (2-tailed) .580

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

P Value = 0.580 (P>0.05) –> H0 diterima (data berdistribusi normal) Kesimpulan : data berdistribusi normal.

Sehingga uji bisa dilanjutkan

3.Uji Homogenitas

Hipotesis:

H0 = data homogen (varians data sama)

H1 = data tidak homogen (minimal 1 pasang varians yg berbeda)

Test of Homogeneity of Variances

LDL_kolestrolserumtikus

Levene Statistic df1 df2 Sig.

.791 2 30 .463

P value = 0.463 (P>0.05) -> H0 diterima Kesimpulan = Data homogen

Jika data homogen kita bisa melanjutkan Uji ANOVA

4.Uji Anova

Hipotesis Uji ANOVA

Ho= tidak ada perbedaan kadar LDL kolestrol serum tikus jantan galur wistar hyperlipidemia dengan pemberian esktrak daun salam

H1= minimal ada 1 pasang kelompok yang berbeda kadar LDL kolestrol serum tikus jantan galur wistar hyperlipidemia dengan pemberian esktrak daun salam

ANOVA

LDL_kolestrolserumtikus

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 478.788 2 239.394 3.871 .032

Within Groups 1855.273 30 61.842

Total 2334.061 32

P value = 0.032 (P<0.05) -> H0 ditolak Kesimpulan = H1: minimal ada 1 pasang kelompok yang berbeda kadar LDL kolestrol

serum tikus jantan galur wistar hyperlipidemia dengan pemberian esktrak daun salam

4.Uji PostHoc

Tujuan: Untuk melihat perbedaannya

Multiple Comparisons

LDL_kolestrolserumtikus

LSD

(I)

Kelompok_tiku

s

(J)

Kelompok_tiku

s

Mean Difference

(I-J) Std. Error Sig.

95% Confidence Interval

Lower Bound Upper Bound

Kontrol Intervensi 1 6.364 3.353 .067 -.48 13.21

Intervensi 3 9.091* 3.353 .011 2.24 15.94

Intervensi 1 Kontrol -6.364 3.353 .067 -13.21 .48

Intervensi 3 2.727 3.353 .422 -4.12 9.58

Intervensi 3 Kontrol -9.091* 3.353 .011 -15.94 -2.24

Intervensi 1 -2.727 3.353 .422 -9.58 4.12

*. The mean difference is significant at the 0.05 level.

Kesimpulan (P<0.05) : Ada min 1 pasang kelompok yg berbeda kadar LDL kolestrol serum tikus jantan galur wistar hyperlipidemia dengan pemberian esktrak daun salam yaitu kelompok tikus kontrol dan kelompok tikus intervensi 3

3. Melihat hubungan antara pendidikan dengan kadar kolestrol khususnya HDL

Uji Kolerasi

Tujuan : melihat hubungan

1. Pearson

Asumsi = untuk skala data numeric (interval & ratio)/ statistik parametrik ; data berdistribusi normal.

2. Spearmen

Asumsi = skala datanya kategorik (nominal & ordinal)/ statistik non parametrik ; data skala interval /ratio (jk berdistribusi tdk normal) ; skalanya tidak berdistribusi normal.

Uji Korelasi Spearmen

Hipotesis :

H0 = tidak ada hubungan antara pendidikan dengan kadar kolestrol HDL

H1 = ada hubungan antara pendidikan dengan kadar kolestrol HDL

Correlations

Pendidikan HDL

Spearman's rho Pendidikan Correlation Coefficient 1.000 .294*

Sig. (2-tailed) . .038

N 50 50

HDL Correlation Coefficient .294* 1.000

Sig. (2-tailed) .038 .

N 50 50

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

P Value = 0.038 (P<0.05) -> H0 ditolak Kesimpulan = Ada hubungan antara pendidikan dengan kadar kolestrol HDL Hubungan kuat lemah = (0.294) 0.20 – 0.399 -> Lemah Hubungan positif-negatif = Korelasi positif -> sebanding (semakin besar nilai satu

variabel, semakin besar pula nilai variabel lainnnya)