analisis data univariat

7/23/2019 Analisis Data Univariat

http://slidepdf.com/reader/full/analisis-data-univariat 1/24

Analisis Data



Apa itu analisis ?

= memberi makna data, memberi arti data

Hasil analisis Kesimpulan = INFORMASI

• Informasi sudah mempunyai arti/makna

• Beda informasi dng data?: Data belum

mempunyai arti/makna, sedangkan informasisudah mempunyai makna



Contoh informasi ‘1

• Hasil analisis data melaporkan bahwa

rata-rata berat bayi di bogor 2100 gram

• Apa kesimpulan/informasinya?

………………………………………………..

………………………………………………..



Contoh informasi ‘2

• Hasil analisis data melaporkan bahwa

rata-rata umur kawin pertama wanita di

Pekanbaru adalah 18 tahun.

• Apa kesimpulan/informasinya?

………………………………………………..

………………………………………………..



Analisis akan maksimal :

- Menguasai statistik

- Menguasai substansi

- Menguasai paket program

statistik komputer



KEDALAMAN ANALISIS

• JENIS PENELITIAN

:Kuantitatif --- Kualitatif

• JENIS SAMPEL YANG

DIBANDINGKAN

Independen --- Dependen

• JENIS VARIABEL

Katagorik --- Numerik

• JENIS KENORMALAN DATA

Distribusi Normal ---- Dist. Tidak

Normal



ANALISIS MULTIVARIAT:1. Pemodelan Kuantitatif

ANALISA UNIVARIAT

Mean, Median, Sd, Min-Max, 95 % CI

Proporsi/persentase

Tujuan:1. Deskripsi setiap variabel diteliti2. Diagnosis asumsi statistik lanjut

3. Deteksi nilai ekstrim/outlier

ANALISIS BIVARIAT:

1. Diagnosis data2. Uji Hipotesis 2 var

ANALISIS DATA



ANALISIS UNIVARIAT

: deskripsi setiap variabel yg

diteliti

METODE :

• Menyajikan Ukuran Tengah

• Menyajikan Ukuran Variasi



Ukuran tengah : Var Numerik

Hb=10 Hb=11 Hb=12

Hb=13 Hb=14

Mean kadar Hb:

(10+11+12+13+14)

-------------------------- = 12 mg/dl

5

: Mean, Median , Modus

Median =12 mg/dl

Modus : tidak ada

Kelemahan nilai mean : terpengaruh data ekstrim

Keuntungan nilai median : tidak terpengaruh adanya data ekstrim



Ukuran Variasi: Numerik

Hb=10 Hb=11 Hb=12

Hb=13 Hb=14

Hb=12Hb=12 Hb=12

Hb=12 Hb=12

Rata-rata Hb = 12 mg/dl Rata-rata Hb = 12 mg/dl

Lebak

Cianjur

: Standar Deviasi



Ukuran Tengah : Katagorik

= Bumil tanpa K4

= Bumil dengan K4

Proporsi bumildengan K4:

6/10 = 0,6 = 60%

: Proporsi /persentase

Ukuran variasi : Katagorik :Bentuknya sama dng ukuran tengah : Proporsi/persentase



ESTIMASI

• Perkiraan kondisi/karakteristik populasimelalui data sampel (data hasil survei)

Mis: hasil survei sampel 150 bayi di Depokdidapatkan rata-rata berat badan bayi 2100 g

Untuk seluruh Depok berapa rata-rata nya ? ->

estimasi

Misal hasil Estimasi Interval didapatkan hasil : 95 % CI(2000 ; 2300)

Berarti Gambaran kondisi bayi di Depok, sbb:

95 % dipercaya bahwa rata-rata berat badan bayi di wilayahDepok adalah berada diantara 2000 g s/d 2300 g



PENYAJIAN DATA



Bentuk Penyajian

- Tabel atau Grafik

- Tidak boleh double penyajian

- Kurang tepat penyajianoutputkomputer

- Beberapa angka yg penting dari output

komputer tabel/grafik



Tabel 5.1

Distribusi Pasien Menurut Tingkat Pendidikan di Puskesmas X, 2004

Tabel

Pendidikan Jumlah Persentase

SD

SMP

SMU

PT

40

30

20

10

40,0

30,0

20,0

10,0

Jumlah 100 100



GRAFIKLingkaran (PIE)

Tidak sekolah

Sekolah Dasar

Tamat SLTP

Tamat SLTA+

Distribusi Pendidikan Penduduk

Jakarta Utara

50,4%

14% 26% 9,6%



Grafik Batang (Bar)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Cakupan Pemeriksaan Kehamilan

di Kabupaten Cianjur 1995

Pernah periksa Periksa > 4 kali Periksa > 4 kali

+ sesuai 5 T

Periksa > 4 kali

+ sesuai 5 T

+ pil Fe > 90



Pareto Chart

Penyebab kematian

K e c e l a k a a n

N e o p l a s m a

S i s t e m p e n c e r n a a n

S i s t e m p e r n a f a s a n

I n f e k s i & p a r a s i t

S i s t e m s i r k u l a s i

J

u m l a h k a s u s

140

120

100

80

60

40

20

0

P

er s en

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

01010

1825

3640



Diagram Garis (Line)

Jumlah Kasus DBD Menurut Bulan di RS

Sigma level: 3

D e s e m b e r

N o v e m b e r

O k t o b e r

S e p t e m b e r

A g u s t u s

J u l i J u n i

M e i

A p r i l M a r e t

F e b r u a r i

J a n u a r i

J u m l a h k a s u s

50

40

30

20

10

0

Kasus DBD

Batas atas = 33.9

Rata-rata = 20.4

Batas bawah = 6.9



Grafik: Histogram

Distribusi Umur Ibu, Survei Cepat KIACianjur, 1995

0

5

10

15

20

25

30

35

40

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Umur (tahun)

P e r s e n



Contoh salah dlm penyajian di laporan

Tabel 2. Di s t r i bus i Pendi di kan Res ponden Sur vei Cepat Kesehat an I bu,

Kabupat en Tanger ang, 1996

Pendi di kan | Fr eq Per cent Cum.- - - - - - - - - - - - - - - - +- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Ti dak s ekol ah | 42 14. 1% 14. 1% Ti dak t amat SD | 98 32. 9% 47. 0% Tamat SD | 87 29. 2% 76. 2% Tamat SL TP | 37 12. 4% 88. 6% Tamat SL TA | 33 11. 1% 99. 7%Akademi / PT | 1 0. 3% 100. 0%- - - - - - - - - - - - - - - - +- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Tot al | 298 100. 0%

Tabel 3. Di s t r i bus i Peker j aan Res ponden Sur vei Cepat Kesehat an I bu,

Kabupat en Tanger ang, 1996

Peker j aan | Fr eq Per cent Cum.- - - - - - - - - - - - - - - - +- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -Beker j a | 274 91. 9% 91. 9%

Ti dak beker j a | 25 0. 4% 100. 0%- - - - - - - - - - - - - - - - +- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Tot al | 298 100. 0%

Jangan langsung

menggunakan

hasil keluaran

komputer untuk tabel

pada laporan



Penyajian dan interpretasi



Kenormalan Data



Penyajian dan interpretasi

analisis data univariat

Documents