biostatistik keperawatan 2

BIOSTATISTIKNurfatimah, SKM, M.Kes

STATISTIK :

Latin = Status (Negara)

Inggris = State

Why State… ??

Dulu digunakan u/ data2 yang berhubungan dengan Negara, seperti :

statistik tenaga kerja, statistik pendidikan, statistik kehutanan, dll

Sekarang berkembang ke seluruh aspek kehidupan, seperti :

teknologi informasi, bisnis hukum, kesehatan, dll.

Pengertian

Pengertian

Statistik dipakai untuk menyatakan kumpulan fakta, umumnya berbentuk angka yang disusun dalam tabel atau diagram yang melukiskan suatu persoalan.

Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan fakta, pengolahan serta penganalisiannya, penarikan kesimpulan serta pembuatan keputusan yang cukup beralasan berdasarkan fakta dan penganalisisan yang dilakukan.

STATISTIK :

Secara Umum adalah disiplin ilmu yang mempelajari metode dan

prosedur pengumpulan, penyajian, analisis & penyimpulan suatu

data mentah

BIOSTATISTIK :

merupakan aplikasi metode & prosedur statistik terhadap

masalah-masalah, baik dibidang kesehatan, kedokteran, maupun

biologi (Budiman Chandra)

BIOSTATISTIC Teori matematika

STATISTICA

* Pengumpulan• Pengolahan• Analisis• Kesimpulan

KONSEP

VARIABEL

METODE STATISTICS

ILUSTRASI

• Metode & prosedur statistik yang digunakan hanya terbatas pada pengumpulan, penyajian & analisis data, tanpa memerlukan pembuktian statistik terhadap populasi

Statistik Deskriptif :

• Selain metode & prosedur statistik yang digunakan seperti halnya pada statistik deskriptif, juga disertai dengan pembuktian secara statistik dengan cara melakukan estimasi, tes hipotesis & prediksi terhadap populasi.

Statistik Inferensial :

Ruang Lingkup Statistik

Fungsi / Aplikasi Biostatistik Dalam Bidang Kesehatan

Mengukur peristiwa-peristiwa penting atau vital event

yang terjadi di masyarakat.

Mengukur status kesehatan masyarakat & mengetahui

masalah-masalah kesehatan yang terdapat di berbagai

kelompok masyarakat.

Membandingkan status kesehatan masyarakat di satu

tempat dengan tempat lain.

Meramalkan status kesehatan masyarakat di masa-

masa mendatang.

Evaluasi program atau pelayanan kesehatan yang

sedang dilaksanakan.

Keperluan research terhadap masalah-masalah

kesehatan, KB, Lingkungan hidup, dll.

Perencanaan dan sistem administrasi kesehatan. dll

DATA STATISTIKA

Data adalah keterangan mengenai sesuatu persoalan baik dalam bentuk angka (numerik) maupun dalam bentuk kalimat (alfa numerik) yang diperoleh dari hasil pengukuran atau pengamatan karakteristik atau ciri dari suatu obyek yang diamati

Jenis Data

Menurut Bentuknya 1. Data Kuantitatif

Data yg dinyatakan dgn angka melalui alat-alat ukuran. Dari nilainya dikenal dua golongan yaitu Data Diskrit (hitung) dan data kontinu (pengukuran)

2. Data Kualitatif Data mengenai sifat-sifat mis: Sembuh/sakit, Gagal/berhasil, dll

DATA

Data Kualitatif

Data Kuantitatif

Data Diskret

Data Kontinu

1. Gagal/berhasil2. Setuju/tidak

setuju3. Sehat/sakit, dll

1. Jumlah anak

2. Jumlah kunjungan PKM

1. Berat badan

2. Jarak kota3. Luas tanah,

JENIS-JENIS DATA

JENIS DATA

Menurut Sumbernya1. Data Primer

Jika data itu diperoleh langsung dengan suatu penelitian, mis. Melalui wawancara, atau pengisian kuesioner

2. Data SekunderDalam hal lain data tdk diperoleh langsung artinya data yang dikumpulkan oleh kantor/instansi dan sudah dalam bentuk informasi.

SUMBER DATA STATISTIKA

DATA

Data Primer

1. Wawancara langsung

2. Wawancara tidak langsung

3. Pengisian kuisioner

Data Sekunder

Data dari pihak lain:

1. BPS2. Bank Indonesia3. World Bank, IMF4. Dinkes dll

INST

RUM

EN

KONSEP VARIABEL

VARIABEL

SKALA PENGUKURAN

PENGUMPULAN DATA (Instrumentsi dan Pengukuran)

PENGOLAHAN DATA DATA

ANALISIS DATA

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

Ialah semua FAKTA ALAM yang muncul dalam bentuk Phenomena dengan ciri :

Menghendaki adanya “NAMA”

Tersususun oleh dimensi / komponen variabel, (dimensi tunggal dan ganda).

Setiap dimensi dapat tersusun oleh sub dimensi variabel, dan setiap sub dimensi dapat tersusun lagi oleh sub-sub dimensi dan seterusnya.

Dalam proses pengukuran memperlihatkan adanya variasi nilai dari satu pengukuran ke pengukuran lainnya.

KONSEP VARIABEL

VARIABEL “DIARE”

Konsistensi Buang air besar encer Air Lenidr Darah Ampas Frekuensi BAB lebih 3x / hari

4 kali / perhari5 kali / perhari6 kali / perhari> 6 kali / perhari

Sakit perut /Mules Mual

Muntah

CONTOH DIMENSI VARIABELD

IMEN

SI VA

RIA

BEL

SUB DIMENSI VARIABEL

DEHIDRASI

NAMA

CONTOH VARIABELKehamilan Risiko Tinggi1. Umur Ibu

• <16 thn• 16-17 thn• 18-29 thn • 30-34 thn• >35 thn

2. Paritas :• Nulipara = 1• Multipara 1-3 = 0• multipara 4-6 = 1• Grandemultipara 7 = 2

3. Graviditas :4. Riwayat Kehamilan & Persalinan5. Keadaan Antenatal6. Pengawasan Antenatal

Pengukuran adalah pemberian angka / bilangan pada obyek-obyek atau kejadian-kejadian menurut sesuatu aturan.

SKALA PENGUKURAN

Skala pengukuran adalah “Aturan permainan” yang dianut untuk kepentingan pengelompokan data serta untuk kepentingan Deskripsi atau Pengujian statistik sebagai alat bukti yang sah .

SKALA PENGUKURAN VARIABEL

S.Stevens , “ Mathematics Measurement, and Psychophysics”. (1951 : p 1).

DASAR PEMBENTUKAN SKALA PENGUKURAN

Dasar yang digunakan dalam membentuk skala memiliki tiga ciri sbb :

Bilangannya berurutan

Selisih antara bilangan-bilangan juga

berurutan

Deret bilangan memiliki asal mula (titik awal)

yang unik yang ditandai dengan bilangan nol.

Skala PENGUKURAN VARIABEL

JENIS SKALA

SIFAT SKALA PENGUKURAN

Kategori (pengelompkn)

Kategori + Urutan

Kategori + urutan + Interval

Kategori + urutan + Interval + Kelipatan

Nominal + - - -

Ordinal + + - -

Interval + + + -

Rasio + + + +

HOMEWORK

Carilah Jurnal Kesehatan 5 tahun terakhir (Jurnal Internasional atau Nasional)

Dari Jurnal Kesehatan tersebut ANALISIS Variabel, Dimensi, dan Sub Dimensinya

Kumpul dalam bentuk file (softcopy) dengan label Nama,NIM

Catatan penulisan tugas akhir MK. Biostatistik:

▪ Font Arial ukuran 12 point▪ Spasi 1,5▪ File dalam CD (dikordinir oleh Ketua kelas, semua file dikumpul dalam 1 CD)

www.plosmedicine.org Pubmed.com Bmj.com Biomedcentral.com Ui.ac.id Jurnal Makara Ugm.ac.id journals.cambridge.org

http://www.plosmedicine.org/

Pengumpulan Data

Membicarakan tentang instrumentasi (pemilihan dan pengembangan alat ukur yang akan digunakan mengukur, sedangkan pengukuran adalah melakukan pengumpulan informasi melalui subyek (responden) dengan menggunakan berbagai jenis instrumen (kuesioner)

Metode Pengumpulan Data Pengamatan (Observasi)Kelebihan: Murah, mudah, langsung guna

mendapatkan penelitian thd macam-macam gejala

Kekurangan:• Banyak peristiwa psikis tertentu yg tidak

dapat diamati• Sering memerlukan waktu yg lama• Apabila sasaran pengamatan mengetahui bhw

mereka diamati, mereka akan sengaja menimbulkan kesan yang baik atau tidak baik

• Subyektifitas observer tidak dapat dihindari

Wawancara (Interview)Kelebihan :• Tidak akan menemui kesulitan

meskipun responden buta huruf• Karena keluwesan dan fleksibilitas,

metode wawancara dapat dipakai sbg verifikasi data

• Dari pengalaman peneliti, sgt cocok untuk dipergunakan dalam pengumpulan data-data sosial

Kekurangan:• Kurang efisien, membosankan

waktu, tenaga, pikiran, dan biaya• Diperlukan adanya

keahlian/penguasaan bahasa dari interviewer

• Memberi kemungkinan interviewer dgn sengaja memutarbalikkan jawaban

• Jalannya interview sgt dipengaruhi oleh situasi dan kondisi sekitar

AngketKelebihan: • Dalam waktu singkat dapat diperoleh

data yang banyak• Menghemat tenaga dan biaya• Responden dapat memilih waktu

senggang untuk mengisinya• Secara psikologis, responden tidak

terpaksa dan dapat menjawab lebih terbuka

Kekurangan:• Jawaban akan lebih banyak dibumbui dengan

sikap dan harapan-harapan pribadi• Tidak dapat dilakukan untuk golongan yang

buta huruf• Apabila responden tidak memahami

pertanyaan/ tak dapat menjawab, akan terjadi kemacetan dan mgkn responden tidak akan menjawab seluruh angket

• Sangat sulit untuk memutuskan pertanyaan-pertanyaan secara cepat dengan menggunakan bahasa yang jelas atau bahasa yang sederhana

Instrumen dan Pengukuran

INSTRUMENTASI: Adalah proses memilih dan

mengembangkan alat ukur dan cara pengukuran yang tepat untuk memperoleh data yang akurat dalam rangka menjawab tujuan penelitian.

PENGUKURAN : Pengukuran adalah pemberian angka /

bilangan pada obyek-obyek atau kejadian-kejadian menurut sesuatu aturan.

Instrumen dan Alat Ukur

Instrumen adalah alat ukur yang digunakan untuk mengukur variabel yang telah dioperasionalkan, dan pengukurannya disesuaikan dengan jenis alat ukur yang telah dikenal dan skala pengukuran dari variabel tersebut :

Untuk variabel yang diukur dalam skala Interval dan rasio pada umumnya diukur dengan alat ukur baku yang sifatnya standar (meter, Kg, dll), sehingga masalahnya tinggal memilih alat ukur yang dianggap lebih spesifk dan mutakhir.

Untuk variabel yang diukur dengan skala nominal / dikotomi , skala ordinal, serta skala lainnya pada umumnya diukur dengan menggunakan “Kuesioner” dengan berbagai modifikasinya (Kualitas Kuantifikasi).

“ Kuesioner “ sebagai Instrumen telah dikenal dan digunakan secara luas pada berbagai penelitian observaional. Prinsip yang perlu dikenal ialah:

Setiap kuesioner hendaknya memuat secara lengkap dan sistematis mengenai : Data Wilayah, Identitas umum responden, serta identitas khusus responden yang diukur.

Untuk kuesioner yang sifatnya modifikasi dari data Kualitatif Kuantitatif. Akan diperkenalkan prinsip skala Rating (Rating scale) dan skala Likert (Likert Scale). sebagai berikut :

SIFAT KUESIONER

SIFAT KUESIONER

KUESIONER BERISI :

Identitas WilayahIdentitas Umum RespondenIdentitas Khusus Responden

BENTUK KUESIONER

Terstruktur

Close endedOpen ended

Terbuka

A IDENTITAS WILAYAH KODE

12345

Nomor Responden : …………………………….Propinsi : ……..........................................Kabuptaen : …………………………….........Kecamatan : ………………………………………Kelurahan/Desa : ………………………………………

B IDENTITAS UMUM RESPONDEN

6789

Nama :Umur : ……. TahunJenis Kelamin : laki-laki / perempuanSuku bangsa :1. Bugis2. Makassar3. Mandar4. Tator5. Lainyya

C IDENTITAS KHUSUS RESPONDEN

10 LAMA PERAWATAN dan KEPUASAN PASIENSejak ibu masuk RS sampai sekarang telah mejalani hari rawat selama ……. Hari

DAFTAR PERTANYAAN LAMA HARI RAWAT PASIEN RAWAT INAP DI RS

PELAMONIA

C IDENTITAS KHUSUS RESPONDEN KODE

12

13

LAMA PERAWATAN dan KEPUASAN PASIENSejak ibu masuk RS sampai sekarang telah mejalani hari rawat selama ……. HariSelama ibu di RS maka perawatan yang ibu terima :a. Sangat puas (5)b. Puas (4)c. Biasa-biasa saja (3)d. Kurang puas (2)e. Sangat tidak puas (1)

14SIKAP PERAWATSelama ibu dirawat di RS ini, maka kesan pelayanan yang diberikan oleh para perawat adalah :a. Sangat ramah.b. Ramahc. Kurang ramahd. Tidak ramahe. Lainnya (tulis) ………………………………….. ………………………………………………………

DAFTAR PERTANYAAN LAMA HARI RAWAT PASIEN RAWAT INAP DI RS

PELAMONIA

Contoh Close dan open ended


12PENGETAHUAN TENTANG PNEUMONIAMenurut ibu yang dimaksud dengan pneumonia adalah

a. Infeksi saluran pernapasan akut b. Infeksi saluran pernapasan akut bagian atasc. Penyakit batuk pilekd. Salah satu jenis penyakite. Tidak tahu


Contoh KODING KUESIONER

JENIS KUESIONER

MODEL CHECK LIST

MODEL LIKERT

MODEL PILIHAN GANDA

MODEL CHECK LIST

Nilai DIMENSI VARIABEL KUALITAS PELAYANAN RUANG RAWAT INAP RSW

No DIMENSI VARIABEL SKOR

1 TANGIBLE ( Penampilan fisik )

2 EMPATHY ( Kemampu pahaman )

3 RELIABILITY ( Kehandalan )

4 RESPONSIVENESS ( Ketanggapan )

5 ASSURANCE ( Jaminan kepastian )

TOTAL SKOR

Contoh Alat Ukur

KUALITAS PELAYANAN YANG DIBERIKAN OLEH PERAWAT Keterangan :

STB = Sangat Tidak BaikTB = Tidak BaikCKP = CukupB = BaikSB = Sangat Baik

Berikut ini adalah pernyataan tentang kualitas pelayanan yang telah diberikan oleh perawat pada sdr. Mohon sdr memberi tanda silang pada angka yang tertera disebelah kanan pernyataan ini.

Dimensi TANGIBLE (Penampilan fisik)

STB TB CKP B SB

1 2 3 4 5

1 Kebersihan, Kerapihan, dan kenyamanan ruangan x

2 Penataan eksterior, dan interior ruangan rawat inap x

3 Kelengkapan, kesiapan, dan kebersihan x

5 Alat-alat yang dipakai x

6 Kerapihan, dan kebersihan penampilan petugas X

TOTAL SKOR = 19

Kuesioner Model Chek list : Kualitas pelayanan pada ruang rawat inap RSW




Dimensi EMPATHY (Kemampu pahaman)

STB TB CKP B SB

1 2 3 4 5

1 Pemberian perhatian secara khusus pada setiap pasien X

2 Perhatian terhadap kebutuhan pasien dan keluarganya x

3 Kelengkapan, kesiapan, dan kebersihan x

4 Pelayanan kepada semua pasien tanpa memandang status sosial.

x

TOTAL SKOR = 13


Contoh Alat Ukur




Dimensi RELIABILITY (Kehandalan)

STB TB CKP B SB

1 2 3 4 5

1 Prosedur penerimaan pasien yang cepat dan tepat X

2 Perhatian terhadap kebutuhan pasien dan keluarganya x

3 Pelayanan pemeriksaan, pengobatan, dan perawat yang cepat dan tepat

x

4 Jadwal pelayanan rumah sakit dijalankan dengan tepat. x

TOTAL SKOR = 12





Dimensi RESPONSIVENESS (Ketanggapan)

STB TB CKP B SB

1 2 3 4 5

1 Kemampuan perawat untuk cepat tanggap menyelesaikan keluhan pasien

X

2 Petugas memberikan informasi yang jelas dan mudah dimengerti

X

3 Tindakan cepat pada saat pasien membutuhkan x

4 Perawat bersedia membantu pasien BAB atau BAK khususnya pasien yang istiharat total.

x

TOTAL SKOR = 11





Dimensi ASSURANCE (Jaminan kepastian)

STB TB CKP B SB

1 2 3 4 5

1 Pengetahuan dan kemampuan para perawat menetapkan diagnosa keperawatan

X

2 Keterampilan perawat dalam bekerja (mengukur suhu, tensi, pasang infus, dll)

x

3 Pelayanan yang sopan dan ramah x

4 Jaminan keamanan pelayanan dan kepercayaan terhadap pelayanan

x

TOTAL SKOR = 14


Contoh DIMENSI VARIABEL

Nilai DIMENSI VARIABEL KUALITAS PELAYANAN RUANG RAWAT INAP RSW

No DIMENSI VARIABEL SKOR

1 TANGIBLE ( Penampilan fisik ) 19

2 EMPATHY ( Kemampu pahaman ) 13

3 RELIABILITY ( Kehandalan ) 12

4 RESPONSIVENESS ( Ketanggapan ) 11

5 ASSURANCE ( Jaminan kepastian ) 14

TOTAL SKOR 69

44

PRINSIP MODEL LIKERT

Susun DIMENSI dari variabel penelitian.

Komponen variabel yang terbentuk

digunakan untuk menyusun item instrumen.

Gradasi jawaban bervariasi SECARA HIRARKI

dari sangat positif sampai sangat negatif.

45

PERNYATAAN SKOR

1. Setuju / selalu / sangat positif 5

2. Setuju / sering / positif 4

3. Ragu-ragu / kadang-kadang / netral 3

4. Tdk setuju/ hampir tdk pernah/negatif

2

5. Sgt tdk setuju/ tdk pernah/sgt negatif

1

GRADASI JAWABAN

NO PERNYATAAN JAWABANSS ST RG TS STS

1 Tablet besi (Fe) perlu diberikan pd ibu hamil sejak awal kehamilannya

X

2 .........................

MODEL KUESIONER


12

13

LAMA PERAWATAN dan KEPUASAN PASIENSejak ibu masuk RS sampai sekarang telah mejalani hari rawat selama ……. HariSelama ibu di RS maka perawatan yang ibu terima :a. Sangat puas (5)b. Puas (4)c. Biasa-biasa saja (3)d. Kurang puas (2)e. Sangat tidak puas (1)


CONTOH PILIHAN GANDA

Homework 2

Dari jurnal sebelumnya, tentukan METODE PENGUMPULAN DATA yang dipakai peneliti dalam penelitian dalam jurnal tersebut

Penyajian data

Penyajian Data ada tiga cara yaitu :1. Penyajian Dengan Tabel Tabel adalah salah satu bentuk penyajian

data yg dibentuk oleh baris dan kolom. Bagian-bagian tabel- Nomor tabel- Judul tabel (unsur apa, unsur dimana,

kapan)- Judul kolom- Judul baris- Sumber

Contoh..

JUDUL BARIS

JUDUL KOLOM JUMLAH

Sub judul Sub judul

Sub judul 1 A E

Sub judul 2 B F

Sub judul 3 C G

Sun judul 4 D H

Jumlah

Tabel No….Judul Tabel ……..

Sumber ; ………….

Ket :……..

1. Tabel Induk =Master TabelSifat :a. Berisi seluruh data hasil penelitianb. Gudang data penelitianc. Data masih dalam keadaan asli (row

data)d. Sukar diambil kesimpulane. Dapat diturunkan menjadi tabel

khusus sesuai dengan kperluan

Jenis Tabel Penyajian Data

Lanjutan..

2. Tabel Anak = text variabelSifatnya :

a. Bagian dari induk tabel untuk menjelaskan suatu maslah

b. Dapat ditarik suatu kesimpulanc. Dapat digunakan untuk perhitungan

lebih lanjut.

Jenis tabel Anak : Tabel satu arah, tabel dua arah, dan tabel tiga arah

contoh…

Tingkat Pendidikan

Pemakaian KB Jumlah

Pernah Tidak Pernah

SD 10 20 30

SMP 20 10 30

SMA 15 15 30

PT 55 5 60

Jumlah 100 50 150

Tabel 2.1Distribusi Pemakain Kontrasepsi Menurut Tingkat

Pengetahuan di Kec.XXXX Tahun 2010

Sumber ; Data Primer, 2009

Penyajian Data

2. Penyajian Data dengan Grafik1. Diagram batang

Data yg variabelnya berbentuk kategori atau atribut.2. Diagram garis

Diagram garis digunakan pada data kontinu yg bertujuan untuk menggambarkan keadaan yg serba teru atau kecendrungan, mis, jumlah penduduk setiap tahun, pertambahan berat bayi setiap bulan.

3. Diagram LingkaranGrafik lingkaran umumnya digunakan untuk menggambarkan semua responden 100%. Kemudian lingkrn dibagi menjadi segmen-segmen yg profesional dgn frekuensi dari masing-masing kategori.

Lanjutan…

4. Diagram LambangUntuk mendapatkan gambaran kasar sesuatu persoalan da sbgai alat visual bagi org awam.

5. Diagram peta Dalam pembuatannya digunakan peta geografis dimana tempat data terdapat. Mis: peta kota Makassar dicantumkan daerah pemukiman, daerah rawan banjir, daerah kumuh,dst.

6. Diagram pencarUntuk menggambarkan korelasi antara 2 variabel. Pada grafik ini variabel yg berfungsi sebagai variabel dependent dgmbrkan pada sumbu Y, dan nilai variabel independent dgmbrkn pada sumbu x.

Contoh Diagram

A. Diagram Batang

PIL IUD SUNTIK IMPLAN KONDOM0

5

10

15

20

25

30

35

25

20

15

30

5

20

14

32

16 15

Diagram

b. Diagram Garis

2008 2009 2010 20100

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Ca MammaCa ServiksDM

Jmlh

Kem

ati

an

Tahun

DIAGRAM

PNS26%

Petani17%

Wiraswasta

44%

Polri/TNI13%

Pekerjaan

DIAGRAM

d. DIAGRAM LAMBANG

= 3 Juta Penduduk

= 2 Juta Penduduk

= 4 Juta Penduduk

D. DIAGRAM PETA

Homework 3

Uraikan bentuk PENYAJIAN DATA dari jurnal tersebut??

DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI

A. Distribusi Frekuensi Data TunggalCnth :Tekanan darah 20 ibu hamil yaitu : 110, 110, 120,120, 120,120, 130,130, 130, 130, 130,130,140, 140,140, 140,140, 140,140, 140

Tabel 5.1 Distribusi Frekuensi Tekanan Darah Ibu Hamil

No. Tekanan Darah Frekuensi

1. 110 2

2 120 4

3 130 6

4 140 8

Jumlah 20

Lanjutan…

B. Distribusi Frekuensi Data BerkelompokCara :

1. Tentukan rentang = Data terbesar – data terkecil

2. Tentukan banyaknya kelas interval yg diperlukan. Banyak kelas dipilih menurut keperluan. Cara lain dapat menggunakan STURGES, yaitu : Banyak kelas = 1 +3,3 log n, n menunjukkan banyak data.

3. Tentukan panjang kelas interval (p)P = Rentang / Banyak kelas

4. Pilih ujung bawah kelas interval pertama

Contoh..

Kadar cholinestrasi sel darah merah pada 35 pekerja pertanian yg terpapar pestisida.10,6 12,5 11,0 9,2 11,69,9 11,8 11,6 15,3 12,612,6 12,4 12,2 10,9 16,715,2 10,2 13,4 9,0 7,7 12,3 11,3 9,9 11,0 10,911,7 9,4 9,8 8,6 10,112,3 11,4 10,2 12,5 8,7

Cara kerja

Rentang = 16,7 – 7,7 = 9 Banyak kelas = 1 + 3,3 log 35 = 6,1

diambil 6 Panjang kelas = 9/6 = 1,5 dalam hal

ini diambil 2 Ujung bawah kelas interval pertama

dipilih 7,7

Tabel 2.2 Kadar Chiolinestrasi Sel Darah Merah Pada 35 Orang Pekerja Pertanian Yang Terpapar Pestisida

di Desa Letta tahun 2009

RBC

Cholinestras

e

Frek Frek.Relatif(

%)

Frek

Kumulatif

(%)

7,7 – 9,6

9,7 - 11,6

11-7 – 13,6

13,7 – 15,6

15,7 – 17,6

17,7 – 19,6

6

15

11

2

1

0

17,1

42,9

31,4

5,7

2,9

0,0

17,1

60,0

91,4

97,1

100,0

100,0

Jumlah 35 100Sumber ; Data Primer, 2009

Lanjutan…

C. HistogramUntuk menyajikan data yg telah disusun dalam daftar distribusi frekuensi menjadi diagram disebut histogram.Buat batas kelas dgn cara

a. Ujung bawah interval dikurangi 0,5b. Ujung atas interval ditambah 0,5 NB: Jika data dicatat teliti satu satuan - 0,5

data hingga satu desimal -- 0,05 c. Tanda kelas = ½ (Ujung bawah + Ujung atas) (dihubungkan --untuk Poligon Frekuensi)

Contoh..

Distribusi Frekuensi Relatif Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

Interval Kelas Batas Kelas

Nilai Tengah f

Frekuensi Relatif (%)

9-2122-3435-4748-6061-7374-8687-99

8,5-21,521,5-34,534,5-47,547,5-60,560,5-73,573,5-86,586,5-99,5

15284154678093

3448

12236

56,676,67

13,3320

38,3310

Jumlah 60 100

0

5

10

15

20

25

Freku

ensi

8,5 21,5 34,547,5 60,5 73,5 86,5 99,5

3 4 4

8

12

23

6

Nilai

Histogram

Poligon Frekuensi

Histogram dan Poligon Frekuensi Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah

Statistika

Homework 4

Data di bawah ini adalah umur dari 150 orang akseptor KB di suatu klinik KB di Makassar tahun 2012

a. Buat tabel distribusi frekuensinyab. Buat histogram dan poligonnya

21 34 43 20 35 31 35 34 37 28

40 33 37 38 24 27 32 26 28 27

38 25 33 35 26 29 26 25 27 22

25 22 38 25 23 30 25 25 26 26

26 26 35 22 29 35 28 37 23 36

30 39 28 42 35 32 30 40 33 23

24 22 25 19 33 25 21 21 30 22

22 27 25 33 30 31 20 28 28 40

40 24 30 33 33 29 30 29 29 37

30 30 28 28 22 34 27 39 31 36

23 26 30 21 37 26 25 30 31 35

36 20 20 37 36 31 30 43 25 31

31 25 27 32 20 25 32 32 39 30

31 43 24 24 23 35 23 32 28 30

KRITERIA KUALITAS DATA YANG BAIK

NO SIFAT ALAT UKUR / PENGUKUR

HASIL PENGUKURAN YANG DICAPAI

12345

RELEVANSIOBYEKTIFITASVALIDITASRELIABILITASUP TO DATE

RELEVANOBYEKTIFVALID = SAH =SAHIRELIABLE = KONSISTENTEPAT WAKTU

NO VERSI STATISTIK VERSI METODE PENELITIAN

1

2

Kesalahan alpha (α) = type 1 = Error 1Kesalahan Betha (β) = type 2 = Error 2.

Sampling error

Kesalahan sistematis :Alat ukurPengukurObyek yang diukur

KESALAHAN HASIL PENGUKURAN DATA

Untuk meminimalkan kesalahan ini, ada beberapa hal yang bisa dilakukan oleh peneliti antara lain: Memperbesar sampel yang diteliti Menggunakan alat ukur yang telah

distandarisasi atau diuji-coba Menggunakan disain penelitian yang

tepat

ANALISIS DATA

Analisis data Dilakukan dalam dua bentuk :

ANALISIS DESKRIPTIF

ANALISIS ANALITIK

76

Prinsip Analisis DeskriptifAnalisis data dilakukan dalam tiga bentuk yakni :

Analisis bilangan Relatif

Analisis Deskriptif

Analisis Analitik (Uji Hipotesis)

77

Adalah besaran hasil perbandingan antara dua angka.

Sifatnya relatif dan tidak merupakan indikator besarnya angka yang dibandingkan.

Menyatakan besarnya tiap unit angka kedua terhadap unit angka pertama

Bila diperkalikan dengan suatu Konstanta ( K ) ia berarti “Besarnya unit angka pertama per 100 atau 1000 unit angka kedua”.

Contoh :

“ 50 laki-laki terhadap 40 perempuan “ berarti 125 laki-laki setiap 100 perempuan.

Atau : 50/40 x 100. ( index )

Rasio

78

Adalah rasio yang menunjukkan bagian relatif dari angka total. Dinyatakan dengan rumus :

a ---------- a + b

Keterangan :

a = laki-laki b = perempuan (a+b) = Total

Nilainya tidak pernah mencapai nilai 1 tetapi hanya berkisar antara 0.0 – 0.99.

Proporsi

79

Adalah proporsi yang diperkalikan dengan bilangan konstanta. ( K = 100 atau 1000 )

Dinyatakan dengan rumus : a ---------- x 100 a + b

Contoh : Diantara laki-laki dan perempuan terdapat 5 % perempuan

Sifat persen1.Sebagai kesimpulan2.Sebagai standarisasi3.Perbandingan

PersenPersen

80

Adalah rasio yang menunjukkan bagian relatif dari angka total dimana angka total ini adalah mereka yang termasuk mengalami resiko.

Dinyatakan dengan rumus : a --------------- ( a + b ) R

Keterangan : a = laki-laki b = perempuan (a+b) = Total R = Risk factor

Nilainya tidak pernah mencapai nilai 1 tetapi hanya berkisar antara 0.0 – 0.99.

Rate

DIS

TR

IBU

SI

DATA

PARAMETER STATISTIK

KUARTILDESILPERSENTIL

MEDIANMODUS

MEAN

NORMAL (Mean=Md=

Mo)

Ctr. TENDENCY

(Nilai Tengah)

DT. DISKRETKategori)

NominalOrdinal

IntervalRasio MEAN

MEDIANMODUS

DISPERSION

(Nilai Sebar)

RANGEMEAN DEVIASIVARIANCESTANDAR DEVIASISTANDAR ERROR

DT. KONTINU

PARAMETER STATISTIK

ABNORMAL (Mean≠Md≠

Mo)

SIFAT DISTRIBUSI

ANALISIS DESKRIPTIF

VA

RIA

BEL

Data tanpa frekuensi variabel

Σ xi

Mean = ------------ n Keterangan :

xi = nilai observasi

n = banyaknya observasi

Contoh :

Hasil pengukuran nilai ujian mata kuliah biostatistik untuk 5 orang mahasiswa STIK-GIA sebagai berikut : 70; 69; 45; 80; dan 56

Perhitungan :

70 + 69 + 45 + 80 + 56MEAN = ------------------------------------ = 64 5

MEAN = RATA-RATA

DATA DENGAN FREKUENSI VARIABEL

Σ fi (xi) Mean = ------------ n

Keterangan :

xi = nilai observasi

n = banyaknya observasi

Fi = frekuensi xi

Contoh :

Tabel 2.3 Distribusi Responden Berdasarkan Berat Badan di Makassar tahun 2010

Berat Badan (kg) Frekuensi

60 - 62 5

63 - 65 18

66 - 68 42

69 - 71 27

72 - 74 8

Jumlah 100

Jawab :

Untuk mempermudah menjawabnya, dianjurkan dibuat tabel penolong sprti berikut :

X = 67,45

Berat Badan (kg)

fi xi fixi

60 - 62 5 61 305

63 - 65 18 64 1152

66 - 68 42 67 2814

69 - 71 27 70 1890

72 - 74 8 73 584

Jumlah n=100 ∑fi.xi = 6745

Sifat-sifat MeanJumlah selisih nilai pengamatan dengan mean adalah nol ∑ ( Xi - Mean ) = 0

Dipengaruhi oleh nilai ekstrim

Nilai mean dari beberapa kelompok data yang masing-masing mempunyai nilai mean adalah :

N1(M1) + N2 (M2) + ……. NK(MK)

MEAN GAB. = -------------------------------------------------- N1 + N2 ……. NK

KETERANGAN :

N = KELOMPOK DATA

M = MEAN KELOMPOK DATA

Syarat : array data

Rumus umum :

N + 1 Median (md) = X ( ----------- ) 2Keterangan :X = pengamatan yang ke x

DATA GENAP N Median (md ) x = ( ----- ) 2KETERANGAN :X = Pengamatan yang ke xDATA GANJIL

MEDIAN = ( MD )

2,73,63,74,04,24,44,8

4,94,95,15,25,25,65,9

5,96,06,0

6,0 (Md)6,46,66,6

6,76,87,27,37,37,47,5

7,57,67,68,4

10,210,311,7

MEDIAN: Ialah titik tengah yang ditunjukkan melalui nilai urutan dan membagi dua distribusi data sama besar (setengah dibawah titik median dan setengahnya diatas titik median.Contoh : Hasil pengukuran 35 orang Berat Badan Bayi:

2,7 3,6 3,7 4,0 4,2 4,4 4,8

2,7 3,6 3,7 4,0 4,2 4,4 4,8 4,9

Titik Median

Data Ganjil

Titik Median 4,0 +4,2 = 4,1

Data Genap

Menghitung Median Data BerkelompokRumus Me = b + p ( ½n –F )

fn = jumlah sampel/datab = batas bawah dimana median akan

terletakF = jumlah semua frekuensi sebelum

kelas median f = frekuensi kelas medianp = panjang kelas

Latihan..

Tabel 3.3 . Distribusi Responden Berdasarkan Kelompok Umur di Makassar Tahun 2006

Umur (thn) frekuensi

10 – 1920 – 2930 – 3940 - 4950 – 5960 - 69

5184227810

Jumlah 110

Letak Median , jadi median terletak pada

kelas interval ke-3 (30-39)

Me = b + p ( ½n –F ) f

Me = 29, 5 + 10 (55 – 23) = 37,1 42

Adalah nilai pengamatan yang mempunyai frekuensi terbanyak.Dapat digunakan untuk mendeskripsikan data kualitatifTergantung dari keadaan pengukuran, maka suatu distribusi data dapat mempunyai : satu modus, (unimodal), dua modus (bimodal) atau lebih dari dua modus (multimodal)

CONTOH : 2, 3, 8, 9, 8, 8, MO = 8

MODUS = MO

Contoh..Tabel 3.3 Distribusi Responden Berdasarkan Kelompok

Tinggi Badan di Makassar tahun 2009

Tinggi Badan ( cm) Frekuensi

140,5 – 145, 4145,5 – 150,4150,5 – 155,.4155,5 – 160,4160,5 – 165 4165,5 – 170,4170,5 – 175,4

1520172718102

Jumlah 109

Jawab…

Interval kelas modus = interval keempatb = 155,45 b1 = 27 – 17 = 10b2 = 27 – 18 = 9p = 5Mo = 155,45 + 5

ARTI DAN MANFAAT CNTRAL TENDENCY

(MEAN, MEDIAN, DAN MODUS)

Mean Meng-asumsikan keberadaan dari nilai numeric : X1, X2,…. Xn dari pengamatan, sehingga jarak antara pasangan pengamatan dapat diketahui dengan jelas. Dapat digunakan untuk melakukan pengelompokan atau pengkategorian data yang diukur menurut skala interval atau rasio kedalaman kategori-kategori.

Sebagai parameter untuk kepentingan uji statistic parametric

MedianCocok untuk data yang diukur dengan skala ordinal, karena cara perhitungannya hanya didasarkan pada urutan data nilai pengamatan.

Tidak sensitive terhadap jarak setiap nilai pengamatan atau tidak dipengaruhi oleh nilai ekstrim.

Sangat baik digunakan apabila distribusi data sangat miring ( higly skewed )

Sangat bermanfaat untuk digunakan pada penentuan batas nilai pengelompokan kategori data

ModusAdalah nilai pengamatan yang mempunyai frekuensi terbanyak.

Dapat digunakan untuk mendeskripsikan data kualitatif.

Tergantung dari keadaan pengukuran, maka suatu distribusi data dapat mempunyai : satu modus ( unimodal ), dua modus ( bimodal ), atau lebih dari dua modus ( multimodal ).

Sangat baik digunakan untuk data yang diukur dengan skala nominal.

Mean, median, dan modus.

Berfungsi menentukan keadaan distribusi data hasil pengukuran yakni : apabila nilai mean, median dan modus berimpit pada satu titik atau mendekati satu titik maka distribusi data dapat didekati dengan distribusi normal.

Homework 5

Umur akseptor (thn) Frekuensi

15-19 1

20-24 29

25-29 43

30-34 41

35-39 24

40-44 12

Jumlah 150

Distribusi Responden Menurut Umur Akseptor KB Di Klinik X Tahun 2012

CARI NILAI MEAN, MEDIAN, MODUS!!!

Terima Kasih

biostatistik keperawatan 2

Documents