pengolahan data untuk irchas

4
LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA (SKRIPSI IRCHA) By: Harun Alrasyid, SKM 1. Entri data seperti pada tabel dibawah ini, gunakan kodifikasi untuk mempermudah identifikasi data dan agar selaras. Misalnya: A = Puskesmas A1 = Puskesmas Tangible A11 = Pukesmas Tangible Pertanyaan Pertama A111 = Pukesmas Tangible Pertanyaan Pertama Untuk SKOR YANG DITERIMA A112 = Pukesmas Tangible Pertanyaan Pertama Untuk SKOR YANG DIHARAPKAN Lakukan kodefikasi yang sama pada variabel lainnya. A111 A112 A121 A122 A131 A132 A141 A142 dsb . .... 2. Ada dua tujuan khusus yang harus dijawab (saya kelompokkan dua bagian untuk mempermudah) yaitu: a. Menganalisis perbedaan rata-rata VARIABEL TINGKAT KEPUASAN antara PUSKESMAS (A) dan DOKTER KLINIK (B). b. Menghubungkan setiap variabel (5 variabel dependen) terhadap variabel INDEPENDEN TINGKAT KEPUASAN (variabel ini tidak ada data mentahnya, oleh karena itu VARIABEL TINGKAT KEPUASAN diperoleh dari hasil perbandingan SKOR PELAYANAN YANG DITERIMA terhadap SKOR PELAYANAN YANG DIHARAPKAN)

Upload: riski-aprini

Post on 15-Dec-2015

219 views

Category:

Documents


1 download

DESCRIPTION

ok

TRANSCRIPT

Page 1: Pengolahan Data Untuk Irchas

LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA(SKRIPSI IRCHA)

By: Harun Alrasyid, SKM

1. Entri data seperti pada tabel dibawah ini, gunakan kodifikasi untuk mempermudah identifikasi data dan agar selaras. Misalnya:A = PuskesmasA1 = Puskesmas TangibleA11 = Pukesmas Tangible Pertanyaan Pertama A111 = Pukesmas Tangible Pertanyaan Pertama Untuk SKOR YANG DITERIMAA112 = Pukesmas Tangible Pertanyaan Pertama Untuk SKOR YANG DIHARAPKAN

Lakukan kodefikasi yang sama pada variabel lainnya.

A111 A112 A121 A122 A131 A132 A141 A142 dsb .....

2. Ada dua tujuan khusus yang harus dijawab (saya kelompokkan dua bagian untuk mempermudah) yaitu:a. Menganalisis perbedaan rata-rata VARIABEL TINGKAT KEPUASAN antara

PUSKESMAS (A) dan DOKTER KLINIK (B).b. Menghubungkan setiap variabel (5 variabel dependen) terhadap variabel

INDEPENDEN TINGKAT KEPUASAN (variabel ini tidak ada data mentahnya, oleh karena itu VARIABEL TINGKAT KEPUASAN diperoleh dari hasil perbandingan SKOR PELAYANAN YANG DITERIMA terhadap SKOR PELAYANAN YANG DIHARAPKAN)

3. Sekarang kita bahas POINT 2b terlebih dahuluUntuk menganalisis HUBUNGAN FAKTOR-FAKTOR DEPENDEN terhadap tingkat kepuasan maka kita harus menghitung skor pada tiap-tiap pertanyaan setiap VARIABEL terlebih dahulu dengan rumus sebagai berikut.

CONTOH:SKOR UNTUK PERTANYAAN PERTAMA PADA VARIABEL TANGIBLE

Page 2: Pengolahan Data Untuk Irchas

SKOR KEPUASAN PERTANYAAN 1 VARIBEL TANGIBLE (A11) = SKOR YANG DITERIMA PADA PERTANYAAN 1 VARIABEL TANGIBLE (A111) / SKOR YANG DIHARAPKAN PADA PERTANYAAN 1 VARIABEL TANGIBLE (A112)Perhitungan diatas bisa dilakukan pada aplikasi SPSS langsung (bukan manual) dengan cara transform -> compute dan seterusnya, tinggal dibagi A111/A112 maka akan menghasilkan variabel baru A11 (SKOR KEPUASAN PERTANYAAN PERTAMA VARIABEL TANGIBLE). Lakukan perhitungan ini SAMPAI DENGAN akhir Pertanyaan.

Jika sudah maka kita akan mendapatkan 17 VARIABEL BARU (SESUAI JUMLAH PERTANYAAN 17 BUAH). Angka-angka pada variabel inilah yang akan kita olah untuk seterusnya.

Langkah selanjutnya adalah menjumlahkan SKOR KEPUASAAN masing-masing pertanyaan sesuai variabel. Misalnya VARIABEL TANGIBLE ADA 5 PERTANYAAN maka ada 5 variabel yang akan kita jumlahkan untuk mendapatkan SKOR TOTAL VARIABEL TANGIBLE.

CONTOH:SKOR TOTAL TANGIBLE = A11 + A12 + A13 +A14 + A15

Setelah dilakukan total pada setiap variabel, MAKA akan ADA 5 VARIABEL BARU YANG TERBENTUK YAITUA1 = SKOR TOTAL TANGIBLEA2 = SKOR TOTAL RESPONSIVENESSA3 = SKOR TOTAL EMPATHYA4 = SKOR TOTAL ACCESIBILITYA5 = SKOR TOTAL SAFE

Setelah dijumlahkan dengan compute -> transform (cara yang sama sebelumnya), maka untuk VARIBEL A1 sampai A5 dilakukan uji normalitas masing-masing. Jika normal gunakan mean sebagai cut of point, jika sebaliknya gunakan median.

Setelah menentukan cut of point, maka data dikelompokkan menjadi DUA KATEGORI sesuai dengan DO, yaitu baik dan tidak baik. Sampai disini kita sudah menyelesaikan satu bagian analisis yaitu mendapatkan 5 VARIABEL DEPENDEN yang siap dianalisis dengan uji Chi-Square.

Masalahnya, kita belum mendapatkan nilai TINGKAT KEPUASAN. Untuk mendapatkan nilai ini kita BERPEDOMAN pada DO, dimana TINGAKAT KEPUASAAN PASIEN diperoleh dengan membandingkan SKOR PELAYANAN YANG DTERIMA DENGAN SKOR PELAYANAN YANG DIHARPKAN. Artinya, SETIAP SKOR PELAYANAN

Page 3: Pengolahan Data Untuk Irchas

YANG DITERIMA PADA SEMUA ITEM PERTANYAAN (17 PERTANYAAN) dijumlahkan terlebih dahulu, kemudian SKOR PELAYANAN YANG DIHARAPKAN PADA SEMUA ITEM PERTANYAAN (17 ITEM) dijumlahkan juga. Setelah dijumlahkan, dilakukan perbandingan dengan cara skor diterima/skor diharapkan. Setelah itu DIDAPAT VARIABEL BARU HASIL PERBANDINGAN TADI. Hasil perbandingan ini dikategorikan kembali menjadi dua yaitu jika hasilnya sama dengan lebih 1, maka diberi koding 1 (PUAS), jika hasilnya kurang dari 1 maka diberi koding 0 (TIDAK PUAS). Langkah yang saya beri warna merah diatas dilakukan PADA DUA DATA YAITU DATA PUSKESMAS DAN DOKTER KLINIK. Untuk itu dalam mengerjakan analisis SKRIPSI ini akan ada 4 FILE SPSS, yaitu:

FILE SPSS 1 UNTUK SEMUA ATAU SELURUH REKAP DATA (disini kita bisa melakukan pengolahan data SESUAI LANGKAH-LANGKAH YANG SAYA KETIK WARNA HIJAU)

FILE SPSS 2 UNTUK DATA REKAP PUSKESMAS SAJA (disini bisa melakukan pengolahan data yang saya beri warna merah)

FILE SPSS 3 UNTUK DATA REKAP DOKTER KLINIK SAJA (disini JUGA dilakukan pengolahan data yang saya beri warna merah) FILE SPSS 4 berisi DATA HASIL ANALSIS FILE SPSS 2 DAN 3. Data apa yang kita masukkan ? “Hasil perbandingan ini dikategorikan kembali menjadi dua yaitu jika hasilnya sama dengan lebih 1, maka diberi koding 1 (PUAS), jika hasilnya kurang dari 1 maka diberi koding 0 (TIDAK PUAS)”

Data YANG DIMASUKAN ADALAH data hasil pengkategorian TINGKAT KEPUASAN DI PUSKESMAS (FILE 2) DAN hasil pengkategorian TINGKAT KEPUASAN DI DOKTER KLINIK (FILE 3) Jadi gambarannya seperti ini:

Kepuasan_peskesmas Kepuasan_dokter

1 1

1 1

1 0

0 1

1 0

0 0

Page 4: Pengolahan Data Untuk Irchas

Lanjutkan dengan analisis beda proporsi seperti biasa.