PENGUJIAN PROPORSI

1. PERBANDINGAN PROPORSI SATU KELOMPOK

2. PERBANDINGAN PROPROSI DUA KELOMPOK

3. PERBANDINGAN PROPORSI LEBIH DARI DUA KELOMPOK

1

1. PERBANDINGAN PROPORSI SATU KELOMPOK

Bilamana variabel yang diteliti menggunakan data yang diukur dengan Skala

Nomi-nal atau Skala Ordinal (Data Kualitatif) atau data kuantitatif yang telah

dikualitatif-kan, maka hasilnya selalu dilaporkan dalam bentuk Persentase atau

Proporsi. Di dalam penelitian bidang kedokteran, biologi, dan bidang lainnya,

sering seorang peneliti melakukan penelitian pada suatu kelompok dan

variabel yang diteliti da-lam bentuk data kualitatif atau data kuantitatif yang telah

dikualitatifkan. Data ter-sebut sering ingin diperbandingkan dengan suatu hasil

penelitian sebelumnya atau dengan suatu karateristik yang telah diterima

sebagai bentuk standar/baku. Berikut ini diberikan beberapa contoh

permasalahan penelitian tersebut.

Seorang peneliti ingin meneliti cara pemeriksaan sputum BTA (Basil Tahan

Asam) untuk mendiagnosis pasien TB paru dengan menggunakan gold standart

(baku emas) yakni pemeriksaan kultur. Hasil pemeriksaan sputum BTA

menghasilkan data nominal yakni positif atau negatif. Hasil akhir penelitian ini

akan diperoleh nilai sensitivitas a%. Hasil sensitivitas ini akan diperbandingkan

dengan hasil penelitian sebelumnya (berdasarkan literatur) yang mengatakan

sensitivitas pemeriksaan spu-tum BTA sebesar 80%.

Seorang peneliti ingin menguji efektivitas penggunaan madu yang diberikan

pada kasa penutup luka dalam proses penyembuhan luka. Ia telah

menggunakan ukuran sampel 34 pasien dan data penelitian (variabel

kesembuhan) berbentuk data nomi-nal yakni sembuh dan gagal. Hasil

penelitiannya ingin dibandingkan dengan literatur yang ada. Menurut literatur

penggunaan madu efektif menyembuhkan luka sebesar 80%.

Seorang peneliti pada bagian mata ingin meneliti efektivitas probing dengan

meng-gunakan Mitomysin C pada pasien Obstruksi Duktus Nasolakrimalis.

Sebanyak 21 mata telah diintervensi dan dicatat hasilnya dalam bentuk berhasil

2

atau gagal. Hasil ini diperbandingkan dengan hasil penelitian Tsai dkk yang

mencatat angka keber-hasilan penggunaan Mitomysin C sebesar 89%.

Suatu obat penenang ketegangan syaraf yang sedang beredar dipasaran

diketahui efektif 60%. Suatu perusahaan memperkenalkan obat baru yang

dipromosikan me-miliki keefektifan lebih baik dari obat yang sedang beredar di

pasaran. Seorang pe-neliti ingin menguji apakah obat yang baru lebih efektif dari

obat penenang yang se-dang beredar saat ini pada penderita ketegangan syaraf.

Dari hasil penelitian di-peroleh a% pasien dapat menenangkan syaraf. Hasil a%

ini dibandingkan dengan 60%.

Ketika akan dilakukan reklamasi pantai Manado, para Pengembang mengklaim

bah-wa 80% masyarakat dan birokrat setuju dilakukan reklamasi. Sekelompok

pencinta lingkungan meragukan pernyataan pengembang tersebut, mereka

menganggap bahwa angka persentase tersebut direkayasa. Untuk itu mereka

ingin menguji me-lalui suatu penelitian berbentuk survei, apakah pernyataan itu

dapat diterima? Hasil penelitian mereka dibandingklan dengan klaim

pengembang yakni 80%.

Diabetes merupakan salah satu faktor resiko disfungsi ereksi (Virag et al. di

dalam Satar, 2003). Selanjutnya Satar mengatakan bahwa pria yang diabetes

mengalami disfungsi ereksi sebesar 50%. Seorang peneliti ingin mengetahui

apakah para pria yang DM tipe 2 di Manado memiliki disfungsi ereksi sebesar

50%. Hasil penelitian di Manado akan diperbandingkan dengan angka 50%

temuan Satar.

Statistik uji (analisis data) yang digunakan berkaitan dengan tujuan penelitian di

atas adalah uji proprosi satu kelompok dengan statistik uji Z yang memiliki

bentuk rumus sebagai berikut.

3

Z =

Pada beberapa buku, statistisian merekomendasikan rumus Z di atas dikoreksi

(con-tinuity correction) pembilangnya dengan sehingga rumus Z menjadi

Z =

X = banyaknya kasus yang ingin diperbandingkan (berhasil)

p0 = proporsi yang diketahui dari literatur atau bentuk standar/baku

p = dan n = ukuran sampel

Uji Z di atas digunakan untuk menguji hipotesis statistik:

H0 : p = p0

H1 : p p0 (Uji dua pihak)

H1 : p > p0 (Uji satu pihak kanan)

H1 : p < p0 (Uji satu pihak kiri)

Kriteria penerimaan H0 atau H1:

Uji dua pihak

1. Jika nilai Z < Z tabel = Z atau nilai Z > Z tabel = - Z atau nilai Sig. >

maka terima H0 (tolak H1)

2. Jika nilai Z > Z tabel = Z atau nilai Z < Z tabel = - Z atau nilai Sig. <

maka tolak H0 (terima H1)

4

Uji satu pihak kanan

1. Jika nilai Z < Z tabel = Z atau nilai Sig. > maka terima H0 (tolak H1)

2. Jika nilai Z > Z tabel = Z atau nilai Sig. < maka tolak H0 (terima H1)

Uji satu pihak kiri

1. Jika nilai Z > Z tabel = - Z atau nilai Sig. > maka terima H0 (tolak H1)

2. Jika nilai Z < Z tabel = - Z atau nilai Sig. < maka tolak H0 (terima H1)

Berikut ini diberikan contoh langkah pengujian perbandingan proporsi satu

kelompok dengan menggunakan masalah efektivitas penggunaan madu dalam

proses pe-nyembuhan luka. Sebanyak 34 pasien telah diteliti dan diperoleh hasil

sebagai be-rikut (Tabel 1).

Tabel 1. Distribusi Pasien berdasarkan Keberhasilan Perawatan Luka

dengan Menggunakan Madu

Keberhasilan Frekuensi Persentase

Berhasil 32 94,12

Gagal 2 5,88

Jumlah 34 100

Adapun hipotesis yang hendak diuji berkaitan dengan masalah di atas adalah

seba-gai berikut.

Hipotesis Penelitian

Dalam proses penyembuhan luka, pemberian madu pada kasa sebagai

pe-nutup luka dapat menyembuhkan lebih dari 80% penderita.

Hipotesis Statistik

H0 : Persentase penderita yang sembuh setelah digunakan madu 80%

(H0 : Proporsi penderita yang sembuh setelah digunakan madu 0,80)

5

H1 : Persentase penderita yang sembuh setelah digunakan madu > 80%

(H1 : Proporsi penderita yang sembuh setelah digunakan madu > 0,80)

atau

H0 : p 80% atau H0 : p 0,80

H1 : p > 80% atau H1 : p > 0,80

6

Komputasi:

Dari data atau Tabel 1 di atas, X = 32 , n = 34, dan p0 = 0,80 sehingga

Z = = 2,06

Nilai Z tabel untuk uji satu pihak kanan = Z = Z0,05 = 1,64

Simpulan : karena nilai Z = 2,06 > Z tabel = 1,64 maka tolak H0 dan terima H1.

Jadi, penggunaan madu pada kasa penutup luka dapat

menyembuhkan pen-derita lebih dari 80%, yang dalam penelitian ini

sebesar 94,12%.

Bila digunakan rumus dengan koreksi maka nilai Z adalah

Z = 2,05

Pengujian hipotesis yang diolah dengan Program Statistika Microstat dapat

dilihat di bawah ini.

HYPOTHESIS TEST FOR SAMPLE PROPORTION VS. HYPOTHESIZED VALUE

OBSERVED PROPORTION = .9412, N = 34

HYPOTHESIZED PROPORTION = .8000

Z = 2,058 PROB. = .0198

Hasil di atas menunjukkan bahwa H0 : p 80% atau H0 : p 0,80 ditolak sebab

nilai Prob. = 0,0198 < = 0,05.

7

2. PERBANDINGAN PROPORSI DUA KELOMPOK

Bilamana variabel yang diteliti pada dua kelompok menggunakan data yang

diukur dengan Skala Nominal atau Skala Ordinal (Data Kualitatif) atau data

kuantitatif yang telah dikualitatifkan, maka hasilnya selalu dilaporkan dalam

bentuk persentase atau proporsi dan biasanya peneliti ingin

memperbandingkan hasil tertentu pada kedua kelompok tersebut. Di bawah ini

diberikan contoh penelitian yang bertujuan mem-bandingkan hasil penelitian dari

dua kelompok dalam bentuk proporsi atau persen-tase.

Rokok merupakan salah satu faktor resiko terjadinya hipertensi. Seorang peneliti

ingin melakukan penelitian untuk melihat apakah kebiasaan merokok dapat

menye-babkan seseorang menderita hipertensi. Kebiasaan merokok ini terdiri

atas kelom-pok merokok dan kelompok tidak merokok. Dari kedua kelompok ini

diamati banyak (proporsi) yang hipertensi dan kemudian diperbandingkan.

Contoh hasil tabulasi data dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 1. Distribusi Penderita Hipertensi Berdasarkan Kebiasaan Merokok

Kebiasaan Merokok

Merokok Tidak

Hipertensi X1 (p1) X2 (p2)

Ukuran Sampel n1 n2

Dokter S. Lukito ingin melihat apakah hipertensi merupakan faktor resiko

terjadinya retinopati diabetik pada penderita DM tipe 2. Apakah penderita DM

tipe 2 yang re-tinopati diabetik lebih banyak pada kelompok hipertensi

dibandingkan dengan yang tidak hipertensi (normotensi). Dalam penelitian ini,

ingin diperbandingkan banyak-nya (proporsi) yang retinopati diabetik pada kedua

kelompok. Contoh hasil tabulasi data dapat dilihat pada tabel berikut.

8

Tabel 2. Distribusi Penderita Retinopati Diabetik Berdasarkan Tekanan

Darah

Tekanan Darah

Hipertensi Normotensi

Retinopati Diabetik X1 (p1) X2 (p2)

Ukuran Sampel n1 n2

Dokter Carla J. Opit memperbandingkan kesembuhan Tonsilofaringitis pada

anak yang diberi pengobatan Kotrimoksazol dan Amoksisilin. Kesembuhan pada

kedua kelompok pengobatan dievaluasi setelah 5 hari. Variabel kesembuhan

terdiri atas tiga ketegori yakni sembuh, perbaikan, dan gagal (tidak sembuh),

namun yang di-perbandingan hanyalah kategori sembuh. Contoh hasil tabulasi

data dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 3. Distribusi Penderita Berdasarkan Kesembuhan dan Pengobatan

Kesembuhan

Pengobatan

Kotrimoksazol Amoksisilin

Sembuh X11 (p11) X21 (p21)

Perbaikan X12 (p12) X22 (p22)

Tidak Sembuh X13 (p13) X23 (p23)

Ukuran Sampel n1 n2

Dokter A.R. Mohammad memperbandingkan efikasi gejala batuk pada penderita

TB paru antara kelompok penderita yang diberi Morinda Citrifolia yang

dikombinasikan dengan antituberkulosis regimen standar dan kelompok yang

hanya diberi antituber-kulosis regimen standar. Perbandingkan efikasi gejala

batuk (salah satu variabel yang diamati) pada kedua kelompok dilakukan pada

15 hari, 30 hari, dan 60 hari setelah intervensi (perlakuan).

9

Laumann, Paik, dan Rosen (1999) memperbandingkan pengalaman disfungsi

sek-sual (experienced a sexual dysfunction) antara pria dan wanita yang

berumur 18 – 59 tahun. Dari 1410 pria dan 1749 wanita ditemukan 31% pria dan

43% wanita berpengalaman disfungsi seksual.

Statistik uji (analisis data) yang digunakan berkaitan dengan tujuan penelitian di

atas adalah uji proprosi dua kelompok (uji selisih dua proporsi) dengan

pendekatan sta-tistik uji Z yang memiliki bentuk rumus sebagai berikut.

Z = , dengan , , , ,

X1 dan X2 adalah banyaknya kejadian yang diamati pada setiap kelompok, serta

n1 dan n2 adalah ukuran sampel pada setiap kelompok.

Uji Z di atas digunakan untuk menguji hipotesis statistik:

H0 : p1 = p2

H1 : p1 p2 (Uji dua pihak)

H1 : p1 > p2 (Uji satu pihak kanan)

H1 : p2 < p2 (Uji satu pihak kiri)

Kriteria penerimaan H0 atau H1:

Uji dua pihak

1. Jika nilai Z < Z tabel = Z atau nilai Z > Z tabel = - Z atau nilai Sig. >

maka terima H0 (tolak H1)

2. Jika nilai Z > Z tabel = Z atau nilai Z < Z tabel = - Z atau nilai Sig. <

maka tolak H0 (terima H1)

Uji satu pihak kanan

1. Jika nilai Z < Z tabel = Z atau nilai Sig. > maka terima H0 (tolak H1)

2. Jika nilai Z > Z tabel = Z atau nilai Sig. < maka tolak H0 (terima H1)

10

Uji satu pihak kiri

1. Jika nilai Z > Z tabel = - Z atau nilai Sig. > maka terima H0 (tolak H1)

2. Jika nilai Z < Z tabel = - Z atau nilai Sig. < maka tolak H0 (terima H1)

Berikut ini diberikan contoh langkah pengujian perbandingan proporsi dua

kelompok (uji selisih dua proporsi) dengan menggunakan masalah yang diteliti

oleh dr. A.R. Mohammad. Setelah 30 hari penderita kedua kelompok diberi

perlakuan (kelompok 1 diberi Morinda Citrifolia yang dikombinasikan dengan

antituberkulosis regimen standar dan kelompok 2 yang hanya diberi

antituberkulosis regimen standar), di-evaluasi perbaikan gejala batuk. Hasilnya

dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 4. Distribusi Perbaikan Gejala Batuk Penderita Berdasarkan

Perlakuan

Perlakuan

Morinda Citrifolia +

Regimen Standar

Regimen Standar

Perbaikan X1 = 24 (p1 = 0,9231) X2 = 12 (p2 = 0,4615)

Ukuran Sampel n1 = 26 n2 = 26

Adapun hipotesis yang hendak diuji adalah sebagai berikut.

Hipotesis Penelitian

Penderita TB paru yang menggunakan obat antituberkulosis regimen

standar yang dikombinasikan dengan Morinda Citrifolia lebih banyak

mengalami per-baikan gejala batuk dibandingkan dengan penderita Tb

paru yang hanya menggunakan obat antituberkulosis regimen standar.

Hipotesis Statistik

H0 : p1 = p2

H1 : p1 > p2 (Uji satu pihak kanan)

11

Komputasi

= = 0,9231 , = 0,4615,

, ,

Z = = = 3,60

Nilai Z tabel untuk = 0,01 adalah Z0,01 = 2,33 (uji satu pihak kanan)

Simpulan: karena nilai Z = 3,60 > Z0,01 = 2,33 maka tolak H0 : p1 = p2. Jadi, pen-

derita TB paru yang menggunakan obat antituberkulosis regimen

standar yang dikombinasikan dengan Morinda Citrifolia lebih banyak

mengalami perbaikan gejala batuk dibandingkan dengan penderita Tb

paru yang ha-nya menggunakan obat antituberkulosis regimen

standar.

Pengujian hipotesis yang diolah dengan Program Statistika Microstat dapat

dilihat di bawah ini.

HYPOTHESIS TEST FOR TWO PROPORTION FROM INDEPENDENT GROUPS

P1 = .9231, N1 = 26

P2 = .4615, N2 = 26

Z = 3,606 PROB. = 1.557E-04

Hasil di atas menunjukkan bahwa H0 : p1 = p2 ditolak sebab nilai Prob. = 1.557E-

04 = 0,0001557< = 0,01.

12

3. PERBANDINGAN PROPORSI LEBIH DARI DUA KELOMPOK

Dalam penelitian yang menggunakan data yang diukur dengan Skala Nominal

atau Skala Ordinal (Data Kualitatif) atau data kuantitatif yang telah dikualitatifkan,

hasil-nya selalu dilaporkan dalam bentuk persentase atau proporsi. Pada

penelitian yang menggunakan tiga kelompok atau lebih, selalu ingin

diperbandingkan persen-tase atau proporsinya untuk mengetahui apakah ada

perbedaan. Di bawah ini dibe-rikan contoh penelitian yang bertujuan

membandingkan hasil penelitian dari tiga ke-lompok dalam bentuk proporsi atau

persentase.

Salah satu faktor resiko terjadinya hipertensi adalah kebiasan merokok. Seorang

pe-neliti ingin memperbandingkan kejadian hipertensi berdasarkan kebiasaan

merokok. Variabel kebiasaan merokok terdiri atas tiga kategori yakni bukan

perokok (kelom-pok 1), perokok sedang (kelompok 2), dan perokok berat

(kelompok 3). Variabel te-kanan darah terdiri atas dua kategori yakni hipertensi

dan normotensi. Variabel ke-biasaan merokok diukur dengan skala ordinal,

sedangkan variabel tekanan darah di-ukur dengan skala nominal dikotomi.

Hasilnya disajikan dalam bentuk tabel sebagai berikut.

Tabel 5. Contoh Hasil Distribusi Penderita Berdasarkan Tekanan Darah

dan

Kebiasaan Merokok

Tekanan Darah

Kebiasaan Merokok

TotalBukan

Perokok

Perokok

Sedang

Perokok

Berat

Hipertensi X1

atau

( p1 = )

X2

atau

(p2 = )

X3

atau

(p3 = )

X1 + X2 + X3

Normotensi n1 – X1

atau

n2 – X2

atau

n3 – X3

atau

(n1+n2+n3) –

(X1+X2+X3)

13

(1 – p1) (1 – p2) (1 – p3)

Total n1 n2 n3 n = n1+n2+n3

Beberapa faktor yang dapat mengakibatkan disfungsi ereksi antara lain

gangguan syaraf dan beberapa obat antara lain antihipertensi, antikolinergik, dan

antidepresi. Penangganan penderita glaukoma dengan pemberian obat seperti

diamox, timolol, dan pilokarpin, dalam jangka panjang memberikan efek pada

disfungsi seksual dan dapat mengakibatkan disfungsi ereksi. Seorang peneliti

ingin mengetahui apakah ada perbedaan persentase (proporsi) kejadian

disfungsi ereksi pada penderita glau-koma yang diberi obat pilokarpin, obat

diamox, dan obat timolol.

Jika ingin diperbandingkan banyaknya (persentase atau proporsi) suatu kejadian

dari beberapa kelompok (> 2 kelompok) maka statistik uji yang digunakan adalah

statistik uji (chi-square) atau khi-kuadrat. Jika ada sebanyak k kelompok

yang hendak diperbandingkan persentase atau proporsinya, maka uji ini memiliki

rumus sebagai berikut.

oij = banyaknya pengamatan yang ada pada baris ke-i dan kolom ke-j = Xi

eij = nilai harapan pada baris ke-i dan kolom ke-j atau

Statistik di atas memiliki sebaran khi-kuadrat dengan derajat bebas (db) = k –

1.

Statistik uji digunakan untuk menguji hipotesis statistik:

H0 : P1 = P2 = . . . = Pk

H1 : P1, P2, . . ., dan Pk tidak semuanya sama

Catatan: P1 , P2, . . ., dan Pk adalah persentase atau proporsi populasi 1,

populasi 2, …, dan populasi k

14

Nilai (tabel) = ( dapat dilihat pada lampiran yang tersedia pada semua

buku statistika. Contoh, bila digunakan = 0,05 dan banyaknya kelompok (k) =

5 maka

( = ( = 9,488.

Kriteria Penerimaan H0 :

Jika nilai > (tabel) = ( atau nilai Sig. < maka tolak H0, sedangkan

jika nilai < (tabel) = ( atau nilai Sig. > maka terima H0.

Pengujian Lanjutan

Jika H0 : P1 = P2 = . . . = Pk ditolak, ini berarti tidak semua proporsi sama atau ada

beberapa yang berbeda. Untuk mengetahui yang mana proporsi-proporsi yang

tidak sama diperlukan uji lanjutan, yakni dengan Marascuilo method. Uji ini

memiliki sta-tistik uji:

=

Statistik di atas ini memiliki sebaran khi-kuadrat dengan derajat bebas (db) =

1.

Statistik uji di atas ini digunakan untuk membandingkan proporsi kelompok ke-i

dan proporsi kelompok ke-j dengan hipotesis statistik sebagai berikut:

H0 : Pi = Pj

H1 : Pi Pj (uji dua pihak)

Berikut ini diberikan contoh penelitian kasus hipertensi. Setelah dilakukan

penelitian tentang kebiasaan merokok diperoleh data sebagai tertera pada Tabel

6 berikut ini. Pada tabel tersebut telah dicantumkan nilai harapan (e ij). Adapun

hipotesis yang hendak diuji adalah sebagai berikut.

15

Hipotesis Penelitian:

Terdapat perbedaan banyaknya kejadian hipertensi pada tiga kebiasaan

merokok (Perokok Berat, Perokok Sedang, dan Bukan Perokok)

Hipotesis Statistik:

H0 : P1 = P2 = P3

H1 : P1, P2, dan P3 tidak semuanya sama

16

Tabel 6. Distribusi Penderita Berdasarkan Tekanan Darah dan

Kebiasaan Merokok

Tekanan Darah

Kebiasaan Merokok

TotalBukan

Perokok

Perokok

Sedang

Perokok

Berat

Hipertensi o11 = 21

(p1 = 30,4%)

e11 = 33,35

o12 = 36

(p2 = 58,1%)

e12 = 29,97

o13 = 30

(p3 = 61,2%)

e13 = 23,68

87

Normotensi o21 = 48

e21 = 35,65

o22 = 26

e22 = 32,03

o23 = 19

e23 = 25,32

93

Total n1 = 69 n2 = 62 n3 = 49 n = 180

Komputasi

e11 = , e12 = , e13 = ,

e21 = , e22 = , e23 = ,

=

=

= 14,46

dan (tabel) = ( = ( = 9,210.

Simpulan: karena = 14,46 > ( = 9,210 maka tolak H0 : P1 = P2 = P3.

Jadi, terdapat perbedaan sangat bermakna persentase (proporsi)

kejadian hipertensi pada tiga kebiasaan merokok (Perokok Berat,

Perokok Sedang, dan Bukan Perokok)

17

Pengujian Lanjut dengan Marascuilo Method

Karena hasil uji di atas menolak H0 : P1 = P2 = P3 maka perlu dilakukan uji

lanjut dengan metode Marascuilo untuk mengetahui pasangan-pasangan

proporsi mana yang berbeda. Pengujian lanjut adalah sebagai berikut.

1. Pengujian perbedaan proporsi Bukan Perokok dan Perokok Sedang

Hipotesis statistik yang hendak diuji adalah:

H0 : P1 = P2

H1 : P1 P2

Komputasi:

Perhitungan proprosi dan masing-masing kelompok dapat dilihat pada tabel di

bawah ini.

Tabel 7. Hasil Perhitungan Proporsi dan

Tekanan Darah

Kebiasaan Merokok

Bukan Perokok Perokok

Sedang

Perokok Berat

Hipertensi p1 = 21/69

= 0,304

p2 = 36/62

= 0,581

p3 = 30/49

= 0,612

Ukuran sample n1 = 69 n2 = 62 n3 = 49

=

=

0,0031

=

=

0,0039

=

=

0,0048

=

18

dan nilai (tabel) = ( = ( = 5,02.

Simpulan: Karena = 10,96 > ( = 5,02 maka tolak H0 : P1 = P2. Jadi,

terdapat perbedaan sangat bermakna proporsi hipertensi yang bukan

perokok dan yang perokok sedang (p < 0,05). Dari nilai proporsi

atau persentase, terlihat bahwa proporsi hipertensi dari penderita

bukan pero-kok lebih kecil daripada proporsi hipertensi dari penderita

perokok se-dang (p1 = 0,304 = 30,4% < p2 = 0,581 = 58,1%).

2. Pengujian perbedaan proporsi Bukan Perokok dan Perokok Berat

Hipotesis statistik yang hendak diuji adalah:

H0 : P1 = P3

H1 : P1 P3

Komputasi:

=

dan nilai (tabel) = ( = ( = 5,02.

Simpulan: Karena = 12,01 > ( = 5,02 maka tolak H0 : P1 = P3. Jadi,

terdapat perbedaan sangat bermakna proporsi hipertensi yang bukan

perokok dan yang perokok berat (p < 0,01). Dari nilai proporsi atau

per-sentase, terlihat bahwa proporsi hipertensi dari penderita bukan

perokok lebih kecil daripada proporsi hipertensi dari penderita

perokok berat

(p1 = 0,304 = 30,4% < p3 = 0,612 = 62,2%).

3. Pengujian perbedaan proporsi Perokok Sedang dan Perokok Berat

Hipotesis statistik yang hendak diuji adalah:

H0 : P2 = P3

H1 : P2 P3

Komputasi:

19

=

dan nilai (tabel) = ( = ( = 5,02.

Simpulan: Karena = 0,11 < ( = 5,02 maka terima H0 : P2 = P3. Jadi,

tidak terdapat perbedaan proporsi hipertensi yang perokok sedang

dan yang perokok berat (p > 0,05). Dari nilai proporsi atau

persentase, ter-lihat bahwa proporsi hipertensi dari penderita

perokok sedang sedikit lebih kecil daripada proporsi hipertensi dari

penderita perokok berat (p2 = 0,581 = 58,1% < p3 = 0,612 = 61,2%),

namun secara statistik per-bedaan tersebut tidak bermakna.

20