Pengolahan DataPengolahan Data. Dr.Sumedi Sudarsono, MPH 2013

Definisi Statistik

1. Pengumpulan data

2. Pengolahan data 3. Penyajian data

4. Analisis data

5. Menarik simpulan

Pengolahan Data

1. Pengolahan data secara manual.

2. Pengolahan data dg bantuan komputer.

Pengolahan Data

Pengolahan data dg cara manual, melalui

tahapan kerja sbb :

1. Editing.

2. Coding.

3. Data entry.

4. Data Cleaning ( Verifikasi Data).

1. Editing

1. Lakukan pemeriksaan secara teliti pd

kuesioner ybs, apa sudah lengkap.

2. Apakah tulisan cukup jelas dpt dibaca.

3. Apakah angka-angka cukup jelas.

4. Memeriksa ukuran yg digunakan.

5. Memeriksa kesinambungan jawaban.

6. Lakukan pemeriksaan kembali, sebaiknya

dilakukan di lapangan.

2. Coding

1. Memberikan kode tertentu pd semua

variabel-variabel penelitian.

2. Laki-laki = 1, Perempuan = 2

Agama Islam = 1 Kristen = 2 Katolik = 3 Hindu Bali = 4 Lain-lain = 5

3. Angka-angka tsb berskala Nominal.

4. Semua variabel diberi kode / numerik.

( Ingat sifat-sifat data Nominal ).

3. Data Entry

Memasukkan data ke program komputer

Program SPSS, SAS, Epi-Info dll.

Disusul Verifikasi Data : Data Cleaning.

Misal : Usia nikah - jumlah anak – usia

sekarang apakah sesuai ?.

Pengolahan Data

Pengolahan data utk data skala Nominal :

1. Frekuensi / sebaran.

2. Penggolongan / klasifikasi.

3. Persentase.

Pengolahan Data

Pengolahan data utk data skala Ordinal :

1. Frekuensi / sebaran.

2. Penggolongan / klasifikasi.

3. Persentase.

4. Nilai minimum. maksimum, median.

Minimum, maksimum, median

Minimum, nilai terkecil dalam kumpulan data.Maksimum, nilai terbesar dalam kumpulan data.( kumpulan data = agregate ).

Median = yg paling di tengah dalam ARRAY. Posisi median = (n+1)/2.

2, 3, 4, 5, 6 ↑ Median

Pengolahan Data

Utk data berskala Interval & Ratio :

Semua pengolahan spt data ordinal dpt dilakukan.

( Next : Penyajian Data ).

Penyajian Data

1. Teks = Narasi = Kalimat.

2. Tabel, ada baris, ada kolom.

3. Grafik, berupa gambar-gambar.

Semuanya self explanatory.

( Dpt menerangkan dirinya sendiri ).

( Next : Analisis Data ).

Analisis Data

(1). Analisis Univariat.

Menyajikan Statistik Deskriptif,

berupa frekuensi / frekuensi distribusi.

(2). Analisis Bivariat.

Memperlihatkan tabel hubungan antar

variabel independen dg variabel dependen.

Utk Statistik Analitik (Uji Statistik).

Contoh Analisis Univariat

Sebaran Responden menurut Perilaku

Frekuensi Persentase

-------------------------------------------------------------

Makan es buah 100 52.6

Tidak 90 47.4

-------------------------------------------------------------

T o t a l 190 100

Contoh Analisis Univariat

Sebaran Responden menurut Kesakitan.

Frekuensi Persentase

-------------------------------------------------------------

Sakit Diare 32 16.8

Tidak 158 83.2

-------------------------------------------------------------

T o t a l 190 100

Contoh Analisis Bivariat

Hubungan antara Makan es dg Diare :

Diare Tidak Total

-------------------------------------------------------------

Makan es buah 22 78 100

Tidak 10 80 90

-------------------------------------------------------------

T o t a l 32 158 190

Analisis Data

(1). Uji Statistik Parametrik :

1. t-test independent.

2. t-test pairs (berkaitan) = Related t-test.

3. Uji Korelasi Pearson – Regresi Linear.

4. Analyses of Variance.

-..-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-

Syarat-syarat Uji Statistik Parametrik :

(1). Data distribusinya Normal.

(2). Data berskala pngukuran Interval atau ratio.

(3). Data mempunyai Varians yg homogen.

(4). Sampelnya diambil secara Random.

-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-

Bila salah satu syarat tidak dipenuhi, maka

digunakan Uji Statistik Non-parametrik

(2). Uji Statistik Non-parametrik :

1. Uji Chi-square = Kai kuadrat.

2. Uji Fisher.

3. Uji Kolmogorov-Smirnov.

4. Uji McNemar. d.l.l. (banyak).

=====o0o=====