CARA MEMBUAT ANGKA ACAK DI EXCELL

CARA MEMBUAT ANGKA ACAK DI EXCELL

1.      Buka microsoft excell 
      Klik sel paling kiri atas

2.       Ketik =RAND()*100 

3.       (artinya kita membuat angka random 1-100, bila *50 artinya angka kita 1-50

4.       Enter

5.       Akan muncul angka angak pada sel tersebut, mungkin ada koma

6.       Untuk menghilangkan koma gunakan button pengurangan koma atau pakai pengaturan sel agar komanya hilang.

7.       Klik sel tadi lalu kopi ke sel lain berpapun terserah

8.       Selamat mencoba

ANALISA DATA STATISTIK DENGAN OFFICE EXCELL 2007

ANALISA DATA STATISTIK DENGAN OFFICE EXCELL 2007

Bila belum ada menu analysis di menu bar data layar excel anda, dapat dimunculkan dengan cara sebagai berikut:

1.       Klik office button di kiri atas layar excell  (logo office warna warni)

2.       Klik  excel option pada bagian bawah menu

3.       Klik add-in

4.       Klik go

5.       Conteng analysis toolpak

6.       Klik ok

Periksa di layar excel dengan klik data pada menu bar lihat apakah menu analysis sudah keluar

Selamat mencoba

ANTI BISA ULAR (POLIVALEN)

SERUM ANTI BISA ULAR (POLIVALEN)

Penanganan pertama :

1.Luka dicuci dengan air bersih atau dengan larutan kalium permanganat untuk menghilangkan atau menetralisir  bisa ular yang belum terabsorbsi

2.Insisi atau eksisi luka tidak dianjurkan kecuali bila gigitan ular baru terjadi beberapa menit sebelumnya

3. Anggota badan yang digigit secepatnya diikat untuk menghambat penyebaran racun

4.Lakukan imobilisasi anggota badan yang digigit dengan cara memasang bidai karena gerakan otot dapat mempercepat penyebaran racun

5. Bila mungkin anggota yang digigit didinginkan es batu

6.Penderita dilarang bergerak dan bila diperlukan dapat diberikan analgetika

7.Awasi tanda vital

8.Rujuk segera ke RS terdekat

Penanganan lanjutan:

CLERKSHIP TERINTEGRASI

NOMOR MODUL          :CLERKSHIP TERINTEGRASI

TOPIK                          : PEMERIKSAAN LUAR

SUBTOPIK                   : PEMERIKSAAN LUAR MAYAT

LEARNING OBJECTIF :

1. Kognitif
1. Menjelaskan definisi pemeriksaan luar pada mayat
2. Menjelaskan landasan hukum pemeriksaan luar pada mayat
3. Menjelaskan tata cara melengkapi identitas mayat pada formulir pemeriksaan
4. Menjelaskan tata cara menentukan titik anatomis
5. Menjelaskan tata cara pengukuran jarak luka dari titik anatomis
6. Menjelaskan tata cara membuat deskripsi luka akibat kekerasan tumpul
7. Menjelaskan tata cara membuat deskripsi luka akibat kekerasan tajam

2. Psikomotor
1. Mampu melakukan anamnesa terhadap keluarga korban tentang tindak kekerasan  yang dialami korban/pasien
2. Mampu melakukan deskripsi luka secara sistematis untuk kepentingan pembuatan pemeriksaan luar
3. Mampu melakukan pengumpulan barang bukti dan barang yang terletak disekitar mayat
4.  Mampu membuat pemeriksaan luar pada mayat secara sistematis
3. Attitute
1. Memperkenalkan diri kepada keluarga korban/penyidik yang mengantar korban
2. Memberikan waktu kepada keluarga korban untuk menjelaskan kejadian yang dialami korban sesuai dengan pengetahuannya
3. Menerangkan kepada keluarga korban tindakan apa yang akan dilakukan kepada korban dan tujuannya
4. Memberikan informed consent kepada keluarga korban

DEFINISI

1. Pemeriksaan Luar

Pemeriksaan luar adalah pemeriksaan jenazah dengan mengamati sangat hati – hati atas kelainan yang ditimbulkan oleh tindak kekerasan pada tubuh korban dan kemudian dicatat dan dibuat deskripsi secara sistematis dengan memggunakan titik – titik anatomis yang tetap pada tubuh korban.Khusus pada korban wanita tidak boleh digunakan puting susu sebagai titik anatomis, karena puting susu merupakan titik anatomis yang mobile ( tidak tetap ). Selain itu dianjurkan agar dapat menggunakan titik anatomis yang lebih dekat dengan luka atau jejas.           

Pemeriksaan forensik meliputi pemeriksaan dalam dan luar atas jenazah yang dimintakan oleh polisi penyidik yang menangani kasus sesuai dengan KUHAP Pasal 133 ayat 1 yang berbunyi “Dalam hal penyidik untuk kepentingan pengadilan menangani seorang korban baik luka, keracunan ataupun mati yang diduga karena peristiwa yang merupakan tindak pidana,ia berwenang mengajukan permintaan keterangan kepada ahli Kedokteran Kehakiman atau dokter dan atau ahli lainnya”.

EPIDEMIOLOGI

            Kasus luka – luka merupakan hal yang biasa dijumpai dalam kasus forensik. Agen penyebab luka tersebut bisa diakibatkan oleh akibat kekerasan tumpul dan akibat kekerasan tajam. Seiring dengan perkembangan kemajuan dunia danm bertambahnya jumlah penduduk, kasus – kasus perlukaan juga mengalami peningkatan. Kasus perlukaan ini akan berkaitan dengan angka kasus kematian yang terjadi yang bisa terjadi akibat kecelakaan, bunuh diri, dan juga akibat dari pembunuhan.

            Berdasarkan data dari mabes POLRI pada tahun 2006 menyebutkan bahwa kasus – kasus pembunuhan lima tahun terakhir malah mengalami penurunan. Pada tahun 2001 terdapat 2.163 kasus pembunuhan, tahun 2003 terdapat 1.635 kasus, dan pada tahun 2005 terdapat 1.461 kasus. Hal ini belum termasuk kasus pembunuhan dalam praktek aborsi yang menurut BKKBN setiap tahunnya ada sekitar 2 juta kasus aborsi yang terjadi di Indonesia. Angka ini jauh melebihi angka kematian yang terjadi dalam perang manapun dalam sejarah dunia. Berbeda dengan yang terjadi di Amerika Serikat, angka pembunuhan mencapai sekitar 25.000 kasus setiap tahunnya.

            Secara nasional, angka kematian yang disebabkan oleh kecelakaan terus meningkat. Rata – rata 30.000 orang tewas akibat kecelakaan dijalan raya per tahun atau 82 orang per hari. Diperinci lagi, rata – rata 2 orang tewas per jamnya akibat kecelakaan. Sebagian besar melibatkan pengendara sepeda motor yang memiliki resiko 20 kali lebih besar dari pengendara mobil. Tingginya angka kecelakaan transportasi darat di Indonesia bukanlah suatu hal baru, mengingat masih rendahnya kedisiplinan masyarakat dalam berlalu lintas dijalan raya.

            Kasus – kasus bunuh diri juga mengalami peningkatan setiap tahunnya. WHO melaporkan bahwa di Indonesia sejak 2005 – 2007 ada sekita 50. 000 kasus bunuh diri yang diperkirakan penyebabnya sebagian besar  adalah himpitan ekonomi yang semakin berat dari tahun ketahun. Dari semua kasus tersebut, sebanyak 41% mengakhiri hidupnya dengan gantung diri dan 23% dengan meneguk racun serangga. Angka berbeda dari negara – negara lainnya seperti di Amerika Serikat dan Jepang terjadi sekitar 30.000 kasus bunuh diri setiap tahunnya dan China sekitar 250.000 kasus.

Contoh wawancara informal

Wawancara Informal

Responden adalah salah satu pasien yang baru pulang berobat ke Klinik 24 Jam Karya Bakti Pisangan Baru, Jakarta Timur.

Tujuan Wawancara:

Untuk mengetahui Perilaku dan pengetahuan responden terhadap pencarian tempat pelayanan kesehatan.

Nama responden :  Ny. Uli

Umur           :  44 tahun

Pendidikan     :  SMA (tamat)

Pekerjaan      : Pedagang Buah di pasar Jangkrik Kayu Manis.

Hasil wawancara:

Saya dari Fakultas Kesehatan Masarakat UI, dan ingin mengetahui sikap dan pengetahuan ibu terhadap pencarian tempat pelayanan kesehatan, apakah ibu tidak berkeberatan saya wawancarai sebentar ?.

----------- Tidak ( Kelihatan responden tidak keberatan diwawancarai sambil mempersilahkan pewawancara masuk kerumahnya dan di suguhkan segelas air teh )

Ibu dapat menjawab pertanyaan saya dengan bebas menurut apa yang ibu tahu atau yang ibu lakukan, karena hasil wawancara ini akan saya pelajari sendiri dan tidak akan disebarluaskan.

(Pada saat wawancara berlangsung di rumah responden ada anaknya yang berumur 6 tahun dan 13 tahun)

Apakah ibu pernah sakit ?

---------- Ini saya baru pulang dari klinik , karena sakit demam pilek.

Bila ibu sakit kemana biasanya ibu pergi berobat ?

---------- Saya biasanya lansung saja ke Klinik Karaya bakti (Klinik Dokter 24 Jam).

Kenapa ke situ ?

---------- Dekat sih, dan lagi cepat

Bagaimana dengan anak atau anggota keluarga ibu yang lain bila sakit biasanya berobat kemana?

---------- Ke kilinik juga

Apakah ibu pernah berobat ke Puskesmas di Kayu Manis ?

---------- Pernah juga, tapi saya lebih sering ke klinik

Kenapa ibu tidak berobat saja ke Puskesmas setiap kali ibu  atau anggota keluarga ibu sakit ?

---------- Kalau saya sakitnya pagi pernah juga ke Puskesmas, tapi saya sering berobat tidak pagi, Puskesmas sudah tutup jam 12, jam berapapun saya datang dokternya selalu ada makanya saya lebih suka ke klinik, di klinik buku catatan penyakit saya sudah banyak, lagian klinik lebih dekat jalan kaki saja sebentar tidak perlu naik oplet seperti ke Puskesmas.

Waktu ibu berobat ke Puskesmas apakah penyakit ibu sembuh ?

--------- Sembuh juga, sayakan kalau sakit biasanya  radang tenggorokan

Mana yang lebih cepat ibu mendapatkan pelayanan di Puskesmas dibamding dengan di Klinik ?

--------- Lebih cepat di klinik, kita datang langsung di tanyakan petugas dan dicarikan bukunya ( Status ) dan langsung masuk ke ruang dokter . Setelah diperiksa langsung di kasih obat, paling 15 menit selesai.

Di Puskesmas bagaimana ?

--------- Di Puskesmas antri dulu, lama sih obatnya sedikit lagi, paling 2 hari.

Apakah ibu tidak merasa mahal kalau berobat ke klinik ?

--------- Tidak juga , obatnya kan lebih bagus  obat paten dan lebih banyak.

Apa yang ibu ketahui tentang jenis-jenis tempat-tempat pelayanan kesehatan ?

--------- Ya, banyak; ada klinik, ada puskesmas, rumah sakit, apa lagi ya ? ( jawaban responden ter putus sambil ia tersenyum )

Sepengetahuan ibu tempat mana yang lebih baik dari tempat-tempat tadi ?

---------  Ngak tahu deh, tapi kayaknya tergantung pegawainya. Kalau puskesmas di kampung saya bagus. Pegawainya ramah dan juga banyak yang kenal dengan saya. Permisi saya kebelakang sebentar. ( Rupanya responden membawa kue kecil yang baru dibeli anaknya diwrung) Dan mempersilakan pewawancara menyicipi.

Kalau di sisni (Jakarta )sepengetahuan ibu mana yang lebih bagus berobat ke Puskesmas atau ke Klinik ?

--------- Nggak tahu ya, tapi kayaknya lebih bagus ke klinik yang memeriksa saya dokter.

Kalau di Puskesmas yang memeriksa siapa ?

--------- Saya kurang tahu dokter atau mantri bajunya sama saja kok

Di Klinik biasanya dokter berganti terus, jadi ibu tidak berobat ke dokter yang sama, apakah ibu tidak takut obatnya ganti-ganti juga ?

---------- Tidak, kan catatannya ada

Pernahkah ibu berobat ke Rumah Sakit Pemerintah ?

---------- Pernah

Kapan ?

--------- Waktu itu saya demam sudah 4 hari berobat ke Klinik Karya Bahakti, terus kata dokter saya gejala tipus terus di buatkan surat pengantar ke Cipto. Di Cipto saya dirawat diperiksa darah.

Berapa lama ibu dirawat ?

--------- Empat hari.

Bagaimana menurut ibu pelayanan di Cipto ?

-------- Pelayanan diperiksanya bagus, cuma nunggunya itu yang lama sekali. Waktu mau periksa pertama nunggunya ada 2 jam baru di panggil.

Setelah di rawat empat hari apakah ibu mersa sembuh ?

-------- Sembuh, tapi bayarnya lebih mahal dari di klinik, karcisnya saja Rp.15.000 belum obatnya dan rawatnya.

Nanti kalau seandainya ibu sakit apakah ibu mau langsung berobat ke Cipto ?

-------- Tidak, saya ke Klinik dulu. Ya kalau di kirim dokter klinik apa boleh buat, berarti penyakit saya berat, ya harus ke Cipto.

Menurut ibu penyakit-penyakit apa saja yang harus berobat ke Puskesmas atau ke Klinik ?

--------- Kalau saya biasanya bila saya sakit saya beli obat di warung. Bila 2 hari tidak sembuh baru saya ke klinik.

Maksud saya, penyakit-penyakit apa saja yang harus dibawa ke klinik atau puskesmas.

--------  Oh, begitu. (Sambil merenung sebentar). Step, demam yang sudah lebih dari 2 hari atau sakit yang tidak mempan dengan obat warung.

1.Kebaiakan wawancara ini.

a.   Responden cukup respect dengan pewawancara dan juga tidak ada orang ketiga yang mengganggu jalanya wawancara sehingga hasil jawaban responden memang murni sikap dan pengetahuan responden.

b.   Responden dapat memberikan jawaban dengan tidak merasa cemas karena dia sudah tahu pewawancara dari institusi pendidikan yang tidak terkait dengan hal-hal sosial kehidupanya dan lagi pula pewawancara serius mendengarkan jawaban-jawaban yang diberikan responden.

c.   Dengan kondidi yang sangat kondusif ini pewawancara mendapatkan jawaban yang cukup memuaskan dari responden. Dan pewawancara dapat menggunakan seni bertanya dan memdengarkan dengan baik.

d.   Pewawancara dapat menggali infomasi dari responden lebih dalam lagi kalau diinginkan.

e.   Dengan metode wawancara informal akan lebih mudah menggali pertanyaan tentang perilaku ataupun pengetahuan.

2. Kekurangan wawancara informal ini:

a.    Pewawancara terkadang lari dari pokok pembicaraan karena terbawa oleh jawaban-jawaban yang diberikan responden dan sulit untuk menysusn pertanyaan yan dikehendaki pewawancra.

b.    Ada jawaban tidak tahu dari responden, tapi kemudian responden menjawab juga seakan akan responden tidak ingin diketahui pikirannya yang sesungguhnya.

c.    Bila saja ada orang ketiga maka jawaban responden akan terpengaruhi atau orang ketiga juga ikut memberikan jawaban dan mungkin faktor malu juga akan terlihat.

d.    Analilis akan lebih sukar dilakukan dibanding dengan wawancara formal yang bersifat kwantitatif bila jumlah responden banyak.

3. Hasil wawancara.

Dari hasil wawancara tentang sikap dan pengetahuan responden ini yang berpendidikan SMA, terlihat bahwa pengetahuannya tentang pencarian pengobatan yang tepat sudah cukup bagus dimana setiap kali ia sakit ia selalu meminta pertolongan pengobatan pada tenaga Medis ( Dokter ) yang ahli tentang penyakit. Dan mau menuruti anjuran dokter untuk di rawat di rumah sakit walaupun dia menganggap berobat kerumah sakit mahal. Dengan arti kata kesehatan lebih berharga baginya.

Tentang perilakunya yang lebih suka berobat atau meminta pelayanan pengobatan ke Klinik dokter swasta di banding dengan ke tempat pelayanan kesehatan pemerintah adalah dengan alasan lebih cepat dan lebih dekat dengan tempat tinggalnya

4. Saran.

1. Sebaiknya sebelum turun kelapangan di buat dulu garis besar atau pokok-pokok wawancara.

2. Tata urutan pertanyaan  sebaiknya dari yang bersifat umum ke yang lebih khusus

3. Agar lebih ditegaskan mana yang pertanyaan yang bersifat perilaku dan mana pertanyaan yang bersifat pengetahuan.

BIOSTATISTIK (Catatan Ringkas)

BIOSTATISTIK

(BIOSTATISTIC INTRODUCTION)

Adalah sekumpulan konsep atau metode yg digunakan untuk mengumpulkan, pengolahan, penyajian dan analisis data termasuk cara mengambil kesimpulan dalam situasi dimana ada ketidak pastian dan variasi berdasarkan konsep probabilitas

Pembagian statistik:

1.      Statistik Deskriptif:

•         Bagaimana data dikumpulkan dan disajikan.    

•         Mendeskripsikan keadaan yang ditemukan pada obyek yang dihadapi

2.      Statistik Inferensi:

•         Bagaimana menganalisis data dan menginterpretasikan hasil analisis
tersebut

•         Menginferensi / mengeneralisasi hasil sampel terhadap populasi

Statistik parametrik

•         dasar inferensinya berasal dari data yang memenuhi kriteria distribusi normal.

Statistik non parametrik :

•         dasar inferensinya berasal dari data yang tidak memenuhi kriteria distribusi normal atau data dg skala pengukuran nominal/ordinal.

Sejarah Statistik

• Statistik berasal dari bahasa Yunani (states): artinya negara, waktu itu banyak digunakan untuk urusan negara misalnya biaya pajak, jumlah penduduk sehingga muncul istilah statistik penduduk, statistik pendidikan, statistik kelahiran, statistik kematian
• Statistika adalah ilmu yang mempelajari hal-hal yang berhubungan dengan data, serta sifat-sifat data
• Biostatistik adalah statistik tentang makluk hidup (termasuk kesehatan)

• Statistika: metode (prosedur, ilmu) untuk pengumpulan, pengorganisasian, penyajian, dan analisa data
• Statistik: ukuran (karakter, besaran) dari sampel, merupakan informasi
• Contoh: rata-rata hitung (rerata, mean), median, modus, proporsi, jangkauan (range)
• BB (berat badan) adalah data , bukan statistik
• Rata-rata BB mahasiswa Stikes Pemda adalah Statistik

Langkah Statistik:

1. Pengumpulan data
2. Pengolahan data
3. Penyajian data
4. Penganalisaan data
5. Penarikan kesimpulan

• Langkah berurutan, tidak dapat dibolak-balik
• Statistik merubah data menjadi informasi

Contoh Statistik

• Data umur mahasiswa: 18, 19, 18, 20, 21, 20, 19, 23, 19, 20, 19, 20, 21, 22, 20
• Informasi apa yang dapat diambil dari data umur mahasiswa diatas?

Syarat Statistik
1. Merupakan agregat
2. Diperoleh dengan menghitung atau mengukur
3. Mempunyai variabilitas

Agregat

• Agregat adalah kumpulan fakta yang diperoleh dari obyek yang kita amati
• Cara memperoleh agregat: mengamati satu/sekelompok obyek secara berulang

Misal:

• Agregat umur: 12, 13, 12, 15, 16
• Agregat agama: Islam, Katolik, Kristen, Budha, Hindu
• Agregat status nikah: tidak menikah, menikah, duda, janda

Beda Menghitung dan Mengukur

• Menghitung: tidak ada alat ukurnya, bentuk angkanya bulat, tidak ada satuanya
• Misal: jumlah mahasiswa, jumlah buku
• Mengukur: ada alat ukurnya, bentuk angkanya desimal, ada satuanya
• Misal: suhu tubuh, tekanan darah, berat badan, tinggi badan

Kegunaan Statistik

• Memberikan gambaran tentang suatu objek secara lengkap dan ringkas
• Membandingkan kejadian satu dengan kejadian lainya dengan memakai acuan waktu atau tempat
• Membuat ramalan pada kejadian yang sama dimasa yang akan datang

Ruang Lingkup

• Statistik deskriptif/deduktif adalah statistik yang bertujuan menggambarkan ciri suatu obyek berdasarkan data yang diperoleh, tanpa tindak lanjut (mencari penyebab)
• Misal:
• Statistik kunjungan Puskesmas
• Statistik penderita Ca servix di poli kandungan

• Statistik Inferensial/ induktif adalah statistik bertujuan menaksir secara umum suatu populasi dengan menggunakan hasil sampel, termasuk didalamnya teori penaksiran dan pengujian teori
• Misal:
• Uji faktor yang mempengaruhi kunjungan Puskesmas
• Uji faktor pengaruh antara umur ibu dengan ca servix

Pendekatan Statistik

• Pendekatan/ cara berpikir statistik dibagi:
• Cara berpikir Deduktif adalah mengambil kesimpulan dari data yang bersifat umum ke kesimpulan yang bersifat spesifik
• Kesimpulan yang ditarik adalah benar, jika premis (dasar pemikiran) benar dan prosedur penarikan kesimpulan benar

Contoh:

• Premis mayor: semua manusia akan mati
• Premis minor: Si Fulan adalah manusia
• Kesimpulan: Si Fulan akan mati

• Cara berpikir Induktif adalah mengambil kesimpulan dari data yang bersifat sfesifik ke kesimpulan yang bersifat umum
• Walaupun premis benar, prosedur penarikan kesimpulan sah, kesimpulan belum tentu benar, tetapi bisa dikatakan bahwa kesimpulan tsb mempunyai peluang benar

Contoh:

• Si Amir berkaki dua
• Si Santi berkaki dua
• Si Heru berkaki dua
• Si Lina berkaki dua
• Si Hasan berkaki dua
• Amir, Santi, Heru, Lina, Hasan adalah manusia
• Kesimpulan: semua manusia (mempunyai peluang besar) berkaki dua

REFERENSI:

1. Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
4. Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

PENGUKURAN NILAI TENGAH

Apa Itu Nilai Tengah

• Tendensi sentral atau nilai tengah: ialah angka yang mewujudkan nilai yang terletak ditengah dari hasil observasi pada suatu agregat

Macam tendensi sentral:

1. Mean
2. Median
3. Modus

Mean

• Mean adalah nilai yang diperoleh dengan cara menjumlahkan semua nilai pengamatan dibagi jumlah semua pengamatan dalam agregat

Sifat mean adalah:

• Mempertimbangkan semua nilai pengamatan
• Dapat dimanipulasi secara matematis, sehingga dapat dipergunakan untuk keperluan statistik
• Hanya berlaku untuk data kuantitatif
• Sangat dipengaruhi oleh nilai ekstrem besar atau kecil

Rumus Mean Data Distribusi Tunggal

X = ∑x / n

• X = mean
• ∑x = hasil penjumlahan nilai observasi
• n = jumlah observasi

Contoh Soal

• Sepuluh pegawai di PT Samudra penghasilan sebulanya dalam satuan ribu rupiah adalah sebagai berikut:
• 90, 120, 160, 180, 190, 90, 180, 70, 160, 100
• Me = (90+120+160+180+190+90+180+70+160+100) : 10 = 150
• Jadi penghasilan rata-rata pegawai di PT Samudra = Rp.150.000,-

Median

• Median: merupakan nilai observasi yang terletak ditengah setelah data pengamatan diurutkan menurut besar kecilnya (array data)

Sifat nilai median:

• Median mudah dihitung dan mudah dimengerti
• Dipengaruhi jumlah observasi
• Tidak dipengaruhi oleh nilai observasi
• Sering dipakai pada distribusi frekuensi yang miring
• Digunakan pada data yang bersifat kuantitatif maupun kualitatif berskala ratio, interval maupun ordinal

• Untuk menentukan nilai median harus terlebih dahulu diurutkan dan ditentukan posisi dengan cara:
• Bila seri pengamatan genap, maka posisi median n/2
• Bila seri pengamatan ganjil, maka posisi median n+1 / 2

Contoh Median

• Tinggi badan 11 Mhs Stikes Pemda: 180, 171, 170, 167, 166, 165, 164, 160, 147, 145, 144
• Berat badan 10 Mhs Stikes Pemda: 39, 45, 52, 43, 37, 51, 65, 56, 71, 44
• Pendidikan 5 Dosen Stikes Pemda: D3, S2, S1, S1, D3
• 50, 60, 70 Median à 60
• 50, 60, 70, 100.000 Median à (60+70)/2 = 65
• SD, SMP, PT Median à SMP
• SD, SD, SD, PT Median à SD
• SD, SD, SMP, PT Median à antara SD dan SMP

Modus

• Modus adalah nilai yang memiliki frekuensi terbanyak atau sering muncul

Sifat modus adalah:

• Tidak dipengaruhi nilai ekstrim
• Digunakan baik pada data kualitatif (nominal dan ordinal) maupun data kuantitatif (interval dan rasio)

Contoh Modus


Data kualitatif

• Kebanyakan Mahasiswa di Jogja naik sepeda
• Kebanyakan pemuda Indonesia merokok
• Pada umumnya Pegawai Negeri Sipil tidak disiplin
• Pada umumnya warna mobil tahun 70-an adalah cerah, sedangkan tahun 80-an adalah gelap

Data kuantitatif

• Data umur pegawai di Departemen X adalah: 20, 45, 60, 56, 45, 45, 20, 19, 57, 45, 45, 51, 35

Modus Data Kelompok

Modus = b + p (f1 / (f1+f2))

• b = batas klas bawah frekuensi terbanyak
• p = panjang klas
• f1 = frek klas terbanyak – f sebelumnya
• f2 = frek klas terbanyak – f sesudahnya

Median Data Kelompok

Median = b + p (1/2n – F / f)

• b = batas bawah, dimana median akan terletak
• p = panjang klas
• n = banyak data
• F = cf = jumlah semua frekuensi sebelum klas median
• f = frekuensi klas median

Mean Data Kelompok

Mean = ∑f x / f

• f = jumlah data
• x = nilai rata-rata batas interval/ midpoint kelas interval
• Misal interval: 21 – 30 → x = 21 + 30 / 2 = 25,5

Contoh Soal Nilai Tengah
Hitungan Modus

• Klas modus = klas ke-4 (f=30)
• b = 51 – 0,5 = 50,5
• f1 = 30 – 18 = 12
• f2 = 30 – 20 = 10
• Modus = 50,5 + 10 (12 / (12+10)) = 55,95

Hitungan Median
Klas median = klas ke-4 (f=30)

• b = 51 – 0,5 = 50,5
• p = 10
• f = 30
• F = cf = 2 + 6 + 18 = 26
• Median = 50,5 + 10 ((50-26) / 30)

Hitungan Mean

• Mean = 6072/100 = 60,72

Latihan

• Hasil pemeriksaan tinggi badan pada 10 Mhs: 171, 168, 158, 172, 165, 158, 169, 164, 178, 163
• Berapa tinggi rata-rata atau mean tinggi badan Mhs tersebut?
• Mean = 166,6 cm

• Hasil ujian UTS biostatistik Mahasiswa Stikes dengan nilai rata-rata 65,9. sedangkan hasil ujian UAS rata-rata 71,2. Berapa mean nilai tersebut jika UTS diberi bobot 1 dan UAS diberi bobot 2
• (65,9 x 1) + (71,2 x 2) / (1 + 2) =
• Mean = 69,4

• Berat badan 15 Mhs Stikes: 51, 54, 55, 58, 63, 64, 65, 68, 69, 71, 72, 78, 79, 80
• Berapa mean, median, modus?
• Mean = 65,7
• Median = 65
• Modus = 58

Latihan
Hasil nilai ujian 40 Mhs Stikes dibagi menjadi 4 group sebagai berikut:




Hitung: Mean, Modus dan Median?

REFERENSI:

1. Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
4. Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

PENGUKURAN DISPERSI

Pengertian Dispersi

• Ukuran Dispersi/ Variasi/ Penyimpangan adalah ukuran yang menyatakan seberapa jauh penyimpangan nilai-nilai individu terhadap nilai pusatnya (rata-rata)
• Jenis ukuran dispersi ada 4:
• Jangkauan = Range
• Deviasi rata-rata = Simpangan rata-rata
• Varians
• Simpangan baku = Standar Deviasi

Range

• Range atau Jangkauan adalah selisih nilai terbesar dengan nilai terkecil
• Range data tunggal:
• Contoh: Tentukan range data berikut:
• 7,4,11,1,9, 8
• Range = 11 – 1 = 10

Contoh Soal

• Sepuluh pegawai Stikes Jombang, gaji masing-masing tiap bulanya dalam ribuan rupiah adalah sbb:
• 50, 75, 150, 170, 175, 190, 200, 400, 600, 700
• Berapa range gaji pegawai tsb?
• Range: 700 – 50 = 650
• Makin besar range → makin bervariasi

Range Data Kelompok
Cara menghitung range data kelompok:
1. Selisih titik tengah kelas tertinggi dengan titik tengah kelas terendah
2. Selisish tepi atas kelas tertinggi dengan tepi bawah kelas terendah

Contoh Soal Range

Hitung range data kelompok diatas;

• Titik tengah kelas terendah = 142
• Titik tengah kelas tertinggi = 172
• Tepi bawah kelas terendah = 139,5
• Tepi bawah kelas tertinggi = 174,5
• Range = 172 – 142 = 30
• Range = 174,5 – 139,5 = 35

Deviasi Rata-rata

• Deviasi rata-rata: adalah nilai rata-rata hitung dari harga mutlak simpangannya

Deviasi rata-rata data tunggal:

DR = ∑ ⅼ X – X1 ⅼ/ n =

X = nilai individu
X1 = nilai rata-rata
n = jumlah data

Contoh Soal
Tentukan deviasi rata-rata dari:

• 2, 3, 6, 8, 11
• X1 = (2+3+6+8+11) / 5 = 6
• Cara mencari deviasi rata-rata dapat menggunakan tabel bantu sbb:
• DR = 14 / 5 = 2,8

Tabel Bantu

Deviasi Rata-rata Kelompok

Rumus:

DR = (∑ f ⅼ X – X1 ⅼ) / n

• f = frekuensi kelompok
• X = nilai tengah kelompok
• X1 = rata-rata nilai tengah kelompok
• n = jumlah f

Contoh Soal Deviasi Kelompok 1

Contoh Soal Deviasi Kelompok 2

DR = (∑ f ⅼ X – X1 ⅼ) / n

DR = 282 / 50 = 5,64

Varians

• Varians merupakan jumlah kuadrat semua deviasi nilai-nilai individu terhadap rata-rata nilai kelompok
• Akar varians disebut standart deviasi atau simpangan baku
• Varians sample = s2
• Varians populasi = σ2 (sigma)

Varians Data Tunggal
Untuk sample besar (>30)

s2 = ∑ (X – X1)2 / n

• s2 = Varians
• X = nilai individu
• X1 = nilai rata-rata
• n = jumlah data

Untuk sample kecil (n≤30)

s2 = ∑ (X – X1)2 / n-1

• s2 = Varians
• X = nilai individu
• X1 = nilai rata-rata
• n = jumlah data
• Varians Data Kelompok

Varians Data Kelompok
Untuk sample besar (>;30)

s2 = ∑ f(X – X1)2 / n

• s2 = Varians
• f = frekuensi kelompok
• X = nilai tengah kelompok
• X1 = rata-rata nilai tengah kelompok
• n = jumlah f

Untuk sample kecil (n≤30)

s2 = ∑ f(X – X1)2 / n-1

• s2 = Varians
• f = frekuensi kelompok
• X = nilai tengah kelompok
• X1 = rata-rata nilai tengah kelompok
• n = jumlah f

Contoh Soal
Tentukan varians dari data:

• 2, 3, 6, 8, 11
• n = 5
• X1 = (2+3+6+8+11)/5 = 6

Contoh Soal Varian

s2 = ∑ (X – X1)2 / n-1

(54)/ (5-1) = 13,5

Contoh Soal Varians 2

Contoh Soal Varians 3

X1 =(66+69+72+75+78+81) / 6 = 73,425

s2 = ∑ f(X – X1)2 / n

s2 = (467,790) / 40 =
11,694

Standart Deviasi (SD)

• Simpangan Baku atau Standart deviasi adalah akar dari varians
• Standart Deviasi sample = s
• Standart Deviasi populasi = σ (sigma)

Untuk sample besar (> 30)

s = √ ∑ (X – X1)2 / n

• s = Standart Deviasi
• X = nilai individu
• X1 = nilai rata-rata
• n = jumlah data

Untuk sample kecil (n≤30)

s = √ ∑ (X – X1)2 / n-1

• s = Standart Deviasi
• X = nilai individu
• X1 = nilai rata-rata
• n = jumlah data

Data Kelompok
Untuk sample besar (>30)

s = √ ∑ f(X – X1)2 / n

• s = Standart Deviasi
• f = frekuensi kelompok
• X = nilai tengah kelompok
• X1 = rata-rata nilai tengah kelompok
• n = jumlah f

Untuk sample kecil (n≤30)

s = √ ∑ f(X – X1)2 / n-1

• s = SD (standart deviasi)
• f = frekuensi kelompok
• X = nilai tengah kelompok
• X1 = rata-rata nilai tengah kelompok
• n = jumlah f

Contoh Soal
Berikut adalah sample nilai UTS Biostatistik dari sekelompok Mahasiswa Stikes Pemda Jombang:
30, 35, 42, 50, 58, 66, 74, 82, 90, 98
Tentukan Simpangan Bakunya!

Contoh soal varians 4

s = √ ∑ (X – X1)2 / n-1


s = √ 4.950,5 / 9

√ 550,056 = 23,45

Contoh Soal Varians 5

Contoh Soal Varians 6

X1 = ∑fx / ∑f = 5.585 / 100 = 55,85

s = √ ∑ (X – X1)2 / n

S = √ (5.342,75) / 100 =
7,31

REFERENSI:

1. Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
4. Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

Apa Itu Variabel

• Variabel: adalah suatu sifat atau fenomena yang menunjukan sesuatu yang dapat diamati dan nilainya berbeda-beda

Sesuatu dikatakan variabel, jika:

• Mempunyai nama
• Dapat diamati atau diukur
• Nilainya berbeda-beda
• Memiliki definisi verbal
• Ada kelompok penggolongan atau satuan

Contoh variabel tinggi badan:

• Nama : tinggi badan
• Dapat diukur : dapat
• Nilai pengukuran : berbeda
• Definisi verbal : jarak antara kepala – kaki
• Satuan : centimeter

• Bagian dari variabel disebut: atribut
• Variabel: jenis kelamin, tingkat pendidikan
• Atribut: laki, perempuan →atribut dari variabel jenis kelamin
• Atribut: SD, SMP, SMA, PT → atribut dari variabel tingkat pendidikan

Subyek dan Obyek Penelitian

• Jika kita akan meneliti tingkat pengetahuan ibu hamil → maka ibu hamil disebut subyek penelitian →sedangkan tingkat pengetahuan disebut obyek penelitian
• Meneliti jumlah kunjungan Puskesmas → Puskesmas: subyek, kunjungan: obyek
• Meneliti kemanjuran obat → obat: subyek, kemanjuran: obyek

Macam Variabel

• Variabel Tergantung/ Akibat / Terpengaruh/ Dependen → variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain
• Variabel Bebas/ Sebab/ mempengaruhi/ Independen →variabel yang mempengaruhi variabel lain
• Contoh: variabel pendidikan dan pekerjaan →variabel pendidikan (variabel bebas), variabel pekerjaan (tergantung) → sebab pendidikan mempengaruhi pekerjaan

Sebutkan, mana yang termasuk variabel bebas dan variabel tergantung

1. Jenis olah raga dan bakat
2. Pekerjaan dan jenis kelamin
3. Kepribadian, pendidikan, dan keturunan

Hubungan Antar Variabel

1. Hubungan Asimetris
2. Hubungan Simetris
3. Hubungan Timbal Balik (Resiprocal)

Hubungan Variabel Asimetris

• Hubungan variabel Asimetris adalah hubungan suatu variabel yang mempengaruhi variabel lainya
• X → Y
• X = variabel bebas, independent, pengaruh, prediktor
• Y = variabel tergantung, dependent, terpengaruh, kriterium

Hubungan Variabel Simetris

• Hubungan simetris artinya kedua variabel ada hubungan tetapi tidak saling mempengaruhi
• Contoh: variabel Tinggi badan (Y1) dan Berat Badan (Y2) dipengaruhi oleh variabel pertumbuhan (X)
• Antara Y1 dan Y2 ada hubungan, tetapi tidak saling mempengaruhi

Hubungan Variabel Timbal Balik

• Hubungan antar dua variabel yang saling mempengaruhi
• Misal: hubungan antara variabel malnutrisi dan variabel malabsorbsi
• Malabsorbsi akan menyebabkan malnutrisi
• Malnutrisi akan menyebabkan atropi mukosa usus halus → malabsorbsi

Variabel Perantara

• Variabel perantara atau penghubung: variabel yang menjadi penghubung antara variabel bebas dan variabel tergantung
• Misal: modernisasi (status wanita) dapat mempengaruhi fertilitas, tetapi tidak secara langsung, namun melalui kontrasepsi atau penundaan usia perkawinan → variabel kontrasepsi dan penundaan usia perkawinan disebut: Variabel Perantara

Variabel Penekan/ Pra Kondisi

• Variabel penekan atau prakondisi adalah variabel yang merupakan prasyarat bekerjanya variabel bebas dan variabel tergantung
• Contoh: Kuman M. TB (variabel bebas) menyebabkan penyakit TB (varibel tergantung) → proses diatas dapat berlangsung pada saat kondisi tubuh lemah (variabel penekan/ prakondisi)

Variabel Pengganggu/ Distorter

• Variabel pengganggu/ distorter adalah variabel yang mengganggu bekerjanya variabel bebas dan variabel tergantung
• Contoh: Hipotesis: akseptor KB ekonomi lemah akan lebih banyak daripada ekonomi tinggi →ternyata hipotesis tersebut salah, hal ini disebabkan ada variabel pengganggu yaitu variabel status pekerjaan: PNS dan Non PNS → ternyata hipotesis tsb benar pada pegawai non PNS

Definisi Operasional Variabel

• Definisi operasional adalah seperangkat instruksi yang lengkap untuk menetapkan apa yang akan diukur dan bagaimana cara mengukur variable.
• Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam menyusun definisi operasional sebuah variable adalah:
• Nama variable
• Definisi verbal variable
• Kelompok penggolongan variable
• suatu cara untuk menggolongkannya

• Agar variabel dapat diamati dan diukur, maka setiap konsep yang ada dalam permasalahan atau yang ada dalam hipotesis harus disusun Definisi Operasional.
• Definisi operasional dari variabel sangat diperlukan terutama untuk menentukan alat atau instrumen yang akan digunakan dalam pengumpulan data.

• Sebagai contoh konsep orang lapar: Orang lapar dapat didefinisikan sebagai:
• Orang yang dapat menghabiskan sepiring nasi dalam waktu kurang dari dua menit
• Orang yang kelihatan mengantuk, tidak suka berbicara dan kelihatan lesu.
• Untuk menentukan seseorang lapar atau tidak, berdasarkan definisi 1 diperlukan sepiring nasi dan sebuah pencatat waktu, sedang berdasar definisi 2 tidak diperlukan alat, kecuali indera pengamatan

Tuliskan Definisi Operasional Variabel Berikut:

1. Pengetahuan
2. Persepsi
3. Sikap
4. Perilaku
5. Kinerja
6. Adat
7. Tradisi
8. Budaya

REFERENSI:

1. Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
4. Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

POPULASI SAMPLE SAMPLING

Apa Itu Populasi

• Populasi: kumpulan individu atau obyek yang mempunyai kateristik yang akan dihitung/diukur
• Misal: penduduk Jombang, pasien poli kandungan, perawat puskesmas
• Macam Populasi:
• Populasi Finit (terhingga): diketahui jumlahnya
• Populasi Infinit (tak terhingga): tidak diketahui jumlahnya, dapat diubah menjadi terhingga dengan cara membatasi wilayah atau jumlah

Apa Itu Sampel

• Sampel: adalah perwakilan dari populasi, yang dapat menggambarkan keadaan populasi yang sebenarnya
• Pengambilan sample dilakukan dengan cara acak/random →agar semua anggota pupolasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih

Apa Itu Sampling

• Sampling adalah cara memperoleh sample dari populasi
• Sampling dibedakan menjadi dua; random dan non random

Random Sampling
1. Simple Random Sampling
2. Systematic Sampling
3. Stratified Sampling
4. Cluster Sampling
5. Multistage Sampling

Non Random Sampling
1. Asidentil sampling
2. Kuota sampling
3. Purpose sampling

Sample Random Sampling

• Pengambilan sample dengan menggunakan tabel random atau diundi
• Tabel Random Sampling: 88, 00, 23, 67, 14, 45, 17, 48, 79, 59, 42, 08, 54, 65, 61, 84, 86, 33, 64, 90, 15, 69, 97, 58, 80, 25, 72, 52, 35, 40, 98, 24, 21, 66, 01, 08, 23, 15, 55, 02, 32, 83, 24, 54, 52, 07, 44, 53, 64, 33, 80, 87, 18, 01, 39, 84, 62, 25, 72, 07, 17, 52, 86, 14, 06, 33, 70, 75, 89, 10, 22, 91 dst

Sistematic Random Sampling

• Populasi diurutkan terlebih dahulu
• Pemilihan random diperoleh dengan cara mencari angka kelipatan
• Angka kelipatan diperoleh dari: populasi/sample → misal: 100/50=2
• Hasil pemilihan sample dengan angka kelipatan 2 adalah: 00, 02, 04, 06, 08, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22 dst

Stratified Random Sampling

• Populasi dibagi menjadi beberapa kelompok atau strata → baru dilakukan random sampling
• Misal penelitian IQ siswa SD →dikelompokan dulu per kelas → lalu masing2 kelas dilakukan random sampling
• Misal jumlah sample 60 siswa → maka masing2 kelas diambil 10 sample dipilih secara random

Cluster Random Sampling

• Cluster sampling dipergunakan saat unit samplingnya terdiri lebih dari satu elemen populasi
• Misalnya: survey kualitas air minum penduduk didesa
• Penduduk kita kelompokan dulu → dapat berdasar RT/RW, jalan, sungai

Multistage Random Sampling

• Teknik pemilihan sample yang dilakukan secara bertingkat dan biasanya berdasarkan pembagian wilayah kerja suatu pemerintahan
• Misal: survey jamban di jawa timur → kita tentukan dulu berapa kabupaten/kota yang disampling →berapa kecamatan →berapa desa → berapa dusun → berapa RW → berapa RT

Asidentil Sampling

• Pengambilan saple secara kebetulan
• Misalnya, pada hari dan jam kapan peneliti sempat atau pengunjung puskesmas yang saat itu datang

Kuota sampling

• Pengambilan sample yang jumlahnya telah ditentukan oleh peneliti

Purpose sampling

• Pengambilan sample yang kriterianya sesuai dengan keinginan atau tujuan peneliti

Pengumpulan Data

1. Sensus: mencari data dengan mengamati atau mengukur semua responden
2. Survey: mencari data dengan mengamati atau mengukur sebagian responden

• Keuntungan survey:
• Biaya murah, waktu dan tenaga sedikit, data lebih valid
• Kerugian survey:
• Data bersifat sesaat, tidak dapat menggambarkan perubahan yang terjadi dengan berjalannya waktu

Teknik Pengumpulan Data

1. Pengamatan
2. Wawancara
3. Angket
4. Pengukuran

Instrumen Pengumpulan Data

1. Formulir isian
2. Check list
3. Kuesioner tertutup atau terbuka
4. Alat ukur: timbangan, tersimeter

Formulir Isian

• Formulir isian → menggunakan beberapa pertanyaan yang berisi apa yang akan diamati dan pengamat hanya menulis hasil dari obyek yang diamati
• Tidak ada komunikasi antara responden dan peneliti
• Misal: Apakah penyakit Flu burung membahayakan?

Check List

• Check list terdiri dari beberapa pertanyaan yang jawabanya sudah disediakan oleh peneliti, responden tinggal memberi tanda centang (√)
• Misal: Pendidikan saudara: □ SD, □ SMP, □ SMA, □ PT

Kuesioner

• Kuesioner: daftar pertanyaan yang sudah tersusun secara tertulis dan responden tinggal menulis jawabanya
• Kuesioner tertutup: jika jawaban sudah disediakan peneliti, responden tinggal memilih jawaban yang telah disediakan
• Kuesioner terbuka: jika jawaban tidak disediakan peneliti, responden harus menulis jawaban dimana jawabannya tergantung pemikiran responden

REFERENSI:

1. Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
4. Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

PENGOLAHAN DATA

Langkah Pengolahan Data

• Editing → (melengkapi, memperbaiki, memperjelas, pengecekan logis) jawaban responden
• Coding → memberikan jawaban secara angka atau kode sehingga mudah diolah → misal: SD (1), SMP (2), SMA (3), PT (4)
• Transfering → memindahkan jawaban/kode jawaban ke dalam media pengolah/kartu kode
• Tabulating → menyusun data dalam bentuk tabel/grafik

Editing

• Editing satuan:
• Umur: hari, minggu, bulan, tahun, selapan, jaman jepang
• Berat: gram, kilogram, ton, ons

• Editing pekerjaan:
• Wiraswasta: pedagang, penjual bakso, makelar, blantik sapi
• Swasta: pekerja pabrik, pelayan toko, pegawai bank

Coding

• Coding jenis kelamin: laki (1), wanita (2)
• Coding pekerjaan: PNS (1), swasta (2), wiraswasta (3), lain-lain (4)
• Coding kepuasan: (skala Lickert)

1. Sangat tidak puas : 1
2. Tidak puas : 2
3. Cukup : 3
4. Puas : 4
5. Sangat puas : 5

Transfering

Tabulating
Menyusun data dalam bentuk tabel:

1. Tabel distribusi atau tabel frekuensi
2. Tabel silang atau cross tabulating

Distribusi

• Distribusi: kumpulan data yang kita amati dalam suatu karakteristik tertentu
• Data yang tidak dikelompokan disebut: distribusi tunggal
• Misal umur tenaga kesehatan: 34, 45, 24, 37, 55, 19, 21, 36, 33, 44, 28
• Data yang dikelompokan disebut: distribusi kelompok (frekuensi)

Tabel Disribusi/ Tabel Frekuensi

Cara membuat Distribusi Frekuensi

• Carilah rentang nilai dengan cara nilai terbesar dikurangi nilai terkecil
• Hasil rentang nilai dibagi dengan banyaknya kelas interval yang diinginkan.
• Banyaknya kelas interval mulai 5 s/d 15
• Hasil pembagian rentang nilai dengan banyaknya kelas merupakan panjang dari kelas interval

Penyajian Data

1. Narasi: tulisan, karangan, textular
2. Tabel:
3. Tabel Distribusi Frekuensi
4. Tabel Silang (Cross Tabulation)
5. Grafik:

• Grafik Batang; Histogram, Single Bar, Sub Divided Bar, Multiple Bar
• Grafik Garis: Poligon, Ogive, Propotional Line Diagram, Propotional Change Line Diagram, Grafik Garis Tunggal, Grafik Garis Berganda, Hi-Lo

Grafik

• Grafik Gambar (Pictogram)
• Grafik Lingkaran (Pie Diagram)
• Grafik Tebar (Scater Diagram)
• Grafik Batang

Contoh Tabel Distribusi

Contoh Tabel Silang Raw

Contoh Tabel Silang Colum

Contoh Tabel Silang Total

Contoh Grafik Histogram

Latihan Soal
Buat Table Disribusi Frekuensi berdasarkan:

1. Umur dengan interval 10 tahun
2. Pendidikan
3. Status perkawinan
4. Kinerja

Buat Tabel Silang antara

1. Umur dengan pendidikan
2. Pendidikan dengan status perkawainan
3. Pendidikan dengan kinerja

REFERENSI:

1. Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
4. Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

DATA STATISTIK

Apa itu Data?

• Data (jamak → datum): himpunan angka yang berasal dari hasil pengukuran peneliti
• Kumpulan data disebut: agregat

Klasifikasi data
Menurut pengolahannya:

• Raw data: data mentah dan belum diolah
• Misal: umur mhs: 20, 31, 45, 23, 19

• Array data: data yang belum diolah, tetapi sudah diurutkan
• Misal: umur mhs: 19, 20, 23, 31, 45

• Ungrouped data: raw data yang belum dikelompokan
• Misal: A(23, Pria, Islam), B (30, Pria, Katolik), C (25, Wanita, Islam), D (19, Pria, Kristen)

• Gruoped data: data yang telah dikelompokan dalam kelas tertentu:
• Misal: Umur: kelompok (11-20), (21-29), (31-39)
• Agama: Islam, Katolik

Menurut bentuk angka

• Data Diskrit: data yang angkanya bulat
• Data kontinue: data yang angkanya pecahan (desimal)

Menurut Sifatnya

• Data Kuantitatif: data yang berwujud angka
• Data Kualitatif: data yang tidak berwujud angka

Menurut Sumbernya

• Data Primer: data yang diukur atau dihitung sendiri oleh peneliti
• Data Skunder: data yang didapat dari sumber lain, yang tidak diukur atau dihitung sendiri oleh peneliti

Menurut Skala Pengukuranya

• Skala Nominal: data yang hanya dapat membedakan (mengkatagorikan), tidak diketahui tingkat perbedaanya dan tidak ada urutanya
• Misal: jenis kelamin, agama, alamat, status perkawinan

• Skala Ordinal: data yang mempunyai kategori, mempunyai tingkat perbedaanya, teapi tidak diketahui berapa nilai tingkat perbedaanya
• Misal: golongan, pangkat, tingkat pendidikan

• Skala Interval: data yang mempunyai kategori, diketahui tingkat perbedaanya, ada urutan, tidak ada nilai nol mutlak (artinya mempunyai nilai nol →realnya ada nilai nol)
• Misal: suhu badan, nilai ujian

• Data Skala Ratio: data yang mempunyai kategori, diketahui tingkat perbedaanya, ada urutan, mengakui nilai nol mutlak (artinya  realnya tidak ada)àtidak ada nilai nol
• Misal: berat badan, umur

REFERENSI:

1. Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC
2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara
3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara
4. Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara
5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia
6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.