Status Gizi Instrumen Pengumpulan Data

2. Analisis data

Terdapat dua analisis data yang digunakan pada penelitian ini, yaitu analisis univariat dan bivariat. Dalam menganalisis keduanya peneliti menggunakan program komputer, yaitu software uji statistik. Berikut penjelasan masing-masing analisis data, antara lain:

a. Analisis Univariat

Analisis univariat adalah sebuah analisis yang bertujuan untuk menjelaskan atau menggambarkan karakteristik distribusi frekuensi setiap variabel penelitian, yang mencakup variabel dependen kejadian sndrom pramenstruasi PMS dan variabel independen usia menarche, riwayat keluarga, aktivitas fisik, asupan piridoksin, asupan kalsium, asupan magnesium, pola tidur, dan status gizi. Analisis ini ditampilkan dalam bentuk persentase yang disajikan dalam grafik dan tabel.

b. Analisis Bivariat

Analisis bivariat merupakan analisis yang dilakukan dengan menggunakan uji statistik untuk menguji hipotesis penelitian. Uji statistik yang digunakan pada penelitian ini adalah chi square test karena variabel dependen dan independen yang ada dalam penelitian ini bersifat kategorik. Ada pun rumus chi-square adalah sebagai berikut: X 2 = Σ O – E 2 E Df = b-1 k-1 Keterangan: X 2 = Nilai chi-square O = Nilai observasi nilai yang diamati E = Nilai ekspektasi nilai yang diharapkan b = Jumlah baris k = Jumlah kolom Namun dalam penggunaan uji tersebut perlu diperhatikan syarat uji chi square, yaitu tidak boleh lebih dari 20 jumlah sel dalam tabulasi yang mempunyai nilai harapan expected count 5 Dahlan, 2009. Apabila tidak memenuhi syarat tersebut, maka hal yang harus dilakukan adalah dengan melakukan uji alternatif chi-square, yaitu uji Fisher’s Exact Test Dahlan, 2009. Interpretasi hasil dari chi square adalah dengan melihat pvalue. Jika pvalue 0,05, maka keputusannya adalah Ho gagal ditolak, artinya Ho diterima atau tidak ada hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Sebaliknya jika pvalue 0,05, maka keputusannya adalah Ho ditolak atau hipotesis penelitian diterima, artinya ada hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.