Tabel 4.1 Pembagian Sampel
No KELAS
Jumlah sampel
1 VII
287853 x 106 = 36 2
VIII 253853 x 106 = 31
2 IX
313853 x 106 = 39 Total
106 siswa
D. Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian adalah alat-alat yang digunakan untuk pengumpulan data Notoatmodjo, 2005. Instrumen penelitian yang digunakan pada penelitian ini
adalah kuesioner dan FFQ. Berikut ini penjelasan tentang instrumen penelitian:
1. Kuesioner digunakan untuk mengisi pertanyaan mengenai variabel jenis
kelamin, preferensikesukaan, pengetahuan gizi, media massaiklan, kebiasaan orang tua, pengaruh teman sebaya, konsumsi fast food, jumlah anggota keluarga
dan pendapatan orang tua. 2.
FFQ digunakan untuk mengetahui gambaran frekuensi konsumsi buah dan sayur. FFQ bersifat terbuka dimana responden menuliskan sendiri berapa kali
kebiasaan mengonsumsi. Responden hanya mengisi salah satu kolom frekuensi pada setiap bahan makanan apakah 1 kali per hari, 3 kali per minggu dan
sebagainya. Untuk melihat gambaran frekuensi konsumsi, data yang ditampilkan berupa distribusi responden menurut kebiasaan mengonsumsi
apakah setiap hari, setiap minggu, atau setiap bulan.
E. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan oleh peneliti sendiri. Jenis data yang dikumpulkan adalah data primer dan data sekunder. Data primer dikumpulkan
melalui wawancara langsung kepada siswa SMP Negeri 226 Jakarta dengan instrumen kuesioner dan form FFQ. Data sekunder berupa daftar absensi siswa dan
profil sekolah.
F. Pengolahan Data
Data yang telah dikumpul akan diolah dengan berbagai tahap, antara lain:
1. Mengode data data coding
Kegiatan ini dilakukan dengan merubah data berbentuk huruf menjadi angkabilangan. Pengodean data dilakukan dengan tujuan untuk memudahkan
kegiatan mengolah dan menganalisis data. Berikut ini adalah penjelasan tentang kode dari masing-masing variabel:
a. Konsumsi buah dan sayur, terdiri dari 2 kategori yaitu kurang diberi kode
“0” dan cukup diberi kode “1”. Dikatakan kurang jika konsumsi buah 2 kalihari dan sayur 3 kalihari dan dikatakan cu
kup jika konsumsi buah ≥ 2 kalihari dan sayur ≥ 3 kalihari. Untuk mendapatkan data kategori
konsumsi buah dan sayur, data FFQ yang ada perlu diolah lebih lanjut yaitu dengan terlebih dahulu mengubah setiap frekuensi konsumsi ke dalam
satuan hari. Sebagai contoh si A biasa mengonsumsi buah jeruk 2 kali per hari, apel 3 kali per minggu, dan mangga 1 kali per bulan.
Tabel 4.2 Perhitungan FFQ
Bahan Makanan Frekuensi
Perhari Perminggu Perbulan …kali perhari
Jeruk 2
2 Apel
3 37 = 0,42
Mangga 1
130= 0,03
Total 2,45
Bahan makanan : Jeruk
: 21 hari = 2 kali perhari Apel
: 37 hari = 0,42 kali per hari Mangga
: 130 hari = 0,03 kali per hari Nilai tersebut kemudian dijumlahkan, sehingga didapat hasil = 2,45 kali per
hari. Dengan demikian si A memiliki kebiasaan mengonsumsi sumber buah 2,45 kali per hari.
b. Jenis kelamin, merupakan pertanyaan tertutup. Kode untuk variabel ini
adalah “0” jika laki-laki dan “1” jika perempuan. c.
Preferensikesukaan, terdiri dari 2 pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak suka diberi kode
“0” dan suka diberi kode “1”. Dikatakan tidak suka jika responden tidak menyukai buahsayur atau keduanya. Dikatakan suka, jika
responden menyukai buah dan sayur. d.
Pengetahuan gizi, terdiri dari 15 pertanyaan. Variabel ini dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu kurang dan baik. Dikatakan kurang jika jumlah
jawaban benar 80 diberi kode “0” dan baik jika jawaban benar ≥ 80 diberi kode “1”.
e. Media massaiklan, variabel ini dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu
tidak pernah dan pernah. Dikatakan tidak pernah jika responden tidak pernah melihat informasiiklan tentang hubungan buah dan sayur dengan
kesehatan, diberi kode “0”. Dikatakan pernah jika responden pernah melihat informasiiklan tentang hubungan buah dan sayur dengan
kesehatan, diberi kode “1”. f.
Kebiasaan orang tua, terdiri dari 6 pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak pernah diberi kode
“1”, jarang diberi kode “2”, kadang-kadang diberi kode “3”, sering diberi kode “4”, selalu diberi kode “5”. Variabel kebiasaan
orang tua dikelompokkan menjadi 2 kategori berdasarkan median nilai soal kuesioner. Dikatakan kurang jika skor 18 diberi kode “0”, dikatakan baik
jika ≥ 18 diberi kode “1”. g.
Pengaruh teman sebaya, terdiri dari 4 pertanyaan dengan pilihan jawaban tidak pernah diberi kode
“1”, jarang diberi kode “2”, kadang-kadang diberi kode
“3”, sering diberi kode “4”, selalu diberi kode “5”. Variabel kebiasaan orang dikelompokkan menjadi 2 kategori berdasarkan median nilai soal
kuesioner. D ikatakan kurang jika skor 12 diberi kode “0”, dikatakan baik
jika ≥ 12 diberi kode “1”. h.
Konsumsi fast food, variabel ini dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu sering dan jarang. Dikatakan sering jika jawaban ≥ 3x seminggu diberi
kode “0”, dikatakan jarang jika jawaban 3x seminggu diberi kode “1”.
i. Jumlah anggota keluarga, terdiri dari 1 pertanyaan. Variabel ini
dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu besar dan kecil. Dikatakan besar jika jumlah anggota keluarga 4 orang diberi kode “0” dan dikatakan kecil
jika anggota ≤ 4 orang diberi kode “1”. j.
Pendapatan orang tua, terdiri dari 1 pertanyaan. Variabel ini dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu rendah dan tinggi. Dikatakan
rendah jika pendapatan per bulan Rp. 1.529.150 diberi kode “0”,
dikatakan tinggi jika pendapatan per bulan ≥ Rp. 1.529.150 diberi kode
“1”. 2.
Penyuntingan data data editing Data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner, dikoreksi, diperiksa dan
diseleksi kelengkapannya terlebih dahulu seperti kelengkapan pengisian, kesalahan pengisian dan konsistensi pengisian. Tahap ini dilaksanakan saat
masih di lapangan dengan memastikan bahwa setiap pertanyaan yang terdapat di kuesioner telah terisi lengkap, jelas dan konsisten.
3. Membuat struktur data data structure
Pertanyaan dalam kuesioner dijadikan template menggunakan perangkat komputer dan program statistik untuk memudahkan memasukkan data.
4. Memasukkan data data entry
Dalam tahap ini dilakukan proses memasukkan data berupa kode jawaban ke dalam kolom template yang sudah dibuat sebelumnya. Pada tahap ini
diperlukan ketelitian agar tidak terjadi double entry atau kesalahan memasukkan data yang lainnya.
5. Pembersihan data data cleaning
Dilakukan pengecekan kembali data yang telah dimasukkan untuk memastikan data tidak ada yang salah baik dalam memberi kode atau kesalahan pengetikan
sehingga data tersebut dapat dianalisis.
G. Analisis Data
