Uji Validitas dan Reliabilitas Alat

4.6 Analisa Data

a. Analisis Univariat Analisa univariat digunakan untuk menjelaskan atau mendiskripsikan data secara sederhana dengan menganalisa 1 variabel yang diteliti. Adapaun cara untuk menyajikan hasil analisa univariat dapat menggunakan prosentase atau tabel distribusi frekuensi, batang, diagram map, dan diagram pie Budihartono. 2006. Analisa univariat mempunyai tujuan untuk mendeskripsikan dari masing-masing variabel yang diteliti untuk data numerik dengan menghitung mean, median, simpangan baku SD, nilai minimal dan maksimal. Analisa univariat pada penelitain ini menjelaskan atau mendeskripsikan tentang profile tekanan darah, dan Tingkat konsumsi garam masakan. b. Uji Normalitas Data Tujuan uji normalitas data adalah untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak normal, guna menentukan jenis analisa bivariat yang digunakan untuk menganalisa data. Jika data berdistribusi normal maka uji bivariat data yang dapat digunakan adalah uji parametrik dan jika data berdistribusi tidak normal maka analisa data adalah uji non-parametik Hastono, 2006. Terdapat dua macam uji kenormalan distribusi data yang bisa digunakan, yaitu: 1. Kolmogorov smirnov yaitu dengan membandingkan nilai Sig. Signifikansi atau nilai probabilitas dengan 0,05. Jika nilai probabilitas , 0,05 menunjukkan bahwa distribusi data tidak normal simetris dan apabila nilai probabilias 0,05 berarti distribusi data normal Santoso, 2010. 2. Shapiro Wilk. Cara menginterpretasi data hampir sama dengan metode Kolmogrov Smirnov, yaitu dengan membandingkan nilai probabilitas Sig. dengan 0,005. Jika nilai probabiltias 0,05 berarti data berdistribusi tidak normal, namun jika nilai probabilitas 0,05 menunjukkan bahwa data berdistribusi normal Santoso, 2010. Analisa parametrik yang dapat digunakan untuk mengolah data adalah z test, t test, dan uji Anova yang digunakan untuk menguji apakah ada perbedaan yang jelas antara rata-rata populasi. Sedangkan untuk uji korelasi dapat menggunakan uji korelasi dan regresi sederhana jika menghubungkan dua variabel, dan korelasi dan regresi berganda untuk variabel lebih dari dua Santoso, 2010. Tabel berikut menjelaskan berbagai jenis uji data baik data berdistribusi normal maupun tidak normal. Tabel 4.2 Metode Analisa Data Aplikasi Test Parametrik Test Non-Parametrik Satu sampel Uji t t test Uji z z test Uji Binomial Uji Runs Uji Kolmogorov-Smirnov untuk satu sampel Dua sampel saling berhubungan Two Dependent Samples t test paired z test paired Sign test Wilcoxon Signed-Rank test Mc Nemar Change test Dua sampel tidak berhubungan two independent samples t test z test Mann-Whytney U test Moses Extreme reaction Chy-Square test Kolmogorov-Smirnove test Walt-Wolfowitz runs Beberapa Sampel Berhubungan Friedman Test Kendal W test Cochran’s Q Beberapa sampel tidak berhubungan ANOVA F test Kruskal-Wallis test Chy Square test Median test Mengetahui hubungan antara variabel Regresi Kolerasi Pearson Korelasi Spearman Korelasi Kendall c. Analisa Bivariat Analisa ini digunakan untuk menjelaskan hubungan anatara dua variabel yaitu variabel bebas dan variabel terkait budiharto, 2006. Dalam penelitian ini guna menganalisa hubungan kadar garam dalam masakan dengan profil tekanan darah peneliti menggunakan analasia korelasi Person jika distribusi data normal, namun jika distribusi data tidak normal, maka peneliti menggunakan analisa Korelasi Spearman dan Korelasi kendall.