Pengantar METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIF Batasan: Penelitian
Batasan: Penelitian Penelitian Kuantitatif Kualitatif
Statistikal Non statistikal Data agregat Data individual
Siklus penelitian TEORI PROBLEM
Induktif Deduktif Teoritisasi / Rumusan masalah rekonsepsi
PERUMUSAN Prosedur logika Studi pustaka
MASALAH KESIMPULAN HIPOTESIS
Prosedur penelitian Disain Analisis Pengukuran OBSERVASI
DATA MASALAH (Problem)
Contoh menetapkan masalah HARAPAN
(Das Sollen)
! " # !"
Apa yang seharusnya
# $% &'''
Target
- ( )
- gap / kesenjangan
MASALAH $ # !" #
,-% &''' % & # !"
KENYATAAN
#
(Das Sein) Apa yang sebenarnya terjadi Pencapaian
Pilih beberapa pertanyaan Daftar semua pertanyaan yg muncul! sebagai research question(s)!
( * *+ !"
(Rumusan Masalah) .
( !".+
,/
!" */ .
!" */ .
- !"
&/ */ .
!" */ .
!".
!".
- /
Tetapkan JUDUL Penelitian Tetapkan JUDUL Penelitian (setiap pertanyaan penelitian akan dgn menggabungkan research menghasilkan sebuah judul)! questions yg deskriptif & eksplanatif sekaligus!
Berapakah angka prevalensi BBLR di kab. Kediri?
Angka Prevalensi BBLR di kab. Kediri Angka Prevalensi dan Faktor Dominan Judul DESKRIPTIF
Kejadian BBLR di kab. Kediri
Apa faktor dominan dari kejadian BBLR di kab. Kediri?
Faktor Dominan Kejadian BBLR di kab. Kediri Judul EKSPLANATIF
Atau, tetapkan JUDUL Penelitian (bila ada beberapa research questions, pilih judul yang bobotnya tinggi, yaitu analitik/eksplanatif)!
TUJUAN PENELITIAN Faktor Dominan Kejadian BBLR di kab. Kediri Judul EKSPLANATIF Membuktikan HUBUNGAN antar konsep / variabel
Proses berpikir: Tujuan penelitian (operasionalisasi u/ menjawab rumusan masalah)
Harapan vs Kenyataan: MASALAH
,/ !"
- /
Daftar pertanyaan
- &/
!"
- 1/
Rumusan masalah
- 0 *
JUDUL Tujuan
!"
penelitian penelitian
- / !"
Tinjauan pustaka Manfaat penelitian:
(landasan teoritik)
- "
2 % % '
2 ' ( ) '
- ' " * % &am
- 3 % ( %&
Contoh kerangka konseptual Kerangka konseptual: Infeksi Genetik Sosial-ekonomi
Kehamilan ganda Obat-obatan #
- ( * +
Prematuritas Malnutrisi BBLR Hipotesis: pernyataan sementara ttg hubungan antar konsep (variabel) di dalam sebuah populasi
RANCANG BANGUN PENELITIAN
- ,/
!" &/
- !"
1/
- 0 * !"
Rancang bangun (disain studi) Disain Eksperimental
Penelitian Mulai Alokasi Pengukuran Outcome
(random) (komparasi)
Deskriptif / Eksplanatif /Analitik
Eksploratif
- Outcome Perlakuan
Observasional Eksperimental
- Outcome Populasi + Outcome
Pra-eksperimental
Cohort Kontrol
- Outcome
Case-control Eksperimental murni Cross-sectional Eksperimental kuasi Saat ini Yang akan datang Disain Kohor (follow-up design) Disain Case-control
Mulai Klasifikasi Pengukuran Outcome Klasifikasi Mulai (komparasi) (komparasi) Outcome +
Faktor + Faktor + Outcome +
- Outcome Faktor - Populasi
Faktor +
- Outcome
Faktor - Outcome -
Sudah ada Faktor -
Outcome - Outcome + Masa lalu Saat ini Saat ini Yang akan datang
- Saat ini Mulai Pengukuran / Klasifikasi (komparasi)
- )
- ( 2 +
- " % * ( *
- ) * *
- ( 2 +
- & ( &) * (
- Sampel probabilitas (random)
- % ( % % " &
- 5 &'%2
- π •
- besar populasi (N) diketahui
- 1
- z = adjusted SD untuk β (β=0,20 z =0,84)
- 5 7'2 (
- 5 &-82
- N
- 1
- % "
- arti
- cara mengukur
- kategorisasi & kriteria
- !")
- 9 * ,/ !") *
- 9 :&
- &/ ) =0,- 9 *
- &/ !") *
- 1/ ) ,; 9 * <5&;''
- 0 *
- Pertanyaan
- KUESIONER
- ,/ * * .
- ,/
- / " ?
- ! * ( + * (
- &
- ( +
- &/ .
- / .
- C 9 ) * "
- " ) *
- ukuran sentral (mean, median, modus)
- ukuran dispersi (SD)
- pola distribusi (skewness & kurtosis)
- % &
- estimasi
- uji hipotesis
- (
- (
- Contoh-contoh analisis deskriptif
- n ta 160 a w
- 4 + " %
- ( berpasangan bertanda dari (u/ kategori & & '
- 6 Berpasangan Anava u/ subyek Uji Friedman Uji Cochran's Q ~ Korelasi dari ~ Korelasi dari ~ Koefisien yg sama (u/ kategori dikotomik)<
- Selanjutnya Interval & Rasio jadikan satu = Kuantitatif Korelasi Pearson (r) Spearman (r ) Kontingensi (C) ~ (Regresi) ~ Asosiasi Kappa ~ Koefisien Phi (κ) s
- 7 & % & ( & % % & ' & & &
- + Disease - Analysis of Single Table
- H A/ ,771/ - $ . / 1 F / H
- 18(;+) ;1;0;8&/
A
W = lebar penyimpangan (maksimum = 10-20% = 0,1-0,2)
π = proporsi / angka prevalensi kejadian outcome bila π tdk diketahui hrs dianggap = 50% = 0,50
− • • • =
π π α
4 W z n
2 ) 1 (
& %' " * % % " % , ' ' &-#
2
2
4 *
4
TEKNIK PENGAMBILAN & BESAR SAMPEL Sampel
Faktor - Outcome + Outcome - Outcome + Outcome
Disain Cross-sectional (belah-lintang) Populasi Faktor +
α = 0,05 z α = 1,96
% ( % % " & +
Contoh perhitungan n:
& %' " * % % + , ' *-#
2
2 4 z σ • •
α
) *
n =
2 W
2 4 z • ( π π • • 1 − )
α n =
2
σ = simpangan baku (SD) kejadian outcome
W
W = lebar penyimpangan
2
(maksimum = 10-20% dari rerata kejadian outcome)
4 ( 1 , 96 ) ( , • • − • 2 ) ( 1 , 2 )
α = 0,05 z = 1,96
n = = 245 , 86 = 246
2 ,
1 Rumus besar sampel u/ Rumus besar sampel u/
Penelitian Analitik Komparatif Penelitian Analitik Komparatif Data kategorikal: Data kuantitatif:
2
2
2 4 σ • • + ( z z ) z z 4 ( 1 ) 2 ( 1 ) 2 (
1 )
α β
− π π π π − π + − • •
1
1
2
2 [ ] α β n = n =
2
2 ( − )
( µ − µ ) π π
1
2
1
2
z = adjusted SD untuk α uji 2 arah (α=0,05
α
z = adjusted SD untuk α uji 2 arah (α=0,05 1/2.
α
z=1,96) z=1,96) z = adjusted SD untuk β (β=0,20 z =0,84)
β
z = adjusted SD untuk β (β=0,20 z =0,84)
β
π = proporsi respons kelompok 1 yang diharapkan
1
σ = SD respons kelompok kontrol/konvensional π
= proporsi respons kelompok 2 yang diharapkan
2
µ = rerata respons kelompok 1 yg diharapkan
1
π = proporsi gabungan = ( π π )/2 +
1
2
µ = rerata respons kelompok 2 yg diharapkan
2 Rumus besar sampel u/ Konversi ke besar sampel dengan Penelitian Analitik Korelatif: populasi finit (terbatas) n*:
2 dilakukan bila:
z z +
α β
* besar sampel (n) terhitung terlalu besar
n = +3 atau lebih besar daripada besar
1 ρ ln populasi
2 1 − ρ n
= n *
α uji 2 arah z = adjusted SD untuk
1/2. α − n
1
1 β
N
ρ = koefisien korelasi antar variabel yg diharapkan Contoh konversi n pd populasi finit
(6+ * *
PENYUSUNAN
)
n
INSTRUMEN n
= * n −
1
1 PENELITIAN
246 n = = * 66 , 09 =
66 246 1 −
90 Konsep - Variabel
Definisi Operasional Definisi konseptual - Definisi operasional
definisi dari variabel-variabel yang diukur / diamati:
3
bukan definisi teoritis!
yang di-definisi-operasional-kan adalah hanya variabel yang diamati (diteliti)
. ( &
3 Contoh definisi operasional yg lain:
Contoh definisi operasional:
) 9 * * &' / 2 *
,/ " ) '0$ & )
9
) > / ) /
9 / 9 ?*
9 / / 3
( 9 * * * + / "
Pertanyaan
/ / / ! 2 * ) @@/
) / */ / / /
Pertanyaan
/ / / !
) / */ / / /
A * .
Pertanyaan ,/
&/ *
4 4 # ( *
4 "
6 # 9 9 # (
2
2 2 /
4 2 * ? ! 32 *
)
Instrumen
9 / / 3 / !
A & *
(* )
4 B )
% "
) . * ,/ (
4 B ) * 1/ .
Uji reliabilitas instrumen Prosedur pengumpulan data
>*
Menjawab pertanyaan penelitian: fenomena sosial fenomena alamiah
ANALISIS DATA
3 Kurang patuh
1.1
2.2
86
96.6
96.6
98.9
1
1.1 1.1 100.0 89 100.0 100.0
1 Sangat tak patuh
2 Tak patuh
4 Patuh Total Valid
1
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Descriptive Statistics
89 72 111
91.37
8.04
89
44
59
50.79
4.04
89 MAMPU Kemampuan MOTIF Motivasi Valid N (listwise)
1.1
1.1
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
%' " * & '/
Posisi statistika (analisis data) dalam penelitian
Masalah & rumusan masalah Studi pustaka Formulasi hipotesis
Pengumpulan data Manajemen & analisis data Generalisasi & kesimpulan Model pengujian hipotesis
Laporan ilmiah S T A T
I S T
I K A Tahapan analisis data
Analisis DESKRIPTIF: meringkas & mengorganisasikan data
& frekuensi relatif (rasio, proporsi, rate)
Analisis INFERENSIAL: generalisasi / induksi
profil
'%"& * %' " *
1.1
!" % " & ' " % % ' ≠
Manajemen & analisis data
2 + # (
2
2 2 + (
2 2 +
2
PS.INFUS Kepatuhan infus
1
1.1
" ( / ' " % (
Gaya kepemimpinan instalasi Partisipatif Kombinasi Konsultatif % pe ra w a t y g pa tuh pd pr ot a p 70 60 50 40 30 20
analisis komparasi (nilai x berbeda nilai y berbeda)
(nilai x makin tinggi nilai y makin rendah) Frekuensi Health Education 3.0 2.0 1.0 S k o r ti m n u ln y a p e n y a k it 7 6 5 4 3 2 1 Contoh hubungan:
Contoh hubungan: analisis korelasi regresi
Health Education HE (-) HE (+) R e ra ta s k o r h y g ie n e p e ro ra n g a n 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 .5
Contoh hubungan: analisis komparasi ( nilai x berbeda nilai y berbeda)
Konsep dasar HUBUNGAN
( ? +
Contoh diagram Umur (tahun) 85.0 80.0 75.0 70.0 65.0 60.0 55.0 50.0 45.0 Distribusi Umur (tahun) 20
2 ( 3 /
1 simetris reciprocal
1 $ $ $
1
asimetris (“pengaruh”)
1 $2 * 1 $
1 $2 * 1 $
10 Std. Dev = 9.81 Mean = 60.3 N = 75.00 Arti “HUBUNGAN” (relationship) antar variabel:
10
Contoh hubungan:
Kapan analisis data menggunakan
analisis korelasi regresi
(nilai x berubah nilai y berubah dg pola tertentu) 180 200 uji statistik ( statistika inferensial)?
% " & (* ?
& % % ra pe e 140
) k n
uha s 120 a a rj
4 + & ( & ( + ine 100 K 14 16 18 20 22 24 26 28 30 Tingkat motivasi kerja
PEMILIHAN UJI STATISTIK UNIVARIAT / BIVARIAT Tabel skala pengukuran Jenis variabel & & 7 & + % Tujuan sampel / / berpasangan uji pasangan Jumlah Sampel bebas pop. berdistribusi Rasio-Interval / kategorik Rasio-Interval Ordinal / Nominal ( normal distrib. tak
4
4
4
4 Bebas Uji t 2 sampel ~ Uji Mann- ~ Uji khi- bebas Whitney kuadrat normal
)
5
4
4
4 2 peringkat dari Fisher ~ Uji jumlah ~ Uji eksak dari Wilcoxon
& %
5
5
4
4 Berpasangan Uji t sampel Uji peringkat Uji McNemar Komparasi Wilcoxon dikotomik)
5
5
5
4 > 2 Bebas Anava 1 arah Uji Kruskall-Wallis Uji khi-kuadrat
Lihat definisi operasional! Tabel pemilihan analisis statistik bivariabel u/ riset eksplanatif . ( & ,8 7 ( &- . ( & ( ( % + % 5 7 & & & ' Keputusan menolak atau menerima hipotesis ,8 7 ( &-
(α α α = α #+2 + % 5 7 & & & !" ' * ρ ) * ;% ρ
& % % ' + <% % ' ( & (
& ( # τ "9 : ;2 & & & !" $ " % % & & ') & ( # τ & ( # τ % & & !" $ ρ ρ !" " !" & "<= : ;2 ' * D ? E D E * !" & % % ' 9=% % ' ( & & !" ' !" $ !" & χ ' " % % & ) % !" * * ' ) !" " ' D ? E D !" & !" & ( , φ !" $ & ' & + E *Contoh analisis inferensial
Software (u/ komputer)
C
9
> 50 (75,8%) 16 (24,2%) 66 (100%) ' 11 (21,2%) 41 (78,8%) 52 (100%)
F #
&
61 (51,7%) 57 (48,3%) 118 (100%) +| 50 | 16 | 66 Cornfield 95% confidence limits for OR +--------+--------+ Relative risk = 3.58 (2.08 <RR< 6.16) +------+------+ Odds ratio = 11.65 (4.50 <OR< 30.92) E 61 57 118 -| 11 | 41 | 52 Taylor Series 95% confidence limits for RR +--------+--------+ Ignore relative risk if case control study. * x Chi-Squares P-values -------- p ----------- FG s Mantel-Haenszel: 34.43 0.0000000 o Uncorrected : 34.73 0.0000000 u Yates corrected: 32.57 0.0000000 r A H ! & ' , % % % $ % * ' - e
Referensi Penyebab tidak terbuktinya hipotesis penelitian:
90A I / / !
A
9 2 " / ,77;/ J J " ) # # " / 01
I "/ ,7==/ 2 # *
3 ) ) / C C / / 6/ ,7=8/ +
4
3 / 1 F / A 2 " C 2 # /
C
9 3 ! I / ,7$;/ # 3 # / H
90A I / B *
6 9 K /