ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA KATEGORIK
ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA KATEGORIK Dr. Heru Santoso Wahito Nugroho, CPMC Published by: Forum Ilmiah Kesehatan (Forikes) Ponorogo, Indonesia 2014
DESKRIPSI MATERI KEGIATAN BELAJAR
Materi kegiatan belajar ini berfokus pada langkah-langkah yang akan kita lakukan untuk menganalisis data kategorik, khususnya untuk analisis data secara deskriptif atau bertujuan hanya untuk menggambarkan saja.
CAPAIAN PEMBELAJARAN KEGIATAN BELAJAR
Kemampuan akhir yang diharapkan setelah menempuh kegiatan belajar ini adalah mahasiswa mampu melakukan analisis data secara deskriptif bagi data berskala nominal dan ordinal.
KRITERIA PENILAIAN KEGIATAN BELAJAR
Kriteria penilaian pada kegiatan belajar tahap ini adalah ketepatan pemilihan metode analisis data, ketepatan langkah-langkah analisis data, serta ketepatan penyimpulan hasil analisis data.
MATERI KEGIATAN BELAJAR Sekilas tentang analisis data
Sebelum mempelajari lebih lanjut “Kegiatan Belajar” ini, terlebih dahulu
bentuklah small group (maksimal beranggotakan 4 orang), lalu pelajari
bersama materi berikut ini, serta laksanakan seluruh petunjuk dan latihan yang
disajikan! Baiklah kita mulai saja.Masih ingatkah Saudara mengenai pengertian statistika? Semoga Saudara masih ingat bahwa Statistika diawali dari kegiatan pengumpulan data, dilanjutkan dengan pengolahan data, analisis dan penyajian data, serta diakhiri dengan penarikan kesimpulan. Pengumpulan data, termasuk teknik serta instrumen yang digunakan telah kita pelajari bersama. Coba sebutkan bergantian secara lisan saja tentang 5
macam teknik pengumpulan data beserta instrumen yang dibutuhkan!
Pengolahan data juga telah Saudara pelajari, mencakup tahap editing, coding dan tabulating. Cobalah secara sekilas untuk mengulang secara lisan apa yang
dimaksud dengan 3 kegiatan tersebut! Nah, setelah Saudara dapat mengingat
kembali tahap pengumpulan dan pengolahan data, sekarang kita akan membahas tahap berikutnya yaitu analisis data. Pemahaman tentang alat analisis data sangatlah penting, karena jika prinsip-prinsip pemakaian alat analisis tidak dipenuhi, walaupun alat analisisnya sangat canggih, hasilnya akan salah diinterpretasikan dan menjadi tidak bermanfaat untuk mengambil suatu kesimpulan. Model-model statistika untuk keperluan analisis data terdiri atas model-model statistika deskriptif dan model-model statistika inferensial. Agar lebih
jelas, cermati Gambar 1 secara seksama bersama rekan-rekan sekelompok.
Kalau perlu diskusikan secara singkat!
Model-model statistika inferensial dibedakan menjadi 2 macam yaitu model-model statistika parametrik dengan persyaratan yang “ketat” dan statistika non parametrik dengan persyaratan yang lebih “longgar“. Penerapan statistika inferensial ini akan dibahas setelah Saudara mempelajari penerapan statistika deskriptif secara tuntas.
STATISTIKA STATISTIKA STATISTIKA DESKRIPTIF
INFERENSIAL
PENYEBARAN
FREKUENSI PEMUSATAN STATISTIKA STATISTIKA NON(RANGE,
(MEAN, PARAMETRIK PARAMETRIK(DISTRIBUSI
VARIANS,
MEDIAN, (KOMPARASI (KOMPARASI FREKUENSI,
DEVIASI
MODUS, DAN ASOSIASI DAN ASOSIASI DISTRIBUSI
STANDAR, DLL)
KUARTIL, FREKUENSIUntuk Skala DESIL, RELATIF, Nominal & Untuk Skala PERSENTIL, DISTRIBUSI
Ordinal) Interval & Rasio) DLL) FREKUENSI KUMULATIF)
Gambar 1. Klasifikasi Statistika Statistika deskriptif bertujuan menggambarkan suatu ciri penduduk, masyarakat, organisasi pada situasi tertentu, berdasarkan data yang diperoleh. Kegiatan yang dilakukan meliputi pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisis data, serta penyimpulan, namun tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (generalisasi/ inferensi). Statistika deskriptif digunakan untuk penelitian pada populasi atau pada sampel, tetapi tidak bermaksud untuk membuat kesimpulan terhadap populasi tempat sampel diambil. Contoh dari statistika deskriptif adalah statistika ibu hamil di wilayah Kabupaten “M”. Dalam hal ini, dilakukan langkah-langkah pengumpulan data sampai dengan penarikan kesimpulan, namun hanya sampai dengan mendeskripsikan atau menggambarkan hasil yang diperoleh. Salah satu contoh dari lingkup statistika deskriptif adalah: Distribusi kondisi ibu hamil di Kabupaten “M” pada tahun 2011 adalah 81,22% adalah kehamilan fisiologis dan 18,78% adalah kehamilan patologis.
Cobalah agar setiap anggota kelompok untuk menyebutkan minimal 1 contoh
secara lisan tentang penerapan statistika deskriptif dalam bidang kesehatan di
hadapan rekan-rekan sekelompok. Ambil keputusan bersama bahwa semua
contoh yang diajukan diyakini sudah benar!Statistika inferensial adalah statistika yang digunakan untuk menganalisis data sampel, dan hasilnya akan digeneralisasikan (diinferensikan) untuk populasi tempat sampel diambil. Dengan kata lain, statistika inferensial bertujuan menaksir secara umum suatu populasi dengan menggunakan sampel, termasuk di dalamnya teori penaksiran dan pengujian teori. Kegiatan yang dilakukan adalah pengumpulan data, pengolahan data, penyajian dan penyimpulan data, diikuti dengan tindak lanjut yaitu melakukan generalisasi untuk populasi. Nilai-nilai yang ditentukan dari sampel dinamakan statistik, sedangkan nilai-nilai yang ditentukan dari populasi dinamakan parameter.
Sebagai contoh, ingin diketahui efektifitas dukungan suami terhadap kemajuan Kala I persalinan di Kabupaten Magetan. Karena tidak memungkinkan untuk meneliti seluruh ibu bersalin yang ada di Magetan, maka diambil sebagian ibu bersalin saja sebagai sampel (Saudara harus belajar kembali tentang besar sampel dan teknik sampling). Selanjutnya sampel dipisahkan menjadi dua yaitu kelompok ibu bersalin dengan dukungan suami dan kelompok ibu bersalin tanpa dukungan suami. Pada tahap berikutnya dilakukan pengumpulan data tentang kemajuan Kala I pada semua ibu bersalin. Setelah data yang terkumpul diolah, lalu dilakukan analisis data untuk membandingkan kemajuan Kala I antara kelompok ibu bersalin dengan dukungan suami dan tanpa dukungan suami. Akhirnya diperoleh kesimpulan bahwa ibu bersalin dengan dukungan suami memiliki Kala I yang lebih singkat. Kesimpulan ini dihitung berdasarkan sampel namun bisa diberlakukan untuk populasi. Inilah yang dinamakan generalisasi atau inferensi statistik.
Cobalah agar setiap anggota kelompok untuk menyebutkan minimal 1 contoh
secara lisan tentang penerapan statistika inferensial dalam bidang kesehatan
di hadapan rekan-rekan sekelompok. Ambil keputusan bersama bahwa semua
contoh yang diajukan diyakini sudah benar!Selanjutnya statistika inferensial dibagi menjadi statistika parametrik dan non parametrik. Statistika parametrik digunakan untuk menganalisis data berskala interval dan rasio yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan statistika non parametrik digunakan untuk menganalisis data berskala nominal dan ordinal dari populasi yang bebas distribusi (tidak harus berdistribusi normal), serta data berskala interval dan rasio yang tidak berdistribusi normal. Mungkin ada beberapa istilah di atas yang telah Saudara lupakan yaitu skala nominal, ordinal, interval, dan rasio. Oleh karena itu, sudah seharusnya-lah jika Saudara tidak boleh melupakan keempat macam skala di atas, agar dapat mempelajari analisis data secara berkelanjutan.
Nah, melalui teknik “brain storming” ayo sebutkan secara lisan ciri-ciri yang membedakan keempat macam skala tersebut! Analisis data menggunakan metode statistika deskriptif
Statistika deskriptif digunakan untuk jenis penelitian deskriptif. Statistika deskriptif adalah statistika yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau menggambarkan obyek yang diteliti melalui data populasi maupun sampel sebagaimana adanya, tanpa analisis dan kesimpulan yang berlaku untuk umum (tanpa generalisasi). Statistika deskriptif digunakan untuk menyederhanakan data agar mudah dipahami. Data bisa disajikan dalam bentuk teks, tabel, baik tabel frekuensi maupun tabel silang, bisa juga disajikan dalam bentuk diagram atau grafik seperti diagram batang, diagram garis, dan sebagainya. Statistika deskriptif dapat diterapkan untuk data dari populasi maupun sampel, baik sampel yang diambil dengan sampling probabilitas maupun non probabilitas, serta bisa digunakan untuk semua skala pengukuran, nominal, ordinal, interval, maupun rasio.
Sebagaimana dipaparkan pada Gambar 1, secara umum penerapan statistika deskriptif dapat berupa: Frekuensi: o distribusi frekuensi, o distribusi frekuensi relatif, o distribusi frekuensi kumulatif, o dan sebagainya
Gejala pemusatan (tendensi sentral): o mean, o modus, o median, o kuartil, o desil, o persentil, o mid-range o mid-hinge o dan sebagainya.
Gejala penyebaran (dispersi/simpangan), berupa: o range, o varians, o deviasi standar, o SIR o dan sebagainya
Untuk data berskala nominal, kita dapat melakukan analisis secara deskriptif mernggunakan frekuensi dan modus. Untuk data berskala ordinal kita dapat menggunakan frekuensi, modus dan median. Untuk data berskala interval dan rasio, kita bisa menggunakan mean, median, modus, range, deviasi standar, varians, mid- range, mid-hinge, dan sebagainya.
Putuskan bersama rekan sekelompok, apakah kalian merasa sudah cukup
menguasai materi di atas? Jika belum, akan lebih baik jika diulang secara
sekilas, dan jika sudah, mari kita lanjutkan ke materi selanjutnya!Distribusi frekuensi
Pokok bahasan ini bukan sesuatu yang asing bagi Saudara, karena sudah pernah dibahas dalam mata pelajaran matematika di SMA bahkan mungkin di SMP juga. Pada umumnya distribusi frekuensi disajikan menggunakan tabel distribusi frekuensi, dengan alasan jumlah data yang hendak disajikan cukup banyak sehingga tidak efisien dan kurang komunikatif jika disajikan menggunakan tabel biasa. Berikut ini adalah contoh distribusi frekuensi pada data berskala ordinal.
Tabel 1. Distribusi Frekuensi Usia Kader Desa Siaga Di Kecamatan Sentosa Kota Gemah Ripah
No Umur Frekuensi
1 16-20 tahun
2 2 21-25 tahun 10 3 26-30 tahun 13 4 31-35 tahun 10 5 36-40 tahun
8 6 41-45 tahun 5 7 46-50 tahun
2 Jumlah
50 Untuk keperluan analisis yang lebih kompleks, tidak jarang distribusi frekuensi dikembangkan menjadi distribusi frekuensi relatif dan distribusi frekuensi kumulatif.
Pada distribusi frekuensi relatif, data disajikan dalam bentuk proporsi yang pada umumnya berupa persentase. Jika contoh pada Tabel 1 dikembangkan menjadi distribusi frekuensi relatif maka penyajian data berubah sebagaimana ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Frekuensi Relatif Usia Kader Desa Siaga Di Kecamatan Sentosa Kota Gemah Ripah
No Umur Frekuensi Frekuensi Relatif (Persentase)
1 16-20 tahun 2 4,00 2 21-25 tahun 10 20,00 3 26-30 tahun 13 26,00 4 31-35 tahun 10 20,00 5 36-40 tahun
8 16,00 6 41-45 tahun 5 10,00 7 46-50 tahun 2 4,00
Jumlah 50 100,00
Distribusi frekuensi kumulatif adalah tabel yang menunjukkan jumlah observasi yang menyatakan kurang dari nilai tertentu. Untuk memulai pernyataan “kurang dari” digunakan batas bawah dari kelas interval kedua. Pada contoh di atas, berarti diawali dengan “kurang dari 21”. Tabel 3 berikut adalah data pada Tabel 1 yang telah diubah menjadi distribusi frekuensi kumulatif. Misalnya kita ingin mengetahui berapa orang kader yang berusia 30 tahun ke bawah, maka kita langsung melihat frekuensi kumulatif kurang dari 31, yaitu 25 orang.
Tabel 3. Distribusi Frekuensi Kumulatif Usia Kader Desa Siaga Di Kecamatan Sentosa Kota Gemah Ripah
No Umur Frekuensi
1 Kurang dari 21 tahun
2
2 Kurang dari 26 tahun
12
3 Kurang dari 31 tahun
25
4 Kurang dari 36 tahun
35
5 Kurang dari 41 tahun
43
6 Kurang dari 46 tahun
48
7 Kurang dari 51 tahun
50 Selain frekuensi kumulatif “kurang dari”, juga dikenal frekuensi kumulatif “lebih dari”, misalnya lebih dari 15 tahun, lebih dari 20 tahun, lebih dari 25 tahun, dan seterusnya sampai dengan lebih dari 45 tahun. Melalui cara yang sama dengan pembuatan distr ibusi frekuensi kumulatif “kurang dari”, secara mudah Anda dapat membuat tabel distribusi frekuensi kumulatif “lebih dari”. Buatlah contoh tabel ini untuk latihan. Dapat pula kita menggabungkan distribusi frekuensi relatif dan distribusi frekuensi kumulatif, yang selanjutnya disebut distribusi frekuensi relatif kumulatif, sebagaimana dicontohkan pada Tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Distribusi Frekuensi Kumulatif Relatif Usia Kader Desa Siaga Di Kecamatan Sentosa Kota Gemah Ripah
No Umur Frekuensi Frekuensi Kumulatif
Kumulatif Relatif (Persentase)1 Kurang dari 21 tahun 2 4,00
2 Kurang dari 26 tahun 12 24,00
3 Kurang dari 31 tahun 25 50,00
4 Kurang dari 36 tahun 35 70,00
5 Kurang dari 41 tahun 43 86,00
6 Kurang dari 46 tahun 48 96,00
7 Kurang dari 51 tahun 50 100,00
TUGAS KEGIATAN BELAJAR
Setelah mempelajari materi Kegiatan Belajar 6 dan melaksanakan beberapa latihan lisan di atas, saya ajak Saudara untuk berlatih menghubungkan konsep teori yang telah Anda pelajari tersebut dengan situasi nyata di lapangan. Model belajar seperti ini dinamakan
“contextual instruction”. Pada situasi yang berbeda Saudara dapat menerapkan pembelajaran kontekstual seperti ini.
Baiklah, mari kita mulai saja. Lakukanlah tugas berikut dengan sebaik- baiknya:
1. Bergabunglah antar kelompok kecil sehingga di kelas kalian hanya ada 2 kelompok besar. Lalu masing-masing kelompok diharapkan melaksanakan tugas berikut.
2. Pilihlah salah satu kelas sebagai unit populasi, boleh kelas Saudara sendiri, kelas lain yang setingkat, adik kelas, kakak kelas, kelas di sekolah lain, atau bahkan para karyawan di kampus kita. Sebaiknya antara kedua kelompok jangan menggunakan populasi yang sama.
3. Kumpulkan data tentang hobby dari anggota kelas tersebut. Juga data tentang opini terhadap ATM Kondom (mendukung, netral, ataukah menolak).
4. Setelah data terkumpul, olahlah (editing, coding, dan tabulating)
5. Tentukan skala data dari variabel hobby, lalu lakukan analisis data secara deskriptif dengan pilihan metode yang sesuai. Lalu tariklah kesimpulannya.
6. Tentukan skala data dari variabel opini terhadap ATM Kondom, lalu lakukan analisis data secara deskriptif dengan pilihan metode yang sesuai. Lalu tariklah kesimpulannya.
LATIHAN KEGIATAN BELAJAR Soal Latihan
Setelah Saudara pelajari Kegiatan Belajar 6 di atas, pelajari juga referensi tambahan dari buku atau internet, lalu jawablah pertanyaan-pertanyaan berikut ! Usahakan agar tidak melihat materi pembelajaran ini!
1. Apakah perbedaan antara metode statistika deskriptif dan metode statistika inferensial?
2. Metode statistika apakah yang Saudara gunakan jika ingin menguji efektifitas metode konseling untuk meningkatkan peranserta WUS untuk mengikuti pap smear, dengan melakukan suatu eksperimen ?
3. Untuk menunjukkan angka kematian ibu di Kabupatem Magetan, metode statistika apakah yang cocok untuk digunakan?
Kunci Jawaban Latihan
1. Jawaban soal ini ada di bagian awal Kegiatan Belajar 6 yaitu pada pokok bahasan “Sekilas tentang analisis data”
2. Eksperimen tentulah menggunakan sampel, bukan kepada seluruh anggota populasi. Jadi dalam hal ini peneliti melakukan analisis terhadap sampel agar bisa disimpulkan untuk populasi (generalisasi). Anda tentu bisa menebak tentang metode statistika manalah yang sedang diterapkan.
3. Angka kematian ibu merupakan gambaran dari populasi, maka jelaslah metode statistika manakah yang diterapkan.
RANGKUMAN KEGIATAN BELAJAR
1. Analisis data menggunakan metode statistika deskriptif bertujuan untuk menggambarkan data populasi atau sampel apa adanya.
2. Analisis data menggunakan metode statistika inferensial bertujuan untuk menganalisis data sampel namun akan disimpulkan ke lingkup yang lebih besar (generalisasi) bagi populasi.
3. Metode statistika dapat berupa frekuensi, nilai-nilai pemusatan, dan nilai-nilai penyebaran.
4. Metode statistika inferensial terdiri atas statistika parametrik untuk data berskala interval dan rasio, serta statistika non parametrik untuk data berskala nominal dan ordinal.
5. Distribusi frekuensi cocok diterapkan untuk data berskala nominal dan ordinal.
6. Distribusi frekuensi dapat dikembangkan sesuai kebutuhan menjadi distribusi frekuensi relatif dan distribusi frekensi kumulatif.
TES FORMATIF KEGIATAN BELAJAR Pilihlah salah satu jawaban yang paling benar! 1. Pernyataan yang benar tentang sensus penduduk …..
a. Merupakan aplikasi dari metode statistika inferensial
b. Merupakan aplikasi dari metode statistika deskriptif
c. Merupakan aplikasi dari metode statistika inferensial dan deskriptif
d. Bukan merupakan aplikasi dari metode statistika, karena tidak jelas populasinya e. Bukan merupakan aplikasi dari metode statistika, karena bukan merupakan sutu kegiatan riset
2. Contoh kesimpulan dari metode statistika deskriptif dalam riset adalah ……
a. Cakupan program SDIDTK adalah 80%
b. Ada korelasi antara berat badan dan lingkar dada balita
c. Metode konseling individual lebih efektif untuk meningkatkan partisipasi pria untuk mengikuti vasektomi daripada metode konseling kelompok d. Semakin lama jam belajar, prestasi mahasiswa kebidanan semakin meningkat
e. Ada perbedaan lama Kala II persalinan antara posisi berbaring dan posisi jongkok
3. Disajikan 5 contoh penerapan statistika yaitu: 1) menganalisis perbedaan APGAR score antara sampel bayi yang dilahirkan oleh ibu dengan anemia dan tidak anemia, 2) menyajikan diagram garis tentang perubahan peserta KB vasektomi dalam 5 tahun terakhir, 3) menyajikan pengalaman pelatihan para kader posyandu di wilayah Kecamatan Sukorejo, 4) mengevaluasi dampak pelatihan APN terhadap kinerja bidan dalam menolong persalinan dalam suatu eksperimen, 5) menyajikan data SKDN Posyandu Melati.
Dari 5 contoh di atas, manakah yang merupakan penerapan statistika inferensial? a. Contoh 1 dan 3
b. Contoh 1 dan 4
c. Contoh 2 dan 4
d. Contoh 3 dan 5
e. Contoh 4 dan 5
4. Disajikan 6 metode analisis data secara deskriptif yaitu: 1) frekuensi, 2) deviasi standar, 3) mean, 4) median, 5) range, 6) modus. Dari 6 contoh di atas, manakah yang cocok untuk analisis data berskala ordinal?
a. Contoh 1, 2, dan 6
b. Contoh 1, 4 dan 6
c. Contoh 1, 3 dan 6
d. Contoh 1, 3 dan 4
e. Contoh 2, 3 dan 4
5. Distribusi frekuensi paling sesuai untuk data berskala
a. nominal
b. nominal dan ordinal
c. nominal dan interval
d. ordinal dan interval
e. nominal, ordinal, dan interval
UMPAN BALIK DAN TINDAK LANJUT KEGIATAN BELAJAR
Cocokkan jawaban Saudara dengan kunci jawaban tes formatif yang terdapat pada bagian akhir Kegiatan Belajar 6, kemudian hitunglah jumlah jawaban yang benar! Jika jawaban yang benar adalah: 90% - 100% : baik sekali 80% - 89% : baik 70% -79% : cukup kurang dari 70% : kurang Kalau Saudara memiliki tingkat pencapaian 80% ke atas, maka hasil Saudara Bagus! Saudara dapat melanjutkan ke Kegiatan Belajar 7. Tetapi jika pencapaian Saudara kurang dari 80%, maka sebaiknya ulangilah Kegiatan Belajar 6, terutama bagian-bagian yang belum Saudara kuasai!