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.