ANALISIS DATA KESEHATAN STATISTIKA DASAR DAN KORELASI (Jilid 1) Oleh: Dr. dr. Rivan Virlando Suryadinata, M.Kes. Onny Priskila, S.KM., M.Kes. dr. Y. Adhimas Setyo Wicaksono
ANALISIS DATA KESEHATAN STATISTIKA DASAR DAN KORELASI (Jilid 1) Penulis: Dr. dr. Rivan Virlando Suryadinata, M.Kes. Onny Priskila, S.KM., M.Kes. dr. Y. Adhimas Setyo Wicaksono Desain sampul dan Tata Letak: Jesslyn Halim Indah S. Rahayu Copy Editor: Thomas S. Iswahyudi ISBN: 978-623-6373-00-2 (no.jil.lengkap) 978-623-6373-01-9 (jil.1 ) Cetakan ke-1, Juli 2021 Penerbit (Anggota IKAPI & APPTI) Direktorat Penerbitan dan Publikasi Ilmiah Universitas Surabaya Jl. Raya Kalirungkut Surabaya 60293 Telp. (62-31) 298-1344 E-mail: ppi@unit.ubaya.ac.id Web: ppi.ubaya.ac.id Hak cipta dilindungi Undang-undang. Dilarang memperbanyak karya tulis ini dalam bentuk dan dengan cara apapun tanpa izin tertulis dari penerbit. i Analisis Data Kesehatan Statistika Dasar Dan Korelasi
PRAKATA Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat rahmatnya penulis dapat me nye- lesaikan Buku Ajar yang berjudul "Analisis Data Kesehatan I". Buku ajar ini bukan sebagai pengganti perkuliahan m e- to de penelitian, namun diharapkan dapat menambah pe ma- haman bagi mahasiswa kedokteran di Fakultas Kedokteran, Universitas Surabaya terkait dengan statistika. Materi yang dibahas pada buku ajar ini adalah pengenalan statistika, skala data, Statistical Product and Service Solutions (SPSS), statistika deskriptif dan uji prasyarat. Buku ajar ini berisi mengenai tujuan instruksional pembelajaran, materi pembelajaran, dan soal latihan. Cara penyelesaian dijabarkan secara bertahap sehingga menjadi lebih mudah dipahami oleh mahasiswa. Penulis menyadari bahwa penyusunan buku ajar ini ma sih jauh dari sempurna. Berbagai masukkan mengenai buku ajar ini akan penulis terima dengan senang hati sebagai perbaikan ii
di masa mendatang. Penulis juga berterima kasih kepada semua pihak yang telah membantu terbitnya buku ajar ini. Surabaya, Mei 2021 Tim Penulis iii Analisis Data Kesehatan Statistika Dasar Dan Korelasi
DAFTAR ISI PRAKATA ... ii DAFTAR ISI ... iv BAB 1 PENGENALAN STATISTIKA Latar Belakang ... 1 Tujuan Pembelajaran ... 1 Penjelasan Pengenalan Statistika ... 2 Daftar Pustaka ... 6 Latihan Soal ... 7 Jawaban dan Pembahasan ... 8 BAB 2 SKALA DATA Latar Belakang ... 11 Tujuan Pembelajaran ... 11 iv
Penjelasan Skala Data ... 12 Daftar Pustaka ... 17 Latihan Soal ... 18 Jawaban dan Pembahasan ... 26 BAB 3 STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS) Latar Belakang ... 31 Tujuan Pembelajaran ... 31 Penjelasan SPSS ... 32 Daftar Pustaka ... 43 Latihan Soal ... 44 Jawaban dan Pembahasan ... 46 BAB 4 STATISTIKA DESKRIPTIF Latar Belakang ... 49 Tujuan Pembelajaran ... 49 Penjelasan Statistika Deskriptif ... 50 Daftar Pustaka ... 64 Latihan Soal ... 65 Jawaban dan Pembahasan ... 67 BAB 5 UJI PRASYARAT Latar Belakang ... 69 Tujuan Pembelajaran ... 69 Penjelasan Uji Prasyarat ... 70 Validitas ... 70 Reliabilitas (Cronbach's Alpha) ... 76 v Analisis Data Kesehatan Statistika Dasar Dan Korelasi
Normalitas ... 80 Homogenitas ... 87 Daftar Pustaka ... 94 Latihan Soal ... 95 Jawaban dan Pembahasan ... 100 BAB 6 UJI KORELASI Latar Belakang ... 105 Tujuan Pembelajaran ... 105 Penjelasan Uji Korelasi ... 106 Pearson ... 108 Spearman ... 111 Kendall Tau ... 115 Gamma ... 125 Somer's D ... 133 Kontingensi C ... 139 Koefisien Korelasi Phi ... 147 Koefisien Korelasi Cramer's ... 153 Daftar Pustaka ... 160 Latihan Soal ... 161 Jawaban dan Pembahasan ... 175 Lampiran: Rangkuman Pemilihan Uji Korelasi ... 187 Biodata Penulis... 189 vi
1 PENGENALAN STATISTIKA Latar belakang Statistika merupakan bagian dari perkuliahan metode penelitian bagi mahasiswa di Fakultas Kedokteran, Universitas Surabaya. Pemberian materi statistika dilakukan secara ber- tahap setelah mahasiswa mampu memahami materi yang ber- kait an dengan metode penelitian, teknik sampling dan per- hitungan besar sampel. Hal ini dilakukan agar mahasiswa le bih mudah memahami fungsi dan peran dari statistika dalam sebuah penelitian. Tujuan Pembelajaran Tujuan Instruksional Umum Setelah mengikuti perkuliahan ini diharapkan mahasiswa dapat mengetahui dan memahami tentang statistika. Tujuan Instruksional Khusus Setelah mempelajari keseluruhan bab ini dan mengikuti 1
Daftar Pustaka Candra, Budiman. 1995. Pengantar Statistika Kesehatan. Jakarta: EGC Pemerintah Indonesia. 1997. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 16 Tahun 1997 Tentang Statistik. Lembaran RI tahun 1997. Jakarta: Sekretariat Negara Santjaka, Aruis. 2011. Statistik Untuk Penelitian Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Sunyoto, Danang dan ari Setiawan. 2013. Statistic Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Usman, husaini dan Purnomo. 2020. Pengantar statistika, Jakarta: Bumi Aksara 6 Pengenalan Statistika 7
5. Berdasarkan metodenya statistika dibedakan menjadi 2 yaitu a. Statistika analitik dan non analitik b. Statistika deskriptif dan inferensial c. Statistika berjenjang dan tunggal d. Statistika kualitatif dan kuantitatif e. Statistika populasi dan sampel Jawaban Dan Pembahasan 1. C Kesalahan dalam menentukan metode analisis yang di- gu nakan akan mengakibatkan interpretasi hasil pene- litian yang salah, sehingga penilaian data yang telah di- kumpulkan menjadi tidak tepat. 2. A Pengambilan sampel dan perhitungan yang benar dan tepat akan mendapatkan hasil yang dapat digeneralisasi. Hal ini berarti hasil tersebut telah dapat dikatakan mewakili semua populasi dan kesimpulan yang diperoleh juga merupakan perwakilan dari populasi secara umum. 3. E Statistika memiliki berbagai peran dan fungsi apabila dilakukan secara benar dan tepat. Hal tersebut akan ber- dampak pada pengambilan keputusan yang baik dan hu- bungan antara variabel dapat diketahui, sehingga pem- buatan rencana dalam mengatasi kemungkinan yang ter jadi dilakukan secara tepat. 4. D Dalam UU no 6 tahun 1997 tentang statistik disebutkan bahwa; Statistik adalah data yang diperoleh dengan cara pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisis serta 8 Pengenalan Statistika 9
2 SKALA DATA Latar belakang Pemahaman mengenai skala data bagi mahasiswa kedok- teran sangat dibutuhkan. Hal ini dikarenakan skala data pada suatu penelitian akan menentukan teknik analisis data dan tahapan penelitian selanjutnya. Kesalahan dalam penentuan skala data dalam suatu penelitian akan mengakibatkan keti- dak sesuaian penggunaan intrumen pengujian atau analisis, se hingga dapat memengaruhi hasil hingga kesimpulan pada suatu penelitian. Tujuan Pembelajaran Tujuan Instruksional Umum Setelah mengikuti perkuliahan ini diharapkan mahasiswa dapat mengetahui dan memahami tentang skala data. 11
Tujuan Instruksional Khusus Setelah mempelajari keseluruhan bab ini dan mengikuti perkuliahan, mahasiswa diharapkan mampu: 1. Memahami proses pengambilan data 2. Memahami jenis skala data 3. Mengklasifikasikan data berdasarkan skala data Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, data merupakan kete rang an yang benar dan nyata. Data diperoleh dari suatu pe nga mat an dan dapat memberikan informasi mengenai gam- baran suatu keadaan. Tujuan pengumpulan data adalah untuk memperoleh gam- baran suatu keadaan dan sebagai dasar pengambilan keputusan. Sebagai pengambilan keputusan, data yang diperoleh harus disimpulkan dengan benar dan tepat, sehingga data yang diambil harus memenuhi syarat : 1. Data harus objektif Sesuai keadaan yang sebenarnya 2. Data harus representatif Dapat mewakili data lainnya 3. Data harus up to date Terbaru/terupdate 4. Data harus relevan Relevan atau sesuai dengan masalah yang akan dipecahkan Teknik pengumpulan data Ada 4 cara dalam pengumpulkan data: 1. Wawancara Peneliti langsung bertemu dengan responden untuk melakukan wawancara langsung. 2. Pengamatan Peneliti tidak melakukan tindakan apapun ke responden, hanya melakukan pengamatan. Misalnya mengamati kebiasaan perokok sehari-hari. 12 Skala Data 9
2 = perempuan Angka 1 dan 2 merupakan simbol dan tidak bermakna 2 lebih besar dari 1 atau perempuan lebih besar dari laki-laki. 2. Data ordinal: data yang memiliki jenjang atau ting- katan dan dapat diurutkan dari rendah ke tinggi. Contoh: Tingkat pendidikan: 1. SD 2. SMP 3. SMA SMA lebih tinggi dari SMP, SMP lebih tinggi dari SD dst 3. Data interval: data yang dapat diurutkan dalam krite- ria tertentu, memiliki jarak atau interval antardata serta tidak memiliki nilai nol (0) mutlak. Contoh: Pendapatan 1.000.000 - 1.500.000 1.500.000 - 2.000.000 2.500.000 - 3.000.000 Data pendapatan di atas menunjukkan jarak atau interval yang sama. D. Data rasio: data yang memiliki arti yang sesungguhnya, memiliki angka nol (0) mutlak dan dapat dilakukan fungsi matematika ("+", "-", "x", ":") Contoh: Panjang suatu benda, nilai ujian jumlah penjualan, dst 14 Skala Data
Daftar Pustaka Candra, Budiman. 1995. Pengantar Statistika Kesehatan. Jakarta: EGC Santjaka, Aruis. 2011. Statistik Untuk Penelitian Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Sunyoto, Danang dan ari Setiawan. 2013. Statistic Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Usman, Husaini dan Purnomo. 2020. Pengantar statistika, Jakarta: Bumi Aksara 17
Latihan Soal Pilih salah satu jawaban yang paling benar 1. Seorang dokter ingin mengetahui tingkat pengetahuan ibu terhadap pola asuh anak melalui pemberian kuesioner. Responden diberikan 20 pertanyaan mengenai cara pola asuh yang benar. Setiap pertanyaan yang benar akan mendapat nilai 5, sehingga nilai maksimal yang dapat diperoleh oleh responden adalah 100. Skala data yang digunakan pada penelitian ini adalah a. Nominal b. Numerik c. Interval d. Ordinal e. Rasio 2. Suatu penelitian ingin mendeskripsikan karakteristik responden terhadap jenis kelamin. Penelitian tersebut diikuti oleh 200 responden yang terdiri atas 140 laki-laki (70%) dan 60 perempuan (30%). Skala data yang digunakan pada penelitian ini adalah a. Persentase b. Nominal c. Prevalensi d. Interval e. Rasio 3. Hasil suatu kuesioner mengenai tingkat aktivitas fisik pada suatu wilayah akan dilakukan klasifikasi menjadi 3 macam aktivitas yaitu ringan, sedang dan berat. Ketiga kategori ini ditentukan dengan menilai berbagai macam kegiatan responden sehari-hari. Selanjutnya, data yang diperoleh akan disajikan dalam bentuk grafik. Skala data yang digunakan pada penelitian ini adalah a. Ordinal b. Rasio Skala Data 3. Hasil suatu kuesioner mengenai tingkat aktivitas fisik pada suatu wilayah akan dilakukan klasifikasi menjadi 3 macam aktivitas yaitu ringan, sedang dan berat. Ketiga kategori ini ditentukan dengan menilai berbagai macam kegiatan responden sehari-hari. Selanjutnya, data yang diperoleh akan disajikan dalam bentuk grafik. Skala data yang digunakan pada penelitian ini adalah a. Ordinal b. Rasio Skala Data
Jawaban Dan Pembahasan 1. E Penilaian kuesioner menggunakan angka dengan range nilai 0 - 100 sehingga dapat disimpulkan skala data pada penelitian tersebut adalah rasio. 2. B Penelitian tersebut menggunakan 2 kategori yaitu laki- laki dan perempuan. Keduanya merupakan variabel yang tidak memiliki perbedaan dan kedudukan yang berbeda. Sehingga dapat disimpulkan skala data yang digunakan adalah nominal. 3. A Kuesioner aktivitas fisik melakukan pembagian kategori menjadi 3 macam yaitu ringan, sedang dan berat. Ketiga variabel tersebut memiliki tingkatan yang dapat diurutkan, yakni aktivitas ringan lebih rendah dibandingkan akti vitas sedang dan aktivitas sedang lebih rendah diban ding kan aktivitas berat. Jadi dapat disimpulkan skala data yang digunaka adalah ordinal. 4. E Pertanyaan ini mempertanyakan skala data nominal pada pilihan jawaban. l Riwayat penyakit: Keterangan penyakit yang dimilki oleh responden l Tekanan darah: Dinyatakan berupa angka (cth. 120/80) l Kadar gula darah: Dinyatakan berupa angka (cth. 150 mg/dl) l Tingkat pendidikan: Skala data ordinal karena memiliki tingkatan (cth. SD, SMP, SMA, S1) l Golongan darah: Skala data nominal, karena tidak ada perbedaan dan tingkatan antar-variabel (cth Golongan darah A, B, AB, dan O) 26 Skala Data
5. E Pertanyaan ini mempertanyakan skala data nominal pada pilihan jawaban. l Suku: Skala data nominal, karena tidak ada perbedaan dan tingkatan antar-variabel (cth. Suku Jawa, Bali, Bu- gis, Batak) l Riwayat penyakit dahulu: Berupa keterangan penyakit terdahulu yang dimilki oleh responden l Jenis kelamin: Skala data nominal, karena tidak ada perbedaan dan tingkatan antar-variabel (cth. Laki-laki dan Perempuan) l Tingkat penghasilan: Skala data rasio, kerna memilki nilai 0 mutlak dan berupa angka (cth. Rp. 3.500.000,-/ bulan) l Selisih suhu badan: Skala data interval, karena memilki jarak antar data dan tidak memiliki nilai mutak 6. B Pertanyaan ini mempertanyakan skala data ordinal pada pilihan jawaban. l Riwayat penyakit: Berupa keterangan penyakit yang dimiliki oleh responden l Derajat keparahan penyakit: Skala data Ordinal, karena memiliki tingkatan antar-variabel (cth. Parah atau tidak parah; baik atau buruk dll) l Kadar gula darah: Skala data rasio, karena dinyatakan berupa angka (cth. 150 mg/dl) l Kadar kolesterol: Skala data rasio, karena dinyatakan berupa angka (cth. 200 mg/dl) l Ras: Skala data nominal, karena tidak ada perbedaan dan tingkatan antar-variabel (cth. Ras Melayu, Papua dll) 27
7. C Pertanyaan ini mempertanyakan skala data rasio pada pilihan jawaban. l Diagnosa Penyakit: Berupa keterangan penyakit yang dimiliki oleh responden l Tingkat aktivitas fisik: Skala data Ordinal, karena me- miliki tingkatan antar variabel (cth. Rendah, cukup dan berat) l Kadar gula darah: Skala data rasio, karena dinyatakan berupa angka (cth. 150 mg/dl) l Riwayat pengobatan: Berupa keterangan pengobatan yang dimiliki oleh responden l Agama: Skala data nominal, karena tidak ada perbedaan dan tingkatan antar variabel (cth. Islam, Kristen, Kato- lik, Hindu, Budha dll) 8. B Skala data rasio terdapat pada kadar radikal bebas, dika- re na kan pengukuran radikal bebas dinyatakan berupa angka. 9. C Skala data nominal terdapat pada kota asal pengemudi, dikarenakan kota asal tidak menjadi pengaruh dari penelitian dan memiliki kedudukan yang sama atau tanpa tingkatan antara ota satu dengan yang lain. 10. D Skala data nominal terdapat pada kota asal pengemudi, dikarenakan kota asal tidak menjadi pengaruh dari penelitian dan memiliki kedudukan yang sama atau tanpa tingkatan antara kota satu dengan yang lain. 28 Skala Data
11. C Jenis kelamin merupakan skala data nominal, dikarenakan variabel jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) tidak memiliki tingkatan atau dapat dikatakan setara. 12. A Berat badan dalam kilogram merupakan skala rasio, dika- re nakan berat badan pada pertanyaan tersebut dinyatakan dalam angka (cth. 35 kilogram). 13. D Pengambilan data harus berdasarkan fakta dan kenyataan yang ada, tidak boleh mencari data yang hanya sesuai keinginan peneliti, sehingga pengambilan data yang relevan merupakan syarat pengambilan data. 14. D Pengumpulan data harus sesuai dan tepat serta dapat di- per tanggungjawabkan, sehingga data yang diambil harus bersifat obyektif. Pengumpulan data dengan menggu- nakan penilaian yang dibuat sendiri tanpa melalui proses validasi dan reliabilitas dapat menimbulkan bias dan bersifat subjektif. 15. D Salah satu cara pengambilan kuesioner dapat dilakukan secara tertutup. Proses pengambilan kuesioner tertutup merupakan pertanyaan yang sudah disediakan pilihan jawaban oleh peneliti, sehingga responden dapat langsung memilih jawaban yang sudah tersedia. 16. A Jenis kelamin merupakan skala data nominal karena tidak terdapat tingkatan atau setara antar-variabel 29
17. A Pertanyaan ini mempertanyakan skala data rasio pada pilihan jawaban. l Tingkat pendapatan: Skala data rasio, karena dinyatakan berupa angka l Angka kesakitan: skala data ordinal, karena telah dika- tegorikan tinggi dan rendah l Puskesmas: merupakan tempat pengambilan sampel l Nama responden: merupakan keterangan atau biodata responden l Agama: Skala data nominal, karena tidak ada perbedaan dan tingkatan antar variabel (cth. Islam, Kristen, Kato- lik, Hindu, Budha dll) 18. C Telah dijelaskan pada soal nomer 17 19. B Telah dijelaskan pada soal nomer 17 20. B Dapat dilihat pada gambar 2.1 30 Skala Data
3 STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS) Latar belakang Statistical Product and Service Solutions (SPSS) meru- pakan salah satu program pengolahan data yang cukup popular dan sering digunakan. Cara pengoperasiannya yang mudah juga menjadi salah satu faktor yang berpengaruh. Mahasiswa kedokteran pada umumnya melakukan topik penelitian yang berhubungan dengan pengujian laboratorium, kesehatan di masyarakat dan pengambilan data sekunder. Pengolahan data dari ketiga topik tersebut dapat menggunakan program SPSS. Oleh karena itu, pemahaman dan kemampuan pengoperasian Statistical Product and Service Solutions (SPSS) diperlukan bagi mahasiswa kedokteran. Tujuan Pembelajaran Tujuan Instruksional Umum Setelah mengikuti perkuliahan ini diharapkan mahasiswa 31
4. Tampilan data view dalam Statistical Product and Service Solutions (SPSS) Gambar 3.4 Tampilan data view SPSS. Keterangan: a. Menu Bar: perintah dasar untuk mengoperasikan SPSS b. Tool Bar: perintah yang digunakan dalam pengoperasian SPSS dalam bentuk gambar c. Data bar: Tempat untuk membantu menuliskan data pada cell d. Name cell (column): Nama untuk variabel pada setiap cell per column e. Column dan row (cell): Tempat untuk menuliskan data yang akan diolah f. Data view: Halaman untuk menginput data g. Variabel view: Halaman untuk mendefinisikan variabel 34 Statistical Product And Service Solutions (SPSS)
Gambar 3.16 Tampilan align pada data view. 3.5 Penentuan measure Bertujuan menentukan skala data penelitian yang diolah, seperti Scale (ratio dan interval), Ordinal dan Nominal Gambar 3.17 Tampilan measure pada data view. 42 Statistical Product And Service Solutions (SPSS)
DAFTAR PUSTAKA Agus, Mikha. 2013. Statistika Terapan. : Konsep & Aplikasi SPSS Dalam Penelitian Bidang Pendidikan, Psikologi Dan Ilmu Sosial Lainnya. Jakarta: Elek Media Komputindo Sunyoto, Danang dan Ari Setiawan. 2013. Statistic Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Wagner, William. 2009. Using SPSS for Social Statistics and Research Methods. Singapore: Pine Forge Press 43
JAWABAN 1. 46 Statistical Product And Service Solutions (SPSS)
4 STATISTIKA DESKRIPTIF Latar belakang Statistika deskriptif merupakan proses analisis data yang paling mendasar. Perhitungan hasil penelitian (measure of central tendency) dan penyajian data dengan menggunakan model grafik menjadi komponen pembelajaran utama pada ini. Sebagian besar mahasiswa kedokteran perkuliahan akan menggunakan statistika deskriptif dalam menerangkan distribusi karakteristik pada penelitiannya. Penyajian dan perhitungan data penelitian secara tepat dan benar dibutuhkan oleh mahasiswa kedokteran dalam melakukan suatu penelitian. Tujuan Pembelajaran Tujuan Instruksional Umum Setelah mengikuti perkuliahan ini diharapkan mahasiswa dapat memahami mengenai statistika deskriptif. 49
Tujuan Instruksional Khusus Setelah mempelajari keseluruhan bab ini dan mengikuti perkuliahan, mahasiswa diharapkan mampu: 1. Memahami statistika deskriptif 2. Menyajikan data dengan berbagai macam bentuk grafik 3. Menghitung data tunggal dan berkelompok (measure of central tendency) menggunakan SPSS Statistik deskriptif adalah salah satu bagian dari ilmu statistika yang berhubungan dengan aktivitas penghimpunan, penataan, peringkasan dan penyajian data dengan tujuan agar data lebih bermakna, mudah dibaca dan dipahami oleh pengguna data. Statistik deskriptif hanya memberikan deskripsi atau gambaran umum tentang karakteristik objek yang diteliti. Manfaat statistika deskriptif: 1. Mendiskripsikan atau menggambarkan sebuah data yang dimiliki. Peneliti haruslah mampu menjelaskan atau menggambar- kan data yang sudah diperoleh. Daripada hanya meng- guna kan angka-angka, menampilkan data dengan grafik/ tabel akan lebih menarik dan mudah dipahami. 2. Menjelaskan karateristik sebuah data Mengerti tentang karateristik data sangatlah penting kare- na akan menentukan jenis analisis yang akan diguna kan nantinya. Penyajian data dalam statistika deskriptif ada 2 macam: 1. Tabel Tabel bertujuan untuk meringkas atau merekap data kuali- tatif, kuantitatif, maupun tabulasi silang. 2. Grafik atau diagram Penyajian data dalam bentuk grafik atau diagram bertujuan untuk eksplorasi data, diagram dan sebaran data. 50 Statistika Deskriptif
7. Diagram scatter Jenis ukuran dalam statistika deskriptif : 1. Ukuran pemusatan Ukuran pemusatan digunakan untuk menggambarkan data dari titik pusat. Ada 3 jenis dalam ukuran pemusatan: a. Mean Mean merupakan rata - rata dari data. b. Median Median merupakan nilai tengah dari data. c. Modus Modus merupakan nilai yang paling sering muncul dari data. Contoh kasus: Seorang peneliti ingin mengetahui gambaran data mean, median dan modus data BB bayi di posyandu Sentosa. Hasil pengumpulan data diperoleh: 53
3. Pilih data yang akan diukur, pindahkan ke sebelah ka- nan dengan klik tanda panah → klik statistics Gambar 4.3 Tampilan frequencies. 4. Pilih mean, median dan modus Pilih "Continue" → "OK" Gambar 4.4 Tampilan frequencies statistics. 55
Gambar 4.5 Pembagian quartile range. c. Persentil Persentil merupakan penyebaran yang membagi data menjadi 100 bagian sama besar. d. Desil Desil merupakan penyebaran yang membagi data menjadi 10 bagian sama besar. e. Varians Varians merupakan seberapa jauh data yang kita mili- ki menyebar dari nilai rata-rata. Semakin kecil nilai varians, semakin dekat sebaran data dengan rata-rata. Semakin besar nilai varian, semakin besar sebaran data terhadap nilai rata-ratanya. f. Standar deviasi Standar deviasi atau simpangan baku merupakan ukuran lain dari sebaran data terhadap rata-ratanya. Sama seperti varians, namun standar deviasi mengha- silkan nilai yang lebih kecil. g. Skewness Skewness merupakan kemencengan atau ketidaksi- metrisan sebuah data terhadap rata-ratanya. Ada 3 jenis skewness: Sk > 0: kurva menceng kanan (negatif) Sk = 0: kurva normal Sk < 0: menceng kiri (positif) 57
Berapakah nilai range, persentile, standar deviasi, skewness dan kurtosis data BB bayi tersebut? 1. Prosedur: Masukkan data Gambar 4.8 Tampilan input data. 59
4. Pilih range, persentile, standar deviasi, skewness dan kurtosis → "continue" Gambar 4.11 Tampilan frequencies statistics. 5. Pilih "Charts" → tentukan yang dikehendaki (disini saya memilih histograms) → "Continue" → "OK" Gambar 4.12 Tampilan frequencies charts. 61
Dari hasil di atas maka didapat hasil: Range = 1,7 Persentile Varians = 0,254 Standar deviasi = 0,2543 Skewness = 0, 658, karena nilai skewness > 0, maka kurva menceng kanan (negatif) Kurtosis = 0,561, karena nilai kurtosis < 3 maka bentuk curva memiliki distribusi platikurtik (lebih rata) Tabel histogram menunjukkan persebaran data BB bayi 63
DAFTAR PUSTAKA Huwaida, Hikmayanti. 2019. Statistika Deskriptif, Yogyakarta: Poliban Press Sunyoto, Danang dan Ari Setiawan. 2013. Statistic Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Wagner, William. 2009. Using SPSS for Social Statistics and Research Methods. Singapore: Pine Forge Press 64 Statistika Deskriptif 51 63
4. Hitunglah nilai skewness dan jelaskan 5. Gambarlah bentuk kurva kurtosis yang memiliki nilai kurtosis > 3 (leptokurtic)? 66 Statistika Deskriptif 51 65
JAWABAN 1. 2. 3. D 4. Nilai skewness = 0,387, karena nilai skewness > 0 maka kurva menceng ke arah kanan (negatif) 67
5 UJI PRASYARAT Latar belakang Uji prasyarat dilakukan untuk mengetahui data yang diperoleh memenuhi persyaratan untuk dilakukan pengujian dengan tertentu. Pada setiap pengujian memiliki beberapa persyaratan yang harus dipenuhi, sehingga mahasiswa kedokteran diharapkan mampu untuk menggunakan uji prasyarat dan menginterpretasikan secara benar dan tepat. Kesalahan dalam melakukan uji prasyarat akan berpengaruh pada penggunaan jenis teknik analisis hingga kesimpulan dari suatu penelitian. teknik analisis Tujuan Pembelajaran Tujuan Instruksional Umum Setelah mengikuti perkuliahan ini diharapkan mahasiswa dapat memahami mengenai berbagai uji prasyarat (normalitas, homogenitas, validitas dan reliabilitas). 69
correlation bernilai negatif maka item pertanyaan disebut tidak valid. Jika nilai sig. (2-tailed) > α = 5% (0,05) maka item pertanyaan disebut tidak valid. Contoh Kasus: Seorang mahasiswa kedokteran Universitas Surabaya me- la ku kan tingkat pengetahuan mengenai pentingnya Pembe rian ASI Eksklusif pada Wanita Usia Subur di Desa A. Penilaian dilakukan menggunakan kuesioner sebanyak 10 pertanyaan dan setiap soal akan dinilai benar atau salah. Mahasiswa melakukan proses validasi pada kuesioner tersebut dengan cara diberikan kepada 10 orang terlebih dahulu. Setiap pertanyaan akan dilakukan koding untuk dianalisis oleh SPSS. Pertanyaan yang benar akan diberikan koding "2", sedangkan jawaban yang salah akan diberikan koding "1" (pemilihan angka pada koding tergantung dari tiap peneliti). Prosedur: 1. Masukkan nama variabel yang mewakili tiap soal dan total keseluruhan pada Variable View. Gambar 5.1 Tampilan variable view pada SPSS. 71
Masukkan hasil koding ke dalam SPSS Gambar 5.2 Tampilan data view pada SPSS. 3. Pilih Analyze → Correlate → Bivariate Gambar 5.3 Tampilan analisis data pada SPSS. 73
5. Hasil Uji Validitas Tabel 5.3 Hasil uji Validitas Cara membaca nilai validitas: 1. Dengan melihat nilai sig (2-tailed) dan membandingkan dengan nilai α = 5%, dengan melihat nilai total: - Butir pertanyaan soal 1 mempunyai nilai sig. (2-tailed) = 0,760, dapat dikatakan nilai sig (2-tailed) = 0,760 > α (0,05) berarti tidak valid. Butir pertanyaan soal 2 mempunyai nilai sig. (2-tailed) = 0,018, dapat dikatakan nilai sig (2-tailed) = 0,018 < α (0,05) dan nilai pearson correlation ber- nilai positif maka berarti valid. Butir pertanyaan soal 3 mempunyai nilai sig. (2-tailed) = 0,760, dapat dikatakan nilai sig (2-tailed) = 0,760 > α (0,05) berarti tidak valid. Dst 75
Gambar 5.5 Input data pada data view pada uji reliabilitas. 3. Pilih Analyze → Scale → Reliability Analysis Gambar 5.6 Langkah SPSS reliabilitas. 4. Pindakan variabel soal ke sebelah kanan pada colom "Items" tanpa menyertakan Total. Pada model, pilihlah Alpha (yang berarti menggunakan uji Cronbach Alpha) 78 Uji Prasyarat 77
5.3 Normalitas Uji normalitas merupakan analisis data yang bertujuan untuk menilai sebaran data sebuah kelompok pada penelitian. Penilaian dilakukan untuk melihat data yang akan diuji pada tahap selanjutnya memiliki distribusi yang normal atau tidak. Hal tersebut digunakan untuk menentukan apakah data yang diambil untuk mewakili populasi dalam penelitian. Pada SPSS terdapat beberapa cara untuk melakukan uji normalitas yaitu dengan Kolmogorov Smirnov (Lilliefors) dan Shapiro Wilk. Skala data yang digunakan pada pengujian ini adalah parametrik (interval dan ratio). Hasil uji normalitas dapat disimpulan berdistribusi normal apabila nilai p value lebih besar dari 0,05. Contoh Kasus: Seorang dokter puskesmas ingin menganalisis adanya per- bedaan tingkat pengetahuan sebelum dan sesudah pemberian penguluhan pada kader posyandu. Sebelum melakukan ana- lisis, dokter tersebut ingin mengetahui bahwa data yang dia peroleh sudah berdistribusi normal. 80 Uji Prasyarat 79
d. Pindahkan variabel data sebelum dan sesudah pengetahuan pada kolom kiri ke kolom kanan. Gambar 5.11 Pemindahan data yang akan dilakukan uji normalitas. e. Pilih "Normal" pada Test Distribution Gambar 5.12 Perhitungan uji normalitas. 83
d Pindahkan variabel data sebelum dan sesudah pengetahuan pada kolom kiri ke kolom kanan. Gambar 5.14 Pemindahan data yang akan dilakukan uji normalitas. 85
5.4 Homogenitas Uji homogenitas merupakan analisis data yang bertujuan untuk varians data pada dua kelompok atau lebih. Pengujian ini termasuk salah satu syarat yang harus dilakukan pada beberapa jenis uji dengan skala data parametrik (interval dan ratio) seperti T-test, Anova, Manova dan korelasi pearson. Hasil uji dapat disimpulkan memiliki varians data yang sama atau homogen apabila nilai p value lebih besar dari 0,05 (5%). Contoh Kasus: Seorang dokter puskesmas ingin menganalisis adanya per- be daan tingkat pengetahuan sebelum dan sesudah pemberian penguluhan pada kader posyandu. Sebelum melakukan ana- lisis, dokter tersebut ingin mengetahui bahwa data yang dia per oleh sudah homogen. Data nilai tingkat pengetahuan: Tabel 5.8 Contoh Kasus Pada Uji Homogenitas 87
Gambar 5.17 Penulisan value labels Pilih "Add" Gambar 5.18 Hasil penulisan value labels 89
3. Masukkan pada kolom responden berdasarkan koding yang telah di-input. Gambar 5.19 Input data pada data view. Pilih "View" → "Value Labels" 90 Uji Prasyarat 89
5. Masukkan "Nilai_Pengetahuan" pada Dependent List dan "Responden" pada Factor. Gambar 5.22 Pemindahan data pada uji homogenitas. 92 Uji Prasyarat 91
DAFTAR PUSTAKA Leblanc, David. 2004. Statictics Concepts And Applications For Science. Canada: Jones and Bartlett Publishers Santoso, singgih. 2010. Statistika Parametrik, Konsep Dan Aplikasi Dengan SPSS. Jakarta: Elex Media Computindo Sunyoto, danang dan ari Setiawan. 2013. Statistic Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Wagner, William. 2009. Using SPSS for Social Statistics and Research Methods. Singapore: Pine Forge Press 94 Uji Prasyarat 93
JAWABAN DAN PEMBAHASAN 1. E Uji normalitas ada 2 pilihan yaitu Uji Kolmogorov Smirnov dan Uji Shapiro Wilk. Namun perbedaan keduanya adalah syarat jumlah sampel yang digunakan pada penelitian tersebut. Uji Kolmogorov smirnov lebih tepat digunkan pada jumlah sampel lebih dari 50, sedangkan Uji Shapiro Wilk digunakan pada sampel yang berjumlah lebih kecil atau sama dengan 50. 2. E Pada penelitian tersebut, peneliti ingin menguji data dengan skala data ordinal atau non parametrik. Pengujian uji komparasi atau uji beda pada skala data non parametrik tidak membutuhkan uji prasyarat atau pengujian awal seperti uji normalitas (Shapiro Wilk) dan uji Homogenitas. Sedangkan uji validitas dan uji reliabilitas biasanya digunakan pada proses validitas kuesioner. 3. C Uji Shapiro Wilk: Salah satu jenis uji normalitas Uji Spearman: Uji korelasi pada skala data ordinal Uji Cronbach alpha: salah satu jenis uji reliabilitas yang paling sering digunakan pada penelitian Uji Anova Oneway: Uji Komparasi pada skala data parametrik Uji Pearson: Uji korelasi pada skala data parametrik 4. A Pada penelitian tersebut, ditemukan l Kuesioner tingkat pengetahuan bertujuan memban- dingkan 2 kelompok berbeda, sehingga penilaian kuesioner bukan pre dan post pada satu kelompok. 100 Uji Prasyarat 99
l Kuesioner tingkat pengetahuan yang memiliki perhi- tungan nilai 0-100, sehingga dapat disimpulkan skala data merupakan parametrik dan tidak memilki katego- risasi atau pengelompokan. l Nilai p pada uji normalitas adalah 0,348 (p>0,05), se- hingga dikatakan data berdistribusi normal. l Nilai p pada uji homogenitas adalah 0,012 (p<0,05) sehingga dapat dikatakan data bersifat tidak homogen atau heterogen. 5. E Pertanyaan tersebut menyatakan bahwa kuesioner terse- but dilakukan penilaian untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan antara kedua kelompok. Ibu yang dapat men- jawab lebih dari 50% soal akan dikategorikan pola asuh baik, sedangkan sisanya akan dikategorikan pola asuh bu ruk, sehingga dapat disimpulkan skala data pada pe- ne litian tersebut adalah ordinal (non parametrik). Hal ter sebut menunjukkan bahwa uji prasyarat atau uji awal tidak dibutuhkan, sehingga uji beda (uji komparasi) dapat langsung dilakukan. 6. C Pada tabel tersebut memperlihatkan hasil uji validitas dari suatu kuesioner. Untuk mengetahui nilai tersebut valid atau tidak. Langkah pertama adalah melihat nilai sig. (2-tailed), apabila nilai p-nya < 0,05, maka data dapat dikatakan valid. Selanjutnya langkah kedua membandingkan nilai pada pearson correlation dengan nilai p pada tabel atau pada SPSS dapat dilihat tanda * (cth 0,881*). 101
7. C Pada uji reliabilitas yaitu Cronbach alpha, hasil penelitian dapat dikatakan reliabel bila pada perhitungan mendapat nilai diatas 0,6. 8. B Pada penelitian tersebut, menyatakan l Kuesioner tingkat pengetahuan memiliki nilai 0-100, sehingga skala data penelitian tersebut adalah para- metrik l Uji reliabilitas memperlihatkan, nilai p=0,818 (p>0,600), sehingga kuesioner dapat dikatakan reliabel l Uji normalitas memperlihatkan nilai p=0,121 (p>0,05), sehingga dpaat dikatakan data penelitian berdistribusi normal l Uji homogenitas memperlihatkan nilai p=0,045 (p<0,05), sehingga dapat dikatakan data bersifat tidak homogen l Penggunaan uji beda pada skala data parametrik de- ngan 2 kelompok hanya harus memenuhi persyaratan yaitu data berdistribusi normal 9. A Uji normalitas ada 2 pilihan yaitu Uji Kolmogorov Smirnov dan Uji Shapiro Wilk. Namun perbedaan keduanya adalah syarat jumlah sampel yang digunakan pada penelitian tersebut. Uji Kolmogorov smirnov lebih tepat digunkan pada jumlah sampel lebih dari 50, sedangkan Uji Shapiro Wilk digunakan pada sampel yang berjumlah lebih kecil atau sama dengan 50. 102 Uji Prasyarat 101
10. C Pada hasil penelitian tersebut memperlihatkan jumlah sampel yang digunakan adalah 40 orang per kelompok (lebih kecil dari 50), sehingga uji yang digunakan adalah uji Shapiro Wilk. Penentuan hasil uji pada SPSS dengan melihat nilai sig. pada kolom "Shapiro Wilk" dan pada baris dari "Nilai Kelas_A". 103
6 UJI KORELASI Latar belakang Uji korelasi suatu analisis data yang digunakan untuk mengetahui hubungan atau tingkat keeratan antara kedua data penelitian. Penggunaan uji korelasi juga terdapat beberapa persyaratan yang akan menentukan jenis uji yang digunakan. Mahasiswa kedokteran diharapkan mampu untuk memahami dan menggunakan uji korelasi serta dapat menginterpretasikan secara benar dan tepat. Kesalahan dalam menggunakan dan menginterpretasikan uji korelasi akan berpengaruh pada hasil penelitian dan kesimpulan dari suatu penelitian. Tujuan Pembelajaran Tujuan Instruksional Umum Setelah mengikuti perkuliahan ini diharapkan mahasiswa dapat memahami, menggunakan dan menginterpretasikan berbagai uji korelasi melalui program SPSS. 105
Hubungan besar kecilnya antara kedua variabel dinyata- kan dalan koefisiensi korelasi yang memiliki nilai 0 ± 1. Hasil pengujian korelasi yang menunjukkan angka +/- 1 meng- gambarkan hubungan yang erat atau sempurna antara kedua varia bel, sedangkan angka 0 (nol) dianggap tidak adanya hubungan antara kedua variabel. Oleh karena itu dapat disim- pulkan bahwa pada hasil uji korelasi semakin mendekati angka 0 (nol), maka hubungan antara kedua variabel semakin kecil. Tanda "+" (positif) atau "-" (negatif) pada hasil uji korelasi menunjukkan arah hubungan kedua variabel. Tanda "+" memperlihatkan adanya hubungan positif yang diartikan bahwa peningkatan suatu variabel akan diikuti dengan peningkatan variabel lainnya, sedangkan tanda "-" merupakan hubungan negatif yang memperlihatkan hasil yang berlawanan antara kedua variabel. Cara Membaca Nilai Koefisien Korelasi Gambar 6.1 Arah korelasi. Pada koefisien korelasi bernilai -1 sampai 1, semakin mendekati -1 atau 1 maka korelasi semakin kuat, sedangkan mendekati 0 maka (nol) maka korelasi semakin lemah. Pada analisis korelasi biasanya tidak dikenal variabel dependen dan independen (keterkaitan), sehingga dapat diartikan bahwa kedua variabel yang akan dilakukan pengujian bersifat independen. Keduanya saling berdiri sendiri dan tidak memiliki ketergantungan satu sama lain. Hal ini dapat disimpulkan hubungan variabel pertama dan kedua sama dengan hubungan variabel kedua dan pertama. Nilai koefisiensi yang kecil (tidak memiliki hubungan korelasi yang kuat), 107
Pertanyaan: Apakah ada hubungan antara BB ibu dengan berat badan bayi lahir dan berapa kuat hubungan tersebut? Prosedur: 1. Masukkan nama variabel "BB ibu" dan "BB bayi lahir" pada Variable View. Gambar 6.2 Tampilan variabel view pada SPSS. 2. Masukkan data pada Data View Gambar 6.3 Tampilan data view pada SPSS. ) Data diasumsikan berdistribusi normal dan homogen. 109
4. Hasil uji pearson Hasil di atas didapat nilai Sig.(2-tailed) sebesar 0,740 (p>0,05; α=5%) maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara berat badan ibu dengan berat badan bayi lahir. Untuk kuat hubungan, dari tabel hasil di atas diperoleh nilai koefisien pearson sebesar 0.121 yang berarti terdapat hubungan lemah antara BB Ibu dengan BB bayi lahir. 6.2 Korelasi Spearman Suatu uji yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara 2 variabel penelitian, dengan skala data non-parametrik (skala data ordinal / skala data ratio atau interval tetapi tidak berdistribusi normal). Dikarenakan uji Spearman digunakan pada skala data non-parametrik maka tidak dibutuhkan syarat pengujian awal seperti uji normalitas dan homogenitas. Namun, penggunaan uji ini harus berasal dari subjek berbeda atau tidak berpasangan antara kedua kelompok. Contoh Kasus: Seorang dokter puskesmas ingin menganalisis kesejah- teraan bayi di wilayahnya dengan menganalisis hubungan an tara berat badan bayi (umur 1 tahun) dengan pengeluaran untuk konsumsi setiap harinya. 111
2. Masukkan data pada Data View Gambar 6.7 Tampilan data view pada SPSS. ) Data diasumsikan tidak berdistribusi normal 3. Lakukan analisis dengan langkah berikut : Pilih "Analyze" → "Correlate" → "Bivariate" Gambar 6.8 Tampilan analisis data pada SPSS. 113
6.3 Korelasi Kendall_Tau Suatu uji yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel penelitian dengan skala data non-parametrik (minimal ordinal). Persyaratan penggunaan uji kendall tau yaitu tidak dibutuhkan pengujian awal seperti uji normalitas dan homogenitas. Namun yang membedakan adalah pada uji Kendall Tau digunakan untuk subjek yang sama atau berpasangan. Korelasi Kendall Tau ada 2 macam, yaitu Kendall Tau b dan Kendall Tau c. Uji korelasi Kendall Tau b digunakan untuk data dengan tabel kontingensi square. Artinya square jumlah baris dan kolom sama, contoh: 2x2, 3x3, dst. Sedangkan Kendall Tau c digunakan untuk data dengan tabel kontingensi selain square, contoh: 2x3, 3x4, dst. Kendall Tau b Kendall Tau c Contoh Kasus 1: Seorang dokter puskesmas ingin menganalisis hubungan tingkat pengetahuan saat penyuluhan tentang bahaya merokok terhadap status kesehatan anak SMA. Penilaian tingkat pengetahuan dikategorikan menjadi 2 yaitu baik dan buruk, sedangkan status kesehatan dikategorikan menjadi 2 yaitu sehat dan tidak sehat. 115
Pindahkan data dari kolom kiri ke kanan, pilih "Kendall_tau" → "OK" Gambar 6.14 Tampilan Bivariate Correlations pada SPSS. 5. Hasil uji Kendall's Tau Hasil di atas didapat nilai Sig.(2-tailed) yaitu 0,016, karena nilai sig. < 0,05 (α=5%) maka dapat diambil kesimpulan ada hubungan yang signifikan antara tingkat pengetahuan dengan status kesehatan. Untuk kuat hubungan, dari tabel hasil di atas diperoleh nilai koefisien kendall_tau sebesar 0.802 yang artinya ada hubungan sangat kuat antara tingkat pengetahuan dengan status kesehatan. 119
Tabel kontingensi menunjukkan bentuk square (3x2), maka yang digunakan adalah uji Kendall Tau c. Prosedur Kendall Tau C 1. Masukkan nama variabel pada Variable View. Gambar 6.15 Tampilan variabel view pada SPSS. 2. Berikan koding pada Kedua Kelompok pada Value Labels. Tingkat Pengetahuan : Buruk (3); Sedang (2); Baik (1) Status Kesehatan : Tidak Sehat (2); Sehat (1) 121
4. Lakukan analisis dengan langkah berikut: Pilih "Analyze" → "Descriptive statistic" → "Crosstab" Gambar 6.18 Tampilan analisis data pada SPSS. Row Column : Status Kesehatan : Tingkat Pengetahuan Gambar 6.19 Tampilan Crosstabs pada SPSS. 123
Pada tabel "Tingkat Pengetahuan * Status kesehatan Crosstabulation" menunjukkan hasil tabel kontingensi dari data yang telah dimasukkan. Hasil tersebut cocok dengan tabel kontingensi pada contoh kasus di atas. Hubungan antara tingkat pengetahuan dengan status kese- hatan dilihat pada nilai signifikansi (approximate significance) sebesar 0,000. Dikarenakan nilai sig. 0,000 (p<0,05; α=5%) maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat pengetahuan dengan status kesehatan. Hasil koefisien korelasi kendall tau c diatas didapat nilai yaitu 0,942, termasuk hubungan yang sangat kuat antara kedua kelompok. 6.4 Gamma Suatu uji yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel penelitian dengan skala data non-parametrik. Uji korelasi gamma memiliki skala data ordinal, ratio atau interval tetapi tidak berdistribusi normal. Uji korelasi 125
Berikut data yang didapat: Data yang diperoleh jika dibuat tabel kontingensi maka hasilnya: 127
Gambar 6.22 Tampilan Value Labels pada SPSS 3. Masukkan data pada Data View Gambar 6.23 Tampilan data view pada SPSS 4. Lakukan analisis dengan langkah berikut: Pilih "Analyze" Pilih "Descriptive Statistic" Pilih "Crosstab" 129
Pilih "Statistic" → "Gamma" → "Continue" → "OK" Gambar 6.26 Tampilan Crosstabs: Statistics pada SPSS 5. Hasil uji gamma Tabel "Case Processing Summary" pada kolom "Valid" memperlihatkan nilai N yang menginterpretasikan jumlah data yang diolah (sebesar 25). Hal ini sesuai dengan data yang diinput pada Data view. Sedangkan pada kolom "Missing" memperlihatkan nilai N yang menginterpretasikan jumlah data yang hilang atau tidak diolah (sebesar 0). Hal ini disimpulkan bahwa pada uji korelasi ini tidak terdapat data yang hilang atau semua data diolah. 131
6.5 Somer's D Suatu uji yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel penelitian dengan skala data non-parametrik. Persyaratan penggunaan uji Somer's D yaitu tidak dibutuhkan pengujian awal seperti uji normalitas dan homogenitas. Uji somers's D memerlukan skala data ordinal / skala data ratio atau interval tetapi tidak berdistribusi normal. Namun yang membedakan adalah pada uji Somer's D data yang digunakan saling dipengaruhi mempengaruhi dan antar variabel terdapat keterkaitan satu sama lain. Contoh kasus: Seorang dokter puskesmas ingin menganalisis adanya hu- bungan antara tingkat Pendidikan dengan tingkat pengetahuan terhadap asupan makanan bergizi pada anak. Responden yang merupakan ibu yang telah memiliki anak dilakukan pendataan tingkat Pendidikan dan diberikan kuesioner yang berisi beberapa pertanyaan terkait dengan pengetahuan asupan makanan bergizi pada anak. Nilai pada kuesioner dikategorikan menjadi 2 bagian yaitu baik dan buruk. 133
Pertanyaan: Apakah ada hubungan antara tingkat pendidikan dengan tingkat pengetahuan dan berapa kuat hubungan tersebut? Prosedur: 1. Masukkan nama variabel tingkat pendidikan "TP" dan tingkat pengetahuan "TH" pada Variable View. Gambar 6.27 Tampilan variabel view pada SPSS 2. Berikan koding pada Kedua Kelompok pada Value Labels. Tingkat_Pendidikan Tingkat_Pengetahuan : Buruk (1); Baik (2) : SMA (1); S1 (2) 135
4. Lakukan analisis dengan langkah berikut: Pilih "Analyze" Pilih "Descriptive Statistic" Pilih "Crosstab" Gambar 6.30 Tampilan analisis data pada SPSS : Tingkat Pendidikan Row Column : Tingkat Pengetahuan Gambar 6.31 Tampilan Crosstabs pada SPSS 137
(nominal atau kategori). Namun untuk kontingensi khusus untuk data nominal. Persyaratan penggunaan uji kontingensi (C) adalah tidak membutuhkan pengujian awal seperti uji normalitas dan homogenitas. Uji ini sangatlah erat dengan uji Chi Square, koefisien kontingensi (C) ini tidak dapat dihitung tanpa adanya nilai Chi Square. Jadi, harus dilakukan perhitungan dahulu nilai Chi Square, baru kemudian hitung koefisien kontingensi (C). Contoh Kasus: Seorang dokter puskesmas ingin mengetahui hubungan keterkaitan jenis kelamin dengan status hemoglobin di wilayah cakupannya. Penilaian status haemoglobin (Hb) dilakukan de ngan melihat kadar Hb melalui hasil pemeriksaan darah. Selanjutnya, Status Hb akan dikategorikan menjadi 2 yaitu normal dan anemia. 140 Uji Korelasi
Gambar 6.34 Tampilan value labels pada SPSS. 3. Masukkan data pada Data View Gambar 6.35 Tampilan data view pada SPSS. 4. Lakukan analisis Chi Square dan koefisien kontingensi (C) Pilih "Analyze" → "Descriptive Statistic" → "Crosstab" 143
Gambar 6.38 Tampilan Crosstabs: Statistics pada SPSS. 6. Hasil Uji Koefisien Kontingensi (C) Tabel "Case Processing Summary" pada kolom "Valid" memperlihatkan nilai N yang menginterpretasikan jumlah data yang diolah (sebesar 25). Hal ini sesuai dengan data yang diinput pada Data view. Sedangkan, pada kolom "Missing" memperlihatkan nilai N yang menginterpretasikan jumlah data yang hilang atau tidak diolah (sebesar 0). Hal ini disimpulkan bahwa pada uji korelasi ini tidak terdapat data yang hilang atau semua data diolah. 145
Row : Asal_Pendidikan Column : Kepuasan_Kerja Gambar 6.43 Tampilan crosstabs pada SPSS. 5. Pilih "Statistics" Pilih "Phi and Cramer's V" → "Continue" → "OK" Gambar 6.44 Tampilan Crosstabs: Statistics pada SPSS. 151
Hasil koefisien korelasi Phi didapat nilai sebesar 0,236 yang berarti memiliki hubungan yang lemah. Sedangkan hubungan antara Asal_Pendidikan dengan Kepuasan_Kerja dapat dilihat pada nilai signifikansi (approximate significance) sebesar 0,292. Dikarenakan nilai sig. 0,292 (p>0,05; α=5%) maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat pendidikan dengan tingkat kepuasan. 6.8 Koefisien Korelasi Cramer's Suatu uji yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel penelitian dengan skala data non-parametrik (nominal atau kategori) dengan tabel kontingensi berbentuk r (row) x c (column), dimana r atau c lebih dari 2. Contoh kasus Seorang kepala klinik ingin mengetahui kepuasan pela- yanan tempat klinik yang dikelolanya kepada pasien yang datang berobat ke kliniknya berdasarkan lokasi tempat tinggal pasiennya. Penilaian kepuasan pasien dilakukan dengan meng- gunakan kuesioner yang akan dibagi menjadi 3 kategori yaitu Sangat Puas, Puas dan Tidak Puas. Sedangkan lokasi tempat tinggal pasien dibagi menjadi 2 kategori yaitu Kota dan Desa. 153
Gambar 6.46 Tampilan value labels view pada SPSS. 3. Masukkan data pada Data View Gambar 6.47 Tampilan data view pada SPSS. 156 Uji Korelasi
4. Lakukan analisis sebagai berikut (sama dengan koefisien korelasi Phi): Pilih "Analyze" → "Descriptive Statistics" → "Crosstab" Gambar 6.48 Tampilan analisis data pada SPSS. Row : Lokasi Column : Kepuasan_Pasien Gambar 6.49 Tampilan crosstabs pada SPSS. 157
DAFTAR PUSTAKA Santoso, Singgih. 2010. Statistika Parametrik, Konsep dan Aplikasi Dengan SPSS. Jakarta: Elex Media Computindo Sunyoto, Danang dan Ari Setiawan. 2013. Statistik Kesehatan. Yogyakarta: Nuha Medika Wagner, William. 2009. Using SPSS for Social Statistics and Research Methods. Singapore: Pine Forge Press 160 Uji Korelasi
d. Creamer e. Phi 3. Terdapat tabel kontingensi hasil penelitian: Data dari kedua tabel di atas merupakan data ordinal dan tidak berdistribusi normal. Uji korelasi apakah yang bisa digunakan untuk tabel A diatas? a. Creamer b. Kendall tau B c. Kolmogorov Smirnov d. Pearson e. Kendall tau C 4. Terdapat tabel kontingensi hasil penelitian : Data dari kedua tabel diatas merupakan data ordinal dan tidak berdistribusi normal. Uji korelasi apakah yang bisa digunakan untuk tabel B diatas? a. Kolmogorov Smirnov b. Pearson c. Kendall tau C 162 Uji Korelasi
16. Seorang dokter ingin melakukan penelitian untuk menganalisis hubungan antara berat badan dan tinggi badan dalam penggunaan herbal Guazuma ulmifolia dalam mengatasi kegemukan pada remaja. berikut nilai yang diperoleh: apakah ada hubungan antara berat badan dan tinggi badan dalam penggunaan herbal Guazuma ulmifolia dan berapakah nilai kuat hubungan tersebut ? a. b. c. d. e. ada hubungan, dengan nilai sig 0,489 tidak ada hubungan, dengan nilai sig 0,489 ada hubungan, dengan nilai sig 0,849 tidak ada hubungan, dengan nilai sig 0,849 ada hubungan, dengan nilai sig 0,948 168 Uji Korelasi
22. Seorang dokter di sebuah klinik ingin mengetahui tingkat pengetahuan pencegahan penyakit dengan menggunakan herbal terhadap status kesehatan anak - anak di kliniknya bekerja. Responden merupakan ibu - ibu yang memiliki anak dan rutin memeriksakan anaknya ke klinik tersebut. Hasil yang didapat adalah? Apakah terdapat hubungan antara tingkat pengetahuan pencegahan penyakit dengan menggunakan herbal terhadap status kesehatan anak - anak dan berapakah Interpretasi koefisien korelasinya? a. ada hubungan, nilai Interpretasi koefisien korelasi = 0,600 173
28. Seorang peneliti ingin melihat ada tidaknya hubungan tingkat pengetahuan dari mahasiswa setelah dilakukan proses pengajaran dengan metode kuliah online, data yang diperoleh sebagai berikut. Bila peneliti ingin melakukan uji korelasi, maka uji yang paling tepat digunakan adalah a. Uji T-test b. Uji Spearman c. Uji Anova d. Uji Kolmogorov Smirnov e. Uji Pearson 180 Uji Korelasi
32. Seorang peneliti ingin melakukan penelitian dengan menganalisis hubungan Berat Badan (kg) dengan lama sembuh ketika dirawat di RS (hari). Berikut data yang diperoleh: ) data diasumsikan berdistribusi normal dan homogen Apakah terdapat hubungan antara Berat Badan (kg) dengan lama sembuh ketika dirawat di RS (hari) dan berapa kuat hubungan tersebut? 183
34. Dokter rumah sakit sehat sejahtera ingin mengetahui hubungan tingkat pendapatan pasien dengan pemilihan jenis pengobatan. Berikut data yang diperoleh: Keterangan: Pendapatan: 1: Rendah; 2: Menengah; 3: Tinggi Jenis pengobatan: 1: Tradisional; 2: Konvensional Buatlah tabel kontingensi dari data diatas 185
JAWABAN DAN PEMBAHASAN 1. C Pada penelitian tersebut menyatakan hasil kuesioner me- nge nai kepuasaan pasien terhadap pelayanan tenaga me- dis di Rumah Sakit. Kuesioner kepuasan dan pelayanan masing-masing berjumlah 20 pertanyaan, yang setiap pertanyaan bernilai 5 poin. Hal tersebut memperlihatkan bahwa skala data pada penelitian tersebut adalah para- metrik, sehingga uji korelasi yang tepat adalah uji pearson 2. D Pada penelitian tersebut menyatakan Penilaian dilakukan dengan menggunakan dua kuesioner yang berbeda. Hasil kuesioner akan dinilai dan dikategorikan. Pengetahuan akan dikategorikan menjadi baik dan buruk, sedangkan sikap akan dikategorikan menjadi peduli, netral, tidak peduli. Hal tersebut memperlihatkan bahwa skala data pada penelitian tersebut adalah ordinal. Selain itu, jumlah variabel tingkat pengetahuan adalah 2 dan sikap adalah 3, maka tabel kontingensinya adalah 2x3. 3. B Pertanyaan di atas menunjukkan tabel kontingensinya berjumlah 2x2, serta memiliki skala data ordinal dan tidak berdistribusi normal. l Uji Creamer dan Kendall Tau C: Merupakan uji kore- lasi dengan skala data non-parametrik dan tabel kon- tingensi lebih dari 2. l Uji Kolmogorov Smirnov: Merupakan salah satu uji normalitas. l Uji Pearson: Merupakan uji korelasi untuk skala data parametrik. 189
4. C Pertanyaan diatas menunjukkan tabel kontingensinya berjumlah 2x3, serta memiliki skala data ordinal dan tidak berdistribusi normal. l Uji Kolmogorov Smirnov: Merupakan salah satu uji normalitas dengan jumlah sampel lebih dari 50. l Uji Pearson: Merupakan uji korelasi untuk skala data parametrik. l Uji Shapiro Wilk: Merupakan salah satu uji normalitas dengan jumlah sampel kurang atau sama dengan 50 l Kendall tau B: Merupakan uji korelasi dengan skala data non-parametrik dan tabel kontingensi 2x2. 5. D Pertanyaan diatas memperlihatkan uji yang digunakan ada- lah Pearson (skala data parametrik). Pada hasil uji korelasi yang dilihat terlebih dahulu adalah nilai sig. (p value). Pada kasus tersebut nilai p=0,000 (p<0,05), sehingga terdapat perbedaan. Selanjutnya, dapat disimpulkan dilihat besar korelasi yaitu nilai r-nya (r=0,35). Kuat nya hubungan korelasi tersebut dapat dilihat pada tabel 6.1. 6. E Pada pertanyaan diatas memperlihatkan data hasil kuesioner berupa nilai pengetahuan dan sikap masyarakat terhadap program penanggulangan demam berdarah berupa angka, sehingga dapat disimpulkan skala data penelitian tersebut adalah parametrik. Sedangkan pada uji normalitas memperlihatkan nilai p lebih besar dari 0,05 (p>0,05), yang berarti data penelitian tersebut berdis- tribusi normal. Penggunaan uji yang tepat adalah uji pearson, sedangkan uji Spearman, Gamma, Somer's dan Korelasi Phi merupakan uji korelasi untuk skala data non- parametrik. 190 Uji Korelasi
7. C Pada pertanyaan di atas ingin menguji hubungan penyu- luhan dengan tingkat pengetahuan pada masyarakat di suatu desa. Kuesioner yang diberikan adalah sebelum dan sesudah dilakukan penyuluhan. Penilaian kuesioner tersebut akan dikategorikan menjadi 3 yaitu baik, cukup dan buruk. Hal tersebut dapat disimpulkan skala data penelitian adalah non-parametrik dan tabel kontingensinya adalah 2x3. Selain itu, kedua data memiliki hubungan dan berpasangan. Uji yang tepat untuk penelitian tersebut adalah uji Kendall Tau C. 8. A Pada pertanyaan tersebut, diminta untuk mengetahui sya- rat dilakukan uji Somer'd, yaitu l Tidak dibutuhkan pengujian awal seperti uji normali- tas dan homogenitas. l Skala data ordinal/skala data rasio atau interval teta- pi tidak berdistribusi normal. l Data yang digunakan saling dipengaruhi memenga- ruhi dan antar-variabel terdapat keterkaitan satu sama lain 9. A Pertanyaan di atas memperlihatkan skala data yang diguna- kan pada penelitian tersebut adalah rasio (parametrik) dan juga dilakukan uji normalitas. Penggunaan uji yang tepat adalah uji Pearson. 10. D Pertanyaan di atas memperlihatkan skala data yang digu- na kan pada penelitian tersebut adalah nominal (non-para- metrik) dan memiliki 2 kelompok. Penggunaan uji yang tepat adalah uji koefisien kontingesi. 191
11. E Pertanyaan di atas memperlihatkan l Penggunaan uji Pearson pada penelitian tersebut, se- hingga dapat disimpulkan skala data adalah parametrik, l Pada uji normalitas memperlihatkan nilai p=0,210 (p<0,05), sehingga dapat disimpulkan data berdistri- busi normal. l Hasil uji Pearson memperlihatkan nilai p=0,051 (p>0,05), sehingga dapat disimpulkan tidak ada per- bedaan antara kedua kelompok. Apabila nilai p tidak ada perbedaan, maka nilai r tidak memiliki makna atau uji korelasi tidak dapat diinterpretasikan. 12. B Uji Pearson merupakan uji korelasi yang digunakan pada skala data parametrik, sehingga dibutuhkan data yang berdistribusi normal melalui uji normalitas. Sedangkan pada uji validitas dan reliabilitas biasanya digunakan pada validasi kuesioner. 13. E Pertanyaan di atas menampilkan hasil uji korelasi dengan menggunakan uji Pearson. Penggunaan uji tersebut hanya untuk data dengan skala data parametrik. Pada uji Pearson harus melihat nilai p terlebih dahulu, apabila nilai p lebih besar dari 0,05 maka disimpulkan tidak ada perbedaan antara kedua kelompok. Apabila nilai p tidak ada perbedaan, maka nilai r tidak memiliki makna atau uji korelasi tidak dapat diinterpretasikan. Pada kasus tersebut nilai sig. (2-tailed) atau nilai p memperlihatkan 0,464 (p>0,05), sehingga dapat disim- pul kan tidak ada perbedaan antar kelompok. Oleh karena itu nilai Pearson correlation menjadi tidak bermakna. Nilai N pada tabel menunjukkan jumlah sampel yang telah diuji pada SPSS. 192 Uji Korelasi
14. A Pertanyaan di atas memperlihatkan l Pada uji normalitas memperlihatkan nilai p=0,319 (p>0,05), sehingga dapat disimpulkan data berdistri- busi normal. l Hasil uji korelasi memperlihatkan nilai p=0,02 (p<0,05), sehingga dapat disimpulkan ada perbedaan antara kedua kelompok. Apabila nilai p ada perbeda- an, maka nilai r dapat diinterpretasikan. l Nilai r sebesar -0,832, memperlihatkan adanya hu- bungan antar kedua kelompok. 15. E Hasil uji Pearson memperlihatkan nilai p=0,127 (p>0,05), sehingga dapat disimpulkan tidak ada perbedaan antara kedua kelompok. Apabila nilai p tidak ada perbedaan, maka nilai r tidak memiliki makna atau uji korelasi tidak dapat diinterpretasikan. 16. B Data uang diperoleh dilakukan pengujian korelasi dengan menggunakan uji Pearson 193
Hasil diatas menunjukkan nilai Sig.(2-tailed) sebesar 0,489 (p>0,05; α=5%) maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara berat badan dan tinggi badan dalam penggunaan herbal Guazuma ulmifolia. 17. C Hasil uji normalitas menunjukkan nilai p value umur sebesar 0,993 dan p value penghasilan sebesar 0,855. Suatu data dikatakan berdistribusi normal, apabila memiliki nilai signifikan p value>0,05. Berdasarkan hasil diatas dapat disimpulkan bahwa kedua data memiliki distribusi normal. 18. D Hasil perhitungan memperlihatkan data berdistribusi normal dan homogen, sehingga uji korelasi yang paling sesuai adalah uji pearson 194 Uji Korelasi
19. E Analisis yang digunakan adalah korelasi Spearman karena skala data yang digunakan adalah ordinal. Hasil diatas didapat nilai Sig.(2-tailed) yaitu 0,000, karena nilai sig. < 0,05 (ꭤ=5%) maka dapat diambil kesimpulan ada hubungan antara motivasi kerja dengan prestasi kerja. intepretasi korelasinya dilihat dari nilai koefisien spearman sebesar 0,932 yang artinya hubungan sangat kuat antara motivasi kerja dengan prestasi kerja. 20. A Data yang diperoleh jika dibuat tabel kontingensi maka hasilnya: Analisis yang digunakan adalah Kendall's Tau karena tabel kontingensi yang dihasilkan adalah 2x2. 195
Hasil uji : Hasil diatas didapat nilai Sig.(2-tailed) yaitu 0,091, karena nilai sig. > 0,05 (α=5%) maka dapat diambil kesimpulan tidak ada hubungan antara tingkat kepuasan mahasiswa dengan cara mengajar dosen. 21. E Data yang diperoleh jika dibuat tabel kontingensi maka hasilnya: 196 Uji Korelasi
Hubungan antara penilaian orang tua murid terhadap pani- tia penerimaan mahasiswa kedokteran dengan kualitas kampus dapat dilihat pada nilai signifikansi (approximate significance) sebesar 0,108. karena nilai sig. > 0,05 maka dapat diambil kesimpulan Tidak ada hubungan yang signifikan antara penilaian orang tua murid terhadap pa- nitia penerimaan mahasiswa kedokteran dengan kualitas kampus 22. A Dari soal diatas jika dibuat tabel kongtingensi maka didapat hasil : Karena tabel kontingensi 3 x 2, maka uji korelasi yang digunakan adalah Kendall Tau C Hasil analisa yang didapat : 197
Hubungan antara tingkat pengetahuan pencegahan penyakit dengan menggunakan herbal terhadap status kesehatan anak - anak dilihat pada nilai signifikansi (approximate significance) sebesar 0,002. Dikarenakan nilai sig. 0,002 (p<0,05; α=5%) maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan. Hasil Interpretasi koefisien korelasi Kendall Tau c diatas didapat nilai 0,600, termasuk hubungan yang kuat antara tingkat pengetahuan pencegahan penyakit dengan menggunakan herbal terhadap status kesehatan anak - anak. 23. B Hasil uji normalitas: Hasil uji normalitas memperlihatkan berat badan p value=0,735 (sig. 2 tailed) umur p value=0,970 (sig. 2 tailed). Suatu data dikatakan berdistribusi normal, apabila memiliki nilai signifikan p value>0,05. Berdasarkan hasil di atas dapat disimpulkan bahwa kedua data memiliki distribusi normal, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa uji korelasi Pearson dapat dilakukan. 198 Uji Korelasi
24. C Hubungan antara tingkat pengetahuan dengan status Kese- hatan dapat dilihat pada nilai signifikansi (approximate significance) sebesar 0,006. Dikarenakan nilai sig. 0,006 (p>0,05; α=5%) maka dapat diambil kesimpulan ada hubungan yang signifikan antara tingkat pendidikan dengan tingkat pengetahuan. Sedangkan hasil uji koefisien korelasi Somer'd didapatkan nilai sebesar 0,524, maka dapat disimpulkan adanya hubungan yang cukup kuat antara kedua variabel. 25. B Tabel "Chi-Square Tests" pada Pearson Chi-Square dida- pat nilai Sig.(2-tailed) sebesar 0,002. Dikarenakan nilai sig. adalah 0,002 (p<0,05; α=5%) maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat kepuasan lansia terhadap jenis kelamin perawat 199
Pada tabel "Symmetric Measures" memperlihatkan nilai koefisien kontingensi (C) sebesar 0,617, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara tingkat kepuasan lansia terhadap jenis kelamin perawat. 26. E Hasil analisis uji cramer's Hubungan antara tingkat pengetahuan dengan jenis kelamin mahasiswa dapat dilihat pada nilai signifikansi (approximate significance) sebesar 0,117. Dikarenakan nilai sig. 0,117 (p>0,05; α=5%) maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara tingkat pengetahuan dengan jenis kelamin mahasiswa. 27. D Skala data pada penelitian adalah non parametrik, sehingga uji korelasi yang paling sesuai pada data penelitian diatas adalah uji Spearman. 28. E Skala data pada penelitian adalah parametrik, sehingga uji korelasi yang paling sesuai pada data penelitian di atas adalah uji pearson. 200 Uji Korelasi
29. E Nilai signifikansi dari penelitian adalah 0,125 (p>0,05), sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan antar-kedua kelompok, walaupun nilai korelasi- nya (r) sebesar 0,7. tidak 30. B Salah satu persyaratan uji korelasi pearson adalah data berdistribusi normal, sehingga perlu dilakukan uji normalitas terlebih dahulu sebelum dilakukan uji pearson. 31. Hasil uji normalitas Hasil uji normalitas nilai p adalah 0.066 dan 0,469. Nilai p > 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan data penelitian berdistribusi normal. Hasil uji homogenitas Hasil uji homogenitas nilai p adalah 0,921. Nilai p > 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan data penelitian adalah homogen. 201
32. Hasil uji korelasi Pearson Hasil uji di atas menunjukkan nilai sig. = 0,000. Karena nilai sig < α (0,05) maka dapat diambil kesimpulan ada hubungan yang signifikan antara Berat badan (kg) dengan lama sembuh ketika dirawat di RS (hari). Tabel di atas menunjukkan nilai koefisien Pearson sebesar 0,908 yang artinya ada hubungan sangat kuat antara Berat badan (kg) dengan lama sembuh ketika dirawat di RS (hari). 33. Hasil uji Spearman Hasil uji di atas menunjukkan nilai sig. = 0,139. Karena nilai sig > α (0,05) maka dapat diambil kesimpulan tidak ada hubungan yang signifikan antara tingkat kepuasan pasien dengan jenis pelayanan yang diberikan. 202 Uji Korelasi 181
Dari tabel di atas menunjukkan nilai koefisien Spearman sebesar 0,502 yang artinya ada cukup kuat antara tingkat kepuasan pasien dengan jenis pelayanan yang diberikan. 34. Tabel kontingensi 35. Uraian hasil: Nilai sig. (0,764) > α (0,05) maka dapat diambil kesim- pulan tidak ada hubungan yang signifikan dan nilai koefisien Kendall_Tau sebesar 0,230 yang artinya ada hubungan lemah. 203
36. Hasil analisis menggunakan uji Gamma Nilai sig. 0,009 (p<0,05; α=0,05) maka dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara kondisi tempat tinggal dengan status gizi lansia. Hasil koefisien korelasi Gamma di atas didapat nilai yaitu 0,806, maka dapat disimpulkan terdapat hubungan yang kuat antara kedua kelompok. 204 Uji Korelasi 183
37. Uraian tabel: Pada tabel 'Case Processing Summary' menunjukkan nilai N 20 artinya ada 20 data yang diolah. Hal ini sesuai dengan data yang diinput berjumlah 20. Missing 0 artinya tidak ada data yang hilang/semua data diolah. Untuk menentukan hubungan antara tingkat pendapatan dengan status gizi balita dilihat pada nilai signifikansinya (approx. sig) sebesar 0,765. Karena nilai sig. 0,765 (p>0,05; α=5%) maka dapat diambil kesimpulan tidak ada hubungan yang signifikan. Hasil koefisien korelasi Somer'd di atas tidak dapat diberikan penilai. 205
38. Hasil analisis: Tabel 'Case Processing Summary' menunjukkan nilai N 7 artinya ada 7 data yang diolah. Hal ini sesuai dengan data yang diinput berjumlah 7. Missing 0 artinya tidak ada data yang hilang / semua data diolah. Pada tabel 'jenis kelamin * Prestasi kerja Crosstabulation' menunjukkan hasil tabel kontingensi dari data yang kita masukkan. 206 Uji Korelasi 185
Pada tabel 'chi square tests' di atas didapat nilai Sig. (2-tailed) yaitu 0,659 karena nilai sig. (0,659) > α (5%) maka dapat diambil kesimpulan tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis kelamin dengan prestasi kerja. Pada tabel 'symmetric measures' di atas menunjukkan nilai koefisien kontingensi (C) sebesar 0,164, artinya ada hubungan yang sangat lemah antara jenis kelamin dengan prestasi kerja. 39. Hasil koefisien korelasi Phi didapat nilai yaitu 0,016, ter ma suk hubungan yang lemah sedangkan nilai signifi- kansinya (approx. sig) sebesar 0,019. Karena nilai sig. 0,019 < α (5%), maka dapat diambil kesimpulan ada hubungan. 40. Hasil analisis: 207
Tabel 'Case Processing Summary' menunjukkan nilai N 30 artinya ada 30 data yang diolah. Hal ini sesuai dengan data yang diinput berjumlah 30. Missing 0 artinya tidak ada data yang hilang / semua data diolah. Pada 'Status kesehatan * semangat hidup Crosstabulation' menunjukkan hasil tabel kontingensi dari data yang kita masukkan. tabel Hasil koefisien korelasi Creamer di atas didapat nilai yaitu 0,151, termasuk hubungan yang lemah. Pada nilai signifikansinya (approx. sig) sebesar 0,712. Karena nilai sig. 0,712 >0,05 (α=5%). maka dapat diambil kesimpulan tidak ada hubungan yang signifikan antara status kesehatan dengan semangat hidup. 208 Uji Korelasi 187
BIODATA PENULIS Dr.dr. Rivan Virlando Suryadinata, M.Kes. Lulus S1 Kedokteran Umum dan Profesi Dokter di FakultasKedokteran, Uni versitas Hang Tuah, Surabaya pada tahun 2011, Lulus Program Magister Ilmu Kesehatan Masyarakat Minat Gizi Kese hatan Masyarakat pada tahun 2016 dan Pro gram Doktor Kesehatan Ma- syarakat pa da tahun 2020 di Fakultas Kese hatan Ma sya rakat, Universitas Air langga (Unair), Surabaya. Saat ini menjadi dosen tetap di Fakultas Kedokteran, Universitas Sura baya (UBAYA), Surabaya. Mengampu matakuliah Meto de Penelitian, Ilmu Kesehatan Masyarakat dan Kedokteran Komunitas serta mendalami pengembangan penelitian di bidang respirasi yang berkaitan dengan radikal bebas, antioksidan dan nutrisi dalam peningkatan kesehatan masyarakat. Onny Priskila, S.KM., M.Kes. Lulus D3 Pro gram Studi Pengobatan Tradisional Fa- kul tas Kedokteran Universitas Airlangga ta hun 2009. Lulus S1 Program Studi Kese- hatan Masyarakat Fakultas Kesehatan Masya ra kat Universitas Airlangga minat studi Bios ta tistika tahun 2013. Lulus S2 Program Stu di Kesehatan Masyarakat Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga minat studi Biostatistika tahun 2016. Menjabat sebagai sekretaris Sentra Pengembangan dan Pene rapan Pengobatan Tradisional (SENTRA P3T) Provinsi Jawa Timur tahun 2016 - 2019 210 Uji Korelasi
dr. Y. Adhimas Setyo Wicaksono. Lulus S1 Kedokteran Umum dan Profesi Dokter di Fakultas Kedokteran Universitas Airlangga pada tahun 2011. Saat ini sedang menempuh Pendidikan Magister Biostatistika Ilmu Kedokteran Masyarakat di Universitas Airlangga. Sebagai dosen di Fakultas Kedokteran Universitas Surabaya. Beliau mengampu mata kuliah Anatomi dan Metode Penelitian. 211