SlideShare a Scribd company logo
1 of 23
Analisis Data
ekatrioeffandilus@gmail.co
m
STATISTIK
INFERENSIAL
STATISTIK
PARAMETRIK
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
Langkah Dalam Pemilihan
Uji Statistik
1. Tentukan jenis data yang diperoleh
2. Apakah data yg diperoleh Independen
atau Dependen ?
3. Apakah data berdistribusi Normal atau
tidak ?
4. Bagaimana Hipotesis yg akan di
Uji ?
Pedoman Penggunaan Uji Statistik
Kecil (< 30)
Tidak
Normal
MULA
I
Tipe
Data
STATISTIK
NON
PARAMETRIK
Distribusi
Data
Jumlah
Data
STATISTIK
PARAMETRIK
Nominal /
Ordinal
Interval /
Rasio
Normal
Besar (> 30)
Analisis Data
Mau diapakan Data
Yang Telah Terkumpul
Mau diapakan Data
Yang Telah Terkumpul
Bagaimana hubungan data
Dgn Tujuan Penelitian ?
Bagaimana hubungan data
Dgn Tujuan Penelitian ?
Perlu Diolah
Hingga menghasilkan
Informasi
Menjawab
Tujuan Penelitian
Kumpulkan Data
(Kuesioner atau lain)
Pemeriksaan data
“( on site )”
Entry Data
Ke Komputer
Pembersihan Data
Pembuatan
sistem
Kode (Var, isi var)
Transformasi Data
Analisis Data
PROSES
MANAJEMEN
DATA
1. Editing
: Pengecekan Isian Kuesioner/ formulir
Apakah jawaban yang ada sudah :
a. Lengkap
b. Jelas
c. Relevan
d. Konsisten
2. Coding
: Merubah data berbentuk huruf menjadi angka
guna memudahkan saat entry & analisis data
Empat Tahapan dalam
Pengolahan Data
3. Processing
Kegiatan entry data dari kuesioner ke dalam
program pengolah data (SPSS for Window)
4. Cleaning
Pengecekan kembali data yg sudah di-entry,
apakah ada kesalahan atau tidak ?
Cleaning (Pembersihan Data)
a. Mengetahui Missing Data
Cara : Buat Tabel Distribusi Frekuensi tiap
Variabel Pekerjaan Responden
Pekerjaan Jumlah
Bekerja
Tidak Bekerja
130
20
Total 150
Umur Responden
Umur Jumlah
≤ 30 tahun
> 30 tahun
125
20
Total 145
b. Mengetahui Variasi Data
Cara Deteksi : Mengeluarkan Distribusi
Frekuensi masing2x Variabel
Penelitian.
Contoh :
Dalam entry data biasanya dlm bentuk kode/coding
umur ≤ 30 tahun diberi kode 1
umur > 30 tahun diberi kode 2
Umur Jumlah
1
2
3
125
20
5
Total 150
 c. Mengetahui Konsistensi Data
Cara : Menghubungkan dua variabel
Contoh :
1. Membandingkan dua tabel
Keikutsertaan KB
Keluarga Berencana Jumlah
Ya
Tidak
30
70
Total 100
Jenis Alat Kontrasepsi yg digunakan
Pekerjaan Jumlah
IUD
Suntik
Pil
10
20
5
Total 35
2. Membuat Tabel Silang
Hubungan Pekerjaan dengan
Penghasilan
Pekerjaan
Penghasilan
< 500 ribu 500 ribu - 1 juta > 1 juta
Bekerja 3 1 4
Tidak Bekerja 3 1 10*
Total 6 2 14
Pembagian Data dalam Analisis
1. Data Kategori (Kualitatif)
: Data hasil Pengklasifikasian/Penggolongan suatu data.
Contoh : Jenis Kelamin, Pendidikan, pekerjaan,
Tk.Kesembuhan, Rasa Nyeri, dll
2. Data Numerik (Kuantitatif)
: Hasil dari perhitungan & Pengukuran ( Diskrit & Kontinyu)
1. Skala Nominal
Ciri-ciri :
1. Angka yg tertera hanya label saja
2. Tidak punya urutan/ ranking (sederajat)
3. Tidak memiliki nol mutlak
4. Tes statistik yg digunakan statistik non-parametrik.
Contoh : Jenis Kelamin
Golongan Darah
Agama, dll
Skala Pengukuran
2. Skala Ordinal
Ciri-ciri :
1. Sudah terdapat ranking
2. Tidak memiliki nol mutlak
3. Analisis Statistik non-parametrik
Contoh : Status Sosial
Tk. Pengetahuan
Tk. Pendidikan, dll
Skala Pengukuran
 3. Skala Interval
Ciri-ciri :
1. Telah menunjukkan jarak yang sama
2. Tidak memiliki nol mutlak
3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik
Contoh : Skor IQ
Temperature ( suhu )
Tekanan darah
 3. Skala Interval
Ciri-ciri :
1. Telah menunjukkan jarak yang sama
2. Tidak memiliki nol mutlak
3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik
Contoh : Skor IQ
Temperature ( suhu )
Tekanan darah
Skala Pengukuran
4. Skala Rasio
Ciri-ciri :
1. Mempunyai nilai nol mutlak
2. Mempunyai jarak yg sama
3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik
Contoh :
Umur, Berat Badan, Kadar Hb, dll
4. Skala Rasio
Ciri-ciri :
1. Mempunyai nilai nol mutlak
2. Mempunyai jarak yg sama
3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik
Contoh :
Umur, Berat Badan, Kadar Hb, dll
Skala Pengukuran
No Lokasi Skor Pengetahuan
1 Lubuk MInturun 50
2 Lubuk MInturun 45
3 Lubuk MInturun 60
4 Lubuk MInturun 80
5 Lubuk MInturun 65
6 Lubuk MInturun 70
7 Lubuk MInturun 35
8 Lubuk MInturun 67
9 Lubuk MInturun 70
10 Lubuk MInturun 80
No Lokasi Skor Pengetahuan
11 Lubuk MInturun 60
12 Lubuk MInturun 55
13 Lubuk MInturun 47
14 Lubuk MInturun 60
15 Lubuk MInturun 80
16 Lubuk MInturun 56
17 Lubuk MInturun 47
18 Lubuk MInturun 76
19 Lubuk MInturun 77
20 Lubuk MInturun 80
No Lokasi Skor Pengetahuan
21 Tunggul hitam 60
22 Tunggul hitam 55
23 Tunggul hitam 47
24 Tunggul hitam 60
25 Tunggul hitam 80
26 Tunggul hitam 56
27 Tunggul hitam 47
28 Tunggul hitam 76
29 Tunggul hitam 77
30 Tunggul hitam 80
No Lokasi Skor Pengetahuan
31 Tunggul hitam 77
32 Tunggul hitam 65
33 Tunggul hitam 55
34 Tunggul hitam 67
35 Tunggul hitam 67
36 Tunggul hitam 78
37 Tunggul hitam 65
38 Tunggul hitam 45
39 Tunggul hitam 66
40 Tunggul hitam 59
Thank You
Fakultas Kesehatan Masyarakat
www.fkm.unbrah.ac.id
@Kingsoft_Office
kingsoftstore

More Related Content

What's hot

Uji chi square kel 1
Uji chi square kel 1Uji chi square kel 1
Uji chi square kel 1Okta Rostalia
 
Uji Beda Dua Mean Dependen
Uji Beda Dua Mean DependenUji Beda Dua Mean Dependen
Uji Beda Dua Mean Dependenmirzal tawi
 
Uji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas riUji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas riratuilma
 
Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018
Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018
Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018Muh Saleh
 
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUALANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUALArning Susilawati
 
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitianLangkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitianmasnonoo
 
Metodologi penelitian, desain studi &
Metodologi penelitian, desain  studi &Metodologi penelitian, desain  studi &
Metodologi penelitian, desain studi &Ira Masykura
 
Uji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean IndependenUji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean Independenmirzal tawi
 
Uji korelasi & Regresi
Uji korelasi & RegresiUji korelasi & Regresi
Uji korelasi & RegresiEkaEffandilus2
 
Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05robin2dompas
 
Pengendalian Kualitas Statistik
Pengendalian Kualitas StatistikPengendalian Kualitas Statistik
Pengendalian Kualitas StatistikAdhitya Akbar
 
Pengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensiaPengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensiashantiramona_boreg
 
Variabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi Operasional
Variabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi OperasionalVariabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi Operasional
Variabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi OperasionalNur Angraini
 
Bab v skrining penapisan dalam epidemiologi
Bab v  skrining penapisan dalam epidemiologiBab v  skrining penapisan dalam epidemiologi
Bab v skrining penapisan dalam epidemiologiNajMah Usman
 
Screening epidemiologi 1
Screening epidemiologi 1Screening epidemiologi 1
Screening epidemiologi 1HMRojali
 
Bab 3 aplikasi stata pada perhitungan epidemiologi
Bab 3 aplikasi stata pada   perhitungan epidemiologiBab 3 aplikasi stata pada   perhitungan epidemiologi
Bab 3 aplikasi stata pada perhitungan epidemiologiNajMah Usman
 
Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxon
Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxonContoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxon
Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxonEDI RIADI
 

What's hot (20)

Uji chi square kel 1
Uji chi square kel 1Uji chi square kel 1
Uji chi square kel 1
 
Uji Beda Dua Mean Dependen
Uji Beda Dua Mean DependenUji Beda Dua Mean Dependen
Uji Beda Dua Mean Dependen
 
Transformasi box-cox
Transformasi box-coxTransformasi box-cox
Transformasi box-cox
 
Uji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas riUji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas ri
 
Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018
Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018
Hasil Riskesdas (Riset Kesehatan Dasar) Tahun 2018
 
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUALANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DAN PENGUJIAN ASUMSI RESIDUAL
 
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitianLangkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
Langkah langkah pengolahan-data_data_dalam_penelitian
 
Metodologi penelitian, desain studi &
Metodologi penelitian, desain  studi &Metodologi penelitian, desain  studi &
Metodologi penelitian, desain studi &
 
Uji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean IndependenUji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean Independen
 
Uji-T
Uji-TUji-T
Uji-T
 
Uji korelasi & Regresi
Uji korelasi & RegresiUji korelasi & Regresi
Uji korelasi & Regresi
 
[5] uji wilcoxon
[5] uji wilcoxon[5] uji wilcoxon
[5] uji wilcoxon
 
Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05
 
Pengendalian Kualitas Statistik
Pengendalian Kualitas StatistikPengendalian Kualitas Statistik
Pengendalian Kualitas Statistik
 
Pengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensiaPengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensia
 
Variabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi Operasional
Variabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi OperasionalVariabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi Operasional
Variabel Penelitian, Pengembangan Alat Ukur, dan Definisi Operasional
 
Bab v skrining penapisan dalam epidemiologi
Bab v  skrining penapisan dalam epidemiologiBab v  skrining penapisan dalam epidemiologi
Bab v skrining penapisan dalam epidemiologi
 
Screening epidemiologi 1
Screening epidemiologi 1Screening epidemiologi 1
Screening epidemiologi 1
 
Bab 3 aplikasi stata pada perhitungan epidemiologi
Bab 3 aplikasi stata pada   perhitungan epidemiologiBab 3 aplikasi stata pada   perhitungan epidemiologi
Bab 3 aplikasi stata pada perhitungan epidemiologi
 
Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxon
Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxonContoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxon
Contoh analisis uji beda nonparamaetrik wilcoxon
 

Similar to ANALISIS DATA

MODUL-1(090523)-compressed (2).pdf
MODUL-1(090523)-compressed (2).pdfMODUL-1(090523)-compressed (2).pdf
MODUL-1(090523)-compressed (2).pdfssuser411ce8
 
Materi 8 - Teknik Sampling 2.pdf
Materi 8 - Teknik Sampling 2.pdfMateri 8 - Teknik Sampling 2.pdf
Materi 8 - Teknik Sampling 2.pdfMahesaRioAditya
 
Metode penelitian 5+6
Metode penelitian 5+6Metode penelitian 5+6
Metode penelitian 5+6anugrahwati
 
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxPERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxSuryaFahrozi2
 
Statistik Non-Par.pptx
Statistik Non-Par.pptxStatistik Non-Par.pptx
Statistik Non-Par.pptxfitrianadewi20
 
Bahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.ppt
Bahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.pptBahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.ppt
Bahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.pptssuser1fe126
 
TM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.pptTM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.pptafni48
 
Statistik Parametrik.pptx
Statistik Parametrik.pptxStatistik Parametrik.pptx
Statistik Parametrik.pptxamalfathullah7
 
TM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptif
TM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptifTM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptif
TM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptifYogiRabani1
 
TM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.pptTM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.pptMiffJasenx
 
bahan matakuliah probabilitas dan statistik.ppt
bahan matakuliah probabilitas dan statistik.pptbahan matakuliah probabilitas dan statistik.ppt
bahan matakuliah probabilitas dan statistik.pptssuser13daca1
 
TM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiw
TM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiwTM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiw
TM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiwRahmanPrasetyo3
 
MPI-sess_5-Skala-Data.pptx
MPI-sess_5-Skala-Data.pptxMPI-sess_5-Skala-Data.pptx
MPI-sess_5-Skala-Data.pptxOctaViano5
 
Teknik Sampling
Teknik SamplingTeknik Sampling
Teknik SamplingElvi Rahmi
 

Similar to ANALISIS DATA (20)

MODUL-1(090523)-compressed (2).pdf
MODUL-1(090523)-compressed (2).pdfMODUL-1(090523)-compressed (2).pdf
MODUL-1(090523)-compressed (2).pdf
 
Materi 8 - Teknik Sampling 2.pdf
Materi 8 - Teknik Sampling 2.pdfMateri 8 - Teknik Sampling 2.pdf
Materi 8 - Teknik Sampling 2.pdf
 
Metode penelitian 5+6
Metode penelitian 5+6Metode penelitian 5+6
Metode penelitian 5+6
 
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxPERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
 
Statistik Non-Par.pptx
Statistik Non-Par.pptxStatistik Non-Par.pptx
Statistik Non-Par.pptx
 
Bahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.ppt
Bahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.pptBahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.ppt
Bahan_Kuliah_Statistik_Non_Parametrik.ppt
 
1 5 statistika - nafiu
1 5 statistika - nafiu1 5 statistika - nafiu
1 5 statistika - nafiu
 
TM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.pptTM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.ppt
 
Statistik Parametrik.pptx
Statistik Parametrik.pptxStatistik Parametrik.pptx
Statistik Parametrik.pptx
 
Kel9b Blok8skenario3
Kel9b Blok8skenario3Kel9b Blok8skenario3
Kel9b Blok8skenario3
 
TM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptif
TM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptifTM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptif
TM5-statistika_5 pengenalan statistik deskriptif
 
TM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.pptTM5-statistika_5.ppt
TM5-statistika_5.ppt
 
bahan matakuliah probabilitas dan statistik.ppt
bahan matakuliah probabilitas dan statistik.pptbahan matakuliah probabilitas dan statistik.ppt
bahan matakuliah probabilitas dan statistik.ppt
 
TM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiw
TM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiwTM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiw
TM5-statistika_5.ppt wiwiwiwiwiiwiwwiwiwiw
 
Konsep dasar statistika dan konsep data.pdf
Konsep dasar statistika  dan konsep data.pdfKonsep dasar statistika  dan konsep data.pdf
Konsep dasar statistika dan konsep data.pdf
 
Materi 1-statistika 5
Materi 1-statistika 5Materi 1-statistika 5
Materi 1-statistika 5
 
MPI-sess_5-Skala-Data.pptx
MPI-sess_5-Skala-Data.pptxMPI-sess_5-Skala-Data.pptx
MPI-sess_5-Skala-Data.pptx
 
Teknik Sampling
Teknik SamplingTeknik Sampling
Teknik Sampling
 
Komputer Statistik
Komputer StatistikKomputer Statistik
Komputer Statistik
 
Statistika
StatistikaStatistika
Statistika
 

Recently uploaded

UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptxUKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptxzidanlbs25
 
ASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptx
ASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptxASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptx
ASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptxAdrimanMulya
 
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...Shary Armonitha
 
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptxAbidinMaulana
 
KONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHAN
KONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHANKONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHAN
KONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHANDevonneDillaElFachri
 
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdfPerlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdfjeffrisovana999
 
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkksKISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkksdanzztzy405
 
Contoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data miningContoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data miningSamFChaerul
 
Salinan PPT TATA BAHASA Bahasa Indonesia
Salinan PPT TATA BAHASA Bahasa IndonesiaSalinan PPT TATA BAHASA Bahasa Indonesia
Salinan PPT TATA BAHASA Bahasa Indonesiasdn4mangkujayan
 

Recently uploaded (11)

UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptxUKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
UKURAN PENTYEBARAN DATA PPT KELOMPOK 2.pptx
 
ASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptx
ASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptxASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptx
ASUMSI DAN KARAKTERISTIK AKUNTANSI SYARIAH.pptx
 
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
Sistem operasi adalah program yang bertindak sebagai perantara antara user de...
 
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
 
KONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHAN
KONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHANKONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHAN
KONSEP DASAR ADVOKASI GIZI KEBIJAKAN PEMERINTAHAN
 
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdfPerlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
 
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkksKISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
KISI KISI PSAJ IPS KLS IX 2324.docskskkks
 
Contoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data miningContoh Algoritma Asosiasi pada data mining
Contoh Algoritma Asosiasi pada data mining
 
Salinan PPT TATA BAHASA Bahasa Indonesia
Salinan PPT TATA BAHASA Bahasa IndonesiaSalinan PPT TATA BAHASA Bahasa Indonesia
Salinan PPT TATA BAHASA Bahasa Indonesia
 
Abortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotec
Abortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotecAbortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotec
Abortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotec
 
Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...
Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...
Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...
 

ANALISIS DATA

  • 3. Langkah Dalam Pemilihan Uji Statistik 1. Tentukan jenis data yang diperoleh 2. Apakah data yg diperoleh Independen atau Dependen ? 3. Apakah data berdistribusi Normal atau tidak ? 4. Bagaimana Hipotesis yg akan di Uji ?
  • 4. Pedoman Penggunaan Uji Statistik Kecil (< 30) Tidak Normal MULA I Tipe Data STATISTIK NON PARAMETRIK Distribusi Data Jumlah Data STATISTIK PARAMETRIK Nominal / Ordinal Interval / Rasio Normal Besar (> 30)
  • 5. Analisis Data Mau diapakan Data Yang Telah Terkumpul Mau diapakan Data Yang Telah Terkumpul Bagaimana hubungan data Dgn Tujuan Penelitian ? Bagaimana hubungan data Dgn Tujuan Penelitian ? Perlu Diolah Hingga menghasilkan Informasi Menjawab Tujuan Penelitian
  • 6.
  • 7. Kumpulkan Data (Kuesioner atau lain) Pemeriksaan data “( on site )” Entry Data Ke Komputer Pembersihan Data Pembuatan sistem Kode (Var, isi var) Transformasi Data Analisis Data PROSES MANAJEMEN DATA
  • 8. 1. Editing : Pengecekan Isian Kuesioner/ formulir Apakah jawaban yang ada sudah : a. Lengkap b. Jelas c. Relevan d. Konsisten 2. Coding : Merubah data berbentuk huruf menjadi angka guna memudahkan saat entry & analisis data Empat Tahapan dalam Pengolahan Data
  • 9. 3. Processing Kegiatan entry data dari kuesioner ke dalam program pengolah data (SPSS for Window) 4. Cleaning Pengecekan kembali data yg sudah di-entry, apakah ada kesalahan atau tidak ?
  • 10. Cleaning (Pembersihan Data) a. Mengetahui Missing Data Cara : Buat Tabel Distribusi Frekuensi tiap Variabel Pekerjaan Responden Pekerjaan Jumlah Bekerja Tidak Bekerja 130 20 Total 150 Umur Responden Umur Jumlah ≤ 30 tahun > 30 tahun 125 20 Total 145
  • 11. b. Mengetahui Variasi Data Cara Deteksi : Mengeluarkan Distribusi Frekuensi masing2x Variabel Penelitian. Contoh : Dalam entry data biasanya dlm bentuk kode/coding umur ≤ 30 tahun diberi kode 1 umur > 30 tahun diberi kode 2 Umur Jumlah 1 2 3 125 20 5 Total 150
  • 12.  c. Mengetahui Konsistensi Data Cara : Menghubungkan dua variabel Contoh : 1. Membandingkan dua tabel Keikutsertaan KB Keluarga Berencana Jumlah Ya Tidak 30 70 Total 100 Jenis Alat Kontrasepsi yg digunakan Pekerjaan Jumlah IUD Suntik Pil 10 20 5 Total 35
  • 13. 2. Membuat Tabel Silang Hubungan Pekerjaan dengan Penghasilan Pekerjaan Penghasilan < 500 ribu 500 ribu - 1 juta > 1 juta Bekerja 3 1 4 Tidak Bekerja 3 1 10* Total 6 2 14
  • 14. Pembagian Data dalam Analisis 1. Data Kategori (Kualitatif) : Data hasil Pengklasifikasian/Penggolongan suatu data. Contoh : Jenis Kelamin, Pendidikan, pekerjaan, Tk.Kesembuhan, Rasa Nyeri, dll 2. Data Numerik (Kuantitatif) : Hasil dari perhitungan & Pengukuran ( Diskrit & Kontinyu)
  • 15. 1. Skala Nominal Ciri-ciri : 1. Angka yg tertera hanya label saja 2. Tidak punya urutan/ ranking (sederajat) 3. Tidak memiliki nol mutlak 4. Tes statistik yg digunakan statistik non-parametrik. Contoh : Jenis Kelamin Golongan Darah Agama, dll Skala Pengukuran
  • 16. 2. Skala Ordinal Ciri-ciri : 1. Sudah terdapat ranking 2. Tidak memiliki nol mutlak 3. Analisis Statistik non-parametrik Contoh : Status Sosial Tk. Pengetahuan Tk. Pendidikan, dll Skala Pengukuran
  • 17.  3. Skala Interval Ciri-ciri : 1. Telah menunjukkan jarak yang sama 2. Tidak memiliki nol mutlak 3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik Contoh : Skor IQ Temperature ( suhu ) Tekanan darah  3. Skala Interval Ciri-ciri : 1. Telah menunjukkan jarak yang sama 2. Tidak memiliki nol mutlak 3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik Contoh : Skor IQ Temperature ( suhu ) Tekanan darah Skala Pengukuran
  • 18. 4. Skala Rasio Ciri-ciri : 1. Mempunyai nilai nol mutlak 2. Mempunyai jarak yg sama 3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik Contoh : Umur, Berat Badan, Kadar Hb, dll 4. Skala Rasio Ciri-ciri : 1. Mempunyai nilai nol mutlak 2. Mempunyai jarak yg sama 3. Uji statistik digunakan statistik Parametrik Contoh : Umur, Berat Badan, Kadar Hb, dll Skala Pengukuran
  • 19. No Lokasi Skor Pengetahuan 1 Lubuk MInturun 50 2 Lubuk MInturun 45 3 Lubuk MInturun 60 4 Lubuk MInturun 80 5 Lubuk MInturun 65 6 Lubuk MInturun 70 7 Lubuk MInturun 35 8 Lubuk MInturun 67 9 Lubuk MInturun 70 10 Lubuk MInturun 80
  • 20. No Lokasi Skor Pengetahuan 11 Lubuk MInturun 60 12 Lubuk MInturun 55 13 Lubuk MInturun 47 14 Lubuk MInturun 60 15 Lubuk MInturun 80 16 Lubuk MInturun 56 17 Lubuk MInturun 47 18 Lubuk MInturun 76 19 Lubuk MInturun 77 20 Lubuk MInturun 80
  • 21. No Lokasi Skor Pengetahuan 21 Tunggul hitam 60 22 Tunggul hitam 55 23 Tunggul hitam 47 24 Tunggul hitam 60 25 Tunggul hitam 80 26 Tunggul hitam 56 27 Tunggul hitam 47 28 Tunggul hitam 76 29 Tunggul hitam 77 30 Tunggul hitam 80
  • 22. No Lokasi Skor Pengetahuan 31 Tunggul hitam 77 32 Tunggul hitam 65 33 Tunggul hitam 55 34 Tunggul hitam 67 35 Tunggul hitam 67 36 Tunggul hitam 78 37 Tunggul hitam 65 38 Tunggul hitam 45 39 Tunggul hitam 66 40 Tunggul hitam 59
  • 23. Thank You Fakultas Kesehatan Masyarakat www.fkm.unbrah.ac.id @Kingsoft_Office kingsoftstore

Editor's Notes

  1. 配色方案修改: 配色方案在【格式】--&amp;gt;【幻灯片设计】--&amp;gt;【配色方案】--&amp;gt;【编辑配色方案】下调整。 LOGO的添加: Logo添加修改在【视图】--&amp;gt;【母版】--&amp;gt;【幻灯片母版】下调整。直接选择logo图片删除或修改。 字体格式的设置: 括标题和文本格式的设置在【视图】--&amp;gt;【母版】--&amp;gt;【幻灯片母版】下调整。