DATA KUALITATIF CONTOH SEMBUH TIDAK SEMBUH LAKILAKI PEREMPUAN

DATA KUALITATIF • CONTOH : SEMBUH - TIDAK SEMBUH LAKI-LAKI - PEREMPUAN SETUJU – TIDAK SETUJU (BERUPA KATA-KATA)

DATA KUANTITATIF • CONTOH : DATA TB MAHASISWA C 4. 3 = 160, 156, 170, 165, 157, 156, 155, dst DATA BB BAYI BARU LAHIR KELURAHAN NGESREP TIMUR= 3, 6; 3, 4; 3, 7; 2, 3; 2, 6; 3, 0, dst

DATA KUANTITATIF • Dibagi menjadi 2 : • DATA DISKRIT – Data kategorical yang nilainya tidak bisa diukur sekecil-kecilnya, bulat – Ciri-ciri : biasanya dalam proporsi/ persentase, bilangan bulat, diperoleh dengan menghitung – Contoh : Jumlah cakupan layanan puskesmas Mijen 50%, jumlah bayi lahir normal bulan Maret = 20 bayi

• DATA KONTINYU – Data numerik yang angkanya dapat diukur sampai sekecil-kecilnya – Ciri-ciri : diperoleh dengan cara mengukur, bilangan memungkinkan desimal, biasanya dinyatakan dalam rata-rata – Contoh : • rerata tekanan darah lansia “Cahaya Iman” 136/85 • Nilai Biostatistik I 7, 8; 8, 0; 8, 6; 7, 9; 8, 2

JENIS DATA menurut cara memperolehnya • Data primer (diperoleh secara langsung) • Data sekunder (diperoleh dari pihak lain)

JENIS DATA menurut sumbernya • Data Internal (dari kalangan sendiri/ pihak internal) • Data Eksternal (dari pihak luar/ di luar kalangan peneliti)

PENGUKURAN DAN SKALA DATA • Pengukuran : pemberian kuantifikasi pada suatu sifat yang diamati • Tidak terbatas pada alat ukur • Perlu “Operasionalisasi” • Penguraian/ pemecahan sifat kedalam sejumlah dimensi yang bisa diukur • Tingkat kepandaian : skor IQ, IPK, dll

SKALA PENGUKURAN • Kemampuan untuk membedakan satu nilai terhadap lainnya dari suatu sifat yang diamati/ variabel

SKALA DATA • • NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO R I O N

NOMINAL • DATA YANG HANYA BISA MEMBEDAKAN • CONTOH : 1. LAKI-LAKI 1. HITAM 1. BENAR 2. PEREMPUAN 2. PUTIH 3. ABU-ABU 2. SALAH

ORDINAL • DATA YANG MEMBEDAKAN SATU SAMA LAIN DAN MEMPUNYAI TINGKATAN • CONTOH : TINGKAT PENDIDIKAN 1. SD 2. SMP 3. SMU 4. PT TINGKAT PENDIDIKAN 1. RENDAH 2. SEDANG 3. TINGGI

INTERVAL • DATA YANG MEMBEDAKAN, MEMPUNYAI ARTI TINGKATAN, MEMPUNYAI JARAK YANG TETAP ANTARA DATA YANG SATU DENGAN LAINNYA • MEMPUNYAI ARTI PADA ANGKA 0 • MISAL : SUHU 0°

RASIO • DATA YANG MEMBEDAKAN, MEMPUNYAI ARTI TINGKATAN, MEMPUNYAI NILAI MUTLAK • TIDAK MEMPUNYAI ARTI PADA ANGKA 0 • CONTOH : BB, TB, UMUR

MENGUBAH SKALA PENGUKURAN VARIABEL • • NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO TIDAK BISA

MENGUBAH SKALA PENGUKURAN VARIABEL • • NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO BISA • MENGAPA? UNTUK ANALISA DATA (PROBABILITAS, PENGARUH, HUBUNGAN, dsb)

Caranya? 1. BERDASARKAN STANDAR Standar BBLR < 2, 5 kg Data Rasio 3, 6; 3, 4; 3, 7; 2, 3; 2, 6; 3, 0 Data Interval ? Data Ordinal ? Data Nominal ?

• 2. BERDASARKAN MELIHAT GAMBARAN UNIVARIATNYA • MISAL : HASIL RATA-RATA TB: 168 CM • DATA RASIO 160, 156, 170, 165, 157, 156, 155 • DATA INTERVAL? • DATA ORDINAL? • DATA NOMINAL?

METODE PENGUMPULAN DATA • • WAWANCARA PENGAMATAN ANGKET DOKUMENTASI

KARAKTERISTIK DATA YANG BAIK • • • AKURAT PRESISI RELIABLE VALIDITAS INTERNAL VALIDITAS EKSTERNAL

PENGOLAHAN DATA STATISTIK • PENGOLAHAN DATA BERTUJUAN MEMPERSIAPKAN DATA SEHINGGA MEMUDAHKAN ANALISA DATA

TAHAP • • • 1. EDITING 2. VERIVYING 3. CODING 4. CLASIFYING 5. TABULATING

KUIS SKALA DATA/ SKALA PENGUKURAN • SEBUTKAN ! • JELASKAN DENGAN SINGKAT PERBEDAANNYA! • BERI CONTOH ! JAWABLAH MENURUT PEMAHAMAN ANDA DENGAN KATA-KATA ANDA SENDIRI. (WAKTU 5 MENIT)