MASALAH PENELITIAN

Dr. Suparyanto, M.Kes

APA ITU MASALAH

• Permasalahan atau problema dalam suatu penelitian adalah:

1. Kesenjangan antara apa yang seharusnya (das Sollen) dan apa yang ada dalam kenyataan (das Sein)
2. Kesenjangan antara apa yang diperlukan dengan apa yang tersedia
3. Kesenjangan antara harapan dan capaian
4. Kesenjangan antara target dan cakupan

IDENTIFIKASI MASALAH

• Langkah pertama yang harus ditempuh seorang peneliti adalah mengidentifikasi permasalahan penelitian
• Penelitian dimulai dari keinginan untuk menjawab atau memecahkan suatu permasalahan
• Untuk memperoleh permasalahan penelitian, calon peneliti harus peka terhadap permasalahan, jangan menerima semua yang telah ditulis dalam literatur apa adanya

• Tujuan identifikasi masalah adalah mencari penyebab yang mungkin mengapa masalah itu terjadi
• Penyebab masalah dapat dikaji dari segi faktor internal maupun faktor eksternal atau faktor Host – Agent dan Environment atau faktor ibu dan anak
• Kajian/Identifikasi masalah dapat dikaji dari aspek:

1. Input – proses – output
2. Faktor interna dan faktor eksterna
3. Faktor genetik dan lingkungan

• Sikap kritis dan berpikir logis dapat memudahkan mendapatkan permasalahan penelitian

• Permasalahan penelitian juga dapat diperoleh dari pengalaman sehari hari dalam melakukan praktek profesi masing masing

• Sebagi ilustrasi: Isaac Newton dapat menemukan hukum gravitasi bumi, setelah dia kejatuhan apel. Banyak orang yang sebelumnya juga kejatuhan apel seperti Isaac Newton, tetapi tidak pernah ada yang berpikir tentang hukum gravitasi bumi, oleh karena pikiran mereka tidak siap siaga untuk menangkap makna yang terkandung dalam peristiwa jatuhnya apel ke kepala mereka

CONTOH IDENTIFIKASI MASALAH

• Masalah 1: meningkatnya kasus abortus di poli kandungan RS Swadana Jombang tahun 2007
• Identifikasi Masalah:

Faktor Janin:

1. Kelainan kromosom
2. Lindungan endometrium tidak sempurna
3. Gangguan luar: virus, obat, radiasi

Faktor Plasenta:

• Gangguan oksigenasi plasenta

Faktor Ibu:

• Pneumonia, tifus abdominalis, malaria, anemia berat, tokxoplasma

Faktor Tractus Genetalis:

• Retroversio uteri
• Mioma uteri

• Masalah 2: menurunnya kasus ASI Ekslusif di desa Perongan Kecamatan Jombang tahun 2007
• Identikasi Masalah:

Faktor Predisposisi:

1. Pendidikan
2. Pengetahuan
3. Sikap
4. Persepsi

Faktor pendukung:

1. Pendapatan Keluarga
2. Ketersediaan waktu

Faktor Pendorong:

1. Sikap Petugas
2. Sikap Orang tua

KRITERIA PERMASALAHAN YANG BAIK

1. Mempunyai kontribusi teoritis dan praktis

• Hasil penelitian nantinya memberikan kontribusi atau andil yang jelas dalam bidang profesi atau bidang ilmunya.

2. Mempunyai derajat keunikan dan keaslian

• Beberapa institusi menganggap penting faktor keaslian permasalahan penelitian ini. Tetapi kadang kadang diperlukan pengulangan penelitian untuk memperluas atau memperdalam diri penelitian yang ada, sehingga tingkat validitas penelitian tersebut menjadi lebih tinggi. Jika ini yang dilakukan maka penelitian yang diusulkan masih dianggap asli.

3. Layak untuk dilaksanakan

• Penelitian selalu memerlukan waktu dan biaya, dan kadang kadang diperlukan sarana atau peralatan tertentu.

• Jika dari apa yang dibutuhkan tersebut diatas tidak cukup tersedia atau tidak tersedia, maka penelitian menjadi tidak layak untuk dilaksanakan.

CIRI PERMASALAHAN YANG BAIK

1. Apakah masalah penelitian sedang hangat di masyarakat?
2. Apakah masalah tsb ada di masyarakat? Atau masalah tsb aktual?
3. Sejauh mana masalah tsb dirasakan masyarakat?
4. Apakah masalah tsb mempengaruhi kelompok tertentu (ibu hamil, menyusui)
5. Apakah masalah tsb berhubungan dengan masalah sosial, kesehatan atau ekonomi yang luas?
6. Apakah masalah tsb berhubungan dengan program pemerintah?
7. Siapa lagi yang tertarik pada masalah tsb?

CONTOH PENULISAN MASALAH

• Cakupan K4 Bumil di Puskesmas “Rejoso” Kecamatan Peterongan Kabupaten Jombang pada tahun 2005 ada kesenjangan 30% dari target yang seharusnya 90%.

• Kepuasan pasien Rumah Sakit Bersalin “Rejoso” Kecamatan peterongan Kabupaten Jombang pada tahun 2005, terhadap pelayanan asuhan kebidanan pada masa nifas masih rendah yaitu sebesar 10% dari target 70%.

• Polindes di wilayah Puskesmas “Rejoso” kecamatan Peterongan Kabupaten Jombang pada tahun 2005 yang dipimpin oleh Bidan dengan lulusan D3 Kebidanan masih rendah yaitu sebesar 35% dari target 100%

RUMUSAN MASALAH

• Disebut juga Pertanyaan Penelitian
• Merupakan pertanyaan tentang apa yang ingin diketahui dari hasil penelitian yang akan diteliti
• Rumusan masalah ditulis dimulai dengan kata tanya (Apa, Bagaimana, Mengapa, Adakah)
• Ide Rumusan masalah diketahui setelah mengkaji masalah (identifikasi masalah)

JUDUL DAN MASALAH PENELITIAN

JUDUL

• Hubungan antara pengaruh psikis dengan flour albus yang berlebihan pada remaja putri di Astri 3 ponpes darul ulum jombang tahun 2005

MASALAH

• Meningkatnya kasus fluor albus yg berlebihan pada remaja putri di Astri 3 ponpes darul ulum jombang tahun 2005

RUMUSAN MASALAH

1. Apakah ada hubungan antara psikis dengan fluor albus berlebihan pada remaja putri di Astri 3 Ponpes Darul Ulum Jombang tahun 2005?
2. Apakah ada hubungan frekuensi ganti celana dalam dengan fluor albus berlebihan pada remaja putri di Astri 3 Ponpes Darul Ulum Jombang tahun 2005?
3. Apakah ada hubungan antara menkonsumsi buah nanas dengan fluor albus berlebihan pada remaja putri di Astri 3 Ponpes Darul Ulum Jombang tahun 2005?

JUDUL

• Hubungan antara pendampingan suami terhadap psikologis ibu bersalin saat proses persalinan di RSUD Swadana Jombang tahun 2005

MASALAH

• Meningkatnya kecemasan ibu bersalin saat proses persalinan di RSUD Swadana Jombang tahun 2005

RUMUSAN MASALAH

• Apakah ada hubungan antara kecemasan ibu bersalin dengan pendampingan suami saat menghadapi persalinan di RSUD Swadana Jombang tahun 2005?.
• Apakah ada hubungan antara kecemasan ibu bersalin dengan suasana ruang bersalin di RSUD Swadana Jombang tahun 2005?.
• Apakah ada hubungan antara kecemasan ibu bersalin dengan pelayanan tenaga kesehatan di RSUD Swadana Jombang tahun 2005?.

MASALAH

• Meningkatnya pemberian susu formula pada Bayi umur kurang dari enam bulan di Puskesmas Bareng Kab Jombang tahun 2005

RUMUSAN MASALAH

1. Apakah ada hubungan antara ibu karier dengan pemberian susu formula?
2. Apakah ada hubungan antara tingkat pendidikan dengan pemberian susu formula?
3. Apakah ada hubungan antara tingkat sosial ekonomi dengan pemberian susu formula?

UJI STATISTIK NON PARAMETRIS

Dr. Suparyanto, M.Kes

PARAMETER

• Parameter adalah ukuran2 dalam populasi (μ (mu) = rata2, σ (sigma) = simpangan baku, σ 2 = varians, ρ (rho) = koefisien korelasi)
• Statistik adalah ukuran2 dalam sample (x = rata2, s = simpangan baku, s 2 = varians, r = koefisien korelasi)

MACAM STATISTIK

• Statistik dibagi 2: parametris dan non parametris
• Jika datanya interval rasio, distribusi data normal dan jumlah data besar (>30) digunakan statistik parametris
• Jika datanya nominal/ordinal, atau distribusi data tidak normal (bebas), atau jumlah data kecil (< 30) digunakan statistik non parametris SYARAT UJI STATISTIK PARAMETRIS Skala data interval atau rasio Data berdistribusi normal Pada uji t dan uji F untuk dua sample atau lebih, kedua sample harus dari populasi yang mempunyai varians sama Jumlah data besar (>30)

STATISTIK NON PARAMETRIS

1. Data: nominal atau ordinal
2. Uji data nominal: Test Binomial, Chi Kuadrat (χ2)
3. Uji data ordinal: Run Test

TEST BINOMIAL

• Syarat:

1. Populasi terdiri 2 klas (misal: pria dan wanita)
2. Data Nominal
3. Jumlah sampel kecil (<25) 

• Distribusi data Binomial (terdiri 2 kelas): kelas dengan kategori (x) dan kelas dengan ketegori (n-x) Ketentuan: bila harga P > α , Ho diterima
• P = proporsi kasus (lihat tabel)
• α = taraf kesalahan ( 1% = 0,01)

• Contoh: penelitian tentang kecenderungan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas. Jumlah sampel 24 Bumil, 14 Bumil memilih di Polindes, 10 Bumil memilih di Puskesmas

• Ho = peluang Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau Puskesmas adalah sama, yaitu 50%

• Ho = p1 = p2 = 0,5

• Sampel (n) = 24
• Frekuensi kelas terkecil (x) = 10
• Tabel (n=24, x=10) . koefisien binomial (p) = 0,271
• Bila taraf kesalahan (α) ditetapkan 1% = 0,01
• p = 0,271 > 0,01 . Ho diterima
• Kesimpulan: kemungkinan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas adalah sama yaitu 50 %

SPSS BINOMIAL

Hipotesis:

• Ho = populasi hasil sama dengan populasi yang dihipotesiskan
• H1 = populasi hasil tidak sama dengan populasi yang dihipotesiskan

Pengambilan keputusan

• Jika probabilitas > 0,05, maka Ho diterima
• Jika probabilitas < 0,05, maka Ho ditolak 

SPSS BINOMIAL Foto 

CHI KUADRAT (χ2) 

• Syarat: Populasi terdiri dari 2 atau lebih kelas, Data Nominal, Sampelnya besar 
• Ho = “Peluang memilih x atau y adalah sama besar yaitu 50%” 
• Ketentuan: Ho diterima jika χ2 hitung < χ2 tabel (dengan dk dan taraf kesalahan tertentu) dk = kebebasan untuk menentukan frekuensi yang diharapkan, jika peluangnya 2 (x atau y) maka dk =1 

•  Penelitian peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3. Jumlah sampel 300 Bumil, memilih Bidan P2B 200 orang, memilih Bidan D3 100 orang 

• Ho = “Peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3 adalah sama (50%)” 
• Jika dk = 1, α = 5% , χ2 tabel = 3,841, dan χ2 hitung = 33,33 

•  Kesimpulan: Ho ditolak 

• Penelitian tentang warna sepatu dipilih Bidan. Jumlah sampel 3000 Bidan, 1000 warna hitam, 900 warna putih, 600 coklat, 500 warna lain 

• Ho =“Peluang Bidan memilih empat warna sepatu adalah sama” 

• Jika dk = 3, α = 5% , χ2 tabel = 7,815, dan χ2 hitung = 226,67 

•  Kesimpulan: Ho ditolak 

HASIL SPSS CHI SQUARE 

• Dasar pengambilan keputusan 

1. Jika Chi-Square hitung < Chi-Square tabel → Ho diterima 
2. Jika Chi-Square hitung > Chi-Square tabel → Ho ditolak

• Melihat angka probabilitas

1. Probabilitas > 0,05 → Ho diterima
2. Probabilitas < 0,05 → Ho ditolak 

HASIL SPSS CHI SQUARE 

RUN TEST 

• Untuk mengukur urutan suatu kejadian random atau tidak (pada data ordinal) 
• Caranya dengan memperhatikan jumlah “run” 
• Run adalah kejadian yang berurutan 
• Misal: @ = puas, # = tidak puas Contoh: @@@ ## @ ### @@ # @@ = 7 run 
• Ho = “Urutan kepuasan dalam pelayanan … adalah random” 
• Ketentuan: Ho diterima jika r observasi berada diantara r kecil (tabel) dan r besar (tabel) 

HASIL SPSS RUN TEST 

• Hipotesis Ho: ketidak puasan bersifat random H1: ketidak puasan bersifat tidak random Pengambilan Keputusan Probabilitas > 0,05 → Ho diterima
• Probabilitas < 0,05 → Ho ditolak 

HASIL SPSS RUN TEST 

UJI HIPOTESIS DESKRIPTIF 

UJI HIPOTESIS ASOSIASI 

UJI HIPOTESIS KOMPARASI 

 

HASIL SPSS MANN-WHITNEY 

• Uji dua sample 
• Tipe data: Nominal dan Ordinal 
• Tipe interval/ratio, namun data distribusi tidak normal 

• Dasar pengambilan keputusan 

1. Dengan membandingkan angka z hitung dan z tabel Jika z hitung < z tabel → Ho diterima Jika z hitung > z tabel → Ho diterima
2. Melihat angka probabilitas

• Probabilitas > 0,05 → Ho diterima
• Probabilitas < 0,05 → Ho ditolak

HASIL SPSS MANN-WHITNEY

HASIL SPSS WILCOXON

• Uji dua sample berpasangan
• Data skala Nominal atau Ordinal
• Data skala Interval atau Ratio, namun berdistribusi tidak normal

HASIL SPSS WILCOXON

HASIL SPSS FRIEDMEN

• Uji n Sample Berhubungan
• Data skala Nominal atau Ordinal
• Data skala Interval atau Ratio, namun berdistribusi tidak normal
• Jumlah data kecil (< 30)

HASIL SPSS SPEARMAN

HASIL SPSS KENDALL

UJI STATISTIK

Dr. Suparyanto, M.Kes

 MACAM STATISTIK

• Jika datanya interval rasio, distribusi data normal dan jumlah data besar (>30) digunakan statistik parametris
• Jika datanya nominal/ordinal, atau distribusi data tidak normal (bebas), atau jumlah data kecil (<30) digunakan statistik non parametris 

SYARAT UJI STATISTIK PARAMETRIS

• Skala data interval atau rasio 
• Data berdistribusi normal 
• Pada uji t dan uji F untuk dua sample atau lebih, kedua sample harus dari populasi yang mempunyai varians sama Jumlah data besar (>30)

CONTOH UJI STATISTIK PARAMETRIS

1. T test
2. Z test
3. Anova test (F test)

CONTOH UJI STATISTIK NON PARAMETRIS

1. Wilcoxon Signed-Rank
2. McNemar Change test
3. Mann-Whitney U test
4. Chi Square test
5. Kolmogorov-Smirnov test
6. Friedman test
7. Kendall W test
8. Cochran’s Q

STATISTIK PARAMETRIS

• Data: interval atau rasio
• Uji: t-test 1 sampel
• Rumus yang digunakan t atau z
• Rumus z digunakan jika simpangan baku populasi diketahui → karena umumnya tidak diketahui → sering dipakai rumus z
• Macam uji: uji dua fihak (two tail test) dan uji satu fihak (one tail test)

RUMUS t

• t = (x – μo) / (s/√n)
• t = nilai t yang dihitung = t hitung
• x = rata-rata x
• μo = nilai yang dihipotesiskan
• s = simpangan baku
• n = jumlah sampel

UJI DUA FIHAK (TWO TAIL TEST)

• Uji dua fihak digunakan jika Ho berbunyi: “… sama dengan …” dan Ha berbunyi: “…tidak sama dengan …”
• Ho: “Lama kala 2 pada primigravida sama dengan 1 jam”
• Ha: “Lama kala 2 pada primigravida tidak sama dengan 1 jam”
• Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel

UJI SATU FIHAK (ONE TAIL TEST)

Uji fihak kiri:

• Ho = “… lebih besar atau sama dengan (≥)…”
• H1 = “… lebih kecil (<)…” Contoh: Ho = “Daya tahan bidan berdiri lebih besar dan sama dengan 2 jam” H1 = “Daya tahan bidan berdiri lebih kecil dari 2 jam” Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel Uji fihak kanan: Ho = “… lebih kecil atau sama dengan (≤)…” H1 = “… lebih besar (>)…”

Contoh:

• Ho = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih kecil dan sama dengan 20 orang”
• H1 = “Pasien Poli KIA dalam sehari lebih besar 20 orang”
• Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≥ t tabel

STATISTIK NON PARAMETRIS

1. Data: nominal atau ordinal
2. Uji data nominal: (1) Test Binomial, (2) Chi Kuadrat (χ2)
3. Uji data ordinal: Run Test

TEST BINOMIAL

• Syarat: (1) Populasi terdiri 2 klas (misal: pria dan wanita), (2) Data Nominal, (3) Jumlah sampel kecil (<25) Distribusi data Binomial (terdiri 2 kelas): kelas dengan kategori (x) dan kelas dengan ketegori (N-x) Ketentuan: Bila harga P >α , Ho diterima (P = proporsi kasus (lihat tabel), α = taraf kesalahan ( 1% = 0,01))

• Contoh: penelitian tentang kecenderungan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas. Jumlah sampel 24 Bumil, 14 Bumil memilih di Polindes, 10 Bumil memilih di Puskesmas

• Ho = peluang Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau Puskesmas adalah sama, yaitu 50%

• Ho = p1 = p2 = 0,5

• Sampel (n) = 24
• Frekuensi kelas terkecil (x) = 10
• Tabel (n=24, x=10) → koefisien binomial (p) = 0,271
• Bila taraf kesalahan (α) ditetapkan 1% = 0,01
• p = 0,271 > 0,01 → Ho diterima
• Kesimpulan: kemungkinan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas adalah sama yaitu 50 %

CHI KUADRAT (χ2)

• Syarat: (1) Populasi terdiri dari 2 atau lebih kelas, (2) Data Nominal, (3) Sampelnya besar
• Ho = “Peluang memilih x atau y adalah sama besar yaitu 50%”
• Ketentuan: Ho diterima jika χ2 hitung < χ2 tabel (dengan dk dan taraf kesalahan tertentu)
• dk = kebebasan untuk menentukan frekuensi yang diharapkan, jika peluangnya 2 (x atau y) maka dk =1

• Penelitian peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3. Jumlah sampel 300 Bumil, memilih Bidan P2B 200 orang, memilih Bidan D3 100 orang
• Ho = “Peluang Bumil memilih periksa ANC di Bidan P2B dan Bidan D3 adalah sama (50%)”
• Jika dk = 1, α = 5% → χ2 tabel = 3,841, dan χ2 hitung = 33,33
• Kesimpulan: Ho ditolak

• Penelitian tentang warna sepatu dipilih Bidan. Jumlah sampel 3000 Bidan, 1000 warna hitam, 900 warna putih, 600 coklat, 500 warna lain
• Ho =“Peluang Bidan memilih empat warna sepatu adalah sama”
• Jika dk = 3, α = 5% → χ2 tabel = 7,815, dan χ2 hitung = 226,67
• Kesimpulan: Ho ditolak

RUN TEST

• Untuk mengukur urutan suatu kejadian random atau tidak (pada data ordinal)
• Caranya dengan memperhatikan jumlah “run”
• Run adalah kejadian yang berurutan
• Contoh: @@@ ## @ ### @@ # @@ = 7 run
• Ho = “Urutan dalam memilih … adalah random”
• Ketentuan: Ho diterima jika r observasi berada diantara r kecil (tabel) dan r besar (tabel)

UJI HIPOTESIS DESKRIPTIF

UJI HIPOTESIS ASOSIASI

UJI HIPOTESIS KOMPARASI

UJI HIPOTESIS DESKRIPTIF

Dr. Suparyanto, M.Kes

 STATISTIK

• Statistik adalah data, alat analisis, alat untuk membuat keputusan
• Macam statistik: Deskriptif dan inferensial
• Statistik deskriptif: menggambarkan atau menganalisis suatu data tetapi tidak untuk mengambil kesimpulan yang sifatnya generalisasi/inferensial/umum

• Statistik inferensial: statistik yang digunakan untukmenganalisa data sampel dan hasilnya akan digeneralisasi (diinferensiasi) dimana sampel tersebut diambil
• Macam statistik inferensial: statistik parametris dan non parametris

• Statistik parametris: digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio dan berditribusi normal
• Statistik non parametris: digunakan untuk menganalisis data nominal atau ordinal dari populasi distribusi bebas

MEMILIH UJI HIPOTESIS

• Macam data: nominal, ordinal, interval, ratio
• Hipotesa: deskriptif, komparatif, asosiatif
• Hipotesis komparatif dibedakan komparatif dua sampel atau lebih dua sampel
• Hipotesis komparatif dibedakan sampel related (berpasangan) dan independen (tidak berpasangan)

• Contoh sampel berpasangan: pre test dan post test
• Contoh sampel tidak berpasangan: membandingkan prestasi kerja pria dan wanita

Contoh hipotesis deskriptif:

• Daya tahan tensimeter merek x = 500 jam

Contoh hipotesis komparatif:

• Daya tahan tensimeter merek X = merek Y

Contoh hipotesis asosiatif:

• Ada hubungan antara berat badan dengan tekanan darah

UJI HIPOTESIS DESKRIPTIF

UJI HIPOTESIS KOMPARATIF 1

UJI HIPOTESIS KOMPARATIF 2

UJI HIPOTESIS ASOSIATIF

Data dan Teknik Pengambilan Sampel

Dr. Suparyanto, M.Kes

DATA DAN TEKNIK PENGAMBILAN SAMPLE

KOMPETENSI

1. Pengertian data
2. Macam data
3. Pengertia populasi
4. Pengertian sample
5. Pengertian sampling
6. Menghitung besar sample
7. Macam sampling
8. Contoh random sampling dan non random sampling

APA ITU DATA

• Data (jamak → datum): himpunan angka yang berasal dari hasil pengukuran peneliti
• Kumpulan data disebut: agregat

KLASIFIKASI DATA

• Menurut Tingkat Pengolahanya:

Raw data: data mentah dan belum diolah

• Misal: umur mhs: 20, 31, 45, 23, 19

Array data: data yang belum diolah, tetapi sudah diurutkan

• Misal: umur mhs: 19, 20, 23, 31, 45

Ungrouped data: raw data yang belum dikelompokan

• Misal: A(23, Pria, Islam), B (30, Pria, Katolik), C (25, Wanita, Islam), D (19, Pria, Kristen)

Gruoped data: data yang telah dikelompokan dalam kelas tertentu:

• Misal: Umur: kelompok (11-20), (21-29), (31-39)

Agama:

Menurut bentuk angka

1. Data Diskrit: data yang angkanya bulat
2. Data kontinue: data yang angkanya pecahan (desimal)

Menurut Sifatnya

1. Data Kuantitatif: data yang berwujud angka
2. Data Kualitatif: data yang tidak berwujud angka

Menurut Sumbernya

1. Data Primer: data yang diukur atau dihitung sendiri oleh peneliti
2. Data Skunder: data yang didapat dari sumber lain, yang tidak diukur atau dihitung sendiri oleh peneliti

Menurut Skala Pengukuranya

• Skala Nominal: data yang hanya dapat membedakan (mengkatagorikan), tidak diketahui tingkat perbedaanya dan tidak ada urutanya

• Misal: jenis kelamin, agama, alamat, status perkawinan

• Skala Ordinal: data yang mempunyai kategori, mempunyai tingkat perbedaanya, teapi tidak diketahui berapa nilai tingkat perbedaanya

• Misal: golongan, pangkat, tingkat pendidikan

• Skala Interval: data yang mempunyai kategori, diketahui tingkat perbedaanya, ada urutan, tidak ada nilai nol mutlak (artinya mempunyai nilai nol → realnya ada nilai nol)

• Misal: suhu badan, nilai ujian

• Data Skala Ratio: data yang mempunyai kategori, diketahui tingkat perbedaanya, ada urutan, mengakui nilai nol mutlak (artinya tidak ada nilai nol → realnya tidak ada)
• Misal: berat badan, umur

POPULASI DAN SAMPLE

• Populasi: kumpulan semua individu atau obyek yang mempunyai kateristik tertentu yang akan dihitung/diukur dalam penelitian
• Misal: penduduk Jombang, pasien poli kandungan, perawat puskesmas

Macam Populasi:

1. Populasi Finit (terhingga): diketahui jumlahnya
2. Populasi Infinit (tak terhingga): tidak diketahui jumlahnya, dapat diubah menjadi terhingga dengan cara membatasi wilayah atau jumlah

• Sampel: adalah perwakilan dari populasi dengan karakteristik tertentu, yang dapat mewakili keadaan populasi yang sebenarnya

• Pengambilan sample (sampling) dilakukan dengan cara acak/random dan non acak/random
• Sampling random → agar semua anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih (untuk penelitian deskriptif dan analitik)
• Sampling non random → hanya untuk penelitian deskriptif

CARA PENGAMBILAN SAMPLE RANDOM

1. Simple Random Sampling
2. Systematic Random Sampling
3. Stratified Random Sampling
4. Cluster Random Sampling
5. Multistage Random Sampling

CARA PENGAMBILAN SAMPEL NON RANDOM

1. Quota sampling (pengambilan besar sampel ditentukan oleh peneliti)
2. Accidental sampling (pengambilan sampel seadanya/ yang ada saat penelitian)
3. Expert sampling (pengambilan sampel berdasarkan saran ahli)
4. Purposive sampling: pengambilan sampel dengan pertimbangan

SIMPLE RANDOM SAMPLING

• Pengambilan sample dengan menggunakan tabel random atau diundi
• Random sampling: 88, 00, 23, 67, 14, 45, 17, 48, 79, 59, 42, 08, 54, 65, 61, 84, 86, 33, 64, 90, 15, 69, 97, 58, 80, 25, 72, 52, 35, 40, 98, 24, 21, 66, 01, 08, 23, 15, 55, 02, 32, 83, 24, 54, 52, 07, 44, 53, 64, 33, 80, 87, 18, 01, 39, 84, 62, 25, 72, 07, 17, 52, 86, 14, 06, 33, 70, 75, 89, 10, 22, 91 dst

SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING

• Populasi diurutkan terlebih dahulu
• Pemilihan random diperoleh dengan cara mencari angka kelipatan
• Angka kelipatan diperoleh dari: populasi/sample → misal: 100/50 = 2
• Hasil pemilihan sample dengan angka kelipatan 2 adalah: 00, 02, 04, 06, 08, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22 dst

STRATIFIED RANDOM SAMPLING

• Populasi dibagi menjadi beberapa kelompok atau strata → baru dilakukan random sampling
• Misal penelitian IQ siswa SD → dikelompokan dulu per kelas → lalu masing2 kelas dilakukan random sampling
• Misal jumlah sample 60 siswa → maka masing2 kelas diambil 10 sample dipilih secara random

CLUSTER RANDOM SAMPLING

• Cluster sampling dipergunakan saat unit samplingnya terdiri lebih dari satu elemen populasi (kelompok)
• Misalnya: survey kualitas air minum penduduk didesa atau test IQ
• Penduduk kita kelompokan dulu → dapat berdasar RT/RW, jalan, sungai, kelompok siswa berprestasi dan tidak berprestasi

MULTISTAGE RANDOM SAMPLING

• Teknik pemilihan sample yang dilakukan secara bertingkat dan biasanya berdasarkan pembagian wilayah kerja suatu pemerintahan
• Misal: survey jamban di jawa timur → kita tentukan dulu berapa kabupaten/kota yang disampling → berapa kecamatan → berapa desa → berapa dusun → berapa RW → berapa RT

BESAR SAMPLE

BESAR SAMPLE (TABEL)

CONTOH SOAL

• Jumlah responden 1000, terdiri S1=50, D3=300, SMA=500, SMP=50, SD=100
• Berapa jumlah sample berdasarkan tabel?
• Berapa jumlah sample untuk masing-masing tingkat pendidikan?

• Populasi = 1000 → besar sample 278
• Sample berdasarkan tingkat pendidikan:
• S1 =50/1000 x 278 = 13,9 = 14
• D3 = 300/1000 x 278 = 83,4 = 83
• SMA = 500/1000 x 278 = 139
• SMP = 50/1000 x 278 = 13,9 = 14
• SD = 100/1000 x 278 = 27,8 = 28
• Total = 14 + 83 + 139 + 14 + 28 = 278

CONTOH SOAL 2

• Penelitian tentang status gizi anak balita di kelurahan X dengan jumlah populasi 923.000, dimana kasus atau prevalensi gizi kurang pada populasi tsb tidak diketahui.
• Berapa jumlah sampel yg harus diambil apabila menghendaki derajat kemaknaan 95% dan dengan estimasi penyimpangan 0,05?

JAWAB

BESAR SAMPLE JAWAB

• Sampel lebih besar akan memberikan hasil yang lebih akurat, tapi perlu tenaga, waktu, biaya yg lebih besar
• Pengambilan sampel secara acak akan memberikan data kuantitatif yg lebih representatif
• Besar kecilnya sample bukan satu-satunya penentuan representatif, tetapi lebih kepada cara pengambilan sample

CONTOH SOAL 3

• Penelitian tentang status gizi anak balita di kelurahan X dengan jumlah populasi 3.000, dimana kasus atau prevalensi gizi kurang pada populasi tsb tidak diketahui.
• Berapa jumlah sampel yg harus diambil apabila menghendaki derajat kemaknaan 95% dan dengan estimasi penyimpangan 0,05?

JAWAB CONTOH SOAL 3

TUGAS INDIVIDU

1. Apa yang dimaksud dengan data
2. Sebutkan klasifikasi data
3. Sebutkan pengertian Populasi
4. Sebutkan pengertian sample
5. Sebutkan pengertian sampling
6. Bagaimana cara menentukan besar sample
7. Sebutkan macam sampling
8. Jelaskan perbedaan antara random sampling dan non random sampling
9. Sebutkan dan jelaskan macam random sampling
10. Sebutkan dan jelaskan macam non random sampling

Design Research

Dr. Suparyanto, M.Kes

RANCANGAN PENELITIAN (DESIGN RESEARCH)

METODE PENELITIAN
4.1 Desain Penelitian
4.2 Kerangka Kerja
4.3 Identifikasi Variabel
4.3.1 Variabel Independen
4.3.2 Variabel Dependen
4.4 Definisi Operasional Variabel

1. Variabel
2. Definisi Operasional
3. Parameter
4. Alat Ukur
5. Skala Pengukuran
6. Kriteria

4.5 Desain sampling
4.5.1 Populasi: keseluruhan obyek penelitian yang akan diteliti (Nursalam, Pariani, 2001)
4.5.2 Sampel: sebagian dari keseluruhan obyek yang akan diteliti dan dianggap mewakili seluruh populasi (Nursalam, Pariani, 2001)
4.5.3 Sampling: proses dalam menyeleksi sampel dari populasi untuk dapat mewakili populasi (Nursalam, Pariani, 2001)

4.6 Pengumpulan dan Analisa data
4.6.1 Instrumen
4.6.2 Tempat dan waktu Penelitian
4.6.3 Prosedur Pengumpulan data
4.6.4 Analisa Data
4.7 Etika Penulisan

1. Informed Concerns
2. Anonymity
3. Confidentiality

4.8 Keterbatasan

APA ITU DESIGN RESEARCH?

• Design penelitian atau rancangan penelitian adalah suatu rencana tentang cara mengumpulkan dan mengolah data agar dapat dilaksanakan untuk mencapai tujuan penelitian
• Yang termasuk rancangan penelitian adalah: jenis penelitian, populasi sasaran, metode sampling, besar sampling, cara pengumpulan data, cara pengolahan data, perlu tidak mengunakan statistik, cara mengambil kesimpulan

MACAM DESIGN RESEARCH

• Rancangan Penelitian Eksploratif: digunakan untuk menelusuri kemungkinan adanya hubungan sebab akibat antara dua variabel yang belum pernah diketahui
• Rancangan Penelitian Deskriptif: digunakan untuk menggambarkan besarnya masalah (variabel Orang, Tempat, Waktu)

• Rancangan penelitian Analitik: digunakan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antara dua variabel, dimana sebabnya bukan intervensi peneliti
• Rancangan Penelitian Eskperimen: digunakan untuk mengetahui hubungan sebab akibat antara dua variabel, dimana sebabnya intervensi peneliti

• Pendekatan Cross sectional atau Transversal atau studi Prevalensi adalah penelitian yang dilakukan pada satu saat atau satu periode tertentu dan pengamatan obyek studi hanya dilakukan sekali
• Pendekatan Longitudinal / Time series → Penelitian yang dilakukan pada periode waktu tertentu, untuk melihat perubahan yang terjadi mulai awal sampai waktu yang ditentukan secara berurutan

BAGAN DESIGN RESEARCH

CONTOH DESIGN RESEARCH

1. Penelitian Deskriptif
2. Penelitian Analitik Observasional dengan pendekatan Kohort
3. Penelitian Analitik Observasional dengan pendekatan Kasus-Kontrol
4. Penelitian Analitik Eksperimen Kuasi

APA ITU KERANGKA KERJA

• Kerangka Kerja atau Kerangka Operasional adalah pentahapan atau langkah-langkah dalam aktivitas ilmiah yang dilakukan dalam melakukan penelitian (kegiatan sejak awal sampai akhir penelitian). (Nursalam, 2003)

IDENTIFIKASI VARIABEL

• Identifikasi adalah proses membagi/ mengelompokan semua variabel berdasarkan ciri (identitas) yang ada pada variabel yang digunakan dalam penelitian

Contoh:

• Variabel Bebas
• Variabel Tergantung

DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL

• Definisi Operasional adalah definisi dari variabel-variabel yang akan diukur/ diamati (arti, cara mengukur, skala, kriteria)
• Arti variabel bukan definisi teori, tetapi fokus pada bagaimana cara mengukur variabel tersebut

DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL

JENIS PENELITIAN

• Berdasarkan sifat permasalahanya, penelitian dibedakan:

1. Penelitian Historis

• Penelitian historis umumnya bertujuan membuat rekontruksi secara sistematis dan obyektif dari kejadian yang telah lalu, dengan cara mengumpulkan, mengevaluasi, memverifikasi serta mensintesa data untuk menegakan fakta dengan kesimpulan yang kuat

2. Penelitian Diskriptif

• Penelitian ini bertujuan untuk mendiskripsi secara sistematis, faktual dan akurat terhadap suatu populasi mengenai sifat dan faktor tertentu.
• Penelitian diskriptif menjawab pertanyaan, apa, siapa, kapan, dimana, dan berapa jumlahnya.

3. Penelitian Korelasional (analitik)

• Tujuanya untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar berbagai variabel serta seberapa besar derajat hubunganya.
• Walaupun tidak dapat diketahui apakah hubungan tersebut hubungan yang bersifat sebab akibat atau bukan.

4. Penelitian Kausal-Komparatif (analitik)

• Tujuan untuk mengetahui kemungkinan adanya hubungan sebab akibat antara dua faktor atau variabel.
• Cara: pengamatan terhadap akibat yang ada, kemudian mencari kembali faktor yang diduga menjadi penyebab, melalui pengumpulan data tertentu dari suatu waktu ke waktu yang lain

• Berdasarkan macam atau asal datanya, dibedakan:

1. Penelitian Primer → Penelitian dimana data dikumpulkan sendiri oleh peneliti. Pada permulaan penelitian, data belum ada, jadi harus dikumpulkan sendiri oleh peneliti.
2. Penelitian Sekunder → Penelitian dimana data yang digunakan peneliti adalah data yang telah dikumpulkan oleh orang lain. Pada waktu penelitian dimulai data telah tersedia, peneliti tinggal menggunakan.

• Berdasar lingkup penelitian, dibedakan

1. Penelitian (studi) Kasus → Penelitian yang menyimpulkan hasil dalam lingkup kasus itu (tidak mengeneralisasi). Bersifat deduktif, berdasarkan teori atau konsep yang bersifat umum diaplikasikan untuk menjelaskan sesuatu yang sifatnya khusus (kasus)
2. Penelitian Inferensial → Penelitian yang menyimpulkan hasil secara umum (mengeneralisasi). Bersifat induktif atau inferensial. Berdasarkan data dari sampel (khusus) digeneralisasi menuju data populasi (umum)

• Berdasar ada tidaknya perlakuan/intervensi, dibedakan:

1. Penelitian Expost Facto → Penelitian dilakukan terhadap kejadian atau fenomena causal efek (sebab akibat) yang telah terjadi (bukan karena adanya perlakuan / intervensi dari peneliti)
2. Penelitian Eksperimental → Penelitian hubungan sebab akibat dilakukan terhadap kejadian atau fenomena yang terjadi akibat adanya perlakuan atau intervensi oleh peniliti. Dengan demikian causalnya diberikan oleh peneliti

PENELITIAN CROSS SECTIONAL ATAU TRANSVERSAL

• Penelitian yang dilakukan pada satu waktu atau subsequent stage tertentu, artinya tiap subyek penelitian hanya diobservasi sekali saja dan pengukuran dilakukan terhadap status karakter atau variable subyek pada saat pemeriksaan

RANCANGAN PENELITIAN CROSS SECTIONAL

RANCANGAN PENELITIAN COHORT

RANCANGAN PENELITIAN KASUS KONTROL

DESIGN RESEARCH EKSPERIMENT

1. Pre Experiment Design
2. True Experiment Design
3. Quasi Experiment Design

SYARAT TRUE EXPERIMENT DESIGN

1. Ada Intervensi
2. Ada Kontrol
3. Dilakukan Randomisasi

• Dikatakan Quasi Experiment/ eksperimen semu karena:
• Tidak adanya randomisasi pengelompokan sampel (perlakuan dan kontrol)
• Kontrol terhadap variabel berpengaruh terhadap eksperimen tidak dilakukan

• Dikatakan Pra Eksperimen karena hanya ada intervensi, tidak dilakukan kontrol dan randomisasi

DESAIN EKSPERIMEN KUASI

DESAIN PRA EKSPERIMEN

DESAIN EKSPERIMEN MURNI

Cara Penulisan Hipotesis

Dr. Suparyanto, M.Kes

PENGERTIAN HIPOTESIS

•         Hipotesis adalah jawaban sementara penelitian, patokan duga, atau dalil sementara yang kebenaranya akan dibuktikan dalam penelitian tersebut (Notoatmojo)

•         Cara penulisan hipotesis:

–        Dirumuskan dengan jelas, padat, sederhana

–        Dinyatakan dalam kalimat pernyataan

–        Menyatakan pertautan antara dua variabel atau lebih

–        Harus dapat diuji (secara emperis)

MACAM HIPOTESIS

1. Hipotesis Kerja atau Alternatif atau Riset atau Asli atau Riil atau Teori atau Substantif (H1)
2. Hipotesis Nihil atau Statistik (Ho)
3. Hipotesis Tandingan

HIPOTESIS KERJA (H1)

•         Hipotesis kerja adalah suatu rumusan hipotesis dengan tujuan untuk membuat ramalan tentang peristiwa yang terjadi apabila suatu gejala muncul

•         Biasanya menggunakan rumusan pernyataan:

•         Jika …., maka….

•         Artinya jika suatu variabel terjadi pada suatu situasi, maka ada akibat tertentu yang dapat ditimbulkan

CONTOH HIPOTESIS KERJA

•         “Jika sanitasi lingkungan suatu daerah buruk, maka penyakit menular di daerah tersebut tinggi”

•         “Jika persalinan dilakukan oleh Dukun yang belum dilatih, maka angka kematian bayi didaerah tersebut tinggi”

•         “Jika pendapatan perkapita suatu negara rendah, maka status kesehatan masyarakat di negara tersebut rendah pula”

MACAM HIPOTESIS KERJA

•         Hipotesis satu ekor atau satu pihak atau satu arah à sudah jelas arahnya (AàB)

•         Hipotesis dua ekor atau dua pihak atau dua arah à belum jelas arahnya(A—B)

•         “Jumlah pasien Puskesmas A lebih banyak dari jumlah pasien Puskesmas B”

•         (satu ekor) à arahnya jelas, pasien PKM A lebih banyak dan pasien PKM B lebih sedikit

•         “Ada perbedaan jumlah kunjungan pasien di Puskesmas A dan di Puskesmas B”

•         (dua ekor) à arahnya belum jelas, bisa dua kemungkinan bisa lebih banyak di PKM A atau di PKM B

HIPOTESIS NOL (Ho)

•         Hipotesis Nol adalah rumusan yang menyatakan sesuatu kesamaan atau tidak adanya suatu perbedaan yang bermakna antara dua kelompok atau lebih mengenai suatu hal yang dipermasalahkan

CONTOH HIPOTESIS NOL

•         “Tidak ada perbedaan tentang angka kematian akibat penyakit jantung antara penduduk perkotaan dengan penduduk pedesaan”

•         “Tidak ada perbedaan antara status status gizi anak balita yang tidak mendapat ASI pada waktu bayi, dengan status gizi balita yang mendapat ASI pada waktu bayi”

HIPOTESIS TANDINGAN

•         Hipotesis tandingan adalah hipotesis luar atau variabel pengganggu atau variabel yang tidak dikehendaki, tetapi ada dan ikut mempengaruhi variabel pengaruh

•         Variabel pengganggu tersebut harus dikontrol

CONTOH

•         “Tingkat pendidikan mempengaruhi kesediaan periksa bagi ibu hamil ke Puskesmas”

•         Hipotesis diatas juga dipengaruhi oleh: tingkat pengetahuan ibu tentang bayi sehat, sosial ekonomi, jarak rumah ke Puskesmas

•         Variabel tersebut harus dikontrol, caranya?

•         Cara mengontrol adalah: menyamakan variabel pengganggu

•         Artinya:

1.      responden yang diambil harus mempunyai: tingkat pengetahuan ibu tentang bayi sehat yang sama,

2.      sosial ekonomi yang sama,

3.      jarak rumah ke Puskesmas yang sama.

HIPOTESIS DESKRIPTIF

•         Adalah dugaan tentang nilai suatu variabel mandiri, tidak membuat perbandingan atau hubungan

•         Contoh:

•         Jika rumusan masalah adalah:

–        Seberapa lama daya tahan lampu merek X

–        Seberapa tinggi produktivitas padi di Kabupaten Jombang

•         Maka rumusan hipotesis berdasar teori dapat dibuat sebagai berikut:

–        “Daya tahan lampu X = 1000 jam”

–        “Produktivitas padi di Jombang = 500 ton/ha”

HIPOTESIS KOMPARATIF

•         Adalah pernyataan yang menunjukan perbandingan nilai dalam satu variabel atau lebih pada sample yang berbeda

•         Contoh:

•         Jika rumusan masalah adalah:

–        Adakah perbedaan daya tahan lampu merek A dan B?

–        Adakah perbedaan produktivitas kerja antara bidan D1 dan bidan D3?

•         Maka rumusan hipotesisnya dapat dibuat sbb:

–        “Tidak terdapat perbedaan daya tahan antara lampu merek A dan B”

•         Rumusan Masalah: Daya tahan lampu merek A lebih besar lampu merek B

•         Hipotesis:

–        “Tidak ada perbedaan produktivitas kerja antara bidan D1 dan Bidan D3”

HIPOTESIS ASOSIATIF

•         Adalah hipotesis yang menunjukan dugaan adanya hub atau pengaruh antara dua variabel atau lebih

•         Contoh:

•         Rumusan masalah:

–        Adakah hubungan antara gaya kepemimpinan dan efektifitas kerja?

•         Hipotesisnya adalah:

–        “Tidak ada hubungan antara gaya kepemimpinan dan efektivitas kerja”

LATIHAN:

•         Judul: Lama Kala 1 pada Ibu bersalin Primigravida

•         Tuliskan:

1. Rumusan Masalah
2. Tujuan Penelitian
3. Hipotesis

•         Judul: Hubungan Tinggi Badan dengan Persalinan Spontan

•         Tuliskan:

1. Rumusan Masalah
2. Tujuan Umum
3. Tujuan Khusus
4. Hipotesis

•         Judul: Pengaruh Kontrasepsi Depo Propera terhadap Obesitas

•         Tuliskan:

1. Masalah
2. Rumusan masalah
3. Tujuan umum
4. Tujuan khusus
5. Hipotesis

REFERENSI:

1.Budiarto, 2004, Metodologi Penelitian Kedokteran, Sebuah Pengantar, Jakarta, EGC

2. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 1 (statistik Deskriptif), Jakarta, Bumi Aksara

3. Hasan, 2005, Pokok Pokok Materi Statistik 2 (statistik Infereansif), Jakarta, Bumi Aksara

4.Nasution, 2004, Metode research (penelitian Ilmiah), Jakarta, Bumi Aksara

5. Silalahi, 2003, Metodologi Penelitian dan Studi Kasus, Sidoarjo, Citramedia

6. Tjokronegoro, 2004, Metologi Penelitian Bidang kedokteran, Jakarta, Balai Penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia