2. 1. STATISTIK DAN
STATISTIKA
STATISTIK, maknanya sering dikaitkan dengan angka atau
gugus
angka yang menggambarkan tentang sesuatu.
Example:
* statistik penderita kurang gizi
* statistik epidemi malaria
* statistik tingkat kelahiran bayi, dsb
STATISTIKA, merupakan ilmu pengetahuan yang mengkaji:
a.
b.
c.
d.
Peranan Statistika
Cara/metode pengumpulan data
Cara-cara penyajian data
Metode pengolahan/analisis data, dan
Cara-cara inferensi (penarikan kesimpulan) dan
interpretasi hasil olah data.
2
3. Dari definisi STATISTIKA tersebut, selanjutnya untuk memperoleh
pemahaman yang baik tentang kajian statistika, maka statistika
dibagi menjadi dua, yakni:
1. STATISTIKA DESKRIPTIF (DESCRIPTIVE STATISTICS)
2. STATISTIKA INFERENSIAL (INFERENTIAL STATISTICS)
STATISTIKA DESKRIPTIF, yaitu statistika yang mengkaji
caracara meringkas/menyarikan/mencandera dan menggambarkan gatra-gatra penting data.
STATISTIKA INFERENSIAL, yaitu metode statistika yang
mengkaji semua gatra yang berhubungan dengan analisis
cuplikan (sample) data untuk kemudian dijadikan dasar
peramalan (penarikan kesimpulan) tentang keseluruhan
gugus data induknya (populasi)
Peranan Statistika
3
4. Jenis Diet I
?
contoh
Tingkat epidemi
malaria
1. Menduga Ciri
Populasi
Peranan Statistika
?
Jenis Diet II
Jenis Diet III
2. Pembandingan
Golongan
Pubah tak-bebas
populasi
•
•
?
•
•
•
Pubah bebas
3. Mencari Hubungan
4
5. 2. DATA
DATA, merupakan fakta/fenomena yang direpresentasikan baik
berupa angka (numerik) maupun berupa pernyataan/kategori/
atribut
KUALITATIF, data yang dinyatakan/diformulasikan dalam pernyataan/
kategori/atribut
DAT
A
Nominal, data yang skala pengukurannya hanya berupa penggolongan/
pengelompokan/klasifikasi.
Ordinal, ada skala klasifikasi dan urutan (ranking)
KUANTITATIF, data yang direpresentasikan dalam bentuk angka/numerik
Diskrit, diperoleh dari hasil
pencacahan/membilang
Peranan Statistika
Selang (Interval): ada klasifikasi,
urutan, dan jarak
Kontinyu, diperoleh dari hasil
pengukuran.
Nisbah (Ratio): ada klasifikasi,
urutan, jarak, dan nol
5
mutlak
6. CARA PENGUMPULAN DATA:
1. SURVEI, dilakukan jika data yang ingin dikaji (sebenarnya) sudah ada di
lapangan, hanya tinggal mengumpulkan saja. Agar diperoleh data
yang representatif terhadap karakteristik populasinya, survei harus
memenuhi kaidah-kaidah yang dapat meminimisasi galat (error).
(dibahas dalam matakuliah Metode Penelitian/Ilmiah).
Example: survei balita yang menderita gizi buruk di NTB
2. PERCOBAAN, beda dengan survei, percobaan dilakukan karena data yang
ingin dikaji sebelumnya belum tersedia, sehingga harus dibangkitkan
melalui percobaan.
Tiga hal penting dalam percobaan: rancangan perlakuan (treatment design),
rancangan percobaan (experimental design), dan rancangan
respons (response design).
Cirinya: ada 3R (replication, randomization, dan restriction/local control)
Peranan Statistika
6
7. Apa itu ‘treatment
design’?
Perlakuan
Peranan Statistika
• strategi peneliti untuk memilih atau
menetapkan perlakuan-perlakuan apa
saja yang akan digunakan dalam
percobaannya?
• sangat bergantung pada tujuan
penelitian
a. tak - terstruktur: ‘fixed-treatments’
dan ‘random-treatments’
b. terstruktur: ‘nested-treatments’,
berfaktor, dan regresi
7
8. Apa itu ‘experimental
design’?
Rancangan
Percobaan
Peranan Statistika
merupakan pengaturan pemberian
perlakuan pada unit-unit percobaan,
dengan maksud agar keragaman
respons akibat keadaan lingkungan
dan heterogenitas materi percobaan
dapat diminimisasi
a. Rancangan Faktor Tunggal: RAL, RKLT,
RBL, Lattice seimbang, Lattice seimbang
sebagian.
b. Rancangan Faktor Ganda: percobaan
faktorial, Spli Plot Design, Strip Plot Design,
Split Block Design, Split-split Plot Design,
8
9. Apa itu ‘response
design’?
• pemilihan sifat atau karakteristik yang akan
digunakan untuk menilai perlakuan
• rancangan mengenai bagaimana cara mengukur
atau menilai atau mengolong-golongkan sifat/
karakteristik tersebut
hasil ukur
konsep-1
instrumen-1
• ordinal
konsep-2
konsep-3
Peranan Statistika
• nominal
• interval
instrumen-2
• ratio
9
10. 3. POPULASI DAN SAMPEL
POPULASI: keseluruhan obyak (pengamatan) secara lengkap dan
jelas definisinya, yang menjadi kajian (ingin dipelajari)
sifat-sifat (karakteristiknya).
SAMPEL:
merupakan sebagian obyek/pengamatan
diambil dari populasi untuk diobservasi/diukur sifat-sifat
nya, dan selanjutnya digunakan dasar menarik kesimpulan tentang populasinya.
Populasi yang
karakteristiknya
ingin dipelajari
(N)
Peranan Statistika
Kesimpulan dibuat dengan harapan
berlaku untuk POPULASI
n
Cuplikan/sampel yang diambil dari
populasi dan datanya dianalisis
10
11. • Pembatasan populasi dilakukan dgn
membedakan populasi total (universal) dan
populasi target.
• Populasi total adalah setiap subjek penelitian
manusia, hewan, atau benda yg memenuhi
kriteria yg diminati dlm penelitian
• Populasi target adalah kelompok tersedia yg
secara teoritis digeneralisasi dr hasil
penelitian.
• Sampel ditarik dari populasi target
Peranan Statistika
11
12. • Populasi total maupun populasi target hrs
identik dan dpt mendiskripsikan pertanyaan
siapa, di mana dan kapan shg secara vertikal
baik populasi total maupun populasi target yg
nantinya dijadikan pengambilan sampel
adalah sama
• Makin tidak sama sampel dengan
populasinya, makin besar kekeliruan dlm
generalisasinya
Peranan Statistika
12
13. POPULASI TOTAL
Remaja putri hamil, usia 15-20 tahun, trimester I
(siapa), di bangsal rumah sakit seluruh Indonesia
(di mana) tahun 2008 (kapan)
POPULASI TARGET
Remaja putri hamil, usia 15-20 tahun, trimester I
(siapa), di ruang bersalin RSU Propinsi NTB
(di mana) bulan Januari tahun 2008 (kapan)
SAMPEL
Gambar. 1: Alur pengambilan sampel
Peranan Statistika
13
14. •
Sampel dlm suatu penelitian timbul karena
hal-hal berikut ini:
1. Untuk mereduksi objek penelitian krn jumlah
populasi yg begitu besar
2. Untuk mengadakan generalisasi dr hasil
penelitian dlm arti mengaitkan kesimpulan dgn
objek, gejala, atau kejadian yg lebih luas
(sutrisno Hadi, 1980)
Peranan Statistika
14
15. Alasan-alasan penentuan penggunaan sampel
penelitian adalah sbb:
1.
2.
3.
4.
5.
Ukuran populasi
Biaya
Masalah waktu
Penelitian yg sifatnya merusak
Masalah ketelitian
Peranan Statistika
15
16. • Suatu hal yg perlu diperhatikan pd sampel
adalah keadaan homogenitas dan
heterogenitas populasi
• Apabila keadaan populasi homogen, jumlah
smpel tdk menjadi persoalan. Sebaliknya jika
populasi heterogen, pertimbangan
pengambilan sampel harus memperhatikan
dan menyelidiki kategori-kategori
heterogenitas & besarnya populasi dlm tiap
kategori
• Penetapan jumlah sampel yg terlalu besar
selalu lebih baik daripada kurang.
Peranan Statistika
16
17. • Meskipun demikian ada cara untuk
memperoleh sampel minimal, menurut
Zainudin M (1998)
N
n=
1+N (d)2
n = Jumlah sampel
N = Jumlah populasi
d = Tingkat kesalahan (0.05)
Peranan Statistika
17
18. TEKNIK SAMPLING
•
Cara untuk menentukan sampel
•
Sampel yg representatif dpt diperoleh dg 2
teknik sampling yg berbeda yaitu:
1. Teknik random sampling
2. Teknik non random sampling
Peranan Statistika
18
19. Teknik random sampling
Simple random sampling
contoh: apabila ada 600 mhs PSIK (populasi), sampel sebanyak 200
dpt diperoleh dgn cara undian, ordinal (bertingkat) atau dgn daftar
bilangan random
Tahapan dlm penentuannnya sbb:
•
Menentukan populasi = 600 perawat
•
Menentukan besarnya sampel, misalnya 30% =200 perawat
•
Membuat daftar perawat dgn memberi nomor urut 000 sampai 599
•
Membuat kertas undian sebanyak 1o, dengan nomor urut 1 sampai 10
•
Nomor permulaan ditentukan dgn memilih di antara nomor 1 sampai 10
kertas undian secara acak
•
Saat kertas dibuka dan tertera nomor 5, bilangan yg merupakan
kelipatan 5 menjadi sampel. Jadi 5, 10, 15, 20 dst sampai didapatkan
200 perawat
Peranan Statistika
19
20. Stratified random sampling
• Dilakukan pd subpopulasi, bukan pd populasi
keseluruhan seperti pd simple random
• Teknik ini mengakibatkan setiap subpopulasi
terwakili pd sampel sesuai perbandingan jumlah yg
ada pd populasi
• Tahapannya adalah sbb:
1.
2.
3.
4.
Tentukan jumlah populasinya
Tentukan besarnya sampel
Klasifikasikan semua anggota populasiny
Pilih secara random sejumlah individu dari masingmasing subkelompok
Peranan Statistika
20
21. •
1.
2.
3.
4.
Apabila DPR di suatu propinsi ingin mendapatkan
perwakilan dari perawat sesuai dengan tingkatan
sekolahnya, langkahnya sbb:
misalnya, populasi adalah 1000 perawat
Besarnya sampel yg dikehendaki adalah 278
Klasifikasikan perawat sesusi dg subkelompoknya.
Dari 1000 perawat, yg berlatar belakang
pendidikan S1= 50, D4= 300, D3= 500, SPK= 50,
SPR= 100.
Karena sampel yg dibutuhkan sebanyak 278, agar
semua subkelompok terwakili, perhitungan untuk
S1 adalah 50/1000 x 278 = 14, untuk D4 adalah
300/1000 x 278 = 83, dan untuk D3, SPK dan SPR
masing-masing 139, 14, 28 sehingga jumlah total
278 sesuai dengan permintaan sampelnya
Peranan Statistika
21
22. Cluster sampling
•
Dilakukan secara random melalui kelompok kelompok.
•
Semua anggota (kelompok) mempunyai karakteristik yg
sama
•
Bisanya dilakukan pada penelitian dgn area luas & subjek
yg besar.
•
Berikut ini tahapannya:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Tentukan dan definisikan populasinya
Tentukan jumlah sampel
Tentukan dan definisikan cluster yg logis
Taksir jumlah rata-rata anggota populasi utk setiap cluster
Tentukan jumlah cluster yg diperlukan dg membagi besarnya
sampel dg ukuran cluster yg ditaksir
Pilih secara random jumlah cluster yg dibutuhkan
Peranan Statistika
22
23. •
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Apabila Kepala Dinas Propinsi ingin memperoleh sampel dr
dosen keperawatan secara cluster, langkah yg harus
diambil sbb:
Populasi adalah 2000 dosen keperawatan di propinsi
tersebut
Besarnya sampel yg diinginkan adalah 200
Cluster yg logis adalah sekolah
Daftar sekolah keperawatan di daerah tersebut adalah 100
sekolah, rata-rata jumlah dosen = 20
Jumlah anggota cluster (sekolah) yg diinginkan = jumlah
sampel (200) dibagi dengan rata-rata jumlah dosen tiaptiap cluster (20). Jadi jumlah sekolah yg diperlukan adalah
10
Oleh karena itu 10 dari 100 sekolah akan dipilih secara
random. selanjutnya semua dosen pd tiap-tiap sekolah dr
10 sekolah yg terpilih menjadi sampel (10 sekolah, 200
dosen)
Peranan Statistika
23
24. Teknik Non random sampling
1. Quota sampling adalah sampel yg
menekankan pada jumlah
2. Purposive sampling adalah jenis sampel yg
dipilih dengan pertimbangan karakteristik
tertentu (misalnya mhs penerima beasiswa).
3. Accidental sampling adalah sampel yg
diperoleh berdasarkan siapa yg dijumpai
(misalnya orang yg sedang melakukan
donor darah)
Peranan Statistika
24
25. Tabel 1. Hubungan populasi dan pengambilan sampel
Teknik Sampling
Probability Sampling
(Random)
Non probability Sampling
(Non random)
Karakteristik populasi
• Populasi finit (populasi target
diketahui)
• Populasi terbatas
• Jumlah serta identitas dari
anggota populasi dpt dg mudah
diketahui
• Umumnya homogen
• Utk populasi infinit (tdk ada
daftar populasi target)
• Populasi tidak terbatas
• populasi dg jumlah & identitas
anggota populasinya tidak
diketahui
• Heterogen
Contoh
• Perawat di rumah sakit
• Mahasiswa di Kampus
• Pasien di Ruang A
• Pasien gerontik di wisma B
• Santri di pondok pesantren C
• Pengunjung pasar
• Penonton sepak bola
• Perawat yg donor darah saat
HUT PMI
• Pengunjung pasien poli X pada
hari senin
Teknik
• Simple random sampling
• Stratified random sampling
• Pemilihan sampel cluster
• Quota
• Purpusive
• Accidental
Peranan Statistika
25