• Tidak ada hasil yang ditemukan

Data Variabel Skala Pengukuran (Kelompok 4)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Data Variabel Skala Pengukuran (Kelompok 4)"

Copied!
9
0
0

Teks penuh

(1)

DATA, VARIABEL DAN SKALA PENGUKURAN

DATA, VARIABEL DAN SKALA PENGUKURAN

Tulisan ini dibuat untuk memenuhi tugas dari Ir. Rahayu Astuti, Mkes Tulisan ini dibuat untuk memenuhi tugas dari Ir. Rahayu Astuti, Mkes

Disiplin Ilmu: Biostatistik  Disiplin Ilmu: Biostatistik 

Kelompok 4 : Kelompok 4 :

1.

1. Juhendra Juhendra Fathoni Fathoni H2A010027H2A010027 2.

2. Maria Maria Ulfah Ulfah H2A010032H2A010032 3.

3.  Nuzulia Ni’matina Nuzulia Ni’matina H2A010037H2A010037 4.

4. R. R. Prindjati Prindjati Prakasa Prakasa H2A010042H2A010042 5.

5. Shofia Shofia Rachmawati Rachmawati H2A010047H2A010047

FAKULTAS KEDOKTERAN

FAKULTAS KEDOKTERAN

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SEMARANG

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SEMARANG

(2)

DATA, VARIABEL DAN SKALA PENGUKURAN

DATA

A. Pengertian Data

Data adalah semua keterangan seseorang yang dijadikan responden maupun yang berasal dari dokumen-dokumen baik dalam bentuk statistik  atau dalam bentuk lainnya guna keperluan penelitian dimaksud.1

B. Jenis Data

Berdasarkan macam atau jenis variabelnya:

1. Data Diskrit, yaitu data dari variabel diskrit, data yang ada berupa frekuensi.

2. Data Kontinum, yaitu data dari variabel kontinum, data yang ada berupa tingkatan angka berjarak atau ukuran.2

Berdasarkan perolehannya:

1. Data primer, yaitu data yang diperoleh secara langsung dari masyarakat  baik yang dilakukan melalui wawancara, observasi dan alat lainnya.

2. Data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari meminjam dokumen suatu instansi malalui petugas atau mencari sendiri file yang diperlukan sebagai sumber data.2

Berdasarkan wujudnya:

1. Data kualitatif, yaitu data yang bersifat menerangkan dalam bentuk  uraian maka data tersebut tidak dapat diwujudkan dalam bentuk angka-angka melainkan berbentuk suatu penjelasan yang menggambarkan keadaan, proses, peristiwa tertentu.1Contohnya bagaimana kondisi pasien  pasca operasi ginjal di RS Budi Asih: sangat bagus, sangat jelek, jelek 

(3)

2. Data Kuantitatif, yaitu data yang penyajiannya dalam bentuk angka yang secara sepintas lebih mudah untuk diketahui maupun untuk  membandingkan satu sama lain. Pengumpulan data kuantitatif pada umumnya menggunakan instrumen penelitian. Contohnya berapa jumlah  pasien infeksi luka operasi di RS Budi Asih: 3 pasien.2

VARIABEL

A. Pengertian variabel

Sutrisno Hadi mendefinisikan variabel sebagai gejala yang bervariasi misalnya  jenis kelamin, karena jenis kelamin mempunyai variasi: laki-laki  – 

 perempuan; berat badan, karena ada berat badan 40 kg, dan sebagainya. Gejala adalah objek penelitian, sehingga variabel adalah objek penelitian yang  bervariasi.2

Variabel adalah karakteristik subyek penelitian yang berubah dari satu subyek  ke subyek lain. Yang dimaksud dengan variabel adalah karakteristik suatu subyek bukan subyek atau bendanya sendiri. Misalnya badan, kelamin, darah atau hemoglobin bukan merupakan variabel; yang merupakan variabel adalah tinggi atau berat badan, jenis kelamin, tekanan darah, atau kadar hemoglobin.3 B. Jenis variabel

Variabel dapat dibedakan atas yang kuantitatif dan kualitatif. Contoh variabel kuantitatif misalnya luas kota, umur, banyaknya jam dalam sehari, dan sebagainya. Contoh variabel kualitatif misalnya kemakmuran kepandaian.2 Variabel kuantitatif diklasifikasikan menjadi dua kelompok:

1. Variabel diskrit (discrete quantitative variables): disebut juga variabel nominal atau variabel kategorik karena hanya dapat dikategorikan atas 2 kutub yang berlawanan yakni “ya” dan “tidak”.

Misalnya: “wanita –  pria”, “hadir – tidak hadir”, “atas –  bawah”.

Angka-angka digunakan dalam variabel diskrit ini untuk menghitung, yaitu banyaknya pria, banyaknya yang hadir dan sebagainya. Maka angka

(4)

Variabel diskrit bukan hanya hasil hitungan, tetapi juga penomoran, misalnya nomor telepon. Tinjauannya karena nomor telepon tidak  menunjukkan “lebih-kurang”, “jarak”, atau “sekian kali”.2

2. Variabel kontinum (continous quantitative variables quantitative variables quantitative variables), dibagi menjadi:2

a. Variabel ordinal, yaitu variabel yang menunjukkan tingkatan-tingkatan misalnya panjang, kurang panjang, pendek.

Disebut juga variabel “lebih kurang” karena yang satu mempunyai kelebihan dibandingkan yang lain.

Contoh: Ani terpandai, Siti pandai, Nono tidak pandai.

 b. Variabel interval, yaitu variabel yang mempunyai jarak, jika dibanding dengan variabel lain, sedangkan jarak itu sendiri dapat diketahui dengan pasti.

Misalnya:

Suhu udara diluar 310C. Suhu tubuh kita 370C. Maka selisih suhu adalah 60C.

Jarak Semarang – Magelang 70 km, sedangkan Magelang – Yogya 101 km. Maka selisih jarak Magelang – Yogya, yaitu 31 km.

c. Variabel ratio, yaitu variabel perbandingan. Variabel ini dalam hubungan antar-sesamanya merupakan “sekian kali”.

Misalnya:

Berat Pak Karto 70 kg, sedangkan anaknya 35 kg. Maka Pak Karto  beratnya dua kali berat anaknya.

Jika kita menghendaki, variabel kontinum dapat diubah menjadi variabel diskrit dengan cara mengklasifikasikannya menjadi “ya” dan “tidak”.

Cara:

a) Menentukan batas misalnya nilai rata-rata, maka angka diatas rata-rata diberi “ya” dan rata-rata kebawah diberi “tidak”.

(5)

 b) Mengambil satu nilai diberi “ya”, dan selain nilai itu diberi “tidak”. Contoh:

 Nilai Bahasa Indonesia berjarak antara 3 dan 9 (variabel interval), variabel ini dapat diubah diskrit dengan mengambil nilai 7 sebagai “ya” dan selain nilai itu (diatas atau dibawahnya) diberi “tidak”.2

Berdasarkan hubungan antara satu variabel dan variabel lain:

1. Variabel Independen: variabel ini sering disebut variabel stimulus,  predictor, antecedent, risiko, determinan, kausa atau variabel bebas. Variabel ini merupakan variabel yang mempengaruhi atau menjadi sebab  perubahannya atau timbulnya variabel dependen (terikat).4

2. Variabel Dependen: sering disebut variabel output, kriteria, konsekuen, efek, hasil, outcome, respon atau event. Dalam bahasa Indonesia disebut sebagai variabel terikat. Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Contohnya komitmen kerja sebagai variabel independen dan produktivitas kerja sebagai variabel terikat.4

3. Variabel Moderator adalah variabel yang mempengaruhi (memperkuat atau memperlemah) hubungan variabel bebas dan variebel terikat atau disebut juga variabel independen dua. Contohnya hubungan motivasi dan  produktivitas kerja akan semakin kuat bila peranan pemimpin dalam

menciptakan iklim kerja sangat baik, dan hubungan semakin rendah bila  peranan pemimpin kurang baik dalam menciptakan iklim kerja.4

Komitmen Kerja (Variabel Independen)

Produktivitas Kerja (Variabel Dependen) Contoh hubungan variabel independen-dependen

(6)

4. Variabel Intervening adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dan dependen menjadi hubungan tidak langsung dan tidak dapat diamati dan diukur. Variabel ini merupakan variabel penyela/ antara yang terletak di antara variabel independen dan dependen, sehingga variabel tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen. Contohnya: tinggi rendahnya  penghasilan akan mempengaruhi seecara tidak langsung terhadap usia harapan hidup. Variabel antaranya yaitu gaya hidup seseorang antara variabel penghasilan dengan gaya hidup, terdapat variabel moderator, yaitu budaya lingkungan tempat tinggal. 4

5. Variabel kontrol adalah variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan sehingga pengaruh variabel independen terhadap dependen terhadap dependen tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti variabel kontrol sering digunakan bila akan melakukan penelitian yang bersifat membandingkan.4 Budaya Lingkungan Tempat Tinggal (variabel moderator) Penghasilan (variabel independen) Harapan Hidup (variabel dependen) Gaya Hidup (variabel intervening)

Contoh hubungan variabel independen-moderator-intervening, dependen Motivasi Kerja (Variabel Independen) Produktivitas Kerja (Variabel Dependen) Kepemimpinan (Variabel Moderator)

(7)

Contoh hubungan variabel independen-kontrol, dependen4

SKALA PENGUKURAN

Skala pengukuran dapat diklasifikasikan menjadi 2, yaitu skala kategorikal dan

 skala numerik. Skala kategorikal dapat dibagi lagi menjadi  skala nominal dan

ordinal, sedangkan skala numerik dibagi menjadi skala interval dan rasio.3

1. Skala nominal hanya merupakan nama atau label variabel, dan tidak  mengandung informasi peringkat. Contoh: golongan darah (A, B, AB, O), suku bangsa (Jawa, Dayak, Bugis). Skala nominal yang mempunyai 2 nilai disebut dikotom atau binominal, sedangkan yang mempunyai lebih dari 2 nilai disebut politikom. Skala nominal ini ridak dapat dimanipulasi secara matematis, misalnya dihitung nilai mean-nya, tetapi dapat dihitung proporsi,  persentase, risiko absolut atau resiko relatif. Uji hipotesis yang sering digunakan untuk variabel nominal adalah uji x2; selain itu untuk desain tertentu dapat dihitung risiko relatif (pada studi kohort) atau reasio odds (pada studi kasus-kontrol) yakni untuk variabel berskala binominal. Pada uji diagnostik, baik uji yang diteliti maupun baku emas selalu berskala  binominal.3

2. Skala ordinal terdapat informasi peringkat, tetapi jarak antara dua  peringkatnya tidak dapat dikuantifikasi. Contohnya adalah derajat penyakit, tingkat sosial ekonomi, status gizi. Meskipun mempunyai informasi peringkat, nilai variabel ordinal tidak dapat dimanipulasi secara matematis. Misalnya

Pendidikan SMA & SMK  (variabel independen)

Keterampilan Mengetik  (variabel dependen)

 Naskah, tempat, mesin tik  sama (variabel kontrol)

(8)

 parah daripada penderita derajat I. Statistika yang digunakan, selain yang  berlaku untuk skala nominal, juga termasuk median, korelasi peringkat

(Spearman), dan banyak uji non-parametrik.3

3. Skala numerik  terdapat informasi peringkat kuantitatif yang lengkap dan dapat diukur. Contoh: berat badab, penghasilan, kadar ureum, berat lahir. Nilai skala numerik dapat dimanipulasi secara matematika. Skala numerik dapat dibedakan lagi menjadi:3

a. skala interval, yakni skala numerik yang tidak mempunyai nilai 0 alami (misalnya suhu 0o Celcius tidak sama dengan suhu 0o Farenheit, oleh karena nilai tersebut adalah arbitrer, ditentukan oleh manusia, bukan nilai alami).

 b. skala rasio, yang mempunyai nilai alami 0 alami (misalnya berat badan, kadar kolestrol).

Skala numerik dapat pula dibagi menjadi:3

a. skala kontinu (mempunyai nilai desimal, misalnya kadar ureum, berat  badan)

(9)

DAFTAR PUSTAKA

1. P Joko Subagyo. Metode Penelitian dalam Teori dan Praktek . Rineka Cipta. Jakarta. 2006.

2. Suharsimi Arikunto. Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik edisi IV. Rineka Cipta. Jakarta. 2006.

3. Sudigdo Sastroasmoro, Sofyan Ismael. Dasar-dasar Metodologi Penelitian Klinis edisi ke-4. CV Sagung Seto. Jakarta. 2011.

4. Sugiyono. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Penerbit Alfabeta. Bandung. 2007.

Referensi

Dokumen terkait

Penelitian Khotimah (2009) pada data curah hujan di Kabupaten Indramayu diperoleh kesimpulan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil validasi model SD

Mengingat pembelanjaan modal merupakan jenis pengeluaran perusahaan yang membutuhkan banyak dana, maka dalam menentukan seberapa besar tingkat pembelanjaan modal yang

Indonesia memiliki komitmen yang serius untuk menurunkan emisi GRK di tingkat nasional, dengan sendirinya isu kehutanan, secara langsung maupun tidak langsung, menjadi isu

Andi Arief Berkicau https://t.co/uiWNfL3BeY #Jokowi #AHY #Prabowo #Netarlnews 8 Siapapun yang terpilih harus menjadi Kemenangan rakyat Indonesia.. .#2019pilihjokowi

 Memahami makna dalam teks lisan fungsional dan monolog pendek sederhana berbentuk report untuk berinteraksi dengan lingkungan

Hasil penelitian menunjukkan Untuk dapat berkompetensi dalam berkomunikasi lintas budaya di kalangan generasi muda sebagai bentuk kesiapan menghadapi Pemberlakuan

Jumlah traffic di Bandar Domine Eduard Osok Sorong meningkat dari waktu ke waktu, namun keteraturan pergerakan kendaraan operasional di area airside belum memenuhi

Sebagai contoh dalam aplikasi dari software Ant Picking System (APS) yang dibuat peneliti dalam menunjang pengaplikasian dari algoritma ACS, perhitungan jarak