• Tidak ada hasil yang ditemukan

IV. TEST UNTUK DATA NOMINAL DAN ORDINAL 14 Desember 2005

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "IV. TEST UNTUK DATA NOMINAL DAN ORDINAL 14 Desember 2005"

Copied!
11
0
0

Teks penuh

(1)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

IV. TEST UNTUK DATA NOMINAL DAN ORDINAL

14 Desember 2005

Crosstab (Tabulasi Silang)

Crosstab ini dipergunakan untuk menyajikan data categorical dalam bentuk tabulasi, terdiri dari baris (row) dan kolom (column).

Contoh: jika kita ingin menampilkan persentase ibu yang ikut program vitamin A untuk ibu nifas di setiap kabupaten yang menjadi lokasi survei, maka cara penyajiannya bisa dibuat dalam bentuk tabulasi.

Keikutsertaan dalam program Vit A ibu nifas Nama

Kabupaten

Ya Tidak Kadang Total

Pandeglang a d g a + d + g

Cirebon b e h b + e + h

Bangkalan c f i c + f + i

Total a + b + c d + e + f g + h + i a + b + c + d + e + f + g + h + i

Untuk memperoleh fungsi ini di dalam program SPSS, langkah-langkah yang harus kita lakukan adalah sebagai berikut:

1. klik Analyze – Descriptive Statistics – Crosstabs (lihat gambar 4.1a).

(2)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

2. Dalam kotak dialog Crosstab, masukkan variabel kab (untuk kabupaten) ke dalam

box dibawah Row(s) dan masukkan variabel vaprogpp (untuk keikutsertaan dalam program Vitamin A untuk ibu nifas) ke dalam box di bawah Column(s) (lihat

gambar 4.1b).

3. Untuk menampilkan angka persentase dari keikutsertaan ibu dalam program di setiap

kabupaten, klik Cells, kemudian pilih Rows di bawah tulisan Percentages (karena kita meletakkan kabupaten di dalam Row(s) di kotak dialog Crosstabs). Klik

Continue - OK. (lihat gambar 4.1b).

Gambar 4.1b. Fungsi Crosstabs

4. Hasil analisis dengan fungsi crosstab ini dapat dilihat pada output 4.1. Output 4.1. Crosstab variabel kab vs variabel vaprogpp

Case Processing Summary

980 99.2% 8 .8% 988 100.0% Code Kabupaten *

Program suplementasi kapsul vitamin A untuk ibu nifas

N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

(3)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

Code Kabupaten * Program suplementasi kapsul vitamin A untuk ibu nifas Crosstabulation

66 260 28 354 18.6% 73.4% 7.9% 100.0% 48 279 4 331 14.5% 84.3% 1.2% 100.0% 91 191 13 295 30.8% 64.7% 4.4% 100.0% 205 730 45 980 20.9% 74.5% 4.6% 100.0% Count

% within Code Kabupaten Count

% within Code Kabupaten Count

% within Code Kabupaten Count

% within Code Kabupaten Pandeglang Cirebon Bangkalan Code Kabupaten Total "Tidak" "Ya" "Kadang-Kad ang" Program suplementasi kapsul vitamin A

untuk ibu nifas

Total

Interpretasi output 4.1:

Pada Table Case Processing Summary, Valid N menjelaskan tentang jumlah

pasangan data point yang ada/valid untuk diproses jika variabel vaprogpp (N = 980)

dan kab (N= 988) ditabulasi-silangkan. Karena ada delapan (8) data point yang hilang (missing value) pada variabel vaprogpp, maka jumlah pasangan data valid yang akan diproses dalam tabulasi silang menjadi 988 - 8 = 980.

Tabel Code Kabupaten * Program supplementasi kapsul vitamin A untuk ibu

nifas Cosstabulation merupakan hasil tabulasi silang antara 2 variabel (kab * vaprogpp). Cara menginterprestasikan isi tabel:

¾ Kolom terakhir/paling kanan

Cell pertama: 354 merupakan jumlah ibu sebagai subyek survei di kabupaten Pandeglang saja.

Cell kedua: 331 merupakan jumlah ibu sebagai subyek survei di kabupaten Cirebon saja.

Cell ketiga: 295 merupakan jumlah ibu sebagai subyek survei di kabupaten Bangkalan saja.

Cell keempat: 980 merupakan jumlah total ibu sebagai subyek survei di ketiga kabupaten (354 + 331 + 295 = 980)

¾ Baris pertama

Cell pertama: 66 merupakan jumlah ibu yang tidak ikut dalam program vitamin A ibu nifas di kabupaten Pandeglang. Angka 18,6% menunjukkan persentase ibu yang tidak ikut serta dalam program dari total subyek survei di kabupaten Pandeglang saja = 66/354 x 100% = 18,6%

Cell kedua: 260 merupakan jumlah ibu yang ikut dalam program vitamin A ibu nifas di kabupaten Pandeglang. Angka 73,4% menunjukkan persentase ibu yang ikut serta dalam program dari total subyek survei di kabupaten Pandeglang saja = 260/354 x 100% = 73,4%

Cell ketiga: 28 merupakan jumlah ibu yang kadang ikut dalam program vitamin A ibu nifas di kabupaten Pandeglang. Angka 7,9% menunjukkan persentase ibu

(4)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

yang kadang ikut serta dalam program dari total subyek survei di kabupaten Pandeglang saja = 28/354 x 100% = 7,9%

¾ Cara menginterpretasikan angka-angka dalam cell di baris kedua dan baris ketiga sama seperti cell di baris pertama

¾ Baris terakhir/paling bawah

Cell pertama: 205 menunjukkan jumlah total ibu yang tidak ikut dalam program vitamin A di seluruh kabupaten. Angka 20,9% menunjukkan persentase jumlah total ibu yang tidak ikut dalam program vitamin A di seluruh kabupaten dibagi dengan jumlah total ibu yang tidak ikut dalam program di seluruh kabupaten = 205/980 x 100% = 20,9%.

Cara menginterpretasikan angka-angka dalam cell yang lain di baris terakhir sama seperti cell pertama

Uji Chi-Square (Chi-Square Test)

Ilmu statistik tidak hanya dapat membantu kita untuk mendeskripsikan data secara ringkas tetapi juga dapat dipergunakan untuk menguji hipotesa. Suatu hipotesa adalah pernyataan/asumsi yang ingin kita buktikan kebenarannya melalui survei atau studi yang kita lakukan. Uji Chi-Square adalah salah satu uji statistik yang dapat dipergunakan untuk menguji kebenaran dari suatu hipotesa jika data yang akan digunakan dalam analisa adalah data categorical (nominal atau ordinal). Ada 3 kegunaan dari uji Chi-Square yang paling banyak diketahui:

1. Uji keselarasan (Godness of Fit test)

2. Uji Homogenitas (Chi-Square Test for Homogeneity) 3. Uji Asosiasi (Chi-Square Test for Association)

Untuk uji Homogenitas dan uji Asosiasi, umumnya dapat menggunakan Pearson

Chi-Square test dengan syarat sebagai berikut:

1. Ukuran sampel studi/survei (sampel size) harus besar (biasanya lebih dari 30 atau 40 subyek studi),

2. Angka hasil observasi (observed value) dalam setiap cell ≠ 0 (nol),

3. Angka prediksi/yang diharapkan (expected value) dalam setiap cell harus lebih dari 5 (lima).

Uji keselarasan (Godness of Fit test)

Uji ini seringkali digunakan jika kita ingin mengetahui apakah proporsi yang diperoleh dari suatu hasil temuan sama dengan proporsi yang diperoleh berdasarkan teori atau laporan yang sudah ada sebelumnya.

Contoh:

Dinas Kesehatan di tiga kabupaten (Pandeglang, Cirebon dan Bangkalan) melakukan survei tentang cakupan program vitamin A untuk ibu nifas pada tahun 2003. Dari 980 ibu yang diwawancara, diketahui bahwa 74,5% merupakan angka cakupan dari program tersebut. Sementara berdasarkan laporan hasil survey yang sebelumnya pada tahun 2001, angka cakupan program vitamin A untuk ibu nifas adalah 59,3%. Untuk membuktikan

(5)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

apakah peningkatan angka cakupan program tersebut signifikan atau tidak, maka kita dapat menggunakan uji keselarasan dengan Chi-Square. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Klik Analyze – Nonparametric Tests – Chi-square (lihat gambar 4.2a.)

2. Masukkan variabel vaprogp2 ke dalam box Test Variable List dengan menyorot variabel vaprogp2 kemudian klik tanda í (lihat gambar 4.2b.)

3. Masukkan angka cakupan dari tahun sebelumnya (hasil survey tahun 2001) secara

berurutan sesuai dengan urutan kategori dari variabel vaprogp2 (0 = tidak tercakup dalam program; 2 = tercakup dalam program) dalam kotak di bawah Expected

Values – Values. Jadi Ketikkan terlebih dahulu angka 40,7 kemudian tekan tombol Add, lanjutkan dengan angka 59,3 lalu tekan lagi tombol Add - OK. (lihat gambar 4.2b).

(6)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

Gambar 4.2b. Chi-Square untuk Uji Keselarasan

4. Hasil uji Keselarasan ini dapat dilihat di output 4.2. Pada tabel Test Statistics, kita dapat melihat angka p-value (Asymp.Sig.) < 0,05 (p-value = 0,000). Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa ada perbedaan signifikan antara cakupan program di tahun 2003 dan 2001. Atau, karena angka cakupan program di tahun 2003 lebih besar dari angka cakupan program di tahun 2001, maka bisa dikatakan bahwa ada peningkatan signifikan pada angka cakupan program di tahun 2003 dibandingkan dengan angka cakupan program di tahun 2001.

Output 4.2. Hasil Uji Keselarasan

Program suplementasi kapsul vitamin A untuk ibu nifas

205 398.9 -193.9 775 581.1 193.9 980 tidak 1 Total

(7)

________________________________________________________________________________________________ LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module Test Statistics 158.892 1 .000 Chi-Squarea df Asymp. Sig. Program suplementasi kapsul vitamin A untuk ibu nifas

0 cells (.0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 398.9. a.

Uji Homogenitas (Chi-Square test for Homogeneity)

Uji ini seringkali digunakan jika kita ingin membandingkan proporsi dari suatu variabel tertentu yang diperoleh dari suatu populasi berbeda dengan proporsi yang diperoleh dari populasi lainnya.

Contoh:

Jika kita ingin membandingkan angka cakupan program vitamin A untuk ibu nifas antara tiga kabupaten: Kabupaten Pandeglang, Cirebon dan Bangkalan berdasarkan hasil survei tentang cakupan program vitamin A untuk ibu nifas yang dilakukan serentak pada tahun 2003. Untuk membuktikan apakah ada perbedaan signifikan dari angka cakupan program antara kabupaten satu dengan yang lainnya, maka kita dapat menggunakan uji homogenitas dengan Chi-Square.

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Klik Analyze – Descriptive Statistics – Crosstabs. Langkah selanjutnya sama persis dengan contoh diatas saat membuat tabulasi silang antara 2 variabel: kab dan vagprogp2

2. Masukkan variabel kab ke dalam box Row(s) dan variabel vapgrogp2 dalam box

Column(s)

3. Tekan tombol Statistics di kotak dialog Crosstabs untuk membuka kotak dialog

(8)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

Gambar 4.3. Chi-Square untuk Uji Homogenitas

4. Hasil uji homogenitas dapat dilihat pada output 4.3. Tabel Case Processing

Summary dan tabel Code Kabupaten * Program supplementasi kapsul vitamin A untuk ibu nifas Crosstabulation (hasil tabulasi silang) sama persis dengan hasil

tabulasi silang jika kita hanya menggunakan fungsi Crosstabs. Yang berbeda hanya pada tabel Chi-Square Tests yang muncul jika kita mengaktifkan fungsi Chi-Square di kotak dialog Crosstabs: Statistics. Dalam tabel tersebut, yang menjadi fokus adalah angka p-value (Asmp.Sig. (2-sided)) dari Pearson Chi-Square. Tetapi,

sebelumnya kita harus memastikan dahulu apakah persyaratan dari penggunaan Pearson Chi-Square test telah terpenuhi:

¾ Hasil tabulasi silang menunjukkan tidak ada observed value = 0

¾ Catatan kaki (footnote) dibawah tabel Chi-Square Tests yang menyatakan bahwa tidak ada expected value < 5 (0 cells have expected count less than 5). Hasil analisis kali ini menunjukkan bahwa kita dapat menggunakan p-value dari Pearson Chi-Square yang nilainya < 0,05 (p-value = 0,000). Dengan demikian interpretasi dari uji homogenitas membuktikan bahwa ada perbedaan signifikan pada cakupan program vitamin A untuk ibu nifas antara kabupaten yang satu dengan kabupaten yang lainnya. Atau dalam kata lain, ada perbedaan signifikan pada cakupan program vitamin A untuk ibu nifas antara ketiga kabupaten.

(9)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

Output 4.3. Hasil Uji Homogenitas

Case Processing Summary

980 99.2% 8 .8% 988 100.0% Code Kabupaten *

Program suplementasi kapsul vitamin A untuk ibu nifas

N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

Code Kabupaten * Program suplementasi kapsul vitamin A untuk ibu nifas Crosstabulation

Count 66 288 354 48 283 331 91 204 295 205 775 980 Pandeglang Cirebon Bangkalan Code Kabupaten Total tidak ya/kadang2 Program suplementasi kapsul vitamin A untuk

ibu nifas Total Chi-Square Tests 26.927a 2 .000 26.079 2 .000 18.532 1 .000 980 Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value df Asymp. Sig. (2-sided)

0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 61.71.

a.

Uji Asosiasi (Chi-Square test for Association)

Uji ini pada dasarnya menggunakan metode perhitungan yang sama dengan uji homogenitas yaitu menggunakan Pearson Chi-Square Test. Satu-satunya perbedaan hanya pada cara menginterpretasikan hasil analisisnya. Tujuan dari uji ini adalah untuk melihat adanya asosiasi atau hubungan antara dua kondisi yang direpresentasikan dalam bentuk variabel categorical.

Contoh:

Untuk menguji adanya hubungan antara pernah/tidaknya ibu melihat poster vitamin A untuk ibu nifas di Posyandu (var: seenpict) dengan pengetahuan ibu tentang manfaat

(10)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

vitamin A untuk meningkatkan kualitas ASI (var: vappasi), maka kita dapat menggunakan uji asosiasi dengan Chi-Square.

Tahapan-tahapan yang dilakukan di SPSS sama persis dengan saat kita melakukan uji homogenitas:

1. Klik Analyze – Descriptive Statistics – Crosstabs. Langkah selanjutnya sama persis dengan contoh diatas saat membuat tabulasi silang antara 2 variabel: seenpict dan vappasi

2. Masukkan variabel seenpict ke dalam box Row(s) dan variabel vappasi dalam box

Column(s)

3. Tekan tombol Statistics di kotak dialog Crosstabs untuk membuka kotak dialog

Crosstabs: Statistics. Pilih Chi-Square, klik Continue – OK (lihat gambar 4.4.)

Gambar 4.4. Chi-Square untuk Uji Homogenitas

4. Hasil uji homogenitas dapat dilihat pada output 4.4. Tabel Case Processing

Summary dan tabel Ibu pernah melihat poster di Posyandu * Manfaat kapsul VA untuk ibu nifas Crosstabulation (hasil tabulasi silang) sama persis dengan

hasil tabulasi silang jika kita hanya menggunakan fungsi Crosstabs. Yang berbeda hanya pada tabel Square Tests yang muncul jika kita mengaktifkan fungsi Chi-Square di kotak dialog Crosstabs: Statistics. Dalam tabel tersebut, yang menjadi fokus adalah angka p-value (Asmp.Sig. (2-sided)) dari Pearson Chi-Square. Tetapi,

sebelumnya kita harus memastikan dahulu apakah persyaratan dari penggunaan Pearson Chi-Square test telah terpenuhi:

(11)

________________________________________________________________________________________________

LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

¾ Catatan kaki (footnote) dibawah tabel Chi-Square Tests yang menyatakan bahwa tidak ada expected value < 5 (0 cells have expected count less than 5). Hasil analisis kali ini menunjukkan bahwa kita dapat menggunakan p-value dari Pearson Chi-Square yang nilainya > 0,05 (p-value = 0,258). Dengan demikian interpretasi dari uji asosiasi menunjukkan tidak adanya hubungan antara pernah/tidaknya ibu melihat poster tentang vitamin A untuk ibu nifas di Posyandu dengan pengetahuan ibu tentang manfaat vitamin A untuk meningkatkan kualitas ASI.

Output 4.4. Hasil Uji Homogenitas

Case Processing Summary

979 99.1% 9 .9% 988 100.0% ibu pernah melihat

poster di Posyandu * Manfaat kapsul VA untuk ibu nifas - kualitas ASI

N Percent N Percent N Percent

Valid Missing Total

Cases

ibu pernah melihat poster di Posyandu * Manfaat kapsul VA untuk ibu nifas - kualitas ASI Crosstabulation

Count 673 254 927 34 18 52 707 272 979 No Yes ibu pernah melihat

poster di Posyandu Total

"tidak" "ya" Manfaat kapsul VA

untuk ibu nifas -kualitas ASI Total Chi-Square Tests 1.278b 1 .258 .943 1 .331 1.225 1 .268 .267 .165 1.276 1 .259 979 Pearson Chi-Square Continuity Correctiona Likelihood Ratio Fisher's Exact Test Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided)

Computed only for a 2x2 table a.

0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 14.45.

Gambar

Gambar 4.1a. Fungsi Crosstabs
Gambar 4.1b. Fungsi Crosstabs
Tabel  Code Kabupaten * Program supplementasi kapsul vitamin A untuk ibu  nifas Cosstabulation merupakan hasil tabulasi silang antara 2 variabel (kab *  vaprogpp)
Gambar 4.2a. Chi-Square untuk Uji Keselarasan
+4

Referensi

Dokumen terkait

Hasil akhir pengujian sistem diperoleh dengan cara membandingkan hasil prediksi penyakit yang diderita oleh aplikasi sistem pakar dengan diagnosa atau kesimpulan

Merancang wadah pelatihan keterampilan batik yang dapat menjadi identitas kawasan sehingga dapat meningkatkan edukasi, perekonomian masyarakat setempat..

Penelitian yang dilakukan oleh Siregar, Sinaga dan Arianto (2017) menunjukkan bahwa tidak adanya sistem yang digunakan oleh sekretaris jurusan dalam menentukan dosen

8.(b) kandungan yang terdapat dalam perjanjian Persekutuan Tanah Melayu 1957 kandungan yang terdapat dalam perjanjian Persekutuan Tanah Melayu 1957 F1. F1 pembentukan

Hal ini dikarenakan Cirebon memiliki dua buah keraton yaitu Keratonan Kasepuhan dan Keraton Kanoman, yang konon berdasarkan sejarah dari dua keraton ini muncul beberapa

Candi Teluk II ditemukan bersamaan dengan Candi Teluk I secara kebetulan pada tahun 1980, sebuah buldoser yang sedang meratakan tanah untuk persiapan pembangunan pabrik

asset, winer/loser stock terhadap praktik perataan laba dengan hasil. penelitian bahwa ukuran perusahaan, dan return on asset

Untuk  membuat  media  pembelajaran  berbantuan  media  macromedia  flash  website.,  diperlukan  program  dengan  tampilan  menarik  sedemikian  asik  yang