Untuk setiap hasil pencarian yang baik, diperlukan pula pengelolaan data yang baik. Perangkat lunak yang dapat membantu dalam pengelolaan data adalah dengan menggunakan solusi Statistical Product and Servicer atau lebih dikenal dengan “SPSS” merupakan program yang dapat membantu seorang dosen, peneliti dan mahasiswa dalam mengolah dan menganalisis data penelitian. Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin yang membantu menyelesaikan buku ini dan kami berharap buku kecil ini dapat memberikan manfaat bagi dosen, peneliti dan mahasiswa untuk dapat melakukan pengelolaan data dengan baik menggunakan SPSS.
Mendefinisikan Variabel
Skala interval merupakan skala pengukuran yang mewakili jarak antara satu data dengan data lainnya dan mempunyai bobot yang sama, sedangkan skala rasio merupakan skala pengukuran. Memasukkan data berdasarkan data yang diperoleh di lapangan dengan menggunakan instrumen berupa angket atau lembar observasi, dimana data yang diperoleh berupa skor atau coding. Masukkan data dengan mengklik Tampilan Data. Hal ini dapat dilihat seperti pada gambar di bawah ini.
Sorting Data
Select Case
Kemudian klik pada variabel yang ingin difilter (Variabel Panjang Badan Balita sebagai contoh), lalu klik tanda panah untuk masuk ke Gunakan variabel filter (jika pemilihan berdasarkan variabel tertentu) dan klik OK dan Anda akan melihat hasil filter berbentuk sebuah garis, seperti terlihat pada gambar di bawah ini. Kemudian klik Analyze►Descriptive Statistics►Frequencies, kemudian masukkan variabel (variabel panjang badan balita) pada kotak Variable(s) dan klik OK, maka akan muncul tampilan seperti berikut.
Menambah Data, Menyisipkan Data dan Menghapus Data
Pada tabel frekuensi terlihat terdapat 88 sampel data yang valid, sehingga dipilih 92 sampel sehingga menjadi 88 sampel karena terdapat 4 sampel data kosong (data hilang) untuk data panjang bayi, sehingga yang terbaca hanya 88 sampel. . .
Menambah Variabel, Menyisipkan Variabel dan Menghapus Variabel
Langkah-langkah membuka data pada program SPSS dari program Exel adalah sebagai berikut. Selanjutnya variabel-variabel yang dimasukkan dalam program SPSS harus dibersihkan dan disesuaikan dengan definisi operasional yang telah ditetapkan.
Transformasi Compute
TRANSFORMASI DATA adalah perubahan dari tipe data yang mempunyai skala interval menjadi skala ordinal (kategorisasi atau transformasi digunakan untuk mengubah nilai yang ada menjadi nilai baru pada variabel baru. Setelah itu klik Tampilan Data untuk melengkapi data mentah dari kuesioner pada Data View, hasilnya sebagai berikut: Kemudian ketikan nama variabel pendek pada variabel Target dan klik Type & Label untuk nama variabel lengkap, maka akan muncul seperti pada gambar dibawah ini.
Setelah itu masukkan variabel pertanyaan pertama sampai pertanyaan kesepuluh pada kotak Numerix Expression dengan menambahkan masing-masing variabel pertanyaan dan klik OK, maka akan muncul layar seperti gambar di bawah ini. Setelah itu klik Data View maka akan terlihat variabel baru bernama Variabel Skor, dimana nama variabel diisi pada kotak Variabel Target, kemudian pastikan angkanya adalah bilangan bulat, karena skor pengetahuan yang diterima di kolom tersebut. adalah data numerik dengan bilangan bulat dengan cara klik pada Variable View, lalu klik pada bagian desimal dengan memasukkan angka 0.
Transformasi Recode (skala interval ke skala ordinal (kategorisasi) (kategorisasi)
Kasus penelitian mengenai hubungan pengetahuan dengan prevalensi anemia pada ibu hamil di Puskesmas Kemudian klik pada Variabel Skor Pengetahuan, kemudian masukkan pada kotak Variabel Numerik-Variabel Keluaran. Setelah itu beri nama variabel sesingkat mungkin untuk ditulis pada bagian Name dan tulis nama variabel secara lengkap pada bagian Label lalu klik Change dan klik Old and New Values, maka akan terlihat seperti gambar di bawah ini. Kemudian klik Range, nilai tembus Tertinggi (Masukkan batas skor untuk informasi lebih dari, sedangkan Range, Nilai terendah melalui (Masukkan batas skor untuk informasi kurang dari ►Klik nilai (untuk pengkodean sesuai definisi operasional yang telah ditetapkan) ), lalu klik Lanjutkan dan klik OK, maka akan muncul tampilan seperti gambar di bawah ini.
Transformasi Count
Nilai individual: digunakan untuk menghitung banyaknya nilai yang memiliki harga yang sama dengan harga yang telah ditentukan sebelumnya. Rentang interval: digunakan untuk menghitung jumlah nilai yang lebih besar atau sama dengan awal rentang dan kurang dari atau sama dengan akhir rentang. Range, Throughput Terendah: digunakan untuk menghitung jumlah nilai yang kurang dari atau sama dengan nilai yang ditentukan.
Range, nilai sampai dengan dan termasuk Tertinggi : digunakan untuk menghitung banyaknya nilai yang kurang dari atau sama dengan nilai yang telah ditentukan. Jadi misalnya ingin melihat seberapa sering skor 0 sampai 5 muncul, yaitu dengan memasukkan skor 0 dan skor 5 pada area rentang ►Klik Tambah untuk memasukkannya pada Nilai yang akan dihitung field ►Klik Silakan dan klik OK dan akan muncul seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini. Untuk mengubah pengkodean variabel baru, klik Tampilan Variabel►Klik Nilai►Kemudian masukkan nilai pengkodean "1".
Transformasi Rank Cases
Kemudian masukkan variabel hasil pengetahuan dengan mengklik Variabel Hasil dan masukkan pada kotak Variabel ►Klik OK, bersyarat. Nilai terbesar: untuk menyusun rangking dengan syarat harga rangking pertama adalah harga rangking dengan nilai terbesar dari variabel yang tercantum. Berdasarkan Sutrisno Hadi (2004) dalam Riyanto (2013) mengatakan bahwa dalam mengembangkan solusi suatu permasalahan dapat digunakan beberapa pendekatan, antara lain statistik dalam arti sempit dan statistik dalam arti luas.
Statistika dalam arti sempit (Statistik Deskriptif) adalah statistik yang menggambarkan atau menyajikan data yang disajikan dalam bentuk tabel, diagram, ukuran tendensi sentral, rata-rata aritmatika, rata-rata tertimbang dan rata-rata harmonik, ukuran penempatan (median, kuartil). , desil dan persentase ), ukuran deviasi (rentang, rentang antar kuartil. Regresi (Tren): memprediksi pengaruh data suatu variabel terhadap data variabel lain atau melihat prediksi masa depan dengan melihat tren. Pengambilan keputusan : melihat hasil perhitungan statistik atau fakta yang diperoleh dari analisis data, barulah dapat diambil keputusan.
Analisis Frequencies
Buka program aplikasi komputer SPSS yang sudah dimasukkan datanya dan telah dilakukan proses perhitungan variabel serta telah dilakukan Transformasi Recode menjadi variabel yang berbeda. Kurtosis dan Skewness : digunakan untuk mengecek data apakah data berdistribusi normal atau data tidak berdistribusi normal.
Analisis Explore
Analisis Crosstabs
Baris, sedangkan variabel kejadian anemia pada ibu hamil (variabel terikat) ►Kolom, tampak sebagai berikut. Kuesioner merupakan serangkaian pertanyaan yang diajukan kepada responden untuk mengumpulkan informasi dari responden mengenai objek yang diteliti, baik berupa pendapat, reaksi maupun tentang dirinya sendiri. Oleh karena itu, menyusun instrumen kegiatan penelitian merupakan langkah terpenting yang sangat perlu dipahami peneliti (Riduwan, 2009).
Uji Validitas berdasarkan Metode Corrected Item-Total Correlation
45 Uji validitas item digunakan untuk mengukur keakuratan suatu item dalam suatu angket atau skala, apakah item-item dalam angket tersebut layak untuk diukur, apa yang ingin diukur. Setelah itu klik Data View untuk mengisi/copy paste data mentah dari kuisioner yang telah disusun copy paste hasil rekapitulasi di Data View (data numerik berupa scoring atau coding agar dapat di copy paste dari excel program ke program SPSS), maka akan muncul hasilnya sebagai berikut. Kemudian ketik semua pertanyaan/pernyataan pada kotak item, lalu klik kotak statistik, lalu centang item, skalakan dan skalakan sebagai item dihapus, lalu klik Lanjutkan, klik OK seperti terlihat pada gambar di bawah ini.
Validitas kuesioner dilakukan dengan membandingkan nilai r hasil dengan r tabel. Tabel r di bawah. Interpretasi hasil pada tabel diatas adalah sebagai berikut : Berdasarkan hasil diatas terlihat dari 10 soal, 1 soal tidak valid yaitu soal nomer 2, karena nilai r hasil (0,488) < r tabel (0,514), sesuai dengan ketentuan yang ada bahwa pertanyaan nomor 2 dapat dihapus dari kuesioner atau pertanyaan tersebut masih dapat digunakan dalam kuesioner dengan kondisi perbaikan, sedangkan semua pertanyaan reliabel karena r alpha (0,922) > r tabel (0,514).
Uji Validitas berdasarkan Metode Korelasi Pearson Metode uji validitas ini yaitu dengan cara
Interpretasi hasil pada tabel di atas adalah sebagai berikut: Dari tabel di atas, seluruh pertanyaan dibandingkan dengan r-tabel, dimana r-tabel diperoleh dengan menggunakan r-tabel yang terlampir dan menggunakan 𝑑𝑓 = 𝑛 dengan tingkat signifikansi sebesar 5% dan uji dua sisi, maka r-tabelnya adalah 0,514. 53 nilai korelasi dari seluruh pertanyaan mempunyai nilai > nilai r tabel (0,514) yang berarti seluruh pertanyaan dinyatakan valid. Uji normalitas data merupakan prasyarat dasar dalam analisis statistik, karena jika data berdistribusi normal maka statistik yang digunakan adalah statistik parametrik, sedangkan untuk data yang tidak berdistribusi normal maka statistik yang digunakan adalah statistik non parametrik.
Penyajian data, jika sebaran datanya normal disarankan menggunakan mean dan standar deviasi, namun jika sebarannya tidak normal disarankan menggunakan median dan minimum-maksimum sebagai pasangan ukuran pemusatan dan penyebaran. Ada dua metode untuk menguji normalitas data yaitu metode deskriptif dan metode analitis, kedua metode tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan linier yang signifikan atau tidak.
Uji Normalitas menggunakan Metode Analitis Kolmogorov-Smirnov versi pertama
Output di atas menunjukkan hasil analisis uji normalitas variabel pengetahuan dengan melihat Asymp.Sig (2 sisi) pada kolom yaitu p-value (0,002) < 0,05 yang berarti data tidak berdistribusi normal sehingga Uji statistik yang digunakan adalah statistik non parametrik.
Uji Normalitas menggunakan Metode Analitis Kolmogorov-Smirnov versi kedua
Transformasi Data untuk Menormalkan Data 1. Klik Transform ►Compute
Selanjutnya melakukan uji normalitas pada variabel transfer pengetahuan menggunakan langkah-langkah uji normalitas yang telah dibahas sebelumnya.
Uji Homogenitas
Kemudian klik Analyze►Compare Means►Independent-Sample T-Test, lalu masukkan skor pengetahuan pada kotak Dependent List, maka tampilannya akan seperti berikut. Berdasarkan hal tersebut nilai probabilitas (0,032) < α (0,05), maka Ho ditolak yang berarti kedua varians tersebut berbeda.
Uji Linieritas
Buku Pedoman Metodologi Penelitian Kesehatan: Konsep Penulisan Makalah dan Disertasi Mahasiswa Kesehatan (Edisi Cetak I). Statistika Kesehatan, Kemudahan Pembelajaran Teknik Analisis Data dalam Penelitian Kesehatan (Aplikasi Software Puls SPSS) (Edisi Cetakan Keempat). Buku ini hadir untuk menjawab permasalahan dosen dan mahasiswa yang kesulitan mengelola data penelitian.
Pengelolaan Data Menggunakan SPSS” merupakan panduan dalam melakukan pengelolaan data yang memuat permasalahan teknis dalam manajemen serta disertasi kasus penelitian kesehatan. Norfai, SKM., M.Kes, lahir di Banjarmasin, 15 Juni 1990, lulus dengan gelar Sarjana Kesehatan Masyarakat dari Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin pada tahun 2013 dan lulus dengan gelar Magister Kesehatan Masyarakat dari Universitas Respati Indonesia, Jakarta pada tahun 2015. Sampai saat ini Penulis merupakan dosen Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin Fakultas Kesehatan Masyarakat dengan spesialisasi Epidemiologi dan Biostatistik.
