LAPORAN PRAKTIKUM BIOSTATISTIK
Disusun oleh : Desi Novalina
(2012-11-008)
Mawar Oktaviani
(2012-11-025)
Monica Pradnya P.
(2012-11-028)
Winda Irnawati
(2012-11-044)
SEKOLAH TINGGI ILMU KESEHATAN SINT CAROLUS PROGRAM S1 KEPERAWATAN JALUR A JAKARTA 2015
KATA PENGANTAR
Atas berkat dan kasih Tuhan yang tidak pernah berkesudahan, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan pratikum biostatistik ini dengan tuntas. Selama proses penyusunan laporan pratikum ini, penulis mendapat bimbingan dan dukungan dari berbagai pihak. Oleh sebeb itu, pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1. Bapak Dr. Ir. Wilhelmus Hary Susilo, M.M., IAI selaku pembimbing mata kuliah Biostatistik 2. Teman-teman yang sudah memberi dukungan dalam penyusunan laporan pratikum biostatistik ini.
Penulis menyadari bahwa dalam menyusun laporan pratikum biostatistik masih jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran dari pembaca demi memperbaiki laporan pratikum biostatistik selanjutnya.
Akhir kata, penulis harapkan agar laporan pratikum biostatistik ini dapat bermanfaat dan mendapatkan nilai yang sempurna.
Jakarta, Juni 2012
Penulis
KATA PENGANTAR
Atas berkat dan kasih Tuhan yang tidak pernah berkesudahan, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan pratikum biostatistik ini dengan tuntas. Selama proses penyusunan laporan pratikum ini, penulis mendapat bimbingan dan dukungan dari berbagai pihak. Oleh sebeb itu, pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1. Bapak Dr. Ir. Wilhelmus Hary Susilo, M.M., IAI selaku pembimbing mata kuliah Biostatistik 2. Teman-teman yang sudah memberi dukungan dalam penyusunan laporan pratikum biostatistik ini.
Penulis menyadari bahwa dalam menyusun laporan pratikum biostatistik masih jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran dari pembaca demi memperbaiki laporan pratikum biostatistik selanjutnya.
Akhir kata, penulis harapkan agar laporan pratikum biostatistik ini dapat bermanfaat dan mendapatkan nilai yang sempurna.
Jakarta, Juni 2012
Penulis
DAFTAR ISI
BAB I PENDAHULUAN BIOSTATISTIK
2.1 Latar Belakang Statistika dapat diartikan sebagai ilmu pengetahuan tentang pengembagan dan aplikasi metode pengumpulan, pengolahan, penyajian, analisa/intrepretasi data numeric, sehingga kesalahan dalam pengambilan keputusan dapat diperhitungkan secara numeric.
Statistic biasanya erat dipakai pada Instansi Pemerintah, Industry, Rumah Sakit, Perusahaan sebagai peremcanaan dan penyusunan program-program di lapanga. Namun sekarang statistik statistik telah diperlukan oleh seluruh aspek kehidupan yaitu untuk melakukan penelitian tidak terkecuali bagi aspek kesehatan yang yang kita kenal dengan statistik kesehatan.
Secara lebih terinci statistik kesehatan adalah suatu cabang dari statistik yang berurusan dengan cara-cara pengumpulan, kompilasi, pengolahan dan interpretasi fakta-fakta numerik sehubungan dengan sehat dan sakit, kelahiran, kematian, dan faktor-faktor yang berhubungan dengan itu pada populasi manusia.
Diharapkan dengan adanya biostatistik tenaga kesehatan khususnya perawat mampu melaksanakan salah satu peran perawat profesional yaitu sebagai peneliti sehingga dapat melakukan penelitian dengan baik dengan mengguasai metodologi riset dan biostatistika yang relavan untuk bidang kesehatan.
Melalui pengenalan mata kuliah biostatistika dan pratikum biostatistika dalam program SPSS yaitu program yang digunakan untuk aplikasi statistic terutama dalam hal mengelola data sehingga dapat mempermudah menguasai proses perencanaan penelitian, menggelola data dan mendapatkan hasil melalui analisa-analisa yang sudah diajarkan dalam pratikum ini bagi perawat.
BAB II PRATIKUM 2 PENGENALAN PROGRAM SPSS
A. Pengertian SPSS
SPSS ( Statistical Product and Service Solution) adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk dipahami cara pengoperasiannya.
2.2 Melihat Tampilan Data Melalui Perintah Data View
2.3 Melihat Tampilan Variabel dengan Perintah Variabel View
2.3 Menentukan Tingkat Pengukuran Variabel dengan Perintah Variabel Measurement Level
Terdapat tiga tingkat pengukuran dalam IBM SPSS 21 yaitu scale, ordinal dan nominal.
1. Nominal Contoh : nama orang, nama daerah dengan nilai jawaban kategoriall “ya” atau “tidak” 2. Ordinal Contoh : tingkat persetujuan terhadap peraturan jam jenguk yang ditetapkan rumah sakit “sangat tidak setuju”, “tidak setuju”, “setuju”, “sangat setuju” 3. Scale Contoh : penghasilan dala rupiah, usia dalam tahun.
2.4 Menentukan Tipe Variabel dengan Perintah Variabel
Tipe-tipe data yang ada di IBM SPSS 21 yaitu : 1. Numeric 2. Comma 3. Dot 4. Scientfic notation 5. Date 6. Dollar 7. Custom currency 8. String
2.5 Langkah-Langkah Pengisian Variabel View dan Data di Kotak Data View
1. Variabel View a) Melakukan instalasi program SPSS 21 b) Membuka program SPSS c) Dibawah tabel terdapat “Data View” dan “Variabel View” untuk membuka data baru.
2.6
LangkahLangkah
Pengisian Data pada Variabel View sebagai bertikut :
1) Klik pada variable view, sehingga muncul kolom baru kemudian isi jenis variabel pada kolom variabel view dengan jenis variabel yaitu : nama inisial, jenis kelamin, warna kesukaan, umur, berat badan, dan IPK. Kemudia pada v alue label di variabel view diisi menurut variabel yang di tentukan seperti jenis kelamin (diisi 1=”perempuan”, 2=”laki-laki”) dan pada kolom warna kesukaan (diisi 1=”putih”, 2=”hitam”, 3=”biru”, 4=”pink”, 5=”coklat”) 2) Pada variabel view, pilih measure untuk menentukan jenis skala yaitu variabel nama dan pilih skala nominal, jenis kelamin (nominal), warna kesukaan (nominal), umur (scale), berat badan (scale), IPK (scale)
2. Data View Langkah-lagkah pengisian data view yaitu : 1) Klik data view, pada kolom yang baru isi data yang meliputi, nama inisial pada kolom yang sudah ada, kemudian sesuai dengan nama inisial masukkan data jenis kelamin, umur, berat badan, IPK dan warna kesukaan sesuai kode yang dimasukan di variabel view. 2) Data view dan variabel view simpan di deskop.
2.8 Langkah-Langkah Melakukan Analisa Data Frekuensi Dan Cara Menampilkan Hasil Saji Data Berdasarkan Data View
1) Buka data view yang telah dibuat sebelumnya (mengenai nama inisial, jenis kelamin, umur, berat badan, IPK, warna kesukaan) 2) Pilih analiyze, lalu pilih descriptive statistic. Kemudian pilih frequencies
3) Kemudian akan muncul kolom baru kemudian pindahkan seluruh variabel kecuali variabel nama ke kolom sebelah kanan yang kosong (variabel), lalu klik tanda panah yang ada diantara kolom 4) Pilih statistic lalu cek list mean, median, mode, maximum dan minimum kemudian continue 5) Pilih charts lalu cek list histogram dan show normal curve histogram kemudian continue 6) Klik OK
2.9 Hasil Yang Di dapatkan
I.
Frequencies Statistics
N
Gender
Usia
Berat Badan
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
2012
2012
2012
Valid
Warna Baju IPK Terakhir
Kesukaan
39
39
39
39
39
0
0
0
0
0
Mean
1.8974
20.3590
56.4231
1.8718
2.7436
Median
2.0000
20.0000
53.0000
2.0000
3.0000
Mode
2.00
20.00
49.00
2.00
2.00
Minimum
1.00
19.00
42.00
1.00
1.00
Maximum
2.00
22.00
90.00
2.00
5.00
Missing
Tabel 1. Mean mahasiswa S1 Keperawatan semester VI
Keterangan gambar : pada tabel ini menunjukkan bahwa mean untuk berat badan S1 Keperawatan semester VI yaitu 56,42 kg dan untuk nilai mean IPK yaitu 1,87 Statistics
N
Valid
Gender
Usia
Berat Badan
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
2012
2012
2012
Warna Baju IPK Terakhir
Kesukaan
39
39
39
39
39
0
0
0
0
0
Mean
1.8974
20.3590
56.4231
1.8718
2.7436
Median
2.0000
20.0000
53.0000
2.0000
3.0000
Mode
2.00
20.00
49.00
2.00
2.00
Minimum
1.00
19.00
42.00
1.00
1.00
Maximum
2.00
22.00
90.00
2.00
5.00
Missing
Tabel 2. Median mahasiswa S1 keperawatan semester VI
Keterangan gambar : nilai median pada tabel ini menampilkan bahwa umur mahasiswa S1 Keperawatan semester VI adalah 20 Tahun, nilai berat badan untuk median 53 Kg dan IPK adalah memuaskan (2,6 - 3,49)
Statistics
N
Valid
Gender
Usia
Berat Badan
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
2012
2012
2012
Warna Baju IPK Terakhir
Kesukaan
39
39
39
39
39
0
0
0
0
0
Mean
1.8974
20.3590
56.4231
1.8718
2.7436
Median
2.0000
20.0000
53.0000
2.0000
3.0000
Mode
2.00
20.00
49.00
2.00
2.00
Minimum
1.00
19.00
42.00
1.00
1.00
Maximum
2.00
22.00
90.00
2.00
5.00
Missing
Tabel 3. Nilai Mode pada S1 Keperawatan semester VI
Keterangan : Mode adalah angka yang sering muncul dan menunjukan angka yang paling dominan. a. Jenis kelamin, angka yang sering muncul yaitu angka 2 ini menunjukan jenis kelamin yang paling banyak yaitu jenis kelamin perempuan b. Warna kesukaan, angka yang sering muncul yaitu angka 2, ini menunjukkan warna hitam yang paling banyak disukai. c. Umur mahasiswa, umur yang paling banyak di kelas S1 Keperawatan semester VI adalah rata-rata usia 20 d. IPK, untuk kelas S1 Keperawatan semester VI adalah IPK memuaskan (2,6 - 3,49)
Statistics
N
Gender
Usia
Berat Badan
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
2012
2012
2012
Valid
Warna Baju IPK Terakhir
Kesukaan
39
39
39
39
39
0
0
0
0
0
Mean
1.8974
20.3590
56.4231
1.8718
2.7436
Median
2.0000
20.0000
53.0000
2.0000
3.0000
2.00
20.00
49.00
2.00
2.00
.30735
.66835
11.47454
.33869
1.35176
Minimum
1.00
19.00
42.00
1.00
1.00
Maximum
2.00
22.00
90.00
2.00
5.00
Missing
Mode Std. Deviation
Tabel 4. Nilai Standar Deviasi mahasiswa S1 keperawatan semester VI
Keterangan : nilai tertinggi standar deviasi pada variable berat badan, hal ini menunjukkan bahwa data tersebut tersebar diberbagai macam nilai, sedangkan nilai terendah yaitu variabel jenis kelamin yang menunjukan bahwa titik data cenderung sangat dekat
Statistics
N
Valid
Gender
Usia
Berat Badan
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
Mahasiswa/i
2012
2012
2012
Warna Baju IPK Terakhir
Kesukaan
39
39
39
39
39
0
0
0
0
0
Mean
1.8974
20.3590
56.4231
1.8718
2.7436
Median
2.0000
20.0000
53.0000
2.0000
3.0000
Mode
2.00
20.00
49.00
2.00
2.00
Minimum
1.00
19.00
42.00
1.00
1.00
Maximum
2.00
22.00
90.00
2.00
5.00
Missing
Tabel 5. Nilai maksimum dan nilai minimum
Keterangan :
a. Umur mahasiswa : nilai maksimum 22 tahun, nilai minimum 19 tahun b. Berat badan : nilai maksimum 90 kg, nilai minimum 42kg c. IPK : nilai maksimum memuaskan
(2,6
-
3,49),
Nilai
minimum
sangat
memuaskan (3,5 – 4)
Gender Mahasiswa/i 2012 Cumulative Frequency Valid
Laki - laki
Percent
Valid Percent
Percent
4
10.3
10.3
10.3
Perempuan
35
89.7
89.7
100.0
Total
39
100.0
100.0
Tabel 6. Jenis Kelamin mahasiswa S1 keperawatan semester VI
Keterangan : dari tabel ini dapat disimpulkan bahwa frekuensi jenis kelamin S1 keperawatan semester VI untuk perempuan dan laki-laki datanya valid ka rena jumlah jenis kelamin perempuan 35 dan laki-laki 4 sehingga jumlah keseluruhan mahasiswa 39 dengan presentasi frekuensi total kelas 100%.
Warna Baju Kesukaan Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Putih
8
20.5
20.5
20.5
Hitam
11
28.2
28.2
48.7
Biru
9
23.1
23.1
71.8
Pink
5
12.8
12.8
84.6
Coklat
6
15.4
15.4
100.0
39
100.0
100.0
Total
Tabel 7. Warna Kesukaan mahasiswa S1 keperawatan semester VI
Keterangan : dari tabel ini dapat disimpulkan bahwa frekuensi S1 keperawatan semester VI yang suka warna putih 8 orang, hitam 11 orang, biru 9 orang, pink 5 orang, coklat 6 orang, dengan frekuensi total kelas 100%.
Usia Mahasiswa/i 2012 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
19.00
2
5.1
5.1
5.1
20.00
23
59.0
59.0
64.1
21.00
12
30.8
30.8
94.9
22.00
2
5.1
5.1
100.0
Total
39
100.0
100.0
Tabel 8. Umur mahasiswa S1 keperawatan semester VI
Keterangan : dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa frekuensi umur 19 ada 2 orang, umur 20 ada 23 orang, umur 21 ada 12 orang, umur 22 ada 2 orang, dengan frekuensi total 100%
Berat Badan Mahasiswa/i 2012 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
42.00
1
2.6
2.6
2.6
43.00
1
2.6
2.6
5.1
44.00
2
5.1
5.1
10.3
45.00
2
5.1
5.1
15.4
46.50
1
2.6
2.6
17.9
47.00
1
2.6
2.6
20.5
48.00
2
5.1
5.1
25.6
49.00
4
10.3
10.3
35.9
50.00
1
2.6
2.6
38.5
51.00
2
5.1
5.1
43.6
52.00
1
2.6
2.6
46.2
53.00
2
5.1
5.1
51.3
54.00
1
2.6
2.6
53.8
55.00
1
2.6
2.6
56.4
56.00
1
2.6
2.6
59.0
57.00
1
2.6
2.6
61.5
58.00
2
5.1
5.1
66.7
60.00
2
5.1
5.1
71.8
61.00
1
2.6
2.6
74.4
65.00
3
7.7
7.7
82.1
66.00
1
2.6
2.6
84.6
67.00
1
2.6
2.6
87.2
70.00
2
5.1
5.1
92.3
80.00
1
2.6
2.6
94.9
85.00
1
2.6
2.6
97.4
90.00
1
2.6
2.6
100.0
Total
39
100.0
100.0
Tabel 9. Berat Badan Mahasiswa S1 Keperawatan semester VI
Keterangan : dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa frekuensi berat badan mahasiswa S1 kperawatan semester VI, berat badan 42kg, 43kg, 46.5kg, 47kg, 50kg, 52kg, 54kg, 55kg, 56kg, 57kg, 61kg, 66kg, 67kg, 80kg, 85kg, 90kg, ada 1 orang, berat 44 kg, 45kg, 51kg, 53kg, 58kg, 60kg, 70kg ada 2 orang, berat 65kg ada 3 orang dan berat 49kg ada 4 orang, Dengan presentasi frekuensi total kelas 100%
IPK Terakhir Cumulative Frequency Valid
Sangat Memuaskan (3,5 - 4)
Percent
Valid Percent
Percent
5
12.8
12.8
12.8
Memuaskan (2,6 - 3,49)
34
87.2
87.2
100.0
Total
39
100.0
100.0
Tabel 10. IPK Mahasiswa S1 keperawatan semester VI
Keterangan : dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa IPK mahasiswa S1 keperawatan semester VI, IPK sangat memuaskan (3,5 - 4) ada 5 orang
dan IPK memuaskan (2,6 – 3,49) ada 34 orang dengan presentasi frekuensi total kelas 100%
II.
Histogram
Jenis Kelamin
Keterangan : jenis kelamin perempuan S1 Keperawatan semester VI lebih banyak dari pada lali-laki.
Warna Kesukaan
Keterangan : frekuensi warna kesukaan yang paling banyak pada S1 keperawatan semester VI adalah warna hitam (2)
Umur Mahasiswa S1 Keperawatan semester VI
Keterangan : frekuensi umur S1 keperawatan semester VI yang paling banyak berumur 20 tahun
Berat Badan Mahasiswa S1 Keperawatan Semester VI
Keterangan: frekuensi berat badan yang paling banyak adalah 49kg
IPK Mahasiswa S1 Keperawatan semester VI
Keterangan : frekuensi IPK yang paling banyak adalah memuaskan (2,6 – 3,49)
B. UJI NORMALITAS
Langkah-langkah sebagai berikut : 1. Pilih analyze, lalu pilih descriptive statistic. Klik explore
2.
2. Variabel umur, berat badan, IPK dipindahkan ke kolom dependent list
3. Klik Explore statistic, centang descriptive, klik continue
4. Pilih plots pada kolom boxplots dan pilih factor levels together, kolom descriptive centang Stem-and-leaf, centang juga Normality plots with tests. Lalu klik continue dan OK
5. Dengan hasil sebagai berikut :
Case Processing Summary Cases Valid N Usia Mahasiswa/i 2012 Berat Badan Mahasiswa/i 2012 IPK Terakhir
Missing
Percent
N
Total
Percent
N
Percent
39
100.0%
0
0.0%
39
100.0%
39
100.0%
0
0.0%
39
100.0%
39
100.0%
0
0.0%
39
100.0%
Tabel 1. Jumlah Variabel
Keterangan : dari tabel diatas mengambarkan bahwa umur, berat badan, dan IPK valid dengan presentasi 100%
Descriptives Statistic Usia Mahasiswa/i 2012
Mean
20.3590
95% Confidence Interval for
Lower Bound
20.1423
Mean
Upper Bound
20.5756
5% Trimmed Mean
20.3433
Median
20.0000
Variance
.10702
.447
Std. Deviation
.66835
Minimum
19.00
Maximum
22.00
Range
3.00
Interquartile Range
1.00
Skewness
.550
.378
Kurtosis
.414
.741
56.4231
1.83740
Berat Badan Mahasiswa/i
Mean
2012
95% Confidence Interval for
Lower Bound
52.7035
Mean
Upper Bound
60.1427
5% Trimmed Mean
55.4672
Median
53.0000
Variance
131.665
Std. Deviation
IPK Terakhir
Std. Error
11.47454
Minimum
42.00
Maximum
90.00
Range
48.00
Interquartile Range
17.00
Skewness
1.208
.378
Kurtosis
1.289
.741
1.8718
.05423
Mean 95% Confidence Interval for
Lower Bound
1.7620
Mean
Upper Bound
1.9816
5% Trimmed Mean
1.9131
Median
2.0000
Variance Std. Deviation
.115 .33869
Minimum
1.00
Maximum
2.00
Range
1.00
Interquartile Range Skewness Kurtosis
.00 -2.314
.378
3.534
.741
Tabel 2. Nilai Statistic
Keterangan : a. Umur Dari tabel tersebut, diketahui bahwa umur tertua yaitu 22 tahun dan umur termuda adalah umur 19 tahun b. Berat badan Berdasarkan tabel diatas, berat badan terberat adalah 90 kg dan berat badan terendah adalah 42 kg c. IPK Berdasarkan tabel diatas, diketahui bahwa IPK paling banyak adalah 2,6 – 3,49 Dan nilai IPK paling sedikit adalah 3,5 - 4
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Statistic Usia Mahasiswa/i 2012 Berat Badan Mahasiswa/i 2012 IPK Terakhir
df
Shapiro-Wilk
Sig.
Statistic
df
Sig.
.345
39
.000
.792
39
.000
.130
39
.094
.897
39
.002
.519
39
.000
.395
39
.000
a. Lilliefors Significance Correction
TabTest Of Normality
Keterangan : jika nilai sig lebih kecil dari 0,1 maka dapat disimpulkan hipotesis HO diterima yang berarti data yang diuji memiliki distribusi normal. Dari tabel diatas nilai sig, pada variabel umur nilainya 0 ,0, ini menunjukkan distribusi yang normal, pada variabel IPK diketahui sig 0,0 dan berat badan dengan sig 0,094
Normal Q-Q Plot Of Umur
Keterangan : pada grafik diatas menunjukkan pemenuhan syarat normalitas sebaran data residual dan distribusi umur dalam keadaan normal, dapat dilihat dari garis lurus yang membentuk garis miring dari arah kiri baw ah ke kanan atas
Detrended Normal Q-Q Plot Of Umur
Keterangan : dari titik-titik diatas menunjukkan banyak titik-titik yang tersebar jauh dari garis 0.0 maka dapat disimpulkan bahwa data umur tidak normal, mungkin dikarenakan kesalahan dalam menginput dari data di awal.
Observed Value
Keterangan : apabila kotak dibagian atas dan bagian bawah garis hitam semakin seimbang atau sama besar maka kemungkinan sebaran data merupakan sebaran yang normal. Pada grafik boxplot diatas untuk umur menunjukkan bahwa kotak sama besar sehingga dapat dikatakan kemungkinan sebaran data merupakan sebaran yang normal
Normal Q-Q Plot Of Berat Badan
Keterangan : pada grafik diatas menunjukkan pemenuhan syarat normalitas sebaran data residual dan distribusi berat badan dalam keadaan normal, dapat dilihat dari garis lurus yang membentuk garis miring dari arah kiri bawah ke kanan atas
Detrended Normal Q-Q Plot of Berat Badan
Keterangan : dari gambar diatas menunjukkan bahwa titik-titik yang tersebar jauh dari garis 0.0 maka dapat disimpulkan bahwa data berat badan tidak normal, dapat dikarenakan kesalahan dalam menginput data.
Observed Value
Keterangan : pada grafik boxplot diatas diketahui berat badan menunjukkan bahwa kotak dibawah semakin kecil sedangkan kotak diatas semakin besar sehingga dapat dikatakan sebaran data tidak seimbang.
Normal Q-Q Plot Of IPK
Keterangan : dari grafik diatas menunjukkan pemenuhan persyaratan normalitas sebaran data residual dan distribusi IPK dalam keadaan normal, dapat dilihat dari lingkaran yang membentuk garis miring dari arah kiri bawah ke kanan atas. Oleh karena itu persyaratan normalitas sudah terpenuhi.
Detrended Normal Q-Q Plot Of IPK
Keterangan : dari gambar diatas, menunjukkan titik-titik yang tersebar jauh dari garis 0.0 maka dapat disimpulkan bahwa data IPK tidak normal.
