II. MENDESKRIPSIKAN DATA 13 Desember 2005 Analisis …3 Code of district 358 36.2 36.2 36.2 333 33.7 33.7 69.9 297 30.1 30.1 100.0 988 100.0 100.0 pandeglang cirebon ... dibagi dalam

SEAMEO - TROPMED Regional Center for Community Nutrition – University of Indonesia ____________________________________________________________________________________________________________

________________________________________________________________________________________________ LW/Basic Biostatitics_2005/HKI/module

1

II. MENDESKRIPSIKAN DATA 13 Desember 2005

Analisis Deskriptif Tujuan dari analisis deskritif adalah memberikan gambaran ringkas tentang suatu data. Data bisa berupa data categorical atau data non-categorical. Meringkas data dalam bentuk angka statistik (Statistics) dapat dilakukan dengan beberapa cara berdasarkan: 1. Letak pusat data: persentase, mean, median, mode 2. Variasi data: rentang (range), standar deviasi, percentile Untuk mendapatkan angka statistik (Statistics) seperti yang disebutkan diatas, kita dapat menggunakan fungsi Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies (lihat gambar 2.1a.).

Gambar 2.1a. Menu Frequencies

Dalam kotak dialog Frequencies, kita dapat membuat pilihan Statistics dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Sorot variabel yang akan dideskripsikan, lalu klik pada tanda í untuk memasukkan

variabel tersebut ke dalam kotak dibawah Variable(s): (lihat gambar 2.1b.) 2. Pilih Display frequency tables di kotak dialog Frequencies untuk menampilkan

persentase dari suatu kategori untuk data categorical, misalnya persentase jumlah responden di setiap kabupaten (var: kab), persentase ibu nifas yang menerima kapsul vitamin A (var: vaprogpp). Biasanya command/perintah ini sudah aktif secara otomatis (set as a default) pada saat kita menggunakan menu Frequencies (lihat



2

gambar 2.1b.). Kemudian klik OK. Hasil analisis atau output SPSS berupa tabel frekuensi dapat dilihat pada output 2.1.

Gambar 2.1b. Menampilkan Tabel Frekuensi

Output 2.1. Frequency Table

Statistics

980 9888 0

ValidMissing

N

Program ofgiving VAcapsule to

postpartum mother

Code ofdistrict

Program of giving VA capsule to postpartum mother

205 20.7 20.9 20.9730 73.9 74.5 95.4

45 4.6 4.6 100.0980 99.2 100.0

8 .8988 100.0

NoYesSometimesTotal

Valid

9MissingTotal

Frequency Percent Valid PercentCumulative

Percent



3

Code of district

358 36.2 36.2 36.2333 33.7 33.7 69.9297 30.1 30.1 100.0988 100.0 100.0

pandeglangcirebonbangkalanTotal

ValidFrequency Percent Valid Percent

CumulativePercent

Interpretasi output 2.1:

Table Statistics menjelaskan tentang jumlah data point (N) yang ada/valid untuk diproses pada variabel vaprogpp (N = 980) dan kab (N= 988). Sedangkan jumlah data point yang hilang (missing value) adalah delapan (8) pada variabel vaprogpp dan nol (0) pada variabel kab. Tabel Program of Giving Vitamin A capsule to Postpartum mother dan tabel Code of district merupakan tabel frekuensi. Cara menginterprestasikan isi tabel:

Kolom pertama berisi kategori dari variabel categorical. Contoh untuk variabel kabupaten, terdiri dari 3 kategori: Pandeglang, Cirebon dan

Bangkalan. Kolom kedua (Frequency): menunjukkan jumlah data yang valid (N) dari tiap

kategori. Contoh: jumlah responden di kabupaten Pandeglang = 358.

Kolom ketiga (Percent): menunjukkan persentase dari jumlah data valid per kategori dibagi dengan jumlah total data.

Contoh: pada tabel Program of Giving Vitamin A capsule to Postpartum mother, jumlah ibu yang tidak menerima program vitamin A postpartum adalah 205/988 x 100% = 20,7%

Kolom keempat (Valid Percent): menunjukkan hal yang sama dengan Percent jika tidak ada data yang hilang (missing value), seperti di tabel Code of district. Jika ada data yang hilang, maka Valid Percent menunjukkan persentase jumlah data valid per kategori dibagi dengan jumlah total data valid.

Contoh: pada tabel Program of Giving Vitamin A capsule to Postpartum mother, valid percent dari ibu yang tidak menerima program vitamin A postpartum adalah 205/980 x 100% = 20,9%

Kolom kelima (Cumulative Percent): baris pertama menunjukkan Valid Percent dari kategori pertama, baris kedua menunjukkan kumulatif dari Valid Percent kategori pertama dengan Valid Percent kategori kedua dan seterusnya hingga pada akhirnya mencapai jumlah 100%.

Contoh: pada tabel Program of Giving Vitamin A capsule to Postpartum mother, Cumulative Percent di baris pertama adalah 20.9 dan pada baris kedua adalah 20.9 + 74.5 = 95.4 dan pada baris terakhir adalah 95.4 + 4.6 = 100%.



4

3. Untuk mendeskripsikan data non-categorical berdasarkan letak pusat data (mean, median, mode) dan variasi data (standar deviasi, percentile, maksimum, minimum), klik Statistics dalam kotak dialog Frequencies. Dalam kotak dialog Statistics pilih angka statistik yang diperlukan untuk mendeskripsikan data. (lihat gambar 2.1c.), kemudian klik Continue – OK. Hasil analisis dapat dilihat pada output 2.2.

Gambar 2.1c. Kotak Dialog Statistics

Output 2.2. Ringkasan dari data non-categorical Statistics

961 98827 0

-1.2976 28.06-1.3600 27.001.30968 6.499

8.04 33-5.18 172.86 50

-2.8880 20.00.3500 37.00

ValidMissing

N

MeanMedianStd. DeviationRangeMinimumMaximum

1090

Percentiles

Nilai HAZ (tinggi

menurutumur) anak

Umur ibu(dalam tahun)



5

Interpretasi output 2.2:

Dalam table Statistics terdapat deskripsi data HAZ (tinggi menurut umur) anak dan umur ibu (dalam tahun).

N menunjukkan jumlah data valid pada masing-masing variabel mage dan chaz. Pada variabel chaz terdapat 27 data yang hilang (missing value) dan pada variabel mage tidak ada data yang hilang.

Mean menerangkan nilai rata-rata dari HAZ (tinggi menurut umur) anak dan umur ibu (dalam tahun). Jadi nilai rata-rata HAZ anak = -1,2976 SD dan nilai rata-rata umur ibu = 28,06 tahun.

Median menerangkan data point yang letaknya tepat di tengah-tengah setelah data point dalam suatu variabel diurutkan (dari terbesar ke yang terkecil atau sebaliknya). Jadi angka median ini akan membagi data set dalam satu variabel menjadi 2 bagian sama besar. Contohnya: median -1,3600 SD menerangkan bahwa 50% dari anak yang menjadi subyek survei mempunyai HAZ -1,3600 SD ke atas dan 50% yang lainnya mempunyai HAZ 1,3600 SD ke bawah. Median usia ibu 27 tahun menunjukkan 50% dari ibu yang menjadi subyek survei berumur 27 tahun ke atas dan 50% yang lainnya berusia 27 tahun ke bawah.

Standar deviasi (SD) menunjukkan sebaran/rentang/variasi data. Jika diasumsikan rentang usia ibu terletak pada 2 SD dari mean, dan nilai SD = 6,499, maka rentang usia ibu adalah: 28,06 ± (2 x 6,499) = 15,06 sampai 41,06 tahun.

Maximum menunjukkan data point dengan nilai terbesar dalam suatu variabel. Dan Minimum menunjukkan data point dengan nilai terkecil dalam suatu variabel. Kedua nilai ini, sama halnya dengan SD, bisa digunakan untuk mendeskripsikan rentang data. Jika kita perhatikan rentang data yang dideskripsikan dengan angka minimum dan angka maksimum masih berada dalam rentang data yang dihitung dengan menggunakan mean ± 2 SD. Range data dapat dihitung dengan adalah data maksimum – data minimum. Jika umur ibu termuda yang menjadi subyek survei adalah 17 tahun dan umur ibu tertua adalah 50 tahun, maka range umur ibu = 50-17 = 33 tahun.

Percentile menunjukkan persentase subyek yang mempunyai nilai data point lebih kecil dari nilai percentile itu sendiri. Contohnya: jika 10 percentile dari data usia ibu adalah = 20, berarti ada 10% ibu berusia di bawah 20 tahun. Dan jika 90 percetile-nya = 37, berarti ada 90% ibu berusia di bawah 37 tahun.

Split File Pada beberapa kondisi, jika kita ingin mendeskripsikan suatu data tetapi analisisnya dibagi dalam kelompok tertentu, misalnya kita ingin mendeskripsikan usia ibu dalam bentuk mean, median, standar deviasi, maximum, minimum, percentile di setiap kabupaten. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan fungsi Split File. Tekan tombol Data yang ada di layar tampilan Variable View, kemudian klik Split File. Di dalam kotak dialog Split File, pilih Compare groups, lalu sorot variabel yang akan digunakan untuk mengelompokkan hasil analisis (dalam hal ini variabel kab), klik tanda í untuk memasukkan variabel tersebut ke dalam box di bawah Group based on:. Untuk meniadakan fungsi Split File, pilih analyze all cases, do not create groups yang ada di



6

kotak dialog Split File. (lihat gambar 2.2a. dan gambar 2.2b.). Hasil analisis, setelah dilakukan split file, akan terpisah berdasarkan kabupaten seperti pada output 2.3.

Gambar 2.2a. Fungsi Split File

Gambar 2.2b. Fungsi Split File



7

Output 2.3. Hasil analisis setelah split file

Statistics

Umur ibu (dalam tahun)358

028.7128.007.107

331750

20.0039.00

3330

27.8527.006.128

271845

20.0036.00

2970

27.5126.006.078

301848

20.0035.00

ValidMissing

N


1090

Percentiles

ValidMissing

N


1090

Percentiles

ValidMissing

N


1090

Percentiles

pandeglang

cirebon

bangkalan

Select Cases Adakalanya pula kita ingin mendeskripsikan suatu data hanya dalam kelompok tertentu saja, misalnya kita ingin mendeskripsikan usia ibu dalam bentuk mean, median, standar deviasi, maximum, minimum, percentile hanya di kabupaten Pandeglang. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan fungsi Select Cases. Tekan tombol Data yang ada di layar tampilan Variable View, kemudian klik Select Cases (letaknya tepat dibawah menu Split File). Di dalam kotak dialog Select Cases, pilih if condition is satified, lalu tekan tombol If… (lihat gambar 2.3a.) untuk membuka kotak dialog berikutnya.



8

Gambar 2.3a. Fungsi Select Cases Sorot variabel yang akan digunakan untuk memilih kelompok hasil analisis (dalam hal ini variabel kab), klik tanda í untuk memasukkan variabel tersebut ke dalam box di sebelah kanannya, lalu tekan tombol =, setelah itu tekan tombol 1 jika hasil analisis yang akan kita tampilkan hanya data dari kabupaten Pandenglang saja. Klik Continue – OK (lihat gambar 2.3b.).

Gambar 2.3a. Fungsi Select Cases



9

Tampilan di layar Data View setelah fungsi Select Cases diaktifkan dapat dilihat pada gambar 2.4. Dalam hal ini hanya data dari kabupaten Pandeglang saja yang dapat dianalisa nantinya, sementara data dari kabupaten lain akan “dikeluarkan” dari analisa sampai fungsi Select Cases ditiadakan atau diubah. Untuk meniadakan fungsi Select Cases, pilih All Cases yang ada di kotak dialog Select Cases.

Gambar 2.4. Tampilan pada Data View saat fungsi Select Cases diaktifkan Hasil analisis data setelah fungsi Select Cases diaktifkan dapat dilihat di Output 2.4. Output 2.4. Hasil analisis jika fungsi Select Cases diaktifkan

Statistics

Umur ibu (dalam tahun)358

028.7128.007.107

331750

20.0039.00

ValidMissing

N


1090

Percentiles

pandeglang

Documents

II. MENDESKRIPSIKAN DATA 13 Desember 2005 Analisis …3 Code of district 358 36.2 36.2 36.2 333 33.7 33.7 69.9 297 30.1 30.1 100.0 988 100.0 100.0 pandeglang cirebon ... dibagi dalam