KEGIATAN BELAJAR ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA NUMERIK. Dr. Heru Santoso Wahito Nugroho, CPMC

KEGIATAN BELAJAR ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA NUMERIK Dr. Heru Santoso Wahito Nugroho, CPMC Published by: Forum Ilmiah Kesehatan (Forikes) Ponorogo, Indonesia 2014 1

DESKRIPSI MATERI KEGIATAN BELAJAR Materi kegiatan belajar ini berfokus pada langkah-langkah yang akan kita lakukan untuk menganalisis data numerik, khususnya untuk analisis data secara deskriptif atau bertujuan hanya untuk menggambarkan saja. CAPAIAN PEMBELAJARAN KEGIATAN BELAJAR Kemampuan akhir yang diharapkan setelah menempuh kegiatan belajar ini adalah mahasiswa mampu melakukan analisis data secara deskriptif bagi data berskala interval dan rasio. KRITERIA PENILAIAN KEGIATAN BELAJAR Kriteria penilaian pada kegiatan belajar tahap ini adalah ketepatan pemilihan metode analisis data, ketepatan langkah-langkah analisis data, serta ketepatan penyimpulan hasil analisis data. 2

MATERI KEGIATAN BELAJAR Sekilas tentang analisis data Sebelum mempelajari lebih lanjut Kegiatan Belajar ini, terlebih dahulu bentuklah small group (maksimal beranggotakan 4 orang), lalu pelajari bersama materi berikut ini, serta berusahalah untuk melaksanakan seluruh petunjuk dan latihan yang disajikan! Baiklah kita mulai saja. Pada kegiatan belajar sebelumnya kita telah belajar bersama tentang analisis data secara deskriptif untuk data kategorik, baik untuk data berskala nominal maupun ordinal. Semoga Saudara masih dapat mengingatnya dengan baik. Ada baiknya kita lakukan review secara sekilas. Coba lakukan brain storming (curah pendapat) secara bergantian dalam small group kalian masing-masing: Untuk data berskala nominal analisis deskriptif manakah yang sesuai? Untuk data berskala ordinal analisis deskriptif manakah yang sesuai? Untuk data berskala interval analisis deskriptif manakah yang sesuai? Untuk data berskala rasio analisis deskriptif manakah yang sesuai? Konfirmasikan dengan kelompok lain atau dengan pembimbing jika kalian mengalami kesulitan. Kalian juga sangat disarankan untuk melihat kembali gambar tentang klasifikasi statistika (bisa melihat tulisan Nugroho (2017) tentang Analisis Data Secara Deskriptif untuk Data Kategorik. Nah agar lebih mantap, cobalah kalian isi diagram klasifikasi metode statistika berikut: STATISTIKA Gambar 1. Diagram Buta tentang Klasifikasi Metode Statistika 3

Masih dalam lingkup small group, coba diskusikan pula hasil belajar yang lalu tentang perbedaan metode statistika deskriptif dan metode statistika inferensial, lalu isikan hasilnya pada tabel buta berikut: Statistika deskriptif Statistika inferensial Tujuan Nominal Ordinal Jenis metode yang diterapkan, menurut jenis skala data Interval Rasio 4

Jika kalian sudah bisa mengisi diagram buta dan tabel buta di atas, berarti kalian telah siap untuk mempelajari bagian berikutnya. Nah, sebenarnya hal-hal akan kita pelajari ke depan adalah apa saja yang telah kalian isikan ke dalam diagram buta dan tabel buta di atas. Oh ya, salah satu dari isi tabel buta telah kita pelajari pada bagian akhir kegiatan belajar 6 yang lalu lo. Saya yakin sebagian besar dari kalian masih ingat, tidak lain adalah Distribusi Frekuensi, termasuk yang telah dikembangkan menjadi distribusi frekuensi relatif dan distribusi frekuensi kumulatif. Sebelum kita lanjutkan, ada baiknya tengoklah secara sekilas tentang materi tersebut. Nilai-nilai pemusatan Seperti halnya distribusi frekuensi, nilai-nilai pemusatan bukanlah sesuatu yang asing bagi kalian, karena bagian dari statistika deskriptif ini sudah pernah kalian pelajari dalam bidang studi matematika di SMA, SMP, bahkan sebagian telah dipelajari di bangku SD. Nah mari kita mulai saja materi inti ini. Menurut bahasa sederhana (bahasa penulis modul ini), nilai-nilai pemusatan adalah nilai yang bisa mencerminkan kondisi yang umum dari suatu himpunan, bisa himpunan mahasiswa sebuah kampus, himpunan balita di posyandu A, ibu hamil di Kabupaten A dan sebagainya. Kadang-kadang kita mendengar orang berkata: Pada umumnya tekanan darah orang dewasa sehat adalah 120 mmhg. Sering pula kita mendengar: Anak-anak SMAN 1 Ponorogo umumnya bernilai bagus, berkisar sembilan puluhan begitulah. Tidak jarang kita mendengar: Biasanya mahasiswa Prodi Kebidanan Magetan lulus dengan nilai baik dalam uji kompetensi di MTKP Provinsi Jawa Timur. Sekarang ganti giliran kalian, untuk memberikan 4 contoh peristiwa umum yang mewakili kondisi umum di suatu himpunan. Caranya adalah dengan mengisi tabel buta berikut: Himpunan Kondisi Umum Jika tabel buta di atas telah kalian isi, sekarang lihatlah kembali contoh-contoh yang telah disajikan di atas (tekanan darah, nilai siswa, dan kelulusan dalam uji 5

kompetensi), juga lihatlah kembali isi tabel buta buah karya kalian. Kemudian, berdiskusilah dalam small group, untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut secara lisan saja: 1. Berapakah nilai tekanan darah paling rendah yang pernah kalian dengar? Berapakah nilai tekanan darah paling tinggi yang pernah kalian dengar? Coba bikinlah garis bilangan mulai dari tekanan darah terendah hingga tertinggi! Tekanan darah yang paling umum (120 mmhg) berada pada posisi mana dari garis bilangan? Bagian ujung kiri, ujung kanan ataukah tengah? Tekanan darah terendah:. Tekanan darah tertinggi : Tekanan darah yang paling umum : Garis bilangan tekanan darah:. Posisi tekanan darah yang paling umum :... 2. Berapakah nilai siswa SMAN 1 Ponorogo paling rendah? Berapakah nilai siswa SMAN 1 Ponorogo yang paling tinggi? Buatlah garis bilangan mulai dari nilai terendah hingga tertinggi! Nilai yang paling umum berada pada posisi mana dari garis bilangan? Ujung kiri, ujung kanan ataukah tengah? Nilai ujian terendah :. Nilai ujian tertinggi : Nilai ujian yang paling umum : Garis bilangan nilai siswa SMAN 1 Ponorogo:. Posisi nilai siswa yang paling umum : 6

3. Coba buatlah hal yang sama untuk contoh nilai uji kompetensi, serta 4 contoh lain yang telah kalian buat di atas! 7

Jelaslah sekarang bahwa nilai-nilai keumuman di atas selalu dalam posisi di tengah. Itulah sebabnya maka nilai-nilai keumuman (istilah menurut penulis) tersebut dinamakan nilai-nilai pemusatan atau tendensi sentral. Telah disinggung di atas bahwa mean, median, modus, mid-range dan mid-hinge adalah jenis-jenis nilai pemusatan. Maka nilai-nilai tersebut selalu berada di tengah. Untuk membuktikannya, marilah kita pelajari lebih jauh mengenai nilai-nilai pemusatan ini. Setiap penelitian selalu berkaitan dengan sekelompok data. Dalam penelitian akan didapatkan sekelompok data dari variabel tertentu. Misalnya akan didapatkan sekelompok data tentang variabel kompetensi psikomotorik KDPK dari populasi mahasiswa Tingkat I Akademi Kebidanan A sebesar 20 orang, sebagai berikut: 60, 70, 60, 70, 80, 60, 70, 60, 30, 60, 50, 40, 60, 60, 50, 30, 80, 50, 70, 50 Prinsip dasar untuk menjelaskan tentang kelompok yang diteliti adalah bahwa penjelasan yang diberikan harus benar-benar mewakili seluruh kelompok yang diteliti. Berarti pada contoh di atas, penjelasan tentang data kompetensi psikomotorik KDPK harus benar-benar mewakili seluruh kelompok mahasiswa Tingkat I Akademi Kebidanan A tersebut. Salah satu teknik untuk mendeskripsikan data kelompok adalah berupa gejala pemusatan yaitu mean, median, dan modus. Jadi boleh dikatakan bahwa mean, median, modus merupakan nilai kondisi keumuman yang ada pada suatu himpunan (bisa berupa populasi maupun sampel atau bagian dari populasi). 1. Mean Mean merupakan teknik penjelasan kelompok yang didasarkan atas nilai rata-rata dari data kelompok tersebut. Mean diperoleh dengan cara menjumlahkan data seluruh anggota kelompok, kemudian dibagi dengan jumlah anggota kelompok. Formula untuk menghitung mean adalah: Me = Xi N Me = Mean = Jumlah Xi = Nilai X ke-i sampai dengan ke-n N = Jumlah anggota kelompok Mean merupakan wakil dari keseluruhan nilai kelompok yang bersifat sangat dipengaruhi nilai ekstrim baik ekstrim kecil maupun ekstrim besar, sehingga hanya cocok untuk data terdistribusi normal (tidak ada nilai ekstrim). Pada contoh di atas, nilai mean kelompok adalah: 60+70+60+70+80+60+70+60+30+60+50+40+60+60+50+30+80+50+70+50 = 58 20 8

Jika ada nilai ekstrim kecil (ada nilai sangat kecil yang jauh dari nilai-nilai lain yang ada) maka nilai mean akan mudah berubah. Sebagai contoh ada 2 mahasiswa yang memiliki nilai nol, maka mean adalah: 60+70+60+70+0+60+70+60+30+60+50+40+0+60+50+30+80+50+70+50 = 51 20 Coba berikan sebuah contoh populasi dilengkapi dengan besar populasi, sebuah variabel dari populasi tersebut dengan skala interverval atau rasio, teknik dan instrumen pengumpulan data, hasil pengumpulan data, lalu hitunglah nilai mean. Gunakan tabel buta berikut untuk menuliskan hasil kerja yang kalian lakukan. Populasi Besar populasi Variabel dan skalanya Teknik dan instrumen pengumpulan data Hasil pengumpulan data Mean 2. Median Median adalah salah satu teknik penjelasan kelompok data yang didasarkan atas nilai tengah dari kelompok data yang telah disusun urutannya dari yang terkecil hingga yang terbesar atau sebaliknya dari yang terbesar hingga yang terkecil. 9

Pada contoh kelompok data kompetensi psikomotorik KDPK di atas, untuk mencari median data harus diurutkan sebagai berikut: 30, 30, 40, 50, 50, 50, 50, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 70, 70, 70, 70, 80, 80 Karena kelompok data tersebut berjumlah genap yaitu 20, maka nilai tengah dari kelompok data tersebut adalah pada urutan antara ke-10 dan ke-11, yaitu 60 dan 60. Maka median adalah (60+60):2 = 60. Jadi untuk data berjumlah genap, posisi nilai tengah adalah posisi 1 2 N + (1 2 N + 1) 2 Pada contoh di atas (N=20) adalah: 1 2 20+(1 2 20+1) 10+11 2 = 2 Jadi median = 60+60 2 = 60 (contoh di atas) Jika kelompok data berjumlah ganjil misalnya berjumlah 19 orang sebagai berikut: 30, 30, 40, 50, 50, 50, 50, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 70, 70, 70, 70, 80 Maka maka nilai tengah dari kelompok data tersebut adalah pada urutan antara ke- 10 yaitu 60. Maka median adalah 60. Kesimpulannya, untuk data berjumlah ganjil, posisi nilai tengah adalah Pada contoh di atas (N=19) adalah: N + 1 2 N+1 = 19+1 = 10, Jadi median pada posisi ke-10 = 60 (contoh di atas). 2 2 Kelebihan median adalah tidak terpengaruh oleh nilai ekstrim. Jadi ada ataupun tak ada nilai ekstrim (baik ekstrim kecil maupun besar), nilai median tidak akan berubah. Sebagai contoh, bandingkan median dari 2 kelompok data berikut: Kompetensi psikomotorik KDPK mahasiswa Akademi Kebidanan A (Pre-test): 0, 0, 30, 30, 40, 50, 50, 50, 50, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 70, 70, 70, 70, 80 10

Kompetensi psikomotorik KDPK mahasiswa Akademi Kebidanan A (Post-test): 30, 30, 40, 50, 50, 50, 50, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 70, 70, 70, 70, 80, 80 Meskipun saat pre-test terdapat nilai ekstrim yaitu nol, namun nilai median pre-test dan post-test sama yaitu 60. Bandingkan dengan mean yang berbeda antara pre-test dan post-test yaitu 51 dan 58. Tugas tantangan: Coba carilah formula untuk posisi median yang bisa digunakan untuk data berjumlah ganjil maupun genap, lalu isikan pada tabel buta berikut! Formula Contoh penghitungan untuk data berjumlah ganjil Data: Contoh penghitungan untuk data berjumlah ganjil Data: 11

3. Modus Modus adalah teknik penjelasan kelompok yang didasarkan atas nilai yang sedang popular (yang sedang jadi mode) atau nilai yang paling sering muncul dalam kelompok tersebut. Pada contoh kelompok data kompetensi psikomotorik KDPK di atas, maka modus adalah 60 karena nilai inilah yang paling sering muncul yaitu 7 kali (lihat Tabel 1). Tabel 1. Kompetensi Psikomotorik KDPK Mahasiswa Tingkat I Akademi Kebidanan A Kompetensi Psikomotorik KDPK Jumlah 30 2 40 1 50 4 60 7 70 4 80 2 Jumlah 20 Berdasarkan penjelasan mean, median, dan modus di atas maka jelaslah bahwa cara penggunaan dari ketiga teknik tersebut harus disesuaikan dengan kondisi. Digunakan modus jika peneliti ingin cepat memberikan penjelasan mengenai kelompok, dengan hanya mempunyai data yang populer pada kelompok itu, sehingga teknik ini kurang teliti. Digunakan median jika terdapat data yang ekstrim di dalam kelompok. Sedangkan mean digunakan jika data di dalam kelompok cenderung merata (tak ada nilai ekstrim). Jika peneliti ragu-ragu untuk memilih teknik yang sesuai, maka sebaiknya ketiga teknik tersebut digunakan secara bersama-sama, Data yang merata akan memiliki nilai mean, median, dan modus yang hampir sama. Data dengan nilai ekstrim, akan menyebabkan nilai mean akan bergeser menjauh ke kanan atau ke kiri dari nilai median dan modus. Nah, sekarang berikan contoh pengitungan modus untuk data nominal, ordinal dan interval atau rasio, lalu masukkan hasilnya ke dalam tabel buta berikut: Skala Data Modus Nominal Ordinal Interval/ rasio (coret yang tidak perlu) 12

Selesailah sudah kita mempelajari mean, median, serta modus. Coba kita cermati bersama bahwa angka-angka tersebut cenderung berada di posisi tengah dalam distribusi data secara keseluruhan. Oleh karena itulah maka pada bagian atas kita bahas bahwa nilai-nilai di atas lazim disebut sebagai pemusatan atau tendensi sentral. Kedua istilah tersebut sama saja sebab pusat selalu berada di tengah, sedangkan sentral artinya juga di tengah. Sebelum berlanjut ke bahasan mengenai penyebaran, perlu kalian ketahui bahwa selain mean, median, dan modus masih ada lagi mid-range dan mid-hinge yang juga merupakan nilai-nilai pemusatan. Tugas tantangan: Masih dalam small group, lakukan browsing di internet tentang cara menghitung mid-range dan mid-hinge, lalu berlatihlah menghitung dengan contoh kalian sendiri! 13

Nilai-nilai penyebaran Selain menggunakan nilai-nilai pemusatan, terdapat pula nilai-nilai penyebaran untuk menunjukkan besarnya variasi yang ada di dalam kelompok. Nilai-nilai penyebaran ini sering pula disebut sebagai dispersi. Dengan bahasa yang sederhana, mari kita pelajari bersama mengapa digunakan istilah penyebaran. Agar lebih mudah dimengerti, mari kita gunakan 2 kelompok data tentang keterampilan kader di Posyandu I dan Posyandu II sebagai berikut: Data I (keterampilan kader di Posyandu I): 2 3 3 4 4 4 5 5 6 6 6 6 6 7 7 7 8 8 9 9 2 3 4 5 6 7 8 9 Data II (keterampilan kader di Posyandu II): 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 8 8 8 8 5 6 7 8 Bandingkan Data I dan Data II! Cermatilah bahwa kedua data memiliki n yang sama yaitu 20. Sudah jelas? Setiap datum digambarkan sebagai satu bangun persegi berwarna gelap. Sudah jelas? Untuk memastikan, hitunglah jumlah persegi gelap pada Data I maupun Data II. Berapa jumlahnya masing-masing? Sama kan? Sekarang, mari kita cermati bahwa Data I melebar ke samping sejumlah 8 persegi, sedangkan Data II hanya 4 persegi. Mana yang lebih lebar? Jelas Data I. Maka dapat dikatakan bahwa Data I memiliki nilai penyebaran yang lebih besar daripada Data II. Mengapa? Karena variasinya lebih besar yaitu mulai dari 2 sebagai nilai terendah hingga 9 sebagai nilai tertinggi. Bandingkan dengan Data II yang lebih sempit, dengan 5 sebagai nilai terendah dan 8 sebagai nilai tertinggi. 14

Inilah yang dinamakan penyebaran atau dispersi. Jenis-jenis nilai penyebaran adalah range, varians, deviasi standar dan SIR. Sebelum berlanjut menuju pembahasan tentang keempat macam nilai penyebaran, simpulkan dalam lingkup small group posyandu manakah yang lebih sukses? Posyandu yang lebih sukses Alasan Nah mari kita gunakan data berikut untuk berlatih menghitung dan memahami nilainilai penyebaran. Data kompetensi psikomotorik KDPK dari populasi mahasiswa Tingkat I Akademi Kebidanan A sebesar 20 orang, sebagai berikut: 60, 70, 60, 70, 80, 60, 70, 60, 30, 60, 50, 40, 60, 60, 50, 30, 80, 50, 70, 50 (tanpa nilai ekstrim) 0, 0, 30, 30, 40, 50, 50, 50, 50, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 70, 70, 70, 70, 80 (dengan nilai ekstrim) 15

1. Range Range atau rentang adalah jarak dari nilai terkecil hingga nilai terbesar sehingga dapat dihitung dengan selisih dari nilai terbesar dan terkecil. Maka formula untuk menghitung range adalah: R = Xt Xr R = Range Xt = Nilai tertinggi Xr = Nilai terendah Pada contoh di atas Range adalah = 80 30 = 50 Jika terdapat nilai ekstrim, maka range akan lebih besar, pada contoh di atas range ketika ada nilai ekstrim nol adalah 80 0 = 80 2. Varians Varians dapat digunakan untuk menjelaskan homogenitas dari data kelompok. Jika nilai antar anggota kelompok tak jauh berbeda, maka kelompok cenderung homogen. Varians adalah jumlah kuadrat dari semua deviasi nilai-nilai individual terhadap ratarata kelompok. Simbol dari varians untuk populasi adalah 2, sedangkan untuk sampel adalah s 2. Berikut ini adalah formula untuk menghitung varians untuk populasi. 2 = (X i ) 2 N Sedangkan berikut ini adalah formula untuk menghitung varians untuk sampel. s 2 = (X i ) 2 (n 1) Agar lebih mudah, untuk menghitung varians maka digunakan tabel penolong sebagaimana dicontohkan pada Tabel 2. 16

Tabel 2. Tabel Penolong Penghitungan Varians Untuk Kompetensi Psikomotorik KDPK No Kompetensi Psikomotorik KDPK (X) Simpangan (X i ) Simpangan Kuadrat (X i ) 2 1 60 2 4 2 70 12 144 3 60 2 4 4 30-28 784 5 60 2 4 6 50-8 64 7 40-18 324 8 60 2 4 9 60 2 4 10 50-8 64 11 30-28 784 12 80 22 484 13 50-8 64 14 70 12 144 15 50-8 64 16 60 2 4 17 70 12 144 18 60 2 4 19 30-28 784 20 60 2 4 Jumlah 1160 0 3720 Jika seandainya data di dalam tabel penolong di atas berasal dari populasi, maka dapat dihitung varians sebagai berikut. 2 = (X i ) 2 N = 3720 20 = 186 Jika seandainya data di dalam tabel penolong di atas berasal dari sampel, maka dapat dihitung varians sebagai berikut. s 2 = (X i ) 2 n 1 = 3720 19 = 195,79 17

3. Deviasi Standar Deviasi standar atau simpangan baku adalah akar dari varians. Deviasi standar untuk populasi diberi simbol, sedangkan untuk sampel adalah s. Berikut ini adalah formula untuk menghitung varians untuk populasi. = (X i ) 2 N Sedangkan berikut ini adalah formula untuk menghitung varians untuk sampel. s = (X i ) 2 (n 1) Karena simpangan baku adalah akar dari varians, maka Tabel di atas dapat juga digunakan untuk menghitung simpangan baku, yang selanjutnya hasil penghitungannya adalah sebagai berikut. Jika seandainya data di dalam tabel penolong di atas berasal dari populasi, maka dapat dihitung simpangan baku sebagai berikut. = (X i ) 2 N = 3720 20 = 13,64 Jika seandainya data di dalam tabel penolong di atas berasal dari sampel, maka dapat dihitung varians sebagai berikut. s = (X i ) 2 (n 1) = 3720 19 = 13,99 18

TUGAS KEGIATAN BELAJAR Setelah mempelajari materi Kegiatan Belajar dan melaksanakan beberapa latihan lisan di atas, saya ajak Saudara untuk berlatih menghubungkan konsep teori yang telah Anda pelajari tersebut dengan situasi nyata di lapangan. Model belajar seperti ini dinamakan contextual instruction. Baiklah, mari kita mulai saja. Lakukanlah tugas berikut dengan sebaikbaiknya: 1. Bergabunglah antar kelompok kecil sehingga di kelas kalian hanya ada 2 kelompok besar. Lalu masing-masing kelompok diharapkan melaksanakan tugas berikut. 2. Pilihlah kelompok lain dalam kelas ini sebagai unit populasi untuk latihan. 3. Kumpulkan data tentang usia saat menarche dari anggota populasi tersebut. Pastikan teknik pengumpulan data yang digunakan, juga instrumen pendukungnya. 4. Lakukan pengolahan data dengan tahap-tahap yang benar. 5. Hitung dan sajikan semua nilai-nilai pemusatan. 6. Hitung dan sajikan semua nilai-nilai penyebaran. 7. Tentukan apakah data usia menarche tersebut terdistribusi normal? LATIHAN KEGIATAN BELAJAR Soal Latihan Setelah Saudara pelajari Kegiatan Belajar di atas, pelajari juga referensi tambahan dari buku atau internet, lalu jawablah pertanyaan-pertanyaan berikut! Usahakan agar tidak melihat kunci jawaban latihan! 1. Mengapa mean, median, dan modus disebut sebagai tendensi sentral? 2. Di antara mean, median, dan modus, manakah yang tidak terganggu oleh nilai ekstrim? 3. Mengapa range kurang bagus untuk menyatakan dispersi data? Kunci Jawaban Latihan 1. Jawaban soal ini ada di bagian awal Kegiatan Belajar 7 yaitu pada halaman 8. 2. Cobalah dengan contoh data berikut untuk membuktikannnya. Data tanpa nilai ekstrim: 6, 6, 6,7, 7, 7,7, 8, 9, 8, 7, 7, 7, 7, 5, 6, 8, 7, 8, 7 Data dengan nilai ekstrim: 6, 6, 6,7, 7, 7,7, 8, 1, 0, 7, 7, 7, 7, 5, 6, 8, 7, 8, 7 3. Jawabannya terkait dengan nilai ekstrim. 19

RANGKUMAN KEGIATAN BELAJAR 1. Analisis data menggunakan metode statistika deskriptif bertujuan untuk menggambarkan data populasi atau sampel apa adanya. 2. Analisis data menggunakan metode statistika inferensial bertujuan untuk menganalisis data sampel namun akan disimpulkan ke lingkup yang lebih besar (generalisasi) bagi populasi. 3. Metode statistika dapat berupa frekuensi, nilai-nilai pemusatan, dan nilai-nilai penyebaran. 4. Metode statistika inferensial terdiri atas statistika parametrik untuk data berskala interval dan rasio, serta statistika non parametrik untuk data berskala nominal dan ordinal. 5. Distribusi frekuensi cocok diterapkan untuk data berskala nominal dan ordinal. 6. Distribusi frekuensi dapat dikembangkan sesuai kebutuhan menjadi distribusi frekuensi relatif dan distribusi frekensi kumulatif. 20

TES FORMATIF KEGIATAN BELAJAR Pilihlah salah satu jawaban yang paling benar! 1. Pernyataan yang benar tentang sensus penduduk.. a. Merupakan aplikasi dari metode statistika inferensial b. Merupakan aplikasi dari metode statistika deskriptif c. Merupakan aplikasi dari metode statistika inferensial dan deskriptif d. Bukan merupakan aplikasi dari metode statistika, karena tidak jelas populasinya e. Bukan merupakan aplikasi dari metode statistika, karena bukan merupakan sutu kegiatan riset 2. Contoh kesimpulan dari metode statistika deskriptif dalam riset adalah a. Cakupan program SDIDTK adalah 80% b. Ada korelasi antara berat badan dan lingkar dada balita c. Metode konseling individual lebih efektif untuk meningkatkan partisipasi pria untuk mengikuti vasektomi daripada metode konseling kelompok d. Semakin lama jam belajar, prestasi mahasiswa kebidanan semakin meningkat e. Ada perbedaan lama Kala II persalinan antara posisi berbaring dan posisi jongkok 3. Disajikan 5 contoh penerapan statistika yaitu: 1) menganalisis perbedaan APGAR score antara sampel bayi yang dilahirkan oleh ibu dengan anemia dan tidak anemia, 2) menyajikan diagram garis tentang perubahan peserta KB vasektomi dalam 5 tahun terakhir, 3) menyajikan pengalaman pelatihan para kader posyandu di wilayah Kecamatan Sukorejo, 4) mengevaluasi dampak pelatihan APN terhadap kinerja bidan dalam menolong persalinan dalam suatu eksperimen, 5) menyajikan data SKDN Posyandu Melati. Dari 5 contoh di atas, manakah yang merupakan penerapan statistika inferensial? a. Contoh 1 dan 3 b. Contoh 1 dan 4 c. Contoh 2 dan 4 d. Contoh 3 dan 5 e. Contoh 4 dan 5 21

4. Disajikan 6 metode analisis data secara deskriptif yaitu: 1) frekuensi, 2) deviasi standar, 3) mean, 4) median, 5) range, 6) modus. Dari 6 contoh di atas, manakah yang cocok untuk analisis data berskala ordinal? a. Contoh 1, 2, dan 6 b. Contoh 1, 4 dan 6 c. Contoh 1, 3 dan 6 d. Contoh 1, 3 dan 4 e. Contoh 2, 3 dan 4 5. Distribusi frekuensi paling sesuai untuk data berskala a. nominal b. nominal dan ordinal c. nominal dan interval d. ordinal dan interval e. nominal, ordinal, dan interval UMPAN BALIK DAN TINDAK LANJUT KEGIATAN BELAJAR Cocokkan jawaban Saudara dengan kunci jawaban tes formatif yang terdapat pada bagian akhir Kegiatan Belajar 6, kemudian hitunglah jumlah jawaban yang benar! Jika jawaban yang benar adalah: 90% - 100% : baik sekali 80% - 89% : baik 70% -79% : cukup kurang dari 70% : kurang Kalau Saudara memiliki tingkat pencapaian 80% ke atas, maka hasil Saudara Bagus! Saudara dapat melanjutkan ke Kegiatan Belajar 7. Tetapi jika pencapaian Saudara kurang dari 80%, maka sebaiknya ulangilah Kegiatan Belajar 6, terutama bagian-bagian yang belum Saudara kuasai! 22

REFERENSI KEGIATAN BELAJAR Anonymous. 2011. Statistics, Probability, and Survey Sampling. http://www.stattrek.com Anonymous. 2011. Elementary Statistics and Probability Tutorials and Problems. http://www.analyzemath.com\statistics.html Danapriatna Nana dan Setiawan Rony. 2005. Pengantar Statistika. Yogyakarta: Graha Ilmu. Nugroho, Heru Santoso Wahito. 2017. Analisis Data Secara Deskriptif untuk Data Kategorik. Ponorogo: Forum Ilmiah Kesehatan (Forikes). Tersedia di: https://sites.google.com/site/heruswnscholar/articles/antadeskriptif.pdf?attredirects=0&d=1 Purwanto Heri. 1995. Pengantar Statistik Keperawatan. Jakarta: Penerbit Buku Kedokteran EGC. Sugiyono. 2007. Statistika Untuk Penelitian. Bandung: Penerbit Alfabeta. KUNCI JAWABAN TES FORMATIF KEGIATAN BELAJAR 6 1. B 2. A 3. B 4. B 5. B 23