8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
1/21
“BIOSTATISTIKA DESKRIPTIF DAN INFERENSIAL”
Widya Hary Cahyati, S.K.M., M.Kes (Epid).
dr. Rr. Sri Ratna Rahayu, M.Kes., Ph.D.LukmanFauzi, S.K.M., M.P.H.
Nur Siyam, S.K.M., M.P.H.
Jurusan Ilmu Kesehatan Masyarakat Fakultas Ilmu
KeolahragaanUniversitas Negeri Semarang
1
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
2/21
1. NAMA MATA KULIAH :
2. CAPAIAN PEMBELAJARAN LULUSAN
a. CP Sikap : .b. CP Pengetahuan :
( )
c. CP Ketrampilan: (
).3. CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH: , , , ,, , , , , .
4. DOSEN PENGAMPU :• , ..., . ().
• . . , .., ..
• , ..., ...
• , ..., ...
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
3/21
PERTEMUAN MATERI POKOK SUMBER1 , ,
2
3
4 ( )
5 ( , ,
())
6
7
8
9
10 ( )
11 ( )12 ( )
13 /
14
15
16 UAS
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
4/21
,
MATERI 1
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
5/21
•
• • , ,
()
.
•
• ,
,
.
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
6/21
StatistikStatistikdibutuhkandibutuhkan dalamdalam setiapsetiap tahaptahap penelitianpenelitian
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
7/21
7
JENIS DATA
DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF
DATA KUALITATIF :
Data yang dinyatakan dalambentuk bukan angka, tidak
menyatakan kuantitas, tetapi
menyatakan sifat yangdikelompokkan dalam kategori
Contoh : jenis pekerjaan, statusmarital, tingkat kepuasan kerja
DATA KUANTITATIF :
Data yang dinyatakan dalambentuk angka, dihasilkan dari
pengukuran,dapat berupa bilangan
bulat atau desimal.Contoh : lama bekerja, jumlah gaji,
usia, BB, TB, Tekanan darah
DATA
JENIS
DATA
NOMINALORDINAL
INTERVALRASIO
KUALITATIF KUANTITATIF
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
8/21
8
DATA KUANTITATIF
2
:
,
. ,
,
, .
. , ,
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
9/21
9
MACAM DATA
(Berdasarkan Cara Memperolehnya)
2
:
.
:
: , ,
, .
: , ,
:
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
10/21
• &,(1981):
.
• (1973): .
• (1981): (
• (2009:38):
, .
10
Definisi Variabel
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
11/21
• .
• :
– / / : –
( )
– –
– /
–
–
11
Macam-macam Variabel
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
12/21
• ()
()
(,2009:39).• ()
.•
(/ )
.
12
Macam-macam Variabel
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
13/21
• (/),
. (1988)
(2009:41).
•
.• ((ε))
. 13
Macam-macam Variabel
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
14/21
14
VARIABEL
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
15/21
15
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
16/21
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
17/21
DATA NOMINAL :
Skala nominal hanya merupakan nama atau label, dan tidak mengandung
informasi peringkat.Data berskala nominal diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi.
CIRI : posisi data setara, tidak punya jenjang
tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :), akan tetapi dapat
dihitung proporsi, persentase, atau risiko relatifnya. Uji hipotesis yang seringdigunakan untuk variabel nominal adalah uji x2
CONTOH : jenis kelamin, jenis pekerjaan, agama, golongan darah
Keuntungan data dengan skala nominal mudah dijawab dan diolah
Kekurangan informasi yang diperoleh tidak mendalam, tidak dapatdibedakan antardata secara kuantitatif.
Jumlah dalam subkategori dinyatakan dalam frekuensi dan perhitunganyang dapat dilakukan hanya berupa proporsi atau persentase.
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
18/21
DATA ORDINAL :
Data berskala ordinal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi
atau klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan.
Pada skala ordinal, terdapat informasi peringkat, tetapi jarak antara duaperingkatnya tidak dapat dikuantifikasi.
Subkategori pada skala ordinal telah memiliki urutan atau jenjang, tetapi
masih bersifat kualitatif seperti pada skala nominal.
CIRI :tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :). Statistik yang digunakan,
selain yang berlaku untuk skala nominal, juga termasuk median, korelasi
peringkat, (spearman), dan banyak uji non-parametrik.
Ciri data dengan skala ordinal adalah adanya perbedaan antar subkategori,
walaupun jarak perbedaan antar sub kategori tersebut tidak sama dan tidakkonstan.
tidak mempunyai titik nol nol absolut
CONTOH : kepuasan kerja, motivasi, tingkat pendidikan,
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
19/21
DATA INTERVAL :
Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran,
di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui.
Memiliki sifat-sifat data skala nominal dan ordinal;Pada data dengan skala interval, jenjang dapat dinyatakan dengan angka
sehingga bersifat kuantitatif. Skala interval tidak mempunyai nilai 0 alami
(nilai 0 absolut). Misalnya, suhu 00
celcius tidak sama dengan 00
fahrenheit,oleh karena nilai 0 tersebut arbitrer, ditentukan oleh manusia, bukan nilai
alami.
CIRI : Tidak ada kategorisasi
bisa dilakukan operasi matematikaCONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, IQ
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
20/21
DATA RASIO :
Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di
mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0absolut.
CIRI : tidak ada kategorisasi, dan dapat dikategorisasikan
bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH : skor ujian, BB, TB, dan tekanan darah.
8/17/2019 1. Data, Variabel Dan Skala Pengukuran Variabel-1
21/21
Top Related