METLIT METODE DAN TEKNIK PENELITIAN.pptx

METLIT METODE DAN TEKNIK PENELITIAN.pptx

• 1.
  METODE DAN TEKNIKPENELITIAN MeToDOLOGI PENELITIAN OLEH : RAHMI ANDRITA YUDA, S.Tr, Keb, M.Keb
• 2.
  POPULASI DAN SAMPEL
• 3.
  Populasi dan Sampel TeknikSampling → Suatu teknik pengambilan sebagian obyek penelitian (sampel) dari populasi yang akan diteliti, sehingga setiap sampel yang terpilih dalam penelitian dapat mewakili populasinya. Bagian dari populasi yang dipilih dengan cara tertentu hingga dapat mewakili (SYARAT MUTLAK) populasinya. Sampel →Bagian yg diambil dari keseluruhan objek yg diteliti dan dianggap mewakili seluruh populasi (representatif) disebut “SAMPEL PENELITIAN”. →Kumpulan lengkap dari seluruh subyek, individu atau elemen lainnya, yang secara implisit akan dipelajari dalam sebuah penelitian. Populasi →Keseluruhan objek penelitian atau subjek yg diteliti tsb adalah populasi penelitian.
• 4.
  CONTINUE… C. POPULASI DANSAMPEL  POPULASI  Populasi adalah kumpulan dari individu /objek/fenomena yang secara potensial dapat diukur sebagai bagian dari penelitian.  SAMPEL  merupakan kumpulan individu – individu yang dapat diukur yang mewakili populasi.
• 5.
  Teknik Sampling A. ProbabilitySampling Simple Random Sampling Systematic Sampling Stratified Sampling Cluster Sampling B. Non-Probability Sampling Consecutive Sampling Purposive Sampling Convinience/accidental/ opportunity sampling Snowball/network/chain sampling Quota Sampling
• 6.
  A.RANDOM/ PROBABILITY SAMPLING • →Pengambilansampel secara random atau acak • →Hal ini berarti Setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk terpilih menjadi sampel dan setiap sampel diambil secara acak. • 1. Simple random (acak sederhana) • pengambilan sampel secara acak sederhana, dengan cara undian/ menggunakan tabel • 2. Systematic random (acak sistematik) • Diambil secara sitematik untuk populasi yang besar, Tersedia sample frame yaitu daftar seluruh unit populasi dengan nomor urut • Ex. Populasi 150 unit, sampel diambil 50 unit, Interval = 150/50=3, jika no sampel yang diundi pertama didapatkan angka 2 maka unit selanjutnya,2,5,8,11, dst • 3. Stratified random (acak stratifikasi) • Untuk populasi yang heterogen, Pengambilan sampel dilakukan pada tiap strata (proposional) • Ex: populasi kanker servixs, sampel diambil dari stratanya yaitu kanker serviks Stadium 1, St 2, St 3, dst • 4. Cluster random (acak gugus) • Pengambilan sampel secara acak dilakukan pada cluster, masing-masing cluster heterogen • Ex: populasi 9 kelurahan, dipilih secara acak, sampel yang terpilih claster itu lah yang diteliti. • 5. Multistage random (acak bertingkat) • Mrpkn salah satu model pengambilan sampel scr acak yg pelaksanaannya dilakukan dg membagi populasi mjd bbrp fraksi kmd diambil sampel. • Kombinasi antara stratified – cluster – simple random sampling • Ex: penelitian pada kabupaten kota, dipilih secara random kecamatanya, kec terpilih dirandom lagi kelurahanya, RT yang ada di kelurahan tsb di random lagi, sehingga didapatkan sampel RTnantinya.
• 8.
  B. NON RANDOM/ NONPROBABILITY SAMPLING • Peluang anggota populasi tidak diketahui, karena pengambilan sampel tidak dilakukan secara acak. • Pengambilan sampel semata – mata hanya berdasarkan kepada segi- segi kepraktisan. • • 1. Purposive (pertimbangan) • teknik pengambilan sampel secara purposive ini didasarkan pada pertimbangan pribadi peneliti sendiri. • Bisa dipilih satu kasus atau satu subpopulasi yang dianggap “representatif” atau “tipikal” yang memiliki karakteristik tertentu. • 2. Quota (berjatah) • Merupakan sejenis purposive sampling, Untuk memenuhi jumlah sampel untuk tiap strata, peneliti menggunakan expert judgement-nya.pendapat subjektif peneliti pokoknya kuotanya terpenuhi • Misalnya populasi 55% pria 45% wanita. Sampel 100 orang berarti 55 pria dan 45 wanita. Pemilihan sampelnya sendiri tergantung penilaian peneliti. • 3. Accidental (seadanya) • Peneliti memilih sejumlah kasus yg conveniently/ readily available(kebetulan ada / tersedia). • 4. Snowball Sampling • Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel. • Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel.
• 10.
  Sampling error :Informasi tidak lengkap Non sampling error: Non response Unit sampel yang ditetapkan tidak dapat diukur atau ditemui Inaccurate response  Respon yg diberikan tidak sesuai dengan daftar pertanyaan  Selection bias  Penggantian unit sampel dengan yang lain Sumber kesalahan (error) Sampling Prinsip dasar:  Makin besar jumlah sampel, makin baik.  Makin heterogen populasi, makin besar jumlah sampel Pertimbangan  Mewakili populasi (representativeness)  Presisi yang dikehendaki  Keperluan analisis  Tenaga, biaya dan waktu  Untuk Rumus besar sampel yang digunakan tergantung pada penelitian kita Besar Sampel
• 13.
  PENGUKURAN
• 14.
  Pengukuran adalah usahauntuk memberikan nomor pada benda-benda atau peristiwa-peristiwa menurut suatu aturan tertentu. Dalam penelitian, pengukuran dilakukan pada variabel dan pengukuran menandai nilai-nilai variabel dengan notasi bilangan. 11. Pengukuran • ukuran harus sedekat mungkin dengan benda/ kejadian yang diukur (terkadang yang dapat diukur hanya indikatornya). 1. Isomorfisme • pengukuran harus meliputi seluruh kemungkinan yang ada • Misal: • Jenis kelamin: Lk/Pr • Pendidikan: Buta-huruf s/d PT 2. Exhaustive • pengukuran tidak boleh tumpang tindih • Misal: • Kategorisasi umur: 0-1| 2-5| 6-10| dst 3. Mutually Exclusive Syarat Pengukuran
• 15.
  • mengukur sesuatudengan alat ukur yang sesuai dengan apa yang akan diukur • a. validitas isi (content) • alat ukur sudah mengukur semua aspek yang akan diukur • b. validitas konstruk (construct) • alat ukur dapat menerjemahkan aspek teoritis • c. validits kriteria (criteria) • alat ukur mampu memprediksi kriteria lain yang berhubungan 4. Validitas • kestabilan, kepercayaan dan prediktabilitas alat ukur, sehingga pengukukuran yang berkali-kali akan menghasilkan nilai yang sama • ketelitian, hasil ukur persis sama dengan nilai sebenarnya • presisi, ketepatan dalam mengukur • a. Temporal / intra observer reliability • Pengukuran pada subyek yang sama oleh orang yang sama pada waktu berbeda menghasilkan hasil yang sama, Dapat diukur dengan test-retest correlation • b. Agreement / inter observer reliability • Mengukur seberapa jauh dua atau lebih pengamat setuju pada pengelompokkan seluruh individu pada kelompok yang diamati., Diukur dg koefisien Kappa • c. Internal Consistency • Digunakan untuk mengukur apakah sejumlah pertanyaan/pengukuran mengukur hal yang sama 5.Reliabilitas
• 16.
  Instrumen Penelitian 1. InstrumenPenelitian ilmu alam (Sains) →tersedia dan telah teruji validitas dan reliabilitasnya. Sehingga dapat diukur secara realita. Ex Variabel suhu→ Thermometer, variabel panjang →mistar (meteran), variabel berat →timbangan berat. 2. Instrumen penelitian ilmu sosial → jika intrumen ini ada dan sudah teruji validitas dan reliabilitasnnya , namun belum tentu bisa digunakan ditempat lain, karna berkaitan dengan fenomena sosial yang sulit dicari kesamaanya. Sehingga peneliti membuat instumen sendiri dengan menguji validitas dan keabsahanya Ex Test, Kuesioner, Observasi, Interview, skala beringkat , dokumentasi
• 17.
  MANAJEMEN DATA, ANALISA DATA,DAN PENYAJIAN DATA
• 18.
  Manajemen data merupakanserangkaian kegiatan pengelolaan data hasil penelitian dimulai dari kegiatan pencatatan, pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data, sampai dengan menghasilkan informasi yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan. Manajemen Data , Analisa Data, dan Penyajian Data a. Tahapan Manajemen Data • 1. EDITING • Merupakan kegiatan untuk melakukan pengecekan isian formulir atau kuesioner apakah jawaban yang ada di kuesioner sudah: Lengkap, Jelas, Relevan, Konsisten • 2. CODING • Merupakan kegiatan merubah data berbentuk huruf menjadi data berbentuk angka/bilangan. • Misalnya: Variabel pendidikan dilakukan koding: 1 = SD, 2 = SMP, 3 = SMU dan 4 = PT. • 3. DATA ENTRY (PROCESSING) • Memindahkan data (meng- Entry data ) dari kuesioner ke Master Tabel dengan programkomputer yang umum digunakan adlah SPSS For Window. • 4. CLEANING • Cleaning (pembersihan data) merupakan kegiatan pengecekan kembali data yang sudah di-entry apakah ada kesalahan atau tidak. Ini dilakukan untuk : mengetahui missing data, mengetahui variasi data, mengetahui konsistensi data
• 19.
  ANALISA DATA 1. AnalisisDeskriptif (Univariat) • Bertujuan untuk menjelaskan/mendiskripsikan karakteristik masing-masing variabel yang diteliti. • Bentuknya tergantung dari jenis datanya. • Untuk data numerik digunakan nilai mean (rata-rata), median, standard deviasi dan inter kuartil range, minimal, maksimal. 2. Analisis Analitik (Bivariat) • Setelah diketahui karakteristik masing-masing variabel dapat diteruskan analisis lebih lanjut. • Apabila diinginkan analisis hubungan antar dua variabel, maka analisis dilanjutkan pada tingkat bivariat. • Untuk mengetahui hubungan dua variabel tersebut digunakan pengujian statistic, tergantung jenis data/variabel yang dihubungkan. 3. Analisis Multivariat • Merupakan analisis yang menghubungkan antara beberapa variabel independen dengan satu variabel dependen.
• 20.
  PEMILIHAN TEKNIK ANALISIS/UJISTATISTIK TUJUAN ANALISIS JUMLAH SAMPEL/ KLP BEBAS/ BERHUBUNGAN STATISTIKA PARAMETRIK STATISTIKA NON PARAMETRIK Analisis Data Semikuantitatif Analisis Data Kualitatif/Kategori KOMPARASI 1 Uji t satu sampel (Goodness of Fit t test) Kolmogorov- Smirnov satu sampel Chi Square satu sampel 2 Bebas Uji t 2 sampel bebas Wilcoxon-Mann Whitney test Chi Square Fisher’s exact test Berpasangan Uji t data berpasangan (Paired t test) Wilcoxon Signed Rank test Mc Nemar test >2 Bebas Anova satu arah (Oneway anova) Kruskal-Wallis test Chi Square Berhubungan Anova sama subyek Anova Friedman Cochran’s Q HUBUNGAN SIMETRIS Product Moment dari Pearson (Korelasi Pearson) Korelasi Spearman Uji Asosiasi : •Koefisien Kontingensi •Koefisien Phi •Koefisien Kappa •Koefisien Lambda, dll SEBAB-AKIBAT Regresi Linier Regresi Ordinal Regresi Logistik
• 21.
  c. PENYAJIAN DATA 1. Narasi •Menyajikan hasil pengolahan data dengan menggunakan kalimat • Ex: Penderita tuberkulosis yang berhenti meminum obat mengatakan bahwa keputusannya untuk tidak lagi meminum obatnya adalah karena tidak ada perubahan yang dirasakan setelah minum obat selama dua bulan’limat. 2.Tabel • → Penyajian dalam bentuk tabel merupakan penyajian data dalam bentuk angka yang disusun secara teratur dalam bentuk kolom dan baris. • Tabel terdiri dari : Nomor tabel, judul tabel, badan tabel, keterangan/ catatan kaki 3. Grafik • Penggunaan grafik biasanya dilakukan untuk tujuan untuk: Membandingkan beberapa variable atau beberapa kategori berdasarkan waktu atau tempat yang berbeda • Syarat grafik : ada judul grafik, badan grafik, catatan kaki • Bentuk Grafik Garis, histogram (skala pengukuran interval, rasio) • Bentuk Grafik Bar, Pie, Pictogram (Skala pengukuran Nominal dan Ordinal
• 22.
  CONTINUE…  PENYAJIAN DATA Narasi Tabel Grafik JenisBanyaknya (1) (2) Perempuan 6.069 Laki-laki 3.427 One Way Table Two Way Table Konsumsi Tablet FE Anemia Tidak Anemia Jumlah Ya (Rutin) 4 17 21 Tidak/kadang-kadang 16 4 20 Jumlah 20 21 41 Cartogram (Grafik Peta) Diagram Lingkar (Pie Diagram) Pictogram Chart Diagram Garis (Line Diagram)
• 23.
  TERIMA KASIH