- Korelasi positip : Korelasi positif adalah tingkat hubungan antara dua variabel yang mempunyai ciri, bahwa perubahan variabel independent x (variabel bebas x) diikuti oleh perubahan variable dependent y (variabel tidak bebas y) secara “searah.”.
- Korelasi negatip: Korelasi negatif adalah tingkat hubungan antara dua variabel yang mempunyai ciri, bahwa perubahan variabel independent x (variabel bebas x) diikuti oleh perubahan variabel dependent y (variabel tidak bebas y) secara “Berlawanan”.
- Korelasi sederhana (simple corelation) : Adalah tingkat hubungan yang terjadi antara 2 (dua) variabel saja.
- Korelasi Multiple (Multiple Corelation) : Yaitu tingkat hubungan yang tejadi antara 2 (dua) variable atau lebih. Misalkan pada model regrsi linier multiple ( y = a0 + a1x1 + a2x2 + e ), maka maksud dan pengertian dari pernyataan di atas adalah: Tingkat hubungan antara y dengan x1 atau tingkat hubungan antara y dengan x2 atau tingkat hubungan antara x1 dan x2.
- Korelasi sempurna (perfect corelation) : Maksud dan pengertian dari Korelasi sempurna antara 2 variabel, yaitu suatu kondisi bahwa setiap nilai variabel bebas x akan terdapat pada setiap nilai variabel tidak bebas y nya. Hal ini dapat diartikan pula, bahwa garis regresi yang terbentuk dari data yang tersebar (terdistribusi) adalah merupakan tempat kedudukan dari data – data dimaksud, sehingga nilai r nya =1 atau r = -1
- Korelasi Tidak Sempurna (Imperfect Corelation) : Korelasi antara 2 (dua) variabel dikatakan tidak sempurna, jika titik–titik yang tersebar tidak terdistribusi tepat pada satu garis lurus.
- Korelasi yang mustahil (nonsense corelation): Korelasi antara dua variabel yang seolah-olah ada tetapi tidak ada.
Macam Korelasi
Uji Chi Square
Sejalan dengan konsep kenyataan yang sering terjadi, bahwa hasil observasi biasanya selalu tidak tepat dengan yang diharapkan (tidak sesuai) dengan yang direncanakan berdasarkan konsep dari teorinya (sesuai dengan aturan-aturan teori kemungkinan atau teori probabilitasnya).
Asumsi-asumsi hasil perhitungan:
• Jika x2 = 0, maka dapat diartikan bahwa frekuensi-frekuensi teoritis dan yang diharapkan adalah tepat sama dengan frekuensi-frekuensi hasil observasinya;
• Jika x2 > 0, maka frekuensi-frekuensi tersebut dapat diartikan tidak tepat sama.
• Semakin besar nilai 2, maka dapat diartikan semakin besar pula perbedaan antara frekuensi yang diobservasi dan yang diharapkan .
TAHAPAN PENGUJIAN
Dalam menentukan uji nyata dari suatu persoalan yang ungkapkan, Jumlah derajat kebebasan v ditentukan oleh :
- v = k – 1, (k: banyaknya peristiwa yang terjadi). Derajat kebebasan ini digunakan, jika frekuensi yang diharapkan dapat dihitung tanpa harus menduga parameter populasi dari statistik sampelnya.
- V = k – 1 – m. Derajat kebebasan ini digunakan, jika frekuensi yang diharapkan dapat dihitung hanya dengan menduga m parameter populasi dari statistik sampelnya.
- Tingkat Keyakinan (1 – α) atau Tingkat ketidak yakinan (taraf nyata) α ditetapkan sebagai nilai-nilai kritis untuk menarik kesimpulan dari yang diobservasi, dengan demikian selanjutnya dapat sehingga ditunjukkan ada beda atau tidaknya setelah dibandingkan hasil perhitungan nilai x2 yang diobservasi dan nilai 2 berdasarkan nilai-nilai kritisnya.
- Penarikan kesimpulan untuk menyatakan ada beda atau tidak dinyatakan sebagai berikut: Jika x2 hitung > x2tabel, maka dapat diartikan ada pebedaanyang nyata dan jika x2 hitung ≤ x2 tabel, maka dapat diartikan tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dan yang diharapkannya.
- Secara umum tahapan pengujian didasarkan pada penetapan Hipotesis Nol (Ho), yaitu menetapkan kesimpulan sementara berdasarkan berdasarkan asumsi dari yang membuat pengamatan, misalkan dengan pernyataan “Tidak ada Perbedaan Yang nyata antara Teori dan Praktek” Sedangkan Hipotesis Alternatif adalah merupakan kebalikan dari hipotesis nol, sehingga untuk hipotesis alternatif permyataannya adalah “Ada Perbedaan Yang Nyata Antara Teori dan Praktek”.
- Untuk mengambil keputusan diterima atau ditolaknya kesimpulan sementara (Hipotesis), pada masalah sosial dan ekonomi seringkali menggunakan taraf nyata (Tingkat ketdak percayaan) antara 1%, 5% dan 10% atau dengan kata lain bahwa pengamatan dilakukan dengan tingkat keyakinan (Confidence Level) antara 99%, 95% dan 90%. Selanjutnya batas-batas pengamatan ini dijadikan sebagai batas nilai-nilai kritis untuk menolak atau menerima Hipotesis, dengan ketentuan seperti di atas.
- Perlu kiranya diperhatikan jika nilai x2 mendekati nol, hal ini dapat diartikan bahwa frekuensi yang diamati hampir sama dengan frekuensi yang diharapkan.
- Uji Chi-kuadrat dapat pula dipakai untuk menentukan apakah distribusi-distribusi teoritis, seperti distribusi normal, binormal dan lainnya, sesuai dengan distribusi-distribusi empiris, yaitu distribusi yang diperoleh dari data sampel yang dijadikan sebagai objek pengamatannya.
Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis adalah salah satu cara dalam statistika untuk menguji "parameter” populasi berdasarkan statistik sampelnya, untuk dapat diterima atau ditolak pada tingkat signifikansi tertentu. Pada prinsipnya pengujian hipotesis ini adalah membuat kesimpulan sementara untuk melakukan penyanggahan dan atau pembenaran dari permasalahan yang akan ditelaah. Sebagai wahana untuk menetapkan kesimpulan sementara tersebut kemudian ditetapkan hipotesis nol dan hipotesis alternatifnya. Ada beberapa pengertian dalam pelaksanaan pengujian hipotesis, diantaranya:
• Tingkat signifikansi/taraf nyata ()
• Tingkat keyakinan/tingkat kepercayaan -----> 1 –
PELAKSANAAN PENGUJIAN
1. Pengujian Dua Pihak (Pihak kiri dan pihak kanan) : Pernyataan Hipotesa dengan tanda “=” dan “”
2. Pengujian Satu Pihak (Pihak kiri saja) : Pernyataan Hipotesa dengan tanda “” dan “<”
3. Pengujian Satu pihak (Pihak kanan saja) ; Pernyataan Hipotesa dengan tanda “” dan “>”
Pelaksanaan Metode Amenore Laktasi pada Ibu Pasca Nifas
Mal merupakan suatu metode kontrasepsi sementara yang cukup efektif, selama klien mendapat haid dan waktunya kurang dari 6 bulan pasca persalinan, keluarga sebagai unit kecil kehidupan bangsa diharapkan dapat menerima norma keluarga kecil Bahagia dan Sejahtera.penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pelaksanaan MAL pada ibu pasca nifas di klinik bersalin kasih ibu binjai utara. Disain penelitian ini yang digunakan adalah deskriptif dengan besar sampel sebanyak 30 orang dengan metode total sampling. Penelitian ini dilakukan pada bulan Desember-Mei 2010, dengan instrumen penelitian berupa kuisioner yang meliputi data karakteristik. Dan pelaksanaan MAL berupa pengertian, alasan memilih MAL, lamanya amenore, frekuensi menyusui, berhubungan seksual, perdarahan bercak selama menggunakan MAL, dan kejadian kehamilan. Hasil penelitian ini didapat yang mengerti tentang MAL (53,3%), alasan memilih MAL mudah (76,7%), hubungan seksual tidak bermasalah, lama amenore > 6 bulan (96,7%), frekuensi menyusui <>
Kata Kunci : Kontrasepsi, MAL, Ibu menyusui
Daftar Pustaka : 20 (1998-2009)
Baca Selengkapnya - Pelaksanaan Metode Amenore Laktasi pada Ibu Pasca Nifas
Kata Kunci : Kontrasepsi, MAL, Ibu menyusui
Daftar Pustaka : 20 (1998-2009)
Analisis Faktor Yang Berhubungan Dengan Kelengkapan Pemeriksaan Kehamilan Pada Ibu Yang Memiliki Balita
Kematian ibu merupakan masalah besar bagi negara berkembang. Pemeriksaan kehamilan yang dilakukan secara teratur dapat menurunkan angka kecacatan dan kematian baik ibu maupun janin. Berdasarkan data dari Puskesmas Pembantu Tanjung Rejo, cakupan K1 di Kelurahan Tanjung Rejo adalah sebesar 90% dan cakupan K4 adalah sebesar 90%. Data ini belum mencapai target nasional yaitu
95%.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang berhubungan dengan kelengkapan pemeriksaan kehamilan pada ibu yang memiliki balita di Kelurahan Tanjung Rejo Kecamatan Medan Sunggal Tahun 2010. Penelitian ini bersifat analitis dengan desain cross sectional. Populasi adalah ibu yang memiliki balita. Jumlah sampel yang diperlukan yaitu 96 orang.
Dari hasil penelitian didapatkan proporsi pemeriksaan kehamilan yang tidak
lengkap 32,3% dan yang lengkap 67,7%. Hasil analisis bivariat menunjukkan terdapat 4 variabel yang mempunyai hubungan yang signifikan dengan kelengkapan pemeriksaan kehamilan yaitu umur ibu (p=0,002), paritas (p=0,023), pengetahuan(p=0,001), dan faktor keterjangkauan(p=0,005). Sementara variabel yang tidak berhubungan dengan kelengkapan pemeriksaan kehamilan adalah pendidikan ibu (p=0,971), pekerjaan ibu (p=0,916), dan dukungan keluarga (p=0,625).
Hasil analisis multivariat di peroleh persamaan Y = -7,908 + 1,595X1 + 1,968
X2 + 1,278 X3. Variabel tersebut adalah umur ibu, pengetahuan ibu dan faktor keterjangkauan.
Diharapkan kepada petugas Puskesmas Pembantu Tanjung rejo agar lebih meningkatkan penyuluhan tentang perlunya pemeriksaan kehamilan baik kepada ibu hamil maupun keluarganya untuk meningkatkan kesadaran ibu dan keluarga. Peneliti lain diharapkan agar dapat melanjutkan penelitian ini di tempat yang berbeda untuk mengetahui faktor mana yang paling dominan berhubungan dengan kelengkapan pemeriksaan kehamilan.
Kata kunci : pemeriksaan kehamilan, cross sectional, analisis faktor.
ABSTRACT
Maternal Mortality is a mojor issue faced by developing country. Frequent antenatal care will decrease the death and deformity for both mother and the born child. Based on the data from Tanjung Rejo Citizen Health Care, the scope of K1 in Tanjung Rejo district reaches 90 % and 90 % for scope of K4. The data has not beenreaching the national target of 95%.
This research is aiming at analyzing the factor that relates to comprehensive antenatal care through mothers that has infant under five years old in Tanjung Rejo district, Medan Sunggal in 2010 with analytical of cross sectional design. Population is mothers which has infant under five years old. The amount of sample required is 96.
As the resulted, the incomplete proportion of antenatal care reaches 32,3% and the complete one reaches 67,7%. Bivariat analysis resulted shows that there are four variables that had association connection and meant statistically which are mother’s age (p=0,005), parity (p=0,039), knowledge(p=0,002),affordable factory (p=0,011). Therefore, variables that had not association and meant statistically are mother’s education (p=0,971), mother’s work (p=0,916), and family’s support (p=0,625).
Multivariate analysis resulted the equation Y = -7,908 + 1,595X1 + 1,968 X2 + 1,278
X3. Those variables are mother’s age, knowledge and affordable factory.
It is hoped for the oficial of Tanjung Rejo Citizen Health Care increasing the extensión of the needs to do antenatal care for pregnant mother and family. Another reseachers is hoped to continue this research in the different are ato find out which factor is the most dominant in relating to antenatal care comprehensiveness.
Keywords : antenatal care, cross sectional, factor analysis.
Distribusi Kemungkinan Teoritis
PENGERTIAN DISTRIBUSI KEMUNGKINAN TEORITIS
Yang dimaksud dengan Distribusi Kemungkinan Teoritis adalah merupakan distribusi (tingkat penyebaran) dari suatu kejadian yang dapat diharapkan berdasarkan pertimbangan-petimbangan teoritis, misalkan masalah probabilitas untuk mendapatkan kesempatan menang atau kalah didalam suatu undian.
VARIABEL RANDOM
Yaitu variabel acak atau variabel random yang nilainya merupakan suatu hasil perolehan yang terjadi didalam suatu percobaan. Distribusi Kemungkinan Teoritis terbagi menjadi:
1. Variabel Random Diskrit
2. Variabel Random Kontinu
DISTRIBUSI BINOMIAL
Yang dimaksud dengan distribusi Binomial adalah dstribusi kemungkinan teoritis (diskrit), dengan ciri-ciri sebagai berikut :
-Probabilitasnya independent ( saling bebas )
-Hasil percobaan mempunyai dua "outcomes" nilai yang mungkin terjadi dalam hal ini adalah :
1.Sukses
2.Gagal
DISTRIBUSI MULTINOMIAL
Distribusi ini merupakan perluasan dari distribusi binomial dengan ciri-cirinya sebagai berikut :
1.Peristiwanya independent
2.Setiap percobaan tunggal mempunyai hasil kejadian lebih dari 2 (dua) dan semuanya disebut sukses.
3.Peluang terjadinya setiap "outcomes" disebut p1, p2 ....pn sehingga P(n)= 1
4.Biasanya dalam hal ini jumlah percobaan tertentu.
DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIK
Distribusi Hipergeometrik adalah suatu bentuk distribusi yang diperoleh dari hasil percobaan dengan pengambilan sekaligus secara acak (random) dan tanpa pengembalian.
DISTRIBUSI POISSON
Distribusi ini ditemukan oleh Poisson, sedangkan aplikasi atau pemakaiannya sama saja dengan distribusi binomial. Hanya saja pada distribusi Poisson ini ada suatu persyaratan yaitu jika probabilitasnya (p) 0,01 dan (n)0,50 .
Rata-ratanya = n.p
DISTRIBUSI NORMAL
Hampir semua data penelitian dengan pengambilan sampel yang cukup memadai akan mempunyai distribusi normal.
•Grafik Distribusi normal selalu berada di atas sumbu x dan tidak pernah memotong sumbu x tersebut.
•Bentuknya simetris terhadap rata-ratanya ( ).
•Nilai x dapat dikonversikan kedalam nilai standar (nilai baku)
Pengetahuan dan Sikap Pasangan Usia Subur Tentang Infertilitas
Infertilitas ( kemandulan ) adalah pasangan suami-istri yang menjalani hubungan seksual secara teratur ( 2-3 kali seminggu ) tanpa kontrasepsi selama 12 bulan dan tidak terjadi kehamilan. Infertilitas dapat disebabkan 40% dari pihak suami, 40% dari istri dan 20% dari kedua belah pihak. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengetahuan dan sikap pasangan usia subur tentang infertilitas di Lingkungan I Kelurahan Kemenangan Tani Kecamatan Medan Tuntungan. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif dengan besar sampel sebanyak 30 pasangan usia subur dengan metode pengambilan sampel total sampling. Dari hasil penelitian diperoleh, suami berumur 26-35 tahun sebanyak 22 orang (73,3%), istri berumur 26-30 tahun sebanyak 14 orang (46,7%), pendidikan suami terbanyak SLTA sebanyak 17 orang (56,7%), pendidikan istri terbanyak SLTA sebanyak 13 orang (43,3%), pekerjaan suami terbanyak pegawai negeri sipil (PNS) sebanyak 18 orang (60%), pekerjaan istri terbanyak ibu rumah tangga sebanyak 23 orang (76,7%), sumber informasi yang didapat suami mengenai infertilitas terbanyak berasal dari tenaga kesehatan seperti bidan dan matri kesehatan sebanyak 21 orang (70%), sumber informasi yang didapat istri terbanyak berasal dari tenaga kesehatan seperti bidan dan mantri kesehatan sebanyak 23 orang (76,7%). Berdasarkan pengetahuan pasangan usia subur menunjukkan mayoritas pasangan usia subur mempunyai pengetahuan cukup tentang infertilitas yaitu suami sebanyak 19 orang (63,3%), istri sebanyak 16 orang (53,3%). Berdasarkan sikap pasangan usia subur menunjukkan seluruh pasangan usia subur mempunyai sikap positif tentang infertilitas yaitu suami sebanyak 30 orang (100%), istri sebanyak 30 orang (100%). Dengan demikian penyampaian informasi dan penyuluhan kesehatan oleh tenaga kesehatan masih diperlukan untuk memberikan pengetahuan dan sikap yang baik tentang infertilitas.
Keywords: Pengetahuan, Sikap, Infertilitas
Probabilitas
PENGERTIAN PROBABILITAS
Dalam kenyataan sehari-hari seringkali kita mendengar adanya pernyataan “mungkin dan atau tidak mungkin”, secara spesifik pernyataan tersebut dapat diartikan sebagai gambaran sebuah pernyataan “Kepastian dan atau ketidak pastian” yang biasa dikatakan sebagai Probabilitas atau kemungkinan.
Ada dua pendekatan yang biasa dilakukan pada teori ini, antara lain:
1. Pendekatan Matematis
2. Pendekatan Empiris
PERISTIWA YANG SALING MENIADAKAN DAN TIDAK SALING MENIADAKAN
Dua atau lebih kejadian disebut saling meniadakan (mutually exclusive) jika kejadian-kejadian tersebut tidak dapat terjadi bersama-sama, suatu kejadian tertentu akan menghalangi atau meniadakan satu atau lebih kejadian yang lain. Sedangkan dua atau lebih kejadian dikatakan tidak saling meniadakan apabila kejadian-kejadian tersebut dapat terjadi bersamaan (non mutually exclusive). Sebagai ilustrasi untuk kejadian yang saling meniadakan atau tidak saling meniadakan adalah sebagai berikut:
- Mutually exclusive (Kejadian yang saling lepas)
- Non Mutually exclusive (Kejadian yang dapat terjadi bersama-sama):
NILAI HARAPAN MATEMATIS (EKSPEKTASI)
Dalam setiap kesempatan kita selalu dihadapkan dengan pengambilan keputusan, bahkan mungkin setiap saat. Keputusan tersebut mulai dari yang paling sederhana sampai dengan keputusan yang paling sulit, misalkan disaat kita mau menentukan kearah mana kaki harus melangkah, bagaimana kebijakan yang seharusnya terhadap karyawan yang indisipliner, dimana tempat usaha yang seharusnya ditempatkan dan lain sebagainya.
Setiap Keputusan akan menghadapi empat kemungkinan, yaitu :
a. Kepastian (Certainty)
b. Risiko (Risk)
c. Ketidak pastian (Uncertainty)
d. Konflik (Conflict)
Analisis Data Deret Waktu
Data deret waktu adalah merupakan data hasil pencatatan secara terus menerus dari waktu ke waktu (periodik). Ada empat faktor komponen variasi atau gerak yang masing-masing sering dianggap sebagai pengaruh yang dianggap dapat menjelaskan keseluruhan, diantaranya:
a.Gerak jangka panjang atau trend
b.Gerak siklis
c.Gerak musiman, dan
d.Gerak reguler atau residu
Model yang dianggap cocok dengan letak titik-titik pada diagram diusahakan diinterpretasikan kedalam model matematis, agar dapat digunakan dalam memprediksi suatu persoalan.
TREND LINIER
Model trend biasa digunakan untuk memprediksi suatu persoalan (membuat ramalan jangka panjang), adapun bentuk umum dari model trend linier ini dinyatakan dengan persamaan : yt = a + bx
yt: Nilai trend untuk setiap unit x
x: Unit waktu tertentu
a : intercept (nilai trend yt pada saat x = 0)
b: Koefisien trend: Pertambahan y untuk setiap unit waktu tertentu
Adapun metode untuk menentukan nilai a dan b pada model trend linier ini dapat dilakukan dengan dua cara yaitu:
1.Least Square Method (metode kuadrat terkecil)
2.Semi Average Method (metode setengah rata-rata)
METODE SETENGAH RATA-RATA (SEMI AVERAGE METHOD)
Metode setengah rata-rata dimaksudkan sebagai cara untuk menentukan model trend selain menggunakan cara kuadrat terkecil. Pada metode ini dari sekelompok data dibagi menjadi 2 (dua) bagian yang sama, jika jumlah datanya ganjil, maka data yang ditengah dapat dihilangkan atau dapat pula dihitung 2 kali.
ANALISIS GERAK SIKLIS
Variasi musim didasarkan pada gerak siklis atau variasi siklis yang bergerak turun naik disekitar trendnya. Gerak musiman ini sifatnya lengkap selama kurun waktu satu tahun kalender. Ada beberapa faktor yang menyebabkan terjadinya gerak musiman ini diantaranya faktor cuaca dan faktor kebiasaan, seperti pola tanam padi, palawija, dan komoditas lainnya. Variasi ini dapat dilukiskan dengan adanya empat kondisi yaitu: kondisi untung, kondisi rugi, kondisi tidak stabil dan kondisi pemulihan keadaan. Kejadian ini secara logis dapat menimbulkan kondisi-kondisi puncak baik tertinggi maupun terendah.
Untuk lebih memudahkan dalam melakukan analisis data deret waktu, akibat adanya pengaruh keempat faktor di atas, antara lain karena adanya faktor-faktor, seperti:
T untuk menyatakan trend,
S untuk menyatakan gerak siklis,
M untuk menyatakan gerak musiman,
R untuk menyatakan variasi residu (gerak ireguler)
Maka model untuk data deret waktu untuk hasil jualan, dinyatakan dengan persamaan:
y=TS M R
Sedangkan untuk data tahunan, biasanya dinyatakan dengan model:
y =T S R
Hal tersebut didasarkan karena gerak musiman biasanya tidak tercerminkan dalam total tahunan atau rata-rata bulanan setiap tahun.
Pengertian Daftar Distribusi Frekuensi
Penyajian data dalam bentuk daftar distribusi frekuensi, adalah dimaksudkan sebagai upaya menyusun urutan data kedalam kelas-kelas interval, untuk kemudian ditentukan jumlah (frekuensinya), berdasarkan data yang sesuai dengan batas-batas interval kelasnya. Banyaknya data atau frekuensi ditiap kelas interval, berdasarkan hasil dari tabulasi data.
Adapun langkah atau cara menetapan frekuensi-frekuensi (jumlah) data dalam tiap interval kelas, untuk kemudian disajikan dalam bentuk daftar distribusi frekuensi, antara lain seperti berikut:
Tahapan penyusunan data kedalam bentuk daftar distribusi frekuensi:
Pastikan jumlah data yang terhimpun seakurat mungkin
Perhatikan data tertinggi dan data terendah dari himpunan data tersebut
Tetapkan jarak (range), dari himpunan data yang kita punyai:
Jarak (range), yaitu selisih antara data tertinggi dengan data terendah, adapun formulasinya dituliskan sebagai berikut:
( R ) = Xmaks – Xmin (data terbesar – data terkecil)…………. II – 1
Merencanakan jumlah kelas (banyak kelas) yang akan digunakan dalam suatu daftar tersebut, biasanya antara 5 sampai dengan 15 kelas, namun demikian jumlah kelas atau banyak kelas dapat pula ditentukan berdasarkan aturan Sturges (ancer-ancer atau kira-kira), dengan formulasi sebagai berikut:
b = 1+3,3 log n ……………… II – 2
Langkah berikutnya adalah menentukan panjang kelas (P) pada tiap interval kelas dari daftar tersebut, dengan formulasi seperti berikut:
Macam-macam Distribusi Frekuensi:
a. Distribusi Frekuensi Relatif
b. Distribusi Frekuensi Kumulatif
c. Distribusi Frekuensi Terbuka
d. Histogram
e. Poligon Frekuensi
Langganan:
Postingan (Atom)