F. PENGOLAHAN ANALISIS DATA

Data yang diperoleh kemudian diolah yang dilakukan melalui empat tahapan sebagai berikut. (1, 10)

1.      Pengeditan data (editing)

            Kegiatan untuk melakukan pengecekan isian formulir atau kuesioner apakah jawaban yang ada di kuesioner sudah:

a.       Lengkap    :  semua pertanyaan sudah terisi jawabnya

b.      Jelas          :  jawaban pertanyaan apakah tulisannya cukup jelas terbaca

c.       Relevan     :  jawaban yang tertulis apakah relevan dengan pertanyaannya

d.      Konsisten  :  apakah antara beberapa pertanyaan yang berkaitan dengan isi jawabannya konsisten

2.      Pengkodean data (coding)

            Koding merupakan kegiatan mengubah data berbentuk huruf menjadi data berbentuk angka/bilangan. Kegunaan dari coding adalah untuk mempermudah pada saat analisis data dan juga mempercepat pada saat memasukkan data.

3.      Pemasukan data (entry data)

            Langkah selanjutnya adalah memasukkan data agar dapat dianalisis. Pemasukan data dilakukan dengan cara memasukkan data dari kuesioner ke paket program komputer.

4.      Pembersihan data (cleaning data)

             Cleaning (pembersihan data) merupakan kegiatan pengecekan kembali data yang sudah dimasukkan apakah ada kesalahan atau tidak

 

a.      Mengetahui missing data

Cara mendeteksi adanya missing data adalah dengan melakukan list (distribusi frekuensi) dari variabel yang ada.

Tabel 1. Alasan Jamban tidak Mempunyai Tangki Septik(11)

		Frequency	Percent	Cumulative Percent
Valid	Dana kurang	53	53.0	98.2
	Tidak memungkinkan	1	1.0	100.0
	Total	54	54.0
Missing	System	46	46.0
Total		100	100.0

          ** SPSS Output

 Data di atas terdapat 46 missing data. Hal ini disebabkan 46 responden tersebut mempunyai Jamban tetapi jamban tanpa Tangki Septik.

b.      Mengetahui variasi data

Dengan mengetahui variasi data akan diketahui apakah data yang dientry benar atau salah. Dalam entry data biasanya data dimasukkan dalam bentuk koding, misal, data status anemia: 1. anemia, 2. Normal.

Tabel 1. Status Anemia (10) 

 

          ** SPSS Output

Data di atas variasi data ada 2 yaitu 1= anemia dan 2=normal, tetapi ada kesalahan dalam  entry  data di atas. Muncul angka 3, sebaiknya data harus diperiksa ulang lagi.

c.        Mengetahui konsistensi data

Cara mendeteksi adanya ketidak konsistensi data dengan menghubungkan 2 variabel. Variasi data di tabel 3 terlihat tidak adanya konsistensi antara tabel Keikutsertaan KB dan Jenis Alat Kontrasepsi. Yang bukan peserta KB terdapat 33 responden tetapi pada tabel berikutnya pada penggunaan jenis alat kontrasepsi tidak pakai hanya ada 31 responden.

Tabel 4. Keikutsertaan KB dan Jenis  Alat Kontrasepsi (10)

 ** SPSS Output

Referensi

Sabri L, Sutanto PH. Modul Biostatistik dan Statistik          Kesehatan Depok: Program Pascasarjana Program Studi IKM, Universitas Indonesia; 1999.

Nuryanto. Teori Aplikasi SPSS dalam Mengolah Data di Bidang Kesehatan, disampaikan pada Pelatihan Aplikasi SPSS di Bidang Kesehatan” di Aula Fakultas Kedokteran Unsri, 20 Juni 2006.; 2006.