Keterwakilan populasi oleh sampel dalam penelitian merupakan syarat penting untuk suatu generalisasi atau inferensi. Pada dasarnya semakin homogen nilai variabel yang diteliti, semakin kecil sampel yang dibutuhkan, sebaliknya semakin heterogen nilai variabel yang diteliti, semakin besar sampel yang dibutuhkan.
Di samping keterwakilan populasi (kerepresentatifan), hal lain yang perlu dipertimbangkan dalam menentukan besar sampel adalah keperluan analisis. Beberapa analisis atau uji statistik memerlukan persyaratan besar sampel minimal tertentu dalam penggunaannya.

 Mesin matematika digunakan di bagian estimasi mengunakan metode numerik yang tidak menjamin jawaban untuk perhitungan invers dalam kondisi ekstrim. (Di sini, perhitungan inverse berarti menemukan setiap parameter yang lain dari ukuran sampel Keakuratan ukuran sampel dijamin jika parameter lainnya secara matematis sah..)
 

Formula Semua disajikan dalam hal ukuran sampel, n (misalnya n = ZP / d) dan istilah sisanya diperkirakan untuk 1E-15 mana mungkin, dengan menggunakan interpolasi linier.  Download software dan Panduan penggunaan berdasarkan buku (S.K.LWanga dan  S.Limeshow, 1991). Selesai mendownload software dan buku, double click file tersbut untuk mengektraksi. Software bisa langsung digunakan tanpa harus diinstall lebih dahulu.

Interpolasi adalah solusi umum diterapkan pada formula semua karena ditemukan bahwa sebagian besar akhir formula terlalu rumit.

 Kesulitan-kesulitan perhitungan besar sampel penelitian merupakan hal yang umum terjadi dalam penyusunan proporsal skripsi, tesis dan disertasi. untuk memecahkan permasalahan yang terkait dengan perhitungan besar sampel dalam penelitian kesehatan telah dikenalkan beberapa software perhitungan besar sampel dalam penelitian kesehatan, tetapi kendala yang terjadi adalah bagaimana aplikasi pengunaan rumus perhitungan besar sampel yang tepat sehingga dalam penyusunan proposal skripsi, tesis, dan disertasi tidak menghadapi kendala dalam perhitungan besar sampel penelitian. dalam kesempatan ini diperkenalkan sebuah buku yang membahasa perhitungan besar sampel secara manual dan secara aplikatif mengunakan software. buku ini memberikan kemudahan bagi mahasiswa/peneliti dalam melakukan perhitungan besar sampel penelitian. Bentuk software yang dikembangkan oleh WHO
Copyright (c) 1996-1998, Organisasi Kesehatan Dunia, (WHO)

TAHAPAN PENGOLAHAN DATA PPG 

Setelah pengumpulan Data, data PPG 2010 diolah menurut tahapan :

1. Pengolahan Status Gizi Balita, Baca Panduan

2. Pengklasifikasian Status Gizi, baca Panduan

3.  Pengolahan Konsumsi Gizi dgn FFQ, baca Panduan

4.  Pengklasifikasian Konsumsi Gizi

5.  Entri Data Kuesioner Utama

6.  Penggabungan Data ( 2 + 4 + 5 )

7.  Analysis Data (Univariate dan Bivariate

8.  Analisis Masalah Gizi

9.  Prioritas Masalah

10. Analisis Penyebab Masalah Gizi

11. Identifikasi Alternatif Pemecahan Masalah

12. Pemilihan Tindakan Intervensi Gizi

13. Plan Of Action

14. Rencana Evaluasi :

       a. Hippopoc Tabel, download format (.RAR 16 KB)

       b. Seleksi Indikator Evaluasi

       c. Rencana Pengumpulan Data Evaluasi

15. Perumusan Rekomendasi

16. Kesimpulan dan Saran

OUTLINE LAPORAN PPG 

COVER

LEMBAR PENGESAHAN

KATA PENGANTAR

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL

DAFTAR GAMBAR

DAFTAR LAMPIRAN

BAB   I : PENDAHULUAN

               A. Latar Belakang

               B. Tujuan

               C. Manfaat

BAB II  : TINJAUAN PUSTAKA

              A. Kerangka Teoritis

              B. Kerangka Konsep

              C. Variabel 

              D. Fefinisi Operasional

BAB III  : METODOLOGI

              A. Waktu dan Tempat

              B.  Disain dan Jenis Pengumpulan Data

              C. Populasi Dan Sampel

              D. Jenis dan Cara Pengumpulan Data

              E. Pengolahan dan Analisis Data

BAB IV  : HASIL DAN PEMBAHASAN

              A. Geografis dan Demografi

              B. Fasilitas Umum

              C. Fasilitas Kesehatan yang Ada

              D. Gambaran Umum Sampel

              E. Hasil Analisis Univariate (masing2 variabel baik numeric maupun kategorik)

              F. Analisis Bivariate

BAB V  : KESIMPULAN ANALISIS DATA

BAB VI  : RENCANA INTERVENSI GIZI

              A. Analisis Masalah Gizi dan Kesehatan

              B. Prioritas Masalah

              C. Identifikasi Faktor Penyebab Timbulnya Masalah

              D. Identifikasi Alternatif Pemecahan Masalah

              E. Pemilihan Tindakan Pemecahan Masalah

              F. Plan of Action (POA)

              G. Rencana Evaluasi :

                   1. Hippopoc Tabel

                   2. Seleksi Indikator Evaluasi Program

                   3.  Rencana Pengumpulan Data Evaluasi

BAB VII : REKOMENDASI

            A. Untuk Masyarakat

            B. Untuk Mahasiswa

            C. Untuk Jurusan Gizi

BAB VIII. KESIMPULAN DAN SARAN

            A. Kesimpulan

            B. Saran

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN-LAMPIRAN

Note :Laporan sudah harus diserahkan sebelum UAS Smt.5

Dari sekian banyak metode penilaian konsumsi, Semi Quantitative Fod Frequency (SQ-FFQ) adalah salah satu metode yang dianggap valid untk menilai Pola atau Kebiasaan Makan. Dengan SQ-FFQ, selain mendapatkan frekuensi konsumsi juga dapat dihitung nilai gizi makanan yang dikonsumsi secara kuantitatif. Walaupun masih bernilai sebagai 'pola' makan, karena dihitung kebiasaan mengkonsumsi dalam sebulan terakhir.

Tidak mudah untuk mengolah data konsumsi. Berikut ini disajikan aplikasi Microsoft Excel untuk membantu mengolah data SQ-FFQ tersebut. Untuk pengolahan ini digunakan DKBM yang diadopsi dari software GiziComp (Abas Basuni Jahari, 2005). Bila Anda belum memiiki file aplikasi Excel ini silahkan download (330 KB). Setelah di download, double click file tersebut, akan terbentuk sebuah file Excel (PPG2011.xls = 1.486 KB).
Isikan data masing-masing sampel secara lengkap. Tersedia juga comment untuk membantu Anda memahami arti masing-masing colom.
Beberapa ketentuan yang harus dipahami dalam menggunakan Aplikasi ini adalah :
Pertama : Bahwa kalkulasi sudah dibuaat menggunakan formula Excel. Untuk menghindari salah hitung akibat pengeditan data, maka beberapa kolom sudah diproteksi. Apabila keluar pesan tidak bisa diedit, itu berarti Anda sudah mencoba mengentri data pada sel yang terproteksi.
Kedua : Apabila selesai mengentri data satu sampel, maka hasil kalkulasi segera dicopy ke baris sesuai nomor sampel yang bersangkutan. Cara pengcopyan baca pada tooltips atau comen pada aplikasi. Selesai mengcopy hasil, segera delete (kosongkan) semua isia pada formulir untuk melanjutkan entri data untuk sampel berikutnya.

Hasil olah data antropometri menghasilkan variabel status gizi berupa Z Score, dengan nama field WHZ (BB/TB), HAZ (TB/U), WAZ (BB/U) dan BAZ (IMT/U). Filed-field ini adalah field standard yang dihasilkan secara otomatis oleh software Anthro 2005. Untuk memudahkan proses pengklasifikasian status gizi, field ini sebaiknya jangan di-rename. Syntax beriktu ini bisa digunakan secara langsung apabila Anda tidak me-rename nama-nama field yang dihasilkan oleh Anthro 2005 tersebut.

Langkah-langkah menggunakan syntax ini sangat mudah. Pertama buka file SPSS hasil export hasil olah antropometri (Cara membuat file SPSS ini telah dibahas pada posting terdahulu). Jika ingin mempelajarinya kembali, silahkan klik disini.

Kedua : Setelah file data terbuka, bukalah sebuah file baru dengan type SYNTAX. Copy seluruh kode yang berada dalam kotak di bawah ini ke dalam file syntax kosong tersebut. Jika komputer Anda sedang tidak terhubung ke internet, Anda dapat mengambil kode tersebut lebih dahulu. Simpan ke dalam file Notepad, kemudian simpan dengan extensi SPS (jangan lupa memilih type file All File pada saat menyimpan di Notepad. Ketiga : Dalam keadaan file data dan syntax telah dibuka, pindah ke jendela file syntax, kemudian pilih menu Run, kemudian klik All. Maka dengan sekejap mata klasifikasi status gizi akan dibuat oleh SPSS, meliputi :

1. Klasifikasi Status Gizi BB/TB, 4 kategori (Sangat Kurus, Kurus, Normal dan Gemuk).

2. Klasifikasi Status Gizi TB/U, 2 kategori (Pendek, Normal)

3. Klasifikasi Status Gizi BB/U, 4 kategori (Gizi Buruk, Kurang, Baik dan Lebih)

4. Klasifikasi Status Gizi BB/TB, 2 kategori (Kurus, Normal)

5. Klasifikasi Satus Gizi BB/U, 2 kategori (Kurang Gizi, Normal)

RECODE
whz
(Lowest thru -3.01=1) (-3.00 thru -2.01=2) (-2.00 thru 2.00=3) (2.01
thru Highest=4) INTO KBT4 .
VARIABLE LABELS KBT4 'Status Gizi BB/TB (4)'.
ADD VALUE LABELS KBT4 1 'Sangat Kurus' 2 'Kurus' 3 'Normal' 4 'Gemuk'.
EXECUTE .
RECODE
waz
(Lowest thru -3.01=1) (-3.00 thru -2.01=2) (-2.00 thru 2.00=3) (2.01
thru Highest=4) INTO KBU4 .
VARIABLE LABELS KBU4 'Status Gizi BB/U (4)'.
ADD VALUE LABELS KBU4 1 'Gizi Buruk' 2 'Gizi Kurang' 3 'Gizi Baik' 4 'Gizi Lebih'.
EXECUTE .
RECODE
haz
(Lowest thru -2.01=1) (-2.00 thru Highest=2) INTO KTU2 .
VARIABLE LABELS KTU2 'Status Gizi TB/U (2)'.
ADD VALUE LABELS KTU2 1 'Pendek' 2 'Normal'.
EXECUTE .
RECODE
kbt4
(1=1) (2=1) (3=2) (4=2) INTO KBT2 .
VARIABLE LABELS KBT2 'Prev. Anak Kurus BB/TB (2)'.
ADD VALUE LABELS KBT2 1 'Kurus' 2 'Normal'.
EXECUTE .
RECODE
kbu4
(1=1) (2=1) (3=2) (4=2) INTO KBU2 .
VARIABLE LABELS KBU2 'Prev. Gizi Kurang BB/U (2)'.
ADD VALUE LABELS KBU2 1 'Kurang Gizi' 2 'Normal'.
EXECUTE .

Semoga Manfaat

Mengolah status gizi balita dapat dilakukan dengan software WHO Anthro 2005. Persoalannya adalah bahwa Anthro2005 memiliki format database sendi yang tidak bisa langsung diimport oleh software pengolah data lebih lanjut seperti SPSS. Untuk melakukan itu semua agar  data hasil olah Anthro2005 dapat diolah dengan SPSS, ikutilah beberapa langkah di bawah ini :

 

Langkah Pertama :

Entri data parameter antropometri menggunakan software WHO Anthro 2005. Pada kesempatan ini data dientri dengan menu Nutritional Survey (menu 3) disain cross sectional study.

Langkah Kedua :

Mengekspor data ke format data Excel. Pertama kali klik sel yang berada pada kiri atas rampilah Anthro 2005 (gambar di atas). Setelah semua output terblok, klik icon copy to clipboard (gambar). Buka Microsoft Excel (dianjurkan Excel 2003), lalu pastekan pada sel A1 (Gambar 2)

Langkah Ketiga :
Mengedit Nama Field. Nama field yang dihasilkan berupa teks oleh Anthro 2005. Edit seperlunya agar memenuhi ketentuan penamaan field pada SPSS (misalnya : maks 8 karakter, tanpa spasi, dll)

Langkah Keempat :

Memvalidasi Umur. Umur dihitung oleh Anhro 2005 dalm 2 bentuk (hari dan bulan). Umur dalam bulan juga dihitung dalam  2 desimal. Sementara itu erhitungan umur dalam ketentuan antropometri adalah umur dalam satuan PENUH, artinya sisa di belakang koma tidak diperhitungkan. Untuk memenuhi ketentuan ini bisa dibuat formula di dalam Excel menggunakan fungsi Integer (INT). Letakkan kursor pada sel disebelah Age (yang sudah disiapkan sebelumnya dengan insert colum), kemudian masukkan fungsi : =INT(range()), blok semua isi kolom disebelah kiri, kemudian akhiri fungsi dengan tutup kurung, dan Enter. Umur yang dihasilkan sudah dalam bentuk integer, naun masih dalam fungsi (perhitungan). Untuk mendapatkan nilai umur dalam angka mutlak, lakukan langkah berikut ini : Sisipkan 1 kolom kosong lagi di sebelah kanan umur (integer), kedua copy range data umur integer dan Klik Edt,  pilih Paste Special, dan pilih Value, saat kursor persis berada pada baris sampel pertama pada kolom kosong di sebelahnya. Setelah menekan enter kolom akan terisi dengan data yang persis dengan data kolom integer, Namun data ini sudah dalam bentuk angka mutlak (bukan formula lagi).

Langkah Kelima :
Simpan file Excel dan beri nama. Pastkan bahwa data Anda yang di Excel berada pada sheet 1. Tutup Microsoft Excel dan Buka SPSS.

Langkah Keenam :
Mambaca file dengan Excel. Pilih File,Open dan pilih type file Microsoft Excfel (xls) kemudian arahkan ke folder dimana data Excel Anda simpan. Setelah tampilan Open muncul, langsung klok OK. Data Anda sekarang akan tebuka daam format SPSS (unitled). Simpan file SPSS utuk keperluan berikutnya untuk digabung dengan variabel lain.
Selamat mencoba.

Hasil tampilan SPSS setelah membaca file Excel adalah seperti gambar berikut ini. Perhatikan bahwa Kode sampel harus disediakan sejak awal entri data pada Anthro2005. Mungkin untuk memenuhi ini bisa dipakai salah satu fiel ntara Team, Cluster atau ID yang sudah disediakan dalam Anthro2005. Kode ini sangat penting untk menggabung data dengan variabel lain yang dientri dengan Epidata atau apapun jenis database variabel lain.

 

Tampilan Data View SPSS 

Setelah Anda mendapatkan sebuah file berformat SPSS (.SAV), langkah berikutnya adalah menggabung fiel-fied hasil olah antropometri dengan feld lain dalam sebuah penelitian. Dield yang dihasilkan dari olah Anthro2005 adalah field status gizi berupa nilai-nilai ZScore seperti (WHZ (BB/TB), HAZ (TB/U), HAZ (BB/U) dan MAZ (BMI/U). Selanjutnya field status gizi akan diklasifikasikan menjadi Kategori Status Gizi berdasarkan SK Menkes No. 920/Menkes/SK/VIII/2002. Selamat mencoba semoga manfaat.

Ada 3 jenis analisis data : univariate, bivariate dan multivariate. Bivariate berarti 2 variabel. Dalam posisi kerangka konsep penelitian, 2 variabel tersebut menempati posisi 1 variabel sebagai variabel independen (mempengaruhi) dan 1 variabel sebagai dependen variabel (variabel terpengaruh). Dalama analisis dua sisi (2 side) tidak dapat ditentukan mana variabel independen dan mana variabel dependen. Peneliti sendiri yang menterjemahkan variabel tersebut. Analisis data menggunakan komputer, bila kedua variabel tersebut diputar-letakkan, maka hasilnya akan sama (bukti).

Berdasarkan bentuk data (kategorik/numerik), maka ada 4 kemungkinan pasangan variabel yang akan diuji dalam analisis bivariate, yaitu :

1. Kategoriikk - kategorik
2. Kategorik - numerik
3. Numerik - kategorik, dan
4. Numerik - numerik

Oleh karena arah pengujian dalam analisis 2 sisi tidak dapat ditentukan, maka jenis ketiga dan keempat ujinya sama.. Untuk uji kategorik-kategorik disebut uji beda proporsi, untuk uji no.2 dan 3 disebut uji beda rata-rata, dan uji keempat uji korelasi bivarite. Uji beda rata-rata terbagi 2 jenis : jika 2 rata-rata uji t-test dan apabila lebih dari 2 rata uji Anova.

Pengujian / analisis data mengacu kepada tujuan penelitian. Dengan demikian, analisis data adalah sebuah upaya menggunakan statistik untuk menjawab tujuan penelitian. Ada beberapa langkah melakukan pengujian data yang mengacu kepada tujuan penelitian pada uji bivariate. Langkah-langkah pengujian ini disusun oleh penulis untuk memperkuat pemahaman bahwa statistik hanyalah sebuat alat bantu untuk mengambil keputusan atau kesimpulan. Artinya, tanpa statistik sebenarnya kesimpulan bisa diambil. Akan tetapi  untuk lebih meyakinkan atau apabila secara visuals sulit mengambil kesimpulan, maka digunakanlah statistik (uji). Dengan kata lain pemilihan jenis uji statistik disesuaikan dengan bentuk data, bukan sebaliknya data yang menyesuaikan dengan uji yang akan digunakan. Pada penjelasan berikut ini, tujuan penelitian sudah ada sebelumnya (pada proposal penelitian).

8 Langkah Uji Bivariate (2 sisi) :

1. Identifikasi variabel dalam tujuan penelitian

2. Identifikasi nama field di dalam database

3. Tentukan karakteristik field (numerik/kategori)

4. Tetapkan uji sementara, dan hipotesis nol pengujian pada CI tertentu (95%)

5. Lakukan uji normaliti apabila ada salah satu atau kedua variabel numeric

6. Lakukan pengujian, dan baca hasil

7. Interpretasikan hasi pengujian untuk menjawab tujuan penelitian

8. Pembahasan : Bandingkan dgn teori yg relevan dan penelitian sejenis.

 Pada langkah ke-4 (uji sementara) oleh karena apabila terdapat variabel numerik yang akan diuji, maka harus memiliki syarat bahwa data  harus berdistribusi normal. Jika tidak maka uji terpilih untuk pengujian tidak dapat dilakukan. Upaya yang harus dilakukan adalah mengkategorikan data sehingga menjadi variabel kategorik. Pengelompokkan data mengacu pada teori yang relevan atau menggunakan acuan normatif (mean/median/modus).

Pada contoh berikut ini kita dapat berlatih menggunakan data LAT-Bi-1 (download).

Pertama :
Pelajari struktur database, meliputi jumlah record, jumlah field, field numerik dan kategorik.

Kedua :
Hitung distribusi frekuensi minimal 3 fied kategorik. Sajikan data dalam bentuk tabel distribusi frekuensi, setelah output analysis dicopy-pastekan ke Ms. Word
Ketiga :
Hitung deskriptif statistik minimal 3 var. numerik, meliputi : mean, median, modus, standar deviasi, nilai minimum dan nilai maksimum. Sajikan rangkuman hasil hitung dalam tabel
Keempat :
Kelompokkan umur responden menjadi 2 kelompok atas Resti dan tidak Resti. Umur resti (risiko tinggi) adalah kurang dari 20 dan lebih dari 35 tahun.. Lakukan juga pengelompokkan kadar hb sampel atas anemia dan tidak anemia dengan batas 11 gr/dl.
Lakukan oengujian terhadap tujuan penelitian sebagai di bawah ini. Uji pada confidence interval 95%. Lakukan sesuai 8 langkah di atas untuk setiap tujuan penelitian.

1.  Diketahuyinya hubungan antara tingkat pendidikan responden dengan pemeriksaan kehamilan
2. Diketahuinya hubungan antara pendidikan dengan akseptor  keluarga berencana.
3. Diketahuinya hubungan antara tingkat pendidikan dengan jenis kontrasepsi yang digunakan
4. Diketahuinya hubungan pekerjaan dengan frekuensi pemeriksaan kehamilan
5. Diketahhuinya hubungan antara umur dengan frekuensi pemeriksaan kehamilan
6. Diketahuinya hubungan  antara golongan darah dengan kadar HB
7. Diketahuinya hubungan antara umur dengan tempat persalinan yang dipilih
8. diketahuinya hubungan antara umur dengan tekanan darah sistolik
9. diketahuinya hubungan antara umur dengan tekanan darah diastolik
10. diketahuinya hubungan antara umur dengan kadar hb
11. diketahuinya hubungan antara pendidikan dengan pekerjaan responden
12. diketahuinya hubungan antara mendapatkan tablet fe pada pemeriksaan pertama kali dengan kadar hb dalam darah

Catatan : Apabila ada variabel numeric yang tidak berdistribusi normal, lakukan pengkategorian menurut kaidah yang berlaku pada substansi yang sesuai dengan menggunakan acuan normatif (median). Selamat berlatih

File soal ujian Progsus RSUD Pariaman Stikes nan Tongga 2010 (Download sekarang)

Daftar Komposisi Bahan Makanan (DKBM) idelanya dimiliki semua negara, oleh karena komposisi gizi di dalam makanan akan berbda antar negara/daerah/regional. Zat gizi yang dikandung makanan tergantung pada varietas, kesuburan, kematangan, prosedur pengujian dan lain-lain. Di Indonesia banyak lembaga yang telah melakukan pengujian, namun tidak satupun yang sudah lengkap baik item makanan yang diuji maupun kelengkapan jenis zat gizi yang diuji. Sebagai contoh Depkes, melalui Penerbit Barata pada tahun 1967 telah mengluarkan DKBM untuk sejumlah lima ratusa bahan makanan dengan komposisi zat gizi makro, beberapa vitamin dan mineral. Dalam DKBM ini belum dicantumkan (karena pada waktu itu belum dilakukan pengujian) tentang Asam Amino, Asam Lemak, itamin dan mineral lainnya.

Perkembangan ilmu pengetahuan dan transisi demografi penyakit, termasuk masalah gizi menuntut keengkapan analisis zat gizi dalam makanan. Misalkan saja Universitas Indonesia (FK), IPB Bogor dan bahkan Depkes telah merevisi DKBM terbaru, tapi tetap saja belum lengkap dan belum sesuai dengan kebutuhan analisis zat gizi. Sangat dimungkinkan melakukan meta analisis terhadap Fodd Compositin Table (FCT) dari berbagai sumber sehingga DKBM menjadi lengkap. Perlu diingat DKBM hasil meta analisis hanya bisa dipakai jika tidak ada atau belum tersedia komposisi pangan bersangkutan, sementara sangat diperlukan untuk kebutuhan penelitian. USRDA, sebuah lembaga Riset Pangan Amerika telah menerbitkan sebuah Software pencari bahan makanan dan kandungan gizinya, yang sudah barang tentu sampel ditarik dan dianalisis di Amerika. Setidaknya FCT ini bisa dipakai untuk melengkapi DKBM yang sudah ada di Indonesia. Jika Anda tertarik, silahkan download  pcs23 software disini.

Informasi selengkapnya silahkan kunjungi situs resmi USRDA untk mendownload komponen FCT seperti disajikan di bawah ini.

Sementara itu file dengan format ASCII (7.6Mb) - yang ada di dalam SR23 telah diformat untuk dapat digunakana oleh berbagai software dana dapat direlasikan dengan database alinnya relational database management system (RDBMS). Tersedia juga database yang sama dalam format ACCESS (19.1Mb) - untuk Ms.2003 atau lebih tinggi

Abbreviated - This file contains data for all food items, but not all nutrient values--starch, fluoride, betaine, vitamin D2 and D3, added vitamin E, added vitamin B12, alcohol, caffeine, theobromine, phytosterols, individual amino acids, individual fatty acids, or individual sugars are not included.

ASCII (0.8Mb) - delimited file suitable for importing into many programs.

Excel (3.41Mb) - for use with Microsoft Excel, but can also be used by many other spreadsheet programs.

Update Files - Contains updates for those users who have loaded Release 22 into their own computers and wish to do their own updates.

ASCII (0.6Mb) - delimited file suitable for import into many programs

Tidak banyak sotware komputer yang berfungsi untuk mengolah data konsumsi makanan. Sebuah software yang dulu banyak dipakai (Under DOS) adalah FP2. Oleh karena dibuat dengan Turbo Pascal, sehingga utk dipakai pada komputer sekelas Pentium IV ke atas harus melakukan penyesuaian pada library, sehingga tidak banyak pengguna yang mampu melakukan itu. Untung kemudian muncul sebuah software yang public domain (for non commercial use only) yang dibuat oleh Jurgen Erhadt, seorang staf Unicef yang sedang mengikuti pendidikan di SEAMEO-TROPMED, Jakarta dan dan Reiner Gross. Hasil karyanya disajikan di situs www.nutrisurvey.de.

Software ini cukup powerfull untuk menganalisis zat gizi dari makanan, baik untuk penyusunan menu maupun untuk menganalisis konsumsi makanan dari sebuah survei konsumsi. Tampilannya 'user friendly' dan sangat mudah dioperasionalkan. Saya memlalui sebuah izin tertulis dari beliau sudah melakukan translate ke Bahasa Indonesia. Hasil trasnlasi bisa didapatkan di situs di atas, dengan membuka menu Food Database, atau jika Anda ingin mendownload langsung bisa dikilik disini. Atau bisa juga dengan klik disini untuk file yang saya simpan di tempat lain. Kompilasi saya masih menggunakan Nutrisurvey versi 2005, sedangkan jika Anda menginginkan versi terakhir 2007 bisa didownload disini.

Jika Anda menggunakan yang versi Indonesia, setelah mendownload, tinggal mengekstrak filenya saja ke dalam sebuah forlder dan langsung bisa dipakai. Namun jika mendownload yang versi terkahir, harus diinstall lebih dahulu. Kemudian mengganti fodd database dengan DKBM Indonesia (download terpisah).

Pada tampilan awal (setelah welcome page), Anda bisa langsung mengetikkan nama bahan makanan, suku kata atau nama lengkap danmengisikan kuantitasnya. Langsung di sebelah kanan akan muncul kandungan zat gizi dari makanan yang dientrikan. Demikian seterusnya sampai Anda mendapatkan sejumlah tertentu zat gizi yang dinginkan. Tayangan total zat gizi berada di sebelah kanan layar. Tampilan zat gizi bisa disetting sesuai kebutuhan.

Anda bisa menyusun menu untuk kelompok umur tertentu dengan milih Daftar yang sudah dibuat berdasarkan Angka Kecukupan Gizi (AKG) tahun 2004. Namun jika ingin menghitung kebutuhan secara indivisual, maka pilih pada item terakhir (kebutuhan Individual). Perhitungan kebutuhan energi bisa dilakukan dengan simpel atau sangat rinci, semuanya ada pilihan dalam perhitungan kebutuhan energi.

Pada menu yang disusun bisa diselipkan waktu makan, dan tampilan zat gizi bisa disajikan dalam 4 bentuk, dan pilihannya ada di sudut kanan atas layar.

Tampilan Install Nutrisurvey :

 

Setelah selesai Instalasi,  tampilan entry data (workspace) Nutrisurvey sbb :

SELAMAT MENCOBA...!

Virus memang banyak ulan. Ada yang menyembunyikan folder dan ada yang menjadikannya shortcut. Banyak orang "kalimpansingan" mengetahui datanya hilang semua. Tapi ada cara mudah mengembalikannya yaitu menggunakan peritah DOS (versi lama) yaitu attrib. langkah-langkahnya sebagai berikut :

Masukkan flashdisk di slot, akan terbaca sebagai drive terakhir. Misalkan hardisk komputer Anda dibuat 2 partisi (C: dan D:) dan 1 CDVDRW, berarti flashdisk pertama akan memiliki drive F:.

Klik Start pilih Run, akan keluar jendela kecil, kemudian ketikkan cmd dan akhiri dengan OK atau tekan [enter], seperti gambar di bawah ini

Setelah menekan enter atau klik OK, akan muncul tampilan seperti berikut ini (command prompt). Pindahkan drice dari c:Cocument and Setting ke drive flashdisk (dalam contoh ini F) dengan mengetik F: kemudian enter. Setelah promp menjadi F, lalu ketikkan perintah attrib : attrib -r -h -s /S /D *.* Bisa juga menambahkan nama drive di belakang jika Anda tidak memindahkan prompt ke drive yang akan di-attrib. Tunggu proses berjalan sampai muncul kembali command promp.

Selamat mencoba, semoga folder berharga Anda bisa kembali ke genggaman Anda.

Transformasi data, berasal dari transform, merubah bentuk 'data'. Merubah bentuk data dari bentuk asli ke bentuk lai lain tanpa meruba datanya. Misalnya dari data numerik dirubah ke dalam bentuk katagorik, atau dari data katagorik ke kategorik lainnya atau menyederhanakan kategori. Bentuk laiinya ada melakukan perhitungan dari beberapa field membentuk data baru.

Ada 7 perintah yg dapat dilakukan dalam trasformasi data, namun yang sangat sering digunakan ada 2 yaitu compute dan recode, seperti yang sudah diberi contoh di atas.

Compute atau menghitung digunakan untuk menciptakan field baru dengan melakukan operasi matemaris terhadap field yang sudah ada. Misalnya data yang sudah ada adalah tinggi badan dan berat badan. Ingin dihitung Indeks Massa Tubuh (IMT). IMT dihitung dari berat badan dibagi dengan kuadrat tinggi badan, dimana tinggi badan dalam satuan meter.

Perintah compute ditemukan pada menu Transform-Compute. Setelah pemilihan menu ini akan muncul jendela perhitungan (compute). Isikan nama variabel yang akan dibuat berserta labelnya yang akan menampung hasil perhitungan. Kemudian masukkan variabel yang akan dihitung beserta rumusnya. Untuk perhitungan IMT, rumusnya harus dijadikan 1 baris lebih dahulu. Misalkan fiel berat badan adalah bb dan tinggi badang dalam sentimeter adalah tb, maka rumus 1 barisnya adalah = bb/((tb/100)*(tb/100)).

Langkah-langkah pemasukan kalkulasi ke jendela compute adalah pertama cari field bb, kemudian kirim ke dalam kotak formula. Setelah itu klik tanda slash (utk bagi). Kedua klik tanda kurung (buka/tutup) 2 kali sehingga berbentuk (()). Ketiga pindahkan kursor ke tengah, kemudian cari field tb pada daftar fiel dan kirim ke dalam sehingga berbentuk ((tb)). Klik tanda slash diikuti angka 100, sehingga berbentuk ((tb/100)). Keempat pindahkan kursor ke belakang kurung tutup pertama, klik tanda bintang utk perkalian. kemudian klik kurung buka sekali, masukkan kembali field tb diikuti slash dan angka 100. Sehingga hasil akhir rumus adalah ((tb/100)*(tb/100)). Setelah sampai disini klik continue dan akhiri dengan OK. IMT akan dihitung dan menepmatkan 1 field bari (imt) di akhir daftar field. Silahkan dicek...!. Jika terdapat kekeliaruan dalam menganbil operasi matematis, maka akan muncul error messege. Jika anda terbiasa dengan syntaks, sebelum mengklik OK klik paste lebih dahulu. Jika ini yang Anda lakukan, maka akan bertambah 1 blog perintah di dalam file Anda, namun jika tidak ada file syntax yang sedag terbuka makan akan dibukakan sebuah file syntak yang masih untitled. Di dalam syntax bisa ditambahkan value labels untuk data kategorik (akan dibahas setelah ini).

Untu perhitungan lain menyesuaikan dengan kebutuhan. Semua operasi matematis da statistik bisa digunakan dalam compute. Daftar fungsi matematis dan algoritmis dapat dipilih di sebelah kanan bawah jendela fungsi. Untuk fungsi dasar dan tombol numerik telah disediakan dalam bentuk kalkulator mini. Fungi bisa diketik atau dipilih, namun disarankan dipilih dengan klik.

Lanjutan RECODE

Cara Efektif menggunakan Search Engine
Google adalah search engine yang paling populer saat ini. Sebenarnya search engine sangan banyak sekali, seperti yahoo, dan lain-lain, Namun Google yang paling populer. mencari sesuatu di internet dengan memasukkan kata kunci. Setiap dokumen yang mengandung kata yang terdapat dalam kata kunci akan ditampilkan oleh Google sebanyak 10 pencarian perhalaman. Apa yang ditemukan oleh Google belum tentu sama persis dengan yang kita butuhkan. Diperlukan waktu dan kesabaran untuk mencari sesuai kebutuhan dari apa yang ditayangkan oleh Google.
Tidak jarang para pencari (searcher) menemukan hal yang bukan dia cari, dan sering 'terperosok' ke tempat-tempat sebenar tidak diinginkan seperti situs pornografi.
Pemilik situs semacam itu juga dengan cerdik menggunakan kata kunci yang umum dicari orang dan tidak berbau sara atau pornografi. Hal semacam itu yang membuat pengunjung tersesat kesana. Beberapa kiat dalam melakukan pencarian menggunakan Google akan dibahas di bawah ini :
Pertama : Menggunakan kata kunci persis. Google hanya akan menayangkan dokumen yang hanya menggunakan kata kuci persis seperti yang diketikkan. Caranya adalah mengapit kata kunci dengan tanda petik danda ("...), terutama untuk kata kunci lebih dari 1 kata. Contohnya "angka kematian". Google tidak akan menampilkan dokumen yang hanya memuat frasa 'kata' atau 'kematian' saja. Bayangkan betapa banyak dokumen yang mengandung kata 'angka' yang sudah bisa dipastikan bukan yang kita cari.
Kedua : Menspesifikasikan tipe file. Misalnya akan mencari dokumen ber-type .PDF. Caranya dengan menambahkan filetype:pdf di belakang kata kunci. Google hanya akan menayangkan semua hasil pencarian sesuai kata kunci yang bertipe .pdf saja.
Ketiga : Menspesifikkan alamat situs pencarian. Untuk kebutuhan seperti ini kita harus tahu persis alamat situ dimana pencarian akan dilalukan oleh Google. Caranya dengan menambahkan kata site di depan alamat situs. Misalnya akan melakukan pencarian di situs gizi.net, makan masukkan di belakang kata kunci site:www.gizi.net.
Keempat : Kombinasi. Ketiga cara di atas bisa dikompbinasikan ketiganya, atau dua diantara 3. Urutannya tidak masalah dengan hasil pencarian yang sama. Tentunya harus ada kata kunci. Jika dilakukan tanpa kata kunci maka semua dokumen akan ditampilkan pada situs dan type yang ditetapkan.
Diantara Pembaca jika ada yang menginginkan mebuat sebuah Costum Search Engine seperti yang ada di blog ini, bisa membuat gadjet search engine persis ini. Tambahkan sebuat gadjet HTML/Javascript kemudian copy kode html dalam kota berikut ini, dan paste-kan dalam Gadjet Anda. Maka jadilah gadjer search engine Anda. Perlu diketahui bahwa hadget ini dibuat dengan menspesifikkan pencarian dengan type .PDF di 4 situs kesehatan terkenal di dunia yaitu : www.ajcn.org, http://jn.nutrition.org, http://ajph.org dan situs WHO http://who.intl.or Perlu diingat bahwa saat mem-paste-kan kode ini 'harus pada modus  html.

<div id="cse" style="width: 100%;">Loading</div>
<script src="http://www.google.com/jsapi" type="text/javascript"></script>
<script type="text/javascript">
google.load('search', '1', {language : 'id', style : google.loader.themes.GREENSKY});
google.setOnLoadCallback(function() {
var customSearchControl = new google.search.CustomSearchControl('003905731387587101311:nhevy3jf3da');
customSearchControl.setResultSetSize(google.search.Search.SMALL_RESULTSET);
customSearchControl.draw('cse');
}, true);
</script>

<style type="text/css">
.gsc-control-cse {
font-family: Arial, sans-serif;
border-color: #ff0000;
background-color: #99ffff;
}
input.gsc-input {
border-color: #94CC7A;
}
input.gsc-search-button {
border-color: #94CC7A;
background-color: #AADA92;
}
.gsc-tabHeader.gsc-tabhInactive {
border-color: #ffff00;
background-color: #FFFFFF;
}
.gsc-tabHeader.gsc-tabhActive {
border-color: #ffff00;
background-color: #ffffcc;
}
.gsc-tabsArea {
border-color: #ffff00;
}
.gsc-webResult.gsc-result {
border-color: #A9DA92;
background-color: #FFFFFF;
}
.gsc-webResult.gsc-result:hover {
border-color: #A9DA92;
background-color: #FFFFFF;
}
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:link,
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:link b {
color: #0066CC;
}
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:visited,
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:visited b {
color: #cc6600;
}
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:hover,
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:hover b {
color: #0066CC;
}
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:active,
.gs-webResult.gs-result a.gs-title:active b {
color: #0066CC;
}
.gsc-cursor-page {
color: #0066CC;
}
a.gsc-trailing-more-results:link {
color: #0066CC;
}
.gs-webResult.gs-result .gs-snippet {
color: #454545;
}
.gs-webResult.gs-result .gs-visibleUrl {
color: #009900;
}
.gs-webResult.gs-result .gs-visibleUrl-short {
color: #009900;
}
.gsc-cursor-box {
border-color: #A9DA92;
}
.gsc-results .gsc-cursor-page {
border-color: #ffff00;
background-color: #FFFFFF;
}
.gsc-results .gsc-cursor-page.gsc-cursor-current-page {
border-color: #ffff00;
background-color: #ffffcc;
}
.gs-promotion.gs-result {
border-color: #33ff33;
background-color: #99ffff;
}
.gs-promotion.gs-result a.gs-title:link {
color: #3333ff;
}
.gs-promotion.gs-result a.gs-title:visited {
color: #ff6600;
}
.gs-promotion.gs-result a.gs-title:hover {
color: #0066CC;
}
.gs-promotion.gs-result a.gs-title:active {
color: #0066CC;
}
.gs-promotion.gs-result .gs-snippet {
color: #454545;
}
.gs-promotion.gs-result .gs-visibleUrl,
.gs-promotion.gs-result .gs-visibleUrl-short {
color: #009900;
}
</style>

Selamat menikmati search engine ini

Judul ini bukan berarti 'menunggu kematian', hahaha. TAPI mengkalkulasi umur dalam mengentri database menggunakan Epidata. Umur adalah satuan waktu semenjak seseorang lahir sampai saat ini. Umur bisa diukur dalam satuan waktu tertentu seperti tahun, bulan atau minggu. Dalam sebuah penelitian, sangatdianjurkan umur dihitung dari selisih tanggal pengukuran dengan tanggal lahir, kemudian dibagi dengan 365,25 untuk menghitung dalam satuan tahun dan dibagi dengan 30,14 apabila ingin menghitung umur dalam satuan bulan.  Dalam Epidata, umur bisa dihitung secara otomatis dengan membuat perintah di dalam check.

Proses pembuatan perhitungan dalam check menggunakan editor yang disediakan oleh Epidata. Minimal 2 field yang dibutuhkan untuk perhitungan yaitu tlahir (untuk pertanyaan tanggal lahir) dan umur (untuk menampung hasil kalkukasi. Dapat juga dengan membuatkan sebuah field tanggal hari ini, akan tetapi jika field ini tidak dibuat, gunakan today sebagai tanggal hari ini. Sangat dianjurkan menggunakan field hariini ketimbang menggunakan todaya (otomatis mengambil dari tanggal system komputer. Perbedaan keduanya terjadi apabila perhitungan dilakukan ulang pada waktu sesudah pengettrian data. Pada kondisi seperti ini today diambil pada tanggal sistem komputer saat itu. Akan tetapi bila today dibuatkan dalm sebuah fiel, setelah data disimpan akan permanen. Perhitungan dilakukan kapanpun akan tetap mengambil nilai yang sudah disimpan. Pertimbangan kedua untuk membuata field hariini adalah tanggal pengukuran tidak selamanya sama dengan tanggal entri data. Jika menghitung menggunakan field today, maka hasil perhitungan akan selalu berbeda setiap hari.

Contoh lengkap check perhitungan umur dan 'error messege"nya seperti berikut ini (dengan catatan ada dield nama pengentri data (entri) dan nama responden (nama) sebelumnya dan hasil kalkulasi disimpan pada field (umur).

tlahir
 AFTER ENTRY
  LET UMUR=ROUND(INT((HARIINI - TLAHIR)/365.25))
     TYPE "@umur tahun"
     IF UMUR <15 THEN
     TYPE "@nama baru @umur th sudah hamil @entri ?"
        GOTO tlahir
     ELSE
     IF UMUR >45 THEN
        TYPE "Ibu @nama sudah @umur thn masih hamil ?"
        GOTO tlahir
    ENDIF
  ENDIF
  IF tlahir = . THEN
     TYPE "JANGAN KOSONG.......!"
     GOTO tlahir
    ENDIF
    IF tlahir =. THEN
       TYPE "Tgl brp ibu @nama Lahir @entri ?"
       GOTO tlahir
    ENDIF
  END
END

Selamat mencoba...!

Scroll bar adalah baris gulung yang berguna untuk menghemat ruang yang ada, bisa digulung secara vertikal (keatas dan kebawah), bisa juga digulung secara horisontal (kekanan dan kekiri). untuk membuat Scroll Bar (baris gulung), copy kan kode berikut ke template blog anda, terserah mau ditaruh disebelah mana, bisa sebagai gadjet maupun isi blog :

<div style="overflow:auto; padding:5px; width:200px; height:100px; background-color: rgb (255, 255, 255); border:1px solid #ccc;"> Masukkan Data disini </div>

Pastekan Data yang akan disimpan di dalam kotak scroll pada posisi yang tercetak huruf tebal, Untuk merubah ukuran Scroll bar, ganti angka yang tertera pada :

Width : 200px (berarti Lebar 200px, tinggal ganti berapa lebarnya)
Height : 100px (berarti Tinggi 100px, tinggal ganti berapa tingginya)
Ganti lebar dan tinggi kotak scroll sesuai lebar gadjet atau lebar entri (posting) blog Anda.

Entri data dengan Epidata dilakukan oleh karena disain kuesioner dan check dapat dengan mudah dilakukan. Sementara itu Epidata tidak memiliki keunggulan dalam analisis data. Analysis data dengan Epidata adalah analisis-analisis dasat yang dilakukan dengan ApiAnalysis (Program ini diinstall terpisah dengan Epidata). Oleh karena itu Epidata memiliki fasilitas melakukan konversi filenya (.Rec) ke 8 type file database yang paling banyak digunakan, diantaranya adalah ke SPSS.

Export data .Rec ke SPSS tidak langsung ke file Data Dcoument, melainkan ke file Syntax (.SPS). File syntaks yang dihasilkan selanjutnya di run dari SPSS akan menghasilkan file Data Dcoument SPSS dan disimpan dengan type .SAV. 

Klik pada pilihan SPSS, maka akan muncul tampilan pemilihan file yang akan diexport. Setelah file dipilih akan muncul tampilan pemilihan field dan record yang akan dieksport

Disini kesempatan untukmemilih field tertentu yang akan dieksport dan record pilihan. Misalnya dalam sebuah file besar kita menginginkan field tertentu yang akan dianalisis di tempat lain atau oleh orang tertentu. Bisa juga akan menganalisis data wilayah tertentu saja dari semua data yang ada (pemilihan record). Untuk melakukan pemilihan record harus diketahui lebih dahulu posisi record yang akan dieksport. Dalam contoh ini tidak akan dilakukan pemilihan record maupun field, maka langsung saja klik OK.

Apabila record yang dieksport cukup besar akan dimunculkan indikator proses seperti gambar di atas. Akan tetapi jika record dan fieldnya tidak terlalu banyak maka proses berlangsung sangat cepat dan di akhir export akan muncul informasi bahwa sejumlah field dan record telah dieksport seperti contoh berikut ini :

Dengan demikian proses export selesai dan klik OK. Tahap selanjutnya adalah menjalankan program SPSS kemudian membuka file Syntax hasil export Epidata, kemuduan run All perintah dalam syntax dalam posisi file sedang dibuka. Catatan : Jangan merubah apapun dalam file syntax, karena bisa berakibat perintah-perinta define data akan rusak dan tidak berhasil dijalankan. Good Luck...!

Merge atau penggabungan daata diperlukan apabila proses entri data dengan template yang sama dilakukan di lebih dari 1 komputer. Proses penggabungan dengan template yang sama disebut Append (penambahan record). Penggabungan cara kedua adalah dengan penambahan field atau variabel dengan jumlah record (sampel) yang sama. Cara kedua  ini dilakukan apabila jumlah field terlalu panjang, sehingga kuesioner melebihi 500 baris. Dalama Epidata memiliki keterbatasan bahwa panjang maksimal kuesioner adalah 500 baris. Untuk penggabungan kedua ini disebut dengan Merge. Penggabungan jenis kedua biasanya hanya dilakukan untuk penelitian dengan sub sampel, karena kuesioner utama jarang yang mencapai field sampai 500.

Penggeabungan dengan Append sangat sering dilakukan oleh karena entri data dilakukan dengan lebih dari 1 komputer, agar lebih cepat. Pelaksanaan penggabungan data hanya bisa dilakukan apabila template sama persis.  Merge dilakukan dengan menu (bukan tombol) yaitu pada menu Data In/Out, seperti berikut :

Setelah sub menu Append/Merge dipilih akan keluar jendela pemilihan dile yang akan digabung seperti gambar berikut :

Pilih file pertama dan kedua yang akan digabung. Pemilihan dilakukan dengan mengklik icon folder di sebelah kanan masing tempat file. Setelah dipilih, maka namafile berserta lokasi akan dimasukkan ke field pemilihan. Setelah kedua file dipilik, klik OK, maka akan muncul tempilah untuk memasukkan nama file gabungan.

Pada tampilan di atas ditayangkan file yang sudah dipilih beserta jumlah field dan jumlah recordnya dan jendela untuk memasukkan namafile hasil gabungan. Terdapat pilihan Append atau Merge di bagian bawah. Apabila akan memilih merge, langsung klik pada tombol Append, oleh karena secara default pilihan berada pada Append. Akan muncul kemudian jendela untuk menuliskan deskripsi file hasil penggabungan. Field ini bisa dikosongkan saja dengan mengklik OK :

Setelah di klik OK akan muncul indikator merging. Tunggu indikator tersebut sampai penuh dan kemudian akan muncul tampilan yang menginformasikan telah dilakukan penggabungan 2 file dengan hasil sejumlah record yang digabungan. Apabila data yang digabung ukurannya kecil, indikator pengggabungan ((merging) tidak sempat kelihatan.

Peroses penggabungan selesai. Untuk mengecek isi file bisa dilakukan dengan enter data untuk membuktikan jumlah record hasil penggabungan.

Gadjet adalah fasilitas yang disediakan oleh Blogger untuk menambahkan konter blog, Misalnya untuk tampilan slideshor, iklan dan sebagainya. Pada umumnya gadjet dibuat oleh Para Blogger untuk menyalurkan bakatnya membuat gadjet. Disamping itu gadjet juga dipergunakan untuk mempromosikan blog atau jenis usaha pembuatnya..

Disamping gajdjet yang sudah jadi, blogger juga menyediakan fasilitas untuk memasukkan gadjet buatan sendiri (tanpa dipublikasi). Fasilitas ini menggunakan HTML?Javacsript. Pemilihan gadjet HTML/Javavscript memungkinkan blogger nmenambahkan kontennya sendiri. Syaratnya kode html yang akan dipakai harus memenuhi ketemuan kode html standar. Kode HTML bisa dibuat dengan aplikasi web seperti Frontpage, Dreamweaver dan lain-lain. Pada contoh kali ini kita akan memasukkan hadjet yang kode htmlnya sudah dibuat dengan Dreamweaver. Kode html disimpan dalam file .TXT dan diupload ke Ziddu.com. Untuk contoh ini dapat Anda copy dari box di bawah ini.

Langkah-langkah menambahkan gadget :

Langkah Pertama : Masuk lebihi dulu ke Akun Blogger sebagai Admin. Pilih Pengaturan, maka akan ditampilkan layout Blog yang Anda pilih. Tampilan layout tergantung template yang digunakan oleh Blog Anda. Tentukan di area mana gadget baru akan ditambahkan (biasanya dibagian pinggir (kiri atau kanan). Pada bagian yang Anda inginkan tersebut, maka di bagia atasnya akan muncul link Tambah Gadget. Lihat gambar berikut ini !

Misalkan akan ditambahkan di bagian kiri (panah), klik Tambah Gadget, maka akan tampil daftar Gadget yang disediakan oleh Blogger.com. Pilihlah HTML/Javascript,maka akan tampil sebagai berikut :

Gambar setelah kode Html di-paste-kan

Dalam keadaan jendela terbuka, buka file yang telah didownload dari ziddu.com (Gadjet 2A10.txt). Copy seluruh kode yangada dalam file .txt tersebut, kemudia pastekan dalam jendela penambahan gadjet yang sudah terbuka tadi. Beri judul sesuai dengan jkonten. Untuk mengakhiri, klik Simpan dan kemudia klik juga Simpan Template di bagian kanan pengaturan. Untuk melihat tampilan Gadjet baru klik lihat blog (jendela baru)

Source code untuk tk. II.b  Gizi 2010 : Copy code yang dalam kotak di bawah ini, lalu pastekan di dalam Gadjet baru Anda...!

<p><a href="http://fikaagz10.blogspot.com" target="_blank">refika anggula</a> <br>
<a href="http://chatekgz10.blogspot.com" target="_blank">elsa susanty</a> <br>
<a href="http://windagz10.blogspot.com" target="_blank">winda rahmatika</a> <br>
<a href="http://nyonyon-gz09.blogspot.com" target="_blank">yoni pratiwi </a><br>
<a href="http://wd15bluudgz09.blogspot.com" target="_blank">dwi widya cahyaningrum</a> <br>
<a href="http://ayugz10.blogspot.com" target="_blank">wahyu rahmadhany</a> <br>
<a href="http://ichagz10.blogspot.com" target="_blank">gusvitanisa emanda</a> <br>
<a href="http://fhiagz10.blogspot.com" target="_blank">ulfia rahmi</a> <br>
<a href="http://uitmeegz.blogspot.com" target="_blank">septy chairina w</a> <br>
<a href="http://lisagz10.blogspot.com" target="_blank">lisa asnita s</a> <br>
<a href="http://rifany2008.blogspot.com" target="_blank">syarifah a.m</a> <br>
<a href="http://fannygz09.blogspot.com" target="_blank">tifanny prima</a> <br>
<a href="http://dikagz10.blogspot.com" target="_blank">dika maya sari</a> <br>
<a href="http://srigz10.blogspot.com" target="_blank">sri karlina</a> <br>
<a href="http://rizkimulyantigz10.blogspot.com" target="_blank">rizki mulyanti</a> <br>
<a href="http://aigz10.blogspot.com" target="_blank">rahmalia sari</a> <br>
<a href="http://silkaGZ09.blogspot.com" target="_blank">silka novita sari</a> <br>
<a href="http://naigz10.blogspot.com" target="_blank">nailul damulfa</a> <br>
<a href="http://blogger-rhinygz10.blogspot.com" target="_blank">rini rahmawati</a> <br>
<a href="http://ayupujagz10.blogspot.com" target="_top">Prima Ayu Pujawati</a> <br>
<a href="http://widygz10.blogspot.com" target="_blank">widya putri oktaviany</a> <br>
<a href="http://ngyogz09.blogspot.com" target="_blank">Nelfi Fitria</a> <br>
<a href="http://cipuikgz10.blogspot.com" target="_blank">Putri Rahmatika</a> <br>
<a href="http://yhatuuponkgz10.blogspot.com" target="_blank">Afria Syafitri</a> <br>
<a href="http://lailagz10.blogspot.com" target="_blank">laila fitriati</a> <br>
<a href="http://ysatriahandayani.blogspot.com" target="_blank">Satria Handayani</a> <br>
<a href="http://uchyiellgz10.blogspot.com" target="_blank">Mardiah salsabilla</a> <br>
<a href="http://rasihhelmetrisegz.blogspot.com" target="_blank">rasih helmetrise</a><br>
<a href="http://cherigz10.blogspot.com" target="_blank">Nofrita Sari</a> : <br>
<a href="http://www.facebook.com/group.php?gid=134101143307298" target="_blank">CHAT di Bakuldata</a></p>

Source code Gadjet utk Tk.III.b Kebidanan 2010 sbb :

<a href="http://www.facebook.com/home.php?sk=group_161067340589864" target="_blank">Nongkrong Panatik </a>
<a href="http://annisapoank.blogspot.com/" target="_blank">Annisa Septia M</a>
<a href="http://atikarahmi3690.blogspot.com/" target="_blank">Atika Rahmi</a>
<a href="http://dessyyuliyasni.blogspot.com/" target="_blank">Dessy Yulliyasni </a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<a href="http://megiaaadx.blogspot.com/" target="_blank">Dian Presti Megia </a>
<a href="http://esiwulansari.blogspot.com/" target="_blank">Esi Wulan Sari </a>
<a href="http://febrihermita.blogspot.com/" target="_blank">Febri Hermita </a>
<a href="http://fitrasusita.blogspot.com/" target="_blank">Fitra Susita </a>
<a href="http://midwiferusythia.blogspot.com/" target="_blank">Fitria Negsih </a>
<a href="http://harideviikral.blogspot.com/" target="_blank">Hari Devi Ikral </a>
<a href="http://indahchatraisthelover.blogspot.com/" target="_blank">Indah Chatra BB </a>
<a href="http://lastrianingsih.blogspot.com/" target="_blank">Lastria Ningsih </a>
<a href="http://lousytory.blogspot.com/" target="_blank">Lousy Tourys S.</a>
<a href="http://meiginasundari.blogspot.com/" target="_blank">Meigina Sundari </a>
<a href="http://miralailafebriana.blogspot.com/" target="_blank">Mira Laila Febriana </a>
<a href="http://ilaherlim.blogspot.com/" target="_blank">Nabilah Herlim Munawar </a>
<a href="http://novaoktaviola.blogspot.com/" target="_blank">Nova Oktaviola </a>
<a href="http://ifahgivesinformation.blogspot.com/" target="_blank">Nir’arifah Hakim </a>
<a href="http://pujiutamaputri.blogspot.com/" target="_blank">Puji Sutama Putri </a>
<a href="http://qorynapratiwi.blogspot.com/" target="_blank">Qoryna Pratiwi </a>
<a href="http://rahmahharlimapersia.blogspot.com/" target="_blank">Rahmah Harlina Persia </a>
<a href="http://rahmioktaviani.blogspot.com/" target="_blank">Rahmi Oktaviani </a>
<a href="http://ririyuliatasmen.blogspot.com/" target="_blank">Riri Yulia Tasmen </a>
<a href="http://silfanikrisan.blogspot.com/" target="_blank">Silfani </a>
<a href="http://suciahoky.blogspot.com/" target="_blank">Sucia Ramadhani Samudera </a>
<a href="http://susantiwidiastuti.blogspot.com/" target="_blank">Susanti Widiastuti </a>
<a href="http://tisyamaulidya.blogspot.com/" target="_blank">Tisya Maulidya </a>
<a href="http://uliltariminarti.blogspot.com/" target="_blank">Ulil Taai Minarti </a>
<a href="http://viviferdiana.blogspot.com/" target="_blank">Vivi Ferdiana </a>
<a href="http://babycemautano.blogspot.com/" target="_blank">Warta Benita Gulo </a>
<a href="http://yesiandesaputri.blogspot.com/" target="_blank">Yesi Andesa Putri </a>
<a href="http://yetnawati.blogspot.com/" target="_blank">Yetnawati </a>
<a href="http://yulianianwar.blogspot.com/" target="_blank">Yuliani </a>

<a href="http://zikraabenapersia.blogspot.com/" target="_blank">Zikra Atrina </a>

Source code Gadjet utk Tk.II.b GIZI 2010 sbb :

<p><a href="http://www.facebook.com/group.php?gid=134101143307298" target="_blank">My Class</a> :<br>
<a href="http://rizkagz10.blogspot.com/">RIZKA RAHMALIA</a><br>
<a href="http://nininggz09fn.blogspot.com/">NINING SRI WAHYUNI : </a><br>
<a href="http://fajriarahmigz10-fajriarahmi2bgz10.blogspot.com/">FAJRIA RAHMI</a><br>
<a href="http://trigz10.blogspot.com/">TRI OKTIANA : </a><br>
<a href="http://bayuauliarahman.blogspot.com/">Bayu Aulia Rahman</a><br>
<a href="http://winampgz.blogspot.com/">Wina Meisya Putri</a><br>
<a href="http://xuchie-gz10.blogspot.com/">SUCI UTARI</a><br>
<a href="http://wwwschadegirl.blogspot.com/">Lila Agus Syahri Dewi</a><br>
<a href="http://sofyamaya.blogspot.com/">Sofya Maya</a><br>
<a href="http://ratihhelmetriseymail.blogspot.com/">RATIH HELMETRISE</a><br>
<a href="http://gz09yho-rhey.blogspot.com/">Yorry Serty Arendda </a><br>
<a href="http://amyedkgz10.blogspot.com/">Rahmi Dwi Kurnia</a><br>
<a href="http://yudigz09.blogspot.com/">Wahyudi Rahmadhani</a><br>
<a href="http://y3-shie-gz09.blogspot.com/">Yessi Nur Adha</a><br>
<a href="http://shahiragz10.blogspot.com/">Shahira</a><br>
<a href="http://welanigz10.blogspot.com/">Hidayati Putri Welani</a><br>
<a href="http://bloginfogizi.blogspot.com/">Elizabeth</a><br>
<a href="http://eniegz09.blogspot.com/">Rahma Warni</a><br>
<a href="http://fahrinif4r.blogspot.com/">Fahrini D</a><br>
<a href="http://ridhajannah7gmail.blogspot.com/">Ridha Jannah</a><br>
<a href="http://vellagz09.blogspot.com/">Vella Rizka Octari</a><br>
<a href="http://arumdalugz09.blogspot.com/">Purwarini Arum Dalu</a><br>
<a href="http://wwwgadchakugizi10.blogspot.com/">Satria Wiza</a><br>
<a href="http://muslimahgz10.blogspot.com/">Muslimah</a><br>
<a href="http://synthiagz10.blogspot.com/">SYNTHIA MUHARANI</a><br>
<a href="http://nopal-gz09.blogspot.com/">Naufal Ikhsan</a><br>
<a href="http://metam32t.blogspot.com/">Lismil Meta Sari</a><br>
<a href="http://nurafiahputrigz10.blogspot.com/">Nur&rsquo;afiah Putri</a><br>
<a href="http://oktadini.blogspot.com/">Dini Okta Putri</a></p>

SELAMAT MENCOBA.....!

Pengertian data harus dibedakan dengan informasi. Kalau saja kita bertanya kepada seseorang: Di mana kampus Poltekkes Padang, maka kita diberitahu: Terus saja dari Terminal Oplet Pasar Siteba arah ke Balai Baru perempatan Simpang Pondok Kopi maju kira 100 meter masuk di Gerbang sebelah kanan  Kata-kata tersebut disebut informasi, adapun Pasar Siteba, terminal oplet dan Simpang Pondok Kopi bukan informasi melainkan data. Dari contoh ini jelaslah bahwa informasi dibangun dari data.

Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka menncapai tujuan penelitian. Tujuan yang diungkapkan dalam bentuk hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap pertanyaan penelitian. Jawaban ini masih harus diuji secara empiris, dan untuk maksud inilah dibutuhkan pengumpulan data.

Pengumpulan Data dalam Proses Penelitian

DATA → INDIKATOR → VARIABEL → HIPOTESIS → TUJUAN

Faktor yang perlu diperhatikan dalam pengumpulan data adalah masalah validitas dan reliabilitas dalam masalah pengukuran. Validitas disini sejauhmana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur untuk mengukur suatu data. Meter adalah alat pengukur panjang bukan berat. Tes kecerdasan adalah alat ukurt intelegensi bukan kerajinan. Alat ukur dikatakan valid apabila alat itu mengukur yang diukurnya dengan teliti. Jika suhu udara 33oC, maka hasil pengukurannya dilaporkan 33oC bukan yang lain. Selanjutnya pengukuran dianggap reliabel (andal) jika alat ukur itu dipakai berulangulang pada obyek yang sama dan hasilnya tetap atau sejauhmana hasil pengukuran tetap konsisten bila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama dengan alat ukur yang sama.

INSTRUMEN DAN TEKNIK PENGUMPULAN DATA

Untuk mengumpulkan data dari sampel penelitian, dilakukan dengan metode tertentu sesuai dengan tujuannya. Ada berbagai metode, antara lain; wawancara, observasi (pengamatan), kuesioner atau angket dan dokumenter.

Metode yang dipilih untuk setiap variabel tergantung pada berbagai faktor terutama jenis data dan ciri responden. Untuk data historis misalnya tidak bisa ditemukan dengan observasi tetapi dimungkinkan dengan dokumenter atau wawancara. Hal ini tergantung pada karakteristik data variabel, maka metode yang digunakan tidak selalu sama untuk setiap variabel. Berikut ini adalah metode pengumpulan data suatu penelitian.

1. Observasi (pengamatan)

Observasi adalah dimana peneliti mencatat informasi sebagaimana yang mereka saksikan selama penelitian. Penyaksian dengan melihat, mendengar, merasakan yang kemudian dicatat seobyek mungkin. Dengan jenis pengamatan baik pengamatan dengan partisipasi penuh, partisipan, dan pengamat sempurna (complete observer).

2. Survei

Survei adalah metode pengumpulan data dengan menggunakan instrumen untuk memintas tanggapan dari responden tentang sampel. Ciri-cirinya sebagai berikut:

1. Dipakai pada sampel yang mewakili populasi, khususnya probabilistic sampling.

2. Respon didapankan langsung dari responden.

3. Penggunaan survei melibatkan banyak responden daengan area yang lebih luas.

4. Dilaksanakan pada situasi yang alamiyah. Dapat dikunjungi di kantor, rumah untuk meminta informasi tanpa diharuskan menghadiri acara tertentu.

Pada dasarnya survei terdiri atas wawancara dan kuesinoner. Wawancara biasanya dilakukan dalam hubungan langsung ata tatap muka antara pewancara dan responden. Mengajukan pertanyaan, tanggapan dan melaporkannya secara tertulis. Instrumennya disebut schedule. Bentuk umum dari kuesioner adalah kuesinoner tertulis yang dikirim langsung ke responden. Du dalamnya terdapat pedoman untuk membimbing responden memberikan tanggapannya. Instrumennya adalah kuesinoner.

3. Wawancara

Wawancara adalah bentuk komunikasi langsung antara peneliti dan responden. Komunikasi berlangsung dalam bentuk tanya jawab dalam hubungan tatap muka sehingga gerak dan mimik responden merupakan pola media yang melengkapi kata-kata secara verbal. Wawancara juga menangkap perasaan, pengalaman, emosi, motif yang dimikili responden. Dengan bebarapa jenis wawancara baik wawancara berstruktur dan tidak atau wawancara campuran.

4. Kuesioner (Angket)

Pada kuesiner pertanyaan disusun dalam bentuk tanya sedangkat pada angket, pertanyaan disusun dalam kalimat pertanyaan dengan opsi jawaban yang tersedia. Dilakukan dengan media yakni dengan daftar pertanyaan yang dikirim kepada responden.

5. Metode Dokumenter

Dokumen adalah catatan tertulis tentang berbagai kegiatan atau peristiwa masa lalu. Data statistik yang diterbitkan secara berkala oleh Biro Pusat Statistik (BPS) adalah dokumen yang mencatat berbagai perkembangan yang terjadi di Indonesia dalam kurun waktu tertentu. Semua dokumen yang berhubungan dengan penelitian yang bersangkutan perlu dicatat sebagai sumber informasi.

TEKNIK SAMPLING

Sampel (contoh) adalah sebagian anggota populasi yang diambil dengan menggunakan teknik tertentu yang disebut dengan teknik sampling. Teknik sampling berguna agar:

1. Mereduksi anggota populasi menjadi anggotas sampel yang mewakili populasinya (representatif), sehingga kesimpulan dapat dipertanggungjawabkan.

2. Lebih teliti menghitung yang sedikit daripada yang banyak

3. menghemat waktu, tenaga dan biaya.

Beberapa kriteria yang perlu diperhatikan dalam mengambil sampel adalah sbb:

1. Tentukan dulu daerah generalisasinya. Banyak penelitian menurun mutunya karena generalisasi kesimpulannya terlalu luas. Penyebabnya karena peneliti ingin agar hasil penelitiannya berlaku secara meluas dan menganggap sampel yang dipilihnya sudah mewakili populasinya.

2. Berilah batas-batas yang tegas tentang sifat-sifat populasi. Populasi tidak harus manusia. Populasi dapat berupa benda-benda lainnya. Semua benda yang akan dijadikan populasi harus ditegaskan batas-batas karakteristiknya, sehingga dapat menghindari kekaburan dan kebingungan.

3. Tentukan sumber-sumber informasi tentang populasi. Ada beberapa sumber informasi yang dapat memberi petunjuk tentang karakteristik suatu populasi. Misalnya didapat dari dokumen.

4. Pilihlah teknik sampling dan hitunglah besar anggota sampel yang sesuai dengan tujuan penelitian.

Teknik pengambilan sampel dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

1. Sampling random (probability sampling), yaitu pengambilan sampel secara acak (random) yang dilakukan dengan cara undian, ordinal atau tabel bilangan random atau dengan komputer.

2. Sampling non random (non probability sampling), yaitu pengambilan sampel secara tidak acak

1. Teknik Sampling Random

Terdiri atas 4 macam:

1. Teknik Sampling Sederhana (Simple random sampling)

Setiap unsur dalam seluruh populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih; dengan menggunakan undian, ordinal atau tabel bilangan random atau dengan komputer. Anggota sampel mudah dan cepat diperoleh, namun kadang tidak mendapatkan data populasi yang lengkap.

2. Teknik Sampling Bertingkat (Stratified Sampling)

Disebut juga teknik sampling berlapis, berjenjang dan petala. Digunakan apabila populasinya heterogen atau terdiri atas kelompok yang bertingkat. Dengan cara ini anggota sampel dapat lebih representatif, namun perlu usaha mengenali karakteristiknya.

3. Teknik Sampling Kluster (Cluster Sampling)

Disebut juga teknik sampling daerah, conditional sampling atau restricted sampling. Digunakan bila populasi tersebar dalam beberapa dearah, propinsi, kabupaten kecamatan dst. Pada setiap daerah diberi petak dan setiap petak diberi nomor. Nomor-nomor itu ditarik secara acak untuk menjadi sampelnya.

4. Teknik Sampling Sistematis (Systematical Sampling)

Sebenarnya merupakan treknik sampling sederhana yang dilakukan secara ordinal. Artinya, anggotas sampel dipilih berdasarkan urutan tertentu. Misalnya setiap kelipatan 5 atau 10 dari daftar poegawai suatu kantor. Keuntungannya dapat digunakan dengan mudah dan cepat namun kadang kurang mewakili populasi.

2. Teknik Sampling Nonrandom

Terdiri atas 3 macam:

1. Teknik Sampling Kebetulan (Accidental Sampling)

2. Teknik Sampling Bertujuan (Purposive Sampling)

3. Teknik Sampling Kuota (Quota Sampling)

1. Teknik Sampling Kebetulan (Accidental Sampling)

Teknik sampling kebetulan dilakukan apabila pemilihan anggota sampelnya dilakukan terhadap orang atau benda yang kebetulan ada atau dijumpai. Misalnya kita ingin meneliti pendapat masyarakat tentang kenaikan harga dan BBM, maka pertanyaan yang diajukan kepada mereka yang kebetulan dijumpai di pasar atau di tempat-tempat lainnya.

Keuntungan menggunakan teknik ini ialah murah, cepat dan mudah. Sedangkan kelemahannya ialah kurang representatif.

2. Teknik Sampling Bertujuan (Purposive Sampling)

Teknik ini digunakan apabila anggota sampel yang dipilih khusus berdasarkan tujuan penelitiannya. Sebagai contoh: untuk meneliti tentang peraturan lalu lintas, maka hanya mereka yang memiliki SIM atau yang tidak memiliki SIM saja yang dijadikan anggota sampel.

Keuntungan menggunakan teknik ini ialah murah, cepat mudah dan relevan dengan tujuan penelitiannya. Sedangkan kerugiannya ialah tidak representatif untuk mengambil kesimpulan secara umum (generalisasi).

3. Teknik Sampling Kuota (Quota Sampling)

Teknik ini digunakan apabila anggota sampel pada suatu tingkat dipilih dengan jumlah tertentu (kuota) dengan ciri-ciri tertentu. Teknik sampling kuota sering dikacaukan dengan teknik sampling bertujuan.

Keuntungan dan kelemahan menggunakan teknik ini adalah seperti halnya teknik sampling bertujuan tadi.

PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

PENGOLAHAN DATA

Pengolahan data merupakan salah satu rangkaian kegiatan penelitian setelah pengumpulan data. Setelah pengumpulan data, sering kali orang menjadi bingung; ‘Mau diapakan data yang telah terkumpul?”, “Bagaimana menhubungkan data di kuesioner dengan tujuan penelitian?”. Untuk itu data yang masih mentah (raw data) perlu diolah sedemikian rupa senhingga menjadi informasi yang akhirnya dapat digunakan untuk menjawab tujuan penelitian.

Agar analisis penelitian menghasilkan hasil yang benar, paling tidak ada empat tahapan dalam pengolahan data yang harus dilalui, yaitu:

1. EDITING

Merupakn kegiatan untuk melakukan pengecekan isian formulir atau kuesioner apaka jawaban dalam kuesioner itu sudah:

1. Lengkap: semua (pertanyaan sudah terisi jawabannya)

2. Jelas: jawaban pertanyaan apakah tulisannya cukup jelas terbaca

3. Relevan: jawaban yang tertulis apakah relevan dengan pertanyaannya

4. Konsisten: apakah antara beberapa pertanyaan yang berkaitan isi jawabannya konsisten, misalnya antara pertanyaan Usia denagn pertanyaan Jumlah anak. Bila dipertanyakan usia terisi 15 tahun dan dipertanyakan jumlah anak terisi 9, ini berarti tidak konsisten.

2. KODING

Koding merupakan kegiatan merubah data berbentuk huruf menjadi data berbentuk angka/bilangan. Misalnya untuk variabel pendidikan dilakukan koding 1=SD, 2=SMP, 3=SMU, 4+PT. Jenis kelamin: 1=laki-laki dan 2=perempuan, dsb. Kegunaan koding adalah untuk mempermudah pada saat analisis data dan mempercepat pada saat entri data.

3. PROCCESSING

Setelah seluruh kuesioner terisi penuh dan benar, dan sudah melewati pengkodingan, maka langkah selanjutnya adalah memproses data agar dapat dianalisis. Pemprosesan data dilakukan dengan cara mengentri data kuesioner ke paket komputer. Ada beberapa paket yang dapat digunakan untuk pemprosesan data denagn masing-msing kelebihan dan kekurangannya. Salah satu paket program yang sering digunaka untuk entri data adalah paket program SPSS for Window. (Statistical Program for Sosial Science)

4. CLEANING

Cleaning (pembersihan data) merupakan kegiatan pengecekan kembali data yang sudah dientri apakah ada kesalahan atau tidak. Kesalahan tersebut kemungkinan terjadi pada saat kita mengentri data ke komputer. Misalnya untuk data pendidikan ada variabel yang bernilai 7, mestinya berdasarkan koding yang ada, pendidikan kodenya hanya 1 s/d 4.

ANALISIS DATA

Setelah selesai melakukan pengolahan data, maka langkah selanjutnya adalah data dianalis. Data mentah (raw data) yang sudah susah payah kita kumpulkan tidak akan ada artinya jika tidak dianalisis. Analisis data merupakan kegiatan yang sangat penting dalam suatu penelitian, karena dengan analis data lah data dapat mempunyai arti/makna yang dapat berguna untuk memecahkan masalah penelitian.

Pada umumnya analisis data bertujuan untuk:

1. Memperoleh gambaran/deskripsi masing-masing variabel

2. Membandingkan dan menguji teori atau konsep dengan informasi yang ditemukan

3. Menemukan adanya konsep baru dari data yang dikumpulkan

4. Mencari penjelasan apakah konsep baru yang diuji berlaku umum atau hanya berlaku pada kondisi tertentu.

Analisis data mempunyai posisi strategis dalam suatu penelitian. Namun perlu dimengerti bahwa dengan melakukan analisis tidak dengan sendirinya dapat langsung menginterpretasikan hasil analisis tersebut. Menginterpretasikan berarti kita menggunakan hasil analisis guna memperoleh arti/makna.

Interpretasi mempunyai dua bentuk, yaitu: arti sempit dan arti luas. Interpretasi dalam arti sempit (deskriptif) yaitu interpretasi data yang dilakukan hanya sebatas pada masalah penelitian yang diteliti berdasarkan data yang dikumpulkan dan diolah untuk keperluan penelitian tersebut. Sedang interpretasi dalam arti luas (analik) yaitu interpretasi guna mencari makna dan hasil penelitian dengan jalan tidak hanya menjelaskan/menganalisis data hasil penelitian tersebut, tetapi juga melakukan intervensi (generalisasi) dari data yang diperoleh denagn teori-teori yang relevan denagn hasil-hasil penelitian tersebut.

Langkah-langkah analisi yang digunakan untuk pendekatan kuantitatif antara lain sebagai berikut:

1. Analisis Deskriptif (Univariat)

Tujuan dari analisis ini adalah untuk menjelaskan/mendeskripsikan karakteristik masing-masing variabel yang diteliti. Bentuknya tergantung dari jenis datanya. Untuk data numerik digunakan nilai rata-rata (mean), median, standar deviasi dan inter kuartil range, minimal dan maksimal.

2. Analisis Analitik

a. Analisis Bivariat

Setelah diketahui karakteristik masing-masing variabel dapat diteruskan analisis yang lebih lanjut. Apabila analisis hubungan antara dua variabel, maka analisis dilanjutkan pada tingkat bivariat. Misalnya ingin diketahui hubungan antara berat badan denagn tekanan darah. Untuk mengetahui hubungan dua variabel tersebut biasanya digunakan pengujian statistik. Jenis uji statistik yang digunakan sangat tergantung pada jenis data/variabel yang dihubungkan.

b. Analisis Multivariat

Merupakan analisis yang menghubungkan antara beberapa variabel independen dengan satu variabel dependen.

Daftar bacaan:

Creswell, John. Research Design, Jakarta: KIK Press, 2002.

Gulo, W. Metodologi Penelitian, Jakarta: Grasindo, 2002

Priyono, Sutanto. Modul Analisis Data. Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat UI, 2001

Notoatmodjo, Soekidjo. Metode Penelitian Kesehatan. Jakarta:Rineka Cipta, 2002.

Usman, Husini. Metodologi Penelitian Sosial. Jakarta: Bumi Aksara, 2004