1 / 22

OLEH: Dr. NANIK SETIJOWATI, M.Kes

PENGUKURAN. OLEH: Dr. NANIK SETIJOWATI, M.Kes. TIU : MENGETAHUI & DAPAT MENERAPKAN PENGUKURAN VARIABEL PENELITIAN DENGAN BAIK & BENAR TIK : 1. MENGETAHUI PENGERTIAN DASAR PENGUKURAN 2. MENGETAHUI VARIASI PENGUKURAN

jeslyn
Download Presentation

OLEH: Dr. NANIK SETIJOWATI, M.Kes

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PENGUKURAN OLEH: Dr. NANIK SETIJOWATI, M.Kes

  2. TIU : MENGETAHUI & DAPAT MENERAPKAN • PENGUKURAN VARIABEL PENELITIAN DENGAN BAIK • & BENAR • TIK : 1. MENGETAHUI PENGERTIAN DASAR PENGUKURAN • 2. MENGETAHUI VARIASI PENGUKURAN • 3. MENGETAHUI KEANDALAN & KESAHIHAN • PENGUKURAN, SERTA DAPAT • MENGGUNAKANNYA DI DALAM PENELITIAN

  3. PENGUKURAN : OBSERVASI FENOMENA DENGAN • MAKSUD AGAR DAPAT DILAKUKAN ANALISIS • MENURUT ATURAN TERTENTU • HASIL ANALISIS INFORMASI BARU TENTANG • OBYEK YANG DIUKUR • KUANTITATIF • PENGUKURAN • KUALITATIF • JIKA MUNGKIN, USAHAKAN UNTUK MENGUKUR SKALA • NUMERIK

  4. TABEL 1: SKALA PENGUKURAN & STATISTIKA YANG SESUAI

  5. MACAM DATA ADA 2, YAITU: • DATA KERAS (HARD DATA) • DATA LUNAK (SOFT DATA) LEBIH BERSIFAT • SUBYEKTIF • BEBERAPA CARA UNTUK MEMPERTINGGI KESAHIHAN • (VALIDITAS) & KEANDALAN (RELIABILITAS) DATA • LUNAK : • 1. MEMBUAT SKOR YG. DIDASARKAN PADA DATA • OBYEKTIF, SEHINGGA DAPAT DIULANG • 2. MEMBUAT DEFINISI OPERASIONAL YG. JELAS, • SEHINGGA TIDAK DAPAT DIINTERPRETASI GANDA

  6. TABEL 2: SUMBER VARIASI DALAM PENGUKURAN

  7. DUA KARAKTERISTIK ALAT UKUR & PENGUKURAN: • RELIABILITAS (KEANDALAN) • VALIDITAS (KESAHIHAN) • SEHINGGA UNTUK MENILAI AKURASI HASIL PENGUKURAN, PERLU INFORMASI TENTANG: - POPULASI PENELITIAN - PERIODE OBSERVASI - TEKNIK ATAU CARA PENGUKURAN - PENILAIAN HASIL PENGUKURAN - KEANDALAN PENGUKURAN

  8. KEANDALAN (RELIABILITAS) • ANDAL: BILA PEMERIKSAAN DILAKUKAN BERULANG-ULANG AKAN MEMBERIKAN NILAI YANG SAMA / HAMPIR SAMA • PENGUKURAN YG. MAKIN TEPAT PUNYA NILAI YG. BAIK DALAM MEMPERKIRAKAN RERATA (MEAN) & UNTUK UJI HIPOTESA • KEANDALAN DIPENGARUHI KESALAHAN ACAK (RANDOM ERROR), TERDIRI DARI: - VARIABILITAS PENGAMAT - VARIABILITAS SUBYEK - VARIABILITAS INSTRUMEN

  9. PENILAIAN KEANDALAN PENGUKURAN • SKALA NUMERIK : - PERHITUNGANNYA: KOEFISIEN VARIASI = STANDARD DEVIASI RERATA (MEAN) - MAKIN SEMPIT KOEFISIEN VARIASI / INTERVAL KEPERCAYAAN PENGUKURAN SEMAKIN ANDAL

  10. SKALA NOMINAL • - PENENTUAN NILAI KAPPA (K) • MENGUKUR KESESUAIAN VARIABEL NOMINAL • DIKOTOM • - NILAI KAPPA IDEAL = 1 • - NILAI KAPPA SANGAT BAIK = > 0,8 • - NILAI KAPPA MEMADAI = 0,6 – 0,8 • - NILAI KAPPA KURANG BAIK = < 0,6

  11. DOKTER P NORMAL TIDAK NORMAL 9 7 16 DOKTER Q TIDAK 4 10 14 13 17 30 PERHITUNGAN DERAJAT KESESUAIAN KAPPA (K) : KESESUAIAN NYATA = (9 + 10) / 30 = 63,3 % KESESUAIAN KARENA PELUANG = (16 X 13) / 30 + (14 X 17) / 30 = 14,9 % KESESUAIAN BUKAN KARENA PELUANG = (63,3 - 14,9) % = 48,4 % POTENSI KESESUAIAN BUKAN KARENA PELUANG = (100–14,9)% = 85,1 % KAPPA = 48,4 / 85,1 = 0,57

  12. TABEL 3: STRATEGI UNTUK MENINGKATKAN KEANDALAN PENGUKURAN • REGRESSION TO THE MEAN DAPAT DISINGKIRKAN • DENGAN MEMBANDINGKAN PADA KELOMPOK KONTROL

  13. KESAHIHAN (VALIDITAS) • MENUNJUKKAN BERAPA DEKAT ALAT UKUR MENYATAKAN APA YANG SEHARUSNYA DIUKUR • DIPENGARUHI OLEH BIAS PENGUKURAN (MEASUREMENT BIAS), TERDIRI DARI: - BIAS PEMERIKSA - BIAS SUBYEK - BIAS INSTRUMEN

  14. PENILAIAN KESAHIHAN ALAT UKUR • SKALA NUMERIK MEMBANDINGKAN DGN. ALAT UKUR YANG BAKU SEBAGAI PENERA PERHITUNGANNYA: RERATA NILAI BAKU – NILAI PENGUKURAN NILAI BAKU • SKALA NOMINAL MEMBANDINGKAN DGN. ALAT DIAGNOSTIK TERBAIK YANG ADA (GOLD STANDARD) DAPAT DINILAI SENSITIVITAS, SPESIFISITAS, SERTA NILAI PREDIKSINYA.

  15. STRATEGI MENINGKATKAN KESAHIHAN PENGUKURAN - DIUPAYAKAN MENINGKATKAN KEANDALANNYA (NOMER 1 S/D 5 IDEM STRATEGI UNTUK MENGURANGI RANDOM ERROR) - DITAMBAH 3 HAL BERIKUT: 6. MELAKUKAN PEMERIKSAAN TANPA SETAHU SUBYEK 7. MELAKUKAN PEMERIKSAAN TANPA IDENTITAS SUBYEK 8. KALIBRASI ALAT (TU. MEKANIS & ELEKTRIS)

  16. PERTIMBANGAN PERLU TIDAKNYA KALIBRASI • ALAT UKUR SECARA BERKALA: • PENTINGNYA VARIABEL YANG AKAN DIUKUR • BESARNYA PENGARUH KEANDALAN & KESAHIHAN ALAT UKUR TERTENTU DALAM HASIL PENELITIAN • KEMAMPULAKSANAAN (FEASIBILITY) TERMASUK BIAYA YANG DIPERLUKAN

  17. RINGKASAN 1. PENGUKURAN MERUPAKAN HAL YANG MENDASAR DLM. PENELITIAN 2. PENGUKURAN VARIABEL KATEGORIKAL NUMERIK NOMINAL ORDINAL INTERVAL RATIO PENYAJIAN HASIL & ANALISISNYA

  18. 3. DUA KARAKTERISTIK PENTING: - KESAHIHAN (VALID) DIPENGARUHI BIAS - KEANDALAN (RELIABILITAS) DIPENGARUHI KESALAHAN ACAK

  19. KESAHIHAN VARIABEL ABSTRAK • KESAHIHAN PREDIKTIF • KESAHIHAN KRITERIA (KONVERGEN) • KESAHIHAN MUKA (ISI)

  20. KESAHIHAN PREDIKTIF : BERAPA AKURAT • PENGUKURAN YANG DILAKUKAN DAPAT • MEMPERKIRAKAN VARIABEL TERGANTUNG YANG • DIMAKSUD • KESAHIHAN KRITERIA/ KONVERGEN : BERAPA SAHIH PENGUKURAN TADI DIBANDINGKAN DENGAN CARA LAIN UNTUK VARIABEL YANG SAMA • KESAHIHAN MUKA (ISI) : SUATU KEPUTUSAN SUBYEKTIF PIHAK PENELITI BERDASARKAN AKAL SEHAT ATAU INTUISI TERHADAP VARIABEL YANG DIUKUR ASALKAN HARUS DIJELASKAN ALASAN PENGGUNAANNYA

  21. NILAI SEBENARNYA C BIAS A D B ACAK NILAI SEBENARNYA D D D D B B D A A AA AA A A D B B CCCC C

  22. TERIMA KASIH

More Related