ANALISIS BIVARIAT
A. Pernah atau Tidak Mendapat Tablet Fe Dengan Kadar Hb dalam Darah
1.
Tujuan
: Mengetahui hubungan antara pernah atau tidak mendapat
tablet Fe dengan kadar Hb dalam darah ibu
2.
Identifikasi
field dalam database : Pernah dapat tablet Fe fieldnya pernah (variabel independen),
kadar hb dalam darah fieldnya hb (variabel dependen).
3.
Field pernah
adalah data kategorik (K) dan field hb adalah data numerik (N)
4.
Ujinya
adalah Uji beda rata-rata
Teori yg relevan : Ibu yg dapat table Fe,
kadar Hbnya akan lebih baik dari yg tidak dpt tfe
H0 : Tidak
perbedaan rata2 kadar Hb ibu dapat dan tidak dapat tablet Fe
5.
Karena
Hb adalah data numerik maka dilakukan uji normality.
6.
Dari
hasil uji normality didapatkan data berdistribusi normal
7.
Hasil
uji anova didapatkan hasil : P = 0,678 dan P > 0,05
ANOVA
Kadar HB (g/dl)
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|
Between Groups
|
,255
|
1
|
,255
|
,172
|
,678
|
Within Groups
|
10914,953
|
7366
|
1,482
|
||
Total
|
10915,208
|
7367
|
8.
Kesimpulan
: H0 diterima
è Tidak ada perbedaan
rata2 kadar Hb ibu dapat dan tidak dapat tablet Fe
B. Pekerjaan dari Segi
Ekonomi dengan IMT Ibu
1.Tujuan : Mengetahui hubungan antara
pekerjaan dari segi ekonomi dengan IMT ibu
2.
Identifikasi
field dalam database : pekerjaan dari segi ekonomi fieldnya kerjaeko (variabel independen),
IMT ibu fieldnya imti (variabel dependen)
3.
Field
kerjaeko adalah data kategorik, dan imti adalah data numerik
4.
Ujinya
adalah uji beda rata - rata yaitu Independent Sample T-Test
H0 : Tidak ada perbedaan rata-rata IMT ibu
antara berbagai tingkat ekonomi ibu
Teori yang relevan : Semakin tinggi tingkat
ekonomi ibu, maka IMT ibu akan semakin baik
5.
Karena
IMT adalah data numerik, maka dilakukan uji normality
6.
Dari
hasil uji normality didapatkan data berdistribusi normal
7.
Hasil
uji anova didapatkan P = 0,00 dan P<0,05
ANOVA
IMT ibu hamil
Sum of Squares
|
df
|
Mean Square
|
F
|
Sig.
|
|
Between Groups
|
61,204
|
1
|
61,204
|
14,297
|
,000
|
Within Groups
|
31533,669
|
7366
|
4,281
|
||
Total
|
31594,873
|
7367
|
8.
Kesimpulan
: H0 ditolak
è ada perbedaan IMT ibu antara berbagai tingkat
ekonomi ibu
C. Tingkat Pendidikan
3 kategori dengan kadar Hb
1.
Tujuan
: Mengetahui hubungan antara tingkat pendidikan dalam 3 kategori dengan kadar
Hb ibu
2.
Identifikasi
field dalam data base : tingkat pedidikan dalam 3 kategori fieldnya didik3
(variabel independen), dan kadar hb fieldnya Hb (variabel dependen)
3.
Feild
didik 3 adalah data kategorik dan kadar hb adalah data numerik
4.
Ujinya
adalah uji beda rata-rata
H0 : tidak perbedaan rata-rata
kadar Hb ibu antara berbagai tingkat pendidikan ibu
Teori yang relevan : Semakin
tinggi tingkat pendidikan ibu, maka semakin baik pula kadar hb ibu
5.
Karena
kadar hb adalah data numerik, maka dilakukan uji normality
6.
Dari
hasil uji normality didapatkan data berdistribusi tidak normal, uji yang cocok
adalah kruskal wallis
7.
Hasil
uji kruskall walis didapatka P = 0,00 dan P < 0,05
Test
Statistics(a,b)
Kadar HB (g/dl)
|
|
Chi-Square
|
74,041
|
df
|
2
|
Asymp. Sig.
|
,000
|
8.
Kesimpulan : H0 ditolak
à ada
perbedaan rata – rata kadar hb ibu antara berbagai tingkat pendidikan ibu
D. Pekerjaan Ibu dengan Tekanan
Darah Diastolik
1.
Tujuan : independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen
variabel adalah tekekanan darah diastolik
2.
Idenfifikasi field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja
(variabel independen) dan tekeanan darah diastolik
nama fieldnya adalah diastole (variabel dependen)
3.
Field kerja adalah data kategorik (K) dan field diastol adalah
data numerik (N)
4.
H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana
data kategoriknya lebih dari 2 kategori.
5.
H0: Tidak ada perbedaan
rata-rata pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastol
6.
Data numerik dalam kasus ini adalah tekanan darah diastol.
Hasil
pengujian normality adalah :
Data
berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis
7.
P=0.000
P<0.05
8.
H0 ditolak,
Intervensi
:ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastol
E. Pekerjaan Ibu dengan Tekanan
Darah Sistolik
1. Tujuan :
independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah tekanan
darah siatolik
2. Idenfifikasi
field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja
(variabel independen) dan tekeanan darah
diastolik nama fieldnya adalah sistolik (variabel dependen)
3. Field kerja
adalah data kategorik (K) dan field sistol adalah data numerik (N)
4. H0 pengujian :
Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari
2 kategori.
5. H0: Tidak ada perbedaan rata-rata pekerjaan ibu
dengan tekanan darah sistolik
6. Data numerik
dalam kasus ini adalah tekanan darah sistol.
Hasil pengujian normality adalah :
Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall
Wallis
7. P=0.031
P<0.05
8. H0 ditolak,
Kesimpulan : ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan
ibu dengan tekanan darah sistol.
E. Pekerjaan Ibu dengan BB Balita
1.
Tujuan : independen variabel
adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel
adalah BB Balita
2.
Identifikasi field dalam
database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja
dan BB Balita nama fieldnya adalah weight
3.
Field kerja adalah data kategorik (K) dan field weight adalah data numerik (N)
4.
H0 pengujian : Uji yang dipakai
adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.
5.
H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara pekerjaan
ibu dengan BB Balita
6.
Data numerik dalam kasus ini
adalah BB Balita.
7.
Hasil pengujian normality
adalah :
Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis
8.
P=0.00
P<0.05
H0 ditolak,
Intervensi : ada beda rata-rata antara pekerjaan ibu
dengan BB Balita.
F. Pekerjaan Ibu dengan TB Balita
1.
Tujuan : independen variabel
adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel
adalah TB Balita
2.
Identifikasi field dalam database
: pekerjaan ibu nama fieldnya kerja dan BB
Balita nama fieldnya adalah height
3.
Field kerja adalah data kategorik (K) dan field height adalah data numerik (N)
4.
H0 pengujian : Uji yang dipakai
adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.
5.
H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara pekerjaan
ibu dengan TB Balita
6.
Data numerik dalam kasus ini
adalah TB Balita.
7.
Hasil pengujian normality
adalah :
Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis
8.
P=0.00
P<0.05
H0 ditolak,
Intervensi : ada beda rata-rata antara pekerjaan ibu
dengan TB Balita.
G. Pemeriksaan Kehamilan dengan Kadar Hb Ibu
1.
Tujuan : independen variabel
adalah pemeriksaan kehamilan dan dependen
variabel adalah kadar Hb ibu
2.
Identifikasi field dalam database
: pemeriksaan kehamilan nama fieldnya pernah
dan kadar Hb nama fieldnya adalah hb
3.
Field pernah adalah data kategorik (K) dan field Hb adalah data numerik (N)
4.
H0 pengujian : Uji yang dipakai
adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2
kategori.
5.
H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara pemeriksaan
kehamilan dengan kadar Hb
6.
Data numerik dalam kasus ini
adalah kadar Hb.
7.
Hasil pengujian normality
adalah :
Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan T-test tapi Mann-Whitney
8.
P=0.120
P>0.05
H0 gagal ditolak,
Intervensi : tidak ada beda rata-rata antara pemeriksaan
kehamilan dengan kadar Hb.
