disain dan analisa penelitian
DESCRIPTION
rancangan penelitianTRANSCRIPT
1
DISAIN dan ANALISA PENELITIAN
DRS. INDING GUSMAYADI, M.Si., APT.
DRS. H. PRIYANTO, M.BIOMED., APT.
2
Deskripsi Singkat Mata Kuliah
Membahas mengenai berbagai desain penelitian, rancangan penelitian, dilanjutkan dengan pengolahan data, selanjutnya dikaitkan dengan berbagai jenis statistik dan cara-cara analisa menggunakan statistik.
Disampaikan juga tentang penggunaan program statistik untuk analisa data dan memahami makna dari hasil uji tersebut dalam menarik kesimpulan sebuah penelitian.
3
Tujuan Pembelajaran
Bekal mahasiswa untuk melakukan penelitian atau tugas akhir terutama dalam membuat desain penelitian dan melaksanakan analisa datanya
Prasyarat mengambil penelitian skripsi
4
Tujuan Pembelajaran Khusus
Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu :
Memahami peranan statistik dalam suatu penelitian.
Memahami berberapa macam desain penelitian.
Memahami dan dapat menggunakan statistik dalam analisa data hasil-hasil penelitian.
5
PENGANTAR
DESAIN/RANCANGAN PENELITIAN:• TAHAPAN PENTING DALAM PENELITIAN
• DASAR UNTUK PELAKSANAAN PENELITIAN
• DASAR UNTUK ANALISA DATA DAN MENARIK KESIMPULAN
DESAIN PENELITIAN BANYAK MACAMNYA, dipilih tergantung pada:• MASALAH
• TUJUAN
• VARIABEL
6
MACAM-MACAM DESAIN PENELITIAN
DESAIN ANTAR SUBJEK/RANCANGAN ACAK LENGKAP/COMPLETELY RANDOMIZED
DESAIN DALAM SUBJEK DESAIN CAMPURAN DESAIN FAKTORIAL DESAIN FARMASI SOSIAL
7
DESAIN ANTAR SUBJEK(COMPLETELY RANDOMIZED)RANCANGAN ACAK LENGKAP
DALAM DESAIN INI, PERBANDINGAN KONDISI YANG BERBEDA BERDASARKAN PADA PERBANDINGAN ANTARA SUBJEK YANG BERBEDA
TIAP SUBJEK HANYA MENDAPATKAN 1 KONDISI, DAN MEMPUNYAI 1 SKOR
TIAP SUBJEK MENGALAMI PERLAKUAN HANYA 1 LEVEL VARIABEL BEBAS
8
CONTOH RAL PENELITIAN FARMAKOLOGI
• MENGGUNAKAN BEBERAPA KELOMPOK HEWAN• UJI KHASIAT/EFEK OBAT
PENELITIAN TEKNOLOGI FARMASI• FORMULASI• UJI BEBERAPA BAHAN DALAM FORMULA
PENELITIAN KIMIA FARMASI• MEMBANDINGKAN BEBERAPA METODE ANALISA• MENGUJI/MENGANALISA BERBAGAI BAHAN ATAU SEDIAAN OBAT DI
PASARAN ENELITIAN BIOLOGI FARMASI
• IDENTIK DAN SEJALAN DENGAN FARMAKOLOGI UNTUK BAHAN ALAM FARMASI SOSIAL
• MENGANALISA BEBERAPA PROSES/KEGIATAN• MEMBANDINGKAN BEBERAPA KEGIATAN• MENELUSURI KEJADIAN DARI BEBERAPA SUMBER
9
VARIABEL DALAM RAL
VARIABEL BEBAS• BISA 1 ATAU LEBIH
• TUJUANNYA UNTUK MENCARI PERBANDINGAN
VARIABEL TERGANTUNG• TIDAK LEBIH DARI 1 VARIABEL
• JIKA LEBIH DARI 1 DISAINNYA BERUBAH KE DISAIN LAIN, MISALNYA FAKTORIAL
10
Contoh hasil Penelitian
11
Penjelasan data:
Variabel bebas : Jenis spons• Kadar ekstrak adalah sub variabel
• Kadar ekstrak bukan variabel bebas baru Variabel tergantung : Aktivitas Antioksdan
ekstrak• % peredaman dan IC 50 adalah data untuk variabel
tergantung aktivitas antioksidan Hanya ada 1 variabel bebas dan 1 variabel
tergantung Jadi desain penelitiannya adalah RAL
12
Contoh ke-2:
13
Penjelasan dari data gafik
Variabel bebas adalah ke 7 kelompok uji Variabel tergantung adalah frekuensi
detak jantung Waktu bukanlah variabel karena waktu di
dalam data ini dibutuhkan untuk menunjukkan aktivitas bahan uji
14
DESAIN DALAM SUBJEK(REPEATED MEASURE)
DALAM DESAIN INI, SEGALA PERBANDINGAN ANTAR KONDISI YANG BERBEDA BERDASARKAN PADA PERBANDINGAN DALAM SUBJEK YANG SAMA
TIAP SUBJEK MENGALAMI SEMUA PERLAKUAN, DAN MEMBERIKAN BANYAK SKOR SEBANYAK PERLAKUAN YANG DIALAMINYA
15
Contoh: Bidang Farmakologi
Uji penurunan kadar gula darah menggunakan kelinci• 1 kelinci mengalami perlakuan lebih dari 1 kali
percobaan
Uji klinis dengan obat yang diujikan lebih dari 1 jenis• 1 orang probandus mendapatkan semua obat
yang diujikan
16
Rancangan dalam subjek
Mirip rancangan ulangan Bedanya: Rancangan ulangan pada
waktu yang berbeda dengan peneliti berbeda
17
Contoh lain:
Uji BA-BE Akan diuji 2 merek obat Maka tiap probandus akan mendapatkan
semua obat dengan diselingi istirahat
18
Dalam desain ini:
Bisa complete cross over• Semua perlakuan diberikan kepada subjek uji dengan
diselingi istirahat/wash out
• Tidak bisa untuk pengujian yang terlalu banyak
• Ada efek residual (mis: resisten)
Incomplete block design• Alternatif jika uji banyak subjek tidak memungkinkan
complete cross over
• Hanya 2 periode saja, dengan subjek yang dilipatgandakan
19
DESAIN CAMPURAN(MIXED DESAIN) DESAIN CAMPURAN MENGGABUNGKAN DESAIN
ANTAR SUBJEK DENGAN DESAIN DALAM SUBJEK DALAM DESAIN INI HARUS MEMILIKI PALING TIDAK 2
VARIABEL BEBAS, 1 UNTUK PERBANDINGAN ANTAR SUBJEK 1 LAGI UNTUK PERBANDINGAN DALAM SUBJEK• CONTOH:
• 20 SISWA UJIAN DI RUANG DENGAN SUHU 25oC SELAMA 30 MENIT, BESOKNYA UJIAN LAGI YANG SEBANDING DI RUANG DENGAN SUHU 25oC DENGAN WAKTU 50 MENIT
• 20 SISWA YANG BERBEDA UJIAN DI RUANG DENGAN SUHU 30oC SELAMA 30 MENIT, BESOKNYA UJIAN LAGI YANG SEBANDING DI RUANG DENGAN SUHU 30oC DENGAN WAKTU 50 MENIT
20
PERHATIKAN
25oC 30oC
30 MENIT
GRUP 1
GRUP 2
50 MENIT
GRUP 1
GRUP 2
PERBANDINGAN SUHU 25o DAN 30oC BISA DILIHAT DARI GRUP 1 DAN GRUP 2 DESAIN ANTAR SUBJEK
PERBANDINGAN WAKTU 30 DAN 50 MENIT BISA DILIHAT PADA MASING-MASING GRUP DESAIN DALAM SUBJEK
21
DESAIN FAKTORIAL DESAIN INI MEMPUNYAI 2 ATAU LEBIH VARIABEL
BEBAS YANG DIKOMBINASIKAN DALAM STUDI YANG SAMA
EFEK YANG DIHASILKAN BISA DIEVALUASI SECARA SENDIRI-SENDIRI
MEMUNGKINKAN PENELITI MENGANALISIS ADA TIDAKNYA EFEK INTERAKSI ANTAR VARIABEL BEBAS, YAITU ADAKAH SATU VARIABEL BEBAS EMPENGARUHI VARIABEL BEBAS YANG LAIN
UNTUK MEMBUAT DESAIN FAKTORIAL, TIAP LEVEL SUATU VARIABEL BEBAS DIPASANGKAN DENGAN TIAP LEVEL VARIABEL BEBAS YANG LAIN
22
CONTOH DESAIN FAKTORIAL
DIBUAT DESAIN FAKTORIAL DENGAN 2 VARIABEL BEBAS MASING-MASING 2 LEVEL
VAR BEBAS-1= SUHU 25oC DAN 30oC, VAR BEBAS-2 = WAKTU 30 MENIT DAN
50 MENIT
23
MATRIKS
25oC 30oC
30 MENIT GRUP 1 GRUP 2
50 MENIT GRUP 3 GRUP 4
24
EVALUASI PENGARUH SUHU RUANG BISA KITA LIHAT DARI
PERBANDINGAN HASIL GRUP 1 DAN 3 DENGAN GRUP 2 DAN 4
PENGARUH WAKTU BISA KITA BANDINGKAN HASIL ANTARA GRUP 1 DAN 2 DENGAN HASIL GRUP 3 DAN 4
DALAM DESAIN FAKTORIAL DIKENAL ISTILAH:• EFEK SEDERHANA (SIMPLE EFFECT): SELISIH/ PENGARUH
MASING-MASING EFEK • EFEK UTAMA (MAIN EFFECT): RATA-RATA DARI EFEK
SEDERHANA• EFEK INTERAKSI (INTERACTION EFFECT): RATA-RATA SELISIH
EFEK SEDERHANA
25
Latice Desain Desain penelitian seperti desain faktorial yang bertujuan untuk
mendapatkan nilai optimum dengan lebih dari 2 variabel bebas Misalnya dalam formulasi: ada 3 bahan tambahan dalam
formula tablet yang akan diteliti kemudian akan dicari berapa nilai optimum masing-masing bahan tambahan tersebut dengan variabel tergantungnya kualitas fisik tablet• Pengikat: kekerasan, kerapuhan, waktu hancur• Penghancur: sifat alir, kekerasan, kerapuhan, waktu hancur• Pelicin: sifat alir, kekerasan, kerapuhan, waktu hancur
Analisa pada Latice disain adalah dengan membuat contour plot dari masing-masing variabel tergantung, sehingga didapat titik/area optimum dari plot tersebut
26
Contoh: (lihat MFI Vol 20 no 2 th 2009 hlm 91-98
Optimasi pembuatan granul ekstrak seledri 3 variabel: Kecepatan semprot, kadar Laktosa
dan kadar Aerosil Dibuat 8 formula Dari hasil uji kualitas granul diplotkan ke dalam
contour plot didapat kesimpulan campuran optimum laktosa aerosil dan kecepatan semprot terbaik
27
VARIABILITAS DALAM UJI BIOLOGI (MAKHLUK HIDUP)
SUMBER VARIABILITAS:• INTER SUBJEK : PERBEDAAN ANTAR
SUBJEK
• TREATMENT: PERBEDAAN PERLAKUAN
• WAKTU: KARENA WAKTU
• INTRA SUBJEK: DI DALAM SUBJEKNYA SENDIRI
• RESIDUAL ERROR: SISA PERLAKUAN SEBELUMNYA
28
STUDI CROSS OVER
DESAIN INI DITUJUKAN UNTUK MENGURANGI ADANYA PENGARUH VARIABILITAS, MAKA SUBJEK DIBERI PERLAKUAN LEBIH DARI SATU KALI
DESAINNYA:• COMPLETE CROSS OVER (RANCANGAN
ACAK LENGKAP)
• INCOMPLETE CROSS OVER (RANCANGAN ACAK KELOMPOK)
29
COMPLETE CROSS OVER(RANCANGAN ACAK LENGKAP)
TIAP SUBJEK MENDAPATKAN SEMUA PERLAKUAN DAN DIBERI “WASH OUT”
TERKADANG WASH OUT MEMAKAN WAKTU LAMA
ADA KESULITAN DALAM MENGONTROL SUBJEK, SEHINGINGGA BISA KEHILANGAN SUBJEK
SERING SUBJEK TIDAK KUAT DAN “DROP OUT” (MATI/BERHENTI)
30
TWO WAYS CROSS OVER
I
WASH OUT
II
SUBJ 1
A B
SUBJ 2
B A
DI SINI TIAP SUBJEK MENDAPATKAN SEMUA TREATMENT
ANTAR PERIODE DISELINGI WASH OUT
31
THREE WAYS CROSS OVERDENGAN REPLIKASI
SUBJEK
I II III
1 A B C
2 B C A
3 C A B
SUBJEK
I II III
4 A C B
5 B A C
6 C B A
32
INCOMPLETE CROSS OVER(INCOMPLETE BLOCK DESIGN)
UNTUK MENGHINDARI DROP OUT SUBJEK TIDAK DILAKUKAN SEMUA TREATMENT
TREATMENT BISA DIBERIKAN HANYA SETENGAH DARI TOTAL PERIODE, ATAU 2 PERIODE SAJA
SUBJEKNYA DILIPATGANDAKAN UNTUK MENDAPATKAN SEMUA TREATMEN YANG DIKEHENDAKI
33
CONTOH UNTUK 4 WAYS 2 PERIODE
I II III IV
1 A B C D
2 D C B A
3 C D A B
4 B A D C
I II
1 A B
2 C D
3 D C
4 B A
5 C B
6 A D
7 B C
8 D A
34
PENGANTAR PENGOLAHAN DATA
pengolahan data merupakan salah satu bagian rangkaian kegiatan penelitian
mau diapakan data yang telah terkumpul?
data perlu diolah sehingga menjadi informasi untuk menjawab masalah penelitian
35
4 tahapan pengolahan data Editing:
• kegiatan untuk melakukan pengecekan Koding:
• merubah data, memberi kode, mengelompokkan Processing:
• memproses data agar dapat dianalisa, menghitung, menganalisa Cleaning:
• (pembersihan data) merupakan kegiatan pengecekan kembali data yang sudah di-entry apakah ada kesalahan atau tidak
• Mengetahui missing data
• Mengetahui variasi data
• Mengetahui konsistensi data
36
JENIS DATA NOMINAL: hanya bisa membedakan nilai data, tidak bisa dinilai
tinggi rendahnya• Contoh: data Jenis Kelamin, Warna, Rasa dll.
ORDINAL: dapat dibedakan nilai datanya, diketahui tingkatannya, tetapi tidak diketahui besar perbedaan nilainya• Contoh: Data Tingkat Pendidikan
INTERVAL: Dapat dibedakan, diketahui tingkatannya, besar perbedaan nilainya ada, tetapi tidak kelipatan dan tidak memiliki nilai nol mutlak• Contoh: Suhu benda
RASIO: Dapat dibedakan, ada tingkatannya, ada perbedaannya, ada kelipatannya dan ada nilai nol mutlaknya• Contoh: berat badan
37
Pembagian kelompok data
KATEGORIK / Kualitatif:• Data hasil pengklasifikasian
• Biasanya data nominal dan ordinal
• Bisa dirubah menjadi numerik (tapi bukan nilai mutlak) NUMERIK / Kuantitatif
• Data hasil perhitungan atau pengukuran
• Ada 2 macam: diskrit (contoh jml anak) dan kontinyu (hasil pengukuran, misal tekanan darah)
• Bisa dirubah ke kategorik, contoh: kurus<50 kg, sedang 50-60 kg, gemuk>60 kg