KARAKTERISTIK FIELD DALAM DATABASE : ARIZEN SA NO FIELD 1 kec K Jumlah B 2 jorong K Jumlah 3 tahun N Jumlah F 4 puldata N 5 urut K 6 entri K 7 kls K 8 jurusan K 9 kode K 10 nama K 11 tlahir N 12 umur N 13 kerja K 14 didik K 15 tb N 16 bb N 17 darah K 18 sistol N Isikan "K" bila data kategorik Kategorik/ Numerik k
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
KARAKTERISTIK FIELD DALAM DATABASE : ARIZEN SATIVA.SAV
NO FIELD
1 kec K Jumlah Betul :
2 jorong K Jumlah Salah
3 tahun N Jumlah Field :
4 puldata N
5 urut K
6 entri K
7 kls K
8 jurusan K
9 kode K
10 nama K
11 tlahir N
12 umur N
13 kerja K
14 didik K
15 tb N
16 bb N
17 darah K
18 sistol N
19 diastol N
20 hb1 N
Isikan "K" bila data kategorik dan "N" bila Data Numerik
Kategorik/ Numerik
ke Resume
21 hb2 N
22 nabal K
23 tlb N
24 age N
25 sex K
26 weight N
27 height N
28 pernah K
29 kali K
30 fundus K
31 ukurtb K
32 tensi K
33 tfe K
34 tt K
35 akseptor K
36 ksepsi K
37 n5e K
38 alasan K
39 n6d K
40 rencana K
KARAKTERISTIK FIELD DALAM DATABASE : ARIZEN SATIVA.SAV
400
40
" bila data kategorik dan "N" bila Data Numerik
ke Resume
Monitoring Skor UAS Manajemen Data ARIZEN SATIVA
Mata Kuliah : Manajemen DataKelas/Tkt. : III
Jurusan/Prodi : S1 GiziInstitusi : Yayasan Perintis PadangSemester V
Tahun 2014Soal ini dikirimkan : 02 February 2014 pukul 10:00
Dikembalikan (saat Ujian) : 15 February 2014 pukul 14:10Lama Pengerjaan : 13.2 hari (316.2 jam)
Saat ini (Anda memprint) : 19 April 2023 pukul 9:30Tersisa Waktu dari saat ini : -3349.8 hari (-80395.3 jam)
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
NO URAIAN PERINTAH (Soal)
IDEN
TITA
S
Nama Anda Tulis NamaNomor Induk Mahasiswa (NIM) Tulis NIM
GANJIL.rec
Simpan File SPSS dengan Nama Anda sendiri
Jumlah Field dalam Database ARIZEN SATIVA.SAV 40
35
30
230
3
13
D
KRITERIA JAWABAN
Pilih Nama Epidata File yang Diolah dalam Ujian Ini (bedasarkan NIM Anda)
ARIZEN SATIVA.SAV
Delete 5 field pertama dalam database (kec, jorong, tahun, puldata, dan urut.
Hitung berapa jumlah field yang ada saat ini setelah didelete sebanyak 5 field dan tuliskan jumlahnya pada sel E21
Lanjutkan mendelete 5 field lagi yaitu field : Kls, jurusan, kode, nama dan tlahir, sehinggan jumlah field yang tersisisa setelah didelete tulis pada sel E22
Buatlah Variable Labels untuk semua field dalam database Anda (buktikan di file syntax). Jika sudah, tulis berapa field variable labels yang Anda buat ?
Buat Value Labels untuk field : kerja, didik, sex, pernah, ukurtb, fundus, tensi tfe, itt, akseptor, ksepsi, alasan dan rencana (13 field) Soal C3. Berapa field dari 12 field yang sudah Anda buat tuliskan jumlahnya di sel E24 dan syntaxnya ditambahkan pada file syntax variable labels !
Menspesifikkan Jumlah Record yang akan diolah, dalam file (ARIZEN SATIVA.SAV)
4
535
Field yang Disort untuk NIM GANJIL adalah ----- ( lihat soal)TB
Sort Order untuk field TB dengan Sort Order ..... AccendingApakah TB sudah di-Sort Accending ? Sudah
35
Mulai dari record ke … 35Sampai record ke … 69
4 Sudahkah di-DELETE sebanyak 35 record ? Sudah
Sisa record setelah didelete sebanyak 35. 15381
Cleaning data kategorik (Distribusi Frekuensi)
5
Sudah (skor 10)
Sudah
15346
Periksa dan tuliskan berapa Record yang ada dalam Datababse ARIZEN SATIVA.SAV
Karena NIM Anda adalah : 111030840104135, maka 2 digit terakhir adalah : ....
Sesuai NIM Anda yang GANJIL maka lakukan pemilihan field utk disort sesuai soal utk menyeleksi sehingga jumlah record Anda menjadi unik (tidak ada sama jumlahnya dgn Mhs lain)
Jumlah Record yang seharusnya yang akan di delete (ingat 2 difit terakhir NIM Anda)
Buat tabel distribusi frekuensi field didik sebelum cleaning ?. (soal E6). Pastekan outputnya di Lembaran jawaban Word !, jika sudah dilakukan, ketikkan kata "Ya" pada sel E38 Ya/Tidak (Ya, skor
5)
Clea
ning
dat
a ka
tego
rik fi
el [d
idik
]
Dari outpt [didik], apakah ada terdapat record yang missing, jika ada berapa record ? (Tulis 0 jika tidak ada record missing)
Jika ada , tuliskan jumlahnya di sel kanan ini
Deletelah record yang 35 tersebut !. Jika sudah didelete ketik sudah pada sel jawaban di kanan ini !
Buat kembali distribusi frekuensi field didk setelah cleaning data, dan pastekan outputnya di Lembar Jawaban Word?. Jika itu sudah dilakukan ketik Sudah pada sel E41
Jumlah record terakhir pada tabel output pendidikan setelah dicleaning adalah …
6
Sudah (skor 10)
Sudah
15346
Cleaning Data NUMERIK (Bag. F)umur, TB, BB, sistol, diastol
10 15346
Clea
ning
Dat
a U
mur
Sudah
15303
15303
Clea
ning
Dat
a TB
Sudah
13010
Buat tabel distribusi frekuensi Pekerjaan Ibu field kerja sebelum cleaning dan pastekan outputnya di Word ! (Soal No. 8), setelah itu jetik Ya pada sel E46
Ya/Tidak (Ya, skor 5)
Clea
ning
dat
a ka
tego
rik fi
eld
[ker
ja]
Dari outpt [kerja], apakah ada terdapat record missing, jika ada berapa record ? (Tulis 0 jika tidak ada record missing)
Jika ada , tuliskan jumlahnya di sel kanan ini
Apakah ARIZEN SATIVA telah mendelete record yang 0 tersebut ?
Buat kembali tabel distribusi frekuensi field kerja setelah cleaning, dan pastekan output SPSS di Lembar Jawaban (Sudah/Belum)?
Jumlah record (grand Total) pada tabel Pekerjaan Responden setelah cleaning kerja adalah ….
Sebelum cleaning data umur periksa lebih dulu jumlah record yg ada dalam database Anda (ARIZEN SATIVA.SAV) Jumlah Record sebelum dilakukan cleaning data numerik (UMUR) : harus sama dengan jumlah terakhir setelah cleaning field kerja, yaitu 15346
Sort Umur dengan sort order Accending untuk menemukan apakah ada umur yang kosong atau kurang dari batas minimal sesuai soal (<15) !
Delete record yang nilai Umur <15 dan yang >45. Catat berapa record yang didelete tersebut. Tulis 0 (nol) bila tak ada yang missing, atau tidak ada yg didelete
Catat jumlah recod yang tersisa setelah didelete sebanyak 43 pada sel E53 di kanan ini
Jumlah Record sebelum dilakukan cleaning data numerik (TB) : (harus sama dgn jumlah sesudah dicelaning data umur cantumkan pada selE54
Sudahkah diSort TB dengan sort order Accending, untuk menemukan record yg di luar batas ?
Delete record yang nilai TB <135,3 dan yang >165,5. Hitung berapa record yang didelete tersebut. Tulis 0 (nol) bila tak ada yang missing
Jumlah record tersisa setelah TB di delete yang missingnya sebanyak : 2293 (15303 - 2293) = 13010
13010Cl
eani
ng D
ata
BB
Sudah
12980
12980
Sudah
12946
12946
Sudah
12823
11 12823
Clea
ning
Dat
a Lo
gika
-1 (P
erna
h &
kal
i]Jumlah Record sebelum dilakukan cleaning data numerik (BB), sama dgn akhir TB
Sudahkah diSort BB dengan sort order Accending untuk menemukan BB yang di luar batas ??
Delete record yang nilai BB <35,5 dan yang >79,9. Hitung berapa record yang didelete tersebut. Tulis 0 (nol) bila tak ada yang missing
Jumlah record tersisa setelah BB di delete yang missingnya sebanyak : 30 (13010 - 30) = 12980
Jumlah Record sebelum dilakukan cleaning data numerik (TD Sistolik) : Sama dengan akhir BB
Clea
ning
dat
a TD
Si
stol
ik
Sort SISTOL dengan sort order Accending untuk menemukan record yg di luar batas (Sudah/Belum) ?
Delete record yang nilai SISTOL <80 dan yang >300. Hitung berapa record yang didelete tersebut. Tulis 0 (nol) bila tak ada yang missing
Hitung berapa Jumlah record tersisa setelah SISTOL di delete yang missingnya sebanyak : 34 (12980 - 34) = 12946
Jumlah Record sebelum dilakukan cleaning data numerik (TD Diastolik) : Harus sama dengan setelah cleaning Sistolik !
Clea
ning
dat
a TD
D
iast
olik
Sort DIASTOL dengan sort order Accending utk menemukan Diastol yang di luar batas yang dibolehkan ?
Delete record yang nilai DIASTOL <60 dan yang >150. Hitung berapa record yang didelete tersebut. Tulis 0 (nol) bila tak ada yang missing
Hitung berapa Jumlah record tersisa setelah DIASTOL di delete yang missingnya sebanyak : 123
Cleaning Data LOGIKA (Bag. G)[pernah] vs [kali]
Jumlah recor sebelum dilakukan cleaning data Logika I adalah (sama dengan akhir cleaning data diastolik, yaitu : 12823
Buat tabel distribusi Frekuensi untuk field pernah dan kali untu memeriksa apakah ada terdapat record missing ! (yang tidak sesuai antara yg pernah diperiksa dengan frekuensi). Jika sudah dibuat tabelnya, tuliskan Ya pada sel E73
Ya/Tidak (Ya, skor 3)
Apakah terjadi perbedaan jumlah antara yang pernah memeriksaan kehamilan dengan yang merespon frekuensi pemeriksaan kehamilan ?
Ya/Tidak (Ya, skor 3)
Clea
ning
Dat
a Lo
gika
-1 (P
erna
h &
kal
i]
12803
[akseptor] vs [ksepsi] vs [alasan]
12 12803
Clea
ning
Dat
a Lo
gika
-2 [a
ksep
tor &
kse
psi d
an A
lasa
n]
Jika "Ya" berapa record terjadi perbedaan
Jumlah Record Anda saat ini setelah penghapusa sebanyak 1312790
Jika "Ya" berapa record terjadi perbedaan
12745
13
Tran
s. D
IDIK
Anda Sudah mengkategorikan didik menjadi didik2 ? Sudah
Berapa record terjadi perbedaan (jika ada) : Jika tidak ada tulis 0 pada sel E75
Cari record yang berbeda tersebut, jika sudah ditemukan lalu delete. Catat berapa record yang didelete !
Ya/Tidak (Ya, skor 3)
Berapa record tersisa setelah record yang tidak logis tersebut (20) didelete ?
Jumlah record sebelum cleaning data LOGIKA kedua ini dilakukan adalah …
Buat lebih dulu tabel distribusi Frekuensi untuk 3 field akseptor, kali dan alasan sekaligus (Ya/Tidak) ?
Ya/Tidak (Ya, skor 3)
Apakah terdapat perbedaan antara aksetor YA denganjml Pengguna kontrasepsi ksepsi ?
Ya/Tidak (Ya, skor 3)
Temukan record yang berbeda tersebut (jika ada) dan kemudian DELETE !. Anda bisa menemukannya ? (Ya/Tidak) Ya/Tidak (Ya, skor
3)
Apakah terdapat perbedaan antara yang bukan akseptor dengan yang memberikan alasan kenapa tidak ber-KB ?
Ya/Tidak (Ya, skor 3)
Apakah Anda bisa menemukan recors mana yang berbeda tersebut (Ya/Tidak) ?
Ya/Tidak (Ya, skor 3)
Hapuslah record yang berbeda yang Anda temukan tersebut (45), kemudian periksa berapa record dalam database Anda saat ini !
TRANSFORMASI DATA (Bag. H)Buat field baru untuk menampung penyederhanaan kategori pendidikan [didik] menjadi 2 kategori [didi2] dan beri label Tinggi dan Rendah, Ingat : Jumlah record yang akan diolah disini adalah : 12745. Jika ini belum sinkron, sebaiknya dicek lagi dari atas
Buat distribusi frekuensi fiel didik2 dan pastekan output SPSS di Lembar Jawaban (Word) !. Periksa berapa responden dengan kategori pendidikan "Rerndah" ?
Tran
s. D
IDIK
Berapa Responden dgn kategori pendidikan Tinggi ?
Jumlah Rendah dan Tinggi ? (TOTAL) 12745
14
Anda sudah mengkategorikan kerja menjadi 2 kategori ? Sudah
Apa nama field pekerjaan baru yang Anda buat ? kerjaeko
12745
15
Sudah
Sudah
16Sudah
Sudah
Sudah
Sederhanakan pekerjaan responden (6 kategori) menjadi 2 kategori dengan pertimbangan Pola Asuh : dimana ibu yang tidak bekerja (kode=6) lebih baik dari 5 kode lainnya (1-5), beri label Bekerja dan Tidak Bekerja. Jumlah recor record : 12745
Buat distribusi frekuensi field kerjaeko, kemudian pastekan output SPSS pada lembar Jawaban Word. Kemudia catat berapa orang responden yang Bekerja ?
Berapa Responden dgn kategori pekerjaan sebagai TIDAK Bekerja ?
Jumlah Bekerja dan Tidak bekerja ? (TOTAL)
Kategorikan kadar Hb sebelum hamil dan sesudah hamil sesuai perintah pada soal No.14 (Word), kemudian pastekan output distribusi frekuensi hasilnya di Word. Catat hasilnya dan tulis di bawah ini. Sudah dikategorikan ? (Sudah/Belum)
Tuliskan di kanan ini Apa nama field kategori Hb sebelum Hamil yang Anda buat ?
Kategorikan kadar Hb SETELAH hamil dan sesudah hamil sesuai perintah pada soal No.14 (Word), kemudian pastekan output distribusi frekuensi hasilnya di Word. Catat hasilnya dan tulis di bawah ini. Sudah dikategorikan ? (Sudah/Belum)
Tuliskan di kanan ini Apa nama field kategori Hb setelah Hamil yang Anda buat ?
Buat perhitungan IMT Ibu dengan perintah compute Anda sudah bisa membuatnya ?
Apakah sudah dibuat Kategori IMT Ibu menjadi 5 kategori ? Dan outputnya sudah dipastekan pada lembar jawaban ?
Apakah sudah dibuat Kategori IMT Ibu menjadi 3 kategori ? Dan outputnya sudah dipastekan pada lembar jawaban ?
Sudah
Jumlah responden dengan IMT Normal ?
Jumlah Responden dgn IMT Abnormal ?
Toral Record yang diolah IMT nya ? 12745
17Sudah
Sudah/Belum
Analisis Univariat Data Numerik
20 Sudah
Sudah
2
2
2
Apakah sudah dibuat Kategori IMT Ibu menjadi 2 kategori ? Dan outputnya sudah dipastekan pada lembar jawaban ?
Anda sudah membuat tabel distribusi frekuensi untuk field Rencana ?
Buat field baru untuk merecode rencana melahirkan menjadi Fasilitas Kesehatan dan No Faskes, dimana faskes adalah yang merencanakan melahirkan di RSB/RSU atau PKM/Pustu. Selebihnya dikatakan Non Faskes. Sudah Anda lakukan ? (Sudah/Belum)
Jika sudah, berapa persen responden yang mrencanakan melahirkan di fasilitas kesehatan ? (tulis angka saja, tanpa %)
tanda % tidak perlu ditulis
Hitunglah deskriptif statistik dari field Umur Ibu (Umur) dan catat hasilnya berikut ini !
Rata-Rata Umur Ibu (tahun)Standar Deviasi Umur Ibu (tahun)Nilai Minimum Umur Ibu (tahun)
Nilai Maksimum Umur Ibu (tahun)Modus Umur Ibu (tahun)
MEDIAN Umur Ibu (tahun)
Anda sudah menghitung descriptive statistic untuk field Tekanan darah Diastolik ?
Rata-Rata Berat Badan Ibu (kg)Standar Deviasi Berat Badan Ibu (kg)Nilai Minimum Berat Badan Ibu (kg)
Nilai Maksimum Berat Badan Ibu (kg)Modus Berat Badan Ibu (kg)
Blogging & SearchingSampai saat ini skor UAS ARIZEN SATIVA adalah 609
Total Skor Analisis Bivariat (Pengujuan 4)
Total Skor Analisis Bivariat (Pengujuan 5)
Halo… ARIZEN SATIVA (111030840104135) : Skor Keseluruhan Anda adalah : (KN=40), UAS (609) dan UTS (0). Skor akhir = 626. (Lihat di Resume)
Silahkan cetak sheet Resume yang sudah memuat semua Skor UAS kelas III, Jurusan S1 Gizi bersamaan dengan penyerahan file ini (ARIZEN SATIVA.XLSX) dan file Lembar Jawaban Word (ARIZEN SATIVA.docx) dan file data SPSS (ARIZEN SATIVA.SAV). Jike diperlukan serahkan juga file syntax Anda(ARIZEN SATIVA.SPS). Serahkan bersama
priot_out Resume
Catatan Anda di box ini : (komentar / pesan / tanggapan)
Monitoring Skor UAS Manajemen Data ARIZEN SATIVA 609Manajemen Data
ARIZ
EN S
ATIV
A
III Jumlah Skor Total Anda adalah : 609S1 Gizi 609Yayasan Perintis Padang 609V 6092014 60902 February 2014 pukul 10:0015 February 2014 pukul 14:1013.2 hari (316.2 jam)19 April 2023 pukul 9:30 609
-3349.8 hari (-80395.3 jam)ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam) 609
JAWABAN Anda proc SKOR 609
ARIZEN SATIVA 1 3 OK 609
111030840104135 5 OK 609
GANJIL.rec 3 OK 609
ARIZEN SATIVA.SAV 1 OK 609
40 1 OK 609
35 0 3.0 OK 609
30 0 3.0 OK
30 5.0 OK 609
13 5.0 OK 609
609 ARIZEN SATIVA 609ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
Anda Sukses : Angka 15381 ini sangat menentukan hasil proses selanjutnya
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
Recod yg missing sebanyak 35 harus didelete ya, ARIZEN SATIVA
YA 5 OK, skor tambah 5 609
0 0 609
SUDAH 10 OK 609
SUDAH 5 609
15346 20 OK +20 609
609
609
15346 0 2 OK 609
SUDAH 3 Sudah disortir, skor tambah 3 609
43 5 609
15303 0 10 OK +10 609
15303 0 5 OK 609
SUDAH 3 OK 609
2293 10 609
13010 0 10 OK, tambah 10 609
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
13010 0 2 OK 609
SUDAH 3 OK 609
30 5 OK 609
12980 0 10 OK 609
12980 0 5 OK 609
SUDAH 3 OK 609
34 5 609
12946 0 5 OK 609
12946 0 5 OK 609
SUDAH 3 OK 609
123 5 609
12823 0 5 OK 609
609
609
12823 5 OK 609
YA 3 OK 609
YA 3 609
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
20 5 OK 609
YA 3 609
12803 5 OK 609
609
12803 5 OK 609
YA 3 OK 609
YA 10 609
13 3 609
YA 25 Selamat, skor Anda bertambah 25 609
12790 10 OK 609
YA 5 609
45 5 609
YA 10 OK 609
12745 5 Font Putih latar merah BETUL 609
609
609
SUDAH 10 OK 609
1832 5 609
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
10913 5 609
12745 0 25 Font merah latar kuning BETUL 609
609
SUDAH 5 OK 609
KERJAEKO 10 OK
10319 5 609
2426 5 609
12745 0 25 OK +25 609
SUDAH 25 Skor 25 609
HB12K 1 5 609
SUDAH 20 OK
HB22K 1 5 OK 609
SUDAH 20 OK 609
SUDAH 5 OK 609
SUDAH 5 OK 609
SUDAH 5 OK 609
10561 5 609
2184 5 609
12745 50 OK 609
SUDAH 3 Skor 0 609
SUDAH 3 OK 609
72,6 5 OK 609
609
-2 Kalo Belum, Skor dikurangi 2 609
-1 609-1 609-1 Anda belum cleaning data Umur 609-1 OK 609-1 609-1 609
-2 Kalo Belum, Skor dikurangi 2 609
-1 609-1 609-1 Anda belum cleaning data BB Ibu 609-1 609-1 609-1 609
Kerjakan di sheet BIV 609
0 ups... 609
0 ups... 609
0 ups... 609
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
ARIZEN SATIVA ! Waktu Anda Tersisa -3349.8 hari (-80395.3 jam)
0 ups... 609
0 ups... 609
609
Sampai saat ini skor UAS ARIZEN SATIVA adalah 609 609
Halo… ARIZEN SATIVA (111030840104135) : Skor Keseluruhan Anda adalah : (KN=40), UAS (609) dan UTS (0). Skor akhir = 626. (Lihat di Resume)
Silahkan cetak sheet Resume yang sudah memuat semua Skor UAS kelas III, Jurusan S1 Gizi bersamaan dengan penyerahan file ini (ARIZEN SATIVA.XLSX) dan file Lembar Jawaban Word (ARIZEN SATIVA.docx) dan file data SPSS (ARIZEN SATIVA.SAV). Jike diperlukan serahkan juga file syntax Anda(ARIZEN SATIVA.SPS). Serahkan bersama
priot_out Resume
Identifikasi Variabel dalam Tujuan PenelitianVariabel Independen :
Variabel Dependen :
Nama field untuk Variabel Independen :
Nama field untuk Variabel Dependen:
Field : adalah : (Kategorik/Numerik) ?
Field : adalah : (Kategorik/Numerik) ?
Tentukan Uji Statistik yang akan dipakai !Kelompok Uji Statistik /Nama Uji:
H0 Pengujian :
Confidence Interval (CI) :
Metode pengujian Normality yang digunakan :
Kesimpulan hasil uji normality : (Normal / Tidak) :
Apakah sudah dilakukan NORMALISASI (apabila tidak normal) ?
Uji statistik final yang akan dipakai dalam pengujian ini adalah
Lakukan Pengujian, Baca hasil dan Interpretasikan !p-value :
H0 : Ditolak / Diterima :
Artinya :
Interpretasinya (merujuk ke Tujuan) :
Pembahasan :
JUMLAH SKOR PENGUJIAN INI
Uraian Langkah Analisis Bivariat Oleh : ARIZEN SATIVA dengan jumlah record dalam file : ARIZEN SATIVA.SAV sebanyak : 12745
(Skor Biv. = 10)
Langkah 1
Langkah 2 Identifikasi Field dalam Database : ARIZEN SATIVA.SAV
Langkah 3 Tentukan Karakteristik Field dalam Database : ARIZEN SATIVA.SAV
Langkah 4
Langkah 5 Jika ada salah satu atau kedua field Numerik, lakukan Uji Normality !
Langkah 6
Langkah 7Sesuai / Tidak sesuai hasil yang didapat dengan teori yg
relevan dengan keterkaitan kedua variabel yang diuji ?
ke Resume
skor
00
00
00
0
0
95 % 2
0
0000
0
2
Tujuan Penelitian 1Untuk mengatahui hubungan antara pendidikan Ibu dengan
keikutsertaannya berKB
skor
00
00
00
0
0
95 % 2
0000
0
2
Tujuan Penelitian 2Untuk mengetahui hubungan antara pernah atau tidak mendapat
tablet Fe dengan kadar Hb setelah Hamil
skor
00
00
00
0
0
95 % 2
0000
0
2
Tujuan Penelitian 3Mengetahui hubungan antara pendidikan dengan frekuensi
pemeriksaan kehamilan.
Untuk mengetahui hubungan umur dengan tekanan darah sistolik
skor
00
00
00
0
0
95 % 2
0000
0
2
Tujuan Penelitian 4
skor
00
00
00
0
0
95 % 2
0000
0
2
Total skor analisis BIVARIAT : 10
Tujuan Penelitian 5Untuk mengetahui apakah ada perbedaan rata-rata kadar Hb Ibu
Sebelum dan Setelah Hamil
diprint pada tgl : 04/19/2023; pukul 09:30:32
Nama Mahasiswa ARIZEN SATIVAARIZEN
SATIVA
Nomor Induk Mahasiswa 111030840104135Kelas III
Jurusan/Prodi S1 GiziNama Mata Kuliah Manajemen Data
406091040 + 609 + 10 = 659
Nilai akhir Anda akan ditentukan dari Total Skor Nilai ini (659)
NO Tugas yang Pernah Diberikan selama Perkuliahan Skor1 Transformasi Data Kategorik --> Kategorik -32 Transformasi Data Numerik --> Kategorik (pakai standar deviasi) -33 Transformasi Data Numerik --> Numerik+ Kategorik (IMT Balita) -34 Uji Normality -35 Uji Beda Proporsi -36 Uji Beda 2 Rata-rata Sampel Tidak Berpasangan (Independen Sample T Test) -37 Uji Beda Lebih 2 Rata-rata (Anova) -38 Uji Korelasi Bivariat (komentar r dan p-value) -39 Print_out Grafik pertumbuhan 5 balita (Individual Assessment : WHO Anthro 2005) -3
10 Print_out 50 kasus dientri ke Nutritional Survei (WHO Anthro 2005) -311 Print_out Prevalensi Status Gizi dan Sifat Masalah Gizi dari 50 kasus -3
12 0
Jumlah Skor UTS + Tugas adalah : -33
Skor Akhir Anda (UAS + UTS + Tugas) adalah : 626
Soal ini dikirimkan : 02 February 2014 10:00Ujian harus dikembalikan : 15 February 2014 14:10
Lama Pengerjaan : 13 hari (316.2 jam)19 April 2023 pukul 9:30 ###
Anda terlambat -80395.3 jam ###
626Nama Peserta Ujian :
tanda tangani !
ARIZEN SATIVANIM : 111030840104135
Skor dikurangi 80395.3 menjadi -79769.3
SKOR UJIAN AKHIR SEMESTER ARIZEN SATIVA KELAS III Yayasan Perintis Padang SEMESTER V TAHUN 2014
Skor Karakteristik Field (K-N) Skor Ujian Akhir Semester (UAS)
Skor Uji Bivariate (BIV)
Total Skor FINAL
Tugas-tugas apa saja yang Anda sudah kerjakan dan Diserahkan selama 1 semester dalam mengikuti Mata Kuliah Manajemen Data pada Jurusan/Prodi S1 Gizi Semester V Tahun 2014 ini . Tulis satu persatu dgn Lengkap, tidak termasuk pokok bahasan perkuliahan,
hanya Tugas saja. !
Ya/Tidak
Skor UTS Anda (lihat di sheet UTS)
RESUME ini diprint Tanggal (saat ini) :
diprint pada tgl : 04/19/2023; pukul 09:30:32
Skor Final (626) + (-80395.3) = -79769.3Skor yang 626 ini masih ditambah lagi dengan -16 sebelum nilai akhir dikalkulasi menjadi 610
UMUR3K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2
TB3K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2BB3K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2
0 SIS3K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2DIAS3K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2
14179 HB13K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2HB23K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2
12745 BBBAL3K Kenapa jumlahnya tidak sama, berarti ada yang salah -2
-1434
-16
BB balita (kg)
Buat Frequencies, masukkan field UMUR, TB BB SISTOL DIASTOL HB1 HB2 WEIGHT Pilih Mean, Median, Modus, Standar Deviasi, Minimum, Maximun, dan Skeweness pada pilihan Statistics. Jangan lupa menghilangkan tanda check pada Display Frequency Tables pada jendela awal Frequency. Setelah Output di dapat, PASTE kan outputnya di sel A1 di kiri ini (Ingat A1). Descriptive statistics akan diklasifikasikan otomatis pada bagian bawah. Tugas Anda adalah melakukan transformasi data field asli menjadi field di bawah dengan batas seperti pada field bersangkutan. Terakhir PASTEkan Output frequency variabel buatan pada tempat yang disediakan pada lembar jawaban (Word) dan ketik ulang nilai (frekuensi) masing-masing kategori di sebelah kirinya.
Jika ada sel di atas M24 sampai M31) yang warna merah, itu berarti ada transformasi yang tidak beres atau data yang salah urus, atau Anda mengambil output orang lain untuk disajikan dalam tabel ini
FREQUENCIES VARIABLES=UMUR TB BB SISTOL DIASTOL HB1 HB2 WEIGHT /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW /ORDER=ANALYSIS.