Contoh Interpretasi Hasil Analisis

Dalam analisis seringkali pembagian data/varaibel menjadi dua kelompok, yaitu : data katagorik dan data numerik.

Katagorik (kualitatif), merupakan data hasil pengklasifikasian/penggolongan suatu data, contoh : jenis kelamin, jenis pekerjaan, pendidikan

Numerik (kuantitatif), merupakan variabel hasil penghitungan dan pengukuran. Variabel numerik ada 2 macam : Diskrit dan Kontinyu.

Diskrit merupakan variabel hasil penghitungan, misalnya: jumlah anak, jumlah pasien, jumlah barang.

Kontinyu merupakan variabel hasil dari pengukuran, misalnya : tekanan darah, Hb, kadar lipid.     

ANALISIS UNIVARIAT

                                       Tabel 1(Deskriptif Katagorik)

                     Distribusi Responden Menurut Tingkat Pendidikan

Dari tabel 1 diatas terlihat bahwa responden sudah banyak yang berpendidikan menengah dan tinggi,dimana yang berpendidikan SMU dan PT mencakup 60% dari keseluruhan responden,yang terdiri 17 ( 34%) berpendidikan SMU dan 13(26%) berpendidikan PT.Sedangkan untuk pendidikan menengah ke bawah mencakup 40%,yang terdiri dari 12(24%) SD,dan sebanyak 8 (16)%SMP.

                                    Tabel 2 ( untuk deskriptif numerik)

                                   Distribusi Responden Menurut Umur

Hasil analisis didapatkan rata-rata umur responden adalah 25,10 tahun,median 24,0 tahun dan standar deviasi 4,85 tahun.Untuk estimasi interval 95% kita yakin bahwa rata-rata umur responden berada pada selang 23,72 s/d 26,48.

ANALISIS BIVARIATE

                                        Tabel 3(untuk T-Test)

         Distribusi Rata-rata Berat Badan Bayi Menurut Sikap Responden

Rata-rata Berat Badan Bayi untuk Sikap Responden Buruk adalah 3119,35 gram dengan standar deviasi 105,588 gram.Sedangkan untuk responden Sikap Baik,rata-rata berat badan bayi adalah 3252,63 gram dengan standar deviasi 584,398 gram.

Hasil uji statistik didapatkan nilai P = 0,439,berarti pada alpha 5 % terlihat tidak ada perbedaan yang signifikan rata-rata berat bayi antara sikap ibu buruk dengan sikap baik.  

                                                  Tabel 4( untuk Anova)

                    Distribusi Berat Badan Bayi Menurut Sikap Ibu Segera Beri ASI

Rata-rata berat bayi pada ibu yang bersikap STS adalah 3242,86 gram dengan st.deviasi 602,376,pada ibu yang bersikap TS rata-rata berat bayi adalah 3200 gram dengan st.deviasi 603,692.Pada ibu yang bersikap KS rata-rata berat badan bayi 2944,44 gram dengan st.deviasi 661,648 gram.Pada ibu yang bersikap S rata-rata berat badan bayi adalah 3500 gram dengan st.deviasi 577,350,sedangkan pada ibu dengan sikap SS rata-rata berat bayi adalah 3136,36 gram dengan st.deviasi 502,539 gram.

Hasil uji statistik didapatkan nilai P = 0,606,berarti dapat disimpulkan pada alpha 5 % bahwa tidak ada perbedaan rata-rata berat bayi diantara kriteria sikap ibu segera beri ASI.

                                              Tabel 5 (untuk chi-square)

                  Distribusi Responden Menurut Pekerjaan dan Pola Menyusui

Hasil analisa hubungan status pekerjaan dengan status menyusui diperoleh bahwa responden yang tidak bekerja mempunyai peluang menyusui eksklusif sebesar 72 %,sedangkan responden yang bekerja mempunyai peluang menyusui secara eksklusif sebanyak 32%.Dengan demikian secara persentase ibu yang tak bekerja lebih banyak yang menyusui secara eksklusif dibandingkan ibu yang kerja.Hasil uji statistic diperoleh nilaiP value=0,011,maka dapat disimpulkan bahwa ada hubungan antara status pekerjaan dengan prilaku menyusui.Adapun besar bedanya dapat dilihat nilai OR=5,4,artinya ibu yang tidak bekerja mempunyai peluang menyusui eksklusif 5,4 kali dibandingkan ibu yang bekerja.   

                                                          Tabel 6

                Analisis Korelasi dan Regresi Umur ibu dengan Berat Badan Bayi

Hubungan umur ibu menyusui dengan berat badan bayi menunjukkan hubungan sedang (r=0,41) dan berpola positif,artinya semakin tua umur ibu semakin tinggi berat bayi.Nilai koefisien determinan 0,002 artinya persamaan garis regresi yang diperoleh dapat menerangkan 2 % variasi berat bayi atau persamaan garis yang diperoleh kurang baik untuk menjelaskan variabel berat bayi.

Hasil uji statistik didapatkan didapatkan tidak ada hubungan yang signifikan antara umur ibu dengan berat bayi.