Analisis Bivariat

1. Pekerjaan Ibu dengan Tekanan Darah Diatolik

a.   Tujuan : independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah tekekanan darah diastolik

b.      Idenfifikasi field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja dan tekeanan darah diastolik nama fieldnya adalah diastol

c.        Field kerja adalah data kategorik (K) dan field diastol adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastol

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan darah diastol.

Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis

g.       P=0.000

P<0.05

h.       H0 ditolak,

Intervensi :ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastol

2. Pekerjaan Ibu dengan Tekanan Darah Sistolik

a.      Tujuan : independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah tekekanan darah siatolik

b.      Idenfifikasi field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja dan tekeanan darah diastolik nama fieldnya adalah sisitolik

c.        Field kerja adalah data kategorik (K) dan field sistol adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata pekerjaan ibu dengan tekanan darah sistolik

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan darah sistol.

Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis

g.       P=0.031

P<0.05

h.       H0 ditolak,

Intervensi :ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan ibu dengan tekanan darah sistol.

3. Pekerjaan ibu denganTinggi Badan Ibu

a.      Tujuan : independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah tinggi badan ibu

b.      Identifikasi field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja dan tekeanan darah diastolik nama fieldnya adalah TB Ibu

c.        Field kerja adalah data kategorik (K) dan field TB Ibu adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata pekerjaan ibu dengan tinggi badan ibu

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah tinggi badan ibu.

Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis

g.       P=0.00

P<0.05

h.       H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan ibu dengan tinggi badan ibu.

4. Golongan Darah Ibu dengan Kadar Hb Ibu

a.      Tujuan : independen variabel adalah golongan darah dan dependen variabel adalah kadar Hb

b.      Identifikasi field dalam database : golongan darah nama fieldnya darah dan kadar Hb nama fieldnya adalah Hb

c.        Field darah adalah data kategorik (K) dan field hb adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata golongan darah dengan kadar Hb

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah kadar Hb Ibu.

Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis

g.       P=0.00

P<0.05

h.       H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara golongan darah dengan kadar Hb.

5. Pekerjaan Ibu dengan BB Balita

a.      Tujuan : independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah BB Balita

b.      Identifikasi field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja dan BB Balita nama fieldnya adalah weight

c.        Field kerja adalah data kategorik (K) dan field weight adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara pekerjaan ibu dengan BB Balita

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah BB Balita.

g.       Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis

h.       P=0.00

P<0.05

H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara pekerjaan ibu dengan BB Balita.

6. Pekerjaan Ibu dengan TB Balita

a.      Tujuan : independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah TB Balita

b.      Identifikasi field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja dan BB Balita nama fieldnya adalah height

c.        Field kerja adalah data kategorik (K) dan field height adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara pekerjaan ibu dengan TB Balita

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah TB Balita.

g.       Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis

h.       P=0.00

P<0.05

H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara pekerjaan ibu dengan TB Balita.

7. Pemeriksaan Kehamilan dengan Kadar Hb Ibu

a.      Tujuan : independen variabel adalah pemeriksaan kehamilan dan dependen variabel adalah kadar Hb ibu

b.      Identifikasi field dalam database : pemeriksaan kehamilan nama fieldnya pernah dan kadar Hb nama fieldnya adalah hb

c.        Field pernah adalah data kategorik (K) dan field Hb adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara pemeriksaan kehamilan dengan kadar Hb

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah kadar Hb.

g.       Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan T-test tapi Mann-Whitney

h.       P=0.120

P>0.05

H0 gagal ditolak,

Intervensi :  tidak ada beda rata-rata antara pemeriksaan kehamilan dengan kadar Hb.

8. Jenis Kelamin Balita dengan TB Balita

a.      Tujuan : independen variabel adalah jenis kelamin dan dependen variabel adalah TB Balita

b.      Identifikasi field dalam database : jenis kelamin nama fieldnya sex dan TB balita nama fieldnya adalah height

c.        Field sex adalah data kategorik (K) dan field height adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara jenis kelemin dengan TB Balita

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah TB Balita.

g.       Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan T-test tapi Mann-Whitney

h.       P=0.00

P<0.05

H0 ditolak,

Intervensi :  ada beda rata-rata antara jenis kelamin dengan TB balita.

9. Pengukuran Tinggi Fundus dengan Umur Ibu

a.      Tujuan : independen variabel adalah pengukuran tinggi fundus dan dependen variabel adalah umur ibu

b.      Identifikasi field dalam database : pengukuran tinggi fundus nama fieldnya fundus dan umur ibu nama fieldnya adalah umur

c.        Field fundus adalah data kategorik (K) dan field umur adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara pengukuran tinggi fundus dengan umur ibu

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah umur ibu.

g.       Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan T-test tapi Mann Whitney U

h.       P=0.00

P<0.05

H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara pengukuran tinggi fundus dengan umur ibu.

10. Akseptor KB dengan umur Ibu

a.      Tujuan : independen variabel adalah akseptor KB dan dependen variabel adalah umur ibu

b.      Identifikasi field dalam database : akseptor KB nama fieldnya akseptor dan umur ibu nama fieldnya adalah umur

c.        Field akseptor adalah data kategorik (K) dan field umur adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara akseptor KB dengan umur ibu

f.        Data numerik dalam KASUS ini adalah umur ibu.

g.       Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan T-test tapi Mann Whitney U

h.       P=0.00

P<0.05

i.         H0 ditolak,

Intervensi :  ada beda rata-rata antara akseptor KB dengan umur ibu.

11. Pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastolik

a.      Tujuan : independen variabel adalah pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah tekeanan darah diastolic

b.      Idenfifikasi field dalam database : pekerjaan ibu nama fieldnya kerja dan tekeanan darah diastolik nama fieldnya adalah diastole

c.        Field kerja adalah data kategorik (K) dan field diastol adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kategori.

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastole

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan darah diastol.

g.       Hasil pengujian normality adalah :         

      Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan Anova tapi Kruskall Wallis

      P=0.000

      P<0.05

h.       H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara tingkat pekerjaan ibu dengan tekanan darah diastol

12. Jenis kelamin dengan BB Balita

a.      Tujuan pelitian : pengaruh jenis kelamin terhadap berat badan balita

b.      Idenfifikasi field dalam database : jenis kelamin nama fieldnya sex dan berat badan balita nama field nya  adalah weight

c.        Field sex adalah data kategorik (K) dan field weight adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata jenis kelamin laki-laki dan perempuan dengan berat badan balita

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan weight .

Hasil pengujian normality adalah :         

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji T test tapi pakai uji mann whitney

g.       P=0.000

P<0.05

h.       H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara jenis kelamin laki-laki dan perempuan dengan berat badan balita

13. Pola asuh dengan BB Balita

a.      Tujuan pelitian : pengaruh pola asuh terhadap berat badan balita

b.      Idenfifikasi field dalam database : pola asuh  nama fieldnya kerjapola dan badan balita nama field nya  adalah weight

c.        Field kerjapola adalah data kategorik (K) dan field weight adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata pola asuh ibuyang bkerja dan yang tidak bekerja dengan berat badan balitaBila ada data numerik, lakukan uji normality . Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan weight .

Hasil pengujian normality adalah :         

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji T test tapi pakai uji mann whitney

f.        P=0.000

P<0.05

g.       H0 ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara pola asuh ibu yang bekerjadan tidakbekerja dengan beratbadan balita.

14. Umur ibu dengan pemeriksaan kehamilan

a.      Tujuan pelitian : pengaruh umur ibu dengan pernah memeriksakan kehamilan ibu

b.      Idenfifikasi field dalam database : umur nama fieldnya umur dan pernah memerikasakan kehamilan nama field nya  adalah pernah

c.        Field pernah  adalah data kategorik (K) dan field umur adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata umur ibu dengan pernah atau tidaknya memeriksakan kehamilan

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan umur .

Hasil pengujian normality adalah :         

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji T test tapi pakai uji mann whitney

g.       P=0.105

P0>.05

h.       H0 gagal ditolak,

Intervensi : tidak ada beda rata-rata antara usia ibu dengan pernah atau tidaknya memeriksakan kehamilan.

15. Umur ibu dengan akseptor KB

a.      Tujuan pelitian : pengaruh umur ibu dengan akseptor KB

b.      Idenfifikasi field dalam database : umur nama fieldnya umur dan  aseptor KB  nama field nya  adalah akseptor

c.        Field aksptor adalah data kategorik (K) dan field umur adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata umur ibu dengan mengunakan aseptor KB atau  tidak mengunakan aseptorKB

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan umur .

Hasil pengujian normality adalah :         

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji T test tapi pakai uji mann whitney

g.       P=0.000

P<0.05

h.       H0  ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata antara usia ibu dengan mengunakan aseptor KB dantidak mengunakan aseptor KB.

16. Tingkat prndidikan dengan BB Balita

a.      Tujuan pelitian : pengaruh tingkat pendidikan ibu dengan berat badan balita

b.      Idenfifikasi field dalam database : tingkat pendidikan ibu nama fieldnya didik3 dan  berat badan balita  nama field nya  adalah weight

c.        Field didik3 adalah data kategorik (K) dan field weight  adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya  lebih dari 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata tingkat pendidikan ibu dasar,menengah dan tinggi dengan BB balita

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah tekanan weight .

Hasil pengujian normality adalah :         

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji anova tapi kruskal walis

g.       P=0.000

P<0.05

h.       H0  ditolak,

Intervensi : ada beda rata-rata tingkat pendidikan ibu dasar,menengah dan tinggi dengan BB balita.

17. BB balita dengan IMT anak 3 kategori

a.      Tujuan pelitian : pengaruh berat badan balta dengan imt anak 3 kategori

b.      Idenfifikasi field dalam database : BB balita  nama fieldnya weight dan  int anak 3 kategori  nama field nya  adalah imta3k

c.        Field imta3k adalah data kategorik (K) dan field weight adalah data numerik (N)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata berat badan balita dengan imt anak  kategori

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah weight.

Hasil pengujian normality adalah :         

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji anova tapi pakai uji kruskal walis

g.       P=0.000

P<0.05

h.       H0  ditolak,

Intervensi : ada perbedaan rata-rata berat badan balita dengan imt anak  kategori

18. Usia ibu dengan Alasan tidak ber KB

a.      Tujuan pelitian : pengaruh usia ibu dengan alasan tidak berKB

b.      Idenfifikasi field dalam database : umur  nama fieldnya umurdan  alasantidak berKB  nama field nya  adalah alasan

c.        Field umur adalah data numerik (N) dan field alasan dalah data kategorik (K)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya lebih dari 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata usia ibu dengan alasan tidak berKB

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah umur.

Hasil pengujian normality adalah :         

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji anova tapi pakai uji kruskal walis

g.       P=0.000

P<0.05

h.       H0  ditolak,

Intervensi  :ada perbedaan rata-rata usia ibu dengan alasan tidak berKB

19. Tekanan darah diastole dengan hipertensi

a.      Tujuan pelitian : pengaruh tekanan darah diastol ibu dengan kondisi hipertensi

b.      Idenfifikasi field dalam database :tekanan darah diastole   nama fieldnya diastole dan  kondisi hipertensi nama field nya  adalah diastolhiper

c.        Field diastole adalah data numerik (N) dan field diastole hiper dalah data kategorik (K)

d.      H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kelompok

e.       H0: Tidak ada perbedaan rata-rata tekanan darah diastole ibu dengan kondisi hipertensi dan tidak hipertensi

f.        Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam KASUS ini adalah diastol .

Hasil pengujian normality adalah :

Data berdistribusi Tidak Normal. Bukan uji anova tapi pakai uji kruskal walis

g.       P=0.000

P<0.05

h.       H0  ditolak,

Intervensi  : ada perbedaan rata- rata tekanan darah diastole ibu dengan kondisi hipertensi dan tidak hipertensi

20.  Tingkat pendidikan ibu dengan jenis pekerjaan

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan antara tingkat pendidikan ibu dengan jenis pekerjaan yang dimiliki.

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah tingkat pendidikan dan dependen variabel adalah jenis pekerjaan yang dimiliki.

Idenfifikasi field dalam database : tingkat pendidikan nama fieldnya didik dan frekuensi pemeriksaan kehamilan nama fieldnya adalah kerja.

c.        Tentukan karakteristik field : Field didik adalah data kategorik (K) dan field kerja juga merupakan data kategorik (K)

d.      Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji chi square. Teori yg relevansnya adalah makin tinggi pendidikan ibu makin tinggi pekerjaan ibu.. H0: Tidak ada perbedaan proporsi antara tingkat pendidikan dengan jenis pekerjaan ibu.

e.       Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan

f.        Bahas hasil yang didapat dengan membandingkan dengan teori yang relevans dan penelitian terdahulu.

g.       Kesimpulan: P<0,05 maka H0 ditolak. Ada perbedaan proporsi antara tingkat pendidikan dengan jenis pekerjaan ibu. Dari hasil uji chi-square di atas di dapatkan bahwa makin tinggi tingkat pendidikan ibu makin tinggi jenis pekerjaan yang dimiliki. Ini di tandai dengan jumlah sampel yang berpendidikan Perguruan Tinggi memiliki jenis pekerjaan sebagai PNS berjumlah 1937 ibu.

21.    Pernah atau tidak mendapat tablet Fe dengan kadar Hb dalam darah

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan antara pernah atau tidak mendapat tablet Fe dengan kadar Hb dalam darah.

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah pernah dapat tablet Fe dan dependen variabel adalah kadar Hb.

c.        Idenfifikasi field dalam database : pernah dapat tablet Fe nama fieldnya tfe dan kadar Hb nama fieldnya adalah hb.

d.      Tentukan karakteristik field : Field tfe adalah data kategorik (K) dan field hb merupakan data numerik (N)

e.       Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji independent sample t-test. Teori yg relevansnya adalah ibu yang dapat tablet Fe kadar Hb nya akan lebih baik daripada ibu yang tidak dapat tablet Fe. H0: Tidak ada perbedaan rata-rata antara kadar Hb ibu dapat dan tidak dapat tablet Fe.

f.        Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan. Hb numeric : Uji Normality.

§  Distribusi deskriptif data                    à Normal

§  Normal Q-Q Plot                               à Normal

§  Hi-Low close                                        àTN

§  Histogram                                           àNormal

§  Skeweness                                          àNormal

§  Steam-Leaf                                        à Normal

g.       Kesimpulan : P<0,05 maka H0 ditolak. Ada hubungan antara pernah atau tidak mendapat tablet Fe dengan kadar Hb dalam darah. Dari hasil uji t-test di atas di dapatkan bahwa ibu yang dapat tablet Fe kadar Hb nya akan lebih baik daripada ibu yang tidak dapat tablet Fe.

22. Tingkat pendidikan dengan frekuensi pemeriksaan kehamilan

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan tingkat pendidikan dengan frekuensi pemeriksaan kehamilan.

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah tingkat pendidikan dan dependen variabel adalah frekuensi pemeriksaan kehamilan.

c.        Idenfifikasi field dalam database : tingkat pendidikan nama fieldnya didik dan frekuensi pemeriksaan kehamilan nama fieldnya adalah kali.

d.      Tentukan karakteristik field : Field didik adalah data kategorik (K) dan field kali merupakan data numerik (N)

e.       Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji anova. Teori yg relevansnya adalah makin tinggi tingkat pendidikan ibu makin sering ibu melakukan pemeriksaan kehamilan. H0: Tidak ada perbedaan rata-rata yang signifikan antara frekuensi pemeriksaan kehamilan dengan tingkat pendidikan ibu.

f.        Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan. Hb numeric : Uji Normality.

§  distribusi deskriptif data                    àN

§  Normal Q-Q Plot                               àTN

§  Hi-Low close                                        àTN

§  Histogram                                           àTN

§  Skeweness                                          àN

§  Steam-Leaf                                        àTN

g.       Kesimpulan : Jadi dari hasil uji normality tidak bisa memakai uji ANOVA karena hasil yang didapatkan TDK NORMAL sehingga di uji dg Kruskal wallis dimana P<0,05 sehingga H0 ditolak berarti Ada perbedaan rata-rata yang signifikan antara frekuensi pemeriksaan kehamilan dengan tingkat pendidikan ibu (SD, SMP, SMA, PT)

23.   Tingkat pendidikan ibu dengan pernah atau tidak memeriksakan kehamilan

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan antara tingkat pendidikan ibu dengan pernah atau tidak memeriksakan kehamilan

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah tingkat pendidikan dan dependen variabel adalah pernah/tidak memeriksakan kehamilan.

c.        Idenfifikasi field dalam database : tingkat pendidikan nama fieldnya didik dan pernah/tidak memeriksakan kehamilan nama fieldnya adalah pernah.

d.      Tentukan karakteristik field : Field didik adalah data kategorik (K) dan field pernah juga merupakan data kategorik (K)

e.       Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji chi square. Teori yg relevansnya adalah makin tinggi pendidikan ibu maka kemungkinan ibu pernah memeriksakan kehamilan akan lebih baik. H0: Tidak ada perbedaan proporsi antara pernah/tidak nya ibu memeriksakan kehamilan dengan tingkat pendidikan ibu.

f.        Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan

g.       Bahas hasil yang didapat dengan membandingkan dengan teori yang relevans dan penelitian terdahulu.

h.       Kesimpulan: Setelah dilakukan uji chi square didapatkan P>0,05 maka H0 gagal ditolak. berarti  tidak ada perbedaan proporsi antar pernah/tidaknya ibu memeriksakan kehamilan dengan tingkat pendidikan ibu (SD,SMP,SMA,PT)

24. Pekerjaan ibu dari sisi ekonomi dengan frekuensi pemeriksaan kehamilan

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan antara pekerjaan ibu dari sisi ekonomi dengan frekuensi pemeriksaan kehamilan.

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah pekerjaan ibu dari sisi ekonomi dan dependen variabel adalah frekuensi pemeriksaan kehamilan.

c.        Idenfifikasi field dalam database : pekerjaan ibu dari sisi ekonomi nama fieldnya kerjaeko dan frekuensi pemeriksaan kehamilan nama fieldnya adalah kali.

d.      Tentukan karakteristik field : Field kerjaeko adalah data kategorik (K) dan field kali merupakan data numerik (N)

e.       Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji anova. Teori yg relevansnya adalah makin tinggi jenis pekerjaan ibu ddari sisi ekonomi makin sering ibu melakukan pemeriksaan kehamilan. H0: Tidak ada perbedaan rata-rata yang signifikan antara frekuensi pemeriksaan kehamilan dengan jenis pekerjaan ibu dari sisi ekonomi.

f.        Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan. Hb numeric : Uji Normality.

§  distribusi deskriptif data                    àN

§  Normal Q-Q Plot                               àTN

§  Hi-Low close                                        àTN

§  Histogram                                           àTN

§  Skeweness                                          àTN

§  Steam-Leaf                                        àTN

g.       Kesimpulan : setelah uji normality didapatkan hasil TDK NORMAL shg digunakan uji kruskal wallis

25.   Tingkat pendidikan dengan akseptor KB

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan antara tingkat pendidikan dengan akseptor KB.

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah tingkat pendidikan dan dependen variabel adalah akseptor KB.

c.        Idenfifikasi field dalam database : tingkat pendidikan nama fieldnya didik dan akseptor KB nama fieldnya adalah akseptor.

d.      Tentukan karakteristik field : Field didik adalah data kategorik (K) dan field akseptor juga merupakan data kategorik (K)

e.       Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji chi square. Teori yg relevansnya adalah ibu yang melakukan akseptor KB adalah ibu yang tingkat pendidikannya tinggi. H0: Tidak ada perbedaan proporsi antara tingkat pendidikan dengan akseptor KB.

f.        Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan

g.       Bahas hasil yang didapat dengan membandingkan dengan teori yang relevans dan penelitian terdahulu.

h.       Kesimpulan: P<0,05 maka H0 ditolak. Ada perbedaan proporsi antara tingkat pendidikan dengan akseptor KB. Dari hasil uji chi-square di atas di dapatkan bahwa makin tinggi tingkat pendidikan ibu makin banyak orang yang menggunakan akseptor KB.

26.   Jenis pekerjaan ibu dengan IMT anak

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan antara jenis pekerjaan ibu dengan IMT anak.

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah jenis pekerjaan ibu dan dependen variabel adalah IMT anak.

c.        Idenfifikasi field dalam database : jenis pekerjaan nama fieldnya kerja dan frekuensi IMT anak nama fieldnya adalah imta.

d.      Tentukan karakteristik field : Field kerja adalah data kategorik (K) dan field imta merupakan data numerik (N)

e.       Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji anova. Teori yg relevansnya adalah makin tinggi jenis pekerjaan ibu makin baik IMT anak. H0: Tidak ada perbedaan rata-rata yang signifikan antara jenis pekerjaan ibu dengan IMT anak.

f.        Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan. Hb numeric : Uji Normality.

§  distribusi deskriptif data                    àN

§  Normal Q-Q Plot                               àN

§  Hi-Low close                                        àN

§  Histogram                                           àN

§  Skeweness                                          àN

§  Steam-Leaf                                        àN

g.       Kesimpulan : P<0,05 maka H0 ditolak. Ada perbedaan proporsi antara tingkat pendidikan dengan akseptor KB. Dari hasil Anova di atas di dapatkan bahwa makin tinggi tingkat jenis pekerjaan makin baik status gizi anak

27.   Jenis pekerjaan ibu dengan rencana tempat melahirkan

a.      Tujuan Penelitian : Mengetahui hubungan antara Jenis pekerjaan ibu dengan rencana tempat melahirkan

b.      Identifikasi variabel dalam tujuan : Independen variabel adalah jenis pekerjaan dan dependen variabel adalah rencana tempat melahirkan.

c.        Idenfifikasi field dalam database : jenis pekerjaan nama fieldnya kerja dan rencana tempat melahirkan nama fieldnya adalah rencana.

d.      Tentukan karakteristik field : Field kerja adalah data kategorik (K) dan field rencana juga merupakan data kategorik (K)

e.       Tentukan jenis uji, teori yg relevans dan H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji chi square. Teori yg relevansnya adalah makin tinggi jenis pekerjaan ibu makin bagus rencana tempat melahirkannya. H0: Tidak ada perbedaan proporsi antara jenis pekerjaan ibu dengan rencana tempat melahirkan.

f.        Lakukan Uji, baca hasil dan interpretasikan

g.       Bahas hasil yang didapat dengan membandingkan dengan teori yang relevans dan penelitian terdahulu.

h.       Kesimpulan: P<0,05 maka H0 ditolak. Ada perbedaan proporsi antara rencana tempat melahirkan dengan jenis pekerjaan ibu. Dari hasil uji chi-square di atas di dapatkan bahwa makin tinggi jenis pekerjaan makin bagus rencana tempat melahirkannya.