UJIAN AKHIR SEMESTER KOMPUTER LANJUT

1. Nama        : TAUHIDDA OKTA DINA

    Nim                  : 102114350

2. Berdasarkan angka NIM terakhir saya [ 50 ], maka file yang akan diolah adalah [  GENAP (  PENGUKURAN BB ) ]

3. File hasil eksport Epidata ke SPSS berekstensi SPSS dengan nama file [ GENAP ]

4. File syntax [ GENAP ] dieksport ke SPSS dan disimpan dengan nama TAUHIDDA OKTA DINA  dan ekstensi SPSS (*.SAV)

5. File data TAUHIDDA OKTA DINA berisi 39 field dan 8390 record. Data kategorik sebanyak 27 field dan data numerik sebanyak 12 field

6.     execute.

ADD VALUE LABELS didik 0 'BH/SD' 2 'SLTP' 3 'SLTA' 4 'P.Tinggi' .

ADD VALUE LABELS kerja 1 'PNS' 2 'Swasta' 3 'Wiraswasta' 4 'Pedagang' 5 'Buruh/T/N' 6 'Lain-lain' .

ADD VALUE LABELS pernah 1 'Pernah' 2 'Tidak' .

ADD VALUE LABELS ukurtb 0 'Tidak' 1 'Ya' .

ADD VALUE LABELS fundus 0 'Tidak' 1 'Ya' .

ADD VALUE LABELS tensi 0 'Tidak' 1 'Ya' .

ADD VALUE LABELS Tfe 0 'Tidak' 1 'Ya' .

ADD VALUE LABELS Itt 0 'Tidak' 1 'Ya' .

ADD VALUE LABELS Akseptor 0 'Tidak' 1 'Ya' .

ADD VALUE LABELS Ksepsi 1 'IUD' 2 'Kondom' 3 'Pil' 4 'Susuk' 5 'Lain-lain' .

ADD VALUE LABELS Alasan 1 'Masih Ingin Punya Anak' 2 'Dilarang Suami' 3 'Tidak Sesuai Keyakinan' 4 'Lain-lain' .

ADD VALUE LABELS Rencana 1 'RS/RSB' 2 'PKM' 3 'Nakes' 4 'Dukun' 5 'Lain-lain' .

7. jumlah record sebelum didelete 8390 record dan sesudah didelete yang     missing tersisa 8378record

8. Jlah field sebelum kerja yg missing adalah 8378 dan setelah field erja dicleaning adalah 8350  record

9. Jumlah record sebelum di delete sistol yang missing adalah sebanyak  8350 record dan setelah dilakukan penghapusan field sistol yang missing tersisa 7105 record

10. Jumlah record sebelum di delete diastol yang missing adalah sebanyak 7105 record dan setelah dilakukan penghapusan field diastol yang missing tersisa 6949 record

11. Digit terakhir NIM saya adalah : 50

1 digit terakhir adalah :  GENAP  

13. Jumlah record tersisa setelah di delete sebanya 50 record mulai dari 2 digit NIM adalah 6899 record

Read more....

Latihan 1

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

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

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 diastole

6. Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam latihan 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 diastole.

Latihan 2

1. Tujuan pelitian : pengaruh pola asuh terhadap berat badan balita
2. Idenfifikasi field dalam database : pola asuh  nama fieldnya kerjapola dan badan balita nama field nya  adalah weight
3. Field kerjapola 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 2 kelompok
5. 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 latihan ini adalah tekanan weight .

Hasil pengujian normality adalah :      

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

6. P=0.000

P<0.05

7. H0 ditolak,
8. Intervensi :ada beda rata-rata antara pola asuh ibu yang bekerjadan tidakbekerja dengan beratbadan balita.

Latihan 3

1. Tujuan pelitian : pengaruh umur ibu dengan aseptor KB
2. Idenfifikasi field dalam database : umur nama fieldnya umur dan  aseptor KB  nama field nya  adalah akseptor
3. Field aksptor adalah data kategorik (K) dan field umur adalah data numerik (N)
4. H0 pengujian : Uji yang dipakai adalah uji beda rata-rata dimana data kategoriknya 2 kelompok
5. H0: Tidak ada perbedaan rata-rata umur ibu dengan mengunakan aseptor KB atau  tidak mengunakan aseptorKB
6. Bila ada data numerik, lakukan uji normality. Data numerik dalam latihan ini adalah tekanan umur .

Hasil pengujian normality adalah :      

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

7. P=0.000

P<0.05

8. H0  ditolak,
9. Intervensi : ada beda rata-rata antara usia ibu dengan mengunakan aseptor KB dantidak mengunakan aseptor KB.

Seemore……

Katarak — Kabut Pada Mata

Katarak adalah suatu jenis penyakit pada mata karena Lensa mata menjadi keruh sehingga menghalangi Cahaya yang masuk. Penglihatan penderita katarak menjadi terganggu dan bahkan bisa menjadi buta bila semakin parah dan tidak ditangani secara baik. Penyebab kekeruhan yang terjadi pada lensa mata bisa bermacam-macam, bisa terjadi akibat hidrasi (penambahan cairan lensa),denaturasi protein lensa atau dapat juga akibat dari kedua-duanya. Biasanya mengenai kedua mata dan berjalan progresif.
Faktor Penyebab dan proses terjadinya katarak
Katarak sebagian besar terjadi karena factor usia atau penuaan, namun katarak bisa juga disebabkan oleh beberapa faktor risiko lain, seperti: