faktor yang berpengaruh terhadap penyakit ispa menggunakan ... · fakultas matematika dan ilmu...

Faktor yang Berpengaruh Terhadap Penyakit ISPA menggunakan Regresi Logistik Biner

(Studi Kasus Kawasan Lumpur Lapindo Kabupaten Sidoarjo)

Oleh : FAHRUL ROZI PERDANA

13 09 100 016

Pembimbing : Ir. MUTIAH SALAMAH, M.Kes

Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 1

PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA

METODOLOGI ANALISIS DAN PEMBAHASAN

G E N D

A

A

2

PENDAHULUAN

3

LATAR BELAKANG

Pusat semburan 111°30-112°35 BT dan 6°40-7°18 LS

Bencana ekologis nasional gas beracun berupa semburan lumpur panas di kabupaten Sidoarjo

Propinsi Jawa Timur terjadi tanggal 28 Mei 2006

Menenggelamkan sekitar 250 hektar tanah

baik Pemukiman, perkebunan, sawah dll

4

LATAR BELAKANG

Fenol

Hg.

5

LATAR BELAKANG

BAGIAN-BAGIAN YANG

TERINFEKSI ISPA

(DepKes.RI, 2003)

INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT PERINGKAT PERTAMA PENYEBAB KEMATIAN DI INDONESIA SEBESAR 20,55% MASYARAKAT JAWA TIMUR TERINFEKSI (LITBANGKES, 2007) PERINGKAT KE-4 PENYEBAB KEMATIAN MENURUT WHO

6

PENELITIAN TERKAIT

1. Faktor yang mempengaruhi KLB ISPA pada

Balita di Pulau Jawa adalah gender balita,

status ekonomi, usia, tidak mendapat imunisasi,

tinggal di kota. (Rani,2007)

2. Faktor penyebab ISPA di Jawa Timur yaitu

gender, status kawin, pekerjaan, tempat tinggal,

merokok dan tempat pembuangan sampah di

luar rumah tertutup. (Nisa, 2011)

3. Faktor yang berhubungan dengan ISPA pada

balita di ilir Gunung Sitoli yaitu status gizi, ASI

eksklusif, status imunisasi, pendapatan keluarga,

kelembaban ruangan dan ventilasi. (Resti, 2010)

PENELITIAN TERKAIT

7

RUMUSAN MASALAH

1. Bagaimana karakteristik penderita penyakit ISPA di kawasan Lumpur Lapindo Kabupaten Sidoarjo?

2. Apa saja faktor - faktor yang mempengaruhi rumah tangga penderita penyakit ISPA di kawasan Lumpur Lapindo Kabupaten Sidoarjo?

8

TUJUAN

1. Mengetahui karakteristik penderita penyakit ISPA di kawasan Lumpur Lapindo Kabupaten Sidoarjo?

2. Mengetahui faktor - faktor yang mempengaruhi rumah tangga penderita penyakit ISPA di kawasan Lumpur Lapindo Kabupaten Sidoarjo?

9

MANFAAT

MANFAAT

INFORMASI DAN SARAN BAGI DINKES SIDOARJO

PEMERINTAH

PENINGKATAN PEMAHAMAN BAHAYA ISPA DAN BUDAYA HIDUP SEHAT

MASYARAKAT

10

BATASAN MASALAH

Batasan masalah dalam penelitian ini adalah responden rumah tangga di kawasan Lumpur Lapindo Kecamatan Porong Kabupaten Sidoarjo. Variabel yang digunakan meliputi faktor pencemaran udara dan perilaku masyarakat. Apabila dalam rumah tangga terdapat beberapa anggota yang terkena ISPA maka dipilih salah satu yang respondennya berkategori dewasa (≥ 17 tahun).

11

TINJAUAN PUSTAKA

12

V

V

V

V

V

V

V

V

REGRESI LOGISTIK BINER

Regresi Logistik : Metode untuk mencari hubungan variabel respon yang bersifat dikotomus atau polikotomus dengan satu atau lebih variabel prediktor. Regresi Logistik Biner: • Variabel respon (nominal) berupa dua

kategori yaitu “sukses” atau “gagal”. • Variabel prediktor dapat berupa data dengan

skala ordinal ataupun skala rasio. • Pada regresi logistik dapat disusun model

multivariabel. 13

V

V

V

V

V

V

V

V

MODEL REGRESI LOGISTIK Menggunakan transformasi logit : Sehingga :

)...(

)...(

110

110

e1e)(

pp

pp

xx

xx

x βββ

βββ

π+++

+++

+=

pp xxx

xxg βββπ

π+++=

−

= ...)(1

)(ln)( 110

))(exp(1))(exp()(xg

xgx+

=π

14

V

V

V

V

V

V

V

V

PENAKSIRAN PARAMETER Menggunakan metode least squares,

dengan konsep meminimumkan jumlah kuadrat residual.(Maximum Likelihood Estimation)

Asumsi IIDN terpenuhi -> estimator valid. Pada variabel respon dikotomus ->

estimator tidak efisien. (Hosmer and Lemeshow, 2000).

Turunan kedua MLE

( ) ( ) ( )( )iii

iaa

L xπ1xπxn

1

22

2

−−=∂

∂ ∑=β

β

( ) ∑∑

∑

=

=

=

+

−=∂∂

∂ n

12

k

0

k

02

xexp1

xexpxx

i

jijj

jijjibia

ba

βL

β

β

ββ( ) ( )( )∑

=

−−=n

1xπ1xπxx

iiiiibia

15

V

V

V

V

V

V

V

V

PENGUJIAN PARAMETER Uji Serentak Hipotesis :

H1: paling sedikit ada satu ≠ 0, dengan j = 1, 2,…, p Statistik Uji : ; ; Tolak Ho jika

0...: 210 ==== jH βββ

( )( )∑=

−−

−=n

1i

y1i

yi

n0

n1

ii

01

π̂1π̂

nn

nn

2lnG

∑=

=n

1ii1 yn ( )∑

=

−=n

1ii0 y1n 01 nnn +=

2,dbG αχ>

16

V

V

V

V

V

V

V

V

PENGUJIAN PARAMETER Uji Parsial Hipotesis : H0: = 0 H1: ≠ 0 dengan j = 1, 2, 3,…, p Statistik Uji : Uji Wald Dengan Tolak Ho Jika

β p

jβ

)ˆ(

ˆW

i

i

SE ββ

=

[ ] 21

)ˆ()ˆ( jj VarSE ββ =

α/2ZW >

17

V

V

V

V

V

V

V

V

PENGUJIAN KESESUAIAN MODEL Hipotesis H0: model sesuai H1: model tidak sesuai Statistik uji : Uji Chi-Square (Hosmer dan Lemeshow test.) = Pengamatan pada grup ke-k = Rata-rata taksiran peluang ( )

mj =Jumlah pengamatan dalam model kombinasi

oooookategori dalam model ke j

= Banyak pengamatan pada grup ke-k g =Jumlah grup (kombinasi kategori dalam oooooooomodel serentak) Daerah penolakan: Tolak H0 jika

( )( )

2

1

'' 1

gk k k

k k k k

o nC

nπ

π π=

−=

−∑

kοkπ

kn'

)2,(2ˆ −> gC αχ

∑=

kC

j k

jj

nm

1 'π̂

18

I S P A

ALURAN

ERNAFASAN

KUT

NFEKSI

19

GEJALA ISPA Ringan >>Batuk, serak, pilek, panas/ demam (>37˚C)

Sedang >>Sesak, suhu >39˚C, bercak merah seperti campak, telinga bernanah, mendengkur dan suara menciut Berat >>Sianosis, lubang hidung kembang kempis, Kesadaran menurun, sela iga tertarik saat bernafas, merasa gelisah, warna tenggorokan merah

20

PENULARAN ISPA Melalui udara saat kontak dengan penderita

Lingkungan yang tidak sehat / rumah yang tidak layak huni.

Syarat Rumah sehat •Tempat pembuangan milik sendiri dengan septic tank •Tersedianya air bersih •Listrik PLN •Luas lantai min. 9m² / anggota Rumah Tangga •Dinding dari tembok •Atap memenuhi syarat untuk berteduh

21

METODOLOGI PENELITIAN

22

Data survey lapangan menggunakan sampel unit rumah tangga data sekunder yang diperoleh dari Depkes Kabupaten Sidoarjo sebagai informasi awal tentang penderita ISPA.

Variabel Respon Y = 0 ; untuk rumah tangga yang di diagnose xxxxxxtidak terdapat penderita ISPA Y = 1 ;untuk rumah tangga yang di diagnose xxxxxterdapat penderita ISPA

23

Variabel Prediktor (Responden : rumah tangga) No Jenis Variabel Keterangan Tipe Data

1 Pendidikan (X1)

1 = Tidak sekolah 2 = SD/sederajat 3 = SMP/sederajat 4 = SMU/sederajat 5 = Akademi/D1-D3 6 = Sarjana/S1-S3

Ordinal

2 Pekerjaan (X2)

1 = PNS/ TNI/ BUMN/ BUMD 2 = Karyawan Swasta 3 = Wiraswasta/ Pedagang 4 = Petani/ Peternak/ Nelayan 5 = Pertukangan 6 = Buruh tani/ Buruh pabrik/ Buruh

lain 7 = Jasa 8 = Lainnya

Nominal

3 Pendapatan (X3) 1 = Dibawah UMR 2 = Setara UMR 3 = Diatas UMR

Nominal

4 Pengeluaran (X4) - Rasio

5 Jumlah ART (X5) - Rasio

6 Perokok (X6) 1 = Ya 2 = Tidak

Nominal 24

No Jenis Variabel Keterangan Tipe Data

7 Status penduduk (X7) 1 = Asli 2 = Pendatang Nominal

8 Luas rumah (X8) - Rasio

9 Jarak rumah (X9) - Rasio

10 Kepemilikan rumah (X10)

1 = SHM 2 = Kontrak 3 = Milik orang tua/ kerabat 4 = Rumah dinas 5 = Lainnya

Nominal

11 Lama tinggal (X11) - Rasio

12 Jenis atap (X12)

1 = Seng 2 = Asbes 3 = Genteng 4 = Lainnya

Nominal

13 Jenis lantai (X13)

1 = Ubin 2 = Plester 3 = Keramik 4 = Lainnya

Nominal

14 Jenis dinding (X14)

1 = Keramik 2 = Tembok 3 = Bambu 4 = Lainnya

Nominal

25


15 Ventilasi/ jendela (X15) 1 = Kurang 2 = Cukup 3 = Baik

Nominal

16 Bahan bakar memasak (X16)

1 = Kayu bakar 2 = Minyak tanah 3 = LPG

Nominal

17 Pencemaran udara (X17)

1 = Asap dapur 2 = Asap rokok 3 = Asap obat nyamuk

Nominal

18 TPS luar rumah (X18) 1 = Tidak tertutup 2 = Tertutup

Nominal

19 TPS dalam rumah (X19)

1 = Tidak tertutup 2 = Tertutup

Nominal

20 Perilaku (X20) 1 = Sehat, baik 2 = Tidak sehat, tidak baik

Nominal

26

Variabel Prediktor (Responden : penderita)


21 Jenis kelamin 1 = laki-laki 2 = Perempuan

Nominal

22 Usia - Rasio

23 Status gizi

1 = Buruk 2 = Kurang 3 = Baik 4 = Lebih

Nominal

24 Lama menderita 1 = ≤ 1 tahun 2 = > 1 tahun

Nominal

25 Status dalam keluarga

1 = Ayah 2 = Ibu 3 = Anak/menantu/ cucu 4 = ART lain

Nominal

27

DIAGRAM ALIR PENGAMBILAN SAMPEL

Kecamatan Porong

(19 Kelurahan/desa)

4 Kelurahan /desa

Rumah Tangga

100 Responden

Random

Random

28

RUMUS PENENTUAN SAMPEL

n = Jumlah rumah tangga (responden) B = Batas toleransi sampel (10%) Zα/2 = Nilai Z pada tingkat kepercayaan α/2 ( misalnya

ditentukan α = 5%) N = Jumlah populasi (jumlah kepala keluarga dari

kecamatan terpilih sebesar 26.701) P = Proporsi menderita ISPA (0,5) Q = Proporsi tidak menderita ISPA (1 – P = 0,5) 29

Desa Terpilih Proporsi Jumlah Sampel juwet kenongo 30% 30 glagah arum 28% 28 mindi 28% 28 pamotan 14% 14 Total 100% 100 30

Kecamatan Porong sebagai batasan

masalah penelitian

31

Mengumpulkan data Melakukan analisis statistika deskriptif Melakukan analisis dengan regresi biner Melakukan uji parsial masing-masing variabel prediktor terhadap variabel respon. Melakukan uji serentak seluruh variabel prediktor terhadap variabel respon. Melakukan pembentukan model. Menguji kesesuaian model yang telah terbentuk. Kesimpulan dari hasil analisis

32

ANALISIS DAN

PEMBAHASAN

33

Karakteristik Penderita ISPA

55% 45%

Jenis Kelamin

laki-lakiperempuan

42%

24%

28% 6%

Usia usia 1-20 tahunusia 21-40 tahunusia 41-60 tahunusia 61-80 tahun

18%

49%

33%

Status Gizi gizi buruk

gizi kurang

gizi baik 80%

20%

Lama Menderita ISPA

Kurang Dari 1tahunLebih Dari 1tahun

25%

14% 53%

8% Status dalam Keluarga

ayahibuanak/menantu/cucuART lainnya

34


Pendidikan Penyakit ISPA

Total Menderita Tidak Menderita

Sarjana 5 (5%) 13 (13%) 18 (18%) Diploma 4 (4%) 0 (0%) 4 (4%) SMA 17 (17%) 18 (18%) 35 (35%) SMP 5 (5%) 7 (7%) 12 (12%) SD 16 (16%) 8 (8%) 24 (24%) Tidak Pernah Sekolah 4 (4%) 3 (3%) 7 (7%)

Total 51 (51%) 49 (49%) 100 (100%)

Tabel 4.1 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan

35


Tabel 4.2 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan Pekerjaan

Pekerjaan Penyakit ISPA


PNS/TNI/BUMN/BUMD 6 (6%) 6 (6%) 12 (12%) Karyawan Swasta 7 (7%) 8 (8%) 15 (15%) Wiraswasta/Pedagang 26 (26%) 22 (22%) 48 (48%) Petani/Nelayan/Peternak 6 (6%) 5 (5%) 11 (11%) Pertukangan 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%) Buruh tani/pabrik 5 (5%) 4 (4%) 9 (9%) Jasa 0 (0%) 2 (2%) 2 (2%) Lainnya 1 (1%) 2 (2%) 3 (3%) Total 51 (51%) 49 (49%) 100 (100%)

36


Pendapatan Penyakit ISPA


Dibawah UMR 21 (21%) 24 (24%) 45 (45%) Setara UMR 14 (14%) 14 (14%) 28 (28%) Diatas UMR 16 (16%) 11 (11%) 27 (27%) Total 51 (51%) 49 (49%) 100 (100%)

Tabel 4.2 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan Pendapatan

Tabel 4.3 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan Adanya Perokok dalam Rumah

Adanya perokok Penyakit ISPA


Ya 34 (34%) 20 (20%) 54 (54%)

Tidak 17 (17%) 29 (29%) 46 (46%)

Total 51 (51%) 49(49%) 100 (5%)

37

Status penduduk Penyakit ISPA


Asli 49 (49%) 40 (40%) 89 (89%) Pendatang 2 (2%) 9 (9%) 11 (11%) Total 51 (51%) 49 (49%) 100 (100%)

Ventilasi/jendela rumah Penyakit ISPA


Kurang 20 (20%) 2 (2%) 22 (22%) Cukup 16 (16%) 28 (28%) 44 (44%) Baik 15 (15%) 19 (19%) 34 (34%) Total 51 (51%) 49 (49%) 100 (100%)

Tabel 4.5 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan Status Penduduk

Tabel 4.6 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan Ventilasi/Jendela Rumah

38

Tabel 4.5 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan Pencemaran Udara dalam Rumah

Pencemaran udara dalam rumah Penyakit ISPA


Asap dapur 10 (10%) 11 (11%) 21 (21%) Asap rokok 34 (34%) 18 (18%) 52 (52%) Asap obat nyamuk 7 (7%) 20 (20%) 27 (27%) Total 51 (51%) 49 (49%) 100 (100%)

39

UJI KECUKUPAN DATA Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

0,609

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 585,133

Df 190

Sig. 0,000

KMO ≥ 0,5 P-Value ≤ 0,05

Variabel Tolerance VIF Pengeluaran (X4) 0,973 1,028 Jumlah anggota_RT (X5) 0,928 1,078 Luas_rumah (X8) 0,869 1,150 Jarak_rumah (X9) 0,971 1,030 Lama tinggal (X11) 0,820 1,220

VIF ≤ 10

UJI MULTIKOLINEARITAS

40

* Signifikan pada alpha kurang dari 0,2

HIPOTESIS : H0 : Tidak ada hubungan antara dua variabel yang diamati H1 : Ada hubungan antara dua variabel yang diamati ; α : 0,2

Variabel df Chi-Square P-Value Pendidikan (X1) 5 10,691 0,058* Pekerjaan (X2) 6 2,897 0,822 Pendapatan (X3) 2 1,086 0,581 Perokok (X6) 1 6,723 0,010* Status penduduk (X7) 1 5,327 0,021* Kepemilikan rumah (X10) 3 7,778 0,051* Jenis atap (X12) 1 1,257 0,262 Jenis lantai (X13) 2 1,159 0,560 Jenis dinding (X14) 2 3,639 0,162* Ventilasi/jendela (X15) 2 18,438 0,000* Bahan bakar memasak (X16) 1 0,200 0,655 Pencemaran udara (X17) 2 11,194 0,004* TPS luar tertutup (X18) 1 1,405 0,236 TPS dalam tertutup (X19) 1 1,942 0,164* Perilaku (X20) 1 0,502 0,479

UJI DEPENDENSI

41

ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER SECARA INDIVIDU

Variabel B Wald Df P-value Exp. (B)

Pendidikan 6,335 5 0,275 -Tidak sekolah 1,243 1,797 1 0,180* 3,467 -SD/sederajat 1,649 5,853 1 0,016* 5,200 -SMP/sederajat 0,619 0,618 1 0,432 1,857 -SMU/sederajat 0,898 2,062 1 0,151* 2,456 -Akademi/D1-D3 22,158 0,000 1 0,999 42002,224 Konstan -0,956 3,297 1 0,690 0,385 Pekerjaan 0,752 6 0,993 -PNS/TNI/ BUMN/BUMN 0,693 0,262 1 0,609 2,000 -Karyawan swasta 0,560 0,177 1 0,674 1,750 -Wiraswasta 0,860 0,464 1 0,494 2,364 -Petani/Peternak /Nelayan 0,875 0,411 1 0,522 2,400 -Pertukangan 0,916 0,431 1 0,512 2,500 -Buruh -20,51 0,000 1 0,999 0,000

HIPOTESIS : H0: = 0 H1: ≠ 0 dengan j = 1, 2,..., p Statistik Uji : Uji Wald

β p

jβ)ˆ(

ˆW

i

i

SE ββ

=

42

Variabel B Wald Df P-value Exp. (B) Konstan -0,693 0,320 1 0,571 0,500 Pendapatan 1,079 2 0,583 -Dibawah UMR -0,508 1,064 1 0,302 0,602 -Setara UMR -0,375 0,474 1 0,491 0,688 Konstan 0,375 0,915 1 0,339 1,455 Pengeluaran 0,000 1,594 1 0,207 1,000 Konstan -0,830 1,353 1 0,245 0,436 Jumlah ART 0,335 3,663 1 0,056* 1,398 Konstan -1,504 3,313 1 0,069 0,222 Ada perokok 1,065 6,563 1 0,010* 2,900 Konstan -0,534 3,057 1 0,080 0,586 Status penduduk 1,707 4,438 1 0,035* 5,512 Konstan -1,504 3,702 1 0,054 0,222 Luas rumah -0,006 2,992 1 0,084* 0,994 Konstan 0,818 2,804 1 0,094 2,666 Jarak rumah -0,006 6,989 1 0,008* 0,994 Konstan 1,162 6,474 1 0,011 3,196


43

Variabel B Wald Df P-value Exp. (B) Kepemilikan rumah 2,196 3 0,533 -SHM -0,148 0,025 1 0,875 0,863 -Kontrak -21,608 0,000 1 0,999 0,000 -Milik orang tua / kerabat -1,099 0,999 1 0,318 0,333 Konstan 0,405 0,197 1 0,657 1,500 Lama tinggal 0,023 2,815 1 0,093* 1,023 Konstan -0,692 2,070 1 0,150 0,501 Jenis atap 0,938 1,184 1 0,277 2,554 Konstan -0,222 0,011 1 0,917 0,979 Jenis lantai 1,134 2 0,567 -Ubin 0,056 0,009 1 0,924 1,057 -Plester 0,643 1,129 1 0,288 1,903 Konstan -0,056 0,056 1 0,814 0,946 Jenis dinding 2,140 2 0,343 -Keramik 22,812 0,000 1 1,000 8077358549 -Tembok 21,181 0,000 1 1,000 1581099971 Konstan -21,203 0,000 1 1,000 0,000


44

Variabel B Wald Df P-value Exp. (B) Ventilasi/jendela 12,698 2 0,002 -Kurang 2,539 9,698 1 0,002* 12,667 -Cukup -0,323 0,480 1 0,488 0,724 Konstan -0,236 0,468 1 0,494 0,789 Bahan bakar memasak

-0,352 0,198 1 0,656 0,703

Konstan 0,065 0,097 1 0,756 1,067 Pencemaran udara 10,416 2 0,05 -Asap dapur 0,955 2,374 1 0,123* 2,597 -Asap rokok 1,686 10,229 1 0,001* 5,397 Konstan -1,050 5,715 1 0,017 0,350 TPS luar rumah 0,488 1,397 1 0,237 1,630 Konstan -0,258 0,637 1 0,425 0,773 TPS dalam rumah 0,561 1,929 1 0,165* 1,753 Konstan -0,251 0,746 1 0,388 0,778 Perilaku 0,381 0,498 1 0,480 1,463 Konstan -0,024 0,012 1 0,913 0,976


* Signifikan pada alpha kurang dari 0,2 45

ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER SECARA SERENTAK

)ˆ(

ˆW

i

i

SE ββ

=

α/2ZW >

H0 : β1 = β2 = … = βj = 0 H1 : Paling sedikit ada satu βj ≠ 0 dengan j = 1,2,…,p Statistik Uji : Uji Wald

Daerah penolakan : tolak Ho jika Variabel B Wald Pvalue Exp(B)

Pendidikan 1,626 0,898 -Tidak sekolah 1,862 1,375 0,241 6,435 -SD/sederajat 0,340 0,109 0,741 1,405 -SMP/sederajat 0,699 0,322 0,570 2,011 -SMU/sederajat 0,601 0,449 0,503 1,824 -Akademi/D1-D3 21,603 0,000 0,999 240953,5 Jumlah ART 0,206 0,790 0,374 1,229 Perokok (1) -1,291 0,666 0,415 0,275 Status penduduk (1) 4,837 5,463 0,019* 126,131 Luas rumah -0,006 1,254 0,263 0,994 Jarak rumah -0,006 2,629 0,105* 0,994

46

Variabel B Wald P-value Exp. (B) Lama tinggal -0,034 1,142 0,285 0,967 Ventilasi/jendela 12,865 0,002 -Kurang 5,365 10,959 0,001* 213,791 -Cukup -0,410 0,294 0,588 0,663 Pencemaran udara 5,251 0,072 -Asap dapur 2,231 2,871 0,090* 9,310 -Asap rokok 4,372 4,997 0,025* 79,171 TPS dalam rumah (1) -1,487 3,152 0,076* 0,226 Constant -5,334 3,114 0,078 0,005

* Signifikan pada alpha kurang dari 0,2

47

Pembentukan Model Regresi Logistik Biner

Variabel B Wald Pvalue Exp(B)

Status penduduk (1) 3,552 3,947 0,047* 34,898

Jarak rumah -0,006 4,006 0,045* 0,994

Ventilasi/jendela 13,150 0,001

-Kurang 4,664 10,722 0,001* 106,043

-Cukup -0,612 0,964 0,326 0,542

Pencemaran udara 10,469 0,005

-Asap dapur 1,754 2,263 0,133* 5,779

-Asap rokok 3,279 8,570 0,003* 26,559

TPS dalam rumah (1) -0,906 2,010 0,156* 0,404

Constant -4,397 3,044 0,081 0,012

48

Model yang terbentuk adalah :

49

Variabel Exp(B) Status penduduk (1) 34,898 Jarak rumah 0,994 Ventilasi/jendela (1) 106,043 Pencemaran udara (1) 5,779 Pencemaran udara (2) 26,559 TPS dalam rumah (1) 0,404

Nilai Odds Rasio

1. Peluang rumah tangga dengan status penduduk asli yang memiliki

ventilasi/jendela di dalam rumahnya dalam keadaan kurang dengan pencemaran udara dalam rumah asap rokok berpeluang terkena penyakit ISPA sebesar 0,991 dan dan tidak terkena ISPA sebesar 0,009.

2. Peluang rumah tangga dengan status penduduk pendatang memiliki ventilasi jendela di dalam rumahnya dalam keadaan cukup dengan pencemaran udara dalam rumah asap dapur berpeluang terkena penyakit ISPA sebesar 0,117 dan dan tidak terkena ISPA sebesar 0,883.

Peluang

50

UJI Kesesuaian Model H0 : model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang nyata

antara observasi dengan prediksi model) H1 : model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang nyata

antara observasi dengan prediksi model) Statistik Uji:

( )( )∑

= −−

=g

k kkk

kkk

nno

C1

2

'

'

1ˆ

πππ

Daerah penolakan: Tolak H0 jika atau P-value < α.

Step Chi-square Df P-value Keputusan 1 12,983 8 0,112 Gagal Tolak H0

> Chi-square tabel < alpha 0,2

51

KESIMPULAN DAN

SARAN

52

1. Penderita ISPA di Kecamatan Porong Kabupaten Sidoarjo

mayoritas berjenis kelamin laki-laki yaitu sebesar 55%. Usia

penderita ISPA mayoritas 1-20 tahun yaitu sebesar 42%. Status gizi

penderita ISPA mayoritas kategori berstatus gizi kurang yaitu

sebesar 49%. Untuk lama menderita dari penderita ISPA mayoritas

kurang dari 1 tahun yaitu sebesar 80%. Dan status penderita ISPA

dalam keluarga adalah sebagai anak/cucu/menantu sebesar 53%.

2. Analisis regresi logistik biner menunjukkan bahwa variabel

prediktor status penduduk, jarak rumah, ventilasi/jendela,

pencemaran udara dalam rumah dan Tempat Pembuangan Sampah

di dalam rumah yang berpengaruh terhadap peluang anggota rumah

tangga yang pernah di diagnose menderita penyakit ISPA.

Kesimpulan

53

1. Dinas Kesehatan Kabupaten Sidoarjo lebih memperhatikan kondisi

rumah warga terutama keadaan ventilasi/jendela dan lingkungan

sekitar tempat tinggal.

2. Berdasarkan hasil wawancara (survei), masyarakat kawasan lumpur

lapindo berharap Dinas Kesehatan Kabupaten Sidoarjo sering

menggalakkan program-program kesehatan atau penyuluhan kepada

masyarakat Sidoarjo. Selain itu, mampu mengatasi permasalahan air

bersih yang telah tercemar oleh lumpur lapindo dan pembagian yang

merata untuk kartu Jamkesmas pada masyarakat miskin guna

pengobatan gratis di Puskesmas maupun Rumah Sakit.

3. Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya menambah sampel penelitian

agar lebih merata penyebarannya dan penambahan beberapa variabel-

variabel tentang sanitasi lingkungan.

Saran

54

Daftar pustaka Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. New York: John Wiley and son.

Badan Pusat Statistik. (2004) “Survey Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS)

Jawa Timur 2003”, Surabaya.

Cronbach,L.J. (1946). Response Sets and Test Validity, educational and

Psychological Measurement. 6: 475-494

DINKOMINFO. 2009. Tingkat Pencemaran Udara di Jatim Perlu Dikaji

Ulang. www.jatimprov.go.id (diakses tanggal 31Januari 2013 pukul

20.00 WIB)

Dep.Kes.RI, Buku Pedoman Pemberantasan Penyakit Infeksi Saluran

Pernafasan Akut (ISPA), 2007

Depkes RI., 2011. Laporan Riset Kesehatan Dasar. Jakarta.

Hosmer, D., & Lemeshow. (2000). Applied Logistic Reggreaion. USA: John

Wiley and Sons. 55

http://www.jatimprov.go.id/

Daftar pustaka Sekaran, U. (2003). Research Methods for Business a Skill Building

Approach. John Willey & Sons, Inc: USA.

Simamora, B. (2002). Buku latihan SPSS Statistika Parametrik.

Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

Walpole, R. (1995). Ilmu Peluang Statistika Untuk Insinyur dan

Ilmuan. Bandung: ITB.

Wulandari, P., Salamah, M., Susilaningrum,D. (2009). Analisis Data

Kualitatif. Surabaya: ITS.

56

“Terima Kasih” 57

faktor yang berpengaruh terhadap penyakit ispa menggunakan ... · fakultas matematika dan ilmu...

Documents