KAJIAN FAKTOR PENYEBAB PENDERITA HIPERTENSI
DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR
DI KOTAMADYA MEDAN
(Studi Kasus : RSUP H. Adam Malik Medan)
SKRIPSI
YUAN ANISA
090803051
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
KAJIAN FAKTOR PENYEBAB PENDERITA HIPERTENSI
DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR
DI KOTAMADYA MEDAN
(Studi Kasus : RSUP H. Adam Malik Medan)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
YUAN ANISA
090803051
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : KAJIAN FAKTOR PENYEBAB PENDERITA
HIPERTENSI DENGAN MENGGUNAKAN
ANAYSIS FAKTOR DI KOTAMADYA MEDAN (STUDI KASUS : RSUP H. ADAM MALIK MEDAN)
Kategori : SKRIPSI
Nama : YUAN ANISA
Nomor Induk Mahasiswa : 090803051
Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, 19 Agustus 2013
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Ujian Sinulingga, M.Si Drs. Pengarapen Bangun, M.Si NIP. 195603031984031004 NIP. 195608151985031005
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,
PERNYATAAN
KAJIAN FAKTOR PENYEBAB PENDERITA HIPERTENSI
DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR DI
KOTAMADYA MEDAN
(Studi Kasus : RSUP H. Adam Malik Medan)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 19 Agustus 2013
PENGHARGAAN
Puji syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul
“Kajian Faktor Penyebab Penderita Hipertensi dengan Menggunakan Analisis Faktor di Kotamadya Medan (Studi Kasus: RSUP H. Adam Malik Medan)”, sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana sains.
KAJIAN FAKTOR PENYEBAB PENDERITA HIPERTENSI DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR
DI KOTAMADYA MEDAN
(Studi Kasus : RSUP H. Adam Malik Medan)
ABSTRAK
Proses analisis faktor mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antara sejumlah variabel – variabel yang saling independen satu dengan yang lain, sehingga dapat ditentukan satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara faktor yang akan dibentuk terhadap variabel. Penelitian ini terdiri dari 9 variabel yaitu usia, jenis kelamin, genetika/keturunan, obesitas, stres, meminum alkohol, merokok, komplikasi, serta mengkonsumsi kafein. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik consecutive sampling dengan jumlah sampel yaitu 45 orang. Berdasarkan hasil penelitian terdapat 3 faktor yang dapat dibentuk yaitu Faktor pertama Biologis dan Kebiasaan (35,268%), Faktor kedua Internal Diri (15,816%) serta Faktor ketiga Pertumbuhan dan Pola Hidup (13,879%). Dalam faktor – faktor tersebut telah ditentukan variabel – variabel yang telah dibakukan berdasarkan factor loading yaitu faktor pertama terdiri dari jenis kelamin , meminum alkohol, serta merokok ; faktor kedua terdiri dari genetika/keturunan, stres, komplikasi; faktor ketiga terdiri dari usia, obesitas serta mengkonsumsi kafein.
Study of the Causes of Hypertension Patients Using Factor Analysis in Kotamadya Medan (Case Study: RSUP. H. Adam Malik Medan)
ABSTRACT
Factor Analysis process seek to find the interrelationship among a number of variables which is mutually independent of one and another, so can be decided one or several collection of variable that is fewer than the first variable sum. The common technique in factor analysis is principal component analysis methods. That is methods that use to approximate correlation among the factor which will be formed by variable. This research consists of 9 variables, that is sex, genetic, obesity, stress, drinking alcohol, smoking, complication, and also consuming caffeine. Sample removal did by using the consecutive sampling technique with the sum of sample that is 45 peoples. Based on the research result, founded 3 factors which can be formed that is first factor biologic and habit (35,268%), second factor self internal (15,816%), and also third factor growing and pattern of life (13,879%). In these factors, we have decided the variables which had been standard based on loading factor that is the first factor which consist of sex, drinking alcohol, and also smoking, second factor consist of genetic, stress, complication, third factor consists of age, obesity, and also consuming caffeine.
DAFTAR ISI
1.2 Perumusan Masalah 3
1.3 Batasan Masalah 4
1.4 Tinjauan Pustaka 4
1.5 Tujuan Penelitian 6
1.6 Kontribusi Penelitian 6
1.7 Metodologi Penelitian 7
Bab 2 TINJAUAN PUSTAKA 9
2.1 Analisis Faktor (Analysis Factor) 9
2.2 Kegunaan Analisis Faktor 10
2.3 Tujuan Analisis Faktor 11
2.4 Asumsi pada Analisis Faktor 11
2.5 Model Analisis Faktor 11
2.6 Statistika dalam Analisis Faktor 12 2.6.1 KMO (Kaiser – Mayer – Olkin) 12
2.7 Deskripsi Variabel 16
2.7.1 Definisi Tekanan Darah 16
2.7.4 Variabel Penelitian 18
2.8 Uji Pengolahan Data 22
2.8.1 Uji Validitas 22
2.8.2 Uji Realibilitas 23
Bab 3 METODOLOGI PENELITIAN 24
3.1 Gambaran Umum RSUP H. Adam Malik Medan 24
3.2 Rancangan Penelitian 25
3.3 Lokasi dan Waktu Penelitian 25
3.4 Populasi dan Sampel 25
3.5 Jenis dan Teknik Pengumpulan Data 26
3.6 Variabel Penelitian 27
3.7 Skala Ukuran Penelitian 27
3.8 Definisi Operasional 28
3.9 Pengolahan Data 32
3.10 Analisis Data 32
3.10.1 Uji Pengolahan Data 32
3.10.2 Langkah – langkah Analisis Faktor 33
Bab 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 35
4.1 Input Data Asli Penelitian 35
4.2 Deskripsi Karakteristik Responden 36 4.3 Penskalaan Data Asli Penelitian 38
4.4 Uji Pengolahan Data 40
4.4.1 Uji Validitas 40
4.4.2 Uji Reliabilitas 43
4.5 Analisis Faktor 45
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Klasifikasi Pengukuran Tekanan Darah 17 Tabel 2.2 Klasifikasi IMT (Indeks Massa Tubuh) 20
Tabel 3.1Definisi Operasional 29
Tabel 4.1 Input Asli Penelitian 35
Tabel 4.2 Frekuensi Distribusi Variabel - variabel 37
Tabel 4.3 Penskalaan Variabel X1 40
Tabel 4.4 Perhitungan Validitas Variabel X1Tabel 3.9 41
Tabel 4.5 Hasil Uji Validitas 43
Tabel 4.6 Uji Reliabilitas 45
Tabel 4.7 Perhitungan Korelasi Variabel X1 Ddan X2 45 Tabel 4.8 KMO dan Uji Bartlett’s Test of Sphericity 49 Tabel 4.9 Nilai Measure of Sampling Adequcy (MSA) 50
Tabel 4.10 Komunalitas 50
Tabel 4.11 Nilai Eigenvalue untuk Setiap Faktor 52 Tabel 4.12 Matriks Faktor (Sebelum Dirotasi) 54 Tabel 4.13 Matriks Faktor (Setelah Dirotasi) 55 Tabel 4.14 Korelasi Antara Variabel Sebelum dan Sesudah Dirotasi) 56 Tabel 4.15 Selisih (Residual) antara Matriks Faktor Sebelum Analisis
Faktor dengan Matriks Korelasi Setelah Dilakukan
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1. Daftar Pertanyaan 61
Lampiran 2. Penskalaan Variabel 66
Lampiran 3. Matriks Korelasi 69
Lampiran 4. MSA 73
Lampiran 5. Komunalitas 74
Lampiran 6. Rotasi Faktor 75
KAJIAN FAKTOR PENYEBAB PENDERITA HIPERTENSI DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR
DI KOTAMADYA MEDAN
(Studi Kasus : RSUP H. Adam Malik Medan)
ABSTRAK
Proses analisis faktor mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antara sejumlah variabel – variabel yang saling independen satu dengan yang lain, sehingga dapat ditentukan satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara faktor yang akan dibentuk terhadap variabel. Penelitian ini terdiri dari 9 variabel yaitu usia, jenis kelamin, genetika/keturunan, obesitas, stres, meminum alkohol, merokok, komplikasi, serta mengkonsumsi kafein. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik consecutive sampling dengan jumlah sampel yaitu 45 orang. Berdasarkan hasil penelitian terdapat 3 faktor yang dapat dibentuk yaitu Faktor pertama Biologis dan Kebiasaan (35,268%), Faktor kedua Internal Diri (15,816%) serta Faktor ketiga Pertumbuhan dan Pola Hidup (13,879%). Dalam faktor – faktor tersebut telah ditentukan variabel – variabel yang telah dibakukan berdasarkan factor loading yaitu faktor pertama terdiri dari jenis kelamin , meminum alkohol, serta merokok ; faktor kedua terdiri dari genetika/keturunan, stres, komplikasi; faktor ketiga terdiri dari usia, obesitas serta mengkonsumsi kafein.
Study of the Causes of Hypertension Patients Using Factor Analysis in Kotamadya Medan (Case Study: RSUP. H. Adam Malik Medan)
ABSTRACT
Factor Analysis process seek to find the interrelationship among a number of variables which is mutually independent of one and another, so can be decided one or several collection of variable that is fewer than the first variable sum. The common technique in factor analysis is principal component analysis methods. That is methods that use to approximate correlation among the factor which will be formed by variable. This research consists of 9 variables, that is sex, genetic, obesity, stress, drinking alcohol, smoking, complication, and also consuming caffeine. Sample removal did by using the consecutive sampling technique with the sum of sample that is 45 peoples. Based on the research result, founded 3 factors which can be formed that is first factor biologic and habit (35,268%), second factor self internal (15,816%), and also third factor growing and pattern of life (13,879%). In these factors, we have decided the variables which had been standard based on loading factor that is the first factor which consist of sex, drinking alcohol, and also smoking, second factor consist of genetic, stress, complication, third factor consists of age, obesity, and also consuming caffeine.
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Hipertensi merupakan penyakit ancaman bagi masyarakat Indonesia dengan prevalensi hipertensi yang cukup tinggi di Indonesia.Hipertensi menimbulkan angka morbiditas (kesakitan) dan angka mortalitas (kematian) yang tinggi karena hipertensi merupakan penyebab utama meningkatnya risiko penyakit stroke, jantung dan ginjal. (Syukraini, 2009)
Hipertensi merupakan salah satu penyakit degeneratif (suatu penyakit yang muncul akibat proses kemunduran fungsi sel tubuh yaitu dari keadaan normal menjadi lebih buruk yang biasanya terjadi pada usia lanjut) yang perlu diwaspadai karena merupakan penyebab kematian utama ketiga di Indonesia untuk semua umur (6,8%), setelah stroke (15,4%) dan tuberculosis (7,5%).(Sarasaty,2011) Menurut Profil Kesehatan Kota Medan Tahun 2011, hipertensi menduduki peringkat kedua dari sepuluh penyakit terbesar di Kota Medan (http://harianandalas.com/Medan-Kita/Tinggi-Penderita-Hipertensi-di-Medan)
rekomendasi WHO (http//www.depkes.go.id/index.php/berita/press-release/896-inash/).Berdasarkan penyakit penyebab kematian pasien rawat inap di rumah
sakit Kabupaten/ Kota, Provinsi Sumatera Utara, hipertensi menduduki peringkat pertama dengan proporsi kematian sebesar 27,02% (1.162 orang). (http://andespun.blogspot.com/2012/03/judulskripsi.html?m=1&zx=491214b3889 2ceaf/)
Hal ini memperlihatkan bahwa hipertensi merupakan penyakit yang serius yang dapat memberikan ancaman bagi kesehatan masyarakat khususnya kota Medan. Penyebab penyakit hipertensi bisa bermacam – macam diantaranya usia, jenis kelamin, genetika (riwayat keturunan), obesitas, stres, minuman alkohol, merokok, adanya komplikasi penyakit lain serta mengkonsumsi kafein. Faktor-faktor penyebab hipertensi tersebut sangat sering kita jumpai dalam kebiasan atau gaya hidup masyarakat Medan. Meminum alkohol seperti tuak merupakan kebiasaan masyarakat kota Medan. Selain itu, tingginya konsumsi rokok memicu tingginya angka penderita hipertensi. Yang menjadi permasalahan adalah kebanyakan mereka yang mengalami hipertensi tidak menyadari bahwa kondisi tekanan darahnya sudah tinggi padahal masyarakat tersebut berada pada kelompok yang berisiko mendapatkan hipertensi akibat gaya hidup dan kebiasaan masyarakat tersebut.
Berdasarkan gambaran tentang penyakit hipertensi tersebut, terlihat bahwa penyakit hipertensi merupakan penyakit yang memerlukan perhatian dari berbagai kalangan masyarakat. Jika ini terus berlanjut maka akan meningkatkan angka kematian pada masyarakat di Indonesia khususnya Sumatera Utara. Untuk itu perlu diadakannya beberapa penanggulangan dalam mencegah meningkatnya angka kematian.Dalam usaha untuk menanggulangi permasalahan ini, perlu mengetahui faktor utama penyebab penyakit hipertensi dan seberapa besar faktor tersebut mempengaruhi penyebab penyakit hipertensi.
Analisis Faktor dipilih karena Analisis Faktor merupakan suatu kelas prosedur yang digunakan untuk membentuk faktor – faktor yang berisi variabel – variabel yang merupakan penyebab hipertensi, sehingga dapat diamati faktor utama yang dapat mempengaruhi penderita penyakit hipertensi di Kotamadya Medan.
Hal ini yang menjadi latar belakang penulis memilih judul “Kajian Faktor Penyebab Penderita Hipertensi dengan Menggunakan Analisis Faktor di Kotamadya Medan (Studi Kasus : RSUP H. Adam Malik Medan)”.
1.2Rumusan Masalah
1.3Batasan Masalah
Agar pembatasan masalah lebih jelas, maka penulis memberikan batasan yang akan dilakukan yaitu :
a. Objek penelitian yang menjadi responden adalah pasien rawat jalan yang menderita penyakit hipertensi dan sedang melakukan pengobatan di RSUP. H. Adam Malik
b. Faktor - faktor yang dilihat adalah usia, jenis kelamin, genetika/keturunan, obesitas, stres, minuman alkohol, merokok, adanya komplikasi penyakit lain serta mengkonsumsi kafein.
1.4Tinjauan Pustaka
Analisis faktor merupakan nama umum yang menunjukkan suatu kelas prosedur, utamanya dipergunakan untuk menemukan hubungan (interrelatioship) antara sejumlah variabel-variabel yang saling independen satu dengan yang lain, sehingga data tereduksi atau diringkas, dari variabel banyak diubah menjadi variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Dengan kata lain, Analisis faktor adalah menilai mana saja variabel yang dianggap layak (appropriateness) untuk dimasukkan dalam analisis selanjutnya (Santoso, 2010).
Supranto (2010) menyatakan bahwa analisis faktor memiliki banyak aplikasi di dalam riset pemasaran, manajemen dan ilmu sosial/kedokteran.Faktor yang dianalisis merupakan faktor dari penderita hipertensi yang merupakan aplikasi dibidang kedokteran.
Pada dasarnya faktor merupakan kombinasi linier dari variabel – variabel asli/awal, sebagai hasil suatu penelitian.
Dengan :
= Perkiraan faktor ke i (didasarkan pada nilai variabel X dengan koefisiennya Wi ).
Wi = Koefisien nilai faktor ke i.
k = Banyaknya variabel
Variabel yang sudah dibakukan
Metode yang digunakan dalam analisis faktor yaitu Principal Component Analysis merupakan suatu teknik mereduksi data multivariat (banyak data) untuk
mengubah (mentransportasi) suatu matrik data awal/asli menjadi suatu set kombinasi linear yang lebih sedikit akan tetapi menyerap sebagian besar jumlah varians dari data awal (Supranto, 2010).
Menurut Syukraini (2009) penyebab hipertensi tergantung pada jumlah dan tingkatan dari faktor penyebab yang dapat dikontrol seperti stres, obesitas, nutrisi serta gaya hidup dan tidak dapat dikontrol seperti genetik, usia, jenis kelamin, dan etnis.
Ada beberapa macam yang dapat menyebabkan penyakit hipertensi. Berikut ini ada banyak faktor yang menimbulkan terjadinya tekanan darah tinggi atau hipertensi yaitu daya tahan tubuh terhadap penyakit, genetis, umur, jenis kelamin, adat kebiasaan, pekerjaan, ras atau suku, mengkonsumsi garam serta daging, stres, obesitas, meminum alkohol, mengkonsumsi kafein serta merokok. (AS, 2010) Penyebab hipertensi berasal dari merokok, alkohol serta kafein. (Rubin A. L.,2007)
1.5Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor utama penyebab penyakit hipertensi dan seberapa besar faktor tersebut mempengaruhi penyebab penyakit hipertensi.
1.6Kontribusi Penelitian
Kontribusi dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagi penulis
a. Menambah wawasan dan memperkaya literatur dalam bidang statistika yang berhubungan dengan analisis faktor,
2. Bagi Departemen/Universitas
Agar dapat dijadikan sebagai bahan studi kasus bagi pembaca, khususnya kepada mahasiswa, serta dapat memberikan referensi bagi pihak perpustakaan sebagai bahan bacaan yang dapat menambah ilmu pengetahuan.
3. Bagi Kotamadya Medan
a. Sebagai bahan masukan bagi Dinas Kesehatan agar lebih meningkatkan upaya pencegahan dan penanggulangan terhadap penyakit hipertensi,
b. Memberikan gambaran kepada masyarakat mengenai faktor – faktor penyebab hipertensi dan mengetahui faktor utama agar masyarakat dapat melakukan pencegahan dan pengendalian sedini mungkin terhadap hipertensi.
1.7 Metodologi Penelitian
Adapun metodologi penelitian dalam tulisan ini adalah sebagai berikut:
a. Mengumpulkan data atau bahan referensi yang berkaitan dengan penyakit hipertensi dan analisis faktor (multivariat)
b. Membuat rancangan penelitian
c. Menentukan lokasi dan waktu penelitian
d. Menentukan sampel penelitian. Dalam penelitian ini pengambilan sampel dilakukan dengan teknik consecutive sampling. Dengan jumlah sampel dalam penelitian ini yaitu 45 orang berdasarkan 4 atau 5 kali banyaknya variabel yang ditentukan. (Supranto, 2010)
f. Menentukan variabel penelitian, adapun variabel yang akan diteliti sebagai berikut :
¶ Usia
Jenis kelamin Genetika/keturunan Obesitas
Stres
Meminum Alkohol Merokok
Komplikasi penyakit lain Mengkonsumsi Kafein
g. Mengubah penskalaan data ke dalam bentuk interval dengan menggunakan Method of Successive Interval (MSI)
h. Melakukan pengujian terhadap data asli diperoleh secara manual dan menggunakan software statistika SPSS 20.0 yaitu uji validitas dan reliabilitas
i. Mengolah dan menganalisis data yang diperoleh secara manual dan menggunakan software statistika SPSS 20.0 Langkah – langkah menganalisis faktor adalah sebagai berikut :
1. Membuat matriks korelasi
2. Uji sampel dengan menggukur KMO (Kaiser-Mayer-Olkin), bartlett’s test of spherecity, dan MSA (Measure of Sampling Adequacy)
3. Ekstraksi faktor dengan menggunakan metode Principal Component Analysis
4. Menentukan banyaknya faktor dengan melihat factor loading 5. Rotasi faktor
6. Intepretasi variabel
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analisis Faktor
Proses analisis faktor mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antara sejumlah variabel – variabel yang saling independen satu dengan yang lain, sehingga bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. (Santoso, 2010)
Analisis faktor didasarkan pada sebuah model dimana vektor hasil pengamatan dipartisi ke dalam suatu bagian sistematik yang tak teramati dan suatu bagian error yang tak teramati.Komponen dari vektor error dianggap bebas (independent) dari komponen vektor sistematik, dimana bagian sistematik merupakan kombinasi linier dari variabel faktor yang jumlahnya relatif lebih sedikit.Analisis faktor memisahkan pengaruh faktor yang menjadi perhatian dasar dari error (Anderson.T.W, 1984).
Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara faktor yang akan dibentuk terhadap variabel.(Rencher A.C.,2002)
Pada metode principal analysis factor bertujuan untuk mencari korelasi pada faktor terhadap variabel – variabel secara linier serta mengurangi (perkiraan) dimensi dari ruang vektor yang menggandung variabel – variabel dari satu set variabel acak yang intercorrelated. Dalam metode ini variabel yang diamati bergantung pada jumlah faktor yang lebih sedikit yang dapat dijelaskan dari varians atau kovarians yang sistematis atau benar dari penelitianuntuk memperkirakandan mengidentifikasi variabel yang nyata (tapi tidak teramati) yang berpengaruh pada variabel acak (Basilevsky .A., 1994)
2.2 Kegunaan Analisis Faktor
Analisis faktor dipergunakan didalam situasi sebagai berikut : (Supranto,2010) a. Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari (underlying
dimensions) atau faktor, yang menjelaskan korelasi antara suatu set
variabel.
b. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel baru yang tidak berkorelasi (independent) yang lebih sedikit jumlahnya untuk menggantikan suatu set variabel yang saling berkorelasi didalam analisis multivariat selanjutnya, misalnya analisis regresi berganda dan analisis diskriminan.
2.3 Tujuan Analisis Faktor
Pada dasarnya tujuan analisis faktor adalah (Santoso,2010)
a. Data summarizationyakni mengidenfikasi adanya hubungan antara variabel dengan melakukan uji korelasi.
b. Data reduction yakni setelah melakukan korelasi, dilakukan proses membuat sebuah variabel set baru yang dinamakan faktor untuk menggantikan sejumlah variabel tertentu.
2.4 Asumsi Pada Analisis Faktor
Karena prinsip utama analisis faktor adalah korelasi, maka asumsi – asumsi terkait dengan korelasi akan digunakan, yakni : (Santoso,2010)
a. Besar korelasi atau korelasi antar variabel independen harus cukup kuat, misalkan diatas 0,5
b. Besar korelasi parsial, korelasi antara dua variabel dengan menganggap tetap variabel yang lain, justru harus kecil
c. Pengujian seluruh matriks korelasi (korelasi antar variabel) yang diukur dengan besaran Bartlett Test Of Sphericity atau Measure Sampling Adequacy (MSA). Pengujian ini mengharuskan adanya korelasi yang
signifikan di antara paling sedikit beberapa variabel
d. Pada beberapa kasus, asumsi normalitas dari variabel – variabel atau faktor yang terjadi sebaiknya terpenuhi.
2.5 Model Analisis Faktor
Kovarians diantara variabel dijelaskan terbatas dalam sejumlah kecil komponen atau faktor.
Pada dasarnya faktor merupakan kombinasi linier dari variabel – variabel asli/awal, sebagai hasil suatu penelitian.
Dimana :
Perkiraan faktor ke i (didasarkan pada nilai variabel X dengan koefisiennya Wi ).
Wi = Koefisien nilai faktor ke i.
k = Banyaknya variabel
Variabel yang sudah dibakukan
2.6Statistika dalam Analisis Faktor
2.6.1 KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)
KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) merupakan suatu indeks yang dipergunakan untuk meneliti ketepatan analisis faktor.Nilai KMO merupakan indeks perbandingan antara besarnya koefisien korelasi sederhana dengan koefisien korelasi parsial. (Supranto,2010)
Dengan :
= Koefisien korelasi sederhana antara variabel ke- dan = Koefisien korelasi parsial antara variabel ke- dan
ke-Hipotesis untuk signifikansi adalah
Kriteria dengan melihat probabilitas (signifikan): (Santoso,2010) - Angka Sig. 0,05 maka H0 diterima
- Angka Sig. <0,05 maka H0 ditolak
2.6.2Bartlett’s Test of Sphericity
Bartlett’s test of sphericity yaitu suatu uji statistik yang dipergunakan untuk menguji hipotesis bahwa variabel tidak saling bebas (uncorrelated) dalam populasi. Dengan kata lain matriks korelasi populasi merupakan matriks identitas dengan setiap variabel berkorelasi dengan dirinya sendiri secara sempurna dengan r = 1 dan tidak berkorelasi dengan yang lain r = 0. (Santoso,2010)
2.6.3 Measure of Sampling Adequacy (MSA)
Measure of Sampling Adequacy (MSA) yaitu suatu indeks perbandingan antara koefisien korelasi sederhana dengan koefisien korelasi parsial untuk setiap variabel.MSA digunakan untuk mengukur kecukupansampel. (Rencher,A.C,2002)
Dengan :
= Koefisien korelasi sederhana antara variabel ke- dan = Koefisien korelasi parsial antara variabel ke- dan
ke-Hipotesis untuk signifikansi adalah
H0 = Variabel belum dapat diprediksi tanpa kesalahan variabel lain H1 = Variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan variabel lain
Nilai MSA (Measure of Sampling Adequancy) berkisar 0 sampai 1, dengan Kriteria berikut: (Santoso,2010)
- MSA 0,5, variabel masih tidak bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut
- MSA< 0,5, variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel lainnya.
2.6.4 Nilai karakteristik (eigenvalue)
Eigenvalue merupakan jumlah varians yang dijelaskan oleh setiap faktor yang
lebih dari 1.Perhitungan ini berdasarkan persamaan karakteristik
Dengan :
= Matriks korelasi = Matriks identitas = eigenvalue
2.6.5Vektor karakteristik (eigenvector)
Penentuan vektor karakteristik (eigenvector) yang bersesuaian dengan nilai karakteristik (eigenvalue), yaitu dengan persamaan :
Dengan:
= eigenvector = Matriks korelasi = eigenvalue
2.6.6Faktor Muatan (Factor Loading)
Factor loading ialah korelasi sederhana antara variabel terhadap faktor yang
dibentuk. (Rencher,A.C, 2002)
Dengan :
Matriks eigenvector Matriks eigenvalue
2.6.7Komunalitas (communality)
Komunalitas adalah jumlah varians yang disumbangkan oleh suatu variabel dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis. Bisa juga disebut proporsi dengan seluruh variabel yang dijelaskan oleh common factor atau besarnya sumbangan suatu faktor terhadap varian seluruh variabel.(Supranto,2010)
Dengan :
= Communality variabel ke-i
Koefisien loading factor(eigenvalue)
2.6.8 Scree Plot
Scree plot merupakan plot dari eigenvalue sebagai sumbu tegak dan banyaknya
faktor sebagai sumbu datar untuk menentukan banyaknya faktor yang bisa diekstrak.(Supranto,2010)
2.6.9Faktor Rotasi (Rotated Factor Loading)
Faktor rotasi menunjukkan korelasi antara variabel yang diperkirakan dari matriks faktor.Dalam rotasi faktor dikenal dua jenis rotasi, yaitu rotasi orthogonal dan rotasi oblique. Dalam rotasi orthogonal variabel – variabel diekstraksi sedemikian rupa, sehingga variabel – variabel tersebut independent satu sama lain, dengan melakukan rotasi tegak lurus. Sedangkan pada oblique tidak perlu melakukan rotasi tegak lurus.(Santoso,2010)
mungkin) banyaknya variabel dengan muatan tinggi (high loading) pada satu faktor. (Supranto,2010)
2.6.10 Residuals
Residuals merupakan perbedaan antara korelasi yang terobservasi berdasarkan
input correlation matriks dan korelasi hasil reproduksi yang diperkirakan dari matriks faktor. Dengan kriteria nilai residual lebih besar dari 0,05 menyatakan ketetapan model analisis faktor tidak tepat dan sebaliknya.(Supranto,2010)
2.7Deskripsi Variabel
2.7.1 Definisi Tekanan Darah
Tekanan darah adalah desakan darah terhadap dinding – dinding arteri darah tersebut di pompa dari jantung ke jaringan. Tekanan darah merupakan gaya yang diberikan darah pada dinding pembuluh darah. Tekanan ini bervariasi sesuai pembuluh darah terkait dan denyut jantung.(Kaplan, 1998, dalam Sugiharto,2007)
Pada pengukuran tekanan darah di kenal dua istilah, yaitu tekanan darah sistolik dan diastolik.Tekanan darah sistolik (angka yang di atas) menunjukkan besarnya tekanan di arteri – arteri (pembuluh nadi) ketika otot jantung yang berkontraksi dan memompa darah ke dalamnya.Tekanan darah diastolik (angka yang di bawah) menunjukkan besarnya tekanan di arteri – arteriketika otot jantung relaks setelah berkontraksi. (AS, 2010)
2.7.2 Definisi Hipertensi (Tekanan Darah Tinggi)
sehingga hipertensi ini berkaitan dengan tekanan sistolik dan tekanan diastolik. (Gunawan, 2001, dalam Sugiharto,2007)
Ketika jantung memompa darah melewati arteri, darah menekan dinding pembuluh darah.Mereka yang menderita hipertensi mempunyai tinggi tekanan darah yang tidak normal.Penyempitan pembuluh nadi (aterosklerosis) merupakan gejala awal yang umum terjadi pada hipertensi.Karena arteri-arteri terhalang lempengan kolesterol dalam aterosklerosis, sirkulasi darah melewati pembuluh darah menjadi sulit.Ketika arteri-arteri mengeras dan mengerut dalam aterosklerosis, darah memaksa melewati jalam yang sempit itu, sebagai hasilnya
tekanan darah menjadi tinggi. (Wirakusumah, 2002, dalam Sugiharto,2007)
Tingginya tekanan sistolikberhubungan dengan besarnya curah jantung sedangkan tingginya tekanan diastolik berhubungan dengan besarnya resistensi perifer atau hambatan pembuluh perifer dapat meningkatkan tekanan darah (Prodjosudjadi, W, 2000 dalam Rasmaliah,2005)
2.7.3 Klasifikasi Pengukuran Tekanan Darah
Berikut ini adalah klasifikasi tekanan darah pada orang dewasa berdasarkan JNC-VII (The Joint National Committee On Prevention, Detection Evaluation, and Treatment Of High Blood Pressure (JNC 7) ditunjukkan pada tabel 2.1 berikut :
Tabel 2.1 klasifikasi Tekanan Darah
Klasifikasi Hipertensi TDS*(mmHg) TDD**(mmHg)
Normal < 120 < 80
Pre-hipertensi 120 – 139 80 – 89
Hipertensi derajat 1 140 – 159 90 – 99
Hipertensi derajat 2 160 100
2.7.4 Definisi Variabel Penelitian
1. Usia
Pertambahan umur seseorang mengakibatkan pengaturan metabolisme zat kapur (kalsium) mengalami pengendapan di dinding pembuluh darah (arteriosclerosis) yang menyebabkan penyempitan pembuluh darah.Akibatnya, aliran darah menjadi terganggu sehingga banyak kalsium yang beredar bersama darah.Banyaknya kalsium dalam darah (hypercalcidemia) menyebabkan darah menjadi padat, sehingga tekanan darah menjadi meningkat. (AS, 2010)
2. Jenis Kelamin (Gender)
Jenis kelamin berpengaruh pada terjadinya hipertensi di mana pria lebih banyak dibandingkan wanita. Pria diduga memiliki gaya hidup yang cenderung dapat meningkatkan tekanan darah dibanding wanita. Wanita terlindung dari penyakit cardiovascular sebelum menopause. Wanita yang belum mengalami menopause dilindungi oleh hormon estrogen (hormon seks wanita) yang yang berperan dalam meningkatkan kadarHigh Density Lipoprotein (HDL). Kadar kolestrol HDL yang tinggi merupakan faktor
pelindung dalam mencegah terjadinya proses terosklerosis. Namun pada masa premenopause wanita mulai kehilangan hormon astogen sehingga prevalensi hipertensi pada wanita menjadi lebih tinggi. (kumar, et al.,2005, dalam Syukraini,2009)
3. Genetika/keturunan
Adanya faktor genetik pada keluarga tertentu akan menyebabkan keluarga tersebut mempunyai risiko menderita hipertensi. Hal ini berhubungan dengan peningkatan kadar sodium intraseluler dan rendahnya rasio antara potassium terhadap sodium. Individu dengan orang tua yang hipertensi
4. Obesitas
Makan yang berlebihan dapat menyebabkan kegemukan atau obesitas.Obesitas adalah meningkatnya massa tubuh karena jaringan lemak yang berlebihan sehingga meningkatkan kebutuhan metabolik dan konsumsi oksigen secara menyeluruh, akibatnya curah jantung bertambah. (Rasmaliah,2005) Makin besar massa tubuh, makin banyak darah yang dibutuhkan untuk memasok oksigen dan makanan ke jaringan tubuh. hal ini dikarenakan penyempitan dan penimbunan lemak disepanjang pembuluh darah. Penyempitan dan penyumbatan lemak ini memacu jantung untuk memompa darah lebih kuat lagi agar dapat memasok kebutuhan darah ke jaringan tubuh.Ini berarti volume darah yang beredar melaluipembuluh darah menjadi meningkat sehingga memberi tekanan lebih besar pada dinding arteri, yang akan menimbulkan terjadinya kenaikan tekanan darah.(AS, 2010)
Untuk mengetahui seseorang mengalami obesitas atau tidak dapat dilakukan dengan cara mengukur berat badan dengan tinggi badan yang dsebut dengan Indeks Massa Tubuh (IMT) dengan klasifikasi IMT pada tabel 2.2. Rumus perhitungan IMT adalah sebagai berikut: (AS,2010)
Dengan :
Tabel 2.2 Klasifikasi IMT (Indeks Massa Tubuh)
Klasifikasi IMT (kg/m)
Kurus I < 17
Kurus II 17 – 18,5
Normal 18,5 – 25
Obesitas I 25 – 27
Obesitas II 27
Sumber : Dit. Gizi RI, Jakarta 1994
5. Stres
Stres dapat meningkatkan aktivitas saraf simpatik yang mengatur fungsi saraf dan hormon, sehingga dapat meningkatkan denyut jantung, menyempitkan pembuluh darah dan meningkatkan retensi air dan garam.Di samping itu juga stres dapat merangsang kelenjar anak ginjal melepaskan hormon adrenalin dan memacu jantung berdenyut lebih cepat serta lebih kuat, sehingga tekanan darah akan menaik.(AS, 2010)Penentuan tingkat stres dapat dikelompokkan menggunakan kriteria HARS (Hamilton Anxiety Rating Scale)
6. Meminum Alkohol
7. Merokok
Rokok menyebabkan peningkatan denyut jantung, tekanan darah dan juga menyebabkan pengapuran sehinggga volume plasma sarah berkurang karena tercemar nikotin, akibatnya viskositas (tingkat kekentalan suatu zat cair) darah meningkat sehingga timbul hipertensi. (Dekker, E, 1996 dalam Rasmaliah,2005)
Selain itu juga, nikotin dan karbonmonoksida yang diisap melalui rokok, yang masuk ke dalam aliran darah dapat merusak lapisan endotel pembuluh darah arteri dan mengakibatkan proses aterosklerosis dan hipertensi. (Nurkhalida,2003, dalam Sugiharto,2007)
8. Komplikasi Penyakit Lain
Pada umumnya komplikasi terjadi pada hipertensi berat yaitu apabila tekanan darah > 130 mmHg atau kenaikan tekanan darah yang mendadak tinggi.Komplikasi dapat berupa terganggunya fungsi atau kerusakan berbagai organ tubuh, ini disebut istilah target hipertensi yaitu kerusakan pada otak, jantung, ginjal, dan mata.Komplikasi yang sering timbul adalah penyakit jantung koroner, gagal jantung yang ditandai dengan sesak nafas dan pembengkakan pada tungkai.Selain itu kerusakan pembuluh darah otak dan gagal ginjal. (Rasmaliah,2005)
9. Konsumsi Kafein
Kafein merupakan senyawa kimia dalam daun, biji, dan buah-buahan lebih dari 63 spesies tanaman, tetapi paling sering berasal dari kopi dan kakao, kacang cola, dan daun teh. Tapi kopi bukanlah satu-satunya sumber kafein, cola mengandung 45 mg, teh hijau memiliki 30 mg, satu ons coklat memiliki 20 mg, dan bahkan Anacin mengandung 65 mg untuk dua tablet.(Rubin A.L.,2007)
sehingga tekanan darah menjadi meningkat.Selain itu, kafein mempunyai sifat antagonis endogenus adenosin, sehingga dapat menyebabkan vasokontriksi dan peningkatan resistensi pembuluh darah tepi. Namun
dosis yang digunakan dapat mempengaruhi efek peningkatan tekanan darah.(AS, 2010)
2.8 Uji Pengolahan Data
2.8.4Uji Validitas
Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat – tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrument.Validitas menunjukkan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Dikatakan validitas apabila dapat mengungkapkan data dari variabel yang di teliti secara tepat.(Arikunto,2010)
Teknik yang digunakan untuk menguji validitas adalah berdasarkan rumus Koefosien product moment pearson, yaitu:
Dengan :
= Koefisien korelasi product moment pearson = Nilai dari item
= Nilai dati total item
= Banyaknya responden atau sampel penelitian Hipotesis untuk signifikansi adalah
Validitas dapat diukur dengan membandingkan r hitung dengan r tabel. Kriteria penilaian uji validitas adalah :
a. Apabila r hitung > r tabel (pada taraf signifikansi 5% atau 1%), maka dapat dikatakan butir pertanyaan tersebut valid
b. Apabila r hitung r tabel (pada taraf signifikansi 5% atau 1%), maka dapat dikatakan butir pertanyaan tersebut tidak valid
2.8.5Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah suatu indeks yang menunjukkan sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpulan data. Hasil pengukuran dapat dipercaya atau reliabel hanya apabila dalam beberapa kali pelaksanaan pengukuran terhadap kelompok subjek yang sama diperoleh hasil yang relatif sama, selama aspek yang diukur dalam diri subjek memang belum berubah. Variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai alpha cronbach 0.60.
Hipotesis untuk signifikansi adalah H0 = Hasil pengukuran tidak reliabilitas H1 = Hasil pengukuran reliabilitas
Cara yang digunakan untuk menguji reliabilitas adalah dengan rumus koefisien Alpha Cronbach, sebagai berikut : (Arikunto,2010)
Dengan :
Nilai (koefisien) Alpha Cronbach Banyaknya variabel penelitian = Jumlah varians variabel penelitian
BAB 3
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Gambaran Umum RSUP. H. Adam Malik Medan
Rumah Sakit Umum Pusat H. Adam Malik adalah Rumah sakit umum milik pemerintahan pusat yang secara teknis berada di bawah Direktorat Jenderal Pelayanan Medik Departemen Kesehatan.Rumah sakit ini merupakan pusat rujukan kesehatan regional untuk wilayah Propinsi Sumatera Utara.RSUP H. Adam Malik di pimpin oleh seorang kepala yang disebut Direktur Utama.
Pada bulan juni 2007 RSUP.H. Adam Malik telah berubah status menjadi Badan Layanan Umum (BLU). Rumah sakit ini telah banyak melaksanakan kegiatan seperti Poliklinik Penyakit Dalam, Bedah, Kesehatan Anak, Obstetri dan Ginekologi, Bedah Orthopedi, Jiwa, THT, Mata, Kulit Kelamin, Gigi dan mulut, Kardiologi, Paru – paru, Breast Klinik, Cath lab, Radio terapi, Hemodialisa, Pusyansus, dan kecantikan. Dengan pengunjung sebesar 245.987 yaitu Poliklinik Penyakit dalam sekitar 14,99%, Rumatan Metadone sekitar 14,76%, Bedah sekitar 9,70%, Rehabilitas Medik sekitar 8,32%, kardiologi sekitar 7,85% dan seterusnya. Instalasi Gawat Darurat sekitar 25.639 orang.
3.2 Rancangan Penelitian
Rancangan penelitian ini adalah penelitian deskriptif yaitu rancangan penelitian yang tidak membutuhkan kelompok kontrol atau hipotesis yang spesifik karena yang dicari adalah gambaran tentang hal – hal yang berkaitan dengan penyebab hipertensi dan bertujuan untuk mendeskripsikan variabel – variabel subjek studi misalnya umur, jenis kelamin, faktor genetik, komplikasi dan lain – lain. Rancangan ini biasanya digunakan dalam penelitian di bidang epidemologi dan kesehatan masyarakat. (Budiarto, 2003)
Pengumpulan data dilakukan dengan pendekatanstudi potong lintang (cross – sectional) berupa sampling survey(teknik pengambilan sampel secara langsung), yang dilakukan pada satu saat atau satu periode tertentu dengan pengamatan subjek studi hanya dilakukan satu kali selama satu penelitian.(Budiarto, 2003)
3.3 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di RSUP H. Adam Malik Medan yang berada di Jl. Bunga Lau No.17 Medan Tuntungan. Pada tanggal 22 Maret 2013 sampai 22 April 2013
3.4 Populasi dan Sampel
Populasi adalah sekelompok orang kejadian, atau benda yang merupakan kumpulan lengkap dari elemen – elemen sejenis akan tetapi dapat dibedakan berdasarkan karakteristiknya, yang dijadikan objek penelitian. (Supranto,2010).
yaitu populasi yang tidak diketahui dengan pasti jumlahnya, misalnya jumlah penduduk disuatu negara dikatakan tidak pasti jumlahnya karena setiap waktu terus berubah jumlahnya Sehingga yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pasaien rawat jalan yang menderita hipertensi dan sedang melakukan pengobatan di RSUP H. Adam Malik Medan.
Sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi objek penelitian (Supranto, 2010).Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik consecutive sampling yaitu sampel diambil dari semua sampel yang datang dan memenuhi
kriteria pemilihan sampai jumlah sampel terpenuhi dengan jangka waktu pengambilan sampel tidak pendek untuk mewakili karakteristik populasi. (Suryano,2008).Penentuan jumlah sampel pada analisis faktor harus memenuhi paling sedikit empat atau lima kali banyaknya variabel yang dianalisis.(Supranto,2010) Dalam penelitian ini terdapat 9 variabel yang akan dianalisis sehingga jumlah sampel yaitu 45 orang dianggap mencukupi.
3.5 Jenis dan Teknik Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data primer yaitu data yang diperoleh langsung dari sampel penelitian sebagai sumber informasi yang dicari.(Suryono,2008) Pengumpulan data primer dilakukan dengan metode sampling survey dengan teknik wawancara pada sampel yang diambil dari
populasi studi (pasien hipertensi di RSUP H. Adam Malik). Pada metode ini, pengumpulan data dilakukan dengan tanya jawab (dialog) langsung antara peneliti dengan responden (sampel). Untuk pengumpulan data dengan teknik wawancara dibutuhkan daftar lampiran pertanyaan yang merupakan instrumen (Merupakan sebuah alat yang digunakan untuk mengumpulkan data atau informasi yang bermanfaat untuk menjawab permasalahan penelitian) penting dalam sampling surveyyang disusun secara terperinci sehingga menyerupai checklist. Daftar
Selain itu, sumber data diperoleh dengan pemeriksaan fisik berupa tekanan darah, berat badan dan tinggi badan.Tekanan darah, tinggi badan dan berat badan diperoleh dari pemeriksaan langsung yang dilakukan oleh dokter atau perawat yang bekerja di RSUP H. Adam Malik.
3.6 Variabel Penelitian
Variabel merupakan ukuran atau ciri yang dimiliki oleh anggota sesuatu kelompok yang berbeda dengan yang dimiliki oleh kelompok lain. (Saryono,2008) Variabel yang diteliti merupakan variabel independen (bebas) yaitu variabel yang mempengaruhi atau dianggap menentukan variabel terikat.Variabel ini dapat berupa penyebab/kausa. Adapun variabel yang akan diteliti adalah X1 = usia, X2 = jenis kelamin, X3 = genetika/riwayat keturunan, X4 = obesitas, X5 = stres, X6 = meminum alkohol, X7 = merokok, X8 = komplikasi, X9 = mengkonsumsi kafein.
3.7 Skala Ukuran Penelitian
3.8 Definisi Operasional
Tabel 3.1 Definisi Operasional
Untuk menyamakan pengertian terhadap variabel penelitian, maka dibuat definisi operasional seperti pada tabel 3.1.sebagai berikut:
NO. VARIABEL DEFINISI OPERASIONAL KATEGORI CARA PENGUKURAN SKALA
1. Usia
Usia reponden dihitung sejak tahun lahir sampai dengan ulang
Ditanya pada saat wawancara dengan responden Ordinal
2. Jenis Kelamin
Tanda – tanda seks sekunder (ciri – ciri fisik yang ditimbulkan atau terlihat) yang terlihat pada responden
1. Perempuan
2. Laki – laki Observasi atau pengamatan pada saat wawancara Nominal
3.
Faktor Genetik / Riwayat Keturunan
Keterangan mengenai ada tidaknya keluarga responden yang menderita hipertensi. Keluarga yang dimaksud yaitu ayah, ibu, kakek, nenek, bibi, dan paman
Ditanyakan pada saat wawancara dengan responden Ordinal
4. Obesitas Keadaan berat badan responden yang ditentukan melalui IMT
1. Kurus I 2. Kurus II
Tinggi badandiukur denganmeteran (bath
(Indeks Massa Tubuh) yang dirasakan saat tuntutan emosi, fisik atau lingkungan tak mudah diatasi atau melebihi daya dan kemampuan yang dirasakan untuk mengatasinya dengan efektif.
Ditanyakan padasaat wawancara pada respondensesuai denganlampiran pertanyaan. Dalam hal ini tuak termasuk dalam alkohol
Ditanyakan padasaat wawancaradenganresponden,
7. Merokok
Penyakit yang diderita oleh responden selain penyakit hipertensi. Penyakit tersebut berkaitan dengan hipertensi seperti diabetes, asam urat, gagal ginjal, gagal jantung, ginjal koroner, kolestrol dan stroke
Ditanyakan pada saat
wawancara dengan responden Ordinal
9. Mengkonsumsi Kafein
Kebiasaan meminum kafein dan atau pernah minum dalam sehari-hari,sebelum
didiagnosishipertensi.Kafein dapat berupa kopi dan kakao, cola, dan daun teh.
1. Tidak pernah 2. cangkir/btg 3. 4 – 5 cangkir/btg 4. > 6 cangkir/btg
Ditanyakan pada saat
3.9 Pengolahan Data
Tahap pengolahan data meliputi: a. Cleaning
Data yang telah dikumpulkan dilakukan cleaning data yang berartisebelum data dilakukan pengolahan, terlebih dahulu dilakukanpengecekan agar tidak terdapat data yang tidak perlu.
b. Editing
Setelah data dikumpulkan lalu dilakukan pengeditan untukmengecek kelengkapan data, kesinambungan data dankeseragaman data.
c. Coding
Dilakukan untuk memudahkan dalam pengolahan data termasuk dalam pengelompokan kategori dan pemberian skor.
d. Entry Data
Memasukkan data ke program komputer untuk proses analsis data.
3.10 Analisis Data
Pengukuran variabel pada analisis faktor berdasarkan skala interval atau rasio, namun dalam penelitian ini skala berukuran nominal dan ordinal sehingga penskalaan diubah ke dalam bentuk interval dengan menggunakan Method of Successive Interval (MSI).
3.10.1 Uji Pengolahan Data
3.10.2 Langkah – langkah Analisis Faktor
a. Membentuk matriks korelasi
Matriks korelasi merupakan matrik yang memuat koefisien korelasi dari semua pasangan variabel dalam penelitian ini.
b. Perhitungan selanjutnya meneliti ketepatan anlisis faktor yaitu dengan melihat uji Kaiser Mayer Olkin (KMO) dan uji bartlett’s test of shphericity
c. Hasil pengolahan berikutnya adalah Measure of Sampling Adequacy (MSA) yang menyatakan kecukupan sampel.
d. Langkah selanjutnya adalah ekstraksi faktor. Pada penelitian ini metode ekstraksi menggunakan Principal Component Analysis. Analisis dilakukan untuk mengetahui apakah variabel – variabel tersebut dapat direduksi menjadi satu atau lebih faktor dengan memperhatikan nilai varian data asli. e. Penentuan banyaknya faktor dilakukan untuk mencari variabel baru yang
disebut faktor yang saling tidak berkorelasi, bebas satu sama lainnya, lebih sedikit jumlahnya daripada variabel aslinya. Penentuan faktor dapat dilakukan dengan 2 cara yaitu (1) Penentuan berdasarkan eigen value dan (2) Penentuan Berdasarkan Scree Plot
f. Setelah faktor terbentuk maka pada tahap selanjutnya, menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan faktor yang terbentuk dari matriks korelasi yang dibakukan. Koefisien matriks korelasi disebut factor loading
g. Apabila ada beberapa variabel yang berkorelasi dengan lebih dari satu faktor, atau sebaliknya faktor yang berkorelasi dengan banyak variabel maka dilakukan rotasi terhadap variabel – variabel tersebut. Proses rotasi terhadap faktor pada penelitian ini menggunakan metode varimax rotationkarena bertujuan untuk mengekstraksi sejumlah variabel menjadi
h. Setelah faktor dapat berkorelasi dengan variabelnya maka langkah selanjutnya dengan menjelaskan variabel – variabel dalam faktor yang telah terbentuk.
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Input Data Asli Penelitian
Data yang telah diperoleh sebelumnya dengan daftar lampiran berupa pertanyaan – pertanyaan yang diperoleh dari wawancara mendalam kepada responden sesuai dengan skala ukuran yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga diperoleh data pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Input Data Asli Penelitian
NOMOR
RESPONDEN X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
1. 4 1 1 3 1 1 1 1 2
2. 3 1 1 5 1 1 1 1 4
3. 5 1 2 3 2 1 1 2 1
4. 5 1 1 3 1 1 1 1 3
5. 5 2 1 3 1 3 4 1 3
6. 3 2 1 1 3 1 3 2 1
7. 4 2 1 3 3 1 1 2 2
8. 4 2 1 4 1 1 4 2 2
9. 5 2 3 3 4 1 4 2 3
10. 5 1 1 3 1 1 1 1 2
11. 3 1 1 3 3 1 1 1 1
12. 4 2 1 3 1 1 2 1 3
13. 3 1 1 3 1 1 1 1 1
14. 5 1 2 3 1 1 1 2 1
15. 2 1 1 4 1 1 1 2 3
17. 5 2 2 5 1 2 2 3 2
Berdasarkan data yang telah dikumpulkan dan diolah sesuai dengan input data yang telah diperoleh maka frekuensi disrtibusi secara garis besar dapat ditunjukkan pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Frekuensi Distribusi Variabel – variabel
No. Variabel Kategori Frekuensi Proporsi Persentase
4.3 Penskalaan Data Asli Penelitian
Pengukuran variabel pada analisis faktor berdasarkan skala interval atau rasio, Namun pada penelitian ini skala berukuran nominal dan ordinal sehingga penskalaan dapat diubah ke dalam bentuk interval dengan menggunakan Method of Successive Interval (MSI).
Adapun tahapan perhitungan yang dapat dilakukan pada MSI ini untuk variabel X1 adalah sebagai berikut :
a. Data yang telah diperoleh sebelumnya ditentukan frekuensinya terlebih dahulu. Pada pembahasan sebelumnya telah ditentukan sebelumnya frekuensi dari masing – masing variabel.
b. Perhitungan proporsi dilakukandengan membagi setiap frekuensi terhadap jumlah responden.Pada pembahsan sebelumnya telah ditentukan sebelumnya frekuensi dari masing – masing variabel.
c. Perhitungan proporsi kumulatif (PK) dilakukan dengan menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap nilai.
d. Mencari nilai diperoleh dari tabel distibusi normal baku dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif berdistribusi normal baku.
f. Menghitung scale value (SV) digunakan rumus :
Untuk SV1 nilai batas bawah untuk densitas pertama adalah 0 (lebih kecil dari 0,616); dan untuk proporsi kumulatif juga 0 (dibawah nilai 0,089). Sehingga diperoleh hasil :
terkecil
g. Menghitungnilai hasil pengskalaan dengan cara sebagai berikut : 1. Menentukan scale value min sehingga
= -1,809
2. Transformasi nilai skala dengan rumus:
Tabel 4.3 Penskalaan Variabel X1
Variabel Kategori Frekuensi Proporsi Proposi
Kumlatif Densitas Z
Nilai hasil penskalaan
1
2,000 4,000 0,089 0,089 0,161 -1,348 1,000 3,000 10,000 0,222 0,311 0,353 -0,493 1,944 4,000 9,000 0,200 0,511 0,399 0,028 2,589
5,000 22,000 0,489 1,000 0,000 3,626
Selanjutnya pengskalaan untuk variabel yang lain dilakukan dengan cara yang sama. Perhitungan dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan Microsoft Office Excel2007.Secara keseluruhan dapat dilihat pada lampiran 2 pada halaman
66.
4.4 Uji Pengolahan Data
Penelitian pada dasarnya merupakan proses untuk melakukan pengukuran. Oleh karena itu agar kesimpulan yang diperoleh dari penelitian tidak keliru atau tidak memberikan gambaran yang jauh berbeda dengan keadaan yang sebenarnya maka diperlukan alat ukur yang berupa skala atau test yang valid dan reliabel.
4.4.1 Uji Validitas
Uji validitas mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya.Alat ukur yang valid akan memiliki tingkat
kesalahan yang kecil sehingga angka yang dihasilkannya dapat dipercaya sebagai
angka yang sebenarnya atau angka yang mendekati keadaan sebenarnya.
Pengujian terhadap validitas variabel – variabel yang ada dilakukan
dengan menggunakan statistik korelasi pearson product moment. Perhitungan
korelasi pearson product moment ini dihitung secara manual pada 9 variabel yang
Perhitungan secara manual dilakukan pada variabel X1 adalah X dan Y
merupakan jumlah keseluruhan variabel tanpa variabel X1. Berikut diperlihatkan
perhitungan untuk variabel X1 pada tabel 4.4 berikut :
Tabel 4.4 Perhitungan Validitas Variabel X1
37. 3,626 18,614 131,463 3464,911 674,915
Perhitungan korelasi pearson product moment sebagai berikut :
tingkat kepercayaan 99%, dapat diketahui bahwa nilai tabel korelasi adalah 0,380.
Bila dibandingan dengan r1 yaitu 0,460, maka disimpulkan bahwa rhit (0,460) >
rtabel (0,380) berarti variabel X1 valid.
Untuk pengujian berikutnya dapat dilakukan dengan cara yang sama.
Diperlihatkan pada tabel 4.5. Perhitungan dapat dilakukan dengan bantuan
Tabel 4.5 Hasil Uji Validitas
Variabel hitung tabel Keterangan
X1 0,460 0,380 Valid
X2 0,549 0,380 Valid
X3 0,385 0,380 Valid
X4 0,402 0,380 Valid
X5 0,380 0,380 Valid
X6 0,395 0,380 Valid
X7 0,566 0,380 Valid
X8 0,449 0,380 Valid
X9 0,396 0,380 Valid
Dari hasil uji validitas diatas terlihat bahwa semua variabel dalam
penelitian ini layak atau dapat digunakan pada pengolahan data berikutnya.
4.4.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas, atau keandalan, adalah konsistensi dari serangkaian pengukuran atau
serangkaian alat ukur. Hal tersebut bisa berupa pengukuran dari alat ukur yang
sama (tes dengan tes ulang) akan memberikan hasil yang sama, atau untuk
pengukuran yang lebih subjektif, apakah dua orang penilai memberikan skor yang
mirip (reliabilitas antar penilai).
Perhitungan nilai Alpha Cronbachdapat dilakukan dengan langkah – langkah sebagai berikut :
a. Mencari nilai varians dari masing – masing variabel dengan rumus sebagai berikut :
b. Selanjutnya mencari jumlah varians dari variabel – variabel yang telah ditentukan
c. Mencari nilai varians total
d. Melakukan proses perhitungan nilai Alpha Cronbach dengan memakai rumus :
Diperoleh nilai Alpha Cronbach yakni 0,758.Hasil yang diperoleh sesuai dengan output SPSS 20.0. Diperlihatkan pada tabel 4.6 berikut :
Tabel 4.6 Uji Reliabilitas
Cronbach’s Alpha N of Items
0,758 9
4.5 Analisis Faktor
Setelah sampel didapat dan diuji sehingga asumsi terpenuhi, langkah selanjutnya adalah melakukan proses analisis faktor. Proses tersebut meliputi :
4.5.1 Membentuk Matriks Korelasi
Matriks korelasi merupakan matrik yang memuat koefisien korelasi dari semua pasangan variabel dalam penelitian ini.Matriks ini digunakan untuk mendapatkan nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian. Nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melakukan beberapa pengujian untuk melihat kesesuaian dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis faktor.
Perhitungan matriks korelasi dapat dilakukan dengan menggunakan rumus product moment. Perhitungan dilakukan dengan pemisalan pada XAdalah variabel
X1 dan Y adalah variabel X2 sehingga diperoleh pada tabel 4.7 berikut :
Tabel 4.7 Perhitungan Korelasi Variabel X1 dan X2
Nomor
Responden X Y X
2
Y2 XY
1. 2,583 1,000 6,6712 1,0000 2,583
2. 1,944 1,000 3,7794 1,0000 1,944
3. 3,626 1,000 13,1463 1,0000 3,626
43. 3,626 2,617 13,1463 6,8481 9,488
44. 2,583 1,000 6,6712 1,0000 2,583
45. 3,626 1,000 13,1463 1,0000 3,626
Jumlah 126,454 72,487 391,0560 144,4183 208,655
Perhitungan korelasi pearson product moment sebagai berikut :
Berikut pemaparan hasil perhitungan matriks korelasi.
MATRIKS KORELASI
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
X1 1,000 0,158 0,263 0,296 0,256 0,282 0,333 0,232 0,359 X2 0,158 1,000 0,178 0,169 0,377 0,395 0,797 0,322 0,271 X3 0,263 0,178 1,000 0,178 0,301 0,081 0,195 0,608 0,008 X4 0,296 0,169 0,178 1,000 0,105 0,315 0,205 0,219 0,447 X5 0,256 0,377 0,301 0,105 1,000 0,135 0,293 0,249 0,132 X6 0,282 0,395 0,081 0,315 0,135 1,000 0,487 0,054 0,186 X7 0,333 0,797 0,195 0,205 0,293 0,487 1,000 0,193 0,255 X8 0,232 0,322 0,608 0,219 0,249 0,054 0,193 1,000 0,212 X9 0,359 0,271 0,008 0,447 0,132 0,186 0,255 0,212 1,000
Pada penelitian ini matriks korelasi yang dibentuk dari data yang diperoleh untuk mengetahui faktor dominan penyebab hipertensi memperlihatkan korelasi antara variabel – variabel yang diharapkan nantinya bahwa variabel – variabel ini akan berkorelasi dengan faktor yang sama.
4.5.2 Pengujian KMO dan Bartlett’s
Perhitungan selanjutnya meneliti ketepatan anlisis faktor yaitu dengan melihat uji Kaiser Mayer Olkin (KMO) dan uji bartlett’s test of shphericity.Pengukuran KMO dapat dilakukan dengan membandingkan besarnya jumlah kuadrat matriks koefisien korelasi sederhana terobservasi dengan besarnya jumlah kuadrat koefisien matriks korelasi parsial.
Perhitungan kuadrat koefisien matriks korelasi sederhaan ( dan kuadrat koefisien matriks korelasi parsial ( dapat dilihat pada lampiran 3 halaman 69. Nilai KMO sebesar 0,630 lebih besar dari 0,50 sehingga variabel yang ada sudah bisa dianalisis lebih lanjut.
Perhitungan uji bartlett’s test of shphericitydapat dilakukan dengan pendekatan chi squaresebesar 121,071. Berikut pemaparan hasiluji KMO dan uji Bartlett’s test of sphericity dengan menggunakan program Komputer SPSS 20.0 pada tabel 4.8 berikut :
Tabel 4.8 KMO dan Uji Bartlett’s Test of Sphericity
Kaiser-Mayer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,630 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square Df 121,071 36
Sig. 0,000
Pada tabel 4.8 uji Bartlett’s test of sphericity signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05 artinya matriks korelasi antar variabel yang dijadikan masukan dalam perhitungan tidak menghasilkan matriks identitas. Sehingga analisis faktor dianggap sebagai teknik yang tepat.
4.5.3 Pengukuran MSA
Tabel 4.9 Nilai Measure of Sampling Adequacy (MSA)
No. Variabel Nilai MSA
1. X1= Usia 0,6480
2. X2= Jenis Kelamin 0,5714
3. X3= Genetika/keturunan 0,5591
4. X4= Obesitas 0,7117 diatas 0,50 artinya analisis faktor memang tepat digunakan untuk menganalisis data dalam bentuk matriks korelasi dan menunjukkan bahwa variabel – variabel tersebut memenuhi pengukuran kecukupan sampel.
4.5.4 Ekstraksi Faktor
Setelah ditetapkan bahwa analisis faktor merupakan teknik yang tepat untuk menganalisis data yang sudah dikumpulkan, kemudian ditentukan metode yang tepat untuk analisis faktor.Pada penelitian ini metode ekstraksi menggunakan Principal Component Analysis.Analisis dilakukan untuk mengetahui apakah
variabel – variabel tersebut dapat direduksi menjadi satu atau lebih faktor dengan memperhatikan nilai varian data asli.
Tabel 4.10 Komunalitas
No. Variabel Initial Extraction
1. X1= Usia 1,000 0,469
2. X2= Jenis Kelamin 1,000 0,821
3. X3= Genetika/keturunan 1,000 0,769
Tabel 4.10 menunjukkan bahwa kolom initial atau kolom awal nilai komunalitas untuk variabel X1 sampai dengan X9 masing – masing sebesar 1.Komunalitas pada dasarnya adalah jumlah varians (bisa dalam persentase) suatu variabel mula – mula yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada.
a. Untuk variabel usia, nilai komunalitasnya adalah 0,469. Hal ini berarti sekitar 46,9% varians variabel usia bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
b. Untuk variabel jenis kelamin, nilai komunalitasnya adalah 0,821. Hal ini berarti sekitar 82,1% varians variabel jenis kelamin bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
c. Untuk variabel genetika/keturunan, nilai komunalitasnya adalah 0,769. Hal ini berarti sekitar 76,9% varians variabel genetika/keturunan bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
d. Untuk variabel obesitas, nilai komunalitasnya adalah 0,652. Hal ini berarti sekitar 65,2% varians variabel obesitas bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
e. Untuk variabel stres, nilai komunalitasnya adalah 0,409. Hal ini berarti sekitar 40,9% varians variabel stres bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
f. Untuk variabel meminum alkohol, nilai komunalitasnya adalah 0,533. Hal ini berarti sekitar 53,3% varians variabel meminum alkohol bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
g. Untuk variabel merokok, nilai komunalitasnya adalah 0,837. Hal ini berarti sekitar 83,7% varians variabel merokok bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
h. Untuk variabel komplikasi, nilai komunalitasnya adalah 0,724. Hal ini berarti sekitar 72,4% varians variabel komplikasi bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
Tabel 4.11 Nilai Eigenvalue untuk setiap faktor
Komponent atau Faktor
Initial Eigenvalues
Total % of Variance % Cumulative
1. 3,174 35,268 35,268
2. 1,423 15,816 51,084
3. 1,249 13,879 64,963
4. 0,806 8,960 73,924
5. 0,784 8,711 82,634
6. 0,645 7,162 89,796
7. 0,439 4,875 94,671
8. 0,334 3,710 98,381
9. 0,146 1,619 100,000
Nilai eigenvalue untuk setiap faktor, yang pada awal terdiri dari 9 faktor yaitu sebanyak variabel aslinya. Pada tabel 4.11 menunjukkan terdapat 3 faktor dengan nilai eigenvalue lebih dari 1 yaitu faktor 1, 2, dan 3 masing – masing dengan nilai eigenvalue 3,174; 1,423; 1,249. Kemudian total persentase varians ketiga faktordiakumulasikan menjadi 35,268% + 15,816% + 13,879% = 64,963%. Ketiga faktor tersebut menjelaskan total varians variabel yang mempengaruhi. Nilai akumulasi persentase varians ini menentukan banyaknya faktor yang bisa diekstrak.
Perhitungan komunalitas dan eigenvalue secara manual dapat dilihat pada lampiran 5 halaman 74.
4.5.5 Menentukan Banyaknya Faktor
1. Penentuan berdasarkan eigenvalue
Di dalam pendekatan ini, hanya faktor dengan eigenvalue lebih dari satu yang dipertahankan, namun faktor dengan eigenvalue lebih kecil dari satu tidak diikutsertakan dalam model.
Pada tabel 4.11 diperlihatkan bahwa terdapat 3 faktor yang terbentuk, karena satu faktor, nilai eigenvalue masih diatas 1 yaitu 3,174; dua faktor, nilai eigenvalue masih diatas 1 yaitu 1,243; tiga faktor, nilai eigenvalue masih diatas 1 yaitu 1,249. Namun untuk empat faktor, nilai
eigenvalue dibawah 1 yaitu 0,806 sehingga proses pembentukan faktor
berhenti pada tiga faktor.
2. Penentuan Berdasarkan Scree Plot
Penentuan faktor berdasarkan nilai eigenvalue diperoleh dengan jumlah varians yang menjelaskan dasar jumlah faktor yang diperoleh dengan perhitungan angka, maka scree plot memperlihatkan hal tersebut dengan grafik.
