LATAR BELAKANG
Penyebab utama kematian
balita di Indonesia
Millennium Development
Goals
(MDGs)
Indonesia sendiri pada tahun 2011
tercatat sebagai Negara dengan
PENELITIAN SEBELUMNYA
Yulianti (2003) meneliti tentang faktor risiko kejadian pneumonia pada anak balita di
kota Banjarmasin menggunakan analisis univariat dan regresi logistik, diperoleh
kesimpulan bahwa pemberian ASI tidak eksklusif, status gizi kurang, kepadatan
hunian tinggi, dapur tanpa lubang asap, dan kebiasaan merokok merupakan faktor
risiko kejadian pneumonia pada anak balita di kota Banjarmasin.
Yuwono (2008) meneliti tentang faktor-faktor lingkungan fisik rumah yang
berhubungan dengan kejadian pneumonia pada anak balita di wilayah kerja
Puskesmas Kawunganten Kabupaten Cilacap menggunakan analisis univariat, bivariat
dan regresi logistik. Dari penelitiannya diperoleh kesimpulan bahwa jenis lantai,
kondisi dinding rumah, 3 luas ventilasi rumah, tingkat kepadatan hunian, tingkat
kelembaban, penggunaan jenis bahan bakar kayu dan kebiasaan anggota keluarga
PENELITIAN SEBELUMNYA
Hartanto (2010) meneliti tentang pemetaan penderita pneumonia di Surabaya
dengan menggunakan geostatistik. Dari hasil penelitiannya diperoleh kesimpulan
bahwa berdasarkan analisa kriging, pusat penyebaran pneumonia berada di
daerah Tubanan dan Sukomanunggal. Keduanya terletak di wilayah Surabaya
Barat dan radius penyebaran penyakit ini sekitar 600 meter persegi.
Fitriarma (2012) meneliti tentang faktor eksternal pneumonia pada balita di Jawa
Timur dengan pendekatan Geographically Weighted Regression
(GWR). Dari hasil
penelitiannya diperoleh kesimpulan bahwa berdasarkan analisa Geographically
Weighted Regression
(GWR), faktor eksternal yang berpengaruh pada kejadian
pneumonia balita di Jawa Timur adalah pemberian vitamin A (X
2) dan balita
RUMUSAN MASALAH
1. Karakteristik penderita penyakit
Pneumonia pada balita di Provinsi
Jawa Timur.
2. Pengelompokkan Kabupaten/Kota
berdasarkan faktor-faktor yang
mempengaruhi penyakit Pneumonia
pada balita di Provinsi Jawa Timur
TUJUAN
1. Mendeskripsikan karakteristik
penderita penyakit Pneumonia
pada balita di Provinsi
Jawa
Timur.
2. Mengetahui pengelompokkan
Kabupaten/Kota
berdasarkan
faktor-faktor yang mempengaruhi
penyakit Pneumonia pada balita
di Provinsi Jawa Timur.
MANFAAT
Bagi Akademis :
Sebagai bahan pemahaman &
pengaplikasian
metode
statistika
terutama
analisis
multivariat
dalam
upaya
mengatasi
permasalahan
dalam bidang kesehatan.
Bagi Pemerintah :
Sebagai kontribusi langkah-langkah
antisipasi yang harus dipertimbangkan
oleh Dinas Kesehatan Jawa Timur
dalam upaya pencegahan serta
peningkatan pemahaman masyarakat
tentang
pentingnya
penyakit
Pneumonia terutama pada balita.
Tinjauan STATISTIK
STATISTIKA DESKRIPTIF
Statistika deskriptif merupakan ilmu
statistika yang hanya mengolah,
menyajikan data tanpa mengambil
keputusan untuk populasi.
Statistika deskriptif dapat
membahas cara-cara
pengumpulan data,
penyederhanaan angka-angka
pengamatan yang diperoleh
(meringkas dan menyajikan)
serta melakukan pengukuran
pemusatan dan penyebaran
untuk memperoleh informasi
yang lebih menarik, berguna,
dan mudah dipahami.
TINJAUAN STATISTIK
ANALISIS CLUSTER
Analisis kelompok (kluster
analysis
) adalah
analisis statistika yang bertujuan untuk
mengelompokkan data sedemikian hingga
data yang berada dalam kelompok yang
sama mempunyai sifat yang relatif homogen
daripada data yang berada dalam kelompok
yang berbeda
a. Metode hierarki adalah hasil pengelompokkannya disajikan secara hierarki atau berjenjang dari n, (n-1) sampai 1 kelompok. Macam-macam metode hierarki adalah single linkage, complete linkage, average linkage, median linkage dan
centroid linkage.
b. Metode non hierarki adalah metode ini dipakai jika banyaknya kelompok sudah diketahui. Metode ini biasa
dipakai untuk
mengelompokkan data yang berukuran besar, yang termasuk dalam metode ini adalah metode K’means.
Tinjauan STATISTIK
ANALISIS CLUSTER HIERARKI
Metode Ward
Pada metode ward, jarak antara dua cluster adalah jumlah kuadrat antara dua cluster untuk seluruh variabel. Pengelompokkan metode ward adalah menimumkan peningkatan kriteria error sum of square (ESS). Dua cluster yang memiliki peningkatan ESS paling minimum akan berkelompok. Jika cluster sebanyak K maka ESS sebagai jumlahan dari atau . Sehingga untuk menghitung jarak antara dua cluster menggunakan metode ward. Rumus yang digunakan pada metodewardadalah
' 1
(
) (
)
n j j jESS
x
x
x
x
Langkah-langkah pengelompokan data dengan menggunakan metode hierarki adalah sebagai berikut :
1. Tentukan matriks jarak antar data yang dikelompokkan.
2. Tentukan dua data yang mempunyai jarak terkecil kemudian gabungkan dua data tersebut ke dalam satu kelompok. 3. Modifikasi matriks jarak sesuai aturan
jarak antar kelompok yang sesuai dengan metode pengelompokan yang dipakai.
Tinjauan STATISTIK
1. Menghitung jarak kaudarat dengan rumus
d
2j
x
j
x
'S
1x
j
x
2. Mengurutkan nilai dari yang terkecil sampai yang terbesar.
3. Mencari nilai dari tabel chi-squa
4. Membuat scatter plot antara pasangan ( ,q
j).
j n j p
q
2 5 . 0 ,
2 jd
Uji normalitas adalah uji untuk mengukur apakah data berdistribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik (statistik inferensial). Cara yang biasa dipakai untuk menghitung masalah ini adalah Chi-Square. Tapi karena tes ini memiliki kelemahan, maka yang kita pakai adalah Kolmogorov-Smirnov. Kedua tes dinamakan masuk dalam kategori Goodness Of Fit Tes.
Tinjauan STATISTIK
Pengujian Homogenitas Variansi
Uji Bartlett untuk menguji apakah matriks korelasi sama dengan matriks identitas atau tidak. Pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut.
Hipotesis :
H0: Matriks korelasi = matriks identitas) H1: Matriks korelasi ≠ matriks identitas) Taraf Signifikan : α = 0,05
Statistik Uji yang digunakan adalah
dimana : rij = Koefisien korelasi antara variabel i dan j N = Jumlah data
p = Jumlah variabel
Daerah Kritis : Tolak H0, jika p-value < α atau
j i ij hitungr
p
N
2 2)
6
5
2
1
(
2 2 / ) 1 ( , 2
p p hitung
Tinjauan STATISTIK
Pengujian Kecukupan Data
Uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO Test) merupakan nilai korelasi antar variabel yang digunakan untuk menguji apakah data layak untuk dianalisis atau tidak, dimana yang diharapkan nilai KMO lebih besar dari 0,5 (nilai korelasi minimal agar data dapat diolah). Pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut.
H0: Jumlah data cukup untuk difaktorkan
H1 : Jumlah data tidak cukup untuk difaktorkan Taraf Signifikan : α = 0,05
Statistik Uji :
Daerah Kritis : Tolak H0, jika nilai KMO < 0,5 j i a r r KMO p i p i p j ij p j ij p i p j ij , 1 1 1 2 1 2 1 1 2
Tinjauan STATISTIK
Analisis Faktor
Analisis faktor adalah analisis statistika yang bertujuan untuk
mereduksi dimensi data dengan cara menyatakan variabel asal
sebagai kombinasi linear sejumlah faktor sedemikian hingga,
sejumlah faktor tersebut mampu menjelaskan sebesar mungkin
keragaman data yang dijelaskan oleh variabel asal (Johnson,1998)
) ( ) ( ) ( ) ( ) (pxl pxl
l
pxmF
mxl pxlX
p m p m p p l p p m m m m F l F l F l X F l F l F l X F l F l F l X ... . . ... ... 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1TINJAUAN NON STATISTIK
Pneumonia adalah proses infeksi akut yang
mengenai jaringan paru-paru (alveoli).
Terjadinya pneumonia pada anak seringkali
bersamaan dengan proses infeksi akut pada
bronkus ( biasanya siebut bronchopneumonia).
Pengertian
Pneumonia
Dalam banyak penelitian menyebutkan bahwa
pneumonia pada anak disebabkan oleh dua jenis bakteri,
yaitu: Haemophilus Influenzae tipe B (Hib) dan
Streptococcus pneumoniae. Kedua bakteri ini juga dapat
menyebabkan meningitis akut (infeksi pada selaput yang
menutupi otak) pada anak-anak. Selain kesulitan dalam
bernapas, batuk rejan merupakan salah satu gejala
umum pada anak ketika ia terkena pnemonia.
Penyebab
Pneumonia
TINJAUAN NON STATISTIK
a. Pneumonia oleh Bakteri.
Pneumonia yang dipicu bakteri bisa menyerang siap saja dari bayi sampai usia lanjut. Sebenarnya bakteri penyebab pneumonia yang paling umum adalah Streptococcus pneumonia sudah ada di kerongkongan manusia sehat.
b. Pneumonia oleh Virus.
Virus-virus ini kebanyakan menyerang saluran pernapasan bagian atas terutama pada anak-anak gangguan ini bisa memicu pneumonia. Bila infeksi terjadi
bersamaan dengan virus influenza, gangguan bisa berat dan kadang menyebabkan kematian.
c. Pneumonia Mikoplasma
Pneumonia yang diduga disebabkan oleh virus yang belum ditemukan ini sering juga disebut pneumonia yang tidak tipikal (Atypical Pneumonia). Mikoplasma tidak bisa diklasifikasikan sebagai virus maupun bakteri, meski mamiliki karakteristik keduanya.
d. Pneumonia Jenis Lain
Termasuk golongan ini adalah Pneumocystitis Carinii pnumonia (PCP) yang diduga disebabkan oleh jamur, PCP biasanya menjadi tanda awal serangan penyakit pada pengidap HIV/AIDS. PCP bisa diobati pada banyak kasus.
Klasifikasi
Pneumonia
TINJAUAN NON STATISTIK
Gejala khususnya adalah demam, sesak napas, napas dan nadi cepat, dahak berwarna kehijauan atau seperti karet, serta gambaran hasil ronsen memperlihatkan kepadatan pada bagian
paru. Kepadatan terjadi karena paru dipenuhi sel radang dan cairan yang sebenarnya merupakan reaksi tubuh untuk mematikan kuman. Tapi akibatnya fungsi paru terganggu, penderita mengalami kesulitan bernapas, karena tak tersisa ruang
untuk oksigen.
Tanda &
Gejala
Pneumonia
1
. Memberikan ASI ekslusif selama enam bulan pertama, hal
tersebut merupakan langkah penting untuk memastikan bayi
anda mendapatkan gizi yang cukup serta membangun
kekebalan alami terhadap bakteri maupun virus.
2. Memberikan vaksin yang disarankan oleh dokter dalam
satu tahun pertama kelahiran.
3. Menjaga kebersihan lingkungan.
4. Membiasakan anak untuk hidup sehat seperti tidak jajan
sembarangan dan mencuci tangan sebelum makan
Pengobatan
Pneumonia
TINJAUAN NON STATISTIK
a. Penanggulangan penyakit pneumonia menjadi fokus kegiatan program P2ISPA (Pemberantasan Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut). Program ini
mengupayakan agar istilah pneumonia lebih dikenal masyarakat, sehingga mumudahkan kegiatan penyuluhan dan penyebaran informasi tentang
penanggulannya Program P2ISPA mengklasifikasi penderita ke dalam 2 kelompok usia. Yaitu, usai di bawah 2 bulan (Pneumonia Berat atau Bukan Pneumonia) dan usia 2 bulan sampai kurang dari 5 tahun.
b. Pencegahan penyakit IPD, termasuk pneumonia, dapat dilakukan dengan cara vaksinasi pneumokokus atau sering juga disebut sebagai vaksin IPD. Peluang
mencegah Pneumonia dengan vaksin IPD adalah sekitar 80-90%. Adapun mengenai waktu ideal pemberian vaksin IPD, adalah sebanyak 4 kali, yakni pada saat bayi berusia 2 bulan, 4 bulan, 6 bulan dan diulang lagi pada usai 12 bulan.
c. Selain imunisasi, pencegahan pneumonia dengan menjaga keseimbangan nutrisi anak dan mengupayakan agar anak memiliki daya tahan tubuh yang baik, antara lain
dengan cara istirahat yang cukup juga olahraga.
Pencegahan
Pneumonia
metodologi
Sumber
Data
• Data sekunder yang diperoleh dari Dinas
Kesehatan Provinsi Jawa Timur yang bersumber
pada Profil Kesehatan Jawa Timur pada tahun
2011.
Unit
Sampling
• Sampling : Balita yang terjangkit penyakit
Pneumonia di Provinsi Jawa Timur.
• Populasi : Seluruh anggota keluarga di Provinsi
Jawa Timur.
METODOLOGI
No
Variabel
Definisi Operasional
1.
Balita mendapat imunisasi
Jumlah balita yang mendapatkan
Imunisasi
2.
Balita mendapatkan vitamin A
Jumlah balita yang mendapatkan
Vitamin A
3.
Balita gizi buruk
Jumlah balita yang menderita
gizi buruk
4.
Perilaku Hidup Bersih & Sehat
Jumlah keluarga yang
menerapkan Perilaku Hidup
Bersih & Sehat
5.
Rumah Sehat
Jumlah keluarga yang memiliki
METODOLOGI
No
Variabel
Definisi Operasional
6.
Keluarga memiliki tempat
sampah yang sehat
Jumlah keluarga yang memiliki
tempat sampah yang sehat
7.
Keluarga memiliki pengolahan
air limbah
Jumlah keluarga yang memiliki
pengelolaan air limbah
8.
Jumlah Posyandu
Jumlah Posyandu di Jawa Timur
9.
Jumlah Rumah Sakit
Jumlah Rumah Sakit di Jawa
Timur
metodologi
Melakukan Statistika Deskriptif dengan
Pemetaan.
1
Melakukan Pengujian Normal Multivariat
2
Melakukan Uji Homogenitas Variansi
3
Melakukan Uji Kecukupan Data Serentak & Individu
4
Melakukan Analisis Faktor
5
Melakukan Analisis Cluster berdasarkan faktor yang
terbentuk dari hasil analisis faktor
6
Pemetaan berdasarkan hasil klaster faktor yang terbentuk
dari hasil analisis faktor.
Analisis & pembahasan
Statistika Deskriptif
Variabel Rataan Standar Deviasi Varians Minimum Maksimum Balita mendapat
Imunisasi 15173 9103 82866216 1957 40422 Balita mendapat
Vitamin A 52630 35331 1248310469 6891 149498 Balita Gizi Buruk 639 906 820164 14 4608
PHBS 15049 17077 291629551 0 83143 Rumah Sehat 70484 95555 9130789085 1134 529669 Tempat Sampah 58209 70764 5007513954 0 271023 Air Limbah 44900 57539 3310779094 0 271023 Posyandu 1200 700 490375 161 2819 Rumah Sakit 8,53 9,77 95,5 1 56 Puskesmas 115,55 52,28 2732,74 19 231
Analisis & pembahasan
1,68 1,08 1,07 1,55 1,71 0,91 3,95 1,36 3,24 2,81 3,60 0,58 0,95 3,86 7,36 0,68 4,35 1,37 1,45 1,25 3,25 2,70 7,00 9,42 4,16 1,22 2,06 1,84 3,78 1,53 1,95 3,49 4,17 3,41 5,54 1,18 0,03 KAB. PONOROGO KAB. TRENGGALEK KAB. TULUNGAGUNG KAB. BLITAR KAB. KEDIRI KAB. MALANG KAB. LUMAJANG KAB. JEMBER KAB. BANYUWANGI KAB. BONDOWOSO KAB. SITUBONDO KAB. PROBOLINGGO KAB. PASURUAN KAB. SIDOARJO KAB. MOJOKERTO KAB. JOMBANG KAB. NGANJUK KAB. MADIUN KAB. MAGETAN KAB. NGAWI KAB. BOJONEGORO KAB. TUBAN KAB. LAMONGAN KAB. GRESIK KAB. BANGKALAN KAB. SAMPANG KAB. PAMEKASAN KAB. SUMENEP KOTA KEDIRI KOTA BLITAR KOTA MALANG KOTA PROBOLINGGO KOTA PASURUAN KOTA MOJOKERTO KOTA MADIUN KOTA SURABAYA KOTA BATUAnalisis & pembahasan
Kriteria
P-value
T
0,657895
Pengujian Normal Multivariat
Hipotesis :
H
0: Data berdistribusi normal multivariat
H
1: Data tidak berdistribusi normal
multivariat
Taraf signifikan : α = 0,05
Daerah kritis : Tolak H
0jika P-
value <
α
Data Berdistribusi
Normal Multivariat
35 30 25 20 15 10 5 0 25 20 15 10 5 0 dd q Scatterplot of q vs ddAnalisis & pembahasan
Identifikasi Korelasi Antar Variabel
Hipotesis:
H
0: Matriks korelasi adalah matriks identitas
H
1: Matriks korelasi bukan matriks identitas
Taraf Signifikansi : α = 0,05
Daerah Kritis : Tolak H
0jika nilai P_value < α
Nilai Chi-Square
df
P-value
Analisis & pembahasan
Identifikasi Kecukupan Data Serentak & Individu
Hipotesis :
H
0: Jumlah data cukup untuk difaktorkan
H
1: Jumlah data tidak cukup untuk difaktorkan
Nilai KMO
0,698
Variabel Nilai Korelasi Anti-image Balita mendapat imunisasi 0,671
Balita mendapatkan vitamin A 0,733 Balita gizi buruk 0,750 Perilaku Hidup Bersih & Sehat 0,594
Rumah Sehat 0,819
Keluarga memiliki tempat sampah yang sehat 0,629 Keluarga memiliki pengolahan air limbah 0,706 Jumlah Posyandu 0,725 Jumlah Rumah Sakit 0,529 Jumlah Puskesmas 0,729
Data Cukup
Difaktorkan
Analisis & pembahasan
Penentuan Banyak Faktor Dengan Eigenvalue
Variabel
Eigen Value
Total Varians (%)
Kumulatif (%) Balita mendapat imunisasi 5,884 58,842 58,842
Balita mendapatkan
vitamin A 1,293 12,926 71,768 Balita gizi buruk 1,171 11,712 83.480 Perilaku Hidup Bersih &
Sehat 0,835 8,346 91.826 Rumah Sehat 0,412 4,116 95.942 Keluarga memiliki tempat
sampah yang sehat 0,180 1,800 97,742 Keluarga memiliki
pengolahan air limbah 0,111 1,109 98,851 Jumlah Posyandu 0,083 0,829 99,680 Jumlah Rumah Sakit 0,021 0,214 99,895 Jumlah Puskesmas 0,011 0,105 100,000
Analisis & pembahasan
Pengelompokan Variabel Kedalam Faktor 1, Faktor 2 dan Faktor 3
Variabel Komponen
1 2 3
Balita mendapat imunisasi 0,926 0,246 0,167 Balita mendapatkan vitamin A 0,859 0,307 0,297 Balita gizi buruk 0,555 0,421 -0,567 Perilaku Hidup Bersih & Sehat 0,216 0,064 0,690
Rumah Sehat 0,409 0,840 -0,050 Keluarga memiliki tempat sampah
yang sehat 0,181 0,888 0,229 Keluarga memiliki pengolahan air
limbah 0,317 0,897 0,111
Jumlah Posyandu 0,907 0,321 0,212 Jumlah Rumah Sakit 0,302 0,390 0,640 Jumlah Puskesmas 0,880 0,276 0,102
Analisis & pembahasan
Faktor 1 (Kebutuhan Balita) Faktor 2 (Sanitasi Lingkungan) Faktor 3 (Pelayanan Kesehatan) Balita mendapatimunisasi Rumah Sehat Perilaku Hidup Bersih Sehat Balita mendapatkan
vitamin A
Keluarga memiliki tempat
sampah yang sehat Jumlah Rumah Sakit Balita gizi buruk Keluarga memiliki pengolahan
air limbah Jumlah Posyandu
Jumlah Puskesmas
Analisis & pembahasan
Analisis Komponen Berdasarkan Tiga Kelompok Faktor Skor
Komponen
1
2
3
1
0,765
0,609
0,208
2
0,266
-0,593
0,760
Analisis & pembahasan
Analisis & pembahasan
Analisis & pembahasan
Analisis & pembahasan
Pemetaan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Klasifikasi
Faktor 1 (Balita Mendapat Imunisasi, Balita Mendapatkan Vitamin
Analisis & pembahasan
Pemetaan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Klasifikasi
Faktor 2 (Rumah Sehat, Keluarga Memiliki Tempat Sampah Yang
Analisis & pembahasan
Pemetaan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Klasifikasi
Faktor 3 (Perilaku Hidup Bersih Sehat dan Jumlah Rumah Sakit)
Kesimpulan & saran
1. Prosentase balita penderita pneumonia terbesar terdapat di Kota Gresik sebesar 9,42 kemudian terbesar kedua yaitu Kota Mojokerto sebesar 7,36 dan terbesar ketiga yaitu Kota Lamongan sebesar 7,00. Sedangkan prosentase balita penderita pneumonia terkecil berada di Kota Batu sebesar 0,03.
2. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dengan menggunakan analisis faktor diperoleh kesimpulan bahwa pengelompokkan faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian Pneumonia pada balita di Jawa Timur terbagi menjadi 3 faktor. Faktor 1 (kebutuhan balita) meliputi balita mendapat imunisasi, balita mendapatkan vitamin A, balita gizi buruk, jumlah Posyandu dan jumlah Puskesmas. Faktor 2 (sanitasi lingkungan) meliputi rumah sehat, keluarga memiliki tempat sampah yang sehat dan keluarga memiliki pengolahan air limbah. Faktor 3 (pelayanan kesehatan) meliputi perilaku hidup bersih sehat dan jumlah rumah sakit.
3. Berdasarkan hasil pemetaan kabupaten/kota dengan hasil analissi faktor yang kemudian digunakan analisis cluster per faktor diperoleh kesimpulan bahwa pengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Timur terbagi menjadi 3 klasifikasi tiap faktor.
