Faktor yang Berpengaruh Terhadap Penyakit ISPA menggunakan Regresi Logistik Biner (Studi Kasus Kawasan Lumpur Lapindo Kabupaten Sidoarjo)

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

PENDAHULUAN

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

LATAR BELAKANG

Fenol

Hg.

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

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

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?

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?

MANFAAT

MANFAAT

INFORMASI DAN

SARAN BAGI DINKES

SIDOARJO

PEMERINTAH

PENINGKATAN

PEMAHAMAN

BAHAYA ISPA DAN

BUDAYA HIDUP SEHAT

MASYARAKAT

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).

TINJAUAN

PUSTAKA

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.

V V V V V V V V

MODEL REGRESI LOGISTIK

Menggunakan transformasi logit :

Sehingga :

) ... ( ) ... ( 1 1 0 1 1 0

e

1

e

)

(

p p p p x x x x

x

_{β β β} β β β

π

+ ₊ + ₊+ ₊

+

=

p p

x

x

x

x

x

g

β

β

β

π

π

₌

₊

₊

₊













−

=

_...

)

(

1

)

(

ln

)

(

_{0 1 1}

))

(

exp(

1

))

(

exp(

)

(

x

g

x

g

x

+

=

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

( )

_{( )}

₍

_{( )}

₎

i i i ia a L n _{x π x 1 π x} 1 2 2 2 − − = ∂ ∂

∑

=

β

β

( )

_∑

∑

∑

= = =               +       − = ∂ ∂ ∂ n 1 k 2 0 k 0 2 x exp 1 x exp x x i j j ij j j ij ib ia b a β L β β β β = −

∑

₌

( )

(

−

( )

)

n 1 x π 1 x π x x i ia ib i i i 15

V V V V V V V V

PENGUJIAN PARAMETER



Uji Serentak

Hipotesis :

H

₁

: paling sedikit ada satu ≠ 0, dengan

j = 1, 2,…, p

Statistik Uji :

; ;

Tolak Ho jika

0

...

:

_{1 2} 0

=

=

=

j

=

H

β

β

β

(

)

( )

∑

= − −             − = _n 1 i y 1 i y i n 0 n 1 i i 0 1 πˆ 1 πˆ n n n n 2ln G

∑

= = n 1 i i 1 y n

∑

(

)

= − = n 1 i i 0 1 y n

n

=

n

₁

+

n

₀ 2 ,db

G

>

χ

_α 16

V V V V V V V V

PENGUJIAN PARAMETER



Uji Parsial

Hipotesis :

H

₀

: = 0

H

₁

: ≠ 0 dengan j = 1, 2, 3,…, p

Statistik Uji : Uji Wald

Dengan Tolak Ho Jika

β

_p j

β

)

ˆ

(

ˆ

W

i i

SE

β

β

=

[

₍ ˆ ₎

]

12 ) ˆ ( _j Var _j SE

β

=

β

α/2

Z

W >

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 ( )

m_j =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

g k k k k _{k k k}

o

n

C

n

π

π

π

=

−

=

−

∑

k

ο

k

π

k

n'

) 2 , ( 2

ˆ

_>

_g−

C

χ

α

∑

= k C j k j j n m 1 ' ˆ π 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

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

METODOLOGI

PENELITIAN

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

xxxxxx

tidak terdapat penderita ISPA

Y = 1 ;untuk rumah tangga yang di diagnose

xxxxx

terdapat penderita ISPA

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

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

No Jenis Variabel Keterangan Tipe Data 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

Variabel Prediktor (Responden : penderita)

No Jenis Variabel Keterangan Tipe Data

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%)

Z

_α/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)

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

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

ANALISIS

DAN

PEMBAHASAN



_{Karakteristik Penderita ISPA}

55% 45%

Jenis Kelamin

laki-laki perempuan 42% 24% 28% 6%

Usia

usia 1-20 tahun usia 21-40 tahun usia 41-60 tahun usia 61-80 tahun 18% 49% 33% Status Gizi gizi buruk gizi kurang gizi baik 80% 20%

Lama Menderita ISPA

Kurang Dari 1 tahun Lebih Dari 1 tahun 25% 14% 53% 8%

Status dalam Keluarga

ayah ibu

anak/menantu/cucu



_{Karakteristik Penderita ISPA}

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



_{Karakteristik Penderita ISPA}

Tabel 4.2

Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan

Pekerjaan

Pekerjaan Penyakit ISPA Total Menderita Tidak Menderita

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



_{Karakteristik Penderita ISPA}

Pendapatan Penyakit ISPA Total Menderita Tidak Menderita

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 Total Menderita Tidak Menderita

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

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

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

Status penduduk Penyakit ISPA Total Menderita Tidak Menderita

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 Total Menderita Tidak Menderita

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

Tabel 4.5 Karakteristik Rumah Tangga Responden Berdasarkan

Pencemaran Udara dalam Rumah

Pencemaran udara dalam rumah Penyakit ISPA Total Menderita Tidak Menderita

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%)

 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 j β ) ˆ ( ˆ W i i SE β β = 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

 ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER SECARA INDIVIDU

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

 ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER SECARA INDIVIDU

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

 ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER SECARA INDIVIDU

* Signifikan pada alpha kurang dari 0,2

 ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER SECARA

SERENTAK

)

ˆ

(

ˆ

W

i i

SE

β

β

=

α/2

Z

W >

H₀ : β₁ = β₂ = … = β_j = 0

H₁ : Paling sedikit ada satu β_j ≠ 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



_{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 :

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



_{UJI Kesesuaian Model}

H

₀

: model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang nyata

antara observasi dengan prediksi model)

H

₁

: model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang nyata

antara observasi dengan prediksi model)

Statistik Uji:

(

)

(

)

∑

=

−

−

=

g k _{k k k} k k k

n

n

o

C

1 2 ' '

1

ˆ

π

π

π

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

KESIMPULAN

DAN

SARAN

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

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

D

aftar 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.

D

aftar 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.

“Terima Kasih”