PEMODELAN RESIKO PENYAKIT PNEUMONIA PADA BALITA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER STRATIFIKASI

(1)

JURUSAN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

SURABAYA

PEMODELAN RESIKO PENYAKIT PNEUMONIA

PADA BALITA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN

REGRESI LOGISTIK BINER STRATIFIKASI

Ita Noviana

1309 100 040

Pembimbing

: Ir. Sri Pingit Wulandari, M.Si.

Co Pembimbing : Dr. Purhadi, M.Sc

SEMINAR HASIL 4 JULI 2013

(2)

OUTLINE

PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA

METODOLOGI PENELITIAN

HASIL DAN PEMBAHASAN

KESIMPULAN DAN SARAN

(3)

MENURUNKAN

ANGKA KEMATIAN

BAYI

Latar

Belakang RumusanMasalah Tujuan Manfaat Batasan

PENDAHULUAN

(4)

MENURUNKAN

ANGKA KEMATIAN

BAYI

Latar

PENDAHULUAN

(5)

Latar

PENDAHULUAN

Ispa Pneumonia TB Campak

25.5

2.13 _0.99 _1.18

Prevalensi Pneumonia Berdasarkan Riskesdas 2007

Ispa Pneumonia TB Campak

(6)

Latar

PENDAHULUAN

NAD Sumatera Barat Jambi Bengkulu Bangka Belitung DKI Jakarta Jawa Tengah Jawa Timur Bali Nusa Tenggara Timur Kalimantan Tengah Kalimantan Timur Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara Sulawesi Barat Maluku Utara 192516688 75258145 512618165 13094973 4126 896 40296 168140 18477 1739 73786 15416 3215 32669 5515 2994 623 13005 5602 14148160 8384 5055 16562280 2327 402

Jumlah Penderita Pneumonia pada Balita 2011

(7)

Latar

PENDAHULUAN

NAD Sumatera Barat Jambi Bengkulu Bangka Belitung DKI Jakarta Jawa Tengah Jawa Timur Bali Nusa Tenggara Timur Kalimantan Tengah Kalimantan Timur Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara Sulawesi Barat Maluku Utara 6 21 56 00 64 6 14 03 23 76 18 0 54 115 13 83 0 46 12 26 9 4 1 0 58

Jumlah Kematian Balita Karena Pneumonia

(8)

FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMODELAN REGRESI LOGISTIK BINER REGRESI LOGISTIK BINER STRATIFIKASI Latar

PENDAHULUAN

(9)

Latar

Bagaimana karakteristik balita di Jawa Timur?

Bagaimana memodelkan faktor-faktor penyakit

pneumonia pada balita di Provinsi Jawa Timur

menggunakan Regresi Logistik Biner berdasarkan

strata dataran tinggi, sedang dan rendah?

PENDAHULUAN

(10)

Latar

Mengetahui karakteristik balita di Jawa Timur.

Mengetahui model dan faktor-faktor penyakit

pneumonia pada balita di Provinsi Jawa Timur

menggunakan Regresi Logistik Biner berdasarkan

strata dataran tinggi, sedang dan rendah?

PENDAHULUAN

(11)

PENDAHULUAN

Latar

Memberikan informasi untuk pemerataan sasaran

pelaksanaan program pencegahan dan pengendalian

pneumonia balita dalam rangka menurunkan akba

Memberikan informasi mengenai faktor-faktor yang bisa

mempengaruhi timbulnya kejadian pneumonia

Memberikan wawasan mengenai penerapan ilmu

Statistika dalam dunia kesehatan

(12)

Latar

Data yang digunakan adalah data Hasil Survey Riset Kesehatan Dasar Tahun 2007 yang di lakukan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Departemen Kesehatan Republik Indonesia untuk wilayah survey di Provinsi Jawa Timur

PENDAHULUAN

(13)

REVIEW PENELITIAN

(Hartanto, Halim, & Yuliana, 2010): pusat penyebaran pneumonia

berada di daerah Tubanan dan Sukomanunggal (Surabaya Barat)

dengan radius penyebaran penyakit pneumonia sekitar 600 meter

persegi

Pamungkas (2012) : Riwayat terkena campak, pekerjaan ibu, serta

variabel karakteristik sosial ekonomi yang ditinjau dari

pengeluaran rumah tangga

(Yuwono, 2008): jenis lantai, kondisi dinding rumah, luas ventilasi

rumah,

tingkat

kepadatan

hunian,

tingkat

kelembaban, penggunaan jenis bahan bakar kayu dan kebiasaan

anggota keluarga yang merokok mempunyai hubungan dengan

kejadian pneumonia

(14)

REVIEW PENELITIAN

(Santoso, 2012): Metode

Geographically Weighted Regression

(GWR) yang memberikan kesimpulan bahwa pemberian

vitamin A dan imunisasi pada balita berpengaruh terhadap

pneumonia di Jawa Timur

(Susilo, 2009) :Penelitian mengenai prevalensi dan faktor

resiko HIV pada

Generalized Epidemic

di tanah Papua yang

memberikan kesimpulan bahwa faktor kuat yang berlaku

untuk ketiga topografi yang digunakan dalam penelitian

adalah pengetahuan tentang HIV dan jumlah pasangan

(15)

PDF:

Model regresi logistik

Transformasi Logit: i i y i y i i i

y

f

(

,

π

)

=

π

(

1 −

π

)

1− ) ... ( ) ... ( 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 px x x x x g

β

π

₌ ₊ ₊ ₊       − = ... ) ( 1 ) ( ln ) ( ₀ ₁ ₁ (Agresti, 2002)

(Hosmer & Lemeshow, 2000).

Regresi Logistik

TINJAUAN PUSTAKA

(16)

Estimasi Parameter

1. Membentuk fungsi likelihood

2. Membentuk ln

l

(

β

)

3. Menurunkan ln

l

(

β

) terhadap

β

:

(

)

∏

= − =

−

=

n i y i i n i i i

x

f

l

1 1 y 1

)

(

1 )

(

)

(

)

(

β

π

i

π

















_∑

+

−











∑

∑

= = = = p j ij jx n i j n i i ij p j

e

x

y

log

1

0 1 1 0 β

β

∑

= = ∑ ∑













+

−

=

∂

= = n i n i x x ij ij i j p j j ij p j j ij

e

x

y

L

1 1 ₀ 0

1 )

(

β β

β

_ˆ

₍

₎

₀

1 1

=

−

∑

= = n i n i i ij ij i

x

y

π

TINJAUAN PUSTAKA

15

(17)

Iterasi Newton -Rapshon

( )

_β

( )

t

( )

_H

( )

t 1

_q

( )

t

β

_t+₁

₌

₋

−

Dimana:

t

= iterasi mulai dari 1,2,…. hingga dicapai kekonvergenan

= matriks Hessian dengan elemen

, dan merupakan

matriks nonsingular, sehingga dapat ditulis

( ) ( )

( )

      ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ = p L L L T β β β β ,... β , β 1 0 q t

H

( )

u j ju L h β β ∂ ∂ ∂ = 2 β ( ) ( )

(

( )

)

_ij i t i i j t j t L q ( ) y π x x n 1

∑

= − = ∂ ∂ = _β

β

β ( ) ( )

∑

( )

(

( )

)

= − − = ∂ ∂ ∂ = n 1 2 x π 1 x π x x ) ( i t i t i iu ij u j t ju t L h _β

β

TINJAUAN PUSTAKA

16

( )

t+

₋

β

( )

t

_≤

_ε

β

1

(18)

Pengujian Parameter

0 ...

2 1

=

β

=

β

p

=

β

0 ≠

j

β

(

)

( )

∑

= −

−

























−

=

n i y i y i n n i i i

n

G

1 1 0 1

ˆ

1 ˆ

ln

2

0

π

H

₀

:

H

₁

: Min satu ;

j

= 1, 2, ...,

p

Statistik uji:

Tolak H

₀

apabila

Dengan v=p-1

) , ( 2 v

G

>

χ

α

H

₀

:

H

₁

:

j

= 1, 2, ...,

p

Statistik uji:

Tolak H

₀

apabila

atau

Dengan v=1

0 = j β

0 ≠

j

β

)

ˆ

(

ˆ

j j

SE

W

β

=

2 / α Z Whitung >

W

2

>

χ

2₍α_,_v₎

TINJAUAN PUSTAKA

17

(19)

Uji Kesesuaian Model

TINJAUAN PUSTAKA

18

H

₀

: Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil

pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)

H

₁

: Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil

pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)

Statistik uji:

H

₀

ditolak jika

(

)

(

)

∑

=

−

=

g k _k _k _k k k k

n

o

C

1 2

1 '

'

ˆ

π

) 2 , ( 2

ˆ

_>

_g₋

C

χ

α

(20)

Regresi Logistik dengan Stratifikasi

Uji Kesamaan Vektor Parameter

Paling sedikit ada satu

yang tidak sama,

d

=1,2,...,

D

Statistik uji:

ditolak bila

W

_II

lebih dari

di mana

sampai

dengan masing-masing menunjukkan banyaknya variabel

prediktor pada model pertama sampai dengan model yang

ke-

D

.

0

:

1 2 D

H

β β

=



=

β

1

:

H

β

_d 1 2 1 2 1 3 1 2 1 1 2 1 3 1 2 1 3 1 3 1 1 3 1 1 2 1 1 3 1 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ

ˆ ˆ _{var( ) var( )} _cov( _, ₎ _cov( _, ₎

ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ

ˆ ˆ _cov( _, ₎ _{var( ) var( )} _cov( _, ₎

ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ _cov( _, _{) cov(} _, ₎ T D D II D D D + − − − − − − − + − − − = − − − − −             β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β β         W 1 2 1 3 1 1 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ var( ) var( )_D _D − − − + −                         β β β β β β β β  1 2 2 ( ;α w w ... wD)

χ

_{+ + +} 1

w

D

w

TINJAUAN PUSTAKA

19

(21)

Pneumonia

Klasifikasi Pneumonia

a.

Kelompok umur < 2 bulan

1. Pneumonia berat

Bila disertai dengan tanda-tanda klinis seperti berhenti menyusu (jika sebelumnya menyusu dengan baik), kejang, rasa kantuk yang tidak wajar atau sulit bangun, stridor pada anak yang tenang, demam (38ºC atau lebih) atau suhu tubuh yang rendah (di bawah 35,5 ºC), pernapasan cepat 60 kali atau lebih per menit, penarikan dinding dada berat, sianosis sentral (pada lidah), serangan apnea, distensi abdomen dan abdomen tegang.

2. Bukan pneumonia

b. Kelompok umur 2 bulan sampai < 5 tahun 1. Pneumonia sangat berat

2. Pneumonia berat 3. Pneumonia

4. Bukan pneumonia (batuk pilek biasa) 5. Pneumonia persisten

TINJAUAN PUSTAKA

(22)

Pneumonia

Klasifikasi Pneumonia

a.

Kelompok umur < 2 bulan

1. Pneumonia berat

Bila disertai dengan tanda-tanda klinis seperti berhenti menyusu (jika sebelumnya menyusu dengan baik), kejang, rasa kantuk yang tidak wajar atau sulit bangun, stridor pada anak yang tenang, demam (38ºC atau lebih) atau suhu tubuh yang rendah (di bawah 35,5 ºC), pernapasan cepat 60 kali atau lebih per menit, penarikan dinding dada berat, sianosis sentral (pada lidah), serangan apnea, distensi abdomen dan abdomen tegang.

2. Bukan pneumonia

b. Kelompok umur 2 bulan sampai < 5 tahun 1. Pneumonia sangat berat

2. Pneumonia berat 3. Pneumonia

4. Bukan pneumonia (batuk pilek biasa) 5. Pneumonia persisten

TINJAUAN PUSTAKA

(23)

Pneumonia Penyebab Pneumonia

1. Bakteri :Streptococcus pneumoniae

2. Virus yang paling sering menyebabkan pneumonia adalah Respiratory

Syncial Virus (RSV).

3. Mikoplasma

4. Protozoa, pneumonia yang disebabkan oleh protozoa sering disebut pneumonia pneumosistis. Termasuk golongan ini adalah Pneumocystitis

Carinii Pneumonia (PCP) (Misnadiarly, 2008)

Faktor Risiko yang Mempengaruhi Pneumonia

1. Faktor instrinsik :umur, jenis kelamin, status gizi, berat badan lahir rendah, status imunisasi, pemberian ASI, dan pemberian vitamin A.

2. Faktor ekstrinsik : kepadatan tempat tinggal, polusi udara, tipe rumah, ventilasi, kelembaban, letak dapur, jenis bahan bakar, penggunaan obat nyamuk, asap rokok, penghasilan keluarga serta faktor ibu baik pendidikan, umur ibu, maupun pengetahuan ibu (Nurzajuli & Widyaningtyas, 2008).

TINJAUAN PUSTAKA

(24)

METODOLOGI PENELITIAN

Sumber

Data Variabel Penelitian Metode Analisis

Sumber data pada penelitian ini adalah data yang digunakan adalah

data Hasil Survey Riset Kesehatan Dasar Tahun 2007 yang di lakukan

oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Departemen

Kesehatan Republik Indonesia untuk wilayah survey di Provinsi Jawa

Timur pada tahun 2007.

(25)

METODOLOGI PENELITIAN

Sumber

24

Kode Variabel Skala Keterangan

Y Pneumonia pada balita Nominal 0. Balita terkena pneumonia 1. Tidak Terkena pneumonia

X1 Status Gizi Ordinal

0. Gizi Buruk 1. Gizi Kurang 2. Gizi Baik 3. Gizi Lebih

X₂ Pemberian vitamin A Nominal 0. Tidak diberi Vit A_{1. Diberi Vit A}

X3 Pemberian Campak Nominal 0. Tidak diberi campak_{1. Diberi Imunisasi Campak}

X4 Pemberian Hepatitis B Nominal 0. Tidak diberi Hepa B_{1. Diberi Imunisasi Hepatitis B}

X5 Pemberian vaksin DPT Nominal 0. Tidak diberi vaksin DPT_{1. Diberi vaksin DPT}

X6 Perokok dalam rumah Nominal 0. Ada perokok dalam RT

1. Tidak ada perokok dalam RT

X7 Klasifikasi Tempat Tinggal Nominal 0. Desa_{1. Kota}

X8 Lama Pemberian ASI Rasio Open Question

(26)

METODOLOGI PENELITIAN

Sumber

1. Mendeskripsikan karakteristik balita berdasarkan hasil Survey

Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) pada tahun 2007 di Provinsi

Jawa Timur.

2. Menaksir parameter dan pengujian hipotesis pada model regresi

logistik biner pada masing-masing strata, langkah-langkahnya

adalah sebagai berikut:

a) Menyusun data berdasarkan strata

b) Memeriksa kolinearitas antar variabel prediktor

c) Menaksir parameter model regresi logistik

d) Menguji hipotesis model regresi logistik secara serentak dan

parsial

3. Menguji hipotesis Kesamaan

D

model regresi logistik secara

berpasangan menggunakan

Likelihood Ratio Test

(LRT)

4. Membuat kesimpulan.

(27)

HASIL DAN PEMBAHASAN

1. Daratan tinggi ( > 100 meter ) meliputi lima kabupaten dan tiga

kota yaitu : Kabupaten Trenggalek, Kabupaten Blitar, Kabupaten

Malang, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Magetan, Kota

Blitar, Kota Malang, Kota Batu.

2. Dataran sedang ( 45-100 meter ) meliputi sembilan kabupaten dan

dua kota yaitu Kabupaten Ponorogo, Kabupaten

Lumajang, Kabupaten Jember, Kabupaten

Tulungagung, Kabupaten Bangkalan, Kabupaten

Kediri, Kabupaten Madiun, Kabupaten Nganjuk, Kabupaten

Ngawi, Kota Kediri dan Kota Madiun.

3. Dataran rendah ( < 45 meter ) meliputi 15 kabupaten dan empat

kota.

26

Topografi Provinsi Jawa Timur Strata Dataran

Tinggi Strata DataranSedang Strata DataranRendah Statistika

(28)

HASIL DAN PEMBAHASAN

27

Karakteristik Balita Provinsi Jawa Timur

52% 48%

Laki-laki Perempuan Strata

Jenis Kelamin Total

Laki-laki Perempuan Dataran Rendah 280 276 556 Dataran Sedang 168 132 300 Dataran Tinggi 110 109 219 Total 558 517 1075 Strata Dataran

(29)

HASIL DAN PEMBAHASAN

28

60% 40%

Ya, ada perokok aktif dirumah Tidak

Perokok Aktif di Rumah Dataran Rendah Dataran Sedang Dataran Tinggi Total Ada 323 187 131 641 Tidak 231 111 84 426 Total 554 298 215 1067 Strata Dataran

(30)

HASIL DAN PEMBAHASAN

29

Strata Klasifikasi Tempat

Tinggal Total Pedesaan Perkotaan Dataran Rendah 218 308 556 Dataran Sedang 196 104 300 Dataran Tinggi 124 95 219 Total 506 515 1075 52% 48% Pedesaan Perkotaan Strata Dataran

(31)

HASIL DAN PEMBAHASAN

30

20%

80%

Tidak Diberi Vit A Diberi Vit A

Strata Pemberian Vitamin A Total

Tidak Diberi Vit A Diberi Vit A

Dataran Rendah 136 412 548

Dataran Sedang 51 249 300

Dataran Tinggi 30 189 219

Total 217 850 1067

Strata Dataran

(32)

HASIL DAN PEMBAHASAN

31

Karakteristik Balita Provinsi Jawa Timur 12%

88%

Tidak Diberi DPT Diberi DPT_Strata _{Pemberian Vaksin DPT} _Total

Tidak Diberi DPT Diberi DPT

Total 213 938 1061

Strata Dataran

(33)

HASIL DAN PEMBAHASAN

32

19%

81%

Tidak Diberi Campak Diberi Campak

Strata Pemberian Imunisasi Campak Total

Tidak Diberi Campak Diberi Campak

Total 202 859 1061

Strata Dataran

(34)

HASIL DAN PEMBAHASAN

33

15%

85%

Tidak diberi Hepa B Diberi Hepa B

Strata Pemberian Imunisasi Hepatitis B Total

Tidak Diberi Diberi

Total 157 904 1061

Strata Dataran

(35)

HASIL DAN PEMBAHASAN

34

5%

16%

70% 9%

Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Normal Gizi Lebih

Status Gizi Dataran Rendah Dataran Sedang Dataran Tinggi Total Gizi Buruk 38 12 6 556 Gizi Kurang 96 51 28 300 Gizi Normal 371 213 165 219 Gizi Lebih 51 24 20 1075 Total 556 300 219 1075 Strata Dataran

(36)

HASIL DAN PEMBAHASAN

35

5%

16%

70% 9%

Gizi Buruk Gizi Kurang Gizi Normal Gizi Lebih

Strata Kejadian Pnemonia Total

Ada Tidak Dataran Rendah 24 502 526 Dataran Sedang 11 289 300 Dataran Tinggi 18 201 219 Total 53 1022 1075 Strata Dataran

(37)

HASIL DAN PEMBAHASAN

36

Uji Independensi Variabel Prediktor

Respon Kode Prediktor p-value

Kejadian pneumonia pada balita (Y)

X₁ Status Gizi 0,825 X₂ Pemberian vitamin A 0,702 X₃ Pemberian Campak 0,203 X₄ Pemberian Hepatitis B 0,763 X₅ Pemberian DPT 0,118 X₆ Perokok dalam rumah 0,74 X₇ Klasifikasi Tempat Tinggal 0,554 Respon Kode Prediktor p-value

Kejadian pneumonia pada balita (Y) X₈ Lama Pemberian ASI 0,6577

Strata Dataran

(38)

HASIL DAN PEMBAHASAN

37 Uji Serentak

H

₀

:

H

₁

: Min satu ;

j

= 1, 2, ...,

p

Hasil Uji Serentak:

0 ...

2 1

=

β

=

β

p

=

β

0 ≠

j

β

Model Chi-Square_2,116 df₁ p-value_0,140

Strata Dataran

(39)

HASIL DAN PEMBAHASAN

38

Uji Serentak dan Parsial

H₀: H₁:

j = 1, 2, ..., p

Hasil Uji Parsial :

0 =

j

β

0 ≠

j

β

Kode Variabel Wald df p-value

X₁ Status_Gizi 1,658 3 0,646 Status_Gizi(1) 1,584 1 0,208 Status_Gizi(2) 0,805 1 0,370 Status_Gizi(3) 0,729 1 0,393 X₂ Pemberian_Vit_A(1) 0,005 1 0,946 X₃ Pemberian_Campak(1) 1,607 1 0,205 X₄ Pemberian_HEPA_B(1) 1,555 1 0,212 X₅ Pemberian_DPT(1) 2,921 1 0,087 X₆ Perokok_Aktif(1) 0,022 1 0,883 X₇ Klasifikasi_Desa(1) 1,134 1 0,287 X₈ Lama_ASI 0,049 1 0,824 Constant 5,402 1 0,020 Strata Dataran

(40)

HASIL DAN PEMBAHASAN

39

Pemilihan Model Terbaik Strata Dataran Tinggi

Variabel Kode Nilai Koefisien df p-value odd ratio

Pemberian Campak(1) X₃ -0,973 1 0,121 0,378 Constant 2,845 1 0,000 17,200

)

(

973 ,

0

845 ,

2 (

exp

1 )

(

973 ,

0

845 ,

2 (

exp

)

(

ˆ

campak

pemberian

campak

pemberian

x

−

+

−

=

π

Odd ratio pada variabel pemberian imunisasi campak balita

menunjukkan bahwa balita yang tidak mendapatkan imunisasi campak memiliki probabilitas terkena pneumonia sebesar 2,645 kali dibandingkan balita yang mendapatkan imunisasi campak.

Strata Dataran

(41)

HASIL DAN PEMBAHASAN

40

Aktual

Prediksi Kejadian Pneumonia

pada Balita Persentase Ya Tidak

Kejadian Pneumonia pada Balita Ya 9 5 64,3 Tidak 51 147 74,1 Persentase keseluruhan 73,6 Kesesuaian Model Chi-Square df p-value 0,086 6 0,770

H₀ : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)

H₁ : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)

Statistik Uji:

Kesesuaian Model dan Ketepatan Klasifikasi Strata Dataran

(42)

HASIL DAN PEMBAHASAN

41

Pemilihan Model Terbaik Strata Dataran Sedang

Variabel Kode Nilai Koefisien df p-value odd ratio

Lama pemberian ASI X11 -0,055 1 0,069 0,947

Konstanta 4,819 1 0,000 123,893

(

)

(

4 ,

819

0 ,

055 (

)

exp

1 )

(

055 ,

0

819 ,

4 exp

)

(

ˆ

ASI

pemberian

lama

ASI

pemberian

lama

x

−

+

−

=

π

Strata Dataran

(43)

HASIL DAN PEMBAHASAN

42

Kesesuaian Model

Keseuaian Model dan Ketepatan Klasifikasi

Statistik Uji: Chi-Square df p-value

5,069 8 0,750

Aktual

Prediksi

Kejadian Pneumonia pada Balita

Persentase Ya Tidak Kejadian Pneumonia pada Balita Ya 4 3 57,1 Tidak 82 205 71,4 Persentase keseluruhan 71,1 Strata Dataran

(44)

HASIL DAN PEMBAHASAN

43

Pemilihan Model Terbaik Strata Dataran Rendah

Variabel Kode Nilai Koefisien df p-value odd ratio

Klasifikasi_TT(1) X₇ -1,521 1 0,061 0,218

Lama pemberian ASI X₈ -0,045 1 0,145 0,956

Konstanta 5,662 1 0,000 287,723

(

)

(

5,662 ,1521 ( ) 0,045( )

)

exp 1 ) ( 045 , 0 ) ( 521 ,1 662 , 5 exp ) ( ˆ ASI pemberian lama tinggal tempat ASI pemberian lama tinggal tempat x − − + − − = π

Nilai odd ratio pada variabel variabel klasifikasi tempat tinggal menunjukkan bahwa balita yang tinggal di perkotaan memiliki peluang terkena pneumonia sebesar 4,587 kali dibanding balita yang tinggal di pedesaan

Strata Dataran

(45)

HASIL DAN PEMBAHASAN

44

Kesesuaian Model Ketepatan Klasifikasi

Statistik Uji:

Chi-Square df p-value

8,228 8 0,412

Aktual

Prediksi Kejadian Pneumonia pada Balita

Persentase Ya Tidak Kejadian Pneumonia Balita Ya 7 3 70,00 Tidak 110 420 79,2 Persentase keseluruhan 79,1 Strata Dataran

(46)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Strata Dataran

Tinggi Strata DataranSedang Strata DataranRendah

45

Statistika Deskriptif

Kode Variabel Dataran Tinggi Dataran Sedang Dataran Rendah X₁ Status Gizi Status_Gizi(1) Status_Gizi(2) Status_Gizi(3)

X₂ Pemberian vitamin A(1)

X₃ Pemberian Campak(1) 

X₄ Pemberian Hepatitis B(1) X₅ Pemberian vaksin DPT(1) X₆ Perokok dalam rumah(1)

X₇ Klasifikasi Tempat Tinggal(1) 

X₈ Lama Pemberian ASI  

X₉ Pemberian ASI(1)

Uji Vektor

(47)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Strata Dataran

46

Statistika

Deskriptif Uji_ParamaterVektor

Tabel 4.9 Estimasi Parameter di Strata Dataran Sedang dan Strata Dataran Rendah

Strata Dataran Sedang B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Lama_ASI -0,059 0,025 5,676 1 0,017 0,942 Constant 4,586 0,695 43,556 1 0,000 98,099 Strata Dataran Rendah B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Lama_ASI -0,042 0,024 3,157 1 0,076 0,959 Constant 4,245 0,531 63,948 1 0,000 69,732

vektor paramaeter dan matris varians kovarians:

      − = 059 , 0 586 , 4 ˆ ₂ strata β       − = 042 , 0 245 , 4 ˆ ₃ strata β

(

)

_      − − = 0006287 , 0 0154359 , 0 015436 , 0 485999 , 0 ˆ var β_strata₂

(

)

_      − − − = 0000661 , 0 0001992 , 0 0001992 , 0 0282215 , 0 ˆ var βstrata3

(48)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Strata Dataran

47

Statistika

Deskriptif Uji_ParamaterVektor

(

)

(

)

(

)

) (

2 3

)

1 3 2 3 2 ˆ var ˆ var ˆ ˆ ˆ ˆ strata strata strata strata T strata strata I W = β −β β + β − β −β       −       − −       − = − 017 , 0 341 , 0 0005626 , 0 0156351 , 0 015635 , 0 514220 , 0 017 , 0 341 , 0 T 1

[

]

_      −       − = 017 , 0 341 , 0 4 , 11467 7 , 348 671 , 348 546 , 12 017 , 0 341 , 0 =0,7305

Nilai statistik uji Wald tersebut dibandingkan

dengan, sehingga gagal tolak H

₀

, atau dapat disimpulkan

bahwa khusus faktor lama pemberian ASI dalam model regresi logistik untuk

strata dataran sedang dan strata dataran rendah, hasil uji statistik menyatakan

bahwa lama pemberian ASI memberikan pengaruh yang sama.

79424 , 3 2 ) 2 ; 15 , 0 ( =

χ

(49)

KESIMPULAN DAN SARAN

48

Hasil survey Riskesdas tahun 2007 menunjukkan bahwa 53 balita yang selama dilaksanakan survey terkena pneumonia yang tersebar di 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur. Prosentase balita yang mendapatkan imunisasi dasar sudah tinggi antara lain 80% balita di Provinsi Jawa Timur sudah mendapatkan vitamin A, 88% sudah mendapatkan vaksin DPT, 81% sudah mendapatkan vaksin campak, 85% balita telah mendapatkan imunisasi Hepatitis B. Balita yang mempunyai status gizi normal sebanyak 70%, berstatus gizi lebih sebanyak 9%, status gizi kurang sebanyak 16% dan balita yang berstatus gizi buruk sebanyak 5%.

Kejadian pneumonia pada balita di strata dataran rendah dipengaruhi oleh oleh klasifikasi tempat tinggal dan lama pemberian ASI, sedangkan kejadian pneumonia pada balita di strata dataran sedang dipengaruhi oleh lama pemberian ASI pada balita, dan kejadian pneumonia pada balita di strata dataran tinggi dipengaruhi oleh pemberian campak pada balita. Hasil pengujian vektor parameter lama pemberian ASI dalam model regresi logistik untuk strata dataran sedang dan strata dataran rendah menyatakan bahwa lama pemberian ASI memberikan pengaruh yang sama.

(50)

KESIMPULAN DAN SARAN

49

Saran

Saran yang bisa diberikan untuk menekan angka kematian balita yang terkena pneumonia di Jawa timur adalah dengan menggalakkan pemberian imunisasi campak pada balita, serta lama pemberian ASI ekslusif yang perlu diperhatikan. Sedangkan untuk penelitian-penelitian selanjutnya mengenai kejadian pneumonia pada balita, peneliti menyarankan untuk menambahkan variabel-variabel yang diduga mempengaruhi terjadinya pneumonia namun belum dimasukkan ke dalam model sehingga dapat diperoleh model yang lebih informatif dan aplikatif.

(51)

DAFTAR PUSTAKA

50 Agresti, A. 2002. Categorical Data Analysis.New York: John Wiley & Sons.

Depkes RI. 2010. Laporan Pencapaian Tujuan Pembangunan Milenium Indonesia 2010.Jakarta: Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/ Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (BAPPENAS).

Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. 2010. Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur 2010.

Hartanto, S., Halim, S., & Yuliana, O. Y. 2010. "Pemetaan Penderita Pneumonia di Surabaya dengan Menggunakan Geostatik".

Jurnal Teknik Industri, Vol. 12, No. 1.

Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. 2000. Apllied Logistik Regression (2nd ed.). New york: John Wiley & Sons. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. 2010. Retrieved October 8, 2012, from

http://depkes.go.id/index.php/berita/press-release/410-pneumonia-penyebab-kematian-utama-balita.html Kementerian Kesehatan RI. 2012. Profil Data Kesehatan Indonesia Tahun 2011.

Liao, T.F. 2004. "Comparing Social Groups: Wald Statistics for Testing Equality among Multiple Logit Models." International Journal of Comparative Sociology,Vol. 45, hal. 3-16

Misnadiarly. 2008. Penyakit Infeksi Saluran Napas Pneumonia pada Balita, Orang Dewasa, Usia Lanjut.Jakarta: Pustaka Obor Populer.

Nurzajuli, & Widyaningtyas, R. 2008. Faktor Risiko Dominan Kejadian Pnumonia Pada Balita.Semarang: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro.

Pamungkas, D. R. 2012. Analisis Faktor Risiko Pneumonia Pada Balita di 4 Provinsi di Wilayah Indonesia Timur (Analisis Data Riset Kesehatan Dasar Tahun 2007).Jakarta: Skripsi Jurusan Kesehatan Masyarakat Fakultas Kesehatan

Masyarakat UI.

Safarodiyah, A. (n.d.). Pnemonia Pada Bayi Dan Anak. Retrieved February 25, 2013, from http://www.salamsehat.com/pneumonia-pada-bayi-dan-anak.php

Santoso, F. P. 2012. Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression.Surabaya: Skripsi Jurusan Statistika FMIPA-ITS.

Supariasa, I. D., Bakri, B., & Fajar, I. 2002. Penilaian Status Gizi.Jakarta: EGC.

Susilo, B. 2009. Prevalensi dan Faktor-Faktor Resiko HIV pada Generalized Epidemic di Tanah Papua Menggunakan Metode Regresi Logistik dengan Stratifikasi (Studi Kasus Pada Hasil Surveilans Terpadu HIV-Perilaku/STHP 2006).

Surabaya: Tesis Jurusan Statistika FMIPA-ITS.

Yuwono, T. A. 2008. Faktor-Faktor Lingkungan Fisik Rumah Yang Berhubungan Dengan Kejadian Pneumonia Pada Anak Balita di Wilayah Kerja Puskesmas Kawunganten Kabupaten Cilacap.Semarang: Tesis Magister Kesehatan

(52)

JURUSAN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

SURABAYA

PEMODELAN RESIKO PENYAKIT PNEUMONIA

PADA BALITA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN

REGRESI LOGISTIK BINER STRATIFIKASI

Ita Noviana

1309 100 040

Pembimbing

: Ir. Sri Pingit Wulandari, M.Si.

Co Pembimbing : Dr. Purhadi, M.Sc

SEMINAR HASIL 4 JULI 2013