51
variabel didapatkan OR sebesar 2,024 95 CI; 0,802-5,108, artinya jumantik yang memiliki motivasi rendah mempunyai peluang 2,024 kali untuk memiliki
wilayah yang tidak bebas jentik daripada jumantik yang memiliki motivasi tinggi.
5.8 Faktor Internal Jumantik Mempengaruhi Hubungan antara Faktor
Pemantauan Jentik Berkala PJB, Pemberian Penyuluhan, dan Pemberantasan Sarang Nyamuk PSN oleh Jumatik dengan ABJ di
Wilayah Kerja Puskesmas Rawa Buntu Tahun 2016
Pada penelitian ini, faktor internal yang terdiri dari pengetahuan, sikap, dan motivasi merupakan faktor
confounding
yang akan dilakukan analisis multivariat untuk mengetahui faktor internal mana saja yang mempengaruhi hubungan antara
variabel independen dengan variabel dependen. Tahapan analisis multivariat dalam penelitian ini terdiri dari pemilihan variabel kandidat model, pembuatan model
faktor risiko, tahap uji interaksi, dan tahap uji
confounding
.
1. Pemilihan Variabel Kandidat Model
Pada penelitian ini terdapat 3 variabel perancu pengetahuan, sikap, dan motivasi dan 3 variabel independen PJB, pemberian penyuluhan, dan PSN
yang diduga berhubungan dengan ABJ. Tahap awal sebelum masuk ke analisis multivariat dilakukan analisis bivariat pada masing-masing variabel independen
dengan variabel dependen. Variabel yang memiliki P
value
0,25 ditetapkan sebagai kandidat yang akan masuk ke dalam analisis multivariat.
Hasil analisis bivariat antar variabel independen dengan variabel dependen dapat dilihat pada tabel 5.6:
52
Tabel 5. 6 Pemilihan Kandidat Variabel untuk Tahap Pemodelan Multivariat
Variabel P
value
Keterangan
PJB 0,005
Kandidat Pemberian Penyuluhan
0,314 Kandidat
PSN 0,934
Kandidat Pengetahuan
0,032 Kandidat
Sikap 0,042
Kandidat
Motivasi 0,204
Kandidat
Dari tabel 5.6 diketahui bahwa semua variabel diikutsertakan pada analisis multivariat yang terdiri dari PJB, pemberian penyuluhan, PSN,
pengetahun, sikap, dan motivasi. Variabel PSN dan pemberian penyuluhan memiliki P
value
0,25, namun variabel tersebut merupakan variabel utama dalam penelitian ini sehingga variabel ini tetap diikutsertakan pada analisis
multivariat.
2. Tahap Pembuatan Model Faktor Risiko
Variabel yang menjadi kandidat model dilakukan analisis bersamaan dalam analisis multivariat. Pada analisis ini variabel yang memiliki
P
wald
0,05 dikeluarkan satu persatu dimulai dari variabel yang memiliki P
wald
tertinggi. Pada tahap ini terdapat 2 variabel yang berhubungan dengan ABJ yang dapat dilihat pada tabel berikut:
53
Tabel 5. 7 Hasil Pembuatan Model Faktor Risiko
Variabel P
wald
ExpB 95CI
PJB 0,002
6,210 1,932-19,961
Pengetahuan 0,012
3,829 1,342-10,930
3. Tahap Uji Interaksi
Penilaian interaksi dilakukan dengan cara mengeluarkan variabel interaksi yang mempunyai nilai P
wald
0,05 dari model secara bertahap dimulai dari variabel yang mempunyai nilai P
wald
terbesar. Variabel interaksi yang berada pada model ini adalah interaksi antara pengetahuan dengan PJB.
Hasil uji interaksi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. 8 Hasil Uji Interaksi
Variabel P
value
Awal P
value
tanpa variabel interaksi
PJB 0,005
0,002 Pengetahuan
0,014 0,012
PJBPengetahuan 0,506
-
Keterangan : Variabel yang akan dikeluarkan
Berdasarkan tabel 5.8 diketahui bahwa pada analisis ini interaksi PJB dengan pengetahuan menunjukkan P
value
0,05, sehingga variabel interaksi tersebut keluar dari model. Oleh karena itu, pada analisis ini sudah tidak ada
variabel interaksi.
4. Penilaian Variabel Perancu
Penilaian ini bertujuan untuk mencari variabel internal yang menjadi faktor perancu. Penilaian dilakukan dengan cara mengeluarkan variabel
54
perancu satu per satu dimulai dari yang memiliki nilai P
wald
terbesar. Kemudian dilihat perbandingan selisih nilai OR variabel independen antara
sebelum dan sesudah variabel perancu dikeluarkan. Apabila selisih nilai OR10 maka variabel tersebut menjadi variabel perancu dan tetap masuk
dalam model. Hasil analisis uji variabel perancu dapat dilihat pada tabel 5.9.
Tabel 5. 9 Hasil Uji Variabel Perancu dengan Mengeluarkan Variabel Pengetahuan
Berdasarkan tabel 5.9 diketahui bahwa setelah variabel pengetahuan dikeluarkan terlihat perubahan OR 10 pada variabel PJB sebesar 5,107-
6,2106,210 = 17,76. Hasil tersebut membuktikan bahwa variabel pengetahuan merupakan faktor perancu
terhadap variabel PJB sehingga harus tetap masuk ke dalam model.
Setelah variabel pengetahuan tetap masuk ke dalam model diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 5. 10 Hasil Analisis Pengetahuan Masuk ke dalam Model Multivariat
Variabel P
value
ExpB 95 CI for ExpB
Lower Upper
PJB 0,002
6,210 1,932
19,961 Pengetahuan
0,012 3,829
1,342 10,930
Dari tabel 5.10 diketahui bahwa jumantik yang variabel kegiatan PJB kurang terlaksana mempunyai peluang untuk menghasilkan wilayah yang tidak
Variabel P Wald
OR
Gold standard
OR tanpa Variabel Pengetahuan
PJB 0,002
6,210 5,107
55
bebas jentik sebesar 6,210 kali dibandingkan jumantik yang kegiatan PJB terlaksana setelah dikontrol variabel pengetahuan jumantik.
56
BAB VI PEMBAHASAN
