4.4. Analisis Multivariat
Dari hasil uji statistik bivariat yang masuk dalam analisis multivariat adalah variabel spraying, penggunaan kelambu celup, kawat kasa pada ventilasi, langit-
langit, rawa-rawa, paritselokan dan kandang ternak. Selanjutnya ketujuh variabel penelitian tersebut dianalisis menggunakan analisis regresi logistik untuk menentukan
apakah variabel-variabel penelitian secara bersama-sama berpengaruh dalam pengendalian vektor nyamuk Anopheles spp terhadap kejadian Malaria di Kota
Sabang Tahun 2011 Berdasarkan Tabel 4.17. hasil analisis multivariat rawa-rawa yang paling
berpengaruh dalam kejadian Malaria di Kota Sabang Tahun 2011 dengan p = 0.000, dimana bahwa rawa-rawa lebih berperan dalam menimbulkan malaria dibandingkan
dengan yang tidak ada rawa-rawa setelah mempertimbangkan variabel spraying, penggunaan kelambu celup, larvasida, kawat kasa pada ventilasi, langit-langit,
kerapatan dinding, rawa-rawa, paritselokan dan kandang ternak.Uji logistik regresi model 4 yang digunakan untuk menguji kembali variabel-variabel yang telah diuji
dengan logistik regresi model 1,2,3 dan model 4. Uji logistik regresi model 4 mempunyai perhitungan goodness of fit statistic antara lain -2 log likelihood sebesar
64,238 menunjukkan adanya konsistensi dari variabel yang diteliti Hosmer. D.W., and Lemeshow. S, 1997 menunjukkan adanya hubungan antar variabel yang
signifikan Hair et al., 1998. Nagelkerker R square merupakan kemampuan variabel signifikan mempengaruhi pengendalian malaria sebesar 66,9, sisanya dipengaruhi
Universitas Sumatera Utara
oleh faktor lain Santoso, 2005. Analisis chi square 5,903 dengan p value = 0,434 menunjukkan adanya interaksi antar variabel Hastono, 2001.
Tabel 4.17. Hasil Uji Regresi Logistik Faktor yang Mempengaruhi Pengendalian Vektor Nyamuk Anopheles spp dan Kondisi Lingkungan Rumah
oleh Kepala Keluarga Terhadap Kejadian Malaria di Kota Sabang Tahun 2011.
Variabel B S.E P ExpB atau OR Lower Uper
spraying -2.310
.764 0.003
0.099 0.022
0.444 kelambu
-2.229 .799
0.005 0.108
0.022 0.515
rawa 3.325
.804 0.000
27.799 5.746
134.495 kandang
2.278 .689
0.001 9.761
2.528 37.692
Tabel 4.18. Perhitungan Goodness of fit dengan -2 log likelihood, Nagelkerke, p Value, Model Analisis Multivariat pada Responden
Step Chi-
square df
Sig. -2 Log
likelihood Cox Snell
R Square Nagelkerke R Square
1 8.014
8 0.432
61.166 0.517
a
0.691 2
6.921 8
0.545 61.759
0.514
a
0.687 3
8.584 8
0.379 62.665
0.510
a
0.681 4
5.903 6
0.434 64.328
0.501
a
0.669
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 PEMBAHASAN
5.1. Pengaruh Spraying dalam Pengendalian Vektor Nyamuk Anopheles spp terhadap Kejadian Malaria.
Kategori