4.4.6. Hubungan Ventilasi dengan Kejadian DBD di DAS Kota Medan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 100 responden, hasil analisis hubungan ventilasi dengan kejadian DBD diperoleh bahwa ada sebanyak 1 KK
2,3 ventilasi yang memenuhi syarat pada lingkungan dalam rumah yang ada kejadian DBD. Sedangkan diantara ventilasi yang tidak memenuhi syarat ada 17 KK
29,8 yang ada kejadian DBD. Hasil uji statistik diperoleh nilai p=0,001, maka dapat disimpulkan ada hubungan antara ventilasi dengan kejadian DBD. Dari hasil
analisis diperoleh pula nilai OR=0.056 artinya ventilasi yang tidak memenuhi syarat mempunyai peluang 0,06 kali untuk mengalami kejadian DBD dibanding ventilasi
yang memenuhi syarat. Secara rinci dapat dilihat pada tabel 4.31 di bawah ini :
Tabel 4.31. Hubungan Ventilasi dengan Kejadian DBD di DAS Deli Kota Medan
N o
Ventilasi Kejadian DBD
Jumlah P
OR Ada
Tidak Ada n
n n
1. Memenuhi syarat 1
2,3 42
97,7 43
100 0.001 0,056
2. T.Memenuhi syarat 17
29,8 40
70,2 57
100 4.4.7. Hubungan Kelembaban dengan Kejadian DBD di DAS Kota Medan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 100 responden, hasil analisis hubungan kelembaban dengan kejadian DBD diperoleh bahwa ada sebanyak 2 KK
4,2 kelembaban yang memenuhi syarat pada lingkungan dalam rumah yang ada kejadian DBD. Sedangkan diantara kelembaban yang tidak memenuhi syarat ada 16
KK 30,8 yang ada kejadian DBD. Hasil uji statistik diperoleh nilai p=0,001, maka dapat disimpulkan ada hubungan antara kelembaban dengan kejadian DBD.
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil analisis diperoleh pula nilai OR=0.098 artinya kelembaban yang tidak memenuhi syarat mempunyai peluang 0,10 kali untuk mengalami kejadian DBD
dibanding kelembaban yang memenuhi syarat. Secara rinci dapat dilihat pada tabel 4.32di bawah ini :
Tabel 4.32. Hubungan Kelembaban dengan Kejadian DBD di DAS Deli Kota Medan
N o
Kelembaban Kejadian DBD
Jumlah P
OR Ada
Tidak Ada
n n
n
1. Memenuhi syarat 2
4,2 46
95,8 48
100 0.001
0,098 2. T.Memenuhi syarat
16 30,8
36 69,2
52 100
4.5. Analisis Multivariat
Analisis multivariat merupakan tehnik pengembangan dari analisis bivariat yang bertujuan untuk melihatmempelajarihubunganpengaruh beberapa variabel
lebih dari 1 variabel independen dengan satu atau beberapa variabel dependen umumnya 1 variabel dependenpada waktu yang bersamaan Hastono, 2007.
Uji yang dilakukan yaitu regresi logistik berganda untuk mencari variabel sanitasi lingkungan yang berpengaruh terhadap kejadian DBD di DAS. Dalam
penelitian ini terdapat 7 variabel yaitu sampah, saluran pembuangan air limbah spal, tempat perindukan nyamuk, sarana air bersih, pencahayaan, ventilasi dan
kelembaban.
Universitas Sumatera Utara
Tahap pertama yaitu dengan melakukan analisis bivariat antara variabel independen dengan variabel dependen satu demi satu. Variabel yang lebih besar dari
ρ0,25 dikeluarkan dari model. Tahap kedua yaitu variabel independen yang masuk dalam model secara
bersama-sama dilakukan uji kembali, yang memiliki nilai ρ0,05 dikeluarkan secara
bertahap dari model dimulai dari value yang terbesar. Sampai didapat fit model sehingga diperoleh
ρ0,05. Hasil analisis multivariat pada tahap pertama ke tujuh7 variabel tersebut
masuk dalam model nilai ρ=0,25. Adapun hasil uji regresi logistik dapat di lihat
pada tabel 4.33berikut ini:
Tabel 4.33. Hasil Uji Regresi Logistik untuk Identifikasi Variabel Sanitasi Lingkungan Permukiman yang akan Masuk dalam Model dengan
Nilai ρ0,25
No Sanitasi Lingkungan
Permukiman B
ρ ExpB
value
1 2
3 4
5 6
7 Sampah
Spal Tempat Perindukan Nyamuk
Sarana air bersih Pencahayaan
Ventilasi Kelembaban
1,858 -3,569
3,765 -2,089
-1,897 -3,787
-2,591 0,024
0,030 0,034
0,105 0,035
0,048 0,013
6,410 0,028
43,158 0,124
0,150 0,023
0,075
Pada tahap kedua variabel yang masuk model ada 6 yaitu : sampah, spal, tempat perindukan nyamuk, pencahayaan, ventilasi dan kelembaban. Pada tahap ini
variabel sarana air bersih memiliki value terbesar ρ=0,1050,05. Dengan demikian
variabel sarana air bersih dikeluarkan dari model. Adapun hasil uji regresi logistik dapat di lihat pada tabel 4.34di bawah ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.34. Hasil Uji Regresi Logistik untuk Identifikasi Variabel Sanitasi
Lingkungan Permukiman yang akan Masuk dalam Model dengan Nilai
ρ0,05 No
Sanitasi Lingkungan Permukiman
B ρ
ExpB
value
1 2
3 4
5 6
7 Sampah
Spal Tempat Perindukan Nyamuk
Sarana air bersih Pencahayaan
Ventilasi Kelembaban
1,858 -3,569
3,765 -2,089
-1,897 -3,787
-2,591 0,024
0,030 0,034
0,105 0,035
0,048 0,013
6,410 0,028
43,158 0,124
0,150 0,023
0,075
dikeluarkan dari model Karena ke 6 variabel seperti tabel di bawah tersebut memiliki value
ρ0,05. Dengan demikian didapatkan model terbaik fit model. Keenam variabel yang masuk
dalam model semuanya berpengaruh. Berdasarkan tabel di bawah 4.35 didapatkan model terbaik dalam menentukan variabel yang paling berpengaruh dengan kejadian
DBD di DAS.Model regresi logistik berganda multiple regression didapat dalam bentuk persamaan :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
….+b
n
X Keterangan :
n
Y = Variabel dependen Kejadian DBD di DAS Kota Medan
a = Konstanta
b
1
dan b
2
X = Koefisien regresi logistik
1
dan X
2
…+X
n
Perindukan nyamuk, Pencahayaan, Ventilasi, Kelembaban. = Sanitasi Lingkungan Permukiman Sampah, Spal, tempat
Universitas Sumatera Utara
Y= 14,323constant - 2,025X
1
sampah - 3,603X
2
spal + 3,300X
3
tempat perindukan nyamuk
- 1,871X
4
pencahayaan – 3,853X
5
ventilasi + -3,150X
6
kelembaban
7 variabel tersebut, ada 6 variabel yang paling dominan seperti tabel 4.35 di bawah.Adapun hasil uji regresi logistik pada tahap ketiga variabel yang masuk model
hanya 6 yaitu sampah, spal, tempat perindukan nyamuk, pencahayaan, ventilasi dan kelembaban.Dengan demikian variabel sarana air bersih dikeluarkan dari model.
. Model ini dapat memprediksi besar kecilnya dan tinggi rendahnya pengaruh sanitasi lingkungan permukiman yang ada terhadap kejadian DBD, dan
overall persen sebesar 89,0.
Hasil analisis multivariat pada fit model ternyata yang berpengaruh dengan kejadian DBD adalah sampah, spal, tempat perindukan nyamuk, pencahayaan,
ventilasi dan kelembaban. Hasil analisis didapatkan variabel tempat perindukan nyamuk yang paling besar pengaruhnya dengan nilai Exp B atau OR=27,117,
artinya variabel tempat perindukan nyamuk yang ada jentik atau terdapat jentik akan mengalami kejadian DBD sebesar 27,12 kali lebih tinggi dibandingkan dengan yang
tidak ada jentik setelah dikontrol variabel sampah, spal, pencahayaan, ventilasi dan kelembaban. Adapun hasil uji regresi logistik dapat di lihat pada tabel 4.35berikut ini:
90
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.35. Hasil Uji Regresi Logistik untuk Identifikasi Variabel Sanitasi
Lingkungan Permukiman yang Masuk dalam Model dengan Nilai
ρ0,05 dengan Model Terbaik Fit Model No
Sanitasi Lingkungan Permukiman
B ρ
ExpB
value
1 2
3 4
5 6
Sampah Spal
Tempat Perindukan Nyamuk Pencahayaan
Ventilasi Kelembaban
Konstan 2,025
-3,603 3,300
-1,871 -3,853
-3,150 14,323
0,012 0,015
0,032
0,031 0,017
0,003 0,000
7,574 0,027
27,117 0,154
0,021 0,043
1661091 Overall Percentage 89,0
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 PEMBAHASAN
5.1. Pengaruh Sanitasi Lingkungan Permukiman Luar Rumah terhadap Kejadian DBD di DAS
Kategori