4.8 Pengolahan Data
Setelah data diperoleh maka dilakukan pengolahan data dengan dengan urutan sebagai berikut:
1. Coding Proses pemberian kode kepada setiap variabel yang telah dikumpulkan
untuk memudahkan dalam pengelolaan lebih lanjut. 2. Editing
Dilakukan untuk memeriksa kelengkapan dan kebenaran data seperti kelengkapan pengisian, kesalahan pengisian, konsistensi pengisian setiap
jawaban kusioner. 3. Entry
Memasukkan data dalam program software komputer berdasarkan klasifikasi.
4. Cleaning Pengecekan kembali data yang telah dimasukkan untuk memastikan data
tersebut tidak ada yang salah, sehingga dengan demikian data tersebut telah siap diolah dan dianalisis.
4.9 Analisis Data
Analisis data yang dalam penelitian ini meliputi:
1. Univariat
Analisis univariat dilakukan untuk menyajikan dan mendiskripsikan karakteristik data setiap variabel yang diteliti. Penyajian data univariat
berupa distribusi dan frekuensi variabel tersebut.
2. Bivariat
Analisis biavariat dilakukan untuk menguji dan menjelaskan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Analisis bivariat
dilakukan dengan menggunakan uji Chi-Square dengan Confident Interval CI 95 a
tau α= 0,05
Pada analisa ini digunakan uji chi square dengan rumus:
DF = k-1b-1
Keterangan: X
2
= Chi square O = Nilai observasi
E = Nilai Ekspektasi k = Jumlah kolom
b = Jumlah baris Penentuan Odds Ratio OR. Odd Ratio OR yaitu penilaian berapa sering
terdapat paparan pada kasus dibandingkan dengan kontrol. Interpretasi nilai OR dan 95 CI :
a Bila OR 1 menunjukkan bahwa faktor yang diteliti merupakan faktor resiko.
b Bila OR = 1 menunjukkan bahwa tidak ada hubungan antara faktor yang diteliti dengan faktor resiko
c Bila OR 1 menunjukkan bahwa faktor yang diteliti merupakan faktor
protektif.
Jika nilai CI 95, batas bawah lower dan batas atas upper, keduanya 1 atau keduanya 1 maka terdapat hubungan. Jika jarak antara batas
bawah lower dan batas atas upper, melewati nilai 1 maka tidak ada hubungan, dengan kata lain jika batas bawah 1 dan batas atas 1.
3. Multivariat
Analisis ini dilakukan untuk melihat hubungan antara variabel independen mana yang paling berpengaruh hubungannya dengan variabel dependen.
Analisis ini dilakukan menggunakan uji regresi logistik ganda dengan model prediksi dimana semua variabel dianggap penting, untuk
memperoleh hasil terbaik untuk memprediksi kejadian variabel dependen. Langkah-langkah dalam melakukan analisis multivariat, yaitu:
a. Seleksi kandidat model multivariat Analisis ini dimulai dengan melakukan analisis bivariat antara masing-
masing variabel independen dengan variabel dependen. Bila hasil uji dari analisis bivariat mempun
yai nilai p ≤ 0,25 maka variabel tersebut dapat masuk ke dalam kandidat model multivariat. Sebaliknya, jika p 0,25
maka variabel tersebut dikeluarkan dari kandidat model multivariat. Namun, bisa saja dengan nilai p 0,25 tetap ikut ke kandidat model bila
variabel tersebut secara substansi berhubungan. b. Pemodelan multivariat
Setelah didapatkan kandidat model multivariat, selanjutnya variabel- variabel yang telah masuk ke dalam kandidat model tersebut di analisis
secara bersamaan. Variabel yang masuk ke dalam model adalah variabel yang memiliki p ≤ 0,05. Sedangkan variabel yang memiliki p 0,05 maka
akan dikeluarkan dari model. Pengeluaran variabel dilakukan secara bertahap dimulai dari variabel yang memiliki p value paling besar.
c. Uji Interaksi
Setelah memperoleh model yang memuat variabel-variabel penting, maka langkah terakhir adalah memeriksa apakah ada interaksi antar variabel
independen. Interaksi atau efek modifikasi merupakan heterogenitas efek dari satu pajanan pada tingkat pajanan yang lain. Jadi efek satu pajanan
pada kejadian variabel dependen berbeda pada kelompok pajanan lainnya. Tidak adanya efek modifikasi, berarti efek pajanan homogen. Modifikasi
efek merupakan konsep yang penting dalam analisis, kita harus menentukkan apakah akan melaporkan efek bersama yang terkontrol
konfounder atau efek yang terpisah untuk masing-masing strata. Setelah dilakukan uji interaksi, maka didapatkan model fit akhir dari
setiap variabel independen yang berpengaruh besar terhadap variabel dependen. Setelah semua langkah tersebut selesai dan berdasarkan hasil
analisis multivariat secara keseluruhan, maka persamaan regresi diperoleh.
Keterangan: P = probabilitas untuk terjadinya suatu kejadian
e = bilangan natural = 2,7 y = konstanta + a
1
x
1
+ a
2
x
2
+ … + a
i
x
i
a = nilai koefisien tiap variabel x = nilai variabel bebas
71
BAB V HASIL PENELITIAN
Kategori