Aplikasi Analisis Faktor Dengan Metode Principal Component Analysis Dan Maximum Likelihood Dalam Faktor-faktor Yang Memengaruhi Pemberian Makanan Tambahan Pada Bayi Usia 0-6 Bulan Di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara Tahu

APLIKASI ANALISIS FAKTOR DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN MAXIMUM LIKELIHOOD

DALAM FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PEMBERIAN MAKANAN TAMBAHAN PADA BAYI

USIA 0-6 BULAN DI DESA PEMATANG PANJANG KECAMATAN AIR PUTIH KABUPATEN

BATUBARA TAHUN 2013

Oleh: NIM: 111021123 ISKA SIMARMATA

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2013

HALAMAN PENGESAHAN

Skripsi Dengan Judul:

APLIKASI ANALISIS FAKTOR DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN MAXIMUM LIKELIHOOD

DALAM FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PEMBERIAN MAKANAN TAMBAHAN PADA BAYI

USIA 0-6 BULAN DI DESA PEMATANG PANJANG KECAMATAN AIR PUTIH KABUPATEN

BATUBARA TAHUN 2013

OLEH: NIM. 111021123 ISKA SIMARMATA

Telan Diuji dan Dipertahankan Dihadapan Tim Penguji Skripsi Pada Tanggal 30 Januari 2014

Dinyatakan Telah Memenuhi Syarat Untuk Diterima

Tim Penguji

Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II

Drs. Abdul Jalil Amri Arma, M.Kes

NIP. 19581202 199103 2 001 NIP. 19760621 200812 2 001 Arnita, SSI, M.Si

ABSTRAK

Analisis faktor merupakan salah satu teknik analisis statistik multivariat.Analisis ini termasuk pada interdependence technique dengan tujuan untuk mendekatkan data pada suatu pengelompokan atau pembentukan suatu set variabel baru yang disebut faktor. Pendugaan parameter yang umum digunakan dalam analisis ini adalah metode principal component analysis dan metode maximum likelihood.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan kesesuaian model dengan metode principal component analysis dan maximum likelihood dalam faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara Tahun 2013. Berdasarkan tujuannya, penelitian ini merupakan penelitian terapan dan berdasarkan tingkat eksplanasinya merupakan penelitian komparatif. Populasi penelitian adalah semua ibu-ibu yang memiliki anak bayi usia 0-6 bulan yaitu sebanyak 52 orang. Sampel adalah semua populasi dijadikan sebagai sampel.

Hasil analisis faktor dengan metode principal component analysis membentuk faktor 1 (pendidikan, budaya, ekonomi, pekerjaan, dan kesehatan ibu) dan faktor 2 (pengetahuan, kesehatan bayi, dan petugas kesehatan), sementara hasil analisis faktor dengan metode maximum likelihood membentuk faktor 1 (pendidikan, budaya, ekonomi, dan pekerjaan) dan faktor 2 (pengetahuan, kesehatan bayi, kesehatan ibu, dan petugas kesehatan).

Hasil penelitian dengan menggunakan analisis faktor menunjukkan bahwa metode maximum likelihood memiliki ketepatan model yang lebih baik daripada metode principal component analysis karena nilai RMSEmetode maximum likelihood yaitu 0,0222 < nilai RMSE metode principal component analysis yaitu 0,0409.

Disarankan kepada penelitian selanjutnya yang menggunakan analisis faktor sebaiknya melihat lebih dahulu hasil analisis dengan metodeprincipal component analysis dan maximum likelihood dan kemudian menggunakan metodedengan nilai RMSE yang lebih kecil.

Kata Kunci : Analisis Faktor,Principal Component Analysis, Maximum Likelihood, Makanan Tambahan

ABSTRACT

Factor analysis is one of the multivariate statistical analysis techniques.This analysis is included in the interdependence technique with the aim of reconciling data in a grouping or the formation of a new set of variableswhich is named factor. The parameter estimation that is commonly used in this analysis is the principal component analysis method and the maximum likelihood method.

This research aims to know the comparison of suitability of the model by principal component method and maximum likelihood method within the factors that affect the complementary feeding in infants ages 0-6 months in Pematang Panjang Village Air Putih Subdistrict Batubara District 2013. Based on its purpose, this research is implementative research and based on its explanation level it is comparative research. The population of the research was all mothers who have baby in age of 0-6 months which are as many as 52 persons. The sampleis all population made as sample.

The result of factor analysis using the principal component analysis method forms factor 1 (education, culture, economy, job, and mother’s health) and factor 2 (knowledge, baby’s health, and health/medical officer), while the result of factor analysis using maximum likelihood method forms factor 1 (education, culture, economy and job) and factor 2 (knowledge, baby’s health, mother’s health and health/medical officer).

Research results by using analysis of factors suggest that the maximum likelihood method has a better model accuracythan the principal component analysis method, because the RMSE value of maximum likelihood method which is 0,0222 < RMSE value of principal component analysis method which is 0,0409.

It is suggested to the next research which usesfactor analysis aplication that it is better tofirstly see the result of the analysis usingprincipal component analysis and maximum likelihoodmethods and then using method with less RMSE value.

Key words: Factor Analysis, Principal Component Analysis, Maximum Likelihood, Complementary Feeding

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Nama : Iska Simarmata

Tempat/Tanggal Lahir : Kenatara, 05 Desember 1986

Agama : Kristen Protestan

Status : Belum Menikah

Alamat Rumah : Jl. Waldemar Bako No. 43 Kentara Kecamatan Laeparira Kabupaten Dairi

Riwayat Pendidikan : 1. SDN 0030411 (1993-1999)

2. SMP sw. St. Paulus Sidikalang (1999-2002) 3. SMA Negeri 1 Sidikalang (2002-2005)

4. D-III Kebidanan Politeknik Kesehatan Kemenkes Medan (2005-2008) 5. Fakultas Kesehatan Masyarakat USU (2011-2013)

Riwayat Pekerjaan :

1. Staf pegawai di praktek Bidan Sidikalang (2008-2010) 2. Staf pegawai di Klinik Kasih Medica Bekasi Utara (2010) 3. Staf pegawai di Klinik Fid Happy Medan (2011)

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur atas segala berkat dan karunia Tuhan Yang Maha Esa yang tiada habisnya beserta kasihNya yang selalu baru dan luar biasa pada setiap umatNya. Puji syukur karena skripsi dengan judul “APLIKASI ANALISIS FAKTOR DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN MAXIMUM LIKELIHOOD DALAM FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PEMBERIAN MAKANAN TAMBAHAN PADA BAYI USIA 0-6 BULAN DI DESA PEMATANG PANJANG KECAMATAN AIR PUTIH KABUPATEN BATUBARA TAHUN 2013” telah selesai dikerjakan.

Penyusunan skripsi ini telah banyak mendapat bantuan berupa materi dan moril dari berbagai pihak. Untuk itu dalam kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada:

1. Bapak Dr. Drs. Surya Utama, MS selaku Dekan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Drs. Heru Santosa, MS, Ph.D selaku Ketua Departemen Kependudukan dan Biostatistik Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara. 3. Bapak Drs. Abdul Jalil Amri Arma, M.Kes selaku Dosen Pembimbing I yang

telah memberikan saran dan masukan demi kelancaran skripsi ini.

4. Ibu Arnita Ssi, Msi selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan saran dan masukan demi kelancaran skripsi ini.

5. Ibu dr. Ria Masniari Lubis M.Si selaku Dosen penguji II yang telah memberikan masukan dan saran untuk kelancaran skripsi ini.

6. Ibu Maya Fitria, SKM, M.Kes selaku Dosen Penguji III yang telah memberikan masukan dan saran untuk kelancaran skripsi ini.

7. Seluruh Dosen beserta seluruh pegawai (terkhusus buat bg. Romzzi) dan karyawan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara yang telah membantu demi kelancaran skripsi ini.

8. Kak Yanti dan kak Novi (bidan desa di Desa Pematang Panjang) yang telah membantu saya memperoleh data dan survei lokasi penelitian.

9. Secara khusus terima kasih buat orang tua tercinta (Bapak B. Simarmata dan Mamak E. Br. Purba) yang telah membantu dalam hal materi dan dukungan doa, kakak-kakak (k’raven, k’elsa, k’joel, k’merry (dosen internasional saya), dan the only brother Yohanes Freddy Simarmatayang juga telah memberikan semangat dan dukungan (moral dan materi) kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

10. Teman-teman peminatan biostatistik dan informasi kesehatan, yang selalu saling memberi support dan kerjasama yang baik (evi ahli PBD, Lestari ahli MSC, Eko pesepak bola, Freddy yang ga jelas, Andreas yang selalu banyak Job, Jehan yang super duper alay, dan Nadillah teman seperjuangan yang selalu membantu dan mengisi hari-hari dengan setumpuk tugas, terimakasih semuanya, anak bisotat is the best.

11. Teman-teman ITALBA, terkhusus adek-adek kanduang Imelda Mika jelek, selalu mendukung dan mendoakan, dan Agustina Nasution yang selalu sok canteek tapi baik hati yang sudah banyak meluangkan waktu untuk kakak, Ainal

Mardiah (si kodok bancet) teman sejak matrikulasi yang membantu dalam penelitian, Abang awaq Fentra Welkisam yang selalu sok ganteng, bg Jun Edy, Iskandar, Ali, Rida, Suri, Darma, Maya, k’Eka, dan k’Theo. Terimakasih buat persaudaraan yang hangat selama ini, keceriaan, kasih sayang, dan kebersamaan. Big hug for all of you.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran untuk kesempurnaan penulisan selanjutnya dari berbagai pihak.

Akhirnya penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi kita semua yang memerlukannya. Semoga Tuhan Yang Maha Esa senantiasa melimpahkan berkat dan karuniaNya kepada kita semua.

Medan, Februari 2014

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN PENGESAHAN ... i

ABSTRAK ... ii

DAFTAR RIWAYAT HIDUP ... iv

KATA PENGANTAR ... v

DAFTAR ISI ... viii

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR GAMBAR ... xiv

BAB I. PENDAHULUAN... 1

1.1Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 6

1.3Tujuan Penelitian ... 6

1.4Manfaat Penelitian ... 7

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA... 8

2.1 Analisis Faktor ... 8

2.1.1 Definisi Analisis Faktor ... 8

2.1.2 Tujuan Analisis Faktor ... 9

2.1.3 Fungsi Analisis Faktor... 9

2.1.4 Jumlah Sampel Ideal Dan Jenis Data Untuk Analisis Faktor... 10

2.1.6 Penamaan Faktor Yang Terbentuk... 12

2.1.7 Uji Ketepatan Model Analisis Faktor ... 12

2.1.8 Langkah-langkah Analisis Faktor ... 13

2.1.9 Asumsi Analisis Faktor ... 15

2.2 Metode Pendugaan Parameter Principal Component Analysis... 17

2.3 Metode Pendugaan Parameter Maximum Likelihood ... 18

2.4 Makanan Tambahan ... 19

2.4.1 Definisi Makanan Tambahan ... 19

2.4.2 Jenis Makanan Tambahan ... 20

2.4.3 Waktu yang TepatMemberikan Makanan Tambahan ... 21

2.4.4 Risiko Pemberian Makanan Tambahan Pada Usia Kurang Dari Enam Bulan ... 23

2.5 ASI Eksklusif ... 24

2.5.1 Definisi ASI Eksklusif ... 24

2.5.2 Kandungan ASI ... 25

2.5.3 Manfaat Pemberian ASI Eksklusif ... 26

2.6 Faktor-faktor Yang Memengaruhi Ibu Memberikan Makanan Tambahan pada Bayi Usia 0-6 Bulan ... 28

2.6.1 Faktor Pendidikan Ibu ... 28

2.6.2 Faktor Pengetahuan Ibu ... 29

2.6.3 Faktor Pekerjaan Ibu ... 29

2.6.5 Faktor Ekonomi ... 30

2.6.6 Faktor Kesehatan Ibu ... 31

2.6.7 Faktor Petugas Kesehatan ... 32

2.6.8 Faktor Kesehatan Bayi ... 32

2.7 Kerangka Operasional ... 33

BAB III. METODE PENELITIAN... 34

3.1 Jenis dan Rancangan Penelitian... 34

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian... 34

3.3 Metode Pengumpulan Data ... 34

3.4 Populasi dan Sampel ... 35

3.4.1 Populasi ... 34

3.4.2 Sampel ... 35

3.5 Definisi Operasional Variabel... 35

3.6 Aspek Pengukuran... 36

3.6.1 Pengukuran Variabel Dependen ... 36

3.6.2 Pengukuran Variabel Independen ... 37

3.7 Teknik Analisa Data ... 39

BAB IV HASIL PENELITIAN ... 41

4.1 Gambaran Umum Desa Pematang Panjang ... 41

4.2 Gambaran Umum Responden (Ibu) ... 42

4.3 Hasil Analisis Faktor ... 43

4.3.2 Metode Maximum Likelihood ... 48

4.4 Perbandingan Kesesuaian Model Hasil Analisis Faktor dengan Metode Principal Component Analysis dan Metode Maximum likelihood ... 52

4.5 Uji Kesesuaian Model dengan Metode Principal Component Analysis dan Metode Maximum Likelihood ... 54

4.6 Penamaan Faktor ... 56

BAB V PEMBAHASAN ... 59

5.1 Perbandingan Hasil Analisis Faktor dengan Metode Principal Component Analysis dan Metode Maximum Likelihood ... 59

5.2 Uji Kesesuaian Model Hasil Analisis Faktor dengan Metode Principal Component Analysis dan Maximum Likelihood ... 61

5.3 Pertimbangan Penamaan Faktor ...` 62

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN ... 65

6.1 Kesimpulan ... 65

6.2 Saran ... 66

DAFTAR PUSTAKA ... 67 LAMPIRAN

Lampiran 1. Kuesioner Penelitian Lampiran 2. Master Data

Lampiran 3. Hasil Pengolahan Data

Lampiran 4. Surat Permohonan Izin Penelitian Lampiran 5. Surat Keterangan Selesai Penelitian

DAFTAR TABEL

No Judul Tabel Halaman

Tabel 4.1 Distribusi ibu menurut umur, pendidikan, pekerjaan,

pendapatan, dan suku ... 42 Tabel 4.2 Hasil aplikasi analisis faktor-faktor yang memengaruhi

pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan menggunakan metode principal component

analysis ... 43 Tabel 4.3 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode principal component

analysis ... 45 Tabel 4.4 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode principal component

analysis model rotasi ... 46 Tabel 4.5 Component transformation matrix hasil aplikasi analisis

faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode

principal component analysis model rotasi ... 47 Tabel 4.6 Hasil aplikasi analisis faktor-faktor yang memengaruhi

pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan

dengan menggunakan metode maximum likelihood ... 48 Tabel 4.7 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan menggunakan metode

maximum likelihood ... 50 Tabel 4.8 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan menggunakan metode

Tabel 4.9 Component transformation matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode

maximum likelihood model rotasi ... 52 Tabel 4.10 Perbandingan hasil analisis faktor dengan metode

principal component analysis dan maximum

likelihood berdasarkannilai communalities, extraction

sums of squared loadings, dan nilai hasil rotasi ... 53 Tabel 4.11 Faktor yang terbentuk hasil analisis faktor berdasarkan

metode principal component analysis dan maximum

likelihood ... 54 Tabel 4.12 Nilai residual dari hasil reproduced correlation untuk

metode principal component analysis dan maximum

likelihood ... 55 Tabel 4.13 Faktor yang terbentuk hasil rotasi faktor berdasarkan metode

principal component analysis dan maximum likelihood ... 57 Tabel 4.14 Ringkasan hasil perbandingan metode principal

component analysis dan metode maximum likelihood ... 59

DAFTAR GAMBAR

No Judul Gambar Halaman

ABSTRAK

Analisis faktor merupakan salah satu teknik analisis statistik multivariat.Analisis ini termasuk pada interdependence technique dengan tujuan untuk mendekatkan data pada suatu pengelompokan atau pembentukan suatu set variabel baru yang disebut faktor. Pendugaan parameter yang umum digunakan dalam analisis ini adalah metode principal component analysis dan metode maximum likelihood.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan kesesuaian model dengan metode principal component analysis dan maximum likelihood dalam faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara Tahun 2013. Berdasarkan tujuannya, penelitian ini merupakan penelitian terapan dan berdasarkan tingkat eksplanasinya merupakan penelitian komparatif. Populasi penelitian adalah semua ibu-ibu yang memiliki anak bayi usia 0-6 bulan yaitu sebanyak 52 orang. Sampel adalah semua populasi dijadikan sebagai sampel.

Hasil analisis faktor dengan metode principal component analysis membentuk faktor 1 (pendidikan, budaya, ekonomi, pekerjaan, dan kesehatan ibu) dan faktor 2 (pengetahuan, kesehatan bayi, dan petugas kesehatan), sementara hasil analisis faktor dengan metode maximum likelihood membentuk faktor 1 (pendidikan, budaya, ekonomi, dan pekerjaan) dan faktor 2 (pengetahuan, kesehatan bayi, kesehatan ibu, dan petugas kesehatan).

Hasil penelitian dengan menggunakan analisis faktor menunjukkan bahwa metode maximum likelihood memiliki ketepatan model yang lebih baik daripada metode principal component analysis karena nilai RMSEmetode maximum likelihood yaitu 0,0222 < nilai RMSE metode principal component analysis yaitu 0,0409.

Disarankan kepada penelitian selanjutnya yang menggunakan analisis faktor sebaiknya melihat lebih dahulu hasil analisis dengan metodeprincipal component analysis dan maximum likelihood dan kemudian menggunakan metodedengan nilai RMSE yang lebih kecil.

Kata Kunci : Analisis Faktor,Principal Component Analysis, Maximum Likelihood, Makanan Tambahan

ABSTRACT

Factor analysis is one of the multivariate statistical analysis techniques.This analysis is included in the interdependence technique with the aim of reconciling data in a grouping or the formation of a new set of variableswhich is named factor. The parameter estimation that is commonly used in this analysis is the principal component analysis method and the maximum likelihood method.

This research aims to know the comparison of suitability of the model by principal component method and maximum likelihood method within the factors that affect the complementary feeding in infants ages 0-6 months in Pematang Panjang Village Air Putih Subdistrict Batubara District 2013. Based on its purpose, this research is implementative research and based on its explanation level it is comparative research. The population of the research was all mothers who have baby in age of 0-6 months which are as many as 52 persons. The sampleis all population made as sample.

The result of factor analysis using the principal component analysis method forms factor 1 (education, culture, economy, job, and mother’s health) and factor 2 (knowledge, baby’s health, and health/medical officer), while the result of factor analysis using maximum likelihood method forms factor 1 (education, culture, economy and job) and factor 2 (knowledge, baby’s health, mother’s health and health/medical officer).

Research results by using analysis of factors suggest that the maximum likelihood method has a better model accuracythan the principal component analysis method, because the RMSE value of maximum likelihood method which is 0,0222 < RMSE value of principal component analysis method which is 0,0409.

It is suggested to the next research which usesfactor analysis aplication that it is better tofirstly see the result of the analysis usingprincipal component analysis and maximum likelihoodmethods and then using method with less RMSE value.

Key words: Factor Analysis, Principal Component Analysis, Maximum Likelihood, Complementary Feeding

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Nama : Iska Simarmata

Tempat/Tanggal Lahir : Kenatara, 05 Desember 1986

Agama : Kristen Protestan

Status : Belum Menikah

Alamat Rumah : Jl. Waldemar Bako No. 43 Kentara Kecamatan Laeparira Kabupaten Dairi

Riwayat Pendidikan : 1. SDN 0030411 (1993-1999)

2. SMP sw. St. Paulus Sidikalang (1999-2002) 3. SMA Negeri 1 Sidikalang (2002-2005)

4. D-III Kebidanan Politeknik Kesehatan Kemenkes Medan (2005-2008) 5. Fakultas Kesehatan Masyarakat USU (2011-2013)

Riwayat Pekerjaan :

1. Staf pegawai di praktek Bidan Sidikalang (2008-2010) 2. Staf pegawai di Klinik Kasih Medica Bekasi Utara (2010) 3. Staf pegawai di Klinik Fid Happy Medan (2011)

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur atas segala berkat dan karunia Tuhan Yang Maha Esa yang tiada habisnya beserta kasihNya yang selalu baru dan luar biasa pada setiap umatNya. Puji syukur karena skripsi dengan judul “APLIKASI ANALISIS FAKTOR DENGAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN MAXIMUM LIKELIHOOD DALAM FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PEMBERIAN MAKANAN TAMBAHAN PADA BAYI USIA 0-6 BULAN DI DESA PEMATANG PANJANG KECAMATAN AIR PUTIH KABUPATEN BATUBARA TAHUN 2013” telah selesai dikerjakan.

Penyusunan skripsi ini telah banyak mendapat bantuan berupa materi dan moril dari berbagai pihak. Untuk itu dalam kesempatan ini, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada:

1. Bapak Dr. Drs. Surya Utama, MS selaku Dekan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Drs. Heru Santosa, MS, Ph.D selaku Ketua Departemen Kependudukan dan Biostatistik Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara. 3. Bapak Drs. Abdul Jalil Amri Arma, M.Kes selaku Dosen Pembimbing I yang

telah memberikan saran dan masukan demi kelancaran skripsi ini.

4. Ibu Arnita Ssi, Msi selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan saran dan masukan demi kelancaran skripsi ini.

5. Ibu dr. Ria Masniari Lubis M.Si selaku Dosen penguji II yang telah memberikan masukan dan saran untuk kelancaran skripsi ini.

6. Ibu Maya Fitria, SKM, M.Kes selaku Dosen Penguji III yang telah memberikan masukan dan saran untuk kelancaran skripsi ini.

7. Seluruh Dosen beserta seluruh pegawai (terkhusus buat bg. Romzzi) dan karyawan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara yang telah membantu demi kelancaran skripsi ini.

8. Kak Yanti dan kak Novi (bidan desa di Desa Pematang Panjang) yang telah membantu saya memperoleh data dan survei lokasi penelitian.

9. Secara khusus terima kasih buat orang tua tercinta (Bapak B. Simarmata dan Mamak E. Br. Purba) yang telah membantu dalam hal materi dan dukungan doa, kakak-kakak (k’raven, k’elsa, k’joel, k’merry (dosen internasional saya), dan the only brother Yohanes Freddy Simarmatayang juga telah memberikan semangat dan dukungan (moral dan materi) kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

10. Teman-teman peminatan biostatistik dan informasi kesehatan, yang selalu saling memberi support dan kerjasama yang baik (evi ahli PBD, Lestari ahli MSC, Eko pesepak bola, Freddy yang ga jelas, Andreas yang selalu banyak Job, Jehan yang super duper alay, dan Nadillah teman seperjuangan yang selalu membantu dan mengisi hari-hari dengan setumpuk tugas, terimakasih semuanya, anak bisotat is the best.

11. Teman-teman ITALBA, terkhusus adek-adek kanduang Imelda Mika jelek, selalu mendukung dan mendoakan, dan Agustina Nasution yang selalu sok canteek tapi baik hati yang sudah banyak meluangkan waktu untuk kakak, Ainal

Mardiah (si kodok bancet) teman sejak matrikulasi yang membantu dalam penelitian, Abang awaq Fentra Welkisam yang selalu sok ganteng, bg Jun Edy, Iskandar, Ali, Rida, Suri, Darma, Maya, k’Eka, dan k’Theo. Terimakasih buat persaudaraan yang hangat selama ini, keceriaan, kasih sayang, dan kebersamaan. Big hug for all of you.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari sempurna, oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran untuk kesempurnaan penulisan selanjutnya dari berbagai pihak.

Akhirnya penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi kita semua yang memerlukannya. Semoga Tuhan Yang Maha Esa senantiasa melimpahkan berkat dan karuniaNya kepada kita semua.

Medan, Februari 2014

DAFTAR ISI

Halaman HALAMAN PENGESAHAN ... i ABSTRAK ... ii DAFTAR RIWAYAT HIDUP ... iv KATA PENGANTAR ... v DAFTAR ISI ... viii DAFTAR TABEL ... xii DAFTAR GAMBAR ... xiv BAB I. PENDAHULUAN... 1

1.1Latar Belakang ... 1 1.2 Perumusan Masalah ... 6 1.3Tujuan Penelitian ... 6 1.4Manfaat Penelitian ... 7

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA... 8

2.1 Analisis Faktor ... 8 2.1.1 Definisi Analisis Faktor ... 8 2.1.2 Tujuan Analisis Faktor ... 9 2.1.3 Fungsi Analisis Faktor... 9 2.1.4 Jumlah Sampel Ideal Dan Jenis Data Untuk Analisis Faktor... 10 2.1.5 Penentuan Jumlah Faktor ... 10

2.1.6 Penamaan Faktor Yang Terbentuk... 12 2.1.7 Uji Ketepatan Model Analisis Faktor ... 12 2.1.8 Langkah-langkah Analisis Faktor ... 13 2.1.9 Asumsi Analisis Faktor ... 15 2.2 Metode Pendugaan Parameter Principal Component Analysis... 17 2.3 Metode Pendugaan Parameter Maximum Likelihood ... 18 2.4 Makanan Tambahan ... 19 2.4.1 Definisi Makanan Tambahan ... 19 2.4.2 Jenis Makanan Tambahan ... 20 2.4.3 Waktu yang TepatMemberikan Makanan Tambahan ... 21 2.4.4 Risiko Pemberian Makanan Tambahan Pada Usia Kurang Dari

Enam Bulan ... 23 2.5 ASI Eksklusif ... 24 2.5.1 Definisi ASI Eksklusif ... 24 2.5.2 Kandungan ASI ... 25 2.5.3 Manfaat Pemberian ASI Eksklusif ... 26 2.6 Faktor-faktor Yang Memengaruhi Ibu Memberikan Makanan Tambahan

pada Bayi Usia 0-6 Bulan ... 28 2.6.1 Faktor Pendidikan Ibu ... 28 2.6.2 Faktor Pengetahuan Ibu ... 29 2.6.3 Faktor Pekerjaan Ibu ... 29 2.6.4 Faktor Sosial Budaya ... 30

2.6.5 Faktor Ekonomi ... 30 2.6.6 Faktor Kesehatan Ibu ... 31 2.6.7 Faktor Petugas Kesehatan ... 32 2.6.8 Faktor Kesehatan Bayi ... 32 2.7 Kerangka Operasional ... 33

BAB III. METODE PENELITIAN... 34

3.1 Jenis dan Rancangan Penelitian... 34 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian... 34 3.3 Metode Pengumpulan Data ... 34 3.4 Populasi dan Sampel ... 35 3.4.1 Populasi ... 34 3.4.2 Sampel ... 35 3.5 Definisi Operasional Variabel... 35 3.6 Aspek Pengukuran... 36 3.6.1 Pengukuran Variabel Dependen ... 36 3.6.2 Pengukuran Variabel Independen ... 37 3.7 Teknik Analisa Data ... 39

BAB IV HASIL PENELITIAN ... 41

4.1 Gambaran Umum Desa Pematang Panjang ... 41 4.2 Gambaran Umum Responden (Ibu) ... 42 4.3 Hasil Analisis Faktor ... 43 4.3.1 Metode Principal Component Analysis ... 43

4.3.2 Metode Maximum Likelihood ... 48 4.4 Perbandingan Kesesuaian Model Hasil Analisis Faktor dengan Metode

Principal Component Analysis dan Metode Maximum likelihood ... 52 4.5 Uji Kesesuaian Model dengan Metode Principal Component Analysis

dan Metode Maximum Likelihood ... 54 4.6 Penamaan Faktor ... 56

BAB V PEMBAHASAN ... 59

5.1 Perbandingan Hasil Analisis Faktor dengan Metode Principal Component Analysis dan Metode Maximum Likelihood ... 59 5.2 Uji Kesesuaian Model Hasil Analisis Faktor dengan Metode Principal

Component Analysis dan Maximum Likelihood ... 61 5.3 Pertimbangan Penamaan Faktor ...` 62

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN ... 65

6.1 Kesimpulan ... 65 6.2 Saran ... 66

DAFTAR PUSTAKA ... 67 LAMPIRAN

Lampiran 1. Kuesioner Penelitian Lampiran 2. Master Data

Lampiran 3. Hasil Pengolahan Data

Lampiran 4. Surat Permohonan Izin Penelitian Lampiran 5. Surat Keterangan Selesai Penelitian

DAFTAR TABEL

No Judul Tabel Halaman

Tabel 4.1 Distribusi ibu menurut umur, pendidikan, pekerjaan,

pendapatan, dan suku ... 42 Tabel 4.2 Hasil aplikasi analisis faktor-faktor yang memengaruhi

pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan menggunakan metode principal component

analysis ... 43 Tabel 4.3 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode principal component

analysis ... 45 Tabel 4.4 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode principal component

analysis model rotasi ... 46 Tabel 4.5 Component transformation matrix hasil aplikasi analisis

faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode

principal component analysis model rotasi ... 47 Tabel 4.6 Hasil aplikasi analisis faktor-faktor yang memengaruhi

pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan

dengan menggunakan metode maximum likelihood ... 48 Tabel 4.7 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan menggunakan metode

maximum likelihood ... 50 Tabel 4.8 Component matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor

yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan menggunakan metode

Tabel 4.9 Component transformation matrix hasil aplikasi analisis faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan dengan metode

maximum likelihood model rotasi ... 52 Tabel 4.10 Perbandingan hasil analisis faktor dengan metode

principal component analysis dan maximum

likelihood berdasarkannilai communalities, extraction

sums of squared loadings, dan nilai hasil rotasi ... 53 Tabel 4.11 Faktor yang terbentuk hasil analisis faktor berdasarkan

metode principal component analysis dan maximum

likelihood ... 54 Tabel 4.12 Nilai residual dari hasil reproduced correlation untuk

metode principal component analysis dan maximum

likelihood ... 55 Tabel 4.13 Faktor yang terbentuk hasil rotasi faktor berdasarkan metode

principal component analysis dan maximum likelihood ... 57 Tabel 4.14 Ringkasan hasil perbandingan metode principal

component analysis dan metode maximum likelihood ... 59

DAFTAR GAMBAR

No Judul Gambar Halaman

BAB I PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Seiring dengan kemajuan zaman, aplikasi statistik dalam bidang kesehatan mempunyai ruang lingkup yang semakin luas. Tidak hanya pada masalah medis saja, tetapi mencakup bidang keluarga berencana, demografi, kesehatan lingkungan, kesehatan kerja, serta peristiwa penting dalam kehidupan masyarakat sehari-hari atau disebut vital event seperti kelahiran, kematian, perkawinan, kesakitan, umur harapan hidup, fertilitas dan lain-lainnya (Chandra, 1995).

Statistika kesehatan sangat bermanfaat untuk kepentingan administratif, seperti merencanakan program pelayanan kesehatan, menentukan alternatif penyelesaian masalah kesehatan, dan melakukan analisis tentang berbagai penyakit selama periode waktu tertentu. Selain itu, statistik kesehatan juga bermanfaat untuk menentukan penyebab timbulnya penyakit baru yang belum diketahui atau manfaat obat bagi penyembuhan penyakit tertentu setelah hasil uji klinik dinyatakan berhasil (Budiarto, 2002).

Pada dasarnya, suatu akibat atau fenomena termasuk dalam bidang kesehatan, tidak mungkin dipengaruhi oleh satu penyebab. Kenyataan yang ada adalah satu akibat pasti dipengaruhi oleh beberapa penyebab (beberapa faktor atau multi faktor), oleh karena itu ada yang disebut dengan analisis statistik multivariat (Riyanto, 2012).

Analisis faktor merupakan salah satu teknik analisis statistika multivariat yaitu analisis yang bertujuan untuk mempelajari hubungan beberapa variabel, dengan mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antar sejumlah variabel-variabel yang awalnya saling independen satu dengan yang lain, sehingga bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal (Santoso, 2012).

Analisis faktor termasuk pada interdependence technique dimana tujuan utamanya adalah menerangkan struktur hubungan antara variabel-variabel dalam analisis. Sebagai salah satu dari teknik multivariat, analisis ini dapat memainkan peran yang unik dibandingkan teknik-teknik multivariat yang lain. Analisis ini menyediakan alat-alat untuk menganalisis struktur dari hubungan interen atau korelasi diantara sejumlah besar variabel dengan mendefinisikan variabel-variabel yang berkorelasi dengan baik, yang diasumsikan untuk merepresentasikan dimensi-dimensi dalam data (Hair, 2010).

Pada dasarnya analisis faktor mendekatkan data pada suatu pengelompokan atau pembentukan suatu variabel baru yang berdasarkan adanya kekuatan hubungan antar dimensi pembentuk faktor atau adanya konfirmatori sebagai variabel baru atau disebut dengan faktor. Hasil yang diharapkan adalah faktor-faktor yang nantinya terbentuk tidak saling berkorelasi lagi (Gempur, 2010).

Dalam model analisis faktor pada SPSS terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, diantaranya adalah principal components, unweighted least squares, generalized least squares, maximum likelihood, principal axis factoring, alpha

factoring, dan image factoring (Simamora, 2004). Namun metode pendugaan parameter yang umum digunakan dalam model analisis faktor adalah metode komponen utama (principal component analysis/method=PCA) dan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood method) karena menurut Rahardi (2006), metode principal component analysis dapat mengatasi masalah multikolinearitas ,sementara menurut Priyanto (2008), metode maximum likelihood merupakan salah satu metode untuk memperoleh pendugaan yang memberikan hasil yang baik.

Dalam kebanyakan analisis, model analisis faktor diduga berdasarkan metode principal component analysis (PCA) karena metode ini dapat memprediksi sejumlah faktor yang akan dihasilkan (Suliyanto, 2005). Pada penelitian-penelitian sebelumnya, seperti penelitian Wibowo dengan judul “Pengenalan Wajah Menggunakan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)” menunjukkan bahwa hasil pengenalan wajah cukup baik dengan menggunakan pengujian 4 citra latih yaitu tiga kesalahan pengenalan dari 60 pengujian. Pada penelitian lain yaitu penelitian Abiyanto yang berjudul “Pengenalan Gigi Menggunakan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)” menunjukkan bahwa hasil pengenalan gigi cukup baik dengan menggunakan program yang memiliki parameter-parameter 7 buah citra latih, ukuran citra 200x60 pixel, 20% komponen utama, didapatkan 4 hasil pengenalan yang benar dari 55 pengenalan, sehingga persentase kebenaran pengenalan sebesar 92,73%.

Sementara pada pendugaan parameter maximum likelihood, tingkat kesalahan (error) yang ditimbulkan lebih kecil dibandingkan dengan metode komponen utama yang sering digunakan (Dwipurwani, 2009). Pada penelitian-penelitian sebelumnya seperti penelitian Dwipurwarni (2009) menunjukkan hasil bahwa varians total yang mampu dijelaskan oleh faktor-faktor yang terbentuk dengan metode maximum likelihood adalah 64%, yang artinya kebaikan model sudah terpenuhi.

Untuk itu, peneliti tertarik melakukan penelitian berkaitan dengan penerapan aplikasi faktor yang tujuannya adalah data reduction dengan membandingkan kedua metode pendugaan parameter yang umum digunakan yaitu principal component analysis dan maximum likelihood method, dan melihat bagaimana masing-masing metode diterapkan untuk melihat metode mana yang paling memenuhi atau menghasilkan model yang benar-benar sesuai dalam faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara tahun 2013.

Masalah tersebut digunakan karena sesuai dengan analisis yang digunakan, dimana sangat banyak faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan, seperti faktor pendidikan, pengetahuan, budaya, ekonomi, pekerjaan, peran petugas kesehatan, kesehatan ibu, dan kesehatan bayi.

Pada tahun 2010 angka kematian bayi (AKB) mencapai 25,3 per 1000 kelahiran hidup, sedangkan tahun 2011 mengalami penurunan menjadi 22 per 1000 kelahiran hidup. Sementara prevalensi gizi kurang dan gizi buruk sejak tahun 1989-2010 menunjukkan penurunan. Hasil Riskesdas 1989-2010 menunjukkan prevalensi gizi

kurang menjadi 17,9% dan gizi buruk menjadi 4,9%. Artinya kemungkinan besar sasaran pada tahun 2014 sebesar 15,0% untuk gizi kurang dan 3,5% untuk gizi buruk dapat tercapai. Untuk mencapai sasaran tersebut, upaya perbaikan gizi masyarakat yang dilakukan adalah peningkatan program ASI Eksklusif, upaya penanggulangan gizi mikro melalui pemberian Vitamin A, Taburia, tablet besi bagi bumil, dan iodisasi garam, serta memperkuat penerapan tata laksana kasus gizi buruk dan gizi kurang di fasilitas kesehatan (Depkes RI, 2011).

Periode tiga tahun pertama pada masa balita merupakan periode emas pertumbuhan fisik, intelektual, mental dan emosional anak. Gizi yang baik, kebersihan, imunisasi, vitamin A dan pelayanan kesehatan yang bermutu, serta kasih sayang dan stimulasi yang memadai pada usia balita akan meningkatkan kelangsungan hidup dan mengoptimalkan kualitas hidup anak (Depkes RI, 2011).

ASI merupakan makanan pertama, utama, dan yang terbaik bagi bayi yang bersifat alamiah. ASI memberikan semua energi dan gizi (nutrisi) yang dibutuhkan oleh bayi selama 6 bulan pertama setelah kelahirannya. Pemberian ASI eksklusif dapat mengurangi tingkat kematian bayi yang dikarenakan berbagai penyakit yang menimpanya, seperti diare, radang paru-paru, serta mempercepat pemulihan bila sakit dan membantu menjarangkan kelahiran (Prasetyono, 2012).

Pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan akan memengaruhi kesehatan pada bayi yaitu dapat menyebabkan diare, alergi, dan bahkan merusak pencernaan bayi tersebut karena makanan yang dikonsumsi tidak sesuai dengan resapan usus bayi pada masa itu. Selain itu, makanan yang belum sesuai dengan

resapan usus bayi ini dapat menggumpal di usus dan membahayakan kehidupan bayi kecil (Roesli, 2001).

Desa Pematang Panjang merupakan salah satu desa yang masih banyak terdapat ibu-ibu yang memberikan makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan. Dengan alasan tersebut, peneliti bermaksud ingin mengetahui faktor-faktor apa yang memengaruhi mereka memberikan makanan tambahan tersebut.

1.2Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka yang menjadi rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana aplikasi analisis faktor dengan membandingkan metode principal component analysis dan maximum likelihood dalam faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara tahun 2013.

1.3Tujuan Penelitian 1.3.1 Tujuan Umum

Untuk mengetahui perbandingan kesesuaian model dengan menggunakan metode principal component analysis dan maximum likelihood dalam faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara tahun 2013.

1.3.2 Tujuan Khusus

1. Mengetahui hasil analisis data faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang

Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara tahun 2013 dengan menggunakan metode principal component analysis.

2. Mengetahui hasil analisa data faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara tahun 2013 dengan menggunakan metode maximum likelihood.

3. Membandingkan kesesuaian model yang dihasilkan antara metode principal component analysis dan maximum likelihood.

1.4Manfaat Penelitian

1. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan pengetahuan bagi pengguna statistik tentang perbandingan penggunaan metode principal component analysis dan maximum likelihood dalam aplikasi analisis faktor.

2. Sebagai bahan referensi atau bahan pertimbangan bagi peneliti lain yang ingin melakukan penelitian yang berkaitan dengan penelitian ini.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Faktor

2.1.1 Definisi Analisis Faktor

Analisis faktor merupakan suatu teknik untuk menganalisis tentang saling ketergantungan dari beberapa variabel secara simultan dengan tujuan untuk menyederhanakan dari bentuk hubungan antara beberapa variabel yang diteliti menjadi sejumlah faktor yang lebih sedikit dari pada variabel yang diteliti. Hal ini berarti, analisis faktor dapat juga menggambarkan tentang struktur data dari suatu penelitian (Suliyanto, 2005).

Analisis faktor adalah suatu teknik interdependensi (interdependence technique), dimana tidak ada pembagian variabel menjadi variabel bebas dan variabel tergantung dengan tujuan utama yaitu mendefinisikan struktur yang terletak di antara varaibel-variabel dalam analisis. Analisis ini menyediakan alat-alat untuk menganalisis struktur dari hubungan interen atau korelasi di antara sejumlah besar variabel dengan menerangkan korelasi yang baik antara variabel, yang diasumsikan untuk merepresentasikan dimensi-dimensi dalam data (Hair, 2010).

Jadi, pada prinsipnya analisis faktor digunakan untuk mengelompokkan beberapa variabel yang memiliki kemiripan untuk dijadikan satu faktor, sehingga dimungkinkan dari beberapa atribut yang memengaruhi satu komponen variabel dapat diringkas menjadi beberapa faktor utama yang jumlahnya lebih sedikit.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Faktor

2.1.1 Definisi Analisis Faktor

Analisis faktor merupakan suatu teknik untuk menganalisis tentang saling ketergantungan dari beberapa variabel secara simultan dengan tujuan untuk menyederhanakan dari bentuk hubungan antara beberapa variabel yang diteliti menjadi sejumlah faktor yang lebih sedikit dari pada variabel yang diteliti. Hal ini berarti, analisis faktor dapat juga menggambarkan tentang struktur data dari suatu penelitian (Suliyanto, 2005).

Analisis faktor adalah suatu teknik interdependensi (interdependence technique), dimana tidak ada pembagian variabel menjadi variabel bebas dan variabel tergantung dengan tujuan utama yaitu mendefinisikan struktur yang terletak di antara varaibel-variabel dalam analisis. Analisis ini menyediakan alat-alat untuk menganalisis struktur dari hubungan interen atau korelasi di antara sejumlah besar variabel dengan menerangkan korelasi yang baik antara variabel, yang diasumsikan untuk merepresentasikan dimensi-dimensi dalam data (Hair, 2010).

Jadi, pada prinsipnya analisis faktor digunakan untuk mengelompokkan beberapa variabel yang memiliki kemiripan untuk dijadikan satu faktor, sehingga dimungkinkan dari beberapa atribut yang memengaruhi satu komponen variabel dapat diringkas menjadi beberapa faktor utama yang jumlahnya lebih sedikit.

2.1.2 Tujuan Analisis Faktor

Pada dasarnya, tujuan analisis faktor adalah:

1. Data Sumarization, yakni mengidentifikasi adanya hubungan antar variabel dengan melakukan uji korelasi.

2. Data Reduction, yakni setelah melakukan korelasi, maka dilanjutkan dengan proses membuat sebuah variabel set baru yang dinamakan faktor untuk menggantikan sejumlah variabel tertentu.

Tujuan umum dari teknik analisis faktor adalah menemukan suatu cara untuk mereduksi informasi yang terkandung di dalam sejumlah variabel-variabel original ke dalam set variabel yang lebih kecil dari dimensi-dimensi gabungan dan baru. Untuk menemukan tujuan tersebut, ada 4 hal yang mendukung yaitu mengkhususkan unit analisis, mencapai ringkasan data atau pengurangan data, pemilihan variabel, dan menggunakan hasil analisis faktor dengan teknik-teknik multivariat yang lain (Hair, 2010).

2.1.3 Fungsi Analisis Faktor

Terdapat 3 fungsi analisis faktor menurut Suliyanto (2005), diantaranya adalah sebagai berikut:

1. Mengidentifikasi dimensi-dimensi mendasar yang dapat menjelaskan korelasi dari serangkaian variabel.

2. Mengidentifikasi variabel-variabel baru yang lebih kecil, untuk menggantikan variabel tidak berkorelasi dari serangkaian variabel asli yang berkorelasi.

3. Mengidentifikasi beberapa variabel kecil dari sejumlah variabel yang banyak untuk dianalisis multivariat lainnya.

2.1.4 Jumlah Sampel Ideal Dan Jenis Data Untuk Analisis Faktor

Secara umum, jumlah sampel dalam analisis faktor minimal 50 pengamatan. Bahkan seharusnya ukuran sampel sebanyak 100 atau lebih besar. Biasanya ukuran sampel dalam analisis ini dianjurkan memiliki paling sedikit 5 kali jumlah variabel yang akan diamati, karena semakin banyak sampel yang dipilih akan mencapai patokan rasio 10:1, dalam arti untuk satu variabel ada 10 sampel (Hair, 2010). Dalam pengertian SPSS, hal ini berarti untuk setiap 1 kolom yang ada, seharusnya terdapat 10 baris data, sehingga jika ada 5 kolom (variabel), minimal seharusnya ada 50 baris data (sampel).

Data dalam analisis faktor minimal adalah interval, sehingga apabila data yg diperoleh berupa data ordinal, harus ditransformasikan menjadi data interval, misalnya dengan menggunakan metode successive interval (Suliyanto,2005).

2.1.5 Penentuan Jumlah Faktor

Untuk menentukan banyaknya jumlah faktor yang terbentuk dalam analisis faktor dapat dilakukan beberapa pendekatan berikut:

1. Penentuan berdasarkan apriori.

Dalam metode penentuan ini, jumlah faktor telah ditentukan sebelumnya oleh peneliti.

2. Penentuan berdasarkan eigenvalue.

Untuk menentukan jumlah faktor yang terbentuk dapat didasarkan pada eigenvalue. Jika suatu variabel memiliki eigenvalue > 1, dianggap sebagai suatu faktor, sebaliknya jika suatu variabel hanya memiliki eigenvalue < 1, tidak dimasukkan dalam model.

3. Penentuan berdasarkan scree plot.

Scree plot pada dasarnya merupakan grafik yang menggambarkan hubungan antara faktor dengan eigenvalue, pada sumbu Y menunjukkan eigenvalue, sedangkan pada sumbu X menunjukkan jumlah faktor. Untuk dapat menentukan berapa jumlah faktor yang diambil, ditandai dengan slope yang sangat tajam antara faktor yang satu dengan faktor berikutnya.

4. Penentuan berdasarkan persentase varian (percentage of variance).

Persentase varian menunjukkan jumlah variasi yang berhubungan pada suatu faktor yang dinyatakan dalam persentase. Untuk dapat menentukan berapa jumlah faktor yang diambil, harus memiliki nilai persentase varian > 0,5. Sedangkan apabila menggunakan kriteria kumulatif persentase varian, besarnya nilai kumulatif persentase varian > 60%.

Untuk mengetahui peranan masing-masing variabel dalam suatu faktor dapat ditentukan dari besarnya loading variabel yang bersangkutan. Loading dengan nilai terbesar berarti mempunyai peranan utama pada faktor tersebut. Variabel yang memiliki nilai loading < 0,5 dianggap tidak memiliki peranan yang berarti terhadap

faktor yang terbentuk sehingga variabel tersebut dapat diabaikan dalam pembentukan faktor.

2.1.6 Penamaan Faktor Yang Terbentuk

Untuk menamai faktor yang telah dibentuk dalam analisis faktor, dapat dilakukan dengan cara berikut.

1. Memberikan nama faktor yang dapat mewakili nama-nama variabel yang membentuk faktor tersebut.

2. Memberikan nama faktor berdasarkan variabel yang memiliki nilai factor loading tertinggi. Hal ini dilakukan apabila tidak dimungkinkan untuk memberikan nama faktor yang dapat mewakili semua variabel yang membentuk faktor tersebut.

2.1.7 Uji Ketepatan model Analisis Faktor

Uji ketepatan model digunakan untuk melihat apakah faktor-faktor yang telah terbentuk berdasarkan analisis faktor benar-benar telah valid. Ada beberapa cara untuk menguji ketepatan model dari faktor-faktor yang telah terbentuk, yaitu sebagai berikut:

1. Dengan membagi sampel awal menjadi dua sama besarnya. Apabila ada jumlah sampel ganjil, maka satu sampel harus dihilangkan atau dimasukkan kepada dua bagian sampel tersebut. Kemudian sampel yng telah dibagi dua dianalisis satu persatu. Apabila hasil analisis faktor antara sampel pertama dan sampel kedua tidak banyak perbedaan, faktor yang terbentuk dinyatakan baik.

2. Dengan melihat nilai perbandingan antara observed correlation dengan reproduced correlations. Diharapkan perubahan matriks korelasi yang baru tidak jauh berbeda dengan matriks korelasi asal. Untuk itu, perlu dilakukan perhitungan atas perubahan yang terjadi, yaitu dengan menghitung selisih nilai koefisien korelasi dari matriks korelasi asal dengan koefisien korelasi dari matriks korelasi baru. Jika nilai mutlak dari selisih tersebut melebihi nilai 0,05, dimasukkan dalam kategori bahwa koefisien korelasi tersebut tidak sama (berubah). Kemudian dihitung jumlah koefisien yang berbeda dan tergolong sama. Jumlah relatif dari koefisien yang tergolong sama dijadikan indikator ketepatan model. Model dikatakan baik apabila koefisien yang tidak berubah atau sama lebih banyak (> 50%) daripada yang tergolong berubah. Dalam perkembangannya metode ini lebih banyak digunakan.

2.1.8 Langkah-langkah Analisis Faktor

Menurut Suliyanto (2005), langkah-langkah dalam analisis faktor adalah sebagai berikut:

a. Merumuskan masalah b. Membuat matriks korelasi

Proses analisis faktor didasarkan pada matriks korelasi antara variabel yang satu dengan variabel-variabel lain, untuk memperoleh analisis faktor yang semua varaibel-variabelnya harus berkorelasi. Untuk menguji ketepatan dalam model faktor, uji statistik yang digunakan adalah barletts test sphericity dan Kiser-Mayer-Olkin (KMO) untuk mengetahui kecukupan sampelnya.

1. Nilai KMO sebesar 0,9 adalah baik sekali 2. Nilai KMO sebesar 0,8 adalah baik

3. Nilai KMO sebesar 0,7 adalah sedang/agak baik 4. Nilai KMO sebesar 0,6 adalah cukup

5. Nilai KMO sebesar 0,5 adalah kurang 6. Nilai KMO sebesar < 0,5 adalah ditolak c. Penentuan jumlah faktor.

Penentuan jumlah faktor yang ditentukan untuk mewakili variabel-variabel yang akan dianalisis didasarkan pada besarnya eigenvalue serta persentase total variannya. Hanya faktor yang memiliki eigenvalue sama atau lebih besar dari satu yang dipertahankan dalm model analisis faktor, sedangkan yang lainnya dikeluarkan dari model.

d. Rotasi faktor.

Hasil dari ekstraksi faktor dalam matriks faktor mengidentifikasikan hubungan antar faktor dan variabel individual, namun dalam faktor-faktor tersebut banyak variabel yang berkorelasi sehingga sulit diinterpretasikan. Melalui rotasi faktor matriks, faktor matriks ditransformasikan ke dalam matriks yng lebih sederhana sehingga mudah diinterpretasikan. Rotasi faktor menggunakan prosedur varimax. e. Interpretasi faktor.

Interpretasi faktor dilakukan dengan mengklasifikasikan variabel yang mempunyai factor loading minimum 0,4 sedangkan variabel dengan faktor loading kurang dari 0,4 dikeluarkan dari model.

f. Penyeleksian surrogate variable.

Mencari salah satu variabel dalam setiap faktor sebagai wakil dari masing-masing faktor. Pemilihan ini didasarkan pada nilai factor loading tertinggi.

g. Model Fit (ketepatan model)

Tahap akhir dari ananlisis faktor adalah mengetahui ketepatan dalam memilih teknik analisis faktor antara principal component analysis dan maximum likelihood dengan melihat jumlah residual (perbedaan) antara korelasi yang diamati dengan korelasi yang diproduksi. Semakin kecil persentase nilai residual (dalam hal ini adalah nilai root mean square error = RMSE), maka semakin tepat penentuan teknik tersebut.

2.1.9 Asumsi Analisis Faktor

Prinsip utama dalam analisis faktor adalah korelasi, artinya variabel yang memiliki korelasi erat akan membentuk suatu faktor, sedangkan variabel yang ada dalam suatu faktor akan memiliki korelasi yang lemah dengan variabel yang terdapat pada faktor yang lain. Karena prinsip utama analisis faktor adalah korelasi, maka asumsi dalam analiss faktor berkaitan erat dengan korelasi berikut:

a. Korelasi atau keterkaitan antarvariabel harus kuat.

Hal ini dapat diidentifikasi dari nilai determinannya yg mendekati nol. Nilai determinan dari matriks korelasi yang elemen-elemennya menyerupai matriks identitas akan memiliki nilai determinan sebesar satu. Artinya, jika nilai determinan mendekati satu, maka matriks korelasi menyerupai matriks identitas, dimana antar item/variabel tidak saling terkait karena matriks

identitas memiliki elemen pada diagonal bernilai satu, sedangkan lainnya bernilai nol.

b. Indeks perbandingan jarak antara koefisien korelasi dengan koefisien korelasi parsialnya secara keseluruhan harus kecil.

Hal ini dapat diidentifikasi dengan nilai Kiser Meyer Olkin measure of sampling adequency (KMO). KMO merupakan sebuah indeks perbandingan jarak antara koefisien korelasi dengan koefisien parsialnya secara keseluruhan. Jika jumlah kuadrat koefisien korelasi parsial di antara seluruh pasangan variable bernilai kecil dibandingkan dengan jumlah kuadrat koefisien korelasi, maka akan menghasilkan nilai KMO yang mendekati satu. Nilai KMO yang kecil menunjukkan bahwa analis faktor bukan merupakan pilihan yang tepat. Untuk dapat dilakukan analisis faktor, nilai KMO diangggap cukup apabila nilai KMO > 0,5.

c. Indeks perbandingan jarak antara koefisien korelasi dengan koefisien korelasi parsialnya secara keseluruhan harus kecil.

Hal ini dapat diidentifikasi dengan nilai Measure of Sampling Adequency (MSA). MSA adalah sebuah indeks perbandingan jarak antara koefisien korelasi dengan koefisien korelasi parsialnya secara parsial setiap item/variabel. Untuk dapat dilakukan analisis faktor, nilai MSA dianggap cukup apabila nilai MSA > 0,5. Apabila ada item/variabel yang tidak memiliki nilai MSA > 0,5, variabel tersebut harus dikeluarkan dari analisis faktor secara bertahap satu persatu.

d. Dalam beberapa kasus, setiap variabel yang akan dianalisis dengan menggunakan analisis faktor harus menyebar secara normal.

2.2 Metode Pendugaan Parameter Principal Component Analysis (PCA)

Secara sederhana, sebuah variabel akan mengelompok ke suatu faktor (yang terdiri atas variabel-variabel yang lainnya pula) jika variabel tersebut berkorelasi dengan sejumlah variabel lain yang masuk dalam kelompok faktor tertentu. Ketika sebuah variabel berkorelasi dengan variabel lain, variabel tersebut berbagi varians dengan variabel lain tersebut, dengan jumlah varians yang dibagikan adalah besar korelasi pangkat dua (�2). Varians adalah akar dari standar deviasi, yakni jumlah penyimpangan data dari rata-ratanya (Santoso, 2012).

Dengan demikian, varians total pada sebuah variabel dapat dibagi menjadi tiga bagian:

1. Common variance, yakni varians yang dibagi dengan varians lainnya atau jumlah varians yang dapat diekstrak dengan proses factoring.

2. Specific variance, yakni varians yang berkaitan dengan variabel tertentu saja. Jenis varians ini tidak dapat dijelaskan dengan korelasi hingga menjadi bagian dari variabel lain. Namun varians ini masih berkaitan secara unik dengan satu variabel.

3. Error variance, yakni varians yang tidak dapat dijelaskan lewat korelasi. Jenis ini muncul karena proses pengambilan data yang salah, pengukuran variabel yang tidak tepat dan sebagainya.

Dari penjelasan tersebut di atas, dapat dikatakan jika sebuat variabel berkorelasi dengan variabel lain, maka common variance (disebut juga communality) akan meningkat. Proses common analysis hanya berhubungan denngan common variance, sedangkan proses component analysis akan mengaitkan semua varians tersebut. Pada umumnya, component analysis akan digunakan jika tujuan utama analisis faktor adalah data reduction, dan beranggapan bahwa sejumlah specific variance dan error variance berjumlah kecil.

Principal component analysis menggunakan total varians dalam analisisnya. Metode ini menghasilkan faktor yang memiliki specific variance dan error variance yang lebih kecil. Kalau ada beberapa faktor yang dihasilkan, faktor yang duluan dihasilkan adalah yang memiliki common variance terbesar, sekaligus specific dan error variance terkecil (Simamora, 2004).

2.3 Metode Pendugaan Parameter Maximum Likelihood

Pendugaan metode maksimum likelihood adalah metode yang memaksimumkan fungsi kemungkinan. Misalkan X1, X2, …, Xn menyatakan contoh acak yang diambil dari suatu fungsi kepadatan probabilitas yang dinyatakan dengan f(x, �), dimana � adalah parameter fungsi kepadatan tersebut. Maka fungsi likelihood adalah:

∏

= = n

i i

x f L

1

) , ( )

(θ θ

Parameter dari model faktor yang akan diduga dengan metode maksimum likelihood adalah faktor loading dan faktor unik. Faktor loading adalah matriks

koefisien pengaruh antara variabel dengan faktor, dengan entri konstanta yang belum diketahui. Faktor unik adalah vektor yang tidak dapat diukur secara langsung tetapi berhubungan dengan variabel observasi. Masalah yang timbul sekarang adalah bagaimana cara menduga parameter-parameter dalam analisis faktor tersebut, upaya pendugaan parameter-parameter model tersebut memerlukan teknik analisis statistika yang mampu memberikan solusi bagi permasalahan yang ada. Maka menjadi salah satu aspek menarik yang ingin diketahui adalah pendugaan dengan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood) terhadap model faktor tersebut untuk dipelajari secara lebih rinci (Priyanto, 2008).

Jika common factor F dan specific factor ε dapat diasumsikan menjadi data yang berdistribusi normal, kemudian estimasi maximum likelihood dari factor loading dan specific variance dapat diperoleh. Ketika Fjdan εj secara bersama-sama dalam keadaan normal, maka observasi Xj − μ = LFj + εj akan menjadi normal (Johnson, 2007).

2.4 Makanan Tambahan

2.4.1 Definisi Makanan Tambahan

Pada saat ASI tidak cukup lagi memenuhi kebutuhan gizi bayi, maka makanan pendamping ASI harus ditambahkan untuk diet bayi. Transisi dari ASI eksklusif ke makanan padat yang biasa dimakan oleh keluarga, disebut sebagai makanan tambahan, biasanya dimulai dari umur di atas 6 bulan (WHO, 2013).

Makanan tambahan adalah makanan tambahan yang diberikan pada saat bayi memerlukan zat-zat gizi yang kadarnya sudah berkurang pada ASI, dengan tujuan melengkapi zat-zat ASI yang mulai berkurang, mengembangkan kemampuan bayi untuk menerima bermacam-macam makanan dengan berbagai rasa dan bentuk, mengembangkan kemampuan bayi untuk mengunyah dan menelan, mencoba adaptasi terhadap makanan yang mengandung kadar energi tinggi (Suryanah, 1996).

Makanan tambahan diberikan sebagai komplemen ASI agar anak memperoleh cukup energi, protein, dan zat-zat gizi lain (vitamin dan mineral) untuk pertumbuhan dan perkembangan bayi. Pemberian ASI boleh dilanjutkan selama hal itu masih memungkinkan, karena ASI dapat memberikan sejumlah energi dan protein yang bermutu tinggi, serta mempererat hubungan psikologis antara ibu dan bayi (Prasetyono, 2012).

2.4.2 Jenis Makanan Tambahan

Pemberian makanan tambahan (pendamping ASI) perlu dipertimbangkan, yakni fungsi pencernaan bayi, kebutuhan makan bayi, serta tingkat usia bayi. Ketiga faktor tersebut akan memengaruhi jenis makanan yang harus diberikan kepada bayi (Sutomo, 2010).

1. Usia 6-7 bulan

Pada usia ini, bayi mengawali pengenalan makanan. Fungsi pencernaan sudah cukup baik, walaupun belum optimal. Sehingga pada tahap awal sebaiknya bayi diberikan makanan yang sudah dihaluskan, encer dan lembut.

2. Usia 7-9 bulan

Pada usia ini sistem pencernaan bayi sudah semakin berkembang. Gigi geligi mulai tumbuh, tingkat keinginan bayi untuk mengeksplorasi makanan juga mulai tumbuh, karena itu pada usia ini bayi mulai dikenalkan dengan makanan berbentuk lembek dan lembut.

3. Usia 9-12 bulan

Pada usia ini gigi geligi bayi sudah tumbuh banyak. Perkembangan motorik bayi juga berkembang pesat. Bayi mulai dapat berjalan serta aktif bergerak. Sistem pencernaan bayi juga mulai berfungsi dengan baik. Pada usia ini bayi sudah dapat diperkenalkan dengan makanan semi padat, seperti nasi tim dan makanan yang dicincang kasar.

2.4.3 Waktu yang Tepat Memberikan Makanan Tambahan

Makanan pendamping ASI harus diberikan tepat waktu, yang berarti bayi harus bisa mulai menerima makanan selain ASI dari umur di atas 6 bulan. Hal ini harus memadai, yaitu makanan pendamping harus diberikan dalam jumlah, konsistensi, dan menggunakan berbagai makanan yang tepat untuk memenuhi kebutuhan gizi anak yang sedang tumbuh tetapi dengan tetap memberikan ASI (WHO, 2013).

Menurut Suririnah (2009) setiap bayi akan mempunyai penerimaan makanan yang berbeda. Berikut tanda-tanda bayi yang sudah siap menerima makanan tambahannya, jika bayi usia 4-6 bulan:

1. Sudah diberikan ASI tapi masih tetap lapar, dan tidak pernah cukup dari biasanya. Ini dapat dilihat jika berat badan bayi tidak bertambah.

2. Mengonsumsi susu formula dengan jumlah yang berlebihan dari bisanya.

3. Refleks mendorong dengan lidahnya untuk menolak benda yang masuk ke mulutnya telah menghilang.

4. Menunjukkan ketertarikannya dengan makanan keluarga. 5. Sudah dapat duduk dengan sedikit bantuan.

6. Sudah dapat mengontrol kepala dengan baik, dapat menggerakkan kepala ke arah lain ketika merasa kenyang.

7. Sudah mempunyai gigi geligi.

WHO (2013) merekomendasikan bahwa bayi mulai menerima makanan pendamping ASI pada usia 6 bulan, awalnya 2-3 kali sehari antara 6-8 bulan, meningkat menjadi 3-4 kali sehari antara 9-11 bulan dan 12-24 bulan dengan makanan ringan bergizi tambahan yang ditawarkan 1-2 kali per hari, seperti yang diinginkan.

Jadwal waktu ketat, tidak dianjurkan. Menurut Mitayani (2010), berikut ini merupakan pedoman cara memberikan makanan pada bayi umur 0-6 bulan:

1. ASI merupakan makanan utama, diberikan setiap saat sesuai kehendak bayi. 2. Pada usia 5 bulan, bayi dapat diberikan buah yang dihaluskan sedikit demi

sedikit.

3. Pada usia 6 bulan, dapat diberikan makanan lumat seperti bubur tepung, tim saring, nasi pisang dilumatkan, sebanyak 2 kali sehari.

4. Mulai usia 7 bulan, makanan lumat dapat diganti dengan makanan lembek secara bertahap.

5. Usahakan memberikan ASI sampai anak berusia 2 tahun.

Menurut Roesli (2001), terlambat memulai makanan padat sejak bayi usia 6 bulan maka:

1. Bayi akan berhenti tumbuh.

Bayi yang tumbuh baik karena ASI pada 6 bulan pertama akan berhenti tumbuh pada 6 bulan kedua.

2. Akan lebih sulit melatih bayi makan apabila mereka sudah berumur di atas 8 bulan karena mereka sudah mulai gelisah dan tidak mau mencoba hal-hal baru, sementara pada usia 6-7 bulan banyak bayi merasa sangat lapar sehingga mereka akan makan apa saja yang diberikan pada mereka.

2.4.4 Risiko Pemberian Makanan Tambahan pada Usia Kurang dari Enam Bulan

Menurut Suririnah (2009), pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan akan menyebabkan beberapa hal yang dapat merugikan kesehatan bayi diantaranya:

1. Menimbulkan keluhan perut dan pencernaan dan bahkan akan menimbulkan masalah serius. Hal ini disebabkan oleh karena pencernaan bayi belum dapat mencerna makanan dengan sempurna.

2. Risiko alergi makanan terutama pada keluarga dengan riwayat alergi meningkat. Setelah usia 6 bulan, sistem kekebalan tubuh dan pencernaan bayi sudah lebih matang sehingga dapat mengurangi risiko alergi berat.

2.5 ASI Eksklusif

2.5.1 Definisi ASI Eksklusif

ASI merupakan makanan pertama, utama, dan terbaik bagi bayi, yang bersifat alamiah. ASI mengandung zat-zat gizi yang dibutuhkan dalam proses pertumbuhan dan perkembangan bayi (Prasetyono, 2012).

Pemberian ASI eksklusif adalah menyusui bayi secara murni. Bayi hanya diberi ASI saja tanpa tambahan cairan lain seperti susu formula, jeruk, madu, air teh, air putih, dan tanpa pemberian makanan tambahan lain seperti pisang, bubur susu, biskuit, atau nasi tim (Danuatmaja, 2003).

Pemberian ASI eksklusif adalah bayi hanya diberi ASI selama 6 bulan tanpa tambahan cairan lain seperti susu formula, jeruk, madu, air teh, dan air putih, serta tanpa tambahan makanan padat, seperti pisang, bubur susu, biskuit, bubur nasi, dan nasi tim, kecuali vitamin, mineral, dan obat. Pemberian ASI eksklusif juga berhubungan dengan tindakan memberikan ASI kepada bayi hingga berusia 6 bulan tanpa makanan dan minuman lain, kecuali sirop obat (Prasetyono, 2012).

Program ASI eksklusif merupakan program anjuran pemberian ASI kepada bayi tanpa diberi makanan lain, termasuk susu formula, kuah sup, atau apapun, selain ASI selama 6 bulan. Badan Kesehatan Dunia WHO menganjurkan program ASI eksklusif selama 6 bulan karena terbukti bagi yang memperoleh ASI eksklusif menjadi lebih cerdas, sehat, dan tidak mudah terinfeksi penyakit (Sutomo, 2010).

Bayi biasanya berkembang cepat setidak-tidaknya pada umur 6 bulan pertama walaupun hanya mendapatkan ASI, maka perkiraan komposisi ASI pada berbagai

tahap laktasi dapat dipakai sebagai taksiran batas atas kebutuhan hampir semua zat gizi pada masa tersebut (Budianto, 2009).

2.5.2 Kandungan ASI

Menurut Yuliarti (2010), kandungan yang terdapat di dalam ASI, antara lain: 1. ASI mengandung 88,1% air sehingga ASI yang diminum bayi selama

pemberian ASI eksklusif sudah mencukupi kebutuhan bayi dan sesuai dengan kesehatan bayi. Bayi baru lahir yang hanya mendapat sedikit ASI pertama (kolostrum-cairan kental kekuningan) tidak memerlukan tambahan cairan karena bayi dilahirkan dengan cukup cairan di dalam tubuhnya. ASI dengan kandungan air yang lebih tinggi biasanya akan keluar pada hari ketiga atau keempat.

2. ASI mengandung bahan larut yang rendah. Bahan larut tersebut terdiri dari 3,8% lemak, 0,9% protein, 7% laktosa, dan 0,2% bahan-bahan lain. Salah satu fungsi utama air adalah untuk menguras kelebihan bahan-bahan larut melalui air seni. Zat-zat yang dapat larut (misalnya sodium, potasium, nitrogen, dan klorida) disebut sebagai bahan-bahan larut. Ginjal bayi yang pertumbuhannya belum sempurna hingga usia 3 bulan mampu mengeluarkan kelebihan bahan larut lewat air seni untuk menjaga keseimbangan kimiawi di dalam tubuhnya. Karena ASI mengandung sedikit bahan larut maka bayi tidak membutuhkan banyak air seperti layaknya anak-anak atau orang dewasa.

2.5.3 Manfaat Pemberian ASI Eksklusif a. Bagi Bayi

Menurut Danuatmaja (2003), manfaat ASI secara eksklusif pada bayi terdiri dari:

1. ASI merupakan nutrisi dengan kualitas dan kuantitas terbaik.

ASI merupakan sumber gizi yang sangat ideal, berkomposisi seimbang, dan secara alami disesuaikan dengan kebutuhan masa pertumuhan bayi. ASI adalah makanan yang paling sempurna, baik kualitas maupun kuantitasnya. Dengan melaksanakan manajemen laktasi secara baik, ASI sebagai makanan tunggal akan mencukupi kebutuhan tumbuh kembang bayi hingga usia 6 bulan. Setelah usia 6 bulan, bayi harus mulai mendapatkan makanan padat, tetapi pemberian ASI dapat terus dilanjutkan sampai bayi berumur 2 tahun atau lebih.

2. ASI dapat menjaga dan meningkatkan daya tahan tubuh.

Bayi baru lahir secara alamiah mendapatkan immunoglobulin (zat kekebalan atau daya tahan tubuh) dari ibunya melalui plasenta, tetapi kadar zat tersebut dengan cepat akan menurun segera setelah kelahirannya. Badan bayi baru lahir akan memproduksi sendiri immunoglobulin secara cukup saat mencapai usia sekitar 4 bulan. Pada saat kadar immunoglobulin bawaan dari ibu menurun dan yang dibentuk sendiri oleh tubuh bayi belum mencukupi, terjadilah suatu periode kesenjangan immunoglobulin pada bayi. Kesenjangan ini dapat dikurangi atau dihilangkan dengan pemberian ASI. ASI merupakan cairan yang mengandung kekebalan atau daya tahan tubuh sehingga dapat menjadi

pelindung bayi dari berbagai penyakit infeksi bakteri, virus, dan jamur. Selain itu, ASI akan merangsang terbentunya antibodi bayi lebih cepat (imunisasi aktif dan pasif).

3. ASI dapat meningkatkan kecerdasan.

Perkembangan kecerdasan anak sangat berkaitan erat dengan pertumbuhan otak. Faktor utama yang memengaruhi pertumbuhan otak anak adalah nutrisi yang diterima saat pertumbuhan otak, terutama saat pertumbuhan otak cepat. ASI selain merupakan nutrisi yang ideal, dengan komposisi tepat, dan sangat sesuai dengan kebutuhan bayi, juga mengandung nutrisi-nutrisi khusus yang sangat diperlukan pada pertumbuhan optimal otak bayi.

4. Pemberian ASI dapat meningkatkan jalinan kasih sayang atau bonding.

Bayi yang sering berada dalam dekapan ibunya karena menyusui, dapat merasakan kasih sayang ibu dan mendapatkan rasa aman, tenteram, dan terlindungi. Perasaan seperti menjadi dasar perkembangan emosi bayi, yang kemudian membentuk kepribadian anak menjadi baik dan penuh percaya diri.

b. Bagi Ibu

Menyusui tidak hanya bermanfaat bagi bayi, tetapi juga bermanfaat bagi ibu. Menurut Sutomo (2010), beberapa manfaat pemberian ASI sebagai berikut:

1. KB alamiah.

Menyusui dapat disebut sebagai cara kontrasepsi alamiah. Selama menyusui, ibu dapat menunda kehamilan, tentunya dengan syarat ibu belum mengalami menstruasi.

2. Menyusui mampu mencegah perdarahan pasca persalinan sehingga ibu terhindar dari defisiensi zat besi atau anemia.

3. Diet alami.

Menyusui dapat mengurangi berat badan ibu. lemak yang tersimpan selama masa kehamilan, digunakan sebagai energi pembentuk ASI, sehingga kadar lemak dalam tubuh ibu berkurang.

4. Menyusui dapat mengembalikan kembali bentuk rahim secara cepat.

5. Menyusui dapat mengurangi risiko kejadian kanker payudara dan kanker rahim. 2.6 Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ibu Memberikan Makanan Tambahan

pada Bayi Usia 0-6 Bulan.

Faktor-faktor yang memengaruhi pemberian makanan tambahan pada bayi usia kurang dari enam bulan adalah faktor pendidikan ibu, faktor pengetahuan ibu, faktor pekerjaan ibu, dan faktor sosial-budaya (Wahyu 2007 dikutip oleh Visyara 2012).

Selain faktor-faktor tersebut di atas, ada beberapa faktor lain yang memengaruhi yaitu faktor ekonomi, faktor petugas kesehatan, faktor kesehatan ibu, dan faktor kesehatan bayi sejak lahir (Sunartyo 2008 dikutip oleh Sulistinah 2010).

2.6.1 Faktor Pendidikan Ibu

Faktor pendidikan ibu berkaitan dengan jenjang pendidikan formal yang ditempuh ibu sampai mendapatkan ijazah. Pada umumnya, semakin tinggi jenjang pendidikan seseorang, maka pola pikir yang dimiliki akan semakin bagus untuk menanggapi dan memandang suatu fenomena yang ada di sekelilingnya. Jadi, ibu

dengan pendidikan yang tinggi biasanya akan mengerti bagaimana cara menjaga dan memenuhi kehidupan bayi agar tetap sehat dan terhindar dari penyakit, begitu juga sebaliknya. Termasuk dalam hal ini, pada pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan.

2.6.2 Faktor Pengetahuan Ibu

Faktor pengetahuan ibu adalah faktor yang berhubungan dengan tingkat pengenalan informasi tentang pemberian makanan tambahan pada bayi usia kurang dari enam bulan. Akibat kurang informasi, banyak ibu menganggap susu formula sama baiknya, bahkan lebih dari ASI. Hal ini menyebabkan ibu lebih cepat memberikan susu formula jika merasa ASI-nya kurang atau terbentur kendala menyusui. Untuk itu, ibu dan keluarga perlu mendapatkan informasi tentang fisiologis laktasi, keuntungan pemberian ASI, kerugian pemberian susu formula, pentingnya rawat gabung, cara menyusui yang baik dan benar, dan siapa yang harus dihubungi jika terdapat keluhan atau masalah seputar menyusui (Danuatmaja,2003).

2.6.3 Faktor Pekerjaan Ibu

Faktor pekerjaan ibu adalah faktor yang berhubungan dengan aktivitas ibu setiap harinya untuk memperoleh penghasilan guna memenuhi kebutuhan hidupnya yang menjadi alasan pemberian makanan tambahan pada bayi usia kurang dari enam bulan. Pekerjaan ibu bisa saja dilakukan di rumah, di tempat kerja baik yang dekat maupun jauh dari rumah. Ibu yang belum bekerja sering memberikan makanan tambahan dini dengan alasan melatih atau mencoba agar pada waktu ibu mulai bekerja bayi sudah terbiasa.

2.6.4 Faktor Budaya

Faktor budaya adalah faktor yang berhubungan dengan nilai-nilai dan pandangan masyarakat yang lahir dari kebiasaan yang ada, dan pada akhirnya mendorong masyarakat untuk berperilaku sesuai dengan tuntutan budaya. Misalnya budaya yang baru berkembang sekarang ini adalah pandangan untuk tidak memberikan ASI karena bisa menyebabkan perubahan bentuk payudara yang membuat wanita tidak cantik. Masih banyak ibu, khususnya yang sangat memperhatikan bentuk tubuhnya, masih mengikuti tradisi ini.

Tradisi lainnya misalnya ibu beranggapan bahwa susu sapi lebih dari ASI. Pengaruh itu akan semakin buruk apabila disekeliling kamar bersalin dipasang gambar-gambar atau poster yang memuji penggunaan susu buatan. Produsen susu dan makanan pendamping ASI yang semestinya turut berperan serta dalam program yang notabene bisa menyehatkan generasi penerus, justru banyak yang melakukan penyimpangan.

2.6.5 Faktor Ekonomi

Faktor ekonomi adalah faktor yang berhubungan dengan kondisi keuangan yang menyebabkan daya beli untuk makanan tambahan menjadi lebih besar. Faktor ekonomi ini menyangkut besarnya penghasilan yang diterima, yang jika dibandingkan dengan pengeluaran, masih memungkinkan ibu untuk memberikan makanan tambahan bagi bayi usia kurang dari enam bulan.

Biasanya semakin baik perekonomian keluarga maka daya beli akan makanan tambahan juga mudah, sebaliknya semakin buruk perekonomian keluarga, maka daya beli akan makanan tambahan lebih sukar.

2.6.6 Faktor Kesehatan Ibu

Faktor kesehatan ibu adalah faktor yang berhubungan dengan kondisi ibu yang menyebabkan ibu memberikan makanan tambahan pada bayi usia kurang dari enam bulan, misalnya kegagalan laktasi, penyakit yang membuat ibu tidak dapat memberi ASI, serta adanya kelainan payudara yaitu terjadinya pembendungan air susu karena penyempitan laktus laktiferus oleh karena tidak dikosongkan dengan sempurna, kelainan puting susu seperti puting susu terbenam dan cekung sehingga menyulitkan bagi bayi untuk menyusu, mastitis (suatu peradangan pada payudara disebabkan oleh kuman terutama staphylococcus aureus melalui luka pada putting susu), tidak ada susu (agalaksia), dan air susu sedikit keluar (Oligogalaksia). Menyusui menjadi kontra indikasi bila ibu menderita penyakit berat seperti kegagalan jantung, penyakit ginjal atau paru-paru yang serius dengan penyakit tuberkulosis aktif, masih dapat menyusui bayinya bila diberi terapi dalam dua bulan ibu tidak infeksi lagi, biasanya bayi juga diberi terapi pencegahan dengan imunisasi BCG. Kurangnya dukungan sosial dalam mengatasi masalah diatas maka ibu cenderung memberikan makanan tambahan pada bayi usia kurang dari enam bulan sebagai pengganti ASI.

2.6.7 Faktor Petugas Kesehatan

Faktor petugas kesehatan adalah kualitas petugas kesehatan yang akhirnya menyebabkan ibu memilih untuk memberikan makanan tambahan pada bayi atau tidak. Petugas kesehatan adalah orang yang mengerjakan sesuatu pekerjaan di bidang kesehatan atau orang mampu melakukan pekerjaan di bidang kesehatan. Petugas kesehatan sangat berperan dalam memotivasi ibu untuk tidak memberi makanan tambahan pada bayi usia kurang dari enam bulan. Biasanya, jika dilakukan penyuluhan dan pendekatan yang baik kepada ibu yang memiliki bayi usia kurang dari enam bulan, maka pada umumnya ibu mau patuh dan menuruti nasehat petugas kesehatan, oleh karena itu petugas kesehatan diharapkan menjadi sumber informasi tentang kapan waktu yang tepat memberikan makanan tambahan dan risiko pemberian makanan tambahan dini pada bayi.

2.6.8 Faktor Kesehatan Bayi

Faktor kesehatan bayi adalah faktor yang menyangkut kondisi bayi antara lain galaktosemia, bibir sumbing dan celah palatum, yang menyebabkan ibu memberikan makanan tambahan pada bayinya. Galaktosemia yaitu kelainan metabolisme sejak lahir yang ditandai adanya kekurangan enzim galaktokinase yang dibutuhkan untuk mengurangi laktosa menjadi galaktosa, jika bayi diberi ASI atau bahan lain yang mengandung laktosa maka kadar laktosa dalam darah dan air kemih akan meningkat secara klinis akan timbul katarak. Bentuk lain adalah kekurangan enzim yang dapat menyebabkan bayi diare, muntah-muntah, hati dan limpa membesar kemudian bayi menjadi kuning. Bibir sumbing dan celah palatum menyebabkan bayi kesulitan

menciptakan tekanan negatif dalam rongga mulut yang diperlukan dalam proses menyusui, keadaan ini dapat menyebabkan ibu memberikan makanan tambahan.

2.7 Kerangka Operasional

Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas dan arah dari alur penelitian ini adalah seperti tergambar dalam kerangka operasional di bawah ini:

Variabel Independen

Gambar 2.1. Kerangka Operasional Penelitian

1. Pendidikan Ibu 2. Pengetahuan Ibu 3. Budaya

4. Ekonomi 5. Pekerjaan Ibu 6. Kesehatan Ibu 7. Kesehatan Bayi 8. Petugas Kesehatan

Analisis Faktor

Metode Principal Component (PCA)

Metode maximum likelihood

Model Principal Component (PCA)

Model maximum likelihood

Kesesuaian Model

Pemberian Makanan Tambahan Pada Bayi Usia

BAB III

METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Rancangan Penelitian

Jenis penelitian ini berdasarkan tujuan merupakan penelitian terapan yaitu menerapkan suatu metode yang terbaik untuk suatu hal atau suatu keadaan (Notoatmodjo, 2005). Dan berdasarkan tingkat eksplanasinya, merupakan penelitian komparatif yaitu penelitian yang bersifat membandingkan atau melihat perbedaan dalam hal ini adalah untuk melihat perbandingan dua metode yang digunakan dalam analisis faktor (Sugiyono, 2005).

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara yaitu pada bulan November – Desember tahun 2013.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan adalah data primer yaitu data yang diperoleh dengan menyebarkan kuesioner kepada ibu-ibu yang memiliki anak bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara tahun 2013.

3.4 Populasi dan Sampel 3.4.1 Populasi

Populasi dalam penelitian ini adalah semua ibu yang memiliki bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara, yaitu sebanyak 52 orang ibu.

3.4.2 Sampel

Sampel dalam penelitian ini adalah semua ibu yang memiliki bayi usia 0-6 bulan di Desa Pematang Panjang Kecamatan Air Putih Kabupaten Batubara. Dalam hal ini, semua populasi dijadikan sebagai sampel.

3.5 Definisi Operasional Variabel

Adapun definisi operasional dari variabel yang diteliti adalah:

1. Analisis faktor adalah analisis yang digunakan untuk menemukan hubungan antar sejumlah variabel-variabel yang saling independen, untuk dijadikan menjadi kumpulan variabel yang lebih sedikit dari variabel awal.

2. Metode Principal Component Analysis adalah metode yang digunakan dalam analisis faktor dengan tujuan untuk mereduksi data dan beranggapan bahwa jumlah specific variance dan error variance berjumlah kecil.

3. Metode Maximum Likelihood adalah metode yang digunakan dalam analisis faktor dengan tujuan sama dengan PCA tetapi dengan asumsi common factor dan specific factor berdistribusi normal.

4. Pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan adalah bayi usia 0-6 bulan diberikan ASI dan makanan tambahan pendamping ASI untuk kebutuhan nutrisinya.

5. Pendidikan adalah tingkat pendidikan ibu yang ditempuh dapat mempengaruhi ibu dalam pemberian makanan tambahan.

6. Pengetahuan adalah informasi yang diperoleh dari beberapa sumber informasi mengenai definisi makanan tambahan, jenis makanan tambahan, waktu yang

tepat memberikan makanan tambahan, pedoman pemberian makanan tambahan, dan risiko pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan.

7. Pekerjaan adalah kegiatan sehari-hari yang dilakukan ibu berpengaruh pada pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan.

8. Budaya adalah mitos atau kebiasaan-kebiasaan yang berkembang dalam keluarga ataupun masyarakat sekitar tentang pemberian makanan tambahan.

9. Petugas kesehatan adalah orang-orang yang bergerak dalam layanan kesehatan baik individu maupun sekelompok orang (komunitas) yang berperan membantu ibu mendapatkan informasi tentang pemberian makanan tambahan.

10. Ekonomi adalah besarnya penghasilan dalam bentuk materi yang diperoleh mendorong ibu lebih memilih memberikan makanan tambahan (misalnya susu formula) dibandingkan ASI.

11. Kesehatan ibu adalah kondisi atau keadaan ibu baik dari segi fisik, psikis, dan sosial dalam memberikan ASI sehingga memilih lebih memberikan makanan tambahan.

12. Kesehatan bayi adalah kondisi bayi sejak lahir misalnya kelainan bawaan yang membuat bayi tidak boleh atau tidak mampu mengkonsumsi ASI, sehingga harus diberikan makanan tambahan.

3.6 Aspek Pengukuran

3.6.1 Pengukuran Variabel Dependen

Pemberian makanan tambahan pada bayi usia 0-6 bulan merupakan variabel dependen dalam penelitian ini. Variabel ini diukur dengan memberikan 1 butir

pertanyaan dengan pilihan jawaban “ya” dan “tidak”. Untuk jawaban “ya” diberi skor 1 dan “tidak” diberi skor 0. Data berbentuk interval.

3.6.2 Pengukuran Variabel Independen

1. Pendidikan

Untuk mengukur pendidikan dengan memberikan 1 butir pertanyaan yang menggunakan skala semantic difference dengan jawaban sangat tidak setuju sekali diberi skor 1, sangat tidak setuju diberi skor 2, tidak setuju diberi skor 3, kurang setuju diberi skor 4, setuju diberi skor 5, sangat setuju diberi skor 6, dan sangat setuju sekali diberi skor 7. Diperoleh nilai terendah 1 dan nilai tertinggi adalah 7. Data berbentuk interval.

2. Pengetahuan

Untuk mengukur pengetahuan dengan memberikan 10 butir pertanyaan yang dengan jawaban “benar” untuk pertanyaan positif diberi skor 1, jawaban “salah” untuk pertanyaan negatif diberi skor 1, dan untuk jawaban “tidak tahu” diberi skor 0. Data berbentuk interval.

3. Budaya

Untuk mengukur sosial budaya dengan memberikan 1 butir pertanyaan yang menggunakan skala semantic difference dengan jawaban sangat tidak setuju sekali diberi skor 1, sangat tidak setuju diberi skor 2, tidak setuju diberi skor 3, kurang setuju diberi skor 4, setuju diberi skor 5, sangat setuju diberi skor 6, dan sangat setuju sekali diberi skor 7. Diperoleh nilai terendah 1 dan nilai tertinggi adalah 7. Data berbentuk interval.

4. Ekonomi

Untuk mengukur ekonomi dengan memberikan 1 butir pertanyaan yang menggunakan skala semantic difference dengan jawaban sangat tidak setuju sekali diberi skor 1, sangat tidak setuju diberi skor 2, tidak setuju diberi skor 3, kurang setuju diberi skor 4, setuju diberi skor 5, sangat setuju diberi skor 6, dan sangat setuju sekali diberi skor 7. Diperoleh nilai terendah 1 dan nilai tertinggi adalah 7. Data berbentuk interval.

5. Pekerjaan

Untuk mengukur pekerjaan dengan memberikan 1 butir pertanyaan yang menggunakan skala semantic difference dengan jawaban sangat tidak setuju sekali diberi skor 1, sangat tidak setuju diberi skor 2, tidak setuju diberi skor 3, kurang setuju diberi skor 4, setuju diberi skor 5, sangat setuju diberi skor 6, dan sangat setuju sekali diberi skor 7. Diperoleh nilai terendah 1 dan nilai tertinggi adalah 7. Data berbentuk interval.

6. Kesehatan ibu

Untuk mengukur kesehatan ibu dengan memberikan 1 butir pertanyaan yang menggunakan skala semantic difference dengan jawaban sangat tidak setuju sekali diberi skor 1, sangat tidak setuju diberi skor 2, tidak setuju diberi skor 3, kurang setuju diberi skor 4, setuju diberi skor 5, sangat setuju diberi skor 6, dan sangat setuju sekali diberi skor 7. Diperoleh nilai terendah 1 dan nilai tertinggi adalah 7. Data berbentuk interval.

Skor pengaruh ekonomi .584 .564

Skor pengaruh pekerjaan .727 .876

SKor pengaruh kesehatan ibu

.506 .518

Skor pengaruh kesehatan bayi

.654 .851

Skor pengaruh petugas kesehatan

.435 .391

Extraction Method: Maximum Likelihood.

Total Variance Explained

Factor

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

1 4.604 57.548 57.548 4.237 52.967 52.967

2 1.021 12.764 70.312 .639 7.983 60.950

3 .704 8.798 79.109

4 .621 7.765 86.875

5 .330 4.123 90.998

6 .297 3.708 94.706

8 .158 1.975 100.000

Extraction Method: Maximum Likelihood.

Total Variance Explained

Factor

Rotation Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative %

1 2.535 31.688 31.688

2 2.341 29.262 60.950

Factor Matrixa

Factor

Skor pengetahuan

responden tentang makanan tambahan

.402 .270

Skor pengaruh pendidikan .866 -.196

Skor pengaruh budaya .806 -.051

Skor pengaruh ekonomi .748 .066

Skor pengaruh pekerjaan .863 -.361

SKor pengaruh kesehatan ibu

.652 .306

Skor pengaruh kesehatan bayi

.795 .469

Skor pengaruh petugas kesehatan

.560 .277

Extraction Method: Maximum Likelihood.

a. 2 factors extracted. 5 iterations required.

Goodness-of-fit Test

Chi-Square df Sig.

Rotated Factor Matrixa

Factor

1 2

Skor pengetahuan

responden tentang makanan tambahan

.152 .460

Skor pengaruh pendidikan .805 .376

Skor pengaruh budaya .669 .454

Skor pengaruh ekonomi .551 .511

Skor pengaruh pekerjaan .904 .244

SKor pengaruh kesehatan ibu

.327 .641

Skor pengaruh kesehatan bayi

.341 .857

Skor pengaruh petugas kesehatan

.273 .562

Extraction Method: Maximum Likelihood.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 3 iterations.

Factor 1 2

1 .790 .613

2 -.613 .790

Extraction Method: Maximum Likelihood.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.