3.9.2 Analisa Data
Data penelitian ini dianalisis secara univariat, bivariat dan multivariat.
3.9.2.1 Analisa univariat
Analisa univariat pada penelitian ini bertujuan untuk melihat atau mencermati hubungan antara gagal konversi variabel dependen dengan
variabel-variabel independennya, dimana karakteristik variabel-variabel penelitian digambarkan dengan menggunakan distribusi frekuensi dan
persentase. Variabel penelitian independen yang akan dideskripsikan adalah variabel jenis kelamin, umur, pendidikan, pendapatan, status nutrisi IMT,
kepatuhan berobat, penyakit penyerta, kebiasaan merokok, peran PMO dan perandukungan petugas kesehatan. Deskripsi data berbentuk numerik akan
dilakukan perhitungan nilai mean, median, modus, minimal, maksimal dan standar deviasi, sedangkan deskripsi data yang berbentuk kategorik dilakukan
pengujian distribusi frekuensi dalam bentuk persentase.
3.9.2.2 Analisa analitik
1 Analisa bivariat adalah analisa yang dilakukan terhadap dua variabel yang diduga memiliki hubungan. Untuk menguji signifikasi apakah kedua variabel
ada hubungan yang signifikan atau tidak, diuji dengan menggunakan Chi square melalui bantuan komputer program Windows SPSS dengan ketentuan
bermakna apabila P 0,05 dan tidak bermakna bila P 0,05.
Keterangan :
: Nilai chi square O : Nilai Observasi
E : Nilai Ekspektasi 38
Universitas Sumatera Utara
Dasar pengambilan keputusan dengan membandingkan nilai hitung
dengan nilai tabel
sebagai berikut : a Jika
hitung tabel
, dengan nilai p
0,05 maka Ho ditolak
artinya signifikan b Jika
hitung tabel,
dengan nilai p
0,05 maka Ho diterima
artinya tidak signifikan 2
Analisa multivariat
Analisa multivariat dalam penelitian ini digunakan untuk memperoleh model persamaan terbaik untuk mengetahui pengaruh yang paling bermakna
pada variabel independen setelah dianalisis bersama-sama. Variabel yang dinyatakan bermakna dalam analisa bivariat akan dimasukkan dalam analisis
multivariat, dilakukan analisis multivariat regresi logistik:
logitp = log p1-p = ln p1-p
dimana p bernilai antara 0-1. Model yang digunakan pada regresi logistik adalah:
Log P 1 – p = β
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ …. + β
k
X
k
Dimana p adalah kemungkinan bahwa Y = 1, dan X1, X2, X3 adalah variabel independen, dan b adalah koefisien regresi.
Variabel prediktor diperoleh berdasarkan perhitungan:
P = E Y=1 I =
39
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Analisis Univariat
Berdasarkan hasil analisis univariat didapat hasil sebagai berikut:
4.1.1 Gambaran Karakteristik Sosiodemografi Responden Menurut Umur, Jenis Kelamin, Tingkat Pendidikan dan Tingkat Pendapatan
Tabel 4.1 Distribusi Frekuensi Responden Berdasarkan Karakteristik Sosiodemografi Responden di kota Medan
Pada hasil penelitian ini diperoleh gambaran bahwa dari 114 responden pasien TB paru kategori I fase akhir intensif di kota Medan, sebagian besar
responden usia muda 18- 45 tahun dengan data 64 orang 56,1. Sebagian besar responden berjenis kelamin laki-laki dengan data tabel
menunjukkan 70 orang 61,4 berjenis kelamin laki-laki.
Karakteristik Jumlah
Umur
Muda 18-45 tahun 64
56,1 Tua 45 tahun
50 43,9
Total 114
100,0 Jenis
Kelamin Laki-laki
70 61,4
Perempuan 44
38,6
Total 114
100,0 Tingkat
Pendidikan Rendah SD, SMP
56 49,1
Tinggi SLTA, Dipl, S1S2 58
50,9
Total 114
100,0 Tingkat
Pendapatan Kurang Rp 1.500.000
50 43,9
Cukup-lebih Rp 1.500.000 64
56,1
Total 114
100,0
40
Universitas Sumatera Utara
Kategori