3.10.1.1. Editing
Tahapan ini meneliti kembali kelengkapan pengisian, kejelasan tulisan jawaban, kesesuaian, keajegan dan keseragaman satu sama lainnya.
3.10.1.2. Coding
Pada langkah ini peneliti mengklasifikasikan jawaban menurut macamnya dengan cara memberikan tanda pada masing-masing jawaban dengan kode
tertentu.
3.10.1.3 Entry
Dengan memberikan skor pada pertanyaan-pertanyaan yang menyangkut variabel bebas dan terikat.
3.10.1.4. Tabulasi
Melakukan pengelompokan data sesuai dengan tujuan penelitian yang kemudian dimasukkan ke dalam tabel. Setiap pernyataan diberikan nilai yang
hasilnya dijumlahkan dan diberikan kategori sesuai dengan jumlah pernyataan dalam kuesioner.
3.10.2. Analisis Data
Analisis data dilakukan secara diskriptif analitik sesuai dengan tujuan dan skala variabel yang dilakukan analisis univariat yaitu analisis menggunakan
persentase dari seluruh perhitungan dan responden yang diambil dalam penelitian, yang menggambarkan bagaimana komposisi diketahui dari beberapa
sisi sehingga dapat dilakukan karakteristik responden. Untuk mengetahui gambaran distribusi responden tersebut digunakan statistik menggunakan
komputer program komputer.
3.10.2.1. Analsis Univariat Analisis univariat yaitu analisis yang dilakukan terhadap tiap variabel dan
hasil penelitian pada umumnya. Dalam analisis ini menghasilkan distribusi frekuensi dan persentase dari tiap variabel. Analisis Univariat dalam penelitian ini
meliputi hasil secara deskriptif dengan menggunakan tabel distribusi frekuensi, mean, standar deviasi nilai maksimun dan nilai minimum. Analisis univariat
bermanfaat untuk melihat apakah data sudah layak untuk dianalisis, melihat gambaran data yang yang dikumpulkan dan apakah data telah optimal untuk
dianalisis lebih lanjut, selain itu digunakan untuk menggambarkan variabel bebas dengan terikat yang disajikan dalam bentuk tabel dan distribusi frekuensi
Notoatmodjo S, 2010:182. 3.10.2.2. Analsis Bivariat
Tujuan analisis bivariat dalam penelitian ini adalah mengetahui faktor- faktor yang berhubungan dengan kejadian ISPA berulang pada balita di
Puskesmas Pekalongan Selatan. Untuk mencari kemaknaan variabel bebas dan terikat perlu dilakukan analisis variabel tersebut, dengan melihat tabulasi silang
dengan uji Chi-Square atau Kai Kuadrat. Taraf signifikansi yang digunakan adalah 95 dengan nilai kemaknaan atau nilai p sebesar 5 Sugiyono, 2004.
Rumus uji Chi-Square yaitu:
∑
Keterangan: X
2
= Chi-Square
f
o
= Frekuensi yang diobservasi f
h
= Frekuensi yang diharapkan Kriteria hubungan berdasarkan p value probabilitas yang dihasilkan
dengan nilai kemaknaan, dengan kriteria: 1. Jika p value 0,05 maka Ho diterima
2. Jika p value 0,05 maka Ho ditolak Sopiyudin, 2008 Untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan antara variabel bebas
dengan variabel terikat, maka digunakan koefisien kontingensi, yaitu sebagai berikut:
1. 0,00 – 0,199 maka hubungan sangat rendah
2. 0,20 – 0,399 maka hubungan rendah
3. 0,40 – 0,599 maka hubungan cukup kuat
4. 0,60 – 0,799 maka hubungan kuat
5. 0,80 – 1,00 maka hubungan sangat kuat
Syarat dalam menggunakan rumus Chi-Square adalah data kategorik, jenis penelitian explanatory research, tidak berpasangan, jenis hipotesis assosiatif
atau hubungan, dan skala pengukurannya nominal atau ordinal. Apabila tidak memenuhi syarat uji Chi-Square maka digunakan uji alternatifnya yaitu Fisher
atau Kolmogorov Smirnov Sopiyudin, 2008.
Tabel 3.5: Matriks Perhitungan Odds Ratio OR
ISPA Berulang Ya Kasus
Tidak Kontrol Jumlah
Faktor Risiko
Ya
A B
A+B
Tidak
C D
C+D
Jumlah
A+C B+D
A+B+C+D Keterangan:
Sel A: kasus mengalami pejanan Sel B: kontrol mengalami pejanan
Sel C: kasus tidak mengalami pejanan Sel D: kontrol tidak mengalami pejanan
Untuk menilai Odds Ratio OR atau seberapa sering terdapat pejanan pada kasus dibandingan kontrol yaitu:
OR Odds pada kasus : Odds pada kontrol
Interpretasi nilai Odds Ratio OR : a. Bila OR hitung 1, maka faktor yang diteliti memang merupakan faktor
risiko b. Bila OR hitung = 1, maka faktor yang teliti bukan merupakan faktor risiko
c. Bila OR hitung 1, maka faktor yang diteliti merupakan faktor protektif Sastroasmoro S, 2005: 88.
3.10.2.3. Analisis Multivariat
Analisis multivariat bertujuan untuk mengetahui hubungan beberapa variabel independen dengan variabel dependen. Proses pada saat analisis
multivariat adalah menggabungkan beberapa variabel independen dengan variabel
dependen pada waktu yang bersamaan. Analisis multivariat dalam penelitian ini berguna untuk:
a. Mengetahui variabel independen mana yang paing besar pengaruhnya terhadap variabel dependen
b. Mengetahui variabel independen berhubungan dnegan variabel dependen dipengaruhi variabel alin atau tidak
c. Mengetahu bentuk hubungan beberapa variabel independen dengan variabel dependen, apakah berhubungan langsung atau tidak langsung Riyanto, 2012.
Analisis statistik yang digunakan untuk analisis multivariat dalam peneitian ini adalah Uji Regresi Logistik Ganda. Uji regresi logistik ganda
dilakukan karena variabel dalam penelitian ini baik variabel dependen maupun independen adalah kategorik Riyanto, 2012. Analisis multivariat dalam
penelitian ini menggunakan analisis multivariat model prediksi yang bertujuan untuk memperoleh model yang terdiri dari bebrapa variabel independen yang
dianggap terbaik untuk memprediksi kejadian ISPA berulang pada balita di wilayah kerja Puskesmas Pekalongan Selatan dengan menggunakan metode
Backward LR. Prosedur dalam pemodelan adalah sebagai berikut: a. Seleksi Bivariat
Masing-masing variabel independen dilakukan analisis bivariat dengan variabel dependen. Bila hasil uji bivariat mempunyai nilai p0,25, maka variabel
tersebut dimasukkan dalam model multivariat. Untuk variabel independen yang hasil bivariatnya menghasilkan nilai p0,25 dapat ikut dalam multivariat apabila
variabel tersebut secara substansi dianggap penting
b. Pemodelan Multivariat Memilih variabel yang dianggap penting dengan cara mempertahankan
variabel yang mempunyai nilai p0,05 dan mengeluarkan variabel yang nilai p0,05. Proses pengeluaran variabel yang nilai p0,05 dilakukan secara bertahap
dimulai dari variabel yang mempunyai nilai p terbesar. Bila variabel yang dikeluarkan tersebut mengakibatkan perubahan besar koefisien nilai OR
variabel-variebel yang masih ada berubah 10, maka variabel tersebut dimasukkan kembali dalam model.
c. Analisis Multivariat Setelah pemodelan selesai, selanjutnya dilakukan analisis multivariat
untuk mengetahui variabel independen apa yang paling mempengaruhi kejadian ISPA berulang pada balita di wilayah kerja Puskesmas Pekalongan Selatan
Hastono,2008.
131
BAB V PEMBAHASAN
Kategori