90
H. Pengolahan Data
1. Cleaning, yaitu data yang telah diperoleh dikumpulkan untuk dilakukan
pembersihan data yaitu mengecek data yang benar saja yang diambil sehingga tidak terdapat data yang meragukan atau salah.
2. Editing, yaitu memeriksa hasil wawancara yang telah dilaksanakan untuk
mengetahui kesesuaian jawaban responden. 3.
Coding, yaitu pemberian tanda atau kode untuk memudahkan analisa. 4.
Tabulating, menyusun dan menghitung data hasil pengkodean untuk disajikan dalam tabel.
5. Entry, yaitu data yang sudah diseleksi dimasukkan ke dalam komputer
untuk dilakukan pengolahan lebih lanjut.
I. Analisis Data
Data yang terkumpul dilakukan pemeriksaanvalidasi data, pengkodean, rekapitulasi dan tabulasi, kemudian dilakukan analisis statistik dengan
menggunakan SPSS versi 15.0. Adapun rancangan analisis statistik yang akan digunakan adalah :
1. Analisis bivariat, digunakan untuk mengetahui besar risiko Odds Ratio
OR variabel bebas dengan terikat secara sendiri-sendiri dengan menggunakan uji chi Square sehingga diperoleh nilai X
2
, 95 CI dan OR. Hasil interpretasi nilai OR adalah :
91 a.
Jika OR lebih dari 1 dan batas bawah 95 CI tidak mencapai nilai 1, menunjukkan bahwa variabel yang diteliti bukan faktor risiko. Cth :
OR 1, 95 CI : 0,8 – 4,9. b.
Jika OR lebih dari 1 dan batas bawah 95 CI melewati nilai 1, maka variabel yang diteliti merupakan faktor risiko. Cth : OR 1, 95 CI :
1,2 – 2,5. c.
Jika OR kurang dari 1 dan 95 CI tidak mencapai nilai 1, menunjukkan bahwa variabel yang diteliti merupakan faktor protektif.
Cth : OR 1, 95 CI : 0,1 – 0,9, dan P 0,05. 2.
Analisis multivariat, digunakan untuk mengetahui pengaruh paparan secara bersama-sama dari beberapa faktor yang berpengaruh terhadap
kejadian malaria. Uji statistik yang digunakan adalah Logistic Regression untuk memperoleh model persamaan yang sesuai dan mendapatkan nilai
odds rasio yang telah disesuaikan serta menggunakan persamaan regresi logistik yaitu
60
: 1
P =
1 + e
a+b1x1 + b2x2 + b3x3 + ........ + bnxn
Prosedur yang dilakukan terhadap uji regresi logistik, apabila masing- masing variabel bebas dengan hasil menunjukkan nilai p0,25 maka
variabel tersebut dapat dilanjutkan dalam model multivariat
61
. Analisis multivariat dilakukan untuk mendapatkan model terbaik. Semua
variabel kandidat dimasukkan bersama-sama untuk dipertimbangkan menjadi model dengan hasil menunjukkan nilai p0,05. Variabel terpilih
92 dimasukkan ke dalam model dan nilai p yang tidak signifikan dikeluarkan
dari model, berurutan dari nilai p tertinggi.
J. Prosedur Penelitian dan Bagan
Kategori