56
3.6 MetodePengolahan Data
Dalam penelitian pengolahan data secara dilakukan dengan bebarapa tahapan sebagai berikut Hastono, S. 2006 :
a. Editing, yaitu memeriksa kelengkapan data, kejelasan data dan
kekonsistenan data sekunder yang telah ditetapkan dan ditentukan. b.
Coding, ataupun pengkodean yangmerupakankegiatanmerubah data berbentukhurufmenjadi databerbentukangkabilangan.
c. Procesing, yaitu memasukkan data ke komputer untuk selanjutnya
dilakukan proses pengolahan data. d.
Cleanning data, yaitu melakukan pemeriksaan data dan pembersihan data apakah ada kesalahan atau tidak.
Dalam penelitian ini pengolahan data yang dilakaukan hanya mencakup Editing, Procesing, cleanning data.
3.7 Metode Analisis Data
Analisis data yang digunakan untuk melihat adanya hubungan antara variasi iklim temperatur, kelembaban, curah hujan, hari hujan, da kecepatan
angin dengan kejadian penyakit malaria adalah :
3.7.1 Analisis Univariat
Univariat dilakukan untuk menggambarkan distribusi frekuensi masing –
masing variabel dependen dan variabel independen, yaitu jumlah kasus malaria dan distribusi frekuensi faktor iklim temperature, kelembaban udara, curah
hujan, hari hujan, dan kecepatan angin di Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2010-2014.
Universitas Sumatera Utara
57
3.7.2 Analisis Bivariat
Analisis bivariat digunakan untuk melihat hubungan antara variable dependen dalam hal ini data kasus malaria dengan variable independen yaitu
variasi iklim. Analisis bivariat dilakukan dengan menggunakan regresi linier dan uji korelasi untuk mengetahui derajatkeeratan hubungan, uji korelasi dapat juga
untuk mengetahui arah hubungan duavariabel. Hubungan dua variable dapat berpola positif maupun negatif. Hubungan positif terjadi bila kenaikan suatu
variable independen diikuti kenaikan variable dependen yang lain, sedangkan hubungan negatif dapat terjadi bila kenaikan suatu variable independen diikuti
penurunan variable dependen yang lain. a.
Hubungan temperatur suhu udara dengan kejadian kasus malaria di Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2010-2014.
b. Hubungan kelembaban dengan kejadian kasus malaria di Kabupaten
Tapanuli Tengah tahun 2010-2014. c.
Hubungan curah hujan dengan kejadian kasus malaria di Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2010-2014.
d. Hubungan jumlah hari hujan dengan kejadian kasus malaria di
Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2010-2014. e.
Hubungan kecepatan angin dengan kejadian kasus malaria di Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2010-2014.
Dalam melakukan analisisi bivariat, yaitu hubungan dua variabel, terdapat nilai-nilai yang harus diperhatikan untuk melihat kekuatan hubungan dan
kebermaknaan sebuah hubungan yang terjadi. Berikut tabel 3.2 mejelaskan
Universitas Sumatera Utara
58 mengenai parameter yang digunakan dalam melihat sebuah hubungan dua
variabel.
Tabel 3.2 Panduan Analisis Bivariat untuk Melihat Kekuatan dan Kebermaknaan
Hubungan Parameter Nilai
Interpretasi
Kekuatan Hubungan
Korelasi 0,00-0,25
Hubungan sangat lemahtidak ada hubungan
0,26- 0,50 Hubungansedang
0,51-0,75 Hubungankuat
0,76-1,00 Hubungansangatkuat sempurna
Nilai P 0,05
Terdapat korelasi yang bermakna antara dua variabel yang
diuji P 0,05
Tidak terdapat
korelasi yang
bermakna antara
dua variabel yang diuji
Arah korelasi +
Searah, semakin besar nilai sautu variabel, semakin besar
pula nilai
variabel lainnya
_ Berlawanan arah, semakin besar nilai
suatu variabel semakin kecil
nilai variabel
lainnya. Sumber : Hastono,S 2006
Selanjutnya untuk mengetahui bentuk korelasi dua variabel dilakukan analisis regresi. Analisis regresi yang kemudian dilakukan bertujuan untuk
mengetahui bentuk hubungan dua variabel atau lebih. Tujuan analisis regresi adalah untuk membuat perkiraan prediksi nilai variabel kasus diare variabel
dependen melalui variabel iklim variabel independen. Untuk melakukan prediksi digunakan persamaan garis yang dapat diperoleh dengan menggunakan
metode kuadrat terkecil least square. Koefisien regresi variabel bebas bisa bertanda positif atau negatif. Jika
bertanda positif, bermakna memberikan pengaruh yang searah antara perubahan
Universitas Sumatera Utara
59 variabel dengan variabel terikat. Dengan kata lain jika besarnya nilai faktor curah
hujan, suhu udara, kelembaban udara, dan kecepatan angin bertambah naik maka jumlah kasus diare pada balita variabel terikat mengalami kenaikan proporsional
dengan besarnya nilai koefisien regresi variabel bebas tersebut. Demikian juga sebaliknya, apabila koefisien regeresi variabel bebas bernilai negatif maka
perubahan yang terjadi berlawanan arah Sunyoto, 2011.
Universitas Sumatera Utara
60
BAB IV HASIL PENELITIAN
4.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian 4.1.1 Keadaan Geografis
Tapanuli Tengah merupakan merupakan wilayah yang berada di Pantai Barat Sumatera. Wilayahnya berada di 0-1266 m di atas permukaan laut serta
terletak pada 1 11’00” – 2
22’00” Lintang Utara dan 98 07’ – 98
12’ Bujur Timur. Kabupaten Tapanuli Tengah memiliki luas 2.194,98 km
2
, dengan batas wilayah sebagai berikut :
Batas Utara : Provinsi Nangroe Aceh Darussalam Batas Selatan : Kabupaten Tapanuli selatan
Batas Timur : Kabupaten Tapanuli Utara Batas Barat : Samutera Hindia
Wilayah Tapanuli Tengah sebagian besar berada di daratan Pulau Sumatera dan sebagian kecil berada di pulau-pulau kecil di sekitar wilayah
kabupaten ini. Kabupaten Tapanuli Tengah memiliki 20 Kecamatan, 156 Desa dan 56 Kelurahan. Kecamatan Kolang merupakan kecamatan yang terluas, dengan
luasnya sebesar 400,65 km
2
.
Universitas Sumatera Utara
Kategori