Hubungan Pengetahuan Masyarakat terhadap Kesiapsiagaan Kepala Keluarga

4.4.2 Hubungan Sikap Masyarakat terhadap Kesiapsiagaan Kepala Keluarga Tabel 4.9.

Hubungan Sikap Masyarakat terhadap Kesiapsiagaan Kepala Keluarga No Sikap Kesiapsiagaan Nilai X² Nilai P Ada Tidak Ada n n 1 2 Positif Negatif 14 23 27.5 47.9 37 25 72.5 52.1 0.036 0.035 Tabel 4.9. di atas menunjukkan proporsi responden dengan sikap yang positif 72.5 tidak ada kesiapsiagaan, serta responden dengan sikap yang kurang 52.1 tidak mempunyai kesiapsiagaan. Hasil uji chi square menunjukkan terdapat hubungan signifikan sikap kepala keluarga terhadap kesiapsiagaan dengan nilai p=0,035 p0,05.

4.6. Analisis Multivariat

Analisis multivariat merupakan analisis lanjutan dari analisis bivariat yang ditujukan untuk mengetahui variabel paling dominan dari variabel independen yang berhubungan atau berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen, dengan ketentuan variabel independen pada analisis multivariat adalah uji regresi linear. Berdasarkan hasil analisis bivariat diketahui kedua variabel independen yaitu pengetahuan p=0,01 dan keterampilam p=0,01 layak sebagai kandidat untuk dianalisis dalam analisis multivariat karena nilai p0,05 seperti tabel 4.10 Tabel 4.10. Coefficients a Coefficients a Model Unstandardize d Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95.0 Confidence Interval for B B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound 1 Constant 1.955 .204 9.567 .000 1.550 2.361 Pengetahuan -.012 .064 -.018 -183 .855 -.139 .116 Sikap .206 .097 .212 -2.126 .036 .398 .014 a. Dependent Variable: Kesiapsiagaan Pada tabel coefficients akan didapat nilai konstanta persamaan linear yang akan dipergunakan didalam penelitian ini. Dari tabel coefficients diatas t diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut ini : Y = a + b1X1+ b2X2+ e Keterangan : Y = Peluang terjadinya efek dari variabel dependen Kesiapsiagaan a = Constanta b = Koefisien regresi untuk X 1 , X 2 dan X 3 x = Variabel e = Error disturbance Setelah angka yang terdapat di tabel coefficient dimasukkan kedalam persamaan regresi linear berganda, maka didapat rumus persamaan regresi linear berganda sebagai berikut :