Tabel 4.12 Hubungan Karakteristik Individu Umur, Pendidikan, Pekerjaan, Status Ekonomi, Pengetahuan, Sikap, Dukungan Keluarga, Sumber Informasi
dan Kondisi Persalinan Ibu dengan Pemanfaatan Jampersal di Desa Bandar Khalifah Tembung Kecamatan Percut Sei Tuan
Karakteristik Individu Pemanfaatan Jampersal
Ya Tidak
Jumlah p
n n
n Umur
20 tahun dan 35 tahun 18
43,9 23
56,1 41 100,0
0,049 20-35 tahun
43 63,2
25 36,8
68 100,0
Pendidikan
Tinggi 49
63,6 28
36,4 77 100,0
0,012 Rendah
12 37,5
20 62,5
32 100,0
Pekerjaan
Bekerja 21
63,6 12
36,4 33 100,0
0,288 Tidak bekerja
40 52,6
36 47,4
76 100,0
Status Ekonomi
Rendah 16
57,1 12
42,9 28 100,0
0,884 Tinggi
45 55,6
36 44,4
81 100,0
Pengetahuan
Baik 49
70,0 21
30,0 70 100,0
0,001 Kurang
12 30,8
27 69,2
39 100,0
Sikap
Baik 34
52,3 31
47,7 65 100,0
0,350 Kurang
27 61,4
17 38,6
44 100,0
Dukungan Keluarga
Baik 38
61,3 24
38,7 62 100,0
0,198 Kurang
23 48,9
24 51,1
47 100,0
Sumber Informasi
Baik 42
70,0 18
30,0 60 100,0
0,001 Kurang
19 38,8
30 61,2
49 100,0
Kondisi Ibu Bersalin
Normal 56
64,4 31
35,6 87 100,0
0,001 Operasi
5 22,7
17 77,3
22 100,0
4.4 Analisis Multivariat
Untuk mengetahui pengaruh karakteristik ibu bersalin terhadap pemanfaatan Jaminan persalinan JAMPERSAL di desa Bandar Khalifah Tembung Kecamatan
Universitas Sumatera Utara
Percut Sei Tuan secara bersama-sama dengan mengendalikan variabel dependen dilakukan analisis multivariat menggunakan uji regresi logistik berganda yaitu salah
satu pendekatan model statistik untuk menganalisis pengaruh beberapa variabel independen lebih dari satu terhadap variabel dependen kategori yang bersifat
dikotomi atau binary. Variabel yang dimasukkan dalam model prediksi regresi logistik berganda adalah variabel dengan nilai p 0,25.
Berdasarkan hasil uji Chi-Square diperoleh bahwa variabel yang memiliki nilai p 0,25 adalah variabel independen utama umur, pendidikan dan pengetahuan.
Sementara variabel dependen dukungan keluarga, sumber informasi dan kondisi ibu bersalin dengan pemanfaatan jampersal. Kemudian seluruh variabel tersebut dengan
metode Backward LR, dimasukkan dalam model multivariat secara bersama-sama. Variabel yang terpilih dalam model akhir regresi logistik ternyata variabel yang
mempunyai nilai p 0,05.
Tabel 4.13 Hasil Analisis Multivariat Uji Regresi Logistik Ganda Variabel
B Sig.
Exp B OR
Pendidikan 1,153
0,027 3,167
Pengetahuan 1,649
0,001 5,202
Sumber informasi 1,268
0,009 3,553
Kondisi ibu bersalin 2,196
0,001 8,988
Constant -2,226
- -
Berdasarkan hasil uji regresi logistik berganda pendidikan ibu bersalin terhadap
pemanfaatan jampersal diperoleh nilai probabilitas p = 0,027 dengan besar pengaruh pendidikan tentang pemanfaatan jampersal dilihat dari nilai Exp B
Universitas Sumatera Utara
dengan nilai 3,167 dimana dari hasil analisis terlihat bahwa ibu bersalin yang berpendidikan tinggi mempunyai peluang untuk memanfaatkan jampersal sebesar 3
kali lebih besar dibandingkan dengan ibu bersalin yang berpendidikan rendah. Pengetahuan terhadap pemanfaatan jampersal diperoleh nilai probabilitas
p = 0,001 dengan besar pengaruh pengetahuan ibu bersalin dilihat dari nilai Exp B sebesar 5,202 dimana dari hasil analisis terlihat bahwa ibu bersalin yang memiliki
pengetahuan buruk berpeluang untuk tidak memanfaatkan jampersal sebesar 5 kali lebih besar dibandingkan dengan ibu bersalin yang berpengetahuan tinggi.
Variabel sumber informasi terhadap pemanfaatan jampersal diperoleh nilai probabilitas p = 0,009 dengan besar pengaruh sumber informasi dilihat dari nilai
Exp B sebesar 3,553 dimana dari hasil analisis terlihat bahwa ibu bersalin yang memiliki sumber informasi tidak baik berpeluang untuk tidak memanfaatkan
jampersal sebesar 4 kali lebih besar dibandingkan dengan ibu bersalin yang sumber informasinya baik.
Kondisi ibu bersalin terhadap pemanfaatan jampersal diperoleh nilai probabilitas p = 0,001 dengan besar pengaruh dilihat dari nilai Exp B sebesar
8,988 dimana dari hasil analisis terlihat bahwa ibu bersalin yang kondisinya dioperasi berpeluang untuk tidak memanfaatkan jampersal sebesar 9 kali lebih besar
dibandingkan dengan ibu bersalin dengan normal.
Universitas Sumatera Utara
4.5 Model Regresi Logistik Berganda
