d. Cleaning data entry
Pemeriksaan semua data yang telah dimasukkan ke dalam program komputer guna menghindari terjadinya kesalahan pemasukan data.
3.12. Analisa Data
Data yang diperoleh diuji dengan chi square X
2
. Untuk menentukan bahwa merokok merupakan faktor risiko terjadinya KNF dipakai uji regresi logistik.
a. Analisa univariat
Analisa univariat untuk mendapatkan gambaran distribusi frekuensi atau besarnya proporsi menurut berbagai karakteristik variabel yang diteliti, baik variabel
bebas maupun variabel terikat.
b. Analisa bivariat
Analisa bivariat digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel, yaitu variabel bebas dengan variabel terikat, dengan menggunakan uji
Chi square dengan derajat kepercayaan 95 dengan rumus :
Fo – Fe
2
X
2
= ∑ ----------------------
Fe
X
2
= Harga Chi-kuadrat yang dihitung dan dibandingkan dengan Chi-kuadrat tabel Fo = Frekuensi yang didapat dari wawancara atau frekuensi empiris
Fe = Frekuensi yang diharapkan atau frekuensi teoritis. Dari hasil perhitungan statistik akan diketahui ada tidaknya hubungan yang
signifikan antara variabel yang diteliti, yakni dengan melihat nilai p. Bila dari hasil perhitungan statistik nilai p 0,05 berarti terdapat hubungan yang bermakna antara
kedua variabel. Selain itu dilakukan juga perhitungan odds ratio OR yaitu rasio perbandingan
pajanan diantara kelompok kasus dengan pajanan pada kelompok kontrol. Estimasi confidence interval
CI untuk odds ratio
ditetapkan pada tingkat kepercayaan 95.
IBRAHIM IRSAN NASUTION : HUBUNGAN MEROKOK DENGAN KARSINOMA NASOFARING, 2008.
c. Analisa multivariat
Analisa multivariat diperlukan untuk melihat hubungan antara satu variabel terikat dengan seluruh variabel bebas, sehingga diketahui variabel bebas yang paling
dominan berpengaruh terhadap kejadian KNF, dengan menggunakan regresi logistik dengan rumus :
ln = Bo + B
1
X
1
+…… +BpXp = Bo + ∑ B
1
X
1
Tahapan dalam proses analisis multivariat meliputi : 1. Memasukkan variabel kandidat dalam proses analisis multivariat regresi logistik
dengan cara memilih variabel bebas yang memiliki p
0,25. 2. Melakukan analisis semua variabel bebas yang masuk dalam pemodelan, dengan
cara mengeluarkan variabel bebas yang memiliki nilai p
terbesar, sehingga didapatkan model awal dengan variabel faktor penentu yang memiliki nilai p
≤ 0.05. 3. Hasil uji multivariat yang mempunyai nilai p
≤ 0.05, merupakan model akhir dari penentu faktor risiko yang berhubungan dengan kejadian karsinoma nasofaring.
3.13. Faktor Perancu Confounding
