12 Faktor risiko dengan data berbentuk kategorik dianalisis untuk melihat
distribusi dan persentase setiap faktor risiko. Faktor risiko dengan data yang berbentuk numerik dianalisis untuk melihat nilai rerata mean, P-value, dan N
jumlah responden setiap faktor risiko.
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan antara lain: jumlah populasi penderita kanker yang hanya 90 orang dari populasi asal 75,252 orang,
perbandingan jenis kelamin yang tidak imbang antara laki-laki dan perempuan dalam populasi kasus, dan tidak tersedianya data konsumsi pangan per hari.
3.4.2. Pengujian Faktor-Faktor Risiko Terhadap Kanker Lemeshow et al
2003
Analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas independen dengan variabel terikat dependen. Analisis antara variabel
independen yang mempunyai skala kategorik dengan variable dependen berbentuk kategorik akan dianalisis dengan uji Chi-Square. Pada penelitian ini baik variabel
independen maupun variabel dependen seluruhnya merupakan data kategorik. Pada dasarnya uji chi square dilakukan untuk melihat antara frekuensi yang
diamati obserbved dengan frekuensi yang diharapkan expected dengan menggunakan rumus pada persamaan 1:
..................................................persamaan 1 Keterangan:
X
2
= Uji statistik chi square O = Frekuensi pengamatan
E = Frekuensi hasil yang diharapkan
H = tidak ada pengaruh antara faktor yang satu dengan yang lainnya tidak
signifikan H
1
= ada pengaruh antara faktor yang satu dengan yang lainnya signifikan Uji chi square x
2
yang dalam penelitian ini menggunakan derajat kepercayaan 95. Apabila dari hasil analisa data korelasi dua faktor dengan uji
square x
2
diperoleh nilai p 0.05 menunjukkan bahwa hasil yang didapat bermakna, sebaliknya apabila nilai p yang diperoleh 0.05 menunjukkan bahwa
hasil yang didapat tidak bermakna. Untuk pengujian hipotesis didapat nilai Odds Ratio OR dengan cara menentukan derajat kepercayaan CI dengan interpretasi
Odds Ratio OR yaitu : OR = 1, estimasi bahwa tidak ada hubungan antara faktor risiko dengan penyakit, OR 1, estimasi bahwa ada hubungan antara positif
antara faktor risiko dengan penyakit dan OR 1, estimasi bahwa ada hubungan antara negatif antara faktor risiko dengan penyakit
Pada tabel data 2x2 maka nilai OR tidak bisa ditampilkan, untuk itu harus dibuat terlebih dahulu dummy pembanding variabelnya, baru kemudian
13 dilakukan uji chi square. Selanjutnya dilakukan analisis regresi logistik sederhana
untuk melihat nilai OR antara masing-masing variabel. Variabel yang memiliki tingkat signifikansi p value 0.25 akan akan
dimasukkan ke dalam model multivariat. Uji korelasi antara masing-masing variabel numeric dilakukan untuk mengetahui apakah ada hubungan yang kuat
guna menghindari adanya multicollinerity. 3.4.3. Penetapan Faktor-Faktor Risiko Utama
Lemeshow et al 2003
Uji regresi logistik dilakukan pada variabel independen dan dependen berbentuk data kategorik yang memiliki matrik data lebih besar dari 2x2.. Uji ini
digunakan untuk menggabungkan semua kategori dalam variabel independen dengan variabel dependen dalam waktu bersamaan untuk mengetahui kategori
variabel independen mana yang paling berhubungan dalam penelitian ini, sehingga dapat diketahui faktor-faktor risiko utama penyebab kanker. Rumus
garis regresi logistik persamaan 2 yang digunakan adalah:
.................persamaan 2
Keterangan : Y
= Faktor risiko terikat faktor dependen X
1
Xn = Faktor risiko bebas faktor independen b
1
,b
2
= koefisien regresi PY = Probabilitas seorang individu untuk mengalami Y=1
OR = Odds Ratio = Risiko kelompok X=1 untuk mengalami Y=1 dibandingkan
dengan kelompok X=0
Uji validitas terhadap data hasil analisis dalam penelitian ini, dilakukan dengan cara:
1. Menguji sensitivitas dan spesifitas. Sensitivitas adalah akurasi tes untuk mengelompokkan suatu penyakit terhadap subyek yang sakit penderita.
Makin tinggi sensitivitas tes, akan semakin sedikit jumlah penderita sakit yang tidak sesuai diklasifikasikan tes negatif yaitu negatif palsu.
Spesifitas adalah akurasi tes untuk mengklasifikasikan tidak sakit terhadap subyek tidak sakit. Makin tinggi spesifitas tes, akan semakin sedikit jumlah
subyek yang tidak sakit tetapi keliru dipastikan tes positif yaitu positif palsu. Dengan konsep sensitivitas dan spesifisitas ini maka penyaringan
yang dilakukan akan lebih valid, sangat sensitif dan sangat valid. Meningkatnya sensitivitas akan menurunkan spesifitas, demikian juga
sebaliknya Murti 2000. Uji ini dilakukan dengan cara memplotkan
k k
x b
x b
a Y
Logit
....
1 1
..... log
1 1
1 1
1 1
k k
x b
x b
a itY
Y
Exp Exp
P
b b
b
e l
Exponensia Exp
OR
