3.7.3 Alur Penelitian
Gambar 4. Bagan alur penelitian
3.8 Pengolahan dan Analisis Data 3.8.1 Pengolahan Data
Data yang telah diperoleh dari proses pengumpulan data akan diubah kedalam bentuk tabel-tabel, kemudian data diolah menggunakan program Software
Statistik pada komputer.
Pembuatan Proposal, Perizinan, Koordinasi
1. Tahap Persiapan
Pengisian informed consent
2. Tahap pelaksanaan
Pengukuran IMT
Pengukuran kadar hsCRP
Pencatatan
Analisis data 3. Tahap
Pengolahan Data Eksklusi
Inklusi Subjek Penelitian
Kemudian, proses pengolahan data menggunakan program komputer ini terdiri beberapa langkah :
a. Koding, untuk mengkonversikan menerjemahkan data yang dikumpulkan selama penelitian kedalam simbol yang cocok untuk keperluan analisis.
b. Data entry, memasukkan data kedalam komputer. c. Verifikasi, memasukkan data pemeriksaan secara visual terhadap data yang
telah dimasukkan kedalam komputer. d. Output komputer, hasil yang telah dianalisis oleh komputer kemudian dicetak.
3.8.2 Analisis Data
Analisis statistika untuk mengolah data yang diperoleh akan menggunakan program Software Statistik pada komputer dimana akan dilakukan 2 macam
analisa data, yaitu analisa univariat dan analisa bivariat.
• Analisa Univariat
Analisa ini digunakan untuk menentukan distribusi frekuensi variabel bebas dan variabel terkait, yaitu untuk mengetahui rerata kadar hsCRP darah pada sampel.
• Analisa Bivariat
analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat dengan menggunakan uji statistik :
1. Uji normalitas data
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui sebaran distribusi suatu data apakah normal atau tidak. Uji normalitas data berupa uji Kolmogorov-Smirnov digunakan
apabila besar sampel 50 sedangkan uji Shapiro-Wilk digunakan apabila besar sampel ≤ 50 .
• Distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan ke dalam bentuk p dan diasumsikan normal. Jika nilainya di atas 0,5 maka distribusi data
dinyatakan memenuhi asumsi normalitas, dan jika nilainya di bawah 0,5 maka diinterpretasikan sebagai tidak normal Dahlan, 2008.
2. Uji Komparatif Perbandingan Kadar hsCRP pada mahasiswa obesitas dan non obesitas
Uji T Tidak Berpasangan Uji T tidak berpasangan merupakan uji parametrik distribusi data normal yang
digunakan untuk membandingkan dua mean populasi yang berasal dari populasi yang sama. Dalam hal ini uji tersebut digunakan untuk mengetahui Perbandingan
kadar hsCRP pada mahasiswa obesitas dan non obesitas. Namun, bila distribusi data tidak normal dapat digunakan uji U Mann – Whitney sebagai alternatif
Dahlan, 2008. Adapun syarat untuk uji T tidak berpasangan adalah :
a. Data harus berdistribusi normal wajib b. Varians data boleh sama, boleh juga tidak sama.
3. Uji Korelasi
Uji Pearson merupakan uji parametrik distribusi data normal yang digunakan untuk mencari hubungan dua variabel atau lebih, namun bila distribusi data tidak
normal dapat digunakan uji statistik non parametrik Uji spearman Dahlan, 2008. Adapun syarat untuk uji Pearson adalah :
a. Data harus berdistribusi normal wajib b. Varians data boleh sama, boleh juga tidak sama.
Pengujian analisis dilakukan menggunakan program Software Statistik pada
komputer dengan tingkat kesalahan 5. Apabila didapatkan nilai p 0,5, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Dari koefisien korelasi yang didapatkan, dapat digunakan untuk mengukur tingkat
korelasi antara kedua variabel. Penafsiran terhadap tingkat korelasi yang ditemukan tersebut besar atau kecil, maka dapat berpedoman pada tabel di bawah
ini Dahlan, 2008.
Tabel 4. Kekuatan Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Kekuatan Hubungan
0,00 – 0,199 Sangat rendah
0,20 – 0,399 0,40 – 0,599
0,60 – 0,799 0,80 – 1,000
Rendah Sedang
Kuat Sangat kuat
Sumber : Dahlan, 2008
3.9 Ethical Clearance
Proposal penelitian ini sudah disetujui oleh Komisi Etik Penelitian Kesehatan di Fakultas Kedokteran Universitas Lampung dengan nomor ethical clearance :
2752UN268DT2013.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang dilakukan terhadap 112 mahasiswa Universitas Lampung Tahun 2013, dapat disimpulkan bahwa :
1. Rerata kadar hsCRP pada mahasiswa obesitas sebesar 2,20 mgl, sedangkan mahasiswa non obesitas memiliki rerata kadar hsCRP sebesar 0,71 mgl.
2. Terdapat perbedaan bermakna antara kadar hsCRP mahasiswa obesitas dan non obesitas Universitas Lampung tahun 2013.
3. Terdapat hubungan yang bermakna antara obesitas dengan kadar hsCRP dengan besarnya kekuatan hubungan yang termasuk dalam kategori kuat.
5.2 Saran
1. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai prediktor inflamasi yang lain
selain hsCRP seperti Apo A, Apo B, Adiponektin terkait dengan obesitas.
2. Pada mahasiswa yang mengalami obesitas diharapkan dapat mengurangi berat badan agar terhindar dari meningkatnya risiko penyakit kardiovaskular
dikemudian hari.
3. Bagi peneliti selanjutnya, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai hubungan obesitas dengan menggunakan cara penilaian dan skala parameter
interpretasi yang berbeda seperti menurut lingkar perut dan persentase lemak
tubuh terhadap kadar hsCRP.
4. Bagi peneliti selanjutnya, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai hubungan obesitas dengan kadar hsCRP menggunakan usia sampel yang
lebih tua. 5. Bagi peneliti selanjutnya, dapat dilakukan penelitian lebih lanjut terhadap
sampel obesitas yang mengalami peningkatan kadar hsCRP.
DAFTAR PUSTAKA
Bhatt DL. 2002. Need to Test the Arterial Inflammation Hypothesis Circulation. 106 : 136-40
CDC. 2009. Overweight and Obesity.
Centre for Obesity Research an Education. 2007. Body Mas Index : BMI
Calculator. Choi KM, Kim SM, Kim YE, et al. 2007. Prevalence and cardiovascular disease
risk of the metabolic syndrome using National Cholesterol Education Program and International Diabetes Federation definitions in the Korean
population. Metabolism ; 56: 552-8. Dahlan, M Sopiyudin. 2008. Statistik Untuk Kedokteran Kesehatan. Salemba
Medika. Jakarta. Djanggan Sargowo, Sri Andarini. 2011. Pengaruh Komposisi Asupan Makanan
terhadap Komponen Sindrom Metabolik pada Remaja. Jurnal Kardiologi Indonesia vol.32 . Malang.
Grummer – Strawn LM, et al. 2002. American Journal of Clinical Nutrition, Dalam : Centers of Disease Control and Prevention. Assessing your
weight, About BMI for Adult.
Hansson GK. 2005. Inflammation, atherosclerosis, and coronary artery disease. N English J Med 352:1685-95.
Harun dkk. 2012. Obesitas dan hsCRP pada Remaja Mahasiswa Baru di Universitas Hasanuddin. [Jurnal]. Makassar :Fakultas Kesehatan
Masyarakat. He Y, Jiang B, Wang J, et al. 2006.Prevalence of the metabolic syndrome and its
relation to cardiovascular disease in an elderly Chinese population. J Am Coll Cardiol 2006; 47: 1588-94
Hidajat Boerhan, dkk. 2010. Obesitas. UNIMUS. Semarang.
Imam S. 2005. Obesitas Konsekuensi Pencegahan dan Pengobatan. Universitas
Sumatera Utara. Medan. I Nyoman W. 2011. High Sensitivity C-Reactive Protein. Aspek Laboratoris dan
Klinis. Tinjauan Pustaka Imunologi. Isnaini. 2012. Hubungan Pengetahuan Obesitas dengan Rasio Lingkar Pinggang,
Panggul pada ibu Rumah Tangga di Desa Pepe Krajan, Kecamatan Tegowanu Kabupaten Grobogan. [Skripsi]. UNIMUS. Semarang.
Johannes Bernad RDP. 2012. Hubungan Kadar High Sensitivity C-Reactive
Protein dengan Derajat Stenosis Arteri Koroner pada Pasien Angina Pektoris Stabil. [Tesis]. Departemen Ilmu Penyakit Dalam Fakultas
Kedokteran Universitas Sumatera Utara. Medan.
Kategori