4.3.7 Hubungan Transportasi dengan Kesembuhan Pengobatan
Hasil tabulasi silang tersebut di atas memperlihatkan bahwa dari 89 responden dengan transportasi berbiaya, 12 orang13.5 tidak sembuh dan 77 orang 86.5
sembuh. Sedangkan dari 11 orang dengan transportasi tidak berbiaya, 2 orang 18.2 tidak sembuh dan 9 orang 81.8 sembuh. Hasil uji chi-square
menunjukkan nilai p = 1.348, artinya tidak ada hubungan yang signifikan transportasi dengan kesembuhan pengobatan dan karena sig-p 0.650 p 0.25
maka variabel transportasi tidak disertakan kedalam regresi logistic. Hubungan transportasi dengan kesembuhan pengobatan dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.15 Hubungan Transportasi dengan Kesembuhan Pengobatan
No Transportasi
Kesembuhan Total
P PR
95 =CI
Tidak Sembuh
Sembuh n
n n
1 Berbiaya
12 13.5
77 86.5 89 100 0.650
1.348 0.346-
5.252 2
Tidak berbiaya 2
18.2 9
81.8 11 100
4.4. Analisis Multivariat
Variabel yang akan dimasukkan ke dalam analisis regresi logistik adalah variabel yang pada analisa bivariat mempunyai nilai p 0,25, artinya yang memiliki
hubungan signifikan dengan variabel terikat kesembuhan pengobatan dimana hasil analisis bivariat yang memenuhi persyaratan signifikansi tersebut adalah dukungan
keluarga, pengetahuan, sikap, pendidikan dan pendapatan dengan hasil sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.16 Hasil Uji Regresi Logistik Variabel
B P
ExpB Seleksi 1
Dukungan Keluarga 2,858
0,020 17,429
Pengetahuan 2,546
0,015 12,760
Sikap 0,439
0,676 1,551
Pendidikan 1,253
0,269 3,500
Pendapatan 2,424
0,045 11,287
Constant -8,026
0,000 0,000
Seleksi 2
Dukungan Keluarga 3,011
0,011 20,311
Pengetahuan 2,731
0,004 15,346
Pendidikan 1,235
0,271 3,438
Pendapatan 2,440
0,042 11,477
Constant -7,987
0,000 0,002
Seleksi 3
Dukungan Keluarga 2,900
0,012 18,171
Pengetahuan 2,579
0,005 13,181
Pendapatan 2,674
0,023 14,497
Constant -7,015
0,000 0,001
Tabel di atas memperlihatkan bahwa ada 3 variabel yang berhubungan terhadap kesembuhan pengobatan karena ketiga variable ini memiliki nilai sig-p
0.05 yakni variabel dukungan keluarga , pendapatan dan pengetahuan. Dan dari nilai koefisien uji multivariate, diketahui bahwa dukungan keluarga merupakan
variabel yang paling dominan berhubungan dengan tingkat kesembuhan pengobatan. Berdasarkan hasil analisis multivariate dalam penelitian ini, maka dapat
disusun model persamaan regresi logistic berganda sebagai berikut : Px =
x
e
−
+ 1
1
Universitas Sumatera Utara
Dimana :
y = -7,015+2.900 dukungan keluarga + 2.674pendapatan + 2.579 pengetahuan
Contoh interpertasi perhitungan pada salah seorang responden, dengan mensubstitusikan nilai 1 masing masing untuk dukungan keluarga, pendapatan,
pengetahuan akan diperoleh :
y = -7,015+2.9001+2.6741+2.5791
y = -1.441 sehingga : Px =
2249 .
4 1
1 +
Px = 0.19 Hal ini berarti probabilitas responden untuk tidak sembuh jika memiliki dukungan
keluarga rendah, pendapatan dibawah Rp 1 juta dan pengetahuan buruk adalah sebesar 19.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 PEMBAHASAN
5.1 Hubungan Dukungan Keluarga dengan Tingkat Kesembuhan Pengobatan TB Paru
Kategori