pengisian, kelengkapan, dan kecocokan data yang dihasilkan. Setelah itu dilakukan coding yaitu memberi kode atau simbol tertentu untuk setiap jawaban.
Hal ini dilakukan untuk mempermudah penulis dalam melakukan tabulasi dan analisa data.
Pada penelitian ini, setelah semua data lengkap, maka data diberi kode sesuai dengan yang telah dijelaskan dalam defini operasional. Kemudian dilakukan entry
data yaitu suatu proses memasukkan data ke dalam paket program komputer untuk selanjutnya dianalisis dengan menggunakan paket komputer yang sesuai.
Dan yang terakhir dilakukan cleaning, data yang telah dientry dilakukan pembersihan terlebih dahulu, agar seluruh data terbebas dari kesalahan sebelum
dilakukan analisisi. Setelah semua pengolahan data selesai, data disimpan lalu siap untuk dianalisa
4.8.1 Analisa Univariat
Analisa univariat menggunakan analisa desktiptif, yaitu analisa yang dimaksudkan untuk mendeskripsikan masing-masing variabel penelitian. Analisa
data kategorik jenis kelamin, komplikasi, tingkat pendidikan, dukungan keluarga, pengetahuan dijelaskan dalam hasil presentasi dan ditampilkan menggunakan
tabel. Sedangkan untuk analisa data numerik usia,lama menderita, penghasilan, perawatan diri dianalisa dengan mean, median, standar deviasi, minimal dan
maksimal dengan 95 confident interval. Sebelum melakukan analisa bivariat, maka dilakukan uji kenormalitasan pada data numerik. Data umur dan dukungan
keluarga terdistribusi normal, sedangkan data tingkat penghasilan, lama
Universitas Sumatera Utara
menderita, komplikasi, pengetahuan, self-efficacy, dan perawatan diri tidak terdistribusi normal.
4.8.2 Analisa Bivariat
Analisa data bivariat bertujuan untuk mengetahui apakah ada hubungan yang signifikan antara dua variabel yang diteliti Hastono, 2007, Yusra, 2010. Uji
statistik untuk analisa bivariat penelitian ini disajikan melalui tabel berikut
Tabel 4.1 Analisa Uji Bivariat Variabel Independen
Variabel Dependen Uji Statistik
Lama Menderita Perawatan Diri
Korelasi Spearman Komplikasi
Perawatan Diri Korelasi Spearman
Dukungan keluarga Perawatan Diri
Korelasi Spearman Pengetahuan DM
Perawatan Diri Korelasi Spearman
Self efficacy Perawaatan Diri
Korelasi spearman
4.8.3 Analisa Multivariat
Analisis multivariat dalam penelitian menggunakan uji regresi linier ganda. Uji ini digunakan untuk mencari besar pengaruh atau mengetahui hubungan dua variabel
independen atau lebih dengan satu variabel dependen Hidayat, 2009. Analisis multivariat yang digunakan adalah uji regresi linier ganda uji korelasi ganda
karena variabel dependen penelitian ini berskala numerik. Tahapan pada uji ini meliputi seleksi kandidat dan pemodelan multivariat sebagaimana yang dijelaskan
Yusra 2010 sebagi berikut : a.
Seleksi Kandidat Variabel kandidat dimasukkan ke dalam pemodelan multivariat jika hasil uji
bivariat mempunyai nilai p value 0.25 atau secara subtansi dianggap penting maka masuk ke dalam pemodelan multivariat.
Universitas Sumatera Utara
b. Pemodelan Multivariat
Pada seleksi kandidat bila didapatkan p value 0.25 maka variabel dapat masuk dalam pemodelan multivariat. Selanjutnya untuk mendapatkan
pemodelan multivariat dilakukan dengan cara memasukkan variabel utama, kemudian memasukkan variabel yang lainnya satu persatu kedalam model.
Variabel yang memiliki p value 0.05 dan perubahan nilai koefisien sebelum dan sesudah variabel dimasukkan 10 maka variabel tersebut dipertahankan
dalam pemodelan. Sebaliknya variabel yang memiliki nilai p value 0.05 dan perubahan nilai koefisien sebelum dan sesudah variabel dimasukkan 10,
maka variabel tersebut dikeluarkan dari model.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1 Hasil Penelitian
