Analisa Bivariat Analisa Multivariat

Tabel 3.2. Lanjutan No Variabel Kategori Range Skala Ukur 5 Asupan karbohidrat gramhari 1. Lebih 2.Cukup ≥ 65 total energi 65 total energi Ordinal 6 Asupan lemak gramhari 1. Lebih 2. Cukup ≥ 20 total energi 20 total energi Ordinal 7 Asupan serat gramhari 1. Kurang 2. Cukup 25 gramhari ≥ 25 gramhari= Ordinal 8 Aktivitas Fisik 1. Kurang 2. Cukup 1,40 ≤ PAL ≤ 1,69 1,70 ≤ PAL ≤ 1,99 Ordinal 3.7. Metode Analisis Data 3.7.1. Analisis Univariat Analisis data secara univariat dilakukan untuk mendapatkan gambaran distribusi frekuensi responden. Analisa ini digunakan untuk memperoleh gambaran pada masing-masing variabel independent yang meliputi faktor riwayat keluarga, asupan pangan asupan energi, asupan protein, asupan karbohidrat, asupan lemak dan asupan serat, aktivitas fisik dan variabel dependen yaitu kejadian Gizi Lebih. Analisis univariat disajikan dalam bentuk tabel dan grafik atau narasi.

3.7.2. Analisa Bivariat

Analisis bivariat digunakan untuk melihat hubungan antara variabel independen riwayat keluarga, asupan pangan asupan energi, asupan protein, asupan karbohidrat, asupan lemak dan asupan serat, aktivitas fisik dengan variabel dependen kejadian gizi lebih dengan menggunakan uji chi-square pada tingkat kepercayaan 95, dan untuk menentukan ukuran risiko menggunakan Odds Ratio OR. Universitas Sumatera Utara Hubungan signifikan bila nilai p ≤0,05 dan tidak signifikan bila p 0,05. Beberapa analisis yang menyangkut analisis bivariat: a Odds Ratio Untuk mengukur risiko dari paparan terhadap terjadinya suatu penyakit atau kejadian, digunakan Odds Ratio dengan perhitungan untuk tabel 2 x 2 berikut: Tabel 3.3. Odds Ratio Faktor Risiko Kasus Kontrol Jumlah Positif A B a + b Negatif C D c + d Jumlah a + c b + d a + b + c + d Keterangan : a : jumlah kasus dengan faktor risiko positif + b : jumlah kontrol dengan faktor risiko positif + c : jumlah kasus dengan faktor risiko negatif - d : jumlah kontrol dengan faktor risiko negatif - Selain itu untuk menghitung estimasi besar risiko masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat dihitung digunakan nilai Odds Ratio OR. Rumus : OR = a.d b.c OR : Odds ratio � � � : Rasio antara jumlah kasus dengan faktor risiko positif + dan jumlah kontrol dengan faktor risiko positif + � � � : Rasio antara jumlah kasus dengan faktor risiko positif - dan jumlah kontrol dengan faktor risiko positif - Universitas Sumatera Utara Interpretasi : a. OR 1 : menunjukkan bahwa variabel independen merupakan faktor risiko kejadian Gizi Lebih. b. OR=1 : menunjukkan bahwa variabel independen bukan merupakan faktor risiko kejadian Gizi Lebih. c. OR1 : menunjukkan bahwa variabel independen merupakan faktor protektif. b Confidence Interval CI Perhitungan Confidence Interval 95 CI untuk menentukan Odds Ratio dengan kriteria bermaknasignifikan apabila nilai CI tidak melebihi nilai 1.

3.7.3. Analisa Multivariat

Analisis multivariat adalah untuk melihat pengaruh beberapa variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel kejadian Gizi Lebih sehingga diketahui variabel bebas yang paling dominan pengaruhnya terhadap kejadian Gizi Lebih dengan menggunakan regresi logistik berganda logistic binary regression. Tahapan proses analisa multivariat adalah sebagai berikut: 1. Memasukkan variabel kandidat dalam proses analisis multivariat regresi logistik berganda dengan cara memilih variabel independen yang memiliki nilai p 0,25. 2. Melakukan analisis semua variabel independen yang masuk dalam pemodelan dengan cara mengeluarkan variabel independen yang memiliki nilai p terbesar sehingga didapatkan model awal dengan variabel faktor penentu yang memiliki nilai p 0,05. Universitas Sumatera Utara 3. Hasil uji multivariat yang mempunyai nilai p 0,05, merupakan pemodelan akhir dari penentu faktor risiko yang berpengaruh terhadap kejadian Gizi Lebih di Akademi Kebidanan Agatha Pematangsiantar. Model yang diasumsikan dari regresi logistik berganda untuk probabilitas kejadian suatu penyakit dengan menggunakan rumus : � = 1 1+� �+�1�1+�2�2+�3�3……+���� ฀ Dimana : e = Bilangan natural 2,718 α = Konstanta β = Keofisien regresi X1,2...i = Variabel independen Selanjutnya untuk mengetahui kasus Gizi Lebih yang dapat dicegah dengan memperbaiki factor risiko yang dominan, maka dilakukan perhitungan Population Attribute Risk PAR = ��−1 ��−1+1 Keterangan: p = proporsi kontrol yang mempunyai faktor terpajan r = Odds Ratio variabel Universitas Sumatera Utara BAB 4 HASIL PENELITIAN

4.1. Karakteristik Penderita