Pemodelan hubungan antara penyakit bawaa

DAN MAKANAN DENGAN KUALITI AIR MINUMAN DI NEGERI KEDAH ROHAIZA BINTI ZAKARIA HASHIBAH BINTI HAMID KAMAL BIN KHALID DR MAZRURA BINTI SAHANI FAKULTI SAINS KUANTITATIF UNIVERSITI UTARA MALAYSIA

PENGAKUAN TANGGUNGJAWAB (DISCLAIMER)

Kami, dengan ini mengaku bertanggungjawab di atas ketepatan semua pandangan, komen teknikal, laporan fakta, data, gambar rajah, ilustrasi dan gambar foto yang telah diutarakan di dalam laporan ini. Kami bertanggungjawab sepenuhnya bahawa bahan yang diserahkan ini telah disemak dari aspek hak cipta dan hak keempunyaan. Universiti Utara Malaysia tidak bertanggungan terhadap ketepatan mana-mana komen, laporan, dan maklumat teknikal dan fakta lain dan terhadap tuntutan hakikat dan juga hak keempunyaan.

We are responsible for the accuracy of all opinion, technical comment, factual report, data, figures, illustrations and photographs in this article. We bear full responsibility for the checking whether material submitted is subject to copyright or ownership rights. UUM does not accept any liability for the accuracy of such comment, report and other technical and factual information and the copyright or ownership rights claims.

Ketua Penyelidik:

………………………………. Nama: ROHAIZA ZAKARIA

Ahli:

.……………………………… Nama: HASHIBAH HAMID

.....…………………………… Nama: KAMAL KHALID

…..……………………………. Nama: DR. MAZRURA SAHANI

PENGHARGAAN

Bismillah hirrahmanirrahim. Alhamdulillah syukur ke hadrat Ilahi kerana dengan izin-Nya laporan ini dapat

disempurnakan.

Sokongan padu dan bantuan pelbagai pihak telah memungkinkan objektif kajian dan seterusnya laporan penyelidikan ini dapat disiapkan dengan jayanya. Penyelidik merakamkan setinggi-tinggi penghargaan kepada Universiti Utara Malaysia yang telah menaja penyelidikan ini dan seterusnya membiayai semua perbelanjaan yang terlibat sehingga kepada pembentangan hasil kajian.

Ucapan ribuan terima kasih dipanjangkan kepada Jabatan Kesihatan Negeri Kedah khasnya Unit Kejuruteraan Kesihatan dan Unit Kawalan Penyakit Berjangkit dan Bahagian Perkhidmatan Kejuruteraan, Kementerian Kesihatan Malaysia yang telah membekalkan data dan maklumat yang diperlukan untuk tujuan kajian ini.

Penghargaan ini juga ditujukan kepada semua pensyarah dan pembantu penyelidik kerana telah banyak memberi kerjasama, sokongan dan bantuan dalam menjayakan kajian ini. Ucapan terima kasih juga kepada rakan-rakan yang turut memberi komen dan nasihat yang membina dalam proses menyiapkan laporan ini.

Akhir sekali, terima kasih yang tidak terhingga diucapkan kepada mereka yang terlibat secara langsung atau tidak langsung dalam menjayakan kajian yang dijalankan.

Semoga Allah memberkati segala bantuan dan dorongan yang telah disumbangkan.

Sekian, wassalam.

ABSTRAK

Satu kajian telah dijalankan untuk mengkaji hubung kait antara penyakit bawaan air dan makanan (kolera, tifoid, hepatitis A dan disentri) dengan kualiti air minuman yang mempunyai dua objektif utama. Pertama, untuk mendapatkan kaedah terbaik bagi mengkaji penyakit bawaan air dan makanan (PBA) dan kandungan air minuman (baki klorin, kolifom fekal, gabungan baki klorin dan kolifom fekal serta kekeruhan) menggunakan analisis siri masa univariat. Kajian ini juga bertujuan memodelkan hubungan antara PBA dengan kandungan air minuman menggunakan analisis regresi linear berganda. Berdasarkan keputusan daripada analisis siri masa univariat, kaedah terbaik bagi menganggar nilai baru pada bulan berikutnya ialah kaedah Box-Jenkins tanpa musim untuk mengkaji PBA. Manakala kaedah purata bergerak tiga bulan adalah sesuai untuk mengkaji baki klorin, kolifom fekal dan kekeruhan dan kaedah pelicinan eksponen ringkas pula adalah paling sesuai untuk mengkaji gabungan antara baki klorin dan kolifom fekal. Hasil kajian juga menunjukkan bahawa semua pemboleh ubah kadungan air minuman mempunyai hubungan yang linear dan kesan yang signifikan ke atas PBA.

Katakunci: Siri masa univariat, regresi berganda, penyakit bawaan air dan makanan, kandungan air minuman.

RELATIONSHIP MODELLING BETWEEN WATERBORNE AND FOODBORNE DISEASE WITH DRINKING WATER QUALITY IN NEGERI KEDAH ABSTRACT

A study was carried out to observe relationship between waterborne and foodborne disease (cholera, typhoid, hepatitis A and dysentery) and quality of drinking water with two main objectives. First, to obtain the best method in order to study the pattern of waterborne and foodborne disease (WBD), and the content of drinking water (chlorine residue, fecal coliform and combination of chlorine residue and fecal coliform, turbidity) using analysis of univariate time series. Another purpose of the study is to model the WBD and the content of drinking water using analysis of multiple linear regressions. The research findings from univariate time series shows that, the best method to predict new values in the next month are non-seasonal Box- Jenkins method to study WBD. Meanwhile, the three month moving average method and simple exponential smoothing are more appropriate to study chlorine residue, fecal coliform and turbidity and the combination of chlorine residue and fecal coliform, respectively. The findings also show that, all variables of the content of drinking water have linear relationship and significantly affected the WBD.

Keywords: Univariate time series, multiple regression, waterborne and foodborne disease, content of drinking water.

ISI KANDUNGAN

Muka Surat

PENGAKUAN TANGGUNGJAWAB ii PENGHARGAAN

iii ABSTRAK

iv ABSTRACT

v ISI KANDUNGAN

vi SENARAI JADUAL

ix SENARAI RAJAH x

SENARAI LAMPIRAN xiii

BAB 1: PENDAHULUAN

1.1 Pengenalan

1.2 Pernyataan Masalah

1.3 Objektif Kajian

1.4 Pentingnya Kajian

1.5 Skop Kajian

1.6 Hasil yang Dijangka

BAB 2: ULASAN KARYA

2.2 Sorotan Kajian Lepas

Muka Surat BAB 3: METODOLOGI KAJIAN

3.1 Sumber Data

3.2 Kaedah Penganalisisan Data

3.2.1 Analisis Univariat Siri Masa

3.2.2 Analisis Regresi Linear Berganda

3.2.3 Langkah-langkah dalam Permodelan Regresi 24

3.2.3.1 Pengecaman Dara Berpengaruh

3.2.3.2 Pemilihan Pemboleh ubah Bebas

3.2.3.3 Hubungan antara Pemboleh ubah

Bersandar dan Pemboleh ubah Bebas

3.2.3.4 Menguji Multikolineariti antara Pemboleh ubah Bebas

3.2.3.5 Ujian Autokorelasi bagi Sebutan Ralat

3.2.3.6 Ujian Kestabilan Varians dan

Kenormalan Ralat

BAB 4: ANALISIS DAN KEPUTUSAN KAJIAN

4.1 Analisis Siri Masa Univariat

4.2 Analisis Regresi Linear Berganda

4.2.1 Pengecaman Data Berpengaruh

4.2.2 Pemilihan Pemboleh ubah Bebas

4.2.3 Hubungan antara Pemboleh ubah

Bersandar dan Pemboleh ubah Bebas

4.2.4 Menguji Multikolineariti antara

Pemboleh ubah Bebas

4.2.5 Ujian Autokorelasi bagi Sebutan Ralat

Muka Surat

4.2.6 Ujian Kestabilan Varians Ralat dan

58

Kenormalan Ralat

64

4.2.7 Model Unjuran

BAB 5: KESIMPULAN DAN CADANGAN

65

5.1 Kesimpulan

66

5.2 Cadangan

RUJUKAN LAMPIRAN

SENARAI JADUAL

Jadual Tajuk Muka Surat

1.1 Beberapa Penyakit Bawaan Air dan Agennya

3.1 Perwakilan Pemboleh ubah 20

4.1 Keputusan ARIMA(1,0,1) 36

4.2 Perbandingan Teknik yang Digunakan bagi PBA

4.3 Perbandingan Teknik yang Digunakan bagi BK

4.4 Perbandingan Teknik yang Digunakan bagi KF

4.5 Perbandingan Teknik yang Digunakan bagi (BK_KF)

4.6 Perbandingan Teknik yang Digunakan bagi Kekeruhan

4.7 Pengiraan Data Berpengaruh 49

4.8 Perbandingan Regresi Asal dan Regresi Tanpa Data Berpengaruh

4.9 Pemilihan Pemboleh ubah Bebas berdasarkan Empat Kaedah Regresi 53

4.10 Ringkasan Model 56

4.11 Perbandingan antara Dua Model 63

SENARAI RAJAH

Rajah Tajuk Muka Surat

1.1 Keperluan Air Oleh Organ Dalam Tubuh Manusia

3.1 Keputusan Ujian Hipotesis bagi Autokorelasi

4.1 Plot Setiap Pemboleh ubah PBA, BK, KF, BK_KF dan Kekeruhan lawan Masa 33

4.2 Plot Autokorelasi bagi Penyakit Bawaan Air (PBA)

4.3 Plot Autokorelasi bagi Baki Klorin (BK) 34

4.4 Plot Autokorelasi bagi Kolifom Fekal (KF)

4.5 Plot Autokorelasi bagi Gabungan Baki Klorin dan Kolifom Fekal (BK_KF) 34

4.6 Plot Autokorelasi bagi Kekeruhan 35

4.7 Plot PACF bagi Penyakit Bawaan Air (PBA)

4.8 Plot PACF bagi Baki Klorin (BK)

4.9 Plot PACF bagi Kolifom Fekal (KF) 37

4.10 Plot PACF bagi Gabungan Baki Klorin dan Kolifom Fekal (BK_KF) 37

4.11 Plot PACF bagi Kekeruhan 37

4.12 Plot ACF bagi Ralat Penyakit Bawaan Air (PBA) 38

4.13 Plot ACF bagi Ralat Baki Klorin (BK) 38

4.14 Plot ACF bagi Ralat Kolifom Fekal (KF)

4.15 Plot ACF bagi Ralat Gabungan Baki Klorin dan Kolifom Fekal (BK_KF) 39

4.16 Plot ACF bagi Ralat Kekeruhan 39

Rajah Tajuk Muka Surat

4.17 Model Naïve, Plot PBA lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.18 Kaedah MA(3), Plot PBA lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.19 Kaedah SES, Plot PBA lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.20 Kaedah ARIMA(1,0,1), Plot PBA lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.21 Model Naive, Plot BK lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.22 Kaedah MA(3), Plot BK lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.23 Kaedah SES, Plot BK lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.24 Kaedah ARIMA(1,0,1), Plot BK lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.25 Model Naive, Plot KF lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.26 Kaedah MA(3), Plot KF lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.27 Kaedah SES, Plot KF lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.28 Kaedah ARIMA(1,0,1), Plot KF lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.29 Model Naive, Plot (BK_KF) lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.30 Kaedah MA(3), Plot (BK_KF) lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.31 Kaedah SES, Plot (BK_KF) lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.32 Kaedah ARIMA(1,0,1), Plot (BK_KF) lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.33 Model Naive, Plot Kekeruhan lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.34 Kaedah MA(3), Plot Kekeruhan lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.35 Kaedah SES, Plot Kekeruhan lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.36 Kaedah ARIMA(1,0,1), Plot Kekeruhan lawan Masa (Jan - Dis 2004)

4.37 Hubungan antara Pemboleh ubah Bersandar dengan Setiap Pemboleh ubah Bebas 55

4.38 Plot Reja Piawai lawan Masa 57

Rajah Tajuk Muka Surat

4.39 Plot Reja Piawai lawan Nilai Anggaran bagi Pemboleh ubah PBA ** 59

60

4.40 Plot Reja Piawai lawan Indikator Pemboleh ubah

61

4.41 Plot Kebarangkalian Normal bagi Reja

4.42 Plot Histogram 61

SENARAI LAMPIRAN

Lampiran Tajuk

I Pengecaman Data Bepengaruh

II Analisis Regresi Asal Analisis Regresi dengan Siri Data yang ke-27 dan

ke-40 Digugurkan Analisis Regresi dengan Siri Data yang ke-27

Digugurkan Analisis Regresi dengan Siri Data yang ke-40

Digugurkan

III Analisis Regresi menggunakan Kaedah Semua Regresi yang Mungkin

IV Analisis Regresi – Tanpa Data Berpengaruh

V V(a): Proses Cochrane-Orcutt Peringkat Pertama V(b): Analisis Regresi Selepas Proses Cochrane-Orcutt

Peringkat Pertama

VI Analisis Regresi Selepas menjalani Semua Proses

Diagnostik - Model Akhir

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Pengenalan

Air merupakan anugerah Ilahi pada manusia untuk dinikmati dan dihargai. Menurut US Geological Survey (1984), sebanyak 70 hingga 75 peratus dari bumi adalah terdiri daripada air manakala jumlah sumber air dunia adalah 326 juta kubik per batu. Air juga merupakan sumber kepada semua aktiviti harian manusia sejak azali yang mana kepentingannya tidak dapat disangkal lagi. Kita boleh hidup selama beberapa minggu tanpa makanan tetapi hanya dapat bertahan selama beberapa hari sahaja jika tiada air. Air memainkan peranan penting dalam kehidupan seharian kerana ia merupakan komponen utama darah manusia dan diperlukan untuk pelbagai fungsi tubuh lainnya. Hampir 70% daripada tubuh manusia terdiri daripada air dan ia perlu diganti setiap 10 hingga 15 hari. Walaupun dengan pengambilan makanan dan minuman seperti buah- buahan dan sayur-sayuran yang juga mempunyai bekalan air tetapi kita masih lagi perlu meminumnya enam hingga lapan gelas sehari.

Rajah 1.1 menunjukkan bahawa air mempunyai peranan yang sangat penting dalam kehidupan kita. Pencemaran air boleh menyebabkan kerosakan dan boleh menyebabkan penyakit kronik. Air diperlukan oleh semua organ dalam tubuh manusia agar dapat berfungsi dengan sempurnanya seperti,

i) proses pembuangan racun,

ii) pelicin bagi sendi-sendi,

iii) membantu proses pencernaan, iv) menstabilkan suhu badan, v) metabolisme tubuh.

Rajah 1.1: Keperluan Air Oleh Organ Dalam Tubuh Manusia

Air samalah seperti tenaga yang merupakan perkara asas bagi pertanian, industri dan hal-hal yang berkaitan dengan rumah tangga mahupun kegiatan produktif lainnya. Pendek kata, air menjadi keperluan hampir seluruh kehidupan manusia. Sejajar dengan fakta bahawa pertambahan penduduk per tahun adalah sekitar 77 juta Air samalah seperti tenaga yang merupakan perkara asas bagi pertanian, industri dan hal-hal yang berkaitan dengan rumah tangga mahupun kegiatan produktif lainnya. Pendek kata, air menjadi keperluan hampir seluruh kehidupan manusia. Sejajar dengan fakta bahawa pertambahan penduduk per tahun adalah sekitar 77 juta

i) kesan terhadap kesihatan,

ii) kesan terhadap kualiti air tanah,

iii) kesan terhadap biota air, iv) kesan terhadap estetika lingkungan.

Pengaruh langsung terhadap kesihatan adalah kerana kualiti air yang tercemar yang berfungsi sebagai media penyalur ataupun penyebar penyakit. Air sebagai pembawa pelbagai penyakit menular adalah kerana:

i) air sebagai media untuk hidupan mikrob patogen,

ii) air sebagai sarang insekta penyebar penyakit,

iii) jumlah air bersih yang sedia ada tidak mencukupi, iv) air sebagai media untuk kehidupan.

Keperluan air yang bersih adalah tuntutan paling utama bagi manusia sama ada di negara kaya mahupun miskin kerana ia berkaitan dengan soal kesihatan dan ancaman penyakit serta maut. Air yang tercemar banyak membawa mudarat sama ada pada manusia mahupun alam di sekitarnya. Antara kesan langsung pencemaran air kepada manusia adalah dari aspek kesihatan tubuh badan mereka sendiri. Menurut Ashbolt (2004), 1.7 juta penduduk dunia meninggal dunia setahun ekoran dari kualiti air serta kebersihan yang rendah. Pernyataan ini disokong oleh Teresa dan rakan- rakannya (2004), Haniffa dan Narendran (2004), Fadel dan rakan-rakannya (2003) serta Theron dan Cloete (2002) yang menyatakan bahawa terdapat hubung kait di antara penyakit tertentu dengan kualiti air itu sendiri.

1.2 Pernyataan Masalah

Seperti yang diketahui umum, kerajaan Negeri Kedah telah mensasarkan taraf negeri maju pada tahun 2010. Sehubungan itu, kesihatan rakyat juga menjadi satu faktor penting dalam proses penjanaan wawasan tersebut.

Walaupun Malaysia mempunyai sistem piawaian dan penggunaan air antara yang terbaik dengan adanya sistem takungan dan tempat tadahan air serta sungai yang masih berfungsi untuk menampung bekalan air kepada penduduknya tetapi persoalannya, apakah kesemua bekalan tersebut benar-benar bersih dan selamat untuk generasi hari ini dan akan datang? Oleh kerana air memainkan peranan penting dalam kehidupan, maka semakin ramai orang mengutamakan penggunaan air yang berkualiti untuk penyediaan minuman dan makanan. Malangnya, air minuman yang diminum setiap hari mungkin membawa lebih banyak ancaman berbanding kebaikan. Dalam Walaupun Malaysia mempunyai sistem piawaian dan penggunaan air antara yang terbaik dengan adanya sistem takungan dan tempat tadahan air serta sungai yang masih berfungsi untuk menampung bekalan air kepada penduduknya tetapi persoalannya, apakah kesemua bekalan tersebut benar-benar bersih dan selamat untuk generasi hari ini dan akan datang? Oleh kerana air memainkan peranan penting dalam kehidupan, maka semakin ramai orang mengutamakan penggunaan air yang berkualiti untuk penyediaan minuman dan makanan. Malangnya, air minuman yang diminum setiap hari mungkin membawa lebih banyak ancaman berbanding kebaikan. Dalam

Laporan Tahunan Unit Rekod Perubatan, Jabatan Kesihatan Negeri Kedah (2002) menunjukkan bahawa dalam tempoh tiga tahun iaitu 2000 hingga 2002, keracunan dan sebab-sebab luaran menduduki tempat kedua teratas dalam senarai sepuluh sebab utama kemasukan pesakit ke hospital-hospital kerajaan di Negeri Kedah. Unit tersebut juga melaporkan bahawa dalam tempoh yang sama, keracunan dan sebab-sebab luaran menduduki tempat keempat dalam senarai sepuluh sebab utama kematian di hospital-hospital berkenaan.

Terdapat beberapa penyakit yang termasuk dalam kategori penyakit-penyakit yang dibawa oleh air. Penyakit-penyakit ini hanya tersebar apabila mikrob penyebabnya dapat memasuki ke dalam sumber air yang diguna masyarakat untuk memenuhi kehidupan seharian. Beberapa penyakit bawaan air dan agennya adalah seperti yang ditunjukkan dalam Jadual 1.1 (Kementerian Lingkungan Hidup, 2004).

Jadual 1.1: Beberapa Penyakit Bawaan Air dan Agennya Agen Penyakit

Virus: Rotavirus

Diarea pada anak

Virus Hepatitis A

Hepatitis A

Virus Poliomyelitis

Polio (myelitis anterior acuta)

Bakteria: Vibrio cholerae

Cholera

Escherichia coli

Diare/ Dysenterie

Salmonella typhi

Typhus abdominalis

Salmonella paratyphi

Paratyphus

Shigella dysenteriae Protozoa:

Dysenterie

Entamuba histolytica Balantidia coli

Dysentrie amoeba Balantidiasis

Sambungan Jadual 1.1 Agen Penyakit Protozoa:

Entamuba histolytica

Dysentrie amoeba

Balantidia coli

Balantidiasis

Giarda lamblia

Giardiasis

Metazoa: Ascaris lumbricoides

Ascariasis

Clonorchis sinensis

Clonorchiasis

Diphyllobothrium latum

Diphylobothriasis

Taenia saginata/solium

Demam kepialu yang juga dikenali sebagai tifoid merupakan salah satu daripada penyakit yang disebarkan melalui pencemaran air dan makanan. Ia disebabkan sejenis kuman yang dikenali sebagai Salmonella Typhii dan menyerang manusia pada sistem darah, sistem limfa saluran pencernaan (usus) dan pundi hempedu. Penyakit ini hanya terjadi kepada manusia dan jika tidak dirawat dengan sempurna berupaya menjadi `pengumpul kuman’ yang akhirnya menjangkiti orang Demam kepialu yang juga dikenali sebagai tifoid merupakan salah satu daripada penyakit yang disebarkan melalui pencemaran air dan makanan. Ia disebabkan sejenis kuman yang dikenali sebagai Salmonella Typhii dan menyerang manusia pada sistem darah, sistem limfa saluran pencernaan (usus) dan pundi hempedu. Penyakit ini hanya terjadi kepada manusia dan jika tidak dirawat dengan sempurna berupaya menjadi `pengumpul kuman’ yang akhirnya menjangkiti orang

Diarea pula merupakan gejala atau indikasi terhadap suatu infeksi mikro- organisme patogen dalam badan manusia. Kebiasaannya, penyakit ini disertai dengan demam yang tinggi, sakit perut, muntah yang teruk, buang air besar disertai air dalam frekuensi yang tinggi dan lemah badan akibat daripada kekurangan cairan (dehidrasi). Ini disebabkan oleh konsumsi makanan ataupun minuman yang tercemar dengan bakteria atau virus patogen. Bakteria atau virus inilah yang menyebabkan terjadinya iritasi pada membran mukosa pada saluran atau organ pencernaan. Namun begitu, ada juga yang disebabkan oleh racun yang dihasilkan oleh mikro-organisme patogen tadi. Bakteria dari jenis Staphylococcus umumnya menghasilkan racun dan menyebabkan iritasi yang lebih cepat pada membran mukosa, ketimbang iritasi yang diakibatkan oleh infeksi bakteria lainnya. Virus yang boleh menyebabkan diarea adalah calici-virus, rotavirus dan astrovirus. Diarea yang teruk boleh menyebabkan dehidrasi dan boleh membahayakan nyawa manusia.

Penggunaan air yang tidak bersih akibat pencemaran telah menyebabkan penularan penyakit dan wabak seperti kolera yang berlaku sekitar tahun 1840-an di Golden Square London (Osman Ali, 1990). Berdasarkan perangkaan, kes tifoid di Kelantan dilaporkan sebanyak 238 kes pada tahun 2001, 355 kes dalam tahun 2002 dan pada tahun 2003 pula tedapat 361 kes (Harian Metro, 22 September 2005).

Secara umumnya penyakit-penyakit yang dimaksudkan ini boleh dikategorikan sebagai penyakit bawaan air. Antara penyakit di bawah kategori ini termasuklah kolera, tifoid, hepatitis A dan disentri (Laporan Tahunan Jabatan Kesihatan Negeri Kedah, 2002).

Justeru itu, satu kajian yang bersesuaian wajar dilaksanakan untuk mendapatkan maklumat terperinci beberapa tahun ke hadapan memandangkan kes penyakit bawaan air dan makanan agak serius telah dikenal pasti. Seterusnya, langkah-langkah untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat dilaksanakan. Walau bagaimanapun, hanya beberapa penyakit sahaja seperti kolera, tifoid, hepatitis A dan disentri yang diambil kira untuk tujuan tersebut.

1.3 Objektif Kajian

Objektif kajian ini adalah untuk:

i) menentukan corak data siri masa bagi penyakit bawaan air dan makanan dan kandungan air minuman,

ii) mendapatkan model terbaik dan menganggar penyakit bawaan air dan makanan dan kandungan air minuman berdasarkan corak data yang diperolehi,

iii) memodelkan hubungan antara penyakit bawaan air dan makanan dengan kandungan air minuman.

1.4 Pentingnya Kajian

Kajian ini mempunyai kepentingan yang tersendiri dan dijangka dapat memberi beberapa maklumat penting kepada pihak tertentu. Antaranya termasuklah:

i) Staf akademik agar dapat memperluaskan pengetahuan tentang aplikasi teknik analisis berstatistik dalam menganalisis data kesihatan di mana secara tidak langsung dapat memenuhi sebahagian daripada saranan pihak kerajaan untuk mempertingkatkan lagi penyelidikan berkaitan kesihatan penduduk.

ii) Masyarakat agar sedar dan jelas tentang punca penyakit bawaan air dan makanan.

iii) Jabatan Kesihatan agar dapat mengambil tindakan yang bersesuaian dan mempertingkatkan usaha secara berterusan bagi mengurangkan bilangan pesakit bawaan air serta mengawal kualiti air minuman.

iv) Negara agar menjadi satu kawasan yang bersih dan selamat daripada penyakit bawaan air dan secara tidak langsung mencerminkan rakyatnya yang prihatin terhadap penjagaan kesihatan.

1.5 Skop Kajian

Skop dan limitasi dalam menjalankan kajian ini termasuklah:

i) bilangan pesakit bawaan air dan makanan yang diambil kira hanyalah kolera, tifoid, hepatitis A dan disentri,

ii) kandungan air minuman yang wujud baki klorin, kolifom fekal, gabungan baki klorin dan kolifom fekal serta kekeruhan sahaja yang dipertimbangkan,

iii) data yang diambil kira adalah data bulanan dari Januari 2001 hingga Disember 2004 bagi Negeri Kedah sahaja.

1.6 Hasil yang Dijangka

Berikut adalah hasil utama yang dijangka akan diperolehi:

i) model dan anggaran masa hadapan bagi bilangan pesakit bawaan air dan makanan,

ii) model dan anggaran masa hadapan bagi kandungan air minuman yang dibahagikan kepada,

(a) baki klorin (b) kolifom fekal (c) gabungan baki klorin dan kolifom fekal (d) kekeruhan (a) baki klorin (b) kolifom fekal (c) gabungan baki klorin dan kolifom fekal (d) kekeruhan

BAB 2 ULASAN KARYA

2.1 Pengenalan

Isu kualiti air minuman dan makanan semakin mendapat perhatian di kalangan penyelidik sama ada dalam mahupun luar negara. Penyelidikan dilakukan berdasarkan pelbagai aspek menggunakan pelbagai kaedah bertujuan untuk mengenal pasti dan mengatasi permasalahan yang wujud akibat daripada perkara tersebut. Ini memandangkan sumber makanan dan minuman yang berkualiti adalah amat penting untuk sistem tubuh badan yang sihat.

2.2 Sorotan Kajian Lepas

Air minuman merupakan sumber terbesar yang menyebabkan penyakit di negara- negara membangun. Ini adalah kerana kurangnya penjagaan kebersihan awam dan makanan boleh mendedahkan kepada penyakit. Berdasarkan kajian oleh Ashbolt (2004), ekoran dari kualiti air serta kebersihan yang rendah telah menyebabkan sebanyak 1.7 juta penduduk dunia meninggal dunia setahun (3.1% daripada keseluruhan jumlah yang mati) terutamanya disebabkan oleh cirit-birit.

Penyakit seperti disentri, hepatitis A, tifoid dan paratifoid mempunyai perkaitan dengan penyakit bawaan air seperti yang dilaporkan kepada Kementerian Kesihatan. Berdasarkan pendekatan willingness to pay (WTP) dan cost of illness (COI) yang dijalankan oleh Fadel dan rakan-rakannya (2003), kekurangan dan pembekalan air yang tidak bersih boleh menyebabkan masalah kesihatan yang kritikal pada orang awam di kebanyakan dunia terutamanya di negara-negara membangun. Di Lebanon, kekurangan air dan utiliti awam serta pengurusan sumber air yang lemah telah menyebabkan orang ramai bergantung pada sumber dan pembekalan air yang sering tercemar. Ini boleh mengakibatkan risiko pada kesihatan, kesejahteraan dan kerugian kewangan. Sesetengah kawasan di Beirut terutamanya di pinggir selatan, pengguna bergantung kepada pembekal air swasta yang kecil. Dari siasatan mendapati, kualiti bekalan air di kawasan ini menunjukkan pencemaran mikro- organisme yang serius yang boleh menjejaskan kesihatan para penggunanya.

Menurut kajian Bingham dan rakan-rakannya (2004) yang menggunakan kaedah regresi logistik mendapati, air adalah pembawa penyakit kolera. Keputusan ini menyokong kajian oleh Snow (1850) yang disangkal oleh pakar perubatan di United Kingdom pada ketika itu. Ekoran percanggahan pendapat tersebut, ratusan penduduk di United Kingdom meninggal dunia disebabkan oleh kolera yang merebak melalui air. Menurut Bingham dan rakan-rakannya (2004) lagi, kajian yang dijalankan oleh Farr (1852) yang juga menggunakan kaedah regresi logistik mendapati, sebanyak 1849 kadar kematian adalah disebabkan oleh kolera dan lapan pembolehubah bebas yang lain. Beliau juga merumuskan bahawa pembekalan air yang berkualiti rendah mempunyai kesan yang bererti ke atas kadar kematian disebabkan oleh kolera.

Air yang berkualiti dan bersih amatlah penting kerana ia dapat memberi impak positif kepada kesihatan dan kesejahteraan masyarakat di sekitarnya. Ini dibuktikan melalui kajian yang dijalankan oleh Burstrom dan rakan-rakannya (2005) di Stockholm dari tahun 1878 hingga tahun 1925. Menurut mereka, ramai daripada kanak-kanak mati setiap tahun disebakan oleh diarea dan juga radang paru-paru. Walau bagaimanapun, melalui pembaikan air dan penjagaan kebersihan awam dapat mengurangkan kadar kematian di kalangan kanak-kanak.

Jutaan manusia di Kanada dan seluruh dunia bergantung kepada air bawah tanah sebagai sumber minuman mereka. Kajian oleh Teresa dan rakan-rakannya (2004) yang menggunakan sampel dari beberapa lokasi di United Kingdom dan Kanada. Hasil kajian menunjukkan bakteria tersebar luas di dalam air bawah tanah yang boleh meyebabkan penyakit dan demam pontiak. Ia terdapat di mana-mana di permukaan air dan dalam infrastruktur yang menyimpan dan mengagihkan air termasuklah paip, tangki dan pusaran mata air. Serangan atau jangkitan penyakit dalam masyarakat melalui pendedahan yang tercemar adalah kerana wujudnya bakteria di dalam air tersebut. Daripada 114 sampel air yang diuji, sebanyak 29.1% didapati mempunyai Legionellae iaitu sejenis bakteria yang boleh menyebabkan penyakit kepada penggunanya.

Satu lagi kajian yang juga dijalankan di Kanada dari tahun 1977 hingga tahun 2000 oleh Driedger dan Eyles (2003) yang menganalisis mengenai pengklorinan air minuman. Air merupakan sumber kehidupan, keaslian dan kesamaan. Maka ia amatlah penting dan menjadi keperluan asas dan utama bagi seluruh kehidupan. Namun begitu, air juga boleh membawa penyakit tertentu jika telah tercemar seperti Satu lagi kajian yang juga dijalankan di Kanada dari tahun 1977 hingga tahun 2000 oleh Driedger dan Eyles (2003) yang menganalisis mengenai pengklorinan air minuman. Air merupakan sumber kehidupan, keaslian dan kesamaan. Maka ia amatlah penting dan menjadi keperluan asas dan utama bagi seluruh kehidupan. Namun begitu, air juga boleh membawa penyakit tertentu jika telah tercemar seperti

Analisis statistik dengan menggunakan geographical information system (GIS) yang mengkaji penyakit cirit-birit dan kaitannya dengan sumber air minuman (air bawah tanah atau air di permukaan tanah). Kajian ini dijalankan oleh Dangendorf dan rakan-rakannya (2002) di Daerah Rhine-Berg, model korelasi yang dihasilkan mempunyai tren yang positif antara kadar penyakit dengan jumlah air bawah tanah yang diambil.

Kajian oleh Theron dan Cloete (2002) menunjukkan bahawa mikro-organisma (bakteria, virus dan protozoa) terdapat di mana-mana dan ianya mudah tersebar, tercemar dan membiak di dalam air. Perkara ini boleh menyebabkan penyakit seperti penyakit usus akibat bawaan air sedemikian dan ianya mempunyai hubungan yang bererti dengan risiko kesihatan. Penyakit usus bukan sahaja boleh menyebabkan ketegangan malahan kematian terutamanya bagi kanak-kanak, orang tua dan juga mereka yang mempunyai sistem imun yang lemah. Oleh yang demikian, pihak kerajaan dan agensi antarabangsa memainkan peranan penting dalam memastikan sumber air minuman adalah bersih dan selamat untuk kehidupan. Ini adalah kerana menurut Davies dan Mazumder (2003) yang menyatakan bahawa, kurangnya penjagaan dan rawatan terhadap air yang berkualiti rendah boleh menyebabkan risiko pada kesihatan. Kualiti air dipengaruhi oleh sumber, kebolehan rawatan dan sistem pengagihanya. Secara idealnya, perlindungan tehadap air minuman patut diutamakan Kajian oleh Theron dan Cloete (2002) menunjukkan bahawa mikro-organisma (bakteria, virus dan protozoa) terdapat di mana-mana dan ianya mudah tersebar, tercemar dan membiak di dalam air. Perkara ini boleh menyebabkan penyakit seperti penyakit usus akibat bawaan air sedemikian dan ianya mempunyai hubungan yang bererti dengan risiko kesihatan. Penyakit usus bukan sahaja boleh menyebabkan ketegangan malahan kematian terutamanya bagi kanak-kanak, orang tua dan juga mereka yang mempunyai sistem imun yang lemah. Oleh yang demikian, pihak kerajaan dan agensi antarabangsa memainkan peranan penting dalam memastikan sumber air minuman adalah bersih dan selamat untuk kehidupan. Ini adalah kerana menurut Davies dan Mazumder (2003) yang menyatakan bahawa, kurangnya penjagaan dan rawatan terhadap air yang berkualiti rendah boleh menyebabkan risiko pada kesihatan. Kualiti air dipengaruhi oleh sumber, kebolehan rawatan dan sistem pengagihanya. Secara idealnya, perlindungan tehadap air minuman patut diutamakan

Kajian oleh Mohanty dan rakan-rakannya (2002) pula menggunakan pendekatan mudah dalam menentukan hubungan di antara kualiti air dengan penyakit tertentu. Kajian ini juga bertujuan untuk menganggar risiko penyakit usus berdasarkan air minuman dan sistem penjagaan kebersihan awam yang rendah di Kota Hyderabad, India. Hasil kajian mendapati, kadar kejadian penyakit usus berpotensi disiarkan melalui air (tifoid, hepatitis A, penyakit radang perut dan usus). Kejadian penyakit ini adalah tinggi secara bereti di kawasan di mana terdapat limpahan najis di sekitar rumah, saluran paip agihan air yang bocor dan tiada baki klorin yang dipelihara. Analisis model regresi linear berganda yang dibentuk juga menyokong bahawa wujudnya hubungan yang signifikan di antara faktor kesihatan dengan pemboleh ubah-pemboleh ubah bebas seperti kadar limpahan najis, peratusan keteguhan paip (diukur dari segi kebocoran) dan peratusan sampel tanpa baki klorin. Mereka juga merumuskan bahawa pembaikan sistem pengumpulan najis, pembasmian kuman dalam air dan membetulkan sistem agihan air yang bocor dapat mengurangkan kejadian penyakit usus secara bererti.

Selama setahun penyelidikan telah dijalankan di loji penapisan air di Jepun. Daripada sumber air sungai sebanyak 13 sampel yang berisi 50 L dan 26 sampel yang berisi 2000 L telah diuji. Kajian ini dijalankan oleh Hashimoto dan rakan-rakannya

(2002), mereka mendapati Cryptosporidium oocysts dapat dikesan dalam 13 sampel air tersebut (100%) di mana min geometrinya ialah 40 oocysts/100L. Sementara itu,

12 daripada 13 sampel air tersebut dikesan mengandungi Giardia cysts (92%) dengan min geometrinya 17 cysts/100L. Taburan kebarangkalian bagi kedua-dua jenis bakteria tersebut menghampiri lognormal. Perkara ini amat berbeza apabila sampel air selepas penurasan diambil, didapati hanya sembilan daripada 26 sampel mengandungi Cryptosporidium oocysts (35%) dengan min geometrinya 1.2 oocysts/1000L dan Giardia cysts pula didapati dalam tiga sampel (12%) dengan 0.8 cysts/1000L min geometri.

Selain dari itu, satu lagi kajian lain yang dijalankan oleh Shang dan rakan- rakannya (2003) di Taiwan. Mereka menyiasat risiko kematian disebabkan oleh kerosakan ginjal dan tahap kalsium dalam air minuman. Kematian penduduk Taiwan disebabkan oleh masalah ginjal merangkumi 2469 kes dari tahun 1991 hingga tahun 2000. Hasil kajian menunjukkan tren yang signifikan antara peningkatan risiko kematian berdasarkan kerosakan ginjal dan tahap kalsium yang tinggi di dalam air minuman.

Analisis risiko bagi penyediaan makanan telah dijalankan di empat buah isi rumah dan 11 lagi isi rumah yang mengambil kira faktor persekitaran (Michanie dan rakan-rakannya, 1988). Kajian ini memilih penghuni yang mengidap penyakit usus dan juga cirit-birit. Data yang dikumpul termasuklah masa dan suhu semasa menyediakan makanan dan air minuman. Hasil kajian mendapati, makanan yang dimasak tanpa mendidih sepenuhnya atau dibiarkan selama beberapa ketika boleh menyebabkan sejenis mikro-organisma bertindak aktif dalam makanan tersebut.

Begitu juga dengan pembekalan air minuman yang dibiarkan dalam bekas/tong yang terdedah boleh menyebabkan penyakit bawaan air. Perkara ini dibuktikan lagi oleh Kirov (1993) yang menunjukkan bahawa, pengambilan makanan dan minuman yang disimpan untuk beberapa ketika walaupun makanan tersebut disimpan di tempat yang sejuk boleh menyebabkan sejenis bakteria yang bernama Aeromonas spp. bertindak dan bergerak aktif. Ini boleh menjejaskan kesihatan kepada sesiapa sahaja yang mengambilnya.

Di Britain, Sharp dan Reilly (1994) juga mengkaji mengenai penyakit bawaan makanan yang sering diperkatakan sejak kebelakangan ini. Ini ekoran dari perubahan dalam pengeluaran dan pemprosesan makanan sejajar dengan perubahan tabiat pemakanan pengguna serta faktor-faktor sosial yang lain. Mereka mengambil Scotland, Ireland Utara dan England serta Wales sebagai sampel kajian. Hasil analisis mendapati, pembekalan makanan secara besar-besaran dan penggunaan makanan segera boleh meningkatkan penyebaran mikro-organisma iaitu bakteria, virus dan protozoa yang boleh merebak di dalam makanan serta minuman tersebut. Mikro- organisma ini boleh meningkatkan penyakit bawaan makanan dan air daripada merebak. Hasil kajian juga menunjukkan tren di antara kadar penyakit yang disebabkan oleh mikro-organisma tersebut. Menurut mereka lagi, gejala yang disebabkan oleh penyakit bawaan makanan juga mempunyai hubung kait dengan makanan yang diimport seperti keju, coklat, daging dan lain-lain.

Seterusnya, kajian oleh Mertens dan rakan-rakannya (1990) yang mengkaji pencemaran air akibat kehadiran mikro-organisma dan juga tahap kolifom fekal di dalam air tersebut dengan menggunakan model regresi logistik. Kajian ini dijalankan

di Sri Lanka yang meliputi 4510 isi rumah di mana 60% daripada mereka mengguna air dari telaga yang terpelihara, 30% mengguna telaga yang tidak terpelihara dan 10% lagi menggunakan pam tangan dan juga paip. Hasil kajian mendapati, min organisma adalah tinggi di dalam air yang tidak terpelihara dan bagi sampel yang disimpan pula rebusan air dapat mengurangkan pencemaran walau bagaimanapun jika ia dibiarkan terdedah beberapa jam maka pemcemaran tetap boleh berlaku. Sumber yang tidak terpelihara menunjukkan tahap pencemaran air yang tinggi iaitu sebanyak 96% daripada sampel yang diuji. Sementara itu, pam tangan menyediakan air yang paling berkualiti di mana kolifom fekal berada di tahap yang rendah jika air tersebut ditutup dengan rapi. Hasil kajian juga menunjukkan bahawa pencemaran air yang berlaku adalah bermusim di mana min geometri bagi kolifom fekal adalah kemuncak pada bulan Disember terutamanya bagi air dari sumber yang tidak terpelihara. Hasil kajian juga menyokong dakwaan bahawa pencemaran air boleh menyebabkan penyakit diaria. Pencemaran air di permukaannya adalah serius maka dicadangkan agar headwalls (telaga utama) dan sistem saliran dibina di sekitar sumber yang tidak terpelihara. Pencemaran fekal memberi kesan yang bererti pada kesihatan orang ramai berbanding pencemaran air itu sendiri. Kebersihan awam di sekitar punca air memainkan peranan penting dalam mengurangkan pencemaran air tersebut.

BAB 3 METODOLOGI KAJIAN

3.1 Sumber Data

Maklumat bagi kajian ini diperolehi daripada Unit Kejuruteraan Kesihatan Negeri Kedah dan Unit Kawalan Penyakit Berjangkit Negeri Kedah. Kajian ini melibatkan data bulanan penyakit bawaan air dan makanan yang berlaku di Negeri Kedah dan kandungan air minuman dalam tempoh empat tahun bermula dari Januari 2001 hingga Disember 2004. Pemboleh ubah-pemboleh ubah yang diambil kira merangkumi bilangan pesakit bawaan air dan makanan (kolera, tifoid, hepatitis A, disentri) dan kandungan air minuman (baki klorin, kolifom fekal, gabungan baki klorin dan kolifom fekal, kekeruhan). Jadual 3.1 menunjukkan perwakilan bagi setiap pemboleh ubah yang digunakan.

Jadual 3.1: Perwakilan Pemboleh ubah

Bil. Pemboleh ubah Perwakilan

1 Bilangan pesakit bawaan air dan makanan

PBA

2 Baki klorin

BK

3 Kolifom fekal

KF

4 Gabungan baki klorin dan kolifom fekal

(BK_KF)

5 Kekeruhan

KR

3.2 Penganalisisan Data

Proses menganalisis data dalam kajian ini melibatkan dua teknik utama iaitu analisis siri masa univariat dan analisis regresi linear berganda. Perisian Excel, Statistical Analysis System (SAS) dan Statistical Package for Social Sciences (SPSS) digunakan untuk melaksanakan proses tersebut.

3.2.1 Analisis Siri Masa Univariat

Menerusi analisis siri masa univariat, penyelidik dapat menjelaskan siri masa pemboleh ubah bersandar iaitu PBA ( y t ) dan meramalkan nilai siri masa akan datang.

Sebanyak lima set data siri masa (data bulanan) yang terlibat iaitu bilangan penyakit bawaan air dan makanan (1 siri masa) dan kandungan air minuman (4 siri masa). Siri masa bagi kandungan air minuman yang diambil kira bagi kajian ini ialah baki klorin, kolifom fekal, gabungan antara baki klorin dan kolifom fekal serta kekeruhan.

Beberapa teknik siri masa yang bersesuaian digunakan untuk menganalisis data yang dikaji. Antaranya ialah model Naive, kaedah purata bergerak tiga-bulan [MA(3)], kaedah pelicinan eksponen ringkas (SES) dan kaedah Box-Jenkins tak bermusim (ARIMA). Berikut adalah model secara am bagi setiap teknik yang digunakan:

Model Naïve, y ˆ t +1 = y t

− Kaedah purata bergerak tiga bulan, MA(3); 2 y

Kaedah pelicinan eksponen ringkas, SES; y ˆ t + 1 = A t = α y t + ( 1 − α ) A t − 1

Kaedah Box-Jenkins tak bermusim [ARIMA (p,d,q)]

ARIMA(1,0,1): y t = δ + φ 1 y t − 1 + a t − θ 1 a t − 1

Kata kunci,

y t : nilai asal,

y t : nilai yang dianggar,

t : A persamaan pelicinan,

α : pemalar pelicinan,

δ : nilai pintasan

φ, θ : parameter

t = 1, 2, …, 32 (3/4 siri data awal)

Bagi ARIMA(p,d,q), kesesuaian model ditentukan berdasarkan plot autokorelasi (ACF), autokorelasi separa (PACF), ujian terhadap parameter, statistik Ljung-Box dan plot autokorelasi bagi sebutan ralat. Berdasarkan Bowerman dan rakan-rakan (2005), kepegunan data ditentukan menggunakan plot autokorelasi berdasarkan kepantasan pangkasan turus-turus nilai korelasi. Jika lebih cepat pangkasan maka nilai siri masa tersebut adalah pegun. Model pula dibina berdasarkan turus-turus pada plot autokorelasi dan autokorelasi separa yang signifikan (melebihi titik aras dua sisihan piawai). Parameter model dianggap signifikan sekiranya nilai-p adalah kurang daripada aras keertian 0.05. Statistik Ljung-Box (nilai-p melebihi aras keertian 0.05) dan plot autokorelasi bagi ralat digunakan untuk menentukan kewujudan autokorelasi bagi ralat dan kesesuaian model.

Seterusnya pengukuran ralat iaitu punca kuasa dua bagi min kuasa dua ralat (RMSE) dan min mutlak ralat (MAD) dikira untuk setiap teknik yang digunakan. Rumus berikut mewakili ukuran ralat tersebut:

1 n 2 Punca kuasa dua bagi min kuasa dua ralat, RMSE = y

Min mutlak ralat, MAD =

Kata kunci,

n : bilangan data y t : data asal pada masa t

y t : data anggaran pada masa t t =

33, 34, ..., 48 (1/4 siri data akhir)

Bagi menentukan teknik terbaik, nilai ralat bagi semua teknik yang terlibat dikira dan dibandingkan. Sekiranya ukuran ralat (RMSE dan MAD) adalah terkecil dan plot antara nilai anggaran pemboleh ubah bersandar lawan masa ( y ˆ t + 1 melawan t )

adalah paling hampir dengan plot nilai asal pemboleh ubah bersandar lawan masa ( y t melawan t ) diperolehi maka teknik tersebut dikatakan teknik yang terbaik.

3.2.2 Analisis Regresi Linear Berganda

Penggunaan analisis regresi linear berganda membolehkan penyelidik memodelkan hubungan di antara bilangan pesakit yang disebabkan oleh penyakit bawaan air dan makanan dengan kandungan air minuman.

Model regresi linear berganda secara amnya dapat diringkas seperti berikut:

y t =+ ββ 0 1 x t 1 + β 2 x t 2 + β 3 x t 3 + β 4 x t 4 + ε t

di mana,

y t = bilangan pesakit bawaan air dan makanan mengikut bulan ke-t, x tj = kandungan air minuman,

j = 1 = baki klorin, j = 2 = kolifom fekal, j = 3 = gabungan baki klorin dan kolifom fekal, j = 4 = kekeruhan.

3.2.3 Langkah-langkah dalam Pemodelan Regresi

Terdapat beberapa perkara yang perlu diambil kira sebelum model regresi linear berganda dapat dibina, antaranya adalah seperti yang dibincangkan seterusnya.

3.2.3.1 Pengecaman Data Berpengaruh

Dalam menganalisis data, kesimpulan yang dibuat biasanya berasaskan maklumat yang diberikan oleh keseluruhan atau sebahagian besar daripada data tersebut. Sering kali berlaku dalam suatu set data, satu atau beberapa data yang luar biasa wujud atau ketara berbeza nilainya berbanding data yang lain. Data seperti ini dikenali sebagai data terpencil atau data berpengaruh. Tanpa analisis yang teliti data seperti ini boleh menjejaskan kasahihan model dan seterusnya membawa kepada kesimpulan yang menyimpang daripada yang sepatutnya. Terdapat beberapa ukuran statistik yang boleh digunakan untuk mengenal pasti data yang berpengaruh termasuklah nilai Hat, Cook’s Distance, COVRATIO, nilai ralat, standard DFFIT dan standard DFBETA. Walau bagaimanapun, kajian ini hanya menggunakan nilai Hat, Cook’s Distance dan COVRATIO sahaja bagi mengenal pasti perkara tersebut.

3.2.3.2 Pemilihan Pemboleh ubah Bebas

Pemilihan pemboleh ubah bebas yang paling sesuai untuk dimasukkan ke dalam model merupakan salah satu aspek terpenting dalam analisis regresi. Pemilihan ini dapat dilakukan dengan mudah sekiranya terdapat maklumat yang pasti tentang pemboleh ubah mana yang patut dipilih. Walau bagaimanapun, maklumat sedemikian tidak selalu diperolehi dan dengan itu suatu tatacara pemilihan perlu dibina. Tatacara Pemilihan pemboleh ubah bebas yang paling sesuai untuk dimasukkan ke dalam model merupakan salah satu aspek terpenting dalam analisis regresi. Pemilihan ini dapat dilakukan dengan mudah sekiranya terdapat maklumat yang pasti tentang pemboleh ubah mana yang patut dipilih. Walau bagaimanapun, maklumat sedemikian tidak selalu diperolehi dan dengan itu suatu tatacara pemilihan perlu dibina. Tatacara

Usaha menapis dan menentukan set pemboleh ubah yang sesuai sudah tentu melibatkan kos, tenaga dan masa yang bukan sedikit terutamanya apabila bilangan pemboleh ubah yang hendak dipilih itu besar. Ini bermakna pengurangan bilangan pemboleh ubah yang dimasukkan ke dalam model akan meminimumkan kos pemilihan. Jadi dari sudut amalinya, sesuatu model dianggap terbaik apabila model tersebut terdiri daripada sebilangan kecil pemboleh ubah bebas yang sangat berkaitan (parsimonious). Model yang mempunyai bilangan pemboleh ubah bebas yang kecil memudahkan analisis dan pentafsiran (Mark & David 1996).

Terdapat empat kaedah regresi yang digunakan dalam menentukan bilangan pemboleh ubah bebas yang patut dimasukkan ke dalam model regresi yang dibina. Kaedah-kaedah yang dimaksudkan ialah pemilihan dari hadapan, penghapusan dari belakang, kaedah langkah demi langkah dan akhir sekali kaedah semua regresi yang mungkin dilaksanakan supaya pemilihan tersebut benar-benar sesuai bagi model regresi yang dibina.

Berdasarkan keempat-empat kaedah tersebut, model terbaik akan diperolehi di mana ianya dinilai berasaskan beberapa kriteria seperti pekali penentu (R 2 ), pekali

penentu terubahsuai ( 2 R

a ), ralat piawai, min kuasa dua ralat dan kesignifikanan bagi setiap pemboleh ubah bebas. Nilai R 2 bertambah dengan pertambahan bilangan

pemboleh ubah bebas dan mencapai nilai maksimum apabila kesemua pemboleh ubah pemboleh ubah bebas dan mencapai nilai maksimum apabila kesemua pemboleh ubah

2 pertambahan yang bererti kepada nilai R 2 . Model dengan nilai R

a yang lebih tinggi merupakan model yang lebih baik manakala bagi ralat piawai dan min kuasa dua ralat pula, nilai yang paling kecil adalah yang dikehendaki.

3.2.3.3 Hubungan antara Pemboleh ubah Bersandar dan Pemboleh ubah Bebas

Analisis regresi dapat memberi gambaran awal samada terdapat sekurang-kurangnya satu daripada pemboleh ubah bebas yang mempunyai hubungan yang linear dengan pemboleh ubah bersandar. Kemudiannya, pengujian hipotesis terhadap setiap pemboleh ubah bebas akan menentukan pemboleh ubah mana yang berhubungan linear dengan pemboleh ubah bersandar berdasarkan nilai-p masing-masing. Jika nilai-p adalah lebih kecil dari 0.05 atau 0.1 maka pemboleh ubah berkenaan mempunyai hubungan yang linear dengan pemboleh ubah bersandar jika tidak ianya mempunyai hubungan disebaliknya.

Penjelmaan terhadap pemboleh ubah bebas perlu dilakukan jika hasil pengujian hipotesis menunjukkan hubungan yang tidak linear. Pemilihan penjelmaan terbaik adalah berdasarkan kepada nilai korelasi Pearson iaitu hubungan yang paling kuat di antara pemboleh ubah bersandar dan pemboleh ubah bebas bagi kesemua bentuk penjelmaan yang mungkin. Akhirnya, sekali lagi analisis regresi dijalankan bagi memastikan bentuk penjelmaan yang dipilih adalah sesuai dan juga untuk menghasilkan model yang lebih baik.

3.2.3.4 Menguji Multikolineariti antara Pemboleh ubah Bebas

Salah satu andaian penting dalam model regresi berganda ialah tiada hubungan di kalangan pemboleh ubah bebas. Seandainya wujud kebersandaran antara pemboleh ubah bebas, maka pemboleh ubah-pemboleh ubah tersebut dikatakan berkolinear antara satu sama lain. Dengan lain perkataan, model regresi tersebut menghadapi masalah multikolineariti.

Untuk mengesan multikolinearan antara pemboleh ubah bebas, sukatan faktor inflasi varians (variance inflation factor – VIF) dihitung. Jika nilai VIF melebihi 10, ia menggambarkan bahawa masalah multikolinearan yang agak serius wujud di dalam model.

3.2.3.5 Ujian Autokorelasi bagi Sebutan Ralat

Salah satu lagi andaian penting dalam model regresi ialah cerapan yang diambil pada sesuatu masa tidak bersandar pada cerapan yang diambil pada masa yang lain. Untuk mengesahkan andaian ini, statistik Durbin-Watson (DW) digunakan untuk menguji autokorelasi bagi sebutan ralat. Jika autokorelasi bererti, ianya menunjukkan misspecification of the model. Kewujudannya boleh mengurangkan kecekapan penganggar kuasa dua terkecil bagi parameter model regresi dan meninggikan kepincangan dalam ralat piawainya.

Statistik Durbin-Watson ditakrifkan sebagai, Statistik Durbin-Watson ditakrifkan sebagai,

H 0 : ρ = 0, ungkapan ralat tidak berautokorelasi

ρ≠ 0, ungkapan ralat berautokorelasi

Berdasarkan kepada penentuan kebarangkalian ralat jenis I sama dengan α,

i) Jika d < d L atau jika (4 – d) < d L maka hipotesis nol ditolak.

ii) Jika d > d U dan jika (4 – d) > d U maka hipotesis nol gagal ditolak.

iii) Jika d L ≤d≤ d U dan d L ≤ (4 – d) ≤ d U maka ujian ini tidak membawa kepada penerimaan atau penolakan hipotesis (inconclusive).

Ringkasan keputusan ujian ini adalah seperti yang ditunjukkan dalam Rajah

3.1. Ruangan keputusan ini dibahagikan kepada lima bahagian berdasarkan nilai daripada sifir Durbin-Watson. Keputusan ditentukan berasaskan kedudukan nilai d dalam setiap ruangan tersebut.

d L ≤≤ d d U d U <<− d ( 4 d U ) ( 4 − d U ) ≤≤− d ( 4 d L ) d >− ( 4 d L )

Tolak H 0 Tiada Tidak tolak H 0 Tiada kesimpulan Tolak H 0 kesimpulan

Rajah 3.1: Keputusan Ujian Hipotesis bagi Autokorelasi

Nilai d L dan d U dihitung oleh Durbin dan Watson dengan pelbagai nilai aras keertian

( α) dan bilangan pemboleh ubah bebas dalam model regresi tersebut.

Terdapat dua pendekatan yang boleh digunakan untuk menganggar parameter model regresi apabila wujud masalah autokorelasi iaitu:

i) Kaedah Pembezaan Teritlak

ii) Kaedah Cochrane-Orcutt

Hanya kaedah Cochrane-Orcutt dijalankan untuk tujuan tersebut kerana tatacara dan langkah-langkah yang terlibat adalah lebih ringkas dan mudah untuk dilaksanakan.

Kaedah Cochrane-Orcutt

Kaedah ini melibatkan siri lelaran yang menghasilkan nilai-nilai yang berturutan. Langkah-langkah yang terlibat adalah seperti berikut:

1. Anggarkan model dengan kaedah kuasa dua terkecil biasa. Reja kuasa dua terkecil ε t digunakan untuk menganggar nilai c iaitu, ε t = c ε t-1 + u t

Ini memberikan anggaran bagi nilai Ĉ = Σ (ε t-1 ε t )/ Σε t-1

2. Nilai anggaran Ĉ daripada langkah 1 digunakan untuk menjalankan proses pembezaan teritlak iaitu,

= β 0 (1 – Ĉ) + β 1 X 1t + β 2 X 2t +…+ β p X p t + u t

di mana,

- Ĉ Y t-1

X 1t = X 1t - Ĉ X 1t-1

X 2t = X 2t - Ĉ X 2t-1

= X p t - Ĉ X p t-1

Dapatkan anggaran parameter β j , j = 0, 1, …, p dengan kaedah kuasa dua terkecil iaitu

3. Dapatkan reja kuasa dua terkecil yang baru dan jalankan regresi bagi

= c ε t-1 + u t

yang memberikan anggaran bagi c yang baru iaitu,

T-1 ε T )/ Σε T-1

4. Proses lelaran dari langkah 1 hingga langkah 3 diteruskan dan nilai Ĉ terakhir diambil dan ´ β

j , j = 0, 1, …, p yang sepadan digunakan sebagai anggaran yang dikehendaki.

3.2.3.6 Ujian Kestabilan Varians dan Kenormalan Ralat

Bagi model regresi berganda, penganggar kuasa dua terkecil biasa mempunyai sifat- sifat terbaik berasaskan andaian bahawa varians bagi setiap sebutan ralat ε t , …, ε n adalah malar. Penyimpangan daripada andaian ini membawa kepada masalah heteroskedastisiti.