ANALISIS META REGRESI UNTUK MENJELASKAN HETEROGENITAS HASIL BEBERAPA PENELITIAN PADA FAKTOR VENTILASI DAN PENCAHAYAAN YANG MEMPENGARUHI TUBERKULOSIS DI INDONESIA

  TUGAS AKHIR – SS 141501

ANALISIS META REGRESI UNTUK MENJELASKAN

HETEROGENITAS HASIL BEBERAPA PENELITIAN

PADA FAKTOR VENTILASI DAN PENCAHAYAAN

YANG MEMPENGARUHI TUBERKULOSIS DI INDONESIA NELY HIDAYATUL KHALIMAH NRP 1311 100 024 Dosen Pembimbing Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si. Program Studi S1 Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2015

  FINAL PROJECT – SS 141501 META REGRESSION ANALYSIS TO EXPLAIN HETEROGENEITY OF RESULTS OF SEVERAL

RESEARCH VENTILATION AND LIGHTING FACTORS

AFFECTING TUBERCULOSIS IN INDONESIA NELY HIDAYATUL KHALIMAH NRP 1311 100 024 Supervisor Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si. Undergraduate Programme of Statistics Faculty of Mathematics and Natural Sciences Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2015

ANALISIS META REGRESI UNTUK MENJELASKAN HETEROGENITAS HASIL BEBERAPA PENELITIAN PADA FAKTOR VENTILASI DAN PENCAHAYAAN YANG MEMPENGARUHI TUBERKULOSIS DI INDONESIA

  Nama Mahasiswa : Nely Hidayatul Khalimah NRP : 1311 100 024 Jurusan : Statistika FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si

  ABSTRAK Angka kematian tuberkulosis di Indonesia tergolong tinggi dan sering dikaitkan dengan faktor ventilasi dan pencahayaan. Beberapa penelitian tuberkulosis yang dipengaruhi faktor ventilasi dan pencahayaan melaporkan hasil yang bertolak belakang. Terdapat penelitian yang melaporkan ventilasi dan pencahayaan berpengaruh tinggi terhadap TB, sedangkan penelitian lain melaporkan pengaruh rendah terhadap TB, sehingga perlu mengkaji ulang penelitian- penelitian tersebut untuk mendapatkan effect size yang tepat dan mengestimasi varians diantara seluruh penelitian. Selain itu, hasil penelitian yang berbeda memungkinkan dapat ditelusuri penyebabnya.

  Variabel yang diduga dapat menjelaskan hasil penelitian yang berbeda adalah pengaruh ventilasi, pengaruh pencahayaan, lokasi, desain dan tahun penelitian. Hasil uji homogenitas pada meta analisis menunjukkan varians antar penelitian heterogen, sehingga model random effect meta analisis lebih tepat digunakan. Heterogenitas antar penelitian harus ditelusuri penyebabnya, salah satu metode untuk menelusuri sumber heterogenitas adalah meta regresi. Hasil meta regresi pada ventilasi menunjukkan bahwa variabel pengaruh ventilasi dan desain penelitian dapat menjelaskan heterogenitas diantara effect size, sedangkan meta regresi pada pencahayaan menunjukkan bahwa lokasi,tahun penelitian dan pengaruh intensitas pencahayaan dapat menjelaskan heterogenitas diantara effect size pengamatan.

  Kata kunci : Effect size, Heterogenitas, Meta Analisis, Meta Regresi, Pencahayaan, Tuberkulosis, Ventilasi

  

Halaman ini sengaja dikosongkan

  

META REGRESSION ANALYSIS TO EXPLAIN

HETEROGENEITY OF RESULTS OF SEVERAL

RESEARCH VENTILATION AND LIGHTING FACTORS

AFFECTING TUBERCULOSIS IN INDONESIA

Name of Student : Nely Hidayatul Khalimah NRP : 1311 100 024 Department : Statistika FMIPA-ITS

Supervisor : Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si

  

ABSTRACT

Mortality rate of tuberculosis in Indonesia is high and often

associated with factors ventilation and lighting. Some research

tuberculosis which is influenced by ventilation and lighting reported

contradictory results. There are studies which report that ventilation

and lighting give high effect against TB and lighting, while another

study reported a lower effect against TB, so need to review this

researchs to get the right effect size and estimating variance among all

researchs. Besides that, the different results of researchs can be traced

cause. Variables that could be expected to explain the different results of

researchs is the effect of ventilation, effect of lighting, location, design of

study and years of researchs. Test results on a meta-analysis showed

that homogeneity of variance between studies are heterogeneous, so the

random effect model of meta-analysis is more appropriate to use.

Heterogeneity between studies should be explore the cause, one method

to discover the source of heterogeneity is meta regression. Results of

meta-regression showed that variable effect of ventilation and design of

study can be explain the heterogeneity between effect size, while meta-

regression on lighting shows that location, years of research and the

influence of lighting intensity can be explain the heterogeneity between

effect size.

  Keywords : Effect size, Heterogeneity , Meta-Analysis, Meta- Regression, Lighting, Tuberculosis, Ventilation

  

Halaman ini sengaja dikosongkan

DAFTAR PUSTAKA

  Akromuddin, W. (2012). Pengaruh Perilaku Sehat, Sanitasi Rumah dan Status Sosial Ekonomi Terhadap Kejadian Penyakit Tuberkulosis di Kecamatan Mojowarno Kabupaten Jombang. Jurnal Penelitian UNESA. 222- 232.

  Agung, S. (2010) Studi Deskriptif Effect Size Penelitian- Penelitian di Fakultas Psikologi Universitas Sanata Dharma. Jurnal Penelitian Volume 14 (1). 1-17.

  Google Earth, (2007). Explore, Search and Discover, diakses pada 09 Maret 2015 pukul 07:14 WIB. Antoro, S., D., Onny, S., Yusniar, H., D. (2012). Hubungan

  Faktor Lingkungan Fisik Rumah dan Respons Terhadap Praktik Pengobatan Strategi DOT dengan Penyakit TB Paru di Kecamatan Tirto Kabupaten Pekalongan Tahun 2010. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia Volume 11 (1). 68-75.

  Batti, H., T., S., Ratag, B., T., dan Umboh, J., M., L. (2013).

  Analisis Hubungan Antara Kondisi Ventilasi, Kepadatan Hunian, Kelembaban Udara, Suhu dan Pencahayaan Alami Rumah dengan Kejadian Tuberkulosis Paru di Wilayah Kerja Puskesmas Wara Utara Kota Palopo.

  Jurnal Penelitian Universitas Sam Ratulangi Manado. 1- 11.

  Boreinstein, M., Larry V. Hadges, Julian, P. T. Higgins dan Hannah R. Rothstein. (2009). Introduction to Meta Analysis. UK: John Wiley & Sons.

  Card, Noel, A. (2012). Applied Meta-Analysis for Social Science

  Chen, D., dan Peace, Karl, E. (2013). Apllied Meta-Analysis with R. New York: CRC press. Daroja, I. (2014). Pengaruh Kepadatan Hunian, jenis Lantai, Jenis

  Dinding, Ventilasi, Pencahayaan, Kelembaban, Merokok, Bahan Bakar Rumah Tangga, Pembersih Perabot dan Lantai, serta Pengetahuan Rumah Sehat Terhadap Kejadian Penyakit TB Paru di Kecamatan Peterongan Kabupaten Jombang. Jurnal Penelitian UNESA. 79-87.

  Deny, A., Abdul, S. dan Virhan, N. (2014). Hubungan Kondisi Fisik Rumah dengan Kejadia Tuberkulosis Paru di Wilayah Kerja Puskesmas Perumnas I dan II Kecamatan Pontianak Barat. Jurnal Penelitian. 1-12.

  Departemen Kesehatan, RI. (1999). Keputusan Menteri Kesehatan RI No. 829/Menkes/SK/VII/1999. Persyaratan

  Kesehatan Perumahan. Jakarta: Departemen Kesehatan RI.

  DerSimonian, R. dan Laird, N. (1993). Meta-Analysis in Clinical Trials. Control Clinical Trials Volume 7. 177-88. Eloisel, E., K. (2005). Meta-analyses Are Observational Studies:

  How Lack of Randomization Impacts Analysis. American Journal of Gastroenterology Volume 100. 1233-1236. Fatimah, S. (2009). Faktor Kesehatan Lingkungan Rumah yang

  Berhubungan dengan Kejadian TB Paru di Kabupaten Cilacap. Semarang: Tesis Jurusan Magister Kesehatan

  Lingkungan Universitas Diponegoro. Fauziah, S., R., Andik, S., dan Sri, M. (2014). Hubungan

  Lingkungan Fisik dengan Kejadian Tuberkulosis (TB) Paru di Wilayah Kerja UPTD Puskesmas Cigeureung Kecamatan Cipedes Kota Tasikmalaya Tahun 2014.

  Jurnal Penelitian Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Ginsberg, A., M. (1998). The Tuberkulosis Epidemic: Scientic Challenges and Opportunities. Public Health Reports Volume 113 (2). 128-136.

  Harvey, C., Neil, P., dan David, K. (2004). Research Methods in Occupational Epidemiology. Oxford Unversity Press. Higgins, J. P. T. dan Green, S. (2006). Cochrane handbook for

  systematic reviews of interventions. UK: John Wiley & Sons.

  Higgins, J. P. T., Thompson, S.G., Deeks, J.J., dan Altman, D.G.

  (2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ Volume 327. 557–560. Huck, S., W. (2008). Reading Statistics and Research (5th ed.).

  Boston: Pearson Allyn & Bacon. Kementerian Kesehatan, RI. (2011). Strategi Nasional Pengendalian Tuberkulosis di Indonesia 2010-2014.

  Jakarta: Kementerian Kesehatan RI Direktorat Jenderal Pengendalian Penyakit dan Penyehatan Lingkungan. Lisa, N., K. (2013). Faktor Resiko Kejadian Tuberkulosis Paru di

  Puskesmas Karang Taliwang Kota Mataram Provinsi NTB Tahun 2013. Bali: Thesis Program Pascasarjana

  Kesehatan Masyarakat Universitas Udayana. Lyzigos, Melissa. (2003). Natural Ventilation Reduces High TB

  Transmission Risk in Traditional Homes in Rural Kwazlu-Natal, South Africa, BMC Journal Infection Disease Volume 13.

  Monroe, J. (2007). Meta-Analysis for Observational Studies:

  Statistical Methods for Heerogenity, Publication Biasand Combining Studies. Los Angeles: Thesis Master of

  Science in Statistics University of California. Overton, R. C. (1998). A comparison of fixed-effects and mixed

  (random-effects) models for meta-analysis tests of moderator variable effects. Psychological Methods Volume 3, 354–379. Priyadi, S. (2003). Analisis Beberapa Faktor yang Berhubungan

  dengan Kejadian TB Paru BTA (+) di Kabupaten Wonosobo. Semarang: Tesis Magister Ilmu Kesehatan

  Masyarakat Universitas Diponergoro. Pudjiastuti, L. (1998). Kualitas Udara dalam Ruangan. Jakarta: Departemen Pendidikan dan Kebudayaan.

  Rosiana, A., M. (2013). Hubungan Antara Kodisi Lingkungan Fisik Rumah dengan Kejadian Tuberkulosis Paru. Unnes Journal of Public Health Volume 2 (1). 1-9.

  Ruswanto, B. (2010). Analisis Spasial Sebaran Kasus

  Tuberkulosis Paru Ditinjau dari Faktor Lingkungan Dalam dan Luar Rumah di Kabupaten Pekalongan .

  Semarang: Tesis Jurusan Magister Kesehatan Lingkungan Universitas Diponegoro. Siregar, M., P., Wirsal, H., dan Taufik, A. (2012). Hubungan

  Karakteristik Rumah dengan Kejadian Tuberkulosis Paru di Puskesmas Simpang Kiri Kota Subulussalam Tahun 2012. Jurnal Penelitian Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara. 1-9. Suarni, H. (2009). Faktor Resiko yang Berhubungan dengan

  Kejadian Penderita Penyakit TB Paru BTA Positif di Kecamatan Pancoran Mas Kota Depok Bulan Oktober Tahun 2008 – April Tahun 2009. Jakarta: Skripsi Sarjana

  Kesehatan Masyarakat Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia. Sungkawa, D. (2008). Geografi Regional Indonesia. Bandung : Universitas Pendidikan Indonesia. Thompson, S., G. dan Julian, P.T. Higgins. (2002). How Should Meta Regression Analysis be Undertaken and Interpreted.

  Journal Statistics in Medicine Volume 21. 1559-1537.

  Thompson, S., G. dan Stephen, J. Sharp (1999). Explaining Heterogeneity in Meta-analysis. Journal Statistics in Medicine Volume 18. 2693-2708.

  World Health Organization. (2011). Global Tuberkulosis Control.

  Geneva: WHO Press.

  

Halaman ini sengaja dikosongkan

  

DAFTAR ISI

  HALAMAN JUDUL ............................................................. i

  

PAGE TITLE .......................................................................... ii

  ABSTRAK .............................................................................. v ABSTRACT ......................................................................... vii KATA PENGANTAR ........................................................... ix DAFTAR ISI ........................................................................... xi DAFTAR TABEL ............................................................... xiii DAFTAR GAMBAR................................................................. xv DAFTAR LAMPIRAN ......................................................... xvii

  BAB I PENDAHULUAN ....................................................... 1

  1.1 Latar Belakang ..................................................... 1

  1.2 Perumusan Masalah .............................................. 4

  1.3 Tujuan Penelitian .................................................. 5

  1.4 Manfaat Penelitian ................................................ 5

  1.5 Batasan Masalah ................................................... 5

  BAB II TINJAUAN PUSTAKA .............................................. 7

  2.1 Effect Size .............................................................. 7

  2.2 Meta Analisis ........................................................ 9

  2.2.1 Model Fix Effect Meta Analisis ................ 10

  2.2.2 Heterogenitas ............................................ 11

  2.2.3 Model Random Effect Meta Analisis ......... 12

  2.2.4 Metode Grafik pada Meta Analisis ............ 14

  2.3 Meta Regresi ........................................................ 15

  2.3.1 Model Fix Effect Meta Regresi .................. 16

  2.3.2 Model Random Effect Meta Regresi .......... 19

  2.4 Tuberkulosis dan Faktor Lingkungan ................... 22

  2.5 Definisi Operasional Variabel Penelitian ............... 22

  BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................ 25

  3.1 Sumber Data ................................................... 25

  3.2 Variabel Penelitian ......................................... 25

  3.3 Metode Analisis .............................................. 29

  BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ...................... 31

  4.1 Meta Analisis pada Ventilasi .......................... 31

  4.1.1 Pemodelan Fix Effect Meta Analisis ..... 32

  4.1.2 Pemodelan Random Effect Meta Analisis 34

  4.2 Meta Regresi pada Ventilasi ........................... 36

  4.2.1 Pemodelan Fix Effect Meta Regresi ...... 37

  4.2.2 Pemodelan Random Effect Meta Regresi 39

  4.3 Meta Analisis pada Pencahayaan ................... 41

  4.3.1 Pemodelan Fix Effect Meta Analisis ..... 42

  4.3.2 Pemodelan Random Effect Meta Analisis 44

  4.4 Meta Regresi pada Pencahayaan .................... 46

  4.4.1 Pemodelan Fix Effect Meta Regresi ...... 46

  4.4.2 Pemodelan Random Effect Meta Regresi 48

  BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................. 51

  5.1 Kesimpulan ..................................................... 51

  5.2 Saran ............................................................... 52 DAFTAR PUSTAKA ............................................................ 53 LAMPIRAN .......................................................................... 59 BIODATA PENULIS ............................................................ 69

  

DAFTAR TABEL

Tabel 4.5 Pengujian Serentak dan Pengujian Heterogenitas yang Tidak Dijelaskan Keempat Variabel ModelTabel 4.11 Estimasi Effect Size Variabel Intensitas

  Random Effect untuk Ventilasi ............................. 39

Tabel 4.10 Pengujian Serentak dan Pengujian Heterogenitas yang Tidak Dijelaskan Dua Variabel Model

  Ventilasi dan Lokasi Penelitian ............................ 39

Tabel 4.9 Estimasi Parameter Meta Regresi Variabel

  Model Fix Effect Meta Regresi ............................. 38

Tabel 4.8 Estimasi Parameter Variabel Ventilasi dan Lokasi

  Effect untuk Ventilasi ............................................ 38

Tabel 4.7 Pengujian Serentak dan Pengujian Heterogenitas yang Tidak Dijelaskan Dua Variabel Model Fix

  Effect Meta Regresi untuk Ventilasi ..................... 37

Tabel 4.6 Estimasi Parameter Empat Variabel Model Fix

  Fix Effect untuk Ventilasi ..................................... 37

  Model Random Effect Meta Analisis .................... 34

Tabel 2.1 Hasil Perlakuan 2x2 ............................................... 7Tabel 4.4 Estimasi Gabungan Effect Size pada Ventilasi

  Analisis untuk Ventilasi ........................................ 34

Tabel 4.3 Ukuran Heterogenitas Random Effect Meta

  Homogenitas ......................................................... 32

  

Fix Effect Meta Analisis dan Pengujian

Tabel 4.2 Estimasi Gabungan Effect Size Ventilasi Model

  Ventilasi ................................................................ 31

Tabel 4.1 Estimasi Effect Size yang Diamati Variabel

  Dipengaruhi Faktor Pencahayaan .......................... 28

Tabel 3.2 Ringkasan 12 Penelitian Tuberkuosis yang

  Dipengaruhi Faktor Ventilasi ................................. 27

Tabel 3.1 Ringkasan 12 Penelitian Tuberkuosis yangTabel 2.2 Analysis of Variance Fix Effect Meta Regresi ...... 17

  Pencahayaan .......................................................... 41

Tabel 4.12 Estimasi Gabungan Effect Size Populasi

  Pencahayaan Model Fix Effect Meta Analisis dan Pengujian Homogenitas ........................................ 42

Tabel 4.13 Ukuran Heterogenitas Model Random Effect Meta

  Analisis ................................................................. 44

Tabel 4.14 Estimasi Gabungan Effect Size Intensitas

  Pencahayaan Model Random Effect Meta Analisis ................................................................. 44

Tabel 4.15 Pengujian Serentak dan Pengujian Heterogenitas yang Tidak Dijelaskan Keempat Variabel Model

  Fix Effect untuk Pencahayaan ............................... 46

Tabel 4.16 Estimasi Parameter Empat Variabel Model Fix

  Effect Meta Regresi untuk Pencahayaan ............... 46

Tabel 4.17 Estimasi Parameter Model Fix Effect Meta

  Regresi Variabel Pencahayaan .............................. 47

Tabel 4.18 Estimasi Parameter Model Random Effect Meta

  Regresi Variabel Pencahayaan .............................. 48

Tabel 4.19 Pengujian Heterogenitas yang Tidak Dijelaskan

  Variabel Pencahayaan Model Random Effect ....... 49

  

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Diagram Alir Analisis Meta Regresi .................... 30Gambar 4.1 Forest Plot Model Fix Effect Meta Analisis pada

  Ventilasi ................................................................ 33

Gambar 4.2 Forest Plot Model Random Effect Meta Analisis pada

  Ventilasi ................................................................ 36

Gambar 4.3 Forest Plot Model Fix Effect Meta Analisis pada

  Pencahayaan .......................................................... 43

Gambar 4.4 Forest Plot Model Random Effect Meta Analisis pada

  Pencahayaan .......................................................... 45

  

Halaman ini sengaja dikosongkan

  

DAFTAR LAMPIRAN

  Lampiran 1 Data Biner 2x2 dari 12 Penelitian untuk Variabel Ventilasi ............................................................. 59

  Lampiran 2 Data Biner 2x2 dari 12 Penelitian untuk Variabel Pencahayaan ...................................................... 59

  Lampiran 3 Data Pengaruh Ventilasi, Lokasi, Tahun dan Desain Penelitian dari 12 Penelitian untuk Variabel Ventilasi ............................................................. 60

  Lampiran 4 Data Pengaruh Pencahayaan, Lokasi, Tahun dan Desain Penelitian dari 12 Penelitian untuk Variabel Pencahayaan ...................................................... 60

  Lampiran 5 Syntak Software R dan Output untuk Effect Size (Ln Odds Ratio) untuk Ventilasi ........................ 62

  Lampiran 6 Syntak Software R dan Output Fix Effect Meta Analisis untuk Ventilasi ................................... 62

  Lampiran 7 Syntak Software R dan Output Random Effect Meta Analisis untuk Ventilasi ......................... 63

  Lampiran 8 Syntak Software R dan Output Fix Effect Meta Regresi Melibatkan Empat Kovariat untuk Ventilasi ............................................................. 63

  Lampiran 9 Syntak Software R dan Output Fix Effect Meta Regresi Melibatkan Dua Kovariat untuk Ventilasi ............................................................. 64

  Lampiran 10 Syntak Software R dan Output Random Effect Meta Regresi Melibatkan Dua Kovariat untuk Ventilasi ............................................................. 64

  Lampiran 11 Syntak Software R dan Output untuk Effect Size (Ln Odds Ratio) untuk Intensitas Pencahayaan . 65

  Lampiran 12 Syntak Software R dan Output Fix Effect Meta Analisis untuk Intensitas Pencahayaan ............ 65

  Lampiran 13 Syntak Software R dan Output Random Effect Meta Analisis untuk Intensitas Pencahayaan ... 66

  Lampiran 14 Syntak Software R dan Output Fix Effect Meta Regresi Melibatkan Empat Kovariat untuk Intensitas Pencahayaan ...................................... 67

  Lampiran 15 Syntak Software R dan Output Fix Effect Meta Regresi Melibatkan Dua Kovariat untuk Intensitas Pencahayaan ....................................................... 67

  Lampiran 16 Syntak Software R dan Output Random Effect Meta Regresi Melibatkan Dua Kovariat untuk Intensitas Pencahayaan ...................................... 67

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

  Tuberkulosis merupakan penyakit yang sudah lama dikenal oleh manusia. Namun, sampai saat ini tuberkulosis masih menjadi masalah kesehatan global utama. Penyakit ini telah menginfeksi sepertiga dari seluruh penduduk dunia. WHO memperkirakan setiap tahun masih terdapat sekitar sembilan juta penderita tuberkulosis baru dengan kematian sekitar 1,1 sampai 1,6 juta orang (WHO, 2011). Pada tahun 2012, terdapat sekitar 8,6 juta kasus baru penderita tuberkulosis dan 1,3 juta orang diantaranya meninggal. Diperkirakan 95% penderita tuberkulosis dan 98% kematian akibat tuberkulosis di dunia terjadi pada negara-negara berkembang. Indonesia merupakan salah satu negara yang masuk dalam kategori negara beban tinggi terhadap tuberkulosis, berada pada peringkat kelima setelah India, Cina, Afrika Selatan dan Nigeria dengan jumlah penderita tuberkulosis sebesar 429 ribu orang. Angka kematian akibat tuberkulosis di Indonesia tergolong tinggi, yakni sebesar 27 per 100.000 penduduk. Jika dihitung dalam satuan hari, maka jumlah kematian tuberkulosis sebesar 169 orang atau sebanyak 61.000 orang tiap tahun (Kementrian Kesehatan RI, 2011).

  Tingginya angka kematian tuberkulosis banyak dikaitkan dengan faktor-faktor penyebab tuberkulosis. Salah satu faktor yang berperan dalam penyebaran kuman tuberkulosis adalah lingkungan rumah. Kurangnya pencahayaan di dalam ruangan dan ventilasi yang tidak memenuhi standar merupakan kondisi yang dapat mempermudah pertumbuhan dan siklus penularan bakteri TB. Beberapa penelitian yang pernah dilakukan di berbagai lokasi yang berbeda menunjukkan bahwa pencahayaan dan ventilasi merupakan faktor yang mempengaruhi penyebaran tuberkulosis, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Fatimah di Kabupaten Cilacap, Ruswanto di Kabupaten Pekalongan, Akromuddin dan Iqbal di Kabupaten Jombang, Priyadi di Kabupaten Wonosobo, Siregar di Subulussalam Nangro Aceh Darussalam, Suarni di Pancoran Mas Kota Depok, Batti di Palopo Sulawesi Selatan dan Antoro di Kabupaten Pekalongan menunjukkan bahwa ventilasi dan pencahayaan berpengaruh tinggi terhadap kejadian tuberculosis (Fatimah, 2008; Ruswanto, 2010; Akromuddin, 2011; Iqbal, 2014; Priyadi, 2003; Siregar, 2011; Suarni, 2009; Batti, 2013 dan Antoro, 2012). Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Rosiana di Semarang menghasilkan bahwa ventilasi tidak berpengaruh terhadap kejadian tuberkulosis, tetapi pencahayaan berpengaruh terhadap kejadian tuberkulosis (Rosiana, 2011). Lain halnya dengan penelitian yang dilakukan oleh Deni di Pontianak Barat yang menunjukkan bahwa ventilasi dan pencahayaan berpengaruh terhadap kejadian TB tetapi pengaruhnya rendah (Deni, 2013).

  Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Fauziah di Tasikmalaya menunjukkan bahwa pencahayaan tidak berpengaruh terhadap kejadian tuberkulosis (Fauziah, 2014).

  Banyaknya penelitian yang melaporkan hasil yang berbeda tentang tuberkulosis yang dihubungkan dengan faktor ventilasi dan pencahayaan, menjadi alasan peneliti untuk mengkaji ulang penelitian-penelitian tersebut. Salah satu metode yang digunakan untuk menggabungkan hasil 2 penelitian atau lebih sehingga diperoleh paduan data secara kuantitatif adalah menggunakan meta analisis. Meta analisis memberikan perbedaan hasil antar variabel (effect size) dan memberikan estimasi efek gabungan serta variasi atau heterogenitas dari seluruh penelitian. Lebih dari itu, penelitian ini menjelaskan variasi hasil dari beberapa kajian penelitian yang disebabkan oleh perbedaan karakteristik-karakteristik penelitian. Karakteristik penelitian yang digunakan dalam hal ini adalah pengaruh ventilasi, lokasi, desain dan tahun penelitian. Menurut Ginsberg, bakteri lingkungan non patogenik yang lebih dekat pada garis khatulistiwa dapat memberikan perlindungan alami dari tuberkulosis (Ginsberg, 1998). Selain itu, daerah yang berada dekat dengan garis khatulistiwa lebih mendapatkan banyak sinar matahari, sehingga lebih mudah mematikan bakteri tuberkulosis. Banyaknya sinar matahari yang masuk dalam rumah ditentukan dari ventilasi yang ada seperti jendela, pintu dan lubang angin.

  Padatnya perumahan dimana rumah yang satu dengan yang lain saling berdempatan menyebabkan cahaya matahari tidak dapat masuk secara langsung pada setiap rumah. Kondisi lingkungan yang demikian memudahkan penularan bakteri tuberculosis (Suarni, 2009).

  Pendekatan yang dapat digunakan dalam kaitannya dengan penjelasan heterogenitas hasil dari meta analisis dikenal dengan istilah meta regresi. Meta regresi merupakan perluasan dari meta analisis yang meneliti sejauh mana heterogenitas antara beberapa hasil penelitian dapat dikaitkan dengan satu atau lebih dari karakteristik penelitian yang digunakan. Meta regresi menemukan hubungan antara effect size satu penelitian atau lebih dari karakteristik umum yang memungkinkan untuk memahami perbedaan antar penelitian. Pada prinsipnya, meta regresi memungkinkan untuk menyelidiki efek dari beberapa faktor secara bersamaan (Thompson dan Higgins, 2002). Meta regresi pada dasarnya mirip dengan regresi sederhana, dimana variabel hasil diperkirakan sesuai dengan nilai-nilai dari satu atau lebih variabel penjelas, akan tetapi meta regresi menggunakan data percobaan level kovariat, berbeda dengan analisis regresi yang menyediakan data individu. Metode ini biasanya dilakukan pada tingkat penelitian data ringkasan, karena pengamatan individu dari semua penelitian sering tidak tersedia (Thompson dan Sharp, 1999).

  Penelitian ini mengumpulkan beberapa penelitian sejenis yang telah dilakukan dengan desain penelitian yang berbeda dan diambil pada waktu dan lokasi yang berbeda pula. Penelitian sejenis yang dikumpulkan membahas tentang faktor-faktor lingkungan rumah meliputi ventilasi dan pencahayaan yang berhubungan dengan kejadian tuberkulosis. Hasil dari beberapa penelitian yang dikumpulkan berupa ringkasan data biner yang membedakan antara kelompok tuberkulosis dan kelompok kontrol. Beberapa penelitian yang dikumpulkan memberikan hasil yang berbeda-beda, dimana terdapat penelitian yang memberikan hasil ventilasi dan pancahayaan yang tidak memenuhi syarat meningkatkan kecenderungan terinfeksi TB sedangkan penelitian yang lain menghasilkan ventilasi dan pancahayaan yang tidak memenuhi syarat menurunkan kecenderungan terinfeksi TB. Berdasarkan hal tersebut, maka pendekatan meta regresi dapat digunakan untuk menjelaskan heterogenitas pada penelitian- penelitian sejenis yang membahas tentang faktor-faktor lingkungan rumah yang mempengaruhi kejadian tuberkulosis.

1.2 Rumusan Masalah

  Beberapa penelitian yang membahas tentang penyakit tuberkulosis di Indonesia banyak mengkaitkan tuberkulosis dengan faktor lingkungan fisik rumah, diantaranya faktor ventilasi dan pencahayaan. Hasil penelitian tersebut saling bertolak belakang, dimana terdapat penelitian yang melaporkan bahwa ventilasi dan pencahayaan berpengaruh tinggi terhadap TB, sedangkan penelitian lain melaporkan bahwa ventilasi dan pencahayaan berpengaruh rendah terhadap TB. Sehingga, menjadi alasan peneliti mengkaji ulang penelitian-penelitian tersebut untuk mendapatkan estimasi effect size yang lebih tepat dan varians diantara seluruh penelitian. Selain itu, perbedaan hasil penelitian menyebabkan heterogenitas antar penelitian, sehingga perlu ditelusuri penyebabnya. Estimasi gabungan effect size dilakukan menggunakan meta analisis, sedangkan penyebab heterogenitas dapat ditelusuri menggunakan metode meta regresi. Variabel yang diduga dapat menjelaskan heterogenitas pada penelitian ini adalah pengaruh ventilasi, pengaruh pencahayaan, lokasi dilakukan penelitian, desain penelitian dan tahun penelitian berlangsung.

  Berdasarkan uraian dari latar belakang diatas, maka permasalahan yang akan dibahas peneliti adalah :

  1. Bagaimana hasil heterogenitas dan gabungan effect size seluruh penelitian untuk variabel ventilasi dan variabel

  2. Bagaimana menjelaskan heterogenitas antar penelitian yang dikaitkan dengan pengaruh ventilasi, lokasi, desain dan tahun penelitian pada variabel ventilasi menggunakan pemodelan meta regresi?

  3. Bagaimana menjelaskan heterogenitas antar penelitian yang dikaitkan dengan pengaruh ventilasi, lokasi, desain dan tahun penelitian pada variabel intensitas pencahayaan menggunakan pemodelan meta regresi?

  1.3 Tujuan Penelitian

  Berdasarkan rumusan masalah yang telah dijabarkan, tujuan dalam penelitian ini adalah :

  1. Mendeteksi heterogenitas dan mendapatkan estimasi gabungan effect size pada seluruh penelitian untuk variabel ventilasi dan variabel intensitas pencahayaan dari hasil meta analisis.

  2. Menjelaskan heterogenitas antar penelitian yang dikaitkan dengan pengaruh ventilasi, lokasi, desain dan tahun penelitian pada variabel ventilasi menggunakan pemodelan meta regresi.

  3. Menjelaskan heterogenitas antar penelitian yang dikaitkan dengan pengaruh intensitas pencahayaan, lokasi, desain dan tahun penelitian pada variabel intensitas pencahayaan menggunakan pemodelan meta regresi.

  1.4 Manfaat Penelitian

  Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

  1. Dengan mengetahui perbedaan antar beberapa penelitian yang dikaitkan dengan perbedaan desain penelitian, tahun dan lokasi penelitian, diharapkan membantu pemerintah dalam mengambil keputusan untuk mengendalikan persebaran tuberkulosis pada lokasi yang tepat.

  2. Dengan mengetahui pengaruh lingkungan fisik rumah terhadap kejadian tuberkulosis yang meliputi ventilasi dan pencahayaan diharapkan masyarakat lebih memperhatikan aspek pembangunan lingkungan yang sehat.

1.5 Batasan Masalah

  Penelitian ini hanya dibatasi pada penggunaan variabel pengaruh ventilasi, lokasi penelitian desain penelitian, tahun penelitian dan intensitas pencahayaan sebagai variabel penjelas atau kovariat. Selain itu, penelitian ini juga dibatasi pada penggunaan estimasi Dersimonian Laird (DL) sebagai estimator varians antar penelitian pada meta analisis dan estimator metode momen maximum likelihood (ML) sebagai estimator varians antar penelitian pada meta regresi.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Effect Size

2.1 Effect size merupakan suatu nilai yang merefleksikan

  

besarnya efek perlakuan atau secara umum kekuatan korelasi

diantara dua variabel. Effect size dapat menggambarkan adanya

hubungan antara dua variabel (Boreinstein, 2009). Effect size juga

dapat dianggap sebagai ukuran mengenai kebermaknaan hasil

penelitian dalam tatanan praktis (Huck, 2008). Ukuran ini

melengkapi informasi hasil analisis yang disediakan oleh uji

signifikansi. Informasi mengenai effect size ini dapat digunakan

juga untuk membandingkan efek suatu variabel dari penelitian-

penelitian yang menggunakan skala pengukuran berbeda (Agung,

2010).

  Terdapat tiga jenis perhitungan effect size pada data biner,

yakni relative risk, odds ratio dan risk difference. Berikut

disajikan tabel data biner berordo (2x2) yang digunakan dalam

perhitungan effect size.

Tabel 2.1 Hasil Perlakuan 2x2

  Event Non-event Total Treated Control

dari tabel tersebut, dapat dihitung risk ratio, odds ratio dan risk

difference.

  1. Risk Ratio (RR) Risk ratio merupakan rasio antara dua resiko, yakni rasio

probabilitas terjadinya event atau kejadian antara kasus dan

kontrol. Perhitungan risk ratio berdasarkan tabel 2.1 dinyatakan

sebagai berikut.

  

Selanjutnya, untuk mendapatkan interval kepercayaan risk ratio,

maka perlu diubah kedalam bentuk ln terlebih dahulu

  Varians ln risk ratio diberikan sebagai berikut. Standart error ln risk ratio dinyatakan sebagai berikut.

  Kemudian, ln risk ratio dikonversi kembali menggunakan formula sebagai berikut. dengan batas bawah dan batas atas risk ratio sebagai berikut.

2. Odds Ratio (OR)

  Effect size untuk odss ratio sering membuat pilihan terbaik dalam meta-analisis. Ketika resiko dari suatu kejadian itu rendah, odds ratio akan mirip atau hampir sama dengan risk ratio.

  Perhitungan untuk odds ratio dapat dituliskan sebagai berikut.

  (2.1) (2.1) Kemudian, mengubah kedalam bentuk ln sebagai berikut.

  (2.2) (2.2) Varians odds ratio diberikan sebagai berikut.

  (2.3) (2.3) Standard error ln odds ratio diberikan sebagai berikut.

  (2.4) (2.4) Interval kepercayaan dengan merupakan tingkat signifikansi yang digunakan untuk batas bawah dan batas atas ditentukan sebagai berikut.

  (2.5) (2.5) (2.6) (2.6) Penggunaan ln odds ratio dan varians di dalam analisis untuk menghasilkan rata-rata efek, batas kepercayaan dan sebagainya dalam satuan ln. Kemudian, ln odds ratio dikonversi kembali menggunakan formula sebagai berikut.

  (2.7) (2.7) dan

  (2.8) (2.8) (2.9) dimana LL dan UL masing-masing merupakan batas bawah dan batas atas.

  (2.9)

3. Risk Difference (RD) Risk difference merupakan perbedaan antara dua resiko.

  Berbeda dari risk ratio dan odds ratio, perhitungan risk difference dilakukan dalam satuan baku, bukan dalam ln. Perhitungan risk difference diberikan sebagai berikut.

  (2.10) dengan pendekatan varians dan standart error sebagai berikut. (2.11) (2.12)

2.2 Meta Analisis

  Meta analisis merupakan suatu teknik statistika untuk menggabungkan hasil 2 atau lebih penelitian sejenis sehingga diperoleh paduan data secara kuantitatif dengan mencari effect size. Meta analisis memungkinkan adanya pengkombinasian hasil-hasil yang beragam dan memperhatikan ukuran sampel dan (2.10) effect size.

  Meta analisis melibatkan proses identifikasi, pengumpulan, meninjau kembali, mengkodekan serta menginterpretasikan berbagai riset penelitian. Penelitian- penelitian tersebut biasanya dikategorikan berdasarkan publikasi masing-masing jurnal, ukuran sampel, grup kontrol, grup eksperimen, tipe perlakuan dan beberapa kategori lainnya. Terdapat dua macam model meta analisis, yakni model fix effect dan model random effect.

2.2.1 Model Fix Effect Meta Analisis

  Model fix effect meta analisis mengasumsikan seluruh penelitian dalam meta analisis memberikan effect size populasi sama yakni effect size tunggal (Boreinstein, 2009). Model fix effect meta-analisis diberikan pada persamaan (2.10).

  (2.10) dimana merupakan effect size (ln odds ratio) . pengamatan ke , ln odds ratio diperoleh dari persamaan (2.2) merupakan varians dalam penelitian yang dengan varians diperoleh dari persamaan (2.3).

  Dalam sebuah meta analisis yang sebenarnya, bukan dimulai dari efek populasi, akan tetapi dimulai dari efek yang diamati dan mencoba memperkirakan efek populasi dengan menghitung rata-rata terboboti untuk meminimalkan varians. Bobot yang diberikan pada setiap penelitian adalah invers dari varians masing-masing penelitian yang diberikan sebagai berikut.

  (2.12) (2.11) dimana merupakan invers varians penelitian ke . Rata-rata terboboti untuk memperkirakan efek populasi diberikan pada persamaan (2.12).

  (2.12) (2.13) Varians dari rata-rata efek populasi diestimasi sebagai invers dari jumlah bobot yakni

  (2.14)

  (2.14) (2.13) dan standard error dari rata-rata efek populasi merupakan akar dari varians efek ringkasan, yaitu :

  (2.15) (2.14) kemudian, interval kepercayaan 95% untuk batas bawah dan batas atas efek ringkasan diestimasi dengan menggunakan persamaan (2.12) dan persamaan (2.14) yang diberikan pada persamaan (2.16) berikut. dan (2.15) Pengujian estimasi parameter size effect gabungan ( ) digunakan untuk mengetahui pengaruh dari parameter tersebut terhadap model dengan tingkat signifikansi tertentu. Hipotesis uji yang digunakan sebagai berikut. Statistik uji yang digunakan: (2.16) H akan ditolak jika nilai dari , lebih besar dari

  (2.17) dimana α adalah tingkat signifikansi yang digunakan. Apabila H ditolak, maka gabungan populasi effect size berpengaruh terhadap effect size pengamatan.

2.2.2 Heterogenitas

  Heterogenitas didefinisikan sebagai perbedaan metodologi atau karakteristik penelitian yang digunakan oleh beberapa penelitian. Heterogenitas dalam meta-analisis akan bermasalah ketika muncul heterogenitas lebih dari variasi sampling dalam penelitian. Apabila diabaikan, dapat menyebabkan under estimate. Sumber heterogenitas dapat muncul melalui desain penelitian dan berbagai bentuk bias lain dari hasil yang didapatkan. Heterogenitas mungkin timbul dari perbedaan sistematis antar penelitian atau perbedaan acak antara effect size, atau keduanya. Apabila heterogenitas disebabkan perbedaan acak, maka dapat dimodelkan (Eloisel, 2005).

  Pengujian hipotesis untuk uji homogenitas diberikan sebagai berikut. ( minimal ada satu ,

  Statistik uji yang digunakan diperkenalkan oleh DerSimonian dan Laird yang diberikan pada persamaan (2.17).

  (2.17) (2.11) H yang artinya varians akan ditolak jika nilai dari > effect size populasi heterogen atau effect size populasi tidak sama pada semua penelitian. Apabila heterogenitas sangat kuat maka uji tidak memiliki kekuatan untuk diterima (DerSimonian dan Laird, 1993).

2.2.3 Model Random Effect Meta Analisis

  Apabila terdapat heterogenitas pada fix effect meta analisis, terutama jika heterogenitas berpengaruh signifikan. Maka, lebih tepat menggunakan model random effect meta diasumsikan analisis yang mengasumsikan effect size populasi berdistribusi normal disekitar rataan efek .

  (2.18) dan . Model random effect dimana meta analisis tidak hanya mengestimasi gabungan effect size populasi ( , tetapi juga mengestimasi varians antar penelitian ) yang disebabkan variabilitas dalam populasi effect size. ( Model random effect meta analisis secara umum diestimasi menggunakan empat tahapan, yakni (1) pengujian homogenitas effect size, (2) mengestimasi varians antar penelitian dan ukuran heterogenitas lainnya, (3) mengestimasi parameter random effect meta analisis dan (4) pengujian estimasi parameter random effect meta analisis. Pengujian homogenitas telah diberikan sebelumnya, sehingga dapat dilanjutkan dengan mengestimasi varians antar adalah peenelitian. Salah satu metode untuk mengestimasi metode momen (DersSimonian dan Laird) yang diberikan pada persamaan (2.19).

  (2.19) diperoleh dari persamaan (2.17) dan diperoleh dari (2.18) persamaan (2.20), sedangkan untuk merupakan derajat bebas yakni .

  (2.20) yang diestimasi dari persamaan (2.19), Varians antar penelitian

  (2.20) nilainya akan selalu bernilai positif. Tetapi, apabila maka diatur menjadi nol. Standar deviasi dari varians antar penelitian dapat diestimasi oleh parameter yang diberikan pada

  (2.21) persamaan (2.21) (Boreinstein, 2009). (2.21) Dalam menentukan seberapa besar proporsi varians antar penelitian dapat mencerminkan perbedaan nyata atau heterogen . dalam effect size digunakan statistik (2.22) Persamaan (2.22) memiliki skala antara 0 hingga 100%. Higgins (2.22)

  , nilai yang berada et al, memberikan beberapa tolak ukur untuk pada 25%, 50% dan 75% masing-masing secara urut dianggap memiliki heterogenitas rendah, sedang dan tinggi (Higgins et al, 2003).

  Pada fix effect meta analisis setiap penelitian diboboti oleh invers dari variansnya, begitu pula pada random effect, setiap penelitian akan diboboti dari invers varians. Perbedaannya adalah varians dalam random effect merupakan penjumlahan antara varians dalam penelitian dan varians antar penelitian (Boreinstein, 2009). Dalam hal ini, digunakan notasi (*) untuk mewakili

  (2.23) random effect. Bobot yang diberikan untuk setiap penelitian random effect diberikan sebagai berikut.

  (2.23) merupakan invers dari penjumlahan varians dalam dimana penelitian dan varians antar penelitian pada setiap penelitian ke .

  Gabungan populasi effect size pada random effect ditentukan pada persamaan (2.24).

  (2.24) Varians efek ringkasan merupakan invers dari jumlah bobot yakni (2.24) (2.25)