HUBUNGAN PENGARUH PENOLONG KELAHIRAN TERHADAP STATUS KELAHIRAN BAYI DENGAN KONTROL VARIABEL CONFOUNDING DI KABUPATEN BULELENG (STUDI KASUS: PUSKESMAS SUKASADA II).
E-Jurnal
Matematika
HO ME
ABO U T
LO G I N
R EGI ST ER
SEAR C H
C U R R ENT
AR C H I VES
O PEN JO UR NAL
SYSTEMS
Journal He lp
Home > E-Jurnal Matematika
E-Jurnal Matematika
U S ER
Use rnam e
Password
E-Jurnal Matematika merupakan salah satu jurnal elektronik yang ada di
Universitas Udayana, sebagai media komunikasi antar peminat di bidang ilmu
matematika dan terapannya, seperti statistika, matematika finansial, pengajaran
matematika dan terapan matematika dibidang ilmu lainnya. Jurnal ini lahir sebagai
salah satu bentuk nyata peran serta jurusan Matematika FMIPA UNUD guna
mendukung percepatan tercapainya target mutu UNUD, selain itu jurnal ini terbit
didorong oleh surat edaran Dirjen DIKTI tentang syarat publikasi karya ilmiah bagi
program Sarjana di Jurnal Ilmiah. E-jurnal Matematika juga menerima hasil-hasil
penelitian yang tidak secara langsung berkaitan dengan tugas akhir mahasiswa
meliputi penelitian atau artikel yang merupakan kajian keilmuan.
R e m e m be r m e
Log In
NO T I F I C A T I O NS
Vie w
Subscribe /
Unsubscribe
J O U R NA L
C O NT ENT
Editorial Team
Ketua
Sekretaris
Se arch
: Desak Putu Eka Nilakusumawati, S.Si., M.Si
: I Made Eka Dwipayana S.Si. M.Si.
All
Penyunting
:
Search
1.
2.
3.
4.
5.
ISSN: 2303-1751
Tjokorda Bagus Oka Ph.D.
Komang Dharmawan Ph.D.
Drs. GK Gandhiadi MT.
Ir. I Komang Gde Sukarsa M.Si.
Ir. I Putu Eka Nila Kencana MT
Browse
By Issue
By Author
By Title
O the r Journals
F O NT S I Z E
I NF O R M A T I O N
For R e ade rs
For Authors
For Librarians
2/13/2014
Vol 2, No 4 (2013)
E-Jurnal Matematika
HO ME
ABO U T
LO G I N
R EGI ST ER
SEAR C H
O PEN JO UR NAL
SYSTEMS
C U R R ENT
AR C H I VES
Journal He lp
Home > C urrent > Vol 2, No 4 (2013)
U S ER
Vol 2, No 4 (2013)
Use rnam e
Password
R e m e m be r m e
Table of Contents
Log In
Articles
PERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN
ROBPC A DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS
DAN PENC ILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA
NI WAYAN YULIANI, I KOMANG GDE SUKARSA, I
GUSTI AYU MADE SRINADI
PENERAPAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE-MINIMUM
C OVARIANC E DETERMINANT (LMS-MC D) DALAM
REGRESI KOMPONEN UTAMA
I PUTU EKA IRAWAN, I KOMANG GDE SUKARSA,
NI MADE ASIH
PENERAPAN REGRESI ZERO-INFLATED NEGATIVE
BINOMIAL (ZINB) UNTUK PENDUGAAN KEMATIAN ANAK
BALITA
NI MADE SEKARMINI, I KOMANG GDE SUKARSA, I
GUSTI AYU MADE SRINADI
KOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (C LUSTER) DAN
BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN
I MADE ANOM ARIAWAN, I PUTU EKA NILA
KENCANA, NI LUH PUTU SUCIPTAWATI
KARAKTERISTIK SEKTOR PERTANIAN DI PROVINSI
BALI MENURUT SUBSEKTOR PENYUSUN
PUTU OKA SURYA ARSANA, MADE SUSILAWATI,
KETUT JAYANEGARA
HUBUNGAN PENGARUH PENOLONG KELAHIRAN
TERHADAP STATUS KELAHIRAN BAYI DENGAN
KONTROL VARIABEL C ONFOUNDING DI KABUPATEN
BULELENG (STUDI KASUS: PUSKESMAS SUKASADA II)
KADEK NOVIA DWIJAYANTHI, I GUSTI AYU MADE
SRINADI, NI LUH PUTU SUCIPTAWATI
VARIABEL LATEN SEBAGAI MODERATOR DAN
MEDIATOR DALAM HUBUNGAN KAUSAL
I KOMANG GEDE ANTARA, I PUTU EKA NILA
KENCANA, KETUT JAYANEGARA
PERUMUSAN PREMI BULANAN ASURANSI KESEHATAN
INDIVIDU PERAWATAN RUMAH SAKIT (ANUITAS HIDUP
PEMBAYARAN BULANAN)
AGUSTINA PAULA THERESIA PUTRI LAHALLO, I
NYOMAN WIDANA, DESAK PUTU EKA
NILAKUSMAWATI
PENGKLASIFIKASIAN DEBITUR DENGAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA GRAHAM SC AN DALAM
PENGAPLIKASIAN C ONVEX HULL
AGUS EKA ARIESTA, G.K. GANDHIADI, NI KETUT
TARI TASTRAWATI, I PUTU EKA NILA KENCANA
NO T I F I C A T I O NS
PDF
Vie w
Subscribe /
Unsubscribe
1-5
PDF
6-10
PDF
J O U R NA L
C O NT ENT
Se arch
All
Search
11-16
PDF
17-22
Browse
By Issue
By Author
By Title
O the r
Journals
PDF
23-28
F O NT S I Z E
PDF
I NF O R M A T I O N
29-32
For R e ade rs
For Authors
For Librarians
PDF
33-39
PDF
40-45
PDF
46-52
ISSN: 2303-1751
http://ojs.unud.ac.id/index.php/mtk/issue/current
1/2
2/13/2014
http://ojs.unud.ac.id/index.php/mtk/issue/current
Vol 2, No 4 (2013)
2/2
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 29-32
ISSN: 2303-1751
HUBUNGAN PENGARUH PENOLONG KELAHIRAN
TERHADAP STATUS KELAHIRAN BAYI DENGAN
KONTROL VARIABEL CONFOUNDING
DI KABUPATEN BULELENG
(STUDI KASUS: PUSKESMAS SUKASADA II)
KADEK NOVIA DWIJAYANTHI1, I GUSTI AYU MADE SRINADI2,
NI LUH PUTU SUCIPTAWATI3
1,2,3
Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, Bukit Jimbaran-Bali
e-mail: [email protected], [email protected],
3
[email protected]
Abstract
One indicator of the Human Development Index (HDI) is the Infant
Mortality Rate (IMR). IMR is lower HDI showed a better area when compared
with other regions for different values of the same indicators. This study aims to
determine the relationship between the birth attendants birth status and
confounding variables that affect the status of births in Buleleng regency, with
Sukasada II health center located in District Sukasada - Buleleng regency as the
location of the observed cases of infant mortality. Results of analysis using
logistic regression showed that (1) birth attendants, (2) maternal age, and (3)
income household heads have a real influence on the status of the baby's birth.
Birth status with medical birth attendants have the opportunity to live 2,427 times
compared with non-medical birth attendants with controlled variables maternal
age and income of the family head.
Keywords: IPM, Infant Mortality, Sukasada district, Buleleng regency, Logistic
Regression.
1. Pendahuluan
Kesehatan merupakan salah satu unsur penting dalam menentukan indeks
pembangunan Manusia (IPM). Dengan kondisi kesehatan yang optimal
masyarakat suatu daerah mempunyai kemampuan yang lebih besar untuk
memenuhi kebutuhannya [2].
Angka kematian bayi merupakan salah satu indikator yang sangat penting
dalam menentukan tingkat kesehatan masyarakat, karena dapat menggambarkan
kesehatan penduduk secara umum. Tingginya angka kematian bayi tentu saja
dipengaruhi oleh banyak faktor salah satunya adalah masih kurangnya
kemampuan dan keterampilan penolong persalinan. Pemilihan penolong
persalinan tidak hanya memengaruhi status kelahiran bayi namun memengaruhi
angka harapan hidup ibu yang melakukan persalinan [2].
1
Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana
Staf Pengajar Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana
2,3
29
K. N.Dwijayanthi, I G.A.M. Srinadi, N.L.P.Suciptawati
Hu bu n gan Pen ga ruh Pen olon g Kela h i ra n
Te rh a d ap St at u s Ke la h i ra n B ayi d en ga n
Kon t rol Va ri a b el C on fou n d in g
Selain penolong kelahiran, angka kematian bayi juga dikontrol oleh
beberapa faktor yaitu umur ibu, pendidikan ibu, jenis kelamin bayi, jarak
kelahiran, urutan kelahiran dan penghasilan keluarga.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Ardika [1] untuk mengetahui
faktor apa saja yang memengaruhi angka kematian bayi diperoleh hasil bahwa
umur ibu dan pengaruh bersama antara pendidikan ibu dan jenis kelamin bayi
yang memengaruhi status kelahiran bayi. Penolong kelahiran tidak berpengaruh
terhadap status kelahiran bayi. Sehingga terjadi ketidakseimbangan dalam
menganalisis suatu kasus akibat adanya pengaruh variabel perancu atau
confounding.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh
penolong kelahiran dan status kelahiran bayi di desa-desa yang berada di bawah
tanggung jawab Puskesmas Sukasada II dan untuk mengetahui variabel perancu
yang berpengaruh signifikan terhadap status kelahiran bayi di desa-desa yang
berada di bawah tanggung jawab Puskesmas Sukasada II
Confounding adalah suatu variabel dalam penelitian yang tidak tercakup
dalam hipotesis penelitian akan tetapi muncul dalam penelitian dan berpengaruh
terhadap variabel tidak bebas. Pengaruhnya mencampuri atau berbaur dengan
variabel bebas (Yasril dan Kasjono, [4]). Confounding adalah distorsi oleh
variabel luar yang dapat mengacaukan atau mempengaruhi perhitungan
pendugaan pengaruh variabel bebas terhadap suatu kasus (Murti, [3]).
Variabel confounding merupakan variabel luar yang pengaruhnya
mencampuri pengaruh variabel penelitian terhadap suatu kasus (Yasril dan
Kasjono, [4]). Ada tiga kriteria variabel confounding yaitu: (1) Merupakan faktor
risiko bagi kasus yang diteliti; (2) Mempunyai hubungan dengan variabel bebas;
dan (3) Bukan merupakan bentuk antara dalam hubungan kausal variabel bebas
dan variabel tidak bebas.
Langkah-langkah Uji Confounding: (1) Melakukan seleksi variabel kandidat
untuk masuk dalam model dengan cara analisis regresi logistik dengan p- Value
< 0,25; (2) Melakukan pemodelan regresi logistik ganda terhadap semua variabel
kandidat; (3) Melakukan uji interaksi antara variabel tidak bebas dengan variabel
bebas dan variabel confounding; (4) Melakukan uji confounder dengan
menghitung selisih OR jika > 10% maka variabel tersebut merupakan variabel
confounding; (5) Pemodelan akhir dan interpretasi model (Yasril dan
Kasjono,[4]).
2. Metode Penelitian
Data yang digunakan adalah data ibu rumah tangga yang pernah melahirkan
di desa-desa yang berada di bawah tanggung jawab Puskesmas Sukasada II
kecamatan Sukasada Kabupaten Buleleng, dengan sampel penelitian sebanyak 82
orang.
30
e-Jurnal Matematika Vol. 2, No. 4, Nopember 2013, 29-32
Status kelahiran bayi (Y) merupakan variabel respon yang dikategorikan
menjadi dua, yaitu status kelahiran bayi hidup dan status kelahiran bayi
meninggal. Variabel bebas terdiri dari penolong kelahiran �1 , Umur Ibu �2 ,
Jenis Kelamin Bayi �3 , dan Jarak Kelahiran Bayi �4 . Variabel confounder
terdiri dari Pendidikan Ibu �1 , Penghasilan Keluarga �2 , dan Urutan
Kelahiran �3 . Selanjutnya melakukan proses langkah-langkah uji confounding
untuk melakukan analisis penelitian
3. Hasil dan Pembahasan
Analisis regresi berganda dalam penelitian bertujuan untuk menganalisis
hubungan antara variabel bebas dan beberapa variabel confounding terhadap
variabel status kelahiran bayi. Analisis regresi yang digunakan adalah analisis
regresi logistik ganda dengan variabel kandidat yang masuk dalam model adalah
variabel bebas dan variabel confounding dengan nilai p-Value < 0,25. Berdasarkan
analisis ini diperoleh variabel kandidat yang masuk dalam model adalah variabel
penolong kelahiran (p-Value = 0,000 < 0,25), umur ibu (p-Value = 0,187 < 0,25),
pendidikan ibu (p-Value = 0,001 < 0,25) dan penghasilan keluarga (p-Value =
0,003 < 0,25).
Dari hasil analisis tersebut kemudian dilakukan analisis regresi logistik
ganda. Variabel yang masuk dalam model regresi logistik adalah variabel yang
mempunyai p-Value kurang dari 0,05. Hasil regresi logistik ganda diperoleh
variabel penolong kelahiran (p-Value = 0,000 < 0,05), umur ibu (p-Value = 0,013
< 0,05) dan penghasilan keluarga (p-Value = 0,03 < 0,05) yang masuk ke dalam
model.
Kemudian dilakukan pemeriksaan kemungkinan adanya interaksi antar
variabel bebas dan confounding yaitu antara penolong kelahiran dengan
penghasilan keluarga dan antara umur ibu dengan penghasilan keluarga. Dari
analisis tersebut tidak terjadi interaksi antara variabel bebas dan variabel
confounding.
Selanjutnya dilakukan pemeriksaan confounding yaitu dengan mengevaluasi
variabel penghasilan keluarga yang diduga sebagai variabel confounding dengan
membandingkan nilai OR variabel penolong kelahiran dan umur ibu dengan atau
tanpa variabel penghasilan keluarga. Setelah dilakukan analisis diperoleh nilai OR
penolong kelahiran sebesar 19,0% > 10 % dan nilai OR umur ibu sebesar 10% >
10 % maka variabel penghasilan kepala keluarga merupakan variabel
confounding, sehingga diperoleh model regresi logistik adalah:
Log p (Status Kelahiran ) = –3,169 – 3,877 (Penolong kelahiran) + 0,142 (Umur
Ibu) + 0,375 (Penghasilan Keluarga)
Menyatakan bahwa ibu yang melahirkan dengan penolong kelahiran medis
menurunkan risiko untuk status kelahiran meninggal sebesar 0,021 kali
31
K. N.Dwijayanthi, I G.A.M. Srinadi, N.L.P.Suciptawati
Hu bu n gan Pen ga ruh Pen olon g Kela h i ra n
Te rh a d ap St at u s Ke la h i ra n B ayi d en ga n
Kon t rol Va ri a b el C on fou n d in g
dibandingkan penolong kelahiran nonmedis setelah dikontrol variabel penghasilan
keluarga.
4. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil analisis dan pembahasan
yang dilakukan pada bab sebelumnya adalah status kelahiran bayi dipengaruhi
oleh penolong kelahiran, Umur ibu dan penghasilan kepala keluarga.
Model Regresi Logistik Ganda yang diperoleh dari pembahasan tersebut yaitu:
Log p ( Status Kelahiran ) = –3,169 – 3,877 ( Penolong kelahiran ) + 0,142 (
Umur Ibu ) + 0,375 ( Penghasilan Keluarga )
Dari model yang diperoleh, dapat dijelaskan bahwa ibu yang melahirkan dengan
penolong kelahiran medis menurunkan risiko untuk status kelahiran meninggal
sebesar 0,021 kali dibandingkan dengan penolong kelahiran nonmedis setelah
dikontrol variabel penghasilan kepala keluarga.
Daftar Pustaka
[1]
Ardika, I Gusti Ngurah. 2011 . Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Kematian Bayi di Kabupaten Buleleng . Universitas Udayana
[2]
Dinas Kesehatan [Dikes] Kabupaten Buleleng. 2009 . Profil Kesehatan
Kabupaten Buleleng Tahun 2008. Dikes Kabupaten Buleleng. Singaraja.
[3]
Murti, Bhisma. 2003. Prinsip dan Metode Riset Epidemiologi. Gadjah Mada
University Press, Yogyakarta
[4] Yasril dan Kasjono.2008. Analisis Multivariat. Mitra Cendikia Press,
Yogyakarta
32
Matematika
HO ME
ABO U T
LO G I N
R EGI ST ER
SEAR C H
C U R R ENT
AR C H I VES
O PEN JO UR NAL
SYSTEMS
Journal He lp
Home > E-Jurnal Matematika
E-Jurnal Matematika
U S ER
Use rnam e
Password
E-Jurnal Matematika merupakan salah satu jurnal elektronik yang ada di
Universitas Udayana, sebagai media komunikasi antar peminat di bidang ilmu
matematika dan terapannya, seperti statistika, matematika finansial, pengajaran
matematika dan terapan matematika dibidang ilmu lainnya. Jurnal ini lahir sebagai
salah satu bentuk nyata peran serta jurusan Matematika FMIPA UNUD guna
mendukung percepatan tercapainya target mutu UNUD, selain itu jurnal ini terbit
didorong oleh surat edaran Dirjen DIKTI tentang syarat publikasi karya ilmiah bagi
program Sarjana di Jurnal Ilmiah. E-jurnal Matematika juga menerima hasil-hasil
penelitian yang tidak secara langsung berkaitan dengan tugas akhir mahasiswa
meliputi penelitian atau artikel yang merupakan kajian keilmuan.
R e m e m be r m e
Log In
NO T I F I C A T I O NS
Vie w
Subscribe /
Unsubscribe
J O U R NA L
C O NT ENT
Editorial Team
Ketua
Sekretaris
Se arch
: Desak Putu Eka Nilakusumawati, S.Si., M.Si
: I Made Eka Dwipayana S.Si. M.Si.
All
Penyunting
:
Search
1.
2.
3.
4.
5.
ISSN: 2303-1751
Tjokorda Bagus Oka Ph.D.
Komang Dharmawan Ph.D.
Drs. GK Gandhiadi MT.
Ir. I Komang Gde Sukarsa M.Si.
Ir. I Putu Eka Nila Kencana MT
Browse
By Issue
By Author
By Title
O the r Journals
F O NT S I Z E
I NF O R M A T I O N
For R e ade rs
For Authors
For Librarians
2/13/2014
Vol 2, No 4 (2013)
E-Jurnal Matematika
HO ME
ABO U T
LO G I N
R EGI ST ER
SEAR C H
O PEN JO UR NAL
SYSTEMS
C U R R ENT
AR C H I VES
Journal He lp
Home > C urrent > Vol 2, No 4 (2013)
U S ER
Vol 2, No 4 (2013)
Use rnam e
Password
R e m e m be r m e
Table of Contents
Log In
Articles
PERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN
ROBPC A DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS
DAN PENC ILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA
NI WAYAN YULIANI, I KOMANG GDE SUKARSA, I
GUSTI AYU MADE SRINADI
PENERAPAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE-MINIMUM
C OVARIANC E DETERMINANT (LMS-MC D) DALAM
REGRESI KOMPONEN UTAMA
I PUTU EKA IRAWAN, I KOMANG GDE SUKARSA,
NI MADE ASIH
PENERAPAN REGRESI ZERO-INFLATED NEGATIVE
BINOMIAL (ZINB) UNTUK PENDUGAAN KEMATIAN ANAK
BALITA
NI MADE SEKARMINI, I KOMANG GDE SUKARSA, I
GUSTI AYU MADE SRINADI
KOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (C LUSTER) DAN
BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN
I MADE ANOM ARIAWAN, I PUTU EKA NILA
KENCANA, NI LUH PUTU SUCIPTAWATI
KARAKTERISTIK SEKTOR PERTANIAN DI PROVINSI
BALI MENURUT SUBSEKTOR PENYUSUN
PUTU OKA SURYA ARSANA, MADE SUSILAWATI,
KETUT JAYANEGARA
HUBUNGAN PENGARUH PENOLONG KELAHIRAN
TERHADAP STATUS KELAHIRAN BAYI DENGAN
KONTROL VARIABEL C ONFOUNDING DI KABUPATEN
BULELENG (STUDI KASUS: PUSKESMAS SUKASADA II)
KADEK NOVIA DWIJAYANTHI, I GUSTI AYU MADE
SRINADI, NI LUH PUTU SUCIPTAWATI
VARIABEL LATEN SEBAGAI MODERATOR DAN
MEDIATOR DALAM HUBUNGAN KAUSAL
I KOMANG GEDE ANTARA, I PUTU EKA NILA
KENCANA, KETUT JAYANEGARA
PERUMUSAN PREMI BULANAN ASURANSI KESEHATAN
INDIVIDU PERAWATAN RUMAH SAKIT (ANUITAS HIDUP
PEMBAYARAN BULANAN)
AGUSTINA PAULA THERESIA PUTRI LAHALLO, I
NYOMAN WIDANA, DESAK PUTU EKA
NILAKUSMAWATI
PENGKLASIFIKASIAN DEBITUR DENGAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA GRAHAM SC AN DALAM
PENGAPLIKASIAN C ONVEX HULL
AGUS EKA ARIESTA, G.K. GANDHIADI, NI KETUT
TARI TASTRAWATI, I PUTU EKA NILA KENCANA
NO T I F I C A T I O NS
Vie w
Subscribe /
Unsubscribe
1-5
6-10
J O U R NA L
C O NT ENT
Se arch
All
Search
11-16
17-22
Browse
By Issue
By Author
By Title
O the r
Journals
23-28
F O NT S I Z E
I NF O R M A T I O N
29-32
For R e ade rs
For Authors
For Librarians
33-39
40-45
46-52
ISSN: 2303-1751
http://ojs.unud.ac.id/index.php/mtk/issue/current
1/2
2/13/2014
http://ojs.unud.ac.id/index.php/mtk/issue/current
Vol 2, No 4 (2013)
2/2
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 29-32
ISSN: 2303-1751
HUBUNGAN PENGARUH PENOLONG KELAHIRAN
TERHADAP STATUS KELAHIRAN BAYI DENGAN
KONTROL VARIABEL CONFOUNDING
DI KABUPATEN BULELENG
(STUDI KASUS: PUSKESMAS SUKASADA II)
KADEK NOVIA DWIJAYANTHI1, I GUSTI AYU MADE SRINADI2,
NI LUH PUTU SUCIPTAWATI3
1,2,3
Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, Bukit Jimbaran-Bali
e-mail: [email protected], [email protected],
3
[email protected]
Abstract
One indicator of the Human Development Index (HDI) is the Infant
Mortality Rate (IMR). IMR is lower HDI showed a better area when compared
with other regions for different values of the same indicators. This study aims to
determine the relationship between the birth attendants birth status and
confounding variables that affect the status of births in Buleleng regency, with
Sukasada II health center located in District Sukasada - Buleleng regency as the
location of the observed cases of infant mortality. Results of analysis using
logistic regression showed that (1) birth attendants, (2) maternal age, and (3)
income household heads have a real influence on the status of the baby's birth.
Birth status with medical birth attendants have the opportunity to live 2,427 times
compared with non-medical birth attendants with controlled variables maternal
age and income of the family head.
Keywords: IPM, Infant Mortality, Sukasada district, Buleleng regency, Logistic
Regression.
1. Pendahuluan
Kesehatan merupakan salah satu unsur penting dalam menentukan indeks
pembangunan Manusia (IPM). Dengan kondisi kesehatan yang optimal
masyarakat suatu daerah mempunyai kemampuan yang lebih besar untuk
memenuhi kebutuhannya [2].
Angka kematian bayi merupakan salah satu indikator yang sangat penting
dalam menentukan tingkat kesehatan masyarakat, karena dapat menggambarkan
kesehatan penduduk secara umum. Tingginya angka kematian bayi tentu saja
dipengaruhi oleh banyak faktor salah satunya adalah masih kurangnya
kemampuan dan keterampilan penolong persalinan. Pemilihan penolong
persalinan tidak hanya memengaruhi status kelahiran bayi namun memengaruhi
angka harapan hidup ibu yang melakukan persalinan [2].
1
Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana
Staf Pengajar Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana
2,3
29
K. N.Dwijayanthi, I G.A.M. Srinadi, N.L.P.Suciptawati
Hu bu n gan Pen ga ruh Pen olon g Kela h i ra n
Te rh a d ap St at u s Ke la h i ra n B ayi d en ga n
Kon t rol Va ri a b el C on fou n d in g
Selain penolong kelahiran, angka kematian bayi juga dikontrol oleh
beberapa faktor yaitu umur ibu, pendidikan ibu, jenis kelamin bayi, jarak
kelahiran, urutan kelahiran dan penghasilan keluarga.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Ardika [1] untuk mengetahui
faktor apa saja yang memengaruhi angka kematian bayi diperoleh hasil bahwa
umur ibu dan pengaruh bersama antara pendidikan ibu dan jenis kelamin bayi
yang memengaruhi status kelahiran bayi. Penolong kelahiran tidak berpengaruh
terhadap status kelahiran bayi. Sehingga terjadi ketidakseimbangan dalam
menganalisis suatu kasus akibat adanya pengaruh variabel perancu atau
confounding.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh
penolong kelahiran dan status kelahiran bayi di desa-desa yang berada di bawah
tanggung jawab Puskesmas Sukasada II dan untuk mengetahui variabel perancu
yang berpengaruh signifikan terhadap status kelahiran bayi di desa-desa yang
berada di bawah tanggung jawab Puskesmas Sukasada II
Confounding adalah suatu variabel dalam penelitian yang tidak tercakup
dalam hipotesis penelitian akan tetapi muncul dalam penelitian dan berpengaruh
terhadap variabel tidak bebas. Pengaruhnya mencampuri atau berbaur dengan
variabel bebas (Yasril dan Kasjono, [4]). Confounding adalah distorsi oleh
variabel luar yang dapat mengacaukan atau mempengaruhi perhitungan
pendugaan pengaruh variabel bebas terhadap suatu kasus (Murti, [3]).
Variabel confounding merupakan variabel luar yang pengaruhnya
mencampuri pengaruh variabel penelitian terhadap suatu kasus (Yasril dan
Kasjono, [4]). Ada tiga kriteria variabel confounding yaitu: (1) Merupakan faktor
risiko bagi kasus yang diteliti; (2) Mempunyai hubungan dengan variabel bebas;
dan (3) Bukan merupakan bentuk antara dalam hubungan kausal variabel bebas
dan variabel tidak bebas.
Langkah-langkah Uji Confounding: (1) Melakukan seleksi variabel kandidat
untuk masuk dalam model dengan cara analisis regresi logistik dengan p- Value
< 0,25; (2) Melakukan pemodelan regresi logistik ganda terhadap semua variabel
kandidat; (3) Melakukan uji interaksi antara variabel tidak bebas dengan variabel
bebas dan variabel confounding; (4) Melakukan uji confounder dengan
menghitung selisih OR jika > 10% maka variabel tersebut merupakan variabel
confounding; (5) Pemodelan akhir dan interpretasi model (Yasril dan
Kasjono,[4]).
2. Metode Penelitian
Data yang digunakan adalah data ibu rumah tangga yang pernah melahirkan
di desa-desa yang berada di bawah tanggung jawab Puskesmas Sukasada II
kecamatan Sukasada Kabupaten Buleleng, dengan sampel penelitian sebanyak 82
orang.
30
e-Jurnal Matematika Vol. 2, No. 4, Nopember 2013, 29-32
Status kelahiran bayi (Y) merupakan variabel respon yang dikategorikan
menjadi dua, yaitu status kelahiran bayi hidup dan status kelahiran bayi
meninggal. Variabel bebas terdiri dari penolong kelahiran �1 , Umur Ibu �2 ,
Jenis Kelamin Bayi �3 , dan Jarak Kelahiran Bayi �4 . Variabel confounder
terdiri dari Pendidikan Ibu �1 , Penghasilan Keluarga �2 , dan Urutan
Kelahiran �3 . Selanjutnya melakukan proses langkah-langkah uji confounding
untuk melakukan analisis penelitian
3. Hasil dan Pembahasan
Analisis regresi berganda dalam penelitian bertujuan untuk menganalisis
hubungan antara variabel bebas dan beberapa variabel confounding terhadap
variabel status kelahiran bayi. Analisis regresi yang digunakan adalah analisis
regresi logistik ganda dengan variabel kandidat yang masuk dalam model adalah
variabel bebas dan variabel confounding dengan nilai p-Value < 0,25. Berdasarkan
analisis ini diperoleh variabel kandidat yang masuk dalam model adalah variabel
penolong kelahiran (p-Value = 0,000 < 0,25), umur ibu (p-Value = 0,187 < 0,25),
pendidikan ibu (p-Value = 0,001 < 0,25) dan penghasilan keluarga (p-Value =
0,003 < 0,25).
Dari hasil analisis tersebut kemudian dilakukan analisis regresi logistik
ganda. Variabel yang masuk dalam model regresi logistik adalah variabel yang
mempunyai p-Value kurang dari 0,05. Hasil regresi logistik ganda diperoleh
variabel penolong kelahiran (p-Value = 0,000 < 0,05), umur ibu (p-Value = 0,013
< 0,05) dan penghasilan keluarga (p-Value = 0,03 < 0,05) yang masuk ke dalam
model.
Kemudian dilakukan pemeriksaan kemungkinan adanya interaksi antar
variabel bebas dan confounding yaitu antara penolong kelahiran dengan
penghasilan keluarga dan antara umur ibu dengan penghasilan keluarga. Dari
analisis tersebut tidak terjadi interaksi antara variabel bebas dan variabel
confounding.
Selanjutnya dilakukan pemeriksaan confounding yaitu dengan mengevaluasi
variabel penghasilan keluarga yang diduga sebagai variabel confounding dengan
membandingkan nilai OR variabel penolong kelahiran dan umur ibu dengan atau
tanpa variabel penghasilan keluarga. Setelah dilakukan analisis diperoleh nilai OR
penolong kelahiran sebesar 19,0% > 10 % dan nilai OR umur ibu sebesar 10% >
10 % maka variabel penghasilan kepala keluarga merupakan variabel
confounding, sehingga diperoleh model regresi logistik adalah:
Log p (Status Kelahiran ) = –3,169 – 3,877 (Penolong kelahiran) + 0,142 (Umur
Ibu) + 0,375 (Penghasilan Keluarga)
Menyatakan bahwa ibu yang melahirkan dengan penolong kelahiran medis
menurunkan risiko untuk status kelahiran meninggal sebesar 0,021 kali
31
K. N.Dwijayanthi, I G.A.M. Srinadi, N.L.P.Suciptawati
Hu bu n gan Pen ga ruh Pen olon g Kela h i ra n
Te rh a d ap St at u s Ke la h i ra n B ayi d en ga n
Kon t rol Va ri a b el C on fou n d in g
dibandingkan penolong kelahiran nonmedis setelah dikontrol variabel penghasilan
keluarga.
4. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil analisis dan pembahasan
yang dilakukan pada bab sebelumnya adalah status kelahiran bayi dipengaruhi
oleh penolong kelahiran, Umur ibu dan penghasilan kepala keluarga.
Model Regresi Logistik Ganda yang diperoleh dari pembahasan tersebut yaitu:
Log p ( Status Kelahiran ) = –3,169 – 3,877 ( Penolong kelahiran ) + 0,142 (
Umur Ibu ) + 0,375 ( Penghasilan Keluarga )
Dari model yang diperoleh, dapat dijelaskan bahwa ibu yang melahirkan dengan
penolong kelahiran medis menurunkan risiko untuk status kelahiran meninggal
sebesar 0,021 kali dibandingkan dengan penolong kelahiran nonmedis setelah
dikontrol variabel penghasilan kepala keluarga.
Daftar Pustaka
[1]
Ardika, I Gusti Ngurah. 2011 . Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Kematian Bayi di Kabupaten Buleleng . Universitas Udayana
[2]
Dinas Kesehatan [Dikes] Kabupaten Buleleng. 2009 . Profil Kesehatan
Kabupaten Buleleng Tahun 2008. Dikes Kabupaten Buleleng. Singaraja.
[3]
Murti, Bhisma. 2003. Prinsip dan Metode Riset Epidemiologi. Gadjah Mada
University Press, Yogyakarta
[4] Yasril dan Kasjono.2008. Analisis Multivariat. Mitra Cendikia Press,
Yogyakarta
32