Karakteristik Masyarakat dan Penggunaan Antibiotik secara Bebas di Kecamatan Medan Timur Kota Medan
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
1. Data Pribadi Nama : Hana Larassati Tempat, tanggal lahir : Padang, 17 Juni 1993 Agama : Islam Alamat : Jalan Taud Nomor 103 Kelurahan Sidorejo, Medan
Tembung, Medan Nomor Telepon : (061) 6616682
2. Riwayat Pendidikan 1998 – 2002 SD Adabiah 2 Padang 2002 – 2004 SDN Banjarsari VI Bandung 2004 SMPN 5 Bandung 2004 – 2005 SMPN 7 Medan 2005 – 2007 SMPN 8 Padang 2007 – 2009 SMAN 1 Padang 2009 – sekarang Fakultas Kedokteran Universitas Sumatera Utara
LEMBAR PERSETUJUAN
Saya yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Usia : Jenis Kelamin : Pekerjaan :
Setelah mendapatkan penjelasan dari peneliti tentang penelitian yang berjudul “Karakteristik Masyarakat dan Penggunaan Antibiotik secara Bebas di Kecamatan Medan Timur Kota Medan” dan saya memahaminya, maka dengan ini saya secara suka rela dan tanpa paksaan menyatakan bersedia ikut serta dalam penelitian tersebut. Segala kerahasiaan yang saya ketahui akan menjadi tanggung jawab penuh peneliti.
Demikianlah surat pernyataan ini untuk dapat dipergunakan seperlunya.
Medan, 2012 ( )
LEMBAR PENJELASAN
Saya, Hana Larassati, NIM 090100240 adalah mahasiswa Fakultas Kedokteran Universitas Sumatera Utara. Saya meminta kesediaan saudara/saudari untuk menjadi subyek penelitian saya yang berjudul “Karakteristik Masyarakat dan Penggunaan Antibiotik secara Bebas di Kecamatan Medan Timur Kota Medan”.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik masyarakat yang menggunakan obat antibiotik secara bebas, dan melihat hubungan diantara keduanya. Manfaat yang diharapkan ialah untuk memberi data mengenai karakteristik masyarakat yang mempengaruhi perilaku penggunaan antibiotik secara bebas. Selain itu juga memberi data yang dapat digunakan untuk membantu upaya mengurangi penggunaan antibiotik secara bebas dan masukan agar pemerintah lebih memperhatikan penerapan UU obat keras.
Partisipasi saudara/saudari bersifat sukarela dan tanpa paksaan. Identitas pribadi akan dirahasiakan dan semua informasi yang diberikan hanya akan digunakan untuk penelitian ini. Saudara/saudari tidak dikenakan biaya apapun.
Terimakasih kepada saudara/saudari yang telah ikut berpartisipasi pada penelitian ini. Keikutsertaan saudara/saudari dalam penelitian ini merupakan sumbangan bagi ilmu pengetahuan.
Medan, 2012 Peneliti Hana Larassati
KUESIONER PENELITIAN “Karakteristik Masyarakat dan Penggunaan Antibiotik Secara Bebas di Kecamatan Medan Timur Kota Medan”
I. Data Pribadi
Jenis Kelamin : Umur : Pendidikan : SD / SMP / SMA / Perguruan Tinggi Penghasilan Perbulan :
II. Pertanyaan Pilihlah jawaban yang menurut Anda paling sesuai.
1. Antibiotik adalah...
a) Obat untuk membunuh bakteri
b) Obat penghilang rasa sakit
c) Tidak tahu 2. Antibiotik digunakan untuk...
a) Menurunkan demam
b) Mengobati infeksi bakteri
c) Tidak tahu 3. Dibawah ini yang termasuk antibiotik adalah...
a) Penisilin
b) Parasetamol
c) Tidak tahu 4. Dibawah ini yang bukan antibiotik adalah... b) Amoksisilin
c) Tidak tahu
5. Apakah penggunaan obat antibiotik harus dengan resep dokter?
a) Ya
b) Tidak
c) Tidak tahu
6. Jika merasa sudah sembuh, apakah sisa obat antibiotik yang diresepkan dokter harus tetap dihabiskan? a) Ya
b) Tidak
c) Tidak tahu
7. Apa yang dapat terjadi jika penggunaan antibiotik dihentikan sebelum dosisnya habis? a) Bakteri menjadi kebal
b) Bakteri menjadi lemah dan lebih mudah dibunuh
c) Tidak tahu
8. Apa yang dimaksud dengan resistensi bakteri?
a) Bakteri telah melemah dan mudah dibunuh
b) Bakteri kebal terhadap obat
c) Tidak tahu
9. Apakah obat antibiotik dapat menimbulkan alergi?
a) Ya
b) Tidak
c) Tidak tahu
10. Apakah obat antibiotik mempunyai efek samping?
a) Ya
b) Tidak
c) Tidak tahu
11. Apakah Anda pernah menggunakan antibiotik tanpa resep dokter?
a) Pernah
b) Tidak pernah
DATA INDUK DAN OUTPUT SPSS
11 Rend ah Seda ng
33
8 Laki- laki SMP Ya 0 0 0 0 2 2 0 0 0 2
6 Rend ah Ren dah
17-
33
9 Perem puan PT Ya 2 2 2 2 1 1 0 0 0 2
12 Mene ngah Seda ng
34-
50
10 Laki- laki SMA Ya 0 0 2 2 2 1 0 0 2 2
17-
11 Mene ngah Seda ng
33
11 Perem puan SMA Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
20 Rend ah Ting gi
17-
33
12 Laki- laki PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 0 2 2
18 Mene ngah Ting gi
>5
13 Perem PT Ya 0 0 1 2 2 2 0 0 0 0
7 Mene Ren >5
17-
Data Induk No. JK TP AB 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 T Eko PT U
1 Laki- laki PT Tid ak
17-
2 2 2 2 2 2 1 2 2 2
19 Rend ah Ting gi
17-
33
2 Laki- laki SD Ya 1 1 0 0 2 0 0 0 1 1
6 Rend ah Ren dah
17-
33
3 Perem puan SMA Ya 1 0 1 0 1 1 0 0 1 2
7 Rend ah Ren dah
33
50
4 Laki- laki PT Ya 0 2 2 0 2 2 0 0 2 2
12 Mene ngah Seda ng
17-
33
5 Perem puan PT Ya 2 2 1 0 0 1 1 1 1 1
10 Mene ngah Seda ng
17-
33
6 Perem puan PT Ya 2 2 2 2 1 1 0 2 1 0
13 Mene ngah Seda ng
34-
7 Laki- laki SMA Ya 1 0 2 2 2 1 0 0 2 1 puan ngah dah
14 Perem puan PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
17-
22 Laki- laki PT Ya 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1
14 Mene ngah Seda ng
17-
33
23 Perem puan SMA Ya 2 1 2 2 2 2 2 1 0 0
14 Rend ah Seda ng
17-
33
24 Perem puan SD Ya 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2
14 Rend ah Seda ng
33
34-
25 Perem puan SMP Ya 1 2 1 1 2 2 1 2 1 2
15 Rend ah Seda ng
17-
33
26 Perem puan SMA Ya 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2
17 Rend ah Ting gi
17-
33
27 Perem puan PT Ya 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2
17 Mene ngah Ting gi
50
10 Mene ngah Seda ng
20 Mene ngah Ting gi
17 Laki- laki SMA Ya 1 1 0 1 1 2 2 2 0 1
34-
50
15 Laki- laki SMA Ya 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2
19 Rend ah Ting gi
17-
33
16 Perem puan SMA Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
20 Rend ah Ting gi
17-
33
11 Rend ah Seda ng
21 Laki- laki SMA Ya 1 2 0 0 0 2 1 2 1 1
17-
33 laki ah gi
33
19 Perem puan PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
20 Mene ngah Ting gi
17-
33
20 Laki- laki SMA Ya 2 2 1 1 2 1 1 0 0 1
11 Mene ngah Seda ng
34-
50
>5 puan ngah gi
33
34-
33
37 Perem puan SMA Ya 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1
17 Mene ngah Ting gi
17-
33
38 Perem puan SMA Ya 1 2 1 2 2 1 1 1 0 0
11 Rend ah Seda ng
17-
33
39 Perem puan SMP Ya 1 1 1 2 1 0 2 2 0 0
10 Rend ah Seda ng
50
16 Mene ngah Ting gi
40 Laki- laki SMA Ya 1 0 1 2 2 2 0 0 1 1
10 Rend ah Seda ng
17-
33
41 Laki- laki PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2
19 Mene ngah Ting gi
34-
50
42 Laki- laki SMA Ya 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1
16 Rend ah Ting gi
17-
17-
36 Laki- laki SMA Ya 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2
29 Laki- laki SMA Ya 0 2 1 0 1 2 2 2 1 2
50
13 Rend ah Seda ng
17-
33
30 Laki- laki PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2
19 Mene ngah Ting gi
17-
33
31 Perem puan PT Tid ak
2 2 2 2 2 2 1 2 1 1
17 Mene ngah Ting gi
34-
32 Perem puan PT Ya 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2
50
17 Mene ngah Ting gi
34-
50 laki ah ng
33
34 Laki- laki SMP Ya 1 2 2 2 1 0 2 0 1 0
11 Rend ah Seda ng
17-
33
35 Perem puan PT Ya 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2
16 Mene ngah Ting gi
34-
33 puan ak ah dah
33
33
12 Mene ngah Seda ng
17-
33
53 Laki- laki PT Tid ak
2 1 2 2 0 1 2 1 0 0
11 Mene ngah Seda ng
34-
50
54 Perem puan SMA Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1
18 Rend ah Ting gi
17-
55 Perem puan PT Tid ak
33
2 2 2 2 0 0 0 2 2 0
12 Mene ngah Seda ng
17-
33
56 Laki- laki SMA Ya 2 2 2 2 2 2 1 0 1 2
16 Rend ah Ting gi
17-
33
57 Laki- laki SMP Ya 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1
14 Rend ah Seda ng
17-
52 Perem puan SMA Ya 1 1 1 0 0 2 2 2 1 2
17-
44 Perem puan PT Ya 1 2 2 2 1 1 2 2 1 0
47 Perem puan SMA Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 0 2
14 Mene ngah Seda ng
17-
33
45 Laki- laki PT Ya 1 1 2 2 2 1 2 0 2 2
15 Mene ngah Seda ng
34-
50
46 Perem puan SMA Ya 2 0 1 0 1 0 1 1 0 1
7 Rend ah Ren dah
17-
33
18 Mene ngah Ting gi
15 Rend ah Seda ng
34-
50 laki ak ah ng
33
49 Laki- laki PT Ya 2 1 2 1 0 2 0 0 2 2
12 Mene ngah Seda ng
34-
50
50 Laki- laki SMP Tid ak
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Rend ah Ren dah
17-
33
51 Laki- laki SMA Ya 2 2 2 2 2 2 0 0 1 2
33 laki ngah gi
33
17 Mene ngah Ting gi
67 Perem puan SMA Ya 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2
17 Rend ah Ting gi
17-
33
68 Perem puan PT Ya 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2
18 Mene ngah Ting gi
17-
33
69 Laki- laki PT Tid ak
2 0 2 1 2 2 2 2 2 2
17-
16 Mene ngah Ting gi
33
70 Perem puan SMA Ya 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2
18 Mene ngah Ting gi
34-
50
71 Laki- laki PT Ya 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1
18 Mene ngah Ting gi
17-
33
72 Laki- laki PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
20 Mene ngah Ting gi
>5
66 Laki- laki SMA Ya 2 2 1 2 2 2 1 2 0 2
59 Laki- laki PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
50
20 Mene ngah Ting gi
17-
33
60 Laki- laki PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2
19 Mene ngah Ting gi
17-
33
61 Perem puan SMA Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2
19 Mene ngah Ting gi
34-
62 Laki- laki SMP Ya 2 0 2 2 2 2 2 0 1 0
33
13 Rend ah Seda ng
17-
33 puan ah ng
33
64 Laki- laki PT Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
20 Mene ngah Ting gi
17-
33
65 Perem puan SMP Ya 2 2 0 0 2 0 0 0 2 2
10 Rend ah Seda ng
17-
>5 laki ak ngah gi
50
19 Mene ngah Ting gi
33
82 Perem puan SMA Ya 2 2 0 2 2 2 2 0 1 2
15 Rend ah Seda ng
17-
33
83 Laki- laki SMA Ya 2 2 2 2 2 0 0 0 1 1
12 Mene ngah Seda ng
34-
50
84 Laki- laki PT Tid ak
2 2 2 2 1 2 2 2 2 2
>5
14 Mene ngah Seda ng
85 Perem puan SMA Ya 0 1 1 1 0 1 2 2 2 2
12 Rend ah Seda ng
17-
33
86 Perem puan PT Ya 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1
17 Mene ngah Ting gi
17-
33
87 Perem puan PT Ya 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2
16 Mene ngah Ting gi
34-
17-
81 Laki- laki PT Ya 1 1 2 2 2 0 0 2 2 2
74 Perem puan SMP Ya 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1
77 Laki- laki SD Ya 0 0 2 2 2 2 0 0 1 2
13 Rend ah Seda ng
17-
33
75 Perem puan SMA Ya 2 2 2 2 2 2 0 0 1 0
13 Mene ngah Seda ng
17-
33
76 Laki- laki SMA Ya 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1
18 Rend ah Ting gi
17-
33
11 Rend ah Seda ng
33
17-
33 puan ah gi
33
79 Perem puan PT Tid ak
2 2 2 2 2 2 2 2 1 2
19 Rend ah Ting gi
17-
33
80 Laki- laki SMA Ya 2 0 2 2 2 2 0 0 1 1
12 Rend ah Seda ng
17-
50 laki ah ng
33
10 Mene ngah Seda ng
17-
33
96 Laki- laki PT Ya 1 2 2 0 2 2 1 2 1 2
15 Mene ngah Seda ng
17-
33
97 Laki- laki PT Ya 0 0 2 2 0 0 1 2 2 1
17-
95 Laki- laki SMP Ya 2 2 2 0 1 2 2 1 1 2
33
98 Perem puan PT Ya 2 2 2 1 0 2 0 1 1 0
11 Mene ngah Seda ng
17-
33
99 Perem puan SMA Ya 2 2 0 0 2 1 0 2 2 2
13 Rend ah Seda ng
17-
15 Rend ah Seda ng
33
89 Perem puan SMA Ya 1 2 2 2 1 1 0 1 0 2
11 Rend ah Seda ng
12 Rend ah Seda ng
34-
50
90 Laki- laki PT Ya 1 2 2 1 0 0 2 2 0 1
11 Mene ngah Seda ng
17-
33
91 Laki- laki SD Ya 0 0 0 1 2 2 2 2 2 0
17-
17-
33
92 Perem puan PT Ya 2 1 1 1 2 1 2 0 1 2
13 Mene ngah Seda ng
34-
50 puan ngah ng
50
94 Perem puan SMA Ya 2 1 2 0 2 2 2 2 2 1
16 Rend ah Ting gi
33 Uji Validitas Kuesioner
Correlations
perta perta perta perta perta perta perta perta perta perta nyaan nyaan nyaan nyaan nyaan nyaan nyaan nyaan nyaan nyaan1
2
3
4
5
6
7
** **
8
9 10 total ** *
perta Pearson 1 .781 .328 .382 .303 .053 .573 .541 .217 .109 .684
nyaan Correlation1 Sig. (2- .000 .157 .097 .194 .823 .008 .014 .358 .649 .001 tailed) N
20
20
20
20
20
20
20 * * ** **
20
20
20
20
perta Pearson .781 1 .384 .218 .382 .248 .532 .503 .271 .188 .714
nyaan Correlation2 Sig. (2- .000 .094 .356 .096 .292 .016 .024 .247 .426 .000 tailed) N
20
20
20
20 **
20
20
20
20
20 ** * **
20
20
perta Pearson .328 .384 1 .660 .533 .400 .180 .240 .666 .308 .697
nyaan Correlation3 Sig. (2- .157 .094 .002 .016 .081 .448 .309 .001 .186 .001 tailed)
- ** N
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20 **
perta Pearson .382 .218 .660 1 .319 .393 .404 .442 .386 .052 .671
nyaan Correlation4 Sig. (2- .097 .356 .002 .170 .087 .077 .051 .093 .827 .001 tailed) N
20
20
20
20
20
20
20
20 *
- * 20
20
20
perta Pearson .303 .382 .533 .319 1 .145 .056 .141 .346 .051 .457
nyaan Correlation5 Sig. (2- .194 .096 .016 .170 .542 .815 .553 .135 .830 .043 tailed) N
20
20
20
20
20
20
20 * **
20
20
20
20
perta Pearson .053 .248 .400 .393 .145 1 .505 .391 .401 .442 .591
nyaan Correlation6 Sig. (2- .823 .292 .081 .087 .542 .023 .089 .080 .051 .006
N
20
20 * ** * ** **
20
20
20
20
20
20
20
20
20
perta Pearson .573 .532 .180 .404 .056 .505 1 .723 .406 .369 .763
nyaan Correlation7 Sig. (2- .008 .016 .448 .077 .815 .023 .000 .076 .109 .000 tailed) N
20 * ** ** *
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
perta Pearson .541 .503 .240 .442 .141 .391 .723 1 .384 .119 .732
nyaan Correlation8 Sig. (2- .014 .024 .309 .051 .553 .089 .000 .095 .617 .000 tailed)
- ** * **
perta Pearson .217 .271 .666 .386 .346 .401 .406 .384 1 .506 .693
nyaan Correlation
9 Sig. (2- .358 .247 .001 .093 .135 .080 .076 .095 .023 .001 tailed) N
20
20
20
20
20
20
20
20
20 * *
20
20 perta Pearson .109 .188 .308 .052 .051 .442 .369 .119 .506 1 .446 nyaan Correlation
10 Sig. (2- .649 .426 .186 .827 .830 .051 .109 .617 .023 .049 tailed) N
20
20
20
20
20
20
20
20
20 ** ** ** ** ** ** ** * * **
20
20 total Pearson .684 .714 .697 .671 .457 .591 .763 .732 .693 .446
1 Correlation
Sig. (2- .001 .000 .001 .001 .043 .006 .000 .000 .001 .049
tailed) N20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
- . Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Case Processing Summary N % Cases Valid a 20 100.0 Excluded .0
Total 20 100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items
.849
10 Karakteristik Responden
1. Jenis kelamin
Jenis Kelamin Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent
Valid Laki-laki
51
51.5
51.5
51.5 Perempuan
48
48.5 48.5 100.0 Total 99 100.0 100.0
2. Umur
Umur
Cumulative Frequency Percent Valid Percent PercentValid 17-33
71
71.7
71.7
71.7 34-50
22
22.2
22.2
93.9 >50
6
6.1 6.1 100.0
3. Tingkat Pendidikan
Tingkat Pendidikan
Cumulative Frequency Percent Valid Percent PercentValid SD
7
7.1
7.1
7.1 SMP
12
12.1
12.1
19.2 SMA
39
39.4
39.4
58.6 Perguruan Tinggi
41
41.4 41.4 100.0 Total 99 100.0 100.0
4. Status Ekonomi
Status Ekonomi
Cumulative Frequency Percent Valid Percent PercentValid Rendah
47
47.5
47.5
47.5 Menengah
52
52.5 52.5 100.0 Total 99 100.0 100.0
5. Tingkat Pengetahuan
Tingkat Pengetahuan Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent
Valid Rendah
7
7.1
7.1
7.1 Tinggi
42
42.4
42.4
49.5 Sedang
50
50.5 50.5 100.0 Total 99 100.0 100.0
6. Penggunaan Antibiotik secara Bebas
Penggunaan Antibiotik secara Bebas
Cumulative Frequency Percent Valid Percent PercentValid Ya
88
88.9
88.9
88.9 Tidak
11
11.1 11.1 100.0 Total 99 100.0 100.0
Hubungan Karakteristik dengan Penggunaan Antibiotik secara bebas
1. Jenis Kelamin
Jenis Kelamin * Penggunaan Antibiotik secara Bebas Crosstabulation
Count Penggunaan Antibiotik secaraBebas Ya Tidak Total Jenis Kelamin Laki-laki
44
7
51 Perempuan
44
4
48 Total
88
11
99 Chi-Square Tests Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig.
Value df (2-sided) (2-sided) (1-sided)
a
Pearson Chi-Square .728 b 1 .394 Continuity Correction .284 1 .594 Likelihood Ratio .738 1 .390 Fisher's Exact Test.527 .299 Linear-by-Linear Association .721 1 .396 N of Valid Cases
99
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,33.2. Umur
Umur * Penggunaan Antibiotik secara Bebas Crosstabulation Count Penggunaan Antibiotik secara
Bebas Ya Tidak Total Umur 17-33
64
7
71 34-50
19
3
22 >50
5
1
6 Total
88
11
99 Chi-Square Tests Asymp. Sig. (2- Value df sided)
a
Pearson Chi-Square .4422 .802 Likelihood Ratio .416 2 .812 Linear-by-Linear Association .436 1 .509 N of Valid Cases
99
a. 2 cells (33,3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,67.
3. Tingkat Pendidikan
Tingkat Pendidikan * Penggunaan Antibiotik secara Bebas Crosstabulation
Count Penggunaan Antibiotik secara Bebas Ya Tidak TotalTingkat Pendidikan SD
5
2
7 SMP
11
1
12 SMA
39
39 Perguruan Tinggi
33
8
41
Chi-Square Tests Asymp. Sig. (2- Value df sided) a Pearson Chi-Square 10.059
3 .018 Likelihood Ratio 13.337 3 .004 Linear-by-Linear Association .226 1 .634 N of Valid Cases
99
a. 4 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,78.
4. Status Ekonomi
Status Ekonomi * Penggunaan Antibiotik secara Bebas Crosstabulation Count Penggunaan Antibiotik secara
Bebas Ya Tidak Total Status Ekonomi Rendah
42
5
47 Menengah
46
6
52 Total
88
11
99 Chi-Square Tests Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig.
Value df (2-sided) (2-sided) (1-sided) a Pearson Chi-Square .020 b 1 .887 Continuity Correction .000 1 1.000 Likelihood Ratio .020 1 .887 Fisher's Exact Test
1.000 .572 Linear-by-Linear Association .020 1 .887 N of Valid Cases
99 a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,22.
b. Computed only for a 2x2 table
5. Tingkat Pengetahuan
Tingkat Pengetahuan * Penggunaan Antibiotik secara Bebas Crosstabulation
Count Penggunaan Antibiotik secaraBebas Ya Tidak Total Tingkat Pengetahuan Rendah
5
2
7 Tinggi
36
6
42 Sedang
47
3
50 Total
88
11
99 Chi-Square Tests Asymp. Sig. (2- Value df sided) a Pearson Chi-Square 3.912
2 .141 Likelihood Ratio 3.546 2 .170 Linear-by-Linear Association 3.732 1 .053 N of Valid Cases
99
a. 2 cells (33,3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,78.