ANALISIS FAKTOR UNTUK ANGKA GIZI BURUK PADA BALITA DI KABUPATEN LANGKAT TAHUN 2006 TUGAS AKHIR WINA SOFIE YUSTISIA

ANALISIS FAKTOR UNTUK ANGKA GIZI BURUK PADA BALITA DI KABUPATEN LANGKAT TAHUN 2006

TUGAS AKHIR WINA SOFIE YUSTISIA 052407142

PROGRAM STUDI D-III STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2008

Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

PERSETUJUAN

Judul

Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Depatemen Fakultas

: ANALISIS FAKTOR UNTUK ANGKA GIZI BURUK PADA BALITA DI KABUPATEN LANGKAT TAHUN 2006 : TUGAS AKHIR : WINA SOFIE YUSTISIA : 052407142 : DIPLOMA – 3 (D3) STATISTIKA : MATEMATIKA : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Mei 2008

Diketahui/Disetujui oleh Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Pembimbing

Dr. Saib Suwilo, M.Sc NIP. 131 796 149

Dra. Elvina Herawati, M.Si NIP. 131 945 361


PERNYATAAN

ANALISI FAKTOR UNTUK ANGKA GIZI BURUK PADA BALITA DI KABUPATEN LANGKAT TAHUN 2006

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Mei 2008

WINA SOFIE YUSTISIA 052407142


PENGHARGAAN

Puji dan syukur Penulis ucapkan ke hadirat Allah SWT yang telah memberikan Rahmat dan hidayahnya sehingga Penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dapat berjalan dengan lancar dan diselesaikan dengan baik.

Adapun penulisan Tugas Akhir ini merupakan salah satu syarat yang harus dilakukan di Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat. Dalam Tugas Akhir ini penulis ingin mengamati tentang faktor-faktor apa saja yang memepengaruhi angka gizi bururk pada balita dan seberapa besar pengaruh tersebut. Dan kemudian penulis memeilih judul “ANALISIS FAKTOR UNTUK ANGKA GIZI BURUK PADA BALITA DI KABUPATEN LANGKAT TAHUN 2006”. Dengan melihat dari faktor angka kemiskinan dan pendidikan tertinggi yang ditamatkan wanita berumur 10 tahun keatas (yang belum tamat SD). Pada kesempatan ini Penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1. Bapak Dr. Edi Marlianto, M.Sc selaku Dekan FMIPA USU. 2. Bapak Dr. Saib Suwilo, M.Sc selaku Ketua Pelaksana Program Studi Statistika D – 3 FMIPA USU. 3. Ibu Dra. Elvina Herawati, M.Si selaku Dosen Pembimbing pada penulisan Tugas Akhir ini yang telah bersedia memberikan arahan, bimbingan dan petunjuk kepada Penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini.


4. Bapak dan Ibu Staf Pengajar FMIPA khususnya Program Studi Statistika D – 3 FMIPA USU Medan dan seluruh Staf Administrasi. 5. Kepada yang tersayang Ayahanda H.Sofyan AK dan ibunda T.Yusfinarti yang tak pernah henti memberikan semangat dan dukungan baik dengan materil maupun do’anya kepada Penulis. Dan penulis juga mengucapkan terima kasih kepada abang-abang ku yang yang telah banyak memberikan semangat dan motivasi kepada Penulis. 6. Semua teman-teman seperjuangan D-3 Statistika Kelas C Stambuk 2005 yang telah bemberikan masukan yang positif bagi Penulis.

Penulis sudah berusaha semaksimal mungkin dalam menyusun dan menyelesaikan Tugas Akhir ini, namun penulis menyadari bahwa masih terdapat banyak kekurangan didalam penulisan Tugas Akhir ini. Untuk itu Penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan Tugas Akhir ini..

Akhir kata, Pemulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang turut membantu dan berharap semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi pembaca dan Penulis.

Medan,

Mei 2008


Penulis

DAFTAR ISI

Halaman PERSETUJUAN

ii

PERNYATAAN

iii

PENGHARGAAN

iv

KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR BAB 1 Pendahuluan

1

1.1 Latar Belakang

1

1.2 Identifikasi Masalah

4

1.3 Batasan Masalah

5

1.4 Maksud Dan Tujuan

6

1.5 Metodologi Penelitian

6

1.6 Pengumpulan Data Dan Pemilihan Data

7

1.7 Model Empiris

7

1.8 Tinjauan Pustaka

8

1.9 Sistematika Penulisan

9

BAB 2 Gambaran Umum Tempat Riset

11

2.1 Visi Dan Misi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat

11

2.1.1 Pengertian Umum Visi

11

2.1.2 Tujuan Penetapan Visi

11

2.1.3 Visi Dinas Kesehatan Langkat

11

2.1.4 Pengertian Visi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat

11

2.2 Misi Pembangunan Kesehatan Kabupaten Langkat

13


2.2.1 Pengertian Umum Misi

13

2.2.2 Dasar Pertimbangan Menetapkan Misi

13

2.2.3 Misi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat

14

2.3 Tugas Dan Fungsi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat

14

2.4 Susunan Organisasi Dinas Keehatan Kabupaten Langkat

15

2.5 Uraian Tugas Dan Fungsi

16

BAB 3 Landasan Teori

22

3.1 Pengertian Regresi

22

3.2 Analisis Regresi Linier Berganda

22

3.3 Regrasi Linier Sederhana

23

3.4 Regresi Linier Berganda

24

3.5 Membentuk Persamaa Regresi Linier Berganda

26

3.6 Koeffisien Determinasi

27

3.7 Koeffisien Korelasi

28

3.8 Uji Regresi Linier Ganda

29

BAB 4 Analisa Dan Evaluasi

31

4.1 Data Yang Diperoleh

31

4.2 Persamaan Regresi Linier Ganda

32

4.2.1 Analisa Residu

35

4.2.2 Koefisien Determinasi

36

4.2.3 Koefisien Korelasi

38

4.3 Uji Regresi Linier Berganda

40

BAB 5 Implementasi Sistem

42

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

42

5.2 Pengertian SPSS

42

5.3 Pengaktifan SPSS

43

5.4 Pemasukan Data

44

5.5 Pengisian Data

46

5.6 Pengolahan Data Dengan Persamaan Regresi

47


BAB 6 Penutup

50

6.1 Kesimpulan

50

6.2 Saran

51

Daftar Pustaka Lampiran

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Bentuk Umum Data Observasi Tabel 4.1 Data yang akan diolah Tabel 4.2 Nilai-Nilai Koefisien Tabel 4.3 Penyimpangan nilai sebenarnya dengan nilai perkiraan

Halaman 25 32 32 35


DAFTAR GAMBAR

Gambar 5.1 Tampilan Start Membuka Program SPSS 14.0 for windows Gambar 5.2 Tampilam Pembuka SPSS 14.0 Gambar 5.3 Pengisian Data Gambar 5.4 Tampilan Menu Analyze Gambar 5.5 Kotak Dialog Linier Regression Gambar 5.6 Kotak Dialog Linier Regression Statistc Gambar 5.7 Kotak Dialog Linier Regression Plots

Halaman 44 45 47 48 48 49 49


BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Menurut geografi Kabupaten Langkat yang berada di Sumatera utara terletak di antara 304’ dan 403’ Lintang Utara serta antara 97052’ dan 98045’ Bujur Timur dengan batasbatas wilayah, yaitu Sebelah Utara berbatasan dengan Selat Sumatera dan Kabupaten Aceh Timur (Propinsi Nangroe Aceh Darussalam), sebelah Timur barbatasan dengan Kabupaten Deli Serdang, sebelah Selatan Berbatan dengan Kabupaten Karo,sebelah Barat berbatasan dengan Selat Sumatera dan Kabupaten Aceh Tenggara (Propinsi Nangroe Aceh Darrusalam).Luas Wilayah Kabupaten Langkat adalah 6.263,29 Km2. Secara administrasi Kabupaten Langkat dibagi atas 20 Kecamatan, 34 Kelurahan dan 226 desa diantaranya terdapat 9 desa dengan kriteria desa tertinggal.

Berdasarkan proyeksi penduduk yang dilakukan oleh BPS pada tahun 2006 jumlah penduduk Kabupaten Langkat adalah sebesar 970.433 jiwa dengan laju pertumbuhan penduduk sebesar 1,14 %, dengan kepadatan yang tidak sama antara satu kecamatan dengan kecamatan yang lain. Pada umumnya daerah perkotaan (Kecamatan Stabat dan Binjai) mempunyai kepadatan yang dapat menimbulkan pemasalahan kesehatan jika tidak dilakukan intervensi terutama dalam masalah kesehatan lingkungan. Demikian juga halnya dengan yang mempunyai kepadatan rendah (Kecamatan Bahorok, Batang Serangan dan Sawit Seberang) karena biasanya


mempunyai

wilayah-wilayah

yang

sulit

dijangkau

oleh

kendaraan

karena

penduduknya mempunyai akses yang kecil terhadap pelayanan kesehatan. Harus diakui, untuk menentukan status kesehatan di kabupaten Langkat saat ini bukan merupakan persoalan yang mudah. Hal ini karena sistem informasi kesehatan masih belum memadai untuk dapat menentukan status kesehatan secara tepat. Secara umum derajat kesehatan masyarakat kabupaten Langkat meningkat, namun demikian masih banyak persoalan kesehatan yang harus dihadapi oleh Pemerintahan Kabupaten Langkat yaitu salah satunya perbedaan status kesehatan. Perbedaan status kesehatan antara tingkat sosial ekonomi masih ada. Presentasi anak balita yang berstatus gizi buruk lebih tinggi pada kelompok masyarakat miskin dengan status tingkat pendidikan rendah.

Dalam bidang pendidikan, tingkat pendidikan masyarakat dalam hal ini lebih dikaitkan dengan kemampuan dalam menyerap dan menerima informasi dalam bidang kesehatan serta kemampuan untuk berperan serta dalam pembangunan bidang kesehatan. Masyarakat yang memiliki pandidikan yang lebih tinggi pada umumnya memiliki pengetahuan yang lebih luas sehingga dapat lebih mudah dalam menyerap dan menerima informasi secara aktif berperan serta dalam mengatasi masalah kesehatannya dan keluarganya. Survei Demografi di 40 negara telah membuktikan dan memperlihatkan bahwa makin tinggi tingkat pendidikan ibu, makin rendah tingkat kematian bayi. Telah jelas bahwa begitu besar pengaruh pendidikan terhadap penguasaan seorang ibu akan gizi yang baik bagi buah hatinya. Dengan kata lain semakin tinggi tingkat pendidikan ibu, maka semakin terbuka wawasan wanita tentang pentingnya gizi bagi pertumbuhan anak tersebut.


Sedangkan masalah kemiskinan sudah pasti erat kaitannya dengan masalah gizi buruk. Kemiskinan menyebabkan kurangnya daya beli mayarakat terhadap kecukupan kebutuhan dasar pangan untuk menunjang kesehatan tubuh secara fisik. Fenomena masih adanya anak bayi dan balita yang mengalami gizi kurang dan gizi buruk merupakan indikasi kurangnya daya beli masyarakat dalam mencukupi bahan pangan bagi keluarganya. Pola konsumsi sebagian besar keluarga miskin kurang memenuhi syarat minimal kebutuhan kalori, protein dan lemak. Hal ini disebabkan rendahnya pengetahuan akan pengadaan bahan pangan yang murah dengan gizi yang baik, disertai perilaku yang kurang memadai untuk menunjang kesehatan yang optimal.

Dalam hal ini kemiskinan merupakan permasalahan yang meningkat di Kabupaten Langkat. Sebagai akibat krisis moneter yang berkepanjangan dan banyaknya pengungsi yang imigrasi ke Kabupaten Langkat semakin menambah populasi penduduk miskin. Hal ini dapat dimaklumi karena Kabupaten Langkat berbatasan langsung dengan Propinsi Nangroe Aceh Darussalam (NAD), sehingga pengungsi banyak yang mengalir ke Kabupaten Langkat. Berdasarkan sensus penduduk miskin yang dilakukan oleh BPS pada tahun 2006 jumlah penduduk miskin di Kabupaten Langkat adalah sebesar 40.261 KK atau sebesar 19,5 %.

Data statistik menunjukkan bahwa tidak sedikit anak-anak balita di Indonesia yang gizinya masih belum baik yang disebabkan oleh beberapa masalah yang kompleks. Salah satu masalah gizi di Indonesia adalah bahwa masih tingginya angka kematian bayi serta kematian ibu dan balita merupakan akibat masalah gizi kronis. Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Pernyataan tersebut sebenarnya bukan sesuatu yang mengejutkan karena masalah kurang gizi pada pada ibu hamil dan bayi serta balita telah terjadi sejak lama.

Gizi yang baik seharusnya memenuhi beberapa kriteria dalam ilmu kesehatan. Dalam hal ini seharusnya diperlukan sosialisasi kepada calon ibu tentang asupan gizi yang baik. Kebijakan yang diambil pemerintah dengan mengirim atau menyebar Dokter dan Bidan ke seluruh penjuru negeri terutama daerah desa dan pedalaman dalam jumlah yang memadai sehingga sangat membantu para ibu.

Anak-anak merupakan obyek yang paling patut diperhatikan untuk mempersiapkan sumber daya manusia yang berkwalitas dengan memperhatikan pendidikan yang memadai dan pelayanan kesehatan yang baik. Dalam bidang kesehatan, salah satu segi yang perlu diperhatikan adalah persoalan gizi yang dalam konteksnya, kwalitas manusia Indonesia di masa depan akan dipengaruhi oleh status gizi anak-anak di masa sekarang lebih khususnya lagi pada anak-anak balita.

1.2 Identifikasi Masalah

Dari uraian latar belakang di atas penulis menemukan akar permasalahan dari fenomena tersebut, yaitu maslah gizi buruk pada balita yang faktanya sangat kompleks. Ditemukannya akar permasalahan, berarti akan didapati faktor-faktor yang dapat dikendalikan. Untuk membuat faktor ini penulis mamilih : 1. Angka Gizi Buruk pada Balita Sebagai variabel tak bebas, dan 1. Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan Wanita Wanita Berumur 10 Tahun Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

ke atas (yang belum tamat SD) 2. Angka Kemiskinan Penduduk Sebagai Variabel bebas.

Dengan mengetahui seberapa besar Kabupaten Langkat harus menekan angka gizi buruk pada balita, maka untuk mengimplementasikan keadaan diatas maka penulis memilih Tugas Akhir yang berjudul “Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006”

1.3 Batasan Masalah

Mengingat jumlah status gizi buruk terus meningkat, ditambah dengan lemahnya pengetahuan seorang ibu terhadap kondisi bayi dikarenakan rendahnya tingkat pendidikan, serta faktor krisis ekonomi yang mengakibatkan tingginya angka kemiskinan, kesemuanya itu berujung pada meningkatnya angka gizi buruk pada balita. Angka gizi buruk yang terus meningkat ini sangat berpengaruh bagi keadaan lainnya, seperti lemahnya generasi penerus bangsa yang terlihat akan

angka

kemiskinan dan pendidikan. Untuk menghindari pembahasan yang melebar penulis membatasi masalah yang ada berupa : 1. Pengaruh Pendidikan Wanita terhadap meningkatnya angka gizi buruk pada balita di Kabupaten Langkat. 2. Pengaruh Angka Kemiskinan terhadap meningkatnya angka gizi buruk pada balita di Kabupaten Langkat.


1.4 Maksud Dan Tujuan

Tujuan penulisan ini adalah untuk mengetahui seberapa besar faktor kemiskinan, dan tingkat pendidikan wanita, dapat mempengaruhi Angka Gizi Buruk Pada Balita di Kabupaten Langkat tahun 2006.

Sementara maksud dari tulisan ini adalah : 1. Untuk meningkatkan status gizi keluarga dan masyarakat di Kabupaten Langkat di masa yang akan datang, dengan melihat taraf pendidikan , ekonomi dan kesehatan 2. Memberi

partimbangan

dalam

penetapan

kebijaksanaan

perenanaan

pembangunan untuk kesejahteraan masyarakat dengan melihat faktor-faktor yang mempengaruhi angka gizi buruk pada balita untuk kedepannya. 3. Memenuhi salah satu persyaratan untuk dinyatakan lulus pada program D3 Statistika di Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara (USU).

1.5 Metodologi Penelitian

Pada bagian ini akan diuraikan mengenai pengumpulan dan pemilihan data. Kemudian dilanjutkan dengan uraian mengenai model empiris dan pengukuran variabel yang digunakan dalam penelitian ini.


1.6Pengumpulan Data Dan Pemilihan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data skunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat, serta sumber-sumber lain yang relevan dalam tahun 2006.

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah status gizi buruk pada balita, angka kemiskinan dan wanita yang belum tamat SD. Data yang diperoleh tersebut kemudian dikumpulkan, diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk angkaangka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengenai data tersebut.

1.7 Model Empiris

Untuk menguji hubungan antara variabel variabel dependen dengan variabel independen digunakan model regresi linear berganda. Persamaan umum dalam model regresi linear:

Y = b0 + b1 X 1 + b2 X 2 + b3 X 3 +  + bn X n + e

Keterangan: Y: Variabel Dependen X1, X2, X3, ...Xn : Variabel Independen e : Kesalahan (error) b0: Konstanta Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

b1, b2, b3, ...bn: Koefisien Variabel Independen Dalam penelitian ini di duga bahwa beberapa variabel, yaitu angka kemiskinan, dan pendidikan tertinggi yang ditamatkan wanita berumur 10 tahun keatas dengan status belum tamat SD berpengaruh terhadap angka gizi buruk pada balita. Untuk menganalisis pengaruh terhadap angka gizi buruk, digunakan model regresi linear. Di dalam model regresi tersebut, angka gizi buruk sebagai variabel dependen serta kemiskinan dan wanita yang belum tamat SD sebagai variabel independen.

Pengujian terhadap angka gizi buruk dilakukan dengan menguji koefisien regresi masing-masing variabel. Jika angka gizi buruk yang diharapkan tidak dipengaruhi oleh masing-masing variabel maka besarnya b0, b1, b2, b3 tidak berbeda dengan nol (tidak signifikan). Nilai R2 (koefisien determinasi) yang diperoleh dapat digunakan untuk menjelaskan persentase variasi nilai variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang dihasilkan.

1.8 Tinjauan Pustaka

Beberapa buku yang menjadi tinjauan pustaka yang digunakan untuk mewujudkan tulisan inidikutip dari buku Profil Kesehatan Kabupaten Langkat yang berisikan data yang digunakan penulis sebagai data analisis. Untuk mendapatkan informasi sebagai bahan literatur dan sebagai panduan untuk menganalisis data yang ada, maka penulis menggunakan buku-buku statistika yang berhubungan dengan regresi linier,dan beberapa buku lainnya sebagai bahan untuk penulisan. Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

1.9 Sistematika Penulisan

Adapun sistematika dalam penulisan “Tugas Akhir” secara garis besarnya dibagi dalambeberapa Bab yang masing-masing Bab dibagi atas beberapa sub bab yaitu sebagai berikut :

BAB I

: PENDAHULUAN Pada Bab ini akan di uraikan Latar Belakang, Identifikasi Masalah, Tujuan dan Manfaat Penelitian, dan Metodologi penelitian.

BAB II

: GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET Pada Bab ini akan dijelaskan tentang moto, visi dan misi serta realisasi program dan kegiatan Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat.

BAB III

: LANDASAN TEORI Pada Bab ini akan diuraikan mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi Gizi Buruk dan menguraikan tentang pengertian regresi, regresi linier ganda dan korelasi regresi linier ganda serta uji koefisien regresi linier ganda.

BAB IV

: ANALISIS DATA Pada Bab ini akan dilakukan analisis data dengan regresi linier berganda, analisis korelasi ganda.


BAB V

: IMPLEMENTASI SISTEM Dalam Bab ini dilakukan analisis data dengan regresi dan korelasi dengan menggunakan program SPSS.

BAB VI

: PENUTUP Dalam Bab ini memberikan beberapa kesimpulan dan saran sesuai dengan hasil analisis yang dilakukan.


BAB 2

GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET

2.1. VISI DAN MISI DINAS KESEHATAN KABUPATEN LANGKAT

2.1.1. Pengertian Umum Visi

Yang dimaksud dengan visi dalam hal ini adalah cara pandang jauh kedepan, kemana Instansi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat harus dibawa agar dapat eksis, antisipatif dan inovatif. Secara umum Visi adalah pandangn ideal masa depan yang ingin diwujudkan Instansi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat.

2.1.2. Tujuan Penetapan Visi

Visi ditetapkan merupakan gambaran bersama mengenai masa depan dan menjadi komitman murni dari seluruh masyarakat dan Dinas Kabupaten Langkat. Tujuan penetapan ini adalah untuk mencerminkan apa yang ingin dicapai, memberi arah dan fokus strategis yang jelas, menjadi perekat dan menyatukan gagasan yang strategik, memiliki orientasi terhadapmasa depan, mampu menumbuhkan komitmen seluruh jajaran dalam lingkungan organisasidan mampu menjamin keseimbangan organisasi.


2.1.3 Visi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat

Visi dinas Kesehatan Kabupaten Langkat dirumuskan dan ditetapkan sebagai berikut:”KABUPATEN LANGKAT SEHAT TAHUN 2010”

2.1.4. Pengertian Visi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat

Yang dimaksud dengan “KABUPATEN LANGKAT SEHAT TAHUN 2010” adalah: Dinas Kesehatan kabupaten Langkat berharap bahwa pada tahun 2010 nanti, Kabupaten Langkat sudah merupakan suatu Kabupaten yang masyarakatnya benarbenar telah menerapkan prinsip-prinsip hidup sehat, dengan didukung oleh sarana dan prasarana kesehatan yang memadai di Kabupaten Langkat, dengan didukung pula lingkungan yang kondusif bagi terwujudnya keadaan sehat yaitu lingkungan yang bebas dari polusi, tersedianya air bersih, sanitasi lingkungan yang memadai, perumahan dan pemukiman yang sehat, perencanaan kawasan yang berwawasan kesehatan serta terwujudnya kehidupan masyarakatyang saling tolong-menolong dengan memelihara nilai-nilai budaya bangsa.

Perilaku masyarakat Kabupaten Langkat Sehat 2010 yang diharapkan adalah yang bersifat proaktif untukmemelihara dan meningkatkan kesehatan, mencegah resiko terjadinya penyakit, melindungi diri dari ancaman penyakit serta berpartisipasi aktif dalam gerakan kesehatan masyarakat. Selanjutnya kemampuan masyarakat yang diharapkan pada masa depan adalah yang mampu menjangkau pelayanan kesehatan Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

yang bermutu tanpa adanya hambatan, baik yang bersifat ekonomi, maupun non ekonomi. Pelayanan kesehatan bermutu yang dimaksud disini adalah pelayanan kesehatan yang memuaskan pemakai jasa pelayanan serta yang diselenggarakan sesuai dengan standar dan etika pelayanan profesi.

Diharapkan dengan terwujudnya lingkungan dan perilaku sehat serta meningkatnya kemampuan masyarakat tersebut di atas, derajat kesehatan perorangan, keluarga dan masyarakat dapat ditingkatkan secara optimal.

2.2 Misi Pembangunan Kesehatan Kabupaten Langkat

2.2.1. Pengertian Umum Misi

Misi adalah sesuatu yang harus diemban atau dilaksanakan oleh Instansi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat, sesuai visi yang ditetapkan, agar tujuan organisasi dapat terlaksana dan berhasil dengan baik.

2.2.2. Dasar Pertimbangan Menetapkan Misi

Dalam menetapkan misi untuk mewujudkan Visi Dinas Kabupaten Langkat dipertimbangkan berbagai hal yang meliputi : -

Berbagai tata nilai yang akan dianut dalam mengatasi masalah kesehatan

-

Isu pokok dari permasalahan kesehatan yang akan diatasi


2.2.3.Misi Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat

Setelah memperhatikan masukan-masukan dari berbagai pihak yang berkepentingan dan memberikan peluang untuk perubahan/penyesuaian sesuai perkembangan lingkungan strategic maka Misi Dinas Kabupaten Langkat adalah

a. Mewujudkan penyelenggaraan pelayanan kesehatan yang baik melalui peningkatan profesionalisme petugas kesehatan b. Meningkatkan peran serta masyarakat dalam pembangunan kesehatan melalui pemanfaatan seluruh SDM menuju system kesehatan nasional c. Mewujudkan peningkatan derajad kesehatan masyarakat melalui pemanfaatan sarana dan prasarana kesehatan dan penetapan program unggulan kesehatan

2.3. Tugas Dan Fungsi Dinas Kabupaten Langkat

Tugas : Melaksanakan kewenangan desentralisasi dibidang kesehatan

Fungsi : a.Perumusan kebijakan teknis dibidang kesehatan b.Pelayanan perijinan dan pengawasan dibidang kesehatan Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

c.Pembinaan terhadap unit pelaksana teknis dinas dan sarana kesehatan lainnya d.Pembinaan, pengendalian, pengawasan produk obat dan makanan

e.Penyelenggaraan ketatausahaan dinas

2.4. Susunan Organisasi Dinas Kesehatan

1. Kepala

2. Bagian Tata Usaha terdiri dari :

a. Sub Bagian Perencanaan dan Keuangan b. Sub Bagian Umum

3. Bidang Promosi Kesehatan dan Penyehatan Lingkungan terdiri dari :

a. Seksi Promosi Kesehatan b. Seksi Penyehatan Lingkungan

4. Bidang Obat dan Makanan terdiri dari :

a. Seksi Farmasi b. Seksi Pengawasan Obat , Makanan dan Minuman

5. Bidang pelayanan kesehatan terdiri dari Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

a. Seksi Pelayanan Kesehatan Masyarakat b. Seksi Kesehatan Keluarga dan Gizi

6. Bidang Pencegahan dan Pemberantasan Penyakit : a. Seksi Imunisasi dan Pengamatan Penyakit b. Seksi Pemberantasan Penyakit

7. UPTD terdiri dari :

a. UPTD Pusat Kesehatan Masyarakat b. UPTD Laboraturium Kesehatan Daerah c. UPTD Balai Pengobatan Penyakit Paru - paru

8. Kelompok Jabatan Fungsional.

2.5 Uraian Tugas Dan Fungsi

1. BAGIAN TATA USAHA

Tugas : Melaksanakan perencanaan dan keuangan, administrasi umum dan menyelenggarakan ketatausahaan dan administrasi kepegawaian. Fungsi : Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

•

Perencanaan kegiatan dan keuangan

•

Pengelolaan administrasi umum

•

Penyelenggaraan ketatausahaan

•

Pengelolaan administrasi kepegawaian

Bagian Tata Usaha terdiri dari 2 Sub Bagian yaitu :

a. Sub Bagian Perencanaan dan Keuangan Tugas : Melaksanakan perencanaan kegiatan dan keuangan Dinas Kesehatan

b. Sub Bagian Umum Tugas : Mengelola urusan administrasi umum, rumah tangga, perlengkapan dan kepegawaian.

2. BIDANG PROMOSI KESEHATAN DAN PENYEHATAN LINGKUNGAN

Tugas : Melaksanakan sebagian tugas Dinas Kesehatan dibidang promosi kesehatan dan penyehatan lingkungan. Fungsi : •

Perumusan kebijakan teknis dan pelayanan dibidang promosi kesehatan dan penyehatan lingkungan

•

Pengkoordinasian perencanaan dan pelaksanaan program dibidang promosi kesehatan dan penyehatan lingkungan


Bidang Promosi Kesehatan dan Penyehatan Lingkungan terdiri dari 2 Seksi yaitu :

a. Seksi Promosi Kesehatan Tugas : Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan promosi kesehatan b. Seksi Penyehatan Lingkungan Tugas : Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan penyehatan lingkungan

3.

BIDANG OBAT DAN MAKANAN

Tugas : Melaksanakan sebagian kewenangan Dinas Kesehatan dibidang obat dan makanan

Fungsi :

a. Perumusan kebijakan teknis dan pelayanan dibidang obat dan makanan

b. Pengkoordinasian perencanaan dan pelaksanaan program dibidang obat dan makanan

Bidang Obat dan Makanan terdiri dari 2 Seksi yaitu :

1. Seksi Farmasi Tugas : Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan kefarmasian 2. Seksi Pengawasan Obat , Makanan dan Minuman Tugas : Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan pengawasan obat, makanan dan minuman.

4. BIDANG PELAYANAN KESEHATAN

Tugas : Melaksanakan sebagian tugas Dinas Kesehatan dibidang pelayanan kesehatan

Fungsi :

a. Perumusan kebijakan teknis dibidang pelayanan kesehatan dan kesehatan keluarga dan gizi

b. Pengkoordinasian perencanaan dan pelaksanaan program dibidang pelayanan kesehatan dan kesehatan keluarga dan gizi

Bidang Pelayanan Kesehatan terdiri dari 2 Seksi yaitu

1. Seksi Pelayanan Kesehatan Masyarakat Tugas : Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan pelayanan kesehatan masyarakat 2. Seksi Kesehatan Keluarga dan Gizi Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Tugas : Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan dibidang kesehatan keluarga dan gizi

5. BIDANG PENCEGAHAN DAN PEMBERANTASAN PENYAKIT

Tugas : Melaksanakan sebagian kewenangan dinas kesehatan dibidang pencegahan dan pemberantasan penyakit

Fungsi :

a. Perumusan kebijakan teknis dan pelayanan dibidang pencegahan dan pemberantasan penyakit

b. Pengkoordinasian perencanaan dan pelaksanaan program pencegahan dan pemberantasan penyakit

Bidang Pencegahan dan Pemberantasan Penyakit terdiri dari 2 Seksi yaitu :

1. Seksi Imunisasi dan Pengamatan Penyakit Tugas : Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan imunisasi dan pengamatan Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

penyakit 2. Seksi Pemberantasan Penyakit Tugas : Menyusun perencanaan teknis dan melaksanakan kegiatan pemberantasan penyakit

6. UPTD Tugas : Melaksanakan sebagian tugas teknis Dinas Kesehatan sesuai bidangnya

7. KELOMPOK JABATAN FUNGSIONAL

Tugas : Melaksanakan sebagian tugas kepala Dinas Kesehatan sesuai dengan keahliannya.


BAB 3 LANDASAN TEORI

3.1 Pengertian Regresi

Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galtom. Menurut Galtom, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari satu variabel yaitu variabel tak bebas ( dependen variable ) pada satu atau lebih variabel yang menerangkan, dengan tujuan untuk memperkirakan ataupun meramalkan nilai-nilai dari variabel tak bebas apabila nilai variabel yang menerangkan sudah diketahui. Variabel yang menerangkan sering disebut variabel bebas ( independent variable ).

3.2 Analisis Regresi Berganda

Analisis regresi berganda digunakan untuk peramalan, dimana dalam model terdapat variabel bebas X dan variabel tak bebas Y. regresi linier yaitu menentukan satu persamaan dari garis yang menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan variabel Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

tak bebas, yang merupakan persamaan penduga yang berguna untuk menaksir atau meramalkan variabel tak bebas, untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel, dapat dilakukan dengan dua cara yaitu : 1. Analisis regresi sederhana ( simple banalisis regresi ) 2. Analisis regresi berganda ( multiple analisis regresi ) Analisis regresi sederhana merupakan hubungan antara dua variabel, yaitu variabel bebas ( independent variable ) dan variabel tak bebas ( dependent variable ). Sedangkan analisis regresi linier berganda merupakan hubungan antara tiga variabel atau lebih,yaitu satu variabel tak bebas ( dependen variable ) dan dua atau lebih variabel bebas ( independent variable ).

3.3 Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana yaitu suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas tunggal. Regresi linier sederhana hanya memiliki satu peubah bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y. bentuk umum model persamaan linier sederhana yaitu :

Yi = βo + βiXi + εi Keterangan : Yi

= Variabel tak bebas

X

= Variabel bebas


Βo

= Intersep Y dari garis, yaitu titik dimana garis itu memotong sumbu Y

Βi

= Kemiringan Garis

εi

= Kesalahan penduga

3.4 Regresi Linier Berganda

Regresi linier berganda adalah regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon ( variabel dependent ) dengan factor-faktor yang mempengaruhi lebih dari satu penduga ( variabel independent ).

Regresi linier berganda hampir sama dengan regresi linier sederhana, hanya saja pada regresi linier berganda variabel penduga ( variabel bebas ) lebih dari satu. Tujuan dari analisa regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan dua variabel atau lebuh dan membuat prediksi atau perkiraan nilai Y atas nilai X, regresi linier berganda juga berguna untuk mencari pengaruh dua penduga atau untuk mencari hubungan fungsional dua variabel penduga atau lebih terhadap variabel respon (variabel tak bebas), dengan demikin regresi linier berganda digunakan untuk penelitian yang menyertakan beberapa variabel sekaligus. Bentuk umum model regresi linier berganda untuk populasi adalah :

Yi = βo + β1X1i + β2X2i + β3X3i + ... + βkXk + εi

Kererangan : Yi

= Pengamata ke i pada variabel tak bebas


βo

= Pengamatan ke i pada variabel bebas

X1i

= Parameter intersep

β1, β2, ..., βk = Parameter koefesien regresi variabel bebas εi

= Pengamatan ke i variabel kesalahan

Model diatas merupakan model regresi untuk populasi, tetapi apabila kita hanya mengambil sebagian ( berupa sampel) dari populasi secara acak dan tidak mengetahui regresi populasi, sehingga model regresi populasi perlu diduga berdasarkan model rehgresi sample, yaitu :

Ŷ = bo + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk Keterangan : Ŷ

= Nilai dugaan bagi variabel Y

Xk

= Variabel bebas

bo

= Dugaan bagi parameter konstanta βo

b1, b2,..., bi = Dugaan bagi parameter koefesien regresi βo, β1, β2, ..., βk k

= 1, 2,…, n

Untuk mencari nilai b0, b1, b2,…, bk diperlukan n buah pasang data (x1, x2, …, xk, Yi ) yang didapat dari pengamatan :

TABEL 3.1 Bentuk Umum Data Observasi Responden

X1

X2

…

Xk

Yk

1

X11

X21

…

Xk1

Y1

2

X12

X22

…

Xk2

Y2


.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

n

X1n

X2n

Xkn

Yn

…

3.5 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda

Dalam regresi linier berganda variabel tak bebas ( Y ) bergantung kepada dua atau lebih variabel bebas ( X ). Bentuk persamaan regresi linier berganda yang mencakup dua atau lebih variabel, yaitu :

Ŷ = bo + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk

Dalam hal ini penulis mengunakan model regresi linier berganda dengan tiga variabel, yaitu satu variabel tak bebas ( dependen variabel ) dan dua variabel bebas ( independent variable ). Sehingga bentuk persamaan regresi linier berganda yaitu :

Ŷ = bo + b1X1 + b2X2 + εi

Untuk regresi linier berganda dengan tiga variabel bebas X1, X2, X3, akan ditaksir oleh

Ŷ = bo + b1X1 + b2X2

Untuk rumus diatas harus diselesaikan dengan tiga variabel yang berbentuk :


∑Y

= b0 + b1 ∑ X 1i + b2 ∑ X 2i

i

∑Y X i

∑Y X i

= b0 ∑ X 1i + b1 ∑ ( X 1i ) + b2 ∑ X 1i X 2i 2

1

2

= b0 ∑ X 2i + b1 ∑ X 1i X 2i + b2 ∑ ( X 2i )

2

Dengan b0, b1, b2 adalah koefesien yang ditentukan berdasarkan data hasil pengamatan atau penelitian.

Untuk x = X 1 − X 1 , x1 = X 2 − X 2 , dan y = Y − Y , persamaan liniernya menjadi : y = b0 + b1 x1 + b2 x 2

3.6 Koefesien Determinasi

Koefesien determinasi yang dinyatakan dengan R² untuk menguji regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabelyaitu untuk mengetahui keragaman proporsi total dalam variabel tak bebas ( Y ) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas ( X ) yang ada didalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R² akan di tentukan dengan rumus :

R2 =

JK reg

∑y

2 i

Dimana : Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

JKreg = Jumlah Kuadrat Regresi

(∑ Y ) y = Y − ∑ ∑ n

2

2 i

2

i

i

Harga R2 yang diperoleh sesuai sesuai dengan variansi yang dijelaskan masingmasing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variansi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja (yang bersifat nyata). 3.7 Koefsien Korelasi

Untuk mengukur kuat tidaknya antara variabel bebas dan tak bebas, ditinjau dari besar kecilnya nilai koefesien korelasi ( r ). Makin besar nilai r maka makin kuat hubungannnya dan sebaliknya makin kecil nilai r maka makin lemah hubungannya. Nilai r yaitu : - 1,00 ≤ r ≥ -0,80 berarti korelasi kuat - 0,79 ≤ r ≥ -0,50 berarti korelasi sedang - 0,49 ≤ r ≥ 0,49 berarti korelasi lemah 0,50 ≤ r ≥ 0,79 berarti korelasi sedang 0,80 ≤ r ≥ 1,00 berarti korelasi kuat

Untuk hubungan empat variabel X1, X2, dan Y dapat dihitung dengan menggunakan rumus : 1. Koefesien korelasi antara X1 dan Y


ryx1 =

n∑ X 1 Yi − (∑ X 1 )(∑ Yi )

{n∑ X

2 1

}

 2  2 − (∑ X 1 ) n∑ Yi −  ∑ Yi  

)

  

2

2. Koefesien korelasi antara X2 dan Y

ryx 2 =

n∑ X 2Yi − (∑ X 2 )(∑ Yi )

{n∑ X

2 2

}{

− (∑ X 2 ) n∑ Yi − (∑ Yi ) 2

2

2

}

3.8 Uji Regresi Linier Ganda

Uji Regresi Linier Ganda perlu dilakukan karena untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel tak bebas. Pada dasarnya pengujian hipotesa tentang parameter koefesien regresi secara keseluruhan atau pengujian persamaan regresi dengan menggunakan statisstik F yang dirumuskan sebagai berikut :

F=

JKreg JKres

k

(n − k − 1)

dengan :


F

= Statistik F yang menyebar mengikuti distribusi F dengan derajat kebebasan V1 = k dan V2 = n-k-1

JKreg

= Jumlah Kuadrat Regresi =

∑ (Yˆ − Y )

2

Dengan derajat kebebasan (dk) = k JKres

= Jumlah Kuadrat Residu ( sisa ) =

∑ (Y − Yˆ )

2

Dengan derajat kebebasan ( dk ) = n-k-1

Dalam pengujian persamaan regresi terutama menguji hipotesa tentang parameter koefesien regresi secara keseluruhan melibatkan intersep serta k buah variabel penjelas sebagai berikut :

Yi = βo + β1X1i + β2X2i + ... + βkXk

Dengan persamaan penduganya :

Yˆ = bo + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk

Dimana b0, b1, b2, b3, …, bk merupakan penduga bagi parameter β0, β1, β2, ..., βk.. Langkah-langkah yang dibutuhkan dalam pengujian hipotesa ini adalah sebagai berikut :

a. H0 : Minimal satu parameter koefesien yang sama dengan 0 ( nol ) H1 : Minimal satu parameter koefesien yang tidak sama dengan 0 ( nol ) b. Pilih taraf nyata α yang diinginkan c. Hitung statistic Fhit dengan menggunakan salah satu dari formula diatas. Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

d. Keputusan : tolak H0 jika Fhit > Ftab ; n-k-1 : terima H0 jika Fhit < Ftab ; k-n-1

BAB 4 ANALISA DAN EVALUASI

4.1 Data yang Diperoleh

Pada dasarnya data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk memecahkan suatu persoalan. Keputusan dikatakan baik jika pengambilan keputusan tersebut didasarkan atas data yang baik. Salah satu dari kegunaan data yaitu untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.

Untuk mengetahui gambaran keadaan atau permasalahan gizi buruk pada balita, penulis mengumpulkan data yang berhubungan dengan permaslahan tersebut. Data yang diperoleh Dinas Kesehatan Kabupaten Langkat yaitu data gizi buruk pada Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

balita serta faktor-faktor yang mempengaruhinya diantaranya angka kemiskinan dan tingkat pendidikan wanita b erusia 10 tahun ke atas. Tabel 4.1 Data yang akan diolah Kecamatan Bahorok Salapian Kuala Sei Bingei Selesai Binjai Stabat Wampu Secanggang Hinai Pd. Tualang Bt. Serangan Sw. Seberang Tg. Pura Gebang Babalan Sei. Lepan Br. Barat Pkl. Susu Besitang Jumlah

Bayi Gizi Buruk 16 48 70 40 28 7 67 63 65 34 52 31 10 34 68 50 46 80 10 45 864

Jumlah KK Miskin 2.385 3.379 1.565 2.079 2.210 1.070 2.228 1.363 3.738 1.352 2.191 1.472 959 2.548 1.535 1.538 1.742 2.943 644 3.320 40.261

Perempuan yang belum tamat SD 2.608 2.773 2.352 2.684 3.839 2.229 4.485 2.334 3.810 2.566 3.006 2.126 1.585 3.998 2.795 3.563 3.080 1.411 3.279 4.206 58.731

4.2 Persamaan Regresi Linier Ganda Untuk mencari persamaan regresi, terlebih dahulu kita menghitung koefesienkoefisien regresinya dan mencari pengadaan suatu variabel degan variabel lain.

Tabel 4.2 Nilai-Nilai Koefesien KECAMATAN BAHOROK SALAPIAN KUALA SEI BINGEI

Yi 16 48 70 40

X1i 2385 3379 1565 2079

X2i 2608 2773 2352 2684

(X1i)2 5688225 11417641 2449225 4322241


SELESAI 28 BINJAI 7 STABAT 67 SEI WAMPU 63 SECANGGANG 65 HINAI 34 PD TUALANG 52 BT SERANGAN 31 SW SEBERANG 10 TG PURA 34 GEBANG 68 BABALAN 50 SEI LEPAN 46 BRANDAN BRT 12 PKL SUSU 78 BESITANG 45 JUMLAH 864 2 (X2i) (X1i.X2i) 6801664 6220080 7689529 9369967 5531904 3680880 7203856 5580036 14737921 8484190 4968441 2385030 20115225 9992580 5447556 3181242 14516100 14241780 6584356 3469232 9036036 6586146 4519876 3129472 2512225 1520015 15984004 10186904 7812025 4290325 12694969 5479894 9486400 5365360 1990921 1797614 10751841 7584327 17690436 13963920 186075285 126508994

2210 1070 2228 1363 3738 1352 2191 1472 959 2548 1535 1538 1742 1274 2313 3320 40261 (X1i.Yi) 38160 162192 109550 83160 61880 7490 149276 85869 242970 45968 113932 45632 9590 86632 104380 76900 80132 15288 180414 149400 1848815

3839 2229 4485 2334 3810 2566 3006 2126 1585 3998 2795 3563 3080 1411 3279 4206 58729 (X2i.Yi) 41728 133104 164640 107360 107492 15603 300495 147042 247650 87244 156312 65906 15850 135932 190060 178150 141680 16932 255762 189270 2698212

4884100 1144900 4963984 1857769 13972644 1827904 4800481 2166784 919681 6492304 2356225 2365444 3034564 1623076 5349969 11022400 92659561 (Yi)2 256 2304 4900 1600 784 49 4489 3969 4225 1156 2704 961 100 1156 4624 2500 2116 144 6084 2025 46146

Untuk mencari persamaan regresi, terlebih dahulu kita menghitung koefesienkoefesien regresinya dan mencari pengadaan suatu variabel dengan variabel lain. Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Keterangan : Yi

= Balita Gizi Buruk

X1i

= Kemiskinan

X2i

= Pendidikan

n

= Banyak Data

Dari tabel 4.2 diperoleh : ΣYi

= 864

ΣX1i

= 40261

ΣX2i

= 58729

ΣX1iX2

= 92659561

i

Σ( X1i)²

= 186075285

Σ( X2i)²

= 126508994

ΣX1i.Yi

= 1848815

ΣX2i.Yi

= 2698212

Σ( Yi )²

= 46146

n

= 20

Dari data diatas didapat persamaan sebagai berikut : ΣYi

= b0 + b1 Σ X1i + b2 Σ X2i

ΣYiΣXi

= b0 Σ X1i + b1 Σ (X1i)² + b2 Σ X1i X2i

ΣYiΣX2i

= b0 Σ X2i + b1 Σ X1i X2i + b2 Σ (X2i)²

Kemudian kita subsitusikan nilai-nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan : Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

846

= 20 b0

1848815

= 40261 b0 + 92659561 b1 + 126508994 b2

2698212

= 58729 b0 + 126508994 b1 + 186075285 b2

+ 40261 b1

+ 58729 b2

Dengan mensubstitusikan persamaan diatas, maka didapat koefisien : bo

= 8,066

b1

= 0,002

b2

=0,011

Sehingga diperoleh persamaan regresinya : Ŷ = bo + b1X1 + b2X2 Ŷ =8,066 + 0,002X1 + 0,011X2

4.2.1 Analisa Residu

Untuk mengetahui seberapa besar adanya penyimpangan angka gizi buruk yang sebenarnya terhadap angka gizi buruk pada balita yang diperkirakan, maka dihitung :

Tabel 4.3 Penyimpangan nilai sebenarnya dengan nilai perkiraan Yi 16 48 70 40 28 7 67 63

Yî 41,524 45,327 37,068 41,748 54,715 34,725 61,857 36,466

(Y − Yˆ )

(Y − Yˆ )

(Yˆ − Y )

(Yˆ − Y )

-25,524 2,673 32,932 -1,748 -26,715 -27,725 5,143 26,534

651,475 7,145 1084,517 3,056 713,691 768,676 26,450 704,053

-1,676 2,127 -6,132 -1,452 11,515 -8,475 18,657 -6,734

2,809 4,524 37,601 2,108 132,595 71,826 348,084 45,347

2

2


65 34 52 31 10 34 68 50 46 12 78 45 864

57,452 38,996 45,514 34,396 27,419 57,140 41,881 50,335 45,430 26,135 48,761 60,972 887,861

7,548 -4,996 6,486 -3,396 -17,419 -23,140 26,119 -0,335 0,570 -14,135 29,239 -15,972 -23,861

56,972 24,960 42,068 11,533 303,422 535,460 682,202 0,112 0,325 199,798 854,919 255,105 6925,938

14,252 -4,204 2,314 -8,804 -15,781 13,940 -1,319 7,135 2,230 -17,065 5,561 17,772 23,861

203,120 17,674 5,355 77,510 249,040 194,324 1,740 50,908 4,973 291,214 30,925 315,844 2087,520

Sehingga kesalahan bakunya dapat dihitung dengan mengggunakan rumus :

S y.12 =

∑ (Y

i

− Yî

)

2

n − k −1

Dimana :

∑ (Y

i

− Yî

)

2

= 6925,938

n

= 20

k

=2

Sehingga :

S y .12 =

∑ (Y

i

− Yî

)

2

n − k −1

=

6925,938 20 − 2 − 1

=

407.408

= 20,184 Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Dengan penyimpangan nilai yang didapat, ini berarti bahwa rata-rata Angka Gizi Buruk Pada Balita yang sebenarnya akan menyimpang dari rata-rata Angka gizi Buruk Pada Balita yang diperkirakan sebesar 20,184

4.2.2 Koefisien Determinasi

Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh angka kemiskinan dan pendidikan wanita terhadap Angka Gizi Buruk Pada Balita, maka akan dilakukan perhitungan sebegai berikut :

∑x

1i

y i = ∑ X 1i Yi − = 1848815 −

= 1848815 −

(∑ X )(∑ Yi) 1i

n

(40261)(846) (20)

34785504 20

= 1848815 − 1739275,2 = 109539,8

∑x

2i

y i = ∑ X 2i Yi − = 2698212 −

(∑ X )(∑ Yi) 2i

n

(58729)(864) 20

= 2698212 – 2537179,2 Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

= 161032,8

(∑ Y ) = ∑Y − n

2

∑y

2 i

2

i

i

2 ( 864 ) = 46146 −

20

= 46146 − 37324,8 = 8821,2 JK reg

= b1 ∑ x1i y i + b2 ∑ x 2i y i

= 0,002(109539,8) + 0,011(161032,8) = 219,0796 + 1771,3608 = 1990,4404 R2

=

=

JK reg

∑y

2 i

1990,4404 8821,2

= 0,218089

R

= 0,467

Dari perhitungan diatas, diperoleh koefisien determinasinya (R2) sebesar 0,225642815. dengan mencari akar dari koefisien determinasi, maka didapat koefisienkorelasinya ( R ) sebesar 0,467 atau 46,7 % Angka Gizi Buruk Pada Balita Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

tersebut dipengaruhi oleh kedua factor yang berpengaruh, sedangkan 53,3 % dipengaruhi oleh faktor-faktor yang lain.

4.2.3 Koefesien Korelasi

Untuk mengukur besarnya variabel tak bebas terhadap variabel bebas, dapat dilihat dari besarnya koefesien korelasinya, yaitu : 1. Koefesien korelasi antara Angka Gizi Buruk Pada Balita dengan Kemiskinan ( X1 dan Yi) yaitu : ryx1i =

=

=

=

n∑ X 1i Yi − (∑ X 1i )(∑ Yi )

{n∑ X

2 1i

}{

− (∑ X 1i ) 2 n∑ Yi − (∑ Y i ) 2 2

}

20(1848815) − (40261)(864 )

{20(92659561) − (1620948121)}{20(461460) − (746496)

2190796 40973256497976 2190796 6401035,58

= 0,342

Ini menunjukkan korelasi lemah antara Angka Gizi Buruk Pada Balita dengan Angka Kemiskinan yang berarti semakin rendah Angka Kemiskinan maka semakin rendah Angka Gizi Buruk Pada Balita tersebut.(-0,49 ≤ r ≥ 0,49 = Korelasi Lemah) Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

2. Koefesien korelasi antara Angka Gizi Buruk Pada Balita dengan Wanita Yang Belum Tamat SD( X2 dan Yi ) yaitu :

ry 2 =

=

=

=

=

n∑ X 2Yi − (∑ X 2 )(∑ Yi )

{n∑ X

2 2

}{

− (∑ X 2 ) 2 n∑ Yi − (∑ Yi ) 2 2

20(2698212 ) − (58731)(864 )

{20(186075285) − (58731) }{20(46146) − (864) } 2

2

53964240 − 50743584

{3721505700 − 3449330361}{922920 − 746496} 3220656 272175339 * 176424 3220656 6929521,052

= 0,465

Ini menunjukkan korelasi lemah antara Angka Gizi Buruk Pada Balita dengan Wanita Yang Belum Tamat SD yang berarti semakin rendah jumlah Wanita Yang Belum Tamat SD maka akan semakin rendah Angka Gizi Buruk Pada Balita tersebut. (-0,49 ≤ r ≥ 0,49 = Korelasi Lemah)

4.3 Uji Regrasi Linier Berganda


Untuk mengetahui apakah sekelompok variabel bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variabel tak bebas maka kita melakukan uji F dengan menggunakan statistik F.

a. Hipotesa yang digunakan adalah H 0 : β1 = β 2 = 0 H1: β1 = β 2 ≠ 0 b. Taraf nyata yang digunakan adalah sebesar : α = 0,05 atau 5 %

c. Uji statistik dengan rumus :

F=

JKreg JKres

k

(n − k − 1)

Sehingga diperoleh :

F=

F=

1990,4404 6926,225

2

(20 − 2 − 1)

995,2202 407,425

= 2,735

Dalam hal ini tingkat keyakinan (confidence level) sebesar 95 % atau taraf nyata (significant level) sebesar 5 % maka dari tabel distribusi F, diperoleh nilai F test atau F tabel untuk pembilang ( v1 ) sebesar 2 dan penyebut ( v 2 )sebesar 17 adalah 3,59. Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Dengan membandingkan nilai F tabel atau F test yang diperoleh dengan nilai F hitung yang telah dihitung, maka memperoleh : F hitung = 2,735 < F test = 3,59

d. Kesimpulan Dapat disimpulkan bahwa H 0 diterima yang artinya kedua variabel bebas yaitu Angka Kemiskinan dan jumlah Wanita Yang Belum Tamat SD tidak mempunyai pengaruh terhadap meningkatnya Angka Gizi Buruk Pada Balita. BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi system adalah tahapan penerapan hasil desain tertulis kedalam programming dengan menggunakan perangkat lunak ( software ) sebagai implementasi ataupun prosedur untuk menyelesaikan desain system, yang mana dalam hal ini implementasi system digunakan untuk menganalisa data-data yang dianggap mempengaruhi Gizi Buruk pada Balita di Kabupaten Langkat pada tahun 2006.

Adapun implementasi system yang digunakan untuk menganalisa hubungan ataupun pengaruh gizi buruk adalah SPSS. Diharapkan dengan menggunakan SPSS ini dapat meningkatkan pengetahuan dan kemampuan dalam hal : 1.

Pemahaman bentuk elemen dari lembar kerja SPSS

2.

Menganalisa data dan lembar kerja


3.

Kreasi dan modifikasi grafik

4.

Pedayagunaan fasilitas SPSS

5.2 Pengertian SPSS

SPSS (Statistical Package For Service Solution) merupakan sebuah program aplikasi komputer yang memiliki kemampuan analisa statistika cukup tinggi dalam berbagi ilmu, terutama untuk ilmu statistik. Program ini juga dapat menampilkan angka-angka hasil perhitungan statistik, grafik, tabel dengan berbagai model, baik variabel tunggal maupun variabel ganda.

SPSS 14.0 for windows menggunakan dua buah type windows, yaitu SPSS data editor dan output viewer. Data editor memiliki bentuk tampilan sejenis spreadsheet seperti pada excel yang digunakan sebagai fasilitas untuk mengisikan, menyunting, dan menampilkan isi dari data penelitian.

SPSS data editor memiliki dua spreadsheet ( lembar kerja ), yaitu sheet pertama dengan nama data view dan sheet kedua dengan nama variable view. Menu utama yang tersedia pada jendela data editor SPSS 14.0 for windows adalah File, Edit, View, Data, Tansform, Analyze, Graphs, Windows, Help.

5.3 Pengaktifan SPSS


Untuk mengaktifkan SPSS 14.0 for windows dengan menggunakan start menu program, maka dapat dilakukan langkah-langkah sebagai berikut : 1.

Klik menu Start, pilih Program

2.

Pilih item SPSS 15.0 for windows, maka akan muncul gambar sebagai berikut

Gambar 5.1 Tampilan Start Membuka Program SPSS 14.0 For Windows

Dalam tampilan diatas terdapat dua jendela, yang pertama adalah SPSS data editor yang berguna untuk tempat memasukkan data, dan yang kedua adalah beberapa menu pilihan yang dapat digunakan dalam analisis lebih lanjut dan bnerkaitan dengan manajemen data, seperti Syntax Editor, Output Navigator, dan Script.

5.4 Pemasukan Data Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Setiap data yang akan dianalisis harus terlebih dahulu ditanpilkan dalam jendela data editor. Bila data sudah tersimpan dalam suatu file, baik file yang sudah mempunyai format SPSS maupun file yang mempunyai format aplikasi, dapat dibuka dalam SPSS. pemasukan data pada tulisan ini dilakukan dengan cara langsung, yakni mendefenisikan variablel terlebih dahulu, kemudian memasukkan data dengan langkah-langkah sebagi berikut : 1. Aktifkan variable view , kemudian isikan nama variable pada kolom Name, seperti tampilan pada gambar 4.2

Gambar 5.2 Tampilan Pembuka SPSS 14.0

Klik Variabel View, yang terletak disebelah kiri bawah jendela editor, lalu lakukan langkah-langkah berikut : 1. Name

: Ketik nama variabel yang kita inginkan

2. Type

: Sesuaikan tipe data sesuai dengan apa yang kita inginkan


3. Width

: Digunakan untuk menentukan jarak /lebar kolom

4. Lebel

: Ketikan nama sesuai dengan identitas dari nama variabel, nama variabel hanya tersiri dari 8 digit / karakter

5. Velue

: Digunakan untuk mengisi penjelasan nama ( lebel ) pada variabel

6. Missing : Digunakan untuk penjelasan data yang hilang / rusak 7. Columns: Digunakan untuk menentukan lebar kolom 8. Align

: Digunakan untuk menentukan letak pengisian data, apakah rata kiri, rata kanan, atau diletakkan ditengah-tengah kolom.

9. Measure: Digunakan untuk menentukan jenis data

2. Setelah pendefenisian dilakukan, maka pengisian data dilakukan dengan mengaktifkan terlebih dahulu Data View, kemudian masukkan semua input data yang terlibat dalam pembentukan analisis jalur dengan X1 sebagai angka kemiskinan, X2 wanita yang belum tamat SD. Kedua variabel tersebut dinyataka dengan variabel bebas, sedangkan untuk variabel tak bebasnya dinyatakan dengan Y yakni sebagai nilai angka gizi buruk pada balita. Semua hal diatas dapat lebih jelas dilihat pada gambar dibawah ini :

5.5 Pengisian Data

1. Aktifkan jendela data dengan mengklik data view, yang terletak disudut kiri bawah jendela editor. 2. Selanjutnya ketikkan data yang sesuai untuk setiap variabel yang telah didefinisikan. Wina Sofie Yustisia : Analisis Faktor Untuk Angka Gizi Buruk Pada Balita Di Kabupaten Langkat Tahun 2006, 2008. USU Repository © 2009

Gambar 5.3 Pengisian Data

5.6 Pengolahan Data Dengan Persamaan Regresi

1. Tampilkan file yang akan ditentukan oleh persamaan regresi pada jendela editor yang tampak. 2. pilih menu analyze, kemudian pilih sub menu Regression dengan kursor, dan pilih linier yang keluar pada tampilan jendela editor.


Gambar 5.4 Tampilan Menu Analyze

3. Setelah muncul kotak dialog, kemudian sorot variabel yang menjadi variabel tidak bebas, dan pindahkan ke kotak Variable Dependent. Demikian juga sorot variable Independent.

Gambar 5.5 Gambar Kotak Dialog Linier Regression


4. Klik Statistic pada kotak dialog Linier Regression, aktifkan Estimate, Model Fit, Casewise Diagnostic, kemudian klik Continue untuk melanjutkannya, lalu klik OK.

Gambar 5.6 Kotak Dialog Linier Regression Statistic

5. Kemudian klik Plots pada kotak tersebut, lalu aktifkan Produce All Partial Plots, kemudian klik Continue, lalu klik OK pada kotak dialog linier Regression untuk melihat hasilnya / Outputnya.

Gambar 5.7 Kotak Dialog Linier Regression Plots

6. Akan muncul output regresinya.


BAB 6 PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Setelah dilakukan analisis, maka dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain :

1. Ternyata dari kedua variabel yaitu Angka Kemiskinan, dan Pendidikan Wanita Yang Belum Tamat SD mempunyai pengaruh yang nyata terhadap penurunan Angka Gizi Buruk Pada Balita di Kabupaten Langkat. 2. Dari persamaan regresi yang didapat, nilai koefisien pada Angka Kemiskinan, dan Wanita Yang Balum Tamat SD bertanda positif artinya persamaan yang didapat telah sesuai dengan realita sehari-hari. 3. Sekitar 47,5 % Angka Gizi Buruk Pada Balita dipengaruhi oleh kedua variabel tersebut, sedangkan 52,5 % dipengaruhi oleh faktor-faktor yang lain. 4. Dari kedua variabel tersebut, keduanya berkorelasi lemah terhadap terjadinya Angka Gizi Buruk Pada Balita yaitu Angka Kemiskinan (34 %) dan Wanita Yang Belum Tamat SD (46 %).


6.2 Saran

Dari analisa dan kesimpulan yang telah didapat, ada beberapa saran yang mungkin bias membantu menekan Angka Gizi Buruk Pada Balita sebagai berikut :

1. Untuk menekan Angka Gizi Buruk Pada Balita di Kabupaten Langkat, pemerintah harus meningkatkan sarana dan prasarana kesehatan serta meningkatkan mutu tenaga kesehatan, terutama di daerah – daerah pedalaman. 2. Lebih meningkatkan program Jaminan Pemeliharaan Kesehatan Masyarakat, bagi masyarakat miskin secara merata dan tepat sasaran. 3. Lebih mawajibkan Pendidikan Dasar Sembilan Tahun kepada setiap warga khususnya dan Duabelas Tahun umumnya. 4. Dengan pendidikan yang bagus dan penguasaan tentang tindakan apa yang terbaik menjelang kelahiran dan gizi yang bagus dan sesuai standar dapat menekan Angka Gizi Buruk Pada Balita di Kabupaten Langkat, sehingga perlu dilakukannya sosialisasi pentingnya pendidikan.


DAFTAR PUSTAKA

Sembiring, R.K. 1995. Analisis Regresi. Bandung : Badan Penerbit ITB

Sudjana. 1992. Metoda Statistika. Edisi ke-6. Bandung: Tarsito.

Dr. Purbayu Santosa, MS, Dkk. 2005. Analisis Statistik dengan Microsoft Excel dan SPSS. Semarang : ANDI Yogyakarta.

Usman,H, Dk. 1995. Pengantar Statistik. Cetakan Pertama. Jakarta : Bumi Aksara


Regression [DataSet1] C:\Program Files\SPSSEval\wina.sav Variables Entered/Removed Model 1

Variables Entered Pendidika n Wanita Belum Tamat SD(Jiwa), Kemis kina a n(Jiwa)

b

Variables Removed

Method

.

Enter

a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: Gi zi Buruk(Jiwa)

b Model Summ ary

Model 1

R .467a

R Square .218

Adjust ed R Square .126

St d. E rror of the Es timate 20.139

a. Predic tors: (Constant), Pendidikan Wanita B elum Tamat SD(Jiwa), K emis kinan(Jiwa) b. Dependent Variable: Gizi B uruk (Jiwa)

ANOVA b Model 1

Regression Residual Total

Sum of Squares 1926.165 6895.035 8821.200

df

Mean Square 2 963.083 17 405.590 19

F 2.375

Sig. .123a

a. Predictors: (Constant), Pendidikan Wanita Belum Tamat SD(Jiwa), Kemiskinan(Jiwa) b. Dependent Variable: Gizi Buruk(Jiwa)


Coefficients a

Model 1 (Constant) Kemiskinan(Jiwa) Pendidikan Wanita Belum Tamat SD(Jiwa)

Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta 8.066 16.740 .002 .008 .064 .011

.007

.423

t .482 .224

Sig. .636 .826

1.484

.156

Correlations Zero-order Partial

Part

Collinearity Statistics Tolerance VIF

.342

.054

.048

.566

1.767

.465

.339

.318

.566

1.767

a. Dependent Variable: Gizi Buruk(Jiwa)

a Collinearity Diagnostics

Model 1

Dimension 1 2 3

Eigenvalue 2.908 .065 .028

Condition Index 1.000 6.701 10.269

Variance Proportions Pendidikan W anita Belum Kemis kin Tamat (Constant) an(Jiwa) SD(Jiwa) .01 .01 .00 .57 .54 .00 .45 .43 1.00

a. Dependent Variable: Gizi Buruk (Jiwa)

Residuals Statistics a Predicted Value Residual Std. Predicted Value Std. Residual

Minimum 25.49 -26.931 -1.759 -1.337

Maximum 60.24 33.876 1.693 1.682

Mean 43.20 .000 .000 .000

Std. Deviation 10.069 19.050 1.000 .946

N 20 20 20 20

a. Dependent Variable: Gizi Buruk(Jiwa)


Charts Regression Standardized Residual

ycneuqerF

N =20 Std. Dev. =0.946

Mean =-2.78E-16

Dependent Variable: Gizi Buruk(Jiwa)

Histogram

6

5

4

3

2

1

0 -2

0

2


borP muC detcepxE

Observed Cum Prob


Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0 0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

)awiJ(kuruB iziG

Kemiskinan(Jiwa)


Partial Regression Plot

40

30

20

10

0

-10

-20

-30 -1000

-500

0

500

1000

1500


)awiJ(kuruB iziG

Pendidikan Wanita Belum Tamat SD(Jiwa)


Partial Regression Plot

25

0

-25

-1500

-1000

-500

0

500

1000


1500

ANALISIS FAKTOR UNTUK ANGKA GIZI BURUK PADA BALITA DI KABUPATEN LANGKAT TAHUN 2006 TUGAS AKHIR WINA SOFIE YUSTISIA

Recommend Documents