BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

10

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Diabetes Mellitus Penyakit Diabetes Mellitus (DM) yang juga dikenal sebagai penyakit kencing manis atau penyakit gula darah adalah golongan penyakit kronis yang ditandai dengan peningkatan kadar gula dalam darah sebagai akibat adanya gangguan sistem metabolisme dalam tubuh, dimana organ pankreas tidak mampu memproduksi hormon insulin sesuai kebutuhan tubuh atau bisa disebutkan sebagai suatu penyakit dimana kadar glukosa (gula sederhana) di dalam darah tinggi karena tubuh tidak dapat melepaskan atau menggunakan insulin secara kuat. (Segondo, 2004). Menurut International Diabetes Federation (IDF), DM adalah penyakit kronis yang digambarkan sebagai keadaan kadar glukosa darah yang meningkat (hiperglikemia) yang berhubungan dengan kematian. Penyakit ini muncul ketika sel-sel beta di pankreas gagal menghasilkan hormon insulin yang cukup atau tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang dihasilkan secara efektif. Seseorang dapat dikatakan DM bila didiagnosis dengan kriteria diagnostik DM dan gangguan toleransi glukosa yaitu: kadar glukosa darah sewaktu (plasma vena) ≥ 200 mg/dl, kadar glukosa darah puasa (plasma vena) ≥ 126 mg/dl, kadar glukosa plasma ≥ 200 mg/dl pada 2 jam sesudah beban glukosa 75 gram pada Test Toleransi Glukosa Oral (TTGO).

2.2 Sejarah Diabetes Mellitus Di Mesir pada tahun 1552 sebelum Masehi telah dikenal suatu penyakit dengan gejala sering kencing dan dalam jumlah banyak yang disebut poliuria serta penurunan berat badan yang cepat tanpa disertai rasa nyeri. Kemudian pada tahun 400 sebelum Masehi, penulis India Sushrutha memberi nama penyakit itu penyakit kencing madu (honey urine disease).

10 Universitas Sumatera Utara

11

Aretaeus pada tahun 250 sesudah Masehi merupakan orang yang pertama kali memberi nama diabetes yang berarti “mengalir terus” dan mellitus yang berarti “manis”. Disebut diabetes karena selalu minum dalam jumlah yang banyak (polidipsia) yang kemudian mengalir terus berupa urine yang banyak (poliuria). Disebut mellitus karena urine penderita ini mengandung glukosa. Pada tahun 1921, Frederick Banting dan Charles Best berhasil membuat ekstrak pankreas yang setelah disuntikkan terbukti dapat menurunkan kadar glukosa dalam darah. Dengan demikian, jelas bahwa diabetes mellitus (DM) adalah penyakit menahun (kronis) yang disebabkan karena kekurangan insulin.21 Akhirnya, pada tahun 1945, Frank dan Fuchs mencoba tablet OHO (Obat Hipoglikemik Oral) pada manusia, yang kemudian temuan OHO ini berkembang pesat dengan berbagai jenis dan indikasi penggunaannya. (Soegondo, 2004)

2.3 Jenis dan Teknik Pengumpulan Data Data adalah keterangan mengenai sesuatu. Data digunakan untuk menyediakan informasi bagi suatu penelitian, pengukuran kinerja, dasar pembuatan keputusan dan menjawab rasa ingin tahu. Jenis-jenis data berdasarkan cara memperolehnya yaitu: 1. Data primer Data primer merupakan data yang didapat dari sumber pertama, baik dari individu atau perseorangan seperti hasil wawancara atau pengisian kuisioner yang biasa dilakukan oleh peneliti.Biasanya data primer, peneliti melakukan observasi sendiri baik di lapangan maupun di laboratorium. 2. Data sekunder Data sekunder merupakan data primer yang diperoleh oleh pihak lain atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pengumpul data primer atau pihak lain yang pada umumnya disajikan dalam bentuk tabel-tabel atau diagram-diagram. (Sugiarto, dkk, 2001).

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh langsung dari pasien dan data sekunder


12

diperoleh dari rumah sakit. Pengumpulan data primer dilakukan dengan metode sampling survey dengan menggunakan kuesioner pada sampel yang diambil dari populasi studi (pasien diabetes mellitus di RSU Dr. Pirngadi Medan). Pada metode ini, pengumpulan data dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada pasien yang menderita penyakit diabetes mellitus. Sumber data yang lain diperoleh dengan pemeriksaan fisik berupa tekanan darah, berat badan dan tinggi badan dll. Tekanan darah, tinggi badan dan berat badan diperoleh dari pemeriksaan langsung yang dilakukan oleh dokter atau perawat yang bekerja di RSU Dr. Pirngadi Medan.

2.4 Skala Ukuran Penelitian Pengumpulan data yang dilakukan dengan kuesioner pada penelitian ini akan diperoleh jawaban dengan intensitas yang berbeda – beda sesuai dengan pertanyaan yang diajukan. Untuk dapat menempatkan intensitas data yang berbeda – beda secara tepat diberikan beberapa tingkatan atau jenjang yang dikenal dengan skala ukuran. Adapun skala ukuran pada variabel yang akan diteliti yaitu skala nominal dan ordinal. Pada penelitian skala nominal berada pada variabel jenis kelamin karena data dengan skala nominal tidak mempunyai jenjang. Sementara skala ukuran ordinal berada pada variabel usia, faktor genetika/riwayat keturunan, obesitas, stres, Kolesterol, Hipertensi, komplikasi penyakit lain dan aktifitas fisik (olahraga). Variabel – variabel tersebut memiliki jenjang yang bersifat kualitatif.

2.5 Populasi dan Sampel Populasi adalah sekelompok orang kejadian, atau benda yang merupakan kumpulan lengkap dari elemen – elemen sejenis akan tetapi dapat dibedakan berdasarkan karakteristiknya, yang dijadikan objek penelitian. (Supranto,2010). Populasi dalam penelitian ini bersifat homogen yaitu populasi yang unsurnya memiliki sifat atau keadaan yang sama, sehingga dalam pengambilan sampel tidak perlu mempersoalkan jumlahnya dengan jenis Populasi tak terbatas


13

yaitu populasi yang tidak diketahui dengan pasti jumlahnya, misalnya jumlah penduduk disuatu negara dikatakan tidak pasti jumlahnya karena setiap waktu terus berubah jumlahnya Sehingga yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pasien rawat jalan yang menderita diabetes mellitus dan sedang melakukan pengobatan di RSU Dr. pirngadi Medan. Sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi objek penelitian (Supranto, 2010). Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik consecutive sampling yaitu sampel diambil dari semua sampel yang datang dan memenuhi kriteria pemilihan sampai jumlah sampel terpenuhi dengan jangka waktu pengambilan sampel tidak pendek untuk mewakili karakteristik populasi. (Suryano,2008). Penentuan jumlah sampel pada analisis faktor harus memenuhi paling sedikit empat atau lima kali banyaknya variabel yang dianalisis (Supranto,2010). Dalam penelitian ini terdapat 9 variabel yang akan dianalisis sehingga jumlah sampel yaitu 45 orang dianggap mencukupi.

2.6 Analisis Data 2.6.1 Uji Validitas Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat – tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrument.Validitas menunjukkan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Dikatakan validitas apabila dapat mengungkapkan data dari variabel yang di teliti secara tepat (Arikunto,2010) Untuk menghitung nilai

pada item pertanyaan dapat dilakukan

dengan rumus: ∑ √{ ∑

∑ ∑

}{ ∑

∑ ∑

}

Keterangan: rxy

: Koefisien

Korelasi

: Skor pertanyaan : Skor total 13 Universitas Sumatera Utara

14

n

: Jumlah Sampel

Hipotesis untuk signifikansi adalah H0

= Variabel tidak valid

H1

= Variabel valid

Validitas dapat diukur dengan membandingkan r hitung dengan r tabel. Kriteria penilaian uji validitas adalah : a. Apabila r hitung > r tabel (pada taraf signifikansi 5% atau 1%), maka dapat dikatakan butir pertanyaan tersebut valid. b. Apabila r hitung r tabel (pada taraf signifikansi 5% atau 1%), maka dapat dikatakan butir pertanyaan tersebut tidak valid.

2.6.2 Uji Reliabilitas Realibilitas merupakan indeks yang menunjukkan sejauhmana suatu alat ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan.Pengukuran yang memiliki realibilitas tinggi disebut sebagai pengukuran yang reabel. Nilai Alpha Cronbach diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut: (

)(

∑

)

Keterangan: : nilai koefisien Cronbach Alpha : banyaknya variaber penelitian ∑

: jumlah varians variabel penelitian : varians total

Teknik perhitungan reliabelitas ada beberapa cara, yaitu sebagai berikut: a.

Teknik Pengukuran Ulang (Testretest) Teknik ini meminta kepada responden yang sama untuk menjawab pertanyaan dalam alat pengukuran sebanyak dua kali. Caranya


15

perhitungannya adalah dengan mengkorelasikan jawaban pada wawancara pertama dengan jawaban pada wawancara kedua. b.

Teknik Belah Dua Untuk menggunakan teknik belah dua sebagai cara menghitung reliabilitas alat pengukur, maka alat pengukur yang disusun harus memiliki cukup banyak item pertanyaan yang mengukur aspek yang sama.

c.

Teknik Bentuk Paralel Perhitungan reliabilitas dilakukan dengan membuat dua jenis alat pengukur yang mengukur aspek yang sama. Kedua alat ukur tersebut diberikan pada responden yang sama, kemudian dicari validitasnya untuk masing-masing jenis.

d.

Internal Consistency Reliability Internal consistency reliability berisi tentang sejauh mana item-item instrumen bersifat homogen dan mencerminkan konstruk yang sama sesuai dengan yang melandasinya.Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach alpha > 0,60 atau nilai cronbach alpha > 0,80.

2.7 Transformasi Data Ordinal menjadi Interval Proses transformasi merupakan upaya yang dilakukan untuk merubah data ordinal menjadi data interval misalnya analisis faktor dimana variabel bebasnya harus berskala interval. Data ordinal yang ditransformasikan menjadi data interval adalah data penelitian yang diperoleh menggunakan instrumen berupa angket yang memiliki jawaban berupa skala likert. Cara melakukan proses transformasi data ordinal menjadi data interval menggunakan MSI (Method Sof Successive Interval). Langkahnya sebagai berikut: 1. Mencari F (Frekuensi) jawaban responden. 2. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proporsi 3. Menentukan nilai proporsi kumulatif dengan menjumlahkan nilai proporsi berurutan perkolom skor.


16

4. Menghitung nili Z untuk setiap proporsi dengan menggunakan tabel distribusi normal. 5. Menentukan nilai densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh dengan menggunakan tabel densitas. 6. Menentukan SV (Scale Value = nilai skala) dengan rumus sebagai berikut:

Keterangan: SV

= interval rata-rata

Density at lower limit

= kepadatan batas bawah

Density at upper limit

= kepadatan batas atas

Area below upper limit

= daerah dibawah batas bawah

Area below lower limit

= Daerah diatas batas bawah

7. Menentukan nilai transformasi dengan rumus: |

|

Keterangan: : Nilai hasil Penskalaan akhir : Nilai Skala |

|

: Nilai Skala minimum

2.8 Analisis Faktor Proses analisis faktor mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antara sejumlah variabel – variabel yang saling independen satu dengan yang lain, sehingga bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal (Santoso, 2010). Analisis faktor didasarkan pada sebuah model dimana vektor hasil pengamatan dipartisi ke dalam suatu bagian sistematik yang tak teramati dan suatu bagian error yang tak teramati.Komponen dari vektor error dianggap bebas (independent) dari komponen vektor sistematik, dimana bagian sistematik merupakan kombinasi linier dari variabel faktor yang jumlahnya relatif lebih


17

sedikit.Analisis faktor memisahkan pengaruh faktor yang menjadi perhatian dasar dari error (Anderson.T.W, 1984). Salah satu kelebihan dari analisis faktor adalah ketika bentuk persamaan tidak cocok dengan data, perkiraan korelasi antar faktor dengan variabel jelas mencerminkan kegagalan. Dalam sebuah kasus, ada dua permasalahan dalam perkiraan yaitu (1) tidak jelas banyaknnya faktor yang dibentuk dan (2) tidak jelas nama faktor yang di tentukan. Dalam prosedur statistik lain, kegagalan asumsi tidak mengakibatkan konsekuensi yang jelas seperti dalam perkiraan korelasi. Namun hal ini menjadi asumsi dasar analisis faktor. (Rencher A.C., 2002) Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara faktor yang akan dibentuk terhadap variabel. (Rencher A.C.,2002) Pada metode principal analysis factor bertujuan untuk mencari korelasi pada faktor terhadap variabel – variabel secara linier serta mengurangi (perkiraan) dimensi dari ruang vektor yang menggandung variabel – variabel dari satu set variabel acak yang intercorrelated. Dalam metode ini variabel yang diamati bergantung pada jumlah faktor yang lebih sedikit yang dapat dijelaskan dari varians atau kovarians yang sistematis atau benar dari penelitianuntuk memperkirakandan mengidentifikasi variabel yang nyata (tapi tidak teramati) yang berpengaruh pada variabel acak (Basilevsky .A., 1994).

2.8.1 Kegunaan Analisis Faktor Analisis faktor dipergunakan didalam situasi sebagai berikut : (Supranto,2010) a. Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari (underlying dimensions) atau faktor, yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel. b. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel baru yang tidak berkorelasi

(independent)

yang

lebih

sedikit

jumlahnya

untuk

menggantikan suatu set variabel yang saling berkorelasi didalam analisis multivariat selanjutnya, misalnya analisis regresi berganda dan analisis diskriminan.


18

c. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set yang penting dari suatu set variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan didalam analisis multivariat selanjutnya.

2.8.2 Tujuan Analisis Faktor Tujuan analisis faktor adalah: (Santoso,2010) a. Data summarization yakni mengidenfikasi adanya hubungan antara variabel dengan melakukan uji korelasi. b. Data reduction yakni setelah melakukan korelasi, dilakukan proses membuat sebuah variabel set baru yang dinamakan faktor untuk menggantikan sejumlah variabel tertentu.

2.8.3 Asumsi Pada Analisis Faktor Karena prinsip utama analisis faktor adalah korelasi, maka asumsi – asumsi terkait dengan korelasi akan digunakan, yakni : (Santoso,2010) a. Besar korelasi atau korelasi antar variabel independen harus cukup kuat, misalkan diatas 0,5 b. Besar korelasi parsial, korelasi antara dua variabel dengan menganggap tetap variabel yang lain, justru harus kecil c. Pengujian seluruh matriks korelasi (korelasi antar variabel) yang diukur dengan besaran Bartlett Test Of Sphericity atau Measure Sampling Adequacy (MSA). Pengujian ini mengharuskan adanya korelasi yang signifikan di antara paling sedikit beberapa variabel d. Pada beberapa kasus, asumsi normalitas dari variabel – variabel atau faktor yang terjadi sebaiknya terpenuhi.


19

2.8.4 Model Analisis Faktor Secara matematis, analisis faktor agak mirip dengan analisis regresi, yaitu dalam hal bentukfungsi linier. Jumlah varians yang dikontribusi dari sebuah variabel dengan seluruh variabel lainnya lebih dikelompokkan sebagai komunalitas. Kovarians diantara variabel dijelaskan terbatas dalam sejumlah kecil komponen atau faktor. Pada dasarnya faktor merupakan kombinasi linier dari variabel – variabel asli/awal, sebagai hasil suatu penelitian.

keterangan: i

: 1,2,3,...,k

k

: Banyaknya variabel. : Perkiraan faktor ke-i (didasarkan pada nilai variabel X dengan koefisiennya Wi). : Timbangan/bobot atau koefisien nilai faktor ke-i. : Variabel ke

yang sudah dibakukan (standardized).

2.9 Langkah-langkah Analisis faktor 2.9.1 Tabulasi Data Data yang telah diperoleh dari penyusunan serta penyebaran kuesioner di tempattempat yang telah ditentukan, kemudian data-data ini dikumpulkan serta ditabulasikan pada kolom-kolom agar mempermudah untuk dikonversi pada software yang akan digunakan.

2.9.2 Pembentukan Matriks Korelasi Matriks korelasi merupakan matrik yang memuat koefisien korelasi dari semua koefisien korelasi dari semua pasangan variabel dalam penelitian ini.Matriks ini digunakan untuk mendapatkan nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian.Nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melakukan beberapa


20

pengujian untuk melihat kesesuaian dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis faktor. Dalam tahap ini, ada dua hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat dilaksanakan yaitu: 1. Penentukan besaran nilai Barlett Test of Sphericity, Bartlett’s of sphericity yaitu suatu uji statistik yang dipergunakan untuk menguji hipotesis bahwa variabel tidak saling berkorelasi (uncorrelated) dalam populasi. Dengan kata lain, matriks korelasi populasi merupakan matriks identitas (identity matrix), setiap variabel berkorelasi dengan dirinya sendiri secara sempurna dengan (r =1) akan tetapi sama sekali tidak berkorelasi dengan lainnya (r = 0). Statistik uji Bartlett’s adalah: [

]

| |

dengan derajat kebebasan(degree of freedom) df = Keterangan : = jumlah observasi = jumlah variabel | |

= determinan matriks korelasi

2. Penentuan Keiser-Meyesr-Okliti (KMO) Measure of Sampling Adequacy, yang digunakan untuk mengukur kecukupan sampel dengan cara membandingkan besarnya koefisien korelasi yang diamati dengan koefisien korelasi parsialnya.

∑ ∑

∑

∑

∑

∑

keterangan: rij

:Koefisien korelasi sederhana antara ke-i dan ke-j.

aij

: Koefisien korelasi parsial antara variabel ke-i dan ke-j.

i

: 1,2,3,...,p dan j = 1,2,3,...,p

MSA digunakan untuk mengukur kecukupan sampel.

∑ ∑

∑ ∑


21

keterangan: p

= Jumlah variabel = Kuadrat matriks korelasi sederhana = Kuadrat matriks korelasi parsial. i

= 1,2,3,...,p dan j = 1,2,3...,p

Kriteria kesesuaian dalam pemakaian analisis faktor adalah (Kaiser, 1974): 1. Jika harga KMO sebesar 0,9 berarti sangat memuaskan 2. Jika harga KMO sebesar 0,8 berarti memuaskan 3. Jika harga KMO sebesar 0,7 berarti harga menengah 4. Jika harga KMO sebesar 0,6 berarti cukup 5. Jika harga KMO sebesar 0,5 berarti kurang memuaskan 6. Jika harga KMO kurang dari 0,5 tidak dapat diterima

Angka MSA bekisar antara 0 sampai dengan 1, dengan kriteria yang digunakan untuk intepretasi adalah sebagai berikut: 1. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel yang lainnya. 2. Jika MSA lebih besar dari setengah 0,5 maka variabel tersebut masih dapat diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut. 3. Jika MSA lebih kecil dari 0,5 dan atau mendekati nol (0), maka variabel tersebut tidak dapat dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel lainnya.

2.9.3 Ekstrasi Faktor Pada tahap ini, akan dilakukan proses inti dari analisis faktor, yaitu melakukan ekstrasi terhadap sekumpulan variabel yang ada KMO>0,5 sehingga terbentuk satu atau lebih faktor. Metode yang digunakan untuk maksud ini adalah Principal Component Analysis dan rotasi faktor dengan metode Varimax (bagian dari orthogonal).


22

Setelah sejumlah variabel terpilih, maka dilakukan ekstrasi variabel tersebut sehingga menjadi beberapa faktor. Setelah memproses variabel-variabel yang layak, maka dengan program SPSS versi 17 akan diperoleh nilai hasil statistik yang menjadi indikator utama yaitu tabel communalities, tabel Total Variance Explained, Grafik Scree, tabel component matrix dan tabel rotated component matrix. Tabel Communalities merupakan tabel yang menunjukkan persentase variansi dari tiap variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.Nilai yang dilihat adalah extraction yang terdapat pada tabel communalities.Makin kecil nilainya, makin lemah hubungan antara variabel yang terbentuk. Perhitungan communality setiap variabel dengan persamaan:

Keterangan: = communality variabel ke-i = Nilai faktor Loading Communality adalah jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu variabel dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis. Bisa juga disebut proporsi atau bagian varian yang dijelaskan oleh common faktor atau besarnya sumbangan suatu faktor terhadap varian seluruh variabel. Tabel Total Variance Explained, menunjukkan persentase variance yang dapat dijelaskan oleh faktor secara keseluruhan. Nilai yang menjadi indikatornya eigenvalues yang telah mengalami proses ekstrasi. Pada tabel akan tercantum nilai extraction sum of square loading. Hal ini disebabkan nilai eigenvalues tidak lain merupakan jumlah kuadrat dari faktor loading dari setiap variabel yang termasuk ke dalam faktor. Factor Loading ini merupakan nilai yang menghubungkan faktor-faktor dengan variabel-variabel.Variabel yang masuk ke dalam faktor adalah yang nilainya lebih dari satu (

). Dari sini akan terlihat pula jumlah

faktor yang akan terbentuk. Perhitungan nilai karakteristik (eigen value) , dimana perhitungan ini berdasarkan persamaan karakteristik:


23

Keterangan: = matriks korelasi dengan orde n x n = matriks identitas = eigen value Eigen value adalah jumlah varian yang dijelaskan oleh setiap faktor. Penentuan vektor karakteristik (eigen vector) yang bersesuaian dengan nilai karakteristik (eigen value), yaitu dengan persamaan:

Keterangan: = eigen vector dengan orde n x n =eigen value Matriks loading factor ( ) diperoleh dengan mengalikan matriks eigen vector ( ) dengan akar dari matriks eigen value ( ). Atau dalam persamaan matematis ditulis:

√ Keterangan: = loading factor = matriks eigen vektor = eigen value

Factor loading merupakan korelasi sederhana antara variabel dengan faktor.

Grafik Scree Plot menggambarkan tampilan grafik dari tabel Total Variance Explained. Grafik ini sebenarnya menunjukkan peralihan dari satu faktor ke faktor lainnya garis menurun disepanjang sumbu y. Sumbu x menunjukkan jumlah komponen faktor yang terbentuk, sedangkan sumbu y menunjukkan nilai eigenvalues. Tabel component matrix menunjukkan kategori variabel-variabel ke dalam komponen faktor, atau dengan kata lain menunjukkan distribusi variabel-variabel pada faktor yang terbentuk. Bila yang dijadikan acuan adalah nilai faktor loading


24

yang ada dalam tabel, dimana nilai lebih besar menunjukkan korelasi yang cukup kuat antara variabel-variabel tersebut dengan komponen faktor. Jumlah jasa kuadrat faktor loading dari tiap variabel tidak lain merupakan nilai extraction untuk tiap variabel yang tercantum dalam tabel communalities.

2.9.4 Rotasi Faktor Pada rotasi faktor, matrik faktor ditransformasikan ke dalam matrik yang lebih sederhana, sehingga lebih mudah diinterpretasikan.Dalam analisis ini rotasi faktor dilakukan dengan metode rotasi varimax. Hasil dari rotasi ini terlihat pada tabel Rotated Component Matrix, dimana dengan metode ini nilai total variance dari tiap variabel yang ada di tabel component matrix tidak berubah. Yang berubah hanyalah komposisi dari nilai faktor Loading dari tiap variabel. Interpretasi hasil dilakukan dengan melihat Faktor Loading. Faktor Loading adalah angka yang menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan faktor satu, faktor dua, faktor tiga, faktor empat atau faktor lima yang terbentuk. Proses penentuan variabel mana akan masuk ke faktor yang mana, dilakukan dengan melakukan perbandingan besar korelasi pada setiap baris di dalam setiap tabel. Dalam penelitian ini digunakan metode Varimax, karena bertujuan untuk mengekstraksi sejumlah variabel menjadi beberapa faktor.Selain itu metode ini menghasilkan struktur relatif lebih sederhana dan mudah diinterpretasikan.

2.9.5 Penamaan Faktor Pada tahap ini akan diberikan nama-nama faktor yang telah terbentuk berdasarkan factor loading suatu variabel terhadap faktor terbentuknya. Setelah tahapan pemebrian nama faktor terbentuk.


25

2.10 Variabel Penelitian Variabel merupakan ukuran atau ciri yang dimiliki oleh anggota sesuatu kelompok

yang

berbeda

dengan

yang

dimiliki

oleh

kelompok

lain.

(Saryono,2008). Variabel yang diteliti merupakan variabel independen (bebas) yaitu variabel yang mempengaruhi atau dianggap menentukan variabel terikat. Variabel ini dapat berupa penyebab/kausa. Adapun variabel yang akan diteliti adalah

Usia, (

Kolesterol, ( (olahraga), (

) Jenis kelamin, (

) Genetik/Keturunan, (

Obesitas, ( ) Komplikasi, (

) Hipertensi, (

)

) Aktifitas fisik

) Stres.

2.11 Definisi Operasional Dalam melakukan suatu penelitian terdapat beberapa pengukuran variabel berdasarkan skala pengukuran dari variabel – variabel yang ditentukan. Penelitian ini memiliki skala pengukuran yang berbeda – beda pada setiap variabelnya. Oleh sebab itu, diperlukannya tabel defenisi operasional agar dapat membantu dalam melakukan penskalaan pada variabel – variabel. Seperti pada tabel 2.1 berikut:


26

Tabel 2.1 Definisi Operasional Untuk menyamakan pengertian terhadap variabel penelitian, maka dibuat definisi operasional seperti pada tabel 2.1.sebagai berikut: NO 1.

VARIABEL Usia

DEFINISI OPERASIONAL Usia reponden dihitung sejak tahun lahir sampai dengan ulang tahun terakhir yang telah dijalanin saat penelitian

2.

Jenis Kelamin

3.

KATEGORI 1. 20 – 29 tahun 2. 30 – 39 tahun 3. 40 – 49 tahun 4. 50 – 59 tahun 5. Diatas 59 tahun

CARA PENGUKURAN Ditanya pada saat wawancara dengan responden

SKALA Ordinal

Tanda – tanda seks sekunder (ciri – 1. Perempuan ciri fisik yang ditimbulkan atau 2. Laki – laki terlihat) yang terlihat pada responden

Observasi atau pengamatan pada saat wawancara

Nominal

Obesitas

Keadaan berat badan responden yang 1.Kurus (Tk. Berat) < 17,0 ditentukan melalui IMT 2. Kurus (Tk. Ringan) 17,0 –18,4 (Indeks Massa Tubuh) 3.Normal 18,5-25,0 4. Gemuk (Tk. Ringan) 25,1 – 27,0 5.Gemuk (Tk. Berat) >27,0

Ordinal

4.

Hipertensi

5.

Nilai Kolesterol

Keadaan aliran darah yang cepat di 1. Normal (90-120 mmHg) dalam pembuluh darah. Dihitung 2. Pre Hipertensi (121-140 mmHg) hanya pada tekanan darah histolik 3. Hipertensi Stadium 1 (141-160 mmHg) 4. Hipertensi Stadium 2 (> 160 mmHg) Hasil Pemeriksaan Kolesterol total 1. Baik (< 200 mg/dl) 2. Normal (200-239 mg/dl) 3. Tinggi (>240 mg/dl)

Tinggi badan diukur dengan meteran (bath Room scale) sedangkan berat badan menggunakan timbangan injak. Ditanyakan pada saatwawancara denganresponden. Ditanyakan pada saat wawancara dengan responden.

Ordinal

Ordinal


27

6.

Faktor Genetik / Riwayat Keturunan

7.

8.

9.

Keterangan mengenai ada tidaknya keluarga responden yang menderita hipertensi. Keluarga yang dimaksud yaitu ayah, ibu, kakek, nenek, bibi, dan paman

1. Tidak Ada 2. Ada satu orang keluarga 3. 1 – 2 orang keluarga 4. 3 – 4 orang keluarga 5. > 5 orang keluarga

Ditanyakan pada saat wawancara dengan responden

Ordinal

Komplikasi Penyakit yang diderita oleh Penyakit Lain responden selain penyakit hipertensi. Penyakit tersebut berkaitan dengan hipertensi seperti diabetes, asam urat, gagal ginjal, gagal jantung, ginjal koroner, kolestrol dan stroke Aktifitas Melakukan aktifitas fisik seperti Fisik olahraga (olahraga)

1. Tidak ada 2. 1 – 2 penyakit 3. 3 – 4 penyakit 4. 5 – 6 penyakit 5. 7 penyakit


Ordinal

1. Tidak pernah 2. 1-2 kali 3. > 3 kali


Ordinal

Stres

1. Tidak stress (jawaban < 14 poin) 2. Stress ringan (jawaban 14 – 20 poin) 3. Stress sedang (jawaban 21 – 27 poin) 4. Stress berat (jawaban 28 – 41 poin)

Ditanyakan pada saat wawancara pada responden sesuai dengan lampiran pertanyaan.

Ordinal

Stres adalah suatu kondisi yang dirasakan saat tuntutan emosi, fisik atau lingkungan tak mudah diatasi atau melebihi daya dan kemampuan yang dirasakan untuk mengatasinya dengan efektif.


28

2.12 Deskripsi Variabel 1. Usia Pertambahan umur seseorang mengakibatkan pengaturan metabolisme pada tubuh menurun serta terjadi perubahan fisiologis yang drastis. Perubahan ini terjadi dengan cepat setelah usia 40 tahun. Perubahan tubuh dalam mengatus metabolisme salah satunya menyebabkan sedikitnya hormon insulin yang dihasilkan. Sehingga, insulin tidak mampu bekerja dengan maksimal untuk menyerap kadar gula untuk digunakan oleh tubuh. Dampaknya akan menyebabkan kadar gula darah banyak beredar dalam tubuh. (Sudoyono, 2006) 2. Jenis Kelamin (Gender) Jenis kelamin berpengaruh pada terjadinya diabetes mellitus di mana pria lebih banyak dibandingkan wanita. Pria diduga memiliki gaya hidup yang cenderung dapat meningkatkankadar gula darah dibanding wanita. Pada laki-laki, penumpukan lemak terkonsentrasi di sekitar perut sehingga memicu obesitas sentral yang lebih beresiko memicu gangguan metabolisme, yang salah satunya akan menyebabkan kadar gula darah tinggi. (Sudoyono, 2006) 3. Obesitas Obesitas atau kegemukan adalah suatu kondisi dimana tubuh seseorang memiliki kadar lemak yang terlalu tinggi. Kadar lemak yang terlalu tinggi dalam tubuh dapat menyebabkan berbagai masalah kesehatan. Untuk mengetahui apakah seseorang obesitas atau tidak, kita bisa menggunakan indeks berat badan yang biasa disebut IMT (Indeks Massa tubuh). IMT adalah angka yang menunjukkan perbandingan antara berat badan (dalam satuan kilogram) terhadap tinggi badan (dalam satuan meter). Salah satu resiko yang dihadapi oleh orang yang obesitas adalah penyakit diabetes tipe 2. Menurut beberapa hasil penelitian, diabetes tipe 2 sangat erat kaitannya dengan obesitas. Pada penderita diabetes tipe 2, pankreasnya sebenarnya menghasilkan insulin dalam jumlah yang cukup untuk mempertahankan kadar glukosa darah pada tingkat normal, namun


29

insulin tersebut tidak dapat bekerja maksimal membantu sel-sel tubuh menyerap glukosa karena terganggu oleh komplikasi-komplikasi obesitas, salah satunya adalah kadar lemak darah yang tinggi (terutama kolesterol dan trigliserida). (Sudoyono, 2006) 4. Hipertensi Pada orang dengan diabetes mellitus, hipertensi berhubungan dengan resistensi insulin dan abnormalitas pada sistem renin-angiotensin dan konsekuensi metabolik yang meningkatkan morbiditas. Abnormalitas metabolik berhubungan dengan peningkatan diabetes mellitus pada kelainan fungsi tubuh/ disfungsi endotelial. Sel endotelial mensintesis beberapa substansi bioaktif kuat yang mengatur struktur fungsi pembuluh darah. (Sudoyono, 2006) 5. Kolesterol Kadar kolesterol yang tinggi dapat menyebabkan penumpukan plak di sekitar pembuluh darah, yang menyebabkan suplai gula darah untuk dimasukkan kedalam sel tubuh menurun. Kadar kolesterol yang meningkat dalam jangka waktu yang lama akan menyebabkan penumpukan kadar gula yang tinggi dalam pembuluh darah sehingga akan menyebabkan penyakit diabetes mellitus. (Sudoyono, 2006) 6. Genetika/keturunan Diabetes mellitus dapat menurun menurut silsilah keluarga yang mengidap diabetes mellitus, karena kelainan genetik yang mengakibatkan tubuhnya yang tak dapat menghaasilkan insulin dengan baik. (Sudoyono, 2006) 7. Komplikasi Penyakit Lain Pada umumnya komplikasi terjadi padaDiabetesMellitus yang sudah lama. Komplikasi dapat berupa terganggunya fungsi atau kerusakan berbagai organ seperti mata, kaki dan ginjal. (Sudoyono, 2006) 8. Aktivitas Fisik Setiap gerakan tubuh dengan tujuan meningkatkan dan mengeluarkan 29 Universitas Sumatera Utara

30

tenaga dan energi, yang biasa dilakukan atau aktivitas sehari-hari sesuai profesi atau pekerjaan. Sedangkan faktor resiko penderita DM adalah mereka yang memiliki aktivitas minim, sehingga pengeluaran tenaga dan energi hanya sedikit. (Sudoyono, 2006) 9. Stres Stress cenderung membuat seseorang mencari makanan yang manis-manis dan berlemak tinggi untuk meningkatkan kadar serotonin otak. Serotonin ini memiliki efek penenang sementara untuk meredakan stress, tetapi gula dan lemak itulah yang berbahaya bagi mereka yang beresiko terkena diabetes mellitus. (Sudoyono, 2006) Tingkat stres dapat dikelompokkan dengan menggunakan kriteria HARS (Hamilton Anxiety Rating Scale). Unsur yang dinilai antara lain: perasaan ansietas, ketegangan, ketakutan, gangguan tidur, gangguan kecerdasan, perasaan depresi, gejala somatik, gejala respirasi, gejala gejala kardiovaskuler, gejala respirasi, gejala gastrointestinal, gejala urinaria, gejala otonom, gejala tingkah laku. Unsur yang dinilai dapat menggunakan skoring, dengan ketentuan penilaian sebagai berikut: 0 : Tidak ada gejala dari pilihan yang ada 1 : Satu gejala dari pilihan yang ada 2 : Kurang dari separuh dari pilihan yang ada 3 : Separuh atau lebih dari pilihan yang ada 4 : Semua gejala ada Untuk selanjutnya skor yang dicapai dari masing-masing unsur atau item dijumlahkan sebagai indikasi penilaian dertajat stres, dengan ketentuan sebagai berikut: 1. Skor < 14 tidak ada stress 2. Skor 14-20 stres ringan 3. Skor 21-27 stres sedang 4. Skor 28-41 stres berat 5. Skor 42-56 stres berat sekali


BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

Recommend Documents