FAKTOR-FAKTOR YANG MENYEBABKAN TERKENA DB (DEMAM BERDARAH) DI DAERAH BENGKULU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER RIZKA ARIFANJUNI NRP 1309 030 027 Dosen Pembimbing Dr. Bambang Widjanarko O., M.Si.
Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2012
Masa musim penghujan selama bulan Oktober hingga Maret
Di Bengkulu
Faktor-faktor apa saja yang menyebabkan penyakit Demam Berdarah timbul di Bengkulu begitu banyak dengan menggunakan Analisis Regresi Biner ???
Pendahuluan
Permasalahan 1. 2.
Bagaimana karakteristik penderita penyakit demam berdarah di Provinsi Bengkulu pada tahun 2007? Faktor-faktor apa saja yang memperngaruhi penyebab terkena penyakit demam berdarah di Provinsi Bengkulu pada tahun 2007?
Pendahuluan
Tujuan Dari permasalahan didapat tujuan yakni untuk mengetahui faktorfaktor yang mempengaruhi penyebab terkena penyakit Demam Berdarah di Provinsi Bengkulu pada tahun 2007.
Pendahuluan
Manfaat Manfaat yang didapat dari penelitian ini yaitu dapat mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terkena penyakit demam berdarah di Provinsi Bengkulu pada tahun 2007. Dan dapat mengembangkan wawasan dan mengaplikasikan regresi logistik biner di kehidupan sehari-hari.
Pendahuluan
Batasan Masalah Dalam penelitian yang akan menjadi batasan untuk permasalahan adalah seseorang yang didiagnosa menderita penyakit demam berdarah (DB) di Provinsi Bengkulu pada tahun 2007.
Pendahuluan
Statistika Deskriptif Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu data sehingga memberikan informasi yang berguna. Statistika deskriptif memberikan informasi hanya dengan bentuk penyusunan seperti dalam bentuk table, diagram, grafik dan besaran-besaran lainnya yang termasuk dalam kategori statistika deskriptif (Walpole, 1995).
Tinjauan Pustaka
Regresi Logistik Biner Regresi logistik merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon yang bersifat dichotomous (skala nominal/ordinal dengan 2 kategori) atau polychotomous (skala nominal/ordinal dengan lebih dari 2 kategori) dengan satu atau lebih variabel prediktor berskala kategori atau kontinu.
Tabulasi Silang Baris
Kolom 1
2
……
C
1
π11
π12
……
π1c
2
π21
π22
……
π2c
R
πr1
πr2
……
πrc
Tinjauan Pustaka
Uji Independensi Untuk mengetahui hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor. Diantara dua peubah yang tidak mempunyai keterkaitan atau dapat dikatakan bahwa keduanya bebas atau tidak saling mempengaruhi (Agresti, 2002). Berikut ini hipotesis yang dilakukan: Hipotesis : H0 : Tidak ada hubungan antara variabel Y dan variabel X H1 : Ada hubungan antara variabel Y dan variabel X Statistik Uji : r c
(Oij eij)2
= j1 i1
eij
2.4
Keterangan : = observasi baris ke - i dan kolom ke – j = frekuensi harapan baris ke – i dan kolom ke – j Daerah kritis : Tolak H0 jika nilai hitung > (a, db)
Tinjauan Pustaka
Pengujian Parameter Model Regresi Logistik
Model yang telah diperoleh tersebut perlu diuji dengan melakukan uji statistik akan diketahui apakah variabel–variabel prediktor yang terdapat dalam model tersebut memiliki hubungan yang nyata dengan variabel responnya. Pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut: Uji Serentak Hipotesis : H0 : β1 = β2 = … = βi = 0 H1 : Paling tidak ada satu βi ≠ 0, i = 1, 2, …, p Statistik Uji :
Uji Parsial Hipotesis H0 : β = 0 H1 : β ≠ 0 Statistik uji yang digunakan adalah uji Wald W=
SE ( ) i
G = - 2 ln Daerah kritis: Tolak H0 jika G2 > 2(,b) dengan derajat bebas adalah banyak parameter dalam model.
i
Daerah kritis : Pada tingkat kepercayaan , H0 ditolak bila nilai |w| > Z/2 atau nilai P-value < , dimana Z menunjukkan nilai variabel random pada tabel distribusi normal standart dan nilai P-value = P( Z > |whitung| ).
Tinjauan Pustaka
Interpretasi Koefisien Parameter (Odds Ratio)
Dalam interpretasi koefisien parameter atau yang digunakan dalam besaran Odds Ratio atau eβ dan dinyatakan dengan ψ , Odds Ratio dapat diartikan sebagai kecenderungan variabel respon memiliki suatu nilai tertentu jika diberikan x = 1 dan dibandingkan pada x = 0. π(1)/1 π(1) ψ π(0)/1 π(0)
Tinjauan Pustaka
Uji Kesesuaian Model Uji kesesuaian model ini dilakukan untuk mengetahui hasil model berdasarkan regresi logistik sudah sesuai atau layak, dengan arti lain tidak terdapat perbedaan hasil pengamatan dan hasil prediksi model (Hosmer dan Lemeshow, 2000). Pengujian kesesuaian dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H0 : Model sudah sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan hasil kemungkinan prediksi) H1: Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan hasil kemungkinan prediksi) Statistik Uji : 2 ' g
Cˆ
k 1
o
nk k n k' k 1 k k
Daerah penolakan: Tolak H0 jika
Tinjauan Pustaka
Pengertian Demam Berdarah Demam berdarah merupakan penyakit menular yang merupakan penyakit endemis di Indonesia.Pengertian demam berdarah adalah penyakit demam yang disebabkan oleh virus dengue atau disebabkan gigitan nyamuk seperti Aedes aegypti atau Aedes albopictus. Penyakit demam berdarah ini muncul ketika di Indonesia sedang musim penghujan.
Penanggulangan Demam Berdarah Pencegahan terbaik demam berdarah dengue yang efektif adalah pengendalian vektor penyakit yaitu dengan: 1. Fogging, atau pengasapan insektisida. 2. Pencegahan gigitan nyamuk dengan menggunakan selambu, atau obat-obat yang dioleskan ke kulit. Beberapa tanaman seperti zodia, geranium dan lavender ternyata disebutkan dapat mencegah gigitan nyamuk. 3. Pemberian obat-obatan pembasmi larva,seperti abate, pada tempat penampungan air. Pemberantasan sarang nyamuk, seperti yang telah dicanangkan oleh pemerintah melalui program 3 M : menguras bak air, menutup tempat yang mungkin menjadi sarang berkembang biak nyamuk, mengubur barang-barang bekas yang bisa menampung air. Cara ini menurut beberapa penelitian adalah cara yang paling efektif, namun paling sulit untuk dilakukan karena membutuhkan peran serta seluruh masyarakat (Wibowo P., 2009).
Tinjauan Pustaka
Sumber Data Sumber data yang digunakan adalah data sekunder yang diambil dari laporan nasional RISKESDAS (Riset Kesehatan Dasar) pada tahun 2007 yang diperoleh dari Badan Litbangkes Departemen Kesehatan RI. Data diambil dari golongan seseorang yang didiagnosa terkena penyakit demam berdarah yang berada di Provinsi Bengkulu pada tahun 2007.
Metodologi
Identifikasi Variabel No.
Variabel
Kategorik
Skala
Seseorang yang pernah 1. 1.
= Ya
didiagnose menderita penyakit
Nominal 2.
= Tidak
Demam Berdarah (Y) 2.
Jenis Kelamin (X1)
3.
Pendidikan (X2)
4.
Status Kawin (X3)
5.
Tipe Daerah (X4)
1 = Laki-laki 2 = Perempuan 1 = Tidak Pernah Sekolah 2 = Tidak tamat SD 3 = Tamat SD 4 = Tamat SLTP 5 = Tamat SLTA 6 = Tamat Perguruan Tinggi 1= Belum Kawin 2 = Kawin 3 = Cerai Hidup 4 = Cerai mati 1. = Perkotaan 2. = Pedesaan
Nominal
Ordinal
Nominal
Nominal
Metodologi
Lanjutan Identifikasi Variabel 6.
Usia (X5)
7.
Pekerjaan (X6)
Apakah semalaman tidur didalam 8. kelambu (X7)
Jenis sarana untuk menampung air 9. minum (X8)
1.= < 1 tahun 2 = 1 tahun – 4 tahun 3 = 5 tahun – 14 tahun 4 = 15 tahun – 24 tahun 5 = 25 tahun – 34 tahun 6 = 35 tahun – 44 tahun 7 = 45 tahun – 54 tahun 8 = 55 tahun - 64 tahun 9 = 65 tahun – 74 tahun 10 = > 75 tahun 1. = Tidak kerja 2. = Sekolah 3. = Ibu rumah tangga 4. = TNI/Polri 5. = PNS 6. = Peg. BUMN 7. = Peg. Swasta 8. = Wiraswasta 9. = Pelayanan Jasa 10. = Petani 11. = Nelayan 12. = Buruh
Ordinal
Nominal
1 = Ya 2 = Tidak 3 = Tidak Tahu
Nominal
1 = Tidak ada/Langsung dari sumber 2 = Wadah/tendon terbuka 3 = Wadah/tendon tertutup
Nominal
Metodologi
Lanjutan Identifikasi Variabel Tempat penampungan air limbah 10.
untuk kamar mandi/tempat mencuci (X9) Jenis saluran pembuangan air limbah
11.
untuk kamar mandi/tempat mencuci
1 = Penampungan tertutup dipekarangan/SPAL 2 = Penampungan terbuka dipekarangan 3 = Penampungan di luar pekarangan 4 =Tanpa penampungan/didalam tanah 5 = Langsung ke got/sungai
Nominal
1 = Saluran terbuka 2 = Saluran tertutup 3 = Tanpa saluran
Nominal
(X10)
12.
Ketersediannya tempat pembuangan 1 = Ya 2 = Tidak sampah diluar rumah (X11)
Nominal
Tersedia tempat penampungan 13.
sampah basah (organic) didalam
1 = Ya 2 = Tidak
Nominal
rumah (X12)
Metodologi
Langkah Analisis 1. Untuk permasalahan pertama dilakukan pengujian Statistika Deskriptif untuk mengetahui karekteristik penderita penyakit Demam Berdarah di Provinsi Bengkulu. Yang dianalisis dengan deskriptif adalah demografi. 2. Untuk menjawab permasalahan kedua yaitu dilakukan analisis Regresi Binary Logistic untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi penderita penyakit Demam Berdarah di Provinsi Bengkulu. Langkah awal yang dilakukan adalah menguji: a. Uji Independensi b. Uji Individu c. Estimasi parameter - Uji Seretak (multivariate) -Uji Parsial 3. Interpretasi Koefisien Parameter (Odds Rasio) 4. Uji Kesesuaian Model 5. Mengintepretasikan model
Metodologi
Analisis Statistika Deskriptif Umur
Klasifikasi Desa/Kelurahan
Jenis Kelamin
2% 6% 4%
Perkotaan 23% 49%
51%
Laki-laki
Perkotaan
Perempuan
Pedesaan
Status Kawin 1%
Pedesaan 77%
13%
Kawin Cerai Hidup
33%
Cerai Mati
62%
22%
18% 21%
Pekerjaan
Belum Kawin
4%
14%
Lainnya
299
Buruh Nelayan
430 94
Petani Pelayanan…
5825 237
Wiraswasta
Pendidikan Terakhir
Tidak Pernah Sekolah
4% 5%
Tidak Tamat SD
19%
24%
Tamat SD Tamat SLTP Tamat SLTA
20% 28%
5 tahun - 14 tahun 15 tahun - 24 tahun 25 tahun - 34 tahun 35 tahun - 44 tahun 45 tahun - 54 tahun 55 tahun - 64 tahun 65 tahun - 74 tahun > 75 tahun
Peg. Swasta Peg. BUMN
1085 351 28
PNS TNI/Polri Ibu…
520 44 1718
Sekolah Tidak…
3053 1452
Tamat Perguruan Tinggi
Pembahasan
Tabel Kontingensi Y
Variabel ART semalam tidur dalam kelambu
Total
Ya
Total
Y
Variabel
Tidak
Ya
24
4334
4358
%
0,6
99,4
100
Adj. Residual
-3,1
3,1
Tidak
108
10214
10322
%
1,0
99,0
100
Adj. Residual
2,2
-2,2
Tidak tahu
9
447
456
%
2,0
98,0
100
Adj. residual
2,4
-2,4
141
14995
Kontingensi antara variabel Y dengan X1 (ART yang selaman tidur didalam kelambu)
15136
Jenis sarana untuk menampung air minum
Tidak ada/Langsung dari sumber % Adj. Residual Wadah/Tandon terbuka % Adj. Residual Wadah/Tandon tertutup % Adj. residual Total
Total
Ya
Tidak
16
5401
5417
0,3 -6,1
99,7 6,1
100
22
1673
1695
1,3 1,7
98,7 -1,7
100
103
7921
8024
1,3 4,8 141
98,7 4,8 14995
100 15136
Kontingensi antara variabel Y dengan X2 (Jenis sarana untuk menampung air minum)
Pembahasan
Tabel Kontingensi Variabel Tempat penampungan air limbah untuk kamar mandi/tempat mencuci
Y Ya
Total Tidak
Y
Total
Variabel Penapungan tertutup di pekarangan/SPAL % Adj. Residual Penampungan terbuka di pekarangan % Adj. Residual Penampungan di luar pekarangan % Adj. residual Tanpa penampungan % Adj. residual Langsung ke got/sungai % Adj. residual Total
30
1138
1168
Jenis sarana untuk menampung air minum
Ya
Tidak
Saluran terbuka
104
9982
10086
% Adj. Residual Saluran tertutup
1,0 1,8 31
99,0 -1,8 1660
100 1691 100
2,6 6,1
97,4 6,1
100
27
4515
4542
%
1,8
98,2
0,6 -2,8
99,4 2,8
100
Adj. Residual
4,1
-4,1
Tanpa saluran
6
3353
3359
11
1921
1932
%
0,2
99,8
100
0,6 -1,8
99,4 1,8
100
Adj. residual
-5,1
5,1
9
3953
3962
141
14995
0,2 -5,4
99,8 5,4
100
64
3468
3532
1,8 6,2 141
98,2 -6,2 14995
100
Kontingensi antara variabel Y dengan X3 (Tempat penampungan air limbah untuk kamar mandi/tempat mencuci)
15136
Total
15136
Kontingensi antara variabel Y dengan X4 (Jenis saluran pembuangan air limbah untuk kamar mandi/tempat mencuci)
Pembahasan
Tabel Kontingensi Y
Variabel Ketersediaannya tempat pembuangan sampah diluar rumah
Total
Ya
Total Tidak Y
Variabel Ya
108
6912
Ya
Tidak
Ya
37
3868
3905
100
7020
%
1,5
98,5
Adj. Residual
7,2
-7,2
Tidak
33
8083
8116
%
0,9
99,1
%
0,4
99,6
100
Adj. Residual
0,1
-0,1
Adj. Residual
-7,2
7,2
Tidak
104
11127
11231
141
14995
%
0,9
99,1
100
Adj. Residual
-0,1
0,1
141
14995
Kontingensi antara variabel Y dengan X5 (Ketersediaannya tempat pembuangan sampah di luar rumah)
100
Apakah tersedia penampungan sampah organik dalam rumah
Total
15136 Total
15136
Kontingensi antara variabel Y dengan X6 (Apakah tersedia penampungan sampah organik dalam rumah)
Pembahasan
Tabel Kontingensi Y
Variabel Ketersediaannya tempat pembuangan sampah diluar rumah
Total
Ya
Total Tidak Y
Variabel Ya
108
6912
Ya
Tidak
Ya
37
3868
3905
100
7020
%
1,5
98,5
Adj. Residual
7,2
-7,2
Tidak
33
8083
8116
%
0,9
99,1
%
0,4
99,6
100
Adj. Residual
0,1
-0,1
Adj. Residual
-7,2
7,2
Tidak
104
11127
11231
141
14995
%
0,9
99,1
100
Adj. Residual
-0,1
0,1
141
14995
Kontingensi antara variabel Y dengan X5 (Ketersediaannya tempat pembuangan sampah di luar rumah)
100
Apakah tersedia penampungan sampah organik dalam rumah
Total
15136 Total
15136
Kontingensi antara variabel Y dengan X6 (Apakah tersedia penampungan sampah organik dalam rumah)
Pembahasan
Uji Independensi Variabel
χ2hitung
P_value
Kesimpulan
13,688
0,001
Dependent (Ada Hubungan)
37,001
0,000
Dependent (Ada Hubungan)
93,221
0,000
Dependent (Ada Hubungan)
36,615
0,000
Dependent (Ada Hubungan)
52,253
0,000
Dependent (Ada Hubungan)
0,015
0,904
Independent (Tidak Ada Hubungan)
Apakah semalaman tidur didalam kelambu (X1) Jenis sarana untuk menampung air minum (X2) Tempat penampungan air limbah untuk kamar mandi/tempat mencuci (X3) Jenis saluran pembuangan air limbah untuk kamar mandi/tempat mencuci (X4) Ketersediannya tempat pembuangan sampah diluar rumah (X5) Tersedia tempat penampungan sampah basah (organic) didalam rumah (X6)
Pembahasan
Uji Serentak Hipotesis : H0 : 1 = 2 = …… = p = 0 H1 : paling sedikit ada satu j ≠ 0 dengan j=1,2,….p Variabel ART semalam tidur di dalam kelambu(X1) Jenis sarana/ tempat penampungan air(X2)
Wald
df
P_value
Kesimpulan
11,725
2
0,003
Tolak H0
25,113
2
0,000
Tolak H0
18,435
2
0,000
Tolak H0
28,668
1
0,000
Tolak H0
Bagaimana saluran pembuangan air limbah dari kamar mandi/ dapur/ tempat cuci(X4) Tersedia tempat pembuangan sampah di luar rumah(X5(1))
Pembahasan
Uji Parsial Hipotesis : H0 : j = 0 H1 : j 0
j=1, 2, 3, ..., p
B
Wald
Df
P_valu Exp(B) e
-0,647
8,162
1
0,004
0,524
Tolak H0
Apakah semalaman -1,291 10,733 tidur didalam kelambu(Tidak)
1
0,001
0,275
Tolak H0
Variabel Apakah semalaman tidur didalam kelambu(Ya)
Uji Parsial antara variabel Y dengan X1 (ART yang selaman tidur didalam kelambu)
Kesimpulan
Variabel B Jenis sarana untuk menampung -0,584 air minum(Tidak ada/langsung dari sumber) Jenis sarana untuk menampung air 1,762 minum(Wadah /tandon terbuka)
Wald
df
P_value Exp(B) Kesimpulan
20,429
1
0,000
0,225
Tolak H0
30,172
1
0,000
0,228
Tolak H0
Uji Parsial antara variabel Y dengan X2 (Jenis sarana untuk menampung air minum)
Pembahasan
Uji Parsial Hipotesis : H0 : j = 0 H1 : j 0
Variabel
j=1, 2, 3, ..., p
B
Wald
df
P_value Exp(B) Kesimpulan
-0,584
7,999
1
0,005
0,558
Tolak H0
1,762
0,420
1
0,000
5,822
Tolak H0
Bagaimana saluran pembuangan air limbah dari kamar mandi/ dapur/ tempat cuci(Saluran Terbuka)
Uji Parsial antara variabel Y dengan X4 (Saluran pembuangan air limbah dari kamar mandi/dapur/tempat cuci)
Bagaimana saluran pembuangan air limbah dari kamar mandi/ dapur/ tempat cuci(Saluran Tertutup)
Pembahasan
Uji Parsial Hipotesis : H0 : j = 0 H1 : j 0
j=1, 2, 3, ..., p
Variabel Tersedia tempat penampungan sampah basah (organic) didalam rumah(Ya)
B
Wald
Df
P_value
Exp(B)
Kesimpulan
-1,342
45,224
1
0,000
0,261
Tolah H0
Uji Parsial antara variabel Y dengan X5(Tersedia tempat penampungan sampah basah(organik) didalam rumah)
Pembahasan
Uji Kesesuaian Model H0 : Model sudah sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan hasil kemungkinan prediksi) H1: Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan hasil kemungkinan prediksi) Dengan P_value = 0,05 Step 1
Chi-square
Df
P_value
26,154
8
0,073
Pembahasan
Kesimpulan 1. Mayoritas yang terkena penyakit demam berdarah berdasarkan karakteristik atau berdasarkan angka tertinggi adalah menurut jenis kelamin yang tertinggi adalah 7615 Jika dilihat dari klasifikasi desa/perkotaan yang dominan terkena demam berdarah adalah yang tinggal dipedesaan yakni sebesar 77%. Pada karakteristik penderita penyakit demam berdarah di Bengkulu berdasarkan usia yang paling banyak adalah didapat yang berusia 15 tahun – 24 tahun sebesar 22% atau berkisar 3282 orang. Jika dilihat berdasarkan karakteristik status kawin yang mendominasi adalah yang memiliki status kawin sebesar 62%. Berdasarkan karakteristik pendidikan terakhir sebesar 28% penderita demam berdasar tertinggi di Bengkulu adalah berprofesi sebagai petani. Pada karakteristik berdasarkan pekerjaan sesuai dengan profesinya, pekerjaan sebagai petani yang dominan sangat banyak menderita demam berdarah sebesar 5825 orang. 2. Berdasarkan analisis regresi logistik biner dapat diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi responden terkena demam berdarah adalah variabel Apakah semalaman tidur didalam kelambu (X1), Jenis sarana untuk menampung air minum (X2), Jenis saluran pembuangan air limbah untuk kamar mandi/tempat mencuci (X4) dan Ketersediannya tempat pembuangan sampah diluar rumah (X5). Sedangkan pada uji kesesuaian model, model telah sesuai atau tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan hasil kemungkinan prediksi.
Pembahasan
