ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA

Transkripsi

1 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Destri Susilaigrum da Citra Elok Megahardiyai Jurusa Statistika FMIPA-ITS Abstrak Keadaa gizi balita di Idoesia belum seluruhya memeuhi kriteria baik, salah satuya adalah di kecamata Bulak Surabaya. Stadart peilaia status gizi di Idoesia megguaka atura WHO-NCHS, melalui ilai Zscore yag merupaka salah satu idikator atropometeri yaitu pegukura berat bada berdasarka umur (BB/U). Peelitia ii bertuua utuk megetahui karakteristik ibu da balita elaya serta meetuka faktor-faktor yag mempegaruhi status gizi balita elaya di Kecamata Bulak Surabaya. Metode yag diguaka adalah statistik deskriptif da aalisis regresi logistik ordial. Hasil aalisis yag dilakuka meuukka bahwa karakterstik ibu balita elaya di kecamata Bulak Surabaya 66% berpedidika tidak tamat SMP, 67% usia ibu meikah 0 tahu da 55% dari ibu yag melahirka dega usia 0 tahu. Sedagka karakteristik balita di kecamata Bulak Surabaya sebagia besar balita status giziya ormal yaitu sebesar 58.7%, 5% rumah tagga elaya tergolog keluarga besar da 6% berpeghasila Rp ,-. Apabila dilihat dari saraa saitasi, 7%. rumah tagga elaya saraa saitasiya belum baik. Sebagia besar balita balita diberi ASI < tahu da tidak diimuisasi secara legkap yaitu sebesar 63% da 60%. Mayoritas balita diasuh sediri oleh ibu dikareaka ibu balita berprofesi sebagai ibu rumah tagga da sebagia besar diberi asupa makaa yag memeuhi empat sehat lima sempura yaitu sebesar 80%. Status gizi balita elaya secara sigifika ( =0%) dipegaruhi faktor-faktor: pedidika ibu, kelegkapa imuisasi, da peghasila rumah tagga. Kata kuci : status gizi balita, statistik diskriptif, regresi logistik ordial PENDAHULUAN Keadaa gizi balita di ldoesia sampai saat ii belum seluruhya memeuhi kriteria baik. Keadaa tersebut dapat ditemui di beberapa daerah di Idoesia salah satuya adalah Surabaya, khususya kecamata Bulak Surabaya. Berdasarka keteraga yag diperoleh dari pihak puskesmas Keera yag berlokasi di kecamata Bulak 4

2 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) meyataka bahwa kodisi gizi balita di wilayah tersebut masih ditemuka balita dega status gizi kurag terutama bagi para warga pedatag. Status gizi kurag merupaka suatu masalah yag sampai saat ii masih belum dapat diatasi. Masalah tersebut mucul akibat masalah ketahaa paga di tigkat rumah tagga yaitu kemampua rumah tagga utuk memeuhi kebutuha paga seluruh aggota keluarga dalam umlah yag cukup da baik mutuya (Ikhwasyah, 00). Keterlambata dalam pemberia gizi yag baik aka megakibatka gagal tumbuh pada bailta. Pertumbuha mausia dewasa, tergatug pada kodisi gizi da kesehata sewaktu balita. Begitu uga dega pertumbuha otak, utuk meetuka tigkat kecerdasa ditetuka oleh pertumbuha pada waktu balita. Oleh karea itu usaha-usaha pe-igkata gizi dituuka pada balita da ibu hamil. Faktor faktor yag dapat mempegaruhi status gizi terdiri dari faktor-faktor yag berkaita dega ibu da faktor-faktor yag berkaita dega balita. Faktor-faktor yag berkaita dega ibu adalah usia ibu meikah, usia ibu pertama melahirka, da pedidika ibu (Suhardo, 003). Sedagka faktor-faktor yag berkaita dega balita adalah peyakit yag serig diderita oleh balita, frekuesi terserag peyakit, saraa saitasi (Ikhwasyah, 00), umlah aggota keluarga, pemberia ASI, kelegkapa imuisasi, pola asuh balita (Suhardo, 003), peghasila rumah tagga (Diteg, 989), frekuesi pemberia maka pokok, da asupa makaa (Almatsier, 004). Peyebab masalah gizi pada balita secara lagsug dipegaruhi oleh kecukupa asupa makaa da kodisi kesehata. Kedua masalah tersebut terkait dega status ekoomi, pelayaa kesehata da pegaruh pola asuh balita yag tidak memadai. Oleh karea itu masalah gizi harus dipecahka secara terpadu melalui pedekata keluarga dega pera masyarakat (Faar dkk, 00). Di kecamata Bulak terdapat empat keluraha yag berpeduduk elaya yaitu keluraha : Keera, Sukolilo, Kedug Cowek, da Bulak dega umlah total elaya sebayak 794 orag. Berdasarka iformasi yag diperoleh dari puskesmas Keera, bahwa balita kurag gizi masih ditemuka di daerah ii. Oleh karea itu peelitia ii megagkat per-masalaha da mecari hubuga atar faktor-faktor yag mempegaruhi status gizi balita keluarga elaya di kecamata Bulak Surabaya yag diaalisis dega megguaka aalisis regresi logistik. 5

3 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 TINJAUAN PUSTAKA Pada tiaua pustaka aka dielaska megeai peilaia status gigi da metodemetode statistik yag diguaka pada peelitia ii. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif merupaka metode statistik yag merigkas, meyaika, da medeskripsika data dalam betuk yag mudah dibaca sehigga memberika kemudaha dalam memberika iformasi (Walpole, 995). Statistik deskriptif meyaika data dalam tabel, grafik, ukura pemusata data, da peyebara data (Astuti da Iriawa, 006). Aalisis Regresi Logistik Ordial Aalisis regresi logistik ordial merupaka salah satu metode statistik yag meggambarka hubuga atara suatu variabel respos (Y) dega lebih dari satu variabel prediktor (X) dimaa variabel respos lebih dari dua kategori da skala pegukura bersifat tigkata (Hosmer da Lemeshow, 000). Model regresi logistik adalah sebagai berikut. e e g( ) ( ) g( ) Peluag kumulatif didefiisika sebagai berikut. (.) P( Y ) i ep k ep dega, i =,, 3,..., p p k k k ik Berikut fugsi distribusi logistik umum F( ) e e e ik Cumulative logit models didapatka dega membadigka peluag kumulatif yaitu peluag kurag dari atau sama dega kategori respos ke- pada p variabel prediktor yag diyataka dalam vektor i. Berikut formulasi cumulative logit models (.) (.3) 6

4 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) Logit P ( P( Y i ) Y ) log i P( Y i ) Jika terdapat katogori respos dimaa = 0,,, maka ilai peluag utuk tiap kategori respos sebagai berikut. e e g( ) ( ) g ( ) e ( ) ( e g ( ) g ( ) e g ( ) )( e g ( ) 0( ) ( ) ( ) g ( ) e ) Model proposioal odds isbah pada keadia Y utuk = da = adalah P( Y ep ) / P( Y 0 P( Y ) / P( Y ) ep 0 ' ' = ep ( - ) Metode kemugkia ilai maksimum (Maimum Likelihood Estimator) merupaka metode yag diguaka utuk meaksir parameter-parameter model regresi logistik dega dega memberika ilai estimasi dega memaksimumka fugsi (.4) (.5) (.6) (.7) (.8) Likelihood (Agresti, 00). Berikut fugsi Likelihood utuk sampel dega sampel radom y i yi yi 0( i ) i i 0 ( ) ( ) l( ) i dega, i =,,...,J Dari persamaa di atas didapatka fugsi l- Likelihood sebagai berikut. N y0i l ( i ) y i l ( i ) y i l ( i ) L( ) 0 i (.9) (.0) Maksimum l-likelihood diperoleh dega medeferesialka L(β) terhadap β da meyamaka dega ol. Maimum Likelihood Estimator (MLE) merupaka metode utuk megestimasi varias da kovarias dari taksira β yag diperoleh dari turua kedua fugsi l-likelihood. Utuk medapatka ilai tersebut diguaka metode iterasi (.) 7

5 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 Newto Raphso (Agresti, 00). Formulasi iterasi Newto Raphso adalah ( t) ( ) H q ( t) ( t) t Meurut Hosmer da Lameshow (989), model yag telah diperoleh perlu diui sigifikasiya, dega melakuka peguia statistik. Peguia yag dilakuka adalah a) Ui Seretak Ui seretak dilakuka utuk memeriksa keberartia koefisie β secara keseluruha. Hipotesis : H 0 :... 0 H : Miimal ada satu 0, =,,..., p Statistik Ui : G log i i 0 ( ) 0 0 y0i i ( ) yi ( ) i yi (.) dimaa, 0 = y, 0 i = y, i = y, da = i keteraga : i i i 0 : bayakya ilai observasi yag Y=0 : bayakya ilai observasi yag Y= : bayakya ilai observasi yag Y= : bayakya observasi H 0 ditolak pada tigkat sigifika sebesar bila ilai p-value < atau ilai G >.,db b) Ui Parsial Ui parsial diguaka utuk memeriksa kemakaa koefisie secara idividu. Hipotesis : H 0 : = 0, =,,... p H : 0 Statistik Ui : W ˆ ~ N(0, ) (.) SEˆ( ˆ ) 8

6 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) H 0 ditolak apabila W Z / atau ilai p-value <, dimaa Z meuukka ilai variabel radom pada tabel distribusi ormal stadar. Meurut Hosmer da Lameshow (989), terdapat statistik ui yag diguaka utuk megui kesesuaia model regresi logistik adalah Goodess of Fit dega hipotesis sebagai berikut. H 0 : Model cukup memeuhi H : Model tidak memeuhi Statistik Ui : J ( y m ) m ( ) (.3) dega, J =,, 3,, dimaa, Daerah kritis : Tolak H 0 ika y = variabel respos ke-, m = bayakya observasi yag memiliki ilai = peluag kumulatif hitug > (J-) Meurut Walpole (995), ui idepedesi dilakuka utuk megetahui ada atau tidakya hubuga atara variabel respos dega variabel prediktor. Peguia tersebut dilakuka dega megguaka ui Chi-square. Hipotesis: H 0 : Tidak ada hubuga atara variable prediktor dega variabel respos H : Ada hubuga atara variabel prediktor dega variabel respos Statistik Ui : rk ( oi ei ) e i i (.4) dimaa, e i (total baris ke i) (total kolom ke ) total observasi (.5) keteraga : r = bayak baris k =bayak kolom o i = frekuesi observasi baris ke-i kolom ke- 9

7 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 e i = frekuesi harapa baris ke-i kolom ke- db = deraat bebas = (r-) (k-) Daerah kritis : Tolak H 0 ika hitug > (db,α) Peilaia Status Gizi Meurut Direktorat Gizi Masyarakat Departeme Kesehata RI (999), peilaia status gizi balita di Idoesia dihitug dega megguaka Zscore dega klasifikasi berat bada meurut umur (BB/U). Secara terperici Zscore dirumuska sebagai berikut. Bila ilai riel berat bada sekarag ilai media, maka (BB Med) Zscore S d upper. Bila ilai riel berat bada sekarag < ilai media, maka (BB Med) Zscore S d lower (.6) (.7) dimaa, BB adalah berat bada riel, Med adalah media baku WHO-NCHS da Sd adalah stadar deviasi baku WHO-NCHS. Umur (Bl) Tabel. Baku Berat Bada Berdasarka Umur WHO-NCHS Laki-Laki Umur (Bl) Perempua Media SD SD SD Media Lower Upper Lower 0 3,3 0,4 0,5 0 3, 0,5 0,4 4,3 0,7 0,7 4 0,6 0,5 5, 0,9 0,8 4,7 0,7 0, ,9 3 5,4 0,7 0,8 4 6,7 0, ,7 0,9 5 7,3 5 6,7 0,9 0,8 Sumber: Depkes RI dalam Faar dkk, 00 SD Upper 30

8 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) METODOLOGI PENELITIAN Data pada peelitia ii merupaka data primer yag diperoleh dega melakuka survei terhadap balita keluarga elaya di kecamata Bulak Surabaya. Pegambila data dilaksaaka pada bula Jui 009 dega melakuka wawacara lagsug terhadap keluarga elaya utuk memperoleh iformasi yag dibutuhka me lalui pertayaa-pertayaa dalam kuisioer. Keragka samplig yag diguaka adalah umlah balita keluarga elaya di kecamata Bulak Surabaya. Di kecamata Bulak terdapat empat keluraha yag berpeduduk elaya yaitu keluraha : Keera, Sukolilo, Kedug Cowek, da Bulak. Metode samplig yag diguaka pada peelitia ii adalah samplig acak sederhaa dega ukura sampel yag diamati melalui Persamaa.8 (Cochra, 977). NPQ ( N ) D PQ dega, B D z (.8) (.9) dimaa, N = total balita elaya di kecamata Bulak P = proporsi balita kurag gizi Q = -P B = batas kesalaha peaksira z -α/ = ilai baku ormal pada taraf yata α Berdasarka iformasi yag diperoleh dari puskesmas Keera, di kecamata Bulak tercatat 66 balita dega proporsi balita yag gizi kurag adalah sebesar 8%. Dega megguaka batas kesalaha sebesar 5%, α = 0,05 da z α/ =,96, maka umlah sampel yag diambil adalah sebesar 08,3 09 balita. Variabel Respos Variabel yag berpera sebagai variabel respos (Y) adalah status gizi balita berskala data ordial. Pegkodiga status gizi balita didasari pada ilai Zscore. Berdasarka iformasi dari pihak Puskesmas Keera, tidak ditemuka balita elaya di 3

9 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 kecamata Bulak yag berstatus gizi buruk, sehigga dalam hal ii status gizi balita elaya memakai kriteria sebagai berikut. Gizi lebih = 0 dega kriteria Zscore > Gizi ormal = dega kriteria - < Zscore Gizi kurag = dega kriteria -3 < Zscore - Variabel Prediktor Variabel prediktor (X) yag diguaka pada peelitia ii terdiri dari variabel yag berkaita dega ibu da variabel yag berkaita dega balita. Tabel 3. Variabel yag berkaita dega Ibu Variabel Usia ibu meikah (X ) Usia ibu melahirka (X ) Pedidika ibu (X 3 ) Kategori X = 0, ika usia ibu meikah 0 tahu X =, ika usia ibu meikah >0 tahu X = 0, ika usia ibu pertama melahirka 0 tahu X =, ika usia ibu pertama melahirka > 0 tahu X 3 = 0, ika ibu tidak tamat SMP X 3 =, ika ibu tamat SMP Variabel Kriteria Kategori Tabel 3. Variabel yag berkaita dega balita Peyakit yag serig diderita (X 4 ) Frekuesi terserag peyakit dalam bula (X 5 ) Kelegkapa imuisasi (X 6 ).Batuk pilek.demam 3.Selulit 4.Alergi 5.Asma 6.Epilepsi.Tidak perah.- kali 3.> kali.bcg.hepatitis B 3.DPT 4.Polio 5.Campak Peghasila. Rp (X 7 ). > Rp Jumlah aggota. 4 orag X 4 = 0, ika balita mederita peyakit cukup berat yaitu epilepsi da asma X 4 =, ika balita mederita peyakit riga yaitu batuk pilek, selulit, alergi da demam X 5 = 0, ika frekuesi ter-serag peyakit kali X 5 =, ika frekuesi ter-serag peyakit > kali X 6 = 0, ika imuisasi tidak legkap yaitu diimuisasi dega salah satu dari kelima vaksi tersebut atau belum diimuisasi X 6 =, ika imuisasi legkap yaitu balita telah diimuisasi dega kelima vaksi tersebut X 7 = 0, ika peghasila Rp X 7 =, ika peghasila > Rp X 8 = 0, ika keluarga kecil atau umlah aggota 3

10 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) keluarga (X 8 ).> 4 orag keluarga dalam satu rumah maksimal empat orag X 8 =, ika keluarga besar atau umlah aggota keluarga dalam satu rumah lebih dari empat orag Saraa saitasi (X 9 ).Memiliki toilet.sumber air bersih 3.Memiliki tempat sampah 4.Memiliki Saptic Tak Pemberia ASI.< tahu (X 0 ). tahu Asupa makaa (X ).Karbohidrat.Sayur-sayura 3.Buah-buaha 4.Lauk-pauk 5.Susu X 9 = 0, ika saitasi belum baik yaitu haya memeuhi salah satu dari keempat kriteria tersebut X 9 =, ika saitasi sudah baik, ika telah memeuhi keempat kriteria tersebut X 0 = 0, ika pemberia ASI < tahu X 0 =, ika pemberia ASI tahu X = 0, ika asupa makaa tidak memeuhi 4 sehat 5 sempura yaitu haya me-meuhi salah satu dari ke-5 kriteria tersebut X =, ika asupa makaa memeuhi 4 sehat 5 sempur yaitu telah memeuhi ke-5 kriteria tersebut Frekuesi pemberia makaa pokok (X ) Pola asuh balita (X 3 ). kali.> kali.diasuh sediri.diasuh oleh orag lai X = 0, ika frekuesi maka kali X =, ika frekuesi maka > kali X 3 = 0, ika balita diasuh oleh orag lai yaitu diasuh oleh saudara atau tetagga pada saat oragtua balita pergi bekera X 3 =, ika balita diasuh sediri, yaitu diasuh oleh oragtua Aalisis Data Utuk meawab tuua, berikut aalisis data yag diguaka utuk megetahui faktor-faktor yag mempegaruhi status gizi balita elaya sebagai berikut : a) Meetuka ilai variabel respos dega megguaka idikator status gizi balita. Status gizi balita di Surabaya diukur dega megguaka atro-pometri berat bada meurut umur (Direktorat Gizi Masyarakat Depkes RI, 999). b) Melakuka aalisis deskriptif dega megguaka tabulasi silag terhadap variabel respos dega variabel prediktor utuk megetahui karakteristik ibu da balita. c) Melakuka ui idepedesi utuk megetahui hubuga atara variabel respos dega variabel prediktor d) Megui sigifikasi variabel prediktor yag berpegaruh terhadap variabel depede dari model regresi logistik ordial bergada dega megguaka ui seretak. 33

11 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 e) Melakuka pemiliha variabel prediktor yag tidak sigifika terhadap model regresi logistik ordial bergada utuk dikeluarka dari model. Jika terdapat lebih dari satu variabel yag tidak sigifika maka pemiliha model dilakuka secara bertahap, yaitu satu persatu dimulai dari ilai p_value yag terbesar dega megguaka ui parsial sehigga didapatka model tuggal. Hal ii terus dilakuka sampai semua variabel prediktor sigifika sehigga diperoleh model yag terbaik. f) Membetuk model regresi logistik ordial dega seluruh variabel prediktor yag sigifika. ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dari hasil survei yag dilakuka di kecamata Bulak Surabaya terhadap 09 balita teryata terdapat 30 balita berstatus gizi kurag. Lagkah pertama yag harus dilakuka terlebih dahulu adalah ilai variabel respos yag ditetuka dega megguaka Zscore berdasarka atropometri BB/U kemudia dilautka dega aalisis deskriptif da aalisis regresi logistik. Peetua Nilai Variabel Respos (Y) Nilai variabel respos ditetuka dega megguaka idikator status gizi balita. Peetua status gizi balita didasarka pada ilai Zscore, sedagka ilai Zscore ii sesuai dega atura baku berat bada meurut umur ber-dasarka WHO-NCHS. Utuk pegamata pertama adalah balita perempua berusia 36 bula dega berat bada (BB) 7. kg. Meurut Tabel Baku Berat Bada Berdasarka Umur WHO-NCHS, usia 36 bula mediaya (Med) 3.9, karea BB > Med maka megguaka stadart deviasi upper yaitu.6. Nilai Zscore berdasarka Persamaa (.7) diperoleh sebesar.06, teryata Zscore > da peilaia status gizi berdasarka ideks BB/U, balita tersebut masuk dalam kategori gizi lebih. Begitu selautya peetua status gizi utuk balita yag lai. 34

12 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) Karakteristik Ibu Balita Nelaya Kecamata Bulak Surabaya Utuk megetahui karakteristik ibu balita elaya di kecamata Bulak Surabaya, maka dilakuka tabulasi silag atara variabel karakteristik ibu dega status gizi balita. Hasil tabulasi silag disaika pada Tabel 4. Tabel 4. Tabulasi Silag Variabel Karakteristik Ibu dega Status Gizi Balita. Variabel Kategori Status Gizi Balita Total Lebih Normal Kurag (%) (%) (%) (%) Usia ibu 0 tahu melahirka > 0 tahu Total Pedidika Tidak tamat ibu SMP Tamat SMP Total Dilihat dari usia ibu melahirka, 55% ibu melahirka pada usia 0 tahu da 45% ibu melahirka diusia diatas 0 tahu. Tigkat pedidika redah dapat medorog waita keluarga elaya utuk meikah diusia muda. Kebayaka orag tua elaya lebih memilih aak perempuaya meikah pada usia muda daripada harus megeyam pedidika dikareaka miimya peghasila orag tua. Pada umumya ibu yag tidak tamat SMP, sebagaia besar haya meempuh di tigkat sekolah dasar saa. Tabel 4. meuukka bahwa sebagia besar ibu balita di kecamata Bulak tidak tamat SMP yaitu sebesar 66%, sedagka 34% ibu balita yag pedidika terakhirya tamat SMP. Alasa yag meyebabka redahya pedidika ibu yaitu faktor biaya pedidika yag semaki mahal da kuragya kesadara aka petigya pedidika. Karakteristik Balita Nelaya Kecamata Bulak Surabaya Karakteristik balita elaya di kecamata Bulak Surabaya, disaika dalam tabulasi silag atara variabel karakteristik balita dega status gizi balita. 35

13 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 Tabel 4. Tabulasi Silag Variabel Kelegkapa Imuisasi vs Status Gizi Balita Variabel Kategori Status Gizi Balita Total Lebih Normal Kurag (%) (%) (%) (%) Kelegkapa Tidak legkap imuisasi Legkap Total Di kecamata Bulak masih bayak ditemuka balita keluarga elaya yag tidak diimuisasi secara legkap. Tabel 4. meuukka bahwa 40% balita sudah diimuisasi secara legkap da 60% balita yag belum diimuisasi secara legkap, hal ii serigkali disebabka kodisi kesehata balita itu sediri. Balita tersebut diimuisasi dalam kedaaa kurag sehat aka berdampak kurag baik bagi kesehata, oleh karea itu balita tidak diiimuisasi utuk semetara waktu sampai kodisi kesehataya sudah bear-bear membaik. Disampig itu ada alasa lai yag meyebabka balita tidak diimuisasi secara legkap yaitu sikap ibu yag megesampigka imuisasi, kuragya pegetahua da kesadara ibu terhadap petigya imuisasi pada balita. Tabel 4.3 Tabulasi Silag Variabel Peghasila vs Status Gizi Balita Variabel Kategori Status Gizi Balita Total Lebih Normal Kurag (%) (%) (%) (%) Peghasila Rp , > Rp , Total Tabel 4.3 meuukka bahwa 6% elaya mempuyai peghasila Rp ,00 dalam satu bula. Sedagka 39% elaya berpeghasila lebih dari Rp ,00 perbula. Peghasila rumah tagga elaya beragam. Hal ii tidak lepas dari pegaruh pekeraa elaya selai mecari ika di laut terdapat beberapa elaya yag mecari tambaha peghasila dega membuka kios-kios makaa, da meadi pemadu wisata di tempat pariwisata Patai Keera. Namu ada beberapa rumah tagga memiliki peghasila di bawah upah miimum regioal, agar dapat bertaha hidup mereka aka memita batua kepada aggota rumah tagga lai utuk meadi tumpua perekoomia. 36

14 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) Ui Idepedesi atara Variabel Respos Variabel Prediktor dega Variabel Prediktor Hipotesis: H 0 : Tidak ada hubuga atara variabel prediktor dega variabel respos H : Ada hubuga atara variabel prediktor dega variabel respos Tolak H 0 apabila p_value < α (α = 0%) Tabel 4.4 Ui Idepedesi atara Variabel Respos dega Variabel Prediktor Variabel Y dega Chi- Square Pearso P_value Keputusa Kesimpula X 3,493 0,74 tolak H 0 Depede X,97 0,37 terima H 0 Idepede X 3 5,53 0,064 tolak H 0 Depede X 4,54 0,8 terima H 0 Idepede X 6 6,65 0,036 tolak H 0 Depede X 7 8,897 0,0 tolak H 0 Depede X 8,08 0,583 terima H 0 Idepede X 9 3,57 0,7 tolak H 0 Depede X,6 0,7 terima H 0 Idepede X 5, 0,077 tolak H 0 Depede X 3,387 0,5 terima H 0 Idepede Catata : sigifika pada =0% Berdasarka Tabel 4.4 diketahui bahwa variabel yag salig depede adalah Y dega X, Y dega X 3, Y dega X 6, Y dega X 7, Y dega X 9, da Y dega X. Sehigga variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah variabel : usia ibu meikah (X ), pedidika ibu (X 3 ), kelegkapa imuisasi (X 6 ), peghasila (X 7 ), saraa saitasi (X 9 ), da frekuesi pemberia makaa pokok (X ). Aalisis Regesi Logistik Ordial Utuk megetahui faktor-faktor yag mempegaruhi status gizi balita, maka dilakuka ui seretak da ui parsial. 37

15 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 Model Regresi Ordial Secara Bergada Hipotesis : H 0 : H : Miimal ada satu 0, =,,..., 6 Statistik Ui : G = 0,664 Peguia dega likelihood ratio test meuukka bahwa ilai G = 0,664 da ilai p-value sebesar 0,00 < = 0% maka tolak H 0 artiya terdapat satu atau lebih variabel bebas yag berpegaruh secara sigifika terhadap status gizi balita. Hasil peguia secara seretak dapat dilihat pada Tabel 4.5. Tabel 4.5 Regresi Logistik Ordial Bergada Variabel Estimasi B Wald P_value Odds Rasio Cost (0) Cost () -,8,463 8,75 5,859 0,003 0,05 Usia ibu meikah (X ) X (0) -0,463, 0,69,59 Pedidika ibu ( X 3 ) X 3 (0) 0,603,8 0,79,83 Kelegkapa imuisasi ( X 6 ) X 6 (0),0 5,74 0,07,78 Peghasila (X 7 ) X 7 (0) -,053 5,755 0,06,87 Saraa saitasi ( X ) X (0) 0,49 0,8 0,37,5 Frekuesi pemberia makaa pokok (X ) X (0) -0,037 0,05 0,945,04 Catata : sigifika pada =0% Tabel 4.5 meuukka bahwa H 0 ditolak apabila ilai sigifikasi semua parameter variabel idepede yag masuk model lebih kecil dari α = 0%, artiya bahwa palig tidak ada satu parameter variabel idepede tidak sama dega ol. Variabel idepede yag sigifika yag secara bersama-sama mempegaruhi status gizi adalah pedidika ibu (X 3 ), kelegkapa imuisasi (X 6 ), da peghasila (X 7 ). Berdasarka hasil estimasi parameter model regresi logistik bergada, maka dapat 38

16 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) dibetuk model logit utuk status gizi ormal (logit ) da model logit utuk status gizi kurag (logit ). Logit : g ( ) -,8 + 0,603 (Pedidika ibu tidak tamat SMP) +,0 (Imuisasi tidak legkap),053 (Peghasila Rp ) Logit : g ( ), ,603 (Pedidika ibu tidak tamat SMP) +,0 (Imuisasi tidak legkap),053 (Peghasila Rp ) Model regresi logistik adalah sebagai berikut. ep,8 0,603 X 3(0),0 X 6(0),053 X 7 (0) P( Y i ) ep,8 0,603 X 3(0),0 X 6(0),053 X 7 (0) ep,463 0,603 X 3(0),0 X 6(0),053 X 7 (0) P( Y i ) ep,463 0,603 X (0),0 X (0),053 X (0) Berdasarka hasil perhituga, ilai odds rasio utuk variabel pedidika ibu (X 3 ) adalah sebesar,59 artiya pedidika ibu tidak tamat SMP beresiko aka memiliki balita berstatus gizi kurag sebesar,59 kali dibadig yag bergizi ormal atau lebih pada ibu yag tamat SMP. Nilai odds rasio utuk variabel kelegkapa imuisasi (X 7 ) adalah sebesar,78 memberika arti bahwa balita yag imuisasiya tidak legkap memiliki resiko berstatus gizi kurag sebesar,78 kali dibadig yag bergizi ormal atau lebih pada balita yag imuisasiya legkap. Sedagka ilai odds rasio utuk variabel peghasila adalah sebesar,87, hal ii dapat diartika bahwa oragtua balita yag berpeghasila Rp ,- beresiko aka memiliki balita berstatus gizi kurag sebesar,87 kali dibadig balita yag bergizi ormal atau lebih pada oragtua balita yag ber-peghasila lebih dari Rp ,-. Peluag utuk masig-masig kategori status gizi; ormal ( ), kurag ( ), da lebih ( ) 0 diperoleh berdasarka Persamaa (.5), (.6),da (.7). Adapu hasil perhitugaya adalah ( ) = 0,45, ( ) = 0,5, da ( ) = 0,04. Dari hasil peluag di 0 atas dapat di-simpulka bahwa ika seorag balita memiliki ibu yag pedidikaya tidak 39

17 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 tamat SMP dega peghasila oragtua Rp ,-, da balita tersebut tidak diimuisasi legkap berpeluag utuk berstatus gizi kurag sebesar 0,5 da berpeluag utuk berstatus gizi ormal atau lebih sebesar 0,49. Model Regresi Ordial Secara Idividu Hipotesis : H 0 : = 0, =,, 3 H : 0 Pada Tabel 4.6 dituukka bahwa variabel yag sigifika terhadap status gizi balita elaya adalah variabel pedidika ibu (X 3 ), kelegkapa imuisasi (X 6 ), da peghasila (X 7 ). Berdasarka hasil estimasi parameter pada Tabel 4.6 maka model logit utuk status gizi lebih (logit ) da model logit utuk status gizi ormal (logit ) sebagai berikut. Tabel 4.6 Regresi Logistik Ordial Idividu Variabel Estimasi B Wald P_value Cost (0) Cost () Pedidika ibu ( X 3 ) X 3 (0) Cost (0) Cost () Kelegkapa imuisasi ( X 6 ) X 6 (0) Cost (0) Cost () Peghasila (X 7 ) X 7 (0) -,356,53 0,8 -,3,66 0,977 -,683 0,306 4,34 7,03 3,936 5,453 0,94 6,0 4,,06 0,000 0,00 Odds Rasio 0,047,7 0,000 0,000 0,04,66 0,000 0,33 -,88 8,467 0,004 3,8 Catata : sigifika pada =0%. Pedidika ibu Logit : g () = -, ,8 (Pedidika tidak tamat SMP) Logit : g () =,53 + 0,8 (Pedidika tidak tamat SMP) 40

18 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) Model regresi logistik adalah P( Y i P ( Y ep,356 0,8 Pedidika ibu tidak tamat SMP ) ep,356 0,8 Pedidika ibu tidak tamat SMP ep,53 0,8 Pedidika ibu tidak tamat SMP ) ep,53 0,8 Pedidika ibu tidak tamat SMP i Nilai odds rasio sebesar,7 memberika arti bahwa ibu yag pedidikaya tidak tamat SMP beresiko aka mempuyai balita berstatus gizi kurag sebesar,7 kali dibadigka dega ibu yag tamat SMP yag memiliki balita bergizi ormal atau lebih. Peluag utuk masig-masig kategori status gizi; ormal ( ), kurag ( ), da lebih ( ) 0 diperoleh berdasarka Persamaa (.5), (.6), da (.7). Hasil perhituga peluag adalah ( ) = 0,37, ( ) = 0,54, da ( ) = 0,09. Berdasarka 0 hasil perhituga ilai peluag maka dapat disimpulka bahwa, ibu yag pedidikaya tidak tamat SMP berpeluag memiliki balita berstatus gizi kurag sebesar 0,54 da berpeluag memiliki balita berstatus gizi ormal atau lebih sebesar 0,46.. Kelegkapa imuisasi Logit : g () = -,3 + 0,977 (Imuisasi tidak legkap) Logit : g () =,66 + 0,977 (Imuisasi tidak legkap) Model regresi logistik adalah sebagai berikut. P( Y P ( Y i i ep ) ep,3 0,977 Imuisasi tidak legkap,3 0,977 Imuisasi tidak legkap ep,66 0,977 Imuisasi tidak legkap ) ep,66 0,977 Imuisasi tidak legkap Nilai odds rasio sebesar,66 memberika arti bahwa balita yag imuisasiya tidak legkap beresiko aka berstatus gizi kurag sebesar,66 kali dibadig yag bergizi ormal atau lebih pada balita yag imuisasiya legkap. Dega peluag masigmasig kategori status gizi; ( ) = 0,4, ( ) = 0,5, da ( ) = 0,07 maka dapat 0 4

19 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 disimpulka bahwa balita yag imuisasiya tidak legkap berpeluag utuk gizi kurag adalah 0,5 da berpeluag utuk berstatus gizi ormal atau lebih adalah sebesar 0, Peghasila Logit : g () = -, ,306 (Peghasila Rp ,-) Logit : g () = -,88 + 0,306 (Peghasila Rp ,-) Model regresi logistik adalah P( Y P ( Y i i ep,683 0,306 Peghasila Rp ,- ) ep,683 0,306 Peghasila Rp ,- ep,88 0,306 Peghasila Rp ,- ) ep,88 0,306 Peghasila Rp ,- Nilai odds rasio sebesar 3,8 dapat diartika bahwa oragtua balita yag berpeghasila Rp ,- beresiko aka memiliki balita berstatus gizi kurag sebesar 3,8 kali dibadig balita yag bergizi ormal atau lebih pada oragtua balita yag berpeghasila lebih dari Rp ,-. Adapu peluag masig-masig kategori status gizi adalah ( ) = 0,3, ( ) = 0,6, da ( ) = 0,5. Berdasarka hasil perhituga ilai peluag 0 maka dapat disimpulka bahwa ika oragtua balita yag berpeghasila Rp ,- berpeluag utuk memiliki balita berstatus gizi kurag sebesar 0,6 da berpeluag mempuyai balita yag berstatus gizi ormal atau lebih sebesar 0,38. Ui Kesesuaia Model Regresi Logistik Hipotesis : H 0 : Model cukup memeuhi H : Model tidak memeuhi Statistik Ui : = 55,64 (tabel) = 75,445 Berdasarka hasil perhituga dapat diketahui bahwa ilai hitug = 55,64 < (tabel) da ilai p-value sebesar 0,85 > = 0% maka terima H 0 artiya model cukup 4

20 Aalisis Regresi Logistik Ordial... (Destri Susilaigrum) memeuhi sehigga tidak ada perbedaa atara hasil observasi dega kemugkia hasil prediksi model. KESIMPULAN Berdasarka hasil aalisis da pembahasa dapat diambil kesimpula sebagai berikut.. Karakterstik ibu balita elaya di kecamata Bulak Surabaya 66% berpedidika tidak tamat SMP, 67% usia ibu meikah 0 tahu da 55% dari ibu balita yag meahirka dega usia 0 tahu. Sedagka karakteristik balita di kecamata Bulak Surabaya adalah sebagia besar balita status giziya ormal yaitu sebesar 58.7%, 5% rumah tagga elaya ter-golog keluarga besar da 6% elaya dalam satu bula berpeghasila Rp ,-. Apabila dilihat dari saraa saitasi, 7% rumah tagga elaya saraa saitasiya belum baik, sebagia besar balita diberi ASI kurag dari tahu da imuisasiya tidak legkap yaitu sebesar 63% da 60%. Mayoritas balita diasuh sediri oleh ibu dikareaka ibu balita berprofesi sebagai ibu rumah tagga da sebagia besar diberi asupa makaa yag memeuhi empat sehat lima sempura yaitu sebesar 80%.. Faktor-faktor yag mempegaruhi status gizi balita elaya di kecamata Bulak Surabaya pada tigkat sigifikasi 0% adalah pedidika ibu, kelegkapa imuisasi, da peghasila. 3. Peluag seorag ibu yag berpedidika tidak tamat SMP aka memiliki balita berstatus gizi kurag sebesar 0.54, sedagka aka memiliki balita berstatus gizi ormal atau lebih sebesar Berdasarka kelegkapa imuisasi yag diberika pada balita, balita yag imuisasiya tidak legkap berpeluag utuk berstatus gizi kurag adalah sebesar 0.5, sedagka peluag berstatus gizi ormal atau lebih adalah sebesar Apabila dilihat dari peghasila, oragtua balita yag berpeghasila dlam satu bula Rp ,- berpeluag utuk memiliki balita berstatus gizi kurag sebesar 0.6, sedagka yag berstatus gizi ormal atau lebih sebesar

21 Vol. 5, No., Desember 009: 4-44 DAFTAR PUSTAKA Agresti, A. 00. Categorical Data Aalysis. New York: Joh Wiley ad Sos. Almatsier, S Prisip Dasar Ilmu Gizi. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Astuti, S, & Iriawa, N Megolah Data Statistik dega Mudah Megguaka Miitab 4. Yogyakarta : Peerbit Adi Offset. Cochra, G. W Samplig Techiques. New York: Joh & Sos. Diteg, R. D Kaia Peelitia Gizi. Jakarta: Mediyatama Saraa Perkasa. 44