8

TUGAS BIOSTATISTIKDOSEN : DR. Ngudiantoro, M.Si

APLIKASI REGRESI LINIER GANDA PADA KASUSFAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN BERAT BAYI LAHIR RENDAH

Oleh :

Reni SaswitaNIM 10012681419028

PROGRAM PASCA SARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYAILMU KESEHATAN MASYARAKAT2014

1. Latar BelakangBayi dengan berat badan lahir rendah (BBLR) adalah bayi yang lahir dengan berat badan kurang dari 2500 gr. Masalah bayi dengan berat badan lahir rendah penting diperhatikan karena sangat erat kaitannya dengan kelangsungan hidup bayi tersebut. Bayi BBLR pada umumnya kurang mampu beradaptasi dengan lingkungan yang baru yang dapat berakibat pada terhambatnya pertumbuhan dan perkembangan serta dapat meningkatkan risiko morbiditas dan mortalitasnya. Banyak faktor risiko yang berhubungan dengan BBLR baik yang berperan secara langsung maupun tidak langsung yaitu umur ibu, pantas, RAS, faktor keluarga , ukuran orang tua (berat badan dan tinggi badan ), pertambahan berat badan selama hamil, riwayat kehamilan terdahulu, hipertensi, preeklamsi, oedem, komplikasi kehamilan, ukuran plasenta dan faktor lingkungan yang meliputi sosial ekonomi, gizi, frekuensi ANC dan merokok. Pada penelitian ini penulis hanya mengkaji faktor-faktor yang berhubungan dengan berat badan bayi lahir rendah meliputi berat badan ibu, umur ibu, riwayat hipertensi dan frekuensi ANC.

2. Pertanyaan penelitianFaktor-faktor apa yang berhubungan dengan berat bayi lahir rendah?

3. Tujuan penelitianUntuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan berat bayi lahir rendah.

4. Kerangka KonsepVariabel IndependenVariabel Dependen

Berat badan Ibu

Umur Ibu

Berat Badan bayi lahir rendah (BBLR)

Riwayat hipertensi

Frekuensi ANC

5. Definisi Operasionala. Berat bayi lahir rendah (BBLR) : berat bayi lahir < 2500 gramb. Berat badan ibu : berat badan ibu sebelum hamil (dalam kg)c. Umur ibu : umur ibu yang tercatat di rekam medis 9dalam tahun)d. Riwayat hipertensi : ibu dengan tekanan darah >140/90 mm Hg (1. Jika ibu memiliki riwayat hipertensi, 2. Jika ibu tidak memiliki riwayat hipertensi)e. Frekuensi ANC : frekuensi ANC (pemeriksaan kehamilan) ibu selama hamil

6. Desain penelitianJenis penelitian ini adalah survei analitik dengan pendekatan cross sectional menggunakan data sekunder. Teknik analisis menggunakan regresi linier ganda (multiple Regression Linier).

7. Populasi dan Sampel penelitianPopulasi pada penelitian ini adalah semua bayi baru lahir dengan berat badan lahir rendah (BBLR) di rumah sakit X. Sampel penelitian diambil dengan teknik acak sederhana menggunakan undian, diperoleh sampel sejumlah 40 responden.8. Hasil PenelitianTabel 1.Master tabelFaktor-faktor yang berhubungan dengan BBLRNo resp.BB bayiBB ibuumurHIPERanc

11020453020

21021602921

31135503411

41330512510

51474492511

61588582722

71588542321

81701582421

91729502413

101790602111

111818613223

121885611924

131893522524

141899591621

151928632520

161928682022

171928612122

181936502420

191970672120

202055572020

212055612521

222082671922

232084511920

242084532620

252100632425

262125591720

272126552023

282187592221

292187592720

302211662025

312225501720

322240482521

332240502020

342282671826

352296501820

362296552020

372301462124

382325672627

392353673121

402353501520

Keterangan :BB bayi : berat bayi dalam kgBB ibu : berat ibu dalam kgUmur : umur ibu dalam tahunHipertensi : riwayat hipertensi (1= ya, memiliki riwayat hipertensi, 2= tidak memiliki riwayat hipertensi)ANC : frekuensi ibu dalam melakukan ANC (pemeriksaan kehamilan)

Tabel 2Model Summary

ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate

1.675a.455.393277.617

2.673b.453.407274.329

3.652c.425.394277.361

a. Predictors: (Constant), Frekuensi ANC, umur Ibu, Hipertensi, BB ibu

b. Predictors: (Constant), Frekuensi ANC, umur Ibu, Hipertensi

c. Predictors: (Constant), umur Ibu, Hipertensi

Tabel 3ANOVAd

ModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.

1Regression2254452.3704563613.0937.313.000a

Residual2697492.0303577071.201

Total4951944.40039

2Regression2242715.9403747571.9809.934.000b

Residual2709228.4603675256.346

Total4951944.40039

3Regression2105564.07621052782.03813.685.000c

Residual2846380.3243776929.198

Total4951944.40039

a. Predictors: (Constant), Frekuensi ANC, umur Ibu, Hipertensi, BB ibu

b. Predictors: (Constant), Frekuensi ANC, umur Ibu, Hipertensi

c. Predictors: (Constant), umur Ibu, Hipertensi

d. Dependent Variable: BB Bayi

Tabel 4Coefficientsa

ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.

BStd. ErrorBeta

1(Constant)1873.899516.9333.625.001

BB ibu2.9327.514.055.390.699

umur Ibu-36.26610.259-.456-3.535.001

Hipertensi367.657142.776.3462.575.014

Frekuensi ANC27.68525.839.1461.071.291

2(Constant)2005.698386.7055.187.000

umur Ibu-36.22810.137-.455-3.574.001

Hipertensi382.581135.930.3602.815.008

Frekuensi ANC31.66723.457.1671.350.185

3(Constant)2014.849390.9195.154.000

umur Ibu-35.70410.241-.449-3.486.001

Hipertensi397.905136.952.3742.905.006

a. Dependent Variable: BB Bayi

Tabel 5Excluded Variablesc

ModelBeta IntSig.Partial CorrelationCollinearity Statistics

Tolerance

2BB ibu.055a.390.699.066.777

3BB ibu.115b.884.383.146.921

Frekuensi ANC.167b1.350.185.220.993

a. Predictors in the Model: (Constant), Frekuensi ANC, umur Ibu, Hipertensi

b. Predictors in the Model: (Constant), umur Ibu, Hipertensi

c. Dependent Variable: BB Bayi

Interpretasinya :Setelah dilakukan analisis dengan metode backward, ternyata variabel independen yang masuk model regresi adalah umur ibu dan riwayat hipertensi. Pada kotak model Summary terlihan koefisien determinasi (R square) menunjukkan nilai 0,425 artinya bahwa model regresi yang diperoleh dapat menjelaskan 42,5% variasi variabel dependen berat bayi. Atau dengan kata lain variabel riwayat hipertensi dan umur ibu hanya dapat menjelaskan variasi variabel berat bayi sebesar 42,5%.Hasil ini dapat dikatakan bahwa model cukup baik karena hanya dapat menjelaskan 42,5% (pada bidang kesehatan masyarakat, dikatakan bak bila nilai R square minimal sekitar 60%).Kemudian pada kotak Anova, hasil uji F menunjukkan nilai p (sig F), sebesar 0,000, berarti pada alpha 5% kita dapat menyatakan bahwa model regresi cocok dengan data yang ada. Atau dapat diartikan kedua variabel tersebut secara signifikan dapat untuk memprediksi variabel berat bayi.Pada kotak coeficient, dapat diperoleh persamaan garisnya, pada kolom B diatas kita dapat mengetahui koefisien regresi masing-masing variabel. Dari hasil diatas, persamaan regresi yang diperoleh adalah :

Berat bayi = 2014,84 + 397,90*hipertensi 35,70*umur ibu

Dengan model persamaan ini, kita dapat memperkirakan berat badan bayi dengan menggunakan variabel umur ibu dan hipertensi. Bila nilai koefisien B positif menunjukkan hubungan positif, sebaliknya bila negatif menunjukkan hubungan negatif.Pada variabel hipertensi 397,90, artinya : variabel berat badan bayi akan naik (berubah) sebesar 397,90 gram bila ibu mempunyai riwayat hipertensi setelah dikontrol variabel umur.Kolom T dan Sig T menunjukkan uji t yang dapat digunakan untuk mengetahui variabel mana saja yang berperan masuk dalam model. Pada kolom tersebut terlihat bahwa variabel yang memiliki nilai p < dari nilai alpha (0,05) adalah variabel umur dan hipertensi, berarti dengan menggunakan alpha 5% maka umur dan hipertensi berperan dalam menentukan berat bayi.Kolom beta dapat digunakan untuk mengetahui variabel mana yang paling besar perannya (pengaruhnya) dalam menentukan variabel dependennya (berat bayi). Semakin besar nilai beta, semakin besar pengaruhnya terhadap variabel dependennya. Nilai beta pada variabel hipertensi 397,30 sedangkan nilai beta pada variaber umur ibu 35,70.Pada hasil diatas berarti variabel yang paling besar pengaruhnya terhadap penentuan berat bayi adalah riwayat hipertensi.