BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penggunaan statistika

BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Penggunaan statistika dalam segala bidang ilmu dan kehidupan manusia
telah membuat maju peradaban dunia. Penelitian-penelitian yang dilakukan dalam
laboratorium maupun penelitian terapan telah membawa perubahan dan kemajuan
dunia. Tidak dapat dipungkiri bahwa perkembangan Ilmu Pengetahuan dan
Teknologi (IPTEK) sebagai peran dari statistika (Widiyanto, 2013).
Seiring
pengembangan
berjalannya
IPTEK.
waktu,
Karena
statistika
dapat
pengembangan
digunakan
IPTEK
dalam
memiliki
tujuan pendekatan modern untuk menyajikan mengenai konsep-konsep dasar dan
metode statistik secara lebih jelas dan langsung dapat membantu seseorang
didalam pengembangan daya kritik dalam suatu kegiatan pengambilan keputusan
dengan menggunakan cara-cara kuantitatif, sejalan dengan banyaknya penelitian
yang dilakukan oleh para ilmuwan. Semakin banyak penelitian yang dilakukan
oleh para ilmuwan, maka IPTEK pun akan semakin berkembang (Al-Faditya,
2013).
Statistik kesehatan sangat bermanfaat untuk kepentingan administratif,
seperti merencanakan program pelayanan kesehatan, menentukan alternatif
penyelesaian masalah kesehatan, dan melakukan analisis tentang berbagai
penyakit selama periode waktu tertentu. Selain itu juga berguna untuk
menentukan penyebab timbulnya penyakit baru yang belum diketahui atau untuk
menguji manfaat obat bagi penyembuhan penyakit tertentu (Budiarto, 2002).
Dalam bidang apapun termasuk dalam bidang kesehatan, suatu akibat
(fenomena masalah kesehatan) tidak mungkin dipengaruhi oleh satu penyebab.
Kenyataan yang ada adalah satu akibat pasti dipengaruhi oleh beberapa penyebab
(beberapa faktor atau multi faktor), oleh karena itu seorang peneliti dianjurkan
untuk menguasai analisis multivariat. Analisis multivariat merupakan analisis
yang bertujuan untuk mempelajari hubungan beberapa variabel (lebih dari satu
variabel) independen dengan satu atau beberapa variabel dependen (umumnya
satu variabel dependen) (Riyanto, 2012).
Menurut Widiyanto (2013), analisis jalur (Path Analysis) merupakan salah
satu teknik statistika parametrik yang digunakan untuk menguji hubungan antar
variabel yang sifatnya kausal. Dalam pengujian hubungan tersebut didasarkan
pada teori yang menyatakan variabel itu memiliki hubungan. Kuat lemahnya teori
yang digunakan dalam menggambarkan hubungan kausal tersebut menentukan
dalam penyusunan diagram jalur dan mempengaruhi hasil dari analisis serta
pengimplementasian secara keilmuan.
Alat menghitung dari analisis jalur untuk menghasilkan koefisien jalur
adalah dengan cara meminjam hitungan analisis korelasi dan regresi sebagai dasar
perhitungannya. Perbedaannya dengan hasil analisis korelasi dan regresi terlihat
pada hasil dalam tabel coefficient, bahwa analisis korelasi dan regresi hasil yang
diambil terletak pada nilai B-nya (constant ada nilainya dan X1, X2, Y dan
seterusnya ada nilainya pada kolom B tersebut yang membentuk struktur Ý = a +
bx1 + bx2 + bx3 dst), sedangkan analisis jalur pada nilai Beta yang membentuk
struktur Y1 = ρy1x1 𝐗𝐗𝐗𝐗 + ρy2x2 𝐗𝐗𝐗𝐗 + ρy1. ε1 ɛ1 dst) (Riduan, dkk, 2011).
Melalui analisa jalur dapat diketahui besarnya kontribusi yang ditunjukkan
oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur (Riduan & Kuncoro, 2011) yang
terdiri dari direct causal effects (pengaruh langsung), indirect causal effects
(pengaruh tidak langsung), dan total causal effects (total pengaruh) (Sunjoyo dkk,
2013).
Salah satu cara untuk melihat hubungan sebab akibat tersebut dapat
dilakukan dengan melihat pengaruh pengetahuan dan motivasi terhadap sikap
WUS untuk melakukan pemeriksaan IVA. Tes IVA merupakan deteksi dini untuk
melihat penyakit Kanker Serviks. Menurut Rasjidi (2009), total jumlah wanita
yang didiagnosis kanker serviks di Amerika Serikat pada tahun 1999 adalah
12.900 dengan kematian yang berkaitan dengan kanker sejumlah 4.400,
sedangkan jumlah wanita yang mengidap kanker serviks diseluruh dunia sekitar
471.000, dengan angka kematian 215.000. Kebanyakan penderita baru menyadari
penyakitnya setelah berada pada Stadium Lanjut, sehingga sebagian sudah tidak
dapat tertolong lagi. Hal ini disebabkan kebanyakan dari penderita bahkan tidak
mengetahui tentang penyakit ini begitu pula dengan deteksi dininya.
Pengetahuan seseorang tentang sesuatu obyek juga mengandung dua aspek
yaitu aspek positif dan negatif. Kedua aspek inilah yang akhirnya akan
menumbuhkan dorongan/motivasi dan sikap seseorang terhadap obyek tertentu.
Semakin banyak aspek positif dari obyek yang diketahui, akan menumbuhkan
sikap yang semakin positif pula terhadap obyek tersebut. Dalam analisis jalur ini
pengetahuan berperan sebagai variabel eksogenous (Notoatmodjo, 2007).
Dengan mempelajari motivasi maka kita dapat menjelaskan dan
memprediksi perilaku seseorang. Jika seseorang sudah memiliki motivasi yang
kuat untuk melakukan perilaku yang berhubungan dengan kesehatan, maka
perilakunya menjadi konsisten dan dapat diramalkan. Motivasi merupakan sebuah
konsep psikologis yang intangible atau tidak kasat mata sehingga kita tidak dapat
melihatnya secara kasat mata namun kita dapat mengetahuinya dengan
menyimpulkan perilaku, perasaan dan perkataannya ketika mereka ingin mencapai
tujuannya. Sehingga motivasi berperan sebagai variabel intervening.
Menurut Notoatmodjo (2005), dalam menentukan sikap yang utuh,
pengetahuan, pikiran, keyakinan, dan emosi memegang peranan penting.
Manifestasi sikap tidak dapat dilihat secara langsung namun dapat ditafsirkan
terlebih dahulu. Apabila Wanita Usia Subur (WUS) tahu dan mendengar tentang
penyakit kanker serviks maka pengetahuan ini akan membuatnya berfikir. Dalam
berfikir ini komponen emosi dan keyakinan ikut bekerja, muncul motivasi agar
terhindar dari penyakit kanker serviks sehingga wanita tersebut mengambil suatu
sikap untuk melakukan Pemeriksaan IVA sebagai deteksi dini penyakit kanker
serviks.
Ada banyak software yang sering digunakan dalam analisis jalur
diantaranya adalah Lisrel, Eqs5, Sepath, Amos, Calis, Liscomp, Mplus dan
Ramona. Untuk penelitian ini software yang digunakan adalah Amos dan Lisrel.
Kedua software ini memiliki perbedaan, jika Amos merupakan perangkat lunak
berbasis visual, maka Lisrel berbasis pemrograman tekstual. Didalam Jurnal
Information System Research, penggunaan causal model dengan Lisrel adalah
sekitar 15% dari seluruh data riset berbasis hubungan struktural, dibandingkan
total penggunaan Amos dan yang lain hanya sekitar 3%.
Menurut Ghozali (2013), Amos dan Lisrel adalah software yang digunakan
untuk menyelesaikan model persamaan struktural, jadi kedua software ini akan
menghasilkan estimasi parameter yang sama. Bedanya terletak pada penggunaan.
Amos dapat digunakan secara grapgical interface (Amos Graphic) artinya
hubungan antara variabel bisa digambar langsung dengan simbol elips (variabel
laten) atau kotak (variabel observed) sehingga tidak perlu menyusun persamaan
regresinya, tetapi Amos dapat juga berangkat dari persamaan dahulu (Amos
basic). Amos memiliki kelemahan apabila asumsi multivariat normalitas tidak
dipenuhi atau data kita murni ordinal bukan kontinyu, terjadi hubungan
moderating antar variabel, maka Amos tidak dapat menyelesaikan hal ini.
Sedangkan Lisrel mampu mengatasi semua persoalan tadi sehingga Lisrel
dianggap lebih canggih dibanding Amos.
Amos merupakan singkatan dari Analisis of Moment Structures yang
digunakan sebagai pendekatan umum analisis data dalam model sebab akibat
(causal modeling). Dengan menggunakan Amos maka perhitungan yang rumit
akan jauh lebih mudah dilakukan dibandingkan dengan menggunakan perangkat
lunak lainnya. Lebih lagi penggunaan Amos akan mempercepat dalam membuat
spesifikasi, melihat serta melakukan modifikasi model secara grafik dengan
menggunakan tool yang sederhana. Dengan menggunakan Amos, proses
perhitungan dan analisis menjadi lebih sederhana bahkan orang-orang awam yang
bukan ahli statistik akan dapat menggunakan dan memahami dengan mudah.
Namun Amos juga memiliki kelemahan bila dibandingkan dengan Lisrel yaitu
tidak dapat diketahuinya signifikan tidaknya peranan tidak langsung (Widhiarso,
2011).
Menurut Chaniago (2008), Lisrel merupakan singkatan dari Linear
Structural Relationship juga merupakan program yang banyak digunakan untuk
causal modeling. Hal ini disebabkan selain kemampuan Lisrel dalam
mengestimasi berbagai masalah dalam model sebab akibat, tampilan Lisrel juga
paling informatif dalam menyajikan hasil-hasil statistik. Namun dalam Lisrel ada
begitu banyak bahasa perintah sehingga user harus mengetahui bahasa yang
digunakan sebagai input.
Atas dasar tersebut maka dilakukan penelitian analisis jalur dengan
menggunakan aplikasi Amos dan Lisrel untuk melihat pengaplikasian causal
modelling secara deskriptif sehingga dapat dilihat model yang fit diantara kedua
alat tersebut. Peneliti melakukan pengambilan sampel di Kelurahan Gambir Baru
Kisaran untuk melihat pengaruh pengetahuan dan motivasi terhadap sikap Wanita
Usia Subur untuk melakukan pemeriksaan IVA menggunakan aplikasi Amos dan
Lisrel.
Kanker serviks adalah kanker yang terjadi pada servik uterus, suatu daerah
pada organ reproduksi wanita yang merupakan pintu masuk ke arah rahim yang
terletak antara rahim (uterus) dan liang senggama (vagina). Munculnya penyakit
ini diakibatkan oleh sel dinding (epitel) rahim yang berkembang secara tidak
normal. Penyebab penyakit ini belum diketahui secara pasti, tapi dari beberapa
penelitian diketahui adanya human papillomavirus (HPV) sebagai penyebab lain
dari penyakit ini (Misaroh dan Atikah, 2009).
Diperkirakan terdapat 10.370 kasus baru kanker serviks invasif yang
didiagnosis di Amerika Serikat pada tahun 2005. Pada tahun yang sama, 3.170
pasien diperkirakan meninggal akibat kanker serviks. Jumlah ini mendekati 1,3%
dari kematian akibat kanker pada wanita dan 13% dari kematian akibat kanker
ginekologi. Di banyak negara berkembang, kanker serviks merupakan penyebab
kematian paling umum di usia reproduktif. Kanker serviks merupakan jenis
kanker terbanyak kedua pada wanita dan menjadi penyebab lebih dari 250.000
kematian pada tahun 2005. Kurang lebih 80% kematian tersebut terjadi di negara
berkembang. Tanpa penatalaksanaan yang adekuat, diperkirakan kematian akibat
kanker serviks akan meningkat 25% dalam 10 tahun mendatang (Rasjidi, 2009).
Banyaknya kasus kanker serviks di Indonesia semakin diperparah
disebabkan lebih dari 70% kasus yang datang ke rumah sakit berada pada stadium
lanjut. Untuk mengatasi hal ini perlu upaya pemecahan masalah dengan metode
skrining yang mampu dan memungkinkan untuk dilakukan. Kebijakan penerapan
program skrining kanker serviks di Indonesia masih tersangkut dengan banyak
kendala, antara lain luasnya wilayah dan juga kurangnya sumber daya manusia
sebagai
pelaku
skrining,
khususnya
kurangnya
tenaga
ahli
patologi
anatomik/sistologi dan stafnya, teknisi sitologi/skriner. Pengobatan kanker serviks
pada stadium lebih dini tentu hasilnya akan lebih baik dan mortalitas akan
menurun. Dengan masalah yang begitu kompleks akhirnya timbul gagasan untuk
melakukan skrining kanker serviks dengan metode yang lebih sederhana yaitu
dengan IVA (Inspeksi Visual dengan Asam Asetat) (Delima, 2011).
Hingga kini metode Inspeksi Visual Asam Asetat (IVA) sering diterapkan
oleh banyak pihak sebagai metode yang relatif murah, namun tetap mampu
mendeteksi kanker serviks dengan akurat. Menurut Ketua YKI (Yayasan Kanker
Indonesia) Pusat Nila Moeloek mengatakan, “Tes IVA jauh lebih murah
dibandingkan papsmear. Jika tes papsmear menghabiskan biaya hingga Rp
50.000, tes IVA hanya berkisar antara Rp 2.000 hingga Rp 5.000.” Akurasi tes
IVA juga hampir sama dengan tes papsmear. Bahkan, tes IVA sudah dapat
mendeteksi sel pre-kanker. Ketua YKI ini juga menuturkan, “Sejatinya tidak ada
metode yang 100 persen akurat, namun tes IVA sudah bisa mencapai akurasi 70
persen. Ini tentu sudah cukup baik daripada tidak sama sekali.”
Kelurahan Gambir Baru merupakan salah satu kelurahan yang berada di
Kota Kisaran Kabupaten Asahan. Dari survey pendahuluan yang dilakukan di
Puskesmas Gambir Baru terdapat 1960 WUS di Kelurahan ini. Kelurahan Gambir
Baru terdiri dari 7 Lingkungan yaitu Lingkungan I, Lingkungan II, Lingkungan
III, Lingkungan IV, Lingkungan V, Lingkungan VI dan Lingkungan VII. Atas
dasar uraian-uraian tersebut perlu kiranya dilakukan kajian untuk mengetahui
peran statistik khususnya Analisis Jalur untuk melihat pengaruh pengetahuan dan
motivasi terhadap sikap WUS untuk melakukan pemeriksaan IVA menggunakan
aplikasi Amos dan Lisrel di Kelurahan Gambir Baru Kisaran.
1.2
Perumusan Masalah
Rumusan masalah pada penelitian ini adalah: Bagaimana hasil penerapan
analisis jalur untuk melihat besarnya pengaruh pengetahuan dan motivasi terhadap
sikap Wanita Usia Subur (WUS) untuk melakukan Pemeriksaan IVA
menggunakan aplikasi
Amos dan Lisrel di Kelurahan Gambir Baru Kisaran
periode November 2013.
1.3
Tujuan Penelitian
1.3.1 Tujuan Umum
Menerapkan analisis jalur untuk melihat besarnya pengaruh pengetahuan
dan motivasi terhadap sikap Wanita Usia Subur (WUS) untuk melakukan
Pemeriksaan IVA menggunakan aplikasi Amos dan Lisrel di Kelurahan Gambir
Baru Kisaran tahun 2013.
1.3.2 Tujuan Khusus
1. Untuk mengetahui pengaruh pengetahuan terhadap motivasi Wanita Usia
Subur (WUS) untuk melakukan pemeriksaan IVA menggunakan aplikasi Amos
dan Lisrel di Kelurahan Gambir Baru Kisaran tahun 2013.
2. Untuk mengetahui pengaruh motivasi terhadap sikap Wanita Usia Subur
(WUS) untuk melakukan pemeriksaan IVA menggunakan aplikasi Amos dan
Lisrel di Kelurahan Gambir Baru Kisaran tahun 2013.
3. Untuk mengetahui pengaruh pengetahuan terhadap sikap Wanita Usia Subur
(WUS) untuk melakukan pemeriksaan IVA menggunakan aplikasi Amos dan
Lisrel di Kelurahan Gambir Baru Kisaran tahun 2013.
1.4
Manfaat Penelitian
1. Bagi masyarakat khususnya Wanita Usia Subur (WUS) untuk lebih menambah
wawasan tentang deteksi dini Kanker Serviks dengan Pemeriksaan IVA.
2. Bagi peneliti sebagai bahan pembelajaran dan penambah pengetahuan serta
memahami kajian penerapan Analisis Jalur dalam teori dan praktek di lapangan
menggunakan aplikasi Amos dan Lisrel.
3. Sebagai bahan masukan atau sumber informasi bagi peneliti lain.