Analisa Regresi Data Profil Kesehatan

Polewali Mandar Sulawesi Barat @arali2008.— Profil Kesehatan Kabupaten Polewali Mandar tahun 2013 telah selesai disusun, dan sudah dapat di publikasi untuk digunakan oleh pihak-pihak yang berkepentingan, permasalahannya adalah data yang disajikan dalam Profil Kesehatan Kabupaten Polewali Mandar masih dalam bentuk agregrat. Data ini masih harus dianalisis (Baca ; Analisa Data) sebagai instrument monitoring, forecasting, evaluasi program, dan analisis kebijakan dan pengambilan Keputusan. Maka ketika data profil kesehatan tersebut telah sampai pada orang-orang yang berkepentingan, mereka akan mengalami kesulitan dalam interpretasinya karena masih diperlukan proses analisis yang standar. Salah satu cara untuk menganalisisnya adalah dengan menggunakan analisis regresi.

Analisis data adalah Analisis dilakukan untuk pemantauan dan evaluasi. Pemantauan dilakukan dengan membandingkan antara data dengan rencana kerja. Sedangkan evaluasi membandingkan data dengan tujuan program. (pengertian ini bersumber : Petunjuk Tehnis Penyusunan Profil Kesehatan Kabupaten/Kota tahun 2013. Kemenkes RI. hal : 7

Pada acara pelatihan penyusunan profil Kesehatan tingkat provinsi Sulawesi Barat, yang dilaksanakan di Hotel (Melatih) Maranu Golden tanggal 10-14 Juli 2014. Penulis ditunjuk oleh panitia untuk mengajarkan analisis regresi berdasarkan data Profil Kesehatan, pada teman-teman pengelola data di Lima Kabupaten yang ada di Provinsi Sulawesi Barat (Polewali, Majene, Mamasa, Mumuju, Mamuju Utara dan Mamuju Tengah).
Bahan-bahan yang menjadi sumber adalah

  • Pelatihan Profil Kesehatan Kementerian Kesehatan, Petunjuk Tehnis Penyusunan Profil Kesehatan Kabupaten/Kota tahun 2013. Kemenkes RI
  • Panduan Teknis Chid Budgeting, Kerja Sama UNDIP, Unicef dan Pemda Polman
  • Program excel Microsoft offices 2007
  • Data Lampiran Profil Kesehatan Polewali Mandar 2013

Rancangan hasil akhir yang diharapkan dalam pengajaran analisis regresi ini adalah peserta dapat mengaplikasikan hal-hal sebagai berikut :

  • Dapat melakukan Analisis Regresi dengan menggunakan perangkat lunak EXCEL untuk data Profil Kesehatan
  • Dapat Melakukan diagram pencar (Scatter Plot) yang menggambarkan tipe hubungan antara variabel bebas dan tidak bebasnya
  • Dapat Membuat proyeksi ke depan atau memforecast

Salah satu instrumen analisis pendukung study Data Profil Kesehatan yang digunakan sebagaimana yang terdapat dalam buku Petunjuk Tehnis Penyusunan Profil Kesehatan Kabupaten/Kota tahun 2013 Kementerian Kesehatan Republik Indonesia adalah analisis trend dan analisis hubungan. Secara statistic kedua Analisis tersebut dapat dinyatakan sebagai analisis regresi karena dapat menunjukkan hubungan sebab-akibat antara variabel bebas (faktor yang menyebabkan/mempengaruhi) dan variabel tidak bebasnya (faktor yang menerima akibatnya/yang dipengaruhi). Masing-masing dapat dijelaskan sebagai berikut

Dapat melakukan Analisis Regresi

Dapat melakukan Analisis Regresi dengan menggunakan perangkat lunak EXCEL untuk data Profil Kesehatan. Analisis Regresi selain digunakan untuk menjelaskan dampak perubahan variabel bebas terhadap variabel tidak bebasnya, juga digunakan untuk memprediksi nilai variabel tidak bebasnya berdasarkan nilai dari minimal satu variabel bebasnya. Variabel tidak bebas adalah variabel yang hendak kita jelaskan variasi perilakunya, sedangkan variabel bebas adalah variabel yang digunakan untuk menjelaskan variasi perilaku dari variabel tidak bebasnya.

Diawali dengan pemahaman sederhana, bahwa Analisis Regresi disebut Simple Regression Analysis (Analisis Regresi Sederhana) ataupun Multiple Regression Analysis (analisis Regresi Berganda) tergantung pada jumlah variabel bebasnya. Jika variabel bebasnya hanya satu, maka disebut Analisis Regresi Sederhana, sedangkan jika variabel bebasnya lebih dari satu, maka disebut Analisis Regresi Berganda.

Untuk dapat mengaplikasikan analisis regresi dengan memanfaatkan EXCEL sebagai perangkat lunak bagi si pengguna diperlukan pemahaman atas atau persyaratan sebagai berikut :

  • Dasar – dasar statistik
  • EXCEL dengan Data Analysis Command
  • Teori – teori (epidemiologi kesehatan) dan kajian empiris yang dapat digunakan sebagai dasar untuk menentukan variabel Tidak Bebas (Y) dan variabel Bebas (X) nya dalam hubungan sebab akibat yang hendak dianalisis

Rumus Dasar Regresinya adalah

Y = bo + b1X

Dimana

  • Y    = Variabel Tidak Bebas
  • X   = Variabel Bebas
  • b0 = intercept, yaitu besarnya nilai Y pada saat X = nol
  • b1 = koefisien regresi, yaitu perubahan 1 unit variabel bebasnya akan menyebabkan perubahan tidak bebasnya sebesar b1nya.

Dari rumus ini penulis berdasarkan data profil kesehatan tabel 29, mencoba mengambil satu sampel data untuk dilakukan analisis regresinya. Data yang diambil adalah

  1. Data Pelayanan Ibu Hamil (K4) sebagai variabel bebas (dinyatakan sebagai X)
  2. Data Pertolongan persalinan Tenaga Kesehatan sebagai variabel tidak bebas (dinyatakan sebagai Y)

Sebelum penggunakan rumus regresi tersebut diatas, penulis mengarahkan peserta untuk mengaktifkan “Data Analisis” yang ada pada program computer Microsoft windows excel. (Caranya Baca pada tulisan  Aktifkan Data Analysis Dalam Program Microsoft Excel
Dengan menggunakan aplikasi data analisis EXCEL tersebut didapat Rumus regresinya (Y= 54 + 0.4 x) diinterpretasikan dengan signifikan alfa < 5%, Jika capaian X ( K4) 0 % maka Capaian persalinan tetap didapat 54 %. Jika capaian K4 = 20 % maka hanya berpengaruh 8 % persalinan oleh tenaga kesehatan (0.4 x 20% = 8 %)

Analisis Regresi dan Praktek

Hasil analisis regresi ” Hubungan Pelayanan K4 Ibu Hamil dengan Pelayanan Pertolongan Persalinan oleh tenaga kesehatan di Polewali Mandar tahun 2013-2014

Scatter Diagram atau Scatter Plot

Setelah peserta cukup memahami analisis regresi sederhana, pada tahap berikutnya pembelajaran tentang penggunaan diagram pencar (Scatter Plot) yang menggambarkan tipe hubungan antara variabel bebas dan tidak bebasnya. Scatter Diagram, sebagai mana di dijelaskan dalam buku petunjuk Profil Kesehatan adalah grafik yang berupa kumpulan titik-titik yang berserak yang menyajikan sepasang pengamatan (data) dari suatu hal/keadaan (yang diletakkan pada sumbu horisontal dan sumbu vertikal) untuk memperlihatkan ada/tidaknya hubungan antara keduanya. Scatter Diagram ini sudah tersedia pada program EXCEL, tinggal diaplikasikan, data yang digunakan masih menggunakan data yang sama pada analisis regresi. Hasilnya adalah rumus regresi yang ditampilkan sama dengan rumus regresi yang disajikan pada analisis regresi diatas, yaitu Y = 54 + 0.4 x dengan R = 0.02

FORECASTING

Dapat Membuat proyeksi ke depan atau memforecast, adalah memprediksi data-data berdasarkan capaian 3-5 tahun terakhir atau 6-12 bulan terakhir, Rumus yang digunakan tetap menggunakan fasilitas yang telah di sediakan program EXCEL. Rumusnya adalah pada sel program EXCEL tulisan :

=forecast(x, known_y’s, known_x’s)

Dengan contoh kasus
Dimulai tahun : 2010, 2011, 2012, 2013 dan 2014
Data % persalinan : 65, 67, 70, 72, ……
berapa prediksi capaian di tahun 2014

  • X adalah 2014
  • known_y’s adalah 65, 67, 70, 72
  • known_x’s adalah 2010, 2011, 2012, 2013
  • maka diperoleh nilai prediksinya dengan rumus pada sel Excel
  • =forecast(x, known_y’s, known_x’s)
  • = 74

Data prediksi ini dalam interpretasinya akan dibandingkan dengan target pelayanan, target renstra, capaian terakhir dan kecenderungan yang diinginkan. Ini adalah informasi penting bagi seorang manajer kesehatan dalam mengelola program kesehatan di wilayah kerjanya.

KESIMPULAN

Mereka yang berkepentingan mengalami kesulitan dalam interpretasi data profil kesehatan Polewali Mandar, maka dengan proses  analisis standar yaitu analisis regresi, analisis dengan Scatter Diagram atau Scatter Plot dan Forecasting. Dalam hal ini contoh Kasus “ Hubungan K4 (Pelayanan ibu Hamil) dengan Persalinan Tenaga Kesehatan di Kabupaten Polewali Mandar tahun 2013″ dapat diinterpretasikan sebagai berikut :

  1. Identifikasi Pelayanan Kesehatan Ibu hamil melalui Layanan K4 menunjukkan hubungan yang positif terhadap Pertolongan Persalinan oleh tenaga kesehatan, artinya pelayanan K4 dapat memberikan kontribusi sebesar 45 % terhadap Pertolongan Persalinan oleh tenaga kesehatan. (R = 0.447)
  2. Bahwa bahwa dari rumus regresi yang terbentuk (Y=54 +0.4x). Identifikasi Pelayanan ibu Hamil (K4) dengan tampa pelayanan ( 0 %) masih tetap memberikan pertolongan persalinan di tenaga kesehatan sebanyak 54 %.
  3. Ada beberapa Puskesmas di Wilayah Pegunungan yaitu Matanga dan Tubbi Taramanu, tidak terlalu memperlihatkan hubungan positif Pelayanan K4 terhadap Pertolongan Persalinan (Scatter Analisis)
  4. Bahwa hubungan antara pelayanan ibu hamil K4 sebagai variabel bebas dan dan dampaknya terhadap pertolongan persalinan tenaga kesehatan sebagai variabel tidak bebas masih tetap dipengaruhi oleh variabel antara dan variabel moderat.

Baca juga tulisan terkait

—————————————

Blogger @arali2008

Opini dari Fakta Empiris Seputar Masalah Epidemiologi Gizi dan Kesehatan
di Kabupaten Polewali Mandar Propinsi Sulawesi Barat Indonesia

Perihal Arsad Rahim Ali
Adalah pemilik dan penulis blog situs @arali2008. Seorang pemerhati -----OPINI DARI FAKTA EMPIRIS----seputar masalah epidemiologi gizi dan kesehatan di wilayah kabupaten Polewali Mandar. Dapat memberikan gambaran hasil juga sebagai pedoman pelaksanaan Pembangunan Kesehatan di Kabupaten Polewali Mandar Propinsi Sulawesi Barat Indonesia. Tertulis dalam blog situs @arali2008 sejak 29 Februari 2008.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: