Top Banner
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU PADA PASIEN DI RSUD BATARA GURU BELOPA YULIANA RIFAI 1603407012 FAKULTAS SAINS UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO 2020
57

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

Nov 20, 2021

Download

Documents

dariahiddleston
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER

PARU-PARU PADA PASIEN DI RSUD

BATARA GURU BELOPA

YULIANA RIFAI

1603407012

FAKULTAS SAINS

UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO

2020

Page 2: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

i

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER

PARU-PARU PADA PASIEN DI RSUD

BATARA GURU BELOPA

SKRIPSI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada

Program Studi Matematika Fakultas Sains Universitas Cokroaminoto Palopo

YULIANA RIFAI

1603407012

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

FAKULTAS SAINS

UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO

2020

Page 3: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

ii

Page 4: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

iii

Page 5: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

iv

Page 6: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

v

ABSTRAK

Yuliana Rifai.2020.Analisis Faktor-faktor Penyebab Kanker Paru-paru pada

Pasien di RSUD Batara Guru Belopa(dibimbing oleh Muhammad Ilyas, dan

Marwan Sam).

Penelitianini bertujuan untuk mengetahui faktor-fakor yang mempengaruhi

penderita kanker paru-paru di RSUD Batara Guru Belopa. Dalam penelitian ini

menggunakan data sekunder yang diperoleh dari instansi terkait yakni RSUD

Batara Guru Belopa dengan variabel yang dianalisis adalah Umur 1X , jenis

kelamin 2X , pekerjaan 3X , riwayat merokok 4X , riwayat penyakit lain 5X

dan riwayat genetik 6X . Data variabel tersebut selanjutnya dianalisis

menggunakan analisis faktor dengan metode Principal Component

Analysis(PCA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 6 variabel yang

dianalisis, diperoleh 3 variabel lolos uji MSA dan menghasilkan satu faktor yaitu

faktor internal yang mempengaruhi penderita kanker paru-paru di RSUD Batara

Guru Belopa yang meliputivariabel jenis kelamin, variabel riwayat merokok, dan

variabel riwayat genetik.

Kata kunci:analisis faktor, penderita kanker paru-paru,principal component

analysis, uji MSA.

Page 7: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

vi

KATA PENGANTAR

الرحيمالرحمناللهبسم

Assalamu‟alaikum Wr. Wb.

Puji syukur kehadirat Allah SWT, karena atas rahmat dan hidayahnya

sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian dan penyusunan skripsi ini

dengan tepat waktu sesuai dengan rencana dengan judul “Analisis Faktor-faktor

Penyebab Kanker Paru-paru pada Pasien di RSUD Batara Guru Belopa”. Skripsi

ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Strata Satu (S1) pada

Jurusan Matematika Fakultas Sains Universitas Cokroaminoto Palopo (UNCP)

Penulis dalam menyusun skripsi ini banyak mendapat bimbingan dan

bantuan dari berbagai pihak sehingga pada kesempatan ini penulis mengucapkan

terima kasih kepada:

1. Bapak Prof. Drs. Hanafie Mahtika, M.Sc., selaku rektor Universitas

Cokroaminoto Palopo.

2. Ibu Pauline Destinugrainy Kasi, S.Si., M.Sc., selaku dekan Fakultas Sains

Universitas Cokroaminoto Palopo.

3. Bapak Marwan Sam, S.Si., M.Si., selaku Ketua Program Studi Matematika

Fakultas Sains Universitas Cokroaminoto Palopo sekaligus pembimbing II

yang telah meluangkan waktu dengan sabar, keikhlasan dan ketulusan untuk

memberikan bimbingan, pengetahuan, nasihat dan saran yang sangat

berguna demi kelancaranskripsi ini.

4. Bapak Dr. Muhammad Ilyas, S.Pd., M.Pd., selaku pembimbing I yang telah

memberikan waktu, bimbingan, arahan,ilmu pengetahuan, dan masukannya

kepada penulis sampai selesainya penulisan skripsi ini

5. Ibu Yuliani, S,Si., M.Si., selaku dosen Program Studi Matematika

Universitas Cokroaminoto Palopo yang telah memberikan ilmu dan

pengetahuan kepada penulis.

6. Ibu Ary Herlina Kurniati MM, S,Si., M.Pd., yang telah memberikan

bimbingan, wawasan, dan ilmu pengetahuan yang begitu luar biasa kepada

penulis.

7. Teman-teman mahasiswa seperjuangan teruntuk untuk mahasiswa Program

Studi Matematika angkatan 2016 yang telah berjuang bersama-sama

Page 8: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

vii

merasakan suka dan duka selama proses perkuliahann di Universitas

Cokroaminoto Palopo sampai saat ini.

8. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu yang membantu

dalam menyusun dan meyelesaikan skripsi ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan baik isi

dan susunannya. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran dan kritik yang

membangun untuk perbaikan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat

tidak hanya bagi penulis namun juga bagi para pembaca.

Palopo, Juli 2020

Yuliana Rifai

Page 9: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

viii

RIWAYAT HIDUP

Yuliana RifaiLahir di Dusun Baloa Desa Bonelemo

Kecamatan Bajo Barat Kabupaten Luwu Provinsi Sulawesi

Selatan pada tanggal 1 April 1996. Penulis merupakan anak

ketiga dari lima bersaudara dari pasangan suami istri alm.

Rifai dan Hartati. Peneliti menyelesaikan pendidikan di

tingkat Sekolah Dasar di SDN 33 Bonelemo Kabupaten Luwu,

dan lulus dari Sekolah Mengengah Pertama pada tahun 2012 di MTS Bonelemo,

pada tahun yang sama penulis melanjutkan ke tingkat Sekolah Menengah Atas di

SMAN 14 Luwu. Pada tahun 2016, peneliti melanjutkan kuliah di Universitas

Cokrominoto Palopo mengambil jurusan Matematika Sains. Selama perkuliahan

peneliti aktif pada organisasi internal kampus yaitu Himpunan Mahasiswa

Matematika selama 2 tahun periode kepengurusan dan sempat mengemban

amanah sebagai koordinator Humas pada Periode 2017. Penulis mendapatkan

kesempatan Praktek Kuliah Lapang di (PKL) di salah satu instansi pemerintah

yaitu di kantor Badan Pusat Statistika Kabupaten Maros pada bulan Januari-Maret

tahun 2019. Penulis juga mengikuti kegiatan Kuliah Kerja Nyata di Desa

Murante, Kecamatan Suli, Kabupaten Luwu selama 40 hari.

Page 10: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

ix

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ........................................................................................ i

HALAMAN PENGESAHAN .......................................................................... ii

HALAMAN KETERANGAN UJI SIMILARITY .......................................... iii

SURAT PERNYATAAN KEASLIAN NASKAH SKRIPSI .......................... iv

ABSTRAK ....................................................................................................... v

KATA PENGANTAR ..................................................................................... vi

RIWAYAT HIDUP .......................................................................................... viii

DAFTAR ISI .................................................................................................... ix

DAFTAR TABEL ............................................................................................ xi

DAFTAR GAMBAR ....................................................................................... xii

DAFTAR ARTI LAMBANG DAN SINGKATAN ........................................ xiii

DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... xiv

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ........................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah...................................................................... 2

1.3 Tujuan Penelitian ....................................................................... 2

1.4 Manfaat Penelitian ..................................................................... 2

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kajian Teori .............................................................................. 5

2.2 Hasil Penelitian yang Relevan .................................................. 12

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Sumber Data ............................................................. 13

3.2 Waktu dan Lokasi Penelitian .................................................... 13

3.3 Teknik Penarikan Kesimpulan ................................................. 13

3.4 Variabel Penelitian ................................................................... 14

3.5 Metode Analisis Data ............................................................... 14

3.6 Tahapan Penelitian ................................................................... 14

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Penelitian ......................................................................... 15

4.3 Pembahasan .............................................................................. 25

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Page 11: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

x

5.1 Kesimpulan ............................................................................... 29

5.2 Saran ......................................................................................... 29

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 30

LAMPIRAN ..................................................................................................... 32

Page 12: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

xi

DAFTAR TABEL

Halaman

1. KMO dan Batlett’s Test ............................................................................. 15

2. Nilai Anti Image Matrices Correlation Variabel Setelah Uji MSA ........... 17

3. Nilai Anti Image Matrices Correlation Setelah Variabel 1X Dikeluarkan

Pada Uji MSA ............................................................................................ 19

4. Nilai Anti Image Matrices Correlation Setelah Variabel 3X Dikeluarkan

Pada Uji MSA ............................................................................................ 19

5. Nilai Anti Image Matrices Correlation Setelah Variabel 5X Dikeluarkan

Pada Uji MSA ............................................................................................ 20

6. Nilai Variabel Hasil Factoring .................................................................. 20

7. Hasil Factoring Principal Component Analysis ........................................ 21

8. Komponen Faktor Sebelum Rotasi Varimax.............................................. 23

9. Komponen Faktor Setelah Rotasi Varimax ................................................ 23

10. Perbandingan Hasil Output Case Analysis ................................................. 24

Page 13: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

xii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

1. Tahapan Analisis ........................................................................................ 15

2. Scree Plot ................................................................................................... 22

Page 14: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

xiii

DAFTAR ARTI LAMBANG DAN SINGKATAN

Lambang/Singkatan Arti dan keterangan

X variabel yang dibakukan

rata-rata peubah

faktor khusus

F faktor umum atau common factor

L Muatan faktor atau loading factor

et al. et alii, dan kawan-kawan

PCA Principal Component Analysis

MSA Measure of Sampling Adequacy

Page 15: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

1. Data Analisis Penderita Kanker Paru-paru di RSUD Batara Guru Belopa 33

2. OutputSPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation Variabel Setelah Uji MSA

.................................................................................................................... 34

3. Output SPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation Setelah Variabel 1X

Dikeluarkan Pada Uji MSA ....................................................................... 35

4. Output SPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation Setelah Variabel 3X

Dikeluarkan Pada Uji MSA ....................................................................... 36

5. Output SPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation Setelah Variabel 5X

Dikeluarkan Pada Uji MSA ....................................................................... 37

6. Output SPSS Proses Factoring dan Rotasi ................................................ 38

7. Surat Penelitian .......................................................................................... 40

8. Dokumentasi Penelitian ............................................................................. 41

Page 16: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kanker paru merupakan tumor ganas primer yang berasal dari epitel

bronkus. Umumnya jenis yang lebih banyak adalah bronkogenetik karsinoma

(sekitar 90%).Kira-kira 1/3 dari kematian karena kanker pada laki-laki ternyata

disebabkan oleh kanker paru. Walaupun kekerapannya jauh lebih rendah dari pada

perempuan, namun penyakit ini telah menduduki urutan ke 3 dalam penyebab

kematian oleh kanker pada perempuan. Usia yang paling sering terkena kanker

paru adalah pada usia 50-60 tahun jarang terjadi pada usia di bawah 35 tahun.

Dari berbagai kepustakaan telah dilaporkan bahwa etiologi kanker paru sangat

berhubungan dengan kebiasaan merokok. Diperkirakan sekitar 90% kanker paru

disebabkan oleh merokok. Terdapat hubungan langsung antara durasi dan

intensitas merokok dengan mortalitas akibat kanker paru (Faisal dkk, 2008).

Penelitian menunjukkan bahwa resiko terkena kanker paru-paru akibat

merokok meningkat sesuai dengan jumlah banyaknya rokok yang diisap perhari

atau pertahun. Karena di dalam asap rokok terkandung lebih dari 7.000 zat kimia,

dengan lebih dari 250 zat diantaranya aktif mempunyai resiko untuk terkena

kanker paru-paru 20 kali lebih besar dari perokok pasif atau bukan perokok.

Menjadi perokok pasif juga salah satu faktor risiko penyebab terkena kanker paru-

paru, meskipun dalam jumlah yang lebih sedikit. Perokok pasif juga adalah orang

yang menghirup udara yang terkontaminasi oleh sisa asap rokok yang

dihembuskan oleh perokok aktif. Sisa asap rokok menyebabkan lebih dari 600.000

kasus kematian prematur setiap tahunnya. Di Amerika terjadi lebih dari 7.300

kasus kematian karena kanker paru-paru akibat sisa asap rokok (menjadi perokok

pasif) selama tahun 2005-2009 (Al Maududi, 2017).

Di indonesia, kanker paru menempati peringkat ke-3 penyakit kanker

terbanyak. Kanker paru masuk dalam 10 besar penyakit neoplasma ganas pada

pasien rawat inap dan rawat jalan di rumah sakit (Profil Kesehatan Indonesia,

2004&2005). Apabila dilihat dari angka ketahanan hidup, penderita kanker paru

memiliki angka ketahanan hidup yang relatif rendah. Berdasarkan penelitian yang

dilakukan oleh National CancerInstitute pada tahun 1983-1998 menunjukkan

Page 17: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

2

bahwa angka ketahanan hidup 1 tahun penderita kanker paru hanya 41,8% dan

angka ketahanan hidup 5 tahun penderita kanker paru hanya 12,0%. Faktor resiko

kanker paru juga belum diketahui dengan pasti. Berdasarkan beberapa penelitian

ditemukan bahwa kanker paru disebabkan oleh beberapa faktor ( Benazir, 2013).

Penyakit kanker perlu mendapat perawatan dan pengobatan yang

maksimal. Beberapa jenis pengobatan penyakit kanker, antara lain: bedah

(operasi), radioterapi, kemoterapi, terapi hormon, immunoterapi dan kombinasi.

Kemoterapi sebagai salah satu cara terapi kanker dengan menggunakan obat-

obatan atau senyawa kimia tertentu bertujuan untuk membunuh atau

meminimumkan proliferasi sel kanker (Lesnussa, 2012).

American Cancer Society (ACS) tahun 2017 mengidentifikasi faktor risiko

kanker paru penting dalam upaya pencegahan dan diagnosis. Selain rokok, faktor

risiko lain yang pernah dilaporkan adalah paparan asap rokok lingkungan, paparan

asap biomass, paparan radon, asbes, logam berat, infeksi, genetik dan lain-lain

(Ernawati dkk, 2019). Menurut Macdonal, dkk (2005) penyakit kanker paru juga

dapat disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain : virus, kecanduan rokok,

radiasi sinar ultraviolet, zat kimia, makanan berlemak, faktor keturunan, dan lain-

lain. Pada penelitian ini akan diteliti faktor-faktor yang mempengaruhi penderita

kanker paru-paru yang ada di RSUD Batara Guru Belopa.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian tersebut, rumusan masalah pada penelitian ini adalah

bagaimana faktor-faktor penyebab kanker paru-paru pada pasien di RSUD Batara

Guru Belopa dengan menggunakan metode analisis faktor.

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor penyebab

kanker paru-paru pada pasien di RSUD Batara Guru Belopa.

1.4 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penelitian ini adalah :

1. Hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan informasi tentang faktor-

faktor penderita kanker paru di RSUD Batara Guru Belopa.

Page 18: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

3

2. Bagi peneliti dan ilmu pengetahuan, penelitian ini akan menjadi acuan dan

sumber bacaan untuk penelitian-penelitian berikutnya.

3. Untuk tenaga kesehatan, hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai acuan

penyebab kanker paru-paru di RSUD Batara Guru Belopa.

4. Bagi peneliti sendiri, dapat dijadikan bahan masukan dan pembelajaran yang

bermanfaat untuk perekembangan keilmuan penelitian.

Page 19: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

4

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kajian Teori

1. Kanker Paru-paru

Kanker paru-paru adalah salah satu penyebab utama kematian di dunia

yang diakibatkan oleh penyakit kanker. Kanker ini menyebabkan kerusakan sel-

sel tubuh yang berada di dalam paru-paru dan saluran udara Broncheal. Kasus

kematian yang terjadi akibat kanker paru-paru (19,4% kasus kematian). Dan dari

kasus kanker yang terjadi di dunia 13% kasus diantaranya merupakan kasus

kanker paru-paru. Kanker paru-paru termasuk ke dalam 5 besar kanker yang

paling sering terjadi di dunia (Al Maududi, 2017).

Terjadinya kanker ditandai dengan pertumbuhan sel-sel paru yang normal

menjadi abnormal atau tidak terbatas dan merusak jaringan-jaringan sel yang

normal. Pertumbuhan sel-sel kanker akan menyebabkan jaringan menjadi besar

yang biasa disebut tumor ganas (Benazir, 2013).Menurut beberapa literatur dan

penelitian-penelitian terdahulu terdapat beberapa faktor risiko yang menjadi

penyebab terjadinya kanker paru. Faktor risiko yang diduga paling berpengaruh

terhadap kejadian kanker paru dan telah banyak penelitian serta bukti statistik

yang menunjukkannya adalah merokok. Tiga penyelidikan prospektif yang

melibatkan hampir 200.000 pria usia 50-69 tahun, yang diteliti selama 44 bulan

menyatakan bahwa angka kematian akibat kanker paru per 100.000 orang diantara

mereka yang merokok 10 sampai 20 batang per hari adalah 59,3 dan pada mereka

yang merokok 40 batang atau lebih per hari adalah 217,3 (Price&Wilson, 1982).

Diperkirakan bahwa karsinogen atau metabolit lain dalam asap rokok

dapat mempengaruhi fungsi gen-gen kunci yang mengatur pertumbuhan dan

perkembangan sel epitel. Mutasi tertentu pada gen supresor kanker tertentu telah

memperlihatkan pajanan asap rokok yang lama. Apabila gen supresor tumor tidak

berfungsi dengan baik, pembelahan sel yang tidak terkendali dapat terjadi dan

mengakibatkan kanker ( Corwin, 2008).

Adanya hubungan bermakna secara statistik antara umur 40 tahun

memiliki risiko 18 kali lebih besar untuk mengalami kejadian kanker paru

(Nuraini, 2011). Menurut Underwood (1996), insiden kanker meningkat seiring

Page 20: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

5

dengan bertambahnya umur. Hal ini mungkin disebabkan karena adanya waktu

interval laten yang lama antara mulai terkenanya agen karsinogenik sampai

manifestasi klinis sebagai hasil terjadinya kanker. Tidak adanya hubungan yang

signifikan secara statistik antara umur dengan kejadian kanker paru dalam

penelitian ini diduga disebabkan karena bias seleksi dalam pemilihan sampel

kontrol.

Riwayat kanker keluarga merupakan salah satu faktor yang dicurigai

memiliki asosiasi dengan kejadian kanker paru. faktor risiko riwayat kanker

keluarga diduga secara etiologi berhubungan dengan warisan genetik,

kemungkinan di daerah gen supresor tumor dan proto-onkogen sehingga

menimbulkan kecenderungan untuk meningkatkan gangguan biologis (Ravina,

2002).Dikatakan bahwa 1 dari 9 perokok berat akan mendeit kanker paru. Laporan

beberapa penelitian mengatakan bahwa perokok pasif pun berisiko terkena kanker

paru. Diperkirakan 25% kanker paru dari pasien bukan perokok berasal dari

perokok pasif. Terdapat perubahan atau mutasi beberapa gen yang berperanan

dalam kanker paru, yakni proto oncogen, tumor supressor gene, dan gene

encodimg enzym (Pulmonologi, 2016).

Pasien kanker paru banyak ditemukan sudah berada pada stadium lanjut.

Nyeri banyak dikeluhkan oleh pasien kanker paru. Nyeri yang dialami oleh pasien

dapat menurunkan kualitas hidup pasien (Ananda, dkk, 2018).Seseorang

didiagnosis menderita kanker, umumnya mereka akan beranggapan bahwa

penyakit kanker yang diderita merupakan kondisi penyakit kronis yang memiliki

efek yang sangat tidak menyenngkan bahkan menakutkan, mulai dari penurunan

kondisi secara fisik sampai pada kenyataan bahwa penyakit tersebut dapat

menyebabkan kematian ( Hopman & Rijekin, 2015).

2. Faktor risiko kanker paru-paru

Faktor risiko terjadinya kanker paru-paru adalah sebagai berikut

(Melindawati BR.G, 2009) :

a. Umur

Berdasarkan hasil survei kanker paru yang dikutip dari Alsagap (1995),

dilaporkan bahwa 90% kasus kanker paru terjadi pada usia ≥ 40 tahun. Di negara

Page 21: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

6

industri, kanker paru ditemukan pada kelompok diatas umur 40 tahun, terbanyak

pada umur 55-75 tahun dengan rata-rata 65 tahun.

b. Jenis Kelamin

Insidens kanker paru pada laki-laki lebih tinggi dari pada perempuan. Hal

ini disebabkan karena laki-laki lebih banyak terpapar dengan rokok dan bahan

karsinogen di lingkungan kerja. Berdasarkan survei epidemiologi global tahun

1994, di peroleh perbandingan kanker paru antara laki-laki dan perempuan yaitu

5:1.

c. Kebiasaan Merokok

Insiden kanker paru berhubungan erat dengan kebiasaan merokok.

Merokok merupakan faktor risiko utama kanker paru. Pada rokok terdapat zat

karsinogen dan zat pemicu timbulnya kanker. Resiko relatif terjadinya kanker

paru pada perokok adalah 20 kali dibandingkan dengan non perokok. Kejadian

kanker paru pada perokok dipengaruhi oleh usia perokok sewaktu mulai merokok,

jumlah batang rokok yang dihisap setiap hari, lamanya kebiasaan merokok dan

cara menghisap rokok. Jika seorang perokok menghentikan kebiasaan merokok,

maka baru akan menunjukan risiko yang sama dengan bukan perokok 10-13 tahun

kemudian.

d. Predisposisi Karena Penyakit Lain.

Tuberklosis paru merupakan faktor predisposisi kanker paru melalui

mekanisme hiperplasi, metaplasi, karsinoma in situ, karsinoma bronkogenik

sebagai akibat adanya jaringan parut tuberclosis.

e. Pengaruh Genetik dan Status Imunologi

Kanker paru dapat dipengaruhi oleh keadaan genetik. Normalnya,

pertumbuhan sel berjalan dalam beberapa tahapan dan dikontrol oleh gen

(pembawa informasi) yang sebagian bertindak sebagai pemicu, penghambat

pertumbuhan dan gen pengontrol proses lain dalam sel agar berjalan baik.

f. Bahan Karsinogen di Lingkungan Kerja

Mineral dan zat-zat kimia tertentu, dapat memicu timbulnya kanker paru.

Perlu waktu yang lama, yaitu 15-25 tahun antara terpapar sampai timbulnya gejala

kanker paru. Beberapa karsinogen yang dapat menimbulkan kanker paru antara

Page 22: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

7

lain: asbes, arsen, khlor metil eter, pembakaran arang, aluminium, khrom, nikel,

gas mustard, kalsium flurida, zat radioaktif dan tar batu bara. Bahan-bahan

tersebut sering dijumpai di lingkungan kerja, seperti pada penyulingan,

pertambangan batu bara, penyulingan logam, pabrik seperti tekstil, semen,

pembuatan asbes, dan industri kimia.

3. Analisis Faktor

Secara prinsip, analisis faktor mencoba menemukan hubungan (inter-

relationship) antara sejumlah variabel-variabel yang awalnya saling independen

satu dengan yang lain, sehingga bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel

yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Sebagai contoh, jika ada 10 variabel

yang independen satu dengan yang lain, dengan analisis faktor mungkin bisa

diringkas hanya menjadi 3 kumpulan variabel baru (new set of variables).

Kumpulan variabel tersebut disebut faktor, dimana faktor tersebut tetap

mencerminkan variabel-variabel aslinya. Adapun hal-hal tentang analisis faktor

sebagai berikut (Santoso, 2017):

a. Tujuan Analisis Faktor

1) Data summarization, yaitu mengidentifikasi adanya hubungan antar-variabel

dengan melakukan uji korelasi. Jika korelasi dilakukan antar-variabel (dalam

pengertian SPSS adalah „kolom‟), analisis tersebut dinamakan R Factor

Analysis. Namun, jika korelasi dilakukan antar-responden atau sampel (dalam

pengertian SPSS „baris‟), analisis disebut Q Factor Analysis, yang juga

populer disebut Cluster Analysis.

2) Data reduction, yakni setelah melakukan korelasi, dilakukan proses membuat

sebuah variabel set baru yang dinamakan faktor untuk menggantikan

sejumlah variabel tertentu.

b. Jumlah Sampel yang Ideal

Secara umum, jumlah sampel yang dianjurkan adalah antara 50 sampai

100 sampel (jika diterapkan di Data Editor SPSS, data di-input pada 50-100

baris). Atau, bisa pula dengan menggunakan patokan rasio 10:1, dalam arti untuk

satu variabel seharusnya ada 10 sampel. Dalam pengertian SPSS, hal ini berarti

setiap 1 kolom yang ada seharusnya terdapat 10 baris data, sehingga jika ada 5

kolom, minimal seharusnya ada 50 baris data.

Page 23: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

8

c. Asumsi pada Analisis Faktor

1) Besar korelasi atau korelasi antar variabel independen harus cukup kuat,

misalkan di atas 0,5.

2) Besar korelasi parsial, korelasi antar-dua variabel dengan menganggap tetap

variabel yang lain, justru harus kecil. Pada SPSS, deteksi terhadap korelasi

parsial diberikan lewat pilihan Anti-Image Correlation.

3) Pengujian seluruh matriks korelasi (korelasi antar-variabel), yang diukur

dengan besaran Bartlet Test Of Sphericity atau Measure Sampling Adequacy

(MSA). Pengujian ini mengharuskan adanya korelasi yang signifikan diantara

paling sedikit beberapa variabel.

4) Pada beberapa kasus, asumsi normalitas dari variabel-variabel atau faktor

yang terjadi sebaiknya dipenuhi.

d. Metode Principal Component Analysis

Metode untuk mengekstraksi faktor ada dua, yakni principal component

analysis (disebut pula dengan component analysis) dan common factor analysis.

Sebelum membahas lebih jauh hal tersebut, perhatikan lagi dasar dari analisis

faktor. Tujuan dari analisis faktor, dijelaskan dalam „bahasa‟ sederhana adalah

„mengelompokkan‟ sejumlah variabel ke dalam satu atau dua faktor. Misalkan,

ada 10 variabel, mungkin saja ada beberapa variabel yang mempunyai kesamaan

atau dapat dikelompokkan, sehingga, dari 10 variabel tersebut dapat diekstraksi

menjadi tiga faktor. Faktor A mungkin mempunyai „anggota‟ variabel 1, variabel

2, variabel 3 dan variabel 7. Demikian seterusnya untuk faktor B dan faktor C.

Secara sederhana, sebuah variabel akan mengelompok kepada suatu faktor

(yang terdiri dari variabel-variabel yang lainnya pula) jika variabel tersebut

berkorelasi dengan sejumlah variabel lain yang „masuk‟ dalam kelompok tertentu.

Dengan kata lain, ketika sebuah variabel berkorelasi dengan variabel lain, variabel

tersebut berbagi varians dengan variabel lain tersebut, dengan jumlah varians yang

dibagikan adalah besarkorelasi pangkat dua (R2). Dengan demikian, varians total

pada sebuah variabel dapat dibagi menjadi tiga bagian (Santoso, 2017):

1. Common variance, yakni varians yang dibagi dengan varians yang lainnya,

atau jumlah varians yang dapat diekstrak dengan proses factoring.

Page 24: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

9

2. Specific variance, yakni varians yang berkaitan dengan variabel tertentu saja.

Jenis varians ini tidak dapat dijelaskan (diurai) dengan korelasi hingga

menjadi bagian dari variabel lain, namun varians ini masih berkaitan secara

unik dengan satu variabel.

3. Error variance, yakni varians yang tidak dapat dijelaskan lewat proses

korelasi. Jenis ini muncul karena proses pengambilan data yang salah,

pengukuran variabel yang tidak tepat, dan sebagainya.

e. Rotasi Faktor

Setelah salah satu atau lebih dari faktor terbentuk, dengan sebuah faktor

berisi sejumlah variabel, mungkin saja sebuah variabel sulit untuk ditentukan akan

masuk ke dalam faktor yang mana. Atau, jika yang terbentuk dari proses factoring

hanya satu faktor, bisa saja sebuah variabel diragukan apakah layak dimasukkan

dalam faktor yang terbentuk atau tidak. Untuk mengatasi hal tesebut, bisa

dilakukan proses rotasi pada faktor yang terbentuk, sehingga memperjelas posisi

sebuah variabel, akankah dimasukkan pada faktor yang satu ataukah ke faktor

yang lain. Sama dengan proses factoring, proses rotasi juga ada berbagai macam

cara, seperti (Santoso, 2017):

1. Orthogonal Rotation, yakni memutar sumbu 900. Proses rotasi dengan metode

Orthogonal masih bisa dibedakan menjadi Quartimax, Varimax, dan Equimax.

2. Oblique Rotation, yakni memutar sumbu ke kanan, namun tidak harus 900.

Proses rotasi dengan metode oblique masih bisa dibedakan menjadi

Oblimin,Promax, Orthoblique, dan lainnya.

Dengan demikian, urutan dalam proses factoring adalah: Proses factoring

dengan metode Principal Component. Jika ada keraguan atas hasil yang ada, bisa

dilakukan proses rotasi.

f. Model Faktor

Analisis faktor menerangkan variasi sejumlah variabel asal dengan

menggunakan faktor yang lebih sedikit dan yang tidak teramati dengan anggapan

bahwa semua variabel awal dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari faktor-

faktor itu ditambahkan dengan suku residual. Peubah acak teramati X, dengan p

komponen mempunyai vektor rata-rata µ dan matriks kovariansi Σ . Model faktor

Page 25: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

10

mempostulatkan bahwa X bergantung linear pada beberapa peubah acak yang

tidak teramati …. yang disebut faktor umum (common factors), dan p

sumber variansi tambahan , ,… , yaitu disebut kesalahan (errors), kadang-

kadang juga disebut faktor khusus (specific faktors). Secara khusus, model

analisis faktor adalah (Elpira, 2014):

1121211111 ... mmFlFlFlX

2222212122 ... mmFlFlFlX

PlPmFmFlPFlPPXP ...2211 (1)

atau dalam notasi matriks

1111 pmmppp FLX (2)

Koefisien disebut muatan (loading) dari peubah ke-i pada faktor ke- j, sehingga

matriks L disebut matriks muatan faktor. Model faktor berimplikasi

tertentuterhadap hubungan kovariansi yaitu

1. 0F kov F IFF T

2. 0 , dan kov T

Kov T

p

00

0

02

001

3. F dan bebas sehingga kov 0,, TFF

Hubungan dengan persamaan (2) merupakan model faktor orthogonal

dengan faktor umum, dalam rotasi matriks ditulis sebagai berikut:

1111

pmmpppFLX (3)

dimana:

X variabel yang dibakukan.

rata-rata peubah

faktor khusus

F faktor umum atau common factor

L muatan faktor atau loading factor

Page 26: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

11

Variabel-variabel acak tidak teramati F dan memenuhi syarat berikut:

F dan bebas, 0F dan kov IF

0 dan kov T

Model faktor orthogonal berimplikasi ke struktur kovariasi ,X

TTLFLFXX

TTLFLF

TTTTLFLFLFLF

TTTTTT LFLFLLFFL (4)

sehingga :

TXXEXkov

TTTTT EFLELFELFFLE

TLL (5)

Model faktor orthogonal

TTTT FLFFFLFFX (6)

Sehingga :

Kov LFEFFLEFXEFX TTT ,

Jadi, struktur kovariansi untuk model faktor orthogonal memenuhi sifat

1. Kov TLLX

Var iimiiii llllX 22

3

2

2

2

1

Kov kmimkiki llllXX 11

2. Dan kov LFX , atau Kov ijji LFX ,

dimana :

iX variabel ke i yang dibakukan (rata-ratanya nol, standar deviasinya satu).

jF common factor ke j. i Faktor unik variabel ke i.

M banyaknya common faktor.

2.2 Hasil Penelitian yang Relevan

Page 27: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

12

Kajian pustaka bertujuan untuk membantu peneliti dalam menyelesaikan

masalah penelitian dengan mengacu pada teori dan hasil-hasil penelitian

sebelumnya yang relevan. Jadi, dapat diartikan bahwa teori dan hasil-hasil

penelitian terdahulu digunakan sebagai kajian bagi penulis untuk mengetahui

hubungan antara penelitian yang dilakukan sebelumnya dengan penelitian yang

dilakukakan saat ini. Penelitian terdahulu yang digunakan untuk kajian pustaka

dapat berupa jurnal, skripsi tesis, disertasi dan lain-lain. Kajian pustaka yang

digunakan oleh penulis sebagai bahan acuan dalam melakukan penelitian yang

relevan dilakukan oleh Roni Almaududi (2017) tentang model matematika kanker

paru-paru akibat pengaruh sisa asap rokok dan pencegahannya. Hasil penelitian

yang menunjukan bahwa model matematika kanker paru-paru akibat pengaruh

sisa asap rokok dalam suatu populasi yang telah terbentuk menjelaskan tentang

adanya pengaruh dari perokok dalam kaitannya terhadap risiko terkena kanker

paru-paru akibat pengaruh sisa asap rokok dalam suatu populasi tertentu.

Yati Ernawati, Sabrina Ermayanti, Deddy Herman, Russilawati (2019)

dalam penelitiannya yang berjudul “faktor risiko kanker paru pada perempuan

yang dirawat dibagian paru RSUP Dr.M Djamil Padang dan RSUD solok”.

Adapun hasil penelitiannya yaitu karakteristik dasar kasus perempuan dengan

kanker paru-paru dalam penelitian ini adalah rata-rata berusia 50-60 tahun. Faktor

risiko kanker paru-paru yang bermakna secara statistik dalam penelitian ini adalah

paparan asap rokok dari orang tua.

Page 28: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

30

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang bersifat

kuantitatif, karena dinyatakan dengan angka-angka yang menunjukkan nilai

terhadap besaran atas variabel yang diwakilinya (Vajrin, 2019). Sumber data

adalah segala sesuatu yang dapat memberikan informasi mengenai data.

Berdasarkan sumbernya data dibedakan menjadi dua yaitu data primer dan data

sekunder, data primer adalah yang diperoleh secara langsung oleh peneliti dari

lokasi penelitian, sedangkan data sekunder yaitu data yang diperoleh melalui

berbagai sumber seperti literatur, artikel, jurnal serta situs internet yang berkaitan

dengan penelitian yang dilakukan (Sugiono, 2016).

Sumber data yang dikumpulkan pada penelitian ini berupa data sekunder

dimana pengumpulan data dilakukan melalui literatur dari instansi terkait yaitu di

RSUD Batara Guru Kab. Luwu.

3.2 Waktu dan Lokasi Penelitian

Lokasi penelitian merupakan tempat untuk diadakannya suatu penelitian

(Sugiono, 2016). Adapun penelitian ini dilaksanakan di RSUD Batara Guru

Belopa. Waktu penelitiannya dilakukan dalam jangka waktu 3 bulan, yaitu April –

Juni 2020.

3.3 Teknik Penarikan Sampel

Sampel adalah bagian dari jumlah atau karakteristik tertentu yang diambil

dari suatu populasi yang akan diteliti secara rinci (Sugiono, 2016).Sampel yang

diambil untuk penelitian ini yaitu seluruh pasien RSUD Batara Guru

Belopa.Pengambilan sampel dilakukan dengan cara peneliti melakukan

wawancara dengan pihak dinas kesehatan untuk memperoleh informasi tentang

kanker paru-paru. Penarikan sampel dilakukan dengan menggunakan stratified

random sampling dengan menggunakan rumus Slovin sebagai berikut (Sugiono,

2016):

12

dN

Nn

keterangan:

Page 29: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

31

n Jumlah Sampel

N Jumlah Populasi

2d Presisi (ditetapkan 10% dengan tingkat kepercayaan 95%)

3.4 Variabel Penelitian

Variabel penelitian adalah suatu atribut, nilai/sifat dari objek,

individu/kegiatan yang mempunyai banyak variasi tertentu antara satu dengan

yang lainnya yang telah ditentukan oleh peneliti untuk dipelajari dan dicari

informasinya serta ditarik kesimpulannya (Ridha, 2017). Adapun beberapa

variabel yang digunakan pada penelitian ini meliputi umur, jenis kelamin,

kebiasaan merokok, predisposisi karena penyakit lain, pengaruh genetik dan status

imunologi dan bahan karsinogen di lingkungan kerja.

3.5 Metode Analisis Data

Dalam penelitian, analisis data merupakan kegiatan setelah data dari

seluruh responden terkumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah

mengelompokkan data berdasarkan variabel dari responden, menyajikan data

setiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan

masalah dan melakukan perhitungan menguji hipotesis yang telah diajukan (Agus,

2009). Dalam penelitian ini, sofware yang digunakan adalah SPSS.

3.6 Tahapan Penelitian

Tahapan penelitian merupakan suatu langkah analisis yang digunakan oleh

peneliti untuk menjawab permasalahan-permasalahan yang terdapat di dalam

penelitian (Sugiono, 2016).Adapun tahapan-tahapan di dalam penelitian ini, yaitu:

1) Menentukan variabel apa saja yang akan dianalisis.

2) Menguji variabel-variabel yang telah ditentukan pada langkah 1 di atas untuk

menetukan variabel-variabel yang dapat dianggap layak untuk masuk tahap

analisis faktor; pengujian menggunakan metode Bartlett Test Of Sphericity

serta pengukuranKaiser-Mayer-OlkinMeasure of Sampling Adequacy (MSA).

3) Setelah sejumlah variabel yang memenuhi syarat didapat, kegiatan berlanjut

ke proses inti pada analisis faktor, yakni factoring, proses ini akan

mengekstrak satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang telah lolos pada

uji variabel sebelumnya.

Page 30: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

32

4) Interpretasi atas faktor yang telah terbentuk, khususnya memberi nama atas

faktor yang terbentuk tersebut yang dianggap bisa mewakili variabel-variabel

anggota faktor tersebut.

5) Validasi atas hasil faktor untuk mengetahui apakah faktor yang terbentuk telah

valid. Validasi bisa dilakukan dengan berbagai cara, seperti:

a) Membagi sampel awal menjadi dua bagian, kemudian membandingkan

hasil faktor sampel satu dengan sampel dua. Jika hasil tidak banyak

perbedaan, bisa dikatakan faktor yang terbentuk telah valid.

b) Dengan melakukan metode Confirmatory Factor Analysis (CFA) dengan

cara Structural Equation Modelling. Proses ini bisa dibantu dengan

software khusus seperti LISERIL.

Gambar 1. Tahapan Analisis

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Identifikasi Masalah

Perumusan Masalah

Menentukan Variabel

Factory

Interpretasi Factor

Validasi Hasil

Page 31: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

33

4.1 Hasil Penelitian

Metode analisis faktor dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor

penyebab kanker paru-paru pada pasien di RSUD Batara Guru Belopa. Salah satu

tujuan analisis faktor adalah untuk mereduksi variabel (asli) menjadi variabel set

baru atau faktor. Variabel yang dianalisis pada penelitian ini adalah sejumlah 6

variabel, dari 6 variabel tersebut akan direduksi menjadi beberapa set baru atau

faktor melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:

1. Menilai Kelayakan Variabel yang Diteliti

Langkah awal dalam analisis faktor adalah memasukkan variabel yang

dianggap layak untuk dimasukkan pada langkah berikutnya dengan melihat nilai

kelayakan variabel. Langkah ini dilakukan dengan memasukkan seluruh variabel

yang dianalisis untuk menguji korelasi variabel yang memiliki kecenderungan

pengelompokkan untuk membentuk variabel set baru atau faktor dengan

menggunakan Uji Bartlett‟s (Barleet’s Test of Sphericity) dan Uji Kaiser-Mayer-

OlkinMeasure of Sampling Adequacy (MSA) dan dengan kriteria sebagai berikut:

a. Uji Bartlett‟s (Barleet’s Test of Sphericity)

Untuk menguji korelasi antar variabel yang memiliki kecenderungan

pengelompokkan untuk membentuk variabel set baru atau faktor digunakan uji

Bartlett‟s jika nilai signifikansi < 0,05 maka variabel yang dianalisis bisa masuk

pada tahap berikutnya.

Tabel 1. KMO dan Bartlett’s Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,564

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 29,439

df 15

Sig. 0,014

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020)

Pada tabel 1 KMO dan Bartlett’s Test menguji hipotesis:

:0H Tidak memiliki korelasi dan data (variabel) belum layak dianalisis pada

tahap berikutnya.

:1H Memiliki korelasi dan data (variabel) sudah layak dianalisis pada tahap

berikutnya.

Dengan kriteria pengambilan keputusan:

Jika nilai Sig. > 0,05 maka 0H diterima.

Page 32: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

34

Jika nilai Sig. < 0,05 maka 0H ditolak.

Pada tabel 1 menunjukkan nilai signifikansi 0,014 lebih kecil dari 0,05

(0,014 < 0,05), sehingga variabel-variabel yang dianalisis berkorelasi dan data

layak dianalisis pada tahap berikutnya dengan metode analisis faktor.

b. Uji Kaiser-Mayer-OlkinMeasure of Sampling Adequacy (MSA)

Untuk mengukur homogenitas dan melakukan filtrasi antar variabel. Oleh

karena itu hanya variabel yang memadaiuntuk dianalisis pada tahap berikutnya.

Nilai Kaiser-Mayer-OlkinMeasure of Sampling Adequacy (MSA) berkisar 0

sampai 1, dengan kriteria sebagai berikut:

,1MSA variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.

,5,0MSA variabel dapat diprediksi dan layak dianalisis pada tahap berikutnya.

,5,0MSA variabel tidak dapat diprediksi dan tidak layak dianalisis pada tahap

berikutnya dan dikeluarkan dari variabel lainnya.

Pada tabel 1 menunjukkan angka KMO dan Bartlett’s Test adalah 0,564

),5,0564,0( artinya variabel dapat diprediksi dan layak dianalisis pada tahap

berikutnya karena memenuhi kriteria .5,0MSA

Setelah uji Kaiser-Mayer-OlkinMeasure of Sampling Adequacy (MSA),

selanjutnya pada bagian anti image correlation dapat dilihat pada (Lampiran 2).

Utilititas ukuran Kaiser-Mayer-OlkinMeasure of Sampling Adequacy (MSA) ini

dimanfaatkan untuk melihat atau menunjukkan setiap variabel yang layak untuk

dianalisis pada tahap berikutnya, dapat dilihat sebagai berikut:

Tabel 2. Nilai Anti Image Matrices Correlation Variabel Setelah Uji MSA

Variabel Nilai Measure of Sampling

Adequacy (MSA)

Nilai kriteria

pengambilan keputusan

Umur 1X 0,179 0,5

Jenis Kelamin 2X 0,603 0,5

Pekerjaan 3X 0,180 0,5

Riwayat Merokok 4X 0,565 0,5

Riwayat Penyakit Lain 5X 0,449 0,5

Riwayat Genetik 6X 0,675 0,5

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Page 33: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

35

Pada tabel 2 Nilai Anti Image Matrices Correlation Variabel Setelah Uji

MSA (lampiran 2)menunjukkan nilai Measure of Sampling Adequacy, untuk

variabel umur 1X nilai MSA adalah lebih kecil dari 0,5 (0,179) artinya variabel

umur tidak dapat diprediksi dan tidak layak dianalisis pada tahap berikutnya dan

dikeluarkan dari variabel lainnya.Variabel jenis kelamin 2X nilai MSA adalah

lebih besar dari 0,5 (0,603) artinyavariabel jenis kelamin dapat diprediksi dan

layak dianalisis pada tahap berikutnya. Variabel pekerjaan 3X nilai MSA

dibawah 0,5 (0,180) artinya variabel pekerjaan tidak dapat diprediksi dan tidak

layak dianalisis pada tahap berikutnya dan dikeluarkan dari variabel lainnya.

Variabel riwayat merokok 4X nilai MSA lebih besar dari 0,5 (0,565) artinya

variabel riwayat merokok dapat diprediksi dan layak dianalisis pada tahap

berikutnya. Variabel riwayat penyakit lain 5X nilai MSA lebih kecil dari 0,5

(0,449) artinya variabel riwayat penyakit lain tidak dapat diprediksi dan tidak

layak dianalisis pada tahap berikutnya dan dikeluarkan dari variabel lainnya.

Variabel riwayat genetik 6X nilai MSA lebih besar dari 0,5 (0,675) artinya

variabel riwayat merokok dapat diprediksi dan layak dianalisis pada tahap

berikutnya.

Dapat diketahui bahwa dari enam variabel yang dianalisis, ada tiga

variabel yang tidak layak dianalisis pada tahap berikutnya yaitu variabel umur,

variabel pekerjaan, dan variabel riwayat penyakit lain. Namun demikianvariabel

umur 1X tidak layak dianalisis pada tahap berikutnya karena mempunyai nilai

MSA paling rendah diantara variabel yang tidak memenuhi kriteria untuk masuk

pada tahap analisis faktor.

Oleh karena itu akan dilakukan pengujian ulang terhadap variabel-variabel

independen dengan mengeluarkan variabel umur 1X pada uji MSA, dapat

dilihat pada tabel berikut:

Page 34: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

36

Tabel 3. Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah variabel 1X dikeluarkan

pada uji MSA

Variabel Nilai Measure of Sampling

Adequacy (MSA)

Nilai kriteria

pengambilan keputusan

Jenis Kelamin 2X 0,622 0,5

Pekerjaan 3X 0,203 0,5

Riwayat Merokok 4X 0,589 0,5

Riwayat Penyakit Lain 5X 0,434 0,5

Riwayat Genetik 6X 0,685 0,5

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Pada tabel 3 Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah variabel 1X

dikeluarkan pada uji MSA (lampiran 3) menunjukkan nilai MSA untuk variabel

pekerjaan 3X lebih kecil dari 0,5 (0,203) artinya variabel pekerjaan tidak dapat

diprediksi dan tidak layak dianalisis pada tahap berikutnya dan dikeluarkan dari

variabel lainnya. Variabel riwayat penyakit lain 5X lebih kecil dari 0,5 (0,434)

artinya variabel riwayat penyakit lain tidak dapat diprediksi dan tidak layak

dianalisis pada tahap berikutnya dan dikeluarkan dari variabel lainnya

Namun demikian variabel pekerjaan 3X tidak layak dianalisis pada tahap

berikutnya karena mempunyai nilai MSA paling rendah diantara variabel yang

tidak memenuhi kriteria untuk masuk pada tahap analisis faktor. Sehingga

variabel pekerjaan dikeluarkan dan dilakukan pengujian ulang dapat dilihat pada

tabel berikut:

Tabel 4. Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah variabel 3X dikeluarkan

pada uji MSA

Variabel Nilai Measure of Sampling

Adequacy (MSA)

Nilai kriteria

pengambilan keputusan

Jenis Kelamin 2X 0,702 0,5

Riwayat Merokok 4X 0,614 0,5

Riwayat Penyakit Lain 5X 0,457 0,5

Riwayat Genetik 6X 0,665 0,5

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Pada tabel 4 Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah variabel 3X

dikeluarkan pada uji MSA (lampiran 4) menunjukkan nilai MSA untuk variabel

Page 35: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

37

riwayat penyakit lain 5X lebih kecil dari 0,5 (0,457) artinya variabel riwayat

penyakit lain tidak dapat diprediksi dan tidak layak dianalisis pada tahap

berikutnya dan dikeluarkan dari variabel lainnya. Sehingga variabel riwayat

penyakit lain dikeluarkan dan dilakukan pengujian ulang dapat dilihat pada tabel

berikut:

Tabel 5. Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah variabel 5X dikeluarkan

pada uji MSA

Variabel Nilai Measure of Sampling

Adequacy (MSA)

Nilai kriteria

pengambilan keputusan

Jenis Kelamin 2X 0,695 0,5

Riwayat Merokok 4X 0,596 0,5

Riwayat Genetik 6X 0,695 0,5

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Pada tabel 5 menunjukkan Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah

variabel 5X dikeluarkan pada uji MSA (lampiran 5) menunjukkan semua nilai

MSA lebih besar dari 0,5. Artinya ketiga variabel layak dianalisis pada tahap

analisis faktor. Dari tabel 1 uji MSA hingga tabel 4 uji MSA merupakan proses

penilaian variabel agar lolos uji kriteria MSA (MSA > 0,5) dengan mengeluarkan

variabel yang tidak memadai, kemudian menghasilkan variabel independen yang

memiliki nilai MSA > 0,5.

2. Proses Factoring dan Rotasi

a. Proses Factoring

Proses factoring merupakan proses inti dari analisis faktor setelah

memisahkan variabel-variabel yang memenuhi kriteria korelasi data dan memiliki

nilai MSA > 0,5. Proses factoring biasa juga disebut dengan ekstraksi yaitu hanya

menggunakan variabel yang memenuhi syarat dapat masuk pada tahap factoring

akan membentuk satu atau lebih set baru atau faktor dengan Principal

Components Analysis (PCA) sebagai metode yang digunakan dalam analisis.

Tabel 6. Nilai Variabel Hasil Factoring Initial Extraction

Jenis Kelamin 2X 1,000 0,768

Riwayat Merokok 4X 1,000 0,910

Riwayat Genetik 6X 1,000 0,768

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Page 36: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

38

Pada tabel 6 nilai variabel hasil factoring atau ekstraksi adalah

menunjukkan nilai varians atau keberagaman dari variabel yang dapat dijelaskan

oleh set baru atau fakor yang terbentuk. Variabel jenis kelamin 2X dengan nilai

0,768, artinya sekitar 76,8% varians variabel 2X dapat dijelaskan oleh faktor

yang terbentuk. Variabel Riwayat Merokok 4X dengan nilai 0,910, artinya sekitar

91% varians variabel 4X dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel

Riwayat Genetik 6X dengan nilai 0,768, artinya sekitar 76,8% varians variabel

6X dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.

Hasil factoring atau ekstraksi dengan menggunakan Principal Components

Analysis (PCA) yang lebih spesifiknya dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 7. Hasil FactoringPrincipal Components Analysis Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total %

of Variance

Cumulative

% Total

%

of Variance

Cumulative

%

1 2,446 81,533 81,533 2,446 81,533 81,533

2 0,410 13,675 95,208

3 0,144 4,792 100,000

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Pada kolom component menunjukkan bahwa ada tiga variabel yang masuk

pada tahap analisis faktor, yaitu variabel jenis kelamin 2X , variabel riwayat

merokok 4X , dan variabel riwayat genetik 6X . Setiap variabel memiliki

variansi 1, maka total variansi adalah 313 . Lihat jumlah total variansi pada

kolom Total yaitu 3144,0410,0446,2 .

Kolom total pada baris component 1 menunjukkan nilaieigenvalues

sebesar 2,446 (diatas nilai 1), akan tetapi pada kolom total pada baris component 2

menunjukkan nilai eigenvalues sebesar 0,410 (dibawah nilai 1), artinya proses

factoring atau ekstraksi berhenti. Sehingga pada Extraction Sums of Squared

Loadings, menunjukkan bahwa dari tiga variabel factoring, terbentuk satu set baru

atau satu faktor denganeigenvalues> 1 (2,446> 1), dapat digambarkan melalui

grafik scree plot sebagai berikut:

Page 37: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

39

Gambar 2. Scree Plot

Pada gambar 2scree plot menunjukkan bahwa dari titik pertama ke titik

kedua (sumbu component number 1 ke 2) dengan slope arah garis menurun cukup

tajam. Sedangkan pada titik kedua ke titik ketiga dengan slope arah garis menurun

yang tidak besar. Perhatikan titik kedua dibawah angka 1 dari sumbu Y

(eigenvalue), artinya bahwa satu set baru atau satu faktor merupakan paling baik

untuk mengekstraksi atau meringkas ketiga variabel yang dianalisis. Grafik scree

plot ini mutlak sebanding dengan proses pembentukan faktor pada tabel 7, berifat

saling melengkapi dalam memberikan suatu informasi.

b. Rotasi Faktor

Pada umumnya variabel-variabel yang telah diekstraksi (proses factoring)

masih belum tepat ditempatkan sesuai dengan faktor yang telah terbentuk, maka

akan dilakukan proses rotasi dengan ketentuan menguji variabel yang memenuhi

dan lolos uji MSA. Hasil proses rotasi faktor dapat dilihat sebagai berikut:

Page 38: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

40

Tabel 8. Komponen Faktor Sebelum Rotasi Varimax Component

1

Jenis Kelamin 2X 0,876

Riwayat Merokok 4X 0,954

Riwayat Genetik 6X -0,876

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Pada tabel 8 komponen faktor adalah untuk menentukan variabel mana

yang masuk ke faktor yang telah terbentuk dengan melihat angka-angka yang

tertera pada tabel biasa disebut dengan angka factor loadingstanpa melihat (+) dan

(-). Variabel jenis kelamin 2X mempunyai angka factor loadings atau angka

korelasi pada faktor 1 sebesar 0,876. Variabel riwayat merokok 4X mempunyai

angka factor loadings atau angka korelasi pada faktor 1 sebesar 0,954, dan

variabel riwayat genetik 6X mempunyai angka factor loadings atau angka

korelasi sebesar 0,876.

Setelah mengetahui bahwa faktor yang terbentuk adalah 1 maka untuk

melihat distribusi atau pembagian 3 variabel terhadap 1 faktor atau set baru yang

dihasilkan, dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 9. Komponen Faktor setelah Rotasi Varimax Rotated Component Matrix

a

a. hanya satu komponen yang diekstraksi, sehingga hasil rotasi tidak dapat ditampilkan

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Pada tabel 9 menjelaskan hasil rotasi varimax untuk melihat distribusi atau

pembagian 3 variabel terhadap 1 faktor atau set baru yang dihasilkan, namun

output hasil rotasi tidak dapat ditampilkan, karena proses rotasi varimax minimal

mempunyai dua faktor atau dua set baru yang terbentuk, hal ini sesuai dengan

kode “a” dibawah tabel.

Dari proses factoring dan rotasi dapat diketahui hanya satu faktor atau satu

set baru yang terbentuk dan mereduksi tiga variabel yang dianalisis, yakni

variabel yang terdiri dari variabel jenis kelamin 2X , variabel riwayat merokok

4X , dan variabel riwayat genetik 6X dan faktor yang terbentuk tersebut dapat

diberi nama sesuai variabel yang memuat di dalam faktor.

Page 39: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

41

Angka factor loadings mendefinisikan korelasi setiap variabel dengan

faktor yang terbentuk. Semakin besar angka factor loadings artinya semakin erat

hubungan variabel terhadap faktor. Hal ini berarti faktor-faktor penyebab kanker

paru-paru pada pasien di RSUD Batara Guru Belopa berhubungan erat dengan

jenis kelamin, riwayat merokok, dan riwayat genetik.

3. Validasi Faktor

Validasi faktor merupakan tahap ketiga dari analisis faktor setelah proses

factoring dan menghasilkan satu faktor atau lebih, setelahnya faktor yang

terbentuk tersebut diberi identitas atau nama yang mewakili semua variabel yang

memuat pada faktor. Proses validasi faktor ini untuk mengetahui kestabilan faktor

yang telah terbentuk dengan cara membagi data yang dianalisis menjadi dua

bagian, setelahnya masing-masing bagian akan diuji dengan menggunakan

analisis faktor. Hasil outputnya akan dibandingkan dan dikatakan faktor stabil jika

memenuhi ketentuan hasil-hasil yang ada relatif tidak berbeda jauh, baik dari

nilai-nilainya maupun jumlah faktor yang terbentuk. Perbandingan outputnya

dapat dilihat sebagai berikut:

Tabel 10. Perbandingan Hasil Output Case Analysis Case Number1-16 Case Number 1-8 Case Number9-16

Component Component Component

1 1 1

Jenis Kelamin 2X 0,876 0,788 1,000

Riwayat Merokok 4X 0,954 0,931 1,000

Riwayat Genetik 6X -0,876 -0,788 -1,000

Sumber: Data sekunder setelah diolah (2020).

Pada tabel 10 menunjukkan perbandingan hasil output kasus analisis

antara data asli (lampiran 1), dan data tersebut dibagi menjadi dua bagian sama

besar yaitu kasus responden nomor 1 sampai 8 dan kasus responden nomor 9

sampai 16. Dari hasil perbandingan khususnya pada bagian Component Matrix

dapat diketahui bahwa terlihat seluruh kasus yang dianalisis tetap menghasilkan

satu faktor, walaupun dengan masing-masing nilai factor loadings yang berbeda.

Hal ini berarti pembagian kasus analisis menjadi dua bagian tidak mengubah

jumlah fakor yang terbentuk. Sehingga, dapat disimpukan bahwa faktor yang

terbentuk dengan menggunakan data asli analisis dapat dikatakan stabil dan faktor

tersebut yang mempengaruhi penderita kanker paru-paru di RSUD Batara Guru

Page 40: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

42

Belopa memang berhubungan erat dengan jenis kelamin, riwayat merokok, dan

riwayat genetik.

4.2 Pembahasan

Variabel yang dianalisis pada penelitian ini adalah sejumlah 6 variabel,

dari 6 variabel tersebut akan direduksi menjadi beberapa set baru atau faktor

melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:

1. Menilai Kelayakan Variabel yang Diteliti

a. Uji Bartlett‟s (Barleet’s Test of Sphericity)

Untuk menguji korelasi antar variabel yang memiliki kecenderungan

pengelompokkan untuk membentuk variabel set baru atau faktor, dengan

hipotesis:

:0H Tidak memiliki korelasi dan data (variabel) belum layak dianalisis pada

tahap berikutnya.

:1H Memiliki korelasi dan data (variabel) sudah layak dianalisis pada tahap

berikutnya.

Sedangkan kriteria pengambilan keputusan:

Jika nilai Sig. > 0,05 maka 0H diterima.

Jika nilai Sig. < 0,05 maka 0H ditolak.

Pada tabel 1 menunjukkan nilai signifikansi 0,014 lebih kecil dari 0,05

(0,014 < 0,05), sehingga variabel-variabel yang dianalisis berkorelasi dan data

layak dianalisis pada tahap berikutnya dengan metode analisis faktor.

c. Uji Kaiser-Mayer-OlkinMeasure of Sampling Adequacy (MSA)

Utilititas ukuran Kaiser-Mayer-OlkinMeasure of Sampling Adequacy

(MSA) ini dimanfaatkan untuk melihat atau menunjukkan setiap variabel yang

layak untuk dianalisis pada tahap berikutnya.Nilai Kaiser-Mayer-OlkinMeasure of

Sampling Adequacy (MSA) berkisar 0 sampai 1, dengan kriteria sebagai berikut:

,1MSA variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.

,5,0MSA variabel dapat diprediksi dan layak dianalisis pada tahap berikutnya.

,5,0MSA variabel tidak dapat diprediksi dan tidak layak dianalisis pada tahap

berikutnya dan dikeluarkan dari variabel lainnya.

Page 41: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

43

Dapat diketahui pada tabel 2 nilai anti image matrices correlation variabel

setelah uji MSA bahwa dari enam variabel yang dianalisis, ada tiga variabel yang

tidak layak dianalisis pada tahap berikutnya yaitu variabel umur, variabel

pekerjaan, dan variabel riwayat penyakit lain. Namun demikian variabel umur

1X tidak layak dianalisis pada tahap berikutnya karena mempunyai nilai MSA

paling rendah diantara variabel yang tidak memenuhi kriteria untuk masuk pada

tahap analisis faktor. Oleh karena itu akan dilakukan pengujian ulang terhadap

variabel-variabel independen dengan mengeluarkan variabel umur 1X pada uji

MSA.

Setelah variabel 1X dikeluarkan pada uji MSA terlihat pada tabel 3

menunjukkan variabel pekerjaan 3X tidak layak dianalisis pada tahap

berikutnya karena mempunyai nilai MSA paling rendah diantara variabel yang

tidak memenuhi kriteria untuk masuk pada tahap analisis faktor. Sehingga

variabel pekerjaan dikeluarkan dan dilakukan pengujian ulang.

Selanjutnya pada tabel 4 menunjukkan variabel riwayat penyakit lain tidak

dapat diprediksi dan tidak layak dianalisis pada tahap berikutnya dan dikeluarkan

dari variabel lainnya.Sehingga variabel riwayat penyakit lain dikeluarkan dan

dilakukan pengujian ulang.

Setelah variabel 5X dikeluarkan pada uji MSA, pada tabel 5 menunjukkan

semua nilai MSA diatas 0,5. Artinya ketiga variabel layak dianalisis pada tahap

analisis faktor yaitu variabel jenis kelamin, variabel riwayat merokok, dan

variabel riwayat genetik. Dari tabel 1 uji MSA hingga tabel 4 uji MSA merupakan

proses penilaian variabel agar lolos uji kriteria MSA (MSA > 0,5) dengan

mengeluarkan variabel yang tidak memadai, kemudian menghasilkan variabel

independen yang memiliki nilai MSA > 0,5.

2. Proses Factoring dan Rotasi

a. Proses Factoring

Proses factoring biasa juga disebut dengan ekstraksi yaitu hanya

menggunakan variabel yang memenuhi syarat dapat masuk pada tahap factoring

akan membentuk satu atau lebih set baru atau faktor dengan Principal

Components Analysis (PCA) sebagai metode yang digunakan dalam analisis.

Page 42: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

44

Pada tabel 7 dapat diketahui hasil factoring atau ekstraksi dengan

menggunakan Principal Components Analysis (PCA) yang lebih spesifik. Untuk

kolom total pada baris component 1 menunjukkan nilaieigenvalues sebesar 2,446

(diatas nilai 1), akan tetapi pada kolom total pada baris component 2 menunjukkan

nilai eigenvalues sebesar 0,410 (dibawah nilai 1), artinya proses factoring atau

ekstraksi berhenti. Sehingga pada Extraction Sums of Squared Loadings,

menunjukkan bahwa dari tiga variabel factoring, terbentuk satu set baru atau satu

faktor denganeigenvalues> 1 (2,446> 1), dapat digambarkan melalui grafik scree

plotpada gambar 2.

b. Rotasi Faktor

Variabel-variabel yang telah diekstraksi (proses factoring) masih belum

tepat ditempatkan sesuai dengan faktor yang telah terbentuk, maka akan dilakukan

proses rotasi dengan ketentuan menguji variabel yang memenuhi dan lolos uji

MSA.

Pada tabel 8 komponen faktor adalah untuk menentukan variabel mana

yang masuk ke faktor yang telah terbentuk dengan melihat angka-angka yang

tertera pada tabel biasa disebut dengan angka factor loadingstanpa melihat (+) dan

(-). Variabel jenis kelamin, variabel riwayat merokok, variabel riwayat

genetikmempunyai angka factor loadings atau angka korelasi pada faktor 1.

Sehingga dapat diketahui dari 3 variabel terdapat 1 faktor atau set baru yang

dihasilkan.

Dari proses factoring dan rotasi dapat diketahui hanya satu faktor atau satu

set baru yang terbentuk dan mereduksi tiga variabel yang dianalisis, yakni

variabel yang terdiri dari variabel jenis kelamin 2X , variabel riwayat merokok

4X , dan variabel riwayat genetik 6X dan faktor yang terbentuk tersebut dapat

diberi nama sesuai variabel yang memuat di dalam faktor. Dalam pemberian nama

faktor ini bersifat subjektif dan tidak ada ketentuan-ketentuan yang mutlak

mengenai pemberian nama (identitas), namun pemberian nama faktor dapat juga

dilakukan dengan melihat angka factor loadings masing-masing variabel.

Faktor 1 tersebut diberi nama faktor internal (variabel variabel jenis

kelamin 2X , variabel riwayat merokok 4X , dan variabel riwayat genetik

Page 43: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

45

6X ) artinya faktor-faktor penyebab kanker paru-paru pada pasien di RSUD

Batara Guru Belopa adalah jenis kelamin, kebiasaan merokok, serta riwayat

genetik. Dengan interpretasi untuk variabel jenis kelamin dan variabel riwayat

merokok mempunyai korelasi positif, maka bila ada riwayat merokok terhadap

kanker paru-paru maka semakin tinggi probabilitas seseorang dapat menderita

kanker paru-paru. Sedangkan untuk variabel riwayat genetik adalah berkorelasi

negatif, maka jika seseorang tidak memiliki riwayat genetik kanker paru-paru

maka semakin rendah probabilitas seseorang menderita kanker paru-paru.

Page 44: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

46

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis dan pembahasan pada Bab IV mengenai faktor-faktor

penyebab kanker paru-paru pada pasien di RSUD Batara Guru Belopa

menggunakan analisis faktor sebagai metode penelitian menghasilkan satu set

baru atau satu faktor penyebab kanker paru-paru di RSUD Batara Guru Belopa

yang meliputi variabel jenis kelamin 2X dengan rincian 13 pasien kanker paru-

paru berjenis kelamin laki-laki dan 3 pasien kanker paru-paru berjenis kelamin

perempuan, variabel riwayat merokok 4X dengan rincian 14 pasien kanker

paru-paru aktif merokok dan 2 pasien kanker paru-paru pasif merokok, dan

variabel riwayat genetik 6X dengan rincian 3 pasien kanker paru-paru memiliki

riwayat genetik dan 13 pasien kanker paru-paru tidak memiliki riwayat genetik.

Pemberian nama faktor ini bersifat subjektif dan tidak ada ketentuan-ketentuan

yang mutlak mengenai pemberian nama (identitas). Faktor 1 tersebut diberi nama

faktor internal. Dengan interpretasi untuk variabel jenis kelamin dan variabel

riwayat merokok mempunyai korelasi positif, maka bila ada riwayat merokok

terhadap kanker paru-paru maka semakin tinggi probabilitas seseorang dapat

menderita kanker paru-paru. Sedangkan untuk variabel riwayat genetik adalah

berkorelasi negatif, maka jika seseorang tidak memiliki riwayat genetik kanker

paru-paru maka semakin rendah probabilitas seseorang menderita kanker paru-

paru.

5.2 Saran

Dalam penelitian ini penulis membahas mengenai mengenai faktor-faktor

penyebab kanker paru-paru pada pasien di RSUD Batara Guru Belopa

menggunakan analisis faktor dengan metode Proncipal Component

Analysis(PCA) dalam proses factoring serta pembentukan faktor, sehingga

peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode lain seperti common factor atau

maximum likelihood method.

Page 45: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

47

DAFTAR PUSTAKA

A Ruano-Ravina et. al. 2002. Lung Cancer and related risk factors : an update.

Public health.149-156.

Al maududi, Roni. 2017. Model Matematika Kanker Paru-Paru Akibat Pengaruh

Sisa Asap Rokok dan Pencegahannya. Jurnal String. Vol 2 no 1.

Ananda, Rian Rizki, Sabrina Ermayanti, Abdiana. 2018. Hubungan Staging

dengan Skala Nyeri pada Pasien Kanker Paru yang Dirawat di Bagian Paru

RSUP DR M Djamil Padang. Jurnal Kesehatan Andalas.

Benazir, Salsabila. 2013. Faktor Risiko Kejadian Kanke Paru pada Pasien

Rawat Inap dan Rawat Jalan di RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo Jakarta

Tahun 2011-2012. Skripsi dipublikasikan. Skripsi tidak diterbitkan.Depok:

Program Sarjana - Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia.

Corwin Elizabeth J. 2008. Buku saku Patofisiologi. Jakarta : EGC.

Elpira, Fifi. 2014. Penerapan Analisis Faktor Untuk Menentukan Faktor-

Faktoryang Mempengaruhi Mahasiswa dalam Memilih Jurusan

Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri

Alauddin Makassar. Skripsi dipublikasikan. Makassar: Program Sarjana

UIN Alauddin Makassar.

Ernawati, Yati, Sabrina Emayanti, Deddy Herman, Russilawati. 2019. Faktor

Resiko Kanker Paru Pada Perempuan yang Dirawat di Bagian Paru RSUD

Dr. M Djanmil Padang dan RSUD Sulut. Jurnal Kesehatan Andalas.

Faisal, Aziza Icksan R.M., Elisa, Pudjo Astuwo, Heriawati Hidayat dan Joedo

Prihartono. 2008. Kriteria Diagnosis Kanker Paru-Paru Primer

Berdasarkan Gambaran Morfologi Pada CT Scan Toraks di bandingkan

denganSitologi. IndonesiaJournal of Cancer I. Departemen Ilmu

KedokteranUniversitas Indonesia.

Hopman, Rijken, 2015. Illnes perceptions of cancer patients: relations hips with

illness characteristics and coping.Psycho-Oncology, vol. 24, hal. 11-18.

Lesnuss, Yopi Andri. 2012. Model Matematika Kemoterapi Kanker dan

Simulasinya dengan Sofware Matlab. Jurnal Kedokteran dan Kesehatan.

ISSN 1979-6358.

Macdonald. F., Ford, C.H,J dan Casson, A.G.2005.Molecular Biology of Cancer,

Second Edition. London: Garland Science/BIOS Sciefntific Publishers.

Page 46: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

48

Melindawati BR.G. 2009. Karakteristik Penderita Paru Rawat Inap di RSUP H.

Adam Malik Medan Tahun 2004-2008. Skripsi dipublikasikan. Medan:

Program Sarjana Universitas Sumatera Utara.

Nuraini, P. 2002. Faktor Risiko Kanker Paru di RSUP Persahabatan tahun 2009-

2010. Jakarta : Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan UIN Syarif

Hidayatullah.

Price S.A, wilson. (1982). Patofisiologi : Konsep Klinik Proses-proses Penyakit.

Jakarta : EGC.

Pulmonologi. 2016. Kanker Paru : Sebuah Kajian Singkat. Jurnal Ina J CHEST

CRIT and Emerg Med. Vol 4 No 2. Diakses pada tanggal 11Maret 2020.

Ridha, Nikmatur. 2017. Proses Penelitian, Masalah, Variabel, dan Paradigma

Penelitian. Jurnal Himah. 4(1), Januari-Juni 2017.

Santosa, Singgih. 2017. Statistik Multivariat dengan SPSS. Jakarta: PT Elex

Media Komputindo.

Sugiono. 2016. Metode PenelitianKuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: PT

Alfabet.

Underwood. 1999. Patologi Umum dan Sistematin. Jakarta: Penerbit Buku

Kedokteran.

Vajrin, Verawati. 2019. Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Rumah

Tangga Miskin di Keluarahan Pontap Kecamatan Wara Timur Kota

Palopo. Skripsi tidak diterbitkan. Palopo: Program Sarjana – Universitas

Cokroaminoto Palopo.

Page 47: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

32

L

A

M

P

I

R

A

N

Page 48: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

33

Lampiran 1. Data Analisis Penderita Kanker Paru-paru di RSUD Batara

Guru Belopa

Responden Nama Umur Jenis

Kelamin Pekerjaan

Riwayat

Merokok

Riwayat

Penyakit Lain

Riwayat

Genetik

1 Mr. S 54 1 1 1 1 2

2 Mrs. R 51 2 2 1 1 2

3 Mr. A 54 1 4 1 1 2

4 Mr. M 53 1 4 1 2 2

5 Mr. W 56 1 6 1 2 2

6 Mr. B 51 1 2 1 1 2

7 Mr. S 50 1 4 1 2 1

8 Mrs.A 56 2 7 2 1 1

9 Mr. D 52 1 9 1 1 2

10 Mr. M 50 1 4 1 1 2

11 Mr. R 54 1 5 1 1 2

12 Mr. C 49 1 9 1 1 2

13 Mr. H 52 1 4 1 1 2

14 Mrs. R 49 2 5 2 2 1

15 Mr. S 49 1 3 1 2 2

16 Mr. L 49 1 8 1 1 2

Keterangan:

Jenis Kelamin : 1 “Laki-laki”

: 2 “Perempuan”

Pekerjaan : 1 “Dokter”

: 2 “Buruh Pabrik”

: 3 “Tukang Bangunan”

: 4 “Petani”

: 5 “Karyawan/Pegawai”

: 6 “Kontraktor”

: 7 “Pedagang”

: 8 “Guru”

: 9 “Pelaut”

: 10 “Tukang Las”

Riwayat Merokok : 1 “Ya”

: 2 “Tidak”

Riwayat Penyakit Lain : 1 “Ya”

: 2 “Tidak”

Riwayat Genetik : 1 “Ya”

: 2 “Tidak”

Page 49: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

34

Lampiran 2. Output SPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation Variabel

Setelah Uji MSA

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,564

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 29,439

df 15

Sig. ,014

Anti-image Matrices

umur

jenis

kelamin

pekerjaan riwayat

merokok

riwayat

penyakit lain

riwayat

genetik

Anti-image

Covariance

umur ,919 ,080 ,124 -,103 ,090 -,082

jenis kelamin ,080 ,323 ,177 -,164 ,103 -,013

pekerjaan ,124 ,177 ,822 -,133 ,159 -,019

riwayat merokok -,103 -,164 -,133 ,185 ,000 ,147

riwayat penyakit lain ,090 ,103 ,159 ,000 ,762 ,178

riwayat genetik -,082 -,013 -,019 ,147 ,178 ,311

Anti-image

Correlation

umur ,179a ,147 ,143 -,250 ,108 -,153

jenis kelamin ,147 ,603a ,344 -,673 ,208 -,040

pekerjaan ,143 ,344 ,180a -,341 ,201 -,039

riwayat merokok -,250 -,673 -,341 ,565a -,001 ,614

riwayat penyakit lain ,108 ,208 ,201 -,001 ,449a ,365

riwayat genetik -,153 -,040 -,039 ,614 ,365 ,675a

a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

Page 50: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

35

Lampiran 3. Output SPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah

variabel 1X dikeluarkan pada uji MSA

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,593

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 29,190

df 10

Sig. ,001

Anti-image Matrices

jenis

kelamin

pekerjaan riwayat

merokok

riwayat

penyakit lain

riwayat

genetik

Anti-image

Covariance

jenis kelamin ,331 ,174 -,169 ,099 -,006

pekerjaan ,174 ,839 -,129 ,152 -,009

riwayat merokok -,169 -,129 ,197 ,010 ,151

riwayat penyakit lain ,099 ,152 ,010 ,771 ,192

riwayat genetik -,006 -,009 ,151 ,192 ,318

Anti-image

Correlation

jenis kelamin ,622a ,330 -,664 ,195 -,018

pekerjaan ,330 ,203a -,318 ,189 -,017

riwayat merokok -,664 -,318 ,589a ,027 ,601

riwayat penyakit lain ,195 ,189 ,027 ,434a ,388

riwayat genetik -,018 -,017 ,601 ,388 ,685a

a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

Page 51: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

36

Lampiran 4. Output SPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah

variabel 3X dikeluarkan pada uji MSA

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,642

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 27,710

df 6

Sig. ,000

Anti-image Matrices

jenis kelamin riwayat merokok

riwayat penyakit

lain

riwayat

genetik

Anti-image

Covariance

jenis kelamin ,371 -,178 ,078 -,004

riwayat merokok -,178 ,219 ,039 ,166

riwayat penyakit lain ,078 ,039 ,800 ,201

riwayat genetik -,004 ,166 ,201 ,319

Anti-image

Correlation

jenis kelamin ,702a -,625 ,143 -,013

riwayat merokok -,625 ,614a ,093 ,629

riwayat penyakit lain ,143 ,093 ,457a ,399

riwayat genetik -,013 ,629 ,399 ,665a

a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

Page 52: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

37

Lampiran 5. Output SPSS Nilai Anti Image Matrices Correlation setelah

variabel 5X dikeluarkan pada uji MSA

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,652

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 25,492

df 3

Sig. ,000

Anti-image Matrices

jenis kelamin riwayat merokok riwayat genetik

Anti-image Covariance

jenis kelamin ,379 -,187 -,029

riwayat merokok -,187 ,221 ,187

riwayat genetik -,029 ,187 ,379

Anti-image Correlation

jenis kelamin ,695a -,648 -,077

riwayat merokok -,648 ,596a ,648

riwayat genetik -,077 ,648 ,695a

a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

Page 53: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

38

Lampiran 6. Output SPSS Proses Factoring dan Rotasi

Factor Analysis

[DataSet0]

Warnings

Only one component was extracted. Component plots cannot be

produced.

Communalities

Initial Extraction

jenis kelamin 1,000 ,768

riwayat merokok 1,000 ,910

riwayat genetik 1,000 ,768

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Total Variance Explained

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

1 2,446 81,533 81,533 2,446 81,533 81,533

2 ,410 13,675 95,208

3 ,144 4,792 100,000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Page 54: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

39

Component Matrixa

Component

1

jenis kelamin ,876

riwayat merokok ,954

riwayat genetik -,876

Extraction Method: Principal Component Analysis.

a. 1 components extracted.

Rotated Component Matrixa

a. Only one component was extracted. The solution cannot be rotated.

Page 55: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

40

Lampiran 7. Surat Penelitian

Page 56: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

41

Lampiran 8. Dokumentasi Penelitian

Page 57: ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KANKER PARU-PARU …

42