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 Γ = a +
bx1 + bx2 + bx3 dst), sedangkan analisis jalur pada nilai Beta yang membentuk struktur Y1 = Οy1x1 ππππ + Οy2x2 ππππ + Οy1. Ξ΅1 Ι1 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, βTes 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.β Akurasi tes IVA juga hampir sama dengan tes papsmear. Bahkan, tes IVA sudah dapat mendeteksi sel pre-kanker. Ketua YKI ini juga menuturkan, βSejatinya 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.β 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.
