## PENERAPAN REGRESI LOGISTIK UNTUK KASU INFEKSI SALURAN PERNAFASAN AKUT (ISPA) PADA BALITA
Erick Matasina *
Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang-NTT, Indonesia
*Penulis Korespondensi: erickmatasina@gmail.com

## ABSTRAK
ISPA  merupakan  penyakit  infeksi  yang  menyerang  salah  satu  bagian  saluran pernapasan  yang  dapat  mengakibatkan kematian  pada  bayi maupun  balita. Terdapat beberapa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kejadian  ISPA  seperti  asap  dapur, kebiasaan merokok anggota keluarga, status imunisasi, ASI eksklusif, BBLR dan status gizi.  Untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  dari  risiko  kejadian  ISPA terhadap  bayi  dan  balita  di  Puskesmas  Alak  maka  dalam  penelitian  ini  digunakan metode  regresi  logistik.  Untuk  mendapatkan  model  ini  diambil  sampel  secara  acak sebanyak  66  responden  dari  Puskesmas  Alak  dengan  sumber  data  yang  digunakan adalah  data  primer.  Berdasarkan  hasil  analisis  maka diperoleh  model  regresi logistik yang  menyatakan  seorang  bayi  dan  balita  mempunyai  kecenderungan  terkena  ISPA yang  dipengaruhi  oleh  variabel  asap  dapur  sebesar  0,129  kali  dibandingkan  dengan bayi  dan  balita  yang  tidak  terpapar  asap  dapur,  kecenderungan  seorang  bayi  dan balita terkena ISPA dengan adanya kebiasaan anggota keluarga yang merokok dalam rumah  sebesar  0,199  kali  dibandingkan  dengan  anggota  keluarga  yang  tidak  biasa merokok,  dan  kecenderungan  seorang  bayi  dan  balita  terkena  ISPA  dengan  adanya kebiasaan  anggota  keluarga  yang  merokok  dalam  rumah  sebesar  0,266  kali dibandingkan dengan anggota keluarga yang tidak biasa merokok.
Kata kunci:   ISPA, regresi logistik, asap dapur, kebiasaan merokok, status gizi

## 1. PENDAHULUAN
Infeksi Saluran pernapasan Akut (ISPA) adalah penyakit infeksi yang menyerang salah  satu  bagian  atau  lebih  dari  saluran  napas,  mulai  dari  hidung  (saluran  atas) hingga  alveoli  (saluran  bawah)  termasuk  jaringan  adneksanya,  seperti  saluran  sinus, rongga  telinga  tengah,  dan  pleura.  Secara  anatomik,  ISPA  dikelompokkan  menjadi ISPA atas misalnya batuk pilek, faringitis, tonsilitis dan ISPA bawah seperti bronchitis,
brinkilitis, pneumonia [1]. ISPA disebabkan oleh infeksi jasad renik atau bakteri, virus, maupun prenkim paru [2].
ISPA  merupakan  salah  satu  penyebab  kematian  pada  anak  di  negara  sedang berkembang.  ISPA  ini  menyebabkan  4  dari  15  juta  kematian  pada  anak  berusia  di bawah 5  tahun  pada  setiap  tahunnya.  Setiap  anak  balita  diperkirakan  mengalami  3-6 episode  ISPA  setiap  tahunnya  dan  proporsi  kematian  yang  disebabkan  ISPA mencakup 20-30% [3].
Berdasarkan  hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  tahun  2007,  menunjukkan; prevalensi  Nasional  ISPA:  25,5%  (16  prevalensi  di  atas  angka  nasional),  angka kesakitan (morbiditas) pneumonia bayi: 2,2 %, balita: 3%, angka kematian (mortalitas) pada  bayi  23,8%  dan  pada  balita  15,5%.  Hal  itu  disampaikan  Menkes  dr.Endang  R. Sedyaningsih,  MPH,  Dr.PH ketika  membuka  seminar  pneumonia,  The Forgotten  Killer of Children tanggal 2 November 2009 di Universitas Padjadjaran Bandung [4].
Sementara laporan dari Profil Kabupaten/Kota se-Provinsi NTT tahun 2012, kasus Pneumonia pada Balita mengalami fluktuasi dari tahun 2007  – 2012. Pada tahun 2007 sebanyak 16.159 kasus dan pada tahun 2008 sebanyak 11.248 dan meningkat lagi pada tahun  2009  menjadi  11.886  kasus  dan  pada  tahun  2010  meningkat  lagi  menjadi 13.135kasus  dan  pada  tahun  2011  meningkat  menjadi  48.630  kasus  dan  pada  tahun 2012  kasus  pneumonia  menjadi  44.592.  Berdasarkan  laporan  hasil  ristet  kesehatan daerah  tahun    2010  dan  2012,  kasus  pneumonia  yang  ditangani  pada  balita  di  Kota Kupang sejumlah  131 dan 140 penderita. Dari hasil yang diperoleh penderita ISPA di Kota  Kupang  semakin  meningkat,  oleh karena itu  peneliti ingin meneliti  faktor yang mempengaruhi  risiko  kejadian  ISPA  di  Kota  Kupang  [5].  Banyak  faktor  yang mempengaruhi  tingginya  kejadian  ISPA  pada  anak  bayi  dan  balita  yakni  faktor intristik  (umur,  status  gizi,  status  imunisasi,  jenis  kelamin)  dan  faktor  ekstrinsik (perumahan,  sosial  ekonomi  dan  pendidikan)  [3].  Untuk  mengetahui  faktor  yang mempengaruhi risiko kejadian ISPA digunakan beberapa metode salah satunya yaitu regresi logistik.
Analisis  regresi  logistik  adalah  metode  regresi  yang  menggambarkan  hubungan antara  beberapa  variabel  bebas  dengan  variabel  respon  yang  bersifat  biner.  Pada penelitian  ini,  regresi  logistik  digunakan  untuk  menganalisa  faktor-faktor  yang mempengaruhi risiko ISPA. Pendugaan parameter model regresi logistik multinomial dan ordinal dilakukan dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) [6].

## Tujuan

## Tujuan dari pemelitian ini adalah
1. Untuk mengetahui model penyakit ISPA berdasarkan metode regresi logistik.
2. Untuk mengetahui faktor yang berpengaruh dari risiko kejadian ISPA terhadap balita di Puskesmas Alak.

## 2. METODE

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Puskesmas Alak Kota Kupang.

## 2.2 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer, yang dikumpulkan dengan  cara  melakukan  survei,  dengan  menggunakan  instrument  penelitian  berupa kuisioner.

## 2.3 Metode Penarikan Sampel
Unit  observasi  dalam  penelitian  adalah  orang  yang  melakukan  pemeriksaan penyakit  ISPA  atau  pencegahan  penyakit  ISPA  dengan  jumlah  kunjungan  satu  kali atau lebih. Populasi dalam penelitian ini adalah masyarakat di Kecamatan Alak yang berobat  di  Puskesmas  Alak.  Karena  populasi  yang  tidak  tertentu  jumlahnya,  maka diambil  sampel  dari    populasi  yang  datang  berobat  di  puskesmas  tersebut.  Metode penarikan  sampel  yang  digunakan  adalah  metode  Simple  Random  Sampling  (Sampel Acak Sederhana). Dalam penelitian ini sampel yang digunakan sebanyak 66 orang.

## 2.4 Variabel Penelitian

## Tabel 2.1. Variabel penelitian
Peubah respon Variable Simbol Kategori Variable dummy Faktor Kejadian Y ISPA Tidak ISPA 1 0 Peubah bebas Asap dapur masuk dalam rumah X 1 Ya Tidak 1 0 Kebiasaan merokok anggota keluarga X 2 Ya Tidak 1 0 ASI eksklusif X 3 Tidak Ya 1 0 Status imunisasi X 4 Tidak lengkap Lengkap 1 0
Berat badan lahir rendah(BBLR) X 5 Ya Tidak 1 0 Status gizi X 6 Gizi kurang Gizi baik 1 0

## 2.5 Analisis Regresi Logistik
Model  regresi  merupakan  suatu  cara  untuk  menggambarkan  hubungan  antara suatu variabel terikat diskrit dengan dua nilai atau peubah biner. Dalam kasus seperti ini  metode  yang  sering  digunakan  adalah  regresi  logistik.  Perbedaan  pokok  antara regresi logistik dengan regresi linier adalah variabel terikatnya yang bersifat biner [6].
Maksud dari variabel terikat berskala  biner adalah Y dikategorikan menjadi dua, yaitu  bernilai  0  dan  1,  sehingga  peubah  Y  ini  mengikuti  sebaran  Bernoulli  dengan parameter  π(x),  dimana  model  peluang  regresi  logistiknya  dengan  P  faktor  (peubah penjelas) adalah :
Nilai adalah peluang terjadinya kejadian yang sukses yaitu sedangkan adalah nilai parameter.
Dengan menerapkan trasformasi logit,maka dapat dinyatakan sebagai berikut:
Model transformasi logitnya adalah
Formulasi di atas merupakan fungsi linier dalam parameter-parameternya artinya telah linier dalam parameternya.
Jika dari beberapa variabel bebas ada yang bersifat diskrit dan berskala nominal, maka  variabel  tersebut  hanya  sebagai  identifikasi  saja  dan  tidak  mempunyai  nilai
numerik  sehingga  diperlukan  variabel  dummydan  untuk  satu  variabel  bebas  yang berskala nominal dengan k kategori, maka diperlukan variabel dummy sebanyak
, dengan variabel dummy dinamakan dengan koefisien Sehingga model transformasi logit
Dalam model regresi logistik, variabel terikat diekspresikan sebagai berikut:
dimana   mempunyai salah satu dari kemungkinan dua nilai, yaitu:

## 2.5.1 Uji Nisbah Kemungkinan (Likelihood ratio test)
Untuk menguji signifikan model maka digunakan uji nisbah kemungkinan, uji ini  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  seluruh  variabel  bebas  didalam  model secara bersama- sama. Uji ini dikenal sebagai statistik uji G, dimana:
=
: ≠ 0
Statistik ujinya adalah
G = -2ln dimana:
= Likelihood tanpa variabel bebas
= Likelihood dengan semua variabel bebas.
Statistik  G  mengikuti  sebaran  Khi-kuadrat  dengan  derajat  bebas  k,  dimana akan  ditolak  jika  nilai  G>X 2 ( k.a )  atau  H 0 ditolak  jika  nilai  signifikan  yang  diperoleh kurang dari α. Nilai α yang digunakan di sini adalah 0, 05.

## 2.5.2 Uji wald
Untuk  melihat yang  signifikan  digunakan  uji  wald  individu.  Uji  ini digunakan untuk menguji parameter   secara parsial, dengan hipotesis:
(Tidak ada pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat) :
( Ada pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat) : Statistik ujinya adalah:

## dimana
j = Penduga parameter β j se = Penduga galat baku dari β j.
W diasumsikan mengikuti sebaran Khi-Kuadrat dengan derajat bebas 1, dan H 0 akan ditolak jika W > χ 2(α.1) atau p-value kurang dari α.
Nilai statistik uji G maupun uji W ini umumnya diberikan dalam output paket program komputer lengkap dengan standar erornya. Pada uji W jika H 0 ditolak, berarti variabel  bebas  X mempengaruhi  variabel  terikat  Y.  Hal ini  juga  bisa dilihat  dari nilai signifikannya  (SIG).  Jika  SIG  <  α,  maka  variabel  bebas  X  mempengaruhi  variabel terikat Y.

## 2.5.3 Odds ratio (rasio kecenderungan)
Odds  ratio  merupakan  ukuran  yang  menunjukan  rasio  untuk  mengalami  suatu kejadian  tertentu  antara  suatu  bagian  populasi  dengan  ciri  tertentu  dan  bagian populasi  yang  lain  yang  tidak  memilki  ciri  tertentu.  Dilambangkan  dengan    yang definisinya adalah rasio dari odds untuk x=1 terhadap x=0.  Odds ratio ini menyatakan tingkat  risiko  pengaruh  observasi  dengan  x=  1  yaitu  berapa  kali  lipat  jika dibandingkan dengan observasi  x = 0.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kejadian ISPA
Metode  yang  digunakan  pada  model  ini  adalah  metode  Backward  Wald  dengan tujuan  untuk  mendapatkan  variabel-variabel  yang  signifikan  tanpa  mengabaikan variabel-variabel yang tidak signifikan. Hal ini berarti bahwa langkah-langkah dalam eliminasi  variabel  yang  tidak  signifikan  masih  dapat  dilihat  karena  prosedur  pada metode  ini  adalah  memasukkan  semua  variabel  penjelas  ke  dalam  model,  kemudian mengeliminasi  secara  bertahap  variabel  yang  tidak  signifikan.  Langkah  terakhir  dari metode  ini adalah menunjukkan  variabel yang  signifikan dan layak masuk ke  dalam model  regresi  logistik.  Variabel  yang  signifikan  dianggap  berkaitan  dan  mempunyai pengaruh yang berarti terhadap variabel responnya.
Tingkat  signifikansi  yang  digunakan  dalam  uji  signifikansi  model  maupun signifikansi  koefisien  adalah  0,05.  Artinya  pada  uji  signifikansi  model,  jika  nilai signifikansi  model  yang  terbentuk  kurang  dari  atau  sama  dengan  0,05,  maka  model tersebut dianggap sudah tepat. Selain itu dapat pula membandingkan nilai statistik G 2 dengan  nilai .  Jika  nilai  statistik  G 2 lebih  besar  dari  pada  nilai maka  model dapat  dikatakan  layak.  Artinya  bahwa  minimal  ada  satu  variabel  yang  signifikan berpengaruh  terhadap  model.  Demikian  juga  pada  uji  signifikansi  koefisien,  jika tingkat  signifikansi  suatu  variabel  kurang  atau  sama  dengan  0,05  maka  variabel
tersebut  berpengaruh  secara  nyata  terhadap  model  atau  dapat  dikatakan  variabel tersebut layak masuk ke dalam model.
Model penelitian yang akan diuji adalah sebagai berikut:
Keterangan:
=  kejadian ISPA
=  asap dapur
=  kebiasaan merokok anggota keluarga
=  ASI eksklusif
=  status imunisasi
=  BBLR
=  status gizi
Analisis  selanjutnya  dapat  digunakan  Odds  Ratio  untuk  melihat  bagaimana kecenderungan masing-masing variabel penjelas terhadap kejadian ISPA.

## 3.1.1 Uji Nisbah Kemungkinan (Likelihood Ratio Test)
Pada  paket  program  SPSS  for  windows  v.16.0  uji  keberartian  atau  kelayakan model  dapat  dilihat  dari  output  Omnibus  Test  of  Model  Coefficients.  Output  ini menunjukkan  apakah  model  tersebut  layak  digunakan  dan  dapat  dianalisis  lebih lanjut.
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
Hipotesis  nol  dapat  diartikan  bahwa  tidak  ada  satu  pun  variabel  dari  semua variabel penjelas yang dapat mempengaruhi kejadian ISPA. Jika hipotesis nol ditolak maka  hipotesis  alternatifnya  diterima,  artinya  bahwa  minimal  ada  satu  variabel penjelas yang berpengaruh terhadap kejadian ISPA.
Tabel 3.1.  Uji simultan koefisien model Step Model Chi-Square (NilaiG 2 ) df Sig. 1 21,853 6 0,001 2 21,853 5 0,001 3 21,074 4 0,000 4 19,970 3 0,000
Berdasarkan  output  yang  diperoleh  (Tabel  3.1.),  dapat  diketahui  bahwa  nilai G 2 pada model terbaik yaitu pada step ke-4 adalah 19,970 sedangkannilai
adalah
7,815  sehingga  nilai  G 2 > .  Dengan  demikian,  hipotesis  nol  ditolak,  artinya minimal ada satu variabel yang signifikan masuk dalam model.

## 3.1.2 Uji StatistikWald atau Uji Parameter Model
Uji  ini  digunakan  untuk  melihat  keberartian  masing-masing  variabel  penjelas dalam  model  secara  parsial.  Hipotesis  nol  yang  digunakan  adalah  sebuah  variabel penjelas  tidak  berpengaruh  atau  tidak  berarti  di  dalam  model,  sedangkan  hipotesis alternatifnya adalah variabel penjelas berpengaruh terhadap kejadian ISPA.
Hipotesis tersebut dapat ditulis:
H 0 :   β 0 = 0
H 1 :   β j ≠ 0,  untuk j = 1, 2, 3, …, 8.
Uji  satatistik  Wald  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.2.  Nilai  Wald  pada  masing- masing  variabel  penjelas  dalam  output  tersebut  menunjukkan  bagaimana  peran variabel  penjelas  tersebut  dalam  model.  Berdasarkan  tabel  output  variables  in  the equation  step  ke-5  dapat  diketahui  bahwa  variabel  penjelas  yang  masuk  ke  dalam model  regresi  logistik  dan  berpengeruh  terhadap  kejadian  ISPA  pada  tingkat signifikan 0,05 adalah seperti pada tabel berikut.
Tabel 3.2. Penduga Parameter dan Statistik Uji Wald Variabel Β SE Wald df Sign. Asap Dapur -2.050 0.689 8.842 1  0.003 Kebiasaan merokok -1.614 0.633 6,505 1  0.011 Status gizi -1,326 0,593 4,997 1  0,025 Konstanta 1,907 0.599  10,125 1  0.001
Variabel penjelas yang signifikan masuk ke dalam model berdasarkan  Tabel 3.2 di atas adalah sebagai berikut:
1. Asap Dapur
Nilai  Wald  variabel  asap  dapursebesar  8.842  sedangkan  nilai sebesar  3,841.
Variabel  asap  dapur  layak  masuk  ke  dalam  model  karena  W  >
.  Atau  dapat juga  dilihat  dari  nilai  signifikansinya  yaitu  sebesar  0.003,  lebih  kecil  dari  nilai  α  = 0,05.
2. Kebiasaan merokokanggota keluarga
Nilai  Wald  variabel  Kebiasaan  merokokanggota  keluarga  sebesar  6,505  sedangkan nilai sebesar  3,841.  Variabel  kebiasaan  merokok  anggota  keluarga  layak masuk  ke  dalam  model  karena  W  > .  Atau  dapat  juga  dilihat  dari  nilai signifikansinya yaitu sebesar 0.011, lebih kecil dari nilai α = 0,05.
3. Status Gizi
Nilai  Wald  variabel  Status  gizi  sebesar  4,997sedangkan  nilai
sebesar  3,841.
Variabel  kebiasaan  merokok  anggota  Status  gizi  layak  masuk  ke  dalam  model karena  W  > .  Atau  dapat  juga  dilihat  dari  nilai  signifikansinya  yaitu  sebesar 0.025, lebih kecil dari nilai α = 0,05.
Model  peluang  regresi  logistik  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai  koefisien  β  pada Tabel 3.2.  dari masing-masing variabel yang masuk dalam model adalah:
Dengan model transformasi logitnya adalah:
Dimana:
= asap dapur
= kebiasaan merokok anggota keluarga
= Status gizi
Persamaan ini menunjukkan bahwa:
1. Nilai  intersep artinya  bahwa  jika  semua  variabel  berharga  nol,  yaitu  pada saat  responden  mempunyai  karakteristik  sebagai  berikut:  adanya  kebiasaan merokok  dari  anggota  keluarga  dan  gizi  kurang  yang  di  dapatkan,  maka  nilai
= adalah 6,735. Sehingga nilai p diperoleh dari = 0,8707= 87,07%.
Artinya,  peluang  seorang  bayi  dan  balita  dengan  karakteristik  tersebut  untuk mengalamikejadian ISPA adalah sebesar 87,07persen.
2. Slope  untuk  variabel asap  dapur  mempunyai  parameter  sebesar  -2.050  (bertanda negatif)  berarti  mempunyai  peluang  lebih  kecil  untuk  mempengaruhi  kejadian ISPA.  Artinya  proporsi  bayi  dan  balita  yang  terkena  kejadian  ISPA  karena  asap dapur  lebih  kecil  bila  dibandingkan  dengan  proporsi  bayi  dan  balita  yang terkenakejadian ISPA karena adanya asap dapur dalam rumah.
3. Slope untuk variabel kebiasaan merokok anggota keluarga mempunyai parameter sebesar  -1.614  (bertanda  negatif)  berarti  mempunyai  peluang  lebih  kecil  untuk mempengaruhi  kejadian  ISPA.  Artinya  proporsi  bayi  dan  balita  yang terkenakejadian  ISPAdengan  adanya  kebiasaan  merokok  anggota  keluarga  lebih kecil  bila  dibandingkan  dengan  proporsi  bayi  dan  balita  yang  terkenakejadian ISPAdengan tidak adanya kebiasaan merokok dari anggota keluarga.
4. Slope  untuk  variabel  status  gizi  mempunyai  parameter  sebesar  -1,326  (bertanda negatif)  berarti  mempunyai  peluang  lebih  kecil  untuk  mempengaruhi  kejadian ISPA. Artinya proporsi bayi dan balita yang terkenakejadian ISPAdengan adanya status gisi yg kurang baik lebih kecil bila dibandingkan dengan proporsi bayi dan balita yang terkena kejadian ISPAdengan tidak adanya status gisi yg kurang baik.

## 3.1.3 Odds Ratio(Rasio Kecenderungan)
Penarikan  kesimpulan  dari  model  regresi  logistik  yang  cocok  adalah  dengan menduga  odds  ratio  dari  variabel-variabel  dalam  model  [6].  Nilai  ini  juga  dapat digunakan  untuk  melihat  seberapa  besar  tingkat  peluang  dari  variabel  yang berpengaruh dalam model yang terbentuk.
Tabel 3.3.. Nilai Odss Ratio Variabel Nilai Odss Ratio Asap Dapur 0.129 Kebiasaan Merokok 0.199 Status gizi 0,266
Interpretasi dari nilai odds ratio di atas adalah:
1. Asap Dapur
Nilai  odds  ratio  untuk  variabel  asap  dapur  sebesar  0,129.  Artinya  bahwa  seorang bayi  dan  balita  mempunyai  kecenderungan  terkena  kejadian  ISPA  yang dipengaruhi  oleh  variabel  asap  dapur  sebesar  0,129  kali  dibandingkan  dengan bayi dan balita yang tidak terpapar asap dapur.
2. Kebiasaan Merokok anggota keluarga Nilai odds ratio untuk variabel kebiasaan merokok anggota keluarga sebesar 0,199.
Artinya,  kecenderungan  seorang  bayi  dan  balita  terkena  kejadian  ISPA  dengan adanya kebiasaan anggota keluarga yang merokok dalam rumah sebesar 0,199 kali dibandingkan dengan anggota keluarga yang tidak biasa merokok.
3. Status gizi
Nilai  odds  ratio  untuk  variabel  status  gizi  sebesar  0,266.  Artinya,  kecenderungan seorang bayi dan balita terkena kejadian ISPA dengan adanya kebiasaan anggota keluarga  yang  merokok  dalam  rumah  sebesar  0,266  kali  dibandingkan  dengan anggota keluarga yang tidak biasa merokok.
Keadaan  lingkungan  dapat  mempengaruhi  kondisi  kesehatan  masyarakat.  Banyak aspek kesejahteraan manusia dipengaruhi oleh lingkungan dan banyak penyakit dapat dimulai,  didukung,  ditopang  dan  dirangsang  oleh  faktor-faktor  lingkungan. Kerusakan  lingkungan  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  kesehatan  manusia. Pencemaran  udara  misalnya,  dapat  menyebabkan  gangguan  kesehatan  pada  saluran pernapasan  [7].  Sejalan  dengan  hasil  penelitian  [3]  bahwa  umur,  kondisi  rumah  dan kepadatan  hunian,  kebiasaan  merokok  dalam  rumah  dan  adanya  kontak  dengan penderita ISPA cenderung mempengaruhi kejadian ISPA
4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  risiko  kejadian  ISPA  pada  Puskesmas  Alak,  maka disimpulkan bahwa:
1. Model regresi logistik yang diperoleh adalah:
2. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  risiko  terjadinya  kejadian  ISPA  adalah  asap dapur, kebiasaan merokok dari anggota keluarga dan status gizi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Said,  M.  1995.  Pengendalian  Pneumonia  Anak  Balita  dalam  Rangka  Pencapaian  MDG, Buletin Jendela Epidemiologi.
[2]  Alsagaff,  H,  Mukti,  A. 2006.  Dasar-Dasar  Ilmu  Penyakit  Paru.  Surabaya: Universitas Airlangga
[3]  Suhandayani,  Ike.  2006.  Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian  ISPA  pada Balita  di  Puskesmas  PATI  I  Kabupaten  PATI  Tahun  2006.  Skripsi.  Semarang:  FKM UNNES
[4]  Departemen  Kesehatan  RI.  2009.  Pedoman  Pengendalian  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut. Jakarta.
[5] Dinas Kesehatan NTT 2012. Profil Kesehatan 2012.
[6] Hosmer, D.W. and Lemeshow, S. 2000. Applied Logistic Regression. New York: John Wiley and Sons
[7] Dewi, N, H. 1995. Faktor-faktor Risiko yang dapat Mempengaruhi Terjadinya Pneumonia pada Anak Balita di Kabupaten Klaten. Tesis. Yogjakarta: UGM