Abstrak—Dengan melakukan cek    kesehatan secara periodik, bias diketahui kondisi kesehatan pribadi secara detail dan apabila terjadi kelainan,  akan ada tindakan antisipatif sedini mungkin sebelum kelainan tersebut menjad isemakin parah,  sehingga  menjadi  penting  untuk  melakukan  analisis mengenai hasil medical check-up. Data yang digunakan adalah data  medical  check-up  PNS  ITS  Tahun  2013/2014.  Pada penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  menggunakan  analisis  log linier  dan  regresi  logistik  biner  bivariat.  PNS  ITS  yang melakukan  medical  check-up  terdiri  dari  laki-laki  sebesar 76%, dan perempuan sebesar 24%. Banyaknya dosen  sebesar 56,1%  sedangkan  karyawan  43,9%.  Pada latar belakang pendidikannya,  pendidikan terakhir  S2  menempati urutan terbanyak sebesar  31,5%.  Pada  analisis  log  linier menunjukkan  adanya  hubungan  antara  variabel  fungsi  ginjal dengan  glukosa  darah,  hematologi  dengan  profil  lemak, hematologi  dengan  fungsi  ginjal,  urin  dengan  glukosa  darah, fungsi  liver  dengan  fungsi  ginjal,  fungsi  liver  dengan  glukosa darah, profil lemak dengan fungsi  ginjal, profil lemak dengan glukosa  darah.  Sehingga  model  log  linier  yang  terbentuk merupakan  model  jenuh  (saturated). Pada  analisis  regresi logistik  biner  bivariat,  variabel  asam  urat  mempengaruhi probabilitas  kesehatan  PNS  ITS  dengan  fungsi  ginjal  normal dan  glukosa  darah  normal,  fungsi  ginjal  tidak  normal  dan glukosa darah normal, fungsi ginjal normal dan glukosa darah tidak  normal,  fungsi  ginjal  tidak  normal  dan  glukosa  darah tidak normal.
Kata  kunci–Regresi  logistik  biner  bivariat,  log  linier,  PNS ITS, medical check-up

## I. PENDAHULUAN
ALAM  berbagai  bidang,  ilmu  statistika  semakin menunjukkan  perannya  dalam  memberikan  analisis yang  mendalam.  Salah  satu  perkembangan  dalam  metode statistika  adalah  model  regresi  logistik  univariat  yang berkembang  menjadi  model  regresi  logistik  biner  bivariat, dan kemudian multivariat. Hal tersebut tidak lain merupakan tuntutan  dalam  pengembangan  penelitian.  Pada  model regresi  logistik  biner  bivariat,  terdapat  dua  variabel  respon dengan masing-masingnya berjenis diskrit dan berkatagorikan  biner.  (McDonald,  1993) mendapatkan parameter pada model regresi logistik biner bivariat dengan tiga metode yaitu, Independence Estimation Equation (IEE) , Generalized  Estimation  Equation  (GEE) ,  dan Maximum Likelihood Estimation (MLE) [1].
Sebagai  institusi  yang  semakin berkembang dengan visinya untuk menjadi perguruan tinggi dengan reputasi internasional dalam ilmu pengetahuan,  teknologi,  dan seni,
terutama  yang  menunjang industri dan kelautan  yang berwawasan lingkungan,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) juga mengambil peran dalam hal kesehatan pegawainya.  Adanya visi dan misi  yang  besar, mengharuskan kerja sama dari berbagai elemen konstitusi. Terlebih dosen dan karyawan  yang  berperan sebagai pemberi layanan pendidikan.  Hal  ini berarti institusi harus memberikan perhatian  yang  lebih besar terhadap sumber daya manusia,  termasuk dalam hal kesehatan,  sehingga diharapkan hal itu dapat meningkatkan produktivitas kerja. Kondisi saat ini, data-data hasil medical check-up dibiarkan apa  adanya  tanpa  dilakukan  analisis  lebih  lanjut. Untuk  itu dilakukan  penelitian  ini  dengan  harapan  hasil medical check-up yang  ada  dapat  memberikan review lebih  lanjut bagi peningkatan produktivitas kerja. Selanjutnya penelitian ini  akan  menganalisis  keterkaitan  antar  variabel  dalam indikator  kesehatan  dan  mengkaji  pengaruh  variabel  bebas, seperti usia dan lama kerja, pada kesehatan PNS ITS dengan menggunakan  analisis  log  linier  dan  regresi  logistik  biner bivariat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Log Linier
Merupakan  hubungan  antar  kategori  yang  memiliki skala  pengukuran  nominal  atau  ordinal.  Dengan menggunakan  model  log  linier  bisa  diketahui  secara  pasti kelas  yang  menimbulkan  asosiasi.  Pada  tabel  kontingensi dua  dimensi  terdiri  dari  dua  faktor,  yaitu  faktor  I  sebagai faktor baris dan faktor J sebagai faktor kolom. Jika faktor ini independen,  maka  peluang  pengamatan
=
dimana  i  =  1,  2,...  I  dan  J  =  1,  2,...  J.  Dengan  frekuensi harapan = =
, untuk semua i dan j. Dapat dikonsep  model  loglinier  menggunakan daripada , sehingga dapat digunakan model sampling poisson untuk N jumlah sel dengan ekspektasi
.
Model log linier independen untuk tabel kontingensi dua dimensi adalah sebagai berikut.
log = log + +
Logaritma  frekuensi  harapan  untuk  sel  (i,j)  adalah penjumlahan  fungsi  dari  efek  i  baris  dan  j  kolom. Dinyatakan  variabel  baris  oleh  X  dan  variabel  kolom  oleh Y.  Persamaan  (1)  sama  nilainya  dengan  persamaan  (2) sebagai berikut.
log
= + +

## Pemodelan Log Linier dan Regresi Logistik Biner
Bivariat pada Hasil Medical Check-Up Pegawai Negeri Sipil (PNS) Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Dinar Ariana Viestri dan Purhadi Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail : purhadi@statistika.its.ac.id
D (1) (2)
= − (Σ log )/ = − Σ log / = log + (Σ log )/ + Σ log / Sehingga parameter dan memenuhi :

## Σ = Σ = 0
Dalam  model  (2), menunjukkan  efek  rata-rata secara  umum, menunjukkan  efek  utama  kategori  ke-i variabel  X, menunjukkan  efek  utama  kategori  ke-j variabel  Y.  Apabila  ada  dependensi  antara  kedua  variabel, dengan nilai > 0 dan dimisalkan = . Maka : log = + + + . = ∑ , . = ∑ , dan .. = ∑ ∑ = . − .. , = . − .. , dan = − . − . + ..
Model  (3)  disebut  model saturated (jenuh). Selanjutnya dicari nilai derajat bebasnya ( df ). Derajat bebas adalah  banyaknya  sel  dikurangi  dengan  banyaknya parameter  yang  diestimasi.  Untuk  model  independen  (2.4), merupakan kasus khusus dari model jenuh (2.5) dimana = 0. Jumlah parameter yang diestimasi adalah 1+(I-1)+(J-1). Sehingga  untuk  model  independen,  mempunyai  derajat bebas sebagai berikut.
df = IJ − 1 + (I − 1) + (J − 1) = IJ − I − J + 1 = (I − 1)(J − 1)

## B. Regresi Logistik Biner
Model  regresi  logistik  biner  digunakan  jika  variabel responnya  (Y)  merupakan  variabel  dikotomous/biner    atau bila  variabel  respon  menghasilkan  dua  kategori  bernilai  0 atau 1. Apabila variabel Y menghasilkan dua kategori maka variabel  respon  tersebut  mengikuti  distribusi  Bernoulli. Fungsi probabilitas distribusi Bernoulli, yaitu:
( ) = (1 − ) , = 0,1 Dengan adalah  probabilitas  kejadian  ke-i  pada  .  Jika
= 0 ,  maka ( ) = 1 −
dan  jika
= 1 ,  maka ( ) = . Pada  model  regresi  logistik  tujuan  menganalisa respon  biner  adalah  untuk  memperoleh  hubungan  antara peubah  bebas x dengan (probabilitas  kejadian  yang diakibatkan  oleh x ).  Karena  itu  model  yang  digunakan dalam  regresi  logistik  ini  nilai  fungsinya  berkisar  antara  0 dan  1  yang  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan  fungsi logistik. Berapapun nilai x apabila disubstitusikan ke dalam fungsi logistik  hasilnya  akan  selalu dalam  interval antara  0 dan 1. Dengan q ( x ) bernilai 0 dan 1 berturut-turut untuk nilai x mendekati -∞ dan ∞ .  Bentuk  persamaan  model  regresi logistik adalah sebagai berikut.
( ) = exp ( + ) 1 − exp ( + )
Model  tersebut  ditransformasi  dengan  transformasi  logit, sehingga diperoleh fungsi logit yang linier dalam parameter-
parameternya.  Model  transformasi  logit  yaitu  sebagai berikut [2].
logit[ ( )] = log
( ) 1 − ( )
= +

## C. Regresi Logistik Biner Bivariat
Model  regresi  logistik  biner  bivariat  yaitu  model regresi  logistik  yang  mempunyai  dua  variabel  respon  di mana  masing-masing  variabel  respon  mengambil  dua kategori  (biner).  Setiap  variabel  respon  biner  terhubung dengan sejumlah  variabel bebas  tertentu.  Misalkan i adalah indeks  dari  suatu  subjek  pengamatan  biner  bivariat  dengan = 1,2, … maka  terdapat  n  pengamatan  biner  bivariat ( , ) . Jika  terdapat  variabel  random  bivariat ( , ) dimana bernilai  0  dan  1,  dan
juga  bernilai  0  atau  1,
maka , , , adalah  variabel  yang  berhubungan dengan  variabel  random  bivariat  bernilai  (1,1),  (1,0),  (0,1), dan  (0,0).  Jika  hanya  satu  kali  pengamatan  maka  nilai  dari , , , adalah  1  dan  0.  Masing-masing  variabel random  biner  bivariat  akan terdistribusikan  pada salah  satu sel dari tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Probabilitas dan Pengamatan Biner Bivariat = = Total
= p p P = p p 1 − P
Total P 1 − P 1 Tabel  1 memperhatikan  bahwa  variabel  random bivariat . , , mempunyai  probabilitas  masing- masing adalah sebagai berikut.
P = Pr(Y = 1, Y = 1)
P = Pr(Y = 1, Y = 0) P = Pr(Y = 0, Y = 1) P = Pr(Y = 0, Y = 0)
Sedangkan  peluang  marjinal  untuk  masing-masing variabel  respon  dinotasikan  dengan P = P(Y = 1) dan P = P(Y = 1) .  Jika  terdapat  k  buah  variabel  bebas
, , … , maka :
P ( ) = exp(β + β + ⋯ + β ) 1 + exp(β + β x + ⋯ + β x ) P ( ) = exp(β + β + ⋯ + β ) 1 + exp(β + β + ⋯ + β )
Model  regresi  logistik  biner  bivariat  diekspresikan oleh persamaan  logit P (x) , P (x) sebagai fungsi linier  dari , dan  log = . adalah  odds  rasio  yang merupakan  ukuran  asosiasi  yang  menunjukkan  bahwa terdapat  dependensi  antara  variabel  respon Y dan Y . = γ x dimana γ adalah vektor parameter asosiasi [3]. Berdasarkan  tabel  1. diperoleh = /
. dengan
≥ 0 . Apabila dan Y saling bebas, maka = 1 [4]. Peluang gabungan didapatkan sebagai berikut [5].
= 1 2 ( − 1) a − a + b , ≠ 1 , = 1 Dengan a = 1 + ( + )( − 1) dan b = −4 ( − 1) .  Tiga  peluang  gabungan  yang  lain  adalah (5) (7) (3)
(4)
, , diperoleh dari peluang marjinal  ,  , dan .
Jumlah  dari  peluang  gabungan  untuk  setiap  pengamatan bivariat adalah sama dengan satu.

## D. Pemeriksaan Kesehatan (Medical Check-Up)
Pemeriksaan laboratorium merupakan pemeriksaan untuk menunjang diagnosis penyakit, guna mendukung atau menyingkirkan diagnosis lainnya. Pemeriksaan laboratorium juga sebagai ilmu terapan untuk menganalisa cairan tubuh dan jaringan guna membantu petugas kesehatan dalam mendiagnosis dan mengobati pasien.  Pada umumnya diagnosis  penyakit dibuat berdasarkan gejala penyakit (keluhan dan tanda),  dan gejala ini mengarahkan dokter pada kemungkinan penyebab penyakit [6].
Hasil-hasil pemeriksaan laboratorium merupakan dasar diagnosa,  pengobatan,  dan kemajuan dari kondisi suatu penyakit atau  status  kesehatan.  Pemeriksaan laboratorium merupakan suatu  proses  multiphase:  mengidentifikasi kebutuhan dari pemeriksaan,  permintaan pemeriksaan, sentral suplai/  permintaan laboratorium,  persiapan pemeriksaan fisik dan edukasi pasien dan keluarga, pengumpulan, pemberian label dan penyimpanan spesimen, serta pendidikan kesehatan [7].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakandalampenelitianiniadalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  hasil medical  check  up Pegawai Negeri Sipil  (PNS)  Institut Teknologi Sepuluh Nopember  (ITS) pada  tahun  2013/2014.  Jumlah  data sebanyak  620  PNS. Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  tersebut terdiri  dari  Dosen  dan  Karyawan  yang  memiliki  latar belakang pendidikan Non Sarjana, S1, S2, dan S3.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  log  linierditunjukkan pada  tabel  2. Sedangkan  variabel  yang  digunakan  dalam analisis regresi logistik biner bivariatditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 2. Variabel Penelitian Analisis Log Linier Variabel NamaVariabel Kategori X1 Fungsi Ginjal 0 : Normal 1 : Tidak Normal X2 Glukosa Darah 0 : Normal 1 : Tidak Normal X3 Hematologi 0 : Normal 1 : Tidak Normal X4 Profil Lemak 0 : Normal 1 : Tidak Normal X5 Urin 0 : Normal 1 : Tidak Normal X6 Fungsi Liver 0 : Normal 1 : Tidak Normal Tabel 3. Variabel Penelitian Analisis Regresi Logistik Biner Bivariat Variabel NamaVariabel Kategori X1 Usia Kontinu X2 Lama Kerja Kontinu X3 Asam Urat Kontinu X4 Pendidikan Terakhir 1 : Non Sarjana 2 : S1 3 : S2 4 : S3 X5 Status 1 : Dosen
Pekerjaan 2 : Karyawan X6 Tekanan Darah 0 : Normal 1 : Prehipertensi 2 : Hipertensi Grade 1 3 : Hipertensi Grade 2 Y1 Fungsi Ginjal 0 : Normal 1 : Tidak Normal Y2 Glukosa Darah 0 : Normal 1 : Tidak Normal

## C. Langkah Analisis
Metode analisa log linier dilakukan dengan langkah- langkah sebagai berikut.
1. Membentuk  model  log  linear  dari  tabel  dua  dimensi untuk mencari model matematis secara pasti serta level mana yang cenderung menimbulkan adanya  hubungan atau dependensi.
2. Melakukan  uji goodness  of  fits dengan  menggunakan uji chi-square  pearson dan ratio  likelihood untuk menguji hipotesis dari tiap model yang terbentuk.
3. Melakukan  seleksi  model  terbaik  dengan  metode backward elimination .
4. Interpretasi  model  log  linier  pada  hasil  model  yang didapat dari eliminasi backward.
Metode  analisis  regresi  logistik  biner  bivariat  akan dilakukan  dengan  mendapatkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  fungsi  ginjal  dan  glukosa  darah  dengan langkah-langkah sebagai berikut.
1. Mengkategorikan variabel respon.
2. Membuat model regresi logistik biner bivariat secara parsial  untuk  setiap  peubah  bebas  yang  bertujuan untuk  mengetahui ada  tidaknya  pengaruh dari seriap variabel  bebas  terhadap  variabel  respon  dengan menggunakan uji rasio likelihood.
3. Meregresikan  semua  variabel  bebas  yang  signifikan pada langkah ke-3 untuk mendapatkan model regresi logistik biner bivariat.
4. Melakukan  pengujian  hipotesis  terhadap  parameter regresi logistik biner bivariat pada langkah ke-4 yaitu pengujian secara serentak maupun parsial.
5. Menarik kesimpulan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik PNS ITS
Dari  tabel  6 diketahui  bahwa  mayoritas  PNS  yang melakukan medical  check-up memiliki  kondisi  hematologi yang  normal  yaitu  sebanyak  93%,  urin  yang  normal  yaitu sebanyak  58%,  liver  yang  normal  yaitu  sebanyak  93%, lemak  yang  tidak  normal  yaitu  sebanyak  67%,  ginjal  yang normal  yaitu  sebanyak  70%,  glukosa  yang  normal  yaitu sebanyak  67%,  tekanan  darah  yang  normal  yaitu  sebanyak 69%,  serta  ECG  yang  normal  yaitu  sebanyak  30%.Pada gender PNS  ITS  yang  melakukan medical  check-up diketahui bahwa  mayoritas PNS ITS laki-laki sebesar 76%, sedangkan PNS ITS perempuan sebesar 24%.
Untuk klasifikasi  pekerjaan  dan  pendidikan  PNS  ITS yang  melakukan medical  check  up .  Sebagai  institusi pendidikan,  tentunya  dosen  memiliki  peran  yang  lebih banyak,  sehingga  jumlah  dosen  lebih  banyak  apabila dibandingkan  dengan  karyawan.  Sedangkan pada latar belakang pendidikannya,  non  sarjana menempati urutan terbanyak,  diikuti jenjang  S2  yang  berada pada urutan kedua,  dan selanjutnya adalah  S3  dan  S1  yang  masing- masing sebesar 20% dan 18%.

## B. Analisis Log Linier
Pada  analisis  log  linier  akan  dilakukan  pada  variabel fungsi  ginjal  dan  glukosa  darah,  langkah-langkah  yang dilakukan  meliputi  uji  K-way,  Uji  Asosiasi  Parsial, Eliminasi Backward, dan Estimasi Parameter.
Pada  tabel 4. dapat diketahui  hasil pengujian  interaksi pada derajat K dan lebih tinggi sama dengan nol, begitu juga dengan  pengujian interaksi pada derajat K sama dengan nol.
Tabel 4.
K-Way and Higher-Order Effects
Uraian K df Likelihood Ratio Pearson Chi- Square Sig. Chi- Square Sig. K-way and Higher Order Effects a 1 3 187,011 0 213,561 0 2 1 16,022 0 16,404 0
Pada  pengujian  efek  order  ke-K  atau  lebih  sama dengan nol dianalisis sebagai berikut.
Untuk nilai K=2
Hipotesis:
H 0 : Efek order kedua sama dengan nol H 1 : Efek order kedua tidak sama dengan nol
Diperoleh  nilai  statistik  uji G 2 hit =  16,022  > χ 2 (1,5%) =  3,841 atau dapat dilihat dari nilai P_value yang kurang dari nilai α =  0,05  yaitu  0.  Sehingga  H 1 didukung  oleh  data  dan  dapat dinyatakan bahwa efek interaksi  orde kedua terdapat dalam model.
Untuk nilai K=1
Hipotesis:
H 0 : Efek order kesatu atau lebih sama dengan nol H 1 : Efek order kesatu atau lebih tidak sama dengan nol
Diperoleh nilai statistik uji G 2 hit = 187,011 > χ 2 (3,5%) = 7,815 atau dapat dilihat dari nilai P_value yang kurang dari nilai α =  0,05  yaitu  0.  Sehingga  H 1 didukung  oleh  data  dan  dapat dinyatakan  bahwa  efek  interaksi  orde  kesatu  atau  lebih terdapat dalam model.
Tabel 5. K-Way Effects Uraian K df Likelihood Ratio Pearson Chi- Square Sig. Chi- Square Sig. K-way Effects b 1 2 170,989 0 197,158 0 2 1 16,022 0 16,404 0
Pada  pengujian  efek  order  ke-K  sama  dengan  nol dianalisis sebagai berikut.
Untuk nilai K=1
Hipotesis:
H 0 : Efek order kesatu sama dengan nol H 1 : Efek order kesatu tidak sama dengan nol
Diperoleh nilai statistik uji G 2 hit = 170,989 > χ 2 (2,5%) = 5,991 atau dapat dilihat dari nilai P_value yang kurang dari nilai α =  0,05  yaitu  0.  Sehingga  H 1 didukung  oleh  data  dan  dapat dinyatakan bahwa efek interaksi orde kesatu terdapat dalam model.
Untuk nilai K=2
Hipotesis:
H 0 : Efek order kedua sama dengan nol H 1 : Efek order kedua tidak sama dengan nol
Diperoleh  nilai  statistik  uji G 2 hit =  16,022  > χ 2 (1,5%) =  3,841 atau dapat dilihat dari nilai P_value yang kurang dari nilai α =  0,05  yaitu  0.  Sehingga  H 1 didukung  oleh  data  dan  dapat dinyatakan bahwa efek interaksi  orde kedua terdapat dalam model.
Uji asosiasi parsial merupakan suatu uji untuk melihat dependensi  masing-masing  efek.  Statistik  uji  yang digunakan  adalah Partial  Chi-Square dengan  kriteria penolakan Partial Chi-Square > χ 2 (df,α) .
Tabel 6. Asosiasi Parsial Effect df Partial Chi-Square Sig. Glukosa 1 73,973 0 Ginjal 1 97,016 0
Tabel  6. merupakan  hasil  uji  asosiasi  parsial,  dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : Efek variabel glukosa darah sama dengan nol H 1 : Efek variabel glukosa darah tidak sama dengan nol Diperoleh  nilai partial  chi-square > χ 2 (1,5%) yaitu  73,973  > 3,841 atau p-value < 0,05 sehingga tolak H 0 yang berarti efek variabel glukosa ada.
H 0 : Efek variabel fungsi ginjal sama dengan nol H 1 : Efek variabel fungsi ginjal tidak sama dengan nol Diperoleh  nilai partial  chi-square > χ 2 (1,5%) yaitu  97,016  > 3,841 atau p-value < 0,05 sehingga tolak H 0 yang berarti efek variabel ginjal ada.
Pada  analisis  log  linier  dua  dimensi  juga menunjukkan  adanya  hubungan  antara  variabel  hematologi dengan  profil  lemak,  hematologi  dengan  fungsi  ginjal,  urin dengan  glukosa  darah,  fungsi  liver  dengan  fungsi  ginjal, fungsi  liver  dengan  glukosa  darah,  profil  lemak  dengan fungsi  ginjal,  profil  lemak  dengan  glukosa  darah,  fungsi ginjal dengan glukosa darah
Sehingga  model  log  linier  yang  menunjukkan hubungan antar variabel adalah sebagai berikut.
log = +
+ +
Interpretasi  dari  model  adalah adanya  hubungan  antar variabel,  dimana  pengaruh  efek  utama  masing-masing variabel juga masuk ke dalam model.

## C. Analisis Regresi Logistik Biner Bivariat
Model  regresi  biner  bivariat  akan  diaplikasikan  untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi Fungsi Ginjal dan  Glukosa  Darah  pada  hasil medical  check-up PNS  ITS. Langkah-langkah  yang  dilakukan  meliputi  penaksiran parameter  model  regresi  logistik  biner  bivariat,  pengujian parameter  model  regresi  logistik  biner  bivariat,  analisis regresi logistik biner bivariat secara parsial, dan interpretasi model akhir.
C.1 Analisis Regresi Logistik Biner Bivariat Secara Parsial Pada  Kasus  Fungsi  Ginjal  dan  Glukosa  Darah  Hasil Medical Check-Up PNS ITS
Tabel 7.
Analisis Regresi Logistik Secara Parsial pada Variabel Usia, Lama Kerja, dan Asam Urat Variabel Parameter Koefisien Standar Error Z Usia 0,95534 0,107521 8,88514
1,04384 0,1128 9,25382 0,69938 0,241034 2,90160 -0,18381 0,082998 -2,21466 -0,4405 0,086295 -5,10451 -0,03 0,183105 -0,16384 Likelihood Ratio Test (G) : 13,09263 , df =15 Lama Kerja 0,935519 0,101895 9,18124 0,914911 0,104759 8,73351 0,746751 0,225332 3,31400 -0,138217 0,059497 -2,32308 -0,239662 0,061748 -3,88127 -0,066831 0,132498 -0,50439 Likelihood Ratio Test (G) : 14,39757 , df =15 Asam Urat 1,686056 1,51926 11,09784 0,720750 0,086262 8,35541 0,991177 0,315162 3,14497 -1,546584 0,126706 -12,2061 -0,073906 0,057700 -1,28088 0,175549 0,295319 0,59444 Likelihood Ratio Test (G) : 80,99897 , df =15
Pada  tabel  7 diketahui  bahwa  dengan  menggunakan Likelihood  Ratio  Test (G),  variabel  bebas  usia  tidak signifikan  pengaruhnya  terhadap  variabel  respon  fungsi ginjal  dan  glukosa  darah.  Hal  ini  diketahui  dari  nilai  rasio likelihood (G) sebesar 13,09263 yang kurang dari nilai tabel
, sebesar  24,996.  Demikian  halnya  pada  variabel  lama kerja, tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel respon fungsi ginjal dan glukosa darah. Hal ini diketahui dari nilai rasio  likelihood  sebesar  14,4.  Namun  pada  variabel  bebas asam  urat,  variabel  ini  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  variabel  respon  fungsi  ginjal  dan  glukosa  darah yang  diketahui  dari  nilai  rasio  likelihood  (G)  sebesar 80,99897  yang  lebih  besar  dari  nilai  tabel , sebesar 24,996. Tabel 8. Analisis Regresi Logistik Secara Parsial pada Variabel Pendidikan Terakhir dan Tekanan Darah Variabel Parameter Koefisien Standar Error Z Pend. Terakhir -1.071.71 0,211373 -5,07022 -0,683699 0,202832 -3,37077 0,215249 0,440508 0,48864 0,101719 0,078322 1,29872 -0,012012 0,076549 -0,15692 0,212063 0,164193 1,29155 Likelihood Ratio Test (G) : 4,33881 , df =6 Tekanan Darah -1,75120 0,30435 -5,75392 -2,74969 0,32944 -8,34655 0,87089 0,70268 1,23939 0,41769 0,1292 3,23280 0,9063 0,13754 6,58945 -0,11073 0,29096 -0,38058 Likelihood Ratio Test (G) : 6,90061 , df =6
Pada  Tabel  8 diketahui  bahwa  dengan  menggunakan Likelihood  Ratio  Test (G),  variabel  bebas  pendidikan terakhir  tidak  signifikan  pengaruhnya  terhadap  variabel respon  fungsi  ginjal  dan  glukosa  darah.  Hal  ini  diketahui dari nilai rasio likelihood (G) sebesar 4,33881  yang  kurang dari nilai tabel , sebesar 12,592. Demikian halnya pada variabel  tekanan  darah,  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  respon  fungsi  ginjal  dan  glukosa  darah. Hal ini diketahui dari nilai rasio likelihood sebesar 6,9.
Berdasarkan  hasil  analisis  tabel  7,  maka  didapatkan model  regresi  logistik biner  bivariat  yang  terbentuk  adalah sebagai berikut.
Model logit 1 yang terbentuk :
ln 1 −
= + = 1,686056 − 1,546584
Model logit 2 yang terbentuk :
ln 1 − = + = 0,720750 − 0,073906
Model transformasi odds rasio yang terbentuk :
ln ̂ ̂ ̂ ̂ = + = 0,991177 + 0,175549
Model peluang marjinal :
( ) = ( +
) 1 + ( + ) = (1,686056 − 1,546584 ) 1 + (1,686056 − 1,546584 ) Model peluang marjinal :
( ) = ( + )
1 + ( + ) = (0,720750 − 0,073906 ) 1 + (0,720750 − 0,073906 )

## D.1 Interpretasi Model Akhir
Berdasarkan  pengujian  parameter  model  regresi logistik  biner  bivariat  menggunakan  uji  rasio  likelihood, didapatkan  variabel bebas asam urat  yang  secara  signifikan mempengaruhi  probabilitas  PNS  ITS  yang  melakukan medicalcheck-up dengan kondisi kesehatan fungsi ginjal dan glukosa  darah  normal,  fungsi  ginjal  normal  tetapi  glukosa darah tidak normal, fungsi ginjal tidak normal tetapi glukosa darah normal, fungsi ginjal dan glukosa darah tidak normal.
Berdasarkan  persamaan  model  logit  1  dapat diinterpretasikan  bahwa  jika  asam  urat  bertambah  satu satuan maka perbandingan (odds) kondisi kesehatan dengan fungsi ginjal normal akan turun sebesar exp( 1,546584) kali daripada  kondisi  kesehatan  fungsi  ginjal  tidak  normal. Persamaan probabilitas kondisi fungsi ginjal normal dengan variabel bebas asam urat yaitu :

## ( = 1) = exp(1,686056 − 1,546584 ) 1 + exp(1,686056 − 1,546584 )
Persamaan  probabilitas  fungsi  ginjal  tidak  normal dengan variabel bebas asam urat yaitu :

## ( = 0) = 1 1 + exp(1,686056 − 1,546584 )
Dari  persamaan  model  logit  2  dapat  diinterpretasikan bahwa  jika  nilai  asam  urat  bertambah  satu  satuan  maka perbandingan  (odds)  glukosa  darah  normal  berkurang sebesar exp( 0,073906) kali daripada kondisi glukosa darah tidak normal. Persamaan probabilitas glukosa darah normal dengan variabel bebas asam urat yaitu :

## ( = 1) = exp(0,720750 − 0,073906 ) 1 + exp(0,720750 − 0,073906 )
Persamaan  probabilitas  glukosa  darah  tidak  normal dengan variabel bebas asam urat yaitu :
( = 0) = 1

## 1 + exp(0,720750 − 0,073906 )

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  statistik  deskriptif,  mayoritas  PNS yang  melakukan medical  check-up memiliki  kondisi hematologi  yang  tidak  normal  yaitu  sebanyak  63,1%,  urin yang normal yaitu sebanyak 57,4%, liver yang normal yaitu sebanyak  92,7%,  lemak  yang  tidak  normal  yaitu  sebanyak 67,1%,  ginjal  yang  normal  yaitu  sebanyak  69,5%,  glukosa yang  normal  yaitu  sebanyak  67,1%,  tekanan  darah  yang normal yaitu sebanyak 69,5%, serta ECG yang normal yaitu sebanyak  70,3%.  Pada gender PNS  ITS  yang  melakukan medical check-up diketahui bahwa mayoritas PNS ITS laki- laki sebesar 76,3%, sedangkan PNS ITS perempuan sebesar 23,7%. Untuk klasifikasi pekerjaan dan pendidikan PNS ITS yang  melakukan medical  check  up .  Banyaknya  dosen sebesar 56,1% sedangkan karyawan 43,9%. Sedangkanpadalatarbelakangpendidikannya, pendidikanterakhir  S2  menempatiurutanterbanyak sebesar 31,5%,  diikuti  non  sarjana  yang  beradapadaurutankedua sebanyak  30,3%,  danselanjutnyaadalah  S3  dan  S1  yang masing-masingsebesar 19,3% dan 18,4%.
Pada analisis log linier dua dimensi menunjukkan adanya hubungan  antara  variabel  fungsi  ginjal  dengan  glukosa darah,  hematologi  dengan  profil  lemak,  hematologi  dengan fungsi ginjal, urin dengan glukosa darah, fungsi liver dengan fungsi  ginjal,  fungsi  liver  dengan  glukosa  darah,  profil lemak  dengan  fungsi  ginjal,  profil  lemak  dengan  glukosa darah.  Dari  uji  K-way  dan  uji  asosiasi  parsial,  diketahui bahwa terdapat interaksi/hubungan antar  variabel. Sehingga model log linier  yang  menunjukkan  hubungan  dari masing- masing pasangan variabel adalah sebagai berikut.
log = + + +
Variabel asam urat mempengaruhi probabilitas kesehatan PNS  ITS dengan  Fungsi  Ginjal normal dan  Glukosa Darah normal,  Fungsi  Ginjal  tidak  normal  dan  Glukosa  Darah normal,  Fungsi  Ginjal  normal  dan  Glukosa  Darah  tidak normal, Fungsi Ginjal tidak normal dan Glukosa Darah tidak normal. Model logit 1 dan logit 2 yang terbentuk :
ln 1 − = +
= 1,686056 − 1,546584 ln 1 − = + = 0,720750 − 0,073906

## B. Saran
Hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi salah  satu  acuan terkait  penanganan  kesehatan  PNS  ITS.Agar  diperoleh informasi  yang  lebih  lengkap  terkait  kesehatan  PNS  ITS, maka  bisa  ditambahkan  variabel  bebas  yang  berhubungan langsung  dengan  faktor  kesehatan  yang  bisa  didapatkan melalui  survey,  seperti  halnya  rutinitas  olahraga,  jam  tidur per hari, dan kebiasaan  minum kafein.Penambahan variabel berat  badan  juga  sangat  diperlukan  dalam  penelitian kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  McDonald, B. W. (1993). Estimating Logistic  Regression  Parameters for  Bivariate  Binary  Data. Journal  of  the  Royal  Statistical  Society , 391-397.
[2]  Agresti,  A.  (2007). An  Introduction  to  Categorical  Data  Analysis. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons.
[3]  Cessie,  S.,  & Houwelingen,  J.  C.  (1994).  Logistic  Regression  for Correlated Binary Data. Royal Statistical Society , 95-108.
[4]  Zuroidah,  N.  (2008). Pemodelan  Regresi  Logistik  Biner  Bivariat (Aplikasi  pada  Nilai  Indeks  Prestasi  Kumulatif  dan  Toefl  Lulusan Program  Magister  Pascasarjana  ITS  Surabaya). Surabaya: Pascasarjana Statistika ITS.
[5]  Dale, J. R. (1994). Global Cross Ratio Models for Bivariate, Discrete, Ordered  responses  (dalam  Logistic  Regression  for  Correlated  Binary Data). Royal Statistical Society , 95-108.
[6]   Nurmalasari,  Y.  (2011, Juni 27). Pemeriksaan Laboratorium:  Fungsi dan  Manfaat. Bandung,  Indonesia:  Perhimpunan  Respirologi Indonesia. [4]    Kee,  J.  L.  (1997). Pemeriksaan  Laboratorium  dan Diagnostik. Jakarta: EGC.