## PENGARUH PENGGUNAAN OBAT NYAMUK, KARAKTERISTIK BALITA DAN PERILAKU KELUARGA TERHADAP KEJADIAN INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT (ISPA) PADA BALITA
Tris Mariana Ollo 1 , Astri Atti 1* , Maria Lobo 1 , Maria A Kleden 1
1. Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa
Cendana, Kupang-NTT, Indonesia
*penulis korespondensi: astri_atti@yahoo.com

## ABSTRAK
Infeksi Saluran Pernapasan Akut adalah penyakit infeksi yang menyerang salah satu bagian  atau  lebih  dari  saluran  pernapasan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari faktor-faktor  dan  faktor  yang  dominan  mempengaruhi  kejadian  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut pada balita di Puskesmas Nulle, Kabupaten Timor Tengah Selatan. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  jumlah  balita  penderita  Infeksi Saluran Pernapasan Akut, jenis kelamin balita, berat badan lahir, ASI eksklusif, status imunisasai,  status  gizi,  umur  ibu,  pendidikan  ibu,  pendapatan  keluarga,  keluarga merokok, penggunaan obat nyamuk dan bahan bakar memasak. Dalam penelitian ini, digunakan  metode  Analisis  Faktor  untuk  menganalisis  dalam  hal ini  mereduksi dua belas  (12)  variabel  penelitian  sehingga  diperoleh  tiga  (3)  faktor  baru  yang  disebut faktor  penggunaan  obat  nyamuk  dan  polusi  udara,  faktor  karakteristik  balita  serta faktor keluarga merokok dengan variansnya berturut-turut adalah: 30,681%, 19,805% dan 13,510% dengan  nilai  eigennya  2,454,  1,584 dan  1,081.  Sehingga diperoleh  faktor yang dominan mempengaruhi kejadian Infeksi Saluran Pernapasan Akut   pada balita adalah  faktor  penggunaan  obat  nyamuk  dan  polusi  udara  yaitu  dengan  varians sebesar 30,681% dan nilai eigen sebesar 2,454.

## Kata Kunci: Infeksi Saluran Pernapasan Akut, Balita, Analsis Faktor

## 1. PENDAHULUAN
Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah penyakit infeksi yang menyerang salah satu bagian atau lebih dari saluran pernapasan  mulai dari hidung hingga alveoli (kantong  paru),  sinus,  rongga  telinga  tengah  dan  pleura. Infeksi  Saluran  Pernapasan Akut merupakan penyakit yang terdapat hampir di seluruh dunia, dan sampai saat ini masih menjadi masalah dalam kesehatan masyarakat khususnya pada balita terutama di negara berkembang [1].
Tabel 1.1.  Penyakit terbanyak dari Puskesmas Kab.TTS tahun 2016
N o Nama Penyakit Jumlah 1 ISPA 58.802 32,9 2 Gastritis 19.738 11,1 3 Myalgia 19.309 10,8 4 Observasi Febris 14.092 7,9 5 Penyakit Kulit 13.838 7,8 6 Chepalgia 10.865 6,1 7 Diare & Kolera 6.882 3,9 8 Vulnus 6.652 3,7 9 Dispepsia 5.538 3,1 10 Hipertensi 5.497 3,1 11 Rheumatic Arthritis 5.413 3,0 12 Pneumonia 4.970 2,8 13 Tonsilitis  Faringitis Acut (TFA) 4.403 2,5 14 Cough 1.575 0,9 15 Dermatitis 1.066 0,6 Total 178.640 100
Berdasarkan  Tabel  1.1.    dapat  dilihat  bahwa  penyakit  ISPA  merupakan penyakit  dengan  jumlah  penderita  tertinggi  di  Puskesmas  Kab.  TTS  tahun  2016 dengan  jumlah  kasus  sebanyak  58.802  atau  sekitar  32,9%.  Sedangkan  ke-14  penyakit lainnya memiliki jumlah kasus yang lebih kecil dari ISPA, dimana penyakit Gastritis memiliki jumlah kasus sebesar 19.738 atau sekitar 11% dan penyakit lainnya memiliki kasus sekitar 10,8% hingga 0,6 % [2].
Untuk  mengatasi  tingginya  kejadian  ISPA,  pemerintah Indonesia yang  dalam hal  ini  adalah  Kementrian  Kesehatan  Indonesia  telah  melakukan  program  imunisasi yang bertujuan sebagai pencegahan primer terhadap penyebab penyakit ISPA. Secara teori,  dengan  pemberian  imunisasi  dasar  dengan  lengkap  dan  teratur,  maka  tubuh bayi  atau  anak-anak  akan  memiliki  kekebalan  sehingga  mampu  melawan  penyakit- penyakit berbahaya [3].
Di  Puskesmas  Nulle,  Kecamatan  Amanuban  Barat,  Kabupaten  Timor  Tengah Selatan,  ISPA  merupakan  penyakit  yang  berada  di  tingkatan  tertinggi  pada  tahun terakhir.  ISPA  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti  karakteristik  balita, lingkungan, perilaku keluarga, penggunaan anti nyamuk, bahan bakar memasak  dan lain  sebagainya.  Di  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan  (TTS)  khususnya  pada Kecamatan  Amanuban  Barat,  kebanyakan  masyarakat  menggunakan  kayu  bakar sebagai  bahan  bakar  memasak  sehingga  mengakibatkan  polusi  udara  yang  dapat
memicu  timbulnya  berbagai  jenis  penyakit  seperti  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut (ISPA) pada balita.
Balita  adalah  anak  yang  berusia  di  bawah  5  tahun  dengan  karakteristik  pada pertumbuhan yakni pertumbuhan cepat pada usia 0-1 tahun, dimana umur 5 bulan BB naik  2x  BB  lahir  dan  3x  BB  lahir  pada  umur  1  tahun  dan  menjadi  4x  pada  umur  2 tahun. Pertumbuhan mulai lambat pada masa pra sekolah, kenaikan BB kurang lebih 2 kg/  tahun,  kemudian  pertumbuhan  konstan  mulai  berakhir.  Balita  merupakan  istilah yang berasal dari kependekan kata bawah lima tahun, istilah ini cukup populer dalam program kesehatan. Balita merupakan kelompok usia tersendiri yang menjadi sasaran program KIA (Kesehatan Ibu dan Anak) di lingkup Dinas Kesehatan [4].

## 2. METODE

## 2.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan dalam  penelitian ini adalah  data  primer  yang  diperoleh dari  survey  terhadap  responden  di  lingkup  Puskesmas  Nulle,  Kabupaten  Timor Tengah  Selatan  dengan  menggunakan  instrument  berupa  kuisioner.  Populasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  jumlah  balita  di  Puskesmas  Nulle  dari  bulan Januari-Oktober  2019  yaitu  sebanyak  1064  orang.  sedangkan  yang  dijadikan  sampel yaitu  balita  yang  terkena  ISPA  di  Puskesmas  Nulle  dari  bulan  Januari-Oktober  2019 yaitu sebanyak 61 orang.

## 2.2. Variabel Penelitian
Berikut adalah variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu: X 1 =  Jenis kelamin
X 2 =   Umur ibu X 3 =  Pendidikan ibu X 4 =   Besarnya pendapatan keluarga X 5 =   Besarnya pengeluaran keluarga X 6 =   Jumlah tanggungan keluarga X 7 =   Berat badan lahir
X 8 =   Perawatan khusus X 9 =   Makanan tambahan X 10 =   Pemberian ASI X 11 =   Imunisasi lengkap X 12 =   Imunisasi ketika bayi sakit X 13 =   Status gizi X 14 =   Keluarga merokok X 15 =   Asap rokok X 16 =   Obat nyamuk X 17 =   Penempatan obat nyamuk X 18 =   Bahan bakar memasak
X 19 =   Polusi udara
Berdasarkan  beberapa  variabel  tersebut  maka  variabel  X 1 –X 7 akan  digunakan dalam Analisis Deskriptif dan variabel X 8 –X 19 diberi nama variabel baru menjadi X 1 –X 12 akan  dianalisis  dengan  menggunakan  Analisis  Faktor,  maka  variabel–variabel  yang akan dianalisis faktor ditulis:
X 1 =   Perawatan khusus X 2 =   Makanan tambahan X 3 =   Pemberian ASI X 4 =   Imunisasi lengkap X 5 =   Imunisasi ketika bayi sakit X 6 =   Status gizi X 7 =   Keluarga merokok X 8 =   Asap rokok X 9 =   Obat nyamuk X 10 =   Penempatan obat nyamuk X 11 =   Bahan bakar memasak X 12 =   Polusi udara

## 2.3. Metode Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  metode  Analisis  Faktor.  Metode analisis  faktor  merupakan  salah  satu  analisis  multivariat  yang  menerangkan  tentang saling  ketergantungan  antara  variabel-variabel,  dengan  tujuan  untuk  menemukan himpunan  variabel-variabel  baru,  yang  lebih  sedikit  jumlahnya  daripada  variabel semula, dan yang menunjukkan yang mana di antara variabel-variabel semula tersebut yang  merupakan  faktor-faktor  persekutuan.  Dalam  analisis  faktor,  variabel-variabel dalam jumlah besar dikelompokkan dalam sejumlah faktor yang mempunyai sifat dan karakteristik  yang  hampir  sama,  sehingga  lebih  mempermudah  pengolahan. Pengelompokan  dilakukan  dengan  mengukur  korelasi  sekumpulan  variabel  dan selanjutnya  menempatkan  varibel-variabel  yang  berkorelasi  tinggi  dalam  satu  faktor, dan  variabel-variabel lain yang mempunyai  korelasi  relatif lebih  rendah ditempatkan pada faktor yang lain.
Secara umum model analisis faktor, adalah sebagai berikut:
Apabila,  ada  sebanyak  p  variabel  asal,  maka  model  analisis  faktor  menjadi  sebagai berikut:
𝑋 1 − 𝜇 1 = ℓ 11 𝐹 1 + ℓ 12 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 1 𝑚 𝐹 𝑚 + ε 1
𝑋 2 − 𝜇 2 = ℓ 21 𝐹 1 + ℓ 22 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 2 𝑚 𝐹 𝑚 + ε 2 ⋮ 𝑋 𝑝 − 𝜇 𝑝 = ℓ 𝑝 1 𝐹 1 + ℓ 𝑝 2 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 𝑝𝑚 𝐹 𝑚 + ε p
Keterangan:
X i = Variabel asal
= Faktor pembobot (factor loading) dari variabel ke-i pada faktor ke-j
= Faktor bersama (common factors) ke-j
𝜇 i = Rataan dari variabel ke-i
m   = Banyaknya faktor
ε i = Galat(eror) atau faktor spesifik ke-i
atau dapat ditulis dalam notasi matriks sebagai berikut:
Dengan asumsi yang harus dipenuhi yaitu:
1 E(F)=0 (mxl) Cov(F)=E = I (mxm) 2 E( = 0 (Pxl) Cov( )= E = 3
Jika F dan   saling bebas, maka Cov( ,F)=E( F’)=0 (pxm)
Bagian  varian  variabel  ke-p  dari  m  faktor  bersama  disebut  komunalitas  ke-  p (communality)  yang  merupakan  jumlah  kuadrat  dari  faktor  pembobot  variabel  ke-  p pada faktor ke- m, dengan persamaan :
Sedangkan untuk variabel yang berhubungan dengan faktor spesifik varian ini disebut  dengan  varian  spesifik  atau  error.  Besarnya  varian  ini  dihitung  dengan  cara mengurangi varian indikator dengan komunalitas [5], [6].
Tahapan metode analisis faktor  sebagai berikut:
a. Melakukan  pengujian matriks korelasi antar variabel dengan 3 uji statistik yaitu:
1. Uji Kaiser Mayer Olkin (KMO), bertujuan untuk mengetahui kelayakan sampel. Secara umum, semakin tinggi nilai KMO semakin baik pula penentuan analisis faktornya, paling tidak nilai KMO bisa di atas 0,80. Namun apabila nilai KMO lebih besar sama dengan  0,5 maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan layak untuk dianalisis faktor [7].
2. Uji  Barlett’s,  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  matriks  korelasi  yang terbentuk  itu  berbentuk  matriks  identitas  atau  bukan.  Dalam  analisis  faktor, keterkaitan  antar  variabel  sangat  diperlukan,  karena  tujuan  dari  analisis  ini adalah  menghubungkan  suatu  kumpulan  variabel  agar  menjadi  satu  faktor saja. Bila matriks korelasi yang terbentuk adalah matriks identitas, berarti tidak ada korelasi antar variabel, sehingga analisis faktor tidak dapat dilakukan [7].
3. Uji  Measure  of  Sampling  Adequacy  (MSA),  bertujuan  untuk  mengetahui apakah variabel sudah memadai untuk dianalisis lebih lanjut. Jika nilai MSA=1 maka variabel tersebut sangat baik untuk dianalisis lebih lanjut, nilai MSA lebih besar  sama  dengan  0,5  maka  varibael  tersebut  masih  dapat  dianalisis  lebih lanjut, sedangkan jika nilai MSA kurang dari 0,5 maka variabel tersebut harus dikeluarkan dari analisis karna tidak bisa diprediksi lebih lanjut [8].
b. Menentukan  jumlah  faktor,  analisis  faktor  selalu  berusaha  untuk  menghasilkan faktor  yang    jumlahnya  lebih  sedikit  daripada  jumlah  variabel  yang  diolah. Pendekatan  yang  digunakan  untuk  menentukan  berapa  jumlah  faktor  adalah berdasarkan  nilai  eigen  dan  matriks  korelasi  antar  variabel.  Nilai  eigen menunjukkan jumlah variasi yang berhubungan pada suatu faktor.
Faktor  yang  mempunyai  nilai  eigen  lebih  dari  atau  sama  dengan  1  akan dipertahankan  dan  faktor  yang  mempunyai  nilai  eigen  kurang  dari  1  tidak akan diikutsertakan  dalam  model  karena  variabel  yang  nilainya  kurang  dari  1  tidak lebih baik dari variabel aslinya.
Persamaan karakteristik dari matriks A dan variabel   adalah:
Diketahui sifat identitas matriks dimana vI= v, maka:
Sehingga diperoleh persamaan karakteristik:
`
Keterangan:
A  = matriks n x n
= nilai eigen dalam bentuk skalar
I = matriks identitas
= vektor eigen
c. Melakukan  rotasi  faktor  yang  bertujuan  agar  dapat  memperoleh  struktur  faktor yang lebih sederhana agar mudah diinterprestasikan.
d. Menginterprestasikan hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif pada Infeksi Saluran Pernapasan Akut terhadap Balita
Tabel 3.1. Data penderita ISPA terhadap balita di Puskesmas Nulle dari bulan Januari-
Oktober 2019 Nama Kolom Kategori Jumlah Jenis kelamin L 33 P 28 Umur ibu(tahun) ≤ 29 35 > 29 26 Pendidikan ibu SD SMP 18 17 SMA 26 Besarnya pendapatan keluarga/bulan ≤ 998.000 39 > 998.000 22 Besarnya pengeluaran keluarga/bulan ≤ 1200.000 40 > 1200.000 21 Jumlah tanggungan keluarga (orang) ≤ 6 40 > 6 21 Berat badan lahir (gram) ≤ 2500 > 2500 41 20
Berdasarkan Tabel 3.1. dapat dilihat bahwa ada sekitar 6% dari 1064 balita yang menderita  ISPA  selama  bulan  Januari-Oktober  2019.  Lebih  dari  50%  dari  61  balita yangmenderita  ISPA  tersebut  adalah  bayi  laki-laki.  Dimana  sekitar  42%  dari  61  ibu berumur  diatas 29  tahun.  Ada  sekitar  29%  dari 61 ibu  berjenjang  pendidikan  SD dan lebih  dari  setengah  dari  61  ibu  tersebut  berjenjang  pendidikan  antara  SMP  sampai lebih dari SMA. Persentase 61 keluarga yang berpengeluaran lebih kecil sama dengan Rp.1200.000  lebih  tinggi  dari  persentase  61  keluarga  tersebut  yang  berpengeluaran lebih besar Rp.1200.000. Sekitar 34% dari 61 keluarga memiliki tanggungan lebih dari 6orang.  Ada  67,2%  dari  61  balita  tersebut  memiliki  berat  badan  lebih  kecil  sama dengan  2500  gram  dan  sekitar  37%  sisanya  memiliki  berat  badan  lahir  di  atas  2500 gram [9].

## 3.2 Analisis Data

## Uji korelasi dan kelayakan suatu sampel
Uji  KMO,  Uji  Barlett’s  dan  Uji  MSA  memiliki  tujuan  yang  sama  yaitu  untuk menguji apakah semua variabel yang diteliti telah layak untuk dianalisis lebih lanjut. Pada  proses  pengujian  analisis  faktor  maka  variabel  yang  dikatakan  layak  untuk
dianalisis lebih lanjut adalah variabel yang harus memiliki nilai MSA lebih besar sama dengan  0,5  sedangkan  variabel  yang  memiliki  nilai  MSA  lebih  kecil  dari  0,5  harus dikeluarkan dengan tetap memperhatiakn nilai KMO dan Berlett’s.
Dengan dilakukan sebanyak 5 kali pengujian ulang sampai diperoleh nilai MSA dari  semua  variabel  lebih  besar  sama  dengan  0,5  maka  diperoleh  variabel  yang mempunyai  nilai  MSA  diatas  0,5  adalah  sebanyak  8  variabel,  sedangkan  4  variabel yang  nilai  MSAnya  di  bawah  0,5  tidak  diikutsertakan  dalam  proses.  Pengujian  akhir untuk uji korelasi dan kelayakan sampel dapat dilihat pada Tabel 3.2 dan 3.3
Tabel 3.2.  Nilai KMO dan Uji Barlett’s KMO Ukuran sampel kecukupan 0,597 Uji Barlett’s kebulatan Approx. Chi-Square 113,782 Df 28 Sig. 0,000

## Tabel 3.3.  Ukuran korelasi
Variabel Nilai MSA Variabel Nilai MSA X 1 0,622 X 8 0,559 X 2 0,651 X 9 0,579 X 4 0,634 X 10 0,583 X 7 0,527 X 12 0,676

## Pembentukan Faktor
Setelah  variabel  ditentukan  dan  dipilih  serta  perhitungan  korelasinya  telah memenuhi  syarat  untuk  dianalisis  maka  akan  dilakukan  proses  pemfaktoran,  yaitu melakukan sejumlah reduksi pada variabel-variabel yang ada sehingga terbentuk satu atau  lebih  faktor  yang  berisi  sejumlah  variabel.  Untuk  melakukan  proses  reduksi peneliti menggunakan Metode Komponen Utama (Principal Component Analysis).
Tabel 3.4. Hasil ekstraksi analisis komponen utama
Nilai eigen awal Jumlah ekstraksi kuadrat Komponen Total Varians Kumulatif Total Varians Kumulatif % % % % 1 2,454 30,681 0,681 2,454 30,681 30,681 2 1,584 19,805 50,486 1,584 19,805 50,486 3 1,081 13,510 63,996 1,081 13,510 63,996 4 0,854 10,677 74,673 5 0,782 9,711 84,444 6 0,644 8,046 92,490 7 0,428 5,354 97,843 8 0,173 2,157 100,000
Pembentukan  jumlah  faktor  dapat  dilihat  berdasarkan  nilai  eigen.  Faktor-  faktor  yang dalam  perhitungan  memiliki  nilai  eigen  lebih  besar  sama  dengan  satu  akan  dijadikan faktor.  Sehingga  nilai  eigen  yang  memenuhi  kriteria  ada  3  maka  faktor  yang  telah terbentuk ada 3 faktor yaitu  ,  ,  . Setelah diketahui jumlah faktor yang telah terbentuk adalah 3 faktor, maka Tabel 3.5. menunjukkan hasil rotasi faktor loading yang bertujuan untuk  mempermudah  dalam  menetukan  korelasi  suatu  variabel  terhadap  faktor  yang telah terbentuk.
Jumlah faktor juga dapat ditentukan berdasarkan grafik scree plot yang terbentuk
Gambar 1. Grafik scree plot
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa terdapat 3 nilai eigen yang lebih  besar 1,  yaitu  nilai  eigen  faktor  1,  nilai  eigen  faktor  2  dan  nilai  eigen  faktor  3  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  ada  3  faktor  yang  terbentuk  yang  dapat  mewakili  8  variabel  yang telah dianalisis.
Tabel 3.5. Faktor loading setelah dirotasi varimax Variabel Komponen 1 2 3 X 1 -0,050 -0.529 0,486 X 2 0,287 0,779 0,138 X 4 0,111 0,707 0,062 X 7 -0,311 0,389 0,587 X 8 -0,013 0,039 0,800 X 9 0,859 0,253 -0,130 X 10 0,801 0,242 -0,307 X 12 0,594 -0.027 0,420
Tabel  3.5.  menunjukkan  hasil  rotasi  faktor  loading,  ntuk  menentukan  variabel berkorelasi  kuat  dengan  faktor  maka  dilihat  dari  nilai  korelasi  variabel  dengan  masing-
masing  faktor  berdasarkan  nilai  yang  tertinggi.  Dengan  demikian,ke  8  variabel  telah direduksi menjadi 3 faktor dengan komponen-komponennya yaitu:
1. Faktor 1 terdiri dari variabel X 9 ,X 10 dan X 12
2. Faktor 2, terdiri dari variabel X 1 ,X 2 dan X 4
3. Faktor 3, terdiri dari variabel X 7 dan X 8
Langkah  terakhir  dalam  analisis  faktor  adalah  membentuk  model  analisis  faktor, dengan menggunakan rumus:
𝑋 1 − 𝜇 1 = ℓ 11 𝐹 1 + ℓ 12 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 1 𝑚 𝐹 𝑚 + ε 1 𝑋 2 − 𝜇 2 = ℓ 21 𝐹 1 + ℓ 22 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 2 𝑚 𝐹 𝑚 + ε 2 ⋮ 𝑋 𝑝 − 𝜇 𝑝 = ℓ 𝑝 1 𝐹 1 + ℓ 𝑝 2 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 𝑝𝑚 𝐹 𝑚 + ε p
Dengan nilai rata-rata dari masing-masing peubah, diperoleh persamaan faktor:
𝑋 1 − 𝜇 1 = - 0,050 𝐹 1 – 0,529 𝐹 2 + 0,486 𝐹 3 + ε 1 𝑋 2 – 𝜇 2 = 0,287 𝐹 1 + 0,779 𝐹 2 + 0,138 𝐹 3 + ε 2
𝑋 4 – 𝜇 4 = 0,111 𝐹 1 + 0,707 𝐹 2 + 0,062 𝐹 3 + ε 4
𝑋 7 – 𝜇 7 = - 0,311 𝐹 1 + 0,389 𝐹 2 + 0,587 𝐹 3 + ε 7
𝑋 8 – 𝜇 8 = - 0,013 𝐹 1 + 0,039 𝐹 2 + 0,800 𝐹 3 + ε 8
𝑋 9 – 𝜇 9 = 0,859 𝐹 1 + 0,253 𝐹 2 - 0,130 𝐹 3 + ε 9
𝑋 10 – 𝜇 10 = 0,801 𝐹 1 + 0,242 𝐹 2 - 0,307 𝐹 3 + ε 10
𝑋 12 – 𝜇 12 = 0,594 𝐹 1 - 0,027 𝐹 2 + 0,420 𝐹 3 + ε 12

## Interpetasi Hasil Analisis Faktor
Berdasarkan analisis di atas dapat disimpulkan bahwa setelah dilakukan poses pemfaktoran dan rotasi pada ke 12 variabel awal maka diperoleh 3 faktor dengan pengelompokan variabel yang telah terbentuk, yaitu:
1. Faktor  1  menempati  ranking  tertinggi  dalam  faktor  yang  mempengaruhi  ISPA terhadap  balita  dan  memiliki  korelasi  dengan  variabel  X 9 ,X 10 dan  X 12. Faktor  ini dinamakan faktor penggunaan obat nyamuk dan polusi udara,artinya penggunaan obat nyamuk dan polusi udara merupkan salah satu faktor penyebab ISPA dimana terdapat  banyak  sekali  pencemaran  udara  di  dalam  rumah  yang  mengganggu saluran pernapasan balita sehingga berisiko terkena ISPA.
2. Faktor  2  menempati  ranking  kedua  dalam  faktor  yang  mempengaruhi  ISPA terhadap  balita  dan  memiliki  korelasi  dengan  variabel  X 1 ,X 2 dan  X 4. Faktor  ini dinamakan  karakteristik  balita,  artinya  karakteristik  balita  merupakan  salah  satu faktor  penyebab  ISPA,  kemampuan  seorang  bayi  untuk mencerna  makanan  pada usia  di  bawah  lima  tahun  dan  pemberian  imunisasi  sangat  mempengaruhi kekebalan tubuh seorang balita.
3. Faktor  3  menempati  ranking  tertinggi  dalam  faktor  yang  mempengaruhi  ISPA terhadap  balita  dan  memiliki  korelasi  dengan  variabel  X 7 dan  X 8. Faktor  ini dinamakan keluarga merokok, artinya faktor keluarga merokok merupakan salah satu  faktor  penyebab  ISPA,  dimana  keluarga  merupakan  orang-orang  terdekat balita,  dimana  perlakuan  dari  keluarga  sangat  mempengaruhi  kesehatan  dan tumbuh  kembang  balita.  Asap  rokok  dari  orang  tua  atau  penghuni  rumah  yang satu  atap  dengan  balita  merupakan  bahan  pencemaran  dalam  ruang  tempat tinggal yang serius serta akan menambah risiko kesakitan dan paparan yang terus- menerus akan menimbulkan gangguan pernapasan yang serius.

## 4. SIMPULAN
Pertama, faktor–faktor yang mempengaruhi kejadian ISPA terhadap balita ada tiga faktor yaitu:  Faktor  penggunaan  obat  nyamuk dan  polusi  udara,  karakteristik  balita  dan  faktor perilaku  keluarga.  Pada  faktor  penggunaan  obat  nyamuk  dan  polusi  udara,  ibu  yang sering  menggunakan  obat  nyamuk  secara  rutin  setiap  hari,  sering  menempatkan  obat nyamuk  di  dalam  kamar  bayi  dan  sering  menggendong  bayi  ketika  sedang  memasak dapat mempengaruhi kejadian ISPA terhadap balita. Pada faktor karakteristik balita, bayi yang  pernah  mendapatkan  perawatan  khusus  akibat  masalah  pernapasan,  bayi  yang sering  diberikan  makanan  tambahan  pada  usia  di  bawah  tujuh  bulan  dan  pemberian imunisasi  yang  tidak  teratur  dapat  mempengaruhi  kejadian  ISPA.  Sedangkan  pada perilaku  keluarga,  anggota  keluarga  yang  sering  merokok  di  dalam  rumah,  bayi  yang sering  terpapar  asap  rokok  mempunyai  dampak  yang  buruk  terhadap  kesehatan  bayi, dimana asap rokok yang dihasilkan dapat mengakibatkan masalah pernapasan terhadap balita dan jika paparan terus menerus dapat menyababkan ISPA terhadap balita.
Kedua,  faktor  yang  dominan  mempengaruhi  kejadian  ISPA  terhadap  balita  yaitu penggunaan obat nyamuk dan polusi udara dengan variansnya sebesar 30,681% dan nilai eigennya  sebesar  2,454.  Faktor  tesebut  memiliki  nilai  eigen  dan  varians  yang lebih  besar dari  faktor  lainnya  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  penggunaan  obat  nyamuk  secara terus  menerus  dan  paparan  polusi  udara  di  dalam  rumah  yang  dihasilkan  dari  bahan bakar  memasak  sangat  mengganggu  saluran  pernapasan  balita  menjadi  faktor  terbesar terjadinya ISPA terhadap balita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  D.  Maryani,  “Hubungan  antara  Kondisi  Lingkungan  Rumah  dan  Kebiasaan Merokok  Anggota  Keluarga  deangan  Kejadian  ISPA  pada  Balita  di  Kelurahan Bandarharjo Kota Semarang.,” Universitas Negeri Semarang, Semarang, 2012.
[2]  Dinas Kesehatan Kabupaten Timor Tengah Selatan., “Profil Kesehatan 2016.” 2017.
[3]  L.  M.  Hidayatullah,  Y.  Helmi,  and  H.  Aulia,  “Hubungan  Antara  Kelengkapan Imunisasi  Dasar  dan  Frekuensi  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  pada  Balita yang Datang Berkunjung  ke Puskesmas Sekip Palembang 2014,” Jurnal Kedokteran dan Kesehatan :  Publikasi  Ilmiah  Fakultas  Kedokteran  Universitas  Sriwijaya;  Vol  3,  No  3  (2016),
Mar. 2018, [Online]. Available:
https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jkk/article/view/5170
[4]  V. Noviyanti, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kejadian Penyakit ISPA Pada Balita di  Sekitar  Wilayah  Tempat  Pembuangan  Akhir  Sampah  (TPAS)  Tamangapa  Kota Makassa,” Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, Makassar, 2012.
[5]  R.  A.  Johnson  and  D.  W.  Wichern,  Applied  Multivariate  Statistical  Analysis.  Pearson Education
Limited, 2013.
[Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=1XMnngEACAAJ
[6]  A. A. R. Fernandes, U. B. Press, and U. Media,  Metode Statistika Multivariat Pemodelan Persamaan  Struktural  (SEM)  Pendekatan  WarpPLS.  Universitas  Brawijaya  Press,  2017. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=GrRVDwAAQBAJ
[7]  A. Widarjono, Analisis Statistika Multivariat Terapan. Yohyakarta: UPP  STM YKPN, 2010.
[8]  J.  F.  Hair,  Multivariate  data  analysis.  Pearson  Prentice  Hall,  2018.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=ulWrzgEACAAJ
[9]  Puskesmas  Nulle,  “Data  pasien  penderita  ISPA  terhadap  balita  bulan  oktober  2019.” Puskesmas Nulle Timor Tengah Selatan, 2019.