## Analisis Regresi Logistik Biner pada Kejadian Transient Ischemic Attack (Tia) di RSUD Dr. Soetomo Surabaya

## Adelia Rahma Fadhilah, Hari Basuki Notobroto
Departemen Biostatistika dan Kependudukan FKM Unair Jl. Mulyorejo Kampus C Unair Surabaya 60115 Alamat korespondensi: Adelia Rahma Fadhilah, E-mail: della.adeliarahma@yahoo.com

## ABSTRACT
Analysis of the in fl uence of risk factors aims to describe the unidirectional relationship between risk factors to an incident or a spesi fi c disease, one of which is binary logistic regression. This analysis is applied to case of TIA because TIA is a warning that stroke will occur. This study was carried out to determine risk factors that a ﬀ ect case of TIA in Dr. Soetomo Regional Public Hospital Surabaya in 2012-2015 and the best binary logistic regression model. This study was an observational and case control study. Subjects were 90 inpatients at nerve division. Data were collected by observing the patient’s card status to get information of variables examined. Independent variables were hypertension, dyslipidemia, and diabetes mellitus. Result of simultaneous test showed that at least one variable that a ﬀ ected TIA (p = 0,000). Partial test showed that hypertension (p = 0.015; OR = 4.327), dyslipidemia (p = 0.000; OR = 10.455), and diabetes mellitus (p = 0.032; OR = 3.942) a ﬀ ected TIA (p < 0.05). This independent variables have contributed as much as 49% to TIA with prediction accuracy was 67%. Model obtained was fi t (p > 0.05). Binary logistic regression can be used to analyze risk factors of TIA in Dr. Soetomo Regional Public Hospital Surabaya in 2012–2015 with high prediction accuracy. Patients with dyslipidemia have the highest risk of TIA. Hypertension or diabetes mellitus was also signi fi cant risk factor of TIA.
Keywords: binary logistic regression, TIA, risk factors

## ABSTRAK
Analisis  pengaruh  faktor  risiko  bertujuan  untuk  menggambarkan  hubungan  searah  antara  sekumpulan  faktor risiko terhadap suatu kejadian atau penyakit tertentu, salah satunya adalah analisis regresi logistik biner. Analisis diterapkan pada kejadian TIA karena TIA merupakan peringatan bahwa stroke akan terjadi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor risiko yang berpengaruh terhadap kasus TIA di RSUD Dr. Soetomo Surabaya pada tahun 2012 sampai 2015, serta menentukan model regresi logistik biner terbaik. Penelitian dilakukan secara observasional dan dengan rancangan case control. Subjek penelitian yang digunakan adalah 90 pasien rawat inap di Poli Saraf. Pengambilan data dilakukan hanya dengan mengamati kartu status pasien untuk mendapatkan informasi tentang variabel yang diteliti. Variabel independen penelitian adalah hipertensi, dislipidemia, dan diabetes melitus. Hasil uji  signiﬁ kansi  parameter  serentak  menunjukkan  bahwa  minimal  terdapat  satu  variabel  yang  mempengaruhi kejadian TIA  (p  =  0,000).  Pengujian  secara  parsial  menunjukkan  bahwa  variabel  hipertensi  (p  =  0,015;  OR  = 4,327),  dislipidemia  (p  =  0,000;  OR  =  10,455),  dan  diabetes  melitus  (p  =  0,032;  OR  =  3,942)  mempengaruhi kejadian TIA (p < 0,05). Variabel independen tersebut mempunyai kontribusi 49% terhadap kejadian TIA dengan ketepatan prediksinya adalah 67%. Model yang diperoleh telah sesuai (p > 0,05). Kesimpulan yang dapat ditarik adalah regresi logistik biner dapat digunakan untuk menganalisis faktor risiko TIA di RSUD Dr. Soetomo Surabaya tahun 2012–2015 dengan ketepatan prediksi yang tinggi. Hasil analisis tersebut menunjukkan bahwa pasien dengan dislipidemia memiliki risiko terkena TIA paling tinggi. Variabel hipertensi maupun diabetes melitus juga merupakan faktor risiko TIA yang bermakna.
Kata kunci: regresi logistik biner, TIA, faktor risiko

## PENDAHULUAN
Statistika  mampu  berperan  sebagai  suatu alat yang digunakan untuk deskripsi, komparasi, korelasi dan regresi (Usman dan Akbar, 2006).
Statistika yang berperan untuk regresi mempunyai peran  khusus  yaitu  bukan  hanya  meramalkan pengaruh  suatu  data  terhadap  data  yang  lain tetapi  juga  untuk  mengestimasi  kecenderungan peristiwa  yang  akan  terjadi  (Purwoto,  2007).
Analisis  regresi  merupakan  analisis  hubungan atau  pengaruh  antara  variabel  bebas  (variabel independen)  dengan  variabel  terikat  (variabel dependen) dan dikelompokkan menjadi dua, yaitu regresi linier dan regresi non linier. Regresi non linier  bertujuan  untuk  menganalisis  data  hasil penelitian yang berbentuk kualitatif, salah satunya adalah analisis regresi logistik biner.
Regresi logistik biner merupakan salah satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari hubungan antara variabel dependen yang bersifat dichotomous (berskala  nominal  atau  ordinal dengan  dua  kategori)  dengan  satu  atau  lebih variabel independen yang bersifat kontinyu atau kategorik (Agresti, 1990). Regresi logistik biner terdiri  dari  beberapa  tahapan.  Tahap  pertama adalah  uji  independensi  yang  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  di  antara  variabel-variabel yang akan diteliti memiliki hubungan atau tidak. Uji  independensi  dapat  dilakukan  dengan  Uji Pearson Chi-Square .
Tahapan selanjutnya adalah metode Maximum Likelihood untuk  menentukan  parameter  model regresi  logistik,  kemudian  uji  signifikansi parameter secara keseluruhan dan individual untuk mengetahui  pengaruh  dari  variabel  independen terhadap variabel dependen sebelum menentukan model regresi logistik. Model regresi logistik yang telah diperoleh diuji kecocokan model agar dapat memberikan kesimpulan yang tepat terhadap data hasil observasi. Uji kecocokan ini diperlukan untuk mengetahui  apakah  model  regresi  logistik  biner tersebut  sudah  layak  digunakan.  Uji  kecocokan model  untuk  regresi  logistik  terdapat  beberapa macam,  salah  satunya  adalah  uji Hosmer dan Lemeshow dengan  hasil  model  regresi  logistik biner yang terbaik.
Statistika secara praktis merupakan penerapan dari statistika matematis terhadap berbagai bidang ilmu,  misalnya  penerapan  statistika  pada  ilmu biomedis dan kesehatan yang disebut biostatistika (Kim and Dailey, 2008). Pada bidang kesehatan, analisis regresi logistik biner dimanfaatkan untuk meneliti adanya pengaruh beberapa faktor risiko terhadap  kejadian  suatu  penyakit  dan  dapat dijadikan  sebagai  upaya  preventif  dan  promotif. Keunggulan analisis regresi logistik biner tersebut dapat diterapkan pada kejadian Transient Ischemic Attack (TIA)  sebab  TIA  merupakan  keadaan medis yang darurat dan peringatan bahwa stroke
akan  terjadi  pada  sepertiga  pasien  yang  telah mengalaminya.
Stroke menurut World Health Organization (WHO) (1988) dalam Junaidi (2011), adalah suatu sindrom  klinis  dengan  gejala  berupa  gangguan fungsi  otak  secara  fokal  maupun  global,  yang dapat  menimbulkan  kematian  atau  kecacatan yang menetap lebih dari 24 jam, tanpa penyebab lain,  kecuali  gangguan  vaskular. Stroke terjadi karena terhambatnya aliran darah ke otak karena perdarahan ( stroke hemoragik) ataupun sumbatan ( stroke iskemik) dengan gejala dan tanda sesuai bagian  otak  yang  terkena,  yang  dapat  sembuh sempurna, sembuh dengan cacat, atau kematian. Insiden  pada stroke hemoragik  intrakranial sebesar  15%  yang  terdiri  dari  intraserebral  10% dan  subaraknoid  5%,  sedangkan  sisanya  85% disebabkan oleh stroke iskemik yang terdiri dari serangan  iskemik  sepintas  ( Transient Ischemic Attack/ TIA) sebesar 40%, trombosis serebri 20%, emboli serebri 20%, dan penyebab lainnya, seperti vaskulitis  otak  dan  hipoperfusi  serebral,  sebesar 5%. TIA merupakan penyebab stroke terbesar jika dilihat dari jumlah insidennya.
Definisi  TIA  menurut  Institut  Nasional Gangguan  Neurologi  dan Stroke (1990),  seperti yang  dikutip  dalam  Ellis et al (2011),  adalah kehilangan  fungsi  otak  fokal  atau  mata  dengan gejala  yang  berlangsung  kurang  dari  24  jam. Risiko stroke tertinggi adalah pada 48 jam pertama setelah TIA. Diagnosis yang akurat dapat dicapai dengan memperoleh riwayat serangan mendadak gejala negatif yang berasal dari wilayah vaskular pasien stroke iskemik disertai dengan pemeriksaan normal  dan  tidak  adanya neuroimaging yang menjadi bukti infark.
Penelitian  vaskular  Oxford  University  telah mengukur risiko stroke pada penderita TIA, yaitu 8% pada tujuh hari, 11,5% pada satu bulan, dan 17,3% pada tiga bulan. Penelitian lain mengatakan bahwa 18,8% TIA dapat berubah menjadi stroke dalam waktu 10 tahun dari diagnosis TIA awal.
Studi  di Abergavenny  menyatakan  bahwa TIA  terjadi  pada  sekitar  35  orang  per  100.000 penduduk setiap tahunnya, serta berkaitan dengan risiko stroke yang sangat tinggi pada bulan pertama serangan dan sampai satu tahun setelahnya (Ellis, et al., 2011).  Secara  keseluruhan,  insiden  TIA berkisar  antara  200.000  sampai  500.000  kasus per tahunnya.
Fadhilah dan Notobroto, Analisis Regresi Logistik Biner pada …
Maka  dari  itu,  diperlukan  pengendalian faktor  risiko  secara  ketat  agar  jumlah  kejadian TIA tersebut dapat berkurang. Faktor risiko dari TIA  itu  sendiri  adalah  hipertensi,  dislipidemia, dan  diabetes  melitus.  Hipertensi  adalah suatu  keadaan  di  mana  seseorang  mengalami peningkatan tekanan darah di atas normal. Nilai normal tekanan darah seseorang dengan ukuran tinggi  badan,  berat  badan,  tingkat  aktivitas normal  dan  kesehatan  secara  umum  adalah 120/80  mmHg  (Sudoyo,  2009).  Dikatakan hipertensi  bila  tekanan  darah  lebih  besar  dari 140/90 mmHg.
Dislipidemia  adalah  kelainan  metabolisme lipid yang ditandai dengan peningkatan maupun penurunan  fraksi  lipid  dalam  plasma.  Kelainan fraksi lipid yang paling utama adalah kenaikan kadar kolesterol total (≥ 200 mg/dl), kolesterol Low Density Lipoprotein (LDL)  (≥  150  mg/ dl),  kenaikan  kadar  trigliserida  (≥  200  mg/dl), atau penurunan kadar High Density Lipoprotein (HDL) (< 35 mg/dl).
Diabetes melitus menyebabkan kadar lemak darah  meningkat  karena  konversi  lemak  tubuh yang  terganggu.  Dikatakan  menderita  diabetes melitus  jika  kadar  gula  darah  >  200  mg/dl (Sudoyo, 2009).
Faktor-faktor  tersebut  akan  dianalisis dengan  menggunakan  regresi  logistik  biner untuk mengetahui faktor risiko apa yang paling berpengaruh,  berapa  besar  pengaruhnya,  dan bagaimana  model  regresi  terbaik.  terhadap kejadian TIA  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya pada tahun 2012 sampai 2015.

## METODE PENELITIAN

## Rancang Bangun Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian observasional,  yaitu  penelitian  yang  hanya melakukan  pengamatan  atau  observasi  dan tidak  memberikan  perlakuan  atau  intervensi pada  subjek  yang  diteliti  (responden).  Desain penelitian  yang  digunakan  adalah  desain case control (kasus kontrol), yaitu adalah desain yang menilai hubungan paparan dan penyakit dengan menentukan sekelompok orang dengan penyakit tertentu (kasus) dan sekelompok orang yang tidak mempunyai penyakit tersebut (kontrol) kemudian membandingkan  frekuensi  paparan  pada  kedua kelompok tersebut.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di rekam medis rawat inap  Poli  Saraf  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya pada tanggal 10 Mei sampai 16 Mei 2016.

## Populasi Penelitian
Populasi dalam penelitian ini, baik kelompok kasus maupun kontrol, adalah semua pasien rawat inap di Poli Penyakit Saraf RSUD Dr. Soetomo pada tahun 2012 sampai 2015.

## Besar dan Cara Pengambilan Sampel
Sampel kasus yang digunakan sebanyak 30 pasien rawat inap yang terkena TIA, sedangkan sampel  kontrol  dihitung  dua  kali  dari  besar sampel  kasus,  yaitu  60  pasien  rawat  inap  yang tidak terkena TIA. Teknik pengambilan sampel dilakukan dengan mengacak nomor rekam medis pasien rawat inap tersebut.

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  diteliti  dapat  dilihat  pada kerangka teori sebagai berikut.
Cara Pengumpulan dan Analisis Data
Gambar 1. Kerangka Teori.
Data  dalam  penelitian  merupakan  data sekunder  yang  diambil  dari  rekam  medis  dan kartu  status  pasien.  Analisis  data  dilakukan secara deskriptif dan analitik. Analisis deskriptif bertujuan untuk memberikan gambaran variabel yang  diteliti,  sedangkan  analisis  analitik digunakan  dalam  pengolahan  data  dengan melakukan  analisis  terhadap  sampel  penelitian
Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol. 5, No. 2 Desember 2016: 157–165
untuk  mengetahui  hubungan  antar  variabel dengan menggunakan uji statistik regresi logistik biner secara univariat dan multivariat.

## HASIL PENELITIAN
Pasien  yang  melakukan  rawat  inap  di  Poli Saraf RSUD Dr. Soetomo Surabaya telah tercatat sesuai dengan kode ICD 2010. Kode ICD untuk penyakit saraf, yaitu kode G. Penelitian kali ini menggunakan  kode  ICD  G  61  untuk  populasi kontrol (tidak terkena TIA) dan kode ICD G 45 untuk populasi kasus (terkena TIA).
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  pasien  yang terkena  TIA  sebanyak  35  pasien  16,75%)  dari 209 pasien rawat inap pada tahun 2012 sampai 2015.
Pasien  yang  dinyatakan  tidak  dislipidemia sebanyak  52  pasien  (82,5%)  tidak  terkena TIA dan  11  pasien  (17,5%)  terkena  TIA.  Sebagian besar  pasien  yang  terkena  TIA  memiliki dislipidemia,  yaitu  sebanyak  19  pasien  dari  30 pasien. Hasil analisis univariatnya adalah p value (0,000) < α (0,05), artinya variabel dislipidemia mempengaruhi kejadian TIA..
Tabel 1. Hasil Pemeriksaan Pasien Rawat Inap di  Poli  Saraf  RSUD  Dr.  Soetomo Surabaya, 2012–2015 Hasil Pemeriksaan Frekuensi % Tidak TIA (G 61) 174 83,25 TIA (G 45) 35 16,75 Total 209 100,00

## Analisis Regresi Logistik Univariat
Pasien  yang  tidak  memiliki  hipertensi sebagian besar tidak terkena TIA, yaitu sebanyak 47  pasien  (81,0%)  dan  pasien  yang  memiliki hipertensi  sebagian  besar  terkena  TIA,  yaitu sebanyak  19  pasien  (59,4%).  Hasil  analisis univariatnya  adalah  p value (0,000)  <  α  (0,05), artinya  variabel  hipertensi  mempengaruhi kejadian TIA.
Tabel 2. Distribusi Pasien Berdasarkan Status
Hipertensi  Pasien  terhadap  Kejadian
TIA, 2012–2015
HT Hasil Pemeriksaan Total Normal TIA N % f % f % Tidak 47 81,0 11 19,0 58 100 Ya 13 40,6 19 59,4 32 100 Total 60 66,7 30 33,3 90 100
Tabel 3. Distribusi  Pasien  Berdasarkan Status  Dislipidemia  Pasien  terhadap Kejadian TIA, 2012-2015 DL Hasil Pemeriksaan Total Normal TIA N % f % f % Tidak 52 82,5 11 17,5 63 100 Ya 8 29,6 19 70,4 27 100 Total 60 66,7 30 33,3 90 100
Tabel 4. Distribusi Pasien Berdasarkan Status Diabetes  Melitus  Pasien  terhadap Kejadian TIA, 2012–2015 DM Hasil Pemeriksaan Total Normal TIA N % f % f % Tidak 51 78,5 14 21,5 65 100 Ya 9 36,0 16 64,0 25 100 Total 60 66,7 30 33,3 90 100
Jumlah pasien yang tidak memiliki diabetes melitus terkena TIA sebesar 21,5% (14 pasien) dan tidak terkena TIA sebesar 78,5% (51 pasien), sedangkan jumlah pasien yang memiliki diabetes melitus  terkena  TIA  sebesar  64,0%  dan  tidak terkena  TIA  sebesar  36,0%.  Hasil  analisis univariatnya  adalah  p value (0,000)  <  α  (0,05), artinya variabel diabetes melitus mempengaruhi kejadian TIA.

## Analisis Regresi Logistik Multivariat
Analisis  multivariat  dilakukan  dengan memasukkan  ketiga  variabel  independen (hipertensi,  dislipidemia,  dan  diabetes  melitus) dan  didapatkan  beberapa  hasil.  Hasil  yang pertama  adalah  hasil  uji  independensi  yang ditandai dengan p value < α (0,05). Parameter yang
Fadhilah dan Notobroto, Analisis Regresi Logistik Biner pada …
telah  diestimasi  akan  diuji  secara  serentak  dan parsial.  Hasil  uji  secara  serentak  dapat  dilihat pada tabel berikut.

## PEMBAHASAN
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  semua pasien rawat inap di Poli Penyakit Saraf RSUD Dr. Soetomo pada tahun 2012 sampai 2015 yang dinyatakan secara medis terkena TIA dan tidak terkena TIA  (normal).  Sampel  kasus  penelitian ini adalah 30 pasien rawat inap yang dinyatakan terkena  TIA  dengan  kode  ICD  G  45  karena keterbatasan  jumlah  kasus  TIA  di  RSUD  Dr. Soetomo Surabaya.
Sampel  kontrolnya  adalah  60  pasien  rawat inap yang dinyatakan tidak terkena TIA maupun stroke dengan  kode  ICD  G  61  ( Guillain Barre Syndrome (GBS))  di  setiap  tahunnya  yang dihitung  dari  jumlah  dua  kali  sampel  kasus. Data  diperoleh  dari  rekam  medis  dan  kartu status  pasien  rawat  inap  yang  terpilih  secara acak.  Pengukuran  pada  subjek  penelitian  tidak melibatkan  kontak  langsung  sehingga  subjek tidak sadar bahwa mereka merupakan bagian dari penelitian  dan  tidak  merasa  terganggu  selama proses penelitian, tetapi meninggalkan bukti dari perilaku sosial secara ilmiah (Kuntoro, 2009).
Kejadian  TIA  digambarkan  dengan  faktor risiko  yang  menjadi  variabel  pada  penelitian ini. Variabel yang digunakan adalah hipertensi, dislipidemia,  dan  diabetes  melitus.  Indikator risiko tinggi pasien TIA meliputi tekanan darah lebih  dari  140/90  mmHg  dan  riwayat  diabetes (Anderson, et al. , 2012). Subjek penelitian yang memiliki  hipertensi  dan  mengalami  TIA  lebih besar  daripada  yang  tidak  memiliki  hipertensi, yaitu  59,4%.  Penderita  TIA  juga  dianggap memiliki obesitas dan memiliki serum kolesterol ≥  220  mg/dl  yang  disebut  hiperkolesterolemia/ dislipidemia (Sorgavi, et al. , 2014).
Analisis pengaruh faktor risiko merupakan analisis yang digunakan untuk menggambarkan hubungan searah antara sekumpulan faktor risiko terhadap  suatu  kejadian  atau  penyakit  tertentu. Analisis  pengaruh  faktor  risiko  yang  sering banyak digunakan adalah analisis regresi logistik. Regresi  logistik  bertujuan  untuk  mengatasi kelemahan dari Linier Probability Model (LPM) yang dapat memberikan hasil kurang memuaskan karena  menghasilkan  taksiran  probabilitas kurang  dari  nol  atau  lebih  dari  satu  (Widiarta dan Wardana, 2011).
Tabel 5. Omnibus Tests of Model Coe ﬃ cients
Chi-square df Sig. Step 1 38,671 3 0,000 Model 1 38,671 3 0,000
Berdasarkan  hasil likelihood G ratio test pada  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  nilai  G 2 (38,671)  >  χ 2 (0,05,  3) (17,730)  atau  nilai  p value (0,000)  <  α  (0,05).  Jika  p value <  α,  maka dilanjutkan dengan uji secara parsial yang dapat dilihat hasilnya pada tabel 6.
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  variabel hipertensi, dislipidemia, dan diabetes melitus memiliki  nilai  p value kurang  dari  α  (0,05). Variabel  independen  yang  signiﬁ kan  akan dimasukkan  pada  model  regresi  logistik. Model  yang  telah  terbentuk  akan  diuji dengan uji kesesuaian model.
Tabel 6. Variables in the Equation
Variabel B Sig. Exp(B) HT Ya Tidak (ref) 1,465 0,015 4,327 DL Ya Tidak (ref) 2,347 0,000 10,455 DM Ya Tidak (ref) 1,372 0,032 3,942
Tabel 7. Hosmer and Lemeshow Test Chi-square Sig. 3,174 0,529
Hasil Hosmer and Lemeshow Test pada tabel 7 menunjukkan bahwa nilai signiﬁ kansi dari  model  sebesar  0,529  dengan  tingkat kemaknaan sebesar α = 0,05 sehingga p value > α.
Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol. 5, No. 2 Desember 2016: 157–165
Analisis  regresi  logistik  terdiri  dari  dua macam, yaitu regresi logistik sederhana (bivariat) dan regresi logistik ganda (multivariat). Penelitian yang  dilakukan  oleh  Erna  Hayati  tentang “Analisis  Regresi  Logistik  untuk  Mengetahui Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Frekuensi Kedatangan Pelanggan di Pusat Perbelanjaan X” melakukan  analisis  regresi  logistik  sederhana sebelum analisis regresi logistik ganda. Analisis regresi logistik sederhana dilakukan agar dapat mengetahui  pengaruh  masing-masing  variabel independen  (faktor  risiko)  terhadap  variabel dependen (kejadian TIA) secara individu sebelum dilakukan pemodelan secara bersama-sama.
Hasil  regresi  logistik  sederhana  pada penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ketiga variabel signiﬁ kan secara individu. Hasil tersebut berarti  variabel  hipertensi,  dislipidemia,  dan diabetes melitus mempengaruhi kejadian TIA di RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya  pada  tahun 2012–2015.  Variabel  tersebut  belum  tentu signifikan  pula  apabila  dimasukkan  secara bersama-sama ke dalam analisis regresi logistik ganda. Analisis regresi logistik ganda memiliki beberapa  tahapan  untuk  mendapatkan  model regresi terbaik, yaitu uji independensi, estimasi parameter,  uji  signiﬁ kansi  parameter,  dan  uji kesesuaian model.

## Uji Asumsi Klasik
Uji  normalitas  tidak  dilakukan  karena model  regresi  logistik  tidak  memerlukan  uji asumsi  klasik  tersebut,  melainkan  memerlukan uji  independensi.  Uji  independensi  untuk mendeteksi  non  multikolinieritas  antar  variabel independen.  Non  multikolinieritas  merupakan asumsi regresi yang berarti bahwa antara peubah prediktor  tidak  terjadi  hubungan  sempurna maupun  mendekati  sempurna  (Kurniasari, et al. , 2008). Uji independensi dapat dilakukan dengan  Uji Pearson Chi-Square. Hasil  uji pearson chi-square menunjukkan bahwa terdapat multikolinieritas  antara  variabel  hipertensi, dislipidemia,  dan  diabetes  melitus.  Variabel tersebut tetap dimasukkan dalam model karena diduga mempengaruhi kejadian TIA.
Hasil  penelitian  tersebut  berkaitan  juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Virgiana Nanda  Sari  tentang  “Pemilihan  Model  Regresi Logistik  Multinomial  dan  Ordinal  Terbaik”.
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  variabel umur dan tingkat pengetahuan tidak dihilangkan dari model meskipun memiliki multikolinieritas. Hal  ini  dikarenakan  kedua  variabel  tersebut diduga  mempengaruhi  tingkat  tekanan  darah, serta diperkuat dengan sifat nonmultikolinieritas antar variabel independen lainnya.

## Uji Signiﬁ kansi Parameter
Uji  signiﬁ kansi  parameter  dibagi  menjadi dua, yaitu secara serentak dan parsial. Pengujian signiﬁ kansi parameter secara serentak bertujuan untuk membandingkan nilai pengamatan respons dengan  penduga  nilai  respons  untuk  model penuh  dan  intersep  (Hosmer  dan  Lemeshow, 2000). Pengujian ini dilakukan dengan uji rasio likelihood dan  melibatkan  ketiga  faktor  risiko TIA. Uji rasio likelihood ini merupakan uji rasio kemungkinan maksimum yang digunakan untuk menguji  peranan  variabel  independen  di  dalam model secara bersama-sama (Susilo, 2014).
Hasil  uji  signifikansi  parameter  secara serentak  yang  ditunjukkan  pada  tabel  5,  yaitu variabel  hipertensi,  dislipidemia,  dan  diabetes melitus  mempengaruhi  kejadian  TIA  secara bersama-sama.  Hasil  tersebut  juga  dapat menyimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu faktor  risiko  yang  berpengaruh  signifikan terhadap kejadian TIA.
Koeﬁ sien  determinasi  regresei  logistiknya adalah  0,485,  artinya  kontribusi  faktor  risiko tersebut  terhadap  kejadian  TIA  adalah  49%. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh  Oktani  Haloho et al. tentang  “Penerapan Analisis Regresi Logistik pada Pemakaian Alat Kontrasepsi  Wanita”.  Penelitian  menunjukkan bahwa  koefisien  determinasi  regresi  logistik sebesar 0,553 sehingga dapat dikatakan kontribusi variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  adalah 55%.
Faktor risiko yang berpengaruh ditunjukkan pada hasil pengujian signiﬁ kansi parameter secara parsial. Uji tersebut menunjukkan apakah suatu variabel independen tersebut layak untuk masuk ke  dalam  model  regresi  atau  tidak  (Agresti, 1990). Uji signiﬁ kansi parameter secara parsial menggunakan  uji Wald Chi-square (Hosmer dan  Lemeshow,  2000),  serta  dengan  metode backward wald . Metode backward wald adalah
Fadhilah dan Notobroto, Analisis Regresi Logistik Biner pada …
dengan memasukkan semua variabel independen kemudian  mengeliminasi  satu  persatu  variabel yang  tidak  signifikan  hingga  tersisa  variabel independen yang signiﬁ kan (Widhiarso, 2010).
Uji Wald menghasilkan  semua  variabel independen yang signiﬁ kan (tabel 6). Ketepatan prediksi dalam penelitian ini sebesar 67% yang dapat  dilihat  pada Classi fi cation  Table ( output SPSS).  Besarnya  pengaruh  ketiga  variabel tersebut  dilihat  dari  nilai Odd Ratio (OR) (Hosmer dan Lemeshow, 2000). Nilai OR ketiga variabel tersebut ditunjukkan oleh nilai Exp (B) pada tabel 6.
Variabel  hipertensi  dengan  nilai  OR  4,327 menjelaskan bahwa pasien yang memiliki tekanan darah tinggi akan berisiko terkena TIA 4,327 kali lebih  besar  dibandingkan  dengan  pasien  yang tidak memiliki hipertensi (tekanan darah normal). Hipertensi  yang  tidak  terkontrol  adalah  salah satu faktor risiko terpenting untuk TIA dan dapat menyebabkan kerusakan pembuluh darah (Chest Heart & Stroke Scotland, 2014).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  George Howard et al. menunjukkan  bahwa  kelompok TIA (kasus) terdiri dari responden yang sedikit lebih  tua  dengan  prevalensi stroke sebelumnya dan  hipertensi  yang  tinggi.  Hal  ini  dibuktikan dengan  persentase  hipertensi  pada  kasus  TIA sebesar  65%  dibanding  dengan  persentase hipertensi pada kasus katerisasi jantung (49%). Pasien TIA dengan hipertensi menjadi prediktor kuat untuk kejadian stroke berikutnya (Simmons, et al. , 2012). Pengurangan tekanan darah tinggi sangat  penting  dalam  mengurangi  risiko stroke (Heart and Stroke Foundation, 2016).
Variabel  dislipidemia  merupakan  variabel independen  yang  paling  berpengaruh  terhadap kejadian TIA  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya pada  tahun  2012  hingga  2015.  Hal  tersebut dikarenakan  variabel  dislipidemia  memiliki nilai  OR  paling  tinggi  diantara  kedua  variabel independen lainnya, yaitu 10,455. Nilai tersebut berarti bahwa pasien yang memiliki dislipidemia berisiko  terkena  TIA  10,455  kali  lebih  besar daripada pasien yang tidak memiliki dislipidemia. Tingkat  kolesterol  atau  trigliserida  yang  tinggi dapat  berkontribusi  dalam  perkembangan
aterosklerosis yang mengarah ke TIA dan stroke (Heart and Stroke Foundaton, 2016).
Sebuah  penelitian  besar  kohort  prospektif menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara  kadar  serum  kolesterol  dengan  iskemik serebral.  Penelitian  lain  menunjukkan  bahwa semakin  besar  penurunan  tingkat Low Density Lipoprotein Cholesterol (LDL-C) semakin besar pula  penurunan  risiko stroke iskemik  setelah TIA  karena  dislipidemia  merupakan  faktor risiko stroke iskemik  yang  signiﬁ kan  dengan OR  1,89  (Simmons, et al. ,  2012).  Penelitian yang dilakukan oleh Gaia Sirimarco et al. juga menunjukkan  bahwa  prevalensi  dislipidemia yang  lebih  tinggi  ditemukan  pada  pasien  TIA dengan lesi iskemik yang terdeteksi pada MRI.
Variabel berikutnya adalah variabel diabetes melitus  dengan  nilai  OR  3,942,  artinya  pasien yang memiliki diabetes melitus berisiko terkena TIA 3,942 kali lebih besar dibandingkan dengan pasien  yang  tidak  memiliki  diabetes  melitus. Besarnya risiko pasien dengan diabetes melitus ini sesuai dengan penelitian lain yang dilakukan oleh  Vijaya  Sorganvi et al .  Penelitian  tersebut menemukan  hubungan  yang  signiﬁ kan  antara diabetes  dengan stroke iskemik  dan  besar risiko responden terkena stroke iskemik dengan diabetes  adalah  3,542  kali  daripada  responden yang  tidak  memiliki  diabetes. Stroke iskemik dan TIA dianggap satu kesatuan, jika tidak ada rekomendasi  yang  berbeda  maka  rekomendasi dapat  berlaku  untuk  kedua  kondisi  tersebut (Ringleb, et al. , 2011).

## Model Regresi Logistik
Model  regresi  logistik  biner  terbaik  yang diperoleh adalah sebagai berikut.
Persamaan  tersebut  menunjukkan  bahwa nilai  intersepnya  adalah  2,531. Apabila  semua variabel  bernilai  0,  yaitu  pada  saat  responden mempunyai hipertensi, dislipidemia, dan diabetes melitus,  maka  besar  proporsi  atau  probabilitas terkena TIA sebesar 0,074. )
ࢌሺࢠሻ ൌ ૚
૚ାࢋ ૛ǡ૞૜૚ష૚ǡ૝૟૞ሺࢎ࢏࢖ࢋ࢚࢘ࢋ࢔࢙࢏ሻష૛ǡ૜૝ૠሺࢊ࢏࢙࢒࢏࢖࢏ࢊࢋ࢓࢏ࢇሻష૚ǡ૜ૠ૛ሺࢊ࢏ࢇ࢈ࢋ࢚ࢋ࢙ሻ

## Uji Kesesuaian Model
Regresi  logistik  biner  akan  membentuk variabel  dependen  yang  merupakan  kombinasi linier  dari  variabel  independen.  Nilai  variabel dependen  ini  akan  ditransformasikan  menjadi probabilitas  dengan  fungsi  logit  (Widiarta  dan Wardana,  2011).  Fungsi  logit  dalam  penelitian ini  adalah  model  regresi  logistik  biner  dengan memasukkan  tiga  variabel  independen  yang signiﬁ kan, yaitu variabel hipertensi, dislipidemia, dan diabetes melitus.
Model  regresi  logistik  biner  tersebut  diuji dengan  menggunakan Hosmer and Lemeshow Test . Jika nilai statistik dari uji tersebut kurang dari  dan  sama  dengan  nilai  kritis chi-square , maka  keputusannya  adalah  model  yang digunakan telah sesuai (Hosmer dan Lemeshow, 2000).  Hasil  dari  uji Goodness of Fit Statistic yang  ditunjukkan  pada  tabel  5.12  adalah  nilai yang  diamati  maupun  yang  diprediksi  tidak memiliki  perbedaan  yang  bermakna.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  regresi  logistik biner yang diperoleh dalam penelitian ini mampu memprediksi  nilai  observasinya  ( model is fi t ) (Haloho, et al. , 2013).

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  analisis  faktor  risiko  yang mempengaruhi  kejadian  TIA  di  RSUD  Dr. Soetomo  Surabaya  tahun  2012-2015  dengan menggunakan  metode  regresi  logistik  biner menghasilkan  variabel  independen  yang signiﬁ kan, yaitu variabel hipertensi, dislipidemia, dan  diabetes  melitus  dengan  kontribusi  49%, serta ketepatan prediksi 67%.
Faktor  risiko  yang  paling  berpengaruh terhadap  TIA  adalah  dislipidemia  dengan  nilai OR sebesar 10,455, artinya pasien yang memiliki dislipidemia  berisiko  terkena  TIA  10,455  kali lebih besar daripada pasien yang tidak memiliki dislipidemia. Model regresi logistik biner terbaik yang  mampu  memprediksi  nilai  observasinya, yaitu:

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan,  peneliti  dapat memberikan  beberapa  saran,  yaitu  RSUD Dr. Soetomo Surabaya dapat menjalin kerja sama dengan ahli statistik untuk menganalisis kasus- kasus  lainnya  karena  metode  regresi  logistik biner terbukti mampu menganalisis faktor risiko kejadian TIA  di  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya dan RSUD Dr. Soetomo dapat menindaklanjuti faktor  risiko  TIA  ini  sebagai  upaya  preventif dan  promotif  agar  masyarakat  lebih  peka dan  waspada  terhadap  TIA,  serta  penelitian berikutnya  sebaiknya  dapat  menganalisis  kasus TIA  lebih  dalam  lagi  dengan  metode  statistik lain karena kasus ini termasuk kasus yang sangat jarang terdeteksi di Indonesia sehingga kasus ini dapat diketahui banyak orang dan dapat dicegah sesegera mungkin.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti, A. 1990. Categorical Data Analysis . New York: John Wiley and Sons, Inc. Anderson, D. et al. 2012. Health Care Guideline: Diagnosis and Initial Treatment of Ischemic Stroke.  10th  ed.  Bloomington:  Institute  for Clinical Systems Improvement.
Chest  Heart  and  Stroke  Scotland.  2014. Understanding Transient Ischemic Attack (T.I.A.) and Minor Stroke . Scotland: Oﬃ ce of the Scottish Charity Regulator.
Ellis, H., Ahmed, T., dan Khanna, P. 2011. Life After Stroke and Transient Ischemic Attack .
Abergavenny, Gerimed: 413–416.
Fitrianty, A.,  Delbra,  Wardhani,  N.W.S.,  dan Soehono,  L.A.  2013. Ketepatan Klasi fi kasi dengan Analisis Regresi Logistik dan Multivariate Regression Splines (MARS) pada Data dengan Peubah Respons Biner .
Malang: Jurusan Matematika Fakultas MIPA. Universitas Brawijaya.
Haloho,  O.,  Sembiring,  P.,  dan  Manurung, A. 2013.  Penerapan Analisis  Regresi  Logistik pada  Pemakaian Alat  Kontrasepsi  Wanita. Jurnal Universitas Sumatera Utara ,  1(1): pp. 51–61.
Hayati,  E.,  2002. Analisis Regresi Logistik untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Frekuensi Kedatangan Pelanggan di Pusat Perbelanjaan “X” .
)
ࢌሺࢠሻ ൌ
૚
૚ାࢋ ૛ǡ૞૜૚ష૚ǡ૝૟૞ሺࢎ࢏࢖ࢋ࢚࢘ࢋ࢔࢙࢏ሻష૛ǡ૜૝ૠሺࢊ࢏࢙࢒࢏࢖࢏ࢊࢋ࢓࢏ࢇሻష૚ǡ૜ૠ૛ሺࢊ࢏ࢇ࢈ࢋ࢚ࢋ࢙ሻ
Fadhilah dan Notobroto, Analisis Regresi Logistik Biner pada …
Lamongan:  Fakultas  Ekonomi.  Universitas Islam Lamongan. Heart and Stroke Foundation. 2016. Understanding Transient Ischemic Attack (TIA) .  Canada. CAT17810323.
Hosmer, D.W. dan Lemeshow, S. 2000. Applied Logistic Regression ,  John  Wiley  and  Sons,
New York.
Howard, G. et al. 1994. A Prospective Reevaluation of  Transient  Ischemic Attacks As  a  Risk Factor  for  Death  and  Fatal  or  Nonfatal Cardiovascular Events, Stroke , 25: 342–345. Tersedia  di:  <  http://stroke.ahajourmas.org/ content/25/2/342>  [diakses  tanggal  12  Mei 2016].
Indra, R. 2009. Faktor-faktor yang Memengaruhi Risiko Penyebab Penderita Kanker Payudara dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Logistik .  Surabaya:  Jurusan  Statistika Fakultas  MIPA.  Institut  Teknologi  Sepuluh November.
Junaidi, I. 2011. Stroke Waspadai Ancamannya . Yogyakarta: Penerbit Andi. Kim,  J.S.,  and  Dailey,  R.J.  2008. Biostatistic for Oral Healthcare .  USA:  Blackwell Munksgaard.
Kuntoro.  2009. Dasar Filosofis Metodologi Penelitian . Surabaya: Pustaka Melati. Kurniasari, L., Sumarminingsih, E., dan Solimun.
2015. Permodelan Regresi Logistik dan Regresi Probit pada Peubah Respon Multinomial . Malang: Jurusan Matematika Fakultas MIPA. Universitas Brawijaya.
Pendlebury,  S.T.,  Giles,  M.F.,  dan  Rothwell, P.M.,  Cambridge  University  Press.  2008.
Epidemiology, Risk Factors, Pathophysiology and Causes of Transient Ischemic Attacks and Stroke . 978-0-521-73512-4.
Purwoto,  A.  2007. Panduan Laboratorium Statistik Inferensial . Jakarta: Grasindo Ringleb, P.A. et al ., 2011. Chapter 9: Ischaemic Stroke  and  Transient  Ischaemic  Attack. European Handbook of Neurological Management , 1(2): 101–158.
Sari, V.N., Sumarminingsih, E., dan Bernadetha, M. 2010. Pemilihan Model Regresi Logistik Multinomial dan Ordinal Terbaik berdasarkan R 2 MC. Fadden . Malang: Jurusan Matematika Fakultas MIPA. Universitas Brawijaya.
Siket, M.S., Ediow, J. 2013. Transient Ischemic Attack:  An  Evidence-Based  Update. Emergency Medicine Practice , 15(1).
Simmons, B.B., Cirignano, B., dan Gadegbeku, A.B. 2012. Transient Ischemic Attack: Part I. Diagnosis and Evaluation. American Family Physician , 86(6): 521–526.
Simmons,  B.B.,  Cirignano,  B.,  dan  Gadegbeku,
A.B.  2012. Transient  Ischemic Attack:  Part II.  Risk  Factor  Modiﬁ cation  and Treatment. American Family Physician , 86(6): 527–532.
Sinaga,  M.,  Sengkey,  L., Angliadi,  E.  2014. Gambaran Fungsi Kognitif pada Pasien Stroke Non Hemoragik Menggunakan Mini-Mental State Examination (MMSE). e-Clinic , 2(2). Sirimarco,  G. et al .  2011.  Atherogenic Dyslipidemia  in  Patients  With  Transient Ischemic Attack. Stroke ,  42:  2131–2137. Tersedia  di:  <http://stroke.  ahajourmas. o r g / c o n t e n t / s u p p l / 2 0 1 1 / 0 7 / 0 7 / STROKEAHA.110.609727.DCO.html> [diakses tanggal 24 Mei 2016].
Sorganvi, V., Kulkarni, M.S., Udgiri, R., Kadeli, D.,  Atharga,  S.  2014.  Risk  Factors  For Ischemic  Stroke–A  Case  Control  Study. International Journal of Advanced Biological Research , 4(1): 9–12.
Sudoyo, A.W. dkk. 2009. Buku Ajar Ilmu Penyakit Dalam .  Edisi  V,  Jilid  III.  Jakarta:  Pusat Penerbitan Ilmu Penyakit Dalam.
Susilo, E., Islamiyati, A., AF., Muh. Saleh. 2014.
Model Regresi Logistik Biner dengan Metode Penalized Maximum Likelihood .
Usman,  H.,  Akbar,  R.P.S.  2006. Pengantar Statistika . Edisi 2. Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Utomo,  S.  2009. Model Regresi Logistik untuk Menunjukkan Pengaruh Pendapatan per Kapita, Tingkat Pendidikan, dan Status Pekerjaan terhadap Status Gizi Masyarakat Kota Surakarta . Skripsi. Universitas Sebelas Maret.
Widhiarso, W. 2010. Berkenalan dengan Metode- Metode Analisis Regresi melalui SPSS . Yogyakarta: Fakultas Psikologi UGM.
Widiarta, I.B.P., Wardana, I.G.N. 2011. Analisis Pemilihan  Moda  dengan  Regresi  Logistik pada Rencana Koridor Trayek Trans Sarbagita. Jurnal Ilmiah Teknik Sipil , 15(2).