## Confirmatory Factor Analysis pada Indikator Kesembuhan Pasien Isolasi Mandiri Covid-19 di Indonesia
Nur Silviyah Rahmi 1 , Luthfatul Amaliana 2 , Laila Masruro Pimada 3 ,
Reza Yesica 4 , Devi Nur Cahaya Ningsih 5
1,2 Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Brawijaya, Malang Indonesia 3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya, Malang Indonesia 4 Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya, Malang Indonesia
5 Fakultas Kedokteran Hewan Universitas Brawijaya, Malang Indonesia e-mail: 1 silviyahrahmi@ub.ac.id, 2 luthfatul@ub.ac.id, 3 lailapimada@ub.ac.id, 4 rezayesica@ub.ac.id, 5 devinurcahaya@ub.ac.id

## ABSTRAK
Jumlah  kasus  terkonfirmasi  positif  Covid-19  di  Indonesia  pada  September  2021  sudah  menyentuh angka  4.204.116  Jiwa  dengan  jumlah  pasien  meninggal  sebanyak  141  ribu  orang  atau  tingkat kematian  sebesar  3,4  persen.  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  melalui  Satgas Penanganan  Covid-19  telah  menerbitkan  pedoman  pencegahan  dan  pengendalian  Covid-19  untuk menurunkan  angka  kematian  dan  meningkatkan  angka  kesembuhan.  Berdasarkan  pedoman tersebut,  masyarakat  yang  sedang  menjalankan  isolasi  mandiri  perlu  diberikan  perawatan kesehatan,  dukungan  sosial  dan  psikososial,  serta  kebutuhan  dasar  termasuk  makanan,  air  dan kebutuhan pokok lainnya. Penelitian ini berupaya untuk mengidentifikasi pengaruh faktor eksternal yang  meliputi  dukungan,  serta  faktor  internal  yang  meliputi  motivasi  dan  pengetahuan  pasien terhadap  tingkat  kesembuhan  penyintas  Covid-19  isolasi  mandiri.  CFA  dapat  digunakan  ketika pengetahuan  tentang  susunan  atau  struktur  suatu  faktor  laten  diketahui.  Struktur  tersebut didapatkan  dari  kajian  teoritis,  hasil  penelitian  tentang  hubungan  antara  variabel  yang  diteliti dengan  variabel  laten.  Dengan  menggunakan  pendekatan  CFA,  dapat  diketahui  indikator  yang memiliki pengaruh paling besar terhadap variabel laten dukungan sosial, pengetahuan serta motivasi kesembuhan atau disebut dengan loading factor . Data primer dikumpulkan secara online dengan 148 responden  penyintas  Covid-19  di  seluruh  Indonesia  pada  bulan  Agustus  2021  sebagai  sampelnya. Dari  analisis  CFA  diperoleh  hasil  bahwa  indikator  Dukungan  Sosial  1  (DS1)  yaitu  mendapatkan ungkapan  empati,  kepedulian,  dan  perhatian  yang  diberikan  petugas  terhadap  penderita  Covid-19 merupakan nilai loading factor terbesar yaitu sebesar 0,745. Artinya, besar pengaruh indikator DS1 terhadap  variabel  laten  Dukungan  Sosial  yaitu  0,745  atau  74,5%  dipengaruhi  oleh  indikator  DS1 dibandingkan  dengan  4  indikator  lainnya  yaitu  DS2,  DS3,  DS4,  DS5.  Pada  variabel  laten pengetahuan,  indikator  Pengetahuan  7  (P7)  yaitu  tujuan  pengobatan  Covid-19  adalah menyembuhkan penderita, mencegah penularan dan kematian serta menurunkan tingkat penularan merupakan nilai loading factor terbesar yaitu sebesar 0,767. Kemudian pada variabel laten tindakan sembuh,  Indikator  Tindakan  Penyembuhan  1  (TS1)  yaitu  bersedia  menjalani  masa  pengobatan dengan  pemberian  dalam  waktu  pengobatan  kurang  lebih  14  hari)  merupakan  nilai loading  factor terbesar yaitu sebesar 0,924.
Kata Kunci: Confirmatory Factor Analysis, Dukungan  Sosial, Pengetahuan, Pasien Covid-19, Isolasi Mandiri.

## ABSTRACT
The  number  of  positive  confirmed  cases  of  Covid-19  in  Indonesia  in  September  2021  has  touched 4,204,116 people with the number of patients dying as many as 141,000 people or a death rate of 3.4 percent.  The  Ministry  of  Health  of  the  Republic  of  Indonesia  through  the  Covid-19  Handling  Task Force  has  issued  guidelines  for  the  prevention  and  control  of  Covid-19  to  reduce  mortality  and increase  recovery  rates.  Based  on  these  guidelines,  people  who  are  in  self-isolation  need  to  be
Nur Silviyah Rahmi, dkk.
14
provided  with  health  care,  social  and  psychosocial  support,  as  well  as  basic  needs  including  food, water  and  other  basic  needs.  This  study  seeks  to  identify  the  influence  of  external  factors  which include support, as well as internal factors which include the motivation and knowledge of patients on the recovery rate of Covid-19 survivors in self-isolation. CFA can be used when knowledge of the composition  or  structure  of  a  latent  factor  is  known.  The  structure  is  obtained  from  theoretical studies,  the  results  of  research  on  the  relationship  between  the  variables  studied  and  the  latent variables.  By  using  the  CFA  approach,  it  can  be  seen  that  the  indicators  that  have  the  greatest influence on the latent variables of social support, knowledge and motivation for healing are known as loading factors. Primary data was collected online with 148 COVID-19 survivors across Indonesia in August  2021  as  the  sample.  From  the  CFA  analysis,  it  was  found  that  the  Social  Support  1  (DS1) indicator, which is getting expressions of empathy, concern, and attention given by officers to Covid- 19 sufferers is the largest loading factor value, which is 0.745. This means that the influence of the DS1  indicator  on  the  latent  variable  of  Social  Support  is  0.745  or  74.5%  is  influenced  by  the  DS1 indicator compared to the other 4 indicators, namely DS2, DS3, DS4, DS5. In the knowledge latent variable,  the  Knowledge  7  (P7)  indicator,  namely  the  purpose  of  Covid-19  treatment  is  to  cure  the patient,  prevent  transmission  and  death  and  reduce  the  transmission  rate,  which  is  the  largest loading  factor  value,  which  is  0.767.  Then  on  the  latent  variable  of  healing  action,  Healing  Action Indicator  1  (TS1),  namely  being  willing  to  undergo  a  treatment  period  with  administration  within  a treatment time of approximately 14 days) is the largest loading factor value, which is 0.924. Keywords: Confirmatory Factor Analysis, Social Support, Knowledge, Covid-19 Patients, Independent Isolation.

## 1.  PENDAHULUAN
Organisasi  kesehatan  dunia  menetapkan  wabah  virus  corona  atau  Covid-19  sebagai  pandemi global  dan  diprediksi  kasus  terpapar  Covid-19  akan  terus  bertambah.  Covid-19  merupakan penyakit  yang  baru  ditemukan  pada  tahun  2019  dan  dapat  dengan  cepat  menular  (WHO, 2020). Pada umumnya virus dapat menyebar melalui droplet atau cairan tubuh ketika bersin maupun  batuk.  Ketika  seseorang  telah  terinfeksi  virus,  ia  akan  mengalami  penyakit pernapasan  dengan  kategori  ringan  hingga  menengah  dan  hal  ini  dapat  sembuh  dengan sendirinya  tanpa  dilakukan  perawatan  khusus.  Covid-19  berkembang  menjadi  penyakit  lebih serius  apabila  tertular  pada  masyarakat  lanjut  usia  dan  memiliki  penyakit  penyerta  seperti kardiovaskular, diabetes, pernapasan kronis, dan kanker (Hafeez et al., 2020).
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia melalui Satgas Penanganan Covid-19, menyatakan perkembangan  kasus  aktif  pada  bulan  September  2021  mencapai  angka  20  ribu  lebih. Kebijakan  pemerintah  terpusat  telah  dilakukan  seperti  Pemberlakuan  PSBB  (Pembatasan Sosial  Berskala  Besar)  atau  PPKM  (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat)  di berbagai  daerah  (Arum,  2020).  Kebijakan  medis  seperti  pembelian  alat  tenaga  kesehatan  dan upgrade sejumlah  rumah  sakit  rujukan  pasien  covid-19.  Kebijakan  sosial  seperti  penyaluran bantuan  berupa  sembako,  uang  tunai,  pembebasan  biaya  listrik  serta  kebijakan  fiskal  dan insentif  pajak  untuk  sektor  industri  (Tapung  et  al.,  2020).  Namun,  berbagai  kebijakan  dan antisipasi  tersebut  masih  belum  memberikan  dampak  signifikan  terhadap  angka  penurunan Covid-19.
Jumlah pasien meninggal mencapai 142 ribu orang atau tingkat kematian sebesar 3,4 persen (Kemenkes,  2020).  Sedangkan  jumlah  kasus  sembuh  saat  ini  sudah  lebih  dari  4  juta  orang atau  sebesar  96,1%,  lebih  tinggi  dari  tingkat  kasus  sembuh  dunia  yang  mencapai  73,49%. Angka kesembuhan pasien covid-19 yang tinggi menjadi tantangan tersendiri bagi pemerintah. Tren  angka  kesembuhan  pasien  covid-19  tersebut  diharapkan  sebagai  upaya  dalam mengidentifikasi  faktor  yang  mampu  mempercepat  kesembuhan  pasien  covid-19.  Penelitian bisa dilakukan dengan mengkaji rekam medis pasien atau menggali informasi secara langsung ke pasien terkait pengalaman selama dirawat hingga dinyatakan sembuh dari covid-19.
Tata  laksana  klinis  perawatan  pasien  tanpa  gejala:  pasien  yang  menjalani  isolasi  harus menjalankan  aturan-aturan  terkait  Prosedur  Pencegahan  dan  Pengendalian  Infeksi  (PPI)  dan dilakukan monitoring secara  berkala  oleh  petugas.  Pasien  diberikan  selebaran  yang  berisi mengenai apa saja yang harus diketahui dan dilakukan, pasien melakukan pengukuran suhu tubuh  sebanyak  dua  kali  dalam  satu  hari  dan  apabila  sudah  10  hari  maka  pasien  akan melakukan  kontrol  kepada  petugas  terdekat  (Kemenkes,  2020).  Pada  pasien  yang  memiliki sakit berat, petugas akan melakukan terapi oksigen yang dimulai dengan pemberian 5 L/menit dengan  nasal  kanul  dan  titrasi  untuk  mencapai  target  SpO2  ≥90%.  Seluruh  pasien  yang memiliki ISPA berat dipantau menggunakan pulse oksimetri dan sistem oksigen harus bekerja
15
dengan  baik.  Seluruh  alat  untuk  menyalurkan  oksigen  (nasal  kanul,  sungkup  muka sederhana, sungkup dengan kantong reservoir) hanya digunakan sebanyak satu kali  (Yuliana, 2020). Prosedur tersebut menunjukkan bahwa kepatuhan berobat, motivasi dan pengetahuan mengenai covid-19 menjadi kunci dalam memperoleh kesembuhan.
Penelitian  sebelumnya  menjelaskan  bahwa  orang  yang  memiliki  pengalaman  isolasi  atau karantina terjadi perubahan signifikan pada tingkat kekhawatiran, amarah, kebingungan, dan juga  stres.  Masyarakat  yang  berada  diluar  area  karantina  merasa  khawatir  akan  tertular karena masih terbatasnya pengetahuan mengenai Covid-19 (Zhang et al., 2020). Penelitian lain mengungkapkan faktor yang mempengaruhi kesembuhan penderita Covid-19 adalah imunitas atau  kekebalan  tubuh.  Penderita  Covid-19  disarankan  menghindari  stress  karena  secara psikologis  sangat  cepat  menurunkan  imunitas.  Asupan  gizi  yang  seimbang  untuk mengoptimalkan  kerja  sistem  daya  tahan  tubuh,  diantaranya  protein,  karbohidrat, mikroprotein,  vitamin  dan  minum  air  putih.  Sehingga  menu  harian  penderita  Covid-19  di rumah  karantina  harus  diperhatikan.  Beberapa  tanaman  herbal  dapat  dikonsumsi,  terutama yang  mengandung  imunodulator  antara  lain  kunyit  dan  temulawak  yang  mengandung antibakteri,  antiinflamasi  dan  antioksidan.  Istirahat  yang  cukup,  yaitu  tidur  berkualitas  6-8 jam (Abdillah, 2020).
Melalui metode CFA ( Confirmatory Factor Analysis ) dilakukan konfirmasi teori untuk mengukur keakuratan  parameter.  Dalam  mengukur  variabel  laten,  digunakan  statistik  uji  t  sebagai signifikansi indikator. Hal ini dikarenakan standardized estimate regression dalam CFA adalah loading factor ( ) (Rahmi, 2015). Pendekatan CFA digunakan untuk mengetahui indikator yang memiliki  pengaruh  paling  besar  terhadap  variabel  laten  dukungan  sosial,  pengetahuan  dan motivasi  kesembuhan  penyintas  Covid-19  di  Indonesia  (Rahmi,  2020).  Hasil  penelitian diharapkan  sebagai  informasi  bagi  pemerintah  dalam  upaya  penanganan  Covid-19  di Indonesia.  Selain  itu,  sebagai  gambaran  indikator  mana  saja  yang  paling  berpengaruh  dalam meningkatkan tingkat kesembuhannya.

## 2.  METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Jenis  data  pada  penelitian  ini  yaitu  data  primer  dengan  melakukan  survei  secara  online  ke penyintas  Covid-19  yang  melakukan  isolasi  mandiri  di  seluruh  Indonesia.  Simple  random sampling merupakan pendekatan teknik sampling yang digunakan pada penelitian ini dengan n =  148  penyintas  Covid-19  yang  melakukan  isolasi  mandii  untuk  memberikan  hasil  yang representatif. Waktu pelaksanaan survei dilakukan pada 20-28 Agustus 2021.
Confirmatory Factor Analysis (CFA)
CFA  merupakan  analisis  untuk  menentukkan  apakah  beberapa  variabel  indikator  mewakili sebuah construct .  Tujuan  dari  CFA  adalah  untuk  mengkonfirmasi  teori  yang  ada  dalam mengukur  akurasi  parameter. Loading  factor ( )  CFA  menggunakan standardized  estimate seperti  pada  regresi.Oleh  karena  itu,  signifikansi  indikator  dalam  mengukur  variabel  laten ditentukan  dengan  menggunakan  statistik  uji  t  (Thompson,  2004).  Hipotesis  yang  digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : ( loading faktor tidak signifikan dalam mengukur variabel laten)
H 1
: ( loading faktor signifikan dalam mengukur variabel laten) dimana variabel indikator
Statistik uji t, standart error dan varians dihitung dengan Persamaan 1, 2 dan 3.
… (1)
… (2)
… (3)
Nur Silviyah Rahmi, dkk.
16
Keputusan: Jika nilai
maka gagal tolak dan dapat disimpulkan bahwa tidak signifikan dalam mengukur variabel laten. Nilai construct reliability ( p c ) digunakan untuk mengetahui reliabilitas variabel laten yang dihitung dengan Persamaan 4.
… (4)
Jika pc ≥ 0,7, maka variabel laten dikatakan reliabel (Hair Jr et al., 2021).
Uji Kesesuaian Model ( Goodness of Fit Test )
Indikator  kesesuaian  model  diambil  dari  4  ukuran  yaitu Comparative  Fit  Index (CFI), Tucker- Lewis  Index (TLI), Root  Mean  Square  Error  of  Approximation (RMSEA), dan Standardized  Root Mean Square Residual (RMSR). Penjelasan terkait 4 ukuran tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Kriteria Uji Keseusaian Model No Uji Kesesuaian Model Kriteria 1 CFI > 0,90 2 TLI > 0,90 3 RMSEA < 0,08 4 RMSR < 0,08 Sumber: Hair et all, 2021
Model  dikatakan  sesuai  apabila  memiliki  nilai  Comparative  Fit  Index  (CFI)  lebih  dari  0,90, memiliki nilai Tucker-Lewis Index (TLI) lebih dari 0,90, memiliki nilai Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)  kurang  dari  0,08  dan  memiliki  nilai Standardized  Root  Mean  Square Residual (RMSR)  kurang  dari  0,08.  Model  dikatakan  tidak  sesuai  apabila  memiliki  nilai  uji kesesuaian model yang tidak sesuai dengan kriterianya.

## Variabel Penelitian
Variabel dukungan sosial dan pengetahuan terhadap tindakan penyembuhan penderita Covid- 19 merupakan variabel penelitian ini sebagaimana dijabarkan pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2 Variabel Penelitian Pasien Isolasi Mandiri Covid-19 Keterangan Sub- Variabel Keterangan Skala Tindakan Penyembuhan TS 1 Bersedia menjalani masa pengobatan kurang lebih 14 hari Likert TS 2 Bersedia  meminum  obat  dan  vitamin  sesuai  dosis  dan waktunya Likert TS 3 Melakukan tes dahak, pemeriksaan fisik, dan suhu secara teratur Likert TS 4 Selalu mencegah penyebaran kuman dan memutus rantai penularan dengan menggunakan masker penutup mulut. Likert TS 5 Bersedia mendapatkan pengawasan dari petugas kesehatan selama masa isolasi/karantina Likert Dukungan Sosial DS 1 Menerima  empati,  perhatian,  dan  kepeduian  dari  petugas yang  terlibat  pasien  Covid-19.  Misalnya,  pihak berwenang merasakan  sakit  (empati)  pasien  Covid-19,  peduli mengurusi keluhan pasien. Likert DS 2 Mendapatkan  rasa  hormat  ( positive  respect ),  doroangan, dan  semangat  dari  orang  lain.  Misalnya,  keluarga memorivasi untuk menjadi layak, mampu, dan bermakna. Likert DS 3 Menerima bantuan langsung dalam bentuk materi dengan meminjamkan  uang  kepada  pasien  Covid-19  ketika
Likert
17 Keterangan Sub- Variabel Keterangan Skala membutuhkan  bantuan  biaya  pengobatan,  atau  dengan membawa  obat-obatan  ke  fasilitas  Kesehatan  atau memberikan sembako sesuai kebutuhan. DS 4 Menerima  dukungan  dengan  mendapatkan  informasi tentang  penyakit  Covid-19,  menerima  nasihat  ketika sedang stress karena efek samping dari obat. Likert DS 5 Memiliki perasahaan bahwa anda termasuk dalam bagian kelompok dan tertarik untuk berpartisipasi dalam kegiatan sosial.  Misalnya,  ada  keterkaitan  antara  pasien  Covid-19 dan  tenaga  kesehatan  terutama  selama  kurang  lebih  14 hari perawatan. Likert Pengetahuan P 1 Covid-19  disebabkan  oleh  virus Severe  Acute  Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) Likert P 2 Virus  SARS-CoV-2  menyebar  lewat  alat  makan/bekas makan minum, dahak, dan ludah pasien Covid-19. Likert P 3 Batuk,  demam,  hidung  tersumbat,  malaise,  nyeri tenggorokan,  nyeri  otot,  dan  sakit  kepala  merupakan gejala utama Covid-19. Likert P 4 Gejala  tambahan  yang  sering  dijumpai  pada  Covid-19 adalah  kesulitan  bernapas,  hilangnya  indera  perasa  atau penciuman, ruam pada kulit, mata merah (konjungtivitis), sakit  kepala,  terjadi  perubahan  warna  pada  jari  tangan atau jari kaki. Likert P 5 Salah  satu  jenis  penyakit  yang  sangat  menular  adalah penyakit. Likert P 6 Penyebaran  Covid-19  melalui  berbicara  terlalu  dekat, melalui saluran nafas, batik/bersin, dan peredaran darah. Likert P 7 Menyembuhkan  pasien,  mencegah  dan  menurunkan tingkat  penularan  serta  kematian  merupakan  tujuan pengobatan Covid-19. Likert P 8 Fase  pengobatan  untuk  Covid-19  terdiri  dari  10  hari isolasi  sejak  tanggal  onset,  ditambah  setidaknya  3  hari setelah gejala demam dan gangguan pernapasan hilang. Likert P 9 Riwayat  terjadinya  Covid-19  yaitu  adalah  tubuh  tanpa sistem imun. Likert Sumber: Kementerian Kesehatan RI, 2020

## Source Code Lavaan
Software yang digunakan dalam jurnal ini adalah software R Studio dengan modul Lavaan . R Studio adalah  salah  satu  aplikasi  pilihan  untuk  bekerja  dengan  data  statistik  yang  menarik karena  sifatnya  yang  gratis  dan  kemudahan  penggunaan.  Modul Lavaan adalah  modul  open source  yang  dikembangkan  untuk  melengkapi  R. Lavaan dapat  digunakan  untuk  memproses model  multivariat  seperti  analisis  jalur,  analisis  faktor  konfirmatori  dan SEM  (Rosseel,  2012). Lihat https://lavaan.ugent.be/tutorial/index.html untuk informasi lebih lanjut tentang modul Lavaan .  Berikut  merupakan  detail  source  code  untuk  CFA  Indikator  Kesembuhan  Pasien Isolasi Mandiri Covid-19 pada Tabel 3.
Nur Silviyah Rahmi, dkk.
18
Tabel 3 Source Code Lavaan untuk CFA Dukungan Sosial No Source Code Keterangan 1 install.packages("semPlot", dependencies=TRUE) install.packages("lavaan", dependencies=TRUE) #Install Packages yang diperlukan 2 library(semPlot) library(lavaan) #Panggil library 3 DataIsolasiMandiri<- read.csv("D:/isolasimandiri.csv",header=TRUE,sep=";") #Membaca  data  dalam  bentuk csv 4 model1<-'DS=~DS1+DS2+DS3+DS4+DS5' fit1<-cfa(model1,data=DataIsolasiMandiri) #CFA Model 1 5 summary(fit1,fit.measures=TRUE) parameterEstimates(fit1,standardized=TRUE) #Mendapatkan  goodness  of  fit model #Mendapatkan estimasi parameter model 1 6 modificationindices(fit1, sort=TRUE) #Mendapatkan modification indices  untuk  mengkorelasikan error  tertinggi  apabila  tidak memenuhi goodness of fit 7 semPaths(fit1,what="paths",whatLabels="par") semPaths(fit1,what="paths",whatLabels="stand") #Mendapatkan grafik CFA

## Sumber: Rosseel, 2012

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Responden
Analisis  statistika  deskriptif  meliputi  jenis  kelamin,  domisili  (pulau),  usia,  pekerjaan,  gejala, dan lama terpapar covid-19. Sebanyak 61 orang (41%) merupakan penderita berjenis kelamin pria dan 87 orang (59%) wanita. Sebaran domisi penderita Covid-19 terbanyak yaitu 132 orang (89,18%) berasal dari pulau Jawa, selainnya berasal dari Sulawesi, Bali, Papua, Sumatera, dan 7 orang (4,73%) berasal dari pulau Kalimantan. Penyebaran kuesioner pasien covid-19 isolasi mandiri sudah respresentatif di seluruh Indonesia.
Gambaran  umum  selanjutnya  yaitu  mengenai  usia  dan  pekerjaan  penyitas  covid-19  yang menjalani  isolasi  mandiri.  Sebaran  usia  penderita  Covid-19  yaitu  93  orang  (62,84%)  berusia 20-29 tahun, 16 orang (10,81%) berusia 30-39 tahun, 10 orang (6,76%) berusia 40-49 tahun, 20  orang  (13,51%)  berusia  50-59  tahun,  dan  sisanya  9  orang  (6,08%)  berusia  ≥  60  tahun. Secara keseluruhan, responden terbanyak terpapar Covid-19 merupakan responden usia 20-29 tahun. Sementara itu, pekerjaan responden terbanyak adalah sebagai mahasiswa/i, sebanyak 66 orang (44,59%), terdapat 16 orang (10,81%) merupakan PNS, 32 orang (21,62%) merupakan pegawai swasta, 11 orang (7,43%) merupakan ibu rumah tangga, 9 orang (6,08%) merupakan dosen, dan 14 orang (9,46%) bekerja di bidang lainnya.
19
(a)
(b)
Gambar 1 Gejala (a) dan Lama Terpapar (b) Covid-19 Pasien Isolasi Mandiri
Gambar 1a menunjukkan gejala yang dialami penderita Covid-19 selama isolasi mandiri. Gejala demam  merupakan  gejala  terbanyak  yaitu  97  orang  (65,54%),  85  orang  (57,43%)  mengalami gejala anosmia, 76 orang (51,35%) mengalami batuk, 49 orang (33,11%) mengalami gejala flu, 43  orang  (29,05%)  mengalami  gejala  pusing,  35  orang  (23,65%)  mengalami  nyeri  sendi,  30 orang  (20,27%)  mengalami  sesak,  27  orang  (18,24%)  mengalami  gejala  augesia,  26  orang (17,57%)  mengalami  sakit  tenggorokan,  19  orang  (12,16%)  mengalami  gejala  mual,  dan  18 orang  (12,16%)  mengalami  gejala  diare.  Adapun  gejala  lain  dengan  prosentase  dibawah  10% yaitu 14 orang (9,46%) mengalami gejala mudah lelah, 11 orang (7,43%) mengalami lemas dan gejala  meriang,  9  orang  (6,08%)  mengalami  gejala  tidak  nafsu  makan,  6  orang  (4,05%)  tidak mengalami gejala apapun atau sering disebut OTG, 4 orang (2,7%) mengalami gejala sulit tidur, dan  gejala  sakit  lambung,  2  orang  (1,35%)  mengalami  gejala  mata  merah,  1  orang  (0,68%) mengalami gejala mudah ngantuk, gejala sakit pada ulu hati, dan gejala vertigo.
Gambar 1b menjelaskan lama responden terpapar Covid-19 dimana terdapat 10 orang (6,76%) terpapar  selama  1-7  hari,  78  orang  (52,7%)  terpapar  selama  8-14  hari,  34  orang  (22,97%) terpapar  selama  15-21  hari,  12  orang  (8,11%)  terpapar  selama  22-28  hari  dan  sebanyak  14 orang sisanya (9,46%) terpapar selama lebih dari 28 hari. Mayortias responden pada penelitian ini terpapar Covid-19 selama 8-14 hari.

## CFA Dukungan Sosial, Pengetahuan dan Tindakan Penyembuhan
Pemeriksaan  asumsi  multivariat  normal  digunakan  untuk  mendukung  kevalidan  pengujian. Prosentase  jarak  mahalanobis yang  dihasilkan  sebesar  0,761  yaitu  lebih  besar  dari  50% dan  nilai yaitu  0,000  yang  berarti  sudah  memenuhi  asumsi  multinormal.  Perlu dilakukan  identifikasi  model  untuk  mengetahui  keadaan  model  apakah  termasuk non identified , just identified atau over identified . Pada penelitian ini, dihasilkan s = 15, t = 10, dan df  =  s-t  =  5  yang  lebih  besar  dari  nol  atau  dikatakan over  identified .  Setelah  melakukan identifikasi  model,  perlu  dilakukan  pengujian  kebaikan  model  atau goodness  of  fit .  Apabila model  memenuhi  kriteria  kebaikan  model,  maka  model  dikatakan  baik.  Hasil  uji  kebaikan model tersaji pada Tabel 4.
Nur Silviyah Rahmi, dkk.

## 20
Tabel 4 Goodness of Fit Variabel Laten Dukungan Sosial, Pengetahuan, Tindakan
Penyembuhan Pasien Isolasi Mandiri Covid-19 Uji Kesesuaian Model Dukungan Sosial Pengetahuan Pengetahuan (modification indices) Tindakan Penyembuhan CFI > 0,90 0,976* 0,855 0,967* 0.959* TLI > 0,90 0,953* 0,806 0,953* 0.918* RMSEA < 0,08 0,064* 0,102 0,050* 0.093 RMSR < 0,08 0,037* 0,070* 0,051* 0.049* *) model sesuai dan memenuhi kriteria kesesuaian model
Sumber: Data diolah, 2021
Tabel 4 menunjukkan hasil uji kebaikan model (goodness of fit). Variabel laten dukungan sosial memiliki  nilai  CFI  (0,976)  dan  TLI  (0,953)  lebih  dari  0,90.  Nilai  RMSEA  (0,064)  dan  RMSR (0,037)  kurang  dari  0,80  atau  telah  memenuhi  kriteria  kebaikan  model,  sehingga  dapat dikatakan model sudah sesuai (model fit).
Pada Variabel laten pengetahuan memiliki nilai  CFI (0,855) dan TLI (0,806) kurang dari 0,90. Nilai  RMSEA  (0,102)  lebih  dari  0,80  dan  RMSR  (0,070)  kurang  dari  0,80  atau  hanya  kriteria RMSR  yang  memenuhi  kebaikan  model.  Kesimpulannya  dapat  dikatakan  model  tidak  sesuai (model  tidak  fit),  sehingga  perlu  dilakukan  modifikasi  dengan  cara  mengkorelasikan  error terbesar  dari  nilai  modification  indices.  Modifikasi  dilakukan  dengan  cara  menambahkan sintaks  “P1~~P2    P5~~P6”  pada  model2,  kemudian  di running kembali  untuk  mendapatkan goodness of fit . Hasil modifikasi variabel laten pengetahuan memiliki nilai CFI (0,967) dan TLI (0,953)  lebih  dari  0,90.  Nilai  RMSEA  (0,050)  dan  RMSR  (0,051)  kurang  dari  0,80  atau  telah memenuhi semua kriteria kebaikan model dan dapat dikatakan model telah sesuai (model fit). Variabel laten tindakan penyembukan memiliki nilai CFI (0,959) dan TLI (0,918) lebih dari 0,90. Nilai  RMSEA  (0,093)  lebih  dari  0,80  dan  RMSR  (0,049)  kurang  dari  0,80  atau  hanya  kriteria RMSEA  yang  tidak  memenuhi  kebaikan  model,  sehingga  dapat  dikatakan  model  telah  sesuai (model  fit).  Setelah  itu,  perlu  mengetahui  pengaruh  indikator  dalam  mengukur  variabel  laten dukungan  sosial  dengan  melakukan  pegujian  terhadap loading factor.  Apabila  nilai loading factor  atau  “std.all”  pada  output  lebih  dari  0,5,  maka  indikator  memiliki  pengaruh  yang signifikan.
Tabel 5 Loading Factor Variabel Laten Dukungan Sosial, Pengetahuan, Tindakan Penyembuhan
Pasien Isolasi Mandiri Covid-19 Indikator Dukungan Sosial Loading Factor (std all) Indikator Pengetahuan ( modification indices ) Loading Factor (std all) Indikator Tindakan Penyembuhan Loading Factor (std all) DS1 0,745*) P1 0,568* TS1 0,912*) DS2 0,504* P2 0,561* TS2 0,701* DS3 0,589* P3 0,519* TS3 0,213 DS4 0,641* P4 0,585* TS4 0,555* DS5 0,438 P5 0,504* TS5 0,437 P6 0,418 P7 0,751*) P8 0,542* P9 0,247 *) nilai loading factor signifikan yaitu lebih dari 0,5
Sumber: Data diolah, 2021
21
Pada Tabel 5 indikator DS1 (Dukungan Sosial 1) memiliki nilai loading factor paling besar yaitu 0,745  yang  artinya  besar  pengaruh  indikator  DS1  terhadap  variabel  laten  Dukungan  Sosial yaitu  74,5%  dibandingkan  dengan  4  indikator  lainnya  yaitu  DS2,  DS3,  DS4,  DS5.  Hal  ini menunjukkan bahwa pernyataan DS1 yaitu menerima empati, perhatian, dan kepedulian dari petugas  yang  terlibat  pasien  Covid-19,  misalnya,  pihak  berwenang  merasakan  sakit  (empati) pasien  Covid-19,  peduli  mengurusi  keluhan  pasien,  dan  lain-lain  memiliki  pengaruh  paling besar dan penting bagi penyintas Covid-19 yang sedang menjalani isolasi mandiri. Sedangkan nilai loading factor kurang dari 0,5 yaitu 0,438 yang menyebabkan variabel DS5 tidak memiliki pengaruh  yang  signifikan.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  DS5  (memiliki  perasaan  bahwa anda  termasuk  dalam  bagian  kelompok  dan  tertarik  untuk  berpartisipasi  dalam  kegiatan sosial.  Misalnya,  ada  keterkaitan  antara  pasien  Covid-19  dan  tenaga  Kesehatan  terutama selama  kurang  lebih  14  hari  perawatan)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  laten dukungan sosial. Secara grafik path diagram dapat ditunjukkan pada Gambar 2a. Angka 1,00 yang terdapat pada gambar 2(a) pada lingkaran di DS menunjukkan korelasi variabel DS yaitu 1, sedangkan angka pada panah dari DS ke DS1 yaitu 0,74, angka pada panah dari DS ke DS2 yaitu  0,5  menunjukkan  nilai loading faktor.  Angka  yang  terdapat  pada  lingkaran  DS1  yaitu 0,45 pada DS2 yaitu 0,75 menunjukkan standart error loading pada indikator.
(a) (b)
Gambar 2 Path Diagram CFA Variabel Dukungan Sosial (a) dan Tindakan Penyembuhan (b) Pada  variabel  laten  tindakan  penyembuhan,  nilai loading  factor terbesar  didapatkan  pada indikator  TS1  sebesar  0,912.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  indikator  TS1  (bersedia menjalani  masa  pengobatan  kurang  lebih  14  hari)  dijalani  dengan  baik  oleh  pasien  isolasi mandiri  Covid-19.  Indikator  yang  tidak  signifikan  yaitu  TS3  (melakukan  tes  dahak, pemeriksaan fisik, dan suhu secara teratur) dan dan TS5 (bersedia mendapatkan pengawasan dari  petugas  kesehatan  selama  masa  isolasi/karantina)  merupakan  indikator  yang  perlu diperhatikan karena tidak berpengaruh terhadap variabel laten. Kedua indikator tersebut perlu menjadi  perhatian  pemerintah  agar  tindakan  dari  petugas  kesehatan  yang  kurang  maksimal terhadap penyembuhan pasien isolasi mandiri Covid-19 dapat lebih baik. Harapannya, melalui pemeriksaan  dahak  sesuai  jadwal,  pemeriksaan  fisik,  suhu  tubuh  secara  rutin  dan  bersedia mendapatkan  pengawasan  dari  petugas  kesehatan  selama  masa  isolasi/karantina,  pasien dapat  sembuh  lebih  cepat  dan  tidak  mengalami  gejala  sakit  yang  berat.  Secara  grafik path diagram dapat ditunjukkan pada Gambar 2b. Angka 1,00 yang terdapat pada gambar 2(b) pada lingkaran di TS menunjukkan korelasi variabel TS yaitu 1, sedangkan angka pada panah dari TS ke TS1 yaitu 0,91, angka pada panah dari TS ke TS2 yaitu 0,71 menunjukkan nilai loading faktor. Angka yang terdapat pada lingkaran TS1 yaitu 0,17 pada TS2 yaitu 0,51 menunjukkan standart error loading pada indikator.
Nur Silviyah Rahmi, dkk.

## 22
Pada variabel laten pengetahuan setelah dilakukan modifikasi error , nilai loading factor terbesar didapatkan  pada  indikator  P7  yaitu  sebesar  0,751.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  indikator  P7 (menyembuhkan  pasien,  mencegah  dan  menurunkan  tingkat  penularan  serta  kematian merupakan  tujuan  pengobatan  Covid-19)  memberikan  pengaruh  yang  paling  besar  terhadap variabel pengetahuan. Adapun indikator yang tidak signifikan adalah P6 (penyebaran Covid-19 melalui berbicara terlalu dekat, melalui saluran nafas, batik/bersin, dan peredaran darah) dan indikator P9 (riwayat terjadinya Covid-19 yaitu adalah tubuh tanpa sistem imun). Pengetahuan mengenai  proses  penularan  masih  rendah,  tetapi  pengetahuan  mengenai  resiko  kematian membuat  penyintas  Covid-19  lebih  memperhatikan  proses  penyembuhan  melalui  isolasi mandiri.  Secara  grafik path  diagram dapat  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Angka  1,00  yang terdapat  pada  gambar  3  lingkaran  di  P  menunjukkan  korelasi  variabel  P  yaitu  1,  sedangkan angka  pada  panah  dari  P  ke  P1  yaitu  0,66,  angka  pada  panah  dari  P  ke  P2  yaitu  0,65 menunjukkan nilai loading faktor. Angka yang terdapat pada lingkaran P1 yaitu 0,57 pada P2 yaitu 0,57 menunjukkan standart error loading pada indikator.
Gambar 3 Path Diagram CFA Variabel Pengetahuan Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan construct  reliability (CR)  untuk  mengetahui  konsistensi variabel dukungan sosial, tindakan penyembuhan, dan pengetahuan. Hasil perhitungan dapat dilihat sebagai berikut.
Berdasarkan hasil perhitungan tersebut, didapatkan nilai CR untuk variabel dukungan sosial sebesar 0,7088 atau lebih dari 0,7. Dapat disimpulkan bahwa variabel dukungan sosial sudah reliabel dan konsisten. Dengan cara yang sama, nilai CR variabel pengetahuan adalah sebesar 0,770  dan  pada  variabel  tindakan  penyembuhan  adalah  0,744.  Ketiga  variabel  laten menggambarkan  konsistensi  yang  cukup  tinggi  atau  sudah  reliabel.  Konsistensi  variabel menunjukkan  bahwa  indikator  yang  signifikan  adalah  indikator  yang  kekar,  selaras  dan berpadanan terhadap pembentukan variabel laten.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  melalui  penelitian  ini  yaitu,  terdapat  61  orang  (41%)  responden berjenis kelamin pria dan 87 orang (59%) wanita. Sebaran domisi penderita Covid-19 terbanyak yaitu  132  orang  (89,18%)  berasal  dari  pulau  Jawa,  selainnya  berasal  dari  Sulawesi,  Bali, Papua, Sumatera, dan 7  orang  (4,73%) berasal  dari pulau  Kalimantan.  Penyebaran  kuesioner pasien covid-19 isolasi mandiri sudah respresentatif di seluruh Indonesia. Pemeriksaan asumsi multivariat  normal  digunakan  untuk  mendukung  kevalidan  pengujian.  Prosentase  jarak mahalanobis yang  dihasilkan  sebesar  0,761  yaitu  lebih  besar  dari  50%  dan  nilai
23
yaitu  0,000  yang  berarti  sudah  memenuhi  asumsi  multinormal.  Identifikasi  model menghasilkan  s  =  15,  t  =  10,  dan  df  =  s-t  =  5  yang  lebih  besar  dari  nol  atau  dikatakan  over identified dapat dianalisis menggunakan CFA.
Hasil  CFA  menunjukkan  indikator  DS1  (mendapatkan  ungkapan  empati,  kepedulian,  dan perhatian  yang  diberikan  petugas  terhadap  penderita  Covid-19)  memiliki  nilai  loading  faktor terbesar yaitu 0,741. Pada variabel laten pengetahuan, indikator P7 (Tujuan pengobatan Covid- 19  adalah  menyembuhkan  penderita,  mencegah  penularan  dan  kematian  serta  menurunkan tingkat penularan) memiliki nilai loading faktor terbesar yaitu 0,767. Sedangkan pada variabel laten tindakan sembuh Indikator TS1 (Bersedia menjalani masa pengobatan dengan pemberian dalam  waku  pengobatan  kurang  lebih  14  hari)  memiliki  nilai  loading  faktor  terbesar  yaitu 0,924. Nilai loading faktor terbesar menunujukkan indikator yang paling berpengaruh. Adapun saran  untuk penelitian  selanjutnya  untuk mengetahui  hubungan  antar  variabel  laten  dengan metode  Structural  Equation  Modelling  (SEM),  sehingga  diketahui  arah  hubungan  ketiga variabel laten tersebut secara agregat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Brawijaya yang telah memberikan dukungan dana dalam skema penelitian Covid-Integrated Research II Nomor: 1206.13/UN10.C10/PN/2021 tahun 2021.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  M.  G.  (2020).  Diagnosis  covid—19.  Program  Pendidikan  Dokter  Spesialis  Iimu  Penyakit Dalam FK UNSRI RSMH Palembang.
Arum, R. (2020). Pembatasan Sosial Di Indonesia Akibat Virus Corona Ditinjau Dari Sudut Pandang Politik.
Hafeez,  A.,  Ahmad,  S.,  Siddqui,  S.  A.,  Ahmad,  M.,  &  Mishra,  S.  (2020).  A  review  of  COVID-19 (Coronavirus Disease-2019) diagnosis, treatments and prevention. In EJMO (Vol. 4, Issue 2). Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2021). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage publications. Kemenkes. (2020). Kesiapsiagaan Menghadapi Infeksi COVID-19. https://www.kemkes.go.id/article/view/20101300001/ruang-isolasi-covid-19-di-semua- provinsi-masih-memadai.html
Priharsari,  D.  (2020).  Pengolahan  SEM  Covariance-Based  dengan  Modul  Lavaan  pada  Penelitian Sistem  Informasi.  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi,  Dan  Edukasi  Sistem Informasi, 1(1).
Rahmi,  N.  S.  (2015). Analisis  pengaruh  dukungan  motivasi  dan  pengetahuan  terhadap  tindakan penyembuhan penderita penyakit Tuberculosis (TB) di pesisir Surabaya dengan pendekatan SEM  (Structural  equation  modelling)  [Institut  Teknology  Sepuluh  Nopember]. https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=yoqIxsMAAAAJ&ci tation_for_view=yoqIxsMAAAAJ:u-x6o8ySG0sC Rahmi, N. S. (2020). Mapping Tingkat Kerawanan Covid-19 dan Faktor Akselerator Penyebaran Virus Antar  Daerah  di  Indonesia  Dengan  Menggunakan  Analisis  Cluster  Hierarki.  Seminar Nasional Official Statistics, 2020(1), 73–81.
Rosseel, Y. (2012). Lavaan: An R package for structural equation modeling and more. Version 0.5–12
(BETA). Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36.
Tapung, M. M., Regus, M., Payong, M. R., Rahmat, S. T., & Jelahu, F. M. (2020). Bantuan sosial dan pendidikan  kesehatan  bagi  masyarakat  pesisir  yang  terdampak  sosial-ekonomi  selama patogenesis  Covid-19  di  Manggarai.  Transformasi:  Jurnal  Pengabdian  Masyarakat,  16(1),
12–26.
Thompson,  B.  (2004).  Exploratory  and  confirmatory  factor  analysis:  Understanding  concepts  and applications. Washington, DC, 10694.
WHO.  (2020).  Coronavirus  disease  (COVID-19).  https://www.who.int/emergencies/diseases/novel- coronavirus-2019
Yuliana.  (2020).  Wellness  And  Healthy  Magazine  Corona  Virus  Diseases  (Covid-19).  Wellness  And
Healthy Magazine, 2(1), 187. Zhang,  J.,  Lu,  H.,  Zeng,  H.,  Zhang,  S.,  Du,  Q.,  Jiang,  T.,  &  Du,  B.  (2020).  The  differential psychological  distress  of  populations  affected  by  the  COVID-19  pandemic.  In  Brain, Behavior, and Immunity (Vol. 87, pp. 49–50). Academic Press Inc. https://doi.org/10.1016/j.bbi.2020.04.031