Abstrak —Depkes  RI  pada  tahun  2009  menyatakan  bahwa Annnual  Parasite  Incidence (API)  untuk  kasus  malaria  tertinggi berada  di  Provinsi  Papua  Barat,  yaitu  sebesar  27,66  per  1.000 penduduk.  Malaria  dapat  menyebabkan  berbagai  macam komplikasi  pada  ibu  hamil,  diantaranya  adalah  edema  paru, anemia, gagal ginjal, berat badan lahir rendah (BBLR), kelahiran prematur,  bahkan  kematian  baik  pada  ibu  hamil  maupun  pada janin.  Hasil Mass  Blood  Survey (MBS)  pada  tahun  2008 menyatakan bahwa Provinsi Nusa Tenggara merupakan provinsi dengan  jumlah  ibu  hamil  yang  positif  terjangkit  malaria tertinggi,  yaitu  sebanyak  624  orang.  Hasil  analisis  karakteristik menunjukkan  bahwa  dari  274  ibu  hamil  di  Provinsi  Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua,  dan  Papua  Barat  31%  diantaranya  terjangkit  penyakit malaria.  Mayoritas  ibu  hamil  yang  terjangkit  penyakit  malaria adalah  ibu  hamil yang tinggal di pedesaan dan tidak bersekolah. Hasil  analisis  regresi  logistik  biner  menunjukkan  bahwa  rumah panggung,  atap  ijuk/rumbia,  atap  seng,  dan  lantai  semen plesteran  retak  menjadi  faktor  yang  secara  signifikan mempengaruhi  penyakit  malaria  pada ibu hamil dengan masing- masing  nilai  resiko  sebesar  6,447;  6,290;  3,356;  2,778.  Peluang ibu  hamil  dapat  terjangkit  malaria  jika  tinggal  di  rumah panggung,  menggunakan  atap  ijuk/rumbia,  dan  lantai  semen plesteran adalah sebesar 0,91.
Kata  Kunci —Ibu  hamil,  Penyakit  malaria,  Regresi  logistik, Odds Ratio

## I. PENDAHULUAN
ENYAKIT  malaria  merupakan  salah  satu  masalah kesehatan  masyarakat  yang  dapat  menyebabkan  kematian terutama  pada  kelompok  resiko  tinggi  yaitu  bayi,  anak  balita, dan ibu hamil [1].
Penyakit  malaria  masih  ditemukan  di  seluruh  provinsi  di Indonesia. Dari 33 provinsi di Indonesia, Provinsi Papua Barat merupakan provinsi dengan jumlah penderita malaria tertinggi. Berdasarkan  Ditjen  PP  &  PL  Depkes  RI  tahun  2009, Annual Parasite  Incidence (API)  untuk  kasus  malaria  di  Provinsi Papua  Barat  pada  tahun  2009  adalah  sebesar  27,66 per 1.000 penduduk,  selanjutnya  adalah  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur dengan  API  sebesar  15,62  per  1.000  penduduk,  dan  Provinsi Papua  dengan  API  sebesar  9,94  per  1.000  penduduk. Berdasarkan Mass  Blood  Survey tahun  2008,  dilakukan pengambilan sediaan darah berdasarkan mikroskop dan Rapid Diagnostic Test (RDT), hasil Mass Blood Survey menunjukkan  bahwa  provinsi  dengan  kasus  positif  tertinggi adalah Nusa Tenggara Timur (32.321 orang dari 210.703).
Malaria  pada  ibu  hamil  dihubungkan  dengan  resiko  yang
lebih  tinggi  untuk  mengalami  anemia  (Hb  <  11  g/dl)  atau anemia  berat  (Hb  <  7  g/dl),  mempunyai  bayi  dengan  berat badan  lahir  rendah  (BBLR),  mengalami  kelahiran  prematur dan kematian perinatal [2].
Regresi logistik biner merupakan suatu metode analisis data yang  digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara  variable respon ( y ) yang bersifat biner atau dikotomus dengan variabel prediktor  ( x )  yang  bersifat  polikotomus  [3].  Salah  satu penerapan  regresi  logistik  biner  adalah  penelitian  mengenai infeksi menular seksual (IMS) pada pekerja seks komersial di salah  satu  lokalisasi  di  Surabaya  yang  menyimpulkan  bahwa faktor  yang  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  infeksi adalah  jumlah  pasangan  seks,  dan  pemakaian  kondom  [4]. Respon  kategorik yang bersifat dikotomus menjadikan regresi logistik biner metode yang tepat untuk penelitian ini.
Terdapat  dua  permasalahan  dalam  penelitian  ini,  yaitu mengenai  karakteristik  ibu  hamil  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua, dan  Papua  Barat,  dan  faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  penyakit  malaria  pada  ibu  hamil.  Batasan dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang  digunakan  berdasarkan Riset  Kesehatan  Dasar  tahun  2010  untuk  wilayah  Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara,  Papua,  dan  Papua  Barat.  Sehingga  penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik ibu hamil di Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara,  Papua,  dan  Papua Barat, dan untuk mengetahui faktor- faktor yang mempengaruhi penyakit malaria pada ibu hamil di Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Uji Independensi
Uji  independensi  digunakan  untuk  mengetahui  adanya keterkaitan  antar  variabel  [5].Hipotesis  untuk  pengujian independensi dapat dituliskan sebagai berikut:
H 0 : Tidak terdapat hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor
H 1 : Terdapat hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor
Statistik uji:
     I i J j ij ij ij E E n 1 1 2 2 ) ( 
(1)

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Malaria pada
Ibu Hamil di Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat
Ayu Sri Lestari dan Mutiah Salamah
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : mutiah_s@statistika.its.ac.id
P

## B. Regresi Logistik Biner
Regresi logistik merupakan suatu metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variable respon ( y ) yang  bersifat biner atau  dikotomus  dengan  variabel  prediktor ( x )  yang  bersifat  polikotomus  [3]. Outcome dari  variabel respon  y  terdiri  dari  dua  kategori  yaitu  “sukses”  dan  “gagal” yang  dinotasikan  dengan y =1  (sukses)  dan y =0  (gagal). Dalam  keadaan  demikian,  variabel y mengikuti  distribusi Bernoulli  untuk  setiap  observasi  tunggal.  Pada  penelitian  ini variabel  responnya  adalah  ibu  hamil  yang  terjangkit  penyakit malaria  baik  melalui  diagnosis  ataupun  gejala  dan  ibu  hamil yang tidak terjangkit penyakit malaria.
Model  regresi  logistik  dengan  variabel  independen p yaitu banyaknya variabel predictor adalah sebagai berikut:
) ... exp( 1 ) ... exp( ) ( 2 2 1 1 0 2 2 1 1 0 p p p p x x x x x x                    x (2)
Model  regresi  logistik  pada  persamaan  (2)  dapat ditransformasi logit dari π( x ) menjadi persamaan berikut:
p p x x x g          ... ) ( 2 2 1 1 0 x (3)

## C. Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  dalam  regresi  logistik  dilakukan dengan  metode Maximum  Likelihood .  Jika x i dan y i adalah pasangan variabel bebas dan terikat pada pengamatan ke- i dan diasumsikan  bahwa  setiap  pasangan  pengamatan  saling independen dengan pasangan pengamatan lainnya, i = 1, 2, ..., n maka  fungsi  probabilitas  untuk  setiap  pasangan  adalah sebagai berikut:
  i y i i i x x x f    1 y ) ( 1 ) ( ) ( i   ; yi = 0, 1 (4)
dengan:
                        p j ij j p j ij j x x i e e x 0 0 1    (5)
Setiap  pasangan  pengamatan  diasumsikan  independen sehingga  fungsi  likelihoodnya  merupakan  gabungan  dari fungsi  distribusi  masing-masing  pasangan  yaitu  sebagai berikut:
          n i y i i n i i i x x x f l 1 1 y 1 ) ( 1 ) ( ) ( ) ( i           
                                       j n i ij i p j p j ij j x y n i x e e   1 0 0 1 1 1
(6)
Fungsi  likelihood  tersebut  lebih  mudah  dimaksimumkan dalam bentuk log l ( β ) dan dinyatakan dengan L( β ). L( β ) =  log l( β )
                           p j ij j x n i j n i ij i p j e x y 0 1 log 1 1 0   (7)
Nilai β maksimum  didapatkan  melalui  turunan  L( β ) terhadap β dan hasilnya adalah sama dengan nol:
                       n i n i x x ij ij i j p j ij j p j ij j e e x x y L 1 1 0 0 1 ) (    β (8)
sehingga,
0 ) ( ˆ 1 1       n i n i i ij ij i x x x y

; j = 0, 1, ..., p (9)
Untuk  mendapatkan  nilai  taksiran β dari  turunan pertama  fungsi  L( β )  yang  non  linier  maka  digunakan  metode iterasi Newton Raphson. Persamaan yang digunakan adalah:
          t t t t q H 1 1     β β (10)
iterasi  akan  berhenti  ketika  || β (t+1) – β (t) ||  ≤  ε,  dimana  ε merupakan bilangan yang sangat kecil.

## D. Pengujian Signifikansi Parameter
Setelah parameter hasil estimasi diperoleh, maka kemudian dilakukan  pengujian  keberartian  pada  koefisien β secara univariat terhadap variabel respon yaitu dengan membandingkan parameter hasil maksimum likelihood dugaan β dengan standart  error parameter  tersebut.  Hipotesis pengujian parsial adalah sebagai berikut:
H 0 : β j = 0 H 1 : β j ≠ 0 dengan j = 1, 2, 3,…, p
Statistik Uji:
) ˆ ( ˆ j j i SE W    (11)
Uji  statistik  yang  diberikan  tersebut  mengikuti  distribusi normal, sehingga hipotesis awal akan ditolak jika nilai statistik uji yang didapatkan memiliki nilai lebih dari nilai Z α/2 [3].
Setelah  diperoleh  variabel  prediktor  yang  signifikan berpengaruh  terhadap  variabel  respon  pada  pengujian univariat,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  variabel manakah hasil pengujian univariat yang signifikan mempengaruhi variabel respon secara bersama-sama. Hipotesis yang digunakan adalah sebgai berikut:
H 0 : 0
... 2 1     j    H 1 : paling sedikit ada satu 0  j  dengan j = 1, 2, …, p
Statistik Uji:
  j j y n j y j n n j n n n n G               1 1 0 1 ˆ 1 ˆ ln 2 0 1   (12)
di mana :
   n 1 j j 1 y n       n 1 j j 0 y 1 n ; 0 1 n n n  
Nilai statistik uji G mengikuti distribusi Chi-square dengan derajat  bebas  sebesar p ,  sehingga  hipotesis  awal  ditolak  jika nilai  statistik  uji yang didapatkan memiliki nilai lebih dari χ 2 p dengan batas kesalahan sebesar α [3].

## E. Uji Kesesuaian Model
Pengujian  kesesuaian  model  dilakukan  untuk  menguji apakah  model  yang  dihasilkan  berdasarkan  regresi  logistik multivariat/serentak  sudah  layak  dengan  hipotesis  sebagai berikut:
H 0 : Model sesuai H 1 : Model tidak sesuai Statistik uji:
         g k k k k k k k n n o C 1 2 1 ' ' ˆ    (13)

## F. Penyakit Malaria
Gejala  dan  komplikasi  malaria  pada  ibu  hamil  tergantung pada  intensitas  penyebaran  malaria  dan  juga  tingkat  imunitas wanita hamil [6]. Wanita hamil lebih mudah terinfeksi malaria dibandingkan  dengan  populasi  umumnya,  selain  mudah terinfeksi,  wanita  hamil  juga  mudah  menderita  infeksi  yang berulang  dan  komplikasi  berat  yang  dapat  mengakibatkan kematian.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  melemahnya imunitas  tubuh  [7].  Wanita  hamil  mengalami  penurunan imunitas sehingga mengurangi efektivitas dalam membersihkan  parasit  malaria.  Sebagai  tambahannya,  parasit malaria  akan  mengambil  dan  mereplikasi  plasenta.  Infeksi malaria  pada  masa  kehamilan  dapat  menyebabkan  keguguran, kelahiran  prematur,  berat  badan  lahir  rendah,  infeksi  bawaan, dan/atau kematian perinatal [8].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder, yang diperoleh melalui survei Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas)  yang  bersumber  pada  Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Kesehatan  (Balitbangkes)  pada  tahun  2010. Kerangka  pengambilan  sampel  menggunakan  Blok  Sensus (BS)  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dengan  sampel  ibu hamil di Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku,  Maluku  Utara,  Papua, dan Papua Barat dan populasi seluruh  anggota  rumah  tangga  yang  memiliki  wanita  yang sedang  dalam  masa  hamil  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat, Nusa  Tenggara  Timur,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua,  dan Papua Barat.

## B. Variabel Peneltian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada Tabel 1. sebagai berikut:

## Tabel 1. Variabel penelitian
No. Variabel Kategori 1 Penyakit malaria pada ibu hamil (Y) 0 = Tidak 1 = Ya
Tabel 1. (Lanjutan) 2 Daerah tempat tinggal (X 1 ) 1=Perkotaan 2=Pedesaan 3 Usia (X 2 ) Rasio 4 Pendidikan ibu hamil (X 3 ) 1=Tamat PT 2=Tamat SLTA/MA 3=Tamat SLTP/MTs 4=Tamat SD/MI 5=Tidak sekolah/Tidak tamat SD 5 Kebiasaan mengguna-kan kelambu (X 4 ) 1=Memakai kelambu berinsektisida
2=Memakai kelambu tak
berinsektisida 3=Tidak menggunakan kelambu 4=Tidak tahu 6 Sumber air untuk minum/ masak (X 5 ) 1=Air kemasan/Air isi ulang/PAM 2=Mata air tak terlindung 3=Mata air terlindung 7 Tempat pembuangan akhir tinja (X 6 ) 1=Tangki septik 2=Lubang tanah 3=Sungai/Got 8 Jenis bangunan rumah (X 7 ) 1=Rumah bukan panggung 2=Rumah panggung 3=Rumah terapung 9 Jenis atap rumah terluas (X 8 ) 1=Genteng 2=Ijuk/Rumbia 3=Seng 4=Sirap 5=Asbes 6=Beton 7=Lainnya 10 Jenis plafon rumah terluas (X 9 ) 1=Asbes/GRC 2=Kayu/Triplek 3=Anyaman bambu 4=Tidak ada 5=Lainnya 11 Jenis dinding rumah terluas (X 10 ) 1=Tembok 2=Kayu/Papan/ Triplek 3=Bambu 4=Lainnya 12 Jenis lantai rumah terluas (X 11 ) 1=Keramik/Ubin/ Marmer 2=Semen plesteran retak 3=Papan/Bambu/ Anyaman bambu/Rotan 4=Tanah 13 Rawa-rawa (X 12 ) 1=Tidak 2=Ya 14 Daerah padat penduduk (X 13 ) 1=Tidak 2=Ya 15 Ladang/ Sawah (X 14 ) 1=Tidak 2=Ya

## C. Langkah Analisis
1. Mendeskripsikan data
2. Melakukan uji independensi
3. Melakukan  uji  estimasi  parameter  secara  individu  maupun secara multivariabel.
4. Melakukan  uji  analisis  regresi  logistik  biner  secara  parsial maupun secara serentak.
5. Menginterpretasikan model yang didapatkan.
6. Menarik kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Ibu Hamil
Jumlah  ibu  hamil  yang  berada  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua, dan  Papua  Barat  adalah  sebanyak  274  orang.  Sebanyak  31% dari  jumlah  keseluruhan  atau  sebanyak  84  orang  ibu  hamil diantaranya  positif  terjangkit  malaria.  Mayoritas  ibu  hamil yang  terjangkit  penyakit  malaria  tinggal  di  pedesaan  (66 orang).  Ibu  hamil  yang  terjangkit  penyakit  malaria  mayoritas tidak bersekolah/tidak tamat SD dan juga tamat hingga jenjang Sekolah  Dasar  (SD),  dengan  jumlah  masing-masing  sebanyak 24  orang.  Ibu  hamil  yang  terjangkit  penyakit  malaria kebanyakan  tidak  menggunakan  kelambu  saat  tidur,  yaitu sebanyak  31  orang.  Ibu  hamil  penderita  malaria  kebanyakan menggunakan  mata  air  terbuka  baik  mata  air  terlindung ataupun  tidak  terlindung  sebagai  sumber  air  untuk  kebutuhan minum/masak,  dengan  jumlah  masing-masing  sebanyak  33 orang  dan  28  orang.  Mayoritas  ibu  hamil  yang  terjangkit penyakit  malaria  menggunakan  lubang  tanah  sebagai  tempat pembuangan akir tinja, yaitu sebanyak 37 orang. Mayoritas ibu hamil penderita malaria tinggal di rumah bukan panggung (53 orang),  menggunakan  seng  sebagai  atap  rumah  (51  orang), tidak menggunakan plafon/langit-langit (54 orang), menggunakan  kayu/papan/triplek  sebagai  dinding  rumah  (36 orang), dan menggunakan papan/bambu/anyaman bambu/rotan sebagai lantai rumah (28 orang). Mayoritas ibu hamil penderita malaria  tidak  tinggal  di  dekat  atau  di  sekitar  rawa-rawa  (78 orang),  tinggal  tidak  di  sekitar  daerah  padat  penduduk  (67 orang), dan tinggalnya tidak di tepi ladang/sawah (72 orang).

## B. Uji Independensi Variabel Prediktor
Uji  independensi  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan antara  variabel  prediktor  dengan  variabel  respon.  Hasil pengujian  independensi  variabel  menggunakan  rumus  (1) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil uji independensi variabel prediktor
Variabel Sig. Daerah tempat tinggal (X 1 ) 0,006* Pendidikan ibu hamil (X 3 ) 0,265 Kebiasaan menggunakan kelambu (X 4 ) 0,010* Sumber air untuk kebutuhan minum/masak (X 5 ) 0,067* Tempat pembuangan akhir tinja (X 6 ) 0,050* Jenis bangunan rumah (X 7 ) 0,000* Jenis atap terluas (X 8 ) 0,028* Jenis plafon terluas (X 9 ) 0,280 Jenis dinding terluas (X 10 ) 0,028* Jenis lantai terluas (X 11 ) 0,000* Adanya rawa-rawa di sekitar rumah (X 12 ) 0,378 Letak rumah di daerah padat penduduk (X 13 ) 0,180 Letak rumah di tepi ladang/sawah (X 14 ) 0,043*
Variabel yang memiliki hubungan yang signifikan terhadap penyakit  malaria  pada  ibu  hamil  merupakan  variabel  yang memiliki  nilai  signifikansi  kurang  dari  taraf  signifikansi  yang ditetapkan  sebesar  0,10.  Terdapat  sembilan  variabel  yang
memiliki  nilai  kurang  dari  nilai  0,10  yaitu  daerah  tempat tinggal  (X 1 ),  kebiasaan  menggunakan  kelambu  (X 4 ),  sumber air  untuk  minum/masak  (X 5 ),  tempat  pembuangan  akhir  tinja (X 6 ),  jenis  bangunan  rumah  (X 7 ),  jenis atap rumah (X 8 ), jenis dinding rumah (X 10 ), jenis lantai rumah (X 11 ), dan letak rumah dengan  ladang/sawah  (X 14 ),  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  kesembilan  variabel  tersebut  memiliki  hubungan  yang signifikan terhadap penyakit malaria pada ibu hamil.

## C. Pengujian Signifikansi Parameter
Pengujian signifikansi parameter dilakukan untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  penyakit  malaria  pada  ibu  hamil.  Pengujian signifikansi  parameter  dilakukan  secara  parsial,  yaitu menguji faktor-faktor  yang  diduga  secara  satu-persatu  menggunakan rumus  (11),  lalu  diuji  secara  serentak  menggunakan  rumus (12).  Hasil  pengujian  signifikansi  parameter  secara  individu dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian signifikansi parameter secara parsial
Variabel B Wald Sig. Odds Ratio Daerah pedesaan 0,828 7,368 0,007* 2,288 Konstanta -1,400 28,305 0,000 0,247 Usia 0,003 0,038 0,846 1,003 Konstanta -0,905 3,633 0,057 0,405 Penggunaan kelambu berinsektisida 10,979 0,012* Menggunakan kelambu tak berinsektisida 0,000 0,000 1,000 1,000 Tidak menggunakan kelambu -0,896 7,571 0,006* 0,408 Tidak tahu -0,719 0,370 0,543 0,487 Konstanta -0,379 2,223 0,136 0,684 Sumber air untuk minum/masak 5,309 0,070* Mata air tak terlindung 0,787 5,292 0,021* 2,197 Mata air terlindung 0,348 1,201 0,273 1,416 Konstanta -1,169 23,961 0,000 0,311 Tempat pembuangan akhir tinja 5,918 0,052* Sungai -0,146 0,132 0,716 0,864 Lubang tanah -0,680 5,587 0,018* 0,507 Konstanta -0,467 4,951 0,026 0,627 Jenis bangunan rumah 18,422 0,000* Rumah panggung 1,339 18,422 0,000* 3,814 Rumah terapung -20,08 0,000 0,999 0,000 Konstanta -1,123 50,480 0,000 0,325 Jenis atap rumah 12,994 0,043* Ijuk/Rumbia 1,232 0,518 0,017* 3,429 Seng 1,056 7,482 0,006* 2,876 Sirap 2,073 4,514 0,034* 7,950 Asbes -0,530 0,228 0,633 0,589 Beton 0,415 0,226 0,634 1,514 Lainnya 1,380 4,639 0,031* 3,975 Konstanta -1,668 23,398 0,000 0,189 Jenis dinding rumah 8,887 0,031* Kayu/Papan/Triplek 0,849 7,865 0,005* 2,338 Bambu 0,649 2,842 0,092* 1,913 Lainnya 0,936 2,257 0,133 2,551
Konstanta -1,273 35,447 0,000 0,280
Tabel  3.  menunjukkan  bahwa  terdapat  sembilan  variabel yang  memiliki  nilai  signifikansi  kurang  dari  taraf  signifikansi yang  ditetapkan  sebesar  0,10.  Kesembilan  variabel  tersebut dapat  dinyatakan  sebagai  variabel  yang  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  penyakit  malaria  pada  ibu  hamil.  Hasil pengujian  signifikansi  parameter  secara  parsial  menggunakan rumus  (12)  didapatkan  nilai Chi-Square sebesar  45,928  dan nilai  signifikansi  sebesar  0,000.  Nilai  signifikansi  pengujian parsial  kurang  dari  taraf  signifikansi  yang  ditetapkan  sebesar 0,10, sehingga pegujian signifikansi parameter secara serentak menolak  hipotesis  awal,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pada model  serentak  terdapat  setidaknya  satu  variabel  yang memiliki pengaruh signifikan terhadap penyakit malaria.

## D. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  setelah  pengujian signifikansi  parameter  menggunakan  rumus  (11)  dan didapatkan  faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  penyakit  malaria  pada  ibu  hamil.  Hasil  pemilihan model terbaik dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pemilihan model terbaik Variabel B Wald Sig. Odds Ratio Jenis bangunan 5,660 0,059* Rumah panggung 1,864 5,660 0,017* 6,447 Rumah terapung -20,01 0,000 0,999 0,000 Jenis atap rumah terluas 13,476 0,036* Ijuk/Rumbia 1,839 8,296 0,004* 6,290 Seng 1,211 8,866 0,003* 3,356 Sirap 1,610 2,113 0,146 5,004 Asbes -0,527 0,218 0,641 0,591 Beton 0,698 0,601 0,438 2,010 Lainnya 1,117 2,386 0,122 3,055 Jenis lantai rumah terluas 13,376 0,004* Semen plesteran retak 1,022 7,783 0,005* 2,778 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan -0,395 0,236 0,627 0,674 Tanah -0,709 1,416 0,234 0,492 Konstanta -2,355 31,077 0,000 0,095
Tabel  4.  menunjukkan  bahwa  faktor  yang  memiliki pengaruh signifikan terhadap penyakit malaria pada ibu hamil adalah rumah panggung (X 7 ), atap ijuk/rumbia (X 8 ), atap seng (X 8 ), dan lantai semen plesteran retak (X 11 ). Model logit yang didapatkan  berdasarkan  pemilihan  model  terbaik  adalah sebagai berikut:
ĝ(x)=-2,355+1,864X 7 (1)-20,01X 7 (2)+1,839X 8 (1)+1,211X 8 (2)+ 1,610X 8 (3)-0,527X 8 (4)+0,698X 8 (5)+1,117X 8 (6)+1,022X 11 (1)-0,395
X 11 (2)-0,709 X 11 (3)
Model  regresi  logistik  berdasarkan  pemilihan  model terbaik adalah sebagai berikut:
)) ( ˆ ( )) ( ˆ ( 1 ) ( ˆ x g x g e e x   
E. Uji Kesesuaian Model
Model  yang  didapatkan  diuji  kesesuaiannya  untuk mengetahui apakah model yang didapatkan telah sesuai. Hasil uji  kesesuaian  model  menggunakan  rumus  (13)  menunjukkan bahwa  nilai  signifikansi  pengujian  adalah  sebesar  0,211 sehingga  nilai  signifikansi  hasil  pengujian  lebih  dari  taraf signifikansi  yang  ditetapkan  sebesar  0,10,  sehingga  model yang  didapatkan  dapat  dinyatakan  sebagai  model  yang  sesuai atau  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil prediksi dengan hasil pengamatan.

## F. Interpretasi Model
Model  regresi  logistik  yang  telah  didapatkan  selanjutnya diinterpretasikan  sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang lebih mudah dipahami. Interpretasi yang diberikan berdasarkan model  regresi  logistik  adalah  berupa  besaran  resiko  denga menggunakan rumus (1) dan odds ratio.
Besaran resiko untuk penyakit malaria pada ibu hamil jika ibu hamil tinggal di rumah panggung, beratap ijuk/rumbia, dan berlantai semen plesteran retak adalah:
)) 1 ( 022 , 1 ) 1 ( 839 , 1 ) 1 ( 864 , 1 355 , 2 ( )) 1 ( 022 , 1 ) 1 ( 839 , 1 ) 1 ( 864 , 1 355 , 2 ( 1 1 8 7 1 1 8 7 1 ) ( ˆ X X X X X X e e x            = 0,91
Ibu hamil di Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua,  dan  Papua  Barat memiliki  resiko  sebesar  0,91  terserang  penyakit  malaria  jika tinggal  di  rumah  panggung,  menggunakan  atap  ijuk/rumbia, dan menggunakan lantai semen plesteran retak.
Besaran resiko untuk ibu hamil di Provinsi Nusa Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Maluku,  Maluku  Utara,  Papua, dan  Papua  Barat  dengan  kategori  lainnya  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Besaran resiko penyakit malaria pada ibu hamil untuk masing-masing kategori
Jenis Bangunan Jenis Atap Rumah Jenis Lantai Rumah Besaran Resiko
Rumah Panggung Ijuk/Rumbia Semen plesteran retak 0,91 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 0,72 Tanah 0,65 Seng Semen plesteran retak 0,85 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 0,58 Tanah 0,50 Sirap Semen plesteran retak 0,89 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 0,67 Tanah 0,60 Asbes Semen plesteran retak 0,50 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 0,20 Tanah 0,15 Beton Semen plesteran retak 0,77 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 0,45 Tanah 0,38 Lainnya Semen plesteran retak 0,84 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 0,56 Tanah 0,48 Rumah Terapung Ijuk/Rumbia Semen plesteran retak 3,38 x 10 -9 Papan/Bambu/Anyaman 8,21 x 10 -10
bambu/Rotan Tanah 5,99 x 10 -10
Tabel 5. (Lanjutan)
Rumah Terapung Seng Semen plesteran retak 1,81 x 10 -9 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 4,38 x 10 -10 Tanah 3,2 x 10 -10 Sirap Semen plesteran retak 2,69x10-9 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 6,53x10-10 Tanah 4,77x10-10 Asbes Semen plesteran retak 3,18 x 10 -10 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 7,70 x 10 -11 Tanah 5,63 x 10 -11 Beton Semen plesteran retak 1,08 x 10 -9 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 2,62 x 10 -10 Tanah 1,92 x 10 -10 Lainnya Semen plesteran retak 1,64 x 10 -10 Papan/Bambu/Anyaman bambu/Rotan 3,99 x 10 -10 Tanah 2,91 x 10 -10
Nilai Odds  Ratio untuk  penyakit  malaria  pada  ibu  hamil berdasarkan  faktor-faktor  yang  diduga  dapa  mempengaruhi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Odds ratio untuk penyakit malaria pada ibu hamil dengan faktor-faktor yang memengarui Variabel Kategori Odds Ratio Jenis bangunan Rumah panggung 6,447 Jenis atap rumah terluas Ijuk/Rumbia 6,290 Seng 3,356 Jenis lantai rumah Semen plesteran retak 2,778
Tabel  6.  menunjukkan  nilai  peluang ibu hamil terjangkit penyakit  malaria  dengan  faktor-faktor  yang  diduga  dapat mempengaruhi.  Ibu  hamil  yang  tinggal  di  rumah  panggung 6,447 kali lebih rentan terserang penyakit malaria daripada ibu hamil  yang  tinggal  di  rumah  dengan  jenis  lainnya.  Rumah panggung  yang  memiliki  dasar  bangunan  lebih  tinggi menyebabkan rumah panggung tersebut memiliki kolong yang cukup  besar.  Kolong  tersebut  biasanya  digunakan  untuk tempat  hewan  ternak,  sehingga  kolong  tersebut  menyebabkan rumah  menjadi  lebih  kotor  dan  lebih  lembab  karena  lebih menyerap  air  menyebabkan  kolong  rumah  panggung  menjadi habitat yang digemari nyamuk penyebar penyakit malaria.
Ibu  hamil  yang  menggunakan  ijuk/rumbia  sebagai  atap rumah  6,290  kali  lebih  rentan  terserang malaria dibandingkan dengan ibu hamil yang menggunakan bahan lain sebagai atap. Bahan  ijuk  atau  rumbia  cenderung  memiliki  sela-sela  pada bahan-bahannya,  sehingga  proteksi  yang  diberikan  oleh  atap berbahan ijuk/rumbia juga sangat kurang.
Ibu  hamil  yang  menggunakan  bahan  seng  sebagai  atap rumah  juga  memiliki  resiko  lebih  besar  terjangkit  penyakit malaria,  yaitu  3,356  kali  lebih  beresiko.  Atap  seng  memiliki sifat  mudah  menyerap  panas  dan  mudah  berkarat,  akibatnya atap seng akan lebih mudah berlubang. Atap seng yang mudah berlubang  lebih  memudahkan  nyamuk,  termasuk  nyamuk malaria  masuk  ke  dalam  rumah  dan  menyebarkan  penyakit malaria.
Ibu  hamil  yang    memiliki  lantai  rumah  berbahan  semen plesteran  retak  2,778  kali  lebih  beresiko  terjangkit  penyakit malaria dibandingkan ibu hamil yang menggunakan jenis lantai lainnya.  Lantai  semen  plester  cenderung  mudah  retak,  pecah, dan  mudah  berjamur,  sehingga  menyebabkan  rumah  menjadi lebih  lembab.  Tempat  yang  lembab  merupakan  habitat  yang digemari  oleh  nyamuk  sekaligus  untuk  tempat  perkembang- biakan nyamuk, termasuk nyamuk penyebar penyakit malaria.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Kesimpulan  yang  dapat  diberikan  berdasarkan  hasil penelitian  mengenai  penyakit  malaria  pada  ibu  hamil  di Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat adalah: 1. Jumlah  ibu  hamil  yang  berada  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Maluku,  Maluku  Utara, Papua, dan Papua Barat adalah sebanyak 274 orang dengan 31%  (84  orang)  diantaranya  terjangkit  penyakit  malaria. Mayoritas ibu hamil penderita malaria tinggal di pedesaan, berasal  dari  kalangan  yang  tidak  bersekolah/tidak menyelesaikan  SD  dan  dari  kalangan  yang  tamat  hingga jenjang  SD,  tidak  menggunakan  kelambu  ketika  tidur, menggunakan  sumber  air  terbuka  baik  sumber  air terlindung  maupun  yang  tidak  terlindung,  menggunakan lubang tanah sebagai fasilitas pembuangan akhir, tinggal di rumah  bukan  panggung,  menggunakan  seng  sebagai  atap rumah, tidak menggunakan plafon/langit-langit, menggunakan  kayu/papan/triplek  sebagai  dinding  rumah, menggunakan  papan/bambu/anyaman  bambu/rotan  sebagai lantai  rumah,  tinggal  tidak  di  sekitar  rawa-rawa,  tinggal tidak  di  daerah  padat  penduduk,  dan  tinggal  tidak  di  tepi ladang/sawah.
2. Faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap penyakit  malaria  pada  ibu  hamil  adalah  rumah  panggung, atap  ijuk/rumbia,  atap  seng,  dan  lantai  semen  plesteran retak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementrian Kesehatan RI, “Epidemiologi Malaria di Indonesia,” Kementrian Kesehatan RI, Jakarta, 2011.
[2]  R. P. Jeanne, “Malaria dalam Kehamilan,” Kementrian Kesehatan RI, Jakarta, 2011.
[3]  D. W. Hosmer dan S. Lemeshow, Applied Logistic Regression, United States of America: John Wiley & Sons, 2000.
[4]  N. Purwanti, “Analisis Resiko Infeksi Menular Seksual (IMS) pada Pekerja Seks Komersial (Studi Kasus di Lokalisasi Moroseneng Surabaya),” Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2013.
[5]  A. Agresti, Categorical Data Analysis, New York: John Wiley and Sons, 2002.
[6]  World Health Organization, “Malaria in Pregnancy,” Roll Back Malaria Partnership Secretariat, Geneva, Switzerland, 2010.
[7]  Islamuddin, “Malaria dengan Kehamilan,” Universitas Andalas, Padang, 2010.
[8]  Centers for Disease Control and Prevention, “Treatment of Malaria (Guidelines for Clinicians),” Centers for Disease Control and Prevention, United States of America, 2013.