## REGRESI KUANTIL SEBAGAI PENDUGA KADAR TIMBAL (Pb) DALAM TUBUH PEKERJA SPBU DI KOTA SEMARANG
1 Laila Nur Mahmuda, 2 Indah Manfaati Nur, 3 Abdul Karim
1,2,3 Program Studi S1 Statistika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Muhammadiyah Semarang Email: ila.imod@yahoo.com

## ABSTRAK
Regresi kuantil merupakan metode yang mempelajari pola antara variabel respon (Y) dengan satu atau lebih variabel prediktor (X). Regresi Kuantil merupakan perkembangan dari metode OLS (Ordinary Least Square) metode ini sangat rentan dipengaruhi adanya data pencilan, pencilan menyebabkan hasil estimasi tidak stabil. Regresi kuantil (Quantile Regression) dikembangkan untuk mengatasi adanya data pencilan tersebut. Dalam menentukan kadar retikulosit di tubuh para pekerja SPBU kota semarang, terdapat beberapa indikator yang dapat digunakan antara lain umur dan kadar timbal. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi kadar retikulosit dengan regresi kuantil. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Kadar Retikulosit sebagai variabel dependen (Y) dan variabel independen meliputi Umur (X1), dan kadar timbal (X2). Hasil dari penelitian ini adalah model Regresi Kuantil yang digunakan sebagai penduga kadar retikulosit adalah regresi kuantil dengan nilai kuantil 0.1 dengan nilai kadar timbal terbaik 0,028.
Kata kunci :Regresi Kuantil, Timbal(Pb).

## PENDAHULUAN
Regresi merupakan salah satu metode statistika yang mempelajari tentang pola hubungan secara matematis antara variabel respon (Y) dengan salah satu atau lebih variabel prediktor (X). Pendekatan standar untuk mendapatkan nilai dugaan parameter dari model regresi linier adalah Metode Ordinary Least Square (OLS) . Estimator OLS yang bersifat Best Linier Unbiased Estimator (BLUE) bisa didapatkan dengan memenuhi beberapa asumsi klasik yang diperlukan. Empat asumsi klasik yang harus terpenuhi yaitu, uji normalitas, uji autokorelasi, uji multikoleniaritas dan uji heterokedastisitas [5] . OLS berfungsi untuk meminimumkan jumlah kuadrat residual, namum metode ini rentan dipengaruhi adanya data pencilan
( Outlier ). Metode OLS hanya berdasarkan pada nilai mean , nilai mean menunjukan ukuran pemusatan dari suatu distribusi sehingga hanya sedikit informasi yang diketahui dari keseluruhan distribusi. Data yang mengandung pencilan dan tidak simetris akan menjadi permasalahan, sehingga dikembangkan metode regresi kuantil untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
Regresi Kuantil merupakan salah satu metode yang menggunakan pendekatan memisahkan atau membagi data yang dicurigai memiliki perbedaan nilai taksiran pada kuantil tertentu.Regresi kuantil di kenalkan oleh [3] . Regresi Kuantil memiliki kelebihan lain di banding metode OLS, yaitu fleksibelitas dalam pemodelan data dengan sebaran bersyarat yang
heterogen. Selain itu metode ini juga tidak terpengaruh dengan adanya data pencilan, sehingga pencilan menjauh dan tidak mengganggu kestabilan data yang didapat [1] .
Berkembangnya suatu kota, potensi kepadatan lalu lintas semakin tinggi sehingga menyebabkan polusi udara
menjadi semakin berbahaya. Salah satu pencemaran udara berasal dari gas buangan kendaraan, berupa CO (karbonmonoksida). CO dalam kondisi diam lebih besar 4-6% dibandingkan dengan kondisi kendaraan berjalan normal yaitu sebesar 1-4% [6], Selain CO pencemaran udara lainnya adalah timbal. Timbal (Pb) merupakan salah satu unsur logam berat yang terdapat dalam gas buangan kendaraan bermotor yang dapat menyebabkan pencemaran udara.
Semarang adalah salah satu contoh kota besar dengan nilai kadar timbal (Pb) cukup tinggi, hal ini berdasarkan data dari Badan Lingkungan Hidup Kota Semarang tahun 2014. Timbal (Pb) menyebabkan beberapa penyakit seperti mengurangi tingkat IQ, merusak ginjal,memperlambat pertumbuhan bahkan dalam beberapa kasus keracunan Timbal menyebabkan coma atau kematian. Zat-zat sisa hasil pembakaran bahan bakar kendaraan dapat mempengaruhi kesehatan manusia,apabila kadar tersebut melebihi nilai ambang batas maka dapat membahayakan kesehatan tubuh [8]. Baik disadari maupun tidak, petugas SPBU adalah salah satu bagian masyarakat yang menghirup uap dan asap sisa hasil pembakaran bahan bakar kendaraan setiap saat karena bekerja di SPBU untuk melayani pembelian bahan bakar kendaraan bermotor.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari penelitian [7]. Dalam penelitian ini ada 29 responden
yang bekerja di SPBU Jalan Brigjen Sudiarto Semarang. Penelitian ini di lakukan selama 1 bulan.
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah kadar retikulosit (Y) sebagai variabel dependen, sedangkan variabel independennya yaitu umur (X!) dan kadar timbal (X2).

## Metode Analisis
Langkah-langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah :
1. Menyiapkan data
2. Melakukan statistik deskriptif untuk mengetahui karakteristik dari Data.
3. Melakukan estimasi Interval Regresi Klasik denngan Interval Prediksi.
4. Mengidentifikasi Pencilan dan Heteroskedasitas. 5. Inferensia Regresi Kuantil pada data
a. Melakukan Estimasi parameter regresi kuantil b. Melakukan optimasi dengan algoritma simpleks
c. Memperoleh estimator  
  
d. Kontruksi interval kepercayaan.
6. Melakukan uji signifikansi parameter dengan Uji t 7. Melakukan uji kebaikan model
dengan   1 R 

## 8. Interpretasi hasil estimasi interval
9. Selesai

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Kejadian Konstipasi
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan ataumendeskripsikan data yang diambil dari sampel atau populasi sehingga dapat memberikan suatu informasi yang berguna. Manfaat statistik deskriptif dalam penelitian ini yaitu untuk mengetahui karakteristik kadar retikulosit.
Tabel 1. Deskriptif statistik variabel penelitian Min Maks Mean Std. Deviasi Retikulosit 0,90 2,50 1,6966 0,50106 Umur 24 59 39,83 9,115 Timbal 1,58 25,45 12,182 7,83403 Tabel diatas menjelaskan bahwa nilai deviasi yang paling tinggisebesar 9,115,
menunjukan bahwa variabel umur memiliki keragaman lebih besar dibandingkan dengan variabel retikulosit dan timbal. Variabel timbal memiliki rata- rata terbesar dengan nilai minimum 1,58 dan nilai maksimum 25,45. Berdasarkan nilai mean pada retikulosit yakni 1,6966 menunjukan bahwa rata-rata dari responden memiliki kadar retikulosit lebih dari normal yaitu sekitar 1-1,5.
Gambar 1. Scetterplot antara variabel Y kadar retikulositdengan variabel X yang

## mempengaruhinya
Gambar 1 menunjukan adanya sebaran data yang tidak teratur atau tidak simetris antara variabel Y (Kadar retikulosit) dan variabel X (Kadar timbal dan umur) saat dilakukan uji heterokedastisitas, sehingga perlu dilakukan uji lebih lanjut.
Tabel 2. Uji heterokedastisitas
Model Unstandardized Coefficients T Sig B Std. error Umur ,017 ,007 2,389 ,024 Timbal -,022 ,008 -2,634 ,014
Tabel 2 menjelaskan bahwa data tidak homogen, hal ini ditunjukan pada kolom Sig dimana variabel umur menunjukan nilai Sig 0,024 dan variabel timbal menunjukan nilai 0,014 yang berarti nilai tersebut lebih kecil dari  = 0,05, hal ini
berarti bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima yang berarti terjadi heterokedastisitas.
Untuk mengatasi masalah heterokedastisitas dilakukan dengan model regresi kuantil. Tabel 3. Estimasi Parameter Regresi Kuantil (0,1) Variabel Kuantil 0,1 Koefisien P- value konstanta 1,152935 0,014 Umur -0,0068849 0,511 Timbal 0,0225734 0,028 R 2 0,1445 Tabel 4. Estimasi Parameter Regresi Kuantil (0,2 ) Variabel Kuantil 0,2 Koefisien P- value konstanta 1,456109 0,040 Umur -0,0125086 0,490 Timbal 0,0207096 0,327 R 2 0,0339 Tabel 5. Estimasi Parameter Regresi Kuantil (0,3) Variabel Kuantil 0,3 Koefisien P- value konstanta 1,074863 0,135 Umur 0,0065279 0,774 Timbal 0,0011891 0,962 R 2 0,0167
Dari Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5 dapat disimpulkan bahwa nilai kuantil 0,1 menjadi kuantil yang memiliki nilai terbaik yaitu dengan melihat nilai p- valuenya dimana indikator timbal memiliki nilai 0,028 yang berarti timbal memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel retikulosit dibandingkan dengan nilai kuantil yang lainnya, dimana nilai tersebut lebih kecil dari  = 0,05
Tabel 6. Tabel Uji β Metode Kuantil KUANTIL variabel Koefisien p-value Umur -0,0068849 0,511 Timbal -0,004816 0,028 R 2 0,1445
Tabel 7. Tabel Uji β Metode OLS
OLS Variabel Koefisien p-value Umur 0,0165423 0,311 Timbal -0,004816 0,798 R 2 0,0619 Uji kebaikan R-square berfungsi dengan membandingkan nila R-square nya, dimana nilai R-square yang lebih besar menjadi nilai yang terbaik. Tabel 3.4 menunjukan perbandingan nilai R-Square antara metode kuantil dan metode OLS, kolom R-Squarepada kuantil menunjukan nilai 0,1445 yang berarti nilai R 2 kuantil lebih baik karena nilainya lebih besar dibandingkan nilai R 2 OLS yaitu 0,0619. Metode kuantil menyebabkan nilai variabel timbal menjadi signifikan.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil dan pembahasan adalah sebagai berikut :
1. Karakteristik retikulosit dipengaruhi oleh rata-rata banyaknya kadar timbal dan keberagaman umur yang dimiliki responden , berdasarkan nilai rata- rata retikulosit yakni 1,6966 dimana nilai ini melawati batas normal yakni sebesar 1,5, maka pekerja SPBU memiliki kadar timbal yang tergolong berbahaya namun masih dalam batas bisa ditoleransi.
2. Model Regresi Kuantil yang digunakan sebagai penduga kadar retikulosit adalah regresi kuantil dengan nilai kuantil 0.1. Timbal pada kuantil 0,1 berpengaruh signifikan terhadap kadar retikulosit, dengan
demikian semakin tinggi kadar timbal maka semakin tinggi kadar retikulosit pekerja SPBU. Timbal memiliki nilai positif dan signifikan.
Pemilihan variabel dalam pemodelan Regresi Kuantil sangat penting guna
mendapatkan pemodelan terbaik. Sehingga perlu dilaksanakan penelitian lebih lanjut dengan data yang berdimensi tinggi. Dalam penelitian selanjutnya disarankan supaya peneliti menambah variabel independen, dan memperbesar jumlah responden supaya mendapatkan hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Furno, M. 2007. Parameter Instability in Kuantil Regressions. Statistika Modeling . 7(4) : 345-362.
[2] Gandasoebrata, R. 2010. Penuntun Laboratorium Klinik . Edisi 16,Dian Rakyat.Jakarta.
[3] Koenker, R, dan Bassett, G. 1978. Regression Quantiles. Econometica : Journal of the Econometric Society, 46(1), 33e50.
[4] Koenker, R. dan Hallock, K.F. 2001. Quantile Regression, The Journal of EkonomicPerspectives.
Vol:15. No.4, pp.143-156. Published by:
American Economic Association.
[5] Rosadi, Dedi. 2012. Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan. Yogyakarta : Andi
[6] Sidjabat, Oberlin dan Rahmat, Y. 1995. “Studi Proses Transesterifikasi Minyak Kelapa Sawit Menjadi
Bahan Bakar Motor Setara Solar”, Proceedings Diskusi Ilmiah VIII
PPPTMGB Lemigas.
[7] Utami , A.D. 2015. Kadar timbal (Pb) pada rambut terhadap jumlah retikulosit dalam darah petugas SPBU di jalan Brigjen Sudiarto Semarang. Skripsi. Semarang: Fakultas Ilmu Keperawatan dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Semarang.
[8] Yusad, Yusniwarti.2003. Polusi Udara di Kota-Kota Besar Dunia. Fakultas Kesehatan Masyarakat: Universitas Sumatera Utara.