## Analisis Data Hubungan Antar Variabel Pada Pengetahuan Swamedikasi
Dian Mustofani 1 , Hariyani 2 , Ahmad Afif 3 , Dianti Ias Oktaviasari 4 , Bagus Yuli Ariadhita 5
1,2,3,4 Institut Ilmu Kesehatan Bhakti Wiyata – Jl. KH Wachid Hasyim 65, Kediri, 64114, Indonesia
5 SMKN 1 Kota Kediri – Jl. Veteran No.9 Mojoroto, Kediri, 64114, Indonesia
.
Abstract. Linear regression is a data analysis method that is for determine relation on the  variables.  One  of  the  uses  of  this  analysis  is  that  can  used  to  determine  which independent variable policies should be increased or decreased.  Regression analysis has  two  types,  that  is  name  simple  linear  regression  analysis  and  multiple  linear regression  analysis.  This  research  discusses  the  use  of  multiple  linear  regression analysis to determine which independent variables influence mothers' self-medication knowledge in treating fever in children, with known three independent variables and one  dependent  variable.  The  regression  analysis  in  this  research  shows  that  the mother's  education  level  has  an  influence  on  self-medication  knowledge  with  a percentage influence value of 27.9%.
Keywords : Data Analysis; Linear Regression
Abstrak. Regresi  linier  merupakan  metode  analisis  suatu  data  penelitian  untuk menentukan keterkaitan antar variabel. Dimana salah satu kegunaan dari analisis ini adalah  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kebijakan  variabel  bebas  (independent) yang mana yang harus dinaikkan atau diturunkan. Macam dari analisis regresi ada dua yaitu  regresi  linier  sederhana  dan  regresi  linier  berganda.  Penelitian  ini  membahas tentang penggunaan regresi linier berganda untuk menentukan variabel bebas mana yang  memberi  pengaruh  terhadap  pengetahuan  swamedikasi  ibu  dalam  menangani penyakit  demam  terhadap  anak,  dengan  diketahui  sebanyak  tiga  variabel  bebas (independent)  yang  dipilih  dan  satu  variabel  terikat  (dependent)  yang  dipengaruhi yaitu tingkat pengetahuan ibu. Regresi linier yang telah dilakukan diperoleh tingkat pendidikan  ibu  memiliki  pengaruh  terdap  pengetahuan  swamedikasi  dengan  nilai prosentase pengaruh sebesar 27,9%.
Kata kunci: Analisis Data; Regresi Linier

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 1. Pendahuluan
Data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  kuantitatif  perlu  dilakukan pengolahan data menggunanakan metode analisis statistik. Variabel yang dilakukan untuk  pengujian  suatu  penelitian  kuantitatif  adalah  variabel  bebas/  pemberi pengaruh (independent) serta variabel terikat/ yang dipengaruhi (dependent), hal ini dilakukan supaya mengetahui hubungan antara kedua variabel tersebut. Tujuan dari mengetahui hubungan tersebut adalah peneliti dapat mengambil kebijakan variabel bebas  (independent)  yang  mana  yang  harus  dinaikkan  atau  diturunkan.  Metode analisis statistik yang dapat digunakan untuk menguji variabel, salah satunya adalah metode analisis regresi.
Metode  analisis  regresi  linier  merupakan  suatu  metode  statistik  yang berguna untuk menentukan keterkaitan/hubungan antara satu variabel terikat/ yang dipengaruhi (dependent) dengan satu atau lebih variabel bebas/ pemberi pengaruh (independent).  Metode  analisis  regresi  linier  berdasarkan  variabel  bebas (independent)  terdapat  dua  jenis  yaitu  regresi  linier  sederhana  dan  regresi  linier berganda.  Untuk  regresi  linier  sederhana  digunakan  jika  terdapat  satu  variabel bebas  (independent),  dan  regresi  linier  berganda  yaitu  jika  variabel  bebas (independent) lebih dari satu [1].

## A. Regresi Linier Sederhana
Persamaan linier yang digunakan untuk menunjukkan keterkaitan/hubungan antara satu variabel bebas dengan satu variabel terikat disebut dengan persamaan regresi  linier  sederhana.  Model  persamaan  ini  digambarkan  dengan  garis  lurus, terlihat dalam Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Fungsi Regresi Linier
Untuk menghitung konstanta a dan b digunakan rumus:
n adalah jumlah data yang dianalisis.
Koefisien  korelasi  (r)  dalam  regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk mengetahui  kekuatan  hubungan  antar  variabel.  Persamaan  koefisien  korelasi  (r) ditentukan menggunakan :

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Catatan, nilai koefisien determinasi = 𝑟 2 .

## B. Regresi Linier Berganda
Persamaan linier yang memperlihatkan keterkaitan/hubungan satu variabel terikat dengan dua/lebih variabel bebas (X1, X2, …, Xn) disebut dengan persamaan regresi linier berganda. Analisis ini digunakan untuk memprediksikan besar nilai variabel  terikat/  variabel  yang  dipengaruhi,  apabila  variabel  bebas/  variabel pemberi  pengaruh  (X1,  X2,  …,  Xn)  diketahui.  Selain  itu  juga  dapat  diketahui bagaimana arah hubungan antar variabelnya. Berikut merupakan persamaan regresi linier berganda:
Untuk  mengetahui  besar  korelasi  antara  variabel-variabel  bebas  dengan variabel terikat, dilihat dari besar koefisien korelasi ganda (r). Besar nilai koefisien korelasi ganda dapat mengakar kuadratkan nilai koefisien determinasi ( 𝑟 2 ) , dimana nilai ( 𝑟 2 ) dihitung dengan:
Penelitian ini digunakan metode regresi berganda dengan menggunakan 3 variabel  bebas/  variabel  yang  memberi  pengaruh  (independent)  dan  1  variabel terikat/  variabel  yang  mendapat  pengaruh  (dependent),  menggunakan  data penelitian  tingkat  pengetahuan  swamedikasi  atau  pengobatan  secara  mandiri  ibu dalam  menangani  penyakit  demam  anak.  Dimana  data  ini  terdapat  tiga  variabel bebas  (independent)  diantaranya  usia  ibu,  pekerjaan  ibu,  dan  tingkat  pendidikan ibu. Dimana dalam data  usia ibu, usia yang dipilih berada dalam rentang usia 25 tahun sampai dengan 50 tahun. Dalam data pekerjaan ibu, pekerjaan dalam data ini masuk dalam lima kriteria yaitu bekerja sebagai PNS, swasta, berdagang, bertani, dan IRT. Dalam data tingkat pendidikan, pendidikan dalam data ini masuk dalam empat  kriteria  yaitu  lulusan  PT,  SMA,  SMP,  dan  SD.  Untuk  variabel  terikat (dependent)  merupakan  data  pengetahuan  ibu  dalam  menangani  demam  untuk putra/putrinya secara mandiri, dimana kuosioner diberikan kepada ibu terdiri dari 19  pertanyaan terkait  cara  menanggulangi  demam  pada anak.  Data  yang  diambil dalam penelitian ini merupakan data kuosioner di RW 3 Desa Bacem Kabupaten Blitar, seperti yang terdapat dalam [2].

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  menentukan  variabel  berdasarkan  jenisnya yaitu kelompok variabel bebas/ variabel yang memberikan pengaruh (independent) dan  kelompok  variabel  terikat/  variabel  yang  mendapat  pengaruh  (dependent). Penelitian  ini  akan  menganalisa  pengaruh  usia  Ibu,  pekerjaan  Ibu,  dan  tingkat pendidikan  terhadap  tingkat  pengetahuan  pengobatan  mandiri  oleh  Ibu  dalam

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
menanggulangi  penyakit  demam  pada  anak.  Sampel  yang  digunakan  pada penelitian  ada    sebanyak  163,  seperti  yang  terdapat  dalam  [3].  Metode  analisis regeresi  linier  berganda  dipilih  dalam  menganalisis  data  dalam  penelitian  ini, dengan :
Variabel bebas (independent) : X1  = usia ibu X2  = pekerjaan ibu X3  = tingkat pendidikan ibu
Variabel terikat (dependent) : Y  = tingkat pengetahuan swamedikasi Ibu pada penangan demam anak

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini membahas penggunaan model analisis regresi linier berganda pada data tingkat pengetahuan swamedikasi Ibu dalam menangani penyakit demam pada anak. Berikut diberikan hasil tabel deskriptif data penelitian.
Tabel 1. Tabel Deskriptif Varibel Penelitian Jumlah data Nilai Min. Nilai Maks. Rata-Rata Std. Dev Usia 163 25 50 35.63 6.462 Pekerjaan 163 1 5 2.23 1.505 Pendidikan 163 1 4 3.03 .827 Pengetahuan 163 10 19 14.53 1.960 Valid N (listwise) 163
Dalam Tabel 1, dapat dilihat :
➢ Variabel (X1) usia ibu, mempunyai nilai rata-rata 35,63, dengan banyaknya data N=163, dan standart deviasi 6,462
➢ Variabel  (X2)  pekerjaan  ibu,  mempunyai  nilai  rata-rata  2,23,  dengan banyaknya data N= 163 dan standart deviasi 1,505
➢ Variabel  (X3)  pendidikan  ibu,  mempunyai  nilai  rata-rata  3,03,  dengan banyaknya data N= 163, dan standart deviasi 0,827
➢ Variabel (Y) pengetahuan ibu terhadap tindakan swamedikasi, mempunyai nilai rata-rata 14,53, dan standart deviasi 1,960
Tabel 2. Tabel Ringkasan Mod Nilai R Nilai R.Square Nilai Penyesuaian R Square Estimasi Std. Err. 1 .528 a .279 .265 1.680 a. Pengaruh: Pendidikan, Usia, Pekerjaan
Dalam  Tabel  2,  diperoleh  nilai  R  =  0,528,  nilai  koefisien  Determinasi  (R square ) sebesar 0,279 (Nilai kuadrat dari 0,528). Menunjukkan bahwa tingkat pengetahuan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
swamedikasi (Y) dipengaruhi sebesar 27,9% oleh variabel usia, jenis pekerjaan, dan tingkat pendidikan ibu, dan sebesar 72,1% dipengaruhi oleh sebab lain. Nilai R square berada pada rentang 0 sd 1, dimana nilai R square semakin kecil maka semakin kecil juga hubungan antara variabelnya.
Tabel 3. Tabel Anova Mod Jumlah Kuadrat Nilai df Rata-Rata Kuadrat Nilai F Nilai Sig. 1 Regresi 173.678 3 57.893 20.506 .000 b Residual 448.887 159 2.823 Total 622.564 162 a. Variabel yang dipengaruhi: Pengetahuan b. Variabel yang mempengaruhi: Pendidikan, Usia, Pekerjaan
Dalam Tabel 3, tabel Anova menunjukkan hasil uji F = 20,506 dan nilai probabilitas sig. 0.000  <  0,005,  yang  memiliki  arti  kualitas  program  dapat  diperdiksi  dengan menggunakan  model  regresi.  Sehingga  dalam  [4]  disebutkan  dalam  kondisi  ini persamaan regresi memperlihatkan hubungan antara variabel yang mempengaruhi dan variabel yang dipengaruhi.
Tabel 4. Tabel Nilai Koefisien Mod Koefisien Tak Standar Koefisien Standar Nilai t Nilai Sig. Statistik Kolinieritas B Std. Err. Beta Nilai Toleransi Nilai VIF 1 Nilai Konstan 10.692 .910 11.746  .000 Usia .003 .020 .009 .137 .891 .997 1.003 Pekerjaan .062 .104 .047 .594 .553 .714 1.400 Pendidikan 1.189 .189 .502 6.291 .000 .713 1.403 a. Variabel yang dipengaruhi: Pengetahuan
Dari Tabel 4, didapat nilai konstant (a) = 10,692, b 1 = 0,003, b 2 = 0,062, b 3 = 1,189, sehingga diperoleh persamaan regresi linier :
𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝑋 3
Uji hipotesis dari permasalahan yang diteliti adalah sebagai berikut : H 0 : P y,x1,X2,X3 ≠ 0 (usia ibu, pekerjaan, tingkat pendidikan tidak mempengaruhi secara signifikan terhadap tingkat pengetahuan swamedikasi ibu terhadap demam anak)
Ha : P y,x1,X2,X3 ≠ 0 (usia ibu, pekerjaan, tingkat pendidikan mempengaruhi secara signifikan terhadap tingkat pengetahuan swamedikasi ibu terhadap demam anak)

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Dalam [4], dengan menggunakan teknik probabilitas (0,05),  maka dengan melihat  Tabel  4,  nilai Sig. sebesar  0,891>0,05,  disimpulkan usia  ibu  tidak berpengaruh secara  signifikan  terhadap  pengetahuan  swamedikasi  ibu  terhadap demam  pada  anak.  Untuk  nilai  Sig.  sebesar  0,553>0,05,  disimpulkan pekerjaan ibu tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pengetahuan swamedikasi ibu terhadap  demam  pada  anak.  Untuk  nilai  Sig.  sebesar  0,000<0,05,  disimpulkan tingkat  pendidikan  ibu  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  pengetahuan swamedikasi ibu terhadap demam pada anak.

## 4. Kesimpulan
Analisis  regresi  linier  berganda  yang  dilakukan  pada  data  tingkat pengetahuan  swamedikasi  Ibu  pada  penangan  demam  anak,  diperoleh  variabel independen  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  pengetahuan  swamedikasi  ibu adalah tingkat pendidikan ibu, dengan nilai prosentase pengaruh sebesar 27,9%.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  D. Mustofani, Modul Ajar Statistika, Kediri: IIK Press, 2022.
[2]  A.  Wiraninda,  "Tingkat  Pengetahuan  Swamedikasi  Dalam  Penanganan Demam  Pada  Anak  Oleh  Ibu  di  RW  3  Desa  Bacem  Kabupaten  Blitar,"  in Tingkat  Pengetahuan  Swamedikasi  Dalam  Penanganan  Demam  Pada  Anak Oleh Ibu di RW 3 Desa Bacem Kabupaten Blitar , Kediri, Prodi D3 Farmasi IIK Bhakti Wiyata Kediri, 2022.
[3]  D.  Mustofani,  "Penerapan  Uji  Korelasi  Rank  Spearman  Untuk  Mengetahui Hubungan Tingkat Pengetahuan Ibu Terhadap Tindakan Swamedikasi Dalam Penanganan Demam Pada Anak," UJMC, pp. 9-13, 2023.
[4]  C.  Kurniawan,  "Analisis  Data  Hubungan  Antar  Variabel  Sebagai  Metode Alternatif," SINTEKS Jurnal Teknik STT Malang, 2017.
[5]  I.  M.  Yuliara,  Modul  Regresi  Linier  Sederhana,  Bali:  Universitas  Udayana, 2016.