Abstrak—Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA) khusunya  pneumonia  merupakan  salah  satu  penyakit  yang dianggap serius di Indonesia. Pada tahun 2019 wilayah Sidoarjo mengalami  peningkatan  kasus  pneumonia  sebesar  128,35%. Hasil  penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  terdapat  15 unsur logam pada partikel halus (PM 2.5) dan kasar (PM 2.5- 10) yaitu Na, Mg, Al, Si, S, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Cu, Zn, Pb, dan  Cl  di  Kawasan  Industri  Waru,  Sidoarjo.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mengkaji  korelasi  antara  unsur  logam pada  udara  ambien  dengan  kejadian  penyakit  ISPA.  Metode analisis data yang digunakan adalah analisis kuantitatif dengan menggunakan  uji  korelasi,  uji  multikolinearitas,  dan  analisis regresi  linear  berganda.  Berdasarkan  hasil  uji  korelasi,  ada  4 logam yang berkorelasi dengan penyakit pneumonia, yaitu: Al, Si,  Ca,  Ti,  dan  Fe  dan  tidak  ada  logam  yang  berkorelasi terhadap  ISPA  non-pneumonia.  Setelah  dilakukan  analisis regresi linear berganda ditemukan bahwa kandungan Si pada udara  sebesar  1  mikrogram/m 3 akan  menurunkan  risiko terjadinya kasus Pneumonia sebesar 0.2%. Sementara itu arah dan kecepatan angin tidak berpengaruh secara signifikan dalam terjadinya penyakit ISPA.
Kata  Kunci—ISPA,  Logam,  Non-Pneumonia,  Pneumonia,  PM 2.5

## I. PENDAHULUAN
ENYAKIT  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA), khususnya  pneumonia  tiap  tahunnya  menyebabkan kematian lebih dari 2 juta anak di dunia. Penyakit pneumonia merupakan  salah  satu  penyakit  yang  dianggap  serius  di Indonesia  [1].  Kasus  pneumonia  di  Jawa  Timur  juga  bukan merupakan  masalah  kesehatan  yang  ringan.  Berdasarkan laporan  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur,  jumlah  kasus pneumonia balita tahun 2010 sebanyak 76.745 kasus (78,81% seluruh  kasus  pneumonia).  Pada  tahun  2019  terjadi peningkatan  cakupan  pneumonia  di  atas  50%.  Cakupan pneumonia  ditemukan  dan  ditangani  Provinsi  Jawa  Timur Tahun 2019 Kota Surabaya yaitu 54,62% dan tertinggi berada di Sidoarjo sebesar 128,35% [2].
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Humairoh  (2019)  menunjukkan  bahwa  terdapat  15  unsur logam  pada  partikel  halus  (PM  2.5)  dan  kasar  (PM  2.5-10) yaitu Na, Mg, Al, Si, S, K, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Cu, Zn, Pb, dan Cl di Kawasan Industri Waru, Sidoarjo, Jawa Timur[3]. Berdasarkan uraian hasil kajian diatas maka diperlukan kajian dampak  partikulat  logam  terhadap  kejadian  penyakit Pneumonia  dan  Non-Pneumonia  di  Waru,  Sidoarjo,  Jawa Timur. Lokasi penelitian berada di Kawasan Industri Waru, Sidoarjo, Jawa Timur dengan periode data Maret – Mei 2021.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pengambilan data yang dilakukan adalah pengambilan data primer  dan  sekunder.  Data  primer  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  ini  berupa  data  konsentrasi  logam  berat  di  udara didapatkan  dari  penelitian  Humairoh  (2019)  kemudian dilakukan analisa di Pusat Sains Teknologi Terapan (PSTNT- BATAN),  arah  dan  kecepatan  angin  BMKG  Stasiun Meteorologi  Juanda.  Sedangkan  data  sekunder  yang dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  Data  kejadian pneumonia  dan  non-pneumonia  Maret  –  Mei  2019  didapat dari  puskesmas  yang  berada  dalam  radius  5  km  dari  titik sampling penelitian Humairoh (2019). Terdapat 4 Puskesmas terpilih, yaitu [3]:
1. Puskesmas Siwalankerto 2. Puskesmas Tenggilis
3. Puskesmas Kalirungkut
4. Puskesmas Gununganyar
Titik lokasi puskesmas yang termasuk dalam radius 5 km dari  titik  sampling  penelitian  terdahulu  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## B. Analisa Data
Data  yang  didapatkan  kemudian  dianalisis  korelasinya. Analisis  dilakukan  dengan  dua  metode,  yaitu  secara  grafik (deskriptif)  dan  secara  inferensial  [4].  Setelah  analisis korelasi, variabel yang didapatkan berkorelasi positif maupun negatif  dianalisis  multikolinieritas.  Menurut  Montgomery (2006) multikolinieritas dapat diidentifikasi melalui beberapa hal, diantaranya dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) [5]. Apabila nilai Tolerance kurang

## Kajian Dampak Pencemar Logam pada Udara Ambien terhadap Kejadian Penyakit ISPA Pneumonia dan Non-Pneumonia di Sekitar Waru, Sidoarjo, Jawa Timur
Febry Adhelia Azzahra dan Arie Dipareza Syafei Departemen Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dipareza@enviro.its.ac.id
P
Gambar 1. Lokasi area penelitian.
dari  0.1  dan  nilai  VIF  lebih  dari  10  maka  model  regresi terindikasi adanya multikolinieritas .
Variabel yang tidak terindikasi memiliki multikolinearitas dilanjutkan  ke  tahapan  selanjutnya  yaitu  analisis  regresi[6]. Analisis  regresi  yang  dilakukan  meliputi  uji  serentak,  uji parsial dan pengujian asumsi IIDN (Identik, Independen dan Distribusi Normal) [7].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Kejadian Penyakit Pneumonia dan non-Pneumonia
Tabel  1  menunjukkan  kejadian  penyakit  pneumonia  dan non-pneumonia.  Terlihat  bahwa  kasus  pneumonia  di  Jawa Timur  juga  bukan  merupakan  masalah  kesehatan  yang ringan,  dibuktikan  dengan  cakupan  pneumonia  yang ditemukan  dan  ditangani  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2019 Kota  Surabaya  yaitu  sebanyak  54,62% dan  tertinggi berada di  Sidoarjo  sebesar  128,35%  [2].  Pada  tabel  1  menjelaskan jumlah  kejadian  penyakit  pneumonia  dan  non-pneumonia pada  puskesmas  yang  berada  dalam  radius  5  km  dari  titik sampling    yang  didapatkan  dari  penelitian  yang  dilakukan oleh Humairoh (2019).

## B. Analisis Korelasi
1) Analisis Korelasi antara Pneumonia dan Logam
Secara  visual,  korelasi  antara  pneumonia  dan  Logam disajikan  pada  Gambar  2.  Gambar  2  menunjukkan  bahwa Mg, Cu dan Pb secara visual memiliki hubungan linier positif dengan  Pneumonia.  Sedangkan  jenis  Logam  lain  secara visual memiliki hubungan linier negatif terhadap pneumonia. Untuk  membuktikan  adanya  korelasi  antar  variabel, dilakukan  pengujian  secara  inferensia  dengan  hipotesis sebagai berikut:
H 0 :(Tidak ada hubungan antara variabel x dan y) H 1 :(Ada hubungan antara variabel x dan y) Dengan taraf signifikan α = 0.1 daerah tolak H 0 berada pada p-value < α .
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  seluruh  jenis  Logam  tidak berkorelasi  dengan  kasus  ISPA  Non-Pneumonia.  Karena tidak  ada  yang  berpengaruh,  maka  tidak  dapat  dilanjutkan pada analisis regresi.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  variabel  yang  berkorelasi dengan kasus ISPA pneumonia hanya 4 logam, yaitu Si, Ca, Ti dan Fe.
2) Analisis Korelasi antara non-Pneumonia dan Logam
Secara visual, korelasi antara non-pneumonia dan Logam disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 menunjukkan bahwa Na, Si, Ca, Ti, Cr, Mn, Fe, Cu,  Zn,  Cl  secara  visual  memiliki  hubungan  linier  positif dengan Non-Pneumonia. Sedangkan jenis Logam lain secara visual  memiliki  hubungan  linier  negatif  terhadap  Non- pneumonia.  Untuk  membuktikan  adanya  korelasi  antar variabel,  dilakukan  pengujian  secara  inferensia  dengan hipotesis sebagai berikut.
Tabel 1. Jumlah Kejadian Penyakit Pneumonia dan non-Pneumonia No Puskesmas Penyakit Jumlah 1 Gunung Anyar Pneumonia 3 Non-Pneumonia 442 2 Kalirungkut Pneumonia 24 Non-Pneumonia 1076 3 Siwalankerto Pneumonia 1 Non-Pneumonia 1463 4 Tenggilis Pneumonia 0 Non-Pneumonia 1831 Tabel 2. Uji Korelasi Pneumonia dengan logam Variabel Pearson Correlation P-Value Kesimpulan Na -0.169 0.332 Tidak berkorelasi Mg 0.13 0.456 Tidak berkorelasi Al -0.263 0.127 Tidak berkorelasi Si -0.561 0 Berkorelasi S -0.139 0.426 Tidak berkorelasi K -0.075 0.668 Tidak berkorelasi Ca -0.397 0.018 Berkorelasi Ti -0.377 0.026 Berkorelasi Cr -0.056 0.75 Tidak berkorelasi Mn -0.169 0.331 Tidak berkorelasi Fe -0.3 0.079 Berkorelasi Cu 0.121 0.489 Tidak berkorelasi Zn -0.189 0.276 Tidak berkorelasi Pb 0.222 0.2 Tidak berkorelasi Cl -0.208 0.231 Tidak berkorelasi Tabel 3. Uji Korelasi non-Pneumonia dengan logam Variabel Pearson Correlation P-Value Kesimpulan Na 0.028 0.873 Tidak berkorelasi Mg -0.251 0.147 Tidak berkorelasi Al -0.020 0.90 Tidak berkorelasi Si 0.218 0.208 Tidak berkorelasi S -0.090 0.609 Tidak berkorelasi K -0.072 0.680 Tidak berkorelasi Ca 0.165 0.345 Tidak berkorelasi Ti 0.231 0.182 Tidak berkorelasi Cr 0.233 0.179 Tidak berkorelasi Mn 0.276 0.109 Tidak berkorelasi Fe 0.265 0.124 Tidak berkorelasi Cu 0.042 0.890 Tidak berkorelasi Zn 0.066 0.708 Tidak berkorelasi Pb -0.064 0.716 Tidak berkorelasi Cl 0.119 0.497 Tidak berkorelasi
Gambar 2. Scatterplot Pneumonia dan Logam Berat.
Gambar 3. Scatterplot non-Pneumonia dan Logam Berat. 1500 1000 500 100 50 0 200 100 0 400 200 0 0.8 0.4 0.0 2000 1000 0 0.8 0.4 0.0 400 200 0 150 100 50 20 10 0 4 2 0 40 20 0 400 200 0 8 4 0 0.8 0.4 0.0 1000 500 0 0.8 0.4 0.0 500 250 0 50 25 0 Na P n e u m o n ia Mg Al Si S K Ca Ti Cr Mn Fe Cu Zn Pb Cl Scatterplot Pneumonia dan Logam Berat 1500 1000 500 100 50 0 200 100 0 400 200 0 40 20 0 2000 1000 0 40 20 0 400 200 0 150 100 50 20 10 0 4 2 0 40 20 0 400 200 0 8 4 0 40 20 0 1000 500 0 40 20 0 500 250 0 50 25 0 Na N on -P ne um on ia Mg Al Si S K Ca Ti Cr Mn Fe Cu Zn Pb Cl Scatterplot Logam Berat dan Non-Pneumonia
H 0 :(Tidak ada hubungan antara variabel x dan y) H 1 :(Ada hubungan antara variabel x dan y) Dengan taraf signifikan α = 0.1 daerah tolak H 0 berada pada p-value < α .
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  seluruh  jenis  Logam  tidak berkorelasi  dengan  kasus  ISPA  Non-Pneumonia.  Karena tidak  ada  yang  berpengaruh,  maka  tidak  dapat  dilanjutkan pada analisis regresi.
3) Analisis  Korelasi  antara  Pneumonia  dengan  Arah  dan Kecepatan Angin
Secara visual, korelasi pneumonia dengan arah angin dan kecepatan  angin  disajikan  pada  Gambar  4.  Gambar  4 menunjukkan bahwa arah angin dan kecepatan angin secara visual memiliki hubungan linier negatif dengan Pneumonia. Untuk  membuktikan  adanya  korelasi  antar  variabel, dilakukan  pengujian  secara  inferensia  dengan  hipotesis sebagai berikut.
H 0 :(Tidak ada hubungan antara variabel x dan y) H 1 :(Ada hubungan antara variabel x dan y) Dengan taraf signifikan α = 0.1 daerah tolak H 0 berada pada p-value < α .
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  seluruh  jenis  Logam  tidak berkorelasi  dengan  kasus  ISPA  Non-Pneumonia.  Karena tidak  ada  yang  berpengaruh,  maka  tidak  dapat  dilanjutkan pada analisis regresi.

## 4) Analisis Korelasi antara Pneumonia dengan Arah dan Kecepatan Angin
Secara visual, korelasi Non-pneumonia dengan arah angin dan  kecepatan  angin  disajikan  pada  Gambar  5.  Gambar  5 menunjukkan bahwa arah angin dan kecepatan angin secara visual  memiliki  hubungan  linier  positif  dengan  Non-
Pneumonia.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  secara inferensia dengan hipotesis:
H 0 :(Tidak ada hubungan antara variabel x dan y) H 1 :(Ada hubungan antara variabel x dan y) Dengan taraf signifikan α = 0.1 daerah tolak H 0 berada pada p-value < α .
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  arah  angin  dan  kecepatan angin  tidak  berkorelasi  dengan  kasus  ISPA  Pneumonia. Karena  tidak  ada  yang  berpengaruh,  maka  tidak  dapat dilanjutkan pada analisis regresi.
Berdasarkan  Zhang  (2018)  kecepatan  angin  memiliki hubungan dengan konsentrasi PM 2.5 yaitu berkorelasi negatif dengan  konsentrasi  PM 2.5 (semakin  tinggi  kecepatan  angin maka semakin rendah konsentrasi PM 2,5 di area tersebut) [8]. Namun  jika  dibandingkan  dengan  faktor  meteorologi  yang lainnya, kecepatan angin merupakan salah satu hubungannya paling rendah dengan PM 2.5 .
Sehingga  walaupun  arah  angin  dari  sumber  pencemar menuju  ke  area A dengan  kecepatan  relatif  tinggi  namun humiditas  udara  di  area  sumber  relatif  tinggi,  maka kecenderungan  PM 2.5 untuk  terdispersi  ke  area A akan menjadi rendah. Hasilnya konsentrasi logam di area A tidak cukup  tinggi  untuk  menjadi  pemicu  terjadinya  penyakit ISPA, baik pneumonia maupun non-pneumonia.

## C. Analisis Multikolinearitas
Multikolinieritas dapat diidentifikasi melalui beberapa hal, diantaranya  dengan  melihat  nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Apabila nilai Tolerance kurang dari
Gambar 4. Scatterplot Pneumonia dengan Arah dan Kecepatan Angin.
Gambar 5. Scatterplot Pneumonia dengan Arah dan Kecepatan Angin.
300 200 100 0 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 4 3 2 1 X1 Pn eu m on ia X2 Scatterplot Pneumonia dengan Arah Angin dan Kecepatan 300 200 100 0 40 30 20 10 0 4 3 2 1 X1 N on -P ne um on ia X2 Scatterplot Non-Pneumonia dengan Arah Angin dan Kecepatan Angin Tabel 4.
Uji Korelasi Pneumonia dengan Arah Angin dan Kecepatan Angin Variabel Pearson Correlation P-Value Kesimpulan Arah Angin -0.060 0.734 Tidak berkorelasi Kecepatan Angin -0.054 0.759 Tidak berkorelasi Tabel 5. Uji Korelasi Non-Pneumonia dengan Arah Angin dan Kecepatan Angin Variabel Pearson Correlation P-Value Kesimpulan Arah Angin 0.227 0.189 Tidak berkorelasi Kecepatan Angin 0.025 0.889 Tidak berkorelasi Tabel 6. Nilai Tolerance dan VIF Variabel Tolerance VIF Si 0.202 4.941 Ca 0.192 5.220 Ti 0.214 4.673 Fe 0.483 2.071 Gambar 6. Pemeriksaan Asumsi Identik.
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 -0.2 Fitted Value R e si d u a l Versus Fits (response is Y1)
0.1 dan nilai VIF lebih dari 10 maka model regresi terindikasi adanya  multikolinieritas.  Nilai Tolerance dan  VIF  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 menunjukkan bahwa seluruh nilai tolerance lebih dari 0.1 dan seluruh nilai VIF kurang dari 10, sehingga tidak terindikasi  adanya  multikolinierita,  maka  analisis  dapat dilanjutkan ke tahapan selanjutnya.

## D. Analisis Regresi
1) Uji Serentak
Dalam  penelitian  ini,  uji  serentak  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  semua  variabel  prediktor  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap rata-rata kasus Pneumonia di empat Puskesmas di Kecamatan Waru.
Hipotesis : H 0 : β 0 = β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = 0 (tidak ada satupun Logam yang berpengaruh terhadap kasus Pneumonia) H 1 :  minimal  ada  satu β k ≠ 0  (terdapat  satu  atau  lebih  jenis Logam yang berpengaruh terhadap kasus Pneumonia) Dengan taraf signifikan α = 0.1,  tolak H 0 jika nilai F hitung > F α, df1, df2 (2.27) atau p-value < α .
Statistik  Uji  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Berdasarkan pengujian serentak yang dihasillkan dari tabel ANOVA pada tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai  F hitung (4.304)  >  F 0.1,  3,  31 (2.27)  dan p-value (0.007)  < α (0.1)  sehingga  dapat diputuskan  tolak  H 0 dan  didapatkan  kesimpulan  bahwa minimal ada satu jenis dari Logam (Si, Ca, Ti atau Fe) yang berpengaruh  signifikan  terhadap  rata-rata  kasus  Pneumonia di sekitar Kecamatan Waru.

## 2) Uji Parsial
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  secara  parsial  pada masing-masing variabel Logam dengan hipotesis sebagaimana dinyatakan pada  Tabel 8 tentang hipotesis Uji Parsial.
Dengan taraf signifikan α = 0.1,  tolak H 0 jika nilai t hitung > t α, df (1.695) atau p-value < α . Statistik uji dapat dilihat pada Tabel  9.  Tabel  9  menunjukkan  bahwa  dari  keempat  jenis Logam  yang  diduga  mempengaruhi  kasus  Pneumonia  di sekitar Kecamatan Waru, hanya Logam Si yang berpengaruh secara  signifikan  terhadap  rata-rata  kasus  Pneumonia  yang terjadi di Puskesmas di sekitar Kecamatan Waru. Model yang terbentuk dari koefisien regresi adalah:

## 𝑦̂ = 0.258 − 0.002𝑥 1
Model  tersebut  menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan kandungan Si pada udara sebesar 1  g/m 3 akan menurunkan risiko  terjadinya  kasus  Pneumonia  sebesar  0.2%.  Namun, berdasarkan  model  tersebut  hanya  didapatkan  koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 36.5%. Artinya, kontribusi yang diberikan  oleh x 1 atau  Si  terhadap  model  hanya  sebesar 36.5%.
Hasil analisis ini tidak sesuai sesuai dengan penelitian Hoy (2020)  yang  menyatakan  bahwa  paparan  logam  silica  yang mudah  terhirup  ( Respirable crystalline  silica )  secara  terus menerus dalam kurun waktu yang lama dapat menyebabkan silicosis,  yang  merupakan  salah  satu  jenis  pneumonia  yang paling fatal [9]. Batas aman untuk paparan RCS adalah 0,05 mg/m 3 .  Logam  silica  mudah  terhirup  biasanya  berukuran kurang dari 5 µm.
Namun  berdasarkan  Mannetje,  et  al.(2002)  Perkiraan kematian  pada  umur  65  setelah  selama  45  tahun  terpapar silica pada  konsentrasi  0.1 mg/m 3 silica  (standar  ambang batas  konsentrasi  Si  pada  kebanyakan  Negara  sekarang) adalah 13 per 1000 orang, sedangakan risiko pada orang yang terpapar  pada  konsentrasi  0.05 mg/m 3 adalah  6  per  1000 orang [10].Penelitian Mannetje, et al (2002) mengindikasikan
Tabel 7.
Pengujian Serentak Pengaruh Logam terhadap Pneumonia
Sumber Variasi Db Jumlah Kuadrat Rata-rata Jumlah Kuadrat F P Regresi 4 0.432 0.106 4.304 0.007 Galat 30 0.737 0.025 Total 34 1.161 Tabel 8. Hipotesis Uji Parsial Pengaruh Logam terhadap Pneumonia Variabel Hipotesis Si H 0 : β 1 = 0 (Logam Si tidak berpengaruh terhadap kasus Pneumonia)
H 1 : β 1 ≠ 0 (Terdapat pengaruh Logam Si terhadap kasus
Pneumonia) Ca
H 0 : β 2 = 0 (Logam Ca tidak berpengaruh terhadap kasus Pneumonia) H 1 : β 2 ≠ 0 (Terdapat pengaruh Logam Ca terhadap kasus
Pneumonia) Ti H 0 : β 3 = 0 (Logam Ti tidak berpengaruh terhadap kasus Pneumonia)
H 1 : β 3 ≠ 0 (Terdapat pengaruh Logam Ti terhadap kasus
Pneumonia) Fe H 0 : β 4 = 0 (Logam Fe tidak berpengaruh terhadap kasus Pneumonia) H 1 : β 4 ≠ 0 (Terdapat pengaruh Logam Fe terhadap kasus Pneumonia)
Tabel 9. Pengujian Serentak Pengaruh Logam terhadap Pneumonia Variabel Coef SE Coef t P Constant 0.258 0.075 3.443 0.002 Si -0.002 0.001 -3.080 0.004 Ca 0.001 0.002 0.787 0.438 Ti 0.015 0.015 0.974 0.338 Fe 0.000 0.000 -0.398 0.694
Tabel 10. Uji Glejser pada Pengaruh Logam terhadap Pneumonia Sumber Variasi Db Jumlah Kuadrat Rata-rata Jumlah Kuadrat F P Regresi 4 0.052 0.013 1.549 0.213 Galat 30 0.253 0.008 Total 34 0.305 Tabel 11. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .604 a .365 .280 .15679 1.328
a. Predictors: (Constant), Fe, Si, Ti, Ca b. Dependent Variabel: Pnemumonia
Tabel 12. ANOVA a Model Sum of Squares  Df  Mean Square F Sig. 1  Regression .423  4 .106  4.304  .007 b Residual .737  30 .025 Total 1.161  34 a.Dependent Variabel: Pnemumonia b. Predictors: (Constant), Fe, Si, Ti, Ca
bahwa  pengaruh  paparan  Si  pada  manusia  hanya  akan berdampak setelah paparan berlangsung dalam kurun waktu puluhan tahun [10].
Sehingga  model  yang  didapatkan  dari  analisis  regresi  ini dapat dibaca sebagai: Tingkat kontribusi Si terhadap model hanya sebesar 36,5%, s edangkan 63.5% sisanya dipengaruhi oleh variabel-varibel lain yang ada di luar model. Variabel- variabel lain tersebut bisa jadi merupakan jenis Logam yang dalam  penelitian  ini  tidak  memberikan  pengaruh  signifikan terhadap rata-rata kasus Pneumonia.

## 3) Pemeriksaan Asumsi IIDN
Pemeriksaan  asumsi  identik  dapat  dilihat  secara  visual melalui scatterplot antara  variabel  respons  dengan  residual. Gambar  6  menunjukan  titik-titik  residual  dalam  grafik menyebar secara rata, hal ini menunjukan bahwa residual data secara  visual  telah  memenuhi  asumsi  identik.  Selanjutnya dilakukan  uji  identik  secara  inferensia  menggunakan  uji glejser dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : residual bersifat identik H 1 : residual data tidak identik Dengan taraf signifikan α = 0.1,  tolak H 0 jika nilai F hitung > F α, df1, df2 (2.27) atau p-value < α . Statistik Uji dapat dilihat pada Tabel 10.
Berdasarkan Tabel 10 Diketahui bahwa nilai F hitung (1.549) < F 0.1, 3, 31 (2.27) dan p-value (0.213) > α (0.1) sehingga dapat diputuskan gagal tolak H 0 . Jadi residual model yang terbentuk dari  pengaruh  Logam  terhadap  Pneumonia  telah  memenuhi asumsi  identik.Selanjutnya  akan  dilakukan  uji  independen pada residual dari model yang terbentuk. Pemeriksaan asumsi independen secara visual dapat dilihat dari gambar 7.
Gambar  7  adalah  grafik versus  order yang  menunjukkan bahwa residual fluktuatif dan tidak membentuk pola tertentu sehingga  secara  visual  residual  dari  model  tersebut  telah memenuhi asumsi independen.
Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  inferensia  dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : ρ = 0 (Residual data bersifat independen) H 0 : ρ ≠ 0 (Residual data bersifat dependen) Tolak Ho jika d < d u atau (4 - d ) < d l dimana d u = 1,73 dan d l = 1.22 Berdasarkan  uji Durbin-Watson (lampiran)  didapatkan nilai d = 1.328 sehingga diputuskan gagal tolak H 0 karena d (1.328) < d u (1.73) atau (4 – 1.328) < 1.22. berarti residual dari model memenuhi asumsi independen.
Asumsi terakhir yang harus terpenuhi pada analisis regresi adalah residual harus berdistribusi normal. Pengujian asumsi distribusi  normal  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  data berdistribusi  normal  atau  tidak.  Secara  visual,  normalitas residual dapat dilihat pada gambar 8.
Berdasarkan grafik normal probability plot pada gambar 8, terlihat  bahwa  titik-titik  residual  mengikuti  garis  linier sehingga  secara  visual  dapat  dikatakan  residual  telah berdistribusi normal. Selanjutnya akan dibuktikan dengan uji
Tabel 14.
ANOVA a Model Sum of Squares  Df  Mean Square F Sig. 1  Regression .052  4 .013  1.549  .213 b Residual .253  30 .008 Total .305  34
a. Dependent Variabel: Abs_Resid b. Predictors: (Constant), Fe, Si, Ti, Ca
Tabel 15.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 35 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .14727909 Most Extreme Differences Absolute .121 Positive .121 Negative -.082 Test Statistic .121 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction. d. This is a lower bound of the true significance.
Gambar 7. Pemeriksaan Asumsi Independen.
Gambar 8. Normal Probability Plot.
35 30 25 20 15 10 5 1 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 -0.2 Observation Order R es id ua l Versus Order (response is Y1) 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 -0.2 -0.3 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 Residual P e rc e n t Normal Probability Plot (response is Y1) Tabel 13. Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics VIF B Std. Error Beta Tolerance 1 (Constant) .258 .075 3.443 .002 .075 Si -.002 .001 -.996 -3.080 .004 .202 .001 Ca .001 .002 .262 .787 .438 .192 .002 Ti .015 .015 .306 .974 .338 .214 .015 Fe .000 .000 -.083 -.398 .694 .483 .000 a. Dependent Variabel: Pnemumonia
Komolgorov-Smirnov apakah secara inferensia residual telah berdistribusi normal dengan hipotesis sebagai berikut. H 0 : Residual data berdistribusi Normal H 1 : Residual data tidak berdistribusi normal Dengan  taraf  signifikan α  = 0,1 H 0 ditolak  jika | 𝐷 | > d α,n (0.201) atau p-value < α Lampiran Output Analisis Regresi Pneumonia dan Logam Berat    menunjukkan  bahwa  nilai | 𝐷 | (0.121)  < d α,n (0.201) dan p-value (0.200) > 0.1 sehingga dapat disimpulkan bahwa residual dari model telah berdistribusi normal.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi    dan  analisis  regresi  yang sudah dilakukan dapat disimpulkan bahwa dari semua logam yang  diuji,  hanya  Logam  Si  yang  berpengaruh  secara signifikan terhadap rata-rata kasus Pneumonia yang terjadi di empat Puskesmas di Kecamatan Waru dengan model:

## 𝑦̂ = 0.258 − 0.002𝑥 1
Model  tersebut  menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan kandungan Si pada udara sebesar 1 mg/m 3 akan menurunkan risiko terjadinya kasus Pneumonia sebesar 0.2%. Berdasarkan  model  tersebut  hanya  didapatkan  koefisien determinasi  (R 2 )  sebesar  36.5%.  Artinya,  kontribusi  yang diberikan  oleh x 1 atau  Si  terhadap  model  hanya  sebesar 36.5%, sedangkan 63.5% sisanya dipengaruhi oleh variabel- varibel lain yang ada di luar model.
Tidak  ada  logam  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap penyakit ISPA non-pneumonia
Arah  dan  kecepatan  angin  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kejadian penyakit pneumonia maupun penyakit non-
pneumonia .

## LAMPIRAN
Output Analisis  Regresi  Pneumonia  dan  Logam  Berat dapat  dilihan  pada  Tabel  11  hingga  Tabel  13.    Tabel  11 menjelaskan tentang Model Summary, Tabel 12 dan Tabel 14 menunjukkan  nilai  ANOVA,  Tabel  13  menunjukkan Coefficient yang digunakan, dan Tabel 15 menunjukkan hasil dari One-Sample Kolmogorov Test.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. N. D. Mahalastri, “Hubungan antara pencemaran udara dalam ruang dengan kejadian pneumonia balita,” J. Berk. Epidemiol. , vol. 2 No.3, hal. 392–393, 2014.
[2]  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2019 . Surabaya: Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2020.
[3]  G.  .  Humairoh,  “Identifikasi  Pencemar  Logam  Pada  Udara  Ambien Studi Kasus: Zona Industri Di Waru, Sidoarjo, Jawa Timur,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2019.
[4]  R. E. Walpole, Pengantar Statistika Edisi ke-3 . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 1993.
[5]  D.  C.  Montgomery, Introduction  to  Linear  Regression  Analysis  4th Edition . New Jersey: Wiley-Interscience.
[6]  Sudjana, Teknik Analisis Regresi dan Korelasi Bagi Peneliti . Bandung: Penerbit Tarsito, 1996.
[7]  V.  Gaspersz, Teknik  Analisa  Dalam  Penelitian  Percobaan,  Edisi Pertama . Bandung: Penerbit Tarsito, 1995.
[8]  Y.  Zhang  dan  W.  Jiang,  “Pollution  characteristic  and  influencing factors  of  atmospheric particulate matter  (PM2.5)  in  Chang-Zhu-Tan area,” Earth Environ. Sci. , vol. 108, 2018.
[9]  R. F. Hoy dan D. C. Chambers, “Silica-related aiseases in the modern world,” Allergy , vol. 70 No.11, hal. 2805–2817, 2020.
[10]  A.  Mannetje,  K.  Steenland,  dan  M.  Attfield,  “Exposure-response analysis and risk assesment for silica and silicosis mortality in a pooled analysis of six cohorts,” Occup. Environ. Med. , vol. 59 No.11, 2002.