penerapan analisis faktor kategorik dalam …
Post on 05-Oct-2021
10 Views
Preview:
TRANSCRIPT
PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KATEGORIK DALAM
PENGELOMPOKAN FAKTOR RESIKO PENYAKIT
STROKE DI KOTA MEDAN TAHUN 2017 (STUDI
KASUS RSUD DR PIRNGADI MEDAN)
SKRIPSI
Oleh
CHAIRUNNYSA ELVIYANA ZALUKHU
NIM. 141000080
PROGRAM STUDI S1 KESEHATAN MASYARAKAT
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
2019
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KATEGORIK DALAM
PENGELOMPOKAN FAKTOR RESIKO PENYAKIT
STROKE DI KOTA MEDAN TAHUN 2017 (STUDI
KASUS RSUD DR PIRNGADI MEDAN)
SKRIPSI
Diajukan sebagai Salah Satu Syarat
untuk Memperoleh Gelar Sarjana Kesehatan Masyarakat
pada Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera Utara
Oleh
CHAIRUNNYSA ELVIYANA ZALUKHU
NIM. 141000080
PROGRAM STUDI S1 KESEHATAN MASYARAKAT
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
2019
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ii
Telah diuji dan dipertahankan
Pada tanggal : 30 Januari 2019
TIM PENGUJI SKRIPSI
Ketua : Dr. Asfriyati, S.K.M, M.Kes
Anggota : 1. dr. Ria Masniari Lubis, M.Si
2. Prof. Drs. Heru Santosa, M.S, Ph.D
3. Sri Rahayu Sanusi, S.K.M, M.Kes, Ph.D
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
iv
Abstrak
Stroke merupakan penyebab kematian tertinggi kedua pada negara maju dan
negara berkembang setelah penyakit kardiovaskuler. Jumlah penderita stroke di
Kota Medan meningkat setiap tahunnya dalam kurun waktu 3 tahun terakhir.
Penelitian ini bertujuan untuk mereduksi faktor risiko penyakit stroke yang
jumlahnya banyak menjadi beberapa dimensi dengan menggunakan analisis faktor
kategorik. Populasi dalam penelitian ini adalah 217 data rekam medis pasien
stroke yang dirawat inap di RSUD Dr Pirngadi periode Januari - Desember tahun
2017. Sampel berjumlah 50 data rekam medis yang diambil dengan metode simple
random sampling. Data sekunder yang dikumpulkan diambil dari rekam medis
pasien. Hasil analisis data menunjukkan dari 10 variabel yang dianalisis terbentuk
3 dimensi faktor risiko stroke hemoragik dan 3 dimensi faktor risiko stroke non
hemoragik. Pada stroke hemoragik terdiri dari dimensi 1 yang dinamakan dengan
faktor kerusakan pembuluh darah, dimensi 2 yang dinamakan dengan faktor gaya
hidup dan sosial ekonomi, dan dimensi 3 yang dinamakan dengan faktor penyebab
serta dampak stress. Pada stroke non hemoragik terdiri dari dimensi 1 yang
dinamakan dengan faktor penyebab serta dampak stress, dimensi 2 yang
dinamakan dengan faktor gangguan pembuluh darah, dan dimensi 3 yang
dinamakan dengan faktor konsumsi alkohol. Diharapkan Dinas Kesehatan
Provinsi Sumatera Utara dan RSUD Dr Pirngadi untuk memperhatikan faktor
stress, faktor gaya hidup dan sosial ekonomi dan faktor status pernikahan dan
dampak pola makan yang tidak sehat sebagai bahan masukan dalam melakukan
tindakan pencegahan dan pengendalian penyakit stroke.
Kata kunci : Analisis Faktor Kategorik, Stroke Hemoragik, Stroke Non
Hemoragik.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
v
Abstract
Stroke is the second leading cause of death in developed countries and developing
countries after cardiovascular disease. The number of stroke patients in Medan
City are keep increasing every year in the last 3 years. This study aims to reduce
the risk factors for stroke, which are numerous into several dimensions using
categorical factor analysis. The population in this study were 217 medical record
data of stroke patients who were hospitalized at Dr Pirngadi General Hospital in
the period January - December 2017. Samples totaling 50 medical record data
were taken by simple random sampling method. Secondary data collected was
taken from the patient's medical record. The results of data analysis showed that
from 10 variables analyzed there were three dimensions of risk factors for
hemorrhagic stroke and three dimensions of risk factors for non hemorrhagic
stroke were formed. Hemorrhagic stroke consists of dimension 1, which is called
the factor of blood vessel damage, dimension 2 which is called lifestyle and socio
economic factors, and dimension 3 which is called the causes and effects of stress.
In non hemorrhagic stroke consists of dimension 1, which is called the causes and
effects of stress, dimension 2 is called a vascular disorder factor, and dimension 3
is called an alcohol consumption factor. It is expected that the Provincial Health
Office of Sumatera Utara and Dr Pirngadi General Hospital will pay attention to
stress factors, lifestyle factors and socio economic factors and marital status and
the impact of unhealthy eating patterns as suggestion in taking stroke prevention
and control measures.
Key words : Categorical Factor Analysis, hemorrhagic stroke, non hemorrhagic
stroke.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
vi
Kata Pengantar
Alhamdulillahirabbil’alamin, puji dan syukur penulis sampaikan kehadirat
Allah SWT berkat rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi
dengan judul “PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KATEGORIK DALAM
PENGELOMPOKAN FAKTOR RISIKO PENYAKIT STROKE DI KOTA
MEDAN TAHUN 2017 (STUDI KASUS RSUD DR PIRNGADI MEDAN)”
yang merupakan salah satu syarat untuk menyandang gelar Sarjana Kesehatan
Masyarakat (S.K.M.).
Selama mengerjakan skripsi ini penulis banyak mendapatkan bantuan dan
serta dukungan baik moril maupun material dari berbagai pihak, maka dari itu
penulis mengucapkan terimakasih kepada:
1. Prof. Runtung Sitepu, S.H., M.Hum., selaku Rektor Universitas Sumatera
Utara,
2. Prof. Dr. Dra. Ida Yustina, M.Si., selaku Dekan Fakultas Kesehatan
Masyarakat Universitas Sumatera Utara,
3. Dr. Asfriyati, S.K.M., M.Kes., selaku dosen pembimbing I dan dr.Ria
Masniari Lubis, M.Si., selaku dosen pembimbing II yang telah
memberikan bimbingan, arahan, ilmu, motivasi, serta dukungannya kepada
penulis dalam menyelesaikan skripsi ini,
4. Dr. Asfriyati, S.K.M., M.Kes., selaku Ketua Departemen Kependudukan
dan Biostatistika Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sumatera
Utara,
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
viii
Daftar Isi
Halaman
Halaman Persetujuan i
Halaman Penetapan Tim Penguji ii
Halaman Pernyataan Keaslian Skripsi iii
Abstrak iv
Abstract v
Kata Pengantar vi
Daftar Isi viii
Daftar Tabel x
Daftar Gambar xi
Daftar Lampiran xii
Daftar Istilah xiii
Riwayat Hidup xiv
Pendahuluan 1
Latar Belakang 1
Perumusan Masalah 7
Tujuan Penelitian 8
Manfaat Penelitian 8
Tinjauan Pustaka 9
Stroke 9
Definisi Stroke 9
Epidemiologi Stroke 9
Gejala Klinis Stroke 10
Patofisiologi Stroke 11
Klasifikasi Stroke 12
Faktor Risiko Stroke 14
Pencegahan Stroke 20
Analisis Faktor 22
Kegunaan Analisis Faktor 23
Jumlah Sampel yang Ideal Untuk Analisis Faktor 24
Model Analisis Faktor 24
Analisis Faktor Kategorik 25
Langkah – Langkah Analisis Faktor Kategorik 25
Kerangka Konsep 29
Metode Penelitian 30
Jenis Penelitian 30
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ix
Lokasi dan Waktu Penelitian 30
Populasi dan Sampel 30
Variabel dan Definisi Operasional 31
Metode Pengumpulan Data 32
Metode Pengukuran 32
Metode Analisis Data 33
Hasil Penelitian 34
Gambaran Umum Lokasi Penelitan 34
Sejarah RSUD Dr. Pirngadi Kota Medan 34
Motto, Visi dan Misi RSUD Dr. Pirngadi Medan 35
Ketenagaan RSUD Dr. Pirngadi Medan 35
Jenis Pelayanan RSUD Dr. Pirngadi Medan 36
Gambaran Kasus Stroke di Kota Medan pada 3 Tahun Terakhir 37
Karakteristik Penderita Stroke di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun-
2017 38
Karakteristik Faktor Risiko Penderita Stroke di RSUD Dr. Pirngadi-
Medan Tahun 2017 39
Analisis Multivariat 41
Ringkasan Model (Model Summary) 42
Component Loadings 44
Pembahasan 47
Dimensi Stroke Hemoragik 47
Faktor Kerusakan Pembuluh Darah 47
Faktor Gaya Hidup dan Sosial Ekonomi 49
Faktor Penyebab serta Dampak Stress 51
Dimensi Stroke Non Hemoragik 52
Faktor Penyebab serta Dampak Stress 53
Faktor Gangguan Pembuluh Darah 54
Faktor Konsumsi Alkohol 57
Keterbatasan Penelitian 57
Kesimpulan Dan Saran 58
Kesimpulan 58
Saran 59
Daftar Pustaka 60
Lampiran 63
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
x
Daftar Tabel
No Judul Halaman
1 Metode Pengukuran Data Penelitian 32
2 Jumlah Ketenagaan RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2016 35
3 Karakteristik Penderita Stroke di Kota Medan pada Tahun 2015 –
2017 38
4 Distribusi Frekuensi dan Persentase Responden Berdasarkan-
Karakteristik di RSUD Dr. Pirngadi Medan tahun 2017 38
5 Distribusi Frekuensi dan Persentase Faktor Risiko pada Pasien-
Penderita Stroke yang Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. -
Pirngadi Medan Tahun 2017 39
6 Model Summary pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Hemoragik-
yang Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan-
Tahun 2017 42
7 Model Summary pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Non -
Hemoragik yang Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi
Medan Tahun 2017 43
8 Component Loadings pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke
Hemoragik yang Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi
Medan Tahun 2017 44
9 Component Loadings pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Non-
Hemoragik yang Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi-
MedanTahun 2017 45
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
xi
Daftar Gambar
No Judul Halaman
1 Kerangka konsep dengan menggunakan Categorical Principal-
Component Analysis (CATPCA) 29
2 Grafik kasus stroke di Kota Medan pada Tahun 2015 – 2017 37
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
xii
Daftar Lampiran
Lampiran Judul Halaman
1 Surat Izin Penelitian 63
2 Keterangan Selesai Penelitian 64
3 Master Data 65
4 Hasil Output Analisis Faktor Kategorik 69
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
xiii
Daftar Istilah
DM Diabetes Mellitus
IMT Indeks Masa Tubuh
PCA Principal Component Analysis
PIS Pendarahan Intraserebral
PJK Penyakit Jantung Koroner
PSA Pendarahan Subarakhnoid
PTM Penyakit Tidak Menular
PUSKESMAS Pusat Kesehatan Masyarakat
RIND Reversible Ischemic Attack
TIA Transient Ischemic Attack
WHO World Health Organization
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
1
Pendahuluan
Latar Belakang
Penyakit tidak menular (PTM) adalah penyakit yang menjadi masalah
kesehatan yang utama di hampir seluruh negara maju dan negara berkembang,
termasuk Indonesia. Perhatian terhadap penyakit tidak menular semakin
meningkat karena angka kejadian dan kematiannya relatif tinggi. Penyakit tidak
menular bersifat kronis dan perlangsungannya lambat tetapi dapat menyerang
semua lapisan masyarakat baik masyarakat kaya ataupun miskin. Penyakit tidak
menular menjadi prioritas mengingat sifatnya dapat menyebabkan dan
menimbulkan kerugian yang besar bagi setiap penderita (Masriadi, 2016).
Salah satu penyakit tidak menular adalah stroke. Menurut Kementerian
Kesehatan (2013) stroke ialah penyakit pada otak berupa gangguan fungsi saraf
lokal dan atau global, munculnya mendadak, progresif, dan cepat. Stroke terdiri
dari 2 macam yakni stroke iskemik dan stroke hemoragik, yang mana diantaranya
80% penderita stroke didominasi oleh penderita stroke iskemik dan 20% penderita
stroke hemoragik.
Stroke merupakan penyakit dengan penyebab utama kesakitan dan
kematian di seluruh dunia. Berdasarkan data yang didapat dari American Heart
Association (AHA, 2017), menunjukkan bahwa pada tahun 2014 setiap 4 menit
terdapat satu orang yang meninggal karena stroke. Dari seluruh total kematian
yang ada di dunia 11,8% diantaranya adalah kematian yang diakibatkan oleh
stroke. Dengan angka kematian akibat stroke sebanyak 6,5 juta jiwa, angka
tersebut membuat stroke menjadi penyebab kematian tertinggi kedua setelah
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
2
penyakit jantung koroner (PJK). Dari angka tersebut 3,3 juta jiwa diantaranya
meninggal akibat stroke iskemik dan 3,2 juta jiwa diantaranya meninggal dunia
akibat stroke hemoragik.
Stroke adalah penyebab kematian tertinggi keenam pada negara-negara
yang berpendapatan rendah dan merupakan penyebab kematian tertinggi kedua
pada negara-negara berpendapatan menengah dan tinggi. Di negara yang
berpendapatan tinggi, frekuensi kematian yang disebabkan oleh stroke iskemik
mencapai 37% sedangkan stroke hemoragik mencapai 38%. sedangkan di negara
yang berpendapatan rendah hingga menengah, frekuensi kematian yang
disebabkan oleh stroke iskemik mencapai 14% sedangkan stroke hemoragik
mencapai 23%. di Amerika Serikat terhitung bahwa dari 20 kematian terdapat 1
kematian yang disebabkan oleh stroke (American Heart Association, 2017).
World Stroke Organization menyatakan bahwa 16% populasi di dunia
mengalami stroke dalam hidupnya dan diperkirakan setiap 2 detik terdapat 1
orang yang terkena stroke (Mesiano, 2017). Pada tahun 2013, jumlah penderita
stroke didunia mencapai 25,7 juta jiwa, yang mana 10,3 juta jiwa di antaranya
penderita stroke serangan pertama. Sebanyak 5,2 juta jiwa penderita stroke
serangan pertama dengan umur dibawah 65 tahun. Dengan perkiraan 2 dari 3
serangan stroke pertama disebabkan oleh stroke iskemik (American Heart
Association, 2017).
Kejadian stroke di negara maju seperti di Singapura cenderung menurun
dengan meningkatnya mutu pelayanan dan teknologi kesehatan angka kematian
akibat stroke menurun dari 99 menjadi 55 per 100.000 penduduk. Namun, di
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
3
negara berkembang seperti Indonesia, angka kejadian penyakit stroke cenderung
terlihat meningkat. Hal ini diakibatkan oleh urbanisasi, perubahan gaya hidup, dan
bertambahnya umur harapan hidup. Angka kejadian stroke di daerah perkotaan
diperkirakan lebih besar dari pada angka kejadian penyakit stroke di daerah
pedesaan (Irianto, 2014). Berdasarkan data dari Kementerian Kesehatan (2013)
prevalensi stroke di kota lebih tinggi dari pada di desa, dilihat secara diagnosis
tenaga kesehatan maupun gejala, memiliki estimasi jumlah penderita sebanyak
8,2‰ dan 11,4‰.
Di negara Indonesia, angka kejadian stroke mengalami peningkatan. Hal
ini dibuktikan dari data Kementerian Kesehatan (2013) menunjukkan adanya
peningkatan prevalensi stroke per 100.000 penduduk, yaitu 830 per 100.000
penduduk pada tahun 2007 meningkat menjadi 1.210 per 100.000 penduduk pada
tahun 2013.
Beban akibat stroke yang menyebabkan kecacatan juga dapat
menyebabkan beban biaya yang tinggi, baik oleh penderita, keluarga, masyarakat
dan negara. Berdasarkan data dari Kementerian Kesehatan (2013) prevalensi
stroke terlihat lebih banyak dijumpai pada masyarakat yang tidak memiliki
pekerjaan, baik itu diagnosis tenaga kesehatan maupun diagnosis/gejala, memiliki
estimasi jumlah penderita sebanyak 11,4‰ dan 18‰, dengan rata - rata biaya
berdasarkan data dari Departemen Neurologi Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo
(RSCM), biaya perawatan di rumah sakit untuk stroke iskemik sebesar Rp
20.080.000,- dan untuk stroke hemoragik sebesar Rp 27.816.911,-.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
4
Di Indonesia berdasarkan pusat data dan informasi Kementrian Kesehatan
(2013), jumlah penderita penyakit stroke di Indonesia berdasarkan diagnosis
tenaga kesehatan diperkirakan sebanyak 1.236.825 orang (7,0‰).
Berdasarkan data yang didapat dari Kementerian Kesehatan (2014) Pada
tahun 2013, Provinsi Sumatera utara menduduki posisi ke empat terbanyak setelah
Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur, Berdasarkan diagnosis tenaga
kesehatan maupun diagnosis/gejala, Sumatera Utara memiliki estimasi jumlah
penderita berjumlah 92.078 penderita (10,3‰) dan 151.080 penderita (16,9‰).
Pada tahun 2015 Provinsi Sumatera Utara berada pada peringkat ke 10 terbanyak
dengan jumlah kasus rawat inap berkisar pada 1.000 – 1.500 pasien yang ada di
seluruh rumah sakit di Provinsi Sumatera Utara (Kementerian Kesehatan, 2017).
Berdasarkan rekapitulasi data dari Pusat Kesehatan Masyarakat
(Puskesmas) di Kota Medan yang diadakan oleh Dinas Kesehatan Provinsi
Sumatera Utara diketahui bahwa jumlah penderita stroke terus bertambah, pada
tahun 2015 tercatat terdapat 630 kasus stroke (stroke hemoragik 357 kasus, stroke
iskemik 273 kasus), sedangkan peningkatan yang signifikan terlihat pada jumlah
kasus pada tahun 2016 dengan jumlah 2.463 kasus stroke (stroke hemoragik 415
kasus, stroke iskemik 2.048 kasus).
Penyakit stroke itu sendiri disebabkan oleh berbagai macam faktor risiko,
dalam Kementerian Kesehatan (2011), faktor risiko penyakit stroke terbagi 2,
yaitu faktor risiko yang dapat dimodifikasi dan faktor risiko yang tidak dapat
dimodifikasi. Faktor risiko yang tidak dapat dimodifikasi terdiri dari jenis
kelamin, umur, ras, dan riwayat keluarga.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
5
Risiko terkena penyakit stroke akan meningkat seiring dengan
bertambahnya usia, risiko untuk terkena penyakit stroke meningkat sejak usia 45
tahun dan setelah umur 55 tahun, risiko untuk terkena stroke iskemik meningkat 2
kali lipat setiap dekadenya. Penyakit stroke juga lebih banyak terjadi pada jenis
kelamin laki – laki di bandingkan dengan jenis kelamin wanita, dengan
perbandingan sebesar 1,3 : 1, namun pada usia lanjut risiko laki-laki dan wanita
terhadap penyakit stroke hampir tidak memiliki perbedaan yang signifikan, laki-
laki yang berumur 45 tahun apabila bertahan hidup sampai 85 tahun kemungkinan
untuk terkena stroke sebesar 25% sedangkan pada wanita sebesar 20% (Junaidi,
2011). Berdasarkan data sistem informasi Penyakit Tidak Menular (PTM)
berbasis web yang diambil dari seluruh puskesmas di indonesia dalam
Kementerian Kesehatan (2017), pada tahun 2016 terdapat 4.092 kasus yang
tercatat, dari kasus tersebut jumlah penderita stroke berdasarkan jenis kelamin
yang terbesar adalah jenis kelamin laki-laki dengan 2.165 kasus dan pada wanita
sebesar 1,927 kasus, sedangkan pada kelompok umur jumlah penderita stroke
terbesar berada pada kelompuk umur usia lanjut (≥ 60 tahun) dengan jumlah
penderita 1.677 kasus, pada kelompok umur 35-59 tahun terdapat 1.466 penderita,
pada kelomponk umur 15 – 34 tahun terdapat 47 penderita, sedangkan pada
kelompok umur < 15 tahun terdapat 4 penderita.
Faktor risiko yang dapat dimodifikasi terdiri dari hipertensi,
hiperkolesterolemia, diabetes mellitus, riwayat penyakit jantung, obesitas,
merokok, konsumsi alkohol, pendidikan, pekerjaan dan status pernikahan. Faktor
risiko penyakit stroke tersebut sering dijumpai dalam kebiasaan masyarakat Kota
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
6
Medan. Meminum alkohol atau yang biasa disebut tuak dan merokok merupakan
kebiasaan masyarakat di Kota Medan. Pada dasarnya 90% kasus stroke dapat
dicegah dengan penatalaksanaan faktor risiko yang baik. Maka dari itu perlulah
dilakukan pencegahan dan pengendalian agar angka kesakitan dan angka kematian
akibat penyakit stroke dapat menurun.
Beberapa penelitian menunjukkan adanya variasi mengenai faktor risiko
yang memengaruhi terjadinya penyakit stroke. Menurut penelitian Marta
Telambanua (2016) yang dilaksanakan di RSUP H Adam Malik Medan pada
bulan Mei hingga Juni tahun 2016 menjelaskan bahwa faktor risiko usia, jenis
kelamin, riwayat stroke, riwayat diabetes melitus, riwayat hiperkolesterolemia,
konsumsi rokok, dan konsumsi alkohol tidak memiliki hubungan yang signifikan
terhadap terjadinya penyakit stroke. Sementara itu riwayat penyakit jantung dan
riwayat hipertensi terbukti memiliki hubungan terhadap terjadinya penyakit
stroke.
Menurut Wayunah dan Muhammad Saefullah (2016) yang dilakukan di
RSUD Indramayu menyatakan bahwa faktor risiko umur, jenis kelamin, riwayat
keluarga, riwayat jantung, riwayat prilaku merokok, kadar kolesterol darah, dan
riwayat obesitas tidak memiliki hubungan terhadap kejadian penyakit stroke
hemoragik dan stroke iskemik. Sedangkan faktor risiko riwayat stroke dan
aktivitas fisik terbukti memiliki hubungan yang signifikan terhadap kejadian
stroke hemoragik maupun stroke iskemik.
Berdasarkan survei pendahuluan yang dilakukan di RSUD Dr Pirngadi
Medan pada tahun 2017 terdapat 217 pasien stroke yang di rawat inap dengan
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
7
stroke hemoragik sebanyak 91 pasien dan stroke iskemik sebanyak 116 pasien.
Tingginya kasus serta kerugian yang ditimbulkan oleh penyakit stroke mulai dari
kematian, kecacatan hingga biaya perawatan yang tinggi, maka pengetahuan
mengenai faktor risiko penyakit stroke sangat diperlukan.
Dalam menentukan dimensi - dimensi faktor risiko penyakit stroke, tidak
semudah melihat faktor-faktor yang memengaruhinya saja, sebab karakteristik,
gejala dan penyebabnya sangat beragam. Karena faktor risiko penyakit stroke
jumlahnya banyak sehingga mungkin diantara faktor risiko tersebut terdapat
beberapa faktor risiko yang mungkin saja saling berkorelasi. Pengelompokan
faktor risiko penyakit stroke yang saling berkorelasi akan bermanfaat untuk
melakukan analisa lebih lanjut, sebab akan lebih mudah memahami dimensi -
dimensi yang terbentuk yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan dengan yang
jumlahnya jauh lebih banyak. Maka dari itu perlu dilakukan analisis faktor, namun
faktor risiko stroke yang dapat dimodifikasi berskala kategorik, maka analisis
yang digunakan adalah analisis faktor kategorik dengan Categorical Principal
Component Analysis (CATPCA). Sehingga pada akhirnya akan menghasilkan
beberapa dimensi - dimensi yang masing - masing berisi beberapa faktor risiko
penyakit stroke. Sehingga dapat diamati dimensi atau kelompok faktor risiko apa
saja yang menjadi faktor risiko penyakit stroke di Kota Medan (studi kasus RSUD
Dr Pirngadi Medan).
Perumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah terdapat banyak faktor
risiko penyakit stroke sehingga diduga ada diantaranya yang berkorelasi, maka
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
8
perlu disatukan dalam beberapa kelompok dengan metode Categorical Principal
Component Analysis (CATPCA).
Tujuan Penelitian
Untuk mengurangi (reduction) faktor risiko penyakit stroke di Kota
Medan tahun 2017 dengan cara mengelompokkannya ke dalam beberapa dimensi
dengan analisis faktor kategorik (studi kasus RSUD DR Pirngadi Medan).
Manfaat Penelitian
Manfaat dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sebagai bahan masukan bagi Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara dan
RSUD DR Pirngadi Medan dalam upaya pencegahan dan pengendalian
penyakit stroke.
2. Agar dapat dijadikan sebagai bahan studi kasus bagi pembaca, khususnya
kepada peneliti mengenai analisis faktor kategorik, serta dapat memberikan
referensi bagi semua pihak sebagai bahan bacaan yang dapat menambah ilmu
pengetahuan.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
9
Tinjauan Pustaka
Stroke
Definisi stroke. Stroke merupakan sindrom klinis yang ditandai dengan
adanya defisit neurologis serebral fokal maupun global yang berkembang secara
cepat yang berlangsung selama minimal 24 jam atau dapat menyebabkan
kematian yang disebabkan oleh kejadian vascular, baik pendarahan spontan pada
otak (stroke pendarahan) maupun suplai darah yang inadekuat pada bagian otak
(stroke iskemik) sebagai akibat aliran darah yang rendah, thrombosis atau emboli
yang berkaitan dengan penyakit pembuluh darah, jantung, dan darah (Setiati dkk.
2014).
Definisi Stroke menurut World Health Organization (WHO, 2014) adalah
gangguan fungsi otak lokal atau luas yang terjadi secara mendadak dan cepat
berlangsung selama 24 jam atau lebih yang dapat menyebabkan penderita
meninggal. Sedangkan menurut Kementerian Kesehatan (2013) Stroke adalah
penyakit pada otak berupa gangguan fungsi saraf lokal dan atau global, yang
kemunculannya mendadak dan berkembang dengan cepat.
Jadi dapat disimpulkan bahwa Stroke adalah penyakit terganggunya fungsi
otak yang dikarenakan oleh gangguan aliran darah pada salah satu bagian otak
dengan proses lebih dari 1 hari yang dapat menebabkan kecacatan maupun
kematian.
Epidemiologi stroke. Stroke ialah persoalan besar yang ditemui di
penjuru dunia baik di Negara maju ataupun di Negara berkembang. Stroke berada
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
10
di posisi ketiga selaku penyabab kematian didunia sesudah jantung serta kanker,
sedangkan stroke juga penyebab kecacatan periode panjang nomor satu di dunia
(Masriadi, 2016).
Perubahan demografi penduduk dan keseluruhan resiko penyakit akan
menempatkan tuntutan pada pelayanan kesehatan pada pelayanan kesehatan unuk
perawatan stroke akut dan perawatan jangka panjang terkait dengan kerugian
ketidakberfungsian yang lebih parah.
Stroke meningkat cepat di Timur Eropa dan Asia Tengah dibandingkan
Barat Eropa dan Amerika Serikat. tingkat stroke dan penyakit kardiovaskular di
Cina diproyeksikan akan meningkat secara dramatis disebabkan karena kombinasi
dari masyarakat usia lanjut dan tinginya prevalensi merokok dan hipertensi.
Perubahan pada jenis stroke juga berkembang dengan sangat cepat dinegara Asia
seperti Cina, dengan penngkatan stroke skemik dan penurunan stroke hemoragik
telah mendekati pola seperti yang terlihat di Negara industri (ScottKinlay 2011
dalam Masriadi,2016).
Sama halnya dengan asia lainnya seperti Indonesia, angka kejadian di
Indonesia untuk penyakit tersebut malah terlihat meningkat. Hal tersebut
diakibatkan oleh dampak urbanisasi, lifestyle, serta meningkatnya umur harapan
hidup. Angka kasus stroke di daerah perkotaan di Indonesia diprediksi 5 kali lebih
besar dari pada angka kasus penyakit di daerah pedesaan. Hal tersebut dapat
disimpulkan berdasarkan total pasien stroke dirawat di rumah sakit terkhusus
rumah sakit tipe B ialah rumah sakit yang terletak pada daerah perkotaan.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
11
Gejala klinis stroke. Secara umum gejala stroke yang sering dijumpai
dapat dikemukakan sebagai berikut (Irianto,2014):
1. Muncul rasa kebas pada sebagian badan.
2. Lesu, ataupun timbul kelumpuhan di sebagian badan.
3. Mulut serta lidah merot apabila diluruskan.
4. Sulit makan serta minum.
5. Sulit berbicara berupa pelo, Sehingga berbicara tak lancar.
6. Kemampuan membaca serta membaca menurun.
7. Sulit melangkah.
8. Kemampuan menelaah perkataan orang lain mulai menurun.
9. Keahlian intelektual menurun, sehingga tak bias menghitung serta pikun.
10. Alat indra terganggu, sehingga muncul penurunan fungsi penglihatan serta
pendengaran.
11. Gangguan pada mood swings, suasana hati mudah berubah.
12. Kelopak mata susah terbuka.
13. Susah menggerakkan anggota tubuh.
14. Gangguan kognisi, pingsan hingga bisa koma.
Patofisiologi stroke. Otak manusia adalah salah satu organ yang sangat
vital yang terbentuk atas miliaran sel saraf yang dikenal dengan neuron yang
terkoneksi antara satu dengan yang lainnya. Miliaran koneksi yang terbentuk akan
menentukan kualitas hidup seseorang. Mereka mengontrol setiap gerakan fisik,
mengartikan seluruh indra pendengaran, indra penglihatan, sentuhan,
keseimbangan, rasa sakit, indra pengecap , indra penciuman serta perantara
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
12
spekulasi serta bahasa. Kendatipum otak cuma berwujud 2% dari berat badan,
akan tetapi memakai oksigen berkisar 20% dari oksigen badan serta memakai
50% dari seluruh energi fisik. Otak tak bisa menempatkan nutrisi dan oksigen
yang diperlukan, dengan demikian untuk bisa berperan otak membutuhkan
sediaan aliran darah secara berkelanjutan. Otak tidak akan mampu berfungsi
dengan baik jika suplai darah terganggu, walau hanya sebentar saja.
Keterlambatan aliran darah 7 sampai 10 detik saja sudah dapat merusak otak
secara permanen. Dengan demikian, kepekaan transisi pada aliran darah serta
bergantung pada aliran darah secara berkelanjutan ialah yang membuat stroke
sangat mematikan (Junaidi, 2011).
Stroke ialah luka otak yang diakibatkan oleh dua macan gangguan
vaskular, yakni: iskemik atau hemoragik. Stroke iskemik, atau yang biasa
dikatakan stroke non-hemoragik, yakni kejadian dimana suplai darah yan menuju
ke jaringan otak menipis ataupun terhenti. Hal tersebut diakibatkan karena
penggumpalan darah yang bersirkulasi di dalam pembuluh arteri (Lingga,2013).
Sedangkan mekanisme hemoragik (pendarahan) terjadi karena pecahnya
pembuluh darah otak yang menyebabkan terjadinya stroke yang disebut stroke
hemoragik (Masriadi, 2016).
Klasifikasi stroke. Stroke atau terganggunya peredaran darah di otak
terbagi atas dua aspek, yaitu stroke non hemoragik dan stroke hemoragik.
Stroke non hemoragik. Stroke non hemoragik atau juga disebut stroke
iskemik diartikan sebagai kerusakan jaringan otak dikarenakan suplai darah ke
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
13
otak yang tidak memadai. Definisi klinis stroke non hemoragik yakni defisit
neurologis fokal yang timbul kronis serta berproses lebih dari 1 hari dan tak
diakibatkan oleh pendarahan (Lumbantobing, 2003).
Berdasarkan perjalanan klinis nya, stroke iskemik dikelompokkan menjadi 4,
yaitu: (Masriadi, 2016)
a. Transient Ischemic Attack (TIA)
Transient Ischemic Attack (TIA) ialah serangan sesaat dari disfungsi serebral
fokal karena gangguan vaskular, dengan waktu serangan 2-15 menit sampai paling
lama 1 hari. Stroke ini tak dapat menimbulkan bekas sehingga pasien tak terlihat
pernah mengalami stroke, kendati demikian adanya TIA ialah satu petunjuk pada
terjadinya serangan stroke di masa mendatang sehingga tak bias dikesampingkan.
b. Reversible Ischemic Neurological Deficit (RIND)
Reversible Ischemic Neurological Deficit (RIND) merupakan fenomena gangguan
neurologis yang terjadi lebih lama. Kejadian RIND mirip dengan TIA, hanya saja
terjadi lebih lama hingga 1 minggu. Selanjutnya akan sembuh kembali dalam
periode 3 minggu serta tidak meninggalkan bekas gejala.
c. Complete Stroke
Complete Stroke yakni gangguan pembuluh darah otak yang menimbulkan
gangguan saraf kronis yang berlangsung lebih dari 1 hari. Stroke ini akan
menimbulkan bekas jejak gejala.
d. Stroke in Evolution (Progressive Stroke)
Stroke in Evolution (Progressive Stroke) merupakan sekumpuan simtom
gangguan saraf yang berkembang dalam waktu 6 jam atau bisa saja lebih. Stroke
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
14
jenis ini adalah jenis stroke yang terberat sehingga sulit di tentukan diagnosanya.
Hal ini dikarenakan keadaan pasien yang terlihat tidak stabil, selalu berubah
sehingga bisa saja menunjukkan gejala yang mengarah ke keadaan yang lebih
buruk.
Stroke hemoragik. Stroke hemoragik ialah stroke yang dikarenakan oleh
pecahnya pembuluh darah pada otak sehingga darah yang keluar dari pembuluh
darah yang pecah masuk kedalam jaringan otak yang berdampak pada kerusakan
sel-sel otak, yang pada akhirnya bagian otak yang terinfeksi darah tidak dapat
berfungsi dengan semestinya. Stroke hemoragik terbagi menjadi pendarahan
intraserebral (PIS) dan pendarahan subarakhnoid (PSA).
a. Pendarahan Intraserebral (PIS)
Pendarahan intraserebral dikarenakan oleh pecahnya pembuluh darah
intraserebral sehingga darah keluar dari pembuluh darah yang pada akhirnya
menyebabkan darah masuk ke dalam jaringan otak. Penyebab pendarahan
intraserebral umumnya disebabkan oleh tekanan darah tinggi yang berlangsung
lama sehingga menyebabkan kerusakan dinding pembuluh darah (Junaidi, 2011).
b. Pendarahan Subarakhnoid (PSA)
PSA merupakan pendarahan yang berlangsung pada bagian luar otak,
terjadi pada pembuluh darah yang terletak di bawah otak ataupun di selaput otak.
Pendarahan itu akan menggencet otak sampai aliran darah ke otak perlahan
berhenti (Lingga, 2013). Pada umumnya penderita PSA akan mengeluhkan nyeri
kepala yang hebat.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
15
Faktor risiko stroke. Stroke tak berlangsung begitu saja jika tak ada
faktor pemicu. Stroke juga disebut dengan multikausal atau yang pada umumnya
diartikan dengan dipengaruhi oleh banyak faktor penyebab. Faktor risiko yang
berkaitan dengan terjadinya stroke dapat dibagi menjadi 2 golongan, yaitu faktor
risiko yang tidak dapat dimodifikasi dan faktor risiko yang dapat dimodifikasi
(Kementerian Kesehatan, 2011).
Faktor risiko yang tidak dapat dimodifikasi. Faktor risiko yang tidak
dapat dimodifikasi merupakan faktor risiko yang tidak dapat diubah untuk
melakukan pencegahan terhadap terbentuknya penyakit. Berikut ini merupakan
faktor risiko yang tidak dapat dimodifikasi, antara lain:
1. Umur
Bertambahnya risiko stroke sejalan dengan bertambahnya usia yang
berkaitan dengan proses penuaan pada tubuh, dimana seluruh peran anggota badan
mengalami penurunan termasuk pembuluh darah otak.
2. Jenis kelamin
Penyakit stroke lebih sering dijumpai pada laki-laki dari pada perempuan
tanpa memandang etnik dan asal Negara. Pola serangan dipengaruhi oleh
perlindungan hormon seksual wanita, yaitu peranan esterogen sangat penting
dalam melindungi wanita dari serangan penyakit pembuluh darah (Masriadi,
2016).
3. Riwayat keluarga
Risiko untuk terkena stroke bertambah 2 kali lebih besar untuk terjadi pada
seseorang yang memiliki riwayat keluarga yang pernah mengalami penyakit
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
16
stroke dibandingkan dengan yang tak memiliki riwayat keluarga (Kementerian
Kesehatan, 2011).
4. Ras (suku)
Di Negara Indonesia, suku Batak dan Padang lebih berisiko untuk terkena
stroke dibandingkan dengan suku Jawa. Hal ini berkaitan dengan gaya makan dan
mengkonsumsi sajian makanan yang sarat akan kolestrol (Kementerian
Kesehatan, 2007).
Faktor risiko yang dapat dimodifikasi. Faktor risiko yang dapat
dimodifikasi merupakan faktor risiko yang dapat diubah untuk kita melakukan
pencegahan terhadap terbentuknya sebuah penyakit. Berikut ini merupakan faktor
risiko yang dapat dimodifikasi, antara lain:
1. Hipertensi
Hipertensi ialah terjadinya kenaikan pada tekanan darah sistolik ataupun
diastolik, yakni sama dengan atau melebihi 140/90 mmHg. Hipertensi dianggap
sebagai faktor risiko utama stroke. Penderita hipertensi memiliki risiko untuk
terkena stroke sebesar 7 kali lebih besar dibandingkan dengan yang tak menderita
hipertensi (Masriadi, 2016).
2. Hiperkolesterolemia
Kolestrol ialah partikel lemak yang berada didalam badan manusia.
Lemak, atau kolestrol diperlukan dalam pembentukan dinding sel tubuh dan
menjadi materi pokok dalam pembentukan hormon steroid. Kolesterol yang
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
17
jumlahnya terlalu banyak otomatis disimpan dalam pembuluh darah dan apabila
kelebihan pada akhirnya akan menyebabkan terjadinya aterosklerosis yaitu
pengecilan atau pergeseran pembuluh darah. Kondisi tersebut ialah proses awal
terbentuknya stroke. Keadaan hiperkolesterolemi dikatakan apabila kadar
kolesterol dalam darah ≥ 200 mg/dl. Penderita hiperkolesterolemia memiliki besar
risiko 8 kali lebih besar apabila disandingkan dengan yang tidak menderita
hiperkolesterolemia (Masriadi 2016).
3. Diabetes mellitus
Diabetes mellitus (DM) ialah serangkaian dampak dari meningkatmya
jumlah gula darah (glukosa) pada tubuh yang melebihi kadar normal karena
pengaruh dari kurangnya hormon insulin. Seseorang dikatakan diabetes apabila
kadar gula darah ≥200 mg/dl untuk gula darah sewaktu dan ≥ 120 mg/dl untuk
gula darah puasa. DM menimbulkan kendala pada lipoprotein
(dyslipoproteinemia). Hal ini disebabkan oleh gangguan vaskular yaitu
mikroangiopati. Mikroangiopati yang tak khas terlihat pada usia lanjut terdapat
pada pembuluh darah besar seperti pada pembuluh darah jantung dan otak.
Framingham mengatakan, satu dari dua pengidap penyakit diabetes mellitus akan
menghadapi kerusakan pembuluh darah serta memperbesar risiko untuk terkena
serangan atau penyakit jantung (Kementerian Kesehatan, 2011). Diabetes mellitus
diketahui bias mempersempit dinding pembuluh darah otak yang berukuran besar.
Penyempitan diameter pembuluh darah tersebut menyebabkan terganggunya
suplai darah ke otak, yang kemudian menyebabkan kerusakan pada sel-sel otak
(Masriadi, 2016).
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
18
4. Penyakit jantung
Penyakit jantung disebabkan oleh pengecilan serta tersumbatnya pembuluh
darah arteri pada jantung yang menimbulkan terganggunya suplai darah ke
jantung yang kemudian menyebabkan pengaruh kehilangan jumlah oksigen serta
makanan ke jantung sebab stok darah ke jantung dari arteri semakin tipis. kondisi
itu menimbulkan berkurangnya fungsi jantung sebagai pemompa darah ke seluruh
tubuh. Penderita penyakit jantung memiliki risiko 3 kali lebih besar untuk terkena
stroke dibandingkan yang tak memiliki penyakit jantung. Dalam menjadi faktor
risiko stroke, jantung berperan sebagai organ yang menyebarkan gumpalan darah
serta jaringan yang mati ke dalam suplai darah yang menyebabkan hambatan serta
sumbatan melalui suplai darah ke otak (Masriadi, 2016).
5. Obesitas
Kegemukan atau obesitas ialah bertambahnya bobot tubuh yang melebihi
dari 20% bobot tubuh normal atau yang dapat dilihat melalui indeks masa tubuh
(IMT), IMT ialah suatu hasil perhitungan dari berat badan (kg) dibagi dengan
tinggi badan (m) yang dikuadratkan. Sebagai faktor risiko stroke, obesitas
menupakan faktor yang tak berperan sendiri, obesitas pada biasanya diikuti oleh
faktor yang lain. Timbulnya asterosklerosis menjadi lebih berbahaya apabila
obesitas yang diperberat oleh 2 atau 3 faktor lain (Kementerian Kesehatan, 2007).
Hampir 1 dari 5 kasus stroke berhubungan obesitas. Sebaran lemak dalam tubuh
memiliki peran dalam meningkatnya risiko untuk terkena penyakit kardiovaskuler.
Penumpukan lemak dibagian tengah tubuh (perut) akan menambah risiko penyakit
kardiovaskuler (Kementerian Kesehatan, 2011).
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
19
6. Merokok
Lebih dari 1 dari 10 kejadian sroke berhubungan dengan rokok, baik itu
perokok aktif maupun perokok pasif (World Stroke Organization). Risiko untuk
terkena stroke terjadi 2 kali lebih besar pada perokok aktif, sedangkan pada
perokok pasif berisiko 1,2 kali lebih besar untuk terkena stroke. Kandungan
nikotin dan karbondioksida didalam rokok dapat menimbulkan keanehan di
pembuluh darah, disamping itu kandungan zat pada rokok dapat mempengaruhi
struktur darah yang memudahkan berlangsungnya penggumpalan darah
(Madiyono, 2003).
7. Konsumsi Alkohol
Kosumsi alkohol ialah salah satu faktor risiko penyebab terjadinya
penyakit stroke. Faktor konsumsi alkohol menyumbang lebih dari 1 juta kasus
stroke setiap tahunnya (World Stroke Organization). Konsumsi alkohol yang
melebihi kewajaran menyebabkan terganggunya metabolisme tubuh, yang dapat
menimbulkan dyslipidemia, diabetes mellitus, meningkatkan bobot tubuh serta
tekanan darah, memperburuk sel saraf tepi, saraf otak dan lain-lain (Madiyono,
2003). Semua itu tentunya dapat memudahkan proses penyakit stroke. Maka dari
itu hindari mengkonsumsi lebih dari dua gelas alkohol perhari untuk laki-laki dan
satu gelas alkohol per hari bagi perempuan agar menurunkan risiko stroke.
8. Pendidikan
Dalam penelitian Wardhani dan Martini (2014) dikemukakan bahwa
pekerja yang pendidikan terakhirnya perguruan tinggi memiliki pengetahuan
mengenai faktor risiko lebih baik dibandingkan dengan yang berpendidikan
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
20
terakihir SD, SMP, dan SMA. Ketersediaan sarana pendidikan serta sarana
informasi kesehatan yang kurang baik berhubungan dengan stroke. Strategi
pemerintah dalam menuntaskan kemiskinan dan menambah ketersediaan sarana
kesehatan serta sarana pendidikan memiliki dampak yang baik dalam penurunan
angka penyakit stroke dan penyakit tidak menular yang lain (World Stroke
Organization).
9. Pekerjaan
Pekerjaan ialah salah satu parameter yang dapat menggambarkan strata
sosial dan ekonomi seseorang. Pekerja kasar atau pekerja rendahan lebih
berrisiko untuk terkena penyakit stroke (Engstorm dkk, 2006). Dalam penelitian
Laily (2017) juga disebutkan bahwa seseorang yang tak memiliki pekerjaan
memiliki risiko hingga 4 kali lipat untuk terserang stroke iskemik dibandingkan
dengan seseorang yang memiliki pekerjaan. Status pekerja kasar dan tidak bekerja
menjadi penyebab terjadinya stroke karena akan menyebabkan seseorang menjadi
stress.
10. Status Pernikahan
Laki laki atau perempuan yang tidak memiliki pasangan atau telah bercerai
lebih berrisiko untuk terserang stroke dibandingkan dengan yang menikah atau
memiliki pasangan. Hal tersebut dikarenakan seseorang dengan status tak
menikah umumnya memiliki pola gaya hidup yang tak baik seperti merokok,
mengkonsumsi alkohol, pola konsumsi makan yang tak baik serta stress yang
lebih tinggi (Engstorm dkk, 2006).
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
21
Pencegahan stroke. Stroke perlu dan harus dicegah. Banyak penderita
stroke yang meninggal, menjadi cacat atau invalid seumur hidup. Di zaman
sekarang ini, telah banyak diketahui mengenai mekanisme terjadinya stroke,
namun masih kurang banyak yang dapat dilakukan untuk mencegah cacat setelah
terkena stroke.
Stroke dapat dicegah atau ditangguhkan serangannya, 90% kasus stroke
dapat dicegah dengan tata laksana faktor risiko dengan baik (Mesiano, 2017).
Seperti yang diketahui, hipertensi merupakan faktor yang mendominasi penyebab
penyakit stroke, namun dengan demikian pencegahan stroke tidak semata
ditujukan pada pencegahan hipertensi, dalam menentukan pencegahan stroke
dapat dilakukan dengan macam upaya preventif yaitu pencegahan primer,
sekunder, serta tersier.
1. Pencegahan Primer
Usaha yang dilakukan dalam upaya preventif primer stroke, yaitu dengan
melakukan pola hidup sehat bebas stroke yang terdiri dari: (Bustan, 2007)
a. Menjauhi : rokok, stress, alkohol, obesitas, penggunaan garam berlebi,
obat-obatan amphetamine, dan zat psikoaktif lainnya.
b. Membatasi : kolesterol serta kadar lemak dalam makanan.
c. Mengontrol : tekanan darah, gula darah, dan penyakit jantung.
d. Melakukan : makan makanan dengan gizi yang seimbang serta olah raga
secara teratur.
2. Pencegahan Sekunder
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
22
pencegahan sekunder dilakukan bagi penderita yang pernah atau sedang
mengidap stroke, dianjurkan:
a. Lifestyle : mengurangi stress, konsumsi makanan sedikit garam, tak
merokok, serta memperbaiki gaya hidup.
b. Lingkungan : berhenti bekerja jika dibutuhkan dan dukungan keluarga.
c. Biologi : berobat dengan teratur serta menghindari efek samping.
d. Pelayanan Kesehatan : pemberian informasi kepada pasien serta
mempertimbangkan penyebab sekunder lainnya.
3. Pencegahan Tersier
Pencegahan tersier ialah bentuk penyembuhan yang dilaksanakan kepada
penderita stroke yang sudah menderita kelumpuhan agar kondisinya tak
bertambah buruk, yaitu:
a. Lifestyle : mengurangi stress, melakukan exercise sedang hingga ringan,
serta berhenti merokok.
b. Lingkungan : Memperhatikan keamanan serta keselamatan (kegiatan
didalam rumah tidak menggunakan tangga dan menggunakan kursi
roda).
c. Biologi : rutin melakukan pengobatan, melakukan terapi dan speach
therapy.
d. Pelayanan Kesehatan : asuransi.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
23
Analisis Faktor
Analisis faktor adalah salah satu metode statistik multivariat yang
dipergunakan untuk mengurangi atau memangkas variabel dengan jumlah yang
banyak serta saling ketergantungan (Sutopo & Slamet, 2017).
Pada dasarnya metode dari analisis faktor ialah untuk melihat hubungan
(interrelationship) diantara beberapa variabel yang saling berdiri sendiri diantara
satu dengan yang lainnya, yang pada akhirnya akan membentuk satu atau
beberapa kelompok variabel yang totalnya lebih sedikit dari total variabel diawal.
Salah satu contohnya ialah: terdapat 12 variabel yang saling berdiri sendiri antara
satu dengan yang lainnya, maka dari itu dilakukanlah analisis faktor yang
mungkin dimana proses analisis faktor akan mengelompokkan 12 variabel
tersebut menjadi 3 atau 4 kelompok variabel baru atau new set of variables.
kelompok variabel yang terbentuk diatas dinamakan dengan faktor, dimana faktor
yang dihasilkan tersebut harus merepresentasikan variabel awal yang jumlahnya
lebih banyak (Santoso, 2010).
Oleh karena itu, analisis faktor berguna untuk mereduksi variabel, maka
analisis faktor ini sangat berguna dalam analisis yang menggunakan variabel
analisis yang relatif banyak, sedangkan data relatif tidak besar (Usman & Sobari,
2013).
Kegunaan analisis faktor. Pada umumnya analisis faktor dipergunakan
untuk:
1. Mengidentifikasi Faktor yang Mendasari
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
24
Kegunaan terpenting dari analisis faktor analisis faktor ialah untuk
mengidentifikasi faktor yang mendasari variabel yang banyak. Pengelompokan
variabel yang jumlahnya banyak menjadi sekelompok variabel yang lebih sedikit
serta membentuk new set of variables yang dikatakan dengan faktor dalam bentuk
yang sederhana serta berguna untuk memudahkan dalam
menginterprestasikannya.
2. Penyaringan Variabel (Screening of Variables)
Kegunaan dari screening of variables adalah melakukan penyaringan
variabel agar data dapat disertakan dalam penelitian statistik selanjutnya.
3. Meringkas Data (Summary of Data)
Kegunaan analisis faktor yang lainnya ialah untuk meringkas data yaitu
meringkas sedikit atau banyak faktor sesuai dengan yang diinginkan dari satu set
variabel.
4. Memilih Variabel (Sampling of Variables)
Kegunaan analisis faktor yang lain ialah menentukan sekumpulan kecil
perwakilan variabel yang mencerminkan variabel awal, meskipun sebagian besar
variabel berhubungan dimana hal ini bertujuan untuk memecah berbagai masalah
praktis.
Jumlah sampel yang ideal untuk analisis faktor. Umumnya, banyaknya
total sampel (n) yang di anjurkan ialah 4 hingga 5 kali jumlah variabel. Sebagai
contoh, jika y adalah jumlah variabel. Lalu, jumlah sampel ialah 4 hingga 5 kali
dari nilai y (Sutopo & Slamet, 2017).
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
25
Model analisis faktor. Jika dalam suatu penelitian, kita mempunyai “n”
buah variabel, yaitu: X1, X2, X3,…..., Xn, maka faktor dapatdituliskan secara
matematis sebagai kombinasi linier dari atribut-atribut tersebut , dengan
formulasi sebagai berikut:
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + …. + WinXn
Keterangan:
i = 1,2,3,….,n.
n = Banyaknya variabel.
Fi = Perkiraan faktor ke-i (didasarkan pada variabel X dengan koefisienny Wi).
Wi = Bobot atau koefisien nilai faktor ke-i.
Xi = Variabel ke Xi yang sudah dibakukan (standardized).
Analisis Faktor Kategorik
Analisis faktor kategorik atau categorical principal component analysis
(CATPCA) tergolong pada interdependence technique, artinya tidak memiliki
variabel dependen maupun variabel independen. Analisis faktor kategorik pada
dasarnya sama seperti analisis faktor pada umumnya dipergunakan untuk
mereduksi dan menginterprestasikan variabel yang jumlahnya banyak menjadi
beberapa variabel baru atau variabel bentukan, hanya saja data yang digunakan
dalam analisis faktor kategorik merupakan data yang bersifat kategorik (nominal
atau ordinal).
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
26
Data pada analisis faktor kategorik merupakan data dengan bilangan bulat
yang bernilai positif dengan urutan numerik yang bertingkat dimulai dengan nilai
1, nilai yang kurang dari 1 akan dianggap hilang atau tidak dapat di proses.
Asumsi dari pada analisis faktor kategorik adalah data harus memuat
setidaknya tiga kasus yang valid dan analisis ini didasarkan pada data dengan
bilangan bulat positif. (IBM Statistics)
Langkah – langkah analisis faktor kategorik. adapun langkah – langkah
analisis faktor kategorik ialah:
Identifikasi masalah. prosedur awal dalam melakukan CATPCA ialah
dengan melakukan identifikasi masalah terlebih dahulu. Langkah ini bertujuan
untuk menentukan data apa saja yang akan di analisis menggunakan metode
CATPCA. Keberadaan identifikasi masalah ini akan lebih spesifik menunjukkan
data mana saja yang dapat dipakai untuk melakukan analisis CATPCA.
Tabulasi data. Data yang sudah diperoleh dari penyusunan serta
penyebaran kuesioner diberbagai tempat yang telah di tentukan, kemudian data-
data ini dikumpulkan serta ditabulasikan.
Analisis data. Menganalisis data merupakan tahap inti dari pada analisis
CATPCA, yaitu factoring atau mereduksi satu atau lebih dari banyak variabel
yang sudah ditentukan. Proses analisis faktor kategorik dapat di lakukan pada
menu Analyze > Dimension Reduction > Optimal Scalling.
Penentuan banyaknya faktor yang akan terbentuk dapat dilakukan dengan
beberapa metode, yaitu diantaranya:
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
27
a. Penentuan secara a priori. Pada metode ini, penentuan banyaknya faktor
berdasarkan pengalaman sebelumnya, peneliti sudah mengetahui berapa
jumlah faktor yang sebenarnya.
b. Penentuan dengan melihat nilai eigenvalues. Pada penentuan model ini,
cuma faktor yang memiliki nilai eigenvalues yang lebih dari 1 akan
dipilih. Jika nilai dibawah 1, maka faktor tersebut tidak diikutsertakan
dalam model.
c. Penentuan berdasarkan scree plot. Diagram scree plot dapat menunjukkan
banyaknya jumlah faktor yang terbentuk. scree plot berbentuk garis patah
– patah, yang mana setiap perpatahan manunjukkan pergantian faktor atau
dimensi.
d. Penentuan berdasarkan persentase varian. Pada metode ini, ekstraksi faktor
dihentikan jika total persen kumulatif nilai keragaman sudah memenuhi
kecukupan. Yaitu paling sedikit sebanyak 60% atau 75% dan seluruh
keragaman variabel asli.
e. Penentuan berdasarjan split half reliability. Pada metode ini, sampel akan
dipisah 2 bagian, kemudian dilakukan analisis pada setiap bagian sampel
yang telah dipisah. Faktor yang memiliki nilai yang cukup pada kedua
subsampel yang dipilih. Dengan kata lain, faktor-faktor yang dipilih
memang memiliki nilai faktor loading yang besar pada masing-masing
bagian sampel.
f. Penentuan dengan uji signifikan. Pada metode ini dimungkinkan untuk
menentukan nilai signifikansi untuk eigenvalues yang terpisah yaitu
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
28
pertahankanlah faktor-faktor yang memang berdasarkan pada uji statistik
eigenvalues-nya α = 5% atau 1%.
Dalam proses analisis data menggunakan analisis faktor kategorik akan
menghasilkan: (IBM Statistics)
a. Object Scores.
Object scores Akan menampilkan skor objek dengan opsi sebagai
berikut:
1. Include categories of : Menampilkan indikator kategori dari
variabel analisis yang dipilih.
2. Label object scores by : Dari daftar variabel yang ditetapkan
sebagai variabel label, peneliti dapat memilih salah satu variabel
untuk melabeli objek.
b. Component loading : Menunjukkan nilai factor loading (yaitu nilai
korelasi) antara setiap faktor dan variabel-variabel yang di analisis
(Simamora, 2005).
c. Correlations of original variables : Menunjukkan matriks korelasi dari
variabel asli dan nilai eigenvalues dari matriks tersebut.
d. Correlations of transformed variables : Menunjukkan matriks korelasi dari
variabel yang di ubah (Optimally scaled) dan nilai eigenvalues dari
matriks tersebut.
e. Variance accounted for : Menampilkan jumlah varians yang
diperhitungkan oleh koordinat centroid, koordinat vektor, dan total
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
29
(koordinat centroid dan koordinat vektor digabungkan) per variabel dan
per dimensi.
f. Category quantifications : Memberikan kuantifikasi kategori dan
koordinat untuk setiap dimensi variabel yang dipilih.
g. Descriptive statistics : Menampilkan frekuensi, jumlah nilai yang hilang,
dan mode variabel yang dipilih.
Interprestasi faktor. Langkah diatas mengarah pada diperolehnya
sejumlah faktor yang valid, selanjutnya faktor-faktor itu perlu diinterprestasikan,
mengingat faktor merupakan konstruk, yang mana sebuah konstruk akan menjadi
bermakna apabila diartikan. Interprestasi faktor dapat dilakukan dengan penamaan
faktor yang telah terbentuk serta mengetahui variabel-variabel yang telah
membentuknya.
Kerangka Konsep
Dalam penelitian ini dapat dibentuk kerangka konsep seperti dibawah ini:
Faktor Risiko
- Hipertensi
- Hiperkolesterolemia
- Diabetes mellitus
- Riwayat penyakit
jantung
- Obesitas
- Merokok
- Alkohol
- Pendidikan
- Pekerjaan
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
30
Gambar 1. Kerangka konsep dengan menggunakan Categorical Principal
Component Analysis (CATPCA)
Penamaan Dimensi
Dimensi 1 Dimensi 2
Analisis data dengan
Categorical Principal
Component Analysis
(CATPCA)
Dimensi ... Dimensi n
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
30
Metode Penelitian
Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini bersifat deskriptif dengan menggunakan desain Cross
Sectional yang dimana penelitian cross sectional ialah penelitian yang dilakukan
hanya dengan sekali pengukuran tanpa diberi perlakuan.
Lokasi dan Waktu Penelitan
Penelitian ini dilakukan di RSUD DR Pirngadi Medan yang berada di Jl.
Profesor H.M Yamin No.17 Medan. Penelitian ini dilaksanakan pada Bulan
Agustus hingga Bulan September tahun 2018.
Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah semua data rekam medis penderita
stroke yang dirawat inap di RSUD DR Pirngadi Medan sepanjang tahun 2017
yaitu sebanyak 217 pasien.
Sampel dalam penelitian ini ditentukan dengan menggunakan jumlah
sampel yang ideal untuk analisis faktor yaitu sebanyak 5 kali jumlah variabel
maka di dapatkanlah sampel dengan jumlah 50 pasien dengan penyakit stroke
pada bulan Januari hingga bulan Desember tahun 2017 yang menjalani rawat inap
di RSUD DR Pirngadi. Dimana sampel tersebut diambil acak dengan metode
Simple Random Sampling dengan kriteria inklusi pasien yang memiliki rekam
medis yang memuat data mengenai Tekanan darah, Kadar kolesterol dalam darah,
Kadar gula darah, Riwayat penyakit jantung, tinggi badan, berat badan, status
konsumsi rokok, status konsumsi alkohol, pendidikan, pekerjaan dan status
pernikahan pasien.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
31
Variabel dan Definisi Operasional
1. Hipertensi adalah keadaan pasien yang menderita darah tinggi atau tidak yang
dilihat melalui catatan rekam medis pasien. Dikatakan pasien hipertensi
apabila tekanan darah sistolik pasien diatas 140 mmHg dan diastolik lebih
dari 90 mmHg.
2. Hiperkolesterolemia adalah kadar kolesterol dalam darah yang berlebih yang
dilihat dari rekam medis pasien. Pasien dikatakan hiperkolesterolemia apabila
kadar kolesterol ≥ 200 mg/dl.
3. Diabetes Mellitus adalah kenaikan guladarah yang lebih tinggi dari pada
kondisi normal yang dilihat dari rekam medis pasien. Pasien dikatakan DM
apabila kadar gula darah ≥200 mg/dl untuk gula darah sewaktu dan ≥ 120
mg/dl untuk gula darah puasa.
4. Riwayat Penyakit Jantung adalah status pasien yang memiliki riwayat
penyakit jantung atau tidak memiliki riwayat penyakit jantung yang di lihat
pada rekam medis pasien.
5. Obesitas adalah suatu keadaan dimana terdapat timbunan lemak yang berlebih
pada jaringan tubuh yang dilihat dari pengukuran berat badan dan tinggi
badan berdasarkan data rekam medis pasien kemudian dilakukan perhitungan
indeks masa tubuh (IMT), yaitu suatu angka yang didapat dari hasil berat
badan dalam kilogram dibagi tinggi badan dalam meter kuadrat. Indeks masa
tubuh pasien dikatakan normal apabila IMT 18,5-24,9 Kg/m2 ,Overweight
IMT 25 – 27 Kg/m2 dan dikatakan obesitas apabila IMT > 27 Kg/m
2.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
32
6. Merokok adalah status pasien merokok atau tidak merokok yang dilihat pada
data psikososial di rekam medis pasien.
7. Alkohol adalah status pasien mengkonsumsi alkohol atau tidak
mengkonsumsi alkohol yang dilihat pada data psikososial di rekam medis
pasien.
8. Pendidikan adalah status pendidikan terakhir pasien yang dilihat pada data
psikososial di rekam medis pasien.
9. Pekerjan adalah status pasien yang bekerja atau tidak bekerja yang dilihat
pada data psikososial di rekam medis pasien.
10. Pernikahan adalah status pasien yang dikategorikan menjadi belum menikah,
menikah, sudah bercerai atau berpisah yang dilihat pada data psikososial di
rekam medis pasien.
Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah data dikumpulkan
dengan cara melihat rekam medis pasien dan mencatat data yang diperlukan.
Metode Pengukuran
Tabel 1
Metode Pengukuran data penelitian
Variabel Kategori Skala
Hipertensi 1 : Tidak Hipertensi
2 : Hipertensi
Nominal
Hiperkolesterolemia 1 : Tidak Hiperkolesterolemia
2 : Hiperkolesterolemia
Nominal
Diabetes Mellitus 1 : Tidak Diabetes Mellitus
2 : Diabetes Mellitus
Nominal
Riwayat Penyakit
Jantung
1 : Tidak Memiliki Riwayat Penyakit
Jantung
2 : Memiliki Riwayat Penyakit jantung
Nominal
(Bersambung)
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
33
Tabel 1
Pengkategorian data penelitian
Variabel Kategori Skala
Obesitas 1 : Normal
2 : Overweight
3 : Obesitas
Ordinal
Merokok 1 : Tidak Merokok
2 : Merokok
Nominal
Alkohol 1 : Tidak Mengkonsumsi Alkohol
2 : Mengkonsumsi Alkohol
Nominal
Pendidikan 1 : tidak sekolah/ tidak tamat SD/
Tamat SD
2 : Tamat SMP
3 : Tamat SMA
3 : Akademi/ Perguruan Tinggi
Ordinal
Pekerjaan 1: Tidak Bekerja
2 : Bekerja
Nominal
Status Pernikahan 1 : Janda / Duda
2 : Menikah
Nominal
Metode Analisis Data
1. Memilih variabel apa saja yang akan di analisis.
2. Melakukan proses factoring, atau menurunkan satu atau lebih dimensi dari
variabel-variabel yang ada. Metode factoring yang digunakan adalah analisis
faktor kategorik dengan Principal Component Analysis (PCA).
3. Melakukan penamaan dimensi yang telah terbentuk.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
34
Hasil Penelitian
Gambaran Umum Lokasi Penelitan
Sejarah RSUD Dr. Pirngadi Kota Medan. Rumah Sakit Pirngadi
didirikan tanggal 11 Agustus 1928 oleh Pemerintah Kolonial Belanda dengan
nama Gementa Zieken Huis yang peletakan batu pertamanya dilakukan oleh anak
dari Walikota Medan saat itu dan diangkat sebagai Direktur Dr. W. Bays yang
bernama Maria Constantia Macky.
Selanjutnya dengan masuknya Jepang ke Indonesia, Rumah Sakit ini
diambil alih oleh pihak jepang dan selanjutnya berganti nama menjadi Syuritsu
Byusono Ince dan diangkatlah Dr. Raden Pirngadi Gonggo Putro sebagai direktur
Rumah Sakit, yang pada akhirnya saat ini nama tersebut ditabalkan menjadi nama
Rumah Sakit saat ini.
Setelah Indonesia menyatakan kemerdekaannya, Rumah Sakit Umum
Pirngadi langsung diambil alih oleh Pemerintah Negara Bagian Sumatera Timur
Republik Indonesia Sementara (RIS), kemudian pada tanggal 17 Agustus 1950
Rumah Sakit Umum Pirngadi diambil alih dan diurus oleh Pemerintah
Pusat/Kementerian Kesehatan di Jakartan karena semua negara bagian RIS
dihapus dan diganti dengan berdirinya Negara Kesatuan Republik Indonesia
(NKRI).
Pada tahun 2012 Rumah Sakit Umum Dr. Pringadi Kota Medan
mengajukan permohonan untuk menjadi Badan Layanan Umum Daerah (BLUD),
dan pada bulan Oktober 2012 RSUD Dr. Pringadi Kota Medan mulai menetapkan
Pola Pengelolaan Keuangan Badan Layanan Umum Daerah yang disahkan dalam
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
35
Peraturan Walikota Medan Nomor 4 Tahun 2012 tentang Tata Kelola BLUD
Rumah Sakit Umum Daerah Dr.Pirngadi Medan.
Motto, visi dan misi RSUD Dr. Pirngadi Medan. Adapun Motto, Visi
dan Misi RSUD Dr. Pirngadi Medan pirngadi adalah sebagai berikut:
Motto. Motto RSUD Dr. Pirngadi Medan adalah “Aegroti Salus Lex
Suprema (Kepuasan Pasien adalah yang Utama)
Visi. Visi RSUD Dr. Pirngadi Medan adalah “Menjadi rumah sakit pusat
rujukan dan unggulan di sumatera bagian utara tahun 2020”
Misi. Misi RSUD Dr. Pirngadi Medan adalah:
1. Memberikan pelayanan kesehatan yang bermutu, profesional, dan
terjangkau oleh seluruh lapisan masyarakat.
2. Meningkatkan pendidikan, penelitian dan pengembangan ilmu
kedokteran serta tenaga kesehatan lain.
3. Mengembangkan manajemen RS yang profesional.
Ketenagaan RSUD Dr. Pirngadi Medan. RSUD Dr. Pirngadi Kota
Medan pada tahun 2016 memiliki Sumber Daya Manusia yang ada di lingkungan
RSUD Dr. Pirngadi Kota Medan sebanyak 1.770 orang terdiri dari 1.104 orang
Tenaga PNS (62,37%) dan Tenaga Non PNS 666 orang Tenaga Non PNS
(37,63%) yang secara rinci dapat dilihat dalam tabel dibawah ini :
Tabel 2
Jumlah Ketenagaan RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2016
Ketenagaan PNS Non PNS Jumlah
Tenaga Medis 195 25 220
Tenaga Medis Keperawatan 469 230 699
(bersambung)
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
36
Tabel 2
Jumlah Ketenagaan RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2016
Ketenagaan PNS Non PNS Jumlah
Tenaga Medis Non Keperawatan 183 63 246
Tenaga Non Medis 257 348 605
Jumlah 1104 666 1770
Sumber: Profil RSUD Dr. Pirngadi Kota Medan
Jenis pelayanan RSUD Dr. Pirngadi Medan. Sebagai salah satu rumah
sakit rujukan dari beberapa rumah sakit yang berada di Sumatera Utara RSUD Dr.
Pringadi Medan memiliki beberapa jenis pelayanan, meliputi:
Instalasi rawat jalan. Instalasi rawat jalan RSUD Dr. Pirngadi Medan
memiliki 22 poliklinik yang buka melayani pasien setiap hari mulai dari Senin -
Sabtu dengan jam kerja pukul 08.00 WIB sampai 14.00 pada hari Senin - Kamis,
sampai jam 11.00 WIB pada hari Jum’at dan hingga jam 13.00 WIB pada hari
Sabtu.
Instalasi gawat darurat. Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Dr.
Pirngadi Kota Medan melayani Pelayanan Gawat Darurat selama 24 jam.
Instalasi rawat inap. Pelayanan rawat inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan
dilaksanakan di 38 ruangan perawatan dengan 521 tempat tidur yang tersedia.
Untuk Stroke sendiri RSUD Dr. Pirngadi Medan memiliki 7 ruangan khusus unit
Stroke.
Pelayanan penunjang medis. RSUD Dr. Pirngadi Kota Medan memiliki
beberapa pelayanan penunjang, seperti: Radiologi, Patologi Klinik, Patologi
Anatomi, Gas Medis, CSSD, Rehabilitasi Medik, Bank Darah, Ambulance
sebanyak 4 unit dan Haemodialisa dengan 65 unit.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
37
Pelayanan operatif. Pelayanan operatif yang dilakukan di RSUD Dr.
Pringadi Kota Medan adalah:
a. Emergensi, dimana pelayanan ini dilakukan untuk operasi yang bersifat
emergensi.
b. Elektif atau terjadwal, dimana pelayanan ini dilakukan di Instalasi Bedah
Sentral (IBS) untuk jenis operasi yang telah dijadwal sebelumnya.
Gambaran Kasus Stroke di Kota Medan pada 3 Tahun Terakhir
Kejadian Stroke di Kota Medan mengalami peningkatan pada tahun 2015
hingga tahun 2017. Hal itu dibuktikan dalam gambar 2 dan tabel dibawah ini,
dapat dilihat bahwa kasus Stroke yang terjadi di Kota Medan mengalami
peningkatan pada setiap tahunnya peningkatan yang signifikan terjadi pada tahun
2015 ke 2016.
630
2463
2926
KASUS STROKE
Grafik Kasus Stroke di Kota Medan pada Tahun
2015 hingga Tahun 2017
2015 2016 2017
Gambar 2. Grafik kasus stroke di Kota Medan pada Tahun 2015 - 2017
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
38
Tabel 3
Karakteristik Penderita Stroke di Kota Medan pada Tahun 2015 - 2017
Karakteristik Stroke Hemoragik Stroke Non Hemoragik
2015 2016 2017 2015 2016 2017
Jenis Kelamin
Laki-Laki 194 242 303 144 1141 1253
Perempuan 163 173 240 129 907 1130
Total 357 415 543 273 2048 2383
Umur
< 45 Tahun 30 41 25 44 169 199
≥ 45 Tahun 327 374 518 229 1879 2184
Total 357 415 543 273 2048 2383
Sumber : Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara
Tabel diatas menunjukkan bahwa kasus Stroke di Kota Medan lebih
banyak terjadi pada laki - laki dibandingkan dengan perempuan dan kasus stroke
di Kota Medan lebih banyak terjadi pada usia diatas 45 tahun.
Karakteristik Penderita Stroke di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Hasil penelitian dibawah ini menunjukkan gambaran tentang karakteristik
data pasien penderita stroke yang mencakup umur, jenis kelamin, diagnosa
responden dan faktor risiko penyebab penyakit Stroke.
Tabel 4
Distribusi frekuensi dan persentase responden berdasarkan karakteristik di RSUD
Dr. Pirngadi Medan tahun 2017
Karakteristik Frekuensi
(n = 50)
Persentase
(%)
Jenis Kelamin
Laki – Laki 27 54
Perempuan 23 46
Umur
≥ 45 tahun 46 92
< 45 tahun 4 8
(Bersambung)
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
39
Tabel 4
Distribusi frekuensi dan persentase responden berdasarkan karakteristik di RSUD
Dr. Pirngadi Medan tahun 2017
Karakteristik Frekuensi
(n = 50)
Persentase
(%)
Diagnosa
Stroke Hemoragik 21 42
Stroke Non Hemoragik 29 58
Tabel 4 diatas menunjukkan gambaran bahwa penderita penyakit Stroke
yang pernah dirawat di RSUD Dr. Pirngadi Medan pada Tahun 2017 lebih banyak
berjenis kelamin laki-laki sebanyak 27 orang, dengan umur diatas 45 tahun
sebanyak 46 orang, dan sebanyak 29 orang yang menderita stroke non hemoragik.
Karakteristik Faktor Risiko Penderita Stroke di RSUD Dr. Pirngadi Medan
Tahun 2017
Hasil penelitian menunjukkan karakterisik faktor risiko pasien penderita
stroke yang mencakup faktor hipertensi, faktor hiperkolesterolemia, faktor
diabetes mellitus, faktor riwayat penyakit jantung, faktor obesitas, faktor
merokok, faktor konsumsi alkohol, faktor pendidikan, faktor pekerjaan dan faktor
status pernikahan.
Tabel 5
Distribusi Frekuensi dan Persentase Faktor Risiko pada Pasien Penderita Stroke
yang Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Karakteristik Frekuensi
(n = 50)
Persentase
(%)
Faktor Hipertensi
Tidak Hipertensi 12 24 (Bersambung)
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
40
Tabel 5
Distribusi Frekuensi dan Persentase Faktor Risiko pada Pasien Penderita Stroke
yang Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Karakteristik Frekuensi
(n = 50)
Persentase
(%)
Hipertensi 38 72
Faktor Hiperkolesterolemia
Tidak Hiperkolesterolemia 33 66
Hiperkolesterolemia 17 34
Faktor Diabetes Mellitus
Tidak Diabetes mellitus 37 74
Diabetes Mellitus 13 26
Faktor Riwayat Penyakit Jantung
Tidak Memiliki Riwayat 33 66
Memiliki Riwayat 17 34
Faktor Obesitas
Normal 20 40
Overweight 8 16
Obesitas 22 44
Faktor Merokok
Tidak Merokok 24 48
Merokok 26 52
Faktor konsumsi alkohol
Tidak Mengkonsumsi Alkohol 45 90
Mengkonsumsi Alkohol 5 10
Akademi / Perguruan Tinggi 8 16
Faktor Pekerjaan
Tidak Bekerja 23 46
Bekerja 27 54
Faktor Status Pernikahan
Janda / Duda 11 22
Menikah 39 78
Hasil penelitian yang dilakukan di RSUD Dr. Pirngadi Medan ditunjukkan
pada Tabel 5 diketahui bahwa pada faktor hipertensi lebih banyak pasien yang
menderita hipertensi dibandingkan dengan yang tidak menderita hipertensi yaitu
sebanyak 38 orang (76%), pada faktor hiperkolesterolemia diketahui bahwa
pasien yang memiliki kadar kolesterol yang melebihi batas normal sebesar 33
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
41
orang (66%), pada faktor diabetes mellitus diketahui bahwa sebanyak 37 orang
(74%) pasien Stroke tidak memiliki penyakit diabetes mellitus, pada faktor
riwayat penyakit jantung diketahui bahwa 33 orang (66%) responden yang
menderita penyakit stroke tidak memiliki riwayat penyakit jantung, pada faktor
obesitas diketahui bahwa mayoritas responden yang menderita penyakit stroke
memiliki tubuh yang obesitas yaitu sebanyak 22 orang (44%) dan yang memiliki
badan normal sebanyak 20 orang (40%), pada faktor merokok diketahui bahwa
tidak banyak perbedaan yang signifikan terhadap responden yang mengidap
penyakit Stroke yang merokok dan tidak merokok yaitu sebanyak 26 orang (52%)
yang merokok dan 26 orang (52%) yang tidak merokok, pada faktor konsumsi
alkohol diketahui bahwa pasien yang mengidap penyakit stroke lebih banyak yang
tidak menkonsumsi alkohol dibandingkan yang mengkonsumsi alkohol yaitu
sebanyak 45 orang (90%), pada faktor pendidikan diketahui bahwa kebanyakan
pasien yang mengidap penyakit Stroke yaitu 33 orang (66%) berpendidikan
terakhir SMA, pada faktor pekerjaan diketahui bahwa pasien yang mengidap
penyakit Stroke lebih banyak memiliki pekerjaan dibandingkan dengan pasien
yang tidak memiliki pekerjaan yaitu sebanyak 27 orang (54%) dan pada faktor
status pernikahan diketahui bahwa kebanyakan pasien yang mengidap penyakit
Stroke berstatus menikah yaitu sebanyak 39 orang (78%).
Analisis Multivariat
Analisis multivariat adalah metode yang memungkinkan untuk
dilakukannya analisis terhadap lebih dari dua variabel secara bersamaan. Analisis
multivariat yang digunakan pada penelitian ini adalah Categorical Principal
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
42
Component Analysis (CATPCA) yang dapat digunakan untuk mengurangi atau
meringkas variabel yang jumlahnya banyak serta saling ketergantungan (Sutopo &
Slamet, 2017).
Ringkasan model (model summary). Ringkasan Model atau Model
Summary memuat nilai eigenvalues dan percent of variance. Eigenvalues akan
menentuan banyaknya dimensi yang akan terbentuk. Dalam penentuan banyaknya
dimensi, hanya dimensi yang eigenvalues yang lebih besar dari satu (1) yang
dipertahankan. Namun, jika lebih kecil dari satu maka tidak perlu diikutsertakan
dalam model.
Model summary dimensi stroke hemoragik. Tabel 6 menunjukkan bahwa
dari 10 variabel yang dimasukkan dalam analisis faktor kategotik, terlihat terdapat
3 dimensi yang terbentuk yang dapat dilihat pada angka eigenvalues. Dapat dilihat
pula percent of variance yang terbentuk sebesar 61,59% yang memiliki makna
bahwa 3 dimensi yang terbentuk mampu menjelaskan 61,59% dari pada
keragaman (varians) data yang ada.
Tabel 6
Model Summary pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Hemoragik yang
Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Dimensi Eigenvalues Persen Varians
1 2,93 29,34
2 1,77 17,73
3 1,45 14,52
Total 6,15 61,59
Berdasarkan Tabel 6 tersebut dapat juga dilihat lebih rinci bahwa dimensi
1 memiliki nilai eigenvalues sebesar 2,93 dan percent of variance sebesar 29,34%
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
43
yang berarti bahwa dimensi 1 yang terbentuk mampu menjelaskan 29,34% dari
keragaman data, dimensi 2 memiliki nilai eigenvalues sebesar 1,77 dan percent of
variance sebesar 17,73% yang berarti bahwa dimensi 2 yang terbentuk mampu
menjelaskan 17,73% dari keragaman data, dan dimensi 3 memiliki nilai
eigenvalues sebesar 1,45 dan percent of variance sebesar 14,52% yang berarti
bahwa dimensi 3 yang terbentuk mampu menjelaskan 14,52% dari keragaman
data.
Model summary dimensi stroke non hemoragik. Pada Tabel 7 dapat
dilihat bahwa dari 10 variabel yang dimasukkan dalam analisis faktor kategotik,
terlihat terdapat 3 dimensi yang terbentuk yang dapat dilihat pada angka
eigenvalues. Terlihat pula percent of variance yang terbentuk sebesar 58,57%
yang memiliki makna bahwa 3 dimensi yang terbentuk mampu menjelaskan
58,57% dari pada keragaman (varians) data yang ada.
Tabel 7
Model Summary pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Non Hemoragik yang
Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Dimensi Eigenvalue Persen Varians
1 2,36 23,59
2 2,12 21,29
3 1,36 13,68
Total 5,85 58,57
Berdasarkan tabel diatas tersebut dapat juga dilihat lebih rinci bahwa
dimensi 1 memiliki nilai eigenvalues sebesar 2,36 dengan percent of variance
sebesar 23,59% yang berarti bahwa dimensi 1 yang terbentuk mampu menjelaskan
23,59% dari keragaman data, dimensi 2 memiliki nilai eigenvalues sebesar 2,12
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
44
dengan percent of variance sebesar 21,29% yang berarti bahwa dimensi 2 yang
terbentuk mampu menjelaskan 21,29% dari keragaman data, serta dimensi 3
memiliki nilai eigenvalues sebesar 1,36 dan percent of variance sebesar 13,68%
yang berarti bahwa dimensi 3 yang terbentuk mampu menjelaskan 13,68% dari
keragaman data.
Component loadings. Component Loadings menunjukkan distribusi 10
variabel pada 3 dimensi yang terbentuk. Sedangkan angka-angka yang terdapat
pada tabel tersebut adalah factor loadings, yang menunjukkan besar korelasi
antara suatu variabel dengan dimensi 1, dimensi 2 dan dimensi 3. Proses
penentuan variabel mana yang akan masuk ke dimensi yang mana dilakukan
dengan melakukan perbandingan besar korelasi variabel pada setiap baris.
Component loadings dimensi stroke hemoragik. Tabel 8 dibawah ini
menunjukkan component loadings atau besar korelasi yang terbentuk.
Tabel 8
Component Loadings pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Hemoragik yang
Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Variabel Dimensi
1 2 3
Hipertensi 0,737 -0,335 -0,153
Hiperkolesterolemia 0,616 -0,112 -0,270
Diabetes Mellius 0,126 0,453 0,614
Riwayat Penyakit
Jantung
-0,702 -0,068 -0,254
Obesitas 0,386 -0,469 0,596
Merokok 0,793 -0,035 -0,093
Konsumsi Alkohol 0,427 0,569 -0,126
Pendidikan -0,282 0,712 -0,168
Pekerjaan 0,615 0,622 0,128
Status Pernikahan 0,292 -0,016 -0,701
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
45
Dari hasil analisis faktor kategorik yang telah dilakukan, maka hasil akhir
dari pada analisis faktor kategorik adalah terbentuknya tiga (3) dimensi dari 10
variabel. Terlihat bahwa pada variabel hipertensi, besar korelasi tertinggi terdapat
pada korelasi variabel hipertensi dengan dimensi 1 maka variabel hipertensi
termasuk pada kelompok dimensi 1, begitu juga seterusnya dengan variabel yang
lain. Jadi, dimensi yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Dimensi 1 : variabel hipertensi, variabel hiperkolesterolemia, variabel riwayat
penyakit jantung, dan variabel merokok.
Dimensi 2 : variabel konsumsi alkohol, variabel pendidikan, dan variabel
pekerjaan
Dimensi 3 : variabel diabetes mellitus, variabel obesitas, dan variabel status
pernikahan
Component loadings dimensi stroke non hemoragik. Tabel 9 dibawah ini
menunjukkan component loadings faktor Stroke non hemoragik yang
menunjukkan besar korelasi factor loadings dari pada 10 variabel terhadap 3
dimensi yang terbentuk.
Tabel 9
Component Loadings pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Non Hemoragik yang
Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Variabel Dimensi
1 2 3
Hipertensi 0,300 0,559 0,056
Hiperkolesterolemia 0,256 0,652 -0,480
Diabetes Mellius 0,258 0,716 -0,182
Riwayat Penyakit Jantung 0,111 0,352 0,221
Obesitas 0,570 0,276 -0,324
(Bersambung)
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
46
Tabel 9
Component Loadings pada Pasien yang Terdiagnosa Stroke Non Hemoragik yang
Menjalani Rawat Inap di RSUD Dr. Pirngadi Medan Tahun 2017
Variabel Dimensi
1 2 3
Merokok 0,648 0,079 0,364
Konsumsi Alkohol 0,277 0,244 0,712
Pendidikan 0,756 -0,443 -0,142
Pekerjaan 0,697 -0,315 0,299
Status Pernikahan 0,496 -0,565 -0,446
Tabel 9 diatas menunjukkan bahwa berdasarkan hasil analisis faktor
kategorik yang telah dilakukan, Terbentuk tiga (3) dimensi dari 10 variabel.
Terlihat bahwa pada variabel hipertensi, besar korelasi tertinggi terdapat pada
korelasi variabel hipertensi dengan dimensi 2 yaitu sebesar 0,559, maka variabel
hipertensi termasuk pada kelompok dimensi 2. sehingga dimensi yang terbentuk
adalah sebagai berikut:
Dimensi 1 : variabel obesitas, variabel merokok, variabel pendidikan, dan variabel
pekerjaan.
Dimensi 2 : variabel hipertensi, variabel hiperkolesterolemia, variabel diabetes
mellitus, variabel riwayat penyakit jantung dan variabel status pernikahan.
Dimensi 3 : variabel konsumsi alkohol.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
47
Pembahasan
Dimensi Stroke Hemoragik
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan analisis
faktor kategorik, diketahui bahwa hasil dari 10 variabel faktor risiko yang
memengaruhi terjadinya penyakit stroke hemoragik di RSUD DR Pirngadi
Medan. Hasil analisis menunjukkan bahwa terbentuk 3 dimensi pada faktor risiko
stroke hemoragik, yaitu:
1. Dimensi 1 dinamakan dengan Faktor Kerusakan Pembuluh Darah, yang terdiri
dari variabel hipertensi, variabel hiperkolesterolemia, variabel riwayat
penyakit jantung, dan variabel merokok.
2. Dimensi 2 dinamakan dengan Faktor Gaya Hidup dan Sosial Ekonomi, yang
terdiri dari variabel alkohol, variabel pendidikan, dan variabel pekerjaan.
3. Dimensi 3 dinamakan dengan Faktor Penyebab serta Dampak Stress, yang
terdiri dari variabel diabetes mellitus, variabel obesitas, dan variabel status
pernikahan.
Faktor kerusakan pembuluh darah. Pada Dimensi 1 ini terdapat 4
variabel faktor risiko yang menyebabkan penyakit stroke hemoragik yaitu variabel
hipertensi, variabel hiperkolesterolemia, variabel riwayat penyakit jantung, dan
variabel merokok.
Kondisi tekanan darah yang tinggi dapat menipiskan dinding pembuluh
darah yang dapat memudahkan proses pecahnya pembuluh darah, maka dari itu
diperlukan obat-obat anti hipertensi yang terbukti secara klinis dapat menurunkan
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
48
risiko terjadinya pecahnya pembuluh darah yang disebabkan oleh hipertensi
(Junaidi, 2011).
Pada kasus hiperkolesterolemia terhadap terjadinya stroke hemoragik dan
stroke non hemoragik berbanding terbalik dimana kadar kolesterol pasien
penderita stroke non hemoragik lebih tinggi dibandingkan dengan pasien
penderita stroke hemoragik (Aini, 2016). Kadar kolesterol total yang rendah
dikaitkan dengan kejadian mikroaneurisma yang dapat menyebabkan terjadinya
perdarahan intraserebral. Hal ini dikaitkan dengan fungsi kolesterol dalam
memperkuat dan menstabilkan dinding pada pembuluh darah, terutama ketika
dinding pembuluh darah membutuhkan kekuatan lebih besar untuk menahan
tekanan darah yang tinggi yang dapat menipiskan pembuluh darah (Masterjohn,
2009).
Gangguan irama jantung dapat menyebabkan terjadinya stroke hemoragik.
Hal ini diakibatkan oleh kelainan bawaan bentuk pembuluh darah otak. Sekitar
60% - 75% pendarahan intrasebral diakibatkan oleh perubahan peningkatan
tekanan darah yang mendadak. Tekanan yang tinggi dapat membuat pembuluh
darah di otak pecah sehingga menimbulkan stroke hemoragik (Junaidi, 2011).
Kandungan nikotin dan karbondioksida pada rokok dapat menyebabkan
kelainan pada pembuluh darah. Merokok dapat meningkatkan risiko terjadinya
stroke sebanyak 2 kali lipat. Adapun perokok pasif berisiko terkena stroke 1,2 kali
lebih besar (Madiyono, 2003). Namun, dalam penelitian Pradipta tahun 2010
dinyatakan bahwa status merokok tidak secara signifikan mempengaruhi terhadap
risiko terjadinya penyakit stroke hemoragik. Hubungan diantara banyaknya
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
49
jumlah rokok yang dikonsumsi terhadap peningkatan penyakit stroke hemoragik
juga tidak meyakinkan. Hal itu dikarenakan pengaruh rokok serta jumlah
banyaknya konsumsi rokok terhadap perkembangan terjadinya stroke hemoragik
sangat sedikit dilaporkan.
Keterkaitan diantara variabel hipertensi, variabel hiperkolesterolemia,
variabel riwayat penyakit jantung, dan variabel merokok terhadap terjadinya
penyakit stroke yaitu dapat mempermudah terjadinya perpecahan pembuluh darah
karena hipertensi dapat menipiskan pembuluh darah dan nikotin yang terkandung
didalam rokok dapat menimbulkan kelainan yang dapat menyebabkan pecahnya
pembuluh darah, hal tersebut dapat diperburuk apabila memiliki kelainan jantung
yang menyebabkan tekanan darah di otak menjadi tinggi secara tiba-tiba, dan
kadar kolersterol yang rendah dalam darah menyebabkan fungsi kolesterol dalam
menebalkan dan menstabilkan pembuluh darah tidak dapat berfungsi dengan baik.
Faktor gaya hidup dan sosial ekonomi. Pada Dimensi 2 terdapat 3
variabel faktor risiko yang menyebabkan penyakit stroke hemoragik yaitu variabel
alkohol, variabel pendidikan, dan variabel pekerjaan. Faktor gaya hidup dan sosial
ekonomi tidak berpengaruh secara langsung terhadap terjadinya stroke. Pekerjaan
dan pendidikan merupakan status sosial ekonomi yang sangat berkaitan terhadap
terjadinya stress, rendahnya tingkat pendidikan dapat memengaruhi informasi
kesehatan dan pendidikan yang rendah juga dapat mempersulit seseorang untuk
mendapatkan pekerjaan yang diinginkannya untuk memperbaiki ekonominya,
stress juga bisa terjadi kepada pekerja yang memiliki beban kerja yang lebih, dan
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
50
mengkonsumsi alkohol merupakan gaya hidup yang tidak baik yang berupaya
untuk menghilangkan stress yang dapat berdampak buruk bagi kesehatan.
Pendidikan tidak berpengaruh langsung terhadap terjadinya penyakit
stroke hemoragik. Akses pendidikan dan informasi kesehatan berkaitan dengan
stroke. Penelitian Putri, Tedjakusuma, dan Pasaribu (2017) yang melihat
hubungan tingkat pendidikan terhadap pengetahuan deteksi dini stroke pada
petugas kebersihan, petugas keamanan dan petugas perpustakaan dengan tingkat
pendidikan SD, SMP dan SLTA menyatakan bahwa 77,6% yang tamat SLTA
memiliki pengetahuan yang baik terhadap deteksi dini penyakit stroke. Namun,
hasil analisis statistik menunjukkan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan
antara tingkat pendidikan dengan pengetahuan mengenai deteksi dini penyakit
stroke. Namun, meskipun tidak memiliki hubungan yang bermakna diantara
pendidikan dengan pengetahuan, terbukti bahwa pendidikan yang lebih tinggi
memiliki pengetahuan yang lebih baik.
Sama halnya dengan faktor pendidikan, faktor pekerjaan juga tidak
berperan langsung terhadap terjadinya penyakit stroke. Pekerja kasar atau pekerja
rendahan memiliki risiko yang lebih besar untuk terkena penyakit stroke
(Engstorm dkk. 2006). Status pekerjaan berpengaruh terhadap terjadinya stress
yang memicu pada perilaku yang tidak baik untuk menghilangkan stress, seperti
merokok dan mengkonsumsi alkohol.
Status konsumsi alkohol mempunyai dua sisi yang saling bertolak
belakang, jika mengkonsumsi sedikit alkohol secara merata setiap harinya dapat
menurunkan risko untuk terkena penyakit stroke dengan meningkatkan kadar
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
51
HDL dalam darah. Namun, apabila mengkonsumsi alkohol lebih dari 60 gram
perhari maka akan meningkatkan risiko terhadap terjadinya penyakit stroke.
Alkohol juga merupakan racun pada otak dan pada tingkatan yang tinggi dapat
mengakibatkan otak berhenti berfungsi (Junaidi, 2011).
Faktor penyebab serta dampak stress. Pada Dimensi 3 terdapat 3
variabel faktor risiko yang menyebabkan penyakit stroke hemoragik yaitu variabel
diabetes mellitus, variabel obesitas, dan variabel status pernikahan. Tidak
memiliki pasangan dapat meyebabkan seseorang menjadi stress yang dapat
menyebabkan kebiasaan pola hidup yang buruk salah satunya adalah pola makan
yang tidak baik, pola makan yang tidak baik dapat menyebabkan terjadinya
diabetes mellitus dan hiperkolesterolemia yang dapat meningkatkan kemungkinan
untuk terkena stroke.
Status pernikahan tidak berpengaruh secara langsung terhadap terjadinya
penyakit stroke hemoragik. Hal ini mungkin disebabkan karena seseorang yang
tidak memiliki pasangan memiliki kebiasaan pola hidup yang lebih buruk seperti
merokok, mengkonsumsi alkohol, pola makan yang buruk dan stress yang lebih
tinggi dibandingkan dengan yang memiliki pasangan (Engstorm dkk. 2006).
Kadar glukosa darah yang tinggi akan memperluas area infark (sel mati)
pada otak yang di sebabkan oleh terbentuknya asam laktat akibat metabolisme
glukosa yang dilakukan secara anaerob (sedikit oksigen) yang dapat merusak
jaringan otak (Junaidi, 2011). Dalam penelitian Wayunah dan Saefullah (2016)
dikemukakan bahwa seseorang yang memiliki riwayat penyakit diabetes mellitus
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
52
cenderung memiliki risiko 1,5 kali lebih besar terkena stroke hemoragik
dibandingkan dengan stroke non hemoragik.
Penderita obesitas berisiko untuk terkena stroke, namun risiko ini tidak
terjadi secara langsung. Obesitas mungkin bukan faktor risiko yang berdiri
sendiri, karena pada umumnya selalu diikuti oleh faktor risiko lainnya, karena
obesitas dapat meningkatkan risiko terjadinya hipertensi, penyakit jantung koroner
dan diabetes mellitus yang dapat meningkatkan risiko untuk terkena stroke
(Kementerian Kesehatan ,2007).
Dimensi Stroke Non Hemoragik
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan
analisis faktor kategorik, diketahui bahwa hasil dari 10 variabel faktor risiko yang
memengaruhi terjadinya penyakit stroke non hemoragik di RSUD DR Pirngadi
Medan. Hasil analisis menunjukkan bahwa terbentuk 3 dimensi pada faktor risiko
stroke non hemoragik, yaitu:
1. Dimensi 1 dinamakan dengan Faktor Penyebab serta Dampak Stress, yang
terdiri dari variabel obesitas, variabel merokok, variabel pendidikan, dan
variabel pekerjaan.
2. Dimensi 2 dinamakan dengan Faktor yang Menyebabkan Gangguan Pembuluh
Darah, yang terdiri dari variabel hipertensi, variabel hiperkolesterolemia,
variabel diabetes mellitus, variabel riwayat penyakit jantung dan variabel
status pernikahan.
3. Dimensi 3 dinamakan dengan Faktor Konsumsi Alkohol, yang terdiri dari 1
variabel saja, yaitu variabel konsumsi alkohol.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
53
Faktor penyebab serta dampak stress. Pada Dimensi 1 terdapat 4
variabel faktor risiko yang menyebabkan penyakit stroke non hemoragik yaitu
variabel obesitas, variabel merokok, variabel pendidikan, dan variabel pekerjaan.
Pekerjaan dan pendidikan sangat berkaitan terhadap terjadinya stress, rendahnya
tingkat pendidikan dapat memengaruhi informasi kesehatan dan pendidikan yang
rendah juga dapat mempersulit seseorang untuk mendapatkan pekerjaan yang
diinginkannya untuk memperbaiki ekonominya, stress juga bisa terjadi kepada
pekerja yang memiliki beban kerja yang berlebih, merokok dan pola makan buruk
yang mengakibatkan obesitas adalah upaya untuk menghilangkan stress yang
dapat berdampak buruk bagi kesehatan, hal itu mungkin dikarenakan pengetahuan
mengenai informasi penanggulangan stress yang buruk.
Kebijakan pemerintah untuk meningkatkan akses kesehatan dan informasi
kesehatan memiliki dampak yang positif terhadap penyakit stroke. Dalam
penelitian Wardhani dan Martini (2014) yang melihat hubungan status pendidikan
terhadap faktor risiko stroke pada pekerja institusi pendidikan tinggi, disebutkan
bahwa pekerja yang pendidikan terakhirnya perguruan tinggi memiliki
pengetahuan mengenai faktor risiko yang lebih baik dibandingkan dengan yang
berpendidikan terakhir SD, SMP dan SMA.
Dalam penelitian Laily (2017) dikemukakan bahwa ada hubungan yang
signifikan antara pekerjaan dan terjadinya stroke iskemik. Dimana seseorang yang
tidak bekerja mempunyai risiko 4,6 kali lebih besar untuk terkena stroke
dibandingkan dengan seseorang yang bekerja. Hal ini mungkin dikarenakan
seseorang yang tidak memiliki pekerjaan lebih rentan untuk mengalami stress
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
54
yang berujung pada usaha menghilangkan stress dengan melakukan prilaku yang
tak baik seperti merokok, mengkonsumsi minuman beralkohol yang dapat
meningkatkan risiko terkena penyakit stroke dan juga obesitas.
Obesitas dapat membuat seseorang cenderung mempunyai tekanan darah
yang tinggi dan meningkatkan risiko terjadinya penyakit diabetes mellitus.
Obesitas dapat meningkatkan kejadian stroke terutama apabila disertai dengan
dislipidemia dan atau hipertensi melalui proses aterosklerosis (Junaidi, 2011).
Merokok dapat menurunkan kadar HDL dalam darah yang mengakibatkan
berkurangnya kemapuan HDL dalam menyingkirkan kolesterol LDL yang
berlebihan, merokok juga dapat meningkatkan oksidasi lemak yang berperan
terhadap terjadinya aterosklerosis . Hal itu akan mempermudah sel – sel darah
untuk menggumpal pada dinding arteri dan menyebabkan penggumpalan yang
dapat menyebabkan stroke non hemoragik (Junaidi, 2011).
Faktor gangguan pembuluh darah. Pada Dimensi 2 terdapat 5 variabel
faktor risiko yang menyebabkan penyakit stroke non hemoragik yaitu variabel
hipertensi, variabel hiperkolesterolemia, variabel diabetes mellitus, variabel
riwayat penyakit jantung dan variabel status pernikahan. Status pernikahan
berpengaruh pada pola hidup yang buruk, salah satu pola hidup yang buruk
adalah pola makan yang tidak baik, pola makan yang tidak baik dapat
menyebabkan terjadinya diabetes mellitus dan hiperkolesterolemia. Keadaan
hipertensi, hiperkolesterolemia, diabetes mellitus dan penyakit jantung berperan
aktif dalam pembentukan plak pada pembuluh darah yang dapat menyebabkan
terjadinya sumbatan pada pembuluh darah.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
55
Hipertensi dapat mempercepat pengerasan dinding pembuluh darah arteri
dan mengakibatkan penghancuran lemak pada sel otot polos sehingga
mempercepat proses aterosklerosis. Peranan hipertensi dalam proses
aterosklerosis adalah melalui efek penekanan pada sel endotel/lapisan dalam
dinding arteri yang berakibat pada proses pembentukan plak di pembuluh darah
akan semakin cepat (Junaidi, 2011). Dalam penelitian Laily (2017) dikemukakan
bahwa stroke iskemik paling banyak terjadi pada pasien hipertensi (97%) lebih
besar dibandingkan dengan pasien yang tidak hipertensi. Berdasarkan uji statistik
dengan menggunakan chi square terbukti bahwa hipertensi sangat berpengaruh
terhadap terjadinya stroke iskemik dengan nilai odds ratio sebesar 126,0 yang
artinya seseorang yang terkena hipertensi memiliki risiko 126 kali lebih besar
untuk mengalami stroke non hemoragik dibandingkan dengan orang yang tidak
memiliki penyakit hipertensi.
Seseorang yang memiliki kadar kolesterol dalam darah yang tinggi
memiliki risiko 2,7 kali lebih besar untuk terkena penyakit stroke non hemoragik
maupun stroke hemoragik dibandingkan dengan orang yang memiliki kadar
kolesterol dalam darah yang normal (Wayunah & Saefullah, 2016). Kadar
kolesterol dalam darah yang tinggi dapat menyebabkan masalah pada dinding
pembluh darah. Dimana kelosterol tersebut apabila semakin tinggi zat kolesterol
dalam darah akan memperbesar kemungkinan kolesterol tersebut tertimbun pada
dinding pembuluh darah. Hal tersebut dapat menyebabkan saluran aliran darah
akan menjadi sempit dan menghambat aliran darah yang menuju ke otak yang
dapat menyebabkan terjadinya stroke non hemoragik.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
56
Diabetes mellitus mampu menebalkan dinding pembuluh darah kecil
(mikriangiopati) maupun pembuluh darah besar (makroangiopati). Menebalnya
dinding pembuluh darah otak akan menyempitkan diameter pembuluh darah otak
dan penyempitan tersebut akan menganggu kelancaran aliran darah yang menuju
ke otak, yang pada akhirnya akan menyebabkan infark sel-sel otak (Masriadi,
2016). Dalam penelituan Ramadany pada tahun 2013 mengemukakan ada
hubungan yang signifikan diantara penyakit diabetes mellitus terhadap terjadinya
stroke iskemik dan dalam penelitian ini dikemukakan juga bahwa seseorang yang
memiliki penyakit diabetes mellitus memiliki risiko 3,8 kali lebih besar
dibandingkan dengan orang yang tidak memiliki penyaki diabetes mellitus.
Peranan penyakit jantung dalam terjadinya penyakit stroke non hemoragik
adalah aterosklerosis yang terjadi pada jantung dapat menimbulkan hambatan atau
sumbatan aliran darah ke otak karena jantung melepaskan gumpalan darah atau
sel-sel atau jaringan yang telah mati ke dalam aliran darah (Masriadi, 2016). Hal
ini sejalan dengan penelitian Wayunah dan Saefullah pada tahun 2016 yang
menyatakan bahwa riwayat penyakit jantung tidak secara signifikan
mempengaruhi terjadinya penyakit stroke non hemoragik. Namun, Seseorang
yang memiliki riwayat penyakit jantung memiliki risiko 1,6 kali lebih besar untuk
terkena stroke dibandingkan dengan orang yang tidak memiliki riwayat penyakit
jantung.
Seseorang yang tidak memiliki pasangan atau telah bercerai cenderung
memiliki peluang yang lebih besar untuk terkena stroke dibandingkan dengan
orang yang menikah. Hal tersebut disebabkan karena seseorang yang tidak
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
57
memiliki pasangan memiliki kebiasaan pola hidup yang lebih buruk seperti
merokok, mengkonsumsi alkohol, pola makan yang buruk dan stress yang lebih
tinggi dibandingkan dengan yang memiliki pasangan (Engstorm dkk. 2006).
Faktor konsumsi alkohol. Pada Dimensi 3 stroke non hemoragik hanya
terdapat 1 variabel faktor risiko saja yang menyebabkan penyakit stroke non
hemoragik yaitu variabel alkohol. Konsumsi alkohol yang berlebihan dapat
mengganggu metabolisme tubuh, sehingga terjadi dyslipidemia, diabetes mellitus,
dapat mempengaruhi berat badan dan tekanan darah, dapat merusak sel-sel saraf
tepi, saraf otak dan lain-lain. Semua itu tentunya dapat mempermudah terjadinya
penyakit stroke non hemoragik (Madiyono, 2003).
Konsumsi alkohol melebihi jumlah yang wajar dapat memiliki risiko 2,4
kali lebih besar untuk terkena stroke non hemoragik dibandingkan dengan yang
tidak mengonsumsi alkohol (Khairatunnisa & Sari, 2017).
Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini tentunya memiliki keterbatasan yang dapat dijadikan bahan
pertimbangan untuk dilakukan pada penelitan yang akan datang sehingga mampu
memperoleh hasil yang lebih baik. Keterbatasan dalam penelitian ini ialah:
1. Data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dengan menggunakan
data rekam medis sehingga analisis data sangat bergantung pada rekam medis
yang tersedia.
2. Variabel dalam penelitian ini relatif sedikit untuk analisis faktor kategorik
sehingga dalam penelitian selanjutnya perlu ditambahkan variabel – variabel
yang terkait.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
58
Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan
Dari hasil analisis faktor kategorik terhadap pengelompokan 10 faktor
risiko yang memengaruhi terjadinya stroke hemoragik dan stroke non hemoragik
yang dilakukan di RSUD DR Pirngadi Medan pada Tahun 2017 maka dapat
diambil beberapa kesimpulan yaitu:
1. Terbentuk 3 dimensi stroke hemoragik dengan percent of variance sebesar
61,59%. Dimensi 1 dinamakan dengan Faktor Kerusakan Pembuluh Darah,
terdiri dari variabel hipertensi, variabel hiperkolesterolemia, variabel riwayat
penyakit jantung, dan variabel merokok. Dimensi 2 dinamakan dengan Faktor
Gaya Hidup dan Sosial Ekonomi, terdiri dari variabel konsumsi alkohol,
variabel pendidikan, dan variabel pekerjaan. Dimensi 3 dinamakan dengan
Faktor Penyebab serta Dampak Stress, yang terdiri dari variabel diabetes
mellitus, variabel obesitas, dan variabel status pernikahan.
2. Terbentuk 3 dimensi stroke non hemoragik dengan percent of variance
sebesar 58,57%. Dimensi 1 dinamakan dengan Faktor Penyebab serta Dampak
Stress, terdiri dari variabel obesitas, variabel merokok, variabel pendidikan,
dan variabel pekerjaan. Dimensi 2 dinamakan dengan Faktor Gangguam
Pembuluh Darah, terdiri dari variabel hipertensi, variabel hiperkolesterolemia,
variabel diabetes mellitus, variabel riwayat penyakit jantung dan variabel
status pernikahan. Dimensi 3 dinamakan dengan Faktor Konsumsi Alkohol,
terdiri dari 1 variabel saja, yaitu variabel konsumsi alkohol.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
59
Saran
1. Dengan terbentuknya 3 dimensi faktor risiko yang berpengaruh terhadap
terjadinya penyakit stroke hemoragik dan stroke non hemoragik tersebut
diatas, maka diharapkan bagi Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara
dan RSUD DR Pirngadi Medan agar dapat memperhatikan faktor lain
selain yang menyebabkan kerusakan pada pembuluh darah, seperti faktor
stress, faktor gaya hidup dan sosial ekonomi dan faktor status pernikahan
dan dampak pola makan yang tidak sehat sebagai masukan dalam
melakukan tindakan dalam upaya pencegahan dan pengendalian penyakit
stroke hemoragik dan penyakit stroke non hemoragik.
2. Diharapkan bagi peneliti yang tertarik mengkaji analisis faktor kategorik
faktor risiko stroke hemoragik maupun faktor risiko stroke non hemoragik
agar dapat dilakukan lagi pengelompokan dengan variabel yang lebih
besar dengan mengikutsertakan variabel lain yang tidak diikut sertakan
dalam penelitian ini.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
60
Daftar Pustaka
Aini, A. Q. (2016). Perbedaan kadar kolesterol total antara penderita stroke
iskemik dan stroke hemoragik di RSUD Dr. Moewardi (Skripsi,
Universitas Muhammadiyah Surakarta). Diakses dari
http://eprints.ums.ac.id/41931/
American Heart Association. (2017). Heart disease and stroke statistics – 2017
update: a report from the American heart association. Circulation, 135
(10), e146-e603.
Bustan, M. N. (2007). Epidemiologi penyakit tidak menular. Jakarta : Rineka
Cipta.
Engstorm, G., Hedlad, B., Rosyall, M., Janzob, L., & Lindgarde, F. (2006).
Occupation, marital status, and low grade inflammation mutual
confounding or independent cardiovascular risk factor. International
Journal Arterrioscler Thromb Vasc Biol, 26 (3), 643-648.
IBM Knowledge Centre. (t.t). Categorical Principal Component Analysis
(CATPCA). Diakses 10 Mei 2018, dari
https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSLVMB_24.0.0/spss/
categories/idh_cpca.html.
Irianto, K. (2014). Epidemiologi penyakit menular & tidak menular. Bandung :
Alfabeta.
Juniadi, I. (2011). Stroke, waspadai ancamannya. Yogyakarta : Andi.
Kementerian Kesehatan RI. (2007). Pedoman Pengendalian Penyakit Jantung dan
Pembuluh Darah. Diakses dari http://www.p2ptm.kemkes.go.id/dokumen-
ptm/pedoman-pengendalian-faktor-risiko-penyakit-jantung-dan-pembuluh-
darah..
Kementerian Kesehatan RI. (2011). Pedoman Pengendalian Penyakit Jantung dan
Pembuluh Darah. Diakses dari http://www.p2ptm.kemkes.go.id/dokumen-
ptm/pedoman-pengendalian-faktor-risiko-penyakit-jantung-dan-pembuluh-
darah.
Kementerian Kesehatan RI. (2013). Riset Kesehatan Dasar RISKESDAS 2013.
Diakses dari
http://www.depkes.go.id/resources/download/general/Hasil%20Riskesdas
%202013.pdf
Kementerian Kesehatan RI. (2014). Situasi Kesehatan Jantung. Diakses dari
http://www.depkes.go.id/pdf.php?id=15021800003
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
61
Kementerian Kesehatan RI. (2017). Profil Penyakit Tidak Menular Tahun 2016.
Diakses dari http://p2ptm.kemkes.go.id/dokumen-ptm/profil-penyakit-
tidak-menular-tahun-2016
Khairatunnisa & Sari, D. M. (2017). Faktor risiko yang berhubungan dengan
kejadian stroke pada pasien di RSU H. Sahudin Kutacane Kabupaten Aceh
Tenggara. Jurnal Jumantik, 2(1), 60-70.
Laily, S. R. (2017). Hubungan karakteristik penderita dan hipertensi dengan
kejadian stroke iskemik. Jurnal Berkala Epidemiologi, 5 (1), 48-59.
Lingga, L. (2013). All about stroke : Hidup sebelum dan pasca stroke. Jakarta:
Elex Media Komputindo.
Lumbantobing. (2003). Stroke: Bencana peredaran darah di otak. Jakarta : Balai
Penerbit FK UI
Madiyono, B. (2003). Pencegahan stroke dan serangan jantung pada usia muda.
Jakarta : Balai Penerbit FK UI.
Masriadi. (2016). Epidemiologi penyakit tidak menular. Jakarta: CV Trans Info
Media.
Masterjohn, C. (2009, 13 Maret). Cholesterol and stroke. Diakses 25 November
2018, dari https://www.westonaprice.org/health-topics/know-your-
fats/cholesterol-and-stroke/.
Mesiano, T. (2017). What’s your reason for preventing stroke?. Perhimpunan
Dokter Spesialis Saraf Indonesia.
Putri, I., Tedjasukmana, R., & Pasaribu, D.M.R. (2017). Hubungan antara tingkat
pendidikan dengan pengetahuan deteksi dini tentang stroke di Universitas
Kristen Krida Wacana. J. Kedokt Meditek, 23(63), 1-11.
Ramadany, A.F., Pujarini, L.A., & Candrasari, A. (2013). Hubungan diabetes
mellitus dengan kejadian stroke iskemik di RSUD DR. Moewardi
Surakarta Tahun 2010. Jurnal Biomedika, 5(2), 11-16.
Riyatno, A. (2012). Penerapan analisis multivariat dalam penelitian kesehatan.
Yogyakarta: Nuhs Medika.
Santoso, S. (2010). Statistik multivariat. Jakarta : Gramedia.
Setiati, S., Alwi, I., Sudoyo, A.W., Simadibrata, M.K., Setiyohadi, B., & Syam,
A.F. (2015). Ilmu penyakit dalam. Jakarta: Interna Publishing.
Simamora, B. (2005). Analisis multivariat pemasaran. Jakarta: Gramedia
Sutopo, Y., & Slamet, A. (2017). Statistika inferensial. Yogyakarta : Andi.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
62
Telaumbanua, M. (2016). Analisis faktor risiko terhadap kejadian stroke di RSUP
H. Adam Malik Medan (Skripsi, Universitas Sumatera Utara). Diakses dari
http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/63185
Usman, H., & Sobari, N. (2013). Aplikasi teknik multivariate untuk riset
pemasaran. Jakarta : Rajagrafindo Persada.
Wardhani, N.R., & Martini, S. (2014). Faktor yang berhubungan tentang stroke
pada pekerja institusi pendidikan tinggi. Jurnal Berkala Epidemiologi, 2
(1), 13-23.
Wayunah & Saefulloh, M. (2016). Analisis faktor yang berhubungan dengan
kejadian stroke di RSUD Indramayu. Jurnal Pendidikan Keperawatan
Indonesia, 2 (1), 65-67.
World Health Organization. (2014). Global status report on noncommunicable
diseases 2014. Diakses dari http://www.who.int/nmh/publications/ncd-
status-report-2014/en/.
World Stroke Organization. (t.t). Apa Alasan Anda untuk Mencegah Stroke?.
Diakses 11 Mei 2018 dari
http://p2ptm.kemkes.go.id/uploads/VHcrbkVobjRzUDN3UCs4eUJ0dVBn
dz09/2017/10/Apa_Alasan_Anda_Mencegah_Stroke.pdf
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
63
Lampiran 1. Surat Izin Penelitian
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
64
Lampiran 2. Surat Keterangan Selesai Penelitian
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
65
Lampiran 3. Master Data
No JK Umur
(thn)
Hipertensi
Hiperkoles-
terol
DM
Riwayat
PJ
Obesitas Merok-
ok
Alkohol Pendid-
ikan
Peker-
jaan
Status
Pernik-
ahan
1 P 80 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Tidak
Merokok
Tidak SMU Tidak
Bekerja
Janda
2 P 80 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Tidak
Merokok
Tidak SD Tidak
Bekerja
Janda
3 P 63 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Ada Normal Tidak
Merokok
Tidak Perguruan
Tinggi
Bekerja Menikah
4 P 55 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Ada Obesitas Tidak
Merokok
Tidak SMU Tidak
Bekerja
Menikah
5 L 56 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Overweight Merokok Tidak Perguruan
Tingi
Bekerja Menikah
6 L 55 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Merokok Ya SMA Bekerja Menikah
7 P 56 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak SMP Bekerja Menikah
8 P 59 Tidak
Hipertensi
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
9 P 58 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak Obesitas Merokok Tidak SD Tidak
Bekerja
Menikah
10 P 81 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Overweight Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
11 L 67 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Ada Obesitas Merokok Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
No JK Umur
(thn)
Hiper-
tensi
Hiper-
kolesterol
DM
Riw-
ayat PJ
Obes-itas Meroko
k
Alkohol Pendid-
ikan
Peker-
jaan
Status
Pernik-
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
66
ahan
12 P 43 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Normal Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
13 L 56 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Tidak
Ada
Obesitas Merokok Ya SMA Bekerja Duda
14 P 61 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Overweight Tidak
Merokok
Tidak SMP Tidak
Bekerja
Menikah
15 P 70 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak SD Tidak
Bekerja
Janda
16 L 60 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Obesitas Tidak
Merokok
Tidak Perguruan
Tinggi
Bekerja Menikah
17 L 47 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Normal Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
18 L 68 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
19 L 58 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Ada Obesitas Merokok Ya SMA Bekerja Duda
20 P 62 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Overweight Merokok Tidak SMA Tidak
Bekerja
Janda
21 L 65 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Obesitas Merokok Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
22 P 57 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
23 L 54 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Normal Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
24 P 64 Tidak
Hipertensi
Hiperkoleste
rol
DM Tidak
Ada
Normal Merokok Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
No JK Umur
(thn)
Hiper-
tensi
Hiper-
kolesterol
DM
Riw-
ayat PJ
Obes-itas Meroko
k
Alkohol Pendid-
ikan
Peker-
jaan
Status
Pernik-
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
67
ahan
25 L 53 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
26 L 41 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Merokok Ya SMA Bekerja Menikah
27 L 46 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Overweight Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
28 P 48 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
29 P 31 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Tidak
Merokok
Tidak SMP Bekerja Menikah
30 P 66 Tidak
Hipertensi
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Overweight Tidak
Merokok Tidak SMA Tidak
Bekerja
Janda
31 L 60 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Merokok Ya SMA Bekerja Menikah
32 L 53 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
33 L 51 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak Perguruan
Tinggi
Bekerja Menikah
34 P 60 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Obesitas Tidak
Merokok
Tidak SMP Tidak
Bekerja
Menikah
35 L 69 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
36 L 53 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Ada Overweight Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
37 L 69 Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Normal Tidak
Merokok
Tidak SMA Bekerja Menikah
No JK Umur
(thn)
Hiper-
tensi
Hiper-
kolesterol
DM
Riw-
ayat PJ
Obes-itas Meroko
k
Alkohol Pendid-
ikan
Peker-
jaan
Status
Pernik-
ahan
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
68
38 L 48 Tidak
Hipertensi
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Tidak
Merokok
Tidak Perguruan
Tinggi
Bekerja Menikah
39 P 70 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Ada Normal Tidak Tidak SD Tidak
Bekerja
Janda
40 L 64 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
41 P 43 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Normal Tidak
Merokok
Tidak Perguruan
Tinggi
Bekerja Menikah
42 P 52 Hipertensi
Hiperkoleste
rol
DM Tidak
Ada
Obesitas Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
43 L 64 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Tidak
Merokok
Tidak SMA Bekerja Menikah
44 L 61 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak Perguruan
Tinggi
Bekerja Menikah
45 P 61 Hipertensi Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Overweight Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Menikah
46 L 68 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Obesitas Merokok Tidak SMA Bekerja Menikah
47 L 69 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
DM Tidak Normal Tidak
Merokok
Tidak SMA Bekerja Duda
48 L 74 Hipertensi Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Tidak
Ada
Obesitas Tidak
Merokok
Tidak SMA Tidak
Bekerja
Duda
49 L 51 Hipertensi Hiperkoleste
rol
DM Tidak
Ada
Obesitas Merokok Tidak Perguruan
Tinggi
Bekerja Menikah
50 P 70 Tidak
Hipertensi
Tidak
Hiperkoleste
rol
Tidak
DM
Ada Normal Tidak
Merokok
Tidak SMP Tidak
Bekerja
Janda
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
69
Lampiran 4. Hasil Output Analisis Faktor Kategorik
Analisis Multivariat
Ringkasan Model Dimensi Stroke Hemoragik
Model Summary
Dimension
Cronbach's
Alpha
Variance Accounted For
Total
(Eigenvalue)
% of
Variance
1 ,732 2,934 29,337
2 ,484 1,773 17,731
3 ,346 1,452 14,522
Total ,931a 6,159 61,591
a. Total Cronbach's Alpha is based on the total
Eigenvalue.
Ringkasan Model Dimensi Stroke Hemoragik
Model Summary
Dimension
Cronbach's
Alpha
Variance Accounted For
Total
(Eigenvalue)
% of
Variance
1 ,640 2,360 23,598
2 ,589 2,129 21,294
3 ,299 1,368 13,682
Total ,921a 5,857 58,574
a. Total Cronbach's Alpha is based on the total
Eigenvalue.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
70
Component Loadings Dimensi Stroke Hemoragik
Component Loadings
Dimension
1 2 3
Hipertensi ,737 -,335 -,153
Hiperkolesterolemi
a ,616 -,112 -,270
DM ,126 ,453 ,614
Riwayat_PJ -,702 -,068 -,254
Obesitas ,386 -,469 ,596
Merokok ,793 -,035 -,093
Alkohol ,427 ,569 -,126
Pendidikan -,282 ,712 -,168
Pekerjaan ,615 ,622 ,128
Status_Pernikahan ,292 -,016 -,701
Variable Principal Normalization.
Component Loadings Dimensi Stroke Hemoragik
Component Loadings
Dimension
1 2 3
Hipertensi ,300 ,559 ,056
Hiperkolesterolemi
a ,256 ,652 -,480
DM ,258 ,716 -,182
Riwayat_PJ ,111 ,352 ,221
Obesitas ,570 ,276 -,324
Merokok ,648 ,079 ,364
Alkohol ,277 ,244 ,712
Pendidikan ,756 -,443 -,142
Pekerjaan ,697 -,315 ,299
Status_Pernikahan ,496 -,565 -,446
Variable Principal Normalization.
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
top related