bab ii tinjauan pustaka 2.1 perbandingan antara...

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Perbandingan antara Regresi Logistik dengan Analisis Diskriminan

Regresi logistik dan analisis diskriminan adalah suatu metode statistik

multivariat yang tergolong dalam analisis dependensi. Analisis dependensi

bertujuan untuk menerangkan atau memprediksi variabel dependen dengan

menggunakan dua atau lebih variabel independennya.

2.2 Regresi Logistik

Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk

menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variabel yang

lain. Variabel penyebab disebut dengan bermacam istilah, seperti variabel

penjelas, variabel eksplanatorik, variabel independen atau variabel X (karena

seringkali digambarkan dalam grafik sebagai absis atau sumbu X). Variabel

terkena akibat dikenal sebagai variabel yang dipengaruhi, variabel dependen,

variabel terikat atau variabel Y. Kedua variabel ini dapat merupakan variabel

acak, namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak. Analisis regresi

adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas pemakaiannya. Hampir

semua bidang ilmu yang memerlukan analisis sebab-akibat boleh dipastikan

mengenal analisis ini.

Regresi logistik merupakan salah satu bagian dari analisis regresi yang

digunakan untuk memprediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa dengan

mencocokkan data pada fungsi logit kurva logistik. Metode ini merupakan model

linear umum yang digunakan untuk regresi binomial. Seperti analisis regresi pada

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

umumnya, metode ini menggunakan satu atau beberapa variabel bebas dengan

satu variabel tak bebas bersifat dikotomi. Regresi logistik juga digunakan secara

luas pada bidang kedokteran, ilmu sosial dan bahkan pada bidang pemasaran,

seperti prediksi kecenderungan pelanggan untuk membeli suatu produk atau

berhenti berlangganan.

Regresi logistik tidak memerlukan asumsi normalitas, heteroskedastisitas

dan autokorelasi, dikarenakan variabel terikat yang terdapat pada regresi logistik

merupakan variabel dummy (0 dan 1), sehingga residualnya tidak memerlukan

ketiga pengujian tersebut. Untuk asumsi multikolinearitas, karena hanya

melibatkan variabel-variabel bebas, maka masih perlu untuk dilakukan pengujian.

Untuk pengujian multikolinearitas ini dapat digunakan uji kesesuaian (goodness

of fit test) yang kemudian dilanjutkan dengan pengujian hipotesis guna melihat

variabel bebas mana saja yang signifikan dan dapat tetap digunakan dalam

penelitian. Selanjutnya di antara variabel bebas yang signifikan, dapat dibentuk

suatu matriks korelasi, dan apabila tidak terdapat variabel bebas yang saling

memiliki korelasi yang tinggi, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat

gangguan multikolinearitas pada model penelitian (David W. Hosmer, 2011).

Regresi logistik merupakan salah satu metode statistik nonparametrik

untuk menguji hipotesis. Metode regresi logistik adalah metode matematika yang

menggambarkan hubungan antara satu atau lebih variabel bebas dengan satu

variabel tak bebas yang dikotomi yang variabelnya dianggap hanya mempunyai

dua nilai yang mungkin yaitu 0 dan 1, dimana kondisi ini dapat diartikan sebagai


solusi atau gagal pada analisis regresi logistik tunggal dan regresi logistik

berganda.

Pada umumnya analisis regresi membentuk suatu persamaan untuk

memprediksi variabel dependen berdasarkan variabel independennya. Model

regresi logistik ganda adalah model regresi logistik dengan variabel

independennya lebih dari satu variabel. Fungsi probabilitas untuk setiap observasi

adalah sebagai berikut :

Dimana jika y = 0 maka f(y) = 1-π dan jika y = 1 maka f(y) = π. Fungsi

regresi logistik dapat dituliskan sebagai berikut :

dengan k=banyaknya variabel independen

Nilai z antara - dan + sehingga nilai f(z) terletak antara 0 dan 1 untuk

setiap z yang diberikan. Hal tersebut menunjukkan bahwa model logistik

sebenarnya menggambarkan probabilitas atau risiko dari suatu objek. Model

regresi logistik dapat dituliskan sebagai berikut :

Untuk mempermudah pendugaan parameter regresi maka model regresi

logistik diatas dapat diuraikan dengan menggunakan transformasi logit dari π(x).

Sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut :


Model tersebut merupakan fungsi dari parameter-parameternya. Pada

regresi logistik, variabel dependen diekspresikan sebagai y = π(x) + dimana

mempunyai salah satu dari kemungkinan dua nilai, yaitu =1-π(x) dengan

peluang π(x) jika y = 1 dan = -π(x) dengan peluang 1-π(x) jika y = 0 dan

mengikuti distribusi binomial dengan rataan nol dan varians

(Lemeshow, 2000).

2.2.1 Estimasi Parameter

Dalam regresi linier dikenal istilah last square yang digunakan untuk

estimasi parameter model, sedangkan untuk regresi logistik digunakan prinsip

estimasi maximum likelihood. Prinsip dari maximum likelihood ini adalah

parameter populasi diestimasi dengan cara memaksimumkan kemungkinan dari

data observasi. Setiap observasi untuk model regresi logistik adalah variabel

random dari distribusi Bernoulli (Netter et al., 1996).

Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989), fungsi likelihood distribusi

Bernoulli untuk n sampel independen adalah sebagai berikut :

Untuk log-likelihood atau logaritma natural fungsi probabilitas

bersamanya adalah sebagai berikut :


Taksiran parameter , diperoleh dengan mendiferensialkan fungsi log-

likelihood terhadap dengan k = 0;1. Nilai maksimum diperoleh bila hasil

diferensial fungsi log-likelihood bernilai nol (0). Diperlukan metode iterasi untuk

mendapatkan taksiran pada metode maksimum likelihood karena tidak bisa

diperoleh taksiran parameter dari pendeferensialan fungsi log-likelihood.

2.2.2 Uji Signifikansi Parameter

Uji signifikan parameter ini dilakukan untuk mengetahui apakah taksiran

parameter berpengaruh berpengaruh terhadap model atau tidak secara signifikan,

serta mengetahui seberapa besar pengaruh masing-masing parameter tersebut. Uji

signifikansi parameter terdapat dua tahap, yaitu :

1. Uji signifikansi parameter model secara terpisah (parsial)

Uji signifikansi parameter model secara terpisah (parsial) dilakukan untuk

mengetahui signifikansi parameter terhadap variabel dependen. Uji yang

digunakan untuk mengetahui signifikansi parameter model secara terpisah

adalah dengan menggunakan uji Wald (Hosmer dan Lemeshow, 2000)

dengan hipotesis sebagai berikut :

H0 : βj = 0

Ha : βj ≠ 0 ; j = 1,2,...,p

SU :

Statistik uji W mendekati distribusi Chi-square dengan derajat

bebas 1 dengan adalah taksiran standart error parameter. Daerah

penolakan H0 adalah atau (v,α) dengan derajat bebas v.


2. Uji signifikansi parameter model secara serentak

Uji signifikansi parameter model secara serentak dilakukan dengan uji

rasio likelihood. Suatu statistik uji rasio likelihood G adalah fungsi dari L0

dan L1 yang berdistribusi X2 dengan derajat bebas p. Pengujian secara

serentak dilakukan untuk memeriksa kemaknaan koefisien β secara

keseluruhan dengan hipotesis sebagai berikut :

H0 : β1 = β2 = ... = βp = 0

Ha : paling tidak terdapat satu βj ≠ 0 ; j = 1,2,...,p

SU :

Daerah penolakan H0 adalah G > X2(v,α) atau p value < α (Hosmer

dan Lemeshow, 2000).

2.2.3 Uji Kesesuaian Model

Uji kesesuaian model digunakan untuk menilai apakah model sesuai

dengan data atau tidak. Untuk mengetahui apakah model sesuai atau tidak

terhadap data yang ada menggunakan uji Hosmer dan Lemeshow. Jika uji Hosmer

dan Lemeshow dipenuhi maka model dinilai dapat memprediksi nilai

observasinya.

Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989), uji Hosmer dan Lemeshow yang

biasa ditulis dengan uji Ĉ dihitung berdasarkan taksiran probabilitas. Pada uji ini

sampel dimasukkan ke sejumlah g kelompok dengan tiap-tiap kelompok memuat

n/10 sampel pengamatan, dengan n adalah jumlah sampel. Jumlah kelompok ada

sekitar 10, dengan kelompok pertama memuat sampel yang memiliki

taksiran probabilitas sukses terkecil yang diperoleh dari model taksiran.


Kelompok kedua memuat sampel yang memiliki taksiran probabilitas

sukses terkecil kedua, dan seterusnya (Liu, 2007).

Statistik uji Ĉ yang dihitung berdasarkan nilai y = 1 dirumuskan dengan

hipotesis sebagai berikut :

H0 : Model sesuai, tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan hasil

prediksi.

Ha : Model tidak sesuai, terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan hasil

prediksi.

SU :

Dimana adalah rata-rata taksiran probabilitas sukses kelompok ke-k, Ok

adalah jumlah sampel kejadian sukses dalam kelompok ke-k, adalah total

sampel kelompok ke-k dengan k = 1, 2, ..., g. Statistik uji Ĉ mendekati distribusi

Chi-square dengan df = g-2. Daerah penolakan H0 adalah

2.3 Analisis Diskriminan

Analisis diskriminan merupakan teknik menganalisis data, dimana variabel

dependen merupakan data kategorik (nominal dan ordinal) sedangkan variabel

independen berupa data interval atau rasio. Analisis diskriminan ini termasuk

dalam analisis multivariat dengan metode dependensi. Ada dua metode dalam

analisis multivariat yaitu metode dependensi dan metode interdenpendensi.

Metode dependensi yaitu variabel-variabelnya tidak saling bergantung satu

dengan yang lain, sedangkan metode interdenpendensi adalah antarvariabelnya

ada saling ketergantungan. Jika variabel dependen terdiri dari dua kelompok atau


kategori disebut Two-Group Discriminant Analysis , sedangkan jika lebih dari dua

kelompok atau kategori disebut dengan Multiple Discriminant Analysis.

Analisis diskriminan bertujuan untuk mengklasifikasikan suatu individu

atau observasi ke dalam kelompok yang saling bebas (mutually exclusive/disjoint)

dan menyeluruh (exhaustive) berdasarkan jumlah variabel independen. Menurut

Johnson dan Wichern (2007) analisis diskriminan digunakan untuk

mengklasifikasikan individu ke dalam salah satu dari dua kelompok atau lebih.

Suatu fungsi diskriminan layak untuk dibentuk, bila terdapat perbedaan nilai

rataan di antara kelompok-kelompok yang ada.

Persamaan fungsi diskriminan yang dihasilkan untuk memberikan

peramalan yang paling tepat untuk mengklasifikasi individu kedalam kelompok

berdasarkan skor variabel independen. Sebelum fungsi diskriminan dibentuk,

perlu dilakukan pengujian terhadap perbedaan nilai rataan dari kelompok-

kelompok tersebut. Menurut Santoso (2010), terdapat beberapa asumsi yang harus

dipenuhi dalam pengujian ini, yaitu :

1. Multivariate Normality atau variabel independen seharusnya berdistribusi

normal, jika tidak berdistribusi normal akan menyebabkan masalah pada

ketepatan fungsi model diskriminan.

2. Matriks kovarians dari semua variabel independen seharusnya sama

(equal).

3. Tidak ada korelasi antar variabel independen. Jika dua variabel

independen mempunyai korelasi yang kuat, dikatakan terjadi

multikolinearitas.


4. Tidak adanya data yang sangat ekstrim (outlier) pada variabel independen.

Jika ada data outlier yang tetap diproses, hal ini bisa berakibat kurangnya

ketepatan klasifikasi dari fungsi diskriminan.

2.3.1 Proses Dasar Analisis Diskriminan

Menurut Santoso (2010), terdapat beberapa proses dasar yang harus

dilakukan dalam analisis diskriminan, diantaranya yaitu :

1. Memisah variabel-variabel menjadi variabel dependen dan variabel

independen.

2. Menentukan metode untuk membuat fungsi diskriminan. Pada prinsipnya

ada dua metode dasar, yaitu :

a. Simultaneous Estimation

Semua variabel dimasukkan secara bersama-sama kemudian dilakukan

proses diskriminan.

b. Step-Wise Estimation

Variabel dimasukkan satu per satu ke dalam model diskriminan. Pada

proses ini tentu ada variabel yang tetap ada pada model, dan ada

kemungkinan satu atau lebih variabel independen yang dibuang dari

model.

3. Menguji signifikansi dari fungsi diskriminan yang telah terbentuk dengan

menggunakan Wilk’s Lambda, Pilai, F-test dan lainnya.

4. Menguji ketepatan klasifikasi dari fungsi diskriminan, termasuk

mengetahui ketepatan klasifikasi secara individual dengan Casewise

Diagnostics.


5. Melakukan interpretasi terhadap fungsi diskriminan tersebut.

6. Melakukan uji validasi fungsi diskriminan.

2.3.2 Uji Normalitas

Untuk menguji kenormalan ganda (Multivariate Normality) adalah dengan

mencari nilai jarak kuadrat untuk setiap pengamatan yaitu dengan rumus sebagai

berikut :

Dimana :

= Nilai jarak kuadrat untuk setiap pengamatan ke-i

Xi = Pengamatan ke-i (i=1, 2, ..., n)

= Rata-rata variabel independen

S-1

= Kebalikan (inverse) matriks varians-kovarians S

Kemudian diurutkan dari yang paling kecil ke yang paling besar.

Selanjutnya dibuat plot dimana i = urutan 1, 2, ..., n. Bila hasil plot dapat

didekati dengan garis lurus maka dapat disimpulkan bahwa peubah ganda

menyebar normal.

2.3.3 Uji Kesamaan Matriks Kovarians

Dalam analisis diskriminan, matriks kovarians seluruh variabel

independen seharusnya sama (equal). Untuk menguji kesamaan matriks kovarians

digunakan rumus dengan hipotesis sebagai berikut :

H0 : S1=S2

Ha : S1≠S2

SU :


Dengan :

Keterangan :

S = Matriks kovarians dalam kelompok gabungan

Si = Matriks kovarians kelompok ke-i (i = 1, 2, ..., k)

ni = Jumlah responden pada kelompok ke-i

k = banyaknya kelompok

p = Jumlah peubah pembeda (Y) dalam fungsi diskriminan = 1

Daerah penolakan H0 adalah jika .

2.3.4 Persamaan Fungsi Diskriminan

Analisis diskriminan membentuk suatu persamaan yang dikenal dengan

persamaan fungsi diskriminan. Suatu fungsi diskriminan dibentuk, bila terdapat

perbedaan nilai rataan di antara kelompok-kelompok yang ada. Fungsi

diskriminan dapat dibentuk dengan menggunakan uji Wald yaitu :

Dimana :

X = Vektor pengamatan

= Vektor rata-rata variabel independen

S-1

= Invers matriks varians kovarian dalam kelompok gabungan


Dimana uji Wald tersebut diatas akan menghasilkan model atau persamaan

fungsi diskriminan sebagai berikut :

Y = b0 + b1Xi1 + b2Xi2 + ... + bjXij

Dimana :

Y = Skor fungsi diskriminan dari responden ke-i

b0 = Konstanta (intercep)

bj = Koefisien fungsi diskriminan dari variabel ke-j

Xij = Variabel bebas ke-j dari responden ke-i (i = 1, 2, ..., n)

(Johnson dan Wichern, 2007).

2.3.5. Cut Off Score

Hasil z-score yang didapat dari persamaan fungsi diskriminan yang

terbentuk selanjutnya dibandingkan dengan cut off score untuk mengetahui

apakah responden tersebut termasuk kedalam grup tidak diet atau grup diet.

Pembuatan cut off score dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

Dimana :

Zcu = Angka kritis yang berfungsi sebagai cut off score.

NA = Jumlah sampel di grup tidak diet.

NB = Jumlah sampel di grup diet.

ZA = Angka centroid pada grup tidak diet.

ZB = Angka centroid pada grup diet.


Jika angka skor kasus lebih besar dari nilai angka kritis (Zcu), maka

responden tersebut masuk kedalam grup tidak diet. Sedangkan jika angka skor

kasus lebih kecil dari nilai angka kritis (Zcu), maka responden tersebut masuk

kedalam grup diet (Santoso, 2010).

2.4 Diet Penurunan Berat Badan

Diet berasal dari bahasa Yunani, yaitu diaita yang berarti cara hidup.

Menurut Saraswati (2006), diet adalah membatasi dengan cermat konsumsi kalori

atau jenis makanan tertentu. Pada prinsipnya diet adalah membatasi konsumsi

makanan sampai di bawah kebutuhan ideal tubuh. Dengan demikian, diet tidak

saja berarti menurunkan berat badan, tetapi mengatur dan membatasi jumlah

asupan makanan yang dibutuhkan tubuh yang bersangkutan agar terjadi

keseimbangan energi.

Menurut tim kedokteran EGC tahun 1994 (dalam Hartantri, 1998) diet

adalah kebiasaan yang diperbolehkan dalam hal makanan dan minuman yang

dimakan oleh seseorang dari hari ke hari, terutama yang khusus dirancang untuk

mencapai tujuan dan memasukkan atau mengeluarkan bahan makanan tertentu.

Berdasarkan penjelasan diatas, dapat dikatakan bahwa fungsi diet itu

sendiri bermacam-macam. Saraswati (2013) membagi diet itu sendiri menjadi diet

normal, diet untuk menaikkan dan menurunkan berat badan, diet khusus penyakit

tertentu, diet alergi makanan, diet kelompok usia tertentu, dan diet ibu menyusui

dan mengandung. Akan tetapi didalam masyarakat pada umumnya, diet dilakukan

untuk tujuan penurunan berat badan. Maka dari itu dalam penelitian ini, diet yang

dimaksud adalah diet yang bertujuan untuk menurunkan berat badan.


Hill, dkk (1992) berpendapat bahwa perilaku diet menjadi populer di

masyarakat, termasuk di kalangan remaja karena dipandang sebagai usaha yang

mudah dilakukan, ekonomis, dan yang terpenting tanpa efek samping yang nyata.

Menurut French (1995), diet dapat memberi keuntungan psikososial yaitu

berkurangnya berat badan maka penampilan diri menjadi semakin baik. Hal ini

tentu membuat seseorang dengan bentuk badan yang tidak ideal atau memiliki

berat badan lebih dari normal akan melakukan tindakan diet penurunan berat

badan untuk memperbaiki penampilannya dan menumbuhkan rasa percaya diri

akan bentuk tubuhnya.

Tubuh ideal menjadi dambaan bagi kebanyakan kaum perempuan, namun

tidak menutup kemungkinan bahwa kaum lelaki tidak menginginkan bentuk tubuh

yang ideal. Untuk itu baik kaum perempuan maupun kaum lelaki melakukan

banyak cara untuk dapat menurunkan berat badan agar terlihat lebih menarik dan

lebih percaya diri dalam beraktifitas.

2.4.1 Jenis Diet

Kim dan Lennon (2006), menjabarkan beberapa perilaku diet kedalam dua

kelompok, yaitu :

1. Diet Sehat

Diet dapat diasosiasikan dengan perubahan perilaku ke arah yang lebih

sehat, seperti mengubah pola makan dengan mengkonsumsi makanan

rendah kalori dan melakukan aktifitas fisik secara wajar. Diet sehat adalah

penurunan berat badan yang dilakukan dengan jalan perubahan perilaku ke

arah yang lebih sehat, seperti mengubah pola makan dengan


mengkonsumsi makanan rendah kalori dan rendah lemak, menambah

aktifitas fisik secara wajar. Diet sehat dilakukan dengan memperhitungkan

asupan makanan sehari hari yang diperbolehkan.

2. Diet Tidak Sehat

Orang-orang yang melakukan diet semata-mata bertujuan untuk

memperbaiki penampilan akan cenderung menempuh cara-cara yang tidak

sehat untuk menurunkan berat badan. Diet tidak sehat adalah penurunan

berat badan yang dilakukan dengan melakukan perilaku-perilaku yang

membahayakan kesehatan, seperti melewatkan waktu makan dengan

sengaja, penggunaan obat-obatan penurunan berat badan, mengkonsumsi

penahan nafsu makan serta muntah dengan sengaja.

2.4.2 Faktor-Faktor yang Memengaruhi Tindakan Diet

Menurut McDuffie dan Kirkley dalam Kurnianingsih (2009)

mengemukakan secara umum faktor-faktor yang memengaruhi tindakan diet

penurunan berat badan pada remaja yaitu :

1. Status Gizi

Status gizi adalah keadaan tubuh sebagai akibat konsumsi makanan

dan penggunaan zat-zat gizi (Almatsier, 2001). Cara untuk mengetahui

status gizi seseorang ada berbagai macam cara, salah satunya dengan

menghitung nilai Indeks Massa Tubuh (IMT) berdasarkan berat badan dan

tinggi badan seseorang tersebut.

Dwyer (1997) mengatakan bahwa orang yang memiliki berat badan

lebih, lebih perhatian terhadap berat badannya dari pada orang yang


memiliki berat badan lebih ringan. Pada umumnya memang seseorang

yang memiliki berat badan lebih melakukan banyak cara untuk dapat

menurunkan berat badanya sampai seperti yang diinginkan.

2. Citra Tubuh

Citra tubuh merupakan gambaran kombinasi tentang keakuratan

satu persepsi mengenai ukuran tubuh, perasaan dan perilaku yang

menerima atau menolak perasaan tersebut (Heinberg, 1996). Seseorang

yang menilai buruk akan bentuk tubuhnya cenderung akan melakukan

tindakan diet untuk mendapatkan bentuk tubuh ideal.

3. Pengetahuan tentang Diet

Pengetahuan adalah merupakan hasil tahu dan ini terjadi setelah

seseorang melakukan penginderaan terhadap suatu objek tertentu.

Penginderaan terjadi melalui panca indera manusia, yaitu indera

penglihatan, pendengaran, penciuman, rasa dan raba. Sebagian besar

pengetahuan manusia diperoleh melalui mata dan telinga (Notoadmojo,

2003).

Pengetahuan tentang diet berarti seseorang tersebut telah

melakukan penginderaan terhadap segala sesuatu yang berkaitan dengan

diet, baik melalui indera penglihatan maupun pendengaran.

4. Sikap Keluarga

Keluarga memberikan pengaruh yang besar terhadap sikap dan

perilaku makan remaja. Pada umumnya seorang remaja putri meniru pola

makan yang dilakukan ibunya. Menurut Strober dalam Kurnianingsih


(2009), komentar negatif dan sindiran tentang bentuk tubuh dan ukuran

tubuh yang dilontarkan oleh keluarga akan menyakiti hati anak dan

mengakibatkan anak tersebut mengembangkan hubungan dan kebiasaan

yang tidak sehat dengan makanan.

5. Sikap Teman Sebaya

Davis (1999) mengatakan bahwa teman sebaya dapat memberikan

pengaruh buruk terhadap kebiasaan yang tidak sehat seperti melakukan

upaya penurunan berat badan dan kebiasaan makan yang salah dan

timbulnya persaingan sekaligus tekanan untuk menjadi yang terkurus dan

terkecil. Pada umumnya para remaja merasa lebih nyaman berteman

dengan seseorang yang sebaya karena dapat memberikan keamanan

emosional dan memiliki masalah yang sama. Levine dalam Field (2001)

berpendapat bahwa perilaku mengontrol berat badan berhubungan dengan

teman sebaya, tekanan yang ditimbulkan oleh teman sebaya ditemukan

dapat meningkatkan resiko terjadinya perilaku makan menyimpang.

6. Media Massa

Media massa memiliki pengaruh yang besar terhadap perubahan

sikap dan perilaku remaja, apalagi di jaman yang modern seperti sekarang

ini. Malinauskas (2006) menyatakan bahwa media massa dipercaya

mendorong dan memberi tekanan pada remaja putri untuk membentuk

tubuh yang ideal, hal ini akan mengakibatkan seseorang menjadi cemas

akan berat dan bentuk tubuhnya. Penelitian yang dilakukan oleh Bergs

dalam Kurnianingsih (2009) di Minnesota menunjukkan membaca artikel


diet di majalah juga dapat memengaruhi perilaku diet, sebesar 44% remaja

putri tingkat menengah yang membaca artikel tentang diet akan

menunjukkan perubahan perilaku makan menjadi ekstrim, lebih ketat, dan

tidak sehat selama lima tahun kedepan, selain itu juga menimbulkan

perilaku makan dan kesehatan yang salah seperti penggunaan pil diet,

laksatif, memuntahkan makanan dengan sengaja untuk mengontrol berat

badan.

2.4.3 Dampak Perilaku Diet

Menurut Hawks (2008), tindakan diet penurunan berat badan

menimbulkan beberapa dampak bagi seseorang yang melakukannya, yaitu :

1. Dampak Biologis

Diet akan meningkatkan level systemic cortisol. Cortisol merupakan

pertanda dari timbulnya stress yang merupakan predictor terhadap level

rasa lapar dan hal lain merupakan faktor yang beresiko terhadap timbulnya

tulang yang rapuh.

2. Dampak Psikologis

Individu yang melakukan diet biasanya akan lebih depresi dan emosional

dari pada individu yang tidak diet, dan akan mengalami kecemasan serta

kurangnya penyesuaian diri yang baik pada area sosialisasi, kematangan,

tanggung jawab dan struktur nilai intrapersonal.

3. Dampak Kognitif

Kerusakan dalam working memory, waktu reaksi, tingkat perhatian dan

performansi kognitif dipengaruhi oleh bentuk tubuh, makanan dan diet


yang disebabkan oleh kecemasan yang dihasilkan oleh efek stress terhadap

diet.

2.4.4 Remaja

Istilah remaja berasal dari kata latin, yaitu adolescere yang berarti

perkembangan menjadi dewasa (Monks, 1999). Menurut Santork (2003), masa

remaja adalah masa perkembangan transisi antara masa anak dan masa dewasa

yang mencakup perubahan biologis, kognitif dan sosial.

Masa remaja memiliki batasan yang berbeda-beda menurut beberapa ahli.

Hall (dalam Santrock, 2003) menyatakan bahwa usia remaja adalah masa antara

usia 12 sampai 23 tahun. Monks (1999) berpendapat bahwa batasan usia remaja

antara 12 sampai 21 tahun yang terbagi dalam tiga fase, yaitu remaja awal (12-15

tahun), remaja tengah/madya (15-18 tahun), dan remaja akhir (18-21 tahun).

2.4.5 Perkembangan Remaja

1. Perkembangan Fisik

Menurut Dacey & Travers (2004), perkembangan fisik remaja ditandai

dengan adanya suatu periode yang disebut pubertas. Pada masa pubertas, hormone

seseorang menjadi aktif dalam memproduksi dua jenis hormon yang berhubungan

dengan pertumbuhan, yaitu Follicle-Stimulating Hormone (FSH) dan Luteinizing

Hormone (LH).

Perkembangan secara cepat dari kedua hormon tersebut menyebabkan

terjadinya perubahan sistem biologis seorang anak. Pada anak perempuan,

peristiwa pertawa yang terjadi adalah telarke, yaitu terbentuknya payudara diikuti

oleh pubarke, yaitu tumbuhnya rambut pubis di ketiak, lalu menarke, yaitu


periode haid pertama. Selain itu terjadi juga pertumbuhan otot yang cepat,

tumbuhnya rambut pubis serta suara yang semakin halus.

Perubahan yang terjadi pada anak laki-laki yaitu suara yang semakin berat,

pertumbuhan otot dan pertumbuhan rambut tubuh. Perkembangan fisik remaja

akan berlangsung sangat cepat sejak awal terjadinya pubertas.

2. Perkembangan Kognitif

Tahap ini merupakan tahap yang paling tinggi dalam perkembangan

kognitif individu, dimana remaja mempunyai kemampuan untuk memanipulasi

informasi dan mempunyai pemikiran yang lebih luas lagi. Pada masa remaja,

proses pembentukan gambaran tubuh sudah diikuti dengan proses kognisi.

Pproses kognisi tersebut berupa pemikiran dan keinginan untuk

mengidentifikasikan diri sesuai dengan tokoh idolanya. Proses pembentukan

gambaran tubuh yang baru pada masa remaja ke dalam diri adalah bagian dari

tugas perkembangan yang sangat penting (Dacey & Kenny, 2001).

3. Perkembangan Sosial

Menurut Handel (dalam Rice, 1990), sejak masa puber, remaja umumnya

mulai memperhatikan dan membandingkan hal-hal khusus seperti penampilan

fisik (misalnya bentuk tubuh) dan kemampuan sosialisasinya dengan lingkungan

pergaulan dan tokoh idolanya.

Salah satu tugas perkembangan masa remaja yang tersulit adalah yang

berhubungan dengan penyesuaian social. Remaja harus menyesuaikan diri dengan

lawan jenis dalam hubungan yang sebelumnya belum pernah ada dan harus


menyesuaikan dengan orang dewasa di luar lingkungan keluarga dan sekolah

(Hurlock, 1999).

2.5 Kerangka Konsep

Berdasarkan rumusan teori diatas maka peneliti dapat merumuskan

kerangka konsep penelitian berdasarkan variabel-variabel yang akan diteliti

sebagai berikut :

Gambar 2.1 Kerangka Konsep Penelitian

Variabel Independen

1. Indeks Massa Tubuh

2. Citra Tubuh

3. Pengetahuan Tentang Diet

4. Sikap Keluarga

5. Sikap Teman Sebaya

6. Media Massa

Variabel Dependen

Tindakan Diet

Penurunan Berat Badan


bab ii tinjauan pustaka 2.1 perbandingan antara...

Documents