Kamis, 05 Januari 2012

JUDUL-JUDUL KTI DAN SKRIPSI TERBARU

1. GAMBARAN TENTANG FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI RENDAHNYA PENGGUNAAN KASA KERING PADA PERAWATAN TALI PUSAT OLEH BIDAN

2. HUBUNGAN CARA MENGATASI EMESIS GRAVIDARUM DENGAN
TINGKAT KEBERHASILAN MENGATASI EMESIS  GRAVIDARUM
DI  BIDAN  PRAKTEK  SWASTA NY.  SOEHARTI  INTIASIH



3. GAMBARAN PEMANFAATAN 4 MEJA DARI SISTEM 5 MEJA POSYANDU OLEH BAYI DAN BALITA 


4. PENGARUH MOTIVASI DAN KEPEMIMPINAN TERHADAP PRODUKTIVITAS KERJA PERAWAT


5. GAMBARAN PERILAKU MASYARAKAT DALAM MENCEGAH KEJADIAN MALARIA

6. HUBUNGAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG PENYAKIT TERHADAP KEPATUHAN PENGOBATAN PENDERITA TB PARU 

7. PENERAPAN STRATEGI BELAJAR PQ4R DALAM MENINGKATKAN PRESTASI BELAJAR SISWA PADA POKOK BAHASAN UANG BIDANG STUDI IPS TERPADU KELAS VIII DI MTs NURUL ISLAM KAYANGAN LOMBOK  

8. Pengaruh Pemberian KIE (Komunikasi, Informasi, dan Edukasi) Tentang Emesis Gravidarum Terhadap Sikap dan Praktek Penanganan Emesis Gravidarum Pada Ibu Primigravida Trimester 1 di Desa Leneng Kecamatan Praya 

9. GAMBARAN KEPUASAN PASIEN JAMKESMAS DALAM PELAYANAN KESEHATAN DI PUSKESMAS  SORI UTU KECAMATAN MANGGELEWA KABUPATEN DOMPU

10. pengaruh pola asuhorang tua terhadap perkembangan motorik anak usia prasekolah di Desa Sukadana Kecamatan Pujut Kabupaten Lombok Tengah

11. HUBUNGAN PERAN KADER DENGAN TINGKAT KUNJUNGAN BALITA KE POSYANDU DI DESA GENGGELANG WILYAH KERJA PUSKESMAS GANGGA KABUPATEN LOMBOK UTARA

12 DAN MASIH BANYAAAAAAAAAK LAGI IKUTI BLOGGER SAYA.........
 

CARA MENGATASI PRINTA ABSORFULL PADA PRINTER IP2770


Cara Mengatasi Canon iP2770 Error 5200

Jan 27, 2011 by Eko Supriyanto Under Tips & Trik - 39 Comments  
Cara Mengatasi Canon iP2770 Error 5200 ImagePrinter Canon iP2770 merupakan printer ekonomis keluaran terbaru dari vendor Canon. Sebagaimana saudara-saudaranya sebelumnya, printer Canon iP2770 ini juga tidak luput dari masalah error yang akhir-akhir ini mulai muncul dan banyak diperbincangkan terutama di dunia maya.
Salah satu masalah printer iP2770 ini adalah keluar error 5200 pada saat akan mulai proses print. Dan kalau dihitung jumlah blinkingnya yaitu 8x orange 1x hijau. Bagaimana cara mengatasinya?
Indikasi iP2770 error 5200 :
Pada saat printer iP2770 dihidupkan, printer ini akan melakukan inisialisasi ditandai dengan berkedipnya led hijau sampai led hijau menyala penuh. Printer iP2770 ini kelihatan normal dengan menyalanya led hijau ini. Tapi pada saat dilakukan print test ataupun print dokumen, tiba-tiba printer berhenti dan muncul error 5200 di layar monitor kita. Dan printer akan mengalami blinking dengan orange 8x hijau 1x.
Penyebab iP2770 error 5200 :
Printer ini menggunakan catridge tipe PG810 untuk hitam, dan CL811 untuk catridge warnanya. Ternyata kedua catridge ini memiliki sensor tekanan temperatur. Dan apabila sensor tekanan temperatur mendeteksi salah satu catridge ternyata ada masalah, maka printer iP2770 akan memunculkan pesan error 5200. di layar monitor. Dan ternyata yang sering bermasalah adalah catridge warnanya CL811.
Cara Mengatasi Canon iP2770 Error 5200 Image
Cara Mengatasi Canon iP2770 Error 5200 :
Cara Pertama :
Cara ini adalah cara yang paling mudah tapi mengeluarkan banyak uang yaitu dengan mengganti catridge warna iP2770 yang error 5200 tersebut, maka masalah pun teratasi.
Cara Kedua :
  • Printer iP2770 dalam keadaan mati dengan kabel listrik terpasang.
  • Tekan tombol RESUME 2 detik dan tahan, kemudian tekan tombol POWER sampai led hijau nyala.
  • Kemudian lepas tombol RESUME, tapi jangan lepas tombol POWER.
  • Sambil tombol POWER masih tertekan, tekan tombol RESUME 5 kali. Led akan menyala bergantian orange hijau dengan nyala terakhir orange.
PENTING : jangan sampai keliru hanya 4x tekan RESUME, karena printer akan mati total, tapi sifatnya sementara. Kalau hal ini terjadi, lepas kabel USB dan kabel listrik. Diamkan selama 2-4 jam, kemudian coba printer anda.
  • Lepaskan kedua tombol bersamaan.
  • Led hijau akan berkedip  sebentar dan kemudian akan nyala penuh.
  • Dan Komputer akan mendeteksi hardware baru, abaikan saja.
  • Tekan tombol POWER, maka printer akan mati.
  • Tekan lagi tombol POWER maka printer akan nyala dan iP2770 yang tadi error 5200 sudah siap digunakan kembali.
Oya cara mengatasi iP2770 error 5200 yang kami jelaskan, sifatnya sementara sampai listrik dicabut. Jadi kalau listrik tercabut maka iP2770 akan error 5200 lagi. Dan cara mengatasinya yaitu ulangi langkah diatas.

angan lupa matikan download manager, agar downloadnya sukses...

Masuk ke Service Mode iP2770 :

1. Printer dalam keadaan mati dan kabel listrik terpasang.
2. Tekan tombol RESUME 2 detik
kemudian tekan tombol POWER sampai lampu hijau nyala (saat menekan tombol POWER, ...tombol RESUME jgn dilepas dulu)
3. Kemudian lepas tombol RESUME, tapi jangan lepas tombol POWER.
4. Sambil tombol POWER masih tertekan, tekan tombol RESUME 5 kali. Led akan menyala bergantian orange hijau dengan nyala terakhir orange. (jangan sampai keliru 4x karena printer akan mati total, tapi sifatnya sementara juga) Kemudian ...
5. Lepaskan kedua tombol bersamaan.
6. Led akan blink sebentar kemudian akan nyala HIJAU.
7. Komputer akan mendeteksi device baru, abaikan saja .....
8. Keadaan ini menunjukkan printer iP2770 dalam keadaan SERVICE MODE dan siap direset.

Kemudian jalankan Resetter iP2770 v1074 nya:
1. Exctract File Resetter iP2770.
2. Siapkan 2 kertas di printer (ini untuk print pada waktu proses reset).
3. Jalankan program Resetter iP2770


4. Klik "MAIN", maka printer akan berproses, kemudian iP2770 akan print satu halaman dengan tulisan " D=000.0 "

5. Klik " EEPROM Clear ".
6. Kemudian klik " EEPROM ", dan printer akan print hasil Resetter iP2770. Salah satu barisnya tulisannya sbb:
"TPAGE(TTL=00000)"

7. Matikan Printer dengan menekan tombol POWER.
8. Selesai...

CARA ANALISA DENGAN REGRESI LINEAR


Regresi Linear
Regresi linear adalah alat statistik yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu atau beberapa variabel terhadap satu buah variabel. Variabel yang mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel penjelas. Variabel yang dipengaruhi sering disebut dengan variabel terikat atau variabel dependen.
Secara umum regresi linear terdiri dari dua, yaitu regresi linear sederhana yaitu dengan satu buah variabel bebas dan satu buah variabel terikat; dan regresi linear berganda dengan beberapa variabel bebas dan satu buah variabel terikat. Analisis regresi linear merupakan metode statistik yang paling jamak dipergunakan dalam penelitian-penelitian sosial, terutama penelitian ekonomi. Program komputer yang paling banyak digunakan adalah SPSS (Statistical Package For Service Solutions).
Regresi Linear Sederhana
Analisis regresi linear sederhana dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu buah variabel bebas terhadap satu buah variabel terikat. Persamaan umumnya adalah:
Y = a + b X.
Dengan Y adalah variabel terikat dan X adalah variabel bebas. Koefisien a adalah konstanta (intercept) yang merupakan titik potong antara garis regresi dengan sumbu Y pada koordinat kartesius.
Langkah penghitungan analisis regresi dengan menggunakan program SPSS adalah: Analyse –> regression –> linear. Pada jendela yang ada, klik variabel terikat lalu klik tanda panah pada kota dependent. Maka variabel tersebut akan masuk ke kotak sebagai variabel dependen. Lakukan dengan cara yang sama untuk variabel bebas (independent). Lalu klik OK dan akan muncul output SPSS.
Interpretasi Output
1.      Koefisien determinasi
Koefisien determinasi mencerminkan seberapa besar kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya. Mempunyai nilai antara 0 – 1 di mana nilai yang mendekati 1 berarti semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan varians variabel terikatnya.
2.      Nilai t hitung dan signifikansi
Nilai t hitung > t tabel berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat, atau bisa juga dengan signifikansi di bawah 0,05 untuk penelitian sosial, dan untuk penelitian bursa kadang-kadang digunakan toleransi sampai dengan 0,10.
3.      Persamaan regresi
Sebagai ilustrasi variabel bebas: Biaya promosi dan variabel terikat: Profitabilitas (dalam juta rupiah) dan hasil analisisnya Y = 1,2 + 0,55 X. Berarti interpretasinya:
1.      Jika besarnya biaya promosi meningkat sebesar 1 juta rupiah, maka profitabilitas meningkat sebesar 0,55 juta rupiah.
2.      Jika biaya promosi bernilai nol, maka profitabilitas akan bernilai 1,2 juta rupiah.
Interpretasi terhadap nilai intercept (dalam contoh ini 1,2 juta) harus hati-hati dan sesuai dengan rancangan penelitian. Jika penelitian menggunakan angket dengan skala likert antara 1 sampai 5, maka interpretasi di atas tidak boleh dilakukan karena variabel X tidak mungkin bernilai nol. Interpretasi dengan skala likert tersebut sebaiknya menggunakan nilai standardized coefficient sehingga tidak ada konstanta karena nilainya telah distandarkan.
Contoh: Pengaruh antara kepuasan (X) terhadap kinerja (Y) dengan skala likert antara 1 sampai dengan 5. Hasil output yang digunakan adalah standardized coefficients sehingga Y = 0,21 X dan diinterpretasikan bahwa peningkatan kepuasan kerja akan diikuti dengan peningkatan kinerja atau penurunan kepuasan kerja juga akan diikuti dengan penurunan kinerja. Peningkatan kepuasan kerja dalam satu satuan unit akan diikuti dengan peningkatan kinerja sebesar 0,21 (21%).
Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi linear sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu buah. Persamaan umumnya adalah:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + …. + bn Xn.
Dengan Y adalah variabel bebas, dan X adalah variabel-variabel bebas, a adalah konstanta (intersept) dan b adalah koefisien regresi pada masing-masing variabel bebas.
Interpretasi terhadap persamaan juga relatif sama, sebagai ilustrasi, pengaruh antara motivasi (X1), kompensasi (X2) dan kepemimpinan (X3) terhadap kepuasan kerja (Y) menghasilkan persamaan sebagai berikut:
Y = 0,235 + 0,21 X1 + 0,32 X2 + 0,12 X3
1.      Jika variabel motivasi meningkat dengan asumsi variabel kompensasi dan kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat
2.      Jika variabel kompensasi meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan kepemimpinan tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.
3.      Jika variabel kepemimpinan meningkat, dengan asumsi variabel motivasi dan kompensasi tetap, maka kepuasan kerja juga akan meningkat.
Interpretasi terhadap konstanta (0,235) juga harus dilakukan secara hati-hati. Jika pengukuran variabel dengan menggunakan skala Likert antara 1 sampai dengan 5 maka tidak boleh diinterpretasikan bahwa jika variabel motivasi, kompensasi dan kepemimpinan bernilai nol, sebagai ketiga variabel tersebut tidak mungkin bernilai nol karena Skala Likert terendah yang digunakan adalah 1.
Analisis regresi linear berganda memerlukan pengujian secara serempak dengan menggunakan F hitung. Signifikansi ditentukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel atau melihat signifikansi pada output SPSS. Dalam beberapa kasus dapat terjadi bahwa secara simultan (serempak) beberapa variabel mempunyai pengaruh yang signifikan, tetapi secara parsial tidak. Sebagai ilustrasi: seorang penjahat takut terhadap polisi yang membawa pistol (diasumsikan polisis dan pistol secara serempak membuat takut penjahat). Akan tetapi secara parsial, pistol tidak membuat takut seorang penjahat. Contoh lain: air panas, kopi dan gula menimbulkan kenikmatan, tetapi secara parsial, kopi saja belum tentu menimbulkan kenikmatan.
Penggunaan metode analisis regresi linear berganda memerlukan asumsi klasik yang secara statistik harus dipenuhi. Asumsi klasik tersebut meliputi asumsi normalitas, multikolinearitas, autokorelasi, heteroskedastisitas dan asumsi linearitas (akan dibahas belakangan).
Langkah-langkah yang lazim dipergunakan dalam analisis regresi linear berganda adalah 1) koefisien determinasi; 2) Uji F dan 3 ) uji t. Persamaan regresi sebaiknya dilakukan di akhir analisis karena interpretasi terhadap persamaan regresi akan lebih akurat jika telah diketahui signifikansinya. Koefisien determinasi sebaiknya menggunakan adjusted R Square dan jika bernilai negatif maka uji F dan uji t tidak dapat dilakukan.
Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul
1.      Dalam uji regresi sederhana apakah perlu menginterpretasikan nilai F hitung?Uji F adalah uji kelayakan model (goodness of fit) yang harus dilakukan dalam analisis regresi linear. Untuk analisis regresi linear sederhana Uji F boleh dipergunakan atau tidak, karena uji F akan sama hasilnya dengan uji t.
2.      Kapan menggunakan uji dua arah dan kapan menggunakan uji dua arah?Penentuan arah adalah berdasarkan masalah penelitian, tujuan penelitian dan perumusan hipotesis. Jika hipotesis sudah menentukan arahnya, maka sebaiknya digunakan uji satu arah, tetapi jika hipotesis belum menentukan arah, maka sebaiknya menggunakan uji dua arah. Penentuan arah pada hipotesis berdasarkan tinjauan literatur. Contoh hipotesis dua arah: Terdapat pengaruh antara kepuasan terhadap kinerja. Contoh hipotesis satu arah: Terdapat pengaruh positif antara kepuasan terhadap kinerja. Nilai t tabel juga berbeda antara satu arah dan dua arah. Jika menggunakan signifikansi, maka signifikansi hasil output dibagi dua terlebih dahulu, baru dibandingkan dengan 5%.
3.      Apa bedanya korelasi dengan regresi?
Korelasi adalah hubungan dan regresi adalah pengaruh. Korelasi bisa berlaku bolak-balik, sebagai contoh A berhubungan dengan B demikian juga B berhubungan dengan A. Untuk regresi tidak bisa dibalik, artinya A berpengaruh terhadap B, tetapi tidak boleh dikatakan B berpengaruh terhadap A. Dalam kehidupan sehari-hari kedua istilah itu (hubungan dan pengaruh) sering dipergunakan secara rancu, tetapi dalam ilmu statistik sangat berbeda. A berhubungan dengan B belum tentu A berpengaruh terhadap B. Tetapi jika A berpengaruh terhadap B maka pasti A juga berhubungan dengan B. (Dalam analisis lanjut sebenarnya juga ada pengaruh yang bolak-balik yang disebut dengan recursive, yang tidak dapat dianalisis dengan analisis regresi tetapi menggunakan structural equation modelling).
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Jadi analisis regresi yang tidak berdasarkan OLS tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi logistik atau regresi ordinal. Demikian juga tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan pada analisis regresi linear, misalnya uji multikolinearitas tidak dapat dipergunakan pada analisis regresi linear sederhana dan uji autokorelasi tidak perlu diterapkan pada data cross sectional.
Uji asumsi klasik juga tidak perlu dilakukan untuk analisis regresi linear yang bertujuan untuk menghitung nilai pada variabel tertentu. Misalnya nilai return saham yang dihitung dengan market model, atau market adjusted model. Perhitungan nilai return yang diharapkan dilakukan dengan persamaan regresi, tetapi tidak perlu diuji asumsi klasik.
Setidaknya ada lima uji asumsi klasik, yaitu uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas, uji autokorelasi dan uji linearitas. Tidak ada ketentuan yang pasti tentang urutan uji mana dulu yang harus dipenuhi. Analisis dapat dilakukan tergantung pada data yang ada. Sebagai contoh, dilakukan analisis terhadap semua uji asumsi klasik, lalu dilihat mana yang tidak memenuhi persyaratan. Kemudian dilakukan perbaikan pada uji tersebut, dan setelah memenuhi persyaratan, dilakukan pengujian pada uji yang lain.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing-masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Sering terjadi kesalahan yang jamak yaitu bahwa uji normalitas dilakukan pada masing-masing variabel. Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi memerlukan normalitas pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabel penelitian.
Pengertian normal secara sederhana dapat dianalogikan dengan sebuah kelas. Dalam kelas siswa yang bodoh sekali dan pandai sekali jumlahnya hanya sedikit dan sebagian besar berada pada kategori sedang atau rata-rata. Jika kelas tersebut bodoh semua maka tidak normal, atau sekolah luar biasa. Dan sebaliknya jika suatu kelas banyak yang pandai maka kelas tersebut tidak normal atau merupakan kelas unggulan. Pengamatan data yang normal akan memberikan nilai ekstrim rendah dan ekstrim tinggi yang sedikit dan kebanyakan mengumpul di tengah. Demikian juga nilai rata-rata, modus dan median relatif dekat.
Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji histogram, uji normal P Plot, uji Chi Square, Skewness dan Kurtosis atau uji Kolmogorov Smirnov. Tidak ada metode yang paling baik atau paling tepat. Tipsnya adalah bahwa pengujian dengan metode grafik sering menimbulkan perbedaan persepsi di antara beberapa pengamat, sehingga penggunaan uji normalitas dengan uji statistik bebas dari keragu-raguan, meskipun tidak ada jaminan bahwa pengujian dengan uji statistik lebih baik dari pada pengujian dengan metode grafik.
Jika residual tidak normal tetapi dekat dengan nilai kritis (misalnya signifikansi Kolmogorov Smirnov sebesar 0,049) maka dapat dicoba dengan metode lain yang mungkin memberikan justifikasi normal. Tetapi jika jauh dari nilai normal, maka dapat dilakukan beberapa langkah yaitu: melakukan transformasi data, melakukan trimming data outliers atau menambah data observasi. Transformasi dapat dilakukan ke dalam bentuk Logaritma natural, akar kuadrat, inverse, atau bentuk yang lain tergantung dari bentuk kurva normalnya, apakah condong ke kiri, ke kanan, mengumpul di tengah atau menyebar ke samping kanan dan kiri.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda. Jika ada korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebasnya, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikatnya menjadi terganggu. Sebagai ilustrasi, adalah model regresi dengan variabel bebasnya motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja dengan variabel terikatnya adalah kinerja. Logika sederhananya adalah bahwa model tersebut untuk mencari pengaruh antara motivasi, kepemimpinan dan kepuasan kerja terhadap kinerja. Jadi tidak boleh ada korelasi yang tinggi antara motivasi dengan kepemimpinan, motivasi dengan kepuasan kerja atau antara kepemimpinan dengan kepuasan kerja.
Alat statistik yang sering dipergunakan untuk menguji gangguan multikolinearitas adalah dengan variance inflation factor (VIF), korelasi pearson antara variabel-variabel bebas, atau dengan melihat eigenvalues dan condition index (CI).
Beberapa alternatif cara untuk mengatasi masalah multikolinearitas adalah sebagai berikut:
1. Mengganti atau mengeluarkan variabel yang mempunyai korelasi yang tinggi.
2. Menambah jumlah observasi.
3. Mentransformasikan data ke dalam bentuk lain, misalnya logaritma natural, akar kuadrat atau bentuk first difference delta.
4. Dalam tingkat lanjut dapat digunakan metode regresi bayessian yang masih jarang sekali digunakan.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu ke pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan adalah di mana terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas.
Deteksi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya). Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti mengumpul di tengah, menyempit kemudian melebar atau sebaliknya melebar kemudian menyempit. Uji statistik yang dapat digunakan adalah uji Glejser, uji Park atau uji White.
Beberapa alternatif solusi jika model menyalahi asumsi heteroskedastisitas adalah dengan mentransformasikan ke dalam bentuk logaritma, yang hanya dapat dilakukan jika semua data bernilai positif. Atau dapat juga dilakukan dengan membagi semua variabel dengan variabel yang mengalami gangguan heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya (t -1). Secara sederhana adalah bahwa analisis regresi adalah untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, jadi tidak boleh ada korelasi antara observasi dengan data observasi sebelumnya. Sebagai contoh adalah pengaruh antara tingkat inflasi bulanan terhadap nilai tukar rupiah terhadap dollar. Data tingkat inflasi pada bulan tertentu, katakanlah bulan Februari, akan dipengaruhi oleh tingkat inflasi bulan Januari. Berarti terdapat gangguan autokorelasi pada model tersebut. Contoh lain, pengeluaran rutin dalam suatu rumah tangga. Ketika pada bulan Januari suatu keluarga mengeluarkan belanja bulanan yang relatif tinggi, maka tanpa ada pengaruh dari apapun, pengeluaran pada bulan Februari akan rendah.
Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series (runtut waktu) dan tidak perlu dilakukan pada data cross section seperti pada kuesioner di mana pengukuran semua variabel dilakukan secara serempak pada saat yang bersamaan. Model regresi pada penelitian di Bursa Efek Indonesia di mana periodenya lebih dari satu tahun biasanya memerlukan uji autokorelasi.
Beberapa uji statistik yang sering dipergunakan adalah uji Durbin-Watson, uji dengan Run Test dan jika data observasi di atas 100 data sebaiknya menggunakan uji Lagrange Multiplier. Beberapa cara untuk menanggulangi masalah autokorelasi adalah dengan mentransformasikan data atau bisa juga dengan mengubah model regresi ke dalam bentuk persamaan beda umum (generalized difference equation). Selain itu juga dapat dilakukan dengan memasukkan variabel lag dari variabel terikatnya menjadi salah satu variabel bebas, sehingga data observasi menjadi berkurang 1
5. Uji Linearitas
Uji linearitas dipergunakan untuk melihat apakah model yang dibangun mempunyai hubungan linear atau tidak. Uji ini jarang digunakan pada berbagai penelitian, karena biasanya model dibentuk berdasarkan telaah teoretis bahwa hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikatnya adalah linear. Hubungan antar variabel yang secara teori bukan merupakan hubungan linear sebenarnya sudah tidak dapat dianalisis dengan regresi linear, misalnya masalah elastisitas.
Jika ada hubungan antara dua variabel yang belum diketahui apakah linear atau tidak, uji linearitas tidak dapat digunakan untuk memberikan adjustment bahwa hubungan tersebut bersifat linear atau tidak. Uji linearitas digunakan untuk mengkonfirmasikan apakah sifat linear antara dua variabel yang diidentifikasikan secara teori sesuai atau tidak dengan hasil observasi yang ada. Uji linearitas dapat menggunakan uji Durbin-Watson, Ramsey Test atau uji Lagrange Multiplier.
Regresi Linear dengan Variabel Moderating
Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara satu variabel dengan variabel lain. Sebagai contoh: seorang suami menyayangi istrinya. Dengan hadirnya seorang anak, maka rasa sayang tersebut bertambah. Berarti variabel anak merupakan moderating antara rasa saya suami terhadap istri. Contoh lain: kompensasi memperkuat pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja. Artinya kepuasan kerja berpengaruh terhadap kinerja, dan adanya kompensasi yang tinggi maka pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja menjadi lebih meningkat. Dalam hal ini, kompensasi bisa saja berpengaruh terhadap kinerja bisa saja tidak.
Metode analisis regresi linear dengan variabel moderating:
1. Multiple Regression Analysis (MRA)
Metode ini dilakukan dengan menambahkan variabel perkalian antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya, sehingga persamaan umumnya adalah sebagai berikut: Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X1 X2 dengan Y adalah kinerja, X1 adalah kepuasan kerja, X2 kompensasi dan X1 X2 adalah perkalian antara kepuasan kerja dengan kompensasi. Hipotesis moderating diterima jika variabel X1 X2 mempunyai pengaruh signifikan terhadap Y, tidak tergantung apakah X1 dan X2 mempunyai pengaruh terhadap Y atau tidak. Model ini biasanya menyalahi asumsi multikolinearitas atau adanya korelasi yang tinggi antara variabel bebas dalam model regresi, sehingga menyalahi asumsi klasik. Hampir tidak ada model MRA yang terbebas dari masalah multikolinearitas, sehingga sebenarnya model ini tidak disarankan untuk dipergunakan.
2. Absolut residual
Model ini mirip dengan MRA, tetapi variabel moderating didekati dengan selisih mutlak (absolut residual) antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya. Penerimaan hipotesis juga sama, dan model ini masih riskan terhadap gangguan multikolinearitas meskipun risiko itu lebih kecil dari pada dengan metode MRA
3. Residual
Model ini menggunakan konsep lack of fit yaitu hipotesis moderating diterima terjadi jika terdapat ketidakcocokan dari deviasi hubungan linear antara variabel independen. Langkahnya adalah dengan meregresikan antara kepuasan kerja terhadap kompensasi dan dihitung nilai residualnya. Pada program SPSS dengan klik Save pada regreesion, lalu klik pada usntandardized residual. Nilai residual kemudian diambil nilai absolutnya lalu diregresikan antara kinerja terhadap absolut residual. Hipotesis moderating diterima jika nilai t hitung adalah negatif dan signifikan. Model ini terbebas dari gangguan multikolinearitas karena hanya menggunakan satu variabel bebas.
Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul:
1. Ada model regresi moderating dengan MRA tetapi output memenuhi uji multikolinearitas?
Hampir tidak ada model moderating dengan MRA yang terbebas dari gangguan multikolinearitas. Banyak output pada skripsi yang dimanipulasi agar tampaknya memenuhi asumsi multikolinearitas padahal sebenarnya tidak. Hal ini banyak terjadi di mana (maaf) dosen tidak terlalu menguasai statistik secara baik. Penulis sendiri belum pernah melihat tabulasi data yang memenuhi model moderating dengan metode MRA.
2. Bagaimana model regresi moderating dengan dua buah variabel bebas?
Model dengan MRA menjadi Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X1 X2 + b5 X1 X3 + b6 X2 X3 + bb X1 X2 X3 di mana X3 adalah variabel moderating (he he…jadi panjang banget kan). Hipotesis diterima jika X1 X2 X3 signifikan, tetapi hampir pasti model ini menyalahi asumsi multikolinearitas. Sebaiknya digunakan model residual dengan lack of fit.
3. Bagaimana merancang model regresi dengan moderating pada penelitian?
Model moderating ditentukan dengan tinjauan teoretis, sehingga analisis dengan moderating hanya mengkonfirmasi saja teori tersebut apakah cocok dengan model empiris. Tidak boleh menggunakan alat statistik moderating untuk mengidentifikasikan bahwa variabel itu merupakan variabel moderating.
Regresi Linear dengan Variabel Intervening
Variabel intervening adalah variabel antara atau variabel mediating. Model regresi dengan variabel intervening merupakan hubungan bertingkat sehingga jika dengan analisis regresi harus menggunakan analisis jalur (path analysis) atau disarankan menggunakan metode structural equation modelling (SEM). Metode SEM akan dibahas belakangan dengan menggunakan Program AMOS atau LISREL
Regresi dengan variabel intervening dipergunakan untuk melihat pengaruh tidak langsung antara satu variabel terhadap variabel yang lain. Sebagai contoh: Gaya Evaluasi Atasan (GEA) mempunyai pengaruh terhadap Kinerja Manajerial (KM) melalui Tekanan Kerja (TK). GEA mempunyai pengaruh langsung terhadap KM tetapi juga bisa mempunyai pengaruh tidak langsung terhadap KM melalui TK. GEA diinterpretasikan mempunyai pengaruh tidak langsung terhadap KM melalui TK jika pengaruh GEA terhadap TK signifikan dan pengaruh TK terhadap KM juga signifikan. Dalam suatu kasus bisa saja variabel mempunyai pengaruh langsung terhadap suatu variabel dan pengaruh tidak langsung terhadap variabel tersebut melalui variabel yang lain.

Koefisien Determinasi Berganda Dan Parsial

1. Koefisien Determinasi Berganda

Seandainya kita ingin menghitung nilai variansi pada himpunan variable tak bebas Y1,…, Yn yang berkorespondensi dengan nilai X1,…, Xn. Perhitungan stastistik yang biasanya digunakan untuk menghitung nilai tersebut adalah . Variasi nilai Yi didapat dari 2 faktor. Pertama karena perbedaan nilai input Xi dan yang kedua karena walaupun tidak ada nilai yang berbeda dimasukkan dalam account, tetap saja variabel Yi mempunyai variansi sebesar σ2mengakibatkan persamaan tersebut tidak sama.
Berapa banyak variasi pada variabel tidak bebas karena nilai input yang berbeda, dan berapa yang dibutuhkan untuk variansi yang melekat pada variabel tidak bebas meskipun nilai input dimasukkan dalam account. Note rumus ini untuk menghitung sisa variansi pada variable tidak bebas karena input yang berbeda dimasukkan dalam account. Sehingga, merepresaentasikan jumlah variasi pada variable tidak bebas yang didapat karena perbedaan nilai input, sehingga R2didefinisikan:
untuk merepresentasikan proporsi dari variansi yang dihasilkan dari nilai input yang berbeda. R2 disebut koefisien determinasi…
Nilai koefisien determinasi akan berkisar dari 0 dan 1, nilai ini mengidikasikan besar tidaknya pengaruh dari suatu nilai input.
Misal bentuk persamaan yang kita gunakan adalah Y = b0 + b1X1 + b2X2. Untuk keperluan ilustrasi ditulis sebagai berikut Yi = by.12 + by1.2X1i + by2.1X2i.
Dengan besar sehingga…
ry1 = koefisien korelasi sederhana antara Y dan X1
ry2 = koefisien korelasi sederhana antara Y dan X2
r12 = koefisien korelasi sederhana antara X1 dan X2
adalah kofisien korelasi berganda antara Y dengan X2 dan X1, digunakan untuk mengukur besarnya kontribusi variasi X2 dan X1 terhadap variasi Y pada persamaan tersebut. r2 disebut koefisien determinasi sederhana, biasannya digunakan untuk menghitung besarnya kontribusi variasi X terhadap variasi Y. Keduanya digunakan untuk menentukan apakah garis regresi linier sederhana Y terhadap X dan garis regresi linier berganda Y terhadap X2dan X1sudah cocok atau tepat untuk digunakan sebagai pendekatan atas suatu hubungan linier antarvariabel berdasarkan hasil observasi. Makin besar nilai r2 dan , berarti semakin tepat suatu garis linier digunakan sebagai suatu pendekatan.
1. Koefisien Korelasi Parsial
ry1.2 = koefisien korelasi parsial antara Y dan X1, keduanya sudah bebas dari pengaruh X2 (X2 konstan)
ry2.1 = koefisien korelasi parsial antara Y dan X2, keduanya sudah bebas dari pengaruh X1 (X1 konstan)
Untuk menghitung keduannya, terlebih dahulu hitung pengaruh linier dari X2 terhadap Y dan X1. Regresi linier sederhana Y terhadap X2 :
Yi = by2 + by2X2iei atau yi = by2x2iei
,
Regresi linier sederhana Xi terhadap X2 : X1i = b12 + b12X2i fi atau…
x1i = b12x2i fi à
Koefisien korelasi parsial antara Y dan X1, apabila X2 konstant, merupakan koefisien korelasi sederhana antara ei danfi yaitu sebagai berikut:
Ingat, untuk hubungan dua variable Y dan X,
Yi = bxi + ei à

Dan untuk penyebut (b):
Sehingga, rumus ry1.2 menjadi sebagai berikut:

KTI HUBUNGAN PEMBERIAN KOMPRES HANGAT DENGAN PENURUNAN DEMAM PADA ANAK YANG MENGALAMI KEJANG DEMAM USIA 1-5 TAHUN DI PUSKESMAS KEDIRI


1
 
BAB 1
PENDAHULUAN

1.1         Latar belakang
Anak merupakan generasi penerus suatu bangsa maka ia harus menjadi orang yang cerdas dan sehat (mental dan sosial).jka anak yang sakit atau dirawat di rumah sakit,perawat adalah orang  yang paling dekat dengan pasien  yang harus memenuhi kebutuhannya.untuk memenuhi hal tersebut asuhan keperawatan harus sesuai dengan pasien yang dihadapi apakah ia bayi baru lahir, balita atau anak usia sekolah/remaja. Hal ini terkait dengan salah satu tugas perawat dan keluarga dalam bidang kesehatan yaitu merawat anak yang mengalami gangguan kesehatan. Pada masa anak, penyakit lebih rentan dari pada usia dewasa, misalnya saja terjadi kejang demam (Darto saharso, 2002).
Kejang yang disebabkan penyakit saraf seperti Meningitis, Ensepalitis atau Ensopalapati. Kejang pada keadaan ini mempunyai prognosis berbeda dengan kejang demam karena keadaan yang mendasarinya mengenai system susunan saraf pusat. Dahulu Livingston membagi kejang demam menjadi 2 golongan, yaitu kejang demam sederhana (Simple Febrile Convulsion) dan epilepsi yang dipropokasi oleh demam (Epilepsi triggered of by fever). Definisi ini tidak lagi digunakan karena studi prospektif epidemiologi membuktikan bahwa risiko berkembangnya epilepsi atau berkurangnya kejang tanpa demam tidak sebanyak yang diperkirakan (Arif,Mansjoer,2000).
Kejang demam merupakan salah satu kelainan saraf yang paling sering dijumpai pada bayi dan anak. Sekitar 2,2% hingga 5% anak mengalami kejang demam sebelum mereka mencapai umur 5 tahun. Sampai saat ini masih terdapat perbedaan pendapat mengenai akibat yang ditimbulkan oleh penyakit ini namun pendapat yang dominan saat ini kejang pada kejang demam tidak menyebabkan akibat buruk atau kerusakan pada otak namun kita tetap berupaya untuk menghentikan kejang secepat mungkin (Marlian L, 2005).
Kejadian kejang demam diperkirakan 2-4% da Amerika Serikat, Amerika Selatan dan Eropa Barat. Kejadian kejang demam di Asia lebih tinggi kira-kira 20% kasus merupakan kejang demam komplek. Akhir-akhir ini kejang demam diklasifikasikan menjadi 2 golongan yaitu kejang demam sederhana yang berlangsung kurang dari 15 menit dan umum, dan kejang demam komplek yang berlangsung lebih dari dari 15 menit, fokal atau multifel (lebih dari 1 kalikejang demam dalam 24 jam) (Arif, Mansjoer, 2000).
Penyakit yang disebabkan oleh infeksi,kerusakan jaringan otak dan faktor lain yang menyebabkan gangguan pada fungsi otak telah menyerang sedikitnya 1 miliyar orang diseluruh dunia. Penyakit yang telah menyerang jutaan orang di seluruh dunia ini, tidak mengenal umur, jenis kelamin, status pendidikan, maupun pendapatan. Lebih dari 1 miliyar orang yang terkena ganguan saraf di seluruh dunia. Sebanyak 50 juta orang menderita epilepsi dan 24 juta orang menderita Alzheimer dan penyakit dimensia lainnya. Menurut WHO diperkirakan 6,8 juta orang meninggal tiap tahun akibat ganguan syaraf  (Marlian L, 2005).
Kejang demam anak perlu diwaspadai karena kejang yang lama (lebih dari 15 menit) dapat menyebabkan kematian (0,64-0,74%), kerusakan saraf otak sehingga menjadi Epilepsi, kelumpuhan bahkan retardasi mental. Hasil pengamatan Livingston diantara 201 pasien kejang demam sederhana 6 (3%) menderita epilepsi, sedangkan diantara 297 pasien dengan Epilepsi yang diprovokasi oleh demam 276 (93%) menderita epilepsi. Prichard dan Mc Greal mendapatkan angka Epilepsi 2% pada kejang demam sederhana dan 30% pada kejang atipikal. Di Indonesia, Lumban Tobing melaporkan 5 (6,5%) diantara 83 pasien kejang demam menjadi Epilepsi. Penanganan kejang demam harus tepat, sekitar 16% anak akan mengalami kekambuhan (rekurensi) dalam 24 jam pertama walaupun adakalanya belum bisa dipastikan, bila anak mengalami demam yang terpenting adalah usaha menurunkan suhu badannya (Suprohaita ,2000).
Berdasarkan hasil prasurvey di Indonesia pada bulan April 2009 terdapat 15 kasus kejang demam, 80% (11 Kasus) disebabkan oleh infeksi saluran pernapasan, 2 pasien kejang demam meninggal dengan observasi Meningitis dan Enchepalitis. Kronologis  terjadinya kejang demam. (Teguh Subianto. 2009)
Kejang Demam keadaan yang paling dikawatirkan para orang tua saat anak mengalami demam yang tinggi. Kejang karena demam terebut seringkali terjadi pada usia anak tertentu.  Kejadian kejang demam pada anak usia 6 bulan sampai 5 tahun hampir 2 – 5% (Ngastiyah 2005).
Berdasarkan data yang diperoleh Pada tahun 2010, Anak yang mengalami kejang demam di Puskesmas Kediri Kabupaten Lombok Barat sebanayak 50 kasus dalam satu tahun terakhir.kebanyakan terjadi pada anak usia 1-5 tahun,dimana anak tersebut mengalami demam tinggi yang disertai kejang demam.
Kejang demam,  bangkitan kejang yang terjadi pada kenaikan suhu (suhu rektal lebih dari 38˚C) yang disebabkan oleh suatu proses ekstrakranium (di luar rongga kepala). Menurut Consensus Statement on Febrile Seizures (1980), kejang demam adalah suatu kejadian pada bayi atau anak yang biasanya terjadi antara umur 3 bulan dan 5 tahun berhubungan dengan demam tetapi tidak pernah terbukti adanya infeksi intrakranial atau penyebab tertentu. Anak yang pernah kejang tanpa demam dan bayi yang berumur kurang dari 4 minggu tidak termasuk. Kejang demam harus dibedakan dengan epilepsi, yaitu yang ditandai dengan kejang berulang tanpa demam. (Ngastiyah 2005).
Mekanisme Tubuh Terhadap Kompres Hangat dalam Upaya Menurunkan Suhu Tubuh.Pemberian kompres hangat pada daerah tubuh akan memberikan sinyal ke hipothalamus melalui sumsum tulang belakang. Ketika reseptor yang peka terhadap panas dihipotalamus dirangsang, sistem effektor mengeluarkan sinyal yang memulai berkeringat dan vasodilatasi perifer. Perubahan ukuran pembuluh darah diatur oleh pusat vasomotor pada medulla oblongata dari tangkai otak, dibawah pengaruh hipotalamik bagian anterior sehingga terjadi vasodilatasi. Terjadinya vasodilatasi ini menyebabkan pembuangan/kehilangan energi/panas melalui kulit meningkat (berkeringat), diharapkan akan terjadi penurunan suhu tubuh sehingga mencapai keadaan normal kembali. (Teguh Subianto. 2009)
Dari uraian diatas, peneliti tertarik untuk melihat Hubungan Pemberian Kompres Hangat dengan penurunan demam pada anak yang mengalami kejang demam Usia 1-5 tahun.

1.2         Rumusan masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas maka penelitian membuat rumusan masalah sebagai berikut :
Hubungan Pemberian Kompres Hangat dengan penurunan demam pada anak yang mengalami kejang demam Usia 1-5 tahun  ?



1.3         Tujuan penelitian
1.3.1        Tujuan umum
Adapun yang menjadi tujuan umum adalah untuk mengetahui Hubungan Pemberian Kompres Hangat dengan penurunan demam pada anak yang mengalami kejang demam Usia 1-5 tahun di puskesmas kediri lombok barat.
1.3.2        Tujuan khusus
a.       Mengidentifikasi pemberian kompres hangat pada anak yang mengalami  demam  usia 1-5 tahun di Puskesmas kediri lombok barat.
b.    Mengidentifikasi Penurunan demam  pada anak yang mengalami kejang demam anak usia 1-5 tahun di puskesmas  Kediri lombok Barat.
c.     Menganalisis hubungan Pemberian Kompres Hangat dengan penurunan demam pada anak yang mengalami kejang demam Usia 1-5 tahun di puskesmas kediri lombok barat.

1.4         Manfaat penelitian
Manfaat penilitian adalah kegunaan hasil penelitian yang berguna bagi kepentingan ilmu pengetahuan.
1.4.1        Bagi pengembangan ilmu dan teknologi keperawatan
a.     Mengaplikasikan ilmu keperawatan khususnya pemberian kompres hangat dengan penurunan  demam pada anak yang mengalamii kejang demam usia 1-5 tahun dalam melakukan asuhan keperawatan.
b.    Sebagai salah satu tindakan berupa pemberian  kompres hangat dalam bentuk asuhan keperawatan kepada klien anak penderita kejang demam.
1.4.2        Bagi peneliti
a.     Sebagai pengalaman dalam proses belajar khususnya dalam bidang penelitian kesehatan.
b.    Hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai informasi yang berguna untuk mengetahui pemberian kompres hangat terhadap  demam pada anak.
1.4.3        Bagi instansi tempat penelitan
Hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai pedoman untuk pelaksanaan kesehatan tentang kejang demam pada anak.
1.4.4        Bagi program studi D III  keperawatan UNW Mataram
Hasil penelitian ini sebagai tambahan impormasi ilmu keperawatan bagi pembaca yang berminat terhadap penelitian ini.