Untuk melihat faktor apa saja yang paling dominan mempengaruhi terjadinya kematian neonatal, dilakukan suatu studi kasus-kontrol. Dalam penelitian ini, berhasil dikumpulkan 128 kematian neonatal dan sebagai kontrol adalah bayi sampai dengan usia neonatal yang tidak meninggal sebanyak 512 orang. Jenis variabel yang dikumpulkan antara lain noresp, mhke6, hari, gejl (diagnosis otopsi verbal), prinks (layanan antenatal), khs (komplikasi hamil), bb3a (berat badan lahir), suntt2 (suntik TT 2x), papak (diberi nasi papak). Bentuk data yang dikumpulkan dimasukkan komputer dalam file gejkk3.dta.

1. Tentukan faktor apa yang paling dominan yang ada hubungannya dengan terjadinya kematian neonatal.2. Tentukan faktor apa yang paling dominan yang ada hubungannya dengan terjadinya kematian neonatal menurut penyebab tertentu.

. descr

Contains data from C:\Stata9\gejkk3.dta obs: 640 vars: 9 21 May 2011 08:52 size: 11,520 (99.9% of memory free)----------------------------------------------------------------------- storage display valuevariable name type format label variable label-----------------------------------------------------------------------noresp int %8.0g mhke6 byte %4.0g hari byte %4.0g gej1 byte %4.0g gej1lbl Diagnosis Autopsy Verbalpriks float %9.0g Layanan Antenatalkhs byte %4.0g Komplikasi Hamilbb3a int %8.0g Berat Lahirsuntt2 byte %4.0g Suntik TT 2 kalipapak byte %4.0g Diberi Nasi Papak-----------------------------------------------------------------------

Terdapat 6 variabel, dan jumlah data sebanyak 640.

. tabu gej1

Diagnosis | Autopsy | Verbal | Freq. Percent Cum.------------+----------------------------------- Kontrol | 512 80.00 80.00 ISPA+ASF | 57 8.91 88.91 DIARE | 25 3.91 92.81 TET. NEO | 19 2.97 95.78 LAIN2 | 27 4.22 100.00------------+----------------------------------- Total | 640 100.00

Variabel dependennya adalah diagnosis autopsi verbal. Dalam analisis, kontrol akan menjadi referent.

. mlogit gej1 suntt2, base(0)

Iteration 0: log likelihood = -485.45967Iteration 1: log likelihood = -469.63273Iteration 2: log likelihood = -466.79489Iteration 3: log likelihood = -466.51372Iteration 4: log likelihood = -466.49693Iteration 5: log likelihood = -466.49682

Multinomial logistic regression Number of obs = 640 LR chi2(4) = 37.93 Prob > chi2 = 0.0000Log likelihood = -466.49682 Pseudo R2 = 0.0391

----------------------------------------------------------------------- gej1 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------ISPA+ASF |suntt2 | .5797284 .2808113 2.06 0.039 .0293484 1.130108cons | -2.468751 .204252 -12.09 0.000 -2.869078 -2.068425-------------+---------------------------------------------------------DIARE |suntt2 | 1.348299 .4544757 2.97 0.003 .4575435 2.239055 cons | -3.780938 .3822493 -9.89 0.000 -4.530132 -3.031743-------------+---------------------------------------------------------TET. NEO |suntt2 |3.29421 1.0313 3.19 0.001 1.272898 5.315521cons |-5.726848 1.001572 -5.72 0.000 -7.689893 -3.763802-------------+---------------------------------------------------------LAIN2 |suntt2 |.6269813 .3976624 1.58 0.115 -.1524227 1.406385 cons | -3.241941 .294263 -11.02 0.000 -3.818686 -2.665196-----------------------------------------------------------------------(gej1==Kontrol is the base outcome)

Interpretasi: Relative log odds meninggal karena ISPA dan ASF meningkat sebesar 0,58 bila

tidak disuntik tetanus 2 kali. Relative log odds meninggal karena diare meningkat sebesar 1,35 bila tidak

disuntik tetanus 2 kali. Relative log odds meninggal karena tetanus neonatorum meningkat sebesar 3,29

bila tidak disuntik tetanus 2 kali. Relative log odds meninggal karena penyakit lain meningkat sebesar 0,63 bila

tidak disuntik tetanus 2 kali.

. mlogit gej1 priks khs bb3a suntt2 papak, base(0)

Iteration 0: log likelihood = -485.45967Iteration 1: log likelihood = -429.54971Iteration 2: log likelihood = -401.24362Iteration 3: log likelihood = -399.94093Iteration 4: log likelihood = -399.84928Iteration 5: log likelihood = -399.84703Iteration 6: log likelihood = -399.84703

Multinomial logistic regression Number of obs = 640 LR chi2(20) = 171.23 Prob > chi2 = 0.0000Log likelihood = -399.84703 Pseudo R2 = 0.1764

----------------------------------------------------------------------- gej1 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------ISPA+ASF |priks | .6891962 .4613544 1.49 0.135 -.2150417 1.593434 khs | 1.569528 .3603382 4.36 0.000 .8632785 2.275778 bb3a | 1.88049 .3056392 6.15 0.000 1.281448 2.479532 suntt2 | .135669 .4616518 0.29 0.769 -.7691519 1.04049papak | .5669429 .3017977 1.88 0.060 -.0245697 1.158455_cons | -3.722286 .33742 -11.03 0.000 -4.383616 -3.060955-------------+---------------------------------------------------------DIARE |priks | 1.100276 .7095807 1.55 0.121 -.290477 2.491028 khs | 1.563766 .5463409 2.86 0.004 .4929575 2.634574bb3a | 2.32304 .4513839 5.15 0.000 1.438343 3.207736suntt2 | .4993415 .7087971 0.70 0.481 -.8898753 1.888558papak | 1.9463 .5731514 3.40 0.001 .822944 3.069656_cons | -6.268014 .7074559 -8.86 0.000 -7.654602 -4.881426-------------+---------------------------------------------------------TET. NEO |priks | -1.486763 .5265877 -2.82 0.005 -2.518856 -.4546702khs | 1.948224 .55636 3.50 0.000 .8577787 3.03867bb3a | .4970408 .59506 0.84 0.404 -.6692554 1.663337suntt2 | 4.418475 1.081372 4.09 0.000 2.299025 6.537925papak | -.0575444 .5065182 -0.11 0.910 -1.050302 .9352131_cons | -6.239803 1.057653 -5.90 0.000 -8.312763 -4.166842-------------+---------------------------------------------------------LAIN2 |priks | -.2644181 .5975709 -0.44 0.658 -1.435635 .9067993khs | 1.160838 .514856 2.25 0.024 .1517391 2.169938bb3a | 2.136041 .4171431 5.12 0.000 1.318455 2.953626suntt2 | .8935598 .5943074 1.50 0.133 -.2712614 2.058381papak | .1033861 .4142402 0.25 0.803 -.7085097 .9152818_cons | -4.21879 .4512114 -9.35 0.000 -5.103148 -3.334432----------------------------------------------------------------------- (gej1==Kontrol is the base outcome)

Interpretasi: Pada kematian neonatal akibat ISPA dan ASF, faktor yang paling dominan adalah

berat lahir rendah (bb3a) Pada kematian neonatal akibat diare, faktor yang paling dominan adalah berat

lahir rendah (bb3a) Pada kematian neonatal akibat tetanus neonatorum, faktor yang paling dominan

adalah tidak suntik TT 2 kali (suntt2) Pada kematian neonatal akibat lain-lain, faktor yang paling dominan adalah berat

lahir rendah (bb3a)