UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Hubungan sosial ekonomi dengan penyakit stroke di Indonesia: analisis data IFLS tahun 2014 = Relationship between socioeconomic and stroke in Indonesia: data analysis IFLS 2014

Honesty Fadhilah; Vetty Yulianty Permanasari, supervisor; Mardiati Nadjib, examiner; Pujiyanto, examiner; Purnawan Junadi, examiner; Puguh Prasetyo Putra, examiner (Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2019)

 Abstrak

Di seluruh dunia, stroke adalah penyebab kematian nomor dua dan penyebab kecacatan nomor tiga. Selain faktor risiko utama stroke (hipertensi, kolesterol, diabetes), status sosial ekonomi sering dikaitkan sebagai faktor risiko yang memiliki peran penting terhadap kejadian stroke. Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan faktor sosial ekonomi memiliki hubungan dengan penyakit stroke berdasarkan data IFLS Tahun 2014. Penelitian ini menggunakan desain studi cross sectional, menggunakan pendekatan ekonometrika dengan uji Logit. Model logit digunakan untuk menentukan estimasi faktor risiko stroke. Analisis menunjukkan bahwa 309 (0,90%) responden menderita stroke, dengan presentase terbesar berada pada status sosial ekonomi kategori miskin (26.86%). Berdasarkan analisis bivariat status sosial ekonomi tidak berhubungan dengan kejadian penyakit stroke. Berdasarkan analisis multivariat terdapat hubungan antara status sosial ekonomi dengan kejadian penyakit stroke setelah dikontrol oleh variabel lainnya.
Variabel sosial ekonomi kategori sosial ekonomi menengah dapat meningkatkan risiko sebanyak 1,53 kali lebih tinggi terhadap terjadinya penyakit stroke.

Worldwide, stroke is the number two leading cause of death and number three leading
cause of disability. In addition to the main risk factors of stroke (hypertension,
cholesterol, diabetes), socioeconomic status is often associated as a risk factor that has an
important role in the incidence of stroke. This study aims to prove that socio-economic factors have a relationship with stroke based on 2014 IFLS data. This study used a cross sectional study design, using an econometric approach with Logit test. The logit model is used to determine the estimated risk factors for stroke. The analysis showed that 309 (0.90%) respondents suffered strokes, with the largest
percentage being in the socio-economic status of the poor category (26.86%). Based on bivariate analysis socio-economic status is not related to the incidence of stroke. Based
on multivariate analysis there is a relationship between socioeconomic status and the incidence of stroke after being controlled by other variables. Socio-economic variables in
the middle socio-economic category can increase the risk by 1.53 times to the occurrence of stroke.

 File Digital: 1

Shelf
 T-Honesty Fadhilah.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Kata Kunci

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T-pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2019
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xv, 92 pages : illustration ; appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T-pdf 15-22-22812049 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20494927
Cover