Pemanfaatan Pengolahan Big Data secara Analisis Korespondensi Berganda dalam Pemetaan Profil Penggunaan Antibiotika pada Masyarakat Desa Beradolu, Kecamatan Loli, Kabupaten Sumba Barat, Nusa Tenggara Timur

https://doi.org/10.22146/farmaseutik.v19i3.84961

Juita Putrinda Bili(1), Titien Siwi Hartayu(2), Florentinus Dika Octa Riswanto(3*)

(1) Faculty of Pharmacy, Universitas Sanata Dharma
(2) Faculty of Pharmacy, Universitas Sanata Dharma
(3) Faculty of Pharmacy, Universitas Sanata Dharma
(*) Corresponding Author

Abstract


Analisis korespondensi berganda (AKB) merupakan suatu teknik yang digunakan untuk menganalisis data secara statistika melalui pengubahan variabel ke dalam bentuk yang lebih sederhana dengan dukungan visualisasi untuk mempermudah proses yang diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan metode AKB dalam evaluasi profil penggunaan antibiotika pada masyarakat dengan menggunakan kuesioner yang diberikan secara daring melalui media sosial (Whatsapp/ Facebook/Instagram).

Jenis penelitian ini termasuk deskriptif analitik dengan desain cross sectional. Responden yang terlibat dalam penelitian ini sebanyak 96 orang dengan 10 variabel penelitian meliputi lima jenis antibiotik dan lima jenis penyakit/gejala yang dialami pasien. Data yang diperoleh kemudian dicatat dan diolah menggunakan AKB untuk menghasilkan pemetaan profil penggunaan antibiotika.

Hasil penelitian yang diperoleh yaitu dari antara lima antibiotika, amoxicillin merupakan yang paling banyak digunakan. Antibiotika yang paling jarang digunakan adalah chloramphenicol. Pemetaan profil penggunaan antibiotika telah berhasil dilakukan untuk analisis data individual, variabel, korelasi, evaluasi visual, serta ditunjang dengan data deskripsi dimensi.


Keywords


Analisis Korespondensi Berganda; antibiotika; Desa Beradolu

Full Text:

PDF


References

Andiarna, F., Irul, H., Eva, A., 2020. Pendidikan Kesehatan tentang Penggunaan Antibiotik secara Tepat dan Efektif sebagai Upaya Mengatasi Resistensi Obat. Journal of Community Engagement and Employment, 2(1), 15–22.

Dewi, I.W., Mustafid, M., Hoyyi, A., 2014. Penerapan Metode Korespondensi Bersama Untuk Analisis Perubahan Perilaku Pengguna Smartphone. Jurnal Gaussian, 3(3), 451–460.

Fatmah, S., Aini, S.R., Pratama, I.S., 2019. Tingkat Pengetahuan Mahasiswa Tahun Pertama Bersama (TPB) tentang Penggunaan Antibiotik dalam Swamedikasi. Jurnal Sains Farmasi & Klinis, 6(3), 200–205.

Irnawati, Riswanto, F.D.O., Riyanto, S., Martono, S., Rohman, A., 2021. The use of software packages of R factoextra and FactoMineR and their application in principal component analysis for authentication of oils. Indonesian Journal of Chemometrics and Pharmaceutical Analysis, 1(1), 1–10.

Kassambara, A., 2018. Machine Learning Essentials: Practical Guide in R. STHDA.

Kassambara, A., 2017. Practical guide to principal component methods in R: PCA, M (CA), FAMD, MFA, HCPC, factoextra. Vol. 2., STHDA.

Kassambara, A., Mundt, F., 2017. Package “factoextra” for R: Extract and Visualize the Results of Multivariate Data Analyses. R package version,.

Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2013. Riset Kesehatan Dasar 2013.

Nurmala, S., Gunawan, D.O., 2020. Pengetahuan Penggunaan Obat Antibiotik Pada Masyarakat Yang Tinggal di Kelurahan Babakan Madang. Fitofarmaka: Jurnal Ilmiah Farmasi, 10(1), 22–31.

R Core Team, 2015. R Development Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing, 55, 275–286.

Wulandari, A., Ginanjar, I., Nurfitri, I., 2018. Pengelompokan Penyakit Berdasarkan Wilayah Tempat Tinggal dan Kategori Usia Menggunakan Analisis Korespondensi Berganda Studi Kasus Data Pasien Korban Banjir di Kecamatan Dayeuhkolot. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 2(7), 552–555.



DOI: https://doi.org/10.22146/farmaseutik.v19i3.84961

Article Metrics

Abstract views : 133 | views : 88

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Majalah Farmaseutik Indexed by:

   
 
Creative Commons Licence
 
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.