Hubungan Antara Pengetahuan Dan Sikap Dengan Tindakan Pencegahan Covid-19 Pada Pengemudi Taksi Online Di Kota Tomohon
Abstract
COVID-19 menyebabkan dampak yang besar di sektor kesehatan dan tentunya juga di dalam sektor perekonomian dunia termasuk Indonesia. Permasalahan COVID-19 di masyarakat masih sangat besar contohnya physical distancing, memakai masker, masih sering di abaikan masyarakat yang menyebabkan bertambahnya kasus COVID-19 di Indonesia dengan sangat cepat. Pengemudi taksi online merupakan pekerjaan yang rentan terkena COVID-19 karena setiap saat ada penumpang baru yang masuk ke dalam mobil. Tujuan peelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara pengetahuan dan sikap dengan ttindakan pencegahan COVID-19 pada pengemudi taksi online di Kota Tomohon. Metode penelitian ini adalah jenis penelitian kuantitatif menggunakan survei analitik dengan pendekatan cross sectional study atau studi potong lintang. Penelitian ini mengambil total populasi dari pengemudi taksi online sebanyak 53 responden. Instrumen penelitian ini menggunakan kuesioner online dalam bentuk google form. Data di olah dengan uji statistik chi square dan uji alternatif Fisher Excat dan uji alternatif Continuity Correction. Hasil penelitian menunjukan bahwa sebagian besar para pengemudi taksi online memiliki pengetahuan yang baik sejumlah 73,6%, sikap yang baik sejumlah 60,4% dan tindakan pencegahan yang baik sejumlah 66%. Kesimpulan dari hasil penelitian ini menunjukan terdapat hubungan antara pengetahuan dengan tindakan pencegahan, dimana responden yang memiliki pengetahuan yang baik melakukan tindakan pencegahan yang baik 74,4% lebih banyak di bandingkan dengan responden yang mempunyai pengetahuan yang kurang baik hanya 42,9% yang melakukan tindakan baik dengan nilai p value 0,049 (<0,05) dan terdapat hubungan antara sikap dengan tindakan pencegahan dimana responden yang mempunyai sikap yang baik melakukan tindakan penyegahan COVID-19 yang baik 78,1% lebih banyak di bandingkan dengan responden yang memiliki sikap yang kurang baik hanya 47,6% yang melakukan tindakan baik dengan nilai p value 0,046 (<0,05).
Kata Kunci : Pengetahuan, Sikap, Tindakan Pencegahan Covid-19, Pengemudi Taksi Online
ABSTRACT
COVID-19 has had a huge impact on the health sector and of course also in the world's economic sector, including Indonesia. The problem of COVID-19 in the community is still very large for example physical distancing, wearing masks, still often ignored by the community which causes an increase in COVID-19 cases in Indonesia very quickly. Online taxi drivers are jobs that are vulnerable to COVID-19 because every time there are new passengers who enter the car. The purpose of this study is to find out the relationship between knowledge and attitudes and COVID-19 prevention in online taxi drivers in Tomohon City.. This research method is a type of quantitative research using an analytical survey with a cross-sectional study approach or cross-sectional study. This study took the total population of online taxi drivers as many as 53 respondents. The research instrument used an online questionnaire in the form of a google form. The data were processed by using the chi square statistical test and the Fisher Excat alternative test and the Continuity Correction alternative test. The results showed that most of the online taxi drivers had good knowledge of 73.6%, good attitude of 60.4% and good precautions of 66%. The conclusion from the results of this study shows that there is a relationship between knowledge and preventive action, where respondents who have good knowledge take good preventive actions 74.4% more than respondents who have poor knowledge only 42.9% take action good with a p value of 0.049 (<0.05) and there is a relationship between attitudes and preventive measures where respondents who have good attitudes take good COVID-19 prevention measures 78.1% more than respondents who have poor attitudes good only 47.6% did good actions with p value 0.046 (<0.05).
Keywords: Knowledge, Attitude, Covid-19 Precautions, Online Taxi Drive
Full Text:
PDFRefbacks
- There are currently no refbacks.