## EKSPLORASI DAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK TERHADAP KONDISI SUNGAI TERCEMAR LIMBAH DI DESA/KELURAHAN PROVINSI DKI JAKARTA INDONESIA
Septian Rahardiantoro 1)

## Yusma Yanti 2)
1) Departemen Statistika, FMIPA, Institut Pertanian Bogor
2) Jurusan Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Pakuan Bogor e-mail: septianrahardiantoro@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
DKI Jakarta Province has the largest population density in Indonesia, which is at risk of environmental problems in its rivers. Around 52.5% of villages where rivers flow through were polluted by waste. This research aimed to explore the condition of polluted rivers and identify the factors that are suspected to influence it by using Potensi Desa (Podes) 2018 data (Badan Pusat Statistik, 2018). The data exploration was conducted by presenting some plots  and  statistical  summaries,  with  the  result  obtained  was  the  majority  of  waste  sources  were  from households. Furthermore, logistic regression analysis and the stepwise method were implemented to identify factors in terms of environmental conditions, river transfer function, and socio-economic conditions of villages that affect the river polluted by waste. As a result, the influenced factors provided were the existence of a river transfer  function  and  the  number  of  poor  households  in  the  high  category.  Furthermore,  the  factor  of  river maintenance can be used as an indicator that rivers in villages of DKI Jakarta are polluted by waste.
Keywords: logistic regression, Jakarta’s River, river exploration, waste polluted river

## ABSTRAK
Provinsi DKI Jakarta memiliki kepadatan penduduk terbesar di Indonesia yang riskan dengan permasalahan lingkungan,  salah  satunya  di  sungai-sungainya.  Sekitar  52.5%  desa/kelurahan  yang  dilalui  sungai  memiliki kondisi sungai tercemar limbah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksplorasi kondisi sungai tercemar limbah yang disertai dengan identifikasi faktor-faktor yang diduga memengaruhinya berdasarkan data Potensi Desa  (Podes)  tahun  2018  (Badan  Pusat  Statistik,  2018).  Eksplorasi  data  dilakukan  dengan  membuat  plot tebaran dan  ringkasan  statistik,  dengan hasil yang  diperoleh  adalah  mayoritas  sumber limbah berasal  dari limbah  rumah  tangga.  Selanjutnya,  analisis  regresi  logistik  beserta  metode stepwise dilakukan  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  dari  segi  kondisi  lingkungan,  alih  fungsi,  serta  kondisi  sosial  ekonomi desa/kelurahan yang memengaruhi kondisi sungai tercemar limbah. Hasilnya, faktor yang memengaruhi sungai tercemar limbah meliputi adanya fungsi alih sungai dan banyaknya rumah tangga miskin dengan kategori tinggi. Selain itu, faktor adanya perawatan sungai dapat digunakan sebagai indikator bahwa sungai di desa/kelurahan di DKI Jakarta tercemar limbah.
Kata Kunci: eksplorasi sungai, regresi logistik, sungai di Jakarta, sungai tercemar limbah
Provinsi DKI Jakarta memiliki luas wilayah 664.01 km 2 , yang terdiri dari enam kabupaten/kota (Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta, 2022). Secara geografis, wilayah DKI Jakarta terdapat 110 buah pulau yang terpusat di Kabupaten Kepulauan Seribu, dengan wilayah daratan utama terletak di bagian barat laut Pulau Jawa. Sebagai ibukota negara Indonesia, DKI Jakarta memiliki kondisi
geografis yang strategis yang menjadikan tujuan nomor satu bagi sebagian besar penduduk Indonesia dalam menjalankan roda perekonomian. Oleh karenanya, banyak warga yang pindah dan menetap di DKI Jakarta. Berdasarkan data terakhir, Provinsi DKI Jakarta memiliki kepadatan penduduk tertinggi jika dibandingkan dengan provinsi-provinsi lainnya, yaitu sebanyak 15,978 penduduk per km 2 (Badan Pusat  Statistik,  2022).  Hal  ini  tentunya  dapat  memberikan  dampak  buruk  terhadap  kelestarian lingkungan, mengingat wilayah daratan utama DKI Jakarta terdapat sekitar 27 buah sungai/ saluran/ kanal (Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta, 2022).
Berdasarkan data hasil Survei Potensi Desa (Podes) tahun 2018, dari 267 desa/kelurahan yang ada di DKI Jakarta terdapat 83.5% diantaranya yang dilalui sungai. Selain itu, berdasarkan sumber data  yang  sama  diperoleh  informasi  bahwa  52.5%  sungai-sungai  pada  desa/kelurahan  tersebut tercemar limbah (Badan Pusat Statistik, 2018). Pada penelitian sebelumnya, beberapa sungai di DKI Jakarta  memiliki  status  tercemar  dengan  level  menengah,  seperti  pada  sungai  Pesanggrahan (Djoharam et al., 2018) dan sungai Sunter (Martinus et al., 2018). Kondisi ini sangat mengkhawatirkan karena diduga memiliki dampak negatif bagi kesehatan (Resosudarmo, 2003; Kospa & Rahmadi, 2019; Apriyadi et al., 2021). Setidaknya terdapat 191,652 kasus diare di DKI Jakarta, dengan 32.7% terjadi pada balita dan sisanya 67.3% terjadi pada usia di atas lima tahun (Dinas Kesehatan Provinsi DKI Jakarta, 2020). Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kondisi sungai yang tercemar limbah yang disertai dengan identifikasi faktor-faktor yang diduga memengaruhi sungai-sungai di DKI Jakarta tercemar limbah dengan menggunakan data Podes 2018.
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  eksplorasi  kondisi  sungai  yang  terdapat  di desa/kelurahan  di  DKI  Jakarta  berdasarkan  data  Podes  2018.  Eksplorasi  yang  dilakukan  meliputi deskripsi lokasi wilayah desa/kelurahan mana saja dengan kondisi sungai tercemar limbah, uraian statistik mengenai sumber limbah sungai, serta deskripsi kondisi pembuangan sampah di sungai yang terjadi. Hal ini diharapkan mampu memberikan gambaran kondisi sungai di desa/kelurahan di DKI Jakarta dan mampu memberikan informasi yang berguna bagi pemerintah dalam upaya pencegahan dan penanggulangan limbah di sungai.
Selanjutnya, analisis regresi logistik diterapkan dalam upaya pengidentifikasian faktor-faktor yang diduga memengaruhi sungai-sungai di desa/kelurahan di DKI Jakarta tercemar limbah. Analisis ini  dipilih  dikarenakan  sangat  berguna  dalam  pemodelan  data  lingkungan,  seperti  pada  penelitian Rahardiantoro et al., (2019) tentang pemodelan untuk prediksi data gangguan spektrum autis ( autistic spectrum  disorder ),  Pathak  et  al.,  (2020)  tentang  identifikasi  peubah  berpengaruh  pada  kasus tuberkulosis,  dan  Adiat  et  al.,  (2020)  tentang  pemodelan  untuk  prediksi  kerentanan  air  tanah  di pertambangan emas. Praktiknya, analisis regresi logistik diterapkan dengan perangkat lunak R (Hilbe, 2015), dengan peubah tak bebas yang digunakan adalah kondisi sungai tercemar atau tidak tercemar. Terdapat  lima  peubah  bebas  yang  berskala  kategorik  diterapkan  dalam  pemodelan  ini.  Kemudian diterapkan proses stepwise (Hastie TJ & Pregibon D, 1992) untuk pemilihan peubah-peubah bebas yang membentuk model optimum dengan AIC terkecil. Peubah bebas terpilih inilah yang selanjutnya diinterpretasikan terkait pengaruhnya terhadap kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta.

## METODE
Data
Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari data Podes 2018 (Badan Pusat  Statistik,  2018).  Secara  umum  terdapat  dua  bagian  penggunaan  data  Podes  2018  sesuai dengan dua tujuan pada penelitian ini, yang diuraikan sebagai berikut.
a. Data eksplorasi kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta Unit pengamatan pada data yang digunakan adalah desa/kelurahan di DKI Jakarta pada wilayah daratan  utama  DKI  Jakarta,  yaitu sebanyak  261  desa/kelurahan.  Peubah  yang digunakan  semuanya berskala kategorik, yang disajikan pada Tabel 1, dengan kolom keterangan menyatakan label katagori pada setiap peubahnya.
Tabel 1. Peubah yang digunakan untuk eksplorasi kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta Peubah Keterangan Kategori Keberadaan sungai 0 = tidak ada; 1 = ada Kondisi sungai 0 = tidak tercemar limbah; 1 = tercemar limbah Sumber limbah 0 = rumah tangga; 1 = pabrik/industri; 2 = lainnya Lokasi sumber limbah 0 = dalam desa; 1 = luar desa; 2 = dalam dan luar desa Buang sampah di sungai 0 = tidak; 1 = iya
b. Data analisis regresi logistik kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta
Pada bagian ini, unit pengamatan pada data yang digunakan adalah desa/kelurahan di DKI Jakarta yang dilalui sungai, sehingga terdapat 223 desa/kelurahan sebagai pengamatannya. Peubah  tak  bebasnya  merupakan  kondisi  sungai  apakah  tercemar  limbah,  dengan  peubah bebasnya  merupakan  faktor-faktor  yang  diduga  memengaruhi  peubah  tak  bebas  dari  segi kondisi lingkungan, alih fungsi, serta kondisi sosial ekonomi desa/kelurahan tersebut.  Tabel 2 menyajikan  daftar  peubah-peubah  yang  digunakan  dalam  analisis  regresi  logistik  ini.  Kolom keterangan pada Tabel 2 ini menyatakan label kategori pada setiap peubah. Kategori 0 pada semua peubah ( 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , dan 𝑋 5 ) dipilih sebagai kategori referensi dalam pembuatan peubah dummy untuk analisis regresi logistik.
Tabel 2. Peubah yang digunakan untuk analisis regresi logistik kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta Kode Peubah Keterangan Kategori ( 𝑘 ) 𝑌 Kondisi sungai 0 = tidak tercemar limbah; 1 = tercemar limbah 𝑋 1 Keberadaaan permukiman di bantaran sungai 0 = tidak ada; 1 = ada 𝑋 2 Sungai digunakan fungsi lainnya 0 = tidak; 1 = iya 𝑋 3 Kategori banyak rumah tangga miskin  0 = rendah; 1 = sedang; 2 = tinggi 𝑋 4 Adanya perawatan sungai 0 = tidak ada; 1 = ada 𝑋 5 Adanya  lokasi  buang  sampah selain di tempat sampah 0 = tidak ada; 1 = ada
Ringkasnya,  terdapat  lima  peubah  bebas  yang  digunakan  dalam  proses  analisis  regresi logistik ini. Peubah 𝑋 1 menyatakan ada tidaknya permukiman warga di bantaran sungai pada desa/kelurahan  di  DKI  Jakarta.  Peubah 𝑋 2 mengindikasikan  ada  tidaknya  fungsi  lain  untuk sungai, seperti untuk kebutuhan sehari-hari (mandi, cuci, minum), irigasi, pariwisata, perikanan, transportasi,  pembangkit  listrik,  industri,  dan  lainnya.  Kedua  peubah  tersebut  juga  disinyalir memberikan dampak pada pencemaran sungai, sesuai dengan penelitian oleh Djoharam et al., 2018. Peubah 𝑋 3 berisi kategori desa/kelurahan berdasarkan banyaknya rumah tangga miskin pada  tahun  2017,  dengan  kategori  rendah  terdapat  <  1000  rumah  tangga  miskin,  kategori sedang terdapat 1000 hingga < 3000 rumah tangga miskin, dan kategori tinggi ketika terdapat ≥ 3000 rumah tangga miskin. Indikator yang digunakan untuk menyatakan rumah tangga miskin adalah rumah tangga yang memiliki SKTM (Surat Keterangan Tidak Mampu). Peubah 𝑋 4 berisi ada tidaknya perawatan pada sungai. Peubah 𝑋 5 menyatakan ada tidaknya lokasi selain tempat sampah yang digunakan masyarakat di desa/kelurahan tersebut sebagai lokasi buang sampah. Peubah  ini  dinilai  mampu  memberikan  gambaran  kondisi  sungai  tercemar  yang  disebabkan sampah yang dibuang pada lokasi selain tempat sampah yang disediakan.

## Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan metode analisis data kuantitatif yang terbagi menjadi dua bagian yaitu  analisis  deskripsi  dan  eksplorasi,  dan  analisis  regresi  logistik.  Metode  analisis  data  yang digunakan  tersebut  sesuai  dengan  dua  tujuan  pada  penelitian  ini,  yang  penjelasannya  diuraikan sebagai berikut.
a. Analisis deskripsi dan eksplorasi kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta Pada  bagian  ini  akan  disajikan  beberapa  plot  dan  grafik  terkait  peubah-peubah  yang  digunakan (tertera  pada  Tabel  1).  Deskripsi  dalam  bentuk peta  dilakukan pada  peubah keberadaan  sungai  dan kondisi sungai. Selanjutnya, peubah sumber limbah disajikan dalam bentuk diagram batang, dan lokasi sumber limbah disajikan dalam bentuk diagram lingkaran. Peubah terkait pembuangan sampah di sungai akan disajikan nilai proporsinya. Pada setiap sajian yang ditampilkan akan diberikan interpretasi yang mencerminkan kondisinya tersebut.
b. Analisis regresi logistik kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta Terdapat tiga proses yang dilakukan pada bagian ini, yaitu deskripsi peubah, analisis regresi logistik untuk semua peubah bebas, dan proses stepwise untuk pemilihan peubah bebas yang memengaruhi peubah tak bebas, dengan uraian sebagai berikut.
i) Deskripsi peubah Proses  deskripsi  peubah  dilakukan  dengan  membuat  diagram  batang  antara  setiap  peubah bebas  dengan  peubah  tak  bebasnya.  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat  tebaran  frekuensi  masing- masing kategori pada peubah bebas terhadap kategori di peubah  tak bebasnya, sehingga dapat diinterpretasikan dengan mudah sesuai dengan kondisinya.
ii) Analisis regresi logistik awal Regresi logistik digunakan ketika peubah tak bebas pada data yang ingin dimodelkan memiliki skala kategorik (Hilbe, 2015). Analisis regresi logistik awal ini dilakukan terhadap semua peubah bebas yang dapat dituliskan pada model di bawah ini.
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝐸(𝑌 𝑖 |𝑋 𝑖 )) = 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝 𝑖 ) = 𝑙𝑛 ( 𝑝 𝑖 1−𝑝 𝑖 ) = 𝛽 0 + 𝛽 1,𝑘 𝑋 1𝑖,𝑘 + ⋯ + 𝛽 5,𝑘 𝑋 5𝑖,𝑘 + 𝜀 𝑖 (1)
dengan 𝑝 𝑖 merupakan  peluang  sungai  tercemar  untuk  pengamatan  ke- 𝑖 , 𝑖  =  1, 2, … , 𝑛 , 𝛽 0 merupakan koefisien untuk intersep, 𝛽 𝑗,𝑘 merupakan koefisien peubah bebas ke- 𝑗 , 𝑗  =  1, … , 5 untuk kategori dummy 𝑘 , 𝑋 𝑗𝑖,𝑘 merupakan peubah bebas ke- 𝑗 untuk pengamatan ke- 𝑖 dan kategori dummy 𝑘 , dan 𝜀 𝑖 merupakan galat ke- 𝑖 . Terkait koefisien peubah bebas 𝛽 𝑗,𝑘 berdasarkan Tabel 2, maka  terdapat  enam  koefisien,  yakni 𝛽 1,1 untuk  koefisien  peubah  keberadaaan  permukiman  di bantaran sungai ( 𝑋 1 ) dengan kategori 1 (ada), 𝛽 2,1 untuk koefisien peubah sungai digunakan fungsi lainnya ( 𝑋 2 ) dengan kategori 1 (iya), 𝛽 3,1 untuk koefisien peubah kategori banyak rumah tangga miskin ( 𝑋 3 ) dengan kategori 1 (sedang), 𝛽 3,2 untuk koefisien peubah kategori banyak rumah tangga miskin ( 𝑋 3 ) dengan kategori 2 (tinggi), 𝛽 4,1 untuk koefisien peubah adanya perawatan sungai ( 𝑋 4 ) dengan kategori 1 (ada), dan 𝛽 5,1 untuk koefisien peubah adanya lokasi buang sampah selain di tempat sampah ( 𝑋 5 ) dengan kategori 1 (ada).
Selanjutnya,  dilakukan  uji  hipotesis  secara  parsial  terhadap  setiap  koefisien  model  tersebut dengan menggunakan  uji  Wald  untuk  mengetahui  peubah bebas mana saja yang memengaruhi peubah tak bebasnya secara signifikan. Hipotesis dan statistik uji dari uji Wald disajikan pada bagian di bawah ini.
𝐻 0 : 𝛽 𝑗,𝑘 = 0 (peubah bebas ke- 𝑗 untuk kategori dummy 𝑘 tidak berpengaruh)
𝐻 1 : 𝛽 𝑗,𝑘 ≠ 0 (peubah bebas ke- 𝑗 untuk kategori dummy 𝑘 berpengaruh)
Statistik uji: 𝑊 = 𝛽 ̂ 𝑗,𝑘 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑗,𝑘 ) , (2)
dengan 𝛽̂ 𝑗,𝑘 menyatakan  dugaan  koefisien  peubah  bebas  ke- 𝑗 untuk  kategori dummy 𝑘 dan 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗,𝑘 ) menyatakan galat baku bagi dugaan koefisien peubah bebas ke- 𝑗 untuk kategori dummy 𝑘 tersebut. Kesimpulan akan tolak 𝐻 0 untuk taraf nyata 𝛼 , apabila 𝑊 2 > 𝜒 (𝛼,1) 2 atau p-value < 𝛼 .
Selain  itu,  dilakukan  juga  uji  hipotesis  secara  simultan  dengan  menggunakan  uji-G  untuk mengetahui kebaikan (kelayakan) model yang dibentuk (Hosmer DW & Lemeshow S, 2000), dengan hipotesis dan statistik ujinya disajikan pada bagian di bawah ini.
𝐻 0 : model layak 𝐻 1 : model tidak layak
Statistik uji: 𝐺 = ∑ (𝑂 𝑟 −𝑛 𝑟 𝑝̅ 𝑟 ) 2 𝑛 𝑟 𝑝̅ 𝑟 (1−𝑝̅ 𝑟 ) 𝑅 𝑟 ,                                                                                            (3)
dengan 𝑂 𝑟 menyatakan banyaknya pengamatan yang diamati di kelompok ke- 𝑟 , 𝑛 𝑟 menyatakan banyaknya keseluruhan pengamatan di kelompok ke- 𝑟 , 𝑝̅ 𝑟 menyatakan rata-rata prediksi peluang di kelompok ke- 𝑟 , dan 𝑅 adalah banyak kelompok yang dalam penelitian ini digunakan 𝑅 = 10 .
Kesimpulan akan tolak 𝐻 0 untuk taraf nyata 𝛼 , apabila 𝐺 > 𝜒 (𝛼,𝑅−2) 2 atau p-value < 𝛼 .
iii) Stepwise dan analisis regresi logistik akhir Proses  selanjutnya  diterapkannya  metode stepwise yang  merupakan  kombinasi  dari  teknik seleksi peubah maju ( forward ) dan mundur ( backward ) (Hastie TJ & Pregibon D, 1992). Teknisnya, metode stepwise dilakukan dengan memasukkan dan menyisihkan peubah bebas hingga diperoleh model  dengan  nilai Akaike  Information  Criterion (AIC)  terkecil.  Rumus  AIC  ditampilkan  sebagai berikut (Akaike, 1972)
AIC = 2𝑘 − 2𝑙𝑛(𝐿̂) ,                                                                                                         (4)
dengan 𝑘 adalah  banyaknya  koefisien  yang  terdapat  dalam  model  ( 𝑘 = 7 )  dan 𝐿̂ merupakan nilai maksimum dari fungsi likelihood untuk model.
Akibatnya, analisis regresi logistik akhir dilakukan terhadap peubah-peubah bebas yang terpilih tersebut  dengan  disertai  uji  hipotesis  simultan  dan  parsial.  Berdasarkan  hasil  ini,  dijelaskan interpretasi terhadap nilai rasio odds setiap peubah bebas terpilih yang signifikan sebagai hasil faktor yang memengaruhi kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan DKI Jakarta. Perhitungan rasio odds dapat diperoleh melalui persamaan di bawah ini.
Rasio odds = exp(𝛽̂ 𝑗,𝑘 ) (5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta
Eksplorasi  ini dilakukan  berdasarkan  data  Podes  2018  dengan peubah-peubah yang tertera pada Tabel 1. Peta tebaran keberadaan sungai di desa/kelurahan pada daratan utama DKI Jakarta disajikan  pada  Gambar  1(a),  dan  peta  tebaran  desa/kelurahan  berdasarkan  kondisi  sungainya disajikan pada Gambar 1(b). Berdasarkan Gambar 1(a), mayoritas desa/kelurahan di daratan utama DKI Jakarta dilalui sungai. Hanya beberapa desa/kelurahan di Jakarta Timur dan Jakarta Pusat yang tidak ada sungai. Kondisi sungai yang tercemar limbah mayoritas terletak di Jakarta Utara, Jakarta Timur, serta beberapa desa/kelurahan di sebelah utara Jakarta Barat dan Jakarta Pusat (Gambar 1(b)).
Gambar 2(a) menampilkan diagram batang banyaknya desa/kelurahan dengan sungai tercemar berdasarkan sumber limbahnya. Berdasarkan gambar tersebut, mayoritas sumber limbah pada sungai- sungai yang terdapat di desa/kelurahan di DKI Jakarta berasal dari limbah rumah tangga, yakni pada sungai di 107 desa/kelurahan. Sumber limbah terbanyak kedua adalah limbah dari pabrik/ industri, yang terjadi di sungai-sungai pada 71 desa/kelurahan di DKI Jakarta. Terdapat 24 desa/kelurahan yang limbah di sungainya berasal dari sumber lainnya. Berdasarkan  Gambar 2(b), dapat diketahui bahwa mayoritas sumber limbah berasal dari dalam desa/kelurahan itu sendiri, sehingga pola hidup masyarakat di sekitar sungai sangatlah berperan besar pada kondisi sungai  yang tercemar limbah yang selaras dengan penelitian oleh Kospa & Rahmadi (2019). Hanya sebesar 16.2% sumber limbah di sungai-sungai berlokasi di luar desa/kelurahannya.
(a) (b)
Gambar 1. Peta tebaran desa/kelurahan di daratan utama DKI Jakarta terhadap (a) keberadaan sungai dan (b) kondisi sungai berdasarkan data Podes 2018
(a) (b)
Gambar 2. (a) Diagram batang banyak desa/kelurahan dengan sungai tercemar berdasarkan sumber limbahnya dan (b) diagram lingkaran lokasi sumber limbahnya berdasarkan data Podes 2018
Lebih  lanjut,  perlu  juga  dikaji  mengenai  kebiasaan  masyarakat  sekitar  sungai  dalam  hal membuang sampahnya ke sungai. Berdasarkan data Podes 2018 ini, dapat diketahui bahwa terdapat 20  desa/kelurahan  di  DKI  Jakarta  yang  masyarakatnya  masih  menjadikan  sungai  sebagai  lokasi pembuangan sampahnya. Hal ini tentunya sangat memprihatinkan mengingat 82% desa/kelurahan di DKI Jakarta memiliki dan secara aktif menggunakan tempat pembuangan sampah sementara yang sudah disediakan oleh pemerintah. Kedepannya, kesadaran masyarakat dalam hal ini sangat perlu ditingkatkan untuk menjaga kelestarian sungai-sungai di DKI Jakarta.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 3. Diagram batang banyak desa/kelurahan berdasarkan kondisi sungai ( 𝑌 ) dengan: (a) adanya permukiman ( 𝑋 1 ); (b) adanya fungsi alih sungai ( 𝑋 2 ); (c) ketegori banyak RT miskin ( 𝑋 3 ); (d) adanya perawatan sungai ( 𝑋 4 ); (e) adanya lokasi buang sampah lainnya ( 𝑋 5 )
Regresi logistik kondisi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan di DKI Jakarta
a. Deskripsi peubah Gambar 3 menampilkan diagram batang setiap peubah bebas terhadap peubah  tak bebas yang digunakan untuk analisis regresi logistik. Pada Gambar 3(a) menampilkan banyaknya desa/kelurahan berdasarkan ada tidaknya permukiman di bantaran sungai terhadap kondisi tercemarnya sungai. Dapat dilihat  bahwa  banyaknya  desa/kelurahan  dengan  ada  atau  tidaknya  permukiman  di  bantaran  sungai memiliki  frekuensi  yang  hampir  sama  terhadap  kondisi  tercemar  atau  tidaknya  sungai.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  adanya  permukiman  di  bantaran sungai  tidak  berkontribusi  secara  langsung terhadap  kondisi  sungai  tercemar  limbah.  Pada  Gambar  3(b),  banyaknya  desa/kelurahan  yang menerapkan fungsi alih sungai, mayoritas kondisi sungainya tercemar limbah, meskipun hanya terdapat 10  dari  12  desa/kelurahan  yang  menerapkan  fungsi  alih  sungai  ini.  Berdasarkan  Gambar  3(c), desa/kelurahan dengan rumah tangga miskin berkategori tinggi memiliki frekuensi yang sangat besar pada  kondisi  sungai  tercemar  limbah  jika  dibandingkan  dengan  kondisi  sungai  tidak  tercemar. Sedangkan,  pada  kategori  lainnya,  umumnya  desa/kelurahan  memiliki  sungai  yang  tidak  tercemar limbah. Hal menarik ditemukan pada Gambar 3(d), yakni adanya perawatan sungai di desa/kelurahan mengindikasikan  bahwa  mayoritas  desa/kelurahan  tersebut  memiliki  kondisi  sungai  yang  tercemar limbah. Terakhir, pada Gambar 3(e), adanya lokasi lainnya dalam pembuangan sampah dapat memicu sungai tercemar limbah, yakni terjadi pada 23 dari 35 desa/kelurahan dengan kondisi sungai tercemar limbah.

## b. Analisis regresi logistik awal
Tabel 3 menampilkan nilai dugaan koefisien setiap peubah bebas yang digunakan dalam analisis  regresi  logistik  awal,  beserta  nilai p-value -nya  untuk  uji  Wald.  Berdasarkan hasil  ini, peubah  bebas  yang  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  peubah  tak  bebas  adalah peubah adanya fungsi alih sungai ( 𝑋 2 ), peubah ketegori banyak RT miskin ( 𝑋 3 ) untuk kategori tinggi,  dan  peubah  adanya  perawatan  sungai  ( 𝑋 4 ).  Lebih  lanjut,  pada  uji  kelayakan  model dengan uji-G diperoleh nilai statistik-G sebesar 5.029 dengan nilai p-value sebesar 0.7545 yang menandakan bahwa hipotesis model sudah layak dapat diterima. Analisis regresi logistik awal ini memiliki nilai AIC sebesar 296.74.
Tabel 3. Nilai dugaan dan p-value uji Wald koefisien regresi logistik model awal Koefisien Nilai Dugaan p-value 𝛽 0 -0.777 0.020 * 𝛽 1,1
-0.062 0.830 𝛽 2,1 1.436 0.074 * 𝛽 3,1 -0.006 0.987 𝛽 3,2 0.825 0.023 * 𝛽 4,1 0.897 0.002 * 𝛽 5,1 0.588 0.143 *Nilai p-value uji Wald signifikan pada taraf nyata 0.1.
c. Stepwise dan analisis regresi logistik akhir
Selanjutnya  diterapkan  metode stepwise dalam  upaya  pemilihan  model  yang  memiliki  nilai  AIC terkecil, dengan hasil nilai dugaan koefisien peubah terpilih beserta p-value uji Wald tertera pada Tabel 4. Berdasarkan tabel tersebut diperoleh peubah bebas signifikan yang sama dengan model awal, yaitu peubah adanya fungsi alih sungai ( 𝑋 2 ), peubah ketegori banyak RT miskin ( 𝑋 3 ) untuk kategori tinggi, dan  peubah  adanya perawatan  sungai  ( 𝑋 4 ).  Peubah kategori  banyak  RT  miskin  ( 𝑋 3 )  untuk kategori sedang diperoleh hasil yang tidak signifikan, yang berarti bahwa banyaknya RT miskin dengan kategori sedang tidak memberikan dampak terhadap tercemarnya sungai-sungai di DKI Jakarta.
Pemodelan yang terbentuk juga sudah layak berdasarkan nilai statistik-G sebesar 2.550 dengan nilai p-value sebesar  0.9593.  AIC  yang  dihasilkan  lebih  baik  dari  model  awal  yaitu  sebesar  294.79.  Oleh karenanya, hasil nilai dugaan regresi logistik akhir inilah yang digunakan untuk menjelaskan faktor-faktor yang memengaruhi sungai tercemar limbah di desa/kelurahan DKI Jakarta.
Tabel 4. Nilai dugaan dan p-value uji Wald koefisien regresi logistik akhir hasil proses stepwise Koefisien Nilai Dugaan p-value 𝛽 0 -0.811 0.006 * 𝛽 2,1 1.436 0.075 * 𝛽 3,1 -0.001 0.999 𝛽 3,2 0.825 0.023 * 𝛽 4,1 0.903 0.002 * 𝛽 5,1 0.585 0.145 *Nilai p-value uji Wald signifikan pada taraf nyata 0.1.
Persamaan regresi logistik proses pemodelan akhir dapat dituliskan sebagai berikut.
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝐸(𝑌̂ 𝑖 |𝑋 𝑖 )) = 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝̂ 𝑖 ) = 𝑙𝑛 ( 𝑝̂ 𝑖 1 − 𝑝̂ 𝑖 ) = −0.811 + 1.436𝑋 2𝑖,1 + ( −0.001 )𝑋 3𝑖,1 + 0.825𝑋 3𝑖,2 + 0.903𝑋 4𝑖,1 + 0.585𝑋 5𝑖,1
Tabel 5. Nilai rasio odds koefisien pada peubah
signifikan di model akhir Koefisien Rasio odds 𝛽 2,1 4.2 𝛽 3,2
2.3 𝛽 4,1 2.5
Detailnya, selain koefisien intersep 𝛽 0 , terdapat tiga buah nilai dugaan koefisien peubah bebas yang signifikan yaitu nilai dugaan 𝛽 2,1 , 𝛽 3,2 , dan 𝛽 4,1 . Nilai rasio odds dari ketiga koefisien tersebut ditampilkan pada Tabel 5. Interpretasi rasio odds pada Tabel 5 tersebut dapat diuraikan sebagai berikut, dengan mengsumsikan kondisi peubah lainnya konstan.
i. Adanya  fungsi  alih  sungai  membuat  peluang  risiko  sungai  tercemar  limbah  4.2  kali  lebih  besar dibandingkan dengan tidak adanya fungsi alih sungai.
ii. Desa/kelurahan dengan kategori tinggi pada banyaknya rumah tangga miskin memiliki peluang risiko sungai  tercemar  limbah  2.3  kali  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  desa/kelurahan  dengan kategori rendah.
iii. Adanya perawatan sungai pada desa/kelurahan mengindikasikan ditemukan sungai tercemar limbah dengan peluang 2.5 kali lebih besar dibandingkan dengan desa/kelurahan tanpa adanya perawatan sungai.
Terkhusus untuk interpretasi pada peubah adanya perawatan sungai ( 𝑋 4 ), adanya perawatan sungai tidak menyebabkan sungai tersebut tercemar limbah, namun adanya perawatan sungai inilah yang mengindikasikan bahwa sungai tersebut tercemar limbah. Oleh karenanya, peubah 𝑋 4 dapat berperan  sebagai  peubah  indikator  bahwa  suatu  sungai  di  desa/kelurahan  DKI  Jakarta  tercemar limbah.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa sebesar 52.5% desa/kabupaten di DKI Jakarta yang dilalui sungai memiliki kondisi tercemar limbah, dengan mayoritas sumber limbah berasal dari limbah rumah tangga. Mayoritas lokasi sumber limbah juga berasal dari dalam desa/kelurahan yang mengindikasikan masyarakat di sekitar sungai memiliki peran yang penting dalam kondisi sungai tercemar limbah. Lebih lanjut, model regresi logistik optimum diperoleh dengan peubah bebas yang signifikan dalam memengaruhi kondisi sungai tercemar adalah ada tidaknya fungsi alih sungai dan banyaknya rumah tangga miskin dengan kategori tinggi. Selain itu, peubah adanya perawatan sungai dapat digunakan sebagai indikator bahwa sungai di desa/kelurahan tersebut tercemar limbah.
SARAN
Pada  penelitian  selanjutnya,  dapat  dikaji  dengan  menggunakan  sumber  data  yang  lebih beragam untuk memperoleh hasil yang lebih komprehensif. Selain itu, pemanfaatan data deret waktu juga dapat menunjang hasil yang lebih lengkap dan menyeluruh.

## REFERENSI
Adiat,  K.  A.  N.,  Akeredolu,  B.  E.,  Akinlalu,  A.  A., &  Olayanju,  G.  M.  (2020).  Application of  logistic regression analysis in prediction of groundwater vulnerability in gold mining environment: a case of  Ilesa  gold  mining  area,  southwestern,  Nigeria. Environmental  Monitoring  and  Assessment , 192 (9), 577. https://doi.org/10.1007/s10661-020-08532-7 Akaike, H. (1972). Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. Proc. 2nd Int. Symp. Information Theory Supp. to Problems of Control and Informalion Theory , 267–281. Apriyadi, R., Winugroho, T., Widana, I., & Subiyanto, A. (2021). Potential health disaster risks due to Ciliwung River Water quality in DKI Jakarta. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 886 (1), 012094. https://doi.org/10.1088/1755-1315/886/1/012094 Badan Pusat Statistik. (2018). Data Potensi Desa tahun 2018 .
Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Indonesia 2022 . Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta. (2022). Provinsi DKI Jakarta dalam Angka 2022 . Dinas Kesehatan Provinsi DKI Jakarta. (2020). Profil Kesehatan DKI Jakarta tahun 2020 .
Djoharam,  V.,  Riani,  E.,  &  Yani,  M.  (2018).  Analisis  Kualitas  Air  dan  Daya  Tampung  Beban Pencemaran  Sungai  Pesanggrahan  di  Wilayah  Provinsi  DKI  Jakarta. Jurnal  Pengelolaan Sumberdaya  Alam  Dan  Lingkungan  (Journal  of  Natural  Resources  and  Environmental Management) , 8 (1), 127–133. https://doi.org/10.29244/jpsl.8.1.127-133 Hastie TJ, & Pregibon D. (1992). Generalized linear models . Wadsworth & Brooks/Cole. Hilbe, J. (2015). Practical Guide to Logistic Regression . CRC Press, Taylor & Francis Group. Hosmer DW, & Lemeshow S. (2000). Applied Logistic Regression . John Wiley and Sons.
Kospa, H. S. D., & Rahmadi, R. (2019). Pengaruh Perilaku Masyarakat Terhadap Kualitas Air di Sungai
Sekanak Kota Palembang. Jurnal Ilmu Lingkungan , 17 (2), 212.
https://doi.org/10.14710/jil.17.2.212-221
Martinus, Y., Astono, W., & Hendrawan, D. (2018). Water quality study of Sunter River in Jakarta, Indonesia. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 106 ,  012022. https://doi.org/10.1088/1755-1315/106/1/012022
Pathak, A. K., Sharma, M., Katiyar, S. K., Katiyar, S., & Nagar, P. K. (2020). Logistic regression analysis of  environmental  and  other  variables  and  incidences  of  tuberculosis  in  respiratory  patients. Scientific Reports , 10 (1), 21843. https://doi.org/10.1038/s41598-020-79023-5
Rahardiantoro, S., Kurnia, A., Raharjo, M., & Yanti, Y. (2019). An alternative approach in predictive modeling using model averaging scheme for logistic regression case (case study: application in class  prediction  of  autistic  spectrum  disorder  data). IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 299 (1), 012039. https://doi.org/10.1088/1755-1315/299/1/012039 Resosudarmo, B. P. (2003). River water pollution in Indonesia: an input-output analysis. International Journal of Environment and Sustainable Development , 2 (1), 62. https://doi.org/10.1504/IJESD.2003.002363