Abstrak —Anemia  gizi  besi  sering  disebut  sebagai  anemia kurang  besi  dan  lebih  populer  disebut  anemia.  Bahaya  yang dapat  ditimbulkan  anemia  pada  kehamilan  antara  lain: terjadinya  abortus,  pengeluaran  ASI  berkurang,  sampai kematian  perinatal.  Oleh  karena  itu,  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian  tentang  faktor  risiko  anemia  gizi  besi pada  ibu  hamil  di  Jawa  Timur  menggunakan  regresi  logistik biner.  Sebanyak  25,3%  dari  jumlah  keseluruhan  ibu  hamil  di Jawa  Timur  menderita  anemia  gizi  besi.  Mayoritas  ibu  hamil yang  tidak  menderita  anemia  gizi  besi  memiliki  jarak kehamilan  >  2  tahun,  berusia  diantara  20  tahun  hingga  35 tahun,  dan  tidak  bekerja.  Mayoritas  ibu  hamil  penderita anemia  gizi  besi  hanya  mengkonsumsi  zat  besi  kurang  dari  90 hari,  memiliki  usia  kehamilan  28  hingga  40  minggu,  dan  lulus SMA/SLTA.  Variabel  prediktor  yang  berpengaruh  secara signifikan  adalah  konsumsi  zat  besi,  usia  kehamilan,  dan pendidikan.  Sehingga  model  logit  yang  didapat  adalah ̂( ) =- 4,018+1,799X 3 (1)+2,130X 4 (2)-1,350X 5 (1).
Kata  Kunci  – Anemia  Gizi  Besi,  Regresi  Logistik  Biner, Ibu Hamil.
I. PENDAHULUAN nemia yang paling umum ditemui di Indonesia adalah anemia  yang  terjadi  karena  produksi  sel-sel  darah merah tidak mencukupi, yang disebabkan oleh faktor konsumsi  zat  gizi,  khususnya  zat  besi  [1]. Berdasarkan Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2013, anemia  gizi  besi  masih  merupakan  masalah  kesehatan masyarakat  dengan  prevalensi  pada  anak  balita  sebesar 28,1%, ibu hamil sebesar 37,1%, remaja putri (13-18 tahun) sebesar 22,7%, dan  wanita  usia  subur (15-49 tahun) sebesar 22,7%.  Angka  prevalensi  anemia  gizi  besi  pada  ibu  hamil yang  tinggi  telah  mendekati  masalah  kesehatan  masyarakat berat ( severe public health problem ) dengan batas prevalensi anemia ≥ 40 persen [2].
Bahaya yang dapat ditimbulkan akibat anemia gizi pada kehamilan  antara  lain:  terjadinya  abortus,  persalinan prematur,  ketuban  pecah  dini,  pengeluaran  ASI  berkurang, berat badan lahir rendah, terjadinya cacat bawaan,  kematian perinatal,  dan    intelegensia  bayi  rendah  [3].  Oleh  karena  itu penanggulangan  anemia  gizi  besi  menjadi  salah  satu program  penting  untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya manusia [4].
Penelitian tentang anemia pada ibu hamil pernah diteliti oleh  Noverstiti  tentang  faktor-faktor  yang  berhubungan dengan  kejadian  anemia  pada  ibu  hamil  trimester  III  di wilayah kerja puskesmas air dingin kota Padangdengan hasil
terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  jarak  kehamilan dan  tingkat  pengetahuan  ibu  terhadap  kejadian  anemia[5]. Penelitian  tentang  regresi  logistik  biner  sebelumnya  telah diteliti  oleh  Lestari  (2014)  untuk  mengetahui  faktor-faktor yang  mempengaruhi  penyakit  malaria  pada  ibu  hamil  di Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat[6].
Banyaknya  dampak  negatif  yang  diakibatkan  oleh penyakit  anemia  gizi  besi  pada  ibu  hamil  membutuhkan penanggulangan yang efektif dan tepat sasaran.  Oleh karena itu,  pada  penelitian  ini  ingin  diketahui  deskripsi  jumlah kasus  penyakit  anemia  gizi  besi  dan  variabel-variabel  yang diduga  sebagai  faktor  risiko  penyakit  anemia  gizipada  ibu hamil  di  Jawa  Timur,dan  penentuan  faktor  risiko  yang berpengaruh secara signifikan terhadap penyakit anemia gizi besi  pada  ibu  hamil  di  Jawa  Timur  dengan  menggunakan regresi logistik biner.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Uji Independensi
Apabila  antara  dua  variabel  tidak  terdapat  hubungan, maka  dapat  dikatakan  bahwa  keduanya  bebas  (tidak  saling mempengaruhi).Uji Chi-Square digunakan untuk memutuskan  apakah  dua  variabel  dalam  suatu  populasi saling  bebas  [7].Hasil-hasil  pengamatan  terlebih  dahulu diklasifikasikan  secara  silang  menurut  dua  kriteria  dan ditampilkan melalui tabel kontingensi.
Tabel 1. Tabel Kontingensi untuk Uji Independensi
Kriteria Klasifikasi Pertama Kriteria Klasifikasi Kedua Tingkat Tingkat 1 2 ... j ... c Jumlah 1 ... ... . . . . . . . .
i ... ...
. . . . . . .
. r ... ... Jumlah ... ... Berdasarkan Tabel 1, = = frekuensi sel teramati. Frekuensi  sel  yang  teramati menunjukkan  banyaknya subyek  dalam    sampel  yang  selain  memenuhi  baris  ke-i  dari kriteria  klasifikasi  pertama  juga  memenuhi  kolom  ke-j  dari kriteria kedua.
Uji independensi menggunakan hipotesis sebagai berikut. H 0 : Tidak ada hubungan antara dua variabel yang diamati

## Faktor Risiko Penyakit Anemia Gizi Besi pada Ibu Hamil di Jawa Timur Menggunakan Analisis Regresi Logistik
Fatkhiyatur Rizki, 1 Dwi Atmono Agus Widodo, dan 2 Sri Pingit Wulandari Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Email : 1 dwiatmono@statistika.its.ac.id, 2 sri_pingit@statistika.its.ac.id
A
H 1 : Ada hubungan antara dua variabel  yang diamati Untuk  mendapatkan frekuensi  yang diharapkan  untuk  sel  - ij atau ( ) , rumus yang digunakan adalah sebagai berikut.
(1)
Apabila gagal ditolak, maka statistik uji ini kurang lebih memiliki  distribusi dengan  derajat  bebas  (r-1)(c-1), dengan  r  adalah  banyaknya  baris  dan  c  adalah  banyaknya kolom  dalam  tabel  kontingensi.  Statistik  uji  untuk  uji independensi adalah sebagai berikut.
∑ ∑ (       )
(2)
Keterangan: O ij = Nilai observasi/pengamatan baris ke- i kolom  ke- j E ij = Nilai ekspektasi baris ke-i kolom ke- j Dengan  derajat  bebas df  =  (r-1)(c-1) dan  kriteria  penolakan H 0 adalah
2 ) ( 2     hitung

## B. Regresi Logistik Biner
Hubungan  antara  variabel  respon  yang  bersifat  biner dengan  variabel  bebas  yang  berskala  interval  maupun kategorik  dapat  dijelaskan  dengan  menggunakan  analisis regresi  logistik  [8].  Variabel  yang  bersifat  biner  merupakan variabel  yang  mempunyai  dua  kategori,  yaitu  kategori  yang menyatakan  kejadian  sukses  (Y=1)  dan  kategori  yang menyatakan  kejadian  gagal  (Y=0).  Bentuk  umum  model peluang  regresi  logistik  dengan p variabel  penjelas ditampilkan pada rumus berikut.
( ) (              )
(              )
(3)
Berdasarkan  rumus  (3), ( ) merupakan  peluang kejadian  sukses  dengan  nilai  probabilitas ( ) dan merupakan  nilai  parameter  untuk  j=1,  2,  ...,  p. ( ) merupakan  fungsi  yang  non  linear,  sehingga  perlu ditransformasi  ke  dalam  bentuk  logit  untuk  memperoleh fungsi yang linear agar hubungan antara variabel independen dan  variabel  dependen  dapat  terlihat  [9].  Persamaan  setelah dilakukan  transformasi  dari  logit ( ) dapat  ditampilkan sebagai berikut.
( ) ( ) ( ) (4) C. Estimasi Parameter Estimasi
parameter β dilakukan dengan caramemaksimumkan  fungsi  Likelihood.  Pada  regresi logistik, setiap pengamatan mengikuti distribusi Bernoulli.Pengujian  keberartian  terhadap  koefisien  β  secara univariabel terhadap variabel respon yaitu dengan membandingkan  parameter  hasil  Maximum  Likelihood, dugaan βdengan standar error parameter tersebut [10].
Variabel  respon  dalam  model  regresi  logistik  mengikuti distribusi Bernoulli dengan fungsi kepadatan sebagai berikut.
( )    ( ) ( ) ; (5)
dengan
( )
; ( ) ; (  )
(  )
Parameter  dari  model  diestimasi  dari  vektor β  =
(   ) Nilai vektor
β diperoleh denganmemaksimumkan fungsi L( β) melalui
pendeferensialan  dengan  parameter-parameter  yang  akan dihitung. Berikut merupakan fungsi Likelihood
( )   ∏  ( ) ∏ ( ( )) (     ( )) (6)
Nilai  yang  memaksimumkan  fungsi Likelihood secara matematis akan lebih mudah didapat log dari fungsi tersebut. Sehingga didapatkan ln L( β ) sebagai berikut
( )     ∑ ( ( ) (7)
Untuk  mendapatkan  nilai  β  yang  memaksimumkan L( β ),  perlu  dilakukan  diferensiasi  terhadap  β  dengan  syarat sebagai berikut.
( ) dan ( )
Sehingga diperoleh
( ) ( ) ∑ ( ( ) (8)
H ( ) ( ) ∑ ( )(     ( )) (9)
Berdasarkan  Persamaan  (8)  dan  Persamaan  (9), diperlukan  metode  numerik  yakni  Newton  Rhapson  yang digunakan  untuk  mengestimasi  parameter  β  melalui  iterasi sebagai berikut.
(   ) ( ) ( ( ) ) ( ( ) ) (10)
Untuk =0,1,2,..., hingga konvergen. Keterangan:
( ) = Sekumpulan parameter yang konvergen pada iterasi ke-
H = Matriks Hessian
= Vektor gradien dengan (       ( ) )
Nilai awal yang digunakan adalah sebagai berikut.
( ) ( ) (11)
Iterasi  akan  berhenti  apabila ‖ (   ) ( ) ‖ dengan merupakan bilangan yang sangat kecil.
‖ (   ) ( ) ‖   √( (   ) ( ) ) ( (   )
( ) )
D. Uji Serentak
Likelihood-ratio test digunakan dalam pengujian signifikansi model pada pengujian serentak. Likelihood-ratio test merupakan metode pengujian signifikansi model dengan membandingkan  likelihood  untuk  model  lengkap  ( ) dan likelihood  untuk  model  yang  semua  parameternya  sama dengan  nol  ( ) .  Berikut  merupakan  hipotesis  yang digunakan dalam pengujian serentak.
merupakan  jumlah  variabel  prediktor  dalam  model. Statistik  uji  untuk Likelihood-ratio  test yang  digunakan dalam pengujian ini dipaparkan pada formula berikut.
( ) (12)
( ( ) ( ) ∏ ̂ (   ̂ ) (    ) ) (13)
Dengan ∑ ( ) , ∑
Statistik  uji mengikuti  distribusi Chi-  Square dengan derajat bebas (db) . Tolak pada taraf nyata α bila nilai dari
( ) atau bila p-value < α. Hal ini memberikan makna bahwa  variabel  bebas  secara  bersama-sama  mempengaruhi variabel tak bebas.
E. Uji Parsial Wald Test digunakan dalam pengujian parsial signifikansi  parameter  model.  Berikut  merupakan  hipotesis yang digunakan dalam pengujian parsial.
Dimana  k=1,2,...,p  dan  p  merupakan  jumlah  variabel prediktor  dalam  model.  Statistik  uji  yang  digunakan  pada pengujian ini dipaparkan dalam formula berikut.
̂ ( ̂ ) (14)
̂ merupakan    estimasi  parameter  dan ( ̂) merupakan taksiran standard error. Tolak pada taraf nyata α bila nilai dari | | atau p-value < αatau
( ) [11].

## F. Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  regresi  logistik  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  model  yang  diperoleh  telah  sesuai  atau tidak sesuai. Model telah sesuai jika tidak terdapat perbedaan antara  hasil  pengamatan  dan  kemungkinan  hasil  prediksi model.  Pengujian  ini  menggunakan  uji  Hosmer  dan Lemeshow dengan hipotsis pengujian adalah sebagai berikut.
: Model sesuai : Model tidak sesuai
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji  Hosmer  dan Lemeshow.
̂     ∑ (      ̅ ) ̅ (   ̅ ) (15) Keterangan g : banyaknya group : jumlah nilai variabel respon ̅ : rata-rata taksiran probabilitas
: jumlah subjek pada grup ke-h
Tolak apabila ̂ > ( ) dengan  taraf  signifikansi (α) dan derajat bebas (db). Derajat bebas (db) = g -2, dengan g merupakan  banyaknya  grup.  Dengan  menolak maka model  sesuai  atau  tidak  terdapat  perbedaan  antara  observasi dengan hasil prediksi.

## G. Interpretasi Koefisien Parameter
Interpretasi  terhadap  koefisien  parameter  ini  dilakukan untuk  menentukan  kecenderungan  antara  variabel  prediktor dengan  variabel  respon,  serta  menunjukkan  pengaruh perubahan  nilai  pada  variabel  yang  bersangkutan.Besaran Odds  ratio  dinyatakan  dengan .  Keputusan  tidak  terdapat hubungan  antara  variabel  prediktor  dengan  variabel  respon diambil  jika  nilai  Odds  ratio  ( ) .  Jika  nilai  Odds  ratio ( ) <  1,  maka  antar  variabel  prediktor  dan  variabel  respon terdapat  hubungan  negatif  setiap  kali  perubahan  nilai variabel  bebas  (x)  dan  jika  Odds  ratio  ( ) >  1  maka  antara variabel prediktor dengan variabel respon terdapat hubungan positif setiap kali perubahan nilai variabel bebas (x) [12].

## H. Evaluasi Akurasi Klasifikasi
APER  merupakan  persentase  pengamatan  yang dikelompokkan  salah  [13].Penentuankesalahan  klasifikasi apabila subjek diklasifikasikan menjadi  dua kelompok dapat ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Ketepatan Klasifikasi Hasil Observasi Hasil Prediksi
Nilai  APER  diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan berikut. ( ) (16)
Keterangan:
: Banyak subjek dari tepat diklasifikasikan sebagai : Banyak subjek dari yang diklasifikasikan sebagai : Banyak subjek dari yang diklasifikasikan sebagai : Banyak subjek dari tepat diklasifikasikan sebagai

## I. Anemia Gizi Besi
Anemia  defisiensi  besi  adalah  anemia  karena  turunnya cadangan  besi  tubuh  sehingga  proses  eritropoisis  terganggu dan  dapat  menurunkan  ukuran  hemoglobin  darah  dengan berbagai akibatnya. Anemia defisiensi besi tergolong anemia karena  gizi.[14].  Apabila  kadar  hemoglobin  <  10,5  g/dL, maka  ibu  yang  sedang  hamil  dikategorikan  menderita anemia gizi besi. Sedangkan ibu hamil  yang memiliki kadar hemoglobin  ≥10,5  g/dL  dikategorikan  tidak  menderita anemia  gizi  besi  atau  termasuk  ke  dalam  kadar  hemoglobin yang normal bagi wanita hamil [15].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder  tentang  penyakit  anemia  pada  ibu  hamil berdasarkan Riset Kesehatan Dasar tahun 2013 yang berasal dari  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan (Balitbangkes).Untuk  data  biomedis  dengan  pengambilan spesimen  darah  menggunakan  10  persen  dari  Blok  Sampel yang  dipilih  di  daerah  perkotaan  dan  pedesaan.Pada Riskesdas  2013,  terdapat  842  ibu  hamil  yang  menjadi responden  di  Jawa  Timur.  Akan  tetapi,  karena  pengambilan spesimen  darah  terhadap  ibu  hamil  hanya  10  persen  dari Blok Sampel yang dipilih di daerah perkotaan dan pedesaan, maka  pada  penelitian  ini  hanya  terdapat  95  ibu  hamil  yang kadar hemoglobinnya telah diperiksa. Berikut uraian tentang masing-masing  variabel  yang  terdiri  dari  variabel  dependen dan variabel independen.

## Tabel 3. Variabel Dependen
No. Variabel Keterangan Tipe Data 1 Y (Status Penyakit Anemia Gizi Besi) 0 = Tidak Sakit Anemia  Gizi Besi 1 = Sakit Anemia Gizi Besi Nominal
Tabel 4. Faktor Internal (Variabel Independen) No. Variabel Keterangan Tipe Data 1. (Jarak
Kehamilan) 0 = Jarak > 2 tahun 1=  Jarak ≤ 2 Tahun Ordinal
2. (Usia Ibu) 0 = Usia diantara 20 Hingga 35 Tahun 1 = Usia < 20 Tahun atau > 35 Tahun Nominal 3. (Konsumsi Zat besi) 0 = Konsumsi ≥ 90 hari 1 = Konsumsi < 90 hari Ordinal 4. (Usia Kehamilan) 0 = 0 minggu – 12 minggu 1 = 13minggu – 27 minggu 2 = 28 minggu – 40 minggu Ordinal Tabel 5. Faktor Eksternal (Variabel Independen) No. Variabel Keterangan Tipe Data 1. (Pendidikan) 0 = Tidak sekolah hingga tamat SD/MI 1 = Tamat SLTP/ MTS 2 = Tamat SLTA/ MA 3 =Tamat PT Ordinal 2. (Pekerjaan) 0 = Tidak Bekerja 1 = Bekerja Nominal

## B. Langkah Analisis
Langkah-langkah  analisis  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan  jumlah  kasus  penyakit  anemia  gizi besi pada ibu hamil di Jawa Timur.
2. Mendeskripsikan  karakteristik  dari  variabel-variabel yang diduga sebagai faktor risiko anemia gizi besi pada ibu  hamil  di  Jawa  Timur  pada  tahun  2013  yang disajikan menggunakan tabulasi silang .
3. Menentukan  pembagian  data training dan  data testing dengan proporsi 90:10.
4. Mengidentifikasi  hubungan  antara  variabel  respon  dan variabel prediktor dengan menghitung nilai chi-square . 5. Melakukan  pengujian  signifikansi  parameter  dengan melakukan uji serentak dan uji parsial.
6. Melakukan  uji  kesesuaian  modeluntuk  mengetahui apakah model yang didapatkan telah sesuai atau tidak.
7. Melakukan  interpretasi  model  regresi  logistik  biner yang terbaik.
8. Menghitung ketepatan klasifikasi model.
9. Membuat kesimpulan dan saran dari hasil penelitian.
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Statistika Deskriptif Status Penderita Anemia Gizi Besi
Berdasarkan  hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  2013 (RISKESDAS  2013),  telah  dilakukan  pemeriksaan  kadar hemoglobin  terhadap  95  orang  ibu  hamil  di  Jawa  Timur Berikut  merupakan  persentase  penderita  anemia  gizi  besi  di Jawa Timur pada tahun 2013.
Gambar 1. Pie Chart Status Penderita Anemia Gizi Besi Sebanyak 74,7% dari jumlah keseluruhan ibu hamil yang  menjadi  responden  atau  sebanyak  71  orang  ibu  hamil tidak  mengalami  anemia  gizi  besi  selama  masa  kehamilan. Sedangkan  terdapat  25,3%  dari  jumlah  keseluruhan  ibu hamil  di  Jawa  Timur  atau  sekitar  24  orang  ibu  hamil diantaranya  menderita  penyakit  anemia  gizi  besi  selama masa kehamilan..

## B. Statistika Deskriptif Variabel Independen
Mayoritas  ibu  hamil  di  Jawa  Timur  memiliki  jarak kehamilan  >  2  tahun.  Ibu  hamil  di  Jawa  Timur  mayoritas berusia  diantara  20  tahun  hingga  35  tahun.  Mayoritas  ibu hamil di Jawa Timur mengkonsumsi zat besi kurang dari 90 hari  selama  masa  kehamilan.  Terdapat  48  orang  ibu  hamil dari  total  95  ibu  hamil  yang  memiliki  usia  kehamilan  28 minggu  hingga  40  minggu.  Mayoritas  pendidikan  ibu  hamil di Jawa Timur masih rendah, yakni hanya terdapat 39 orang dari  total  95  orang  ibu  hamil  yang  pendidikannya  minimal telah  lulus  SLTA/MA.  Mayoritas  ibu  hamil  di  Jawa  Timur sedang dalam kondisi tidak bekerja.

## C. Uji Independensi
Sebelum  dilakukan  uji  independensi,  maka  terlebih dahulu  dilakukan  pembagian  data training dengan  data testing dengan  proporsi  90:10.Hipotesis  yang  digunakan untuk uji independensi adalah sebagai berikut.
H 0 : Tidak ada hubungan antara dua variabel yang diamati H 1 : Ada hubungan antara dua variabel  yang diamati Taraf  signifikansi  yang  digunakan  sebesar  0,20.  Hasil dari  uji  independensi  antara  variabel  status  penyakit  anemia gizi  besi  dengan  keenam  variabel  dependen  ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil Uji Independensi Variabel P-Value Keterangan Jarak Kehamilan 0,8172 Tidak Berhubungan Usia Ibu 0,6360 Tidak Berhubungan Konsumsi Zat Besi 0,1709 Berhubungan Usia Kehamilan 0,1634 Berhubungan Pendidikan 0,0678 Berhubungan Pekerjaan 0,7530 Tidak Berhubungan
Dengan  menggunakan  α  sebesar  0,20, p-value variabel konsumsi  zat  besi,  usia  kehamilan,dan  pendidikan  memiliki p-value  dengan  nilai    kurang  dari  0,20.  Sehingga  dapat dikatakan bahwa  H 0 ditolak  yang artinya terdapat hubungan antara  variabel  usia  kehamilan  dengan  variabel  status penyakit anemia gizi besi, variabel konsumsi zat besi dengan variabel status penyakit anemia gizi besi,variabel pendidikan dengan variabel status penyakit anemia gizi besi.
74,7 % 25,3 % Status Anemia Gizi Besi Tidak Sakit Anemia Sakit Anemia

## D. Uji Serentak
Berikut  merupakan  hipotesis  yang  digunakan  dalam pengujian serentak.
dengan  menggunakan  taraf  signifikansi  sebesar  0,20.  Hasil pengujian  signifikansi  parameter  secara  serentak  terhadap model  akhir  dari  regresi  logistik  menunjukkan  nilai  statistik uji sebesar 16,316 dan p-value sebesar 0,012.Berdasarkan p-value yang  memiliki  nilai  kurang  dari  taraf  signifikansi yang  ditetapkan  maka  diputuskan  bahwa ditolak.Artinya terdapat  setidaknya  satu  variabel  prediktor  yang  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  penyakit  anemia  gizi  besi sebagai variabel respon.

## E. Uji Parsial
Berikut  merupakan  hipotesis  yang  digunakan  dalam pengujian parsial.
dengan  k=1,2,3,4,5,6.    Hasil  pengujian  secara  parsial  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 7. Hasil Uji Parsial Variabel B Wald P-value Odds Ratio Konsumsi Zat Besi (1) 1,799 2,647 0,104* 6,046 Usia Kehamilan 4,830 0,089* Usia Kehamilan (1) 1,205 1,055 0,304 3,336 Usia Kehamilan (2) 2,130 3,587 0,058* 8,413 Pendidikan 6,461 0,091* Pendidikan (1) -1,350 2,899 0,089* 0,259 Pendidikan (2) 0,509 0,610 0,435 1,663 Pendidikan (3) -1,363 1,305 0,253 0,256 Konstanta -4,018 6,273 0,012* 0,018
Terlihat bahwa dengan  menggunakan taraf signifikansi sebesar 0,20 terdapat tiga variabel independen dan konstanta yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  penyakit anemia gizi besi pada ibu hamil yang ditandai dengan tanda (*). Berdasarkan hasil dari uji signifikansi parameter  secara parsial, maka didapatkan model logit sebagai berikut:
̂( ) ( ) ( ) ( )
Berdasarkan  model logit  yang telah didapatkan,  maka dapat ditentukan model peluang regresi logistik sebagai berikut.
̂( ) (               ( )         ( )          ( ))
(               ( )         ( )          ( ))

## F. Uji Kesesuaian Model
Pengujian  ini  menggunakan  uji  Hosmer  dan  Lemeshow dengan hipotsis pengujian sebagai berikut.
: Model sesuai
: Model tidak sesuai
Taraf  signifikansi  sebesar  0,20.  Hasil  pengujian menunjukkan  nilai  statistik  uji  Hosmer  dan  Lemeshow sebesar  5,602  dengan  derajat  bebas  sebesar  7  dan p-value sebesar  0,587.Dengan  menggunakan  taraf  signifikansi
sebesar 0,20 dapat diperoleh hasil bahwa p-value lebih besar dari taraf signifikansi  yang artinya gagal ditolak. Hal ini menunjukkan  bahwa  model  yang  diperoleh  telah  sesuai. Sehingga  tidak  terdapat  perbedaan  antara  hasil  pengamatan dan kemungkinan hasil prediksi model.

## G. Interpretasi Model
Besaran  risiko  untuk  terkena  penyakit  anemia  gizi  besi pada  ibu  hamil  apabila  ibu  hamil  mengkonsumsi  zat  besi kurang  dari  90  hari,  memiliki  usia  kehamilan  28  minggu hingga 40 minggu, dan lulus SLTP/MTS sebesar 0,1916.
̂ ( ) ( ̂( ))
( ̂( ))
(               ( )         ( )          ( ))
(               ( )         ( )          ( ))
Sedangkan  untuk  interpretasi  berdasarkan  odds ratio,  dapat  dilihat  berdasarkan  hasil  odds  ratio  yang  telah didapatkan pada pengujian signifikansi parameter.
Tabel 8. Odds Ratio Variabel yang Signifikan Variabel B Wald P-value Odds Ratio Konsumsi Zat Besi (1) 1,799 2,647 0,104* 6,046 Usia Kehamilan (2) 2,130 3,587 0,058* 8,413 Pendidikan (1) -1,350 2,899 0,089* 0,259 Diperoleh informasi bahwa ibu hamil yang mengkonsumsi  zat  besi  kurang  dari  90  hari  cenderung terkena penyakit anemia gizi  besi sebanyak 6,046 kali lebih besar daripada ibu hamil  yang  mengkonsumsi zat besi lebih dari  atau  sama  dengan  90  hari.  Ibu  hamil  dengan  usia kehamilan  28  minggu  hingga  40  minggu  cenderung  untuk terkena penyakit anemia gizi  besi sebanyak 8,413 kali lebih besar dari ibu hamil yang memiliki usia kehamilan 0 hingga 12  minggu.  Ibu  hamil  yang  lulus  SLTP/MTS  cenderung untuk  tidak  terkena  anemia  gizi  besi  sebesar  3,861  lebih besar  daripada  ibu  hamil  yang  tidak  sekolah  hingga  lulus SD/MI.

## H. Ketepatan Klasifikasi
Model  yang  telah  diperoleh  dari  regresi  logistik  biner digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data testing .Berikut hasil prediksi dari model yang telah didapatkan.
Tabel 9. Ketepatan Klasifikasi Berdasarkan Data Training
Prediksi
Jumlah Persentase Ketepatan Klasifikasi Tidak sakit anemia gizi besi Sakit anemia gizi besi Pengamatan Tidak sakit anemia gizi besi 60 4 64 93,8% Sakit anemia gizi besi 16 5 21 23,8% Jumlah 76 9 85 76,5%
Diperoleh hasil bahwa terdapat60 orang  yang tidak sakit anemia tepat diprediksi tidak sakit anemia dan terdapat 5 orang yang sakit anemia tepat diprediksi sebagai penderita anemia  gizi  besi.  Berdasarkan  hasil  ketepatan  klasifikasi yang  diperoleh,  didapatkan  akurasi  secara  keseluruhan sebesar  76,5%.Sedangkan  untuk  menguji  ketepatan  atau akurasi  dari  model  regresi  logistik  yang  telah  terbentuk, maka  model  yang  telah  terbentuk  digunakan  untuk mengklasifikasikan data testing.Ketepatan klasifikasi berdasarkan data testing ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Ketepatan Klasifikasi Berdasarkan Data Testing Prediksi Jumlah Persentase Ketepatan Klasifikasi
Tidak sakit anemia gizi besi Sakit anemia gizi besi Pengamatan Tidak sakit anemia gizi besi 7 0 7 100% Sakit anemia gizi besi 3 0 3 0% Jumlah 10 0 10 70%
Diketahui  pula  bahwa  model  mampu  menunjukkan tingkat akurasi sebesar 70%. Kecilnya nilai prediksi terhadap kasus  sakit  anemia  gizi  besi  diakibatkan  oleh  tidak seimbangnya  perbandingan  antara  banyaknya  penderita anemia  gizi  besi  dengan  non  penderita  anemia  gizi  besi, sehingga  hasil  prediksi  cenderung  untuk  memprediksi jumlah kasus yang lebih banyak, yaitu non penderita anemia gizi besi.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Terdapat  sebanyak  25,3%  dari  jumlah  keseluruhan orang  ibu  hamil  di  Jawa  Timur  menderita  anemia  gizi  besi. Mayoritas  ibu  hamil  yang  tidak  menderita  anemia  gizi  besi memiliki jarak kehamilan > 2 tahun dan tidak bekerja.Mayoritas  ibu  hamil  penderita  anemia  gizi  besi hanya mengkonsumsi zat besi kurang dari 90 hari, memiliki usia kehamilan 28 hingga 40 minggu, dan lulus SMA/SLTA.
Terdapat  hubungan  antara  status  penyakit  anemia gizi besi dengan variabel konsumsi zat besi, usia kehamilan, dan pendidikan. Terdapat setidaknya satu variabel independen  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap penyakit  anemia  gizi  besi.  Variabel  independen  yang berpengaruh secara signifikan adalah konsumsi zat besi, usia kehamilan,  dan  pendidikan.  Sehingga  model  logit  yang didapat  adalah ̂( ) ( ) ( ) ( ) .
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi informasi  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  untuk mengurangi  angka  prevalensi  anemia  gizi  besi  pada  ibu hamil  berdasarkan  faktor-faktor  konsumsi  zat  besi,  usia kehamilan,  dan  pendidikan  ibu  hamilSaran  bagi  penelitian diharapkan menggunakan lebih banyak variabel yang diduga sebagai  faktor  risiko  penyakit  anemia  gizi  besi  pada  ibu hamil di Jawa Timur

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   F.  Anwar  dan  A.  Khomsan, Makan  Tepat,  Badan  Sehat ,  Jakarta:  PT. Mizan Publika (2009).
[2]   Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan, Riset  Kesehatan Dasar ,Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik Indonesia (2013).
[3]  Manuaba,  dkk, Pengantar  kuliah  Obstetri ,  Jakarta:  Penerbit  Buku Kedokteran EGC (2007).
[4]  E.  Noverstiti,“Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian Anemia pada Ibu Hamil Trimester III di Wilayah Kerja Puskesmas Air Dingin  Kota  Padang”,Program  Studi  Ilmu  Kesehatan  Masyarakat, Universitas Andalas (2012).
[5]  E.  P.  Wirakusumah,  Sehat  Cara  Al-Qur'an  dan  Hadis,  Jakarta:  PT Mizan Publika (2010).
[6]  A.  S.  Lestari,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Penyakit  Malaria pada  Ibu  Hamil  di  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat”, Tugas Akhir, Jurusan Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya (2014).
[7]  W. W. Daniel, dan A. T. Kantjono, Statistika Non Parametrik Terapan . Jakarta: PT Gramedia (1989).
[8]  D.  W.  Hosmerdan  S.  Lemenshow, Applied  Logistic  regression  third edition ,New Jersey: John Wiley & Sons, Inc (2013).
[9]  A.  Agresti, Categorical  Data  Analysis ,  New  Jersey:  John  Wiley  & Sons, Inc (2002).
[10]  D. W. Hosmer danS. Lemenshow, Applied Logistic Regression (edisi 2), United States of America: John Wiley & Sons (2000).
[11]   D. W. Hosmerdan S. Lemenshow, Applied Logistic Regression (edisi 2), United States of America: John Wiley & Sons (2000).
[12]    A.  Agresti, Categorical  Data  Analysis ,  New  Jersey:  John  Wiley  & Sons, Inc (2002).
[13]  N. Johnson dan D. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, Sixth Edition , New Jersey: Pearson Education, Inc (2007).
[14]  I.  B.  G  Manuaba, Kapita  Selekta  Penatalaksanaan  Rutin  Obstetri Ginekologi dan KB, Jakarta: Penerbit Buku Kedokteran ECG (2001).
[15]  A.  M.  Rathore  dan R.  Tripathi, Obsetrics  And  Gynecology  For  Post Graduates,  Volume  1, India:  Universities  Press  (India)  Private Limited (2009).