## KONSUMSI ROKOK MASYARAKAT KOTA BANDUNG TAHUN 2015 DENGAN MODEL HURDLE NEGATIF BINOMIAL (HURDLE-NB)
Wulandari 1 , Wida Tira Tedra 2 , Irtania Muthia Rizki 3 , Dina Prariesa 4
1,2,4 Badan Pusat Statistik, 3 UIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi

## Abstrak
Perilaku merokok memiliki resiko yang cukup tinggi terhadap kesehatan. Banyak dampak negatif yang ditimbulkan,  baik  untuk  perokok  aktif  maupun  perokok  pasif.  Selain  itu,  merokok  juga  berdampak terhadap ekonomi pelaku, selain pengeluaran untuk konsumsi rokok, juga biaya berobat akibat penyakit yang  ditimbulkan  oleh  rokok.  Di  Kota  Bandung,  pengeluaran  untuk  rokok  menempati  urutan  kedua setelah komoditi makanan jadi. Jumlah batang rokok yang dihisap setiap hari dipengaruhi oleh variabel demografi, variabel lingkungan sosial, variabel politik, serta variabel budaya. Penelitian ini bertujuan untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  rokok  yang  dihisap  tiap  hari masyarakat  Kota  Bandung.  Variabel  jenis  kelamin,  umur,  status  bekerja,  dan  pendidikan,  akan dimodelkan dengan regresi Hurdle-NB. Hasil penelitian menunjukkan pada model Log, variabel umur, status bekerja, dan pendidikan berpengaruh terhadap rata-rata konsumsi rokok. Sedangkan pada model Logit,  variabel  jenis  kelamin,  umur,  status  bekerja,  dan  pendidikan  berpengaruh  terhadap kecenderungan seseorang untuk merokok atau tidak.

## Kata kunci : rokok, zero excess, Hurdle-NB

## Abstract
Lifestyle that high risk to health is smoking behavior. Smoking behavior has a negative impact on health, both for active smokers and passive smokers. In addition there are also negative impacts in terms of economy. In Bandung, spending on cigarettes ranks second after the food commodity. The number of cigarettes  smoked  each  day  is  influenced  by  demographic  variables,  social  environment  variables, political variables, and cultural variables. In this study, the Bandung cigarette consumption and the factors  suspected  to  affect,  ie  sex,  age,  work  status,  and  education,  will  be  modeled  by  Hurdle-NB regression. The results showed that Log model, age variable, work status, and education influence to the average  of  cigarette consumption.  While  on  Logit  model,  gender  variable,  age,  work  status,  and education have an effect on the tendency of someone to smoke or not.
Keywords : cigarette, zero excess, Hurdle-NB

## PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  manusia,  kesehatan merupakan  masalah  yang  sangat  penting. Namun, terdapat salah satu pola hidup yang berisiko  tinggi  terhadap  kesehatan  yaitu perilaku  merokok.  Perilaku  merokok  itu sendiri  dapat  diukur  salah  satunya  melalui banyaknya  jumlah  rokok  yang  dihisap (Fitriani,  2012,  dalam  Hestiana,  2013). Perilaku merokok banyak memiliki dampak negatif  untuk  segi  kesehatan.  Kesehatan yang terancam akibat mengkonsumsi rokok tidak  hanya  didapatkan  oleh  orang  yang merokok,  melainkan  juga  didapatkan  oleh orang  disekitar  perokok  yang  menghirup asap  dari  rokok  (perokok  pasif).  Sebatang rokok  mengandung  4.000  jenis  senyawa kimia beracun yang berbahaya untuk tubuh , dimana  43  dinataranya  bersifat  karsiogenik (Aditama  2013,  dalam  Ambarwati,  dkk 2014).  Rokok  memiliki  faktor  resiko berbagai  macam  penyakit,  antara  lain penyakit  kardiovaskular,  serebrovaskular, impotensi,  berbagai  jenis  kanker  (Alit,  dkk dalam Santi, 2013).
Selain  itu  terdapat  pula  dampak negatif  rokok  dari  segi  ekonomi.  Merokok menyebabkan dampak buruk bagi masyarakat  karena  kematian  prematur, produktivitas  yang  hilang,  dan  beban keuangan yang ditanggung oleh perokok dan keluarga  mereka,  penyedia  jasa  keuangan, penyedia  layanan  asuransi,  dan  perusahaan pemberi kerja (theconversation.com). Kerugian  makro  ekonomi  akibat  konsumsi rokok  di  Indonesia  pada  2015  mencapai hampir Rp 600 triliun, atau empat kali lipat dari  jumlah  cukai  rokok  pada  tahun  yang sama (sains.kompas.com).
Perilaku  merokok  turut  berdampak pada sisi biaya belanja rokok, yang membuat orang tua seakan mengabaikan masa depan anak serta mempertinggi probabilitas angka rumah  tangga  miskin  di  masa  mendatang (merdeka.com). Survei yang dilakukan oleh Dinas Kesehatan Kota Bandung menyatakan jika  konsumsi  masyarakat  Kota  Bandung dalam belanja rokok dan tembakau menempati  urutan  kedua  setelah  komoditi makanan  jadi.  Pengeluaran  yang  cukup tinggi  untuk  konsumsi  rokok  sebenarnya
dapat  dialokasikan  untuk  kebutuhan  lain yang lebih penting.
Mengingat  konsumsi  rokok  yang tinggi  di  Kota  Bandung  serta  faktor  risiko yang  terjadi  akibat  mengkonsumsi  rokok, maka penelitian ini ingin mengetahui faktor- faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  batang rokok  yang  dihisap.  Dalam  penelitian  ini, konsumsi  rokok  per  hari  masyarakat  Kota Bandung  akan  dimodelkan  dengan  Regresi Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) dan Hurdle  Negative  Binomial (HNB).  Kedua alat analisis tersebut sesuai untuk memodelkan  data  cacah  dengan  kondisi excess  zero ,  yaitu  kondisi  dimana  data respon  banyak  bernilai  nol,  dan  dapat menangangi  overdispersi  yang  umumnya sering muncul pada analisis data cacah.

## METODOLOGI
Analisis regresi umumnya digunakan untuk mengetahui hubungan suatu variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor. Jumlah rokok yang dihisap setiap hari  merupakan  data  cacah  nonnegatif. Untuk  pemodelan  variabel  respon  yang berupa  data  cacah,  model yang  biasa digunakan  adalah  regresi  Poisson,  regresi Binomial,  dan  regresi Negative Binomial. Konsumsi  rokok  dalam  batang  per  hari merupakan  salah  satu  kasus  data  cacahan dengan banyak nilai 0 ( excess zero ). Jumlah angka nol besar akan menyebabkan sebaran data  tidak  sesuai  dengan  distribusi  standar. Model yang biasanya digunakan pada kasus excess  zero adalah  regresi Zero  Inflated Poisson (ZIP) atau Hurdle Poisson (HP). Permasalahan  yang  sering  muncul pada  kedua  pemodelan  tersebut  adalah terjadinya overdispersion. Untuk mengatasi masalah overdispersion yang  terjadi,  salah satu cara adalah menggunakan Zero Inflated Negative Binomial  (ZINB)  atau Hurdle Negative  Binomial (HNB).  Kedua  model tersebut digunakan untuk memodelkan data count dengan banyak nilai 0 pada respon dan terjadi overdispersion. Berdasarkan  uraian di atas, untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi  jumlah  batang  rokok  yang dihisap  setiap  hari  di  Kota  Bandung  pada tahun 2015 maka akan dimodelkan
konsumsi  rokok  dengan  metode Zero Inflated  Negative Binomial  serta Hurdle Negative Binomial,  kemudian  memilih model  mana  yang  lebih  cocok  digunakan untuk memodelkan konsumsi rokok di Kota Bandung.

## Faktor Pemicu Kebiasaan Merokok
Terdapat  banyak  penelitian,  baik  dalam negeri maupun luar negeri berkenaan dengan perilaku  merokok  serta  faktor-faktor  yang mempengaruhi  perilaku  merokok.  Smet (1999)  dalam  penelitian  tentang  penentu kebiasaan  merokok  di  kalangan  remaja  di Semarang  menyatakan  bahwa  kebiasaan merokok teman dekat adalah penentu utama seoarang remaja untuk
merokok.
Moghimbeigi, dkk (2009) melakukan penelitian tentang kebiasaan pada remaja 15 – 20 tahun. Hasilnya remaja laki-laki lebih berisisko  untuk  merokok  dibanding  remaja perempuan,  usia  muda  lebih  berpeluang untuk memulai kebiasaan merokok dibanding  usia  yang  lebih  tua,  dan  tingkat pendidikan  tidak  berpengaruh  terhadap konsumsi  rokok.  Hestiana  (2013)  dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa jumlah batang  rokok  yang  dihisap  setiap  hari dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  jenis kelamin,  umum,  tingkat  pendidikan,  dan kegiatan  utama  yang  dilakukan.  Selain  itu,
Wijayanti,  dkk  (2017)  juga  menyimpulkan bahwa  jenis  kelamin,  usia,  pengalaman, pengetahuan, dan sikap signifikan mempengaruhi perilaku merokok.

## Data Diskrit
Data  diskrit  adalah  data count ,  yaitu  data yang  nilainya  non-negatif  dan  menyatakan banyaknya  kejadian  dalam  interval  waktu, ruang,  atau  volume  tertentu.  Beberapa distribusi  yang  mempunyai  bentuk  fungsi peluang dan nama tertentu dari peubah acak diskrit, yaitu:
a. Distribusi Poisson
Fungsi  probabilitas  variabel  random diskrit yang berdistribusi Poisson dengan  parameter 𝜆 (Cameron  dan Trivedi, 1998) adalah sebagai berikut :
𝑓 𝑌 (𝑦, 𝜇) = { 𝜇𝑦.𝑒−𝜇 𝑦! , 𝑦 = 0,1,2, … .
0           , 𝑦 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛 1. (2.1)
Distribusi Poisson memiliki rata-rata dan varians yang sama,  yaitu 𝐸(𝑌) = 𝜇 dan 𝑉𝑎𝑟(𝑌) = 𝜇
b. Distribusi Binomial Negatif
Distribusi  binomial  negatif  mempunyai rata-rata 𝐸(𝑌) = 𝑟(1−𝑝)
𝑝 dan  varian
𝑉𝑎𝑟(𝑌) = 𝑟(1−𝑝) 𝑝 .
Fungsi  probabilitas  variabel  random yang berdistribusi Binomial Negatif yaitu:
Pr(𝑋 = 𝑥; 𝑟, 𝑝) = { ( 𝑥 − 1 𝑟 − 1 ) 𝑝 𝑟 (1 − 𝑝) 𝑥−𝑟 , 𝑥 = 𝑟, 𝑟 + 1, 𝑟 + 2, …
0                      , 𝑥 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛 (2.2)

## Pemeriksaan Multikolinieritas
Dalam  analisis  regresi,  terdapat  beberapa asumsi  yang  harus  terpenuhi  agar  estimasi yang  dihasilkan  bersifat unbiased dan memiliki varians yang minimum. Salah satu asumsi  yang  harus  terpenuhi  adalah  tidak terdapatnya  multikolinieritas  antar  variabel prediktor.  Multikolinieritas  menunjukkan terdapat  hubungan  antara  beberapa  atau semua  peubah  prediktor  pada  analisis regresi.  Adanya  korelasi  dalam  model regresi  menyebabkan  taksiran  parameter regresi  menjadi  tidak  ada  atau  model  yang dihasilkan  memiliki  varians  yang  besar (Gujarati,  2004).  Salah  satu deteksi
multikolinieritas
adalah dengan menggunakan variance  inflation  factor
(VIF).  Rumus  VIF  adalah  sebagai  berikut (Kutner et all , 2005):
𝑉𝐼𝐹 𝑗 = 1 1−𝑅 𝑗 2 dengan j =1,2,…,p 2. (2.3)
dimana 2 j R merupakan koefisien determinasi dari x j sebagai variabel dependen. Nilai 2 j R berkisar antara 0 dan 1. Rule of thumbs yang umumnya  digunakan  untuk  menentukan adanya  multikolinieritas  adalah  nilai  VIF yang lebih dari 10.

## Model Zero Inflated Poisson (ZIP)
Regresi ZIP lebih tepat digunakan dibandingkan dengan regresi Poisson ketika data mengandung lebih banyak kejadian nol, terutama  karena  sangat  mudah  untuk memenuhi kesesuaian model dan tidak sulit untuk  ditafsirkan.  Akan  tetapi,  model  ZIP tidak cocok untuk data yang over/underdispersion .  ZIP  mengasumsikan bahwa  populasi  terdiri  dari  dua  tipe pengamatan  yang  berbeda.  Salah  satu didasarkan pada data cacah dengan distribusi Poisson, sedangkan yang kedua adalah data yang  bernilai  nilai  nol.  ZIP  adalah  model campuran yang sederhana untuk data diskrit dengan banyak peristiwa bernilai nol. Jika Y i adalah variabel acak bebas yang mempunyai distribusi  ZIP,  maka  observasi  nol  dapat dikembangkan dalam dua langkah. Langkah pertama terjadi dengan peluang p i dan hanya menghasilkan data bernilai nol ( zero state ), langkah  kedua  terjadi  dengan  peluang  1- p i dan menghasilkan nilai positif dan nilai nol dengan mengikuti distribusi Poisson.Fungsi kepadatan peluang adalah:
𝑃(𝑌 𝑖 = 𝑦 𝑖 ) = { 𝑝 𝑖 + (1 − 𝑝 𝑖 )𝑒 −𝜇 𝑖 untuk 𝑦 𝑖 = 0 (1 − 𝑝 𝑖 ) 𝑒 −𝜇 𝑖 𝜇 𝑖 𝑦 𝑖 𝑦 𝑖 ! untuk 𝑦 𝑖 = 1,2 (2.4)
Nilai  rata-rata  dan  varians  dari  ZIP  adalah sebagai berikut:
𝐸(𝑌 𝑖 ) = (1 − 𝑝 𝑖 )𝜇 𝑖 (2.5) 𝑉𝑎𝑟(𝑌 𝑖 ) = (1 − 𝑝 𝑖 )[𝜇 𝑖 2 + 𝜇 𝑖 ] −(1 − 𝑝 𝑖 ) 2 𝜇 𝑖 2 = 𝐸(𝑌 𝑖 )(1 + 𝑝 𝑖 𝜇 𝑖 ) (2.6)
Karena  model  ZIP  tidak  cocok  digunakan pada  data  yang over/underdispersion maka setelah model ZIP terbentuk perlu dilakukan pengecekan over/underdispersion sebagai berikut:
𝑆 ∅ = ∑ ((𝑦 𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √2 ∑ 𝜇 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 3. (2.7)
Dimana 𝜇 𝑖 adalah  rata-rata  yang  diperoleh dari model ZIP. Jika nilai 𝑆𝜙 > 𝑧 𝛼 menunjukkan terdapat kasus overdispersion

## Model Hurdle Poisson
Model Hurdle  Poisson merupakan  metode alternatif  yang  dapat  digunakan  untuk memodelkan  data  yang  mengandung  lebih banyak  kejadian  nol  ( zero  inflated ).  Pada model Hurdle  Poisson juga  dilakukan  dua pemodelan.    Misalkan  bahwa 𝑃(𝑦 𝑖 > 0) = 𝜋 𝑖 dan 𝑃(𝑦 𝑖 = 0) = 1 − 𝜋 𝑖 dan {𝑦 𝑖 |𝑦 𝑖 > 0} mengikuti pmf dari truncated-at-zero 𝑓(𝑦 𝑖 ; 𝜇 𝑖 ) . Maka distribusinya secara lengkap sebagai berikut (Agresti,2015):
𝑃(𝑌 𝑖 = 𝑦 𝑖 ) = { 1 − 𝜋 𝑖 ; 𝑦 𝑖 = 0 𝜋 𝑖 𝑓(𝑗;𝜇𝑖  ) 1−𝑓(𝑗;𝜇𝑖  ) ; 𝑦 𝑖 > 0 4. (2.8)
Fungsi peluang dari model hurdle merupakan  gabungan  antara  peluang  pada model  Logit  dan  model truncated  Poisson (Cantoni  dan  Zedini,  2010).  Penaksiran parameter  dari  model hurdle  Poisson menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE).  Dalam  mendapatkan estimasi  dengan  metode  MLE  fungsi  yang dihasilkan tidak linier sehingga diselesaikan dengan algoritma Fisher Scoring .
Model  Zero  Inflated  Negative  Binomial (ZINB)
Model Zero  Inflated  Negative  Binomial (ZINB)  merupakan  salah  satu  model  yang digunakan  untuk  mengatasi  overdispersi pada  data  cacah  ( count) dan  mengatasi masalah  dimana  pada  data  respon  terdapat banyak sekali nilai nol ( excess zeros ). Pada model  ini,  data  cacahan  diasumsikan dihasilkan  melalui  dua  proses.  Proses pertama, munculnya data count yang hanya berisi nol ditentukan dengan probabilitas p . Pada proses kedua , nilai nol dan nilai positif pada data cacahan, kedua-duanya dihasilkan oleh suatu proses yang mengikuti distribusi Negative Binomial (NB). (Sumber) Parameter-parameter  ZINB  adalah 𝜇 𝑖 = (𝜇 1 , 𝜇 2 , … , 𝜇 𝑛 )′ , 𝐹 𝑖 = (𝐹 1 , 𝐹 2 , … , 𝐹 𝑛 )′ dan α merupakan parameter dispersi. Bentuk 𝜇 𝑖 dan 𝐹 𝑖 . model untuk ZINB yaitu:
𝑃(𝑌 𝑖 = 𝑦 𝑖 |𝒙 𝑖 , 𝒛 𝑖 ) = { exp (𝒛 𝑖 ′ 𝛾) 1+exp (𝒛 𝑖 ′ 𝛾) + 1 1+exp(𝒛 𝑖 ′ 𝛾) (1 + 𝛼 exp(𝒙 𝑗 ′ 𝛽)) −𝛼 −1 ; 𝑦 𝑖 = 0 1 1+exp(𝒛 𝑖 ′ 𝛾) Γ(𝑦 𝑖 +𝛼 −1 ) 𝑦 𝑖 !Γ(𝛼 −1 ) ( 𝛼 −1 𝛼 −1 +exp(𝒙 𝑗 ′ 𝛽) ) 𝛼 −1 ; 𝑦 𝑖 > 0 5. (2.9)

## Model Hurdle Negative Binomial (HNB)
Menurut    Pontoh  (2015)  model hurdle Negative  Binomial merupakan  alternatif untuk  data  yang  memiliki  banyak  nilai  nol dan  mengatasi  terjadinya overdispersi . Misalkan  bahwa Y i merupakan  variabel random  diskrit  dengan i adalah  bilangan bulat  non  negatif  ( i  =  1,2,...,  n )  dan Y i merupakan  variabel  respon  dari  model
regresi  HNB,  maka  nilai  dari  variabel respon,  dimodelkan  dalam  dua  keadaan. Keadaan  pertama  disebut zero  state dan menghasilkan  hanya  pengamatan  bernilai nol,  sementara  keadaan  kedua  disebut negative  binomial  state yang  memiliki sebaran Binomial Negative. Fungsi peluang dari Yi adalah :
𝑃(𝑌 𝑖 = 𝑦 𝑖 |𝒙 𝑖 , 𝒛 𝑖 ) = { 𝑝 𝑖 ; 𝑦 𝑖 = 0 (1 − 𝑝 𝑖 ) Γ(𝑦 𝑖 +𝛼 −1 ) Γ(𝑦 𝑖 +1)Γ(𝛼 −1 ) ( (1+𝛼𝜇 𝑖 ) −𝛼−1 −𝑦 𝑖 𝛼 𝑦𝑖 𝜇 𝑖 𝑦𝑖 1−(1+𝛼𝜇 𝑖 ) −𝛼−1 )     ; 𝑦 𝑖 > 0 6. (2.10)

## Pengujian Hipotesisi Regresi
Pengujian hipotesis regresi dilakukan untuk menguji  kelayakan  model  secara  serentak dan parsial untuk melihat tingkat keberartian parameter model yang terbentuk.

## a. Pengujian  Kelayakan  Model  Secara Serentak (Overall)
Pengujian kelayakan model secara serentak dilakukan  untuk  menguji  estimasi  dari parameter-parameter Regresi ZINB.
Dimana bentuk Likelihood Ratio Test dapat dituliskan dengan
𝐺 2 = −2ln ( 𝐿(Ω 0 ) 𝐿(Ω) ) 7. (2.11)
Tolak  H 0 jika  jika 𝐺 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔
2 > 𝜒 𝑑𝑏,𝛼 2
dengan db merupakan  derajat  bebas  dan 𝛼 yaitu  tingkat  signifikansi.  Tolak  hipotesis nol berarti terdapat minimal satu parameter dalm model yang signifikan.
b. Pengujian Parsial Koefisien
Pengujian koefisien secara parsial dilakukan untuk  melihat  signifikansi  dari  masing- masing parameter koefisien regresi. Pengujian parsial dilakukan pada parameter 𝛽 𝑗 dan 𝛾 𝑗 masing-masing sebagai berikut:
Pada pengujian parameter 𝛽 𝑗 , dihitung dengan uji Statistik Wald
𝑊 𝑗 = 𝛽̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ) 8. (2.12)
Tolak  H 0 jika  | W j |  >  t α/2 atau  p  value  <  α, dengan  α  adalah  tingkat  signifikan  dan  SE menyatakan standard error . Artinya bahwa parameter 𝛽̂ 𝑗 signifikan  dalam  model.
Sementara  untuk  pengujian  parameter 𝛾 𝑗 , dihitung dengan uji Statistik Wald
𝑊 𝑗 = 𝛾̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝛾̂ 𝑗 ) (2.13) Tolak  H 0 jika  | W j |  >  t α/2 atau  p  value  <  α, dengan  α  adalah  tingkat  signifikan.Artinya bahwa parameter 𝛾̂ 𝑗 signifikandalam model.

## Pemilihan Model Terbaik
Dalam memilih model terbaik dari beberapa model yang berbeda, maka dapat dilakukan dengan  melihat  masing-masing    nilai Akaike’s  Information  Critrtion (AIC)  pada masing-masing  model.  Dimana    nilai  AIC adalah sebagai berikut:
𝐴𝐼𝐶 = −2 𝑙𝑛 𝐿(𝜴) + 2𝑘 9. (2.14) dengan  k  adalah  jumlah  parameter  dalam model

## Sumber Data
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  berasal dari  data  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional (SUSENAS) yang dilaksanakan oleh Badan Pusat  Statistik  pada  bulan  Maret  2015  di Kota  Bandung.Objek  penelitian  adalah penduduk Kota Bandung berusia minimal 17 tahun dengan jumlah sampel sebanyak 2.589 responden.  Variabel  penelitian  terdiri  dari jumlah  batang  rokok  yang  dikonsumsi  (Y), jenis kelamin (X 1 ), umur (X 2 ), status bekerja (X 3 ),  dan  pendidikan  (X 4 ).  Pengolahan dalam analisis dilakukan dengan menggunakan  program  R  dan Microsoft Excel .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Perokok di Kota Bandung
Kebiasaan  merokok  merupakan  salah  satu indikator perilaku masyarakat yang berpengaruh negatif terhadap derajat kesehatan  (Profil  Kesehatan  Indonesia, 2016).  Kebiasaan  merokok  dapat  diukur melalui  umur  mulai  merokok,  intensitas merokok (jumlah batang rokok yang dihisap setiap  hari  dan  waktu  yang  dibutuhkan seseorang  untuk  segera  merokok  setelah bangun  pagi),  lama  merokok,  dan  jenis rokok (Fitriani, 2012 dalam Hestiana, 2013). Informasi  tentang  perilaku  perokok  setiap hari dapat membantu memprediksi gambaran  beban  penyakit  tidak  menular yang akan datang seperti penyakit kardiovaskuler,  diabetes,  penyakit  paru obstruktif  kronis,  dan  kanker  tertentu (Riskesdas, 2010).
Penduduk  berumur  17  tahun  ke  atas yang  dianalisis  sebanyak  2.589  responden. Dari  2.589  responden  diketahui  bahwa sejumlah 1.761 orang atau sebesar 68 persen responden  adalah  penduduk  yang  tidak
merokok  selama  satu  minggu  satu  minggu terakhir,  sedangkan  828  orang  atau  sebesar 32 persen responden adalah penduduk yang merokok setiap hari.
Menurut Smet (1994) dalam Hestiana
(2013) mengklasifikasikan perokok berdasarkan banyaknya rokok yang dihisap,
yaitu:
a. Perokok  berat  yang  menghisap  lebih dari 100 batang rokok per minggu.
b. Perokok sedang yang menghisap kurang lebih 25-99 batang rokok per minggu.
c. Perokok ringan yang menghisap kurang lebih 1-24 batang rokok per minggu.
Dari  penduduk  yang  dikategorikan merokok, sebagian besar responden rata-rata menghabiskan 25 – 99 rokok per minggunya atau  sebanyak 23 persen. Jumlah responden kategori  perokok  ringan  yaitu  sebanyak  6 persen,  sedangkan    responden  termasuk kategori  perokok  berat  sebanyak  82 responden atau 3 persen.
Berdasarkan hasil SUSENAS,
masyarakat  Bandung  yang  merokok  rata- rata  menghabiskan  64  –  65  batang  rokok perminggunya  atau  9  –  10  batang  rokok perhari. Apabila diasumsikan harga satu pak rokok  Rp  15.000,00,  maka  rata-rata masyarakat  Bandung  menghabiskan  Rp 450.000,00  per  bulannya  untuk  rokok. Pengeluaran  sebesar  itu  setara  dengan  25 kilogram beras, 5 kilogram telur ayam dan 6 liter susu cair.

## Presifikasi Model

## Statistik Deskriptif
Mean 64.31 Standard Error 1.33 Median 72 Mode 84 Std. Deviation 38.39 Range 307 Minimal 2 Maksimal 309 Jumlah 828
Gambar  1.  Gambaran  Konsumsi  Rokok  Masyarakat  Bandung  Berdasarkan  Statistik
Deskriptif Tidak Merokok Ringan Sedang Berat 1761 144 602 82 Jumlah Responden Menurut Konsumsi Rokok Selama Seminggu di Kota
Bandung Tahun  2015

## Gambar 2. Histogram Frekuensi Responden
Berdasarkan Konsumsi Rokok Seminggu yang Lalu
Regresi  Poisson  merupakan  regresi non linier untuk memodelkan kejadian acak yang peluang terjadinya relative kecil dalam selang  waktu  tertentu.Gambar  di  atas merupakan histogram dari jumlah responden berdasarkan  jumlah  batang  rokok  yang dikonsumsi  selama  seminggu  yang  lalu. Pada data konsumsi rokok, terdapat  banyak amatan  yang  bernilai  nol  yaitu  sebesar  62 persen. Berdasarkan fenomena di atas maka model  awal  yang  digunakan  adalah Zero Inflated Poisson.

## Multikolinieritas
Salah satu hal  yang harus dipastikan dalam regresi adalah tidak adanya multikolinieritas antar  variabel  prediktor.  Hal  ini  untuk memastikan  bahwa  kita  taksiran  parameter akan exist .  Pemeriksaan  multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai VIF. Berikut adalah nilai VIF keempat variabel prediktor.
Tabel 1. Nilai VIF Variabel-variabel
Prediktor Variabel X1 X2 X3 X4 VIF 1.095  1.106  1.091  1.111
Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa nilai  VIF  dari  masing-masing  variabel prediktor tidak lebih besar dari 10, sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat kolinieritas pada variabel prediktor.

## Pemodelan Regresi Zero Inflated Poisson
(ZIP) dan Hurdle-Poisson
Model  ZIP  maupun  Hurdle-NB  terbagi menjadi  2  model  yaotu  model  Log  untuk respon  y>0  dan  model  Logit  untuk  respon y=0.
Berikut  adalah  model  ZIP  untuk komsumsi  rokok  penduduk  Kota  Bandung Tahun 2015. Model Log :
log(𝜇̂) = 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,004𝑋 2
+0,28𝑋 3 + 0,08𝑋 4
𝜇̂ = exp( 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,09𝑋 2
+0,26𝑋 3 + 0,08𝑋 4 )
Model Logit:
logit(𝜋̂) = 3,13 − 4,07𝑋 1 + 0,007𝑋 2 − 1,18𝑋 3 + 0,61𝑋 4 𝜋̂ 1 − 𝜋̂ = exp (3,13 − 4,07𝑋 1 + 0,007𝑋 2 −1,18𝑋 3 + 0,61𝑋 4 ) Sedangkan  model  konsumsi  rokok  dengan menggunakan regresi Hurdle Poisson adalah: Model Log :
log(𝜇̂) = 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,004𝑋 2
+0,28𝑋 3 + 0,08𝑋 4
𝜇̂ = exp( 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,09𝑋 2
+0,26𝑋 3 + 0,08𝑋 4 )
Model Logit : logit(𝜋̂) = −3,13 + 4,07𝑋 1 − 0,007𝑋 2 +1,18𝑋 3 − 0,61𝑋 4 𝜋 ̂ 1−𝜋 ̂ = exp (−3,13 + 4,07𝑋 1 − 0,007𝑋 2 +1,18𝑋 3 − 0,61𝑋 4 )
Pengecekan Overdispersi .
Pengecekan  overdispersi  dilakukan  dengan melakukan uji skor (Yang, dkk, 2009). Nilai uji  skor  yang  lebih  besar  dari 𝑧 0.10 = 1,65
menunjukkan bahwa model terjadi overdispersi. Nilai uji skor untuk model ZIP adalah  30,95696  sedangkan  model Hurdle Poisson adalah  30,95699.  Karena  nilai  uji skor  model  ZIP  maupun Hurdle  Poisson lebih  dari 𝑧 0.10 = 1,65 ,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  ZIP  maupun model Hurdle-Poisson terjadi overdispersi.
Pemodelan Regresi Zero Inflated Negatif Binomial dan Hurdle Negatif Binomial
Karena  model  ZIP  dan  Hurdle  Poisson terjadi overdispersi, maka model yang lebih tepat  digunakan  adalah  ZINB  dan Hurdle - NB.  Sama  dengan  model  ZIP  dan  Hurdle Poisson, kedua model inipun terdiri dari dua model, yaitu model Log dan Model Logit Berikut  adalah  model  ZIP  untuk komsumsi  rokok  penduduk  Kota  Bandung Tahun 2015.
Model Log : log(𝜇̂) = 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,004𝑋 2 +0,28𝑋 3 + 0,08𝑋 4 𝜇̂ = exp( 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,09𝑋 2 +0,26𝑋 3 + 0,08𝑋 4 )
Model Logit :
logit(𝜋̂) = 3,13 − 4,07𝑋 1 + 0,007𝑋 2 −1,18𝑋 3 + 0,61𝑋 4 𝜋̂ 1 − 𝜋̂ = exp (3,13 − 4,07𝑋 1 + 0,007𝑋 2 −1,18𝑋 3 + 0,61𝑋 4 )
Sedangkan  model  konsumsi  rokok  dengan menggunakan regresi Hurdle Poisson adalah:
Model Log : log(𝜇̂) = 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,004𝑋 2 + 0,28𝑋 3 + 0,08𝑋 4 𝜇̂ = exp( 3,45 + 0,16𝑋 1 + 0,09𝑋 2 + 0,26𝑋 3 + 0,08𝑋 4 )
Model Logit
: logit(𝜋̂) = −3,13 + 4,07𝑋 1 − 0,007𝑋 2 + 1,18𝑋 3 − 0,61𝑋 4 𝜋̂
1 − 𝜋̂ = exp (−3,13 + 4,07𝑋 1 − 0,007𝑋 2 + 1,18𝑋 3 − 0,61𝑋 4 )

## Pemilihan model
Pemilihan  model  dilakukan  untuk  melihat model mana yang lebih baik di antara model
ZINB  dan  Hurdle-NB.  Statistik  yang digunakan  adalah  AIC,  dimana  nilai  AIC model yang lebih kecil menunjukkan model lebih  baik  dibanding  model  dengan  AIC yang  lebih  besar.  Berikut  adalah  nilai  AIC kedua model.
Tabel 2. AIC Model ZINB dan Hurdle-NB Model AIC ZINB 10.170,46 Hurdle-NB 10.170,44 Dari  tabel  di  atas,  model  yang memiliki AIC lebih kecil adalah Hurdle-NB, sehingga  model  ini  yang  akan  digunakan dalam pemodelan konsumsi rokok
Penduduk Bandung Tahun 2015. Pengujian
Signifikansi Parameter Regresi Hurdle-Negatif Binomial (H-NB) Pengujian signifikansi parameter digunakan untuk  mengetahui  variabel-variabel  yang signifikan  berpengaruh  pada  model  Log ataupun  pada  model  Logit.  Pengujian signifikansi  parameter  dilakukan  secara simultan maupun secara parsial.
Dengan menggunakan Likelihood Ratio  test ,  didapat  nilai 𝐺 2 sebesar  1373,3. Dengan  tingkat  signifikansi  0,05,  didapat nilai 𝜒 2 0,05;8 = 15,51 . Karena nilai 𝐺 2 lebih besar  dari  nilai 𝜒 2 0,05;8 maka  kita  dapat menolak  hipotesis  nol.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu variabel prediktor yang berpengaruh terhadap variabel respon.
Selanjutnya,  karena  secara  simultan terdapat  minimal  satu  variabel  yang signnifikan, selanjutnya ingin dilihat, variabel mana saja yang signifikan berpengaruh  terdapat  konsumsi  batang rokok.
Tabel 3. Taksiran, p-value , dan Signifikansi Parameter-parameter Model Log dan Logit H-NB Model Parameter Taksiran p-value Signifikansi Log 𝛽 0 3,47 2.e-16 Signifikan 𝛽 1 (jenis kelamin) 0,16 0,17 Tidak Signifikan 𝛽 2 (umur) 0,004 0,0104 Signifikan 𝛽 3 (status bekerja) 0,27 1.01e-05 Signifikan 𝛽 4 (pendidikan) 0,08 0,07 Signifikan Logit 𝛾 0 -3,43 < 2.e-16 Signifikan 𝛾 1 (jenis kelamin) 4,07 < 2.e-16 Signifikan 𝛾 2 (umur) -0,007 0,0598 Signifikan 𝛾 3 (status bekerja) 1,18 < 2.e-16 Signifikan 𝛾 4 (pendidikan) -0,61 2.19e-05 Signifikan
Berdasarkan  pengujian  parsial  ,  pada model  Log  Hurdle-NB  variabel  yang signifikan  pada alpha 0,10  adalah  umur, status  bekerja,  dan  pendidikan,  sedangkan jenis  kelamin  tidak  signifikan  berpengaruh terhadap banyak konsumsi rokok. Sedangkan  pada  model  Logit  Hurdle-NB, keempat  variabel  prediktor  dalam  model, yaitu  jenis  kelamin,  umur,  status  bekerja, dan  pendidikan,  sigifikan  berpengaruh terhadap konsumsi rokok.

## Interpretasi  Parameter  Regresi  Hurdle- Negatif Binomial
a. Model Log Hurdle-NB
Model  Log  pada  Hurdle-NB  menjelaskan banyak  konsumsi  rokok  yang  dipengaruhi oleh  variabel-variabel  prediktor  signifikan. Untuk variabel umur, setiap kenaikan umur satu  tahun,  maka  konsumsi  rokok  setiap minggunya akan bertambah sebanyak 1,004 batang  rokok.  Artinya  semakin  meningkat usia  seseorang,  maka  konsumsi  rokok  nya juga akan meningkat. Hal ini sejalan dengan analisis deskriptif sebelumnya.
Untuk  variabel  status  bekerja,  ketika status  seseorang  bekerja  maka  jumlah konsumsi  rokok  akan  meningkat  sebesar exp(0,27)=1,31  batang.  Artinya  konsumsi rokok  orang  yang  bekerja  lebih  banyak daripada  konsumsi  rokok  orang  yang  tidak bekerja.
Untuk  variabel  pendidikan,  ketika pendidikan seseorang minimal SMA sederajat,  maka  konsumsi  rokok  yang dihabiskan akan meningkat sebesar exp(0,08)=1,08  batang.  Artinya  semakin tinggi  tingkat  pendidikan  seseorang,  malah menyebabkan  konsumsi  rokok  semakin meningkta.Hal  ini  mungkin  dikarenakan karena semakin tinggi pendidikan seseorang,  maka  penghasilannya  juga cenderung  meningkat,  sehingga  dengan meningkatnya  pendapatan,  seseorang  lebih mungkin  untuk  mengkonsumsi  rokok  yang lebih banyak.
b. Model Logit Hurdle-NB
Model Logit  Hurdle-NB  menjelaskan peluang  respon  Y i bernilai  nol  dipengaruhi oleh kelima variabel yang signifikan tersebut di  atas.  Untuk  variabel  jenis  kelamin, peluang  laki-laki  untuk  merokok  adalah exp(4,07)=58,56 kali lebih mungkin
dibanding tidak merokok. Dengan kata lain laki-laki  lebih  besar  peluangnya  untuk merokok daripada tidak merokok.
Untuk  variabel  umur,  ketika  umur seseorang  naik  satu  tahun,  maka  peluang untuk merokok adalah exp(-0,007)=0.99 kali lebih  mungkin  dibanding  tidak  merokok. Artinya  kecenderungan  seseorang  untuk merokok atau tidak merokok lebih mungkin dimulai  ketika  usia  yang  lebih  muda dibanding usia yang lebih tua. Hal ini sesuai fenomena sekarang yang mana
kecenderungan  kebiasaan  untuk  merokok atau tidak merokok dimulai saat usia muda, bukan pada usia yang lebih tua.
Untuk  variabel  status  bekerja,  ketika seseorang  bekerja,  maka  peluangnya  untuk tidak  merokok  adalah  exp(-0,007)=0,99 lebih  mungkin  dibanding  untuk  tidak. Dengan  kata  lain,  seseorang  yang  bekerja lebih  besar  peluangnya  untuk  merokok daripada tidak merokok.
Untuk  variabel  pendidikan,  ketika pendidikan seseorang minimal SMA
sederajat, maka peluangnya untuk merokok adalah  exp(-0,61)=0,54  dibanding  tidak merokok.  Dengan  kata  lain,  peluang seseorang yang memiliki jenjang pendidikan lebih  tinggi  peluang  untuk  tidak  merokok lebih besar daripada merokok.

## Kebaikan Model
Dengan  menggunakan  korelasi  Pearson, diperoleh  nilai  koefisien  determinasi 𝑅 2 model  sebesar  0,33.  Artinya  33  persen keragaman konsumsi rokok penduduk Kota Bandung  dapat  dijelaskan  oleh  variabel- variabel  prediktor  dalam  model,  sedangkan sisanya  yaitu  0,67  persen  dijelaskan  oleh variabel-variabel lain di luar model. Nilai 𝑅 2 sebesar 0,33 mengindikasikan bahwa model Hurdle-NB dengan keempat variabel prediktor  dalam  model  belum  dapat menjelaskan konsumsi rokok dengan baik.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pemodelan  diperoleh bahwa  untuk  model  Logit  variabel  yang berpengaruh terhadap kecendrungan seseorang  untuk  merokok  atau  tidak  yaitu variabel jenis kelamin, umur, status bekerja dan  pendidikan.  Sementara  untuk  model Log,  variabel  umur,  status  bekerja,  dan
pendidikan  berpengaruh  terhadap  rata-rata konsumsi rokok. Untuk penelitian selanjutnya, penelitian
dengan menggunakan  data  primer  lebih  disarankan untuk  dilakukan  karena  dapat  memperoleh data-data  individual  lain  terkait  faktor penyebab perilaku merokok pada seseorang.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti,  Alan.  2015. Foundation  of  Linier and Generalized Linear Models . Canada: John  Wiley& Sons, Inc. Ambarwati, dkk. 2014. Media
Leaflet,Video,  dan  Pengetahuan  Siswa SD  Tentang  Bahaya  Merokok  (Studi pada  Siswa  SDN  78  Sabrang  Lor Mojosongo Surakarta). Jurnal Kesehatan Masyarakat 10 (1): 7 – 13.
Santi. 2013. Hubungan Pengetahuan Tentang  Rokok  dengan  Sikap  terhadap
Bahaya  Merokok  pada  Siswa  SMK  1 Batik  Surakarta.  Fakultas  Kedokteran Universitas  Muhammadiyah  Surakarta. Skripsi. Surakarta.
Moghimbeigi, A, dkk. (2009). A Score Test for  Zero-Inflation  in  Multilevel  Count Data. Computational Statistics and Data Analysis, 53: 1239 – 1248.
Wijayanti,  Erlina,dkk.  2017.  Faktor-faktor yang  Berhubungan  dengan  Perilaku Merokok pada Remaja Kampung Bojong  Rawalele,  Jatimakmur,  Bekasi. Global Medical and Health Communication: 5(3): 194 – 8.
Cameron,  A.Colin,  &  Trivedi,  Pravin  K.
1998. Regression  Analysis  of  Count Data . New York: Cambridge University Press.
Bain,  L.J.  dan  Engelhardt,  M.  (1992).
Introduction to Probability and Mathematical Statistiks Second Edition .
California: Duxbury Press
Cantoni, E., and A. Zedini. 2010. A Robust Version of the Hurdle Model . Journal of Statistical  Planning  and  Inference , Vol.141(3), pp:1214-1223. Gujarati, Damodar. 2004. Basic
Econometrics,  Fourth  Edition .  The McGraw-Hill Companies.
Hestiana,  Fida.  2013.  Pemodelan Mixture Count  Regression Pada  Data Zero Inflated dengan  Pendekatan  Bayesian
(Studi  Kasus:  Jumlah  Batang  Rokok Yang  Dihisap  Setiap  Hari  di  Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2010). Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik.
Kristiono,  Cahyo.  2010.  Regresi  ZINB untuk  Pemodelan  Data  Respon Count dengan Excess  Zeros (Studi  Kasus:
Konsumsi Miras pada Remaja). Bandung: Universitas Padjadjaran.
Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J. dan  Li,  W.,  2005. Applied  Linear Regression  Models,  Fifth  Edition .  Mc Graw Hill Companies, Inc.
McCullagh, P. dan Nelder, J.A. (1989). Generalized  Linear  Models ,  2nd Ed. New York: Chapman and Hall
Pontoh,  Septiani  R  dan  Faidah,  Defi  Y. 2015.  Penerapan  Hurdle  Negative Binomial pada Data Tersensor. Yogyakarta: UNY.
Smet,  Bart,  dkk.  1999.  Determinants  of Smoking Behaviour Among Adolescent in Semarang, Indonesia. Tabacco Control ; 8: 186 – 191.
Widayanti,  Citra  Yanuar.  2017.  Pemodelan Banyak  Kematian  Bayi  dan  Ibu  di Provinsi  Jawa  Barat  Menggunakan Regresi  Binomial  Negatif  Bivariat. Bandung: Tesis .  Bandung:  Universitas Padjadjaran.
Kementerian Kesehatan. 2010. Riset Kesehatan  Dasar  Riskesdas 2010. Jakarta: Badan Penelitian dan Pengembangan  Kesehatan  Kemsterian Kesehatan RI. Kemeterian Kesehatan. 2017. Profil Kesehatan  Indonesia  Tahun  2016. Jakarta: Kemeterian Kesehatan RI.
https://sains.kompas.com/read/2018/01/05/
070500823/kerugian-ekonomi-dari- konsumsi-rokok-indonesia-hampir-rp- 600-triliun (Diakses 24 Oktober 2018) http://theconversation.com/riset-terbaru- kerugian-ekonomi-di-balik-konsumsi- rokok-di-indonesia-hampir-rp600- triliun-89089 (Diakses  24  Oktober 2018) https://www.merdeka.com/uang/penelitian- pengeluaran-masyarakat-indonesia- untuk-beli-rokok-terus-naik.html (Diakses 24 Oktober 2018)