## Analisis  Faktor  Risiko  Penyebab  Diabetes  Melitus  dengan  Menggunakan  Regresi Logistik Biner

## Rahma Sri Susanti
Program Studi Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia Timur, rahmasrisusanti86@gmail.com

## Sri Dewi Anugrawati
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, sridewi.anugrawati@uin-alauddin.ac.id

## Fitrah
Institut Teknologi dan Kesehatan Tri Tunas Nasional Makassar, fitrahffg@gmail.com

## Jusman Usman
Program Studi Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia Timur, jusmanusman90@mail.com

## Yusrianto
Program Studi Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia Timur, anto.yusriyanto@gmail.com
ABSTRAK, Penyakit Diabetes Melitus adalah salah satu penyakit  tidak  menular  dengan  jumlah  penderita  yang meningkat  setiap  tahunnya.    Berdasarkan  hasil  Riset Kesehatan  Dasar  di  tahun  2018,  prevalensi  penyakit Diabetes  Melitus  di  Indonesia  mengalami  peningkatan pada  umur  >15  tahun.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi  seseorang  menderita  penyakit  Diabetes Melitus. Pemahaman terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi  kejadian  Diabetes  Melitus  dapat  menjadi acuan untuk menurunkan risiko kejadian Diabetes Melitus. Pada penelitian ini digunakan model regresi logistik biner untuk  melihat  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi seseorang  sehingga  menderita  penyakit  Diabetes  Melitus dengan  mengambil  data  dari  42  orang  pasien,  baik  yang menderita diabetes melitus maupun tidak, di area kerja Pos Binaan  Terpadu  (POSBINDU)  Bone  Tua  Kecamatan Masamba  Kabupaten  Luwu  Utara  di Tahun  2022.  Model regresi logistik biner adalah salah satu model regresi yang dapat  melihat  hubungan  antara  variabel-variabel  bebas dengan  variabel  terikat  berbentuk  dikotomi  (biner). Penelitian  ini  menggunakan  7  variabel  bebas  yaitu  Jenis kelamin, umur, Pendidikan terakhir, pengetahuan terhadap penyakit Diabetes Melitus, riwayat keluarga yangmenderita Diabetes Melitus, pola makan, dan aktifitas fisik  dan  1  variabel  terikat  yaitu  penderita  Diabetes Melitus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari ketujuh variabel    bebas  hanya  ada  4    variabel  yang  berpengaruh terhadap    Penyakit  Diabetes  Melitus  yang  diderita seseorang yaitu variabel  riwayat keluarga yang menderita Diabetes Melitus, pengetahuan terhadap penyakit Diabetes Melitus,  pola  makan,  dan  aktifitas    fisik.  Variabel riwayatkeluarga  yang  menderita  Diabetes  Melitus merupakan  variabel  yang  berpengaruh  sangat  signifikan pada faktor risiko penyebab seseorang menderita Diabetes Melitus.
Kata  Kunci: Model  dikotomi,  faktor  risiko,  Diabetes Melitus,  Riwayat  keluarga,  Pengetahuan,  Pola  makan, Aktifitas fisik

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai  macam  penyakit  merupakan masalah  kesehatan  yang  banyak  dihadapi  oleh masyarakat di seluruh dunia saat ini. Salah satu masalah kesehatan yang menjadi masalah saat ini adalah  Penyakit  Tidak  Menular  (PTM),  seperti obesitas, hipertensi  dan  diabetes  Melitus [1]. Diabates melitus adalah  penyakit tidak menular yang terus meningkat setiap tahunnya. Mayoritas penderitanya tidak tahu penyebabnya atau tidak memiliki  gejala,  dan  peningkatan  gula  darah yang  tidak  terkontrol  dalam  jangka  waktu  lama dapat  menyebabkan  komplikasi  atau  kerusakan yang  serius  pada  sistem  tubuh.  Di  antara komplikasi  tersebut  adalah  gangguan  jantung dan  pembuluh  darah,  stroke,  gagal  ginjal, masalah  penglihatan,  amputasi  kaki,  dan kerusakan saraf [2].
IDF  memperkirakan  telah  menunjukkan peningkatan  yang  mengkhawatirkan  dalam jumlah orang yang hidup dengan diabetes, lebih dari tiga kali lipat angka 2000 dengan perkiraan saat 2021 yakni 537 juta (International Diabetes Federation,  2021).  Negara  di  wilayah  Arab- Afrika  Utara  dan  Pasifik  Barat  menempati peringkat pertama dan kedua dengan prevalensi diabetes  pada  penduduk  umur  20-79  tahun sebesar 12,2% dan 11,4%. IDF juga memproyeksikan jumlah penderita diabetes pada penduduk  umur  20-79  tahun  pada  beberapa negara di dunia yang telah teridentifikasi sebagai 10  negara  dengan  jumlah  penderita  tertinggi. Negara  Cina,  India,  dan  Amerika  Serikat
menempati  urutan  ketiga  teratas  dengan  jumlah penderita  116,4  juta,  77  juta,  dan  31  juta  orang [3]
Hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  tahun  2018 juga  menunjukkan  prevalensi  Diabetes  Melitus di  Indonesia  berdasarkan  diagnosis  dokter  pada umur  ≥  15  tahun  sebesar  2%,  angka  ini menunjukkan peningkatan dibandingkan prevalensi  Diabetes  Melitus  pada  penduduk umur  tahun  ≥  15  tahun  pada  hasil  Riset Kesehatan  Dasar  tahun  2013  yang  sebesar 1.5%.2  Penderita  di  diagnosis  Diabetes  Melitus apabila kadar glukosa darah puasa lebih dari 126 mg/  dl  atau  kadar  glukosa  darah  sewaktu  lebih dari  200  mg/dl.3  Meningkatnya  angka  insiden Diabetes  Melitus  Tipe  2  ini  diikuti  oleh peningkatan kejadian komplikasi[1].
Beberapa  hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  riwayat  keluarga  menderita  DM  Tipe  2, usia 45 tahun (lansia), kebiasaan merokok, pola makan  berisiko,  hipertensi,  kurangnya  aktivitas fisik,  dan  IMT  massa  tubuh  yang  tidak  normal adalah penyebab atau faktor risiko DM Tipe 2[4]. Hills  et  al.  dalam  Tris  Suci  [4]  menyebutkan bahwa paradigma  yang menyatakan bahwa DM Tipe 2 biasanya terjadi pada orang tua sekarang berubah.  Hal  ini  disebabkan  oleh  banyaknya transformasi yang terjadi di kehidupan masyarakat  modern  dibandingkan  dengan  masa lalu.  Salah  satu  perubahan  tersebut,  bersama dengan dampak negatif dari kemajuan teknologi, membawa masyarakat  ke arah  gaya hidup  yang tidak sehat, seperti kurangnya aktivitas fisik.
Pada  penelitian  ini  digunakan  model regresi logistik biner berdasar pada karakteristik variabel  dependen  berupa  kejadian  menderita atau  tidak  menderita  penyakit  Diabetes  Melitus dengan  variabel-variabel  indepen  yang  berupa data ordinal dan data rasio. Beberapa penelitian terdahulu  mengenai  aplikasi  model  regresi logistik  biner  dalam  menganalisis    pengaruh variabel-variabel  independent  terhadap  variabel dependen  yang  berupa  data  kategorik  telah dilakukan  oleh    Nisva  et  al.2020[5]  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi jenis-jenis  perceraian  di  kabupaten  Lumajang, Diksa  et  al.2020[6]  juga  menganalisis  faktor resiko penyebab Diabetes Melitus dengan regresi Logistik  Biner  dari  sekumpulan  data  klinis sekunder  yang  berjumlah  299  observasi,  dan
penelitian  oleh  Azagi  et  al.2022[7]  yang menggunakan  pemodelan  regresi  logistic  biner untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di pulau Jawa
Seperti yang telah dilaporkan oleh Dinas Kesehatan  Provinsi  Sulawesi  Selatan  di  tahun 2021  bahwa  di  tahun  2020  terdapat  4.747  jiwa penderita  diabetes  melitus  di  Kabupaten  Luwu Utara  yang  tersebar  di  14  Puskesmas[8].  Oleh karena  itu  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  faktor-faktor  penyebab  balita  dan anak  menderita  diabetes  melitus  pada  daerah kerja  Puskesmas  Masamba  di  Kabupaten  Luwu Utara.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  biner  adalah  salah  satu model  regresi  logistic  yang  bertujuan  untuk memahami  variabel  terikat  (variabel  respon) yang  proporsional  atau  biner[9].  Model  ini digambarkan  dalam  bentuk  nilai  harapan bersyarat  dari Y yang  dikotomi  jika  diberikan nilai x seperti pada persamaan berikut
( ) 0 1 0 1 x x e x e      + + = (2.1)
Transformasi  pada ( ) x  dalam  model  ini disebut dengan transformasi logis yang didefinisikan sebagai berikut[10]
( ) ( ) ( ) 0 1 ln 1 x g x x x       =   −   = + (2.2)

## Estimasi  Parameter  Model  Regresi  Logistik Biner
Metode  estimasi  yang  digunakan  dalam mengestimasi  parameter    pada  model  regresi logistic  biner  adalah  metode  maksimum likelihood .  Jika Y diberikan  nilai  0  dan  1  maka ( ) x  dalam  persamaan  (2.2)  memberikan informasi  tentang  peluang  bersyarat  dari 1 Y = jika diberikan nilai x dan ( ) 1 x  − memberikan
informasi teng peluang bersyarat dari 0 Y = jika diberikan suatu nilai x atau ( ) Pr 0 | Y x = . Oleh karena  itu  diperoleh  pasangan  variabel  random ( ) , i i x y dimana 1 i y = ,  kontribusi  terhadap
fungsi likelihood  adalah sebesar ( ) i x  dan jika nilai 0 i y = , kontribusi terhadap fungsi likelihood  adalah  sebesar
( ) 1 i x  − .  Secara sederhana  dapat  dituliskan  kontribusi  pasangan variabel random tersebut dalam fungsi likelihood sebagai berikut
( ) ( ) 1 1 i i y y i i x x   − −     (2.3)
Jika  semua  observasi  diasumsikan  saling  bebas maka  fungsi  likelihood  berdasarkan  persamaan diatas adalah
( ) ( ) ( ) 1 1 1 i i n y y i i i l x x    − = = −      (2.4) Atau dapat
dituliskan dalam formula loglikelihood sebagai berikut
( ) ( ) ( )  ( ) ( )  1 1 ln ln 1 ln 1 i n y i i i i i L l y x y x     − = =    
= + − −          (2.5)
Estimasi  parameter  diperoleh  dengan mendeferensialkan ( ) L  terhadap 0  dan 1  [10]
Uji  Signifikansi  Parameter  Model  Regresi Logistik

## Uji Likelihood Ratio (Uji LR)
Pada model regresi logistik, perbandingan antara  nilai  observasi  dan  nilai  prediksi didasarkan  pada  fungsi  loglikelihood  seperti pada persamaan (2.5). Perbandingan kedua nilai ini digambarkan dalam persamaan berikut
likelihood tanpa variabel bebas 2 ln likelihood dengan variabel bebas D   = −     (2.6)
dimana kuantitas rasio dalam tanda kurung siku pada persamaan (2.6) disebut likelihood ratio dan digunakan  dalam  uji likelihood  ratio untuk melihat pengaruh variabel bebas terhadap model dengan  melihat  estimasi  parameter  yang signifikan  atau  tidak.  Adapun  hipotesis  yang digunakan adalah sebagai berikut [10], [11]:
0 1 2 : 0 k H    = = = = (seluruh variabel prediktor tidak berpengaruh terhadap variabel respon)
1 : 0, 1,2, , k H k k   = (terdapat  minimal  satu variabel prediktor tidak berpengaruh terhadap variabel respon)
dengan
- likelihood tanpa variabel bebas = 0 1 1 0 n n n n n n             - likelihood dengan variabel bebas = ( ) 1 1 ˆ ˆ 1 i i n y y i i i   − = − 
- 1 n =  banyaknya  variabel  dependen  yang bernilai 1
- 0 n =  banyaknya  variabel  dependen  yang bernilai 0
Daerah penerimaan:
Terima H 0 jika ( ) 2 , k D   

## Uji Wald
Uji  Wald  digunakan  untuk  menguji signifikansi  dari  koefisien ˆ  secara  parsial. Adapun hipotesis yang digunakan adalah
0 : 0, 1,2, , k H k j
 = = (variabel  prediktor  ke- k tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel respon)
1 : 0, 1,2, , k H k j   = (variabel  prediktor  ke- k tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel respon).
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji  Wald yang  merupakan  rasio  dari  estimasi  maksimum likelihood parameter k  yaitu
( ) ˆ ˆ k k W SE   = (2.7)
Daerah penerimaan:
Jika nilai statistik 2 W Z   atau p value  −  maka H 0 akan  ditolak  yang  berarti  variabel  prediktor ke- k berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel prediktor[10], [12].

## Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model bertujuan untuk mengetahui  apakah  model  prediksi  telahsesuai dengan  data.  Salah  satu  uji  kesesuaian  model yang dapat digunakan adalah uji Ordinal Hosmer and Lemeshow. Adapun hipotesis ujinya adalah sebagai berikut
0 : H Tidak  ada  perbedaan  antara  hasil
prediksi dengan hasil observasi
1 :
H Ada perbedaan antara hasil prediksi dan hasil observasi
dengan statistik uji ( ) ( ) ( ) 2 , , 1 ˆ 1 m k k k k k k k o n C n    = − = −  (2.8)
dengan:
k o : Jumlah nilai variabel terikat pada kelompok ke- k k  :  Rata-rata  taksiran  peluang  pada  kelompok ke- k
m : Banyaknya kelompok , k n : Banyaknya observasi pada kelompok ke- k Daerah penerimaan: Jika nilai statistik ( ) 2 2, ˆ m C   −  maka H 0 diterima

## Odd Ratio
Nilai  yang  mungkin  dari  suatu  peluang logit  dari  model  regresi  yang  terdiri  atas  2 kategori yang diberikan kode 0 dan 1. Odds ratio yang  dinotasikan  dengan  OR  adalah  rasio kemungkinan untuk 1 x = terhadap kemungkinan untuk 0 x = dan diberikan dalam persamaan berikut
( ) ( ) ( ) ( ) 1 1 1 0 1 0 OR     − = −
Jika  digunakan  peluang  model  regresi  logistic sebelumnya maka dapat dituliskan
0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 e e
e e OR e e e e e e                 + + + + + −    
+       +   = = = =     +    
  +   (2.9)

## Diabetes Melitus
Prevalensi  diabetes  pada  orang  dewasa berusia 20-79 tahun memiliki lebih dari tiga kali lipat, dari perkiraan 151 juta (4,6%) menjadi 537 juta (10,5%) hari ini. Tanpa tindakan yang cukup untuk mengatasi situasi tersebut, kami
memperkirakan  643  juta  orang  akan  menderita diabetes  pada  tahun  2030  (11,3%)  jumlahnya akan  melonjak  menjadi  783  juta  (12,2%)  pada tahun  2045  (International  Diabetes  Federation, 2021)  dalam  [3].  World  Health  Organization (WHO) memproyeksikan diabetes akan menjadi salah  satu  penyebab  utama  kematian,  karena jumlahnya yang mengalami peningkatan. Indonesia  menduduki  negara  peringkat  ke-4 terbesar dengan pertumbuhan penderita diabetes sebesar  152%  atau  dari  8.426.000  orang  pada tahun 2000 menjadi 21.257.000 orang pada tahun 2030 [13].
Manao (2021) menjelaskan upaya pemerintah  dalam  penanggulangan  diabetes melitus dengan mengadakan Gerakan Masyarakat  Hidup  Sehat  (GERMAS),  angka kejadian  diabetes  melitus  yang  terus  meningkat setiap  tahun  menyebabkan  GERMAS  belum optimal.  Instruksi  Presiden  No  1  tahun  2017 tentang  Menteri  Perencanaan  Pembangunan Nasional/Kepala
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional ditugaskan oleh Gerakan Masyarakat  Hidup  Sehat  untuk  membuat pedoman  pelaksanaan  dan  ukuran  keberhasilan gerakan  tersebut.  Oleh  karena  itu,  sebaiknya masyarakat  perlu  lebih  mengetahui  apa  saja faktor risiko terjadinya DM sehingga masyarakat bisa berpartisipasi dalam penanggulangan penyakit tersebut. [14]
Meningkatnya  prevalensi      Diabetes Meletus    ini diduga  ada  hubungannya  dengan cara      hidup      yang      berubah      sesuai  dengan meningkatnya kemakmuran, pendapatan perkapita,      serta      perubahan      gaya  hidup terutama dikota –kota besar. Pola  makan  dikota –kota  telah bergeser dari pola makan tradisional yang mengandung banyak  karbohidrat  dan  serat dari  sayuran,      kepola      makan      modern  yang cenderung  serba        instan,  dengan    komposisi makanan    yang  terlalu  banyak  mengandung protein,  lemak,  gula,  garam  dan mengandung sedikit serat [15]
Perkumpulan  Endokrinologi  Indonesia menyebutkan  bahwa  penyakit  diabetes  tipe  2 dapat disebabkan oleh pola makan dan aktivitas fisik. Untuk menjaga agar asupan gizi tubuh tetap seimbang, aktivitas fisik perlu dilakukan. Kurangnya  aktivitas  fisik  mengurangi  jumlah energi yang digunakan tubuh. Akibatnya, energi
yang  berlebihan  disimpan  dalam  tubuh  dalam bentuk  lemak,  yang  menyebabkan  obesitas. Untuk  mengobati  DM  tipe  2,  disarankan  untuk melakukan  aktivitas  fisik  secara  teratur  tiga hingga  empat  kali  seminggu  selama  tidak  lebih dari  tiga  puluh  menit,  seperti  berjalan  kaki  dan lari [16].
Riwayat  keluarga  merupakan  salah  satu faktor   risiko   terjadinya   penyakit   DM   tipe 2.  Timbulnya  penyakit  Diabetes  Melitus  tipe  2 sangat  dipengaruhi  oleh  factor  genetik.  Bila terjadi  mutasi  gen    menyebabkan    kekacauan metabolisme    yang  berujung    pada    timbulnya DM  Tipe  2.  Hal  ini didukung   hasil   penelitian yang   dilakukan   oleh Kekenusa et al di tahun 2013  yang  menunjukkan        bahwa  terdapat hubungan          antara          riwayat          keluarga menderita  DM  dengan  kejadian  DM  Tipe  2 pada pasien  rawat  jalan  di  Poliklinik  Penyakit Dalam  BLU  RSUP  Prof.  Dr.  R.  D  [17].  Hasil penelitian  diketahui  bahwa  ada  hubungan bermakna antara Riwayat Keluarga Dengan DM dengan Kejadian DM Tipe 2 (P- value = 0,000). Hasil  perhitungan  OR,  menunjukkan  responden dengan ada riwayat DM 16.296 kali mengalami kejadian  DM  Tipe  2  dibandingkan  dengan responden  dengan  tidak  ada  riwayat  (95  %  CI 6.492 – 40.907)).[17]
Diabetes  melitus  menjadi  masalah  yang luas  karena  prevalensinya  yang  tinggi,  tingkat kesakitan  yang  meningkat,  dan  dampak  biaya yang  meningkat.  Akibatnya,  masyarakat  tidak dapat  bekerja  dengan  baik  dan  mendapatkan penghasilan yang rendah karena diabetes melitus dan penyakit lainnya.[17]
Kualitas hidup seorang penderita diabetes juga  dapat  dilihat  dari  kualitas  hidup  mereka, seperti  kesehatan  psikologi,  fungsi  fisik,  dan peranan sosial. Salah satu kriteria penting untuk mengetahui  intervensi  pelayanan  kesehatan seperti  morbiditas,  mortalitas,  fertilitas,  dan kecacatan  adalah  kualitas  hidup.  Diabetes Melitus  adalah  masalah  besar.  Jika  penderita tidak  melakukan  pemeriksaan  medis,  penyakit ini  dapat  menyebabkan  komplikasi  serius  dan kematian  lebih  cepat  dari  yang  seharusnya. Penderita diabetes memiliki dua kali lebih besar kemungkinan terkena serangan jantung daripada orang  lain.  Diabetes  melitus  adalah  penyebab utama  kebutaan,  gagal  ginjal,  amputasi,  dan
beberapa  akibat  jangka  panjang  yang  dapat mengurangi kualitas hidup.[1]

## 3. METODOLOGI Profil Data
Data  yang digunakan dalam  penelitian ini adalah  data  dari  42  orang  pasien,  baik  yang menderita diabetes melitus maupun tidak, di area kerja  Pos  Binaan  Terpadu  (POSBINDU)  Bone Tua  Kecamatan  Masamba  Kabupaten  Luwu Utara di Tahun 2022.

## Variabel-Variabel Penelitian
Adapun variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini disajikan dalam tabel berikut
Tabel 3.1 Variabel-variabel penelitian Variabel Nama Variabel Kategori Y Penderita Diabetes Melitus 1: menderita 2: tidak menderita 1 X Jenis kelamin 1: laki-laki 2: perempuan 2 X Umur 1: 25-33 tahun 2: 34-42 tahun 3: 43-51 tahun 4: 52-60 tahun
5: 61-69 tahun
6: ≥70 tahun 3 X Pendidikan terakhir 1: SD 2: SMP 3: SMA 4 X Pengetahuan tentang DM 1: Kurang 2: Cukup 5 X Riwayat keluarga menderita DM 1: Ada riwayat 2: tidak ada riwayat
6 X Pola makan 1: Kurang 2: Cukup 7 X Aktifitas fisik 1: Kurang 2: Cukup

## Analisis Data
Langkah-langkah  analisis  data  yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
a. Mengumpulkan  data  dari  42  orang  yang tercatat  sebagai  penduduk  di  area  kerja POSBINDU
b. Menganalisa statistik deskriptif dari data
c. Membentuk model analisis regresi logistic
d. Melakukan uji kecocokan model
e. Melakukan  uji  secara  simultan  dengan menggunakan uji LR
f. Melakukan uji parsial dengan menggunakan uji Wald g. Menentukan faktor-faktor
yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap model

## 4. HASIL dan PEMBAHASAN
Hasil  analisa  dari  42  orang  pasien  dalam penelitian ini ditampilkan dalam histogram pada gambar 4.1 berikut yang menggambarkan jumlah proporsi laki-laki dan perempuan yang menderita dan  tidak  menderita  diabetes  melitus.  Pada histogram tersebut terlihat proporsi pasien lebih banyak  berjenis  kelamin  perempuan  dengan jumlah  penderita  diabetes  melitus  pada  rentang usia  52-60  tahun  untuk  perempuan  dan  43-51 tahun  untuk  laki-laki.  Secara  umum  persentase penderita diabetes melitus dan yang tidak
menderita  diabetes  melitus  dapat  digambarkan dalam chart berikut
Gambar 4.2 Persentase data penderita dan tidak menderita diabetes melitus dari 42pasien

## Pembentukan Model Logistik
Berdasarkan data yang diperoleh dari 42 sampel pasien dibentuk model regresi logistik sebagai berikut
( ) 12 21
22 23 24 25 32 33 41 52 61 71 17, 7321 0,8663
33, 5084 19, 4155 19, 2296 18, 7572 19,8578 0,8225 0, 7708 1, 2602 2, 6943 2, 4216 1, 4657
g x X X X X X X X X X X X X = − + + + + + + − −
− +
− −

## Uji Kesesuaian Model
Dengan menggunakan uji Ordinal Hosmer and Lemeshow diperoleh nilai  sebagai berikut
Tabel 4.1 Hasil Uji Ordinal Hosmer dan Lemeshow pada model awal
2  p-value Dk Model 1 5.566 0.6957 8 Hasil  uji  menunjukkan  nilai  p-value  >  5% sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  awal telah  sesuai  atau  berdasarkan  model  awal tersebut maka benar bahwa tidak ada perbedaan antara hasil prediksi dengan hasil observasi
Gambar 4.1 Proporsi  Laki-laki dan perempuan yang menderita dan tidak menderita DM berdasarkan kelompok umur

## Uji Likelihood ratio
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  secara simultan  dengan  menggunakan  Uji likelihood ratio terhadap  keseluruhan  variabel  diberikan pada tabel berikut
Tabel 4.2  Uji likelihood ratio pada model awal
D Chi- Square Dk Model 1 29.1473589  14.06714 7
Berdasarkan  statistik  uji  diatas  maka  diperoleh nilai G2 > nilai Chi-square tabel maka H 0 ditolak yang berarti bahwa ada pengaruh paling sedikit 1 variabel  independen  terhadap  kejadian  diabetes melitus  pada  POSBINDU  Bone  Tua  dalam model ini,

## Uji Parsial
Pada bagian ini akan diuji pengaruh setiap variabel  secara  parsial  terhadap  model.  Pada model awal sebelumnya, variabel dengan p-value > 0,05 dikeluarkan dari model sampai diperoleh semua  variabel  signifikan.  Lalu  dipilih  model terbaik  dari  semua  model  yang  telah  dibentuk. Adapun  model-model  yang  terbentuk  adalah sebagai berikut Model 2 ( ) 2 12 32 33 41 52 61 71 1, 03998 0, 38366 0, 01263 0, 24526 2, 05003 2, 69246 1, 98651 1, 50349 g x X X X X X X X = + − + − + − −
Model 3 ( ) 3 12 41 52 61 71 0, 9855 0, 4805 2, 0332 2, 7597 1, 9670 1, 4663 g x X X X X X = + − + − −
Model 4 ( ) 4 41 52 61 71 1,13115 1, 9553 2, 6645 1,8654 1, 5194 g x X X X X = − + − − Model 5 ( ) 5 41 52 61 0, 5660 1, 6809 2, 5663 2, 2077 g x X X X = − + − Model 6 ( ) 6 52 61
0,1203 2, 606 2, 2484 g x X X = − + −
Nilai  AIC  dari  ke-6  model  yang  diperoleh ditampilkan dalam tabel berikut
Tabel 4.3 Nilai AIC untuk setiap model Model Nilai AIC Model 1 54,69547 Model 2 48,60722 Model 3 44,66291 Model 4 42,89790 Model 5 43,66684 Model 6 45,87584
Oleh  karena  itu  dipilih  model  4  sebagai  model terbaik  dengan  nilai  AIC  terkecil  sebesar 42,89790 dengan 2 variabel yang signifikan yaitu variabel  Pengetahuan  dan  variabel  Riwayat Keluarga Menderita DM. Adapun variabel yang tidak signifikan dalam model ini adalah variabel pola makan dan aktivitas fisik. Tabel uji parsial untuk model 4 diberikan pada tabel berikut
Tabel 4.4 Tabel hasil uji parsial untuk setiap model Variabel Kategori Koefisien p-value Keterangan Pengetahuan 1: Kurang 2: Cukup -1,9553 0.03823 Signifikan Riwayat  Keluarga  Menderita Diabetes Melitus 1: Ada riwayat 2:  Tidak  ada riwayat 2.6645 0.00757 Signifikan Pola Makan 1: Kurang baik 2: Baik -1.8654 0.05172 Tidak signifikan Aktifitas Fisik 1: Kurang 2: Cukup -1.5194 0.10993 Tidak signifikan Hasil  uji  tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel pengetahuan  dan  riwayat  keluarga  menderita diabetes Melitus berpengaruh signifikan terhadap terhadap kejadian seseorang menderita
diabetes  melitus.  Adapaun  variabel  pola  makan dan  aktifitas  fisik  tidak  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  kejadian  diabetes  melitus pada  pasien  tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  uji
Goodnes  of  Fit  terhadap  model  dan  diperoleh hasil sebagai berikut
Tabel 4.4 Tabel hasil uji goodness of fit terhadap
model terbaik 2  p-value Dk Model 4 4.2881 0.7461 7
Dari hasil tersebut terlihat bahwa nilai p-value > dari 5% sehingga dapat disimpulkan H 0 diterima yang  berarti  bahwa  pada  taraf  signifikansi  5% model regresi logistik ini dinyatakan layak/fit

## Nilai Odd Ratio
Berdasarkan model terbaik yang diperoleh yaitu  model  4  diperoleh  nilai odd  ratio untuk setiap  variabel  terikat  yang  ditampilkan  dalam tabel berikut
Tabel 4.5 Tabel nilai odds ratio untuk setiap variabel pada model terbaik
Variabel
Nilai Odd Ratio
0  3,7116689 41 X 0.1415246 52 X 14.3604013 61 X 0.1548354
71 X 0.2188514
Nilai odd  ratio pada  tabel  diatas  menunjukkan bahwa:
a. Jika  semua  variabel  bebas  dalam  model dianggap  konstan  maka  peluang  seseorang menderita  penyakit  Diabetes  Melitus  3,711 kali lebih besar
b. Nilai odd  ratio untuk  variabel 41 X adalah 0,1415246  yang  berarti  peluang  seseorang yang  memiliki  kurang  pengetahuan  tentang penyakit  Diabetes  Melitus  untuk  menderita penyakit  tersebut  0,14  kali  lebih  besar  dari orang yang memiliki pengetahuan yang cukup terkait penyakit Diabetes Melitus.
c. Nilai odd  ratio untuk  variabel 52 X adalah 14.3604013  yang  berarti  peluang  seseorang yang tidak memiliki keluarga dengan riwayat menderita Diabetes Melitus 24, 36 kali lebih besar untuk tidak menderita penyakit Diabetes Melitus dibandingkan dengan seseorang yang memiliki  keluarga  dengan  riwayat  Diabetes Melitus.
d. Nilai odd  ratio untuk  variabel 61 X adalah 0.1548354  yang  berarti  peluang  seseorang yang  memiliki  pola  makan  kurang  baik  0,15 kali  lebih  besar  untuk  menderita  penyakit Diabetes  Melitus  dibandingkan  dengan seseorang  yang  memiliki  pola  makan  yang cukup baik
e. Nilai odd  ratio untuk  variabel 71 X adalah 0.2188514  yang  berarti  peluang  seseorang yang kurang beraktifitas fisik  0,21 kali lebih besar  untuk  menderita  penyakit  Diabetes Melitus dibandingkan dengan seseorang yang memiliki cukup aktifitas fisik

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan, dapat disimpulkan bahwa terdapat 4 faktor risiko seseorang  dapat  menderita  penyakit  Diabetes Melitus  di  daerah  kerja    Pos  Binaan  Terpadu (POSBINDU)  Bone  Tua  Kecamatan  Masamba Kabupaten Luwu Utara yaitu faktor pengetahuan terhadap penyakit Diabetes Melitus, ada tidaknya riwayat  Diabetes  Melitus  dalam  keluarga,  pola makan,  dan  aktifitas  fisik.  Faktor  riwayat Diabetes  Melitus  dalam  keluarga  merupakan variabel  yang  memiliki  pengaruh  yang  cukup signifikan  terhadap  berisiko  tidaknya  seseorang emnderita  penyakit  Diabetes  Melitus  di  daerah tersebut.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa peluang  seseorang  untuk  tidak  menderita penyakit Diabetes Melitus akan lebih besar jika keluarganya  tidak  memiliki  riwayat  Diabetes Melitus sebelumnya.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Nina, Hendy Purnama, Herlingga Zahra Nurul  Adzidzah,  Melisa  Solihat4  Meti Septriani,  “Determinan  Risiko  dan Pencegahan  terhadap  Kejadian  Penyakit Diabetes  Melitus  Tipe  2  pada  Usia Produktif di Wilayah DKI Jakarta,” Econ Polit Wkly , vol. 52, no. 36, p. 5, 2023, doi: 10.7748/phc.10.6.38.s21.
[2] H.  Tiawati  and  T.  Febrianti,  “Faktor Determinan  Kejadian  Diabetes  Melitus,” VISIKES:  Jurnal  Kesehatan  Masyarakat ,
vol.
21, no. 1, 2022, doi: 10.33633/visikes.v21i1supp.5398.
[3] A.  A.  Suprianti,  M.  Masriadi,  and  F.  A. Gobel, “Determinan Diabetes Mellitus di Kabupaten  Kepulauan  Selayar,” Journal of Muslim Community Health , vol. 4, no. 4, pp. 120–129, 2023.
[4] J.  B.  G.  Tri  Suci1,  “PENGARUH FAKTOR  USIA,  INDEKS  MASSA TUBUH, DAN KADAR GULA DARAH TERHADAP  KEJADIAN  PENYAKIT DIABETES  MELITUS  TIPE  2,”  vol.  6, no. 2, pp. 12–19, 2023.
[5] T. M. T. Nisva and V. Ratnasari, “Analisis Regresi Logistik Biner pada Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Jenis  Perceraian  di Kabupaten  Lumajang,” Inferensi ,  vol.  3, no. 1, 2020, doi: 10.12962/j27213862.v3i1.6879. [6] I.  G.  B.  N.  Diksa  and  K.  Fithriasari, “Analisis  Faktor  Resiko  Penyebab Diabetes Mellitus dengan Regresi Logistik  Biner,” Inferensi ,  vol.  4,  no.  1,
2020, doi:
10.12962/j27213862.v4i1.8480.
[7] I.  Azagi,  Erfiani,  Indahwati,  Anwar Fitrianto,  and  Reni  Amelia,  “Pemodelan
Regresi  Logisitik  Biner  pada  Faktor-
Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan  Manusia  di  Pulau  Jawa,” Jurnal  Statistika  dan  Aplikasinya ,  vol.  6,
no. 1, 2022, doi: 10.21009/jsa.06101. [8] Dinkes Sulawesi Selatan, “Profil Kesehatan 2021 provinsi sulawesi selatan,” 2021.
[9] J. M. Hilbe, Logistic Regression Models . 2009. doi: 10.1201/9781420075779.
[10]  D.  W.  Hosmer,  S.  Lemeshow,  and  R.  X. Sturdivant, Applied  Logistic  Regression:
Third Edition . 2013. doi: 10.1002/9781118548387. [11]  A.  S.  Parsaulian,  T.  Tarno,  and  D. Ispriyanti, “ANALISIS FAKTOR- FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI PENERIMA BERAS RASKIN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK  BINER  DENGAN  GUI  R,”
Jurnal Gaussian , vol. 10, no. 1, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i1.30934.
[12]  N. I. Putri and Budyanra, “PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL DENGAN  PROPORTIONAL  ODDS MODEL PADA DETERMINAN TINGKAT STRES AKADEMIK MAHASISWA (Studi Kasus pada Mahasiswa Tingkat I Politeknik Statistika STIS  Tahun  Akademik  2018/2019),” Seminar Nasional Official Statistics 2019: Pengembangan  Official  Statistics  dalam mendukung Implementasi SDG’S , 2019. [13]  W. R. Sukmaningsih, “Analisis
Probabilitas  Faktor  Determinan  Diabetes Mellitus  tipe  II,” Journal Health Information Management Indonesian (JHIMI) Jurnal JHIMI , vol. 2, no. 01, pp. 1–5, 2023.
[14]  Rovita Marianda, S. Lastri, T. D. Santi, F.
K.  Masyarakat,  and  U.  M.  Aceh, “FAKTOR- FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN KEJADIAN KERJA PUSKESMAS INDRAPURI KECAMATAN INDRAPURI TAHUN 2022,” vol. 4, pp. 1767–1774, 2023. [15]  Y.  Tarihoran  and  D.  F.  Silaban, “Hubungan Pola Makan Dengan Kejadian Diabetes Mellitus Di Puskesmas Namorambe  Kabupaten  Deli  Serdang,” Jurnal  Penelitian  Keperawatan  Medik , vol.  4,  no.  2,  pp.  36–42,  2022,  doi: 10.36656/jpkm.v4i2.883.
[16]  R. S. K. Andriani Noerlita Ningrum*, Kiki Puspitasary,  “Hubungan  perilaku  pola makan  dan  aktivitas  fisik  terhadap  risiko kejadian diabetes melitus tipe 2,” vol. 12, no. 3, pp. 317–324, 2023.
[17]  E. M. Harefa and R. T. Lingga, “Analisis Faktor Resiko Kejadian Diabetes Melitus Tipe Ii Pada Penderita Dm Di Kelurahan Ilir  Wilayah  Kerja  Uptd  Puskesmas Kecamatan  Gunungsitoli,” Jurnal  Ners , vol.  7,  no.  1,  pp.  316–324,  2023,  doi: 10.31004/jn.v7i1.12686.