## ANALISIS REGRESI LOGISTIK UNTUK KASUS PENERIMAAN VAKSIN COVID-19
Maria Renelda Jelita 1 , Maria A Kleden 1 , Astri Atti 1,*
1. Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana,
Kupang, Indonesia
*Penulis korespondensi: astri_atti@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
COVID-19  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  yang  sangat  meresahkan masyarakat. Untuk mencegah agar tidak terjadi penambahan kasus, maka pemerintah mewajibkan Vaksin terhadap seluruh masyarakat. Namun masyarakat tidak begitu saja menerima  aturan  pemerintah.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui variable  apa  saja  yang  meyebabkan  seseorang  menerima  vaksin  serta  besar  nilai kecendrungan dalam menerima vaksin tersebut. Untuk bisa mengetahui kecenderungan masyarakat  terhadap  penerimaan  atau  penolakan  terhadap  adanya  vaksin,  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  regresi  logistik.  Regresi  logistik  merupakan metode  statistika  yang  diterapkan  untuk  memodelkan  variabel  respon  yang  bersifat kategori  berdasarkan  satu  atau  lebih  variabel  prediktor  yang  dapat  berupa  variabel kategori  maupun  kontinu.  Hasil  penelitian  menjelaskan  bahwa  Kasus  masyarakat Kecamatan  Langke  Rembong  Kabupaten  Manggarai  terhadap  penerimaan  Vaksin COVID-19  dipengaruhi  oleh  faktor  Kecemasan  akan  efek  setelah  penerimaan  vaksin (X3),    Ketersediaan  Vaksin  (X4),  dan  Pengetahuan  tentang  manfaat  vaksin  (X5). Masyarakat  yang  cemas  akan  efek  setelah  menerima  vaksin  COVID-19  cenderung menerima  vaksin  sebesar  0.128  kali  dibanding  yang  tidak  cemas,  Masyarakat  yang mengetahui tersedia vaksin cenderung menerima vaksin sebesar 3.694 kali dibanding masarakat  yang  wilayahnya  tidak  tersedia  vaksin,  dan  Masyarakat  yang  mengetahui manfaat  vaksin  cenderung  menerima  vaksin  COVID-19    sebesar  8.116  kali  dibanding masyarakat yang tidak mengetahui manfaat vaksin.
Kata kunci : Vaksin COVID-19, Regresi Logistik, Rasio odds

## 1. PENDAHULUAN
Di Kota Wuhan, Provinsi Hubei di Cina, dilaporkan terdapat 27 kasus pneumonia dengan etiologi yang tidak diketahui pada tanggal 31 Desember 2019 [1]. Pasien-pasien ini mengalami gejala klinis batuk kering, dispnea, demam, infeksi paru bilateral pada
gambaran foto thorax x-ray, dan semua kasus terkait dengan Pasar Makanan Laut yang terdapat  di  Huanan,  Kota  Wuhan,  yang  menjual  berbagai  spesies  hewan  hidup termasuk unggas, kelelawar, marmut, dan ular  [2].
Pada  11  Februari  2020,  World  Health  Organization  (WHO)  secara  resmi  menyebut penyakit  yang  dipicu  oleh  2019-nCoV  sebagai    Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19). Penyebaran  COVID-19  kemudian  terus  berlangsung  dengan  cepat  hingga  banyak negara  terjangkit  COVID-19.  Sampai  pada  30  Januari  2020,  WHO  mendeklarasikan wabah  COVID-19  di  Cina  sebagai  Kedaruratan  Kesehatan  Masyarakat  yang Meresahkan  Dunia  (Public  Health  Emergency  of  International  Concern,  PHEIC)  ini menandakan COVID-19 sebagai ancaman global dunia [3]. Berdasarkan data dari World Health Organization (WHO) COVID-19 sudah menyebar ke 204 Negara Terjangkit dan 151 Negara Transmisi Komunitas, dengan total angka kasus secara kumulatif pertanggal 12 Juli 2021, ada 186.638.285 kasus. Di Indonesia sendiri sudah mencapai 2.567.630 kasus [4]. NTT menyumbang 0,95% kasus untuk Indonesia  dengan jumlah 24.459 kasus [5].
The emergency committee telah menyatakan bahwa penyebaran COVID-19 dapat dihentikan jika dilakukan proteksi, deteksi dini, isolasi, dan perawatan yang cepat agar tercipta implementasi sistem yang kuat untuk menghentikan penyebaran COVID-19 [1]. Mengingat  hal  ini,  sebagai  upaya  proteksi  terhadap  COVID-19,  berbagai  negara  dari seluruh dunia telah berkomitmen bersama dengan melibatkan pemerintah, perusahaan bioteknologi,  ilmuwan,  dan  akademisi  untuk  dapat  menciptakan  vaksin  COVID-19. Sejauh ini telah banyak kandidat vaksin yang diluncurkan untuk melawan virus SARS- CoV-2,  penyebab  COVID-19.  Dengan  demikian,  semua  pemahaman  yang  lebih  baik mengenai  SARS-CoV-2  sangatlah  penting  untuk  mengeksplorasi  terciptanya  vaksin yang efektif [6].
Pencegahan  COVID-19  mendapatkan  titik  terang  setelah  pemerintah  berhasil mendapatkan  vaksin  COVID-19  dan  memulai  proses  vaksinasi  pada  Januari  2021, dimulai  dari  Presiden Jokowi,  tenaga  kesehatan,  TNI/Polri, aparat  sipil  negara,  tokoh masyarakat,  dan  warga  sipil  lanjut  usia.  Usaha  pemerintah  menekan  penyebaran COVID-19 melalui vaksinasi tidak sepenuhnya berjalan mulus. Kedatangan jutaan dosis vaksin  dan  rencana  vaksinasi  pemerintah  mendapatkan  berbagai  respon.  Dengan adanya  vaksin  COVID-19  ini,  tentunya  merupakan  kabar  baik  bagi  masyarakat  di seluruh belahan dunia, khususnya di Indonesia yang sudah lama menunggu datangnya vaksin tersebut. Tetapi, tidak semua masyarakat Indonesia menerima secara langsung dan mau divaksin, tidak sedikit masyarakat yang masih ragu terhadap vaksin tersebut dan  cenderung  menolaknya  karena  masih  banyak  dari  mereka  yang  belum  mengerti dengan  baik  tentang  vaksin  COVID-19.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  variable  yang  meyebabkan  seseorang  menerima  vaksin  serta  besar  nilai kecendrungan dalam menerima vaksin tersebut. Untuk bisa mengetahui kecenderungan
masyarakat  terhadap  penerimaan  atau  penolakan  terhadap  adanya  vaksin,  dapat dilakukan dengan menggunakan analisis regresi logistik.
Regresi logistik merupakan metode statistik yang diterapkan untuk memodelkan variabel  respon  yang  bersifat  kategori  (skala  nominal/ordinal)  berdasarkan  satu  atau lebih  peubah  prediktor  yang  dapat  berupa  variabel  kategori  maupun  kontinu  (skala interval atau rasio). Apabila variable respon hanya terdiri dua kategori maka metode regresi  logistk  yang  dapat  digunakan  adalah  regresi  logistik  biner  [7].  Model  regresi logistik biner digunakan untuk menganalisa hubungan antara satu variabel respon dan beberapa variabel prediktor, dengan variabel responnya berupa data kualitatif dikotomi yaitu bernilai 1 untuk menyatakan keberadaan sebuah karakteristik dan bernilai 0 untuk menyatakan  ketidakberadaan  sebuah  karakteristik.  Model  regresi  logistik  biner digunakan jika variabel responnya menghasilkan dua kategori bernilai 0 dan 1, sehingga mengikuti distribusi Bernoulli adalah sebagai berikut [8]:
𝑓(𝑦 𝑖 ) = 𝜋 𝑖 𝑦 𝑖 (1 − 𝜋 𝑖 ) 1−𝑦 𝑖 , 𝑦 𝑖 = 0,1 (1.1)
keterangan : 𝜋 𝑖 adalah peluang kejadian ke-1 𝑦 𝑖 adalah peubah acak ke-i
Jika diketahui Y variabel respon bernilai 0 dan 1, maka:
𝑃 = (𝑌 = 1|𝑋 = 𝑥 𝑖 ) = 𝜋(𝑥 𝑖 ) dan 𝑃 = (𝑌 = 0|𝑋 = 𝑥 𝑖 ) = 1 −  𝜋(𝑥 𝑖 ) dengan  i = 1, 2, … , p Sehingga model regresi logistik:
𝜋(𝑥 𝑖 ) = 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 ) (1.2)
keterangan : 𝜋(𝑥 𝑖 ) = peluang untuk variable predictor ke-i 𝛽 𝑖 = nilai parameter dengan i = 0, 1, … , p p = banyaknya variabel predictor Untuk  mempermudah  menaksir  parameter  regresi,  maka 𝜋(𝑥 𝑖 ) pada  persamaan  (1.2) ditransformasikan sehingga menghasilkan bentuk logit regresi logistik, sebagai berikut:
𝑔(𝑥) = ln ( 𝜋(𝑥) 1 − 𝜋(𝑥) ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 (1.3)

## 2. METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kecamatan  Langke  Rembong  Kabupaten Manggarai, pada bulan November sampai Desember 2021 dengan menggunakan data primer  dari  hasil  penyebaran  kuesioner  kepada  masyarakat  Kecamatan  Langke Rembong  Kabupaten  Manggarai.  Penentuan  sampel  menggunakan  metode Proportionate Stratified Random Sampling dan diperoleh sampel sebanyak 100 orang.
Tabel 2.1 Variabel Penelitian Variabel Definisi Pembanding Variabel Respon Penerimaan vaksin COVID-19 (Y) 1 = Menerima vaksin COVID-19 0 = tidak menerima vaksin COVID-19 √ Variabel Prediktor Jenis Kelamin (X 1 ) 1 = Laki-laki 0 = Perempuan √ Usia (X 2 ) 1 =  41 – 60 tahun 0 =  18 – 40  tahun √ Kecemasan akan efek penerimaan vaksin (X 3 ) 1 = Cemas 0 = tidak cemas √ Ketersediaan Vaksin (X 4 ) 1 = Tersedia 0 = tidak tersedia √ Pengetahuan tentang manfaat vaksin (X 5 ) 1 = Mengetahui 0 = tidak mengetahui √ Kemauan Divaksinasi (X 6 ) 1 = Kesadaran sendiri 0 = Aturan √

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis  Regresi  Logistik  dengan  tahap- tahap sebagai berikut :
a. Pendugaan Parameter
Penyelesaian  untuk  mengestimasi  parameter  yang  belum  diketahui  dapat menggunakan  metode  Maximum  Likelihood  Estimation  (MLE).  Pada  dasarnya  metode maximum  likelihood  memberikan  nilai  estimasi 𝛽 untuk  memaksimumkan  fungsi likelihood [9]. Secara sistematis, fungsi likelihood untuk model regresi logistik biner adalah sebagai berikut [10] :
𝐿(𝛽) = ∏ 𝑓(𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 = ∏ 𝜋(𝑥 𝑖 ) 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 [1 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] 1−𝑦 𝑖 (2.1)
keterangan : 𝑦 𝑖 =  pengamatan pada variable ke-i
𝜋(𝑥 𝑖 ) =  peluang untuk variable predictor ke-i

## b. Uji Signifikansi
Pengujian signifikansi parameter dilakukan untuk mengetahui apakah parameter yang terdapat  di  dalam  model  berpengaruh  secara  signifikan  atau  tidak.  Pengujian signifikansi parameter ini dilakukan secara keseluruhan (serentak) dan secara individu (parsial).  Pengujian  signifikansi  secara  serentak  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah variabel prediktor secara bersama-sama mempengaruhi model atau tidak [8].

## 1. Uji Serentak
Uji  model  dilakukan  untuk  memeriksa  peranan  variabel  prediktor  terhadap  variabel respon secara serentak atau secara keseluruhan. Uji serentak ini disebut juga uji model Chi-square [9]. Pengujian secara serentak ini dilakukan menggunakan uji perbandingan likelihood (ratio test) atau disebut juga statistik uji G, dengan hipotesis sebagai berikut: Hipotesis :
H 0 : 𝛽 0 = 𝛽 1 = ⋯ = 𝛽 𝑃 = 0 H 1 : paling sedikit ada satu 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan j = 1, 2, … , p Statistik uji :
𝐺 = −2 ln [ (𝑛 1 𝑛 ) 𝑛 1 (𝑛 0 𝑛 ) 𝑛 0 П 𝑖=1 𝑛 𝜋̂ 𝑖 𝑦 𝑖 (1 − 𝜋̂ 𝑖 ) 1−𝑦 𝑖 ] (2.2)
keterangan: 𝑛 1 = banyaknya observasi yang berkategori 1 𝑛 0 = banyaknya observasi yang berkategori 0
Statistik uji G mengikuti distribusi Chi-square, sehingga untuk memperoleh keputusan dilakukan  perbandingan  dengan  nilai 𝜒 2 tabel,  dengan  derajat  bebas  (db)  =  k-1,  k merupakan  banyaknya  variabel  prediktor  dan α adalah  taraf  signifikan.  Kriteria penolakan (tolak 𝐻 0 ) jika nilai 𝐺 > 𝜒 2 (𝑑𝑏,α ) atau jika 𝑃 −𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < α .
2. Uji Parsial
Pengujian parsial digunakan untuk menguji pengaruh setiap 𝛽 𝑖 secara individual dalam model  yang  diperoleh.  Hasil  pengujian  secara  parsial/individual  akan  menunjukkan apakah  suatu  variabel  prediktor  layak  untuk  masuk  dalam  model  atau  tidak  [8]. Hipotesis yang digunakan untuk setiap variabel adalah sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 , dengan j = 1, 2, … , p 𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 , dengan j = 1, 2, … , p Statistik Uji Wald (W):
𝑊 = [ 𝛽 ̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑗 ) ] 2 ;  j = 1, 2, … , p (2.3)
keterangan: 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ) = dugaan galat baku untuk koefisien 𝛽 𝑗 𝛽̂ 𝑗 = nilai dugaan untuk parameter 𝛽 𝑗
Rasio yang dihasilkan dari statistik uji di bawah hipotesis 𝐻 0 akan mengikuti sebaran normal baku, sehingga untuk memperoleh keputusan dilakukan perbandingan dengan distribusi  normal  baku  (Z).  Kriteria  penolakan  (tolak 𝐻 0 )  jika  nilai 𝑊 > 𝑍 α 2 ⁄ atau 𝑃 −𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 .
c. Odds Rasio
Rasio  kecenderungan  (odds  rasio)  merupakan  suatu  ukuran  yang  berupa  angka kecenderungan  yang  didefinisikan  sebagai  rasio  antara  jumlah  individu  yang mengalami kasus atau peristiwa tertentu dengan jumlah individu yang tidak mengalami
kasus atau peristiwa tersebut, baik didalam sampel maupun populasi. Untuk peluang adalah berhasil, maka nilai odds rasio didefinisikan sebagai berikut [8]:
 𝑖 = 𝜋 𝑖 1 − 𝜋 𝑖 (2.4)
Dalam  tabel  kontigensi 2x2  seperti terlihat  pada  Tabel  2.2,  dalam  baris  ke-i  diketahui bahwa  peluang  sukses  adalah  𝑖 = 𝜋 𝑖 1−𝜋 𝑖 .  Rasio  kemungkinan  1 dan  2 yang kemudian disebut odds rasio adalah sebagai berikut:
 =  1  2 = 𝜋 1 1 − 𝜋 1 ⁄ 𝜋 2 1 − 𝜋 2 ⁄
(2.5)

## Tabel 2.2 Tabel Kontigensi 2x2
Baris kolom total 1 2 1 𝜋 11 𝜋 12 𝜋 1𝑖 2 𝜋 21 𝜋 22 𝜋 2𝑖 Total 𝜋 𝑖1 𝜋 𝑖2 1
Untuk  distribusi  peluang  bersama 𝜋 𝑖1 nilai  odds  dalam  baris  ke  i  adalah  1 = 𝜋 1𝑖 𝜋 2𝑖 ⁄ dengan i = 1,2. Sehingga persamaan odds rasio adalah sebagai berikut:
 = 𝜋 11 𝜋 12 ⁄ 𝜋 21 𝜋 22 ⁄ = 𝜋 11 𝜋 22 𝜋 12 𝜋 21 (2.6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Uji Secara Serentak
Dalam pengujian model logistik dilakukan pengujian model secara serentak dengan Uji G (metode likelihood). Statistik uji G menyebar menurut sebaran Chi- Square ( 𝜒 2 ).
Tabel 3.1 Hasil Uji Serentak Chi-square df Sig. Step 1 Step 42,533 6 0,000 Block 42,533 6 0,000 Model 42,533 6 0,000
Hipotesis untuk pengujian signifikansi parameter regresi secara serentak yaitu:
H 0 : 𝛽 0 = 𝛽 1 = ⋯ = 𝛽 𝑃 = 0 (Tidak  ada  pengaruh    variabel  prediktor  secara  simultan terhadap  variabel respon)
H 1 : paling sedikit ada satu 𝛽 𝑗 ≠ 0 (Ada pengaruh paling sedikit satu variabel prediktor terhadap variabel respon)
Taraf  signifikansi  untuk  pengujian  secara  serentak  dengan  menggunakan 𝛼 = 0,05 dengan kriteria penolakan yaitu tolak H 0 jika 𝐺 > 𝜒 2 (𝑑𝑏,α ) atau jika 𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 .
Berdasarkan  hasil  uji  serentak  yang  dapat  dilihat  dari  nilai  Chi-square  pada  Tabel  3.1 maka  diperoleh  nilai 𝐺 =  42,533.  Dengan  menggunakan  α  =  5%  dan 𝑑𝑏 = 6 maka diperoleh 𝜒 2 (𝑑𝑏,α ) = 12,591. Karena 𝐺 > 𝜒 2 (𝑑𝑏,α ) dan 𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,000 <  α = 0,05 maka H 0 ditolak. Artinya terdapat paling sedikit satu parameter 𝛽𝑖 ≠ 0. Pada tingkat kepercayaan 95%  dapat  disimpulkan  minimal  ada  satu  variabel  prediktor  yang  signifikan mempengaruhi variabel respon (Penerimaan Vaksin COVID-19).

## 3.2 Uji Secara Parsial
Berdasarkan  hasil  pengujian  signifikansi  parameter  secara  parsial  dengan  metode Backward Stepwise (Wald), dihasilkan empat tahap sebagai berikut :
Tabel 3.2 Variabel in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 Jenis Kelamin -0.415 0.536 0.600 1 0.439 0.660 Usia -0.723 0.538 1.809 1 0.179 0.485 Kecemasan  Akan  Efek Setelah Vaksin -2.088 0.531 15.486 1 0.000 0.124 Ketersediaan Vaksin 1.419 0.669 4.499 1 0.034 4.131 Pengetahuan Tentang Manfaat Vaksin 1.789 0.653 7.510 1 0.006 5.981 Kemauan Divaksinasi 0.481 0.595 0.654 1 0.419 1.618 Constant -1.332 1.035 1.655 1 0.198 0.264 Step 4  Kecemasan  Akan  Efek Setelah Vaksin -2.054 0.506 16.480 1 0.000 0.128 Ketersediaan Vaksin 1.307 0.639 4.183 1 0.041 3.694 Pengetahuan Tentang Manfaat Vaksin 2.094 0.608 11.857 1 0.001 8.116 Constant -1.652 0.811 4.147 1 0.042 0.192
Setelah  melalui  empat  tahap,  diperoleh  model  akhir  bahwa  variabel  predictor  yang berpengaruh terhadap model tersisa tiga variabel, yaitu Kecemasan akan efek setelah penerimaan  vaksin,  Ketersediaan  vaksin  dan  Pengetahuan  tentang  manfaat  vaksin. Dapat dinyatakan dengan model regresi logistik, sebagai berikut:
ln ( 𝜋(𝑥) 1 − 𝜋(𝑥) ) = − 1,652 − 2,054 𝑋 3 + 1,307 𝑋 4 + 2,094 𝑋 5
keterangan: 𝑋 3 = kecemasan akan efek setelah vaksin X 4 = ketersediaan vaksin
X 5 = pengetahuan tentang manfaat vaksin
Berdasarkan model regresi logistik tersebut, maka diketahui variabel K ecemasan akan efek setelah vaksin mempunyai pengaruh negatif terhadap penerimaan vaksin  COVID-19,  sedangkan  Ketersediaan  vaksin  dan  Pengetahuan  tentang manfaat
vaksin  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  penerimaan  vaksin  COVID-19.  Ini  berarti bahwa semakin tidak cemas seseorang maka semakin mudah orang tersebut menerima vaksin, semakin tersedia vaksin maka semakin banyak yang menerima vaksin, dan jika masyarakat  mengetahui  manfaat  vaksin  maka  semakin  mudah  mereka  menerima vaksin.
3.3 Odds Ratio
Tabel 3.3 Odds ratio Variabel Exp (B) Kecemasan akan efek setelah penerimaan vaksin 0.128 Ketersediaan Vaksin 3.694 Pengetahuan tentang manfaat vaksin 8.116
Berdasarkan  nilai  odds  ratio  dari  tahap  ke  empat  Tabel  3.2,  diperoleh  Tabel  3.3  yang memuat  besarnya  kecenderungan  dari  setiap  variabel  prediktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap variable respon :
a. Kecemasan akan efek setelah penerimaan vaksin (X
3 )
Kecenderungan masyarakat yang cemas akan efek setelah menerima vaksin COVID-19 adalah sebesar 0.128 kali dibanding yang tidak cemas.

## b.
Ketersediaan Vaksin (X 4 )
Masyarakat yang mengetahui tersedia vaksin cenderung menerima vaksin sebesar 3.694 kali dibanding masarakat yang wilayahnya tidak tersedia vaksin..
c. Pengetahuan tentang manfaat vaksin (X 5 )
Masyarakat  yang  mengetahui  manfaat  vaksin  memiliki  kecenderungan  menerima vaksin  COVID-19  sebesar  8.116  kali  dibanding  masyarakat  yang  tidak  mengetahui manfaat vaksin.

## 4. SIMPULAN
Kasus  masyarakat  Kecamatan  Langke  Rembong  Kabupaten  Manggarai  terhadap penerimaan  vaksin  COVID-19  dipengaruhi  oleh  faktor  kecemasan  akan  efek  setelah penerimaan  vaksin  ( 𝑋 3 ),  ketersediaan  vaksin  ( 𝑋 4 ),  dan  pengetahuan  tentang  manfaat vaksin  ( 𝑋 5 ).  Masyarakat  yang  cemas  akan  efek  setelah  menerima  vaksin  COVID-19 cenderung menerima vaksin sebesar 0.128 kali dibanding yang tidak cemas, Masyarakat yang  mengetahui  tersedia  vaksin  cenderung  menerima  vaksin  sebesar  3.694  kali dibanding  masarakat  yang  wilayahnya  tidak  tersedia  vaksin,  dan  masyarakat  yang mengetahui manfaat vaksin cenderung menerima vaksin  COVID-19 sebesar 8.116 kali dibanding masyarakat yang tidak mengetahui manfaat vaksin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. Huang et al., “Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in  Wuhan,  China,”  The  Lancet,  vol.  395,  no.  10223,  pp.  497–506,  Feb.  2020,  doi: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5.
[2]  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Pedoman  Pencegahan  dan Pengendalian  Coronavirus  Disease  (COVID-  19).”  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia., 2020.
[3]  R.  D.  Nastiti,  K.  D.  Artanti,  and  A.  F.  Faqih,  “Analysis  of  Epidemiological Surveillance  Activity  of  the  COVID-19 at  Surabaya  Airport Indonesia  on  January 2020,” Kesmas: Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional (National Public Health Journal); Special  Issue  Volume  1,  2020DO    -  10.21109/kesmas.v15i2.3953,  Jul.  2020,  [Online]. Available: https://journal.fkm.ui.ac.id/kesmas/article/view/3953
[4]  WHO, “Coronavirus (COVID-19) Dashboard (New Website),” 2020. https://who.sprinklr.com/ (accessed Jul. 23, 2021).
[5]  Kemenkes RI, “COVID-19,” 2020. https://COVID19.kemkes.go.id/ (accessed Jul. 23, 2021).
[6]  “Virtual press conference on COVID-19.” WHO, Mar. 11, 2020.
[7]  S.  R.  A.  Nirwana,  “Regresi  Logistik  Multinomial  dan  Penerapannya  dalam Menentukan Faktor yang Berpengaruh pada Pemilihan Program Studi di Jurusan Matematika UNM,” Universitas Negeri Makassar, Makassar, 2015.
[8]  A.  Agresti,  An  Introduction  to  Categorical  Data  Analysis.  Wiley,  2018.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=pHZyDwAAQBAJ
[9]  F.  Sepang,  H.  Komalig,  and  D.  Hatidja,  “Penerapan  Regresi  Logistik  untuk Menentukan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Jenis Alat Kontrasepsi di Kecamatan Modayag Barat,” Jurnal MIPA Unsrat, vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[10] D. W. Hosmer, S. Lemeshow, and R. X. Sturdivant, Applied Logistic Regression. Wiley, 2013. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=64JYAwAAQBAJ