E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 2, pp. 90-108, November 2022 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/65141 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i2.65141 Copyright   Author 2022

## Pemodelan Tingkat Kerawanan Pangan Rumah Tangga di Indonesia Tahun 2021 dengan Pendekatan Regresi Logistik Ordinal
Tasya Aguilera 1* , Yogo Aryo Jatmiko 2 1 Politeknik Statistika STIS
2 Badan Pusat Statistik
*Corresponding author: tasyaaguilera@gmail.com
Abstract.  Until  2021,  Indonesia  has  succeeded  in  reducing  the  prevalence  rate  of  the  population  with moderate or severe food insecurity. But on the other hand, Indonesia's Global Food Security Index (GFSI) score which has declined in the last three years shows that Indonesia's food security is getting weaker in various  aspects.  The  condition  of  food  security  that  begins  to weaken can  trigger  food  insecurity.  Food insecurity that can have an impact on health, nutrition and health system problems is a national health problem that needs attention. Therefore, this study aims to examine the level of household food insecurity and the variables that influence it. This study uses The National Socioeconomic Survey (Susenas) March 2021 data which was analyzed using partial proportional odds model (PPOM) ordinal logistics regression method.  In  general,  the  results show  that  variables  area  of  residence,  gender,  age,  education,  business field,  number  of  household  members,  residence  ownership  status,  and  per  capita  expenditure  affect  the level of household food insecurity in Indonesia in 2021.
Keywords: food insecurity; ordinal logistic regression; PPOM

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Undang  Undang  Nomor  18  tahun  2012  tentang  Pangan,  disebutkan  bahwa ketahanan  pangan  merupakan  suatu  kondisi  terpenuhinya  pangan  bagi  negara  sampai  dengan perseorangan, yang tercermin dari tersedianya pangan yang cukup, baik jumlah maupun mutunya, aman, beragam, bergizi, merata, dan terjangkau serta tidak bertentangan untuk dapat hidup sehat, aktif, dan produktif secara berkelanjutan [1].
Ketika  kondisi  ketahanan  pangan  tidak  terpenuhi,  muncul  kemudian  yang  dinamakan kerawanan  pangan  yang  didefinisikan  oleh  Departemen  Pertanian  Amerika  Serikat  (USDA) sebagai kurangnya akses yang konsisten ke makanan yang cukup untuk kehidupan yang aktif dan sehat. Data prevalensi penduduk Indonesia dengan kerawanan pangan sedang atau berat berdasar pada  Skala  Pengalaman  Kerawanan  Pangan/ Food  Insecurity  Experience  Scale (FIES)  yang dipublikasikan dalam situs resmi Badan Pusat Statistik (BPS) seperti yang tersaji dalam Gambar 1, nilainya menunjukkan tren menurun dari tahun 2017-2021. Hal ini merupakan pencapaian yang mengindikasikan  bahwa  secara  nasional  jumlah  penduduk  yang  mengalami  tingkat  kerawanan pangan sedang atau berat di Indonesia terus mengalami penurunan. Angka prevalensi penduduk dengan  kerawanan  pangan  sedang  atau  berat  pada  tahun  2021  sebesar  4,79%  cukup  berhasil
melampaui  target  yang  dicanangkan  RPJMN  2020-2024  yaitu  diharapkan  pada  tahun  2021 mencapai target 4,8%.
8,66 6,86 5,42 5,12 4,79 4 5 6 7 8 9 10 2017 2018 2019 2020 2021 P er se n Tahun
Gambar 1. Prevalensi penduduk dengan kerawanan pangan sedang atau berat berdasarkan skala pengalaman kerawanan pangan tahun 2017-2021
Namun di sisi lain, penurunan prevalensi tingkat kerawanan pangan tersebut tidaklah sejalan dengan pencapaian Global Food Security Index (GFSI) Indonesia. GFSI merupakan suatu indeks yang  didesain  dan  dikonstruksi  oleh Economist  Impact dari The  Economist  Group untuk mengukur ketahanan pangan pada tingkat global. Gambar 2 menunjukkan skor GFSI Indonesia yang mengalami penurunan dalam tiga tahun terakhir menjadikan pencapaian GFSI semakin jauh dari  mencapai  target  RPJMN  2020-2024  yaitu  pada  tahun  2021  diharapkan  mencapai  nilai indikator GFSI sebesar 65,5. Penurunan skor GFSI ini mengindikasikan bahwa ketahanan pangan Indonesia  semakin  melemah  dari  sisi  keterjangkauan  pangan,  ketersediaan,  kualitas  dan keamanan,  serta  sumber  daya  alam  dan  ketahanan.  Ditambah  lagi,  pada  tahun  2021  terjadi peningkatan  jumlah  kabupaten  yang  masuk  dalam  kategori  Indeks  Ketahanan  Pangan  (IKP) rendah  yaitu  mencapai  74  kabupaten  (16,83%)  dari  416  kabupaten  dan  secara  umum  wilayah Indonesia  bagian  timur  (Papua  dan  Papua  Barat)  masih  memiliki  nilai  IKP  lebih  rendah dibandingkan dengan Indonesia bagian barat [2].
52,5 54,2 54,7 55,6 55,8 57,1 62,4 60,4 61,4 59,2 50,0 52,5 55,0 57,5 60,0 62,5 65,0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

## Tahun
Gambar 2. Global Food Security Index (GFSI) Indonesia tahun 2012-2021
Kerawanan  pangan  merupakan  suatu  permasalahan  kesehatan  nasional  yang  penting  dan determinan  sosial  kesehatan  yang  perlu  mendapat  perhatian  [3].  Penelitian  [4] menunjukkan bahwa  kerawanan  pangan  dapat  berdampak  pada  masalah  kesehatan  dan  gizi  seseorang. Kerawanan pangan dapat menyebabkan malnutrisi, dimana akses yang buruk terhadap makanan dapat menyebabkan keragaman makanan yang tidak memadai dan konsumsi zat gizi mikro yang tidak mencukupi [5]. Efek kerawanan pangan rumah tangga juga dapat menempatkan beban besar
pada  sistem  perawatan  kesehatan  [6].  Selain  itu,  Indonesia  diharapkan  dapat  mencapai  target penurunan angka  prevalensi  kerawanan  pangan  menjadi hanya  sebesar  4,0%  pada  tahun  2024. Berkenaan  dengan  hal  tersebut,  penguatan  ketahanan  pangan  perlu  menjadi  perhatian  dalam upaya untuk terus menekan angka kerawanan pangan agar tidak memicu permasalahan kelaparan, kesehatan, kekurangan gizi, atau bahkan permasalahan yang berkelanjutan lainnya.
Suatu  wilayah  dikatakan  berhasil  dalam  pembangunan  ketahanan  pangan  jika  produksi pangan  meningkat,  distribusi  pangan  berjalan  lancar  serta  konsumsi  pangan  yang  aman  dan berkecukupan  gizi  pada  seluruh  masyarakat  [7].  Pasokan  pangan  yang  memadai  di  tingkat nasional atau internasional tidak dengan sendirinya menjamin ketahanan pangan tingkat rumah tangga [8]. Dengan kata lain, ketersediaan pangan yang cukup pada tingkat nasional tidak selalu mencerminkan ketahanan pangan di tingkat rumah tangga. Apabila demikian, kualitas ketahanan pangan yang melemah di tingkat nasional dikhawatirkan dapat memperburuk kerawanan pangan di tingkat rumah tangga.
Di tengah  kondisi  kualitas ketahanan  pangan  Indonesia yang  sedang  melemah,  kerentanan sebuah  rumah  tangga  untuk  mengalami  kerawanan  pangan  bergantung  pada  kemampuannya untuk  mengatasi  paparan  terhadap  risiko  yang  terkait  dengan  guncangan  seperti  kekeringan, banjir, penyakit atau serangan hama, fluktuasi ekonomi dan konflik, dimana kemampuan untuk mengelola  risiko  tersebut  sangat  ditentukan  oleh  karakteristik  rumah  tangga  [5].  Faktor  risiko kerawanan pangan merupakan segala sesuatu yang membatasi sumber daya rumah tangga seperti uang, waktu, informasi, kesehatan, dan lainnya, atau proporsi sumber daya yang tersedia untuk pengadaan  pangan  [9].  Dengan  demikian,  penelitian  ini  akan  berfokus  mengkaji  tingkat kerawanan  pangan  di  Indonesia  pada  tahun  2021  dengan  melihat  dari  sisi  karakteristik  rumah tangganya.  Adapun  secara  lebih  rinci  tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah:  1)  Memperoleh gambaran  umum  dan  karakteristik  dari  tingkat  kerawanan  pangan  rumah  tangga  di  Indonesia tahun  2021,  2)  Menganalisis  variabel-variabel  yang  memengaruhi  tingkat  kerawanan  pangan rumah tangga di Indonesia tahun 2021, dan 3) Mengidentifikasi besarnya kecenderungan masing- masing variabel dalam memengaruhi tingkat kerawanan pangan rumah tangga di Indonesia tahun 2021.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  dan  menjadi  suatu kontribusi  dalam  membantu  upaya  pemerintah  mengatasi  kerawanan  pangan  di  tingkat  rumah tangga.
Pada  penelitian  ini,  variabel-variabel  yang  diduga  memiliki  pengaruh  terhadap  tingkat kerawanan pangan rumah tangga merupakan segala sesuatu yang membatasi sumber daya rumah tangga  atau  proporsi  sumber  daya  yang  tersedia  untuk  pengadaan  pangan.  Berdasarkan  kajian literatur yang dilakukan, faktor risiko uang dapat didekati dengan variabel status lapangan usaha [10]  dan  pengeluaran  per  kapita  [11].  Faktor  informasi  didekati  dengan  umur  dan  variabel pendidikan tertinggi yang ditamatkan [12]. Faktor yang membatasi kesempatan kerja, upah dan tunjangan  didekati  dengan  klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal  dan  jenis  kelamin  [13].  Biaya perumahan didekati dengan status kepemilikan bangunan [14]. Selain itu dalam penelitian ini juga menambahkan variabel jumlah anggota rumah tangga [15].
Keterbaruan  penelitian  ini  dibandingkan  penelitian  terkait  sebelumnya  terletak  pada penggunaan  indikator  FIES  dalam  menentukan  tingkat  kerawanan  pangan  rumah  tangga  dan pengkategoriannya  yang  dibuat  menjadi  empat  kategori  bertingkat  yaitu  tahan  pangan,  rawan pangan  ringan,  rawan  pangan  sedang,  dan  rawan  pangan  berat  sehingga  metode  analisis  yang digunakan adalah regresi logistik ordinal.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Landasan Teori terkait Kerawanan Pangan
Food  and  Agriculture  Organization (FAO)  mendefinisikan  kerawanan  pangan  sebagai situasi yang  terjadi  ketika  seseorang  tidak  memiliki  akses ke  makanan  yang  aman  dan  bergizi dalam jumlah yang cukup untuk pertumbuhan dan perkembangan yang normal serta kehidupan yang aktif dan sehat. Meningkatnya kerawanan pangan sampai pada tingkat parah dapat membuat seseorang  mengurangi  jumlah  makanan  yang  dikonsumsi,  hingga  melewati  jadwal  makan  [9]. Ballard et al [16] menyebutkan bahwa tahapan pengalaman kerawanan pangan seseorang dimulai dari tahan pangan, rawan pangan ringan yang ditandai rasa khawatir kekurangan makanan, rawan pangan sedang saat seseorang mengurangi kualitas makanan, dan rawan pangan berat/parah saat mengurangi porsi makan dan melewati makan (tidak makan dalam periode tertentu) yang berakhir dengan mengalami kelaparan.
Penentuan  tingkat  kerawanan  pangan  rumah  tangga  akan  didasarkan  pada  respon  dari delapan item pertanyaan mengenai akses terhadap makanan pada Blok XVII kuesioner kor Survei Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  Maret  2021.  Pertanyaan  yang  ditanyakan  pada  blok  ini diadaptasi dari Food Insecurity Experience Scale (FIES) yang dikembangkan FAO’s Voices of the  Hungry (VoH).  Pertanyaan-pertanyaan  ini  secara  berurutan  menunjukkan  kekhawatiran tentang  bagaimana  menghasilkan  makanan,  mengorbankan  kualitas  dan  variasi  makanan, mengurangi  jumlah,  melewatkan  makan  dan  mengalami  kelaparan.  Dalam  kuesioner,  terdapat empat kode pilihan jawaban untuk menjawab delapan pertanyaan tersebut, antara lain: a) kode 1: Ya, b) kode 5: Tidak, c) kode 8: Tidak tahu, dan d) kode 9: Menolak menjawab. Dalam penelitian ini,  rumah  tangga  dikategorikan  tahan  pangan  jika  menjawab  “Tidak”  pada  semua  item pertanyaan tersebut. Rumah tangga dikategorikan rawan pangan parah jika terdapat jawaban “Ya” pada salah satu atau semua item pertanyaan 7-8, rawan pangan sedang jika terdapat jawaban “Ya” pada salah satu atau semua item pertanyaan 4-6, dan rawan pangan ringan jika terdapat jawaban “Ya” pada salah satu atau semua item pertanyaan 1-3. Untuk kebutuhan analisis, jawaban “Tidak tahu”  dan  “Menolak  menjawab”  akan  dianggap  sebagai missing  value sehingga  rumah  tangga dengan missing value pada jawaban pertanyaan FIES akan dikeluarkan dari unit analisis.

## 2.2. Cakupan Penelitian
Data yang digunakan berasal dari data mentah ( raw data ) Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas)  Keterangan  Pokok  Anggota  Rumah  Tangga  (KOR)  dan  Modul  Konsumsi  dan Pengeluaran  (KP)  Maret  2021  dengan cakupan  wilayah seluruh  Indonesia.  Pada  penelitian  ini, variabel dependen dan independen yang digunakan disajikan dalam Tabel 1 . Unit analisis dalam penelitian ini adalah rumah tangga dengan Kepala Rumah Tangga (KRT) berstatus bekerja atau sementara tidak bekerja selama seminggu terakhir sebelum pencacahan Susenas Maret 2021 dan merespon item pertanyaan FIES (r1701-r1708) hanya dengan jawaban “Ya” dan/atau “Tidak”.
Tabel 1. Variabel penelitian Variabel Kategori Status Kerawanan Pangan (Y) 0: Tahan Pangan* 1: Rawan Pangan Ringan 2: Rawan Pangan Sedang 3: Rawan Pangan Parah
Tabel 1. Variabel penelitian (lanjutan) Variabel Kategori Klasifikasi Wilayah Tempat Tinggal (X1) 1: Daerah Perkotaan* 2: Daerah Perdesaan Jenis Kelamin (X2) 1: KRT Laki-laki* 2: KRT Perempuan Umur (X3) 1: ≤ 25 tahun 2: 26-45 tahun 3: ≥ 46 tahun* Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan (X4) 1: > SMA* (Pendidikan tinggi) 2: ≤ SMA (Pendidikan menengah ke bawah) Status Lapangan Usaha (X5) 1: Bidang usaha pertanian 2: Bidang usaha nonpertanian* Jumlah ART (X6) Numerik Status Kepemilikan Bangunan Tempat Tinggal (X7) 1: Milik Sendiri* 2: Lainnya Pengeluaran Perkapita (X8) 1: < Garis Kemiskinan (GK) 2: ≥ Garis Kemiskinan (GK)*
*) kategori referensi

## 2.3. Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis inferensia. Pada penelitian ini, analisis deskriptif yang digunakan yaitu penyajian dalam bentuk tabel  dan  grafik,  sedangkan  analisis  inferensia  yang  digunakan  adalah  regresi  logistik  ordinal (RLO).
RLO digunakan ketika outcome dari variabel independen memiliki minimal tiga kategori dengan tingkatan tertentu. Proportional Odds Model (POM) atau umum disebut cumulative logit merupakan  model  yang  sering  digunakan  dalam  RLO  dan  paling  mudah  dalam  penerapan  dan interpretasinya.  POM  mengasumsikan  kemiringan  ( slope )  yang  sama  untuk  semua  logit,  atau yang  dikenal  dengan parallel  lines  assumption . Proportional  odds  model adalah  model  yang membandingkan peluang dari suatu kategori yang sama dengan atau lebih kecil (𝑌 ≤ 𝑗) dengan peluang  dari  kategori  yang  lebih  besar  dari  kategori  tersebut (𝑌 > 𝑗) . Cumulative  logit  model dengan proportional odds property memiliki bentuk [17]: 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑌 ≤ 𝑗)] = 𝛼 𝑗 + 𝛽 ′ 𝑥 = 𝛼 𝑗 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 , 𝑗 = 1, … , 𝑗 − 1 (1)
Seringkali  dalam  beberapa software statistik, cumulative  logit  model dapat  dinyatakan sebagai berikut [18]:
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑌 ≤ 𝑗)] = 𝛼 𝑗 − 𝛽 ′ 𝑥 (2)
Untuk membuat interpretasi seperti model (1), model (2) dapat dinyatakan sebagai berikut sehingga kategori yang lebih rendah akan menjadi kategori referensi:
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [𝑃(𝑌 > 𝑗)] =  𝑙𝑜𝑔 [ 𝑃(𝑌 > 𝑗) 1 − 𝑃(𝑌 > 𝑗) ] = 𝑙𝑜𝑔 [ 𝑃(𝑌 > 𝑗) 𝑃(𝑌 ≤ 𝑗) ] = 𝑙𝑜𝑔 [ 𝜋 𝑗+1 + … + 𝜋 𝐽 𝜋 1 + … + 𝜋 𝑗 ] , 𝑗 = 1, … , 𝑗 − 1
(3)
Model kumulatif logit harus memastikan bahwa probabilitas yang diprediksi untuk suatu kategori ke-j tidak lebih kecil dari probabilitas suatu kategori di bawah kategori ke-j dan tidak lebih besar  dari  probabilitas suatu  kategori  di  atas kategori  ke-j.  Model cumulative  logit dapat dibagi  menjadi  tiga  kelompok  yaitu proportional  odds  model (POM), nonproportional  odds model (NPOM)  and partial  proportional  odds model (PPOM).  PPOM merupakan  model  yang dikembangkan oleh Peterson dan Harrel tahun 1990 sebagai salah satu alternatif model yang dapat digunakan  ketika  hanya  sebagian  variabel  independen  memenuhi  asumsi parallel  lines .  Dalam model ini beberapa koefisien regresi ( 𝛽 ) variabel independen dapat sama untuk semua kategori variabel  dependen,  sementara  koefisien  regresi  yang  lainnya  dapat  berbeda  [19].  Di  sisi  lain, NPOM merupakan model yang dapat digunakan ketika tidak terdapat variabel independen yang memenuhi  asumsi parallel  lines .  Model partial  proportional  odds mengizinkan  tidak terpenuhinya  asumsi proportional  odds untuk  sebuah subset 𝑞 dari  sebanyak 𝑝 variabel independen (𝑞 < 𝑝) .  Y  merupakan  variabel  ordinal  dengan 𝑗 kategori  dan 𝑥 vektor  kovariat berdimensi 𝑝 , model untuk peluang kumulatifnya adalah sebagai berikut [20,21]:
𝑃(𝑌 > 𝑗) = exp (𝛼 𝑗 + 𝑥 ′ 𝛽 + 𝑡 ′ 𝛾 𝑗 ) 1 + exp (𝛼 𝑗 + 𝑥 ′ 𝛽 + 𝑡 ′ 𝛾 𝑗 ) ,    𝑗 = 1, … , 𝑗 − 1 (4)
Keterangan: 𝑥 : vektor berukuran (𝑝𝑥1) yang berisi nilai observasi dari 𝑝 variabel independen 𝛽 : vektor berukuran (𝑝𝑥1) yang berisi koefisien regresi dari 𝑝 variabel independen dalam 𝑥 𝑡 : vektor berukuran (𝑞𝑥1) yang berisi nilai observasi pada subset 𝑞 𝛾 𝑗 : vektor berukuran (𝑞𝑥1) yang berisi koefisien regresi dari 𝑞 variabel dalam 𝑡 𝑡 ′ 𝛾 𝑗 merupakan penambahan yang hanya berasosiasi dengan kumulatif logit ke- 𝑗 (1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑗 − 1) dan 𝛾 1 = 0 .  Ketika  parameter  gamma  ( 𝛾 )  adalah  nol  untuk  semua 𝑗 (𝛾 𝑗 = 0 ),  model direduksi menjadi model proportional odds . Oleh karena 𝛾 1 = 0 , modelnya hanya menggunakan (𝛼 𝑗 + 𝑥 ′ 𝛽 ) untuk mengestimasi odds ratio dari dikotomisasi 𝑌 = 0 dibanding 𝑌 > 0 . Kemudian untuk  estimasi odds  ratio dari  peluang  kumulatif  yang  tersisa  melibatkan  penambahan (𝛼 𝑗 + 𝑥 ′ 𝛽) dengan 𝑡 ′ 𝛾 𝑗 .  Pada  parameterisasi  Peterson-Harrel  tersebut,  setiap  variabel  independen memiliki  sebanyak  satu  koefisien 𝛽 dan 𝑗 − 2 koefisien 𝛾 dimana 𝐽 merupakan  jumlah  kategori dalam variabel Y dan koefisien 𝛾 merepresentasikan penyimpangan dari proporsionalitas. Berikut ini fungsi cumulative logit dari model PPOM dengan alternatif gamma parameterization [22,23]:
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [𝑃(𝑌 > 𝑗)]
= 𝛼 𝑗 + [(𝛽 1 + 𝛾 𝑗1 )𝑋 1 + ⋯ + (𝛽 𝑞 + 𝛾 𝑗𝑞 )𝑋 𝑞 + 𝛽 𝑞+1 𝑋 𝑞+1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 ] (5)
dengan 𝛼 𝑗 : intercept pada kategori j
𝛽 : slope vektor regresi 𝑋 𝑝 : variabel independen ke- p 𝛾 𝑗𝑞 : parameter gamma (penyimpangan proporsionalitas) pada kategori ke- j , variabel ke- q 𝑋 𝑞 : variabel independen yang tidak memenuhi asumsi parallel lines
Tahapan analisis inferensia:
1. Pembentukan Proportional Odds Model (POM) dan melakukan estimasi parameter
2. Pengujian asumsi parallel lines pada pemodelan dengan POM
3. Pembentukan Partial Proportional Odds Model (PPOM) dan Non Proportional Odds Model (NPOM)
4. Pengujian kesesuaian model ( goodness of fit )
5. Pengujian parameter secara simultan
6. Pengujian parameter secara parsial
7. Interpretasi hasil dengan Odds Ratio (OR)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Gambaran  UmumTingkat  Kerawanan  Pangan  Rumah  Tangga  di  Indonesia  Tahun 2021
80,3% 14,3% 3,7% 1,7% Tahan pangan Rawan pangan ringan Rawan pangan sedang
Rawan pangan parah
Gambar 3. Persentase tingkat kerawanan pangan rumah tangga di Indonesia tahun 2021
Berdasarkan pengalaman kerawanan pangan setahun terakhir, disajikan dalam Gambar 3 bahwa terdapat sebanyak 80,3% rumah tangga tahan pangan, yang berarti secara umum ada lebih banyak  rumah  tangga  yang  mengalami  ketahanan  pangan  dibandingkan  rumah  tangga  yang mengalami  kerawanan  pangan.  Namun,  terdapat  19,7%  rumah  tangga  yang  masih  mengalami kerawanan pangan, yang terbagi menjadi 14,3% di tingkat ringan, 3,7% tingkat sedang dan 1,7% berada pada tingkat parah. Hal tersebut menunjukkan bahwa masih terdapat 1,7% rumah tangga yang tidak makan meskipun merasa lapar hingga tidak makan seharian karena kurangnya uang atau sumber daya lainnya.

## 3.2  Gambaran  Umum  Tingkat  Kerawanan  Pangan  Rumah  Tangga  di  Indonesia  Tahun 2021 berdasarkan Karakteristik Rumah Tangga
Tabel 2. Persentase tingkat kerawanan pangan rumah tangga berdasarkan variabel independen
Variabel Kategori Tingkat kerawanan pangan (Y) Tahan pangan Rawan pangan Ringan Sedang Parah Klasifikasi Wilayah Tempat Tinggal (X1) 1: Daerah Perkotaan 81,58 12,77 3,70 1,95 2: Daerah Perdesaan 78,75 16,10 3,70 1,45
Tabel 2. Persentase tingkat kerawanan pangan rumah tangga berdasarkan variabel independen (lanjutan) Variabel Kategori Tingkat kerawanan pangan (Y) Tahan pangan Rawan pangan Ringan Sedang Parah Jenis Kelamin (X2) 1: KRT Laki-laki 80,8 14 3,6 1,6 2: KRT Perempuan 76,1 16,7 4,8 2,4 Umur (X3) 1: ≤ 25  tahun 80 13,4 4,7 1,9 2: 26-45 tahun 80 14,5 3,7 1,8 3: ≥ 46  tahun 80,6 14,1 3,6 1,7 Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan (X4) 1: > SMA 92,03 6,01 1,34 0,62 2: ≤ SMA 79,07 15,14 3,95 1,84 Status Lapangan Usaha (X5) 1: Bidang usaha pertanian 77,33 16,82 4,15 1,70 2: Bidang usaha nonpertanian 82,11 12,72 3,42 1,75 Jumlah ART (X6) 1-4 orang 80,9 13,9 3,6 1,6 > 4 orang 78,5 15,4 4,1 2 Status Kepemilikan Bangunan Tempat Tinggal (X7) 1: Milik Sendiri 81 14,1 3,4 1,5 2: Lainnya 77,3 14,8 5 2,9 Pengeluaran Perkapita (X8) 1: < GK 64,8 22,6 8,1 4,5 2: ≥ GK 81,7 13,5 3,3 1,5
Berdasarkan tingkat kerawanan pangannya, seperti yang tersaji dalam Tabel 2 persentase rumah  tangga  rawan  pangan  lebih  banyak  berasal  dari  rumah  tangga  dengan  karakteristik: bertempat tinggal di perdesaan, dikepalai seorang perempuan, kepala rumah tangga (KRT) dalam kelompok umur yang lebih muda, berpendidikan SMA/sederajat ke bawah, bekerja dalam bidang usaha pertanian, beranggotakan lebih dari 4 orang ART, tidak tinggal di rumah milik sendiri, dan memiliki pengeluaran perkapita sebesar kurang dari Garis Kemiskinan (GK).

## 3.3   Determinan Tingkat Kerawanan Pangan Rumah Tangga 3.3.1 Pembentukan POM dan Pengujian Asumsi Parallel lines
Proportional  Odds  Model (POM)  mensyaratkan  terpenuhinya  asumsi parallel  lines . Pengujian asumsi ini dilakukan dengan menggunakan Likelihood Ratio (LR) test [24] ada POM yang sudah dibentuk. Pengujian ini memiliki hipotesis nol bahwa slope yang dihasilkan variabel prediktor  ke- k adalah  sama  untuk  semua  model  logit  sehingga  model  telah  memenuhi  asumsi parallel lines . Statistik uji yang digunakan:
𝑃𝐿 =   −2 𝑙𝑛 [ 𝐿 0 𝐿 1 ] ~𝜒 (𝑝(𝐽−2)) 2 (6)
Keterangan:
𝐿 0 : nilai maksimum likelihood dari fungsi dari variabel independen yang mengasumsikan parallel lines
𝐿 1 : nilai maksimum likelihood dari fungsi dengan variabel independen yang tidak mengasumsikan parallel lines
𝑝 : jumlah koefisien variabel independen 𝐽 : jumlah kategori variabel dependen
Hasil  pengolahan  menunjukkan  nilai Chi-Square sebesar  512,104  dan p-value sebesar 0,000. P-value yang  dihasilkan  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi (𝛼 = 0,05) yang  berarti dengan  tingkat  signifikansi  5%  dapat  dikatakan  bahwa  model  yang  dibentuk  tidak  memenuhi asumsi parallel lines sehingga POM tidak dapat digunakan.
Pengujian lebih lanjut dilakukan dengan Brant test untuk mengetahui model yang tepat untuk digunakan. Hipotesis dari pengujian ini yaitu sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 − 𝛽 1 = 0,     𝑗 = 2, … , 𝐽 − 1 atau
𝐻 0 : 𝑅𝛽 ∗ = 0 (model menghasilkan nilai slope yang sama)
𝐻 1
: 𝑅𝛽 ∗ ≠ 0 (model tidak menghasilkan nilai slope yang sama)
dimana
𝑹 = [ I I ⋮ I −I 0 ⋮ 0 0 −I ⋮ 0 ⋯ … ⋱ … 0 0 ⋮ −I ] (𝐽−2)𝑝×(𝐽−1)𝑝 ,               𝜷 ∗ = [ 𝛽 1 𝛽 2 𝛽 3 ⋮ 𝛽 𝐽−1 ] (𝐽−1)𝑝×1
Statistik Uji Wald:
𝜒 ℎ𝑖𝑡 2 = (𝑹𝜷 ̂ ∗ ) 𝑇 [(𝑹) (𝑨𝒔𝒚. 𝑽𝒂𝒓(𝜷 ̂ ∗ )) (𝑹 𝑇 )] −1 (𝑹𝜷 ̂ ∗ ) (7)
Keterangan:
𝐴𝑠𝑦. 𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ ∗ ) : Matriks estimasi varians kovarian
R :  Matriks  kontras  (istilah  yang  berkaitan  dengan  analisis  dengan  independen kategorik)
I : Desain isian matriks R, bergantung pada kontras yang akan dibandingkan pada parameter, hasil penjumlahan koefisien kontras pada tiap baris bernilai nol
Hipotesis nol akan dapat ditolak apabila nilai statistik uji 𝜒 ℎ𝑖𝑡 2 > 𝜒 ((𝛼;𝑝(𝐽−2)) 2
Hasil pengujian dengan Brant test yang disajikan dalam Tabel 3 menunjukkan bahwa hanya sebagian variabel  saja  yang  memenuhi  asumsi parallel  lines .  Oleh  karena  itu  selanjutnya  akan dilakukan pemodelan dengan Partial Proportional Odds Model (PPOM).
Indonesian Journal of Applied Statistics, 5(2), 90-108, 2022
Tabel 3. Hasil pengujian dengan Brant Test Variabel Kategori Chi- Square p> Chi- Square df All 555,21 0,000* 18 Klasifikasi wilayah tempat tinggal (X1) 2: Daerah perdesaan 97,38 0,000* 2 Jenis kelamin (X2) 2: KRT Perempuan 20,99 0,000* 2 Umur (X3) 1: ≤ 25  tahun 28,29 0,000* 2 2: 26-45 tahun 5,81 0,055 2 Pendidikan tertinggi yang ditamatkan (X4) 2: ≤ SMA 0,31 0,857 2 Status lapangan usaha (X5) 1: Bidang usaha pertanian 0,46 0,794 2 Jumlah ART (X6) 1,49 0,475 2 Status kepemilikan bangunan tempat tinggal (X7) 2: Lainnya 84,58 0,000* 5 Pengeluaran Per kapita (X8) 1: < GK 210,75 0,000* 2

## 3.3.2 Pembentukan dan Pengujian PPOM
Hasil  pengolahan  menunjukkan  bahwa  hanya  terdapat  tiga  variabel  yang  menghasilkan koefisien slope yang sama yaitu pendidikan tertinggi yang ditamatkan, status lapangan usaha, dan jumlah  ART.  Kemudian  diketahui  bahwa  model  PPOM akhir  yang  terbentuk  tidak  melanggar asumsi parallel  lines dilihat  dari  nilai Chi-Square hasil pengolahannya  sebesar  1,54  dengan p- value sebesar 0,957 lebih besar dari tingkat signifikansi (𝛼 = 0,05) .

## 3.3.3 Pembentukan NPOM dan Pengujian Kesesuaian Model (Goodness of Fit)
Pembentukan NPOM dilakukan untuk kebutuhan pengujian kesesuaian model. Pengujian kesesuaian model dilakukan dengan membandingkan model yang lebih sederhana dengan model yang lebih kompleks menggunakan LR test . Berdasarkan kompleksitas, model dari yang paling sederhana secara berturut-turut yaitu POM, PPOM, dan NPOM.
Hipotesis pengujiannya adalah sebagai berikut:
a. Perbandingan POM dengan PPOM
𝐻 0 : Model yang lebih sederhana (POM) lebih sesuai dengan data
𝐻 1 : Model yang lebih kompleks (PPOM) lebih sesuai dengan data Statistik uji:
𝐿𝑅 1 =   −2𝑙𝑜𝑔 𝑒 ( 𝐿 𝑃𝑂𝑀 𝐿 𝑃𝑃𝑂𝑀 ) = −2[𝑙𝑜𝑔 𝑒 𝐿 𝑃𝑂𝑀 − 𝑙𝑜𝑔 𝑒 𝐿 𝑃𝑃𝑂𝑀 ]~𝜒 2 (𝑣 1 ) (8)
Keterangan: 𝑣 1 : Selisih jumlah parameter dari POM dan PPOM 𝐿 𝑃𝑂𝑀 : Fungsi likelihood pada POM 𝐿 𝑃𝑃𝑂𝑀 : Fungsi likelihood pada PPOM
Hipotesis nol akan ditolak jika 𝐿𝑅 1 > 𝜒 2 (𝛼;𝑣 1 ) atau p-value < 𝛼 sehingga dapat disimpulkan bahwa PPOM lebih sesuai digunakan dengan data dibandingkan POM.
b. Perbandingan PPOM dengan NPOM
𝐻 0 : Model yang lebih sederhana (PPOM) lebih sesuai dengan data 𝐻 1 : Model yang lebih kompleks (NPOM) lebih sesuai dengan data Statistik uji:
𝐿𝑅 2 =   −2𝑙𝑜𝑔 𝑒 ( 𝐿 𝑃𝑃𝑂𝑀 𝐿 𝑁𝑃𝑂𝑀 ) = −2[𝑙𝑜𝑔 𝑒 𝐿 𝑃𝑃𝑂𝑀 − 𝑙𝑜𝑔 𝑒 𝐿 𝑁𝑃𝑂𝑀 ]~𝜒 2 (𝑣 2 ) (9)
Keterangan:
𝑣 2 : Selisih jumlah parameter dari PPOM dan NPOM 𝐿 𝑃𝑃𝑂𝑀 : Fungsi likelihood pada PPOM 𝐿 𝑁𝑃𝑂𝑀 : Fungsi likelihood pada NPOM
Hipotesis  nol  akan  ditolak  jika 𝐿𝑅 2 > 𝜒 2 (𝛼;𝑣 2 ) atau p-value < 𝛼 sehingga  dapat disimpulkan bahwa NPOM lebih sesuai digunakan dengan data dibandingkan PPOM.
Tabel 4. Hasil pengujian Goodness of Fit : LR Test Hipotesis Model Chi-Square p> Chi-Square Keputusan df AIC 𝐻 0 : POM lebih sesuai 510,58 0,0000 Tolak 𝐻 0 (PPOM lebih sesuai) 12 411831,5 𝐻 1 : PPOM lebih sesuai 24 411344,9 𝐻 0 : PPOM lebih sesuai 1,53 0,9577 Gagal tolak 𝐻 0 (PPOM lebih sesuai) 24 411344,9 𝐻 1 : NPOM lebih sesuai 30 411355,4
Hasil  pengolahan  yang  disajikan  dalam  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  dengan  tingkat signifikansi 5% PPOM lebih sesuai diterapkan dibandingkan POM dan NPOM.

## 3.3.4 Pengujian Parameter secara Simultan
Pengujian  dapat  dilakukan  dengan likelihood  ratio  test untuk  mengetahui  signifikansi sejumlah p koefisien dari variabel independen di dalam model secara bersama-sama. Pengujian signifikansi parameter ini menggunakan statistik uji G atau likelihood ratio test , dimana statistik uji G mengikuti distribusi Chi-Square [25]. Hipotesis pengujiannya adalah sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ 𝛽 𝑝 = 0 (seluruh variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen)
𝐻 1 : Tidak semua 𝛽 𝑘 = 0 (minimal terdapat satu variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen) dimana 𝑘 = 1, 2, … , 𝑝 Statistik uji:
𝐺 =   −2 (𝑙𝑛 ( 𝐿 0 𝐿 1 )) ~𝜒 (𝑝) 2 (10)

## Keterangan:
𝐿 0 : nilai maksimum likelihood dari fungsi tanpa variabel independen 𝐿 1 : nilai maksimum likelihood dari fungsi dengan variabel independen 𝑝
: jumlah koefisien variabel independen
𝐻 0 ditolak  jika 𝐺 > 𝜒 (𝛼;𝑝) 2 atau p-value < 𝛼 yang  berarti  bahwa  minimal  terdapat  satu variabel dependen  berpengaruh  terhadap  variabel  respon.  Hasil  pengolahan menunjukkan  nilai Chi-Square sebesar 11693,43 dengan p-value sebesar 0,000 sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan  tingkat  signifikansi  5%,  minimal  terdapat  satu  variabel  independen  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kerawanan pangan rumah tangga di Indonesia tahun 2021.
3.3.5 Pengujian Parameter secara Parsial
Tabel 5. Hasil estimasi parameter model 1, 2, dan 3
Variabel Kategori Model 1 (Y=0 vs Y=1,2,3) Model 2 (Y=0,1 vs Y=2,3) Model 3 (Y=0,1,2 vs Y=3) Koefisie n p-value  Koefisien  p-value  Koefisien  p-value Klasifikasi wilayah tempat tinggal (X1) 2: Daerah perdesaan 0,23994  0,000* 0,11707 0,000* -0,00199 0,943 Jenis kelamin (X2) 2: KRT Perempuan 0,41177  0,000* 0,49352 0,000* 0,53890 0,000* Umur (X3) 1: ≤ 25 tahun 0,12556  0,000* 0,31943 0,000* 0,37453 0,000* 2: 26-45 tahun 0,06139  0,000* 0,07785 0,000* 0,13196 0,000* Pendidikan tertinggi yang ditamatkan (X4) 2: ≤ SMA  0,91903  0,000* 0,91903 0,000* 0,91903 0,000* Status lapangan usaha (X5) 1: Bidang usaha pertanian 0,20511  0,000* 0,20511 0,000* 0,20511 0,000* Jumlah ART (X6) 0,05768  0,000* 0,05768 0,000* 0,05768 0,000* Status kepemilikan bangunan tempat tinggal (X7) 2: Lainnya  0,29405  0,000* 0,43438 0,000* 0,50300 0,000* Pengeluaran perkapita (X8) 1: < GK 0,74149  0,000* 0,97125 0,000* 1,07654 0,000* Konstanta -2,81131  0,000*  -4,26314  0,000* -5,46337 0,000* *) signifikan dalam tingkat signifikansi (𝛼 = 0,05)
Pengujian  dapat  dilakukan  dengan Wald  test .  Hipotesis  pengujiannya  adalah  sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (Variabel independen ke-k tidak berpengaruh terhadap variabel dependen
𝐻 1
: 𝛽 𝑘 ≠ 0 (Variabel independen ke-k berpengaruh terhadap variabel dependen) dimana 𝑘 = 1, 2, … , 𝑝
𝑊 𝑘 = 𝛽̂ 𝑘 𝑆𝐸 ̂ (𝛽̂ 𝑘 ) ~𝑁(0,1) (11)
Keterangan: 𝛽̂ 𝑘
: Nilai estimasi parameter variabel independen ke-k 𝑆𝐸 ̂ (𝛽̂ 𝑘 ) : Nilai standar error 𝛽̂ 𝑘 dari estimasi variabel independen ke-k
Jika |𝑊 𝑘 | >   𝑍 𝛼 2 atau nilai p-value < 𝛼 , maka 𝐻 0 ditolak yang berarti bahwa variabel independen ke-k berpengaruh terhadap variabel dependen.
Penelitian  ini  menggunakan  empat  jenis  pengkategorian  status  kerawanan  pangan, sehingga akan diperoleh tiga model persamaan. Hasil pengolahan yang disajikan dalam Tabel 5 menunjukkan  bahwa  untuk  model  1  dan  model  2,  pada  masing-masing  model p-value yang dihasilkan  seluruh  variabel  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi (𝛼 = 0,05) .  Artinya,  dengan tingkat  signifikansi  5%,  masing-masing  variabel  dalam  model  1  dan  2  berpengaruh  signifikan terhadap model. Namun pada model 3 terdapat satu variabel yang tidak signifikan berpengaruh dalam model yaitu variabel klasifikasi wilayah tempat tinggal.

## 3.4 Rasio Kecenderungan (Odds ratio)
Pada  model  persamaan  logit [𝑃(𝑌 > 𝑗)] ,  misalnya  nilai  OR  menunjukkan  kecenderungan kategori 𝑌 > 𝑗 dibandingkan dengan kategori 𝑌 ≤ 𝑗 .
𝑂𝑅    = 𝑜𝑑𝑑𝑠 1 𝑜𝑑𝑑𝑠 2 = 𝜋 1 (1 − 𝜋 1 ) 𝜋 2 (1 − 𝜋 2 ) = [ 𝑃(𝑌 > 𝑗|𝑋 1 = 1) 𝑃(𝑌 ≤ 𝑗|𝑋 1 = 1) ] [ 𝑃(𝑌 > 𝑗|𝑋 1 = 0) 𝑃(𝑌 ≤ 𝑗|𝑋 1 = 0) ] = 𝑒𝑥𝑝 (𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (1)) 1 + 𝑒𝑥𝑝 (𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (1)) 𝑒𝑥𝑝 (𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (0)) 1 + 𝑒𝑥𝑝 (𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (0)) = 𝑒𝑥𝑝 (𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (1))
𝑒𝑥𝑝 (𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (0))
= 𝑒𝑥𝑝 {(𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (1)) − (𝛼 𝑗 + 𝛽 𝑘 (0))} =  𝑒𝑥𝑝(𝛽 𝑘 ) (12)
Keterangan:
𝑌 : variabel independen 𝛼 𝑗 : nilai intercept pada kategori ke-j 𝛽 𝑘 : nilai koefisien regresi ( slope ) pada variabel 𝑋 𝑘
Indonesian Journal of Applied Statistics, 5(2), 90-108, 2022
Tabel 6. Hasil penghitungan Odds ratio (OR) Variabel Kategori Odds ratio (OR) Model 1 (Y=0 vs Y=1,2,3) Model 2 (Y=0,1 vs Y=2,3) Model 3 (Y=0,1,2 vs Y=3) Klasifikasi wilayah tempat tinggal (X1) 2: Daerah perdesaan 1,27117* 1,12419* 0,99800 Jenis kelamin (X2) 2: KRT Perempuan 1,50949* 1,63808* 1,71412* Umur (X3) 1: ≤ 25 tahun 1,13378* 1,37635* 1,45431* 2: 26-45 tahun 1,06331* 1,08096* 1,14107* Pendidikan tertinggi yang ditamatkan (X4) 2: ≤ SMA 2,50686* 2,50686* 2,50686* Status lapangan usaha (X5) 1: Bidang usaha pertanian 1,22766* 1,22766* 1,22766* Jumlah ART (X6) 1,05938* 1,05938* 1,05938* Status kepemilikan bangunan tempat tinggal (X7) 2: Lainnya 1,34185* 1,54400* 1,65367* Pengeluaran perkapita (X8) 1: < GK 2,09906* 2,64126* 2,93451*
*) signifikan dalam tingkat signifikansi (𝛼 = 0,05)

## 3.5   Interpretasi Hasil Odds ratio (OR)

## 3.5.1 Klasifikasi wilayah tempat tinggal
Jika  diasumsikan  variabel  lain  konstan,  dibandingkan  rumah  tangga  yang  berwilayah tempat tinggal di perkotaan, rumah tangga di perdesaan memiliki kecenderungan 1,27 kali untuk mengalami minimal rawan pangan ringan dibandingkan mengalami tahan pangan, dan 1,12 kali untuk  mengalami  rawan  pangan  sedang  atau  parah  dibandingkan  maksimal  mengalami  rawan pangan ringan. Hal ini sejalan dengan penelitian [26] yang mengatakan bahwa kerawanan pangan cukup  lebih  tinggi  di  rumah  tangga  perdesaan.  Selanjutnya  pada  penelitian  [27]  menunjukkan bahwa rumah tangga yang tinggal di perkotaan berkecenderungan lebih besar untuk mengalami tahan pangan. Pada penelitian [27] dalam penelitian [28] menjelaskan bahwa hal ini dapat terjadi karena meskipun wilayah perkotaan biasanya memiliki hasil produksi pangan yang lebih sedikit dibanding perdesaan, namun wilayah perkotaan memiliki pasokan pangan yang lebih banyak dan bervariasi yang membuat kualitas pangannya lebih baik. Sementara penduduk pedesaan terbebani terutama oleh variasi yang lebih besar dalam akses spasial ke toko kelontong, dan juga terbatasnya sarana  akomodasi  dan  transportasi  penyuplai  makanan  sehingga  membebaninya  dalam mengakses sarana makanan seimbang dengan terjangkau [29].

## 3.5.2 Jenis Kelamin KRT
Jika diasumsikan variabel lain konstan, dibandingkan rumah tangga dengan KRT seorang laki-laki, rumah tangga dengan KRT seorang perempuan memiliki kecenderungan 1,5 kali untuk
Indonesian Journal of Applied Statistics, 5(2), 90-108, 2022
mengalami minimal rawan pangan ringan dibandingkan mengalami tahan pangan, 1,63 kali untuk mengalami rawan pangan sedang atau parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan ringan, dan 1,71 kali untuk mengalami rawan pangan parah dibandingkan maksimal mengalami rawan  pangan  sedang.  Di  negara-negara  dengan  tingkat  pembangunan  yang  lebih  rendah, perempuan  secara  signifikan  lebih  berisiko  mengalami  kerawanan  pangan  [30].  Dalam  [31] disebutkan bahwa rumah tangga yang dikepalai perempuan lebih rentan mengalami kerawanan pangan dikarenakan KRT perempuan menanggung beban yang berlipat [32].

## 3.5.3 Umur KRT
Jika  diasumsikan  variabel  lain  konstan,  dibandingkan  rumah  tangga  dengan  KRT  dalam kelompok umur 46 tahun ke atas, rumah tangga dengan KRT dalam kelompok umur 25 tahun ke bawah  memiliki  kecenderungan  1,13  kali  untuk  mengalami  minimal  rawan  pangan  ringan dibandingkan  mengalami  tahan  pangan,  1,37  kali  untuk  mengalami  rawan  pangan  sedang atau parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan ringan, dan 1,45 kali untuk mengalami rawan  pangan  parah  dibandingkan  maksimal  mengalami  rawan  pangan  sedang.  Sementara  itu rumah tangga dengan KRT dalam kelompok umur 26-45 tahun memiliki kecenderungan 1,06 kali untuk mengalami minimal rawan pangan ringan dibandingkan mengalami tahan pangan, 1,08 kali untuk  mengalami  rawan  pangan  sedang  atau  parah  dibandingkan  maksimal  mengalami  rawan pangan  ringan,  dan  1,14  kali  untuk  mengalami  rawan  pangan  parah  dibandingkan  maksimal mengalami  rawan  pangan  sedang.  Hasil  ini  sejalan  dengan  temuan  [26] bahwa  seiring bertambahnya usia KRT, kemungkinan suatu rumah tangga untuk mengalami kerawanan pangan ringan  dan  sedang-parah  menurun.  KRT  dengan  usia  yang  semakin  matang  dianggap  cukup dewasa dan bijak dalam mengatur perekonomian terutama mengatur pola konsumsi dan gizi bagi anggota keluarganya [12], memiliki banyak pengalaman, pengetahuan dan juga aset fisik yang dapat memengaruhi ketahanan pangan secara positif [33].

## 3.5.4 Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan KRT
Jika  diasumsikan  variabel  lain  konstan,  dibandingkan  rumah  tangga  dengan  KRT  yang berpendidikan  lebih  dari  SMA/sederajat,  rumah  tangga  dengan  KRT  berpendidikan SMA/sederajat ke bawah memiliki kecenderungan yang sama sebesar 2,5 kali untuk mengalami minimal rawan pangan ringan dibandingkan mengalami tahan pangan, mengalami rawan pangan sedang  atau  parah  dibandingkan  maksimal  mengalami  rawan  pangan  ringan,  dan  mengalami rawan pangan parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan sedang. Hasil ini sejalan dengan temuan [12] bahwa kecenderungan rumah tangga untuk tahan pangan semakin meningkat dengan bertambahnya rata-rata lama sekolah dari KRT-nya. Pendidikan diyakini merupakan salah satu jalan untuk mendapatkan pengetahuan dan keterampilan. Seorang KRT dengan pendidikan yang tinggi dapat memasuki dunia kerja yang baik dan mendapatkan penghasilan yang memadai untuk mempertahankan ketahanan pangan di rumah tangganya [12].

## 3.5.5 Status Lapangan Usaha (Pekerjaan) KRT
Jika  diasumsikan  variabel  lain  konstan,  dibandingkan  rumah  tangga  dengan  KRT  yang bekerja  di  nonpertanian,  rumah  tangga  dengan  KRT  yang  bekerja  di  pertanian  memiliki kecenderungan yang sama yaitu sebesar 1,22 kali untuk mengalami minimal rawan pangan ringan dibandingkan  mengalami  tahan  pangan,  mengalami  rawan  pangan  sedang  atau  parah
dibandingkan  maksimal  mengalami rawan  pangan  ringan,  dan  mengalami rawan  pangan  parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan sedang. Hasil ini sejalan dengan temuan [34] bahwa  pekerjaan  KRT  di  sektor  pertanian  menurunkan  peluang  suatu  rumah  tangga  untuk mengalami ketahanan pangan yang disebabkan oleh aktivitas pertanian yang tidak memiliki lahan dan dalam skala kecil.

## 3.5.6 Jumlah Anggota Rumah Tangga (ART)
Jika diasumsikan variabel lain konstan, hal ini berarti rumah tangga dengan jumlah ART yang  semakin  banyak  memiliki  kecenderungan  yang  sama  yaitu  sebesar  1,05  kali  untuk mengalami  minimal  rawan  pangan  ringan  dibandingkan  mengalami  tahan  pangan,  mengalami rawan pangan sedang atau parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan ringan, dan mengalami rawan pangan parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan sedang. Hasil penelitian ini sejalan dengan temuan [15] bahwa ukuran rumah tangga yang lebih besar cenderung rawan  pangan  dibandingkan  dengan  ukuran  rumah  tangga  yang  lebih  kecil.  Hal  ini  dapat disebabkan  karena  peningkatan  ukuran  rumah  tangga  menyebabkan  peningkatan  permintaan makanan  yang  tidak  dapat  diimbangi  dengan  ketersediaan  pangan  sehingga  pada  akhirnya berujung pada kerawanan pangan [35].

## 3.5.7 Status Kepemilikan Bangunan (Tempat Tinggal)
Jika diasumsikan variabel lain konstan, dibandingkan rumah tangga yang bertempat tinggal di  rumah  milik  sendiri,  rumah  tangga  yang  bertempat  tinggal  selain  di  rumah  milik  sendiri memiliki kecenderungan 1,34 kali untuk mengalami minimal rawan pangan ringan dibandingkan mengalami  tahan  pangan,  1,54  kali  untuk  mengalami  rawan  pangan  sedang  atau  parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan ringan, dan 1,65 kali untuk mengalami rawan pangan  parah  dibandingkan  maksimal  mengalami  rawan  pangan  sedang.  Hasil  penelitian  ini sejalan dengan temuan [14] bahwa rumah tangga yang bertempat tinggal di rumah milik sendiri kecenderungan  lebih  besar  untuk  mengalami  ketahanan  pangan  dibandingkan  dengan  rumah tangga  yang  bertempat  tinggal  selain  di  rumah  milik  sendiri.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena rumah tangga yang bertempat tinggal selain di rumah milik sendiri masih harus mengalokasikan pendapatannya  untuk  mendapatkan  rumah  atau  membayar  sewa  rumah  sehingga  pengeluaran yang bisa dialokasikan untuk urusan pangan sebagian dialihkan untuk urusan tempat tinggal [14].

## 3.5.8 Pengeluaran Perkapita Rumah Tangga
Jika diasumsikan variabel lain konstan, dibandingkan rumah tangga dengan pengeluaran perkapita sebesar Garis Kemiskinan (GK) atau lebih, rumah tangga dengan pengeluaran perkapita sebesar  kurang  dari  GK  memiliki  kecenderungan  2,01  kali  untuk  mengalami  minimal  rawan pangan ringan dibandingkan mengalami tahan pangan, 2,64 kali untuk mengalami rawan pangan sedang atau parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan ringan, dan 2,93 kali untuk mengalami rawan pangan parah dibandingkan maksimal mengalami rawan pangan sedang. Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  temuan  [12]  bahwa  kecenderungan  rumah  tangga  untuk  tahan pangan  akan  naik  setiap  kali  bertambahnya  pengeluaran  perkapita  rumah  tangga  tersebut. Penelitian  [36]  menjelaskan  bahwa  pendapatan  perkapita  yang  diproksi  dengan  pengeluaran perkapita  merupakan  peubah  ekonomi  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  ketahanan
pangan  rumah  tangga.  Hal  ini  disebabkan  dengan  adanya  peningkatan  pendapatan  akan meningkatkan daya beli rumah tangga sehingga dapat memenuhi kebutuhan pangannya.

## 4. KESIMPULAN
Pada  tahun  2021,  masih  terdapat  19,7%  rumah  tangga  rawan  pangan  di  Indonesia  yang terbagi  menjadi  14,3%  di  tingkat  ringan,  3,7%  tingkat  sedang  dan  1,7%  di  tingkat  parah. Berdasarkan  tingkat  kerawanan  pangannya,%tase  rumah  tangga  rawan  pangan  lebih  banyak berasal dari rumah tangga dengan karakteristik: bertempat tinggal di perdesaan, dikepalai seorang perempuan,  KRT  dalam  kelompok  umur  yang  lebih  muda,  berpendidikan  SMA/sederajat  ke bawah,  bekerja  dalam  bidang  usaha  pertanian,  beranggotakan  lebih  dari  4  orang  ART,  tidak tinggal  di  rumah  milik  sendiri,  dan  memiliki  pengeluaran  perkapita  sebesar  kurang  dari  Garis Kemiskinan (GK). Dari hasil pemodelan diperoleh bahwa rumah tangga yang bertempat tinggal di  perdesaan,  dikepalai  seorang  perempuan,  KRT  dalam  kelompok  umur  yang  lebih  muda, berpendidikan kurang dari SMA/sederajat, bekerja dalam bidang usaha pertanian, beranggotakan banyak  anggota  rumah  tangga  (ART),  tidak  tinggal  di  rumah  milik  sendiri,  dan  memiliki pengeluaran perkapita sebesar kurang dari Garis Kemiskinan (GK) berkecenderungan lebih besar untuk mengalami tingkat kerawanan pangan yang semakin tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pemerintah  Indonesia:  Undang-Undang  No  18  Tahun  2012  Tentang  Pangan:  Sekretariat Negara: Jakarta: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/39100. 2012.
[2] BKP, Indeks Ketahanan Pangan 2020. In Badan Ketahanan Pangan , 2020.
[3] Murthy, V. H, “Food insecurity: A public health issue”. Public Health Reports, vol. 131, no.5, pp. 655–657, 2016.
[4] Gundersen, C., and Seligman, H. K, “Food insecurity and health outcomes”, Economists’ Voice, vol. 14, no. 1 , 2017
[5] WFP, Food Security Assessment Handbook (EFSA) - Second Edition Emergency , 2009.
[6] Parekh,  L:  The  basics  of  food  security  (and  how  it’s  tied  to  everything): https://www.worldvision.ca/stories/food/the-basics-of-food-security. 2021.
[7] Rahmawati,  E,  “Aspek  Distribusi  pada  Ketahanan  Pangan  Masyarakat  di  Kabupaten Tapin”, AGRIDES: Jurnal Agribisnis Perdesaan, vol. 2, no. 3, pp. 241–251, 2012.
[8] FAO: An Introduction to the Basic Concepts of Food Security: www.foodsec.org/docs/concepts_guide.pdf. 2008.
[9] Campbell, C. C, “Food Insecurity : A Nutritional Outcome or a Predictor Variable”, Journal of Nutrition, vol. 121, pp. 408–415., 1991.
[10]  Owusu, V., Abdulai, A., and Abdul-Rahman, S, “Non-farm work and food security among farm households in Northern Ghana”, Food Policy, vol. 36, no. 2, pp. 108– 118, 2011.
[11]  Babatunde, R. O., Omotesho, O. A., and Sholotan, O. S, “Factors Influencing Food Security Status of Rural Farming Households in North Central Nigeria”, Agricultural Journal, vol. 2, no. 3, pp. 351–357, 2007.
[12]  Heryanah, H, “Ketahanan Pangan Rumah Tangga Di Jawa Barat: Analisis Data Susenas 2012”, Populasi, vol. 24, no. 2, pp. 80, 2016.
[13]  Sinclair,  K.,  Ahmadigheidari,  D.,  Dallmann,  D.,  Miller,  M.,  and  Melgar-Quiñonez,  H, “Rural  women:  Most  likely  to  experience  food  insecurity  and  poor  health  in  low-  and middle-income countries”, Global Food Security, vol. 23, pp. 104–115, 2019.
[14]  Magfiroh,  I,  “Analisis  tingkat  ketahanan  pangan  rumah  tangga  di  Provinsi  Jawa  Timur (Analisis Data Susenas 2015)”, Politeknik Statistika STIS, 2016.
[15]  Gebre, G. G, “Determinants of Food Insecurity among Households in Addis Ababa City, Ethiopia”, Interdisciplinary Description of Complex Systems, vol. 10, no. 2, pp. 159–173, 2012.
[16]  Ballard,  T.  J.,  Kepple,  A.  W.,  and  Cafiero,  C,  “The  food  insecurity  experience  scale: Developing a global standard for monitoring hunger worldwide” , Technical Paper, pp. 1– 58, 2013.
[17]  Agresti, A, An Introduction to Categorical Data Analysis (3rd ed.), John Wiley & Sons, Inc., 2019
[18] Agresti, A, Analysis of Ordinal Categorical Data (2nd ed.), John Wiley & Sons, Inc., 2010.
[19]  Williams,  R,  “Generalized  ordered  logit  /  partial  proportional  odds  models  for  ordinal dependent variables”, The Stata Journal, pp. 58–82, 2006.
[20]  Ananth,  C.  V,  and  Kleinbaum,  D.  G,  “Regression  Models  for  Ordinal  Responses :  A Review of Methods and Applications”, vol. 26, no. 6, pp. 1323–1333, 1997.
[21]  Peterson, B., and Harrell, F. E, “Partial Proportional Odds Models for Ordinal Response Variables”, Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistics), vol. 39, no. 2, pp. 205–217, 1990.
[22]  M, M. P, “Kemiskinan dan risiko Covid-19 pada kabupaten/kota di Indonesia tahun 2020: pendekatan regresi logistik ordinal”. Politeknik Statistika STIS, 2021.
[23]  Abreu,  M.  N.  S.,  Siqueira,  A.  L.,  Cardoso,  C.  S.,  and  Caiaffa,  W.  T,  “Ordinal  logistic regression models : Application in quality of life studies”, Cad. Saúde Pública, 2008.
[24]  Azen,  R.,  &  Walker,  C.  M,  Categorical  Data  Analysis  for  the  Behavioral  and  Social Sciences. Taylor and Francis Group, LLC., 2011.
[25]  Hosmer,  D.  W.,  Lemeshow,  S.,  and Sturdivant,  R.  X,  Applied  Logistic  Regression  (3rd ed.), John Wiley & Sons, Inc., 2013.
[26]  Giacoman, C., Herrera, M. S., and Ayala Arancibia, P, “Household food insecurity before and during the COVID-19 pandemic in Chile”, Public Health, vol. 198, pp. 332–339, 2021.
[27]  Mukhtar, M. T, Determinan ketahanan pangan rumah tangga di Kawasan Timur Indonesia tahun 2020, Politeknik Statistika STIS, 2021.
[28]  Maxwell,  D.,  Levin,  C.,  Armar-Klemesu,  M.,  Ruel,  M.,  Morris,  S.,  and  Ahiadeke,  C., “Urban  livelihoods and  food and  nutrition  security  in  Greater  Accra,  Ghana”,  Research Report of the International Food Policy Research Institute, 2000.
[29]  Andress,  L.,  and  Fitch,  C,  “Juggling  the  five  dimensions of  food  access:  Perceptions of rural low income residents”, Appetite, vol. 105, pp. 151–155, 2016.
[30]  Grimaccia, E., and Naccarato, A, “Food Insecurity Individual Experience: A Comparison of  Economic  and  Social  Characteristics  of  the  Most  Vulnerable  Groups  in  the  World”, Social Indicators Research, vol. 143, no. 1, pp. 391–410, 2019.
[31]  Mallick, D., and Rafi, M, “Are Female-Headed Households More Food Insecure? Evidence from Bangladesh”, World Development, vol. 38, no. 4, pp. 593–605, 2010.
[32]  Fuwa, N, “The poverty and heterogeneity among female-headed households revisited: The case of Panama”, World Development, vol. 28, no. 8, pp. 1515–1542, 2000.
[33]  Demeke, A. B., and Zeller, M, “Using panel data to estimate the effect of rainfall shocks on smallholders food  security  and  vulnerability  in  rural  Ethiopia”,  Development,  vol.  2, 2009.
[34]  Wiranthi,  P.  E,  “Determinants  of  Household  Food  Security:  a  Comparative  Analysis  of Eastern and Western Indonesia”, Institut Pertanian Bogor, 2014.
[35]  Bogale, A., and Shimelis, A, “Household Level Determinants of Food Insecurity in Rural Areas of Dire Dawa, Eastern Ethiopia”, African Journal of Food Agriculture Nutrition and Development, vol. 9, 2009.
[36]  Sundari, I., and Nachrowi, N. D, “Analisis Raskin dan Ketahanan Pangan Rumah Tangga di Indonesia (Analisis Data Susenas 2011)”, Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, vol. 15, no. 2, pp. 121, 2015.