## Jurnal Indonesia Sosial Sains
Vol. 3, No. 3, Maret 2022 E-ISSN:2723 – 6595
http://jiss.publikasiindonesia.id/
Determinan Penduduk Lanjut Usia Miskin di Daerah Istimewa Yogyakarta

## Suparna Parwodiwiyono
Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Email: parno987@gmail.com Artikel info
Artikel history: Diterima : 03-03-2022 Diterima dalam bentuk revisi : 16-03-2022 Diterima dalam bentuk Publish : 20-03-2022
Kata Kunci: lanjut usia; miskin; regresi logistik; yogyakarta
Keywords: elderly; poor; logistics regression; yogyakarta

## Abstrak
Penduduk lanjut usia adalah seseorang yang telah mencapai usia 60 tahun atau lebih dan sebagian dari mereka hidup dalam kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat karakteristik kemiskinan lansia di Daerah Istimewa Yogyakarta, baik dari sisi ukuran maupun determinan kemiskinan lanjut usia (lansia)  terkait.  Penelitian  berdasarkan  data  sekunder  hasil  Survei  Sosial Ekonomi  Nasional  Maret  2019.  Analisis  secara  deskriptif  dilanjutkan inferensia dengan metode regresi logistik.  Dengan kriteria garis kemiskinan Badan Pusat Statistik dan perhitungan per kapita didapatkan jumlah lansia miskin  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  sebanyak  96.412  jiwa  atau  sekitar 17,4 persen dari seluruh lansia di daerah tersebut. Bila garis kemiskinan naik menjadi  1,2  kalinya,  maka  tingkat  kemiskinan  lansia  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta  akan  meningkat  tajam  menjadi  27,4  persen.  Ketika menggunakan  kriteria  ART  equivalen  maka  persentase  lansia  miskin  di Daerah  Istimewa  Yogyakarta  didapatkan  nilai  jauh  lebih  kecil.  Daerah tempat tinggal, ijazah tertinggi lansia, lapangan pekerjaan lansia, penerima BPJS PBI, dan jumlah anggota rumah tangga, serta kelompok umur adalah determinan  penting  terhadap  status  kemiskinan  lansia  di  DIY.  Perlu kebijakan yang spesifik khususnya peningkatan cakupan jaminan kesehatan bagi lansia miskin.

## Abstract
Elderly population is someone who has reached the age of 60 years or more and some of them live in poverty. This study aims to look at the characteristics of elderly  poverty  in  the  Yogyakarta  Special  Region,  both  in  terms  of  size  and related determinants of elderly poverty. The research is based on secondary data from the March 2019 National Socio-Economic Survey. The descriptive analysis was followed by inferencing with the logistic regression method. Based on the Statistics Indonesia poverty line criteria and per capita calculations, it was found that the number of poor elderly people in the Yogyakarta Special Region was 96,412  people or  about 17.4  percent of all  elderly people  in the area.  If  the  poverty  line  rises  to  1.2  times,  the  elderly  poverty  rate  in  the Yogyakarta Special Region will increase sharply to 27.4 percent. If we use the equivalent household member criteria, the percentage of poor elderly in the Yogyakarta Special Region  gets a much smaller value. The statistical model shows that the area of residence, the highest education level of the elderly, the elderly jobs, social security with government contribution assistance recipients, and  the  number  of  household  members,  and  age  groups  are  important determinants  of  the  poverty  status  of  the  elderly  in  the  Yogyakarta  Special Region.  Specific  policies  are  needed,  especially  increasing  health  insurance coverage for the poor elderly.

## Suparna Parwodiwiyono
Koresponden author: Suparna Parwodiwiyono
Email: parno987@gmail.com
artikel dengan akses terbuka di bawah lisensi
CC BY SA 2022

## Pendahuluan
Penduduk  lanjut  usia  menurut  Undang  Undang  Republik  Indonesia  Nomor  13  Tahun  1998 adalah  seseorang  yang  telah  mencapai  usia  60  (enam  puluh)  tahun  atau  lebih.;  Indonesia  secara bertahap  tampak  menjadi  masyarakat  yang  menua  ( Indonesia ,  2006). Menurut  hasil  Susenas  2019, jumlah warga 60 tahun atau lebih tua (lansia) di Indonesia telah mencapai 25,7 juta orang atau sekitar 9,6 persen dari jumlah penduduk. Jumlah lansia diperkirakan akan terus meningkat hingga 20 persen pada  tahun  2040.  Demikian  pula  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY),  yang  merupakan  daerah dengan  porsi  lansia  lebih  besar  yaitu  mencapai  14,5  persen  pada  tahun  2019.  Hanya  saja  sebagian lansia termasuk dalam kategori orang kurang beruntung. Di Indonesia dan DIY secara berurutan sekitar 11 dan 17 persen dari lansia hidup dalam kemiskinan pada periode waktu tersebut.
Sementara  itu  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (SDGs)  yang  pertama  yaitu  mengakhiri kemiskinan dalam segala bentuknya di manapun 2030 juga mengisyaratkan pencapaiannya bergantung pada  penanganan  karakteristik  kemiskinan  pada  lansia.  Faktor  sosio-demografis  dan  sumber  daya ekonomi memegang peranan penting dalam menjelaskan variasi tingkat kerentanan kemiskinan lansia. Sebagian  besar  lansia  menjadi  miskin  karena  tidak  bekerja/pengurangan  penggunaan  tenaga  kerja. Lansia  yang  buta  huruf  fungsional  akan  lebih  tinggi  risiko  untuk  miskin ( Indrawati  &  Paramastuti , 2020).
Kemiskinan  adalah  situasi  yang  mempengaruhi  orang  dalam  kondisi  yang  ditandai  dengan kekurangan  gizi  dan  standar  kesehatan,  pendapatan  rendah,  pengangguran,  perumahan  yang  tidak aman, kurangnya pendidikan, ketidakmampuan untuk memperoleh kebutuhan modern, pekerjaan yang tidak  aman,  dan  pandangan  hidup  yang  negatif.    Untuk  melihat  kemiskinan  dapat  digunakan pendekatan absolut maupun relatif ( DiMeglio , 2013).
Kemiskinan lansia tentu saja merupakan masalah multi dimensi ( Vu & Nguyen , 2021). Selain karena  pendapatan,  kemiskinan  lansia  adalah  ketidakberdayaan  antar  generasi  dalam  mengatasi ketergantungan  ekonomi,  kehancuran  keluarga,  hutang  pribadi  yang  serius,  kegagalan  pendidikan, serta  kecanduan  obat-obatan  dan  alkohol  ( Southern  &  McLeod ,  2015).  Penelitian  lain  menyebut berbagai ukuran dan penyebab kemiskinan lansia yaitu pengangguran, tidak ada pendidikan/pendidikan rendah, perencanaan keuangan yang tidak layak, menghabiskan terlalu banyak uang pada anak, kurangnya dukungan dari anak, program pensiun yang tidak memadai, dan perawatan kesehatan yang mahal ( Kim & Mah , 2021).
Dengan demikian ukuran kemiskinan dan penyebab kemiskinan lansia masih banyak perdebatan dan berbeda-beda antar wilayah. Oleh karena itu menarik untuk melihat kondisi kemiskinan lansia di DIY, sebagai wilayah dengan persentase lansia tertinggi di Indonesia. Salah satu cara untuk melihat penyebab  kemiskinan  lansia  adalah  dengan  melihat  beberapa  dimensi  yang  terkait  dengan  lansia miskin. Sehingga tujuan dari penelitian ini untuk melihat karakteristik kemiskinan lansia di DIY, baik dari sisi ukuran maupun determinan kemiskinan lansia terkait.
Analisis  kemiskinan  pada  lansia  menarik  perhatian  dengan  keterbatasan  pendekatan  dan informasi,  serta  dilakukan  secara  parsial  pada  saat  ini.  Pengukuran  tingkat  kemiskinan  saja  tidak menjelaskan penyebab kemiskinan ( Khan et al., 2017). Beberapa faktor penentu lansia miskin antara lain wilayah, etnis, pendidikan, dan komposisi usia ( Vu & Nguyen , 2021). Dia menduga remitansi dan bantuan sosial penting dalam mengurangi kemiskinan lansia. Tingkat pendidikan dan kepemilikan aset berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  kemiskinan  rumah  tangga  ( Sa’diyah  &  Arianti ,  2012). Sementara lanjut usia ditandai dengan kesehatan yang buruk, ketergantungan, pendapatan rendah dan aset  yang  menyusut,  fitur  tubuh  yang  berubah,  dan  perubahan  fisiologis.  Di  sebagian  besar  negara, risiko  kemiskinan  meningkat  seiring  bertambahnya  usia.  Dengan  demikian  penelitian  ini  berusaha menggambarkan ukuran tingkat kemiskinan dan faktor penyebab lansia miskin secara lebih terpadu dan komprehensif  di DIY, dengan model  statistik.
Meskipun  pertumbuhan  ekonomi  cukup  pesat  dan  terjadi  peningkatan  pendapatan  per  kapita secara umum, masalah kemiskinan lansia di DIY telah lama terabaikan. Apalagi konsekuensi dari krisis ekonomi dan pandemi  COVID-19 bersamaan dengan penuaan populasi telah memperburuk kondisi lansia miskin dan perkembangan besarannya dipertanyakan. Tren ini telah menyadarkan pentingnya melakukan  penelitian  besaran  dan  penyebab  kemiskinan  lansia  akan  kebutuhan  mendesak  untuk penanganan. Rekomendasi terhadap upaya pemerintah untuk mendukung individu lansia miskin sangat diperlukan. Fakta bahwa masyarakat DIY yang mengutamakan rasa hormat kepada orang yang lebih tua, memiliki tingkat kemiskinan lansia yang tinggi sangat ironis.

## Metode Penelitian
Penelitian ini bersumber dari data sekunder hasil Survei  Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Maret tahun 2019. Dari proses filtering diperoleh unit analisis individu dengan  kategori  penduduk lanjut  usia  (60  tahun  ke  atas)  sebanyak  1.964  jiwa.  Hasil  perhitungan  angka  kemiskinan  lansia dianalisis secara deskriptif melalui tampilan tabel atau grafik. Sementara itu, analisis inferensia yang digunakan  berdasarkan  metode  regresi  logistik.  Tabel  1.  berisi  keterangan  lengkap  dari  variabel beserta kategori masing-masing variabel yang digunakan.
Tabel 1. Variabel Penyusun Persamaan Regresi Logistik Variabel Keterangan variabel Kategori Y Status kemiskinan  lansia 1 = Miskin; 0 = Tidak miskin X1 Daerah tempat tinggal 1=Kota; 0=Desa X2 Jenis kelamin lansia 1=Laki-laki; 0=Perempuan X3 Status perkawinan lansia 1=Kawin;0=Tidak X4 Ijazah tertinggi lansia 1=SLTP ke bawah; 0=lainnya X5 Lapangan kerja lansia 1=Pertanian; 0=lainnya X6 Penerima BPJS PBI 1=Ya; 0=Tidak X7 Punya keluhan kesehatan seminggu terakhir 1=Ya; 0=Tidak X8 Banyak ART 1,2,3, dan seterusnya
X9 Ijazah tertinggi KRT 1=SLTP ke bawah; 0=lainnya X10 Lapangan kerja KRT 1=Pertanian; 0=lainnya X11 Kelompok umur 60-69,70-79,80+
Sumber: Susenas 2019 (diolah)
Adanya perbedaan skala ekonomi dan referensi “rata-rata anggota” pada rumah tangga, maka untuk  meminimalkan  kemungkinan  bias,  mengeksplorasi  berbagai  skala  kesetaraan  anggota  rumah tangga  untuk  mendapatkan  berbagai  kemungkinan  perlu  dilakukan.  Yang  diadopsi  berupa  skala OECD, skala akar kuadrat dan skala FAO/WHO. Bentuk umum untuk mendapatkan skala ekivalensi jumlah anggota rumah tangga, yaitu:
𝑁 𝑒𝑞 = [1 + ∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑎 𝑖=1 + ∑ 𝛿 𝑗 𝑛 𝑐 𝑗=1 ] 𝜃
Dengan N eq adalah jumlah rata-rata anggota setara dalam rumah tangga, i adalah faktor diskon untuk orang dewasa (tidak termasuk kepala rumah tangga), j adalah faktor diskon untuk anak, n a adalah jumlah anggota dewasa (tidak termasuk kepala rumah tangga), n c adalah jumlah anak dan θ adalah faktor skala ekonomi (θ=1 menyiratkan tidak ada skala ekonomi dan θ=0 menyiratkan skala ekonomi total) ( Batana et al., 2013).
Kerangka kerja untuk meninjau kerentanan lansia terhadap kemiskinan. Terdapat empat domain yang bisa dipertimbangkan,  yaitu:  keamanan finansial,  status  kesehatan,  pekerjaan dan pendidikan, dan peran lingkungan. Sehingga terdapat empat faktor utama yang menyebabkan kemiskinan lansia yaitu perencanaan keuangan (pendapatan dan tabungan dari pekerjaan yang dimiliki), faktor sosial- demografis  (kesehatan  dan  pendidikan),  dukungan  pemerintah  (usia  pensiun,  jaminan  sosial)  dan dukungan sosial (keluarga, masyarakat).
Model  regresi  logistik  digunakan  untuk  melihat  kemungkinan  atau  risiko  suatu  peristiwa tertentu, dengan mempertimbangkan berbagai faktor yang mempengaruhi peristiwa tertentu ( Hosmer et al., 2013). Alat uji kesesuaian model bisa menggunakan statistik G, Hosmer and Lemeshow, serta Wald. Model regresi logistik yang dipengaruhi oleh variabel p dapat ditulis sebagai E(Y|x), yang dapat mengambil nilai antara 0 dan 1. Nilai E(Y|x) ekuivalen dengan peluang berhasil atau P(Y=1 |x) = (x) dapat ditulis sebagai berikut:
𝜋(𝑥) = exp⁡(𝛽 0 + 𝛽 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 ) 1 + exp⁡(𝛽 0 + 𝛽 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 )

## Hasil dan Pembahasan
Menghitung  tingkat  kemiskinan  orang  tua  dengan  metode  moneter  sangat  bergantung  pada ukuran  garis  kemiskinan  yang  digunakan.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menerapkan  konsep  garis kemiskinan dengan menggunakan pendekatan kebutuhan dasar ( basic needs approach ). Lansia yang pengeluaran per kapita bulananya lebih rendah dari garis kemiskinan adalah lansia miskin.  Namun, bukan berarti lansia berada di atas garis kemiskinan. Lansia dengan pendapatan per kapita yang lebih
13,6 1,4 0,9 2,8 22,8 4,6 3,1 7,3 21,4 4,8 4,1 8,4 17,4 2,8 1,9 4,9 P0
NOECD NAK NFAO
rendah lebih mungkin menjadi miskin karena mereka lebih mungkin jatuh ke dalam kemiskinan jika terjadi krisis ekonomi besar.
Angka kemiskinan lansia sangat sensitif terhadap perubahan garis kemiskinan, sehingga perlu diperhatikan fakta bahwa sejumlah besar lansia rentan tidak terjebak dalam kemiskinan. Demikian pula ukuran kemiskinan juga sensitif terhadap penggunaan jumlah anggota rumah tangga (ART) sebagai pembagi dalam mendapatkan pengeluaran per kapita. Bila kita memperlakukan ART tidak sama dalam konsumsinya atau ART equivalen maka hasilnya akan berbeda. Gambar 1. Memberikan hasil simulasi berbagai  pengukuran  garis  kemiskinan  dan  tingkat  ART  proporsional  untuk  menghitung  tingkat kemiskinan  pada  lansia.  Demonstrasi  berbagai  garis  kemiskinan  dan  tindakan  antiretroviral proporsional  menunjukkan  sejauh  mana  kerentanan  mempengaruhi  jumlah  lansia  dan  tingkat kemiskinan. Garis kemiskinan (GK) yang ditetapkan BPS untuk DIY pada Maret 2019 secara umum adalah Rp 432.026,- (Rp 452.628 untuk perkotaan, dan Rp 378.873,- untuk pedesaan).
Gambar 1.
Persentase Penduduk Lansia Miskin di DIY Menurut Kelompok Umur, 2019

## Sumber: Susenas, 2019
Keterangan: P0=metode pengeluaran per kapita; NOECD, NAK, NFAO=metode pengeluaran dibagi dengan N equivalen berdasar standar OECD, akar kuadrat, dan FAO/WHO
Dengan  batas  GK  dan  perhitungan  pengeluaran  per  kapita  dengan  bobot  sama  antar  ART diestimasikan jumlah lansia miskin di DIY sebanyak 96.412 jiwa atau sekitar 17,4 persen dari seluruh lansia di daerah tersebut. Misalnya, jika krisis ekonomi menurunkan angka kemiskinan sebesar 0,8 kali dengan mengendalikan harga barang dan jasa, DIY akan menurunkan angka kemiskinan lansia secara signifikan yaitu 5,4%. Di sisi lain, jika harga barang dan jasa secara keseluruhan meningkat secara substansial, kemiskinan akan meningkat sebesar 20% menjadi 1,2%, dan tingkat kemiskinan di kalangan orang tua akan meningkat sebesar 27,4%. Kedua simulasi ini menunjukkan berapa banyak orang tua yang tinggal di dekat garis kemiskinan. Jika garis kemiskinan dinaikkan menjadi 1,5 kali atau 2 kali GK yang ada, itu akan lebih serius, akan terdapat 41,4 dan 56,4 persen lansia di DIY yang berstatus miskin.
Bila  kita  menggunakan  jumlah  ART  equivalen,  baik  menurut  versi  OECD  (NOECD),  akar kuadrat (NAK), maupun FAO/WHO (NFAO) tampak bahwa tingkat kemiskinan lansia di DIY jauh lebih  kecil  dengan  standar  garis  kemiskinan  BPS.  Menurut  kriteria  ART  equivalen  OECD  maka didapatkan  penduduk  60  tahun  ke  atas  yang  miskin  hanya  sekitar  2,8  persen.  Sementara  bila  kita
3,8 13,6 23,2 37,9 54,1 7,8 22,8 33,0 46,8 59,4 7,3 21,4 32,7 44,5 60,2 5,4 17,4 27,4 41,4 56,4 0,8 x GK 1,0 x GK 1,2 x GK 1,5 x GK 2,0 x GK 60 tahun ke atas 80 tahun ke atas 70-79 tahun
60-69 tahun
menggunakan kriteria akar kuadrat dan standar FAO/WHO maka secara berurutan didapatkan angka kemiskinan lansia di DIY tahun 2019 sebesar 1,9 dan 4,9 persen.
Tingkat kemiskinan lansia di DIY tahun 2019 secara umum adalah 17,4 persen, namun ketika dikelompokkan  menurut  umur  tampak  bahwa  kemiskinan  lansia  cenderung  meningkat  dengan bertambahnya umur. Tingkat kemiskinan lansia usia 70-79 dan 80 tahun ke atas jauh lebih tinggi dari tingkat kemiskinan lansia di usia 60-69 tahun (selisih 7-9 poin persen). Dengan demikian, kemiskinan lansia cenderung pada usia “tua-tua”, yaitu berusia 70 tahun atau lebih, tampak lebih tinggi dari pada tingkat  kemiskinan  pada  kelompok  60-69  tahun,  yang  hasilnya  konsisten  di  semua  simulasi  yang dilakukan. Hal ini diduga karena mereka sudah kurang mampu bekerja dibandingkan lansia yang lebih muda; lebih mungkin telah menghabiskan tabungan mereka; dan lebih membutuhkan biaya kesehatan dan perawatan yang lebih banyak sesuai perkembangan usia.
Analisis regresi logistik saja dapat digunakan untuk menguji dan mengidentifikasi karakteristik lansia  yang  mempengaruhi  kemiskinan.  Prosedur  pengujian  parameter  penelitian  telah  dilakukan secara  komprehensif,  dimulai  dengan  pengujian  keseluruhan,  pengujian  goodness-of-fit,  dan pengujian individu (pengujian parsial) untuk setiap variabel penjelas.
Dari Tabel 2. dapat dilihat nilai hasil pengujian statistik uji G yang sebesar 85,522 dengan nilai p-value sebesar 0,000; yang nilainya lebih kecil dari tingkat signifikansi α=1%. Artinya pada tingkat kepercayaan 99% DIY, setidaknya ada satu variabel deskriptif yang berpengaruh signifikan terhadap status  kemiskinan  pada  lansia,  yang  selanjutnya  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan  model persamaan regresi logistik. Hasil uji kecocokan model menggunakan statistik Hosmer and Lemeshow memberikan  nilai  uji  statistik  sebesar  7,573  dan  p-value  sebesar  0,476  yang  lebih  besar  dari  taraf signifikansi  =5%,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini cocok untuk digunakan di DIY Jelaskan kemiskinan di antara orang dewasa yang lebih tua. Sementara itu, nilai persentase komprehensif menunjukkan bahwa fitness keseluruhan model prediksi kemiskinan lansia DIY adalah 86,61%.
Tabel 2. Ringkasan Hasil Regresi Logistik pada Lansia di DIY, 2019 Variabel B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) X1 (Daerah tempat tinggal) 0,740 0,213 12,096 1 0,001 2,096 X4 (ijazah tertinggi lansia) 0,674 0,287 5,524 1 0,019 1,963 X5 (lapangan kerja lansia) 0,782 0,230 11,610 1 0,001 2,186 X6 (Penerima BPJS PBI) 1,281 0,264 23,481 1 0,000 3,600 X8 (banyaknya ART) 0,208 0,054 14,884 1 0,000 1,231 X11 (Kelompok umur) 5,084 2 0,049 Kelompok umur(1) 0,009 0,561 0,000 1 0,987 1,009 Kelompok umur(2) 0,489 0,572 0,731 1 0,393 1,631 Konstanta -5,164 0,694 55,447 1 0,000 0,006 Statistik G 85,522 (p-value= 0,000) Overall Percentage 86,61 Statistik Hosmer and Lemeshow 7,573 (p-value=0,476)
Sumber : Susenas Maret 2019(diolah)
Hasil  pengujian  signifikansi  dengan  menggunakan  uji  Wald,  enam  variabel  deskriptif ditemukan secara signifikan kurang dari 5% dari hasil uji varians studi yang sebenarnya yaitu tempat tinggal, ijazah lanjutan, pekerjaan lansia, penerima BPJS PBI, dan jumlah rumah tangga dan kelompok umur.  Berarti  tingkat  kepercayaan  95%  dapat  disampaikan  bahwa  daerah  tempat  tinggal,  ijazah tertinggi lansia, lapangan pekerjaan lansia, penerima BPJS PBI, dan jumlah anggota rumah tangga, serta kelompok umur berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan lansia di DIY. Sementara variabel yang  tidak  signifikan  terhadap  kemiskinan  lansia  di  DIY  adalah  pendidikan  kepala  rumah  tangga, lapangan pekerjaan kepala rumah tangga, jenis kelamin lansia, status perkawinan lansia, serta adanya keluhan kesehatan lansia.
Model  yang  dikembangkan  dapat  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  lansia  menjadi miskin berdasarkan variabel deskriptif yang digunakan. Model regresi logistik dapat dijelaskan dengan meningkatnya  kemungkinan  kemiskinan  DIY  di  kalangan  lansia.  Peluang  kemiskinan  lebih  besar terjadi kepada lansia yang memiliki pendidikan SLTP ke bawah, bekerja pada sektor pertanian, tinggal di daerah perkotaan, penerima BPJS PBI, serta tinggal di rumah tangga dengan lebih banyak anggota, serta umur yang semakin tua.
Definisi Nilai Exx (β) Tergantung pada besarnya perubahan, jika variabel deskriptif yang dapat dikalikan  dengan  peluang  ditambahkan  ke  bagian,  variabel  lain  dianggap  konstan.  Berikut  adalah analisis dan interpretasi nilai sum exp(β) dengan asumsi variabel lain tidak berubah. Nilai koefisien regresi  logistik  tingkat  pendidikan  lansia  tertinggi  sebesar  0,674  menunjukkan  bahwa  variabel  ini berpengaruh positif terhadap status kemiskinan lansia. Ini berarti bahwa lansia miskin lebih cenderung berada  dalam  keluarga  dengan  pendidikan  menengah  yang  lebih  rendah  dan  latar  belakang berpenghasilan rendah. Odds ratio sebesar 1,963 dapat dipahami sebagai kecenderungan kemiskinan lansia di SMP ke bawah adalah 1,963 kali lipat dari lansia SMA hingga perguruan tinggi. Hal ini sesuai dengan  temuan  penelitian  ( Bachtiar et  al.,  2016)  yang  menunjukkan  bahwa  pendidikan  memiliki pengaruh  yang signifikan terhadap kemiskinan. Penelitian Sa’diyah & Arianti ( Sa’diyah & Arianti , 2012) juga menunjukkan bahwa orang dengan tingkat pendidikan terakhir SLTA ke bawah cenderung lebih  miskin  daripada  mereka  yang  tamat  perguruan  tinggi.  Hal  ini  wajar,  Karena  orang  dengan pendidikan  tinggi  akan  lebih  memahami  pentingnya  memenuhi  kebutuhan  dan  hak  dasar  mereka ( Bachtiar et al., 2016). Pendidikan lanjut usia juga erat kaitannya dengan tingkat pengetahuan yang dimiliki, baik  dalam mengelola rumah tangga maupun dalam pengasuhan anggota keluarga  ( Chou , 2013).
Lansia yang hidup di daerah perkotaan dan umur yang lebih tua membutuhkan biaya hidup yang lebih tinggi terutama biaya kesehatan. Regresi biaya logistik sebesar 0,740, menunjukkan bahwa lansia di kota memiliki hubungan positif dengan penduduk miskin status kemiskinan lansia. Artinya, lansia miskin  lebih  banyak  ditemukan  pada  rumah  tangga  berkarakteristik  yang  tinggal  di  perkotaan dibandingkan  di  pedesaan.  Nilai  odds  ratio  2,096  merupakan  besarnya  kecenderungan  lansia  yang memungkinkan  terjadinya  kemiskinan  apabila  tinggal  di  daerah  perkotaan  adalah  sekitar  2  kali dibandingkan lansia yang tinggal di daerah perdesaan. Hal ini terkait dengan peran anggota keluarga lainnya dalam membantu peningkatan pendapatan keluarga lansia yang sangat penting terutama bagi lansia ( Prasekti , 2017).
Hanya  saja  lansia  yang  di  daerah  pedesaan  juga  diidentifikasi  rentan  terhadap  kemiskinan daripada  yang  lain  karena  ketergantungan  pekerjaan  mereka  pada  sektor  pertanian.  Nilai  koefisien regresi  logistik  0,782  memperlihatkan  maka  lansia  yang  bekerja  pada  lapangan  usaha  pertanian berdampak positif terhadap status kemiskinan lansia. Artinya, lansia miskin lebih banyak ditemukan
pada  lansia  yang  bekerja  di  sektor  pertanian.  Nilai  odds  ratio  2,186  diartikan  sebagai  besarnya kecondongan  lansia  dalam  kemiskinan  jika  bekerja  pada  sektor  pertanian  adalah  2,186  kali dibandingkan lansia yang bekerja pada sektor yang lain. Kegiatan pertanian yang bersifat musiman memberikan kontribusi untuk ketidakaktifan dan keterampilan mereka, serta produktivitas pertanian yang  rendah.  Hal  ini  selaras  dengan  temuan  bahwa  rendahnya  produktivitas  tenaga  kerja  pertanian disebabkan  proses  penuaan  pekerja,  yang  menguras  energi  fisik  dan  karenanya  mempengaruhi kemampuan seseorang untuk mengolah lahan pertanian.
Jumlah  anggota  keluarga  erat  kaitannya  dengan  kemiskinan  yang  dialami.  Keluarga  dengan jumlah anggota yang banyak lebih mungkin jatuh ke dalam kemiskinan ( Ruslan , 2017). Peneltian ini juga  mendapatkan  nilai  koefisien  regresi  logistik  sebesar  0,208  dan  nilai  odds  ratio  sebesar  1,231 menunjukkan  bahwa  jumlah  anggota  keluarga  berkorelasi  positif  dengan  status  kemiskinan  lansia, maka diartikan kemiskinan lansia banyak didapatkan pada rumah tangga dengan jumlah anggota lebih banyak  dibandingkan  lansia  yang  tinggal  dalam  rumah  yang  beranggotakan  lebih  sedikit.  Akibat kontak  dengan  rumah  tangga  lain,  jumlah  lansia  di  setiap  rumah  tangga  mempengaruhi  kebutuhan dasar  lansia  di  setiap  rumah  tangga  dan  berpotensi  memiskinkan  lansia.  Sejalan  dengan  penelitian Adiana  &  Karmini  yang  memperlihatkan  bahwa  dampak  jumlah  rumah  tangga  yang  diasuransikan terhadap beban pengeluaran rumah tangga ( Adiana & Karmini , 2013).
Nilai  koefisien  regresi  logistik  sebesar  1,281  memperlihatkan  status  kepemilikan  jaminan kesehatan bagi  lansia   berdampak  positif terbesar terhadap status  kemiskinan lansia.  Artinya lansia miskin  di  DIY  lebih  banyak  dibandingkan  lansia  yang  tidak  mengikuti  BPJS  PBI.  Nilai  odds  ratio sebesar 3,6 diartikan sebagai besarnya kecenderungan status kemiskinan apabila memiliki BPJS PBI adalah sebesar 3,6 kali dibandingkan lansia yang tidak memiliki BPJS PBI. Dengan demikian lansia miskin  di  DIY  tampak  cenderung  sudah  memiliki  jaminan  sosial  kesehatan  dengan  kepesertaan dibantu oleh pemerintah, hanya cakupannya saja yang perlu diperluas bagi setiap lansia miskin.
Lansia  pekerja  di  kegiatan  informal  biasanya  tidak  tercakup  perlindungan  sosial.  Lansia pendapatannya tidak memadai untuk mempertahankan hidup mereka secara layak atau jatuh ke dalam kemiskinan,  oleh  karena  itu  terpaksa  terus  bekerja  sampai  usia  tua.  Dalam  banyak  kasus, menggabungkan mekanisme indeksasi non-kontribusi dan kontribusi adalah kunci untuk memastikan keberadaan jaminan sosial yang penting bagi lansia bekerja di hari tua. Pemerintah telah menyerahkan bahwa pengasuhan lansia miskin adalah tanggung jawab keluarga untuk memberikan perawatan dan dukungan  untuk  orang  tua  mereka  yang  lanjut  usia.  Meskipun  demikian,  pemerintah  harus memberikan  bantuan  melalui  kebijakan  publik  yang  efektif  untuk  melindungi  kesejahteraan  lansia, melalui formulasi kebijakan yang spesifik untuk mengatasi kemiskinan lansia, bukan menyamaratakan dengan masalah kemiskinan secara umum. Kepastian kepemilikan peserta bantuan sosial kesehatan tampak paling penting bagi lansia miskin. Hanya saja perlu melibatkan pihak swasta melalui tanggung jawab sosial perusahaan, mendorong sektor formal dan informal untuk menyusun tabungan sukarela, memastikan  kecukupan  tabungan  untuk  mendukung  kehidupan  pasca  berhenti  bekerja,  dan menciptakan kesadaran akan manfaat tabungan sejak dini.
Munculnya kemiskinan berkaitan dengan budaya yang hidup dalam masyarakat, ketidakadilan dalam  pemilikan  faktor  produksi  dan  model  pendekatan  pembangunan.  Pendekatan  pembangunan yang  berpusat  pada  rakyat  sangat  relevan  dalam  penanganan  masalah  sosial  termasuk  masalah kemiskinan pada lansia ini. Pendekatan ini menyadari tentang betapa pentingnya kapasitas masyarakat untuk  meningkatkan  kemandirian  dan  kekuatan  internal  melalui  kesanggupan  untuk  melakukan kontrol internal atas sumber daya materi maupun nonmaterial ( Soetrisno , 2016). Hal ini sejalan dengan
program  pemberdayaan  masyarakat  yang  masuk  ke  dalam  salah  satu  program  prioritas  di  bidang pengentasan  kemiskinan.  Selain  sinergi  program,  sinergi  dalam  penetapan  lokasi,  sasaran,  dan pendamping  juga  menjadi  hal  yang  penting.  Pemberdayaan  merupakan  salah  satu  strategi  yang dianggap  tepat  jika  faktor-faktor  determinan  kemiskinan  lansia  dikondisikan  sedemikian  rupa sehingga esensi pemberdayaan tidak terdistorsi. Partisipasi aktif masyarakat juga menunjukkan bahwa mereka memiliki empati yang dalam yang dibangun dari prinsip silih asih, silih asuh dan silih asah ( Kadji , 2012).

## Kesimpulan
Dengan kriteria garis kemiskinan BPS dan perhitungan per kapita dengan bobot sama antar ART didapatkan jumlah lansia miskin di DIY sebanyak 96.412 jiwa atau sekitar 17,4 persen dari seluruh lansia di daerah tersebut. Bila garis kemiskinan menjadi 0,8 kali GK akan berdampak pada menurunya tingkat kemiskinan lansia di DIY yaitu hanya 5,4 persen. Sebaliknya, peningkatan garis kemiskinan menjadi  1,2  kali  GK,  maka  tingkat  kemiskinan  lansia  di  DIY  akan  meningkat  tajam  menjadi  27,4 persen. Bila kita gunakan kriteria ART equivalen OECD maka didapatkan lansia miskin di DIY hanya sekitar  2,8  persen.  Sementara  berdasar  kriteria  akar  kuadrat  dan  standar  FAO/WHO  maka  secara berurutan didapatkan angka kemiskinan lansia di DIY tahun 2019 sebesar 1,9 dan 4,9 persen.
Daerah tempat tinggal, ijazah tertinggi lansia, lapangan pekerjaan lansia, penerima BPJS PBI, dan jumlah anggota rumah tangga, serta kelompok umur adalah determinan penting terhadap status kemiskinan  lansia  di  DIY.  Terdapat  kecenderungan  lansia  untuk  menjadi  miskin  apabila  memiliki pendidikan SLTP ke bawah yaitu 1,963 kali dibandingkan lansia yang berpendidikan SLTA hingga perguruan tinggi. Juga ditemukan kecenderungan lansia untuk menjadi miskin di DIY apabila tinggal di daerah perkotaan sekitar 2 kali lipat, bekerja pada sektor pertanian 2,186 kali lipat, tinggal dalam rumah yang beranggotakan lebih banyak sekitar 1,231 kali lipat, dan kepemilikan BPJS PBI yang 3,6 kali lipat untuk menjadi lansia miskin.
Pemerintah  harus  segera  mengatasi  permasalahan  kemiskinan  lansia  melalui  formulasi kebijakan yang spesifik sesuai determinan kemiskinan lansia, khususnya peningkatan cakupan jaminan kesehatan. Perlu adanya pengukuran kemiskinan lansia yang lain untuk melengkapi metode moneter yang sudah ada agar diperoleh data yang lengkap dan menyeluruh.

## Bibliografi
Adiana,  P.  P.  E.,  &  Karmini,  N.  L.  (2013).  Pegaruh  Pendapatan,  Jumlah  Anggota  Keluarga,  dan Pendidikan Terhadap Pola Konsumsi Rumah Tangga Miskin di Kecamatan Gianyar. Journal of Nutrition College , 2 (3), 312–320. https://doi.org/10.14710/jnc.v2i3.3432
Bachtiar, N., Rasbi, M. J., & Fahmi, R. (2016). Analisis Kemiskinan Anak Balita pada Rumah Tangga Di Provinsi Sumatera Barat . Kependudukan Indonesia, 11(1), 29–38.
Batana, Y., Bussolo, M., & Cockburn, J. (2013). Global extreme poverty rates for children, adults and the elderly. Economics Letters , 120 (3), 405–407. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2013.05.006
Chou. (2013). Confucianism and Character Education: a Chinese View . Journal of Social Sciences, 9(2), 59–66. https://doi.org/10.3844/jssp.2013.59.66
DiMeglio, E. (2013). Living  standards  falling in  most Member States .  Eurostat  Statistics in  Focus, 1(8), 1–7.
Hosmer,  D.  W.,  Lemeshow,  S.,  &  Sturdivant,  R.  X.  (2013).  Applied  Logistic  Regression:  Third
Edition. Applied Logistic Regression: Third Edition , March , 1–510.
https://doi.org/10.1002/9781118548387
Indonesia,  R.  (2006). Undang-undang  Republik  Indonesia  nomor  13  tahun  1998  tentang kesejahteraan lanjut usia . Departemen Sosial RI.
Indrawati,  I.,  &  Paramastuti,  S.  (2020).  Intervensi  Komunitas  “Rifka  Annisa”  Yogyakarta  pada Perempuan Korban Kekerasan dalam Rumah Tangga. INTELEKSIA-Jurnal Pengembangan Ilmu Dakwah , 1 (2). https://doi.org/10.55372/inteleksiajpid.v1i2.47
Kadji, Y. (2012). Kemiskinan dan Konsep teoritisnya . Guru Besar Kebijakan Publik Fakultas Ekonmi Dan Bisnis UNG, 1–7.
Khan, N., Khan, S., Tan Swee Leng, O., Booi Chen, T., & Gale Vergara, R. (2017). Explore the Factors that  Influence  Elderly  Poverty. Journal  of  Southeast  Asian  Research , 2017 ,  1–13. https://doi.org/10.5171/2017.938459
Kim, S. W., & Mah, J. S. (2021). Poverty of the Elderly in Korea. Research in World Economy , 12 (2), 146. https://doi.org/10.5430/rwe.v12n2p146
Prasekti, Y. (2017). Peran Wanita Tani Dalam Menunjang Perekonomian Rumah Tangga Keluarga Petani . Jurnal AGRIBIS, 13( 15), 1–16.
Ruslan,  I.  (2017). “Nilai  Anak”  dalam  Perspektif  Masyarakat  Multi  Etnik  dan  Agama .  Journal  of Chemical Information and Modeling, 8(2), 18–33. http://dx.doi.org/10.26418/j-psh.v8i2.23861
Sa’diyah, Y. H., & Arianti, F. (2012). Analisis  Kemiskinan  Rumah  Tangga  Melalui  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya . Diponegoro Journal Of Economis, 1(1), 1–11.
Soetrisno,  L.  (2016). Peranan Wanita Dalam Pembangunan:  Suatu  Perspektif Sosiologis. Populasi ,
1 (1), 13–21. https://doi.org/10.22146/jp.10692
Southern, E., & McLeod, A. (2015). Is cardiac rehabilitation effective in improving quality of life post cardiac event? British Journal of Cardiac Nursing , 10 (12), 595–602.
https://doi.org/10.12968/bjca.2015.10.12.595
Vu, L. H., & Nguyen, T.-A. (2021). Elderly Poverty in Vietnam: Trends and Determinants. Journal of Population and Social Studies , 29 , 526–543. https://doi.org/10.25133/jpssv292021.033