## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Konsumsi Pengguna Napza Suntik (Penasun) di Yayasan Bina Hati Surabaya Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal
I Dewa Ayu Ratih Weda Iswara, Purhadi, dan Nyoman Latra Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail: i_nyoman_l@statistika.its.ac.id
Abstrak — Penggunaan  NAPZA  dengan  cara  menyuntikkan langsung  ke  dalam  tubuh  merupakan  salah  satu  cara penggunaan  NAPZA  yang  paling  beresiko  dalam  penularan penyakit.  Hal  tersebut  dikarenakan  obat-obatan  tersebut langsung  berhubungan  dengan  darah  dan  juga  penggunaan jarum  suntik  secara  bergantian  serta  penggunaan  jarum  suntik yang  tidak  steril.  Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi  tingkat  konsumsi pengguna  NAPZA  suntik.  Berdasarkan  hasil  analisis  regresi logistik  ordinal  tanpa  interaksi  diperoleh  variabel  yang signifikan  berpengaruh  tergadap  tingkat  konsumsi  pengguna NAPZA suntik adalah variabel usia, pekerjaan, penghasilan, dan status  nikah  orang  tua.  Sedangkan  variabel  yang  signifikan berpengaruh  tergadap  tingkat  konsumsi  pengguna  NAPZA suntik  pada  regresi  logistik  ordinal  dengan  interaksi  adalah variabel  interaksi  merokok  dan  variabel  teman,    variabel interaksi  pekerjaan  dan  variabel  pendidikan,  serta  variabel interaksi pendidikan dan variabel lingkungan.
Kata  Kunci — interaksi,  NAPZA,  penasun,  regresi  logistik ordinal.

## I. PENDAHULUAN
ARKOBA  atau  NAPZA  merupakan  singkatan  dari narkotika, psikotropika, dan zat aditif lainnya [1]. NAPZA atau narkoba adalah bahan atau zat yang bila masuk ke dalam tubuh akan mempengaruhi tubuh terutama susunan saraf pusat atau  otak  sehingga  menyebabkan  gangguan  fisik,  psikis,  dan fungsi  sosial.  NAPZA  merupakan  obat  ,  bahan,  atau  zat  dan bukan  tergolong  makanan  apabila  dikonsumsi  dengan  cara diminum, diisap, dihirup, ditelan atau disuntikkan.
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) dalam United Nations  (2003),  penyalahgunaan  zat-zat  terlarang  merupakan salah  satu  dari  tiga  resiko  kesehatan  utama  yang  mampu menghancurkan  kesehatan  [2].  Penggunaan  NAPZA  dengan cara menyuntikkan langsung ke dalam tubuh merupakan salah satu  cara  penggunaan  NAPZA  yang  paling  beresiko  dalam penularan  penyakit.  Hal  tersebut  dikarenakan  obat-obatan tersebut  langsung  berhubungan  dengan  darah  dan  juga penggunaan  jarum  suntik  secara  bergantian  serta  penggunaan jarum suntik yang tidak steril.
Terdapat  beberapa  faktor  yang  menyebabkan  seseorang mengkonsumsi  NAPZA  yakni  faktor  dari  diri  sendiri  atau faktor  individu,  keluarga,  sekolah,  kelompok  teman  sebaya, sosial ekonomi dan faktor lingkungan [3]. Yayasan Bina Hati
Surabaya  merupakan  salah  satu  yayasan  yang  memiliki perhatian terhadap permasalahan sosial terutama permasalahan pengguna NAPZA suntik yang memiliki resiko tinggi terhadap kesehatan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik pengguna  NAPZA  suntik  serta  memodelkan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  tingkat  konsumsi  pengguna  NAPZA suntik  di  Yayasan  Bina  Hati  Surabaya  dengan  menggunakan regresi  logistik  ordinal  tanpa  interaksi  dan  dengan  inetraksi. Tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik tergolong menjadi tiga  kategori  frekuensi  pemakaian  berdasarkan  karakteristik penasun.  Ketiga  kategori  tersebut  yakni  frekuensi  pemakaian bulanan, mingguan, dan harian. Karena variabel respon terdiri dari  3  kategori  dan  bersifat  ordninal  maka  dengan menggunakan  metode  regresi  logistik  ordinal  akan  diperoleh model regresi logistik ordinal pada tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik di Yayasan Bina Hati Surabaya.
Analisis  regresi  logistik  ordinal  merupakan  analisis  regresi dengan data variabel respon berupa skala ordinal dengan lebih dari  2  kategori.  Sedangkan  jenis  data  pada  variabel  prediktor dapat berupa data  dengan skala pengukuran nominal, ordinal, interval, maupun rasio.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statitik Deskriptif
Statistik  Deskriptif  adalah  metode-metode  yang  berkaitan dengan  pengumpulan  dan  penyajian  suatu  himpunan  data sehingga memberikan informasi sebagai dasar inferensia [4]. B. Uji Multikolinearitas
Pengujian  multikolinearitas  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  terjadi  kasus  multikolinearitas  dalam  model  atau adanya  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel  prediktor.  Kasus multikolinearitas  dapat  dideteksi  dengan  melihat  nilai Variance  Inflation  Factors  (VIF)  [5].  Nilai  VIF  yang  lebih besar  dari  10  menunjukkan  bahwa  adanya  korelasi  antar variabel prediktor.
= , = 1,2, … ,
(1)

## C. Uji Independensi
Uji  independensi  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan antara  dua  variabel.    Untuk  mengetahui  hubungan  antara variabel-variabel  dengan  data    berupa  kategori  dapat menggunakan  uji  khi-kuadrat  dengan  hipotesis  sebagai berikut.
N
: tidak ada hubungan antar variabel
: ada hubungan antar variabel Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
= ∑ ∑ ! (2) Tolak bila "!#$ % > '(;*+, dengan  derajat  bebas '- − 1,'/ − 1, dan 0 merupakan tingkat kesalahan. D. Regresi Logistik Ordinal
Model yang dapat digunakan untuk regresi logistik ordinal adalah  cumulative  logit  models.  Cumulative  logit  models merupakan  model  yang  didapatkan  dengan  membandingkan peluang komulatif yaitu peluang kurang dari atau sama dengan kategori  respon  ke- 1 pada variabel  prediktor  yang dinyatakan  dalam  vektor x 3 , 4'5 ≤ 1|8 9 , ,  dengan  peluang lebih besar dari kategori respon ke- 1 , 4'5 > 1|8 9 , [6]. Peluang komulatif 4'5 ≤ 1|8 9 , dapat didefinisikan sebagai berikut [7]. 4'5 ≤ 1|8 ! , = :;< = > ?8 ′ @
?:;< = > ?8 ′ @ (3)
Model kumulatif logit didefinisikan sebagai berikut. ABCDE 4'5 ≤ 1|8 ! , = G + 8 ! ′ @
(4)
Dengan  nilai @ pada  setiap  model  regresi  logistik  ordinal adalah  sama.  Jika  terdapat  tiga  kategori  respon  yakni 1 = 0, 1, 2 maka peluang kumulatif dari respon ke-j adalah sebagai berikut.
4'5 ≤ 1|8 ! , = :;< = >J ?8 ′ @
?:;< = >J ?8 ′ @ (5)
4'5 ≤ 2|8 ! , = :;< = > ?8 ′ @ ?:;< = > ?8 ′ @ (6)
Berdasarkan  peluang  kumulatif  pada  persamaan  (5)  dan (6),  maka  diperoleh  peluang  untuk  masing-masing  kategori respon adalah sebagai berikut.
4'5 = 0, = KL '8 ! , = :;< = >> ?8 ′ @ ?:;< = >> ?8 ′ @ (7)
4'5 = 1, = KL '8 ! , = :;< = >J ?8 ′ @ ?:;< = >J ?8 ′ @ − :;< = >> ?8 ′ @ ?:;< = >> ?8 ′ @ (8)
4'5 = 2, = KL '8 ! , = 1 − :;< = >J ?8 ′ @ ?:;< = >J ?8 ′ @ (9)

## E. Estimasi Parameter
Metode  maximumlikelihood  (MLE)  memberikan  nilai estimasi  vektor  parameter  dalam  regresi  logistik  ordinal M = NG   …  G O G …  G < P 3 .
Bentuk  umum  dari  fungsi  likelihood  untuk  n  sampel adalah sebagai berikut.
Q'M, = ∏ SK 'x ! , T > K 'x ! , T J × …V ! × VK 'x ! , T P (10)
Dengan fungsi ln-likelihood sebagai berikut. A'M, = ∑ NW ! QX K 'x ! , + W ! QX K 'x ! , +V ! V+⋯+ W ! QX ZK 'x ! ,[\ (11)
Dengan menurunkan parsial fungsi ln-Likelihood terhadap parameter  yang  akan  diestimasi  dan  disamakan  dengan  nol maka  akan  diperoleh  estimasi  dari  parameter  regresi  logistik ordinal.  Metode  numerik  Newton  Raphson  diperlukan  untuk memperoleh  estimasi  parameter  karena  hasil  yang  diperoleh dari persamaan ]^'_, ]= = 0 dan ]^'_, ]= > = 0 merupakan fungsi non linier.

## F. Pengujian Signifikansi Parameter
Uji Serentak Hipotesis : : G = G = ⋯ = G < = 0
: Minimal ada satu G ≠ 0 , = 1,2, … , merupakan jumlah variabel prediktor dalam model. Statistik uji :
a = −2QX Z ^ > ^ J [ (12)
Tolak pada taraf nyata 0 bila nilai dari a > ᵡ '<;(, atau bila p-value< 0 . a. Uji Parsial Hipotesis:
: G = 0 : G ≠ 0 , = 1, 2, … , merupakan jumlah variabel prediktor dalam model. Statistik uji
c = =d e =d (13)
Gf merupakan  estimasi  parameter  dan gh Gf merupakan taksiran standard error. Tolak pada taraf nyata 0 bila nilai dari |c| > i (j atau  p-value  < 0 (Hosmer  dan  Lomeshow, 2000).
G. Uji Kesesuaian Model
Hipotesis :
: Model  sesuai  (tidak  ada  perbedaan  yang  nyata  antara hasil  observasi  dengankemungkinan  hasil  prediksi model)
: Model  tidak  sesuai  (ada  perbedaan  yang    nyata  antara hasil  observasi  dengankemungkinan  hasil  prediksi model)
Statistik uji :
= ∑ - W , KL O (14)
dengan 1 = 0,1,2 dan - W , KL merupakan  pearson  residual dimana - W , KL = T k lm nk lm lm .  Tolak bila  nilai  dari
> ᵡ *+ atau  p-value  < 0 . Derajat  bebas  pada  pengujian  ini adalah o − ' + 1, dimana o merupakan jumlah kovariat pada variabel respon dan p merupakan jumlah variabel prediktor.

## H. Interpretasi Model
Odds  Ratio  digunakan  untuk  memudahkan  dalam interpretasi model. Berikut merupakan nilai odds ratio dengan dua kategori, misal = 1 terhadap = 0 .
OR = r'st |; ,/r'sv |; , r'st |; ,/r'sv |; , = w = > ?= J ' , w = > ?= J ' , = w = > ?= J ' , '= > ?= J ' ,,
= w = J ' , = w = J (15)
I. Interaksi dalam regresi Logistik Model logit yang ditaksir pada interaksi = x dan y = adalah sebagai berikut (Hosmer dan Lameshow, 2000).
C'x, , = G + G x + G + G z 'x × , (16) Odds  ratio  yang  membandingkan  dua level  dari , = x terhadap = x pada y = . sebagai berikut.
{| = w SG 'x − x , + G z 'x − x ,} (17)
J. Pengguna NAPZA Suntik (Penasun)
Penasun  atau  pengguna  NAPZA  suntik  merupakan kelompok  pengguna  NAPZA  yang  paling  beresiko  terkena atau tertular suatu penyakit. Hal tersebut dikarenakan NAPZA
yang  dikonsumsi  langsung  berhungan  dengan  darah  dan perilaku  pengguna  yang  menggunakan  jarum  suntik  secara bergantian serta penggunaan jarum suntik yang tidak steril.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data primer  yang  diperoleh  dari  hasil  survei  pada  pengguna NAPZA  suntik  di  Yayasan  Bina  Hati  Surabaya.  Teknik pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah  Sampling  Acak Stratifikasi.
Berikut  merupakan  formula  untuk  memperoleh  ukuran sampel.
X = ∑ ~•€d••d• ‚• ƒ •„>
… †?∑ … • r‡ • ˆ‡ • ƒ •„> (18)
Sedangkan  formula  yang  digunakan  untuk  alokasi  jumlah sampel tiap stratum adalah sebagai berikut.
X " = X ‰ … • Šr‡ • ˆ‡ • ∑ … • Šr‡ • ˆ‡ • ƒ •„> ‹ (19)
dimana :
Œ = • Ž • J•‘j ’ , “ " = … • Šr‡ • ˆ‡ • ∑ … • Šr‡ • ˆ‡ • ƒ • n = ukuran sampel
B = batas kekeliruan taksiran P
” = jumlah populasi '” = 477,
4‡ " =  taksiran  proporsi  populasi  untuk  stratum  ke-h, ℎ = 0, 1, 2 4‡ = 0,05 , 4‡ = 0,45 , 4‡ = 0,50 , nilai ini berdasarkan informasi yang diperoleh dari pihak Yayasan Bina HatiSurabaya.
™‡ " = 1 − 4‡ " ™‡ = 0,95 , ™‡ = 0,55 , ™‡ = 0,50
” " = jumlah populasi untuk stratum ke-h, ℎ = 0, 1, 2'” = 24, ” = 215, ” = 238,
Dengan  memperhitungkan  besar  biaya  dan  waktu  yang diperlukan  untuk  melakukan  survei  penelitian,  maka ditentukan  nilai  B  sebesar  8%  dan 0 yang  digunakan  sebesar 5% maka diperoleh jumlah sampel sebesar 109 responden.
Alokasi  sampel  untuk  masing-masing  stratum  adalah sebagai berikut.
X = X“ = 109'0,023, = 2,47 ≈ 3 X = X“ = 109'0,463, = 50,43 ≈ 50 X = X“ = 109'0,515, = 56,1 ≈ 56 Karena  3  responden  dirasa  kurang  cukup  untuk  mewakili  1 stratum jumlah sampel yang akan digunakan untuk stratum X adalah  sejumlah  24  responden.  Sehinggajumlah  keseluruhan sampel dalam penelitian ini menjadi 130 responden.
B. Variabel Penelitian
Variabel respon :
0 = Bulanan :Penasun yang mengkonsumsi NAPZA dengan frekuensi bulanan
1 = Mingguan  : Penasun yangmengkonsumsi NAPZA dengan frekuensi mingguan
2 = Harian :Penasun yang mengkonsumsi NAPZA dengan frekuensi harian
Variabel Prediktor terlampir.
C. Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut.
1.
Statistik  Deskriptif  terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi  tingkat  konsumsi  pengguna  NAPZA suntik.
2. Analisis regresi logistik ordinal
- Analisis  regresi  logistik  ordinal  univaribel  tanpa interaksi
- Uji Multikolinearitas
- Analisis  regresi  logistik  ordinal  multivariabel tanpa interaksi
- Uji signifikansi parameter secara serentak
- Uji signifikansi parameter secara parsial
- Pengujian kesesuaian model
- Interpretasi model
- Uji independensi antar variabel X
- Uji Multikolinearitas
- Analisis regresi logistik ordinal dengan interaksi
- Uji signifikansi parameter secara serentak
- Uji signifikansi parameter secara parsial
- Pengujian kesesuaian model
- Interpretasi model

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Statistik Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  bertujuan  untuk  mengetahui karakteristik  pengguna  NAPZA  suntik  (penasun)  di  Yayasan Bina  Hati  Surabaya.  Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh bahwa rentang pemakaian NAPZA untuk frekuensi pemakaian bulanan adalah 1-3 kali perbulan, rentang pemakaian NAPZA untuk  frekuensi  pemakaian  mingguan  adalah  1-4  kali perminggu,dan  rentang  pemakaian  NAPZA  untuk  frekuensi pemakaian harian adalah 1-6 kali perhari.
Rata-rata  usia  penasun  dengan  frekuensi  pemakaian bulanan  adalah  31,54  tahun,  untuk  frekuensi  pemakaian mingguan  adalah  34,6  tahun,  untuk  frekuensi  pemakaian harian  adlah  33,89  tahun.  Mayoritas  penasun  merupakan seorang perokok, memiliki pekerjaan pegawai swasta, dengan penghasilan  rata-rata  untuk  penasun  dengan  frekuensi pemakaian  bulanan  sebesar  Rp,1,564,583,00,  untuk  penasun dengan frekuensi pemakaian mingguan sebesar Rp,1,839,000,00,  dan  untuk  penasun  dengan  frekuensi pemakaian  harian  sebesar  Rp,2000,000,00,  status  pernikahan orang tua kawin atau menikah, orang tua tidak mengkonsumsi NAPZA.
Rata-rata  lama  kerja  orang  tua  7,04  jam  untuk  penasun dengan frekuensi pemakaian bulanan, 7,38 jam untuk penasun dengan  frekuensi  pemakaian  mingguan,  dan  7,43  jam  untuk penasun  dengan  frekuensi  pemakaian  harian,  mayoritas penasun  berpendidikan  akhir  hingga  tingkat  SLTA  atau sederajat,  memiliki  teman  dengan  status  mengkonsumsi NAPZA,  bertempat  tinggal  dirumah  orang  tua,  dan  memiliki kondisi lingkungan perkampungan,
B. Analisis Regresi Logistik Ordinal Tanpa interaksi
1) Analisis Regresi Logistik OrdinalUnivariabel
Dengan  menggunakan 0 = 0,2 diperoleh  variabel  yang secara  individu  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik (penasun) adalah variabel usia  (X 1 ),  pekerjaan  (X 3 ),  penghasilan  (X 4 ),  dan  status  nikah (X 5 ).

## 2) Uji Multikolinearitas
Sebelum  melakukan  analisis  regresi  logistik  ordinal terlebih  dahulu  dilakukan  pengujian  multikolinearitas  untuk mengetahui  adanya  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel prediktor.
Tabel 1. Variance Inflation Factors(VIF) Prediktor VIF X 1 1,031
X 4 1,031
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  prediktor memiliki  nilai  VIF  kurang  dari  10.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  korelasi  antar  variabel  prediktor  dalam model atau tidak terjadi kasus multikolinearitas pada model.
3) Analisis Regresi Logistik Ordinal Multivariabel
Berikut  merupakan  hasil  analisis  regresi  logistik  ordinal multivariabel.
Tabel 2. Regresi Logistik Ordinal Multivariabel Tanpa Interaksi Prediktor Df Estimate Wald P-Value Odds Ratio Intercept(0) 1 2,360 Intercept(1) 1 4,312 usia 1 -0,066 3,058 0,080* 0,936 pekerjaan(0) 1 0,336 0,496 0,481 1,399 pekerjaan(1) 1 -0,586 1,776 0,183* 0,557 penghasilan 1 -3,5.10 -7 2,554 0,110* 1,000 status(0) 1 -1,199 6,384 0,012* 0,301 status(1) 1 -0,863 1,573 0,210 0,422
Tabel 3memberikan model logit sebagai berikut. ABCDE N4‡ ≤ 0|x ! P = 2,360 − 0,066y +0,336y z' , − 0,586y z' , − 3,5.10 y ¡ +
−1,199y ¢' , − 0,863y ¢' ,
ABCDE N4‡ ≤ 1|x ! P = 4,312 − 0,066y +0,336y z' , − 0,586y z' , − 3,5.10 y ¡ + −1,199y ¢' , − 0,863y ¢' ,
Uji Serentak
Hipotesis : : G = G z = G ¡ = G ¢ = 0 : Minimal ada satu G ≠ 0 , = 1,3,4,5 . Dari  hasil  analisis  diperoleh  nilai  statistik a sebesar 16,5159  dan  nilai  P-value  sebesar  0,0112.  Dengan 0 sebesar 0,20 maka p-value < 0 sehingga tolak yang berarti minimal ada  satu  variabel  prediktor  dalam  model  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  konsumsi  pengguna  NAPZA suntik (penasun).

## Uji Parsial
Berikut merupakan hipotesis yang digunakan. : G = 0 : G ≠ 0 , dengan = 1,3,4,5
Dengan  menggunakan 0 = 0,20 diperoleh  bahwa  semua variabel  prediktor  dalam  model  secara  individu  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  konsumsi  pengguna  NAPZA suntik (penasun).

## Pengujian Kesesuaian Model
Berikut hipotesis yang digunakan. ∶ Model  sesuai  (tidak  ada  perbedaan  yang  nyata  antara hasil  observasi  dengan  kemungkinan  hasil  prediksi model)
∶ Model  tidak  sesuai  (ada  perbedaan  yang    nyata  antara hasil  observasi  dengan  kemungkinan  hasil  prediksi model)
Hasil analisis diperoleh nilai sebesar  247,2615  dan p-value sebesar 0,1583. Dengan 0 sebesar 0,10  maka p-value > 0 sehingga diperoleh keputusan gagal tolak yang berarti model telah sesuai atau tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model.

## Interpretasi Model
Dengan melihat nilai odds ratio yang diperoleh maka dapat diperoleh  interpretasi  sebagai  berikut.  Bertambahnya  1  tahun usia  seseorang  memiliki  kecenderungan  menjadi  penasun dengan  frekuensi  pemakaian  harian  sebesar  0,936  kali dibandingkan  dengan  usia  sebelumnya.  Seseorang  yang memiliki  pekerjaan  wiraswasta  memiliki  kecenderungan menjadi  penasun  dengan  frekuensi  pemakaian  harian  sebesar 1,399  kali  dibandingkan  dengan  seseorang  yang  memiliki pekerjaan  lainnya.  Pekerjaan  lainnya  dalam  penelitian  ini meliputi relawan LSM, kuli bangunan, sopir, tukang dekorasi, serabutan, dan ibu rumah tangga.
Model Peluang Tanpa Interaksi
KL 'x ! , = w ABCDE N4‡ ≤ 0|x ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 0|x ! P KL 'x ! , = w ABCDE N4‡ ≤ 1|x ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 1|x ! P − w ABCDE N4‡ ≤ 0|x ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 0|x ! P KL 'x ! , = 1 − w ABCDE N4‡ ≤ 1|x ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 1|x ! P dimana : ABCDE N4‡ ≤ 0|x ! P = 2,360 − 0,066y +0,336y z' , − 0,586y z' , − 3,5.10 y ¡ + −1,199y ¢' , − 0,863y ¢' ,
ABCDE N4‡ ≤ 1|x ! P = 4,312 − 0,066y
+0,336y z' , − 0,586y z' , − 3,5.10 y ¡ + −1,199y ¢' , − 0,863y ¢' ,
C. Analisis Regresi Logistik Ordinal dengan Interaksi
1) Uji Independensi
Uji  independensi  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan antar  2  variabel  yang  kemudian  akan  dibentuk  menjadi variabel  interaksi.  Dengan  menggunakan  nilai 0 sebesar  20% atau  0,20 diperoleh beberapa  variabel yang saling berhubungan yakni variabel usia (X 1 ) dan variabel penghasilan (X 4 ), variabel usia (X 1 ) dan variabel lama kerja (X 7 ), variabel merokok  (X 2 )  dan  variabel  status  orang  tua  (X 6 ),  variabel merokok (X 2 ) dan variabel teman (X 9 ), variabel pekerjaan (X 3 ) dan  variabel  status  orang  tua  (X 6 ),  variabel  status  nikah  (X 5 ) dan  variabel  pendidikan  (X 8 ),  variabel  status  orang  tua  (X 6 ) dan  variabel  tinggal  (X 10 ),  variabel  pendidikan  (X 8 )  dan variabel  lingkungan  (X 11 ),  serta  variabel  tinggal  (X 10 )  dan variabel lingkungan (X 11 ).

## 2) Uji Multikolinearitas
Pengujian  multikolinearitas  dilakukan  untuk  mengetahui adanya korelasi yang tinggi antar variabel prediktor.
Tabel 3.
Variance Inflation Factors(VIF) Prediktor VIF X 1 4.016 X 4 41,667 X 1 X 4 50,000
X 1 X 7 1.009
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  variabel  penghasilan  (X 4 ) serta  variabel  interaksi  usia  (X 1 )  dan  penghasilan  (X 4 ) memiliki  nilai  VIF  lebih  dari  10.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  terjadi  kasus  multikolinearitas  pada  model.  Sehingga dalam  analisis  regresi  logistik  ordinal  dengan  interaksi variabel  interaksi  usia  (X 1 )  dan  penghasilan  (X 4 )  tidak dimasukkan dalam model.
Tabel 4
Variance Inflation Factors(VIF) Prediktor VIF X1 1.031 X4 1.031 X1X7 1.000
Terlihat  bahwa  semua  variabel  prediktor  memiliki  nilai VIF  kurang  dari  10.  Maka  tidak  terdapat  korelasi  antar variabel  prediktor  dalam  model  atau  tidak  terjadi  kasus multikolinearitas  pada  model  sehingga  dapat  dilanjutkan analisis selanjutnya.

## 3) Analisis Regresi Logistik Ordinal Dengan Interaksi
Setelah diperoleh variabel prediktor yang saling berhubungan  yang  kemudian  dibentuk  menjadi  variabel interaksi selanjutnya dengan menggunakan eliminasi backward  dilakukan  analisis  regresi  logistik  ordinal  berama dengan variabel tunggal yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat  konsumsi pengguna NAPZA suntik  pada  model tanpa interaksi,  berikut  merupakan  hasil  analisis  regresi  logistik ordinal dengan interaksi.
Tabel.5 Regresi Logistik Ordinal dengan Interaksi Prediktor Df Koefisien Wald P-Value Odds Ratio Intercept (0) 1 -0,766 0,167 0,683 Intercept (1) 1 1,314 0,489 0,484 X 1 1 -0,075 3,696 0,055* 0,927 X 3(0) 1 0,416 0,735 0,391 1,516 X 3(1) 1 -0,781 2,969 0,085* 0,458 X 4 1 -4,50.10 -7 3,728 0,054* 1,000 X 5(0) 1 2,219 2,988 0,084* 9,195 X 5(1) 1 2,689 3,686 0,055* 14,712 X 2(1) *X 9(0) 1 1,929 2,570 0,109* 6,883 X 5(2) *X 8(0) 1 3,745 2,631 0,105* 42,305 X 5(2) *X 8(1) 1 4,035 8,195 0,004* 56,552 X 8(2) *X 11(0) 1 2,150 5,812 0,016* 8,588
Tabel 5 menghasilkan model logit sebagai berikut.
ABCDE N4‡ ≤ 0|8 ! P = −0,766 − 0,075y + 0,416y z' , + −0,781y z' , − 4,5. 10 y ¡ +
+2,2195y ¢' , + 2,689y ¢' , + +1,929y ' , y ¤' , + 3,745y ¢' , y ¥' , + +4,035y ¢' , y ¥' , + 2,150y ¥' , y ' , ABCDE N4‡ ≤ 1|8 ! P = 1,314 − 0,075y + 0,416y z' , + −0,781y z' , − 4,5. 10 y ¡ + +2,2195y ¢' , + 2,689y ¢' , +
+1,929y ' , y ¤' , + 3,745y ¢' , y ¥' , + +4,035y ¢' , y ¥' , + 2,150y ¥' , y ' , Uji Serentak
Hipotesis : : G = G z = ⋯ = G ¥, = 0 : Minimal ada satu G ≠ 0 , = 1,3,4,5, '2,9,, '5,8,, '8,11, Hasil  analisis  diperoleh  nilai  statistik a sebesar 27,0018  dan  nilai  p-value  sebesar  0,0026.  Dengan menggunakan 0 sebesar 0,20 maka p-value < 0 sehingga tolak yang  berarti  minimal  ada  satu  variabel  prediktor  dalam model yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik (penasun).

## Uji Parsial
Hipotesis : : G = 0 : G ≠ 0 , dengan , = 1,3,4,5, '2,9,, '5,8,, '8,11,
Dengan  menggunakan 0 sebesar  0,20.  maka  diperoleh bahwa semua variabel  prediktor  dalam model secara individu berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  konsumsi  pengguna NAPZA suntik (penasun).

## Pengujian Kesesuaian Model
Hipotesis : ∶ Model  sesuai  (tidak  ada  perbedaan  yang  nyata  antara hasil  observasi  dengan  kemungkinan  hasil  prediksi model)
∶ Model  tidak  sesuai  (ada  perbedaan  yang    nyata  antara hasil  observasi  dengan  kemungkinan  hasil  prediksi model)
Hasil analisis diperoleh nilai sebesar 235,3793 dan p-value sebesar 0,2877. Dengan 0 sebesar 0,20  maka p-value > 0 sehingga diperoleh keputusan gagal tolak yang berarti model telah sesuai atau tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model..

## Interpretasi Model
Dengan  melihat  nilai  odds  ratio  yang  diperoleh  maka diperoleh  interpretasi  sebagai  berikut.  Bertambahnya  1  tahun usia  seseorang  memiliki  kecenderungan  menjadi  penasun dengan  frekuensi  pemakaian  harian  sebesar  0,927  kali dibandingkan  dengan  usia  sebelumnya.  Seseorang  yang  tidak merokok  dan  memiliki  teman  dengan  status  mengkonsumsi NAPZA  memiliki  kecenderungan  menjadi  penasun  dengan frekuensi  pemakaian  harian  sebesar  6,883  kali  dibandingkan dengan  seseorang  yang  merokok  dan  memiliki  teman  dengan status tidak mengkonsumsi NAPZA.

## Model Peluang Dengan Interaksi
KL 'x ! , = w ABCDE N4‡ ≤ 0|8 ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 0|8 ! P KL 'x ! , = w ABCDE N4‡ ≤ 1|8 ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 1|8 ! P − w ABCDE N4‡ ≤ 0|8 ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 0|8 ! P KL 'x ! , = 1 − w ABCDE N4‡ ≤ 1|8 ! P 1 + w ABCDE N4‡ ≤ 1|8 ! P dimana : ABCDE N4‡ ≤ 0|8 ! P = −0,766 − 0,075y + 0,416y z' , + −0,781y z' , − 4,5. 10 y ¡ + +2,2195y ¢' , + 2,689y ¢' , + +1,929y ' , y ¤' , + 3,745y ¢' , y ¥' , + +4,035y ¢' , y ¥' , + 2,150y ¥' , y ' , ABCDE N4‡ ≤ 1|8 ! P = 1,314 − 0,075y + 0,416y z' , + −0,781y z' , − 4,5. 10 y ¡ + +2,2195y ¢' , + 2,689y ¢' , + +1,929y ' , y ¤' , + 3,745y ¢' , y ¥' , + +4,035y ¢' , y ¥' , + 2,150y ¥' , y ' ,

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
1) Model regresi logistik ordinal tanpa interaksi untuk tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik tanpa interaksi sebagai berikut.
ABCDE N4‡ ≤ 0|x ! P = 2,360 − 0,066y +0,336y z' , − 0,586y z' , − 3,5.10 y ¡ + −1,199y ¢' , − 0,863y ¢' ,
ABCDE N4‡ ≤ 1|x ! P = 4,312 − 0,066y +0,336y z' , − 0,586y z' , − 3,5.10 y ¡ + −1,199y ¢' , − 0,863y ¢' ,
2) Model  regresi  logistik  ordinal  dengan  interaksi  untuk tingkat  konsumsi  pengguna  NAPZA  suntik  dengan interaksi sebagai berikut.
ABCDE N4‡ ≤ 0|8 ! P = −0,766 − 0,075y + 0,416y z' , + −0,781y z' , − 4,5. 10 y ¡ + +2,2195y ¢' , + 2,689y ¢' , + +1,929y ' , y ¤' , + 3,745y ¢' , y ¥' , +
+4,035y ¢' , y ¥' , + 2,150y ¥' , y ' , ABCDE N4‡ ≤ 1|8 ! P = 1,314 − 0,075y + 0,416y z' , + −0,781y z' , − 4,5. 10 y ¡ + +2,2195y ¢' , + 2,689y ¢' , + +1,929y ' , y ¤' , + 3,745y ¢' , y ¥' , + +4,035y ¢' , y ¥' , + 2,150y ¥' , y ' , Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan  variabel  prediktor  yang  belum  masuk  dalam model  seperti  jenis  obat  yang  dikonsumsi,  sehingga  dapat memperdalam hasil analisis yang diperoleh serta menambahkan  interaksi  variabel  yang  bersifat  kontinyu  dan variabel yang bersifat kategori.
LAMPIRAN Variabel Prediktor Penelitian Faktor Individu Variabel Keterangan Kategori Skala X 1 = Usia Usia Responden Interval X 2 = Merokok Apakah responden mengkonsum-si rokok ? 0 = Tidak 1 = Ya Nominal
Variabel Prediktor Penelitian (Lanjutan)
X 3 = Pekerjaan   Pekerjaan responden 0 = Wiraswasta 1 = Pegawai
Swasta
2 = Lainnya Nominal
X 4 = Penghasilan Rata-rata penghasilan responden selama sebulan Interval Faktor Keluarga Variabel Keterangan Kategori Skala X 5 = Status Nikah Status pernikahan orang tua dari responden 0 = Kawin 1 = Cerai 2 = Janda / Duda Nominal X 6 = Status Orang Tua Apakah orang tua responden mengkonsum-si NAPZA? 0 = Tidak 1 = Ya Nominal
X 7 = Lama
Kerja Rata-rata lama kerja orang tua responden perhari Interval Faktor Sekolah Variabel Keterangan Kategori Skala X 8 = Pendidikan Pendidikan terakhir yang telah ditempuh oleh responden 0 = ≤ SLTP / Sederajat 2 = SLTA / Sederajat 3 = Perguruan Tinggi Ordinal Faktor Teman Sebaya Variabel Keterangan Kategori Skala X 9 = Teman Apakah teman sebaya responden mengkonsum-si NAPZA? 0 = Tidak
1 = Ya Nominal Faktor Lingkungan Variabel Keterangan Kategori Skala X 10 = Tinggal Tempat tinggal responden selama menjadi pecandu NAPZA 0 = Rumah Orang Tua 1 = Rumah Family
2 = Lainnya
Nominal
X 11 = Kondisi Lingku-ngan Kondisi lingkungan di sekitar tempat tinggal responden selama menjadi pecandu NAPZA 0 = Perkampungan 1 = Perumahan Nominal

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Buku Advokasi Pencegahan Penyalahgunaan Narkoba Bagi Petugas Lapas  Dan  Rutan.  Diakses  pada  tanggal  5  Februari  2014  dari PEMAHAMAN%20TENTANG%20BAHAYA%20PENYALAHGU NAAN%20NARKOBA%20utk%20website%20.pdf.
[2] United  Nation.  (2003).  Adolescent  Substance  Use  :  Risk  and Protection. New York: United Nations Publication.
[3] Atalas,  H.,  dan  Mudiyono,  B.  (2001).  Penanggulangan  Korban Narkoba  Meningkatkan  Peran  Keluarga  dan  Lingkungan,  Jakarta: Badan penerbit Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia (FK-UI).
[4] Walpole,  R.  (1995).  Pengantar  Statistika.  Jakarta:  PT  Gramedia Pustaka Utama.
[5] Howell-Morrow, N. (1994). Multicollinearity  in  multiple regression. Social Work Research. 18(4). 247-251.
[6] Hosmer, D. W., dan Lemeshow. (2000). Applied Logistic Regression. USA: John Wiley adn Sons.
[7] Agresti,  A.  (2010).  Analysis  of  Ordinal  Categorical  Data  (2 nd ed,). New York : John Wiley and Sons.