DETERMINANTS OF THE ELDERLY FEMALE POPULATION WITH LOW ECONOMIC STATUS IN INDONESIA
Nurin Ainistikmalia* 1
1 Badan Pusat Statistik, Indonesia

## ABSTRACT
Data from the Central Statistics Agency (2010) shows that more than half of the elderly population are elderly women. The results of studies and empirical studies also show that elderly women are vulnerable to various aspects of life, including poverty. This study aims to provide an overview of the condition of elderly women in Indonesia and determine the determinants/characteristics of the elderly female population with low economic status. The source of the data used comes from the Central Statistics Agency. The analytical meth - odology used is descriptive analysis and multiple regression analysis. The results show that the characteristics of elderly women in Indonesia are living with widowhood, lower edu - cation, more unemployed, and low health rates. In multiple regression analysis, it found that the variables of elderly women who do not work, the morbidity rate of elderly women, elderly women with widow status, elderly women with the status of head of household and elderly women who are illiterate simultaneously have an influence and can explain the variables of elderly women with economic status. low at 51.3 percent.
Keywords: Population Aging, Poverty, Economic Status, Elderly Women.

## ABSTRAK
Data dari Badan Pusat Statistik (2010) menunjukkan bahwa lebih dari setengah penduduk lansia adalah lansia perempuan. Hasil studi dan kajian empiris juga menunjukkan bah - wa lansia perempuan rentan terhadap berbagai aspek kehidupan, termasuk kemiskinan. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan gambaran umum mengenai kondisi lan - sia perempuan di Indonesia dan mengetahui determinan/karakteristik penduduk lansia perempuan dengan status ekonomi rendah. Sumber data yang digunakan berasal Badan Pusat Statistik. Metodologi analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik lansia perempuan di Indonesia adalah hidup dengan status menjanda, pendidikan yang lebih rendah, lebih banyak tidak bekerja, dan angka kesehatan yang rendah. Pada analisis regresi berganda, didapatkan hasil bahwa variabel lansia perempuan tidak bekerja, angka kesakitan lan - sia perempuan, lansia perempuan dengan status janda, lansia perempuan dengan status kepala rumah tangga dan lansia perempuan buta huruf secara simultan memiliki pen - garuh dan dapat menjelaskan variabel lansia perempuan dengan status ekonomi rendah sebesar 51,3 persen.
Kata Kunci: Penuaan Penduduk, Kemiskinan, Status Ekonomi, Lansia Perempuan. JEL: I30; P42.
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) p-ISSN: 2541-1470; e-ISSN: 2528-1879 DOI: 10.20473/jiet.v4i2.14033 Open access under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
(CC BY-SA)

## RIWAYAT ARTIKEL
Tanggal Masuk: 16 September 2019 Tanggal Revisi: 23 Oktober 2019
Tanggal Diterima:
5 November 2019 Tersedia Online:
1 Desember 2019
*Korespondensi: Nurin Ainistikmalia E-mail: nurinainistikmalia@gmail.
com

## Pendahuluan
Isu  ageing  population  telah  lama  menjadi  perbincangan  hangat  pada  negara-nega - ra yang sedang dan akan mengalaminya terlebih dulu. Dalam Heryanah (2015) disebutkan bahwa di negara-negara maju, kajian ekonomi kependudukan, terutama ekonomi penuaan penduduk ( economic of egeing population ) mendapatkan perhatian yang luas. Kajian ini mel - ingkupi konsekuensi- konsekuensi ekonomi yang ditimbulkan dari proses penuaan penduduk. Sementara di Indonesia, kajian ataupun penelitian mengenai ekonomi kependudukan khusus - nya ekonomi penuaan penduduk, belum banyak berkembang. Hal itu dapat dijelaskan karena persoalan mengenai penuaan penduduk di Indonesia bukanlah persoalan yang mendesak, seperti halnya dengan di negara-negara maju.
Sebuah negara dikatakan penuaan penduduk atau ‘Penduduk Tua’ adalah apabila pro - porsi penduduk lansia 60 tahun ke atas sudah mencapai 10 persen atau lebih (Adioetomo & Mujahid, 2014 dalam Adioetomo, 2018: 299 ). Hal ini akan dicapai Indonesia pada tahun 2020 dengan persentase 10 persen ( Bappenas, BPS &UNFPA, 2013 ). Persentase ini diproyeksikan akan terus meningkat hingga mencapai 11,8 persen di tahun 2025, 15,8 persen pada tahun 2035 dan mencapai 18,4 persen pada tahun 2050.
Indonesia sendiri, tengah bersiap menyambut era datangnya bonus demografi yang akan dimulai pada tahun 2020. Sehingga pada satu sisi, Indonesia akan memetik bonus de - mografi, namun pada sisi lainnya, terdapat tantangan yang harus dihadapi secara bersamaan yakni meningkatnya penduduk usia tua ( Espinoza-Delgado & Klasen, 2018) .
Jika ditinjau lebih lanjut dari perspektif gender, data dari (Badan Pusat Statistik, 2010) menunjukkan bahwa masa hidup lansia perempuan lebih panjang dibanding masa hidup lan - sia laki-laki, lebih dari setengah penduduk lansia adalah lansia perempuan. Namun demikian, berdasarkan penghitungan Healthy Life Expectancy dari WHO bahwa meskipun lansia perem - puan memiliki usia harapan hidup lebih panjang, mereka juga mengalami “kehilangan masa hidup sehat” yang lebih panjang. Lansia perempuan kehilangan sebanyak 11 tahun sementara lansia laki-laki kehilangan 9 tahun ( Adietomo, 2018 ).
Dari status pernikahan, diketahui bahwa 82 persen lansia laki-laki menikah, sementara lansia perempuan hanya 40,06 persen. Lansia laki-laki dengan status duda hanya 17,52 persen sementara lansia perempuan berstatus janda berjumlah 58,71 persen Dari sisi ketenagaker - jaan, sebanyak 47,92 persen dari seluruh lansia Indonesia usia 60 tahun ke atas masih bekerja. Dari yang bekerja, 63,29 persen adalah lansia laki-laki, sementara 33,79 persen adalah lansia perempuan. Demikian pula, jika ditilik dari sisi pendidikan, lansia laki-laki yang tidak pernah bersekolah berjumlah sebesar 11,25 persen, sementara lansia perempuan berjumlah sebesar 26,77 persen ( Badan Pusat Statistik, 2018) .
Disparitas kondisi lansia laki-laki dan perempuan tentu saja membawa dampak dispar - itas pada kualitas hidup lansia itu sendiri. Studi sebelumnya oleh UN (2015); UNFPA & HelpAge International (2012) dalam Adioetomo (2018:304) menyatakan kenyataan bahwa mereka ini berpendidikan lebih rendah dibanding lansia laki-laki, lebih sedikit yang bekerja di pasar kerja, serta hidup sendiri sebagai janda. Dan karena masa hidupnya lebih penjang daripada laki-laki, lansia perempuan menjalani sisa hidupnya dengan kerentanan yang lebih lama.
Untuk itu, menarik kiranya melakukan penelitian lebih mendalam untuk melihat apa - kah dengan kondisi lansia perempuan yang ada; pendidikan yang lebih rendah, hidup men - janda, tidak bekerja dan dengan angka kesakitan lebih tinggi membawa pengaruh bagi kuali - tas hidup perempuan itu sendiri di masa tuanya, dari sisi ekonomi (pendapatan) yakni status ekonomi penduduk lansia perempuan pada kategori 40 persen terendah.
Ainistikmalia, N. Determinants of The Elderly Female Population with Low Economic Status in Indonesia
Adapun tujuan dari penelitian ini ialah untuk mendapatkan gambaran umum karakter - istik penduduk lanjut usia perempuan di Indonesia serta mengetahui determinan penduduk lanjut usia perempuan dengan status ekonomi rendah di Indonesia. Manfaat yang ingin di - capai dengan hasil penelitian ini adalah untuk memberikan kontribusi keilmuan dalam men - dukung keberhasilan program pembangunan manusia serta dapat menjadi landasan kebija - kan pemerintah dalam menghadapi penuaan penduduk.

## Telaah Literatur
Pendapatan yang rendah merupakan pintu gerbang seseorang menjadi miskin. Amarta Sen (1987) dalam Haughton dan Shahidur (2012) mengaitkan kemiskinan dengan kemampuan untuk menjalankan suatu fungsi dalam masyarakat. Dengan demikian, kemiskinan timbul apa - bila masyarakat tidak memiliki pendapatan, tidak mendapatkan pendidikan yang memadai, serta kondisi kesehatan yang buruk.
Noveria (2000) dalam Affandi (2009) mengemukakan bahwa meskipun secara prosen - tase, penduduk usia lanjut di Indonesia tidak sebesar yang di miliki oleh negara-negara lain seperti Hongkong (14,3 persen), Singapura (9,6 persen) dan Korea Selatan (8,8 persen) pada tahun 1995, namun secara absolut jumlahnya lebih besar di Indonesia dibandingkan dengan negara-negara tersebut. Tingginya jumlah lansia tersebut tidak dibarengi dengan tingkat pen - didikan dan pendapatan yang tinggi dan kemungkinan besar tingkat kesehatan juga rendah. Hal tersebut tentunya akan menambah kesulitan bagi para lansia dan keluarganya. Disatu sisi mereka hidup miskin namun di sisi lain harus memperoleh pekerjaan dan pendapatan yang layak.
Sementara itu hasil penelitian Yusuf (2016) menunjukkan bahwa berdasarkan dimensi gender, masih terdapat gap dalam beberapa aspek kehidupan penduduk lansia di Indonesia terutama dalam aspek pekerjaan, asuransi kesehatan yang dimiliki lansia dan status perkaw - inan. Lansia perempuan umumnya lebih sedikit yang bekerja, lebih sedikit yang memiliki asu - ransi kesehatan dan hidup lebih lama dengan status menjanda. Hal ini memungkinkan keren - tanan kemiskinan pada lansia perempuan dibandingkan lansia laki-laki.
Hasil  penelitian  studi  primer  oleh Sa’diyah  (2012) tentang  faktor-faktort  yang  me - mengaruhi kemiskinan di Kota Semarang juga menunjukkan bahwa variabel pendidikan dan kepemilikan asset berpengaruh signifikan positif terhadap kemiskinan rumah tangga. Sedang - kan  jumlah  anggota  keluarga  berpengaruh  signifikan  negatif  terhadap  kemiskinan  rumah tangga.
Espinoza-Delgado & Klasen (2018) dalam penelitain kemiskinan multidimensional ber - basis gender di Nikaragua mendapati bahwa ketidaksetaraan di antara orang miskin multi - dimensi tampak feminin, terutama di kalangan orang dewasa, dan perempuan hidup dalam kemiskinan yang sangat intens bila dibandingkan dengan laki-laki. Selain itu, didapatkan pula bukti bahwa rumah tangga yang dikepalai perempuan berada lebih rentan daripada yang dip - impin oleh laki-laki dalam hal kemiskinan.
Correa (2017) , membangun multidimensi yang berpusat pada individu dengan indeks kemiskinan mempertimbangkan tiga kelompok umur, anak-anak (<18 tahun), dewasa (antara 18 dan 59 tahun), dan lansia (60 tahun atau lebih tua), dan menggunakannya untuk mem - perkirakan kemiskinan multidimensional di Chili, Kolombia, Ekuador, dan Peru. Dalam hal ini ia menemukan bahwa Chili adalah negara dengan kinerja terbaik dalam kemiskinan dan, se - cara keseluruhan, para lansia, dibandingkan dengan anak-anak, adalah kelompok usia paling buruk.
Di Indonesia, pada tahun 2011, 19,4 persen lansia di daerah perdesaan berstatus mi - skin, dibandingkan dengan hanya 7,2 persen di daerah perkotaan. Angka kemiskinan untuk
lansia perempuan hanya sedikit lebih tinggi daripada lansia laki-laki selama periode dari 2005 hingga 2010, dan pada tahun 2011, angka kemiskinan lansia untuk kedua jenis kelamin ini bahkan menjadi sama di 12 persen. Meskipun terdapat jumlah lansia perempuan yang lebih besar dan terjadi ‘feminisasi penuaan’, pemisahan lansia berdasarkan desil pendapatan mem - perlihatkan bahwa lansia perempuan hanya memiliki sedikit lebih besar kemungkinan untuk berada di antara desil- desil termiskin dibandingkan dengan lansia laki-laki ( TNP2K, 2014 ).
Dari status pernikahan, diketahui bahwa 82 persen lansia laki-laki menikah, sementara lansia perempuan hanya 40,06 persen. Lansia laki-laki dengan status duda hanya 17,52 persen sementara lansia perempuan berstatus janda berjumlah 58,71 persen Dari sisi ketenagaker - jaan, sebanyak 47,92 persen dari seluruh lansia Indonesia usia 60 tahun ke atas masih bekerja. Dari yang bekerja, 63,29 persen adalah lansia laki-laki, sementara 33,79 persen adalah lansia perempuan. Demikian pula, jika ditilik dari sisi pendidikan, lansia laki-laki yang tidak pernah bersekolah berjumlah sebesar 11,25 persen, sementara lansia perempuan berjumlah sebesar 26,77 persen ( Badan Pusat Statistik, 2018 ).
Dari sisi pendidikan, lansia yang memiliki angka melek huruf yang rendah cenderung lebih miskin atau rentan terhadap kemiskinan, karena angka pendidikan yang rendah dan an - gka buta huruf yang tinggi sangat berkaitan dengan kemiskinan. Hasil Susenas 2008 memper - lihatkan bahwa lansia dengan pendidikan rendah dan tinggal di daerah pedesaan cenderung lebih miskin dari mereka yang berpendidikan tinggi dan tinggal di perkotaan ( Badan Pusat Statistik, 2009 ).
Keterkaitan pendidikan dengan kemiskinan juga masih terlihat pada karakteristik lan - sia. Pada tahun 2017, sekitar 13 persen lansia yang tinggal di rumah tangga dengan kelompok pengeluaran 20 persen teratas, lulus dari Perguruan Tinggi. Sebaliknya, tidak sampai 6 persen lansia dari kelompok pengeluaran 40 persen terbawah menamatkan SMP atau pendidikan yang lebih tinggi. Terlepas dari apakah lansia tersebut sebagai kepala rumah tangga atau ang - gota rumah tangga, lansia yang memiliki pendidikan yang memadai cenderung akan mengan - tarkan mereka kepada kehidupan yang layak dan berkecukupan ( Badan Pusat Statistik, 2018 ). Disparitas kondisi lansia laki-laki dan perempuan tentu saja membawa dampak dispar - itas pada kualitas hidup lansia itu sendiri. Studi sebelumnya oleh UN, 2015; UNFPA & HepAge International (2012)  dalam Adioetomo (2018) menyatakan bahwa kenyataan bahwa mereka ini berpendidikan lebih rendah dibanding lansia laki-laki, lebih sedikit yang bekerja di pasar kerja, serta hidup sendiri sebagai janda. Dan karena masa hidupnya lebih penjang daripada laki-laki, lansia perempuan menjalani sisa hidupnya dengan kerentanan yang lebih lama.

## Metode Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder lansia perempuan dari 34 provinsi di Indonesia tahun 2017 yang bersumber dari Badan Pusat Statitistik. Lansia per - empuan yang digunakan dalam batasan penelitian ini adalah lansia perempuan usia 60 tahun ke atas sesuai dengan konsep definisi lansia dari Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik (2018) membagi status ekonomi penduduk lanjut usia perempuan ke dalam tiga kelompok pendapatan, yakni 40 persen status ekonomi rendah, 40 persen status ekonomi menengah, dan 20 persen status ekonomi tinggi. Penelitian ini akan memfokuskan penelitian pada status ekonomi rendah, karena menganggapnya sebagai populasi yang rentan terhadap kemiskinan sebagaimana yang dikatakan oleh Amartya Sen (1987) dalam Haughton & Khandker (2012) yang berpendapat bahwa kesejahteraan berasal dari kemampuan untuk menjalankan suatu fungsi dalam masyarakat. Dengan demikian, kemiskinan timbul apabila
Ainistikmalia, N. Determinants of The Elderly Female Population with Low Economic Status in Indonesia
masyarakat tidak memiliki kemampuan-kemampuan utama, tidak memiliki pendapatan yang cukup tidak mendapatkan pendidikan yang memadai, memiliki kondisi kesehatan yang buruk, merasa tidak aman, memiliki kepercayaan diri yang rendah atau suatu perasaan tidak berdaya atau tidak memiliki hak seperti kebebasan berbicara.
Sementara determinan yang digunakan dalam penelitian ini mencakup status pernika - han, pendidikan, kesehatan dan status pekerjaan. Metode analisis yang digunakan dalam pe - nelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis regresi linier berganda. Analisis deskriptif di - gunakan untuk menjelaskan karakteristik lansia perempuan. Sedangkan analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh determinan secara simultan terhadap status ekonomi rendah lansia perempuan serta melihat signifikansi masing-masing variabel  determinan  terhadap  status  ekonomi  rendah  lansia  perempuan.  Pengolahan  data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan paket program Eviews versi 10.
Analisis deskriptif adalah metode- metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna. Analisis deskriptif dipergunakan untuk memberikan gambaran umum tentang karakteristik lansia perempuan berdasarkan provinsi di Indonesia. Penyajian analisis deskriptif dapat berupa tabel-tabel, dia - gram-diagram, ukuran- ukuran, gambar-gambar dan lain sebagainya.
Regresi berganda adalah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah regresi berganda dapat disebut juga dengan istilah multi - ple regression . Kata multiple berarti jamak atau lebih dari satu variabel. Pada dasarnya regresi linear berganda adalah model prediksi atau peramalan dengan menggunakan data berskala interval atau rasio serta terdapat lebih dari satu predictor .
Model regresi linear berganda dilukiskan sesuai dengan kerangka penelitian adalah sebagai berikut:
ln Y X X X X e 1 1 2 2 3 3 4 4 a b b b b = + + + + + (1)
Keterangan:
Y = Variabel (status ekonomi 40 persen rendah)
X1 = Variabel lansia perempuan dengan status cerai mati
X2 = Variabel rata-rata lama sekolah lansia perempuan
X3 = Variabel angka kesakitan lansia perempuan
X4 = Variabel lansia perempuan yang tidak bekerja
α = Konstanta
β = Slope atau Koefisien estimasi
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 berkontribusi secara simultan dan signifikan terhadap Y.
2. Masing-masig variabel X 1 X 2 X 3 X 4 berpengaruh dan signifikan terhadap Y.

## Hasil dan Pembahasan

## Karakteristik Lansia Perempuan di Indonesia
Data dari Badan Pusat Statistik pada tahun 2017 menunjukkan bahwa terdapat 8,97 persen atau setara dengan 23,4 juta lansia di Indonesia. Dari jumlah tersebut, sebanyak 47,48 persen lansia laki-laki, dan 52,52 persen perempuan.
Grafik 1: Persentase Penduduk Lansia Indonesia Berdasarkan 5 Provinsi dengan Struktur penduduk Tua Tahun 2017

## Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Penduduk lansia perempuan selalu menunjukkan persentase jumlah yang lebih banyak dibandingkan lansia laki-laki dari tahun ke tahun. Sementara jika dilihat berdasarkan provinsi, pada tahun 2017, telah ada lima provinsi dengan struktur penduduk tua di Indonesia yakni DI Yogyakarta (13,90 persen), Jawa Tengah (12,46 persen), Jawa Timur (12,16 persen), Bali (10,79 persen) dan Sulawesi Barat (10,37 persen).

## Grafik 2: Rasio Ketergantungan Lansia Perempuan di Indonesia Tahun 2010-2017

## Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Selain memiliki jumlah yang lebih banyak dibandingkan lansia laki-laki, rasio ketergan - tungan lansia perempuan juga menunjukkan peningkatan dari tahun ke tahun. Hal ini menan - dakan bahwa beban tanggungan penduduk usia produktif usia (15-59) tahun terhadap lansia perempuan akan semakin meningkat seiring penambahan  penduduk lansia perempuan. Ra - sio ketergantungan lansia perempuan di Indonesia pada tahun 2010 berjumlah 11,95 mening - kat setiap tahunnya hingga mencapai 14,8 pada tahun 2017. Artinya, pada tahun 2017 dari
Ainistikmalia, N. Determinants of The Elderly Female Population with Low Economic Status in Indonesia
100 penduduk usia produktif (15-59 tahun) akan menanggung beban ekonomi sebanyak 14 sampai dengan 15 lansia perempuan. Sementara jika dilihat berdasarkan wilayah, pada tahun 2017, rasio ketergantungan lansia perempuan perdesaan lebih besar (16,27) dibandingkan perkotaan (13,55). Artinya, penduduk lansia perempuan akan lebih banyak ditemukan di per - desaan (lihat Grafik 2).
Dalam  hal  pendidikan,  karakteristik  lansia  perempuan  terlihat  selalu  lebih  rendah dibandingkan lansia laki-laki. Budaya dan keterbatasan perempuan mengenyam pendidikan di masa lalu mendapatkan imbasnya di masa tua lansia perempuan. Meskipun pemerintah melalui UU Nomor 13 Tahun 1998 telah mengatur kesejahteraan lanjut usia yang memuat hak lansia untuk meningkatkan kesejahteraan sosial, salah satunya meliputi hak memperoleh pelayanan pendidikan dan pelatihan, tampaknya belum mampu secara optimal mengecilkan jurang disparitas keadaan pendidikan lansia perempuan dibanding dengan lansia laki-laki.
Salah satunya terlihat dari kemampuan baca tulis lansia. Pada tahun 2017, angka melek huruf lansia perempuan adalah sebesar 70,09 persen, sementara lansia laki-laki sebesar 87,16 persen. Pada angka buta huruf, tampak   bahwa   angka   buta   huruf lansia perempuan dua kali lebih besar dibandingkan lansia laki-laki. Demikian pula dengan persentase lansia yang tidak pernah bersekolah pada tahun 2017. Lansia laki-laki yang tidak pernah bersekolah di tahun 2017 hanya berjumlah 11,25 persen, sementara lansia perempuan berjumlah 26,77 persen atau hamper dua kali lipatnya.

## Grafik 3: Rata-rata Lama Sekolah (RLS) Lansia Perempuan di Indonesia Berdasarkan Provinsi Tahun 2017

## Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Tidak hanya menghadapi persoalan ketimpangan dengan lansia laki-laki, lansia perem - puan juga dihadapkan pada disparitas pencapaian pendidikan berdasarkan wilayah. Rata-rata lama sekolah lansia perempuan tertinggi berada di Provinsi DKI Jakarta yakni sebesar 8,07 persen, sementara terendah berada di Provinsi NTB yakni 1,07 tahun. Tentu ini akan perlu kajian lebih mendalam, mengapa RLS lansia perempuan Papua jauh lebih tinggi dibandingkan
NTB, NTT, Bali dan Kalbar. Sementara itu, terlihat Provinsi yang berada di Pulau Jawa yang dianggap mewakili entitas wilayah perkotaan, ternyata juga tidak lebih baik dari daerah In - donesia Timur seperti halnya Kalimantan, Sulawesi, Papua. Namun seperti inilah, kenyataan disparitas pendidikan pada lansia perempuan di Indonesia.

## Grafik 4: Persentase Lansia Perempuan Menurut Status Perkawinan di Indonesia Berdasarkan Provinsi Tahun 2017

## Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Hidup  menjanda  dan  tidak  bekerja,  adalah  dua  karakteristik  demografis  lain  yang melekat pada lansia perempuan. Harapan hidup lansia perempuan yang lebih panjang tidak hanya memperbesar peluang hidup lansia perempuan, namun juga memperbesar peluang lansia  perempuan  untuk  ditinggalkan  pasangan  yang  telah  meninggal  lebih  dulu.  Dan  fak - ta menunjukkan bahwa perempuan Indonesia yang ditinggal pasangan hidupnya, biasanya
Ainistikmalia, N. Determinants of The Elderly Female Population with Low Economic Status in Indonesia
lebih memilih untuk tidak menikah lagi, dibandingkan laki-laki yang ditinggalkan pasangan hidupnya. Hal ini tercermin pada angka lansia laki-laki dengan status duda pada tahun 2017 yang hanya berjumlah 17,52 persen, sementara lansia perempuan berstatus janda berjumlah 58,71 persen. Hampir tiga kali lipatnya.
Berdasarkan status perkawinan, lansia perempuan dengan status menjanda baik ce - rai hidup maupun cerai mati berdasarkan provinsi di Indonesia pada tahun 2017 rata-rata jumlahnya lebih banyak dibandingkan lansia perempuan dengan status kawin. Pada bebera - pa provinsi bahkan perbandingkannya mencapai dua kali lipat. Hal ini terlihat pada Provinsi Aceh, Kalimantan Selatan dan Sulawesi Barat. Persentase lansia perempuan kawin di Provinsi Aceh sebesar 30,76 persen sementara janda 68,51 persen. Pada Provinsi Kalimantan Selatan, persentase lansia perempuan kawin sebesar 30,4 persen sementara lansia perempuan men - janda sebesar 68,51 persen. Sementara pada Sulawesi Barat, persentase lansia perempuan kawin 32,66 persen sedangkan dengan status menjanda sebesar 62,78 persen.

## Grafik 5: Angka Kesakitan Penduduk Lansia Perempuan di Indonesia Tahun 2011-2017
Sementara itu, jika ditinjau  dari kondisi  kesehatan lansia, tidak terjadi kesenjangan kondisi kesehatan yang cukup berarti pada lansia laki-laki dan perempuan. Hal ini menunjuk - kan bahwa proses degeneratif (penuaan) yang menjadi salah satu faktor penyumbang ter - besar terganggunya kesehatan tidak memandang gender. Angka kesakitan lansia pada tahun 2017 berjumlah sebesar 26,72 persen dengan persentase lansia laki-laki sebear 27,03 persen dan lansia perempuan sebesar 26,43 persen. Artinya, dari 100 lansia perempuan pada tahun 2017, terdapat 26 lansia perempuan yang sakit (mengacu pada Grafik 5).
Angka kesakitan penduduk lansia perempuan di Indonesia pada tahun 2011 sampai dengan tahun 2017 cukup fluktuatif namun secara umum terjadi penurunan. Angka kesakitan sempat mengalami kenaikan yang cukup tajam pada tahun 2015 menjadi sebesar 28,2 persen dari 25 persen di tahun 2014. Namun selanjutnya mengalami penurunan hingga pada tahun 2017 menjadi 26,43 persen.
Fasilitas  kesehatan  dan  teknologi  penyembuhan  yang  semakin  lengkap  dan  cang - gih, serta kualitas kehidupan lansia perempuan yang semakin meningkat ditengarai menjadi penyebab semakin baiknya kualitas kesehatan penduduk lansia perempuan dari tahun ke ta - hun.
Sementara pada sisi ketengakerjaan, kembali terlihat kesenjangan karakteristik lan - sia laki-laki dan perempuan dengan perbandingan 2 banding 1. Pada tahun 2017, persentase lansia laki-laki bekerja berjumlah sebesar 63,29 persen sementara lansia perempuan hanya
sebesar 33,79 persen. Akibatnya jumlah lansia perempuan dengan status tidak bekerja yakni pengangguran, mengurus rumah tangga dan lainnya menjadi semakin besar. Kondisi ini ham - pir merata pada semua provinsi di Indonesia.
Dengan karakteristik lansia perempuan di Indonesia dengan status hidup menjanda, pendidikan yang lebih rendah, lebih banyak tidak bekerja, dan angka kesehatan yang rendah, membuat lansia perempuan memiliki peluang kerentanan yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan, terutama kualitas hidup yang salah satunya diukur dari status ekonomi. Lan - sia perempuan juga akan lebih mudah jatuh pada jurang kemiskinan karena hidup mereka lebih banyak bergantung (hidup menjanda namun tidak bekerja), pendidikan mereka lebih rendah (berdampak pada kualitas pengetahuan dan ketertinggalan informasi).

## Grafik 6: Persentase Penduduk Lansia Perempuan Tidak Bekerja (Pengangguran, Mengurus Rumah Tangga dan Lainnya) Berdasarkan Provinsi di Indonesia Tahun 2017
Namun  demikian,  berdasarkan  status  ketimpangan  kesejahteraan  ekonomi  rumah tangga  penduduk  lansia  perempuan,  terlihat  bahwa  status  ekonomi  40  persen  terendah menunjukkan penurunan yang cukup berarti dari tahun ke tahun, diikuti kenaikan secara per - lahan penduduk lansia perempuan pada 40 persen ekonomi menengah, dan penduduk lansia perempuan 20 persen ekonomi tinggi.
Grafik 7: Persentase Penduduk Lansia Perempuan Menurut Status Ekonomi Rumah Tangga Tahun 2014-2017
Ainistikmalia, N. Determinants of The Elderly Female Population with Low Economic Status in Indonesia

## Determinan Status Ekonomi Rendah Penduduk Lanjut Usia Perempuan di Indonesia
Pada hasil analisis regresi berganda menggunakan eviews 10, diperoleh hasil  uji si - multan yang diperlihatkan dari nilai uji F-statistics sebesar 7,963938 dengan p-value sebesar 0,000090<0,05 atau batas kritis penelitian, yang diartikan bahwa angka kesakitan, status tidak bekerja, status janda, status sebagai kepala rumah tangga dan buta huruf lansia perempuan secara serentak/simultan berpengaruh secara signifikan terhadap status ekonomi rendah lan - sia perempuan.
Tabel 1: Hasil Pengolahan Regresi Berganda Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 37.78663 26.77024 1.411516 0.1691 ANGKAKESAKITAN 0.622350 0.431596 1.441975 0.1604 TDKBEKERJA -0.942833 0.265917 -3.545594 0.0014 JANDA 0.904981 0.529632 1.708698 0.0986 KRT 0.373737 0.440938 -0.847595 0.4039 R-squared 0.587141 Mean dependent va 35.31588 Adjusted R-squared 0.513416 S.D. dependent var 14.35474 S.E. of regression 10.01324 Akaike info criterion 7.604478 Sum squared resid 2807.418 Schwarz criterion 7.873836 Log likelihood -123.2761 Hannan-Quinn criter 7.696337 F-statistic 7.963938 Durbin-Watson stat 1.871840 Prob(F-statistic) 0.000090
Namun demikian, jika dirinci gambaran pengaruh masing-masing variabel indepen - den terhadap dependen akan terlihat bahwa tidak semua variabel independen berpengaruh signifikan secara langsung terhadap variabel dependen. Dengan signifikansi sebesar 10 pers - en, hasil coefficient p-value dari t parsial menunjukkan bahwa hanya variabel tidak bekerja, janda dan buta huruf yang signifikan memiliki pengaruh langsung terhadap status ekonomi rendah lansia perempuan. Sementara angka kesakitan dan status kepala rumah tangga tidak signifikan.
Nilai koefisien determinasi berganda R-Squared memperlihatkan besarnya hubungan secara umum antar varabel independen dengan dependen. Angka 0,587 menunjukkan bahwa hubungan antar variabel independen dan dependen secara umum adalah 58,7 persen. Atau dengan kata lain dapat dikatakan bahwa variabel angka kesakitan lansia perempuan, lansia perempuan tidak bekerja, lansia perempuan dengan status janda, lansia perempuan dengan status kepala rumah tangga dan lansia perempuan yang buta huruf, di dalam model, dapat menjelaskan status ekonomi rendah lansia perempuan sebesar 58,7 persen, sedangkan sisan - ya dijelaskan oleh variabel di luar model yang tidak diteliti.
Angka adjusted R-Squared memperlihatkan besarnya nilai R-Squared yang telah terko - reksi dengan nilai standar error dan biasanya dianggap lebih akurat dibandingkan R-Squared. Nilai adjusted R-Squared sebesar 0,513 atau sebesar 51,3 persen. Nilai standar error model regresi (S.E of regression) sebesar 10,01324 lebih kecil dibanding nilai standar deviasi variabel response (S.D dependent var) sebesar 14,35474 yang dapat dimaknai bahwa model regresi valid sebagai model prediktor. Hal juga dapat diartikan bahwa model regresi dapat diterima untuk memprediksi nilai status ekonomi rendah lansia perempuan sebesar 51,3 persen.
Nilai koefisien positif menandakan hubungan variabel independen yang bernilai se - laras  terhadap  variabel  dependen.  Semakin  besar  independen  maka  dependen  juga  akan semakin besar, demikian sebaliknya. Nilai koefisien negatif menandakan hubungan variabel independen terhadap dependen yang berlawanan arah. Semakin besar independen maka de - penden akan semakin berkurang begitupun sebaliknya.
Dengan demikian Model Regresi yang terbentuk dari berbagai angka diatas adalah:
, , , , , , tan ker Y AngkaKesaki TdkBe ja Janda Krt ButaHuruf e 37 787 0 622 0 943 0 905 0 373 0 26 = + - + - + +
(2)
Persamaan ini menunjukkan status lansia perempuan sebagai kepala rumah tangga bernilai negatif, yang dapat dimaknai bahwa semakin banyak lansia perempuan yang bersta - tus sebagai kepala rumah tangga, maka semakin sedikit lansia perempuan yang berpendapa - tan (status ekonomi) rendah. Setiap perubahan satu persen pada status lansia perempuan sebagai krt, dapat mengakibatkan perubahan penurunan pada Y (status ekonomi rendah) se - besar 37,3 persen. Hal ini dimungkinkan karena lansia perempuan sebagai kepala rumah tang - ga biasanya adalah lansia aktif yang produktif dan sehat. Tanggung jawab lansia perempuan sebagai kepala rumah tangga juga akan membuatnya berusaha tetap berpenghasilan untuk menghidupi rumah tangganya.
Pada sisi pendidikan, terlihat bahwa variabel buta huruf memiliki koefiensi positif yang dapat dimaknai dengan semakin rendah lansia perempuan yang buta huruf, maka semakin menurun juga lansia perempuan dengan status ekonomi rendah, demikian sebaliknya. Hal ini sesuai dengan pendapat Haughton & Khandker (2012) yang mengatakan bahwa seseo - rang yang lebih baik dalam hal pendidikan memiliki penghasilan yang lebih tinggi dan dengan demikian sangat sedikit dari mereka yang miskin. Hal ini juga sejalan dengan penelitian oleh Prasetyo (2010) dan Rivanti (2017) yang menyatakan bahwa semakin baik pendidikan seseo - rang maka akan semakin tertutup peluang masuk ke dalam kemiskinan. Dalam hal ini, tingkat pendapatan yang rendah memiliki kerentanan dan peluang yang lebih tinggi jatuh ke dalam kemiskinan.
Demikian pula dengan lansia perempuan yang tidak bekerja menunjukkan hubungan yang negatif terhadap status ekonomi rendah lansia perempuan. Artinya setiap peningkatan satu persen lansia perempuan yang tidak bekerja akan mengurangi jumlah lansia perempuan dengan status ekonomi rendah sebesar 1 persen. Atau dapat dimaknai dengan semakin besar lansia perempuan yang menganggur atau tidak bekerja maka angka status ekonomi rendah lansia perempuan akan semakin kecil, demikian sebaliknya. Terjemahan dari angka ini bisa jadi karena lansia perempuan memiliki penopang pendapatan di luar rumah tangga, misalnya kiriman dari anak, penerima pendapatan pasif, dan lainnya. Namun untuk mengetahui latar belakang pastinya, patut dilakukan tinjauan ulang dan penelitian lanjutan terhadap hasil pe - nelitian yang saat ini telah ada.
Adapun untuk variabel status pernikahan janda dan angka kesakitan lansia perempuan memiliki  korelasi  positif.  Artinya, lansia  perempuan  dengan  status  pernikahan  janda  (cerai mati ataupun cerai hidup) dan angka kesakitan yang tinggi, berpeluang meningkatkan persen - tase penduduk lansia perempuan dengan status ekonomi rendah.

## Uji Asumsi Klasik Regresi OLS
Uji asumsi klasik adalah uji yang harus dipenuhi untuk model regresi OLS.
Ainistikmalia, N. Determinants of The Elderly Female Population with Low Economic Status in Indonesia

## Tabel 2: Hasil Uji Autokorelasi Serial Korelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.141274 Prob. F(2,26) 0.8689 Obs*R-squared 0.365513 Prob. Chi-Square(2) 0.8330
Tabel 2 menunjukkan uji autokorelasi menggunakan uji Breusch-Godfrey Serial Cor - relation LM Test. Tampak bahwa nilai p-value Prob. Chi- Square (2) 0,8330 > 0,05 sehingga terima Ho atau yang berarti tidak ada masalah autokorelasi serial.

## Grafik 8: Hasil Uji Normalitas Residual
Uji normalitas residual menggunakan metode Jarque Bera menghasilkan nilai sebesar 1,093 dengan p-value sebesarr 0,579>0,05 sehingga terima H0 atau yang berarti residual ber - distribusi normal.
Uji multikolineritas digunakan untuk menilai apakah ada korelasi atau interkorelasi an - tar variabel bebas dalam model regresi. Hasil Centered VIF untuk semua variabel iindependen bernilai kurang dari 10, yang dapat dimaknai bahwa tidak terdapat masalah multikolineritas dalam model prediksi.
Tabel 3: Hasil Uji Multikolinearitas Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C 716.6460 243.0158 NA ANGKAKESAKITAN 0.186275 47.52605 1.082862 TDKBEKERJA 0.070712 112.7051 1.495726 JANDA 0.280510 306.0171 2.839666 KRT 0.194426 79.90110 3.140138 BUTAHURUF 0.016885 4.837683 1.256202 Tabel 4: Hasil Uji Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test Breusch Pagan Godfrey F-statistic 1.144911 Prob. F(5,28) 0.3604 Obs*R-squared 5.771309 Prob. Chi-Square(5) 0.3291 Scaled explained SS 2.213075 Prob. Chi-Square(5) 0.8189
Hasil uji heteroskedastisitas menggunakan Uji Breusch Pagan Godfrey menunjukkan Prob. Chi-Square(5) pada obs*R-Squared sebesar 0,3291>0,05 maka terima H0 yang berarti bahwa model regresi bersifat homoskedastisitas atau dengan kata lain tidak aa masalah asum - si non heteroskedastisitas.

## Tabel 5: Hasil Uji Linieritas
Omitted Variables: Squares of fitted values Value df Probability t-statistic 0.871249 27 0.3913 F-Statistic 0.759075 (1, 27) 0.3913 Likelihood ratio 0.942683 1 0.3316
Uji  linieritas  biasanya  dilakukan  untuk  membentuk  suatu  model  baru  yang  bersifat BLUE (Best Linier Unbiased Estimation). Uji ini dilakukan dengan menggunakan Ramsey Reset Test. Hasil p-value pada baris F-Statistics menunjukkan nilai 0,3913>0,05 sehingga dapat disi - mpulkan bahwa variabel bebas linier dengan variabel terikat dan asumsi BLUE terpenuhi.

## Kesimpulan
Gambaran umum karakteristik lansia perempuan di Indonesia adalah hidup dengan status menjanda, pendidikan yang lebih rendah, lebih banyak tidak bekerja, dan angka kes - ehatan yang rendah, membuat lansia perempuan memiliki peluang kerentanan yang lebih besar  dalam  berbagai  aspek  kehidupan,  terutama  kualitas  hidup  yang  salah  satunya  ialah rendahnya pendapatan.
Dari populasi lansia yang ada di Indonesia, sebesar 52,52 persen adalah lansia perem - puan, dengan angka ketergantungan mencapai 14,8 persen pada tahun 2017. Sementara jika dilihat berdasarkan wilayah, pada tahun yang sama, rasio ketergantungan lansia perempuan perdesaan lebih besar (16,27) dibandingkan perkotaan (13,55). Artinya, penduduk lansia per - empuan akan lebih banyak ditemukan di perdesaan.
Dalam hal pendidikan, disparitas antara lansia perempuan dan lansia laki- laki tampak demikian nyata. Pada tahun 2017, angka buta huruf dan angka tidak pernah bersekolah lansia perempuan dua kali lebih besar dibandingkan lansia laki- laki. Sementara pada sisi ketengak - erjaan, kesenjangan karakteristik lansia laki-laki dan perempuan juga dua kali lipat Pada tahun 2017, persentase lansia laki-laki bekerja berjumlah 63,29 persen sementara    lansia    perem - puan hanya sebesar 33,79 persen. Akibatnya jumlah lansia perempuan dengan status tidak bekerja yakni pengangguran, mengurus rumah tangga dan lainnya menjadi semakin besar. Kondisi ini hampir merata pada semua provinsi di Indonesia.
Hidup  menjanda  dan  tidak  bekerja,  adalah  dua  karakteristik  demografis  lain  yang melekat pada lansia perempuan. Lansia perempuan dengan status menjanda, baik dengan status cerai mati ataupun cerai hidup berjumlah 58,71 persen pada tahun 2017, atau setara tiga kali lipat dari lansia laki-laki yang hidup menjanda.
Lansia perempuan juga akan lebih mudah jatuh pada jurang kemiskinan karena hidup mereka lebih banyak bergantung (hidup menjanda namun tidak bekerja), pendidikan mere - ka lebih rendah (berdampak pada kualitas pengetahuan dan ketertinggalan informasi) dan kondisi kesehatan mereka yang rendah.
Pada hasil analisis regresi berganda, didapatkan hasil bahwa variabel lansia perem - puan tidak bekerja, angka kesakitan lansia perempuan, lansia perempuan dengan status cerai mati dan rata-rata lama sekolah lansia perempuan secara simultan/bersama-sama memiliki
Ainistikmalia, N. Determinants of The Elderly Female Population with Low Economic Status in Indonesia
pengaruh  dan  dapat  menjelaskan  variabel  kemiskinan  lansia  perempuan  dengan  kekuatan keeratan hubungan sebesar 51,3 persen. Seluruh varabel independen secara simultan/bersa - ma-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Ini juga dapat diartikan bahwa model regresi dapat diterima untuk memprediksi nilai status ekonomi rendah lansia perempuan.
Namun demikian, jika dirinci gambaran pengaruh masing-masing variabel independen terhadap dependen akan terlihat bahwa tidak semua variabel independen berpengaruh sig - nifikan secara langsung terhadap vaiabel dependen. Dari hasil coefficient tampak bahwa ha - nya variabel tidak bekerja, janda, dan buta huruf yang signifikan memiliki pengaruh langsung terhadap status ekonomi rendah lansia perempuan, sisanya tidak memberi pengaruh yang berarti.
Perlu pengkajian lebih mendalam terhadap determinan status ekonomi rendah lansia perempuan yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini, sehingga nantinya akan memberi - kan manfaat dan masukan bagi pemerintah ataupun peneliti lainnya agar mampu membuat model untuk menekan angka ketimpangan kesejahteraan dan kerentanan kemiskinan lansia perempuan sebagai salah satu tantangan nyata ageing population atau penuaan penduduk.

## Daftar Pustaka
Adioetomo, S. M., & Pardede, E. L. (Eds.). (2018). Memetik bonus demografi: membangun manusia sejak dini . Depok: Rajawali Pers.
Affandi, M. (2009). Faktor-faktor yang mempengaruhi penduduk lanjut usia memilih untuk bekerja. Journal of Indonesian Applied Economics , 3(2).
Badan Perencana Pembangunan Nasional (Bappenas), Badan Pusat Statistik (BPS), & United Nation  Population Fund (UNFPA). 2018. Proyeksi Penduduk Indonesia, 2015- 2045. Jakar- ta: BPS.
B adan Pusat Statistik. (2009). Statistik Indonesia. Jakarta: Badan Pusat  Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2018). Statistik Penduduk Lanjut Usia 2017. Jakarta: Badan Pusat Statis - tik.
Correa, A. F. (2017). On the Measurement of Multidimensional Poverty as a Policy Tool: Em - pirical Applications to Chile, Colombia, Equador and Peru . Datawyse/Universitaire Pers Maastricht.
Espinoza-Delgado, J., & Klasen, S. (2018). Gender and multidimensional poverty in Nicaragua: An individual based approach. World Development , 110, 466-491.
Haughton, J., & Shahidur, R. K. (2012). Guidelines Poverty and Inequality . The World Bank. Salemba Empat. Jakarta. Indonesia.
Heryanah, H. (2015). Ageing population dan bonus demografi kedua di Indonesia. Populasi , 23(2), 1-16.
Haughton, J., & Khandker, S. R. (2012). Pedoman tentang kemiskinan dan ketimpangan . Jakar- ta: Salemba Empat.
Prastyo, A. A., & EDY YUSUF, E. Y. (2010). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan (Studi Kasus 35 Kabupaten/Kota Di Jawa Tengah Tahun 2003-2007 (Doctoral dissertation, UNIVERSITAS DIPONEGORO).
Rivanti, G. (2017). Pengaruh Angka Harapan Hidup, Rata-Rata Lama Sekolah Dan Pengelu - aran Perkapita Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2010-2015
(Doctoral dissertation, UAJY).
Sa’diyah, Y. H., & Arianti, F. (2012). Analisis kemiskinan rumah tangga melalui Faktor-faktor yang mempengaruhinya Di kecamatan tugu kota semarang. Diponegoro Journal Of Eco - nomics , 1(1), 99-109.
TNP2K. (2014). Upaya Khusus Penurunan Tingkat Kemiskinan: Panduan Penargetan Program Penanggulangan Kemiskinan Berbasis Wilayah . Jakarta: TNP2K.
Yusuf, M. (2007). Dimensi Gender Dalam Kehidupan Penduduk Lansia Di Indonesia. Populasi , 18(1), 15-26.