P-ISSN: 2477-1880; E-ISSN: 2502-6623 June 2023, Vol. 9 No. 1
Binomial Logistic Regression Analysis of Hypertension Based on 4 Risk Factors and 2 Protective Factors Based on Simultaneous Test of Omnimbus Likelihood Ratio
Author : Febry Istyanto 1
febryistyanto@gmail.com, Poltekkes Kemenkes Jayapura 1
DOI :10.24903/kujkm.v8i1. 2039.
Received : February 2023 Accepted : June 2023
Published : June 2023
P-ISSN: 2477-1880  E-ISSN: 2502-6623 Kesmas Uwigama : Jurnal Kesehatan Masyarakat

## Abstract
Background: Hypertension  is  one  of  the  most  common  and  dangerous  non- communicable diseases in the world. The prevalence of hypertension in Indonesia reaches 34.1% and is the main cause of premature death and disability.
Research Metodes: This study aims to determine the biopsychosocial relationship to the incidence of hypertension.
Results: Hypertension is influenced by anxiety (OR= 7.45; 95% CI= 2.35 to 23.66; p<0.001),  stress  (OR=  2.95;  95%  CI=  1.14  to  7.63;  p=0.026)  ,  sleep  quality  (OR= 8.15; 95% CI= 3.04 to 21.83; p<0.001), family history (OR= 2.83; 95% CI= 1.11 to 7.19;  p=0.029)  ,  physical  activity  (OR=  0.118;  95%  CI=  0.038  to  0.367;  p<0.001), vegetable and fruit consumption (OR= 0.20; 95% CI= 0.06 to 0.59; p=0.003). Conclusion: anxiety,  stress,  sleep  quality,  family  history,  physical  activity, consumption of vegetables and fruit affect the incidence of hypertension.
Keywords: Hypertension, Binomial, Biopsychosocial.

## Abstrak
Latar  Belakang: Hipertensi  merupakan  salah  satu  penyakit  tidak  menular  yang paling  banyak  dan  berbahaya  di  dunia.  Prevalensi  Hipertensi  di  Indonesia mencapai angka 34.1% dan menjadi pencetus utama penyebab kematian dini dan kecacatan.
Tujuan: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  biopsikososial terhadap kejadian hipertensi.
Metode  Penelitian: Jenis  penelitian  ini  adalah  studi  penelitian  analitik observasional  dengan  pendekatan  kasus  kontrol.  Sampel  dipilih  secara fixed disease  sampling sebanyak  225  subjek  di  RSUD  Dr.  Moewardi  Surakarta, menggunakan  perbandingan  1:2  antara  kelompok  kasus  dan  kontrol.  Variabel dependen  adalah  kejadian  hipertensi.  Variabel  independen  adalah  kecemasan, stress,  kualitas  tidur,  riwayat  keluarga,  aktivitas  fisik,  konsumsi  sayur  dan  buah. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner dan dianalisis dengan Regresi Logistik Binomial.
Hasil: Hipertensi  dipengaruhi  oleh  kecemasan  (OR=  7,45;  CI95%=  2,35  hingga 23,66;  p<0,001),  stres  (OR=  2,95;  CI95%=  1,14  hingga  7,63;  p=0,026),  kualitas tidur (OR= 8,15; CI95%= 3,04 hingga 21,83; p<0,001), riwayat keluarga (OR= 2,83;
CI95%=  1,11  hingga  7,19;  p=0,029),  aktivitas  fisik  (OR=  0,118;  CI95%=  0,038 hingga 0,367; p<0,001), konsumsi sayur dan buah (OR= 0,20; CI95%= 0,06 hingga 0,59; p=0,003).
Kesimpulan: kecemasan,  stres,  kualitas  tidur,  riwayat  keluarga,  aktivitas  fisik, konsumsi sayur dan buah berpengaruh terhadap kejadian hipertensi.
Kata kunci : Hipertensi, Binomial, Biopsikososial.

## Copyright Notice
This work is licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License.

## Pendahuluan
Hipertensi  adalah  salah  satu  penyakit tidak menular yang berbahaya dengan persentase cukup tinggi di dunia yang menjadi faktor  utama  penyebab  gagal  ginjal,  jantung koroner,  stroke,  gagal  jantung,  dan  serangan jantung (WHO, 2018; WHO, 2022). Hipertensi  memiliki  julukan  khusus  sebagai silent  killer dengan  ciri  yang  khas  dimana tekanan darah yang tinggi secara teratur, yang mana tekanan darah systole berada pada ≥ 140 mmHg sedangkan nilai diastole berada pada ≥ 90 mmHg (WHO, 2022; Syukkur et al., 2022). Hipertensi  saat  ini  banyak  dipengaruhi  oleh biopsikososial,  gaya  hidup  yang  tidak  sehat, merokok,  dan  pola  makan  tidak  sehat  (Putra, 2022; Istyanto et al., 2018).
Kejadian  hipertensi  di  Indonesia  pada penduduk  dengan  usia  diatas  18  tahun  ada pada  angka  34,1%  (Kemenkes  RI,  2018). Kejadian  hipertensi  di  Provinsi  Jawa  Tengah termasuk  tinggi  khusunya  di  Kota  Surakarta. Salah  satu  data  yang  mendukung  kejadian tersebut  adalah  hipertensi  masuk  5  besar penyakit  tidak  menular  yang  terbanyak  di RSUD Moewardi Surakarta pada tahun 2017.
Istyanto,  et  al  Pada  akhir  tahun  2018 pernah melakukan penelitian terkait hipertensi yang  dikaitkan  biopsikososial  dengan  uji biostatistik  jenis  analis  jalur,  namun  perlu diketahui bahwa pengembangan analisis dengan  model  biostatistik  populer  laiinya seperti  analisis  Regresi  Logistik  Binomial dengan  pendekatan  uji  Rasio  Simultan Omnimbus  Likelihood  juga  perlu  dikaji  demi kemajuan ilmu pengetahuan Kesehatan masyarakat khususnya PTM jenis hipertensi.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut maka penulis tertarik mengembangkan pengukuran  ulang  dari  sisi  biostatistik  hasil Hipertensi  yang  sudah  dilakukan  pada  tahun 2018 kedalam  model Regresi Logistik Binomial  dengan  pendekatan  uji  Rasio Simultan Omnimbus Likelihood baik dari segi faktor risiko maupun faktor protektif.
Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  jenis  Kasus- Kontrol  dengan  pendekatan Fix  Disease Sampling perbandingan 1:2. Perbandingan 1:2 direalisasikan  225  responden  yang  terdiri  dari 75  responden  penderita  hipertensi  sebagai kasus  dan  150  responden  yang  bebas hipertensi sebagai control. Responden diambil di  RSUD  Moewardi  Surakarta  pada  tahun 2018  akhir.  Penelitian  ini  sudah  lulus  melalui kode  etik  dari  Fakultas  Kedokteran  UNS dengan  nomor  01/18/09/282  yang  diterbitkan pada tanggal 25 Sepetember 2018.

## Hasil Penelitian
Hasil  akhir  yang  didapatkan  berupa hasil  Uji  biostatistik  berupa  Uji  Determinasi R;  Uji  Rasio  Omnimbus  Likelihood;  Uji Multikolineriatas; dan Uji Binomial Logistik 1 Nilai Uji Determinasi R untuk data Kategorik dengan 3 luaran
Tabel 1. Uji Determinasi R Kategorikal
No  Determinasi R Hasil 1 R 2 McF 0,573 2 R 2 CS 0,518 3 R 2 N 0,720

## 2 Uji Rasio Omnimbus Likelihood dan Uji
Prediksi
Tabel 2. Uji Rasio Omnimbus Likelihood
Predictor χ² df p Kecemasan 12.15 1 < .001 Stress 5.13 1 0.024 Kualitas tidur 20.19 1 < .001 Riwayat hipertensi 4.95 1 0.026 Aktifitas fisik 14.72 1 < .001 Konsumsi sayur buah 9.62 1 0.002
June 2023, Vol. 9 No. 1

## Tabel 3. Uji Prediksi
Accuracy Specificity Sensitivity AUC 0.889 0.920 0.827 0.946
Catatan. The cut-off value is set to 0.5

## 3 Uji Multikolineriatas dan Kurva ROC
Tabel 4. Uji Multikolineriatas
VIF Tolerance Kecemasan 1.57 0.639 Stress 1.07 0.932 Kualitas tidur 1.17 0.857 Riwayat hipertensi 1.04 0.958 Aktifitas fisik 1.54 0.648
VIF Tolerance Konsumsi sayur buah 1.17 0.856

## Gambar 1. Kurva ROC

## 4 Uji Binomial Logistik

## Tabel 5. Uji Binomial Logistik
95% Confidence Interval 95% Confidence Interval Predictor Estimate Lower Upper SE Z p Odds ratio Lower Upper Intercept -2.08 -3.514 -0.637 0.734 -2.83 0.005 0.125 0.0298 0.529 Kecemasan 2.01 0.854 3.164 0.589 3.41 < .00 1 7.453 2.3483 23.656 Stress 1.08 0.131 2.032 0.485 2.23 0.026 2.949 1.1399 7.627 Kualitas tidur 2.10 1.114 3.083 0.502 4.18 < .00 1 8.154 3.0453 21.831 Riwayat hipertensi 1.04 0.108 1.974 0.476 2.19 0.029 2.831 1.1138 7.198 Aktifitas fisik -2.14 -3.270 -1.001 0.579 -3.69 < .00 1 0.118 0.0380 0.367 Konsumsi sayur buah -1.60 -2.679 -0.528 0.549 -2.92 0.003 0.201 0.0686 0.590

## Pembahasan
Hasil  determinasi  (R)  atau  secara biostatistik  sering  disebut  sebagai  Pseudo  R Square  ini  menunjukan  berbagai  nilai  korelasi diatas  0,5  yang  artinya  variabel  independent memiliki  ikatan  yang  cukup  kuat  terhadap variabel dependent. Pseudo R digunakan untuk menilai kekuatan hubungan timbal balik antara
variabel independent terhadap variabel dependent  yang  datanya  bersifat  kategorikal dan  jenis  ini  secara  khas  dipakai  pada  uji regresi  logistik  berganda  atau  binary  logistik (Hemmert  et  al.,  2018;  Smith  &  McKenna, 2013;  Walker  &  Smith,  2016;  Allison,  2014; Rose & Mann, 2011). Secara terperinci nilai R McFadden  0,573  yang  artinya  sebanyak  57,3 %  keragaman  dapat  dijelaskan  oleh  model, sedangkan  sisanya  (100%-57,3%)  =  42,7%
dijelaskan  oleh  faktor  (variabel)  lain  di  luar model  penelitian.  Nilai  R  Cox&Snell  0,518 yang  artinya  sebanyak  51,8  %  keragaman dapat  dijelaskan  oleh  model,  sedangkan sisanya  (100%-51,8%)  =  48,2%  dijelaskan oleh  faktor  (variabel)  lain  di  luar  model penelitian.  Terakhir  nilai  R  Nagelkerke  0,720 yang  artinya  sebanyak  72%  keragaman  dapat dijelaskan  oleh  model,  sedangkan  sisanya (100%-72%)  =  28%  dijelaskan  oleh  faktor (variabel) lain di luar model penelitian.
Hasil  uji  Rasio  Omnimbus  Likelihood menunjukan  semua  variabel  independent berada  pada  nilai  dibawah  0,05  yang  artinya variabel  Kecemasan,  Stress,  Kualitas  tidur, Riwayat  hipertensi,  Aktifitas  fisik,  dan Konsumsi  sayur  buah  berpengaruh  secara nyata terhadap kejadian hipertensi.
Hasil  akurasi,  spesifitas,  sensitifitas, dan  AUC  secara  berurutan  memiliki  nilai 88,9%;  92,9%;  82,7%;  dan  94,6%.  Nilai tersebut mengindikasikan bahwa penelitian ini relatif sangat baik dan dapat dipercaya.
Nilai Variance  Inflation  Factor (VIF) pada penelitian ini berada pada angka dibawah 10.  Nilai  VIF  dibawah  10  memiliki  makna bahwa  tidak  terdapat  dan  tidak  ditemukan kejadian multikolinearitas pada setiap variabel bebas  terhadap  variabel  dependent  (Myers, 1990;  Williams,  2015;  Montgomery  et  al., 2021).
Nilai  Tolerance  pada  6  variabel independent terhadap dependent berada di atas 0,6  yang  artinya  tidak  ada  multikolinearitas serta  secara  keseluruhan  hasilnya  dapat diterima.  Berbagai  rekomendasi  untuk  tingkat toleransi yang dapat diterima telah dipublikasikan dalam berbagai literatur. Secara umum,  nilai  0,10  direkomendasikan  sebagai tingkat  toleransi  minimum  (Tabachnick  & Fidell,  2001).  Namun,  nilai  minimum  yang disarankan setinggi 0,20 juga telah disarankan (Menard,  1995)  dan  nilai  0,25  dapat  dilihat digunakan dalam literatur (Huber & Stephens, 1993). Tampaknya para peneliti dapat menggunakan  kriteria  mana  pun  yang  mereka pilih  untuk  membantu  memenuhi  tujuan mereka sendiri.
Uji  binomial  logistik  menampilkan hasil  multivariat  dan  menjadi  inti  dari penelitian  berupa  Odd  Rasio  (OR).  Dalam penelitian ini ada teridentifikasi 4 faktor risiko dan 2 faktor protektif. Faktor risiko terdiri dari kecemasan,  stres,  kualitas  tidur  dan  riwayat keluarga  dikarenakan  nilai  OR  diatas  1 sedangkan faktor protektif terdiri dari aktivitas fisik,  konsumsi  sayur  dan  buah  dikarenakan nilai OR nya dibawah 1.
Selanjutnya  nilai  OR  “Kecemasan” adalah  7,45  yang  artinya  responden  yang sering mengalami kecemasan berlebih berisiko 7,45  kali  mengalami  hipertensi  dibandingkan dengan  responden  yang  bisa  mengontrol kecemasan  dengan  baik.  Nilai  OR  “Stress” 2,95  yang  artinya  responden  yang  sering mengalami  stress  berlebih  berisiko  2,95  kali mengalami  hipertensi  dibandingkan  dengan responden yang bisa mengontrol stress dengan baik.  Fakta  dilapangan  kecemasan  secara nyata  berkorelasi  dengan  kejadian  hipertensi (Pramana  et  al.,  2016;  Zahara,  2019; Polishchuk et al., 2021) .
Nilai  OR  “Kualitas  Tidur”  8,15  yang artinya responden yang memiliki kualitas tidur yang  tidak  baik  berisiko  8,15  kali  mengalami hipertensi  dibandingkan  responden  dengan kualitas  tidur  yang  baik.  Kualitas  tidur  yang kurang baik secara nyata dapat mempengaruhi kejadian hipertensi hingga 1,48 kali (Lo et al., 2018) .  Kualitas  tidur  yang  buruk  juga menyebabkan 1,17 kali (Zhao et al., 2018).
Nilai  OR  “Riwayat  Hipertensi”  2,83 yang artinya responden yang memiliki riwayat hipertensi  berisiko  2,83  kali  mengalami hipertensi  dibandingkan  dengan  responden tanpa  Riwayat  hipertensi.  Riwayat  keluarga yang  menderita  hipertensi  secara  nyata berpengaruh untuk terjadinya hipertensi (Adam et al., 2018).
Nilai OR “Aktifitas Fisik” adalah 0,12 artinya  88%  responden  yang  melakukan aktifitas fisik secara rutin akan terlindungi dari kejadian  hipertensi  dibandingkan  dengan responden  yang  jarang  melakukan  aktifitas fisik.  Menurut Di  Raimondo  et  al.,  2021
June 2023, Vol. 9 No. 1
bahwa  aktifitas  fisik  memberikan  manfaat yang  baik  bagi  tubuh  untuk  mendapatkan tekanan darah yang normal. Dengan melakukan  aktifitas  fisik  secara  teratur dengan level menengah memiliki dampak baik terhadap tekanan darah (Nagata et al., 2021).
Nilai OR “Konsumsi Sayur dan Buah” adalah  0,20  artinya  80%  responden  yang mengkonsumsi  sayur  dan  buah  secara  teratur akan  terlindungi  dari  kejadian  hipertensi dibandingkan  dengan  responden  yang  jarang mengkonsumsi  sayur  dan  buah (Hamidah  , 2015; Maryoto, 2020) .
Kesimpulan kecemasan, stres, kualitas tidur, riwayat  keluarga,  aktivitas  fisik,  konsumsi sayur dan buah berpengaruh terhadap kejadian hipertensi. Sayur dan buah-buahan sangat baik bagi  system  Kesehatan  tubuh  karena  banyak mengandung serat

## Referensi
Adam,  A.  G.  A.,  Nelwan,  J.  E.,  &
Wariki,  W.  M.  V.  (2018).  KEJADIAN HIPERTENSI DAN RIWAYAT KELUARGA MENDERITA
HIPERTENSI DI PUSKESMAS  PACEDA  KOTA  BITUNG. KESMAS:  Jurnal  Kesehatan  Masyarakat Universitas  Sam  Ratulangi,  7(5),  Article  5. https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/kesm as/article/view/22131 .
Di Raimondo, D., Buscemi, S., Musiari, G., Rizzo, G., Pirera, E., Corleo, D., Pinto, A.,
&  Tuttolomondo,  A.  (2021).  Ketogenic  Diet, Physical Activity, and Hypertension-A Narrative  Review.  Nutrients,  13(8),  2567. https://doi.org/10.3390/nu13082567 .
Fox,  J.,  &  Weisberg,  S.  (2020). car: Companion  to Applied Regression . [R package]. Retrieved from https://cran.r- project.org/package=car .
Hamidah,  S.  (2015).  Sayuran  dan  buah serta  manfaatnya  bagi  kesehatan.  Artikel Ilmiah.  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri Yogyakarta.
Hemmert,  G.  A.  J.,  Schons,  L.  M., Wieseke,  J.,  &  Schimmelpfennig,  H.  (2018). Log-likelihood-based  Pseudo-R2  in  Logistic Regression: Deriving Sample-sensitive Benchmarks. Sociological Methods & Research, 47(3), 507–531. https://doi.org/10.1177/0049124116638107
Huber,  E.,  &  Stephens,  J.  D.  (1993). Political  parties  and  public  pensions:  a quantitative  analysis.  Acta Sociologica,  36(4),
309-325. Hypertension. (n.d.). Retrieved February 6, 2023, from https://www.who.int/health- topics/hypertension
Istyanto,  F.,  Mudigdo,  A.,  &  Rahardjo, S. S. (2018). Path analysis on the biopsychosocial factors associated with hypertension. Population.
Kemenkes  RI.  (2018).  Hasil  Utama Riskesdas 2018. Kemenkes RI.
Lo, K., Woo, B., Wong, M., & Tam, W. (2018).  Subjective  sleep  quality,  blood pressure,  and  hypertension:  A  meta-analysis. Journal  of  Clinical  Hypertension  (Greenwich,
Conn.), 20(3), 592–605.
https://doi.org/10.1111/jch.13220 .
Maryoto, A. (2020). Manfaat Serat bagi Tubuh. Alprin.
Menard,  S.  (1995).  Sage  University paper series on quantitative applications in the social  sciences.  Applied  logistic  regression analysis, 07-106.
Montgomery,  D.  C.,  Peck,  E.  A.,  & Vining,  G.  G.  (2021).  Introduction  to  linear regression analysis. John Wiley & Sons.
Myers,  R.  H.,  &  Myers,  R.  H.  (1990). Classical and modern regression with applications (Vol. 2). Duxbury press Belmont, CA.
Nagata,  J.  M.,  Vittinghoff,  E.,  Pettee
Gabriel,  K.,  Garber,  A.  K.,  Moran,  A.  E., Sidney, S., Rana, J. S., Reis, J. P., & Bibbins- Domingo,  K.  (2021).  Physical  Activity  and Hypertension  From  Young  Adulthood  to Middle  Age.  American  Journal  of  Preventive
June 2023, Vol. 9 No. 1
Medicine, 60(6),757–765. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2020.12.018 .
Polishchuk,  O.  Y.,  Tashchuk,  V.  K., Barchuk, N. I., Amelina, T. M., Hrechko, S. I.,
&  Trefanenko,  I.  V.  (2021).  ANXIETY  AND
DEPRESSIVE  DISORDERS  IN  PATIENTS WITH ARTERIAL
HYPERTENSION.
Wiadomosci  Lekarskie  (Warsaw,  Poland:
1960), 74(3 cz 1), 455–459.
Pramana,  K.  D.,  Okatiranti,  O.,  & Ningrum, T. P. (2016). HUBUNGAN TINGKAT KECEMASAN DENGAN KEJADIAN HIPERTENSI DI

## PANTI
SOSIAL  TRESNA  WERDHA  SENJARAWI BANDUNG.  Jurnal  Keperawatan  BSI,  4(2), Article 2. https://doi.org/10.31311/.v4i2.863 .
Putra,  S.  (2022).  Pengaruh  Gaya  Hidup Dengan  Kejadian  Hipertensi  di  Indonesia  (A:
Systematic Review). Jurnal Pendidikan Tambusai, 6(2), 15794–15798.
R  Core  Team  (2021). R:  A  Language and  environment  for  statistical  computing . (Version  4.0)  [Computer  software].  Retrieved from https://cran.r-project.org .  (R  packages retrieved from MRAN snapshot 2021-04-01).
Rose, W., &  Mann,  I. J.  S.  (2011).  The Variability  of  Pseudo  R  2  s  in  Logistic
Regression Models. IUP Journal
of
Computational Mathematics, 4(1).
Sing,  T.,  Sander,  O.,  Beerenwinkel,  N.,
& Lengauer, T. (2015). ROCR: Visualizing the Performance  of  Scoring  Classifiers .  [R package]. Retrieved from https://cran.r- project.org/package=ROCR .
Smith, T. J., & McKenna, C. M. (2013). A comparison of logistic regression pseudo R2
indices.
Multiple Linear Regression Viewpoints, 39(2), 17–26. Syukkur,  A.,  Vinsur,  E.  Y.  Y.,  &
Nurwiyono,  A.  (2022).  Pemberdayaan  Kader Lansia dalam Upaya Penatalaksanaan
Hipertensi.  Selaparang:  Jurnal  Pengabdian Masyarakat Berkelanjutan, 6(2).
Tabachnick,  B.  G.,  &  Fidell,  L.  S. (2001).  Using  Multivariate  Statistics,  Allyn and  Bacon,  Boston,  MA.  Using  Multivariate Statistics,  4th  ed.  Allyn  and  Bacon,  Boston, MA.
The  jamovi  project  (2021). jamovi . (Version  2.2)  [Computer  Software].  Retrieved from https://www.jamovi.org.
Walker,  D.  A.,  &  Smith,  T.  J.  (2016).
JMASM36:  Nine  pseudo  R^  2  indices  for binary  logistic  regression  models  (SPSS). Journal of Modern Applied Statistical Methods, 15(1), 43.
Walker,  D.  A.,  &  Smith,  T.  J.  (2016). JMASM36:  Nine  pseudo  R^  2  indices  for binary  logistic  regression  models  (SPSS). Journal of Modern Applied Statistical Methods, 15(1), 43.
WHO.  (2018). Global Health Estimates 2016:    Deaths    by  Cause,  Age,  Sex,  by Country  and  by  Region,  2000-2016.Geneva: World Health Organization.
Williams,  R.  (2015).  Multicollinearity. University of Notre Dame, 1-14.
Zahara, F. (2019). HUBUNGAN

## ANTARA
KECEMASAN DENGAN TEKANAN  DARAH  PADA  PENDERITA HIPERTENSI DI RSU PKU MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA. JURNAL PSIKOLOGI KOGNISI, 2(1), Article 1. https://doi.org/10.22303/kognisi.2.1.2017.42-
53 . Zhao,  S.,  Fu,  S.,  Ren,  J.,  &  Luo,  L.
(2018).  Poor  sleep  is  responsible  for  the impaired  nocturnal  blood  pressure  dipping  in elderly  hypertensive:  A  cross-sectional  study of elderly. Clinical and Experimental Hypertension (New  York, N.Y.:  1993),  40(6), 582–588.
https://doi.org/10.1080/10641963.2017.14114
95