Mei 2024

## Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Status Diabetes Mellitus pada Pra Lansia dan Lansia di Indonesia Menggunakan Model Regresi Logistik Biner
EVA FRIDIYANI PUTRI 1 , KISMIANTINI 2
1,2) Program Studi Statistika Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia e-mail: evafridiyani.2020@student.uny.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia merupakan negara yang menempati urutan ke-5 dengan penderita diabetes mellitus sekitar 19,5  juta  pada  tahun  2021  berdasarkan  laporan  International  Diabetes  Federation  2021.  Menurut publikasi  BPS  tahun  2022,  sejak  tahun  2021  Indonesia  telah  memasuki  struktur  penduduk  tua, sekitar 1 dari 10 penduduk adalah lanjut usia (lansia). Penduduk Indonesia yang berusia antara 45- 59 tahun termasuk kategori pra lansia dan di atas 60 tahun termasuk kategori lansia. Pada umumnya, penyakit yang dialami lansia merupakan penyakit tidak menular, seperti diabetes mellitus, jantung, dan hipertensi. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui faktor risiko yang memengaruhi status diabetes  mellitus  (ya/tidak)  pada  pra  lansia  dan  lansia  menggunakan  model  regresi  logistik  biner. Analisis data menggunakan model regresi logistik biner karena variabel responsnya berupa biner. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  risiko  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  logit  peluang menderita diabetes mellitus adalah variabel IMT (normal, gemuk, obesitas), tingkat pendidikan terakhir (tinggi),  status  sosial  ekonomi  subjektif  (menengah),  usia  lansia,  aktivitas  fisik,  hipertensi, mengonsumsi makanan manis, pemeriksaan kesehatan umum dan daerah tempat tinggal. Responden yang termasuk pada kategori lansia memiliki peluang lebih tinggi 1,383 kali untuk menderita diabetes mellitus dibandingkan dengan yang pra lansia.
Kata Kunci: Diabetes Mellitus, Lansia, Regresi Logistik.

## ABSTRACT
Indonesia  is  a country  that  ranks 5th  with  around 19.5  million people with diabetes  mellitus  in 2021 based on the International Diabetes Federation 2021 report. According to the BPS publication in 2022, since 2021 Indonesia has entered an old population structure, about 1 in 10 residents are elderly (elderly). The Indonesian population aged between 45-59 years is categorized as pre-elderly and above 60 years is categorized as elderly. In general, diseases experienced by the elderly are non-communicable diseases, such as diabetes mellitus, heart disease, and hypertension. The purpose of this study is to determine the risk factors that affect diabetes mellitus status (yes / no) in pre elderly and elderly using a binary logistic regression model. The data was analysed using binary logistic regression model because the response variable is binary. The results showed that the risk factors that had a significant effect on the logit of the chances of suffering from diabetes mellitus were the IMT variable (normal, obese, obese), the last level of education (high), subjective socioeconomic status (medium), elderly age, physical activity, hypertension, consuming sweet foods, general health checks and the area of residence. Respondents who are in the elderly category have a higher chance of 1.383 times to suffer from diabetes mellitus compared to those who are pre-elderly.
Keywords: Diabetes Mellitus, Elderly, Logistic Regression.

## 1.  PENDAHULUAN
Penyakit Tidak Menular (PTM) merupakan masalah kesehatan utama secara global yang setiap tahunnya membunuh 41 juta orang atau setara dengan 74% dari seluruh kematian dunia (WHO, 2023). PTM yang paling banyak dilaporkan adalah penyakit kardiovaskular, diabetes mellitus, dan  penyakit  pernafasan  kronis.  Organisasi  International  Diabetes  Federation  (IDF)
55
memproyeksikan  jumlah  kasus  diabetes  mellitus  pada  tahun  2021  sebesar  10,5%  dari  total penduduk  di  dunia  atau  setara  dengan  537  juta  orang  pada  usia  20-79  tahun.  Indonesia merupakan negara yang menempati urutan ke-5 dengan penderita diabetes mellitus sekitar 19,5 juta pada tahun 2021 dan  diperkirakan meningkat menjadi  28,6 juta  pada  tahun  2045  (IDF, 2021).
Sejak  tahun  2021,  Indonesia  telah  memasuki  struktur  penduduk  tua,  sekitar  1  dari  10 penduduk  adalah  lansia  (BPS,  2022).  Penduduk  yang  berusia  antara  45-59  tahun  termasuk kategori pra lansia  dan  di atas 60 tahun  termasuk  kategori  lansia. Pada  umumnya, penyakit yang  dialami  lansia  merupakan  penyakit  tidak  menular,  seperti  jantung,  diabetes  mellitus, hipertensi, dan stroke. Berdasarkan Riskesdas tahun 2018 prevalensi penderita diabetes mellitus berdasarkan diagnosis dokter terbanyak pada kelompok usia 55-64 tahun sebesar 6,3% dan usia 65-74 tahun sebesar 6,0%.
Diabetes mellitus adalah penyakit metabolik yang ditandai dengan hiperglikemia akibat kelainan sekresi  insulin,  kerja  insulin,  atau  keduanya.  Hiperglikemia  kronis  pada  diabetes  dikaitkan dengan  kerusakan  jangka  panjang,  disfungsi,  dan  kegagalan  berbagai  organ,  terutama  mata, ginjal,  saraf,  jantung,  dan  pembuluh  darah  (American  Diabetes  Association,  2014).  Diabetes mellitus biasa disebut dengan “The Silent Killer” karena dapat mengenai seluruh organ tubuh dan  menimbulkan  berbagai  macam  keluhan,  antara  lain  katarak,  jantung,  stroke,  gangguan pembuluh darah, infeksi paru-paru, dan sebagainya (Trisnawati & Setyorogo, 2013).
Kejadian  diabetes  mellitus  dapat  dihindari  melalui  pengendalian  faktor-faktor  yang memengaruhinya.  Berdasarkan  penelitian  menurut  Afifah  et  al.  (2022)  menunjukkan  bahwa usia,  status  perkawinan,  riwayat  hipertensi,  kadar  kolesterol  tinggi,  status  pekerjaan,  dan kebiasaan  mengonsumsi  makanan  manis  berhubungan  secara  signifikan  dengan  diabetes mellitus. Penelitian lainnya menurut Trisnawati & Setyorogo (2013) menunjukkan bahwa umur, riwayat  keluarga,  aktivitas  fisik,  tekanan  darah,  indeks  massa  tubuh,  stress,  dan  kadar kolesterol berhubungan dengan kejadian diabetes mellitus.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, belum ditemukan penggunaan model regresi logistik biner dalam menganalisis faktor-faktor risiko diabetes mellitus di Indonesia dengan data Indonesian Family  Life  Survey gelombang  ke-5  (IFLS5).  Salah  satu  model  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  status diabetes mellitus (ya/tidak) adalah model regresi logistik biner. Analisis regresi logistik biner adalah analisis regresi yang digunakan ketika variabel responsnya berupa biner dan variabel prediktornya berupa numerik ataupun kategorik (Garson, 2014).
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi status diabetes mellitus dan untuk mengetahui peluang pra lansia dan lansia untuk menderita diabetes mellitus.

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1 Variabel Penelitian
Data penelitian yang digunakan merupakan data sekunder yang diambil dari Indonesian Family Life Survey gelombang ke-5 (IFLS5) pada tahun 2014/2015 (Strauss et al., 2016). Sampel pada penelitian  ini  difokuskan  pada  empat  kondisi  yaitu  penderita  hipertensi,  bukan  penderita hipertensi, jenis kelamin laki-laki, dan jenis kelamin perempuan. Penelitian ini menggunakan sampel  dengan  responden  yang  memberikan  respons  lengkap  sebanyak  8.038  yang  berusia minimal  45  tahun.  Adapun  variabel-variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini disajikan pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Variabel-Variabel Penelitian Kode Nama Variabel Kategori 𝑌 Status Diabetes Mellitus 0 : Tidak 1 : Ya 𝑋 1 Indeks Massa Tubuh 0 : Kurus 1 : Normal 2 : Gemuk
Eva Fridiyani Putri, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3319
56 Kode Nama Variabel Kategori 3 : Obesitas 𝑋 2 Tingkat Pendidikan Terakhir 0 : Dasar 1 : Menengah 2 : Tinggi 𝑋 3 Status Sosial Ekonomi Subjektif  0 : Miskin 1 : Menengah 2 : Kaya 𝑋 4 Usia 0 : 45-59 tahun (pra lansia) 1 : 60 tahun ke atas (lansia) 𝑋 5 Jenis Kelamin 0 : Laki-laki 1 : Perempuan 𝑋 6 Status Pernikahan 0 : Belum Menikah 1 : Telah Menikah 𝑋 7 Status Merokok 0 : Tidak Pernah 1 : Aktif Merokok 𝑋 8 Aktivitas Fisik 0 : Tidak 1 : Ya 𝑋 9 Hipertensi 0 : Tidak 1 : Ya 𝑋 10 Mengonsumsi Makanan Manis 0 : Tidak 1 : Ya 𝑋 11 Pemeriksaan Kesehatan Umum 0 : Tidak 1 : Ya 𝑋 12 Daerah Tempat Tinggal 0 : Pedesaan 1 : Perkotaan

## 2.2 Model Regresi Logistik Biner
Model regresi logistik merupakan suatu model yang menggambarkan hubungan antara variabel respons yang bersifat dichotomous atau polychotomous dan beberapa variabel prediktor (Hosmer & Lemeshow, 2000). Jika variabel respons terdiri dari dua kategori maka disebut model regresi logistik biner. Persamaan model regresi logistik biner adalah (Hosmer & Lemeshow, 2000):
𝑔(𝑿) = 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝜋(𝑿)] = ln [ 𝜋(𝑿) 1−𝜋(𝑿) ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 … (1) dengan 𝛽 1 , 𝛽 2 , … , 𝛽 𝑘 adalah  koefisien  regresi  dari  variabel  prediktor, 𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑘 adalah  variabel prediktor  dan 𝑔(𝑿) = 𝑃(𝑌 = 1|𝑿) = 𝜋(𝑿) = exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 ) adalah  fungsi  logit  peluang sukses. Dari model regresi logistik biner pada persamaan (1) diperoleh model regresi logistik biner dugaan sebagai berikut:
𝑔̂(𝑿) = 𝛽̂ 0 + 𝛽̂ 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽̂ 𝑘 𝑋 𝑘
… (2)
Berdasarkan persamaan (2) diperoleh dugaan peluang sukses sebagai berikut:
𝜋̂(𝑿) = 𝑒𝛽 ̂ 0+𝛽̂1𝑋1+⋯+𝛽̂𝑘𝑋𝑘 1+𝑒𝛽 ̂ 0+𝛽̂1𝑋1+⋯+𝛽̂𝑘𝑋𝑘

## 2.3 Deteksi Multikolinearitas
Model regresi linear berganda perlu memenuhi asumsi tidak terjadi multikolinearitas. Salah satu metode untuk memeriksa multikolinearitas dengan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Formula VIF sebagai berikut (Gujarati & Porter, 2009):
𝑉𝐼𝐹 =
1 (1−𝑅 𝑗 2 ) … (4)
dengan 𝑅 𝑗 2 adalah  nilai  koefisien  determinasi  regresi  antara  variabel  prediktor  ke- j dengan variabel  prediktor  sisanya (𝑘 − 1) .  Jika  nilai 𝑉𝐼𝐹 > 10 ,  maka  terjadi  multikolinearitas.  Dengan demikian,  asumsi  tidak  terjadi  multikolinearitas  terpenuhi  jika 𝑉𝐼𝐹 < 10 (Gujarati  &  Porter, 2009).

## 2.4 Pendugaan Parameter
Distribusi 𝑌 𝑖 ditentukan oleh peluang 𝑃(𝑌 𝑖 = 1) = 𝜋(𝑋 𝑖 ) untuk “sukses” dan 𝑃(𝑌 𝑖 = 0) = 1 − 𝜋(𝑋 𝑖 ) untuk “gagal”. Fungsi peluang adalah sebagai berikut:
𝑃(𝑌 𝑖 = 𝑦 𝑖 ) = 𝜋(𝑿 𝑖 ) 𝑦 𝑖 [1 − 𝜋(𝑿 𝑖 )] 1−𝑦 𝑖
… (5) Fungsi likelihood berikut digunakan untuk memperoleh penduga yang memaksimumkan fungsi likelihood ini (Hosmer & Lemeshow, 2000):
𝐿(𝜷) = ∏ 𝜋(𝑿 𝑖 ) 𝑦 𝑖 [1 − 𝜋(𝑿 𝑖 )] 1−𝑦 𝑖
𝑛 𝑖=1
… (6) Untuk mempermudah perhitungan maka digunakan fungsi log-likelihood sebagai berikut:
ln[𝐿(𝜷)] = ln(∏ 𝜋(𝑿 𝑖 ) 𝑦 𝑖 [1 − 𝜋(𝑿 𝑖 )] 1−𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) = ∑ 𝑦 𝑖 ln[𝜋(𝑿 𝑖 )] + (1 − 𝑦 𝑖 ) ln[1 − 𝜋(𝑿 𝑖 )]
𝑛 𝑖=1 … (7) Selanjutnya nilai parameter 𝜷 didapatkan dengan menurunkan fungsi log-likelihood terhadap 𝛽 0 , 𝛽 1 , … , 𝛽 𝑘 dan disamadengankan 0 sebagai berikut: 𝜕 ln 𝐿(𝜷) 𝜕(𝛽 0 ) = 0, 𝜕 ln 𝐿(𝜷) 𝜕(𝛽 1 ) = 0, … , 𝜕 ln 𝐿(𝜷) 𝜕(𝛽 𝑘 ) = 0 … (8)
Persamaan (8) merupakan turunan dari fungsi ln likelihood terhadap setiap parameter menghasilkan penyelesaian yang implisit, sehingga digunakan penaksiran Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) dengan metode Fisher Scoring untuk optimasinya (Venables & Ripley, 2002). Proses IRLS yaitu dengan mengestimasi maksimum likelihood yang dihasilkan dari penggunaan estimasi Weight Least  Squares (WLS),  dengan  matriks  bobot  berubah  pada  setiap  perulangan.  Perulangan  ini terus dilakukan hingga konvergen, maka diperoleh dugaan maksimum likelihood dari 𝜷 adalah 𝜷 ̂ = (𝑿 𝑇 𝑾 ̂𝑿) −1 𝑿 𝑇 𝑾 ̂𝒛̂ (Agresti, 2015) .

## 2.5 Pengujian Parameter

## 2.5.1 Pengujian Parameter Serentak
Pengujian parameter serentak dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor secara serentak. Pengujian ini menggunakan uji Likelihood Ratio (LR) dengan hipotesis null adalah tidak ada variabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap logit peluang sukses variabel respons. Statistik uji LR adalah sebagai berikut (Hosmer & Lemeshow, 2000):
𝐺 = −2 ln ( 𝑛0 𝑛 ) 𝑛0 ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛1 ∏ 𝜋 ̂ 𝑗 𝑦𝑗 𝑛 𝑗=1 (1−𝜋 ̂ 𝑗 ) 1−𝑦𝑗 = −2 ln [ 𝐿 0 𝐿 1 ] … (9)
dengan 𝐿 0 adalah  nilai  maksimum  likelihood  tanpa  variabel  prediktor  dan 𝐿 1 adalah  nilai maksimum likelihood dengan variabel prediktor. Statistik uji LR mengikuti distribusi chi-square ( 𝑋 2 )  dengan  derajat  kebebasan 𝑘 adalah  banyaknya  variabel  prediktor.  Kriteria  keputusan 𝐻 0 ditolak jika nilai 𝐺 > 𝑋 0,05(𝑘) 2 atau nilai p-value < 0,05 (Hosmer & Lemeshow, 2000).

## 2.5.2 Pengujian Parameter Parsial
Pengujian parameter parsial dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respons. Pengujian ini menggunakan uji Wald dengan hipotesis null adalah tidak ada variabel prediktor  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  respons.  Statistik  uji Wald adalah sebagai berikut (Hosmer & Lemeshow, 2000):
𝑊 = 𝛽 ̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑗 ) … (10)
Eva Fridiyani Putri, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3319
58
𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ) = √𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑗 )
… (11)
dengan 𝛽̂ 𝑗 adalah penduga bagi 𝛽 𝑗 dan 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ) adalah standar error bagi 𝛽̂ 𝑗 . Kriteria keputusan 𝐻 0 ditolak jika nilai |𝑊| > 𝑍 0,025 atau p-value < 0,05 (Hosmer & Lemeshow, 2000).

## 2.6 Odds Ratio (OR)
Odds  ratio merupakan  suatu  ukuran  yang  memperkirakan  seberapa  besar  kecenderungan variabel prediktor terhadap variabel respons  (Hosmer & Lemeshow, 2000). Pada model regresi logistik  biner, odds  ratio didefinisikan  sebagai odds pada 𝑋 𝑗 + 1 dibagi  dengan odds pada 𝑋 𝑗 dengan odds adalah fungsi eksponensial dari prediktor linear (Agresti, 2013):
𝑂𝑅 = 𝑜𝑑𝑑𝑠 𝑋𝑗+1 𝑜𝑑𝑑𝑠 𝑋𝑗 = exp(𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +⋯+𝛽 𝑗 (𝑋 𝑗 +1)+⋯+𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 ) exp( 𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +⋯+𝛽 𝑗 𝑋 𝑗 +⋯+𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 ) = exp (𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑗 (𝑋 𝑗 + 1) + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 − (𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑗 𝑋 𝑗 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 )) = exp(𝛽 𝑗 (𝑋 𝑗 + 1) − 𝛽 𝑗 𝑋 𝑗 ) = exp(𝛽 𝑗 )
… (12)
Sehingga odds ratio dari variabel prediktor ke- j ( 𝑋 𝑗 ) adalah exp(𝛽 𝑗 ) , maka diperoleh persamaan OR dugaan secara umum adalah
𝑂𝑅 ̂ = exp(𝛽̂ 𝑗 ) , 𝑗 = 1,2,3, … 𝑘 … (13)

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Statistik Deskriptif
Berdasarkan karakteristik dari responden dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Total (%) Penderita DM Bukan Penderita DM Diabetes Mellitus 8038 481 (5,98) 7557 (94,02) IMT Kurus 748 (9,31) 19 (2,54) 729 (97,46) Normal 4232 (52,65) 238 (5,62) 3994 (94,38) Gemuk 1162 (14,45) 94 (8,09) 1068 (91,91) Obesitas 1896 (23,59) 130 (6,86) 1766 (93,14) Tingkat Pendidikan Terakhir Dasar 5738 (71,39) 289 (5,04) 5449 (94,96) Menengah 1468 (18,26) 105 (7,15) 1363 (92,85) Tinggi 832 (10,35) 87 (10,46) 745 (89,54) Status Sosial Ekonomi Subjektif Miskin 2283 (28,40) 91 (3,99) 2192 (96,01) Menengah 5401 (67,19) 372 (6,89) 5029 (93,11) Kaya 354 (4,41) 18 (5,08) 336 (94,92) Usia 45-59 (pra lansia) 5718 (71,14) 304 (5,32) 5414 (94,68) 60+ (lansia) 2320 (28,86) 177 (7,63) 2143 (92,37) Jenis Kelamin Laki-laki 4041 (50,27) 227 (5,62) 3814 (94,38) Perempuan 3997 (49,73) 254 (6,35) 3743 (93,65) Status Pernikahan Belum menikah 115 (1,43) 5 (4,35) 110 (95,65) Menikah 7923 (98,57) 476 (6,01) 7447 (93,99) Status Merokok Tidak pernah 4616 (57,43) 311 (6,74) 4305 (93,26) Aktif merokok 3422 (42,57) 170 (4,97) 3252 (95,03)
Aktivitas Fisik Tidak 6403 (79,66) 434 (6,78) 5969 (93,22) Ya 1635 (20,34) 47 (2,87) 1588 (97,13) Hipertensi Tidak 6122 (76,16) 248 (4,05) 5874 (95,95) Ya 1916 (23,84) 233 (12,16) 1683 (87,84) Mengonsumsi Makanan Manis Tidak 4486 (55,81) 318 (7,09) 4168 (92,91) Ya 3552 (44,19) 163 (4,59) 3389 (95,41) Pemeriksaan Kesehatan Umum Tidak 6296 (78,33) 286 (4,54) 6010 (95,46) Ya 1742 (21,67) 195 (11,19) 1547 (88,81) Daerah Tempat Tinggal Pedesaan 3255 (40,50) 113 (3,47) 3142 (96,53) Perkotaan 4783 (59,50) 368 (7,69) 4415 (92,31)
Berdasarkan Tabel 2 terdapat 8038 responden yang terdiri dari 5,98% responden yang menderita diabetes mellitus dan 94,02% responden yang tidak menderita diabetes mellitus. Pada variabel IMT,  responden  terbanyak  pada  kategori  normal  yaitu  sebesar  52,65%.  Pada  variabel  tingkat pendidikan terakhir, responden dengan kelas dasar sebesar 71,39%. Selain itu, responden yang memiliki  status  sosial  ekonomi  subjektifnya  kelas menengah  sebesar  67,19%.  Sebagian  besar responden pra lansia yaitu sebesar 71,14% dan responden lansia sebesar 28,86%. Pada variabel jenis  kelamin,  responden  laki-laki  sebesar  50,27%  dan  perempuan  sebesar  49,73%.  Pada variabel  status  pernikahan,  responden  yang  belum  menikah  sebesar  1,43%  dan  yang  telah menikah  sebesar  98,57%.  Pada  variabel  status  merokok,  sebagian  besar  responden  tidak memiliki kebiasaan merokok dibandingkan dengan yang aktif merokok. Akan tetapi, sebagian besar responden tidak melakukan aktivitas fisik yaitu sebesar 79,66% dengan 6,78% menderita diabetes  mellitus  dan  93,22%  tidak  menderita  diabetes  mellitus.  Responden  yang  menderita hipertensi  sebesar  23,84%  dan  responden  yang  tidak  menderita  hipertensi  sebesar  76,16%. Selain itu, responden yang tidak mengonsumsi makanan manis sebesar 55,81% dan responden yang mengonsumsi makanan manis sebesar 44,19%. Responden yang melakukan pemeriksaan kesehatan umum secara rutin sebesar 21,67 dan responden yang tidak melakukan pemeriksaan kesehatan umum secara rutin sebesar 78,33%. Sebagian responden tinggal di daerah perkotaan yaitu sebesar 59,50% dan responden yang tinggal di daerah pedesaan sebesar 40,50%.

## 3.2  Pendeteksian Multikolinearitas
Dalam pemodelan regresi logistik biner, langkah awal yang perlu dilakukan adalah memeriksa antar variabel prediktor apakah terdapat kolinearitas atau tidak. Pendeteksian dilakukan dengan menggunakan  model  regresi  linear  berganda  dengan  menghitung  nilai VIF. Asumsi multikolinearitas  terpenuhi  jika  nilai 𝑉𝐼𝐹 < 10 .  Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  nilai 𝑉𝐼𝐹 < 10
sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas. Tabel 3. Hasil Perhitungan Nilai VIF Kode Variabel Nilai VIF 𝑋 1 IMT 1,155 𝑋 2 Tingkat Pendidikan Terakhir 1,162 𝑋 3 Status  Sosial  Ekonomi Subjektif 1,044 𝑋 4 Usia 1,068
Eva Fridiyani Putri, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3319
60
𝑋 5 Jenis Kelamin 2,299 𝑋 6 Status Pernikahan 1,008 𝑋 7 Status Merokok 2,215 𝑋 8 Aktivitas Fisik 1,098 𝑋 9 Hipertensi 1,075 𝑋 10 Mengonsumsi Makanan Manis 1,032 𝑋 11 Pemeriksaan Kesehatan Umum 1,046 𝑋 12 Daerah Tempat Tinggal 1,082

## 3.3  Pengujian Parameter Parsial
Pengujian parameter parsial dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respons dengan menggunakan uji Wald .
Tabel 4. Hasil Uji Parameter Parsial dan Odds Ratio Variabel Koefisien Regresi Nilai Z P-value OR (IK 95%) Intercept -4,583 -8,416 0,001* 0,010 (0,003-0,027) IMT Kurus ( reference ) Normal 0,695 2,814 0,005* 2,003 (1,268-3,354) Gemuk 0,831 3,133 0,002* 2,295 (1,395-3,966) Obesitas 0,568 2,183 0,029* 1,764 (1,084-3,021) Tingkat pendidikan Terakhir Dasar ( reference ) Menengah 0,245 1,928 0,054 1,278 (0,993-1,635) Tinggi 0,627 4,389 0,001* 1,873 (1,410-2,470) Status Sosial Ekonomi Subjektif Miskin ( reference ) Menengah 0,453 3,591 0,001* 1,572 (1,233-2,023) Kaya 0,114 0,417 0,676 1,120 (0,638-1,869) Usia 45-59 ( reference ) 60+ 0,325 3,097 0,002* 1,383 (1,125-1,697) Jenis Kelamin Laki-laki ( reference ) Perempuan -0,170 -1,221 0,222 0,843 (0,643-1,111) Status Pernikahan
Analisis Faktor- Faktor yang Memengaruhi Status Diabetes Mellitus pada…
Estimasi model regresi logistik biner untuk status diabetes mellitus di Indonesia adalah sebagai berikut:
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑃̂(𝑌 = 1)) = −4,583 + 0,695𝑋 1(𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙) + 0,831𝑋 1(𝑔𝑒𝑚𝑢𝑘) + 0,568𝑋 1(𝑜𝑏𝑒𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) + 0,245𝑋 2(𝑚𝑒𝑛𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ) +0,627𝑋 2(𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖) + 0,453𝑋 3(𝑚𝑒𝑛𝑒𝑛𝑔𝑎ℎ) + 0,114𝑋 3(𝑘𝑎𝑦𝑎) + 0,325𝑋 4(60+) −0,170X 5(perempuan) + 0,125𝑋 6(𝑚𝑒𝑛𝑖𝑘𝑎ℎ) − 0,192𝑋 7(𝑦𝑎) − 0,559𝑋 8(𝑦𝑎) + 1,007X 9(ya) −0,652𝑋 10(𝑦𝑎) + 0,723𝑋 11(𝑦𝑎) + 0,635𝑋 12(𝑝𝑒𝑟𝑘𝑜𝑡𝑎𝑎𝑛)
… (14) dengan 𝑃̂(𝑌 = 1) adalah peluang responden menderita diabetes mellitus. Sebagai contoh, pada variabel aktivitas fisik memiliki nilai p-value 0,001 seperti pada Tabel 5. Karena nilai p-value < 0,05 maka  secara  signifikan  ada  pengaruh  negatif  terhadap  logit  peluang  menderita  diabetes mellitus. Artinya pada responden yang melakukan aktivitas fisik memiliki peluang lebih rendah 0,572 (IK 95%: 0,411-0,779) kali untuk menderita diabetes mellitus dibandingkan dengan yang tidak melakukan aktivitas fisik jika variabel lainnya konstan. Pada variabel IMT (normal, gemuk, obesitas), tingkat pendidikan terakhir (tinggi), status sosial ekonomi subjektif (menengah), usia (lansia),  aktivitas  fisik,  hipertensi,  mengonsumsi  makanan  manis,  pemeriksaan  kesehatan umum. dan daerah tempat tinggal secara statistik signifikan terhadap logit peluang menderita diabetes  mellitus.  Pada  variabel  jenis  kelamin  perempuan  memiliki  nilai p-value > 0,05 maka tidak berpengaruh signifikan terhadap logit peluang menderita diabetes mellitus. Artinya pada responden  dengan  jenis  kelamin  perempuan  memiliki  peluang  yang  sama  untuk  menderita
Variabel Koefisien Regresi Nilai Z P-value OR (IK 95%) Belum menikah ( reference ) Menikah 0,125 0,267 0,789 1,133 (0,500-3,260) Status Merokok Tidak ( reference ) Ya -0,192 -1,359 0,174 0,825 (0,626-1,090) Aktivitas Fisik Tidak ( reference ) Ya -0,559 -3,427 0,001* 0,572 (0,411-0,779) Hipertensi Tidak ( reference ) Ya 1,007 9,928 0,001* 2,737 (2,243-3,339) Mengonsumsi Makanan Manis Tidak ( reference ) Ya -0,652 -6,275 0,001* 0,521 (0,424-0,637) Pemeriksaan Kesehatan Umum Tidak ( reference ) Ya 0,723 7,054 0,001* 2,060 (1,683-2,516) Daerah Tempat Tinggal Pedesaan ( reference ) Perkotaan 0,635 5,490 0,001* 1,887 (1,509-2,376) *signifikan jika p-value < 0,05
Eva Fridiyani Putri, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3319
62
diabetes mellitus dengan laki-laki. Pada variabel tingkat pendidikan terakhir (menengah), status sosial  ekonomi  subjektif  (kaya),  status  pernikahan  dan  status  merokok  secara  statistik  tidak berpengaruh signifikan terhadap logit peluang menderita diabetes mellitus.

## 3.4  Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan pada data IFLS5 menggunakan model regresi logistik biner, pada variabel IMT baik pada kategori normal, gemuk, dan obesitas diperoleh hasil berhubungan signifikan terhadap status diabetes mellitus. Hasil penelitian ini sejalan dengan Trisnawati  &  Setyorogo  (2013)  menunjukkan  bahwa  individu  yang  memiliki  obesitas  lebih berisiko 7,14 kali untuk menderita diabetes mellitus tipe 2. Penelitian ini juga sejalan dengan Luthansa & Pramono (2017) pada data IFLS5 diperoleh bahwa terdapat hubungan antara IMT dengan kejadian diabetes mellitus.
Pada variabel tingkat pendidikan terakhir kategori tinggi diperoleh hasil berhubungan signifikan terhadap status diabetes mellitus. Hasil penelitian ini sejalan dengan  Milita et al. (2021) pada responden lansia di Indonesia menunjukkan bahwa responden dengan tingkat pendidikan tinggi memiliki  risiko  40,3%  lebih  besar  mengalami  diabetes  mellitus  tipe  2  dibandingkan  dengan responden dengan pendidikan rendah. Akan tetapi, tingkat pendidikan menengah diperoleh hasil tidak berhubungan terhadap status diabetes mellitus. Hasil ini sejalan dengan penelitian oleh Rahalus et al. (2017) menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan antara pendidikan dengan kejadian diabetes mellitus tipe 2.
Pada  variabel  status  sosial  ekonomi  subjektif  kelas  menengah  diperoleh  hasil  berhubungan signifikan terhadap status diabetes mellitus. Hasil ini sejalan dengan penelitian oleh Musdalifah &  Nugroho  (2020)  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  antara  tingkat  ekonomi  dengan kejadian  diabetes  mellitus.  Akan  tetapi,  status  sosial  ekonomi  subjektif  kelas  kaya  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  diabetes  mellitus.  Hasil  ini  sejalan  dengan  Setyaningrum  & Sugiyanto  (2015)  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  hubungan  antara  tingkat  ekonomi  dengan kejadian diabetes mellitus tipe 2.
Pada  variabel  usia  kategori  usia  di  atas  sama  dengan  60  tahun  (lansia)  diperoleh  hasil berhubungan signifikan terhadap status diabetes mellitus.  Artinya, responden lansia memiliki peluang lebih tinggi 1,383 kali untuk menderita diabetes mellitus dibandingkan dengan yang pra lansia jika variabel lainnya konstan. Hasil penelitian ini sejalan dengan Pangestika et al. (2022) diperoleh bahwa responden lansia memiliki risiko lebih tinggi untuk menderita diabetes mellitus. Pada variabel jenis kelamin perempuan diperoleh hasil tidak berpengaruh signifikan terhadap status diabetes mellitus. Hasil ini sejalan dengan penelitian Rofikoh et al. (2020) menunjukkan bahwa jenis kelamin tidak berhubungan signifikan terhadap diabetes mellitus.
Pada variabel status pernikahan diperoleh hasil tidak berhubungan signifikan terhadap status diabetes mellitus. Hasil ini sejalan dengan penelitian menurut Shojaei et al. (2013) menunjukkan bahwa  status  pernikahan  tidak  berhubungan  signifikan  terhadap  diabetes  mellitus.  Pada variabel status merokok diperoleh hasil tidak berpengaruh signifikan terhadap status diabetes mellitus. Hasil ini sejalan dengan penelitian Pangestika et al. (2022) menunjukkan bahwa status merokok  tidak  berhubungan  dengan  kejadian  diabetes  mellitus.  Pada  variabel  aktivitas  fisik diperoleh  hasil  berhubungan  signifikan  terhadap  status  diabetes  mellitus.  Hasil  ini  sejalan dengan penelitian Nasution et al. (2021) menunjukkan bahwa seseorang yang kurang melakukan aktivitas fisik akan 5 kali lebih berisiko mengalami diabetes mellitus.  Pada variabel hipertensi diperoleh hasil  berhubungan  signifikan  terhadap  status  diabetes  mellitus.  Artinya,  responden yang  memiliki  riwayat  hipertensi  memiliki  peluang  lebih  tinggi  2,737  kali  untuk  menderita diabetes  mellitus  dibandingkan  dengan  yang  tidak  memiliki  riwayat  hipertensi  jika  variabel lainnya  konstan.  Hasil  ini  sejalan  Afifah  et  al.  (2022)  menunjukkan  bahwa  individu  dengan riwayat hipertensi memiliki risiko lebih tinggi 2,7 kali untuk menderita diabetes mellitus.
Pada  variabel  mengonsumsi  makanan  manis  diperoleh  hasil  secara  signifikan  berpengaruh negatif  terhadap  kejadian  diabetes  mellitus.  Artinya  pada  responden  yang  mengonsumsi makanan manis memiliki peluang lebih tinggi untuk menderita diabetes mellitus dibandingkan dengan yang tidak mengonsumsi makanan manis. Hasil ini sejalan dengan penelitian menurut Afifah et al. (2022) menggunakan data IFLS5 diperoleh hasil bahwa individu yang mengonsumsi makanan manis memiliki kemungkinan lebih kecil untuk menderita diabetes mellitus. Hasil ini bertolak  belakang  dengan  penelitian  menurut  Roserlina  et  al.  (2015)  menunjukkan  bahwa responden  yang  sering  mengonsumsi  makanan  dan  minuman  manis  akan  berisiko  terjadi diabetes  1,25  kali  dibandingkan  dengan  yang  tidak  mengonsumsi  makanan  dan  minuman
manis. Peneliti berasumsi bahwa hal ini dapat terjadi karena variabel konsumsi makanan manis dalam  kuesioner  IFLS5  hanya  dalam  jangka  waktu  seminggu  sebelum  pengambilan  data responden dilakukan.
Pada  variabel  pemeriksaan  kesehatan  umum  diperoleh  hasil  secara  signifikan  berpengaruh positif  terhadap  diabetes  mellitus.  Artinya  pada  responden  yang  melakukan  pemeriksaan kesehatan umum memiliki peluang lebih tinggi untuk menderita diabetes mellitus dibandingkan dengan yang tidak melakukan pemeriksaan kesehatan umum. Hal ini mungkin terjadi karena pemeriksaan  kesehatan  umum  memberikan  informasi  terkait  kesehatan,  membantu mengidentifikasi  masalah  sejak  dini,  dan  membantu  merencanakan  perawatan  serta meningkatkan kesadaran akan pengobatan (Ngo et al., 2021).
Pada  variabel  daerah  tempat  tinggal  diperoleh  hasil  secara  signifikan  berpengaruh  positif terhadap diabetes mellitus. Artinya pada responden yang tinggal di perkotaan memiliki peluang lebih tinggi untuk menderita diabetes mellitus dibandingkan dengan yang tinggal di pedesaan. Hasil  ini  sejalan  dengan  hasil  Riskesdas  2018,  prevalensi  diabetes  mellitus  di  Indonesia cenderung  lebih  tinggi  pada  masyarakat  yang  tinggal  di  perkotaan.  Hasil  ini  sejalan  dengan penelitian  menurut  Indrahadi  et  al.  (2021)  menunjukkan  bahwa  individu  yang  tinggal  di perkotaan memiliki risiko lebih tinggi terjadi diabetes mellitus dibandingkan dengan yang tinggal di pedesaan.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Faktor  risiko  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  logit  peluang  menderita  diabetes  mellitus adalah variabel IMT (normal, gemuk, obesitas), tingkat pendidikan terakhir (tinggi), status sosial ekonomi  subjektif  (menengah),  usia  lansia,  aktivitas  fisik,  hipertensi,  mengonsumsi  makanan manis,  pemeriksaan  kesehatan  umum  dan  daerah  tempat  tinggal.  Responden  yang  termasuk pada kategori lansia memiliki peluang lebih tinggi 1,383 kali untuk menderita diabetes mellitus dibandingkan dengan yang pra lansia.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah,  A.  M.  N.,  Indriani,  D.,  Sebayang,  S.  K.,  &  Astutik,  E.  (2022). Risk Factors for  Diabetes Mellitus in Indonesia: Analysis of IFLS Data 2014. Jurnal Biometrika Dan Kependudukan,
11(2).
Agresti, A. (2013). Categorical data analysis (3rd ed.). John Wiley & Sons. Agresti, A. (2015). Foundations of Linear and Generalized Linear Models Wiley Series in Probability And Statistics . American Diabetes Association. (2014).
Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus . Diabetes
Care, 37(Supplement_1), S81 – S90. https://doi.org/10.2337/dc14-S081 BPS. (2022). Statistik Penduduk Lanjut Usia 2022. Badan Pusat Statistik. www.freepik.com
Garson, G. (2014). Logistic Regression: Binary and Multinomial . Statistical Publishing Associates. www.statisticalassociates.com Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Essentials of Econometrics . Hosmer,  D.,  &  Lemeshow,  S.  (2000). Applied  Logistic  Regression (D.  Hosmer  &  S.  Lemeshow, Eds.). John Wiley & Sons.
IDF.  (2021).  IDF Diabetes  Atlas (10th  ed.).  International  Diabetes  Federation. https://www.diabetesatlas.org
Indrahadi, D., Wardana, A., & Pierewan, A. C. (2021). The Prevalence  of Diabetes Mellitus  and Relationship with Socioeconomic Status in The Indonesian Population . Jurnal Gizi Klinik Indonesia, 17(3), 103 – 112.
Kemenkes  RI.  (2018).  Hasil  Utama  Riskesdas  2018 (Kemenkes  RI,  Ed.). Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan.
Luthansa, N., & Pramono, D. (2017). Indeks Massa Tubuh dan Kejadian Diabetes Melitus pada Penduduk  Dewasa  di  Indonesia:  Analisis  Data The  Indonesian  Family  Life  Survey 5.
Berita Kedokteran Masyarakat, 33(4), 167 – 172. Milita, F., Handayani, S., & Setiaji, B. (2021). Kejadian Diabetes Mellitus Tipe II pada Lanjut Usia di Indonesia (analisis riskesdas 2018). Jurnal Kedokteran Dan Kesehatan, 17(1), 9 – 20.
Eva Fridiyani Putri, et al . https://doi.org/10.29313/statistika.v24i1.3319
64
Musdalifah, M., & Nugroho, P. S. (2020). Hubungan Jenis Kelamin dan Tingkat Ekonomi dengan Kejadian Diabetes Melitus di Wilayah Kerja Puskesmas Palaran Kota Samarinda Tahun 2019. Borneo Studies and Research, 1(2), 1238 – 1242.
Nasution,  F.,  Andilala,  A.,  &  Siregar,  A.  A.  (2021).  Faktor  Risiko  Kejadian  Diabetes  Mellitus. Jurnal Ilmu Kesehatan, 9(2), 94 – 102.
Ngo, T. T., Hoang, P. N., Pham, H. V, Nguyen, D. N., Bui, H. T. T., Nguyen, A. T., Do, T. D., Dang,
N. T., Dinh, H. Q., & Truong, D. Q. (2021). Routine Medical Check-Up and Self-Treatment Practices Among Community-Dwelling Living in A Mountainous Area of Northern Vietnam . BioMed Research International, 2021.
Pangestika,  H.,  Ekawati,  D.,  &  Murni, N.  S. (2022).  Faktor-Faktor yang Berhubungan  dengan Kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2. Jurnal’Aisyiyah Medika, 7(1), 27– 31.
Rahalus,  R.,  Asrifuddin,  A.,  &  Kaunang,  W.  P.  J.  (2017).  Faktor-Faktor  yang  Berhubungan dengan Kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2 di Rumah Sakit Tk. III. RW Mongisidi Manado Tahun 2017. KESMAS: Jurnal Kesehatan Masyarakat Universitas Sam Ratulangi, 6(3).
Rofikoh,  Handayani,  S.,  &  Suraya,  I.  (2020).  Determinan  Kejadian  Diabetes  Melitus  Tipe  2  di Posbindu Mawar Kuning Gambir. ARKESMAS (Arsip Kesehatan Masyarakat), 5(1), 42 – 48.
Roserlina, A., Palupi, N. S., & Prangdimurti, E. (2015). Peranan Pola Konsumsi dan Gaya Hidup terhadap  Prevalensi  Diabetes  Tipe  2  di  Indonesia.  Jurnal  Mutu  Pangan:  Indonesian Journal of Food Quality, 2(2), 127 – 135.
Setyaningrum, D. E., & Sugiyanto, Z. (2015). Faktor Risiko yang Berhubungan dengan Kejadian Diabetes Melitus Tipe II Pada Usia Kurang Dari 45 Tahun di RSUD Tugurejo Semarang. VISIKES: Jurnal Kesehatan Masyarakat, 14(2).
Shojaei, M., Rahmanian, K., & Jahromi, A. S. (2013). Relation of Type 2 Diabetes Mellitus  with Gender,  Education,  and  Marital  Status  in  An  Iranian  Urban  Population .  In  Reports  of Biochemistry & Molecular Biology (Vol. 1, Issue 2). www.RBMB.net Strauss, J., Witoelar, F., & Sikoki, B. (2016). The Fifth Wave of The Indonesia Family Life Survey:
Overview and Field Report (Working Papers, Vol. 1). www.rand.org/giving/contribute Trisnawati,  S.  K.,  &  Setyorogo,  S.  (2013).  Faktor  Risiko  Kejadian  Diabetes  Melitus  Tipe  II  di Puskesmas Kecamatan Cengkareng Jakarta Barat tahun 2012. Jurnal Ilmiah Kesehatan, 5(1), 6 – 11.
Venables, W., & Ripley, B. (2002). Modern Applied Statistics with (4th ed.). WHO.  (2023,  November  6). Noncommunicable  Diseases .  World  Health  Organization. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases