## INDEKS KERENTANAN SOSIAL PADA ANAK DI INDONESIA
(Studi Kasus COVID-19)
Hernanto Adwiluvito 1 , Suryo Adi Rakhmawan 2
1,2 Badan Pusat Statistik e-mail: 1 adwiluvito@gmail.com

## Abstrak
Hingga 12 September 2020, dilaporkan setidaknya lebih dari 214.000 kasus dengan 8.650 kematian di seluruh provinsi di Indonesia. Dengan belum tersedianya vaksin COVID-19, Indonesia dan negara lain mengandalkan berbagai kebijakan dan program pemerintah dengan mengedepankan protokol kesehatan untuk memperlambat penyebaran virus. Pada masa pandemi ini, anak merasakan berbagai dampak mulai dari permasalahan kesehatan, kesejahteraan, perkembangan dan harapan masa depan. Berbagai dampak negatif  COVID-19  tidak  akan  dirasakan  secara  merata  oleh  semua  anak.  Anak  yang  berada  pada lingkungan yang rentan kemungkinan akan merasakan dampak yang lebih besar dibandingkan yang lain. Namun, di Indonesia saat ini upaya mitigasi dan penurunan kerentanan tersebut belum didukung oleh informasi  tingkat  kerentanan  sosial  khususnya  pada  anak.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  gambaran  kerentanan  sosial  atau  Social  Vulnerability  Index  (SoVI)  pada  anak terhadap  COVID-19  hingga  tingkat  kabupaten/kota.  Indeks  kerentanan  sosial  pada  anak  didapatkan melalui analisis faktor. Hasilnya, terdapat empat faktor yang memengaruhi SoVI pada anak yaitu status sosial ekonomi dan kesehatan, struktur keluarga, akses layanan kesehatan dan karakteristik demografi rumah tangga. Penyusunan SoVI yang berfokus pada anak dapat membantu pemerintah bertindak lebih dini ketika pandemi terjadi sehingga dampak yang dirasakan dapat diminimalisasi.
Kata kunci: kerentanan, anak, SoVI, COVID-19, Indonesia

## Abstract
More  than  214,000  cases  were  reported  with  8,650  deaths  in  all  provinces  in  Indonesia  as  in  12 September  2020.  With  the  there  is  no  COVID-19  vaccine  yet,  Indonesia  and  other  countries  rely  on various government policies and programs by prioritizing health protocols to impede the spread of the virus. During this pandemic, the children have various impacts for instance health problems, welfare, development, and future hopes. The various negative impacts of COVID-19 are unequally impact all children. Children who are in a vulnerable environment are likely to feel a greater impact than others. However, in Indonesia, the mitigation and vulnerability reduction efforts have not been supported by information on the level of social vulnerability, especially for children. Therefore, this study provides the Children Social  Vulnerability Index (SoVI) in the case of COVID-19 to the districts level. Social vulnerability indices among children were obtained by factor analysis. Four factors that affecting social vulnerability  among  children  in  Indonesia  are  found:  ‘socio-economic  and  health  status’,  ‘family structure’, ‘access to health facility’ and ‘demographic characteristics of household’. The formulation of SoVI that focusing on children can help the government to take early actions during the pandemic to minimize its impacts.
Keywords: vulnerability, children, SoVI, COVID-19, Indonesia

## PENDAHULUAN
Pada  2  Maret  2020,  pemerintah mengumumkan  kasus  konfirmasi  pertama COVID-19  di  Indonesia.  Hingga  12 September  2020,  dilaporkan  setidaknya lebih  dari  214.000  kasus  dengan  8.650 kematian  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia. Dengan belum tersedianya vaksin COVID- 19, Indonesia dan negara lain mengandalkan  berbagai  kebijakan  dan program pemerintah dengan
mengedepankan  protokol  kesehatan  untuk memperlambat penyebaran virus
Penelitian  oleh  Lee,  dkk  (2020) menunjukkan  bahwa  kasus  COVID-19 pada  anak  lebih  sedikit  dibanding  umur lainnya.  Namun,  bukan  berarti  kasus penularan  COVID-19  pada  anak  dapat diabaikan  (UNICEF,  2020).  Pada  masa pandemi  ini,  anak  merasakan  berbagai dampak mulai dari permasalahan kesehatan,  kesejahteraan,  perkembangan dan  harapan  masa  depan.  Pandemi  ini merupakan  krisis  universal,  bahkan  bagi sebagian  anak  dampaknya  akan  terasa seumur  hidup  (United  Nations,  2020). Kondisi ini pun diperparah dengan adanya efek domino dari adanya COVID-19 seperti karena  belum  adanya  vaksin  sehingga  di berbagai daerah di Indonesia telah dilaksanakan  PSBB  yang  juga  membawa dampak  negatif  bagi  anak  dan  remaja. Namun,  kebijakan  yang  telah  ditetapkan tentu untuk mengurangi semakin meluasnya infeksi COVID-19 di Indonesia (Aji, 2020).
Salah  satu  aspek  yang  terdampak langsung  adanya  COVID-19  di  Indonesia adalah aspek kesehatan bagi anak. Sebelum masa pandemi, setidaknya Indonesia sudah berhadapan dengan permasalahan stunting , kurang  berat  badan,  dan  malnutrisi (Riskesdas 2018). Kondisi pandemi menjadikan permasalahan bertambah berkaitan dengan ketahanan pangan rumah tangga, keterjangkauan makanan sehat, dan terbatasnya berbagai akses sepertinya akses kesehatan  yang  berkurang  karena  fokus penanganan  pada  pasien  COVID-19  atau bahkan  mulai  dari  masalah  sederhana seperti  berkurangnya  fasilitas  berbasis
komunitas sosial untuk imunisasi pemantauan kesehatan anak karena adanya pembatasan  sosial  dalam  masyarakat (UNICEF, 2020).
Masih berkaitan dengan aspek kesehatan  pada  pembatasan  sosial  yaitu kesehatan psikologis bagi anak dan remaja. Stressor seperti durasi yang berkepanjangan,  ketakutan,  frustasi  dan kebosanan,  informasi  yang  tidak  sangat terbatas, kurangnya kontak langsung dengan  teman  sekelas,  teman,  dan  guru, kurangnya  ruang  pribadi  di  rumah,  dan kerugian finansial keluarga dapat memiliki efek  yang  lebih  bermasalah  dan  bertahan lama  pada  anak-anak  dan  remaja  (Brooks, dkk.,  2020).  Rata-rata  skor  stres  pasca trauma  empat  kali  lebih  tinggi  pada  anak- anak  yang  telah  dikarantina  daripada mereka  yang  tidak  dikarantina.  Lebih lanjut,  interaksi  antara  perubahan  gaya hidup dan stres psikososial akibat pengurungan  di  rumah  dapat  semakin memperburuk efek merugikan pada kesehatan fisik dan mental anak (Sprang & Silman, 2013).
Aspek  selanjutnya  adalah  ekonomi. Dalam kondisi tidak ada pandemi, setidaknya diprediksikan terdapat 13 persen anak  dan  remaja  mengalami  kemiskinan yang  parah  (UNICEF,  2017).  Kondisi  ini akan semakin parah ketika terjadi pandemi COVID-19 dengan adanya struktur ketenagakerjaan  di  Indonesia  yang  rapuh dan masih didominasi oleh pekerja informal yang akan memperparah kondisi kemiskinan  pada  rumah  tangga  dengan anak  dan  remaja.  Bahkan  sebuah  studi memprediksikan COVID-19 akan meningkatkan  angka  kemiskinan  global yang  berdampak  pada  8  persen  dari populasi dunia, termasuk Indonesia
(Sumner, dkk., 2020). Dampak berikutnya adalah pendidikan. Pada bulan Maret, Pemerintah Indonesia mengeluarkan
kebijakan pelaksanaan  pembelajaran  jarak  jauh  bagi hampir  60  juta  pelajar  di  Indonesia (UNICEF,  2020).  Skema  pembelajaran jarak  jauh  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan  media  dalam  jaringan  atau online . Namun kenyataannya, di Indonesia
masih  terdapat  44  persen  penduduk  yang tidak  dapat  mengakses  internet  dengan baik,  bahkan  masih  terdapat  kekurangan kemampuan  pengelolaan  media  berbasis internet  bagi  penduduk  yang  dapat mengaksesnya (BPS, 2019).
Berbagai dampak negatif COVID-19 tidak  akan  dirasakan  secara  merata  oleh semua  anak.  Anak  yang  berada  pada lingkungan yang rentan kemungkinan akan merasakan  dampak  yang  lebih  besar dibandingkan  yang  lain  (Shekerdemian, dkk., 2020). Hyogo Framework for Action menyoroti pentingnya pencegahan bencana, mitigasi,  kesiapsiagaan  dan  penurunan kerentanan  (UNISDR,  2008).  Namun,  di Indonesia  saat  ini  upaya  mitigasi  dan penurunan  kerentanan  tersebut  belum didukung oleh informasi tingkat kerentanan sosial  khususnya  pada  anak.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  gambaran  kerentanan  sosial atau Social Vulnerability Index (SoVI) pada anak  terhadap  COVID-19  hingga  tingkat kabupaten/kota.

## METODE
Penghitungan indeks kerentanan sosial  pada  penelitian  ini  difokuskan  pada kelompok  umur  anak.  Sehingga  rumah tangga  yang  tercakup  disini  adalah  rumah tangga  yang  terdapat  penduduk  kelompok umur anak di dalamnya. Anak didefinisikan sebagai  seseorang  yang  belum  berusia  18 tahun  (UU  Nomor  35  Tahun  2014,  2014).
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari  Survei  Sosial  Ekonomi Nasional  (Susenas)  Maret  2019  dan Pendataan  Potensi  Desa  2019.  SoVI  yang terbentuk mencakup seluruh kabupaten/kota di Indonesia yang berjumlah 514 kabupaten/kota. Berbagai penelitian sebelumnya mengenai  kerentanan  sosial  pada  bencana alam  menggunakan  beberapa  indikator seperti  status  sosial  ekonomi,  komposisi rumah tangga, keadaan perumahan, kondisi demografi  penduduk  (Cutter  et  al.,  2003; Siagian  et  al.,  2014).  Selain  indikator tersebut,  kami  menambahkan  indikator pelayanan  kesehatan  dan  status  kesehatan anak  yang  berkaitan  dengan  kerentanan
terhadap  COVID-19  (Acharya  &  Porwal, 2020).
Pada  tahap  awal  kami  menggunakan empat belas variabel yang berpotensi dalam pembentukan indeks kerentanan sosial pada anak  terhadap  COVID-19.  Setelah melalui pengujian multikolinieritas, maka diputuskan  terdapat  sebelas  variabel  yang memenuhi  syarat  dalam  pembentukan indeks  kerentanan  sosial  dengan  rincian pada Tabel 1 sebagai berikut.
Proses  pengolahan  dimulai  dengan melakukan  standardisasi  data  masing- masing  variabel  dalam  bentuk  z-score. Selanjutnya dilakukan analisis faktor yaitu Exploratory Factor Analysis (EFA) dengan SPSS  untuk  mendapatkan  faktor  sebagai dasar  pembentuk vulnerability  index . Analisis  faktor  merupakan  salah  satu metode  multivariate  untuk  menganalisis keterkaitan/korelasi antara sejumlah variabel  sehingga  dapat  dikelompokkan menjadi suatu faktor (Hair et al., 2009).
Pada  faktor  analisis,  terdapat  vektor acak 𝑋 sejumlah p komponen dengan rata- rata 𝜇 dan  matriks covariance Σ .  Vektor acak 𝑋 bergantung  secara  linier  pada sejumlah variabel acak 𝐹 1 , 𝐹 2 , 𝐹 3 , … 𝐹 𝑚 yang disebut common factors dan 𝜀 1 , 𝜀 2 , 𝜀 3 , … 𝜀 𝑃

## Tabel 1. Deskripsi Variabel yang Digunakan
Variabel Deskripsi X 1 Rata-rata  jumlah  anggota  rumah tangga X 2 Persentase rumah tangga dengan kepala rumah tangga wanita X 3
Persentase rumah tangga dengan kepala rumah tangga berusia 60+ X 4
Persentase  kepala  rumah  tangga dengan tingkat pendidikan rendah X 5 Persentase  kepala  rumah  tangga yang bekerja di sektor informal X 6 Persentase anak usia 0-4 tahun X 7 Persentase anak miskin X 8 Persentase  anak  tanpa  akses internet X 9 Persentase anak merokok X 10 Persentase  anak  tanpa  jaminan kesehatan X 11
Rasio  rumah  sakit  terhadap jumlah penduduk
yang disebut specific factors . Model faktor analisis adalah sebagai berikut (Johnson & Wichern, 2007).
𝑋 1 − 𝜇 1 = 𝑙 11 𝐹 1 + 𝑙 12 𝐹 2 + ⋯ + 𝑙 1𝑚 𝐹 𝑚 + 𝜀 1
𝑋 2 − 𝜇 2 = 𝑙 21 𝐹 1 + 𝑙 22 𝐹 2 + ⋯ + 𝑙 2𝑚 𝐹 𝑚 + 𝜀 2 ⋮                                  ⋮ 𝑋 𝑝 − 𝜇 𝑝 = 𝑙 𝑝1 𝐹 1 + 𝑙 𝑝2 𝐹 2 + ⋯ + 𝑙 𝑝𝑚 𝐹 𝑚 + 𝜀 𝑝 (1) atau dalam bentuk notasi matriks 𝑋 − 𝜇 =   𝐿       𝐹   +   𝜀 (2) (𝑝 × 1)         (𝑝 × 𝑚)(𝑚 × 1)     (𝑝 × 1) dengan 𝜇 𝑖 = rata-rata variabel ke- i 𝜀 𝑖 = specific factor ke- i 𝐹 𝑖 = common factor ke- i 𝑙 𝑖𝑗 = loading dari variabel ke- i pada faktor ke- j 𝐿 = matriks faktor loading model analisis faktor diasumsikan: 𝐸(𝐹) = 0 , 𝐶𝑜𝑣(𝐹) = 𝐸[𝐹𝐹 ′ ] = 𝐼 𝐸(𝜀) = 0 ,
𝐶𝑜𝑣(𝜀) = 𝐸[𝜀𝜀 ′ ] = 𝜓 = [ 𝜓 1 0 0 𝜓 2 ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 0 ⋯ 0 ⋱ ⋮ ⋯ 𝜓 𝑝 ]
Analisis faktor dilakukan pada seluruh  variabel  terpilih  dengan  tahapan sebagai berikut:
• Membentuk  matriks  korelasi  untuk menilai  kedekatan  hubungan  antar variabel.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan pengujian  statistik  untuk  menentukan kelayakan analisis faktor dengan melihat hasil Bartlett  Test  of  Sphericity , nilai Measure of Sampling Adequacy (MSA). Bartlett  test  dan  MSA  digunakan  untuk menguji  adanya  korelasi  antar  variabel. Analisis faktor dapat dilanjutkan apabila matriks  korelasi  menunjukkan  korelasi antar variabel yang signifikan. Selain itu, nilai MSA yang mendekati 1
menunjukkan  nilai  suatu  variabel  dapat diprediksi  oleh  variabel  lainnya  dengan kesalahan  ( error )  yang  semakin  kecil. Analisis faktor memerlukan nilai overall MSA di atas 0.5. Jika nilai overall MSA di  bawah  0.5  maka  perlu  dilakukan eliminasi  variabel  yang  memiliki  nilai MSA  di  bawah  0.5  sehingga  batas minimum overall MSA  dapat  tercapai (Hair et al., 2009)
• Melakukan ekstraksi faktor untuk mendapatkan jumlah faktor yang terbentuk.  Tahapan  ini  menggunakan metode  principal  component  dengan melihat  nilai  eigen  yang  lebih  dari  satu dan scree plot (Sharma, 1996).
• Melakukan rotasi faktor dengan metode varimax.  Hal  ini  dilakukan  dengan memaksimumkan jumlah varian loading factor pada  masing-masing  faktor sehingga  nilai loading  factor yang dihasilkan  konsisten  dan  memudahkan interpretasi.
• Menginterpretasikan  hasil  rotasi  faktor yang terbentuk dengan memberi nama/label  yang  sesuai loading  factor pembentuknya.
• Menghitung nilai SoVI dari score factor yang terbentuk.
Penghitungan SoVI dilakukan berdasarkan factor score dengan menggunakan  pembobot.  Pembobot  yang digunakan  merupakan unequal  weights yang  dihitung  dari percentage  of  variance masing-masing  faktor  dibagi  dengan total cumulative  percentage .  Nilai  SoVI  dari masing-masing  kabupaten/kota  kemudian dikelompokkan dan dipetakan untuk menggambarkan tingkat kerentanan anak di kabupaten/kota seluruh Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  deskriptif  pada  tabel  2 menunjukkan  bahwa  rata-rata  49  persen anak tinggal bersama kepala rumah tangga wanita dan mayoritas anak tinggal bersama kepala rumah tangga yang bekerja di sektor informal.  Rata-rata  persentase  anak  tanpa jaminan kesehatan juga masih cukup tinggi yaitu sebanyak 37 persen. Selain itu standar deviasi pada variabel X4, X5, X8, dan X10 memperlihatkan  terjadi  keragaman  yang tinggi  pada  tingkat  pendidikan  dan ketenagakerjaan  sektor  informal  kepala rumah  tangga  serta  akses  internet  dan jaminan kesehatan yang dimiliki anak.
Analisis  faktor  yang  dilakukan  pada sebelas  faktor  terpilih  menghasilkan  nilai Bartlett  Test  of  Sphericity yang  signifikan (p<0.000)  yang  artinya  terdapat  korelasi yang  sangat  signifikan  antar  variabel  yang digunakan.  Selanjutnya  hasil  perhitungan
KMO measure  of  sampling  adequacy menunjukkan nilai 0.684
yang mengindikasikan sampel termasuk kategori yang cukup untuk dilakukan analisis faktor (Kaiser  dan  Rice,  1974  dalam  Sharma, 1996). Nilai MSA masing-masing variabel telah  berada  di  atas  0.5  sehingga  tidak diperlukan lagi eliminasi variabel dan dapat dianalisis lebih lanjut.
Hasil  analisis  faktor  menunjukkan terdapat  empat  faktor  yang  terbentuk berdasarkan scree plot dan nilai eigen yang lebih dari satu. Keempat faktor ini mampu menjelaskan  74.12  persen  dari  keragaman kerentanan sosial pada anak di kabupaten/kota seluruh Indonesia. Penamaan setiap faktor berdasarkan variabel-variabel penyusunnya setelah melalui rotasi faktor. Terlihat bahwa faktor status  sosial  ekonomi  dan  kesehatan  anak
mampu  menjelaskan  31.69  persen  dari keragaman  total  yang  diikuti  oleh  faktor struktur  keluarga  (16.69  persen),  akses layanan  kesehatan  (14.81  persen)  dan karakteristik  demografi  rumah  tangga (10.93 persen).
Faktor  pertama  yaitu  status  sosial ekonomi  dan  kesehatan  tersusun  atas persentase  kepala  rumah  tangga  yang bekerja  di  sektor  informal,  persentase kepala  rumah  tangga  dengan  tingkat pendidikan rendah, persentase anak miskin dan  persentase  anak  merokok.  Kelima variabel tersebut menunjukkan arah korelasi  yang  positif.  Anak  yang  tinggal dalam rumah tangga dengan kepala rumah tangga  bekerja  di  sektor  informal,  tingkat pendidikan  kepala  rumah  tangga  yang rendah  dan  masuk  kategori  miskin  akan lebih  rentan  selama  pandemi  COVID-19.

## Tabel 2. Statistik Deskriptif
Variabel Deskripsi Mean Std. Dev X 1 Rata-rata jumlah anggota rumah tangga 3.93 0.42 X 2 Persentase rumah tangga yang dikepalai wanita 48.79 0.93 X 3 Persentase  rumah  tangga  yang  dikepalai  lanjut usia (usia 60+) 10.76 4.52 X 4 Persentase  kepala  rumah  tangga  dengan  tingkat pendidikan rendah 42.85 13.73 X 5 Persentase  kepala  rumah  tangga  yang  bekerja  di sektor informal 58.98 15.56 X 6 Persentase anak usia 0-4 tahun 9.40 1.68 X 7 Persentase anak miskin 8.52 5.76 X 8 Persentase anak tanpa akses internet 72.98 12.16 X 9 Persentase anak merokok 2.99 3.23 X 10 Persentase anak tanpa jaminan kesehatan 37.47 20.88 X 11 Rasio rumah sakit terhadap jumlah penduduk 1.29 1.12
Pada masa pandemi ini, orang yang bekerja di sektor informal cenderung akan kehilangan pendapatan secara langsung dan tidak  memiliki  dana  darurat  (ILO,  2020). Kepala  rumah  tangga  dengan  pendidikan yang  rendah  juga  cenderung  masuk  dalam pusaran  kemiskinan  mengingat  kesulitan bersaing  untuk  mendapatkan  pekerjaan yang  layak.  Anak  yang  hidup  di  rumah tangga  dengan  sosial  ekonomi  yang  lebih baik  akan  lebih  kuat  untuk  menghadapi
dampak  COVID-19.  Kemudian  dari  sisi kesehatan,  anak  yang  merokok  akan  lebih rentan  untuk  mengalami  kondisi  COVID- 19  yang  lebih  parah.  Keterkaitan  antara rokok  dan  kerentanan  COVID-19  ini  telah dijelaskan  oleh  Adams  et  al.,  (2020)  yang menyebutkan  kebiasaan  merokok  menjadi faktor  terkuat  dari  orang  dewasa  muda untuk  rentan  terhadap  COVID-19  yang parah.

## Tabel 3. Faktor penyusun SoVI pada anak dan variabel pembentuknya
Faktor Variabel Eigenvalue Persentase keragaman yang dijelaskan 1. Status sosial ekonomi dan kesehatan Persentase kepala rumah tangga yang bekerja di sektor informal 3,486 31,686 Persentase kepala rumah tangga dengan tingkat pendidikan rendah Persentase anak miskin Persentase anak tanpa akses internet Persentase anak merokok 2. Struktur keluarga Persentase anak usia 0-4 tahun 1,836 16,691 Rata-rata jumlah anggota keluarga 3. Akses layanan kesehatan Persentase anak tanpa jaminan kesehatan 1,629 14,812 Rasio rumah sakit terhadap jumlah penduduk 4. Karakteristik demografi rumah tangga Persentase rumah tangga yang dikepalai wanita 1,202 10,931 Persentase rumah tangga yang dikepalai lanjut usia
Tabel 4. Matriks hasil rotasi komponen
Variabel Status Sosial Ekonomi dan Kesehatan Struktur Keluarga Akses Layanan Kesehatan Karakteristik Demografi Rumah Tangga X 5 0.780 0.183 0.359 0.123 X 4 0.748 0.435 -0.079 -0.016 X 7 0.686 0.602 0.163 -0.156 X 8 0.674 -0.021 0.526 0.101 X 9 0.653 -0.219 -0.153 -0.166 X 6 0.039 0.905 0.020 -0.133 X 1 0.083 0.871 -0.013 0.225 X 10 -0.087 0.055 0.792 0.027 X 11 -0.223 0.029 -0.768 0.085 X 2 -0.022 -0.064 0.158 0.885 X 3 -0.033 0.086 -0.179 0.816
Faktor kedua adalah struktur keluarga yang terdiri dari persentase anak di bawah lima  tahun  dan  rata-rata  jumlah  anggota keluarga. Variabel-variabel tersebut memiliki arah korelasi yang positif dengan kerentanan  sosial  terhadap  COVID-19. Rumah  tangga  dengan  tanggungan  jumlah anggota  rumah  tangga  yang  lebih  banyak khususnya anak seringkali kesulitan dalam memenuhi kebutuhannya dan rumah tangga tersebut biasanya kemampuan ekonominya terbatas sehingga kesulitan untuk pulih dari dampak  suatu  bencana  (Siagian  et  al., 2014).
Faktor  ketiga  yaitu  akses  layanan kesehatan  yang  tersusun  atas  persentase anak  tanpa  jaminan  kesehatan  dan  rasio rumah  sakit  terhadap  jumlah  penduduk. Variabel  X 10 menunjukkan  arah  yang positif sedangkan variabel X 11
memperlihatkan arah sebaliknya. Ini artinya,  ketiadaan  jaminan  kesehatan  dan terbatasnya  fasilitas  rumah  sakit  akan meningkatkan kerentanan sosial pada anak terhadap COVID-19. Selain status kesehatan  pada  faktor  pertama,  kedua variabel ini penting untuk menilai kerentanan  sosial  khususnya  terhadap COVID-19. Ketersediaan
jaminan kesehatan dan rumah sakit dapat membantu pemulihan akibat COVID-19 menjadi lebih mudah.  Kemudian,  jika  vaksin  telah tersedia  maka  jaminan  kesehatan  bisa meringankan biaya yang diperlukan.
Faktor  terakhir  yaitu  karakteristik demografi  rumah  tangga  yang  terdiri  dari variabel  persentase  rumah  tangga  yang dikepalai  wanita  dan  persentase  rumah tangga  yang  dikepalai  oleh  lanjut  usia. Kedua  variabel  tersebut  memperlihatkan arah  korelasi  yang  positif  terhadap kerentanan  sosial  pada  anak.  Wanita  yang menjadi  kepala  rumah  tangga  lebih  rentan untuk  menjadi  miskin,  berpenghasilan rendah dan terbatas untuk bersaing di pasar tenaga kerja (Klasen et al., 2015; Bradshaw et al., 2017). Penduduk lanjut usia termasuk golongan yang rentan akibat berkurangnya kemampuan  kognitif  (Andrew  &  Keefe, 2014).  Dengan  kondisi  kepala  rumah tangga  yang  rentan  tersebut,  anak  yang berada  di  rumah  tangga  tersebut  tentunya
memiliki kerentanan yang lebih tinggi pula untuk  tetap  bertahan  selama  pandemi COVID-19.
Penghitungan  indeks  kerenantanan sosial  pada  anak  dilakukan  berdasarkan factor score dengan menggunakan unequal weighted .  Pembobot  yang  digunakan dihitung  dari percentage  of  variance masing-masing  faktor  dibagi  dengan total cumulative percentage . Adapun persamaan indeks  kerentanan  sosial  anak  yang terbentuk adalah sebagai berikut.
SoVI  Anak  =  (0.4275  x  Faktor
1)+(0.2252  x  Faktor  2)+(0.1998  x  Faktor 3)+(0.1475 x Faktor 4) Setelah dilakukan penghitungan menggunakan  persamaan  di  atas  terhadap kabupaten  dan  kota  di  seluruh  wilayah Indonesia,  diperoleh  hasil  indeks  SoVI minimal  yaitu  sebesar  -4,86  di  Kabupaten Badung, Bali dan indeks tertinggi berada di Kabupaten  Sumba  Barat  Daya,  Nusa Tenggara Timur.
Mengidentifikasi  kabupaten  dengan tingkat kerentanan sosial yang relatif tinggi terhadap  dampak  bencana  alam  tentu menjadi hal yang penting dalam melakukan mitigasi terhadap dampak bencana. Dengan mengklasifikasikan skor SoVI berdasarkan skema klasifikasi deviasi standar, kabupaten  dikelompokkan  menjadi  lima kategori.  Sebaran  lima  kategori  tersebut dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Kelompok  1 adalah  kelompok  wilayah  yang  paling berisiko paling rendah, sedangkan kelompok 5 adalah kelompok wilayah yang berisiko paling tinggi.
Dari  peta  sebaran  tersebut  dapat dilihat bahwa wilayah di Indonesia ternyata mendominasi masuk ke kelompok 2 dan 3. Sebanyak 199 wilayah masuk ke kelompok 2  dan  198  wilayah  masuk  ke  kelompok  3. Selanjutnya, terdapat tujuh Kabupaten/Kota yang  masuk  ke  dalam  kelompok  5,  yaitu kelompok berisiko paling tinggi. Dari tujuh wilayah  tersebut,  lima  di  antaranya  adalah wilayah  di  bagian  Indonesia  Timur, sedangkan  dua  lainnya  terdapat  di  Jawa Timur  dan  Sumatera  Utara.  Hal  ini  dapat menjadi  suatu  indikasi  awal  adanya  suatu gap untuk  di  Indonesia  wilayah  timur. Sudah  menjadi  permasalahan  di  Indonesia
di  wilayah  barat  cenderung  lebih  maju dibandingkan  di  wilayah  timur.  Namun, perlu  kehati-hatian  dalam  melakukan analisis  menggunakan  indeks  ini,  karena skor indeks kerentanan sosial pada anak di Indonesia adalah indeks relatif dan bernilai agregat (kabupaten) dalam penilaian regional  sebagai  perbandingan,  sehingga suatu  indeks  yang  tinggi  tidak  lantas menjadikan  semua  populasi  anak  dan remaja  memiliki  kerentanan  yang  sama. (Wood dkk, 2010)
Di  sisi  lain,  peta  sebaran  risiko  pada dasarnya  bisa  menjadi  sebuah  dasar mitigasi  dan  pengambilan  suatu  keputusan (Fekete,  2011).  Melalui  pembagian  lima kelompok  risiko  berdasarkan  skor  SoVI, peta  tersebut  dapat  menjadi  sebuah masukan dalam penentuan prioritas
pencegahan dan penanganan suatu bencana. Dengan  kata  lain,  penghitungan  indeks kerentanan sosial pada anak di Indonesia ini dapat  menjadi  suatu early  warning  system terhadap ada bencana yang berdampak pada anak di Indonesia.
Suatu  indeks  dapat  dikatakan  valid apabila  memiliki  hubungan  yang  erat dengan  indeks  valid  lain  yang  berkaitan (OECD, 2008). Dalam penelitian ini, studi kasus  diambil  berdasarkan  adanya  wabah pandemi COVID-19 pada anak dan remaja. Sehingga  langkah  awal  untuk  menguji validitas indeks kerentanan sosial pada anak di  Indonesia  adalah  dengan  melakukan penghitungan  hubungan  dengan  suatu  alat ukur  lain  yang  valid  dalam  suatu  kasus tertentu  yaitu  risiko  COVID-19  pada
Gambar 2. Kategorisasi Skor SoVI Kabupaten/Kota di Indonesia, Tahun 2019
Gambar 3. Scatter Plot antara SoVI dengan Risiko COVID-19 pada anak
penduduk berumur 18 tahun ke bawah yang digunakan oleh Kementerian Kesehatan RI.
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  skor indeks  kerentanan  sosial  berkaitan  erat dengan  risiko  COVID-19  pada  anak. Semakin meningkatnya skor SoVI, meningkat  pula  risiko  COVID-19  pada anak.  Hal  ini  pun  terkonfirmasi  dengan penghitungan  korelasi  Pearson  senilai 0,6358  seperti  yang  tertera  dalam  Tabel  5 yang  berarti  kedua  kelompok  memiliki hubungan  yang  cukup  kuat,  positif,  dan signifikan.
Dengan  adanya  bukti  bahwa  indeks memiliki  kaitan  yang  cukup  kuat  dengan risiko  COVID-19,  studi  ini  selain  menjadi masukan  terhadap  mitigasi  pemerintah dalam  pencegahan  dan  penanganan  kasus COVID-19  berdasarkan  wilayah,  menjadi suatu  early  warning  system  terhadap penyebaran kasus, juga bisa menjadi sebuah strategi efektif dalam pengambilan keputusan.
Faktor yang terbentuk dari indeks ini yaitu:
a. Status Sosial Ekonomi dan Kesehatan,
b. Struktur Keluarga,
c. Akses Layanan Kesehatan, dan
d. Karakteristik  Demografi  Rumah Tangga
Dapat menjadi sasaran utama
pemerintah  dalam  pengambilan  keputusan terutama dalam penanganan secara simultan  melalui  program-program  yang sudah  berjalan  seperti  jaminan  sosial, bantuan, dan program lainnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Tren  kenaikan  kasus  COVID-19  di Indonesia  menunjukkan  pemerintah  masih
kesulitan  untuk  mengontrol  penyebaran COVID-19. Situasi ini dapat terus berlanjut selama vaksin belum ditemukan yang pada akhirnya  memengaruhi  proses  tumbuh kembang anak Indonesia. Penyusunan SoVI yang  berfokus  pada  anak  dapat  membantu pemerintah  bertindak  lebih  dini  ketika pandemi  terjadi  sehingga  dampak  yang dirasakan dapat diminimalisasi. Peta kerentanan sosial pada anak yang terbentuk dapat  menjadi  panduan  bagi  pemerintah sehingga  langkah  mitigasi  dan  kebijakan dapat  disusun  di  seluruh  kabupaten/kota sesuai  dengan  tingkat  kerentanan  masing- masing.
Meskipun penelitian ini telah menambahkan  beberapa  variabel  terkait kesehatan  pada  SoVI  namun  variabel penting  lainnya  seperti  riwayat  penyakit anak  belum  tercakup  karena  keterbatasan data.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat memperkaya variabel-variabel kesehatan  sekaligus  melakukan  analisis sensitivitas sehingga memperjelas pemahaman  mengenai  kerentanan  sosial terhadap wabah penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  R.,  &  Porwal,  A.  (2020).  A vulnerability index for the management  of  and  response  to  the COVID-19  epidemic  in  India:  an ecological  study. The  Lancet  Global Health , 20 , 1–10. https://doi.org/10.1016/S2214- 109X(20)30300-4
Adams,  S.  H.,  Park,  M.  J.,  Schaub,  J.  P., Brindis, C. D., & Irwin, C. E. (2020).
Medical  Vulnerability  of  Young Adults to Severe COVID-19 Illness— Data  From  the  National  Health Interview Survey. Journal of
Adolescent  Health , 67 (3),  362–368. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2 020.06.025
Aji,  R.  H.  S.  (2020).  Dampak  Covid-19 pada Pendidikan di Indonesia:
Sekolah,  Keterampilan,  dan  Proses
Pembelajaran. SALAM: Jurnal Sosial Dan Budaya Syar-I , 7 (5).
https://doi.org/10.15408/sjsbs.v7i5.1 5314
Tabel 5. Korelasi SoVI dengan Risiko
COVID-19 pada Anak
Risiko COVID-19 pada Anak SoVI pada Anak Peason Correlation Sig. (2 tailed) 0,6358* 0,000 *Korelasi signifikan pada level 0,01 (2-tailed)
Andrew,  M.  K.,  &  Keefe,  J.  M.  (2014). Social  vulnerability  from  a  social ecology  perspective:  A  cohort  study of  older  adults  from  the  National
Population Health Survey of Canada. BMC Geriatrics , 14 (1). https://doi.org/10.1186/1471-2318-
14-90
Bradshaw,  S.,  Chant,  S.,  &  Linneker,  B.
(2017). Gender and poverty: what we know, don’t know, and need to know for Agenda 2030. Gender, Place and Culture , 24 (12), 1667–1688. https://doi.org/10.1080/0966369X.20 17.1395821 Brooks, S. K., Webster, R. K., Smith, L. E., Woodland, L., Wessely, S.,
Greenberg, N., & Rubin, G. J. (2020). The psychological impact of quarantine and how to reduce it: rapid review  of  the  evidence. The  Lancet ,
395 (10227),
912–920.
https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(20)30460-8
Cutter, S. L., Boruff, B. J., & Shirley, W. L.
(2003). Social vulnerability to environmental hazards.
Social Science  Quarterly , 84 (2),  242–261.
https://doi.org/10.1111/1540-
6237.8402002
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  & Anderson, R. E. (2009). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Prentice Hall. ILO.  (2020). Krisis  COVID-19  dan  Sektor Informal:  Respons  langsung  dan tantangan kebijakan . 1–36.
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/ public/---asia/---ro-bangkok/---ilo- jakarta/documents/publication/wcms _744424.pdf
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis (Sixth). Pearson Education. Kementerian  Kesehatan.  (2018).  Laporan Nasional Riskesdas 2018. http://labdata.litbang.kemkes.go.id/i mages/download/laporan/RKD/2018/ Laporan_Nasional_RKD2018_FINA
L.pdf
Klasen,  S.,  Lechtenfeld,  T.,  &  Povel,  F.
(2015). A Feminization
of
Vulnerability?  Female  Headship,
Poverty, and Vulnerability in
Thailand and Vietnam. World Development , 71 , 36–53. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.20 13.11.003 Lee,  P.-I.,  Hu,  Y.-L.,  Chen,  P.-Y.,  Huang, Y.-C.,  &  Hsueh,  P.-R.  (2020).  Are children  less  susceptible  to  COVID- 19? Journal of Microbiology,
Immunology  and  Infection , 53 (3),
371–372. https://doi.org/10.1016/j.jmii.2020.0 2.011 Republik Indonesia. 2014. Undang-Undang Nomor  35  Tahun  2014  tentang Perubahan atas Undang-Undang Nomor  32  Tahun  2002  tentang Perlindungan Anak. Lembaran Negara  RI  Tahun  2014,  No.  297. Sekretariat Negara. Jakarta
Sharma,  S.  (1996).  Applied  multivariate tecnhiques. USA:  John  Willey  & Sons: Inc. , 1–493. Shekerdemian,  L.  S.,  Mahmood,  N.  R.,
Wolfe,  K.  K.,  Riggs,  B.  J.,  Ross,  C. E., Mckiernan, C. A., Heidemann, S. M., Kleinman, L. C., Sen, A. I., Hall, M.  W.,  Priestley, M.  A.,  Mcguire,  J.
K.,  Boukas,  K.,  Sharron,  M.  P., Burns,  J.  P.,  &  Picu,  I.  C.-.  (2020). Characteristics  and  Outcomes  of Children  With  Coronavirus  Disease 2019 (COVID-19) Infection Admitted to  US  and  Canadian  Pediatric Intensive  Care  Units . 2019 (9),  868–
873.
https://doi.org/10.1001/jamapediatric s.2020.1948 Siagian, T. H., Purhadi, P., Suhartono, S., & Ritonga, H. (2014). Social
vulnerability  to  natural  hazards  in Indonesia: Driving factors and policy implications. Natural Hazards , 70 (2),
1603–1617.
https://doi.org/10.1007/s11069-013-
0888-3
Sprang,  G.,  &  Silman,  M.  (2013). Posttraumatic  stress  disorder  in parents and youth after health-related disasters. Disaster  Medicine  and Public  Health  Preparedness , 7 (1),
105–110. https://doi.org/10.1017/dmp.2013.22 Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Welfare Statistics 2019 . Jakarta: BPS.
Sumner,  A.,  Hoy,  C.,  &  Ortiz-Juarez,  E.
(2020).  Estimates  of  the  impact  of COVID-19 on global poverty. Unuwider , April , 1–9. https://doi.org/10.35188/UNU-
WIDER/2020/800-9 UNICEF.  (2017). Children  in  Indonesia: An  analysis  of  poverty,  mobility  and multidimensional deprivation . UNICEF. (2020). COVID-19 and Children in Indonesia . April . https://www.unicef.org/press- releases/un-launches-global- UNISDR.  (2008).  Indicators  of  Progress:
Guidance
on Measuring the Reduction  of  Disaster  Risks  and  the Implementation of the Hyogo Framework for Action. United Nations Secretariat of the International  Strategy  for  Disaster Reduction (UN/ISDR) , 59. http://unisdr.org/files/2259_Indicator sofProgressHFA.pdf United  Nations.  (2020). The  Impact  of COVID-19 on children . 17.