http://jiss.publikasiindonesia.id/

## Analisis Determinan Tingkat Kemiskinan Perempuan Lansia Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2020

## Vebrina Hania Cholily
Program Studi Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan Universitas Diponegoro Email: vebrinahaniacholily08@gmail.com
Artikel info Artikel history: Diterima : 07-05-2022 Diterima dalam bentuk revisi : 14-05-2022 Diterima dalam bentuk Publish : 17-05-2022
Kata Kunci: kemiskinan perempuan lansia; regresi logistik biner; pendidikan; partisipasi tenaga kerja; kesehatan
Keywords: poverty of elderly women; binary logistic regression; education; labor participation; health

## Abstrak
DI  Yogyakarta adalah  provinsi  dengan tingkat  kemiskinan lansia dan  jumlah  penduduk  lansia  tertinggi  di  Indonesia  dengan persentase lansia sebesar 14,71% pada tahun 2020. Oleh karena itu  diperlukan  solusi  untuk  meminimalisir  jumlah  perempuan lansia miskin di Provinsi DI Yoyakarta dengan mengetahui faktor penyebab kemiskinan yang ada pada level perempuan lanjut usia. Penelitian ini diusulkan dengan tujuan untuk mengetahui faktor- faktor  yang  memengaruhi  kemiskinan  perempuan  lanjut  usia  di Provinsi  DI  Yogyakarta.  Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  regresi  logistik  biner.  Variabel  dalam penelitian  ini  antara  lain:  lama  sekolah,  kemampuan  akses teknologi  informasi  dan  komunikasi,  partisipasi  tenaga  kerja, jumlah  jam  kerja,  status  perkawinan,  keluhan  kesehatan  dan riwayat rawat jalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel lama  sekolah,  kemampuan  akses  teknologi  informasi  dan komunikasi,    partisipasi  tenaga  kerja,  jumlah  jam  kerja,  keluhan kesehatan dan riwayat rawat jalan  berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan perempuan lansia di Provinsi DI Yogyakarta. Sedangkan  variabel  yang  tidak  signifikan  berpengaruh  terhadap kemiskinan  perempuan  lansia  di  Provinsi  DI  Yogyakarta  yakni status  perkawinan,  sehingga  variabel  tersebut  tidak  berpeluang untuk mempengaruhi kemiskinan perempuan lansia di Provinsi DI Yogyakarta. Faktor yang berpengaruh signifikan pada kemiskinan perempuan  lansia  yaitu  lama  sekolah,  partisipasi  tenaga  kerja, jumlah jam kerja, dan keluhan kesehatan yang berkorelasi positif. Sedangkan kemampuan teknologi informasi dan komunikasi dan riwayat rawat jalan berkorelasi negatif.

## Abstract
DI  Yogyakarta  is  a  province  with  an  elderly  poverty  rate  and  the highest  number  of  elderly  population  in  Indonesia  with  an  elderly percentage  of  14.71%  in  2020.  Therefore,  a  solution  is  needed  to minimize  the  number  of  poor  elderly  women  in  the  DI  Yoyakarta Province by knowing the factors that cause poverty in Yogyakarta. elderly female level. This study was proposed with the aim of knowing the  factors  that  influence  the  poverty  of  elderly  women  in  the  DI Yogyakarta  Province.  The  analytical  method  used  in  this  study  is binary logistic regression. The variables in this study include: length of  schooling,  ability  to  access  information  and  communication technology,  labor  participation,  number  of  hours  worked,  marital status, health complaints and outpatient history. The results showed that the variables of school years, ability to access information and
communication  technology,  labor  participation,  number  of  hours worked, health complaints and outpatient history had a significant effect on the poverty of elderly women in DI Yogyakarta Province. While the variable that does not significantly affect the poverty  of elderly women in the Province of DI Yogyakarta is marital status, so that this variable does not have the opportunity to affect the poverty of elderly women in the Province of DI Yogyakarta. Factors that have a  significant  effect  on  the  poverty  of  elderly  women  are  length  of school,  labor  participation,  number  of  hours  worked,  and  health complaints which are positively correlated. Meanwhile, information and  communication  technology  skills  and  outpatient  history  were negatively correlated.
Koresponden author: Vebrina Hania Cholily Email: vebrinahania08@gmail.com artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi CC BY SA 2022

## Pendahuluan
Menurut  ( Zuhdiyaty  &  Kaluge ,  2017)  kemiskinan  dipandang  sebagai ketidakmampuan  dari  sisi  ekonomi  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  makanan  dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran. Persentase penduduk miskin tertinggi di  Indonesia terjadi pada tahun 2015 sebesar 11,18% dengan jumlah penduduk miskin sebesar 28,59 juta jiwa. Dari tahun 2015-2019, persentase penduduk miskin di Indonesia mengalami  penurunan,  akan  tetapi  pada  tahun  2020  persentase  penduduk  miskin mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Peningkatan persentase penduduk miskin pada  tahun  2020  tersebut  diakibatkan  karena  dampak  dari  pandemi  covid-19  yang membuat  tren  penurunan  kemiskinan  menjadi  terhenti  karena  banyak  kegiatan perekonomian  tidak  bisa  berjalan  seperti  biasa,  sehingga  pendapatan  masyarakat  pun tertekan.

## Tabel 1.
Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Indonesia pada Tahun 2015-2020 Tahun Jumlah Penduduk Miskin (Juta) Persentase Penduduk Miskin (%) 2015 28,59 11,18 2016 28,01 10,76 2017 27,77 10,38 2018 25,95 9,74 2019 25,14 9,32 2020 26,42 10,19 Sumber: BPS Nasional, 2021 (diolah)
Tingkat kemiskinan cenderung tinggi dialami oleh para lansia jika melihat situasi yang mereka alami. Kementerian Sosial menyatakan 40 persen dari total 25,67 juta jiwa
lansia  atau  sekitar  12,6  juta  jiwa  di  Indonesia  berada  dalam  status  sosial  ekonomi terbawah  yang  masuk  kategori  rentan  dan  miskin  atau  prasejahtera  pada  tahun  2019. Persentase penduduk miskin lansia tertinggi terjadi di tahun 2015. Persentase penduduk miskin  lansia  perempuan  lebih  besar  dibandingkan  persentase  penduduk  miskin  lansia laki-laki  yaitu  sebesar  9,59%  penduduk  miskin  lansia  laki-laki  dan  9,96%  penduduk miskin  lansia  perempuan  di  Indonesia  tahun  2020.  Itu  artinya  lansia  perempuan  lebih rentan mengalami kondisi miskin dibandingkan laki-laki. Dari tabel 2 dapat dilihat bahwa persentase penduduk miskin lansia mengalami fluktuatif yang tidak signifikan. Itu artinya bahwa  strategi  penanggulangan  kemiskinan  yang  dilakukan  pemerintah  kurang  efektif dan  tidak  begitu  berdampak  khususnya  bagi  penanggulangan  kemiskinan  dikalangan lansia.

## Tabel 2.
Penduduk Miskin Lansia Menurut Jenis Kelamin Indonesia Pada Tahun 2015-2020

## Sumber: BPS Nasional, 2021 (diolah)
Provinsi DI Yogyakarta merupakan provinsi dengan jumlah penduduk tua (lansia) tertinggi  jika  dibandingkan  dengan  seluruh  provinsi  yang  ada  di  Indonesia  dengan persentase  lansia  lebih  dari  sepuluh  persen  pada  tahun  2015-2020  sebagaimana  yang tersaji  pada  tabel  3.  Bahkan  pada  tahun  2015,  jumlah  penduduk  lansia  di  Provinsi  DI Yogyakarta mencapai 20,73%. Meskipun pada tahun 2020 mengalami penurunan, namun persentasenya  masih  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  provinsi  lain  yang  ada  di Indonesia  yaitu  sebesar  14,71%.  Lansia  DI  Yogyakarta  berada  pada  kelompok  yang rentan  secara  ekonomi  dan  sosial.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  proporsi  lansia  di  DI Yogyakarta yang didominasi oleh kelompok pengeluaran 40 persen terbawah.
Tabel 3.
Lima Provinsi dengan Struktur Penduduk Tua Indonesia Tahun 2015-2020 Lingkup Jumlah Penduduk Lansia (%) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Nasional 13,28 8,69 8,97 9,27 9,60 10,7 Yogyakarta 20,73 13,69 13,90 12.37 14,50 14,71
0 2 4 6 8 10 12 14 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Penduduk Miskin Lansia Laki-Laki (%)
Penduduk Miskin Lansia Perempuan (%)
Lingkup Jumlah Penduduk Lansia (%) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Jawa Tengah 18,56 12,05 12,46 12,34 13,36 13,81 Bali 16,07 11,00 10,79 9,68 11,30 11,58 Sulawesi Utara 15,27 10,00 10,37 10,26 11,15 11,51 Jawa Timur 17,70 11,80 12,16 11,66 12,96 13,38 Sumber: BPS Nasional, 2021 (diolah)
Menurut  ( Bank ,  2020)  tingkat  pendidikan  merupakan  indikator  yang  paling berpengaruh dalam penurunan kemiskinan. Penelitian dari ( Krisyanti , 2020) menyatakan bahwa  pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  pada  kemiskinan  di  Kabupaten Situbondo.  Salah  satu  indikator  pendidikan  yang  bisa  dilihat  adalah  akses  teknologi informasi dan komunikasi. Berdasarkan penelitian dari ( Setyaningsih , 2018) menyatakan bahwa  peran  teknologi,  informasi,  dan  komunikasi  sangat  penting  dalam  mengurangi kemiskinan di kota Yogyakarta.
Berdasarkan tabel 4 dapat dilihat bahwa persentase penduduk lansia perempuan menurut  akses  teknologi  informasi  dan  komunikasi  cenderung  lebih  rendah  daripada lansia  laki-laki  baik  menggunakan handphone ,  komputer  maupun  internet.  Lansia perempuan memiliki tingkat pendidikan dan pengetahuan yang lebih rendah dalam akses teknologi  informasi  dan  komunikasi  ( Lestari et  al.,  2021).  Persentase  penduduk  lansia menurut akses TIK paling tinggi yaitu menggunakan handphone .
Tabel 4.
Persentase Penduduk Lansia Menurut Akses Teknologi Informasi dan Komunikasi Berdasarkan Jenis Kelamin Provinsi DI Yogyakarta Tahun 2015-
2020 Tahun Menggunakan HP Menggunakan Komputer Menggunakan Internet P L P L P L 2015 25,30 44,04 1,05 3,27 1,03 3,66 2016 27,26 45,09 1,38 4,28 2,07 5,72 2017 15,78 34,13 1,40 4,63 2,29 4,11 2018 19,77 38,26 1,72 3,26 2,03 5,50 2019 17,75 35,25 1,16 4,36 2,10 4,99 2020 27,73 45,55 1,95 4,47 2,49 5,97 Sumber: BPS Provinsi DI Yogyakarta, 2021 (diolah)
Indikator tingkat pendidikan juga dapat dilihat dari rata-rata lama sekolah. Secara parsial atau individu bahwa lama sekolah berpengaruh secara  signifikan pada taraf a = 5% terhadap tingkat kemiskinan rumah tangga. Tabel 5 menunjukkan bahwa lansia umur 60-69 memiliki rata-rata lama sekolah paling tinggi jika dibandingkan dengan umur 70- 79 dan umur 80 tahun keatas. Berdasarkan tabel 5 juga dapat dilihat bahwa rata-rata lama
sekolah  lansia  perempuan  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  lansia  laki-laki.  Tingkat pendidikan  lansia  ini  dipengaruhi  juga  salah  satunya  oleh  kondisi  ekonomi  keluarga mereka pada saat mereka muda.
Tabel 5. Rata-rata Lama Sekolah Lansia Tahun 2015-2020 Provinsi DI Yogyakarta Tahun Umur 60-69 Umur 70-79 Umur 80+ P L Total P L Total P L Total 2015 4,98 7,88 6,36 2,94 5,71 4,26 1,40 3,87 2,17 2016 5,57 7,52 6,50 2,34 5,34 3,70 1,02 3,20 1,78 2017 4,37 6,20 6,37 3,91 5,20 4,37 1,60 3,20 2,41 2018 4,11    6,02 6,31 2,59 5,52 4,81 1,22 3,27 2,04 2019 4,30 7,13 6,41 2,75 5,59 4,11 1,66 3,60 2,75 2020 4,51 6,46 6,75 2,94 5,53 4,28 1,91 3,83 2,18 Sumber: BPS Provinsi DI Yogyakarta, 2021 (diolah)
Menurut  ( Bank ,  2020),  salah  satu  faktor  lain  yang  memengaruhi  tingkat kemiskinan  adalah  partisipasi  tenaga  kerja.  Berdasarkan  penelitian  dari  ( Rizal ,  2015) menyatakan  bahwa  tenaga  kerja  dengan  jenjang  pendidikan  lebih  tinggi  signifikan mengurangi kemiskinan. Dari tabel 6 dapat diketahui bahwa persentase penduduk lansia yang bekerja lebih banyak didominasi oleh para lansia yang memiliki tingkat pendidikan rendah  (Tidak  pernah  sekolah  dan  tamat  SD).  Sedangkan  para  lansia  yang  memiliki tingkat  pendidikan  yang  tinggi  (Tamat  perguruan  tinggi)  memiliki  persentase  bekerja yang sangat sedikit.

## Tabel 6.
Penduduk Lansia Bekerja dan Jenjang Pendidikan Tertinggi yang di Tamatkan
Provinsi DI Yogyakarta Tahun 2015-2020 Tahun Tidak Pernah Sekolah/Tidak Tamat SD (%) Tamat SD (%) Tamat SMP (%) Tamat SMA (%) Tamat Perguruan Tinggi (%) 2015 27,48 28,44 11,90 6,64 3,79 2016 26,81 30,81 7,44 12,56 3,96 2017 61,88 73,21 66,60 55,29 48,95 2018 44,51 27,70 12,94 9,45 5,40 2019 44,25 30,77 11,01 9,48 4,50 2020 35,13 36,44 11,27 10,84 6,32 Sumber: BPS Provinsi DI Yogyakarta, 2021 (diolah)
Penelitian  dari  ( Afiarto ,  2015)  menyatakan  bahwa  jumlah  jam  kerja  juga berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Desa  Mayang  Kabupaten  Jember. Lamanya  waktu  bekerja  juga  penting  untuk  diperhatikan  karena  hal  ini  dapat memengaruhi kondisi fisik dan kesehatan lansia. Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa rata-
rata jumlah jam kerja pekerja lansia dalam seminggu termasuk dalam kategori pekerja penuh,  yakni  bekerja  35  jam  atau  lebih  dalam  seminggu  pada  tahun  2015-2016. Sedangkan pada tahun 2017-2020 mengalami penurunan rata-rata jumlah jam kerja yaitu bekerja  dibawah  35  jam  dalam  seminggu.  Sekitar  sebagian  dari  lansia  yang  bekerja adalah mereka yang bekerja di sektor pertanian.

## Tabel 7
Rata-Rata Jumlah Jam Kerja dalam Seminggu dari Penduduk Lansia Bekerja Provinsi DI Yogyakarta Tahun 2015-2020 Menurut Jenis Kelamin
Sumber: BPS Provinsi DI Yogyakarta, 2021 (diolah)
Penelitian  ( Ainistikmalia , 2019)  menyatakan bahwa variabel  status  perkawinan lansia perempuan dengan status  janda dan status  kepala  rumah tangga secara simultan memiliki  pengaruh  dan  dapat  menjelaskan  variabel  lansia  perempuan  dengan  status ekonomi  rendah  sebesar  51,3  persen.  Dari  tabel  8  dapat  diketahui  bahwa  lansia perempuan  kategori  belum  kawin  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  lansia  laki-laki. Ketika perempuan lansia belum kawin maka mereka akan masuk ke dalam pasar tenaga kerja untuk menunjang kehidupan mereka. Jadi, status perkawinan dapat berkaitan erat dengan partisipasi tenaga kerja. Perempuan lansia dengan status belum kawin, cerai hidup dan  cerai  mati  memiliki  tingkat  kesejahteraan  yang  rendah  dibanding  dengan  lansia dengan status sudah kawin.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Rata-Rata Jumlah Jam Kerja (%)
Tabel 8 Persentase Penduduk Lansia Menurut Status Perkawinan Provinsi DI Yogyakarta Tahun 2015-2020 Menurut Jenis Kelamin Jenis 2015 2016 2017 2018 2019 2020 P L P L P L P L P L P L Belum Kawin 2,43 0,92 2,09 0,79 2,30 1,28 2,74 1,04 2,04 1,86 2,11 1,07 Kawin 43,59  80,92  44,43  82,27  44,15  82,27  45,79  79,85  46,49  81,97  44,57  82,47 Cerai Hidup 2,11 0,90 2,84 1,38 3,02 1,04 2,50 1,72 3,55 1,53 3,64 1,38 Cerai Mati 51,86  17,27  50,64  15,56  50,53  15,41  48,97  17,38  47,91  14,63  49,69  15,08 Sumber: BPS Provinsi DI Yoyakarta, 2021 (diolah) Pernyataan ( Bank , 2020) bahwa faktor lain yang dianggap dapat memengaruhi terjadinya kemiskinan yaitu kesehatan. Ada dua indikator kesehatan yang dapat dilihat menurut BPS yaitu keluhan kesehatan dan angka kesakitan ( Novitasari et al., 2021). Penelitian dari ( Susanti , 2020) menjelaskan bahwa variabel kesehatan yang digambarkan dari keluhan kesehatan dan angka kesakitan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan rumah tangga di Kecamatan Terbanggi Besar.
Tabel 9
Keluhan Kesehatan Penduduk Lansia Sebulan Terakhir Provinsi DI Yogyakarta
Berdasarkan Jenis Kelamin Tahun 2015-2020 Tahun Perempuan (%) Laki-Laki (%) Total (%) 2015 49,31 52,50 53,29 2016 48,42 51,15 49,65 2017 48,62 40,79 45,05 2018 49,20 48,58 48,92 2019 53,22 50,03 51,76 2020 54,28 49,02 51,88
Sumber: BPS Provinsi DI Yogyakarta, 2021 (diolah)
Pada Tabel 9 dapat dilihat bahwa persentase keluhan kesehatan penduduk lansia sebulan terakhir di DI Yogyakarta tertinggi terjadi pada tahun 2015 sebesar 53,29% dan terendah  pada  tahun  2017  sebesar  45,05%.  Dari  tabel  9  juga  dapat  dilihat  bahwa persentase keluhan kesehatan penduduk lansia sebulan terakhir di  DI  yogyakarta lebih banyak didominasi oleh perempuan dari tahun 2017-2020. Sedangkan tahun 2015-2016 lebih banyak didominasi oleh laki-laki.

## Tabel 10
Angka Kesakitan Penduduk Lansia Provinsi DI Yogyakarta Tahun 2015-2020 Menurut Jenis Kelamin Tahun Perempuan (%) Laki-Laki (%) Total (%) 2015 25,66 27,31 26,41 2016 23,88 24,06 23,96 2017 23,25 21,99 22,68 2018 22,31 22,90 22,58 2019 26,09 24,44 25,33 2020 24,69 19,93 22,52 Sumber: BPS, Susenas 2020
Tabel 10 menjelaskan mengenai angka kesakitan penduduk lansia DI Yogyakarta tahun 2017, 2019, dan 2020 lebih banyak didominasi oleh lansia perempuan. Sedangkan di tahun 2015, 2016 dan 2018 lebih banyak didominasi oleh lansia laki-laki. Total angka kesakitan  penduduk  lansia  DI  Yogyakarta  tertinggi  terjadi  pada  tahun  2015  sebesar 26,41%.

## Metode Penelitian
1. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  kemiskinan  lansia perempuan,  lama  sekolah,  kemampuan  akses  teknologi  informasi  dan  komunikasi, partisipasi tenaga kerja, jumlah jam kerja, status perkawinan, keluhan kesehatan dan riwayat rawat jalan. Kemiskinan lansia perempuan diukur dengan garis kemiskinan
menurut BPS di DI Yogyakarta yaitu sebesar Rp. 482.855 perkapita perbulan yang digambarkan dengan huruf Y dalam bentuk biner. Nilai 1 termasuk dalam kategori perempuan lansia yang miskin dan nilai 0 termasuk dalam kategori perempuan lansia yang tidak miskin.
Tabel 11. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Skala Variabel Y Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita Rumah Tangga (Y) 0 = Tidak Miskin 1 = Miskin Nominal
Variabel X
Lama Sekolah (X1) Lama sekolah satuan tahun Ratio Kemampuan Akses Teknologi Informasi dan Komunikasi (X2) 0 = Ya 1 = Tidak Nominal Partisipasi Tenaga Kerja (X3) 0 = Bekerja 1 = Tidak Bekerja Nominal Jumlah Jam Kerja (X4) Jam Kerja perhari Ratio Status Perkawinan (X5) 0 = Couple (Kawin) 1 = Single (Belum Kawin, Cerai Mati, dan Cerai Hidup) Nominal Keluhan Kesehatan Sebulan Terakhir (X6) 0 = Tidak 1 = Ya Nominal Riwayat Rawat Jalan Sebulan Terakhir (X7) 0 = Tidak 1 = Ya Nominal Sumber: Hasil olah data

## 2. Sumber dan Jenis Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dari  BPS Provinsi DI Yogyakarta dan Nasional RI dan data primer dari survei langsung tahun 2020 yang merupakan data mikro Susenas. Penelitian ini menggunakan studi kasus lansia  perempuan  miskin  di  DI  Yogyakarta.  Data  primer  yang  digunakan  adalah sebagai berikut yaitu lansia perempuan yang memiliki pengeluaran perkapita rumah tangga ≤ Rp.482.855, lansia perempuan yang memiliki pengeluaran perkapita rumah tangga > Rp.482.855, lama sekolah lansia perempuan, lansia perempuan yang bisa menggunakan  HP,  komputer  dan  internet,  lansia  perempuan  yang  tidak  bisa menggunakan  HP,  komputer  dan  internet,  lansia  perempuan  yang  bekerja,  lansia perempuan  yang  tidak  bekerja,  jumlah  jam  kerja  perhari  lansia  perempuan,  lansia perempuan yang belum kawin, lansia perempuan yang cerai mati, lansia perempuan yang  cerai  hidup,  lansia  perempuan  yang  kawin,  lansia  perempuan  yang  tidak mengalami  keluhan kesehatan sebulan terakhir, lansia perempuan  yang  mengalami
keluhan  kesehatan  sebulan  terakhir,  lansia  perempuan  lansia  yang  tidak  memiliki riwayat  rawat  jalan  sebulan  terakhir,  dan  lansia  perempuan  yang  memiliki  riwayat rawat  jalan  sebulan  terakhir.  Jenis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data kuantitatif. Dalam penelitian ini menggunakan metode statistik deskriptif.
3. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah penduduk lansia perempuan di Provinsi DI Yogyakarta. Sampel diambil dari seluruh sampel yang menjadi sampel Susenas dari BPS Tahun 2020 di Provinsi DI Yogyakarta sejumlah 799 sampel dengan kriteria penduduk lansia perempuan yang berusia 65 tahun ke atas. Data berasal dari raw data dari Susenas.
4. Metode Pengumpulan Data
Tipe pengumpulan data  yang digunakan oleh susenas adalah dengan teknik cross  sectional .  Frekuensi  pengumpulan  data  tersebut  dilakukan  secara  tahunan. Pengumpulan  data  tersebut  dilakukan  dengan  cara  melakukan  survei  langsung  ke lapangan tahun 2020. Untuk jenis rancangan sampel yang dipilih oleh susenas adalah dengan metode multi stage / phase dengan sampel probabilitas yakni dengan metode two stages stratified sampling .
5. Metode Analisis Data
a. Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan mendeskripsikan  variabel-variabel  dalam  penelitian.  Statistik  deskriptif  dalam penelitian  pada  dasarnya  merupakan  proses  transformasi  data  penelitian  dalam bentuk  tabulasi  sehingga  mudah  dipahami  dan  diinterpretasikan.  Tabulasi menyajikan ringkasan, pengaturan atau penyusunan data dalam bentuk tabel dan grafik.
b. Analisis Regresi Logistik Biner
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  model  regresi  logistik  biner  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat  kemiskinan  perempuan lansia. Dikarenakan variabel dependent bersifat dummy maka menggunakan alat analisis regresi. Nilai biner 1 dan 0 diperlakukan sebagai variabel dependen dalam estimasi regresi. Oleh karena itu, persamaan regresi yang akan diestimasi adalah fungsi probabilitas logistik. Persamaan dari variabel laten 𝑦 1 ∗ yaitu :
𝑦 𝑖 ∗ = 𝑥 𝑖 Ө + 𝑒 𝑖 (1)
Dimana 𝑒 𝑖 adalah independent dari 𝑥 𝑖 (yang merupakan 1 x K  vektor dengan dengan elemen pertama sama untuk kesatuan pada semua i ), Ө adalah K xl  vektor  dari  parameter  dan 𝑒 𝑖 ~N(0,1).  Dari  pengamatan 𝑦 𝑖 ∗ ,  kami  mengamati hanya variabel biner yang menunjukkan tanda 𝑦 𝑖 ∗ .
𝑦 𝑖 = { 1 𝑖𝑓 𝑦 1 >  0 0 𝑖𝑓 𝑦 𝑖 ≤  0 (2)
Dimana 𝑦 𝑖 = 1 jika miskin, dan 𝑦 𝑖 = 0 jika tidak miskin.
Model respons biner direpresentasikan sebagai berikut :
P (y = 1│x) = G (xβ) = p(x)                                               (3)
Dimana x adalah 1 x K, β adalah K x 1 dan mengambil elemen pertama dari  x  untuk  menjadi  satu  kesatuan.  Untuk  model  linear  probability,  G(z)  =  z adalah fungsi identitas. Dimana artinya bahwa respons dari probability tidak bisa diantara 0 dan 1 untuk semua x dan β. Asumsikan bahwa G(.) mengambil nilai dalam  interval  satuan  terbuka:  0  <  G(z)  <  1  untuk  semua  z  ϵ.  Model  pada Persamaan (3) umumnya disebut model indeks karena membatasi cara di mana probabilitas  respons  bergantung  pada  x:  p(x)  adalah  a  fungsi  dari  x.  Fungsi  G memetakan  indeks  ke  dalam  probabilitas  respons.  G  adalah  fungsi  distribusi kumulatif  yang  spesifik  bentuk  kadang-kadang  dapat  diturunkan  dari  model ekonomi  yang  mendasarinya.  Itu  indikator  biner  y  sama  dengan  1  jika  lansia miskin dan nol jika sebaliknya. Itu vektor x berisi variabel bebas yang akan diuji. Model indeks di mana G dapat diturunkan secara lebih umum dari model variabel laten yang mendasarinya, sebagai dalam Persamaan (1):
𝑦 ∗ = xβ + е , y  = 1 [ 𝑦 ∗ > 0 ]                                                      (4)
Dimana e adalah variabel  terdistribusi  kontinue yang tidak bergantung pada  x  dan  distribusi  e  simetris  terhadap  nol.  Jika  G  adalah  fungsi  distribusi kumulatif dari e, maka, karena fungsi distribusi probabilitas (p.d.f.) dari e simetris terhadap nol, 1-G(-z) = G(z) untuk semua bilangan real z, karena itu,
P(y=1│x) = P( 𝑦 ∗ >0│x) = P(e > - xβ│x) = 1 – G (-xβ) = G (xβ)
Dimana ini sama dengan persamaan (3).
Model logit adalah kasus spesial dari persamaan (3) dengan,
G(z) = Ʌ (z) = exp (z) / [1+exp(z)]                                   (5)
Model ini merupakan turunan dari model yang ke (4) ketika e memiliki standard distribusi logistik. Berbagai faktor dipertimbangkan untuk dimasukkan ke  dalam  persamaan  yang  diestimasi  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi kejadian kemiskinan pada lansia. Meskipun ada banyak variabel yang dapat memengaruhi kemiskinan lansia, hal ini studi hanya menyelidiki tujuh variabel  yaitu lama sekolah perempuan lansia, Kemampuan Perempuan Lansia dalam  Akses  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  perempuan  lansia  bekerja, jumlah jam kerja perempuan lansia yang bekerja, status perkawinan perempuan lansia, perempuan lansia yang mengalami keluhan kesehatan sebulan terakhir dan riwayat  rawat  jalan  sebulan  terakhir  perempuan  lansia  di  di  Provinsi  DI Yogyakarta tahun 2020.
L Yi = Ln ( 𝑃 1 1−𝑃 1 ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 X 1𝑖 + 𝛽 2 X 2𝑖 +   𝛽 3 X 3𝑖 + 𝛽 4 X 4𝑖 + 𝛽 5 X 5𝑖 + 𝛽 6 X 6𝑖 + 𝛽 7 X 7𝑖 + 𝜇𝑖
Keterangan : L Yi = Logit Y
Ln ( 𝑃 1 1−𝑃 1 ) = Ln ( 𝑃𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛 𝑙𝑎𝑛𝑠𝑖𝑎 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛 𝑃𝑒𝑟𝑒𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛 𝑙𝑎𝑛𝑠𝑖𝑎 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛 ) = odd ratio dari perempuan lansia miskin 1, 0  perempuan lansia kategori tidak miskin.
𝛽 0 = intercept X 1 = Lama Sekolah
X 2 = Kemampuan Akses Teknologi Informasi dan Komunikasi
X 3 = Partisipasi Tenaga Kerja
X 4 = Jumlah Jam Kerja X 5 = Status Perkawinan X 6 = Keluhan Kesehatan X 7 = Riwayat Rawat Jalan 𝜇 = Error term 𝛽 1 − 𝛽 7 = Slope
c. Uji Hipotesis dan Signifikansi
1) Uji-Z Statistik
Ukuran sampel yang besar yaitu sejumlah 799 sampel dimana lebih dari 30,  maka  penelitian  ini  menggunakan  uji-Z.  Uji-Z  mengacu  pada  analisis statistik  univariat  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  bahwa  proporsi dari  dua  sampel  independen  sangat  berbeda.  Ini  menentukan  sejauh  mana suatu  titik  data  jauh  dari  rata-rata  set  data,  dalam  standar  deviasi.  Uji-Z Statistik  ini  hampir  sama  dengan  Uji-T.  Yang  membedakan  adalah  Uji-Z untuk jumlah sampel yang lebih dari 30 dan Uji-T untuk jumlah sampel yang kurang dari 30. Hipotesis kerja yang akan diuji dalam penelitian adalah:
𝐻 𝑜 =  Variabel  independent  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependent
𝐻 1 = Variabel independent berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent
a) 𝐻 𝑜 : 𝛽 1 = 0
Tidak ada pengaruh lama sekolah perempuan lansia terhadap kemiskinan perempuan lansia.
b) 𝐻 1 : 𝛽 1 ≠ 0
Ada  pengaruh  lama  sekolah  perempuan  lansia  terhadap  kemiskinan perempuan lansia.
c) 𝐻 𝑜 : 𝛽 2 = 0
Tidak ada pengaruh kemampuan perempuan lansia dalam akses teknologi informasi dan komunikasi terhadap kemiskinan perempuan lansia.
d) 𝐻 1 : 𝛽 2 ≠ 0
Ada  pengaruh  kemampuan  perempuan  lansia  dalam  akses  teknologi informasi dan komunikasi terhadap kemiskinan perempuan lansia.
e) 𝐻 𝑜 : 𝛽 3 = 0
Tidak  ada  pengaruh  perempuan  lansia  bekerja  terhadap  kemiskinan perempuan lansia.
f) 𝐻 1 : 𝛽 3 ≠ 0
Ada pengaruh perempuan lansia bekerja terhadap kemiskinan perempuan lansia.
g) 𝐻 𝑜 : 𝛽 4 = 0
Tidak  ada  pengaruh  jumlah  jam  kerja  perempuan  lansia  yang  bekerja terhadap kemiskinan perempuan lansia.
h) 𝐻 1 : 𝛽 4 ≠ 0
Ada pengaruh jumlah jam kerja perempuan lansia yang bekerja terhadap kemiskinan perempuan lansia.
i) 𝐻 𝑜 : 𝛽 5 = 0
Tidak  ada  pengaruh  status  perkawinan  perempuan  lansia  terhadap kemiskinan perempuan lansia.
j) 𝐻 1 : 𝛽 5 ≠ 0
Ada pengaruh status perkawinan perempuan lansia terhadap kemiskinan perempuan lansia.
k) 𝐻 𝑜 : 𝛽 6 = 0
Tidak ada pengaruh perempuan lansia yang mengalami keluhan kesehatan sebulan terakhir terhadap kemiskinan perempuan lansia.
l) 𝐻 1 : 𝛽 6 ≠ 0
Ada  pengaruh  perempuan  lansia  yang  mengalami  keluhan  kesehatan sebulan terakhir terhadap kemiskinan perempuan lansia.
m) 𝐻 𝑜 : 𝛽 7 = 0
Tidak ada pengaruh riwayat rawat jalan sebulan terakhir perempuan lansia terhadap kemiskinan perempuan lansia.
n) 𝐻 1 : 𝛽 7 ≠ 0
Ada  pengaruh  riwayat  rawat  jalan  sebulan  terakhir  perempuan lansia terhadap kemiskinan perempuan lansia.
2) Uji Likelihood Ratio Statistik
Uji Likelihood  Ratio Statistik  ini  merupakan  pengganti  Uji-F  yang berfungsi  untuk  menguji  apakah  semua  slope  koefisien  regresi  variabel independent  secara  bersama-sama  mempengaruhi  variabel  dependent. Persamaannya adalah:
𝐻 𝑜 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = 𝛽 3 = 𝛽 4 = 𝛽 5 = 𝛽 6 = 𝛽 7 = 0
Variabel independen secara simultan tidak mempengaruhi variabel dependen.
𝐻 1 : 𝛽 1 ≠ 𝛽 2 ≠ 𝛽 3 ≠ 𝛽 4 ≠ 𝛽 5 ≠ 𝛽 6 ≠ 𝛽 7 ≠ 0
Variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel dependen.
Apabila nilai Likelihood Ratio lebih besar daripada nilai 𝑐ℎ𝑖 2 tabel, maka 𝐻 0 ditolak  dan 𝐻 1 diterima  dengan  tingkat  signifikansi  yang  dipilih yaitu  sebesar  α  =  5%. Degree  of  freedom yang  digunakan  yaitu  jumlah variabel independen.
3) Uji Goodness of Fit
Pengujian  model  fit  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  besar variabel dependen dapat dijelaskan oleh variasi nilai dari variabel independen. Uji goodness  of  fit ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai pseudo– 𝐑 𝟐 dengan rentan nilai 0-1. Apabila nilai pseudo– 𝐑 𝟐 mendekati 1 atau semakin besar itu artinya  model  yang  digunakan  diangggap  tepat.  Begitu  juga  sebaliknya,
apabila nilainya mendekati nol atau semakin kecil maka model dianggap tidak tepat.

## Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Estimasi
Menjelaskan mengenai tujuh faktor yang diduga memiliki pengaruh terhadap kemiskinan  perempuan  lansia  diantaranya  yaitu  lama  sekolah,  kemampuan  akses teknologi informasi dan komunikasi, partisipasi tenaga kerja, jumlah jam kerja, status perkawinan,  keluhan  kesehatan  dan  riwayat  rawat  jalan.  Analisa  kelayakan  model, tanda  setiap  koefisien,  dan  analisa  terhadap  peluang  dari  model  yang  dibentuk bertujuan  untuk  mengetahui  variabel  apa  saja  yang  memiliki  pengaruh  terhadap kemiskinan perempuan lansia. Hasil estimasi pengujian data dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 Hasil Estimasi Model Regresi Logistik Biner Variabel Odds Ratio Stat.Z   Prob. Tanda Keterangan Konstanta 4,139 20,925 0,000 - - Lama Sekolah ( 𝑋 1 ) 1,604 36,210 0,000 Positif Signifikan Kemampuan Akses Teknologi Informasi dan Komunikasi ( 𝑋 2 ) 0,346 -5,933 0,015 Negatif Signifikan Partisipasi Tenaga Kerja ( 𝑋 3 ) 1,943 19,543 0,000 Positif Signifikan Jumlah Jam Kerja ( 𝑋 4 ) 1,340 10,195 0,001 Positif Signifikan Status Perkawinan ( 𝑋 5 ) 0,804 -0,126 0,723 Negatif Tidak Signifikan Keluhan Kesehatan ( 𝑋 6 ) 1,168 6,122 0,013 Positif Signifikan Rawat Jalan ( 𝑋 7 ) 0,850 -6,440 0,011 Negatif Signifikan Pseudo 𝑹 𝟐 0,180 LR Stat. 95,928 0,000 Sumber: Hasil Output SPSS, (diolah) Ket: Signifikansi α = 5% odds ratio
Terdapat enam variabel yang berpengaruh secara signifikan pada kemiskinan perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta diantaranya yaitu lama sekolah, partisipasi tenaga  kerja,  jumlah  jam  kerja,  dan  keluhan  kesehatan  yang  berkorelasi  positif, kemampuan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dan  riwayat  rawat  jalan  yang berkorelasi  negatif.  Variabel  yang  tidak  berpengaruh  signifikan  pada  kemiskinan perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta diantaranya yaitu status perkawinan yang berkorelasi negatif. Pseudo 𝑅 2 sebesar 0,180 (Tabel 12).
Nilai  Pseudo 𝑅 2 tersebut  menjelaskan  bahwa  model  mampu  menjelaskan kemiskinan  perempuan  lansia  sebesar  18%  atau  dengan  kata  lain  variabel  bebas menjelaskan variabel terikat sebesar 18%, sedangkan sisanya sebesar 82% dijelaskan variabel lain diluar model. Meskipun Pseudo 𝑅 2 nya termasuk kecil atau dibawah 0.5, hal tersebut diperbolehkan. Jadi, tidak boleh terlalu berpedoman pada nilai goodness of fit dari model dengan variabel dependen yang dikotomi. Menurut Gujarati, dalam model  regresi  variabel  dependen  yang  bersifat  biner,  nilai goodness  of  fit berada diurutan nomor dua yang terpenting.
Urutan nomor satu dan terpenting adalah nilai koefisien variabel independen memiliki korelasi  negatif atau positif dan nilai  signifikansi.  Nilai  LR  yaitu sebesar 95,928  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0,000  menjelaskan  semua  variabel  bebas secara keseluruhan signifikan memiliki pengaruh terhadap nilai akhir karena statistik Likelihood  Ratio 95,928  lebih  besar  daripada  nilai 𝑐ℎ𝑖 2 tabel  yaitu  sebesar  3,841. Pada  hasil  pengolahan  data  menggunakan  model  regresi  logistik  biner,  maka diperoleh nilai koefisien masing-masing variabel yang sesuai dengan Tabel 12 Maka persamaan model regresi logistik biner dapat dijabarkan sebagai berikut:
( 𝑃 𝑖 1−𝑃 𝑖 ) = 4,139 + 1,604 X 1i + 0,346 X 2i + 1,943 X 3i + 1,340 X 4i + 0,804 X 5i + 1,168 X 6i + 0,850 X 7i ………...……………………………………………………………........(1)
Ln ( 𝑃 𝑖 1−𝑃 𝑖 ) =  0,616  +  0,205 X 1i –  0,460 X 2i +  0,288 X 3i +  0,127 X 4i –  0,094 X 5i +
0,067 X 6i - 0,070 X 7i ……………….……………………………………………………….......(2)
Persamaan  pada  tabel  1  dan  2  menjelaskan  bahwa  nilai  odds  ratio perempuan lansia miskin atau tidak miskin berkorelasi positif dengan lama sekolah ( 𝑋 1 ), partisipasi tenaga kerja ( 𝑋 3 ), jumlah jam kerja ( 𝑋 4 ), dan keluhan kesehatan ( 𝑋 6 ). Sedangkan  probabilitas  perempuan  lansia  miskin  atau  tidak  miskin  berkorelasi negatif dengan teknologi informasi dan komunikasi ( 𝑋 2 ) dan riwayat rawat jalan ( 𝑋 7 ). Sedangkan perempuan lansia miskin atau tidak miskin berkorelasi negatif tetapi tidak signifikan dengan keluhan kesehatan ( 𝑋 5 ).
a. Uji  Parsial  (Uji  Z).  Uji  z  atau  uji  parsial  dilakukan  dengan  melakukan perbandingan  antara  nilai  z-tabel  dengan  z-hitung.  Jika  z-tabel  <  z-hitung, 𝐻 𝑜 tidak  diterima.  Berikut  penjelasan  mengenai  pengujian  parsial  masing-masing variabel pada tabel 4.13 diantaranya yaitu:
1) Nilai  z-hitung  pada  variabel  lama  sekolah  sebesar  36,210  dan  nilai  z-tabel 1,96 pada signifikansi α = 5%, sehingga H o ditolak. Itu artinya variabel lama sekolah secara statistik berpengaruh signifikan pada probabilitas kemiskinan perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta.
2) Nilai z-hitung variabel kemampuan akses teknologi informasi dan komunikasi sebesar 5,933 dengan signifikansi α = 5%, sehingga H o ditolak.  Itu  artinya variabel  kemampuan  akses  teknologi  informasi  dan  komunikasi  secara statistik  berpengaruh  signifikan  pada  probabilitas  kemiskinan  perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta.
3) Nilai  z-hitung  variabel  partisipasi  tenaga  kerja  sebesar  19,543  dengan signifikansi  α  =  5%,  sehingga H o ditolak.  Itu  artinya  variabel  partisipasi tenaga  kerja  secara  statistik  berpengaruh  signifikan  pada  probabilitas kemiskinan perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta.
4) Nilai z-hitung variabel jumlah jam kerja sebesar 10,195 dengan signifikansi α =  5%,  sehingga H o ditolak.  Itu  artinya  variabel  jumlah  jam  kerja  secara statistik  berpengaruh  signifikan  pada  probabilitas  kemiskinan  perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta.
5) Nilai z-hitung variabel status perkawinan sebesar 0,126 dengan signifikansi α = 5%, sehingga H o tidak ditolak. Itu artinya variabel status perkawinan secara statistik  tidak  berpengaruh  signifikan  pada  probabilitas  kemiskinan perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta.
6) Nilai z-hitung variabel keluhan kesehatan sebesar 6,122 dengan signifikansi α = 5%, sehingga H o ditolak.  Itu  artinya variabel  keluhan kesehatan secara statistik  berpengaruh  signifikan  pada  probabilitas  kemiskinan  perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta.
7) Nilai z-hitung variabel riwayat rawat jalan sebesar 6,440 dengan signifikansi α = 5%, sehingga H o ditolak. Itu artinya variabel riwayat rawat jalan secara statistik  berpengaruh  signifikan  pada  probabilitas  kemiskinan  perempuan lansia Provinsi DI Yogyakarta.
b. Uji Hipotesis secara bersama-sama. Nilai probabilitas lebih besar daripada nilai chi2 dalam model regresi logistik biner adalah 0,0000. Pada tingkat signifikansi α  =  5%,  maka H o ditolak.  Itu  artinya  bahwa  paling  sedikit  satu  variabel independen  dalam  model  secara  statistik  signifikan  berpengaruh  pada  variabel terikat yaitu kemiskinan perempuan lansia di Provinsi DI Yogyakarta.
2. Interpretasi Hasil
Interpretasi hasil dalam model regresi logistik biner dapat dijelaskan oleh nilai odd ratio. Maka dari itu, peluang yang akan terjadi dapat dilihat dari nilai odds ratio masing-masing variabel  pada tabel 12. Variabel Lama Sekolah ( X 1 ) memiliki nilai odds  ratio  sebesar  60%.  Itu  artinya  bahwa  semakin  tinggi  semangat  belajar  dan tingkat  pendidikan  perempuan  lansia  maka  akan  berdampak  pada  probabilitas kemiskinan perempuan lansia sebesar 60%, dengan asumsi  hal-hal  lain tetap. Pada hasil  estimasi  diketahui  bahwa  variabel  lama  sekolah  berkorelasi  positif  dan signifikan,  sehingga  variabel  lama  sekolah  berpeluang  untuk  mempengaruhi kemiskinan perempuan lansia di Provinsi DI Yogyakarta.
Ini  sejalan  dengan  penjelasan  ( Bintang  &  Woyanti ,  2018),  dimana  adanya pengaruh  signifikan  antara  lama  sekolah  dan  kemiskinan.  Ini  juga  relevan  dengan pendapat  ( Faritz  &  Soejoto ,  2020),  lama  sekolah  berpengaruh  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  rendahnya  pendidikan mengakibatkan perubahan pada kemiskinan. Variabel Kemampuan Akses Teknologi Informasi dan Komunikasi ( X 2 ) memiliki nilai odds ratio sebesar 34%. Itu artinya bahwa perempuan lansia yang memiliki kemampuan akses TIK yang lebih baik, akan menurunkan  tingkat  probabilitas  kemiskinan  perempuan  lansia  sebesar  34%
dibandingkan probabilitas tidak miskin. Pada hasil estimasi, diketahui bahwa variabel kemampuan  akses  TIK  berkorelasi  negatif  dan  signifikan,  sehingga  variabel kemampuan  akses  teknologi  informasi  dan  komunikasi  berpeluang  untuk mempengaruhi kemiskinan perempuan lansia di Provinsi DI Yogyakarta.
Hasil ini juga sesuai dengan penjelasan ( Nisa & Budiarti , 2019) dimana akses teknologi  informasi  dan  komunikasi  berhubungan  negatif  dan  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan.  Menurut  BPS  teknologi  sangat  berperan  penting  dalam peningkatan produktivitas yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan.
Melalui pemerataan teknologi informasi dan komunikasi di bidang ekonomi, peluang lapangan  usaha  akan  lebih  banyak  tersedia  sehingga  akan  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  ( Widiastuti ,  2014).  Ketika  kesejateraan  masyarakat mengalami  peningkatan  maka  akan  berdampak  pada  pengurangan  tingkat kemiskinan. Variabel Partisipasi Tenaga Kerja ( X 3 ) memiliki nilai odds ratio sebesar 94%.  Itu  artinya  bahwa  perempuan  lansia  yang  memasuki  pasar  tenaga  kerja  dan bekerja  akan  berdampak  pada  probabilitas  kemiskinan  perempuan  lansia  sebesar 94%, dengan asumsi hal-hal lain tetap.
Pada  hasil  estimasi  menjelaskan  bahwa  variabel  partisipasi  tenaga  kerja berkorelasi  positif  dan  signifikan.  sehingga  variabel  partisipasi  tenaga  kerja berpeluang  untuk  mempengaruhi  kemiskinan  perempuan  lansia  di  Provinsi  DI Yogyakarta. Hasil ini diperkuat dengan teori tenaga kerja dimana tingkat partisipasi angkatan  kerja  baik  laki  laki  dan  perempuan  mampu  memberikan  pengaruh  yang positif dan signifikan terhadap pengurangan angka kemiskinan ( Mirah et al., 2021). Hal  ini  sejalan  dengan  penjelasan  ( Widyasworo ,  2014)  yang  menyatakan  bahwa partisipasi  tenaga  kerja  perempuan  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan,  itu  artinya  bahwa  tingkat  partisipasi  tenaga  kerja  perempuan berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan.
Variabel Jumlah Jam Kerja ( X 4 ) memiliki nilai odds ratio sebesar 34%. Itu artinya  bahwa  perempuan  lansia  yang  memiliki  jumlah  jam  kerja  tinggi  atau perempuan lansia yang masuk dalam pasar tenaga kerja dengan jam kerja yang lebih lama, akan menurunkan nilai probabilitas kemiskinan perempuan lansia sebesar 34%, dengan  asumsi  hal-hal  lain  tetap.  Pada  hasil  estimasi,  diketahui  bahwa  variabel jumlah  jam  kerja  berkorelasi  positif  dan  signifikan,  sehingga  variabel  jumlah  jam kerja  yang  tinggi  berpeluang  untuk  memengaruhi  kemiskinan  perempuan  lansia  di Provinsi  DI  Yogyakarta.  Hasil  ini  juga  sesuai  dengan  teori  tenaga  kerja  dimana keseluruhan waktu kerja dari semua pekerjaan seminggu lalu adalah definisi dari jam kerja  secara  general.  Pekerjaan  yang  dilakukan  semakin  lebih  produktif  ketika semakin  banyak  jam  kerja  yang  digunakan.  Kuantitas  pada  barang  dan  jasa  yang dihasilkan pekerja setiap jam kerja disebut produktivitas. Hal ini juga sejalan dengan penelitian dari ( Wahyudi Eko Pramana & Wibisono , 2012) yang menyatakan bahwa curahan jam kerja berpengaruh positif signifikan pada pendapatan masyarakat Desa Prasi Kecamatan Gading.
Variabel Status Perkawinan ( X 5 ) memiliki nilai odds ratio sebesar 80%. Itu artinya  bahwa  perempuan  lansia  dengan  status couple atau  berpasangan  maka probablitas miskin turun sebesar 80% dibandingkan probabilitas tidak miskin. Pada
hasil  estimasi,  diketahui  bahwa  variabel  status  perkawinan  berkorelasi  negatif  dan tidak  signifikan,  sehingga  variabel  status  perkawinan  tidak  berpeluang  untuk mempengaruhi  kemiskinan  perempuan  lansia  di  Provinsi  DI  Yogyakarta.  Hal penelitian  ini  memperkuat  hasil  temuan  ( Yulian ,  2018)  yang  menyatakan  bahwa adanya  pengaruh  negatif  antara  status  perkawinan  dan  kemiskinan.  Menurut Pernikahan  dalam  ilmu  psikologi  masuk  dalam  kebutuhan.Variabel  keluhan Kesehatan memiliki nilai odds ratio ( X 6 ) sebesar 16%. Itu artinya bahwa minimnya keluhan  kesehatan  perempuan  lansia,  akan  menurunkan  probabilitas  kemiskinan perempuan lansia sebesar 16% dengan asumsi hal-hal lain tetap.
Pada hasil estimasi, diketahui bahwa variabel keluhan kesehatan berkorelasi positif  dan  signifikan,  sehingga  variabel  keluhan  kesehatan  berpeluang  untuk mempengaruhi  kemiskinan  perempuan  lansia  di  Provinsi  DI  Yogyakarta.  Hal  ini sesuai dengan teori klasik yang menyatakan bahwa ada 4 faktor yang mempengaruhi derajat  kesehatan  secara  berturut-turut,  yaitu  gaya  hidup,  lingkungan  (sosial, ekonomi,  politik,  budaya),  pelayanan  kesehatan  dan  faktor  genetik.  Keempat determinan  tersebut  saling  berinteraksi  dan  mempengaruhi  status  kesehatan seseorang. Hal ini juga sejalan dengan penjelasan dari ( Wijayanti , 2014) dan ( Susanti , 2020)  bahwa  ada  pengaruh  signifikan  antara  keluhan  kesehatan  dan  kemiskinan. Variabel  Riwayat  Rawat  Jalan  ( X 7 ) memiliki  odds  ratio  sebesar  85%.  Itu  artinya bahwa  perempuan  lansia  yang  minim  akan  riwayat  rawat  jalan  maka    probabilitas miskin perempuan lansia turun sebesar 85% dibandingkan probabilitas tidak miskin.
Pada hasil estimasi diketahui bahwa variabel riwayat rawat jalan berkorelasi negatif  dan  signifikan,  sehingga  variabel  riwayat  rawat  jalan  berpeluang  untuk mempengaruhi  kemiskinan  perempuan  lansia  di  Provinsi  DI  Yogyakarta.  Hal  ini sesuai teori dari Todaro and Smith syarat untuk meningkatkan produktivitas adalah kesehatan  ( Kumalasari  &  Poerwono ,  2011).  Penghasilan  yang  lebih  tinggi  akan didapatkan ketika tenaga kerja tersebut  sehat  secara  fisik  dan mental  sehingga bisa lebih produktif dan prima. Variabel riwayat rawat jalan adalah gambaran dari tingkat kesehatan.  Hal  tersebut  juga  sesuai  dengan  penjelasan  ( Shiddiqoh ,  2016)  bahwa kesehatan perempuan berpengaruh signifikan pada tingkat kemiskinan.

## Kesimpulan
Interpretasi hasil penelitian menjelaskan faktor yang berpengaruh signifikan pada kemiskinan  perempuan  lansia  yaitu  lama  sekolah,  partisipasi  tenaga  kerja,  jumlah  jam kerja, dan keluhan kesehatan yang berkorelasi positif. Sedangkan kemampuan teknologi informasi dan komunikasi dan riwayat rawat jalan berkorelasi negatif. Variabel yang tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemiskinan perempuan lansia di Provinsi DI Yogyakarta yaitu status perkawinan yang berkorelasi negatif, sehingga variabel tersebut tidak memiliki peluang dalam memengaruhi kemiskinan perempuan lansia di Provinsi DI Yogyakarta.  Status  perkawinan  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan.
Perempuan lansia dengan status single dikarenakan belum kawin, cerai mati dan cerai  hidup  tersebut  dianggap bahwa mereka tidak mendapatkan dukungan sosial  yang lebih,  sehingga  hal  tersebut  berdampak  pada  tingkat  kesejahteraan  yang  lebih  rendah.
Sedangkan  perempuan  lansia  dengan  status  couple  atau  berpasangan  memiliki  tingkat kesejahteraan  yang lebih baik. Variabel kesehatan yakni keluhan kesehatan berkorelasi positif dan signifikan, sedangkan riwayat rawat jalan berkorelasi negatif dan berpengaruh secara signifikan pada kemiskinan perempuan lansia, itu artinya bahwa kualitas kesehatan perempuan  lansia  sangat  penting  dan  perlu  mendapatkan  perhatian  khusus.  Semakin tinggi kualitas kesehatan perempuan lansia yang digambarkan dengan minimnya keluhan kesehatan dan riwayat rawat jalan perempuan lansia maka akan berdampak pada tingkat kesejahteraan  perempuan  lansia  yang  semakin  meningkat.  Variabel  kemampuan  akses teknologi informasi dan komunikasi berkorelasi negatif dan signifikan.

## Vebrina Hania Cholily

## Bibliografi
Afiarto,  K.  (2015). Determinasi  Kemiskinan  di  Desa  Mayang  Kecamatan  Mayang Kabupaten Jember .
Ainistikmalia,  N.  (2019). Determinan  penduduk  lanjut  usia  perempuan  dengan  status ekonomi  rendah  di  Indonesia .  JIET  (Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Terapan),  4(2). https://doi.org/10.20473/jiet.v4i2.14033
Bank, W. (2020). Monitoring global poverty .
Bintang, A. B. M., & Woyanti, N. (2018). Pengaruh PDRB, Pendidikan, Kesehatan, Dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Jawa Tengah (2011-2015) . Media Ekonomi Dan Manajemen, 33(1). https://doi.org/10.24856/mem.v33i1.563
Faritz,  M.  N.,  &  Soejoto,  A.  (2020). Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Jawa Tengah . Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE), 8(1), 15–21. https://doi.org/10.26740/jupe.v8n1.p15-21
Krisyanti,  F.  (2020). Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  di Kabupaten Situbondo . UPN" VETERAN" JATIM.
Kumalasari,  M.,  &  Poerwono,  D.  (2011). Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi,  Angka Harapan  Hidup,  Angka  Melek  Huruf,  Rata  Rata  Lama  Sekolah,  Pengeluaran Perkapita  dan  Jumlah  Penduduk  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Jawa  Tengah . Universitas Diponegoro.
Lestari, S., Suyanto, E., Ardhianna, S., & Maulida, S. (2021). Analisis Gender Terhadap Profil Penduduk Lanjut Usia di Jawa Tengah Tahun 2019 . Prosiding, 10(1).
Mirah, M. R., Kindangen, P., & Rorong, I. P. F. (2021). Pengaruh Tingkat Partisipasi Angkatan  Kerja  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Kemiskinan  di  Provinsi Sulawesi Utara . Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah, 21(1), 85– 100. https://doi.org/10.35794/jpekd.32815.21.1.2020
Nisa, K., & Budiarti, W. (2019). Pengaruh teknologi informasi dan komunikasi terhadap tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2012-2017 .  Seminar  Nasional  Official Statistics, 2019(1), 759–768. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.186
Novitasari,  N.  I.,  Suharno,  S.,  &  Arintoko,  A.  (2021). Pengaruh  Keluhan  Kesehatan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Provinsi  Jawa  Timur .  Jurnal  Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, 21(1), 239–244.
https://doi.org/10.33087/jiubj.v21i1.1310
Rizal, R. N. (2015). Apakah Jenjang Pendidikan Dasar Tenaga Kerja Berperan dalam Mengurangi  Kemiskinan  di  Indonesia? Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan Indonesia, 16(1), 15–30. https://doi.org/10.21002/jepi.v16i1.596
Setyaningsih,  R.  (2018). Peran  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  dalam Mengentaskan Kemiskinan Perkotaan (Studi Kasus pada Komunitas Punk di Kota Yogyakarta) .  Perspektif  Komunikasi:  Jurnal  Ilmu  Komunikasi  Politik  Dan
Komunikasi Bisnis, 1(1). https://doi.org/10.24853/pk.1.1.%25p
Shiddiqoh, H. (2016). Keterkaitan antara Peranan Wanita dengan Tingkat Kemiskinan di Indonesia .
Susanti,  T.  (2020). Analisis  Pengaruh  Kesehatan,  Pendidikan,  Kepemilikan  Aset Terhadap Kemiskinan Rumah Tangga dalam Perspektif Ekonomi Islam (Studi Pada Kecamatan  Terbanggi  Besar  Kabupaten  Lampung  Tengah) .  UIN  Raden  Intan Lampung.
Wahyudi  Eko  Pramana,  D.,  &  Wibisono,  S.  (2012). Analisis  Faktor  Penyebab Kemiskinan di Desa Prasi Kecamatan Gading Kabupaten Probolinggo .
Widiastuti, T. (2014). Kemiskinan  struktural informasi . Jurnal  Ilmu Komunikasi,  8(3), 314–329.
Widyasworo, R. (2014). Analisis Pengaruh Pendidikan, Kesehatan, dan Angkatan Kerja Wanita Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Gresik (Studi Kasus tahun 2008-2012) . Universitas Brawijaya.
Wijayanti, D. (2014). Pengaruh Laju  Pertumbuhan PDRB, Pendidikan,  Penganguran, dan Kesehatan Terhadap Tingkat Kemiskinan Studi Kasus Provinsi di Pulau Jawa Tahun 2005-2011 .
Yulian,  E.  (2018). Pengaruh  Modal  Sosial  Terhadap  Kemiskinan  Di  provinsi  Nusa Tenggara  Barat  Dengan  Menggunakan  Metode  Two  Stage  Least  Square .  Euclid, 5(2), 10–19. https://doi.org/10.33603/e.v5i2.1042
Zuhdiyaty,  N.,  &  Kaluge,  D.  (2017). Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Kemiskinan Di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir . Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia, 11(2), 27–31. https://doi.org/10.32812/jibeka.v11i2.42