## APLIKASI REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS FAKTOR RISIKO ANEMIA GIZI PADA MAHASISWA BARU IPB
( Logistic Regression Application on Analysis of Risk Factors of Nutritional Anemia Among New Students of IPB )
Indah Irma Maharani 1 , Hardinsyah 2 dan Bambang Sumantri 3

## ABSTRACT
This study was aimed at analyzing risk factors of nutritional anemia among new students of Bogor Agricultural University (IPB). A logistic regression model for 1907 new students’ record data matched with health record data was selected and applied on anemia risk factors analysis. The result showed that 10.9% and 21.4% of the students were suffering from nutritional anemia and proteinuria respectively. The risk factors of nutritional anemia among the new students of IPB are sex, age, family income and proteinuria status. The nutritional anemia risk is higher among female students (OR = 1.36); among younger age (age < 18 year); among students from low income family (OR = 1.70); and students suffered from proteinuria (OR = 1.49). This implies that the regular monitoring and controlling of both anemia and proteinuria among the students by Polyclinic of IPB are urgently required.
Keywords: risk factors, nutritional anemia, proteinuria
PENDAHULUAN 1

## Latar Belakang
Berbagai masalah gizi masih diderita oleh sebagian masyarakat di Indonesia dan salah satu masalah gizi utama adalah anemia gizi yang umumnya disebabkan oleh kekurang- an zat besi.
Anemia adalah suatu keadaan kekurang- an kadar hemoglobin (Hb) dalam darah yang terutama disebabkan oleh kekurangan zat gizi (khususnya zat besi) yang diperlukan untuk pembentukan Hb tersebut (Depkes, 1998). Di Indonesia sebagian besar anemia disebabkan oleh kekurangan zat besi (Fe) sehingga disebut anemia kekurangan zat besi atau anemia gizi besi. Anemia ini sering juga disebut sebagai penyakit kurang darah yang biasanya ditandai dengan gejala cepat lelah, kurang bergairah, tidak mampu berkonsentrasi, kurang selera makan, pusing, sesak nafas, mudah kesemut- an, merasa mual dan jantung berdebar-debar (Husaini dan Karyadi, 1978).
Anemia gizi karena kekurangan zat besi ini dapat terjadi karena pola konsumsi ma- kanan masyarakat Indonesia masih didominasi pangan nabati, sedangkan pangan hewani se-
1 Alumni Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA), IPB.
2 Staf Pengajar Departemen Gizi Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia (FEMA), IPB.
3 Staf Pengajar Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA), IPB
perti daging dan susu sebagai sumber zat besi yang baik ( heme iron ) jarang dikonsumsi pen- duduk. Di samping itu, keadaan tertentu se- perti kebutuhan yang meningkat pada masa remaja, kehamilan, mengidap penyakit seperti TBC dan malaria, kehilangan darah, kekurang- an zat gizi lainnya, dan kecacingan, akan memperberat masalah anemia gizi (Depkes, 1998).
Remaja, termasuk mahasiswa baru, me- rupakan salah satu kelompok yang rawan ter- hadap masalah anemia gizi. Hal ini dapat di- maklumi karena masa remaja adalah masa per- tumbuhan yang lebih banyak membutuhkan zat gizi termasuk zat besi. Hasil Survei Kesehatan Rumah Tangga (SKRT) 1995 dalam Depkes (1998) menunjukkan bahwa 57.1% remaja putri (usia 10 – 14 tahun), 39.5% wanita usia subur (usia 15 – 44 tahun) dan 50.9% ibu hamil men- derita anemia. Berdasarkan laporan poliklinik IPB dari hasil pemeriksaan kesehatan yang dilakukan pada bulan Juni 2002 diperoleh data bahwa sekitar 40% mahasiswa baru menderita paling tidak salah satu jenis penyakit dan salah satunya adalah menderita anemia gizi.
Menurut Soekirman (2000), anemia pada remaja dapat menimbulkan berbagai dampak antara lain menurunnya konsentrasi belajar dan menurunnya stamina dan produktivitas kerja. Di samping itu remaja yang menderita anemia, kebugarannya juga akan menurun (Depkes, 1998).
Mengingat cukup seriusnya dampak yang ditimbulkan akibat anemia tersebut, menarik kiranya untuk mengkaji faktor-faktor risiko terjadinya anemia pada remaja, khususnya mahasiswa USMI IPB tahun 2002/2003. Hasil penelitian ini diharapkan nantinya dapat men- jadi sumber informasi yang bermanfaat bagi berbagai pihak yang berkepentingan dalam menentikan langkah-langkah penanggulangan anemia gizi khususnya bagi mahasiswa IPB.

## Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk menentu- kan faktor risiko anemia gizi pada mahasiswa Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI)  tahun 2002/2003.

## METODE PENELITIAN

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder mahasiswa USMI IPB 2002/2003 yang diperoleh dari tim poliklinik IPB (data penyakit), Panitia Penerimaan Maha- siswa Baru IPB (data sosial ekonomi), dan kli- nik Gizi & Diet GMSK (data status gizi). Jumlah keseluruhan data mahasiswa USMI IPB 2002/ 2003 dari data penerimaan mahasiswa baru adalah sebanyak 1992 mahasiswa, sedangkan jumlah mahasiswa USMI IPB 2002/2003 yang mengikuti pemeriksaan kesehatan oleh tim Poliklinik IPB dan Klinik Gizi & Diet GMSK ada- lah sebanyak 1988 mahasiswa. Setelah kedua file data tersebut digabungkan, didapatkan jumlah mahasiswa yang memiliki data kesehat- an dan status sosial ekonomi sebanyak 1959 mahasiswa. Setelah dilakukan cleaning data , didapat sebanyak 1907 mahasiswa yang memi- liki keterangan data lengkap yang untuk selan- jutnya digunakan dalam penelitian ini.
Peubah respon yang digunakan adalah peubah berskala biner tentang status anemia gizi mahasiswa yang ditentukan berdasarkan kadar hemoglobin (Hb) mahasiswa yang ber- sangkutan, yaitu status anemia = 1 ( Y = 1) un- tuk mahasiswa yang mengalami anemia gizi (Kadar Hb ≥ 12 g/100 ml) dan status tidak anemia = 0 ( Y = 0) untuk mahasiswa yang tidak mengalami anemia (Kadar Hb < 12 g/100 ml).
Peubah-peubah penjelas yang digunakan terdiri atas :
 Sekitar 80% mahasiswa baru IPB adalah mahasiswa jalur USMI yang berasal dari hampir semua kabupaten/kota di Indonesia.
1. Jenis Kelamin. Merupakan peubah biner dengan nilai 1 untuk mahasiswa perem- puan dan nilai 0 untuk mahasiswa laki-laki.
2. Umur. Merupakan peubah biner dengan ni- lai 1 untuk mahasiswa yang berumur 18 ta- hun ke atas dan bernilai 0 untuk mahasis- wa yang berumur kurang dari 18 tahun.
3. Pendidikan Ibu. Menyatakan tingkat pen- didikan tertinggi ibu yang merupakan peu- bah biner dengan nilai 1 untuk tingkat pen- didikan ibu yang kurang dari SLTA dan nilai 0 untuk tingkat pendidikan ibu SLTA ke atas.
4. Pekerjaan Orang Tua. Terdiri atas 4 kate- gori yaitu: Pegawai Negeri & Pensiunan Pe- gawai Negeri; wiraswasta; Eksekutif, Pro- fesional, Karyawan Swasta dan BUMN; serta Petani, Nelayan dan Lainnya.
5. Pendapatan Keluarga. Merupakan peubah biner dengan nilai 1 untuk pendapatan orang tua kurang dari Rp 1 juta (rendah) dan nilai 0 untuk pendapatan orang tua Rp 1 juta ke atas (tinggi).
6. Besar Keluarga. Terdiri atas tiga kategori yaitu: kurang dari atau sama dengan 4 orang, 5 – 6 orang, lebih dari 6 orang.
7. Status Proteinuria. Merupakan peubah bi- ner dengan nilai 1 untuk mahasiswa yang mengalami proteinuria dan bernilai 0 un- tuk mahasiswa yang tidak memiliki prote- inuria.
8. Riwayat Penyakit Alergi. Merupakan peu- bah biner dengan nilai 1 untuk mahasiswa yang pernah memiliki riwayat penyakit alergi dan 0 untuk mahasiswa yang tidak pernah memiliki riwayat penyakit alergi.
9. Asal Daerah. Peubah ini dibedakan menja- di dua kategori dengan asal daerah rural (kabupaten dan sekitarnya) bernilai 1 dan asal daerah urban (kotamadya) bernilai 0. 10. Status Gizi. Merupakan hasil pengukuran secara antropometrik yang dibagi menjadi tiga kategori berdasarkan IMT/Umur yaitu kurus, normal dan gemuk. IMT (Indeks Massa Tubuh) dihitung berdasarkan berat badan dan tinggi badan mahasiswa yang bersangkutan yaitu:
2 )] ( [ m TB BB IMT 

## Tahapan Analisis
Tahapan analisis data dalam penelitian ini adalah :
1. Melakukan analisis data secara eksploratif untuk memperoleh gambaran secara rinci mengenai karakteristik umum mahasiswa USMI 2002/2003.
2. Melakukan analisis regresi logistik yaitu:
a. Melakukan pendugaan parameter mo- del persamaan fungsi logit.
b. Melakukan pengujian parameter de- ngan statistik uji-G dan statistik uji- Wald .
c. Melakukan interpretasi hasil regresi logistik.
Software yang digunakan dalam pene- litian ini adalah Microsoft Excel dan SPSS 10.0 for Windows.

## Regresi Logistik
Model regresi yang dipilih adalah regresi logistik karena dapat menggambarkan hubung- an antara satu atau beberapa peubah penjelas dengan sebuah peubah respon yang berskala biner (dikotom). Peubah respon Y mengikuti sebaran Benoulli (McCullagh & Nelder, 1983) dengan fungsi sebaran peluang :
F(Y = y) = π y (1 – π ) 1 – y
Dengan : y = 0 atau y = 1 π : peluang terjadinya Y = 1
Secara umum model respons biner pada regresi untuk p peubah bebas adalah :
y = E ( Y │ x) + ε dimana ε adalah komponen acak
Jika fungsí penghubung yang digunakan adalah fungsi logik, maka sebaran peluang yang digunakan adalah sebaran logistik, se- hingga nilai harapan bersyarat Y jika diketahui X adalah :
E ( Y │ X) = π (X) = ) ( ) ( 1 x g x g e e  (Hosmer & Lameshow, 2000). Transformasi logit sebagai fungsi π (x) didefinisikan sebagai:
p p x x x x x g                   ... ) ( - 1 (x) ln ) ( 2 2 1 1 0
Model regresi biner menetapkan E ( Y │ X) = π (X) dan var( Y │ X) = π (X)[1 - π (X)], sehingga model responnya menjadi y = π (X) + ε . Galat ε hanya menghasilkan dua kemungkin- an nilai. Jika y = 1 maka ε = 1 - π (X) dengan peluang π (X), dan jika y = 0 maka ε = - π (X) dengan peluang 1 - π (X). Dengan demikian ε memiliki sebaran dengan rataan nol dan ragam sebesar π (X)[1 - π (X)]. Oleh karena itu, sebar- an bersyarat dari peubah respon mengikuti sebaran binomial dengan peluang yang diberi- kan oleh rataan bersyarat, π (X) (Hosmer & Lameshow, 2000).

## Peubah Boneka
Apabila satu atau beberapa peubah pen- jelas merupakan peubah kategorik atau diskret (berskala nominal), maka tidak sesuai jika langsung memasukkan peubah-peubah terse- sebut dalam model seolah-olah mereka ber- skala interval. Jika sebuah peubah berskala nominal (peubah kategorik atau diskret) memi- liki k kategori, maka diperlukan peubah bone- ka ( dummy variable ) sebanyak ( k -1) untuk di- gunakan di dalam model (Hosmer dan Lameshow, 2000)
Dalam penelitian ini digunakan sepuluh buah peubah penjelas yang seluruh peubahnya merupakan peubah kategorik atau diskret. Oleh karena itu, transformasi logit untuk sepu- luh buah peubah kategorik (diskret) yang digu- nakan tersebut adalah :
       10 1 1 1 0 ) ( j k l jl jl j D x g  
Dengan : D jl = Peubah boneka pada peubah penjelas ke- j dan kategori ke- l β jl = Koefesien  peubah  boneka   pada  peubah penjelas ke- j dan kategori ke- l k j = Banyaknya kategori pada peubah  penjelas ke- j

## Pendugaan Parameter Model
Pada regresi linear umumnya digunakan metode kuadrat terkecil untuk menduga para- meter β . Di bawah asumsi yang biasa diguna- kan untuk regresi linear (seperti misalnya asumsi kenormalan maupun kehomogenan ra- gam), metode kuadrat terkecil akan meng- hasilkan penduga parameter dengan sifat-sifat statistik yang diinginkan (tidak berbias dan memiliki ragam minimum). Namun apabila me- tode kuadrat terkecil ini diterapkan untuk mo- del dengan peubah respon dikotom maka pen- duga parameter yang dihasilkan tidak lagi me- miliki sifat-sifat statistik yang diinginkan terse- but (penduga parameternya tidak lagi tak ber- bias dan tidak lagi memiliki ragam minimum).
Oleh karena itu, pendekatan yang digu- nakan untuk mengatasi hal tersebut adalah melakukan pendugaan parameter β dengan memaksimumkan fungsi logaritma kemungkin- annya ( log-likelihood ), yaitu :
      n i i i i i x y x y L 1 )]} ( 1 ln[ ) 1 ( )] ( ln[ { ) (   
sehingga didapatkan   yang merupakan pen- duga kemungkinan maksimum. Penduga ke- mungkinan maksimum bagi parameter-parame-
ter model diperoleh dengan metode kuadrat terkecil terboboti secara iteratif (Hosmer & Lameshow, 2000).

## Uji Taraf Nyata Parameter
Pengujian terhadap parameter model di- lakukan untuk memeriksa peranan peubah- peubah penjelasnya dalam model.
Statistik uji-G adalah uji rasio kemung- kinan maksimum ( likelihood ratio test ) yang digunakan untuk menguji peranan peubah penjelas di dalam model secara bersama-sama (Hosmer & Lameshow, 2000)
Hipotesis yang diuji adalah : H 0 : β 1 = β 2 = ... = β p = 0 H 1 : paling sedikit ada satu β i ≠ 0 Statistik uji-G didefinisikan sebagai :
          p o L L G ln 2 Dengan: L o = likelihood tanpa peubah penjelas L p = likelihood dengan p peubah penjelas Statistik uji-G ini mengikuti sebaran 2 x de- ngan derajat bebas p. Hipotesis nol ditolak jika G > 2 ) ( a p x .
Statistik uji- Wald digunakan untuk menguji parameter β j satu persatu secara parsial (Hosmer & Lameshow, 2000). Hipotesis yang diuji adalah : H 0 : β j = 0 H 1 : β i ≠ 0
Statistik uji- Wald didefinisikan sebagai :
          j SE W  
Statistik uji-Wald ini mengikuti sebaran normal baku. Hipotesis nol ditolak jika │ W │ > Z α /2 .

## Interpretasi Koefesien
Interpretasi koefesien untuk model reg- resi logistik dapat dilakukan dengan melihat odds ratio -nya. Odds Ratio (OR) ini didefinisi- kan sebagai :
)] 0 ( ) 1 ( exp[ ) exp( g g j     
Dengan koefesien model logit ( β j ) mencermin- kan perubahan nilai fungís logit g (x) untuk pe- rubahan satu unit peubah bebas x (Hosmer & Lameshow, 2000).
Dalam penelitian yang digunakan ini, untuk setiap peubah penjelas kategorik (peu- bah berskala nominal), populasi individu dapat
dibagi menjadi dua buah sub populasi yaitu sub populasi dengan nilai x = 1 dan sub populasi dengan nilai x = 0. Odds ratio (OR) dapat diin- terpretasikan sebagai risiko untuk memiliki Y = 1 (mengalami anemia) pada sub populasi de- ngan nilai X = 1 adalah sebesar ψ kali diban- ding populasi dengan nilai X = 0 (Hosmer & Lameshow, 2000)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Eksplorasi Data
Berdasarkan data mahasiswa USMI IPB tahun 2002/2003 yang ada, dari 1907 data ma- hasiswa yang lengkap, terdapat sebanyak 208 (10.91%) mahasiswa yang menderita anemia dan 1699 (89.09%) mahasiswa yang tidak men- derita anemia gizi. Pada kelompok mahasiswa perempuan, persentase yang menderita ane- mia tersebut lebih tinggi yaitu ada sebanyak 134 (12.2%) mahasiswa, sedangkan pada ke- lompok mahasiswa laki-laki hanya sebanyak 74 (9.1%) mahasiswa (Tabel 1).
Sebagian besar mahasiswa berusia 18 – 20 tahun dengan pendidikan ibu ≥ SLTA dan sekitar 50% ayahnya adalah pegawai negeri serta pensiunan. Selain itu, sebaran karakteris- tik mahasiswa (profil mahasiswa) USMI IPB tahun 2002/2003 disajikan pada Tabel 2.
Berdasarkan hasil tabulasi silang data awal antara status anemia dengan faktor- faktor risikonya (Tabel 1), secara umum terli- hat bahwa mahasiswa memiliki kecenderung- an yang lebih besar untuk menderita anemia gizi apabila berjenis kelamin perempuan dan berusia 18 tahun ke atas. Menurut tingkat pen- didikan ibu, kebanyakan mahasiswa yang men- derita anemia gizi ini memiliki ibu yang tingkat pendidikannya SLTA ke atas. Dari jenis peker- jaan orang tua, rata-rata mahasiswa yang cen- derung menderita anemia gizi memiliki orang tua yang bekerja sebagai pegawai negeri dan pensiunan pegawai negeri, dengan pendapatan orang tua berkisar Rp 1 000 000 atau lebih, serta besar keluarga sebanyak 5 – 6 orang. Se- lain itu berdasarkan hasil tabulasi silang data awal ini juga terlihat bahwa mahasiswa yang cenderung menderita anemia tidak mengalami proteinuria ataupun memiliki riwayat alergi. Berdasarkan asal daerah, mahasiswa yang menderita anemia lebih banyak berasal dari daerah urban (kotamadya dan sekitarnya), dan kebanyakan pula mahasiswa yang anemia tersebut memiliki status gizi normal.
Tabel 1. Tabulasi Silang Status Anemia menurut Faktor Risikonya.
Faktor Risiko Status Anemia Nilai Khi- kuadrat ( X 2 )  P-value Anemia Tidak Anemia Jumlah  Persen (%)  Jumlah  Persen (%) Jenis kelamin • Laki-laki 74 9.1 738 90.9 4.683 0.030* • Perempuan 134 12.2 961 87.8 Umur • < 18 tahun 99 13.1 656 86.9 6.256 0.012* • ≥ 18 tahun 109 9.5 1043 90.5 Pendidikan Ibu • SLTA ke atas 141 11.1 1127 88.9 0.176 0.675 • < SLTA 67 10.5 572 89.5 Pekerjaan Orang tua • P.Negeri & Pens. P Negeri 104 11.5 801 88.5 2.756 0.431 • Wiraswasta 44 10.0 394 90.0 • Eksekutif, Professional, K.Swasta & BUMN 43 12.1 313  87.9 • Petai, Nelayan, Lainnya 17 8.2 191 91.8 Pendapatan Orang tua • ≥ 1 000 000 168 10.4 1451 89.6 3.104 0.078* • < 1 000 000 40 13.9 248 86.1 Besar Keluarga • < 4 orang 52 10.8 430 89.2 0.121 0.941 • 5 – 6 orang 111 10.8 919 89.2 • > 6 orang 45 11.4 350 88.6 Status Proteinuria • Tidak 152 10.1 1346 89.9 4.155 0.042* • Ya 56 13.7 353 86.3 Riwayat Alergi • Tidak 189 10.7 1572 89.3 0.722 0.395 • Ya 19 13.0 127 87.0 Asal Daerah • Kotamadya/ urban 120         10.4 1031 89.6 0.693 0.405 • Kabupaten/ rural 88         11.6 668 88.4 Status Gizi • Kurus 14           7.8 165 92.2 2.308 0.315 • Normal 179 11.1 1433 88.9 • Gemuk 15         12.9 101 87.1 Tabel 2. Sebaran Karakteristik Mahasiswa USMI IPB 2002/2003 Faktor Risiko Jumlah Persentase (%) Jenis Kelamin  Laki-laki  Perempuan 812 109 42.6 57.4 Umur  < 18 tahun  ≥ 18 tahun 755 1152 39.6 60.4 Pendidikan Ibu  SLTA ke atas  < SLTA 1268 639 66.5 33.5 Pekerjaan Ayah  P. Ngr & Pens.
 Wiraswasta
 Eksktf, Prof & BUMN
 Ptni, Nlyn, lainnya 905 438 356 208 47.5 23.0 18.7 10.9 Pendapatan Keluarga  ≥ 1 000 000  < 1 000 000 1619 288 84.9 15.1 Besar Keluarga  ≤ 4 orang  5 – 6 orang  > 6 orang 482 1030 395 25.3 54.0 20.7 Status Proteinuria  Tidak  Ya 1498 409 78.6 21.4 Riwayat Alergi  Tidak  Ya 1761 146 92.3 7.7 Asal Daerah  Kotamadya / urban  Kabupaten / rural 1151 756 60.4 39.6 Status Gizi  Kurus  Normal  Gemuk 179 1612 116 9.4 84.5 6.1

## Faktor Risiko yang Signifikan
Pendugaan model logit yang dibentuk dengan menggunakan seluruh peubah penjelas (termasuk peubah dummy ) menghasilkan nilai statistik nilai uji-G sebesar 26.28 (Tabel 3). Model tersebut memiliki nilai p = 0.024 yang berarti bahwa paling sedikit ada satu β j yang tidak sama dengan nol di antara seluruh peu- bah penjelas tersebut pada taraf nyata 10%.
Berdasarkan uji Wald dari model logit yang dihasilkan tersebut, terlihat bahwa faktor risiko yang secara signifikan berpengaruh nyata pada taraf α = 10% adalah faktor jenis kela- min, umur, pendapatan orang tua, dan status proteinuria dengan nilai-p dari masing-masing faktor risiko tersebut lebih kecil dari α . Se- dangkan faktor risiko yang tidak signifkan taraf α = 10% adalah faktor pendidikan ibu, pekerja- an orang tua, besar keluarga, riwayat penyakit alergi, asal daerah, dan status gizi.
Dari model logit yang diperoleh, faktor risiko yang secara signifikan mempengaruhi kecenderungan status anemia gizi mahasiswa baru yaitu faktor jenis kelamin, umur, penda- patan keluarga dan status proteinuria. Nilai OR dari model logit untuk masing-masing faktor risiko disajikan pada Tabel 4.
Faktor risiko jenis kelamin, pendapatan keluarga, dan status proteinuria memiliki koe- fesien yang positif dan nilai OR yang lebih dari 1. Faktor jenis kelamin memiliki OR sebesar 1.36 (Tabel 4). Hal ini menunjukkan bahwa mahasiswa perempuan mempunyai kecende- rungan untuk menderita anemia gizi 1.36 kali lebih besar dibandingkan dengan laki-laki.
Hal ini antara lain disebabkan karena perempuan mengalami menstruasi setiap bulan
sehingga membutuhkan zat besi lebih banyak daripada laki-laki. Selain itu, hal ini juga dapat terjadi karena perempuan umumnya lebih ja- rang mengonsumsi makanan hewani dan sering melakukan diit pengurangan makan karena ingin langsing, sehingga hal ini mengakibatkan pasokan zat besi yang dibutuhkan menjadi berkurang (Depkes, 1998).
Tabel 4.  Nilai Odds  Ratio (OR) untuk  Faktor Risiko Status Anemia Gizi
Faktor Risiko Odds ratio (OR) Jenis Kelamin Laki-laki = 0 Perempuan
Umur < 18 tahun = 0 ≥ 18 tahun Pendapatan Keluarga ≥ 1 juta = 0
< 1juta Proteinuria Tidak mengalami = 0 Mengalami proteinuria 1.36 0.71 1.70 1.49
Nilai koefesien yang positif dan OR yang lebih dari 1 pada faktor pendapatan keluarga menunjukkan bahwa dengan semakin menu- runnya pendapatan keluarga maka kecende- rungan mahasiswa untuk menderita anemia gi- zi makin meningkat sebesar nilai OR-nya. Dengan  tingkat  OR  sebesar  1.70  (Tabel 4), kelompok mahasiswa dengan tingkat penda- patan keluarga relatif rendah (kurang dari Rp 1 000 000) memiliki kecenderungan untuk menderita  anemia  gizi sebesar 1.70 kali lebih besar daripada kelompok mahasiswa dengan pendapatan keluarga relatif tinggi (Rp 1 juta
Tabel 3. Dugaan Parameter Model Logit untuk Status Anemia
Peubah β j SE Wald P-value Exp ( β ) = OR Konstanta
Jenis kelamin Umur
Pendidikan ibu Pekerjaan orang tua Pendapatan Keluarga Besar Keluarga Proteinuria Riwayat Alergi Asal Daerah Status Gizi (laki-laki = 0, perempuan = 1) (< 18 th = 0, ≥ 18 th = 1)
( ≥ SLTA = 0, < SLTA = 1)
: Wiraswasta
: Eksekutif, Profesional, Swasta, BUMN : Petani, Nelayan, lainnya
: 5 – 6 orang : > 6 orang
(tdk proteinuria = 0, proteinuria = 1)
(tdk alergi = 0, alergi = 1) (kota = 0, kabupaten = 1) : Normal : Gemuk -2.57 0.31 -0.34 0.05 -0.19 0.07 -0.53 0.53 0.04 0.11 0.39 0.19 0.10 0.27 0.41 0.35 0.16 0.15 0.18 0.19 0.19 0.30 0.21 0.18 0.22 0.17 0.26 0.15 0.29 0.40 54.54 3.78 5.19 0.08 0.95 0.12 3.06 6.58 0.05 0.24 5.52 0.51 0.45 0.87 1.09 0.00 0.05* 0.02* 0.78 0.33 0.73 0.08 0.01* 0.82 0.62 0.02* 0.48 0.50 0.35 0.30 0.08 1.36 0.71 1.05 0.83 1.07 0.59 1.70 1.04 1.11 1.49 1.20 1.11 1.32 1.52 -2 Log Likelihood = 1287.91
Statistik G = 26.28
P-value = 0.024
atau lebih). Berdasarkan hasil tersebut, jelas terlihat bahwa pendapatan akan mempenga- ruhi daya beli terhadap pangan yang akan dikonsumsi. Dengan semakin meningkatnya pendapatan, maka akan terjadi perubahan- perubahan dalam susunan makanan.
Pada umumnya kelompok dengan pen- dapatan yang rendah cenderung akan lebih banyak mengonsumsi bahan makanan sumber karbohidrat yang harganya relatif murah, se- dangkan peningkatan pendapatan akan menye- babkan peningkatan pola konsumsi pangan yang semakin beragam dan semakin bernilai gizi tinggi (Hardinsyah & Suhardjo, 1997).
Faktor status proteinuria juga menunjuk- kan peranan yang signifikan dalam mempenga- ruhi kecenderungan seseorang untuk menderi- ta anemia gizi. Mahasiswa yang mengalami proteinuria cenderung untuk menderita ane- mia gizi 1.49 kali lebih besar dibandingkan mahasiswa yang tidak mengalami proteinuria.
Faktor umur memiliki pengaruh yang cu- kup signifikan terhadap status anemia maha- siswa dengan nilai koefesien yang negatif dan OR yang kurang dari 1 (Tabel 4). Nilai OR un- tuk faktor umur adalah sebesar 0.71 (Tabel 4), dimana hal ini menunjukkan bahwa mahasiswa yang berumur 18 tahun ke atas memiliki ke- cenderungan untuk menderita anemia gizi se- besar 0.71 kali lebih kecil daripada kecende- rungan yang sama pada mahasiswa yang berumur kurang dari 18 tahun.

## Faktor Risiko yang Tidak Signifikan
Sebagian faktor risiko yang semula didu- ga mempengaruhi kecenderungan status ane- mia ternyata dari hasil analisis regresi logistik belum ada cukup bukti untuk menunjukkan bahwa faktor-faktor tersebut secara signifikan mempengaruhi status anemia mahasiswa (Tabel 3). Faktor-faktor tersebut adalah faktor pendidikan ibu, pekerjaan orang tua, besar ke- luarga, riwayat penyakit alergi, asal daerah dan status gizi. Apabila dilihat dari hasil khi- kuadratnya, keenam faktor risiko tersebut juga memang menunjukkan hasil bahwa belum ada cukup bukti yang signifikan untuk menunjuk- kan bahwa faktor-faktor tersebut mempenga- ruhi status anemia gizi mahasiswa karena fak- tor-faktor tersebut memiliki nilai-p yang lebih besar dari α = 10% (Tabel 1).
Menurut dugaan, faktor pendidikan ibu merupakan salah satu faktor yang mempenga- ruhi status anemia. Umumnya faktor tingkat pendidikan erat kaitannya dengan makanan yang dikonsumsi oleh anggota keluarga dan
berkaitan dengan pengetahuan yang lebih ting- gi, terutama tentang gizi dan kesehatan (Nurhayati, 1997). Namun ternyata dalam model logit yang diperoleh, faktor pendidikan ibu tidak menunjukkan pengaruh yang signifi- kan terhadap status anemia gizi. Hal ini mung- kin dikarenakan kecilnya persentase mahasis- wa dengan ibu yang berpendidikan rendah. Umumnya tingkat pendidikan ibu dari mahasis- wa IPB ini kebanyakan SLTA ke atas sehingga variasi pada data penelitian ini relatif kecil.
Pekerjaan orang tua juga tidak mempe- ngaruhi status anemia. Hal ini diantaranya di- mungkinkan karena tidak adanya suatu patok- an yang pasti bahwa suatu pekerjaan lebih baik daripada pekerjaan yang lain, dari sisi pendapatan. Pekerjaan yang mungkin oleh se- bagian orang dianggap lebih baik belum tentu menghasilkan pendapatan yang lebih banyak pula. Selain itu, bisa jadi orang tua juga memiliki pekerjaan sambilan yang lain, sehing- ga hal itu juga dapat menambah pendapatan keluarga yang akhirnya berakibat terhadap pola pemenuhan konsumsi keluarga itu sendiri. Oleh karena itu kecenderungan status anemia gizi yang diduga disebabkan oleh status sosial pekerjaan yang dianggap kurang baik, pada penelitian ini cenderung tidak signifikan.
Faktor lainnya yang juga tidak berpenga- ruh secara signifikan pada taraf α = 10% adalah faktor besar keluarga. Menurut Sanjur (1982) dalam Hayatinur (2001), umumnya besar kelu- arga akan berpengaruh pada pembelanjaan dan konsumsi pangan keluarga. Pemenuhan kebutuhan makanan, terutama jenis makanan pangan hewani yang relatif lebih mahal, akan lebih mudah jika yang harus diberi makan jum- lahnya sedikit. Hal ini terutama sangat terasa pada keluarga yang sangat miskin dan memiliki pendapatan yang sangat kecil, sedangkan ang- gota keluarganya cukup banyak. Namun dalam penelitian ini peubah besar keluarga tidak me- miliki pengaruh yang signifikan dalam menun- jukkan kecenderungan status anemia mungkin di antaranya disebabkan oleh besar keluarga berbanding lurus dengan pendapatan keluarga. Apabila suatu keluarga memiliki besar keluarga yang cukup banyak namun juga sekaligus me- miliki tingkat pendapatan yang cukup besar, maka hal tersebut tidak akan menjadi masalah karena keluarga itu masih dapat memenuhi kebutuhan konsumsi pangan dan gizi yang di- butuhkan, terutama pangan hewani yang sa- ngat dibutuhkan untuk mencegah anemia gizi.
Faktor riwayat penyakit alergi tidak me- miliki pengaruh yang signifikan terhadap status anemia gizi mungkin dikarenakan kurang jelas-
nya jenis alergi yang diungkapkan mahasiswa, apakah alergi karena suatu jenis makanan hewani, ataukah alergi karena hal lain, misal- nya alergi cuaca dingin dan sebagainya yang sama sekali tidak ada hubungannya dengan hal-hal yang mempengaruhi kejadian anemia gizi. Sehingga apabila untuk selanjutnya ingin diteliti apakah riwayat penyakit alergi sebe- narnya mempengaruhi status anemia gizi atau tidak, ada baiknya lebih dispesifikasikan lagi jenis alergi yang terkait pangan hewani.
Asal daerah mahasiswa diduga memiliki pengaruh terhadap status anemia gizi karena seseorang yang berasal dari daerah pedesaan cenderung lebih banyak mengonsumsi jenis ba- han pangan nabati daripada pangan hewani yang merupakan sumber zat besi yang baik. Namun dalam penelitian ini asal daerah maha- siswa ternyata belum menunjukkan bukti yang signifikan mempengaruhi status anemia. Hal ini mungkin karena perbedaan asal daerah yang digunakan masih kurang mencerminkan perbedaan yang jelas antara pedesaan dan perkotaan yang diinginkan karena hanya dibe- dakan berdasarkan alamat yang ada.
Faktor yang juga tidak berpengaruh ter- hadap status anemia gizi mahasiswa adalah status gizi yang diukur berdasarkan indeks massa tubuh menurut umur sebagai wujud intake gizi makro, sedangkan anemia gizi terutama sebagai wujud masalah gizi mikro (Depkes, 1998). Hal ini kemungkinan disebab- kan oleh persentase mahasiswa dengan status gizi kurang yang relatif kecil sehingga variasi pada data penelitian ini juga relatif kecil.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Faktor risiko yang signifikan mempenga- ruhi status anemia pada mahasiswa baru IPB tahun 2002/2003 adalah faktor jenis kelamin, umur, pendapatan orang tua, dan status proteinuria. Mahasiswa cenderung untuk menderita anemia gizi apabila ia se- orang perempuan, berumur kurang dari 18 tahun, pendapatan orang tua relatif ren- dah, dan mengalami proteinuria.
2. Dalam konteks kajian anemia gizi maha- siswa perempuan berisiko 40% lebih tinggi dibanding mahasiswa laki-laki. Mahasiswa dari keluarga tidak mampu berisiko 70% lebih tinggi dibanding mahasiswa dari kelu- arga mampu dan mahasiswa yang mende- rita proteinuria berisiko 50% lebih tinggi dibanding yang tidak.
3. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa belum ada cukup bukti faktor pendidikan ibu, pekerjaan orang tua, besar keluarga, riwayat penyakit alergi, asal daerah, dan status gizi, mempengaruhi status anemia mahasiswa secara siginifikan.

## Saran
Ada baiknya Poliklinik IPB melakukan pemantauan status kesehatan dan anemia gizi mahasiswa secara terus menerus (setiap ta- hun) dan melakukan upaya penanggulangan. Perlu kajian lebih mendalam tentang faktor- faktor lain yang diduga mempengaruhi tapi tidak ditemukan bukti yang signifikan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Depkes. 1998. Pedoman Penanggulangan Ane- mia Gizi Untuk Remaja Putri dan Wanita Usia Subur. Depkes. Jakarta.
Hardinsyah & Suhardjo. 1997. Ekonomi Gizi. Jurusan Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga, Fakultas Pertanian, IPB, Bogor.
Hayatinur E. 2001. Prevalensi Anemia dan Perilaku Makan Remaja Putri di SMUN 2 Kuningan, Kabupaten Kuningan. Skripsi. Jurusan Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga, Faperta, IPB. Bogor.
Hosmer DW dan Lameshow S. 2000. Applied Logistic Regression 2 nd Edition. John Wiley & Sons, New York.
Husaini MA dan Karyadi D. 1978. Buku Pedo- man Anemia Gizi Penetapan Masalah Pencegahan dan Pengobatan. Puslitbang Gizi, Depkes. Bogor.
McCullagh P dan Nelder JA. 1983. Generallized Linear Model. Chapman, London.
Nurhayati SD. 1997. Keragaan konsumsi pa- ngan, status Gizi dan status anemia pa- da  remaja  wanita  di  SMUN  4  Bogor. Skripsi Sarjana Jurusan Gizi Masyarakat dan Sumberdaya Keluarga, Faperta, IPB. Bogor.
Soekirman. 2000. Ilmu Gizi dan Aplikasinya un- tuk Keluarga dan Masyarakat. Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Pusat Antar Universitas Pangan dan Gizi, IPB. Bogor.