ANALISIS  REGRESI  LOGISTIK  BINER  PADA  FAKTOR RESIKO  KEJADIAN TUBERKULOSIS
Findasari 1*) Ade Ima Afifa Himayati 2)
1,2) Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muhammadiyah Kudus
E-mail: findasari@umkudus.ac.id

## ABSTRACT
Tuberculosis is the disease with the second highest mortality rate in the world and is ranked first in the most deadly infectious disease. In Indonesia, tuberculosis occurred around 969,000 cases that were found, which is up about 17% from the previous year, which means that there are 354 people out of 100,000 people who have tuberculosis. This study  aims to  determine the risk  factors  that  can influence the  incidence of  pulmonary tuberculosis (TB)  and find  out  the  risk  factors  that  have  a  relationship with  the  incidence of  pulmonary tuberculosis. Data analysis in this study was carried out by the binary logistic regression method. The results of the study stated that factors of nutritional status and family history status suffering from tuberculosis had an influence on the incidence of tuberculosis. In addition, risk factors that are related to the incidence of pulmonary tuberculosis are nutritional status, family history status of tuberculosis, and smoking habits, while economic status or income has no influence or association with the incidence of pulmonary tuberculosis.
Keywords: tuberculosis Incidence, risk factors, binary logistic regression.

## ABSTRAK
Tuberkulosis merupakan penyakit dengan tingkat kematian tertinggi kedua di dunia dan menjadi peringkat pertama penyakit menular yang sangat mematikan. Di Indonesia, tuberkulosis terjadi sekitar 969.000 kasus yang berhasil ditemukan yang naik sekitar 17% dari tahun sebelumnya, yang berarti terdapat 354 orang dari 100.000 orang yang mengidap tuberkulosis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor resiko yang dapat memberi pengaruh terhadap kejadian tuberkulosis (TB) paru dan mengetahui faktor resiko yang memiliki kaitan terhadap kejadian tuberkulosis paru. Analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan metode regresi logistik biner. Hasil penelitian menyatakan bahwa faktor status gizi dan status riwayat keluarga yang menderita tuberkulosis memiliki pengaruh terhadap kejadian tuberkulosis. Selain itu, faktor resiko yang memiliki kaitan terhadap kejadian tuberkulosis paru adalah status gizi, status riwayat keluarga yang menderita tuberkulosis, dan kebiasaan merokok, sedangkan status ekonomi atau pendapatan tidak memiliki pengaruh maupun keterkaitan terhadap kejadian tuberkulosis paru.
Kata Kunci: kejadian tuberkulosis, faktor resiko, regresi logistik biner.

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis yang disebabkan oleh Mycobacterium Tuberculosis merupakan  penyakit menular yang dapat menginfeksi banyak organ, terutama paru-paru  (Harahap, 2022). Tuberkulosis (TB)  meru-
pakan  suatu  infeksi  dari  bakteri  yang  berada  di  udara  dan  disebabkan  oleh Mycobacterium Tuberculosis yang  menyerang  beberapa  bagian  tubuh,  terutama  terjadi  pada  paru-paru.  Saat Mycobacterium tuberculosis tersebar  di  udara  sebagai  percikan  ( droplet )  saat bersin,  batuk, bicara ataupun berteriak dari orang yang terindikasi tuberbkulosis (TB) paru, ketika percikan ( droplet ) terhirup orang  lain  dan  melewati  mulut  atau  rongga  hidung,  sampai  akhirnya  mencapai  paru-paru,  maka penularan  akan terjadi (Agyeman & Ofori-Asenso, 2017).
Tuberkulosis  mampu  menginfeksi  bermacam  organ  khususnya  paru-paru  ditandai  dengan jaringan  granulasi  nekrotik  sebagai  respons  terhadap  patogen  tersebut.  Tuberkulosis  menyebar dengan cepat pada orang yang rentan dan orang dengan sistem kekebalan yang lemah. Tuberkulosis adalah penyakit yang merusak sumber daya manusia, seringkali menyerang mereka yang berstatus sosial ekonomi rendah.
Secara klinis, gejala tuberkulosis (TB) paru  terdiri dari  gejala  respiratorik berupa  batuk lebih dari 2 minggu, batuk disertai darah,  nyeri dada, dan sesak napas. Sementara  itu, secara sistemik, gejala tuberkulosis (TB) paru terdiri dari demam, keringat malam, malaise, anoreksia, dan penurunan berat badan (Fitria et al., 2017).
Kasus kejadian  Tuberkulosis  menjadi  salah  satu masalah  kesehatan  dunia,  tidak  hanya  di negara  yang sedang berkembang,  namun juga di negara  maju. Menurut  World  Health Organization (2013), penyakit tuberkulosis menjadi menyebab kematian yang menempati peringkat kedua setelah HIV-AIDS, dan menjadi  peringkat  pertama  sebagai penyakit menular  paling  mematikan. Penderita tuberkulosis  (TB) secara  tetap  menunjukkan  peningkatan  angka  kematian pertahunnya  dan  lebih banyak  daripada  kematian  disebabkan  infeksi  HIV dan  lainnya.  Ini  karena  rangkaian  penularan diawali  dengan  penyebaran Mycobacterium  tuberculosis dan  menjadi  penyebab  untuk  infeksi tuberkulosis (TB) (Sanyaolu, 2019).
Penyakit  tuberkulosis  (TB),  pada  tahun  2012  masih  menjadi  masalah  kesehatan  yang diprediksi telah menyerang  sekitar 9 juta penduduk  di dunia dengan  tingkat kematian sebesar 3 juta jiwa. Semakin bertambahnya  tahun, tuberkulosis (TB) terus menjadi salah satu tantangan  terbesar bagi kesehatan global. Pada tahun 2015, kasus tuberkulosis (TB) diperkirakan naik menjadi 10,4 juta jiwa, dan sekitar 1,4 juta dari kasus yang terjadi, individu yang terkena tuberkulosis meninggal. Dari sekian banyak terjadinya kasus tersebut, 56% kasus diantaranya  terjadi pada  laki-laki, 34% kasus terjadi pada perempuan,  dan 10% kasus terjadi pada anak-anak (Jeong et al., 2017). Orang dengan Human  Immunodeficiency Virus (HIV) menyumbang  sekitar 11% atau  sekitar 1,2 juta  dari  sekian banyak kasus tuberkulosis yang terjadi pada tahun 2015 tersebut. Walaupun  tingkat kematian kasus tuberkulosis  mengalami  penurunan  sebesar  22%  dari  tahun  2000 – 2015,  penyakit  tuberkulosis masih tetap berasda dalam 10 besar penyebab kematian teratas di seluruh dunia.
Menurut Global tuberculosis report oleh WHO tahun 2022, secara global, diperkirakan terdapat 10  juta  (antara  9 – 11  juta)  orang  menderita  tuberkulosis  (TB)  pada  tahun  2019  dan  1,45  juta diantaranya meninggal. Tahun 2021, kasus tuberkulosis yang terjadi di dunia terjadi sekitar 10,6 juta kasus dan mengalami kenaikan sekitar 600.000 kasus dari tahun sebelumnya, dengan 60,3% kasus yang dilaporkan dan telah menjalani pengobatan,  sedangkan sekitar 39,7% kasus belum dilaporkan. Dari sekitar 500.000 kasus tuberkulosis (TB) yang resistan terhadap berbagai obat (TB-MDR), hanya sekitar  186.772  yang  telah  didiagnosis  dan  hanya  57%  dari  jumlah  tersebut  yang  menerima pengobatan  (Tiberi  et  al.,  2021).  Menurut  Buku  Saku  Tuberkulosis  dan  Infodatin  Tuberkulosis (Kemenkes RI, 2018), di Indonesia, penderita tuberkulosis mencapai 4,8% dari penderita tuberkulosis dunia dan menduduki peringkat lima besar ditingkat internasional, termasuk negara India, China, dan Philipina, serta Pakistan.
Di Asia Tenggara  sendiri, memiliki 5  dari  22  negara  yang memiliki presentase  tuberkulosis tertinggi  di  dunia.  Dalam  kawasan  Asia  Tenggara  memiliki  sekitar  35%  dari  keseluruhan  kasus tuberkulosis yang terjadi di seluruh  dunia. Pengawasan  langsung pengobatan  jangka  pendek atau DOTS ( Directly Observed  Treatment, Short-course )  merupakan  strategi yang sangat efektif dalam pengendalian  tuberkulosis.  Akan  tetapi,  di  lingkungan  masyarakat  penderita  tuberkulosis  masih sangat banyak. Terlebih  lagi usaha  untuk mengendalikan  kasus tuberkulosis menghadapi  kendala baru  yaitu infeksi tuberkulosis bersamaan  dengan  terjadinya  infeksi HIV resisten obat  (Fitria et al., 2017). Temuan kasus tuberkulosis di Indonesia dari total 969.000 kasus hanya sebesar 45,7% kasus yang telah  dilaporkan  dan  sisanya sekitar 54% belum ditemukan  dan  dilaporkan.  Angka kematian akibat penyakit tuberkulosis di Indonesia mencapai 150.000 kasus (satu orang penderita tuberkulosis meninggal  setiap 4 menit). Kisaran ini naik dari tahun 2020 yaitu sebesar 60%., yang artinya angka kematian akibat tuberkulosis sebesar 55 per  100.000  penduduk).  Di Indonesia, tuberkulosis terjadi sekitar 969.000  kasus yang  berhasil ditemukan  yang naik sekitar 17% dari  tahun  sebelumnya. Ini berarti  setiap  100.000  orang  di  Indonesia  terdapat  354  orang  diantaranya  yang  mengidap tuberkulosis.
Upaya penanggulangan  dan penurunan  tuberkulosis memerlukan dukungan semua pihak dan banyak faktor yang ikut mempengaruhi  terjadinya kasus tuberkuslosis. Perlu di selidiki faktor-faktor apa  saja  yang  dapat  berpengaruh  besar  terhadap  terjadinya  kasus tuberkulosis,  sehingga  pihak terkait dapat  berupaya  dalam  menurunkan  resiko terkadinya tuberkulosis. Karena  alasan tersebut, dalam penelitian ini akan menganalisis beberapa  faktor yang diprediksi memiliki pengaruh  terhadap terjadinya  Tuberkulosis  (TB)  Paru.  Variabel-variabel  yang  digunakan  antara  lain  status ekonomi, status gizi, status riwayat keluarga yang menderita tuberkulosis, kebiasaan merokok, dan kejadian tuberkulosis (TB) paru.  Dengan  demikian, permasalahannya  adalah  cara mengetahui  faktor-faktor yang berpengaruh  terhadap  kejadian tuberkulosis (TB) paru dengan  memanfaatkan analisis regresi (dalam  penelitian  ini  regresi  logistik biner).  Regresi  logistik adalah  suatu  metode  analisis  regresi dengan  variabel  respon  berupa  data biner  atau kategorik, untuk variabel  responnya  bersifat biner atau  dikotomis yang hanya  memiliki dua  kategori  yaitu 0  dan  1, sehingga  analisis  regresi  logistik digunakan untuk menganalisis faktor apa saja yang berpengaruh  terhadap kejadian tuberkulosis (TB) paru.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  resiko yang  dapat  memberi  pengaruh  terhadap  kejadian  tuberkulosis  (TB)  paru  dan  mengetahui  faktor- faktor apa saja yang memiliki kaitan terhadap kejadian tuberkulosis (TB) paru dengan menggunakan metode  analisis regresi  logistik. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi  yang bermanfaat dalam bidang  kesehatan, terutama untuk kasus tuberkulosis (TB) paru.

## METODE Sumber Data
Data penelitian  yang digunakan  dalam analisis ini berasal  dari  data  primer  tentang kejadian tuberkulosis (TB) paru  di Kecamatan Wedung,  Kabupaten  Demak, Provinsi Jawa Tengah.  Alasan pemilihan  lokasi penelitian  karena  wilayah ini termasuk  kedalam  wilayah pesisir  pantai,  sehingga penelitian  ini  diharapkan  mampu  memprediksi  faktor-faktor  resiko  terhadap  tuberkulosis  di  area pinggir kota.

## Variabel Penelitian
Variabel  respon  yang  digunakan  adalah  kajadian  tuberkulosis (TB)  paru  yang terdiri  dari  2 kategori, yaitu: 0 = BTA ( – ), jika hasil laboratorium sampel dahak ( – ) 1 = BTA (+), jika hasil laboratorium sampel dahak ( + ) Variabel prediktor yang dilibatkan dalam penelitian ini antara lain:
1. Status gizi (X 1 ) Tipe Data: Ordinal Kategori: 1 = Kurang (< 18,5 kg/m 2 ) 2 = Normal (antara 18,5 kg/m 2 – 24,9 kg/m 2 ) 3 = Lebih (> 24,9 kg/m 2 )
2. Status riwayat keluarga yang menderita tuberkulosis (TB) (X 2 ) Tipe Data: Nominal Kategori:
1 = Tidak ada anggota keluarga yang menderita tuberkulosis 2 = Ada anggota keluarga yang menderita  tuberkulosis 3. Kebiasaan merokok (X 3 ) Tipe Data: Nominal Kategori: 1 = Aktif (merupakan perokok aktif)
2 = Pasif (bukan perokok/perokok pasif)
4. Status Ekonomi (X 4 ) Tipe Data: Nominal Kategori: 1 = Pendapatan Rendah (< Rp 2.065.000) 2 = Pendapatan Menengah (Rp 2.065.000 – Rp 2.565.000) 3 = Pendapatan Tinggi (> Rp 2.565.000)
Populasi dan Sampel
Populasi penelitian ini adalah seluruh penderita tuberkulosis (TB) paru di Kecamatan Wedung, Kabupaten Demak, Provinsi Jawa Tengah. Sampel diambil 62 pasien secara acak.
Mulai Studi Literatur Pengambilan Data Pengumpulan  Data Analisis Data Kesimpulan dan Saran Selesai Statistik Deskriptif
Uji Independensi Uji Hipotesis Parsial
Analisis Pengaruh & Odds Ratio Uji Serentak

## Langkah Penelitian
Langkah-langkah  analisis yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Langkah-langkah  Penelitian
Sesuai diagram alir pada Gambar 1, penjelasan lebih lengkap alur langkah-langkah  penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Studi literatur (mencari referensi dan literatur yang diperlukan dan berkaitan dengan  penelitian).
2. Pengambilan  dan mengumpulkan  data primer yang berkaitan dengan  variabel yang digunakan dalam penelitian.
3. Melakukan analisis statistik deskriptif pada data pasien tuberkulosis (TB) paru.
4. Melakukan uji pearson Chi-Square untuk uji independensi setiap variabel.
5. Melakukan uji serentak untuk analisis multivariat.
6. Melakukan uji hipotesis parsial menggunakan  statistik uji Wald.
7. Melakukan analisis pengaruh  masing-masing variabel dengan menggunakan  odds ratio dan uji kebebasan
8. Menarik kesimpulan berdasarkan  hasil analisis yang diperoleh.

## Teknik Analisis Data
1. Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  merupakan  salah  satu  model  matematis  yang  sering  digunakan  dalam menggambarkan  hubungan  antara  variabel  respon  (variabel  dependen)  dengan  suatu  variabel prediktor  (variabel  independen)  dikotomi (Avini et al., 2022).  Regresi logistik sering kali digunakan ketika metode penelitian difokuskan pada ada atau tidaknya suatu peristiwa terjadi, daripada  kapan terjadinya. Ini sangat cocok untuk model yang melibatkan keadaan  suatu penyakit (sakit atau sehat) dan pengambilan  keputusan (ya atau tidak). Oleh karena  itu, regresi  logitik digunakan  secara luas dalam studi ilmu kesehatan. Ada bentuk yang lebih kompleks yang dapat menangani situasi di mana variabel yang diprediksi mengambil lebih dari dua kategori, kemudian disebut sebagai regresi logistik polikotomi  atau  multinomial  (Boateng  &  Abaye,  2019).  Sedangkan  dalam  analisis  penelitian  ini,
karena  variabel  dependennya  berupa  dikotomi  (variabel  dependen  yang  hanya  memiliki  dua kemungkinan, yaitu sukses (1) dan gagal (0)), maka digunakan regresi logistik biner.
Model regresi logistik seringkali digunakan dengan tujuan menguji dan menganalisis hubungan antara  variabel  respon  dan  variabel  prediktor,  dengan  variabel  respon  berupa  data  kuantitatif dikotomis yang memiliki nilai 1 untuk  menunjukkan  keberhasilan  (sukses) suatu peristiwa dengan adanya karakteristik dan nilai 0 untuk menunjukkan tidak adanya karakteristik.
Diberikan model regresi logistik biner dengan  variabel respon bernilai 0 dan 1 yang mengikuti distribusi Bernoulli sebagai berikut:
( ) ( ) 1 , 0 ; 1 , 1 = − = − y y f i i y i y i i i   
(1)
dengan n i , , 3 , 2 , 1  = dimana n adalah banyaknya sampel yang digunakan.(Hilbe, 2015).
Jika Y diberi simbol kode bilangan 0 dan 1, maka:
( ) ( ) ( ) p p x x i e x π x |X Y P    + + + − + = = = =  1 1 0 1 1 1 (2)
dan ( ) ( ) x π x |X Y P i − = = = 1 0
(3)
Persamaan umum untuk regresi logistik binernya adalah
( ) ( ) ( ) p p p p x x x x e e x        + + + + + + + =   1 1 0 1 1 0 1 (4)
(Maja & Maposa, 2022).
Transformasi  logit merupakan  transformasi log dari  odds ratio  atau  dengan  nama  lain  logit regresi logistik dapat ditulis sebagi berikut: ( ) ( ) p p i i x x x x x g      + + + =       − =  1 1 0 1 ln ) ( (5)
(Maja & Maposa, 2022)
2. Uji Model Regresi Logistik Pengujian  model  regresi  logistik dilakukan  untuk menguji  peran  variabel  prediktor  terhadap variabel respon secara simultan atau keseluruhan yang disebut juga uji model Chi-Square . Hipotesis untuk uji model ini adalah sebagai berikut:
0 : 0 = j H  dengan
p j , , 2 , 1  = : 1 H Paling sedikit ada satu parameter 0
 j  Rumus statistik uji G (dikenal dengan Likelihood Ratio Test ) adalah sebagai berikut:
( )  = − −             − = n i y i y i n n i i i i n n n n G 1 1 0 1 ln 2 0  
(6)
dimana:
= 0 n banyaknya observasi yang memiliki kategori 0
= 1 n banyaknya observasi yang memiliki kategori 1 (Hosmer et al., 2013).
Statistik uji G mengikuti  distribusi Chi-Square ,  sehingga  dapat  diperoleh  nilai  keputusan dengan  membandingankannya  dengan  nilai 2  pada  tabel.  Untuk  menghitung  nilai 2  tabel dengan  derajat kebebasan 1 k dk − = (dengan k adalah  banyaknya variabel  prediktor yang  diuji), dan kriteria hipotesis yaitu tolak 0 H jika nilai ( )   , 2 db G  atau jika p-value <  .
3. Uji Hipotesis Parsial Pengujian hipotesis adalah suatu metode statistik frekuensi yang digunakan para peneliti untuk memulai suatu keputusan berdasarkan  data yang ada. Hipotesis nol menyatakan bahwa tidak ada pengaruh  dari  suatu  perlakuan  yang  menyebabkan  perlakuan  menjadi  nol. Hipotesis lawan  yang menyatakan bahwa suatu perlakuan  tidak nol disebut hipotesis alternatif ( a H .atau 1 H ).
Uji parsial  digunakan  untuk menguji  pengaruh  masing-masing i  secara  individu terhadap model yang diperoleh.  Hasil uji parsial/individual dapat  digunakan  untuk mengetahui  apakah  suatu variabel prediktor layak untuk dimasukan ke dalam model atau tidak.
Hipotesis yang digunakan untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
0 : 0 = j H  : 1 H 0  j  dengan p j , , 2 , 1  =
Statistik uji Wald (W):
( ) j j SE W   ˆ ˆ = (7)
dan ( ) ( ) ( ) j j SE    ˆ ˆ 2 = (8)
dimana:
( ) j SE  ˆ = dugaan galat baku untuk koefisien j  j  ˆ = nilai dugaan untuk parameter ( ) j 
(Tampil et al., 2017).
Perbandingan  yang  diperoleh  dari  statistik uji akan  mengikuti distribusi kurva  normal  baku, sehingga untuk memperoleh  keputusan dilakukan perbandingan  dengan  distribusi normal  baku ( Z ), dengan kriteria tolak 0 H jika nilai dari 2  Z W  atau nilai p-value <  .

## 4. Analisis Peluang dan Kebebasan  Antar Variabel
Rasio peluang  atau disebut juga  odds ratio adalah  kumpulan beberapa  peluang  yang dibagi oleh peluang lainnya. Nilai dari odds ratio digunakan  untuk menghitung faktor resiko penyebab antar variabel dikotomi. Odds ratio dapat digunakan untuk menunjukkan kebebasan antar variabel dalam tabel  kontingensi. Dalam perhitungan  odds  ratio  hanya  dapat  digunakan  dalam  data  dengan  dua kategori,  maka  penelitian  ini,  odds  ratio  digunakan  untuk  memprediksi  faktor  tertinggi  terjadinya
kejadian tuberkulosis (TB) paru  terhadap  status riwayat keluarga  yang menderita  tuberkulosis (X 2 ). Rumus dari odds ratio dapat diperoleh dari rumus berikut:
n e OR   + + =  1 (9)
(Nayebi, 2020).
Bila nilai odds ratio adalah 1, maka tidak ditemukan hubungan antara kedua variabel yang diuji tersebut. Jika nilai odds ratio < 1, artinya terdapat hubungan negatif antara kedua variabel yang diuji. Begitu juga jika nilai odds ratio > 1 berarti terdapat hubungan positif antara kedua variabel yang diuji. Untuk menguji  kebebesan  antar  variabel prediktor  (status gizi, status riwayat keluarga  yang menderita  tuberkulosis,  kebiasaan  merokok,  dan  status ekonomi/pendapatan)  terhadap  variabel respon (kejadian tuberkulosis (TB) paru) akan dilakukan dengan  uji kebebasan Chi-Square . Salah satu inferensi odds ratio adalah membangun selang kepercayaan ( Confidence Interval /CI). Dari selang kepercayaan, dapat menunjukkan kebebasan variabel. Jika nilai selang kepercayaan melewati angka  1,  berarti  antar  variabel  dalam  tabel  kontingensi  saling  bebas.  Akan  tetapi, jika nilai  selang kepercayaan  tidak melewati angka 1, hal  ini mengindikasikan antar variabel dalam tabel kontingensi tidak saling bebas (terikat). Untuk menyimpulkan hal ini, lebih baik lagi untuk melakukan uji kebebasan Chi-Square .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Kejadian Tuberkulosis (TB) Paru dan faktor resikonya
Untuk mengetahui karakteristik suatu data dapat dilihat melalui analisis statistik deskriptif.
Tabel 1. Karakteristik Angka Kejadian Tuberkulosis (TB) Paru dan Faktor yang Mempengaruhi  (dalam %) Faktor Resiko BTA Total ( – ) ( + ) Status Gizi - - - - Kurang 1,61 27,42 29,03 - Normal 35,48 41,94 61,29 - Lebih 9,68 0 9,68 Total 46,77 53,23 100 Status Riwayat Keluarga - - - - Tidak Ada 32,26 19,35 51,61 - Ada 14,52 33,87 48,39 Total 46,77 53,23 100 Kebiasaan Merokok - - - - Aktif 8,06 22,58 30,65 - Pasif 38,71 30,65 69,35 Total 46,77 53,23 100 Status Ekonomi - Rendah 22,58 33,87 56,45 - Menengah 22,58 16,13 38,71 - Tinggi 1,61 3,23 4,84 Total 29 53,23 100
Dari tabel 1, menjelaskan bahwa persentase kejadian  tuberkulosis (TB) paru jika didasarkan pada status gizi, maka kejadian tuberkulosis (TB) paru  lebih banyak terjadi ketika status gizi kurang sebesar 27,42% dan lebih sedikit terjadi ketika status gizi lebih sebesar 0%.
Persentase kejadian tuberkulosis (TB) paru jika dilihat dari faktor status keluarga menunjukkan kejadian tuberkulosis (TB) paru lebih sering terjadi ketika ada anggota keluarga yang memiliki riwayat penyakit tuberkulosis.
Jika didasarkan kebiasaan merokok, perokok aktif lebih banyak yang mengalami BTA (+) atau hasil  sampel dahak  berupa  positif tuberkulosis. Namun  untuk  perokok  pasif,  hasil  hampir  serupa antara BTA ( – ) dan BTA (+). Ini menunjukkan, bahkan perokok pastif dapat menjadi pengaruh  kejadi tuberkulosis (TB) paru.
Berbeda  dengan  faktor yang  lain, faktor status ekonomi atau pendapatan  rendah  dan  tinggi memiliki persentase  lebih besar  dibanding  status ekonomi  menengah  yaitu sebesar  33,87% untuk status ekonomi rendah  yang menderita tuberkulosis, dan sebesar 3,23% untuk status ekonomi tinggi yang menderita tuberkulosis. Sedangkan untuk status ekonomi menengah memiliki 16,13% kejadian penderita tuberkulosis (BTA (+)) lebih rendah  dibanding  kejadian BTA ( – ) sebesar 22,58%.
Uji Independen Variabel Prediktor Untuk  menguji  pengaruh  langsung  faktor-faktor  terhadap  kejadian  tuberkulosis  (TB)  paru, maka  diuji  dengan  uji Chi-Square .  Berikut hasil  uji  pengaruh  variabel  prediktor  terhadap  variabel respon:
Tabel 2. Uji Independensi Variabel Pearson Chi-Square P-Value Status Gizi (X 1 ) 20,999 0,000 Status Riwayat Keluarga (X 2 ) 6,569 0,010 Kebiasaan Merokok (X 3 ) 4,606 0,032 Status Ekonomi (X 4 ) 2,151 0,341
Hasil uji pengaruh  status gizi terhadap kejadian tuberkulosis (TB) paru dapat dilihat pada tabel
2, memperoleh  nilai 0,05 0,000  = − value p yang memiliki arti bahwa status gizi termasuk dalam variabel yang diikutkan dalam analisis model pada regresi logistik. Hal ini juga berlaku untuk variabel status riwayat keluarga dan kebiasaan merokok termasuk variabel yang akan dianalisis dalam model regresi  logistik. Dapat  terlihat  bahwa  variabel  status ekonomi  memiliki 0,05 0,341  = − value p , sehingga bukan termasuk variabel yang akan dianalisis dalam model regresi logistik.
Model Regresi Logitik Menggunakan Analisis Multivariat Hasil uji serentak  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  software dilakukan  untuk mengtahui besar pengaruh  variabel prediktor secara menyeluruh terhadap variabel respon, diperoleh hasil seperti berikut:

## Tabel 3. Hasil Uji Serentak
Iteration – 2 Log likelihood Step 0 1 85.692

## 2
85.692
Berdasarkan hasil pengujian  yang dapat dilihat pada tabel 3, hasil uji serentak bisa dilihat dari nilai – 2 log likelihood . Dari tabel terlihat, hasil nilai G = 85,692. Dengan menggunakan % 5 =  maka dihasilkan nilai ( ) ( ) 815 , 7 05 . 0 , 3 2 , 2 = =    db . Ketika nilai G > ( )   , 2 db , maka tolak H 0 yang memiliki arti terdapat paling sedikit ada satu parameter 0  i  , dimana terdapat satu variabel prediktor atau lebih yang memiliki pengaruh  yang signifikan terhadap variabel respon penelitian.
Uji Parsial Variabel Prediktor
Pengujian  secara  parsial  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  masing-masing  variabel prediktor terhadap variabel respon penelitian. Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Parsial Y Coef. Std. Err. z P > | z | Exp (B) X1 – 5.26378 1.554309 – 3.39 0.001 0.005 X2 4.093921 1.313334 3.12 0.002 59.975 X3 – 1.668064 1.192343 – 1.40 0.162 0.189 X4 – .8223862 .7254084 – 1.13 0.257 0.439 _cons 7.493695 3.230559 2.32 0.02 1796.679
Dari hasil analisis yang dapat  dilihat pada  tabel 4, bahwa terdapat  2 variabel  yang signifikan berpengaruh  terhadap  kejadian tuberkulosis (TB) paru atau BTA (+) (Y = 1) yaitu variabel  prediktor status gizi (X 1 ) dengan p-value = 0,001 < 0,05 dan variabel prediktor  status riwayat keluarga yang menderita tuberkulosis (X 2 ) dengan p-value = 0,002 < 0,05. Memperhatikan nilai varian dari sampel, faktor  yang  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  kejadian  tuberkulosis  (TB)  paru  adalah  variabel prediktor status riwayat keluarga yang menderita tuberkulosis dengan nilai z terbesar yaitu 3,12. Nilai Pseudo R 2 dari analisis data, diperoleh sebesar 0,5518 memiliki arti pengaruh keempat faktor resiko terjadinya kejadian tuberkulosis (TB) paru (variabel  prediktor) yang dilibatkan bersama dalam persamaan regresi logistik terhadap  variabel respon kejadian tuberkulosis (TB) paru sebesar 55,18%.
Dari hasil analisis ini diperoleh  model regresi  logistik dari kejadian  tuberkulosis (TB) paru  di Kecamatan Wedung  seba gai berikut:
( ) ( ) ( ) 4 3 2 1 4 3 2 1 822 , 0 668 , 1 094 , 4 264 , 5 494 , 7 822 , 0 668 , 1 094 , 4 264 , 5 494 , 7 1 X X X X X X X X e e x − − + − − − + − + =  (10)
Kedua  variabel yang signifikan akan diuji parsial kembali dan  diperoleh  hasil ujinya sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Parsial Y Coef. Std. Err. z P > | z | Exp (B) X1 – 5.196 1.432 – 3.63 0.000 0,006 X2 3.514 1.127 3.12 0.002 33.580 _cons 4.125 2.132 1.94 0.053 61.864
Dari hasil uji pada tabel 5, maka model regresi logistik biner terbaik untuk kejadian tuberkulosis (TB) paru adalah sebagai berikut:
( ) ( ) ( ) 2 1 2 1 514 , 3 196 , 5 125 , 4 514 , 3 196 , 5 125 , 4 1 X X X X e e x + − + − + = 
(11)
Hasil persamaan ini tidak dapat langsung diinterpretasikan dari nilai koefisien yang diperoleh. Interpretasi dilakukan dengan  melihat nilai eksponen dari koefisien yang diperoleh  atau nilai ) exp( β .  Dari  nilai ) exp( β pada  variabel  X 1 diperoleh  sebesar  0,006  artinya  bahwa  status gizi  rendah mempunyai  pengaruh  pada  kejadian  tuberkulosis (TB)  paru.  Jika ada  peningkatan  status gizi dari kategori kurang ke normal, maka akan meningkatkan probabilitas kejadian kejadian tuberkulosis (TB) paru sebesar 0,006 kali.
Serupa  dengan  variabel  X 2 . Nilai ) exp( β pada  variabel  X 2 diperoleh  sebesar  33,580  yang berarti  bahwa jika ada peningkatan  status riwayat keluarga yang menderita  tuberkulosis sebesar 1 nilai,  maka  akan  berpengaruh  sebesar  33,580  pada  kejadian  tuberkulosis  (TB)  paru.  Dengan demikian, jika terdapat peningkatan status riwayat keluarga yang menderita tuberkulosis dari kategori tidak ada  anggota  keluarga  yang menderita  tuberkulosis ke ada  anggota  keluarga  yang menderita tuberkulosis, maka hal ini akan meningkatkan probabilitas kejadian kejadian tuberkulosis (TB) paru sebesar 33,580 kali.

## Interpretasi Nilai Odds Ratio
Perhitungan nilai odds ratio dalam analisis regresi logistik dapat diperoleh  dari nilai ) exp( β di output dari uji parsial. Hasil uji odds ratio adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Odds Ratio Y Odds Ratio Std. Err. Z P > | z | [95% Conf. Interval] X2 3.888889 2.101668 2.51 0.012 1.348378 – 11.21604 _cons 0.1542857 0.1283508 – 2.25 0.025 0.030214 – 0.7878496
Berdasarkan  tabel  6,  intepretasi  dari  nilai  odds  ratio  variabel  prediktor  diperoleh  bahwa Variabel  status riwayat  keluarga  yang  menderita  tuberkulosis  (TB)  paru  (X 2 )  terhadap  kejadian tuberkulosis  (TB)  paru  (Y)  memiliki nilai  odds  ratio  sebesar  3,8889.  Berarti  dalam  status riwayat keluarga,  jika  ada  anggota  keluarga  yang  memiliki riwayat  tuberkulosis  memiliki  kecenderungan menyebabkan  terjadinya  tuberkulosis (TB) paru  sebesar  3,8889 kali lebih besar  dibanding  dengan keluarga  yang  tidak  memiliki  riwayat  penyakit  tuberkulosis.  Dengan  nilai  interval  kepercayaan ( Confidence  Interval/CI) yang  berkisar antara  1.348378 – 11.21604,  karena  nilai CI tidak memuat nilai 1  menyatakan variabel  status riwayat keluarga  yang  menderita  tuberkulosis dengan  kejadian tuberkulosis  (TB)  paru  saling  terikat  (tidak  saling  bebas).  Sedangkan  nilai  konstanta  sebesar 0,1542857, yang berarti jika variabel independen  lain bernilai 0, maka odds ratio yang akan diterima sebesar 0,1542857.
Untuk uji kebebasan Chi-Square dalam analisis regresi logistik, hasil dapat dilihat dari nilai dari hasil output dari uji kebebesan berikut:

## Tabel 7. Hasil Uji Kebebasan
Independent Variabel Pearson Chi-Square Likelihood Ratio df Asymptotic Significance (2-sided) X1 20.999 a 26.240 2 0.000 X2 6.569 a 6.700 1 0.010 X3 4.606 a 4.763 1 0.032 X4 2.151 a 2.161 2 0.341
Dari hasil uji kebebasan yang terlihat pada tabel 7, dapat dianalisis sebagai berikut:
1) Status gizi (X 1 ) Hasil uji kebebasan  dari variabel  status gizi (X 1 ) didapat  nilai Asymp sig (2 sided) = 0,000 < 0,05, artinya ada hubungan  antara variabel prediktor status gizi terhadap terjadinya tuberkulosis (TB) paru. Variabel status gizi memiliki df = 2, dengan  = 5%, maka akan dihasilkan tabel 2  = 5,991. Jika dilihat dari  nilai Pearson Chi-Square ( hitung 2  ) pada tabel yang sebesar 20,999  > 5,991 dan ketika dilihat dari nilai likelihood ratio sebesar 26,240 > 5,991, maka artinya variabel status gizi dan variabel kejadian tuberkulosis (TB) paru saling terkait.
2) Status Riwayat Keluarga yang Menderita Tuberkulosis (X 2 ) Uji kebebasan  dari  variabel  status riwayat keluarga  (X 2 ) didapat  nilai Asymp sig (2 sided) = 0,010 < 0,05, artinya ada hubungan  antara variabel prediktor status riwayat keluarga yang menderita teberkulosis terhadap  terjadinya tuberkulosis (TB) paru. Variabel status riwayat keluarga memiliki df = 1, dengan  = 5%, maka akan dihasilkan tabel 2  = 3,841. Jika dilihat dari nilai Pearson Chi-Square ( hitung 2  ) pada tabel yang sebesar 6,569 > 3,841 dan ketika dilihat dari nilai likelihood ratio sebesar 6,700 > 5,991, maka artinya variabel status riwayat keluarga yang menderita  tuberkulosis (TB) paru dan variabel kejadian tuberkulosis (TB) paru saling terkait atau tidak saling bebas.
3) Kebiasaan Merokok (X 3 ) Status riwayat keluarga  (X 3 ) memiliki nilai Asymp sig (2  sided) = 0,032  < 0,05,  artinya ada hubungan  antara  variabel  prediktor  kebiasaan  merokok terhadap  kejadian  tuberkulosis (TB)  paru. Variabel kebiasaan merokok memiliki df = 1, dengan  = 5%, maka nilai tabel 2  = 3,841. Jika dilihat dari  nilai Pearson Chi-Square ( hitung 2  )  pada  tabel yang sebesar  4,606 > 3,841  dan  ketika dilihat dari  nilai likelihood  ratio sebesar  4,763  > 3,841,  maka  artinya  variabel  kebiasaan  merokok  dan variabel kejadian tuberkulosis (TB) paru tidak saling bebas/terkait.
4) Status Ekonomi atau Pendapatan Status ekonomi atau pendapatan  (X 4 ) memiliki nilai Asymp sig (2 sided) = 0,341 > 0,05, artinya tidak ada hubungan antara variabel prediktor status ekonomi terhadap kejadian tuberkulosis (TB) paru. Variabel  status ekonomi memiliki df = 2, dengan  = 5%, maka diperoleh  nilai tabel 2  = 5,991. Jika dilihat  dari  nilai Pearson  Chi-Square ( hitung 2  )  pada  tabel yang  sebesar  2,151  > 5,991  dan  Ketika dilihat  dari  nilai likelihood  ratio sebesar  2,161  > 5,991,  maka  artinya  variabel  status ekonomi  atau pendapatan  dan variabel kejadian tuberkulosis (TB) paru tidak terikat atau saling bebas.

## SIMPULAN
Hasil  pengujian  regresi  logistik  biner  bersama  pada  sampel  yang  diambil  dengan  empat variabel prediktor  yaitu status gizi, status riwayat keluarga yang menderita  tuberkulosis, kebiasaan merokok, dan status ekonomi/pendapatan terhadap variabel respon kejadian tuberkulosis (TB) paru, dapat disimpulkan terdapat tiga variabel prediktor yang dapat diikutkan dalam analisis. Dari keempat variabel  prediktor,  status gizi  dan  status  riwayat  keluarga  yang  menderita  tuberkulosis  masing- masing  memiliki berpengaruh  signifikan terhadap  kejadian  tuberkulosis. Sedangkan  dari  keempat variabel  yang memiliki kaitan terhadap  variabel  kejadian  tuberkulosis (TB)  paru  adalah  status gizi, status riwayat keluarga  yang  menderita  tuberkulosis, dan  kebiasaan  merokok,  sedangkan  status ekonomi  atau  pendapatan  tidak  memiliki  pengaruh  maupun  keterkaitan  terhadap  kejadian tuberkulosis (TB) paru.
Dari  hasil  penelitian  ini,  diharapkan  agar  masyarakat  dapat  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi  terjadinya  tuberkulosis, sehingga  dapat  waspada  dan  mengupayakan  menurunnya jumlah penderita  tuberkulosis.

## REFERENSI
Agyeman, A. A., & Ofori-Asenso, R. (2017). Tuberculosis — An Overview. Journal of Public Health and Emergency , 1 , 7 – 7. https://doi.org/10.21037/jphe.2016.12.08 Avini, A., Patunduk, K. W., Sumarni, S., Harbianti, H., Pratiwi, A., & Hidayat, R. (2022). Analisis Model Cox Proportional Hazard dan Regresi Logistik sebagai Upaya Pencegahan Covid-19 di Kota Palopo. Inferensi , 5 (2), 105. https://doi.org/10.12962/j27213862.v5i2.14064 Boateng, E. Y., & Abaye, D. A. (2019). A Review of The Logistic Regression Model With Emphasis on Medical Research. Journal of Data Analysis and Information Processing , 07 (04), 190 – 207. https://doi.org/10.4236/jdaip.2019.74012
Fitria, E., Ramadhan, R., & Rosdiana, R. (2017). Karakteristik Penderita Tuberkulosis Paru di Puskesmas Rujukan Mikroskopis Kabupaten Aceh Besar. Sel Jurnal Penelitian Kesehatan , 4 (1), 13 – 20. https://doi.org/10.22435/sel.v4i1.1441 Harahap, F. H. (2022). The Association Between Tuberculosis Risk Factors and Vitamin D Serum Level on Tuberculosis Patiens. JIMKI: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kedokteran Indonesia , 9 (3), 1 – 8. https://doi.org/10.53366/jimki.v9i3.415
Hilbe, J. M. (2015). Practical Guide to Logistic Regression. CRC Press, Taylor & Francis Group. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (Third edition). Wiley.
Jeong, Y. J., Lee, K. S., & Yim, J.-J. (2017). The Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis: A Korean perspective. Precision and Future Medicine , 1 (2), 77 – 87. https://doi.org/10.23838/pfm.2017.00114 Kemenkes RI. (2018). Infodatin Tuberkulosis 2018. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Maja, T. F., & Maposa, D. (2022). An Investigation of Risk Factors Associated with Tuberculosis Transmission in South Africa Using Logistic Regression Model. Infectious Disease Reports , 14 (4), 609 – 620. https://doi.org/10.3390/idr14040066
Nayebi, H. (2020). Advanced Statistics for Testing Assumed Casual Relationships: Multiple Regression Analysis Path Analysis Logistic Regression Analysis . Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-54754-7 Sanyaolu, A. (2019). Tuberculosis: A Review of Current Trends. Epidemiology International Journal , 3 (2). https://doi.org/10.23880/EIJ-16000123
Tampil, Y., Komaliq, H., & Langi, Y. (2017). Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi  Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado. d’CARTESIAN , 6 (2), 56. https://doi.org/10.35799/dc.6.2.2017.17023 Tiberi, S., Vjecha, M. J., Zumla, A., Galvin, J., Migliori, G. B., & Zumla, A. (2021). Accelerating development of new shorter TB treatment regimens in anticipation of a resurgence of multi- drug resistant TB due to the COVID-19 pandemic. International Journal of Infectious Diseases , 113 , S96 – S99. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2021.02.067 World Health Organization. (2013). Global tuberculosis report 2013 . World Health Organization. https://apps.who.int/iris/handle/10665/91355
World Health Organization. (2022). Global Tuberculosis Report 2022 . Geneva: World Health Organization.