## FAKTOR-FAKTOR KONSUMSI MINUMAN BERPEMANIS DI INDONESIA: ANALISIS DATA SUSENAS TAHUN 2019
1 Latifah A. Rahmawati, 2 Atik Nurwahyuni
1,2 Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia

## Email: latifah.alifiana@gmail.com
ABSTRAK
Kata kunci: Minuman  Berpemanis, Faktor  Sosial  Ekonomi, Model Logit Prevalensi obesitas di Indonesia terus mengalami peningkatan. Berdasarkan data Riskesdas 2018 diketahui 21,8% penduduk Indonesia berusia lebih dari 18 tahun mengalami obesitas, meningkat jika dibandingkan hasil temuan pada Riskesdas 2007 sebesar 10,5% dan 14,8% pada tahun 2013. Pada kelompok anak balita (usia
0-59 bulan), prevalensi balita overweight sebesar 8%. Pola konsumsi makanan dan minuman yang tidak sehat dapat menjadi salah satu faktor penyebab obesitas, salah satunya kebiasaan konsumsi minuman berpemanis. Minuman berpemanis merupakan salah satu sumber gula tambahan terbanyak dalam makanan (Malik & Hu, 2022). Artikel ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi konsumsi minuman berpemanis di Indonesia. Menggunakan data  Survei  Sosial  Ekonomi  (Susenas)  2019  dengan  model  Logit.  Proporsi pengeluaran  rumah  tangga  untuk  konsumsi  minuman  berpemanis  di  Indonesia pada tahun 2019 sebesar 78,612%. Individu yang bekerja, besarnya pengeluaran per kapita, akses informasi melalui internet, wilayah tempat tinggal di regional Jawa  dan  Bali  &  sekitarnya,  serta  konsumsi  makanan  camilan  dan  cepat  saji dinilai  dapat  meningkatkan  probabilitas  konsumsi  minuman  berpemanis. Pemerintah perlu membuat regulasi iklan minuman berpemanis yang dilakukan melalui media internet, praktisi kesehatan juga perlu menyebarluaskan informasi terkait perlunya pembatasan konsumsi minuman berpemanis melalui media sosial atau internet. Komitmen dari pelaku usaha juga diperlukan untuk meminimalisasi konsumsi  minuman  berpemanis  bersamaan  dengan  konsumsi  camilan  atau makanan cepat saji. ABSTRACT Keywords: Sweetened Beverages, Socioeconomic  Factors, Logit Mode The prevalence of obesity in Indonesia continues to increase. Based on data from Riskesdas 2018, it is known that 21.8% of the Indonesian population aged over 18  years  suffers  from  obesity,  which  has  risen  compared  to  findings  from Riskesdas 2007 at 10.5% and 14.8% in 2013. In the toddler group (aged 0-59 months),  the  prevalence  of  overweight  toddlers  is  8%.  Unhealthy  food  and beverage consumption patterns, including the habit of consuming sugary drinks, are significant contributing factors to obesity. Sugary beverages are one of the largest sources of added sugars in diets (Malik & Hu, 2022). This article aims to investigate  the  socioeconomic  factors  influencing  the  consumption  of  sugary drinks  in  Indonesia,  utilizing  data  from  the  2019  Socioeconomic  Survey (Susenas)  and  employing  a  Logit  model.  The  proportion  of  household expenditure  on  sugary  drink  consumption  in  Indonesia  in  2019  was  78.612%. Factors  such  as  employment  status,  per  capita  expenditure,  internet  access  for information, residing in the Java and Bali regional areas, as well as consumption of snacks and fast food, are assessed to increase the probability of sugary drink consumption.  Government  intervention  is  necessary  to  regulate  sugary  drink advertisements  on  internet  platforms,  while  healthcare  practitioners  should
disseminate information through social media about the need to limit sugary drink consumption. Commitment from businesses is also essential to minimize sugary drink consumption alongside snacks or fast food intake.

## PENDAHULUAN
Prevalensi obesitas di Indonesia terus mengalami peningkatan. Berdasarkan data Riskesdas 2018  diketahui  21,8%  penduduk  Indonesia  berusia  lebih  dari  18  tahun  mengalami  obesitas, meningkat jika dibandingkan hasil temuan pada Riskesdas 2007 sebesar 10,5% dan 14,8% pada tahun 2013. Pada kelompok anak balita (usia 0-59 bulan), prevalensi balita overweight sebesar 8%. Peningkatan prevalensi obesitas merupakan salah satu ancaman kesehatan masyarakat, karena kondisi obesitas dapat berdampak buruk pada hampir semua fungsi fisiologis tubuh.
Obesitas  merupakan  salah  satu  faktor  risiko  terjadinya  penyakit  tidak  menular  seperti diabetes  melitus,  penyakit  kardiovaskular,  memicu  terjadinya  beberapa  jenis  kanker,  serta gangguan pada muskuloskeletal (Chooi et al., 2019). Kim dan Basu (2016), menemukan perkiraan biaya  kesehatan  yang  dikeluarkan  oleh  satu  orang  obesitas  di  Amerika  Serikat  berkisar  antara $1.239-$2.582  USD.  Di  sisi  lain,  obesitas  juga  dapat  berdampak  pada  kesehatan  mental  serta menimbulkan dampak negatif pada kualitas hidup, produktivitas kerja, serta peningkatan biaya kesehatan (Chooi et al., 2019).
Obesitas dapat didefinisikan sebagai kondisi kelebihan jaringan lemak pada tubuh karena ketidakseimbangan asupan energi dengan jumlah energi yang dikeluarkan (Omer, 2020). Kondisi tersebut dapat diketahui berdasarkan indeks masa tubuh (IMT). Adapun cut-off atau batas IMT kategori obesitas bagi orang Asia dewasa adalah lebih 25 kg/m2 (WHO Western Pacific Region, 2002).
Pada kelompok anak dengan usia 0-60 bulan, kategori obesitas ditandai dengan nilai z- score berat badan menurut tinggi atau panjang badan (BB/TB) yang lebih dari 3 standar deviasi baku pertumbuhan WHO. Sedangkan pada anak dengan usia 5-18 tahun dapat dilihat dari nilai z- score IMT menurut umur (IMT/U) lebih dari 2 standar deviasi baku pertumbuhan WHO (Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 2 Tahun 2020 Tentang Standar Antropometri Anak, 2020).
Pola konsumsi makanan dan minuman yang tidak sehat dapat menjadi salah satu faktor penyebab  obesitas,  salah  satunya  kebiasaan  konsumsi  minuman  berpemanis.  Di  Indonesia, konsumsi minuman berkarbonasi terus mengalami peningkatan sejak tahun 2014 dari 8,67L/kapita menjadi 15,16L/kapita pada tahun 2022 (Statista, 2023). Minuman berpemanis merupakan salah satu  sumber  gula  tambahan  terbanyak  dalam  makanan  (Malik  &  Hu,  2022).  Dalam  upaya pencegahan dan penurunan prevalensi berat badan lebih dan obesitas, perlu dilakukan intervensi yang tepat berdasarkan faktor-faktor determinannya.
Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi konsumsi minuman berpemanis di Indonesia.
Terdapat  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  konsumsi  minuman  berpemanis.  Faktor sosiodemografi meliputi usia, jenis kelamin, status perkawinan, pendidikan, pekerjaan, wilayah
tempat  tinggal  serta  status  ekonomi  dinilai  meningkatkan  probabilitas  konsumsi  minuman berpemanis  (Daeli  &  Nurwahyuni,  2019).  Al-Hanawi  et  al.,  (2022)  menyebutkan  konsumsi minuman berpemanis di Saudi Arabia lebih tinggi pada laki-laki, kelompok usia 25—34 tahun, perokok, lebih sering mengonsumsi makanan cepat saji, serta menonton TV lebih dari 4 jam setiap harinya.

## METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder dari hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2019. Batasan dalam penelitian ini yaitu rumah tangga yang memiliki pengeluaran untuk minuman manis dalam kelompok makanan dan minuman jadi dengan kode  177  (air  teh  kemasan,  minuman  bersoda/mengandung  CO2),  178  (sari  buah  kemasan, minuman kesehatan, dan minuman berenergi) dan 179 (minuman jadi: kopi, kopi susu, teh, susu coklat dsb). Sedangkan data yang tidak lengkap (missing) akan dieksklusi dari penelitian.
Variabel  dependen  berupa  data  konsumsi  minuman  bermanis  rumah  tangga  dalam  satu minggu terakhir diubah menjadi rata-rata konsumsi bermanis manis setiap individu dalam satu hari. Rata-rata konsumsi minuman bermanis individu pada rumah tangga dalam gram diperoleh dari data kalori dibagi 4 (1 gram glukosa setara dengan 4 kkal).
Dummy variabel dibuat berdasarkan rata-rata gram konsumsi minuman bermanis individu dalam rumah tangga. Rumah tangga dengan rata-rata konsumsi minuman manis individu 0 gram diartikan  tidak  mengonsumsi  bermanis  manis  (kode=0)  dan  selain  0  berarti  ada  mengonsumsi minuman  berpemanis  (kode=1).  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  yaitu  usia,  tingkat pendidikan,  status  pekerjaan,  wilayah  tempat  tinggal,  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  status ekonomi, kepemilikan TV, kepemilikan lemari es/kulkas, kepemilikan mobil, kepemilikan sepeda motor, konsumsi camilan, akses informasi, serta regional tempat tinggal.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  model  Logit  karena  variabel  dependen  (konsumsi minuman berpemanis) berupa binari dalam bentuk dummy:
1 = Ya
0 = Tidak
Model  Logit  juga  bertujuan  untuk  mengetahui  probabilitas  dari  nilai  odds  ratio  (OR).  Adapun model persamaan Logit menurut Gujarati (2005) sebagai berikut:
Li=Ln(Pi/(1-Pi))=Zi, dengan Zi=β0¬ + β1X1+….+ βiXi + µ
Atau dapat ditulis dengan persamaan:
Y= β0¬ + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 + β10X10 + β11X11 + β12X12 + β13X13 + β14X14
Dimana Pi = probabilitas mengonsumsi  minuman berpemanis (Y=1) 1- Pi  = probabilitas tidak mengonsumsi  minuman berpemanis (Y=0) Y = konsumsi minuman berpemanis β0¬ = konstanta (coef. B) β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9, β10, β11, β12, β13, β14 = parameter X1(a,bc) = usia
X2(a,b,c) = tingkat pendidikan
X3 = status pekerjaan X4 = wilayah tempat tinggal X5 = jenis kelamin
X6 = status perkawinan
X7(a,b,c,d) = status ekonomi X8 = kepemilikan TV X9
= kepemilikan lemari es/kulkas
X10  = kepemilikan mobil X11  = kepemilikan sepeda motor X12  = konsumsi camilan X13  = akses informasi X14(ab,b,c,d,e)= regional µ = eror term
Model  yang  digunakan  perlu  untuk  memenuhi  asumsi  klasik,  yakni  persyaratan  BLUE  (Best Linear Unbiased Estimator). Oleh karena itu dilakukan beberapa uji asumsi klasik meliputi:
1. Uji  multikolinearitas  untuk  menguji  korelasi  antar  variabel  independent  pada  model regresi. Dapat dilihat dari nilai VIF setelah regresi, apabila tidak terdapat nilai rata-rata VIF  yang  lebih  dari  10,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  masalah multikolinearitas pada variabel independen
2. Uji  heteroskesdastisitas  untuk  mengetahui  konsistensi  varian.  Untuk  mengetahui heteroskesdastisitas  dilakukan  White  Test.  Selanjutnya,  untuk  mengatasi  hal  tersebut dilakukan remedial measure (robust).
Analisis data dilakukan menggunakan software Stata 16 dengan tahapan sebagai berikut:
1. Melakukan analisis univariat dan bivariat untuk mengetahui gambaran umum dan hubungan antara variabel dependen dan independen
2. Melakukan  analisis  regresi  logit  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  terhadap kemungkinan konsumsi minuman berpemanis
3. Melakukan pengujian Goodness of Fit untuk mengetahui keakuratan hasil regresi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 menunjukkan terdapat 78,612% individu berusia lebih dari 5 tahun dalam rumah tangga di  Indonesia  yang  mengonsumsi    minuman  berpemanis  setiap  harinya  pada  tahun  2019.  Rata-rata konsumsi gula yang berasal dari minuman berpemanis sebanyak 3,1967 gram dengan jumlah maksimal yang dikonsumsi dalam satu hari sebanyak 118,661 gram.
Jurnal Cahaya Mandalika (JCM) | 1927
Pada table 2, usia dibagi dalam empat kelompok, yaitu usia 5-18 tahun, usia 19-34 tahun, usia 35-65 tahun, serta usia >65 tahun. Dari total 948.511 individu, mayoritas berada pada kelompok usia 35-65 tahun sebanyak 40,11%. Mayoritas individu memiliki ijazah pendidikan tertinggi pada jenjang sekolah  dasar  yakni  sebesar  50,58%.  Perbandingan  individu  yang  bekerja  dengan  selain  bekerja (sekolah, mengurus rumah tangga, dan lainnya) hampir sama yakni 51,15% yang bekerja dan 48,85% selain  bekerja.  Mayoritas  penduduk  tinggal  di  wilayah  pedesaan  sebanyak  58,15%.  Lebih  banyak individu dengan jenis kelamin laki-laki (52,42%) dibandingkan Perempuan (47,85%) dengan individu yang sudah kawin sebesar 57,37 % lebih banyak jika dibandingkan yang belum kawin.
Status ekonomi berdasarkan pengeluaran per kapita individu dikelompokkan menjadi 5 kuintil dengan mayoritas berada pada kuintil 4 sebesar 21,34%. Adapun kepemilikan barang elektronik, lebih banyak individu yang tidak memiliki TV (85,79%) namun kepemilikan lemari es/kulkas lebih banyak (58,41%) dibandingkan yang tidak memiliki lemari es/kulkas (41,59%). Lebih banyak individu yang memiliki  sepeda  motor  yakni  79,10%,  namun  yang  memiliki  mobil  hanya  12,59%.  Lebih  banyak individu yang mengonsumsi  camilan atau makan cepat saji yakni sebanyak 97,22% dari total 948.511 individu.
Mayoritas individu tinggal di regional Sumatera sebanyak 19,17%, kemudian di Jawa sebanyak 28,49%  dan  Sulawesi  sebanyak  14,78%.  Individu  lainnya  tinggal  regional  Kalimantan,  Maluku  & Papua,  serta  Bali  dan  sekitarnya.  Mayoritas  individu  (55,86%)  menggunakan  internet  untuk mendapatkan informasi, lebih banyak jika dibandingkan individu yang tidak menggunakan internet (44,14%).
Table 1. Distribusi Jumlah Konsumsi Minuman Berpemanis di Indonesia Tahun 2019 Variabel Frekuesnsi (n) Rata-rata Standar deviasi Min Maks Konsumsi minuman berpemanis (gram) 948.511 3,1967 4,168 0 118,661 Konsumsi Minuman Berpemanis (dummy) 948.511 0,7861624 0,4100137 0 1 Variabel Independen Usia 948.511 31,66258 17,33232 5 97 Tingkat Pendidikan 948.511 1,901844 1.014223 1 4 Status Pekerjaan 948.511 0,5030214 0,4999911 0 1 Wilayah Tempat Tinggal 948.511 0,5674906 0,4954243 0 1 Jenis Kelamin 948.511 0,474989 0,4993743 0 1 Status Perkawinan 948.511 0,571232 0,4949003 0 1 Status Ekonomi 948.511 3,023216 1,412181 1 5 Kepemilikan TV 948.511 0,173378 0,378574 0 1 Kepemilikan lemari es 0,6568262 0,4747692 0 1 Kepemilikan mobil 948.511 0,1432779 0,3503562 0 1 Kepemilikan motor 948.511 0,8533661 0,3537408 0 1 Konsumsi camilan 948.511 0,9897558 0,1006939 0 1 Regional Tempat Tinggal 948.511 2,312779 1,277266 1 6
Jurnal Cahaya Mandalika (JCM) | 1928
Hasil uji bivariat menggunakan metode chi-square antara setiap variabel independen dengan variabel dependen didapatkan nilai p (p-value) <0,001. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa secara statistik, terdapat hubungan yang signifikan antara setiap variabel independen dengan
Tabel 2. Distribusi Frekuensi Variabel Independen Menurut Konsumsi Minuman
Berpemanis di Indonesia Tahun 2019 Konsumsi Minuman Berpemanis Tidak Ya Total p-value N % N % N % Usia Usia 5-18 tahun Usia 19-34 tahun Usia 35-65 tahun Usia >65 tahun 81.398 72.362 111.425 11.941 29,37 29,37 29,37 29,37 206.242 179.895 269.058 16,190 29,37 29,37 40,08 2,41 287.640 252.257 380.483 28.131 30,33 26,60 40,11 2,97 <0,001
Tingkat Pendidikan
SD SMP SMA PT 147.865 48.994 58.086 22.181 53,36 17,68 20,96 8,00 341.406 127.74 147.763 54.492 50,85 19,02 22,01 8,12 489.271 176.718 205.849 76.673 51,58 18,63 21,70 8,08 <0,001 Status Pekerjaan Selain Bekerja bekerja 137.858 139.268 49,75 50,25 325,452 345,933 48,47 51,53 463.310 485.201 48,85 51,15 <0,001 Wilayah Tempat Tinggal Pedesaan Perkotaan 172.402 104.724 62,21 37,79 379.139 292.246 56,47 43,53 551.541 296.970 58,15 41,85 <0,001 Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 143.633 133.493 51,83 48,17 353.558 317.827 52,66 47,34 497.191 451.320 52,42 47,58 <0,001* Status Perkawinan Belum kawin Kawin 114.422 162.702 41,29 58,71 289.921 381.464 43,18 56,82 404.343 533.168 42,63 57,37 <0,001 Kuintil 1 2 3 4 5
63.291 53.175 53.972 54.075 52.613 22,84 19,19 19,48 19,51 18,99 112.243 127.061 139.949 148.320 143.812 16,72 18,93 18,93 22,09 21,42 175.534 180.236 193.921 202/395 196.425 18,51 19,00 20,44 21,34 20,71 <0,001 Kepemilikan TV Tidak Ya 241.695 35.431 87,21 12,79 572.005 99.380 85,20 14,80 813.700 134.811 85,79 14,21 <0,001 Kepemilikan Lemari Es Tidak Ya 132.842 144.284 4,.94 5,.06 261.602 409.783 38,96 61,04 394.444 554.067 41,59 58,41 <0,001 Kepemilikan Mobil Tidak Ya 249.648 27.478 90,08 9,92 579.437 91.948 86,30 13,70 829.085 119.426 87,41 12,59 <0,001 Kepemilikan Motor Tidak Ya 85.066 192.060 30,70 69.30 113..218 558.167 16,86 83.14 198.284 750.227 20,90 79.10 <0,001 Konsumsi camilan Tidak Ya 21.494 255.632 7,76 92,24 4.845 666.540 0,72 99,28 26,339 922,172 2,78 97,22 <0,001 Akses Informasi Tidak Ya 173,820 103,306 62,72 37,28 355,977 315,408 53,02 46,98 529,797 418,714 55,86 44,14 <0,001 Regional Sumatera Jawa Bali dan sekitarnya Kalimantan Sulawesi 76,747 54,343 14,777 28,506 45,155 27,69 19,61 5,33 10,29 16,29 199,967 215,932 60,066 65,204 95,018 29,78 32,16 8,95 9,71 14,15 276,714 270,275 74,843 93,710 140,173 29,17 28.49 7,89 9,88 14,78 <0,001
konsumsi minuman berpemanis. Adapun variabel independen dalam penelitian ini yaitu: usia, tingkat pendidikan, status pekerjaan, wilayah tempat tinggal, jenis kelamin, status perkawinan, status ekonomi, kepemilikan  alat  elektronik  (TV  dan  lemari  es),  kepemilikan  mobil,  kepemilikan  sepeda  motor, konsumsi  camilan  dan  makanan  cepat  saji,  akses  informasi  melalui  internet,  serta  regional  tempat tinggal.
Berdasarkan  hasil  uji  Breusch-Pagan  dan  uji  White  diketahui  bahwa  terdapat heteroskesdastisitas dilihat dari nilai p (prob>chi2) <0,005. Oleh karena itu, dalam analisis selanjutnya dilakukan remidial menggunakan Robust SE. Uji asumsi selanjutnya yakni uji multikolinearitas untuk menguji korelasi antar variabel independen pada model regresi. Hasilnya diketahui nilai VIF<10 untuk semua variabel independen, artinya tidak terdapat masalah multikolinearitas pada variabel independen.
VARIABLES Reg. coef. (Standar Eror)
Probabilitas Konsumsi Minuman
Berpemanis (robust) Logit coef. (Standar Eror) Odds ratio (Standar Eror) Usia 5-18 tahun ref. Usia 19-34 tahun -0.0252*** -0.0914*** 0.878*** (0.00179) (0.0158) (0.00847) Usia 35-65 tahun -0.0367*** -0.0867*** 0.827*** (0.00206) (0.0185) (0.00924) Usia >65 tahun -0.143*** -0.545*** 0.504***
(0.00320)
(0.0267) (0.00821) SD ref. SMP 0.00524*** 0.0132 1.030*** (0.00127) (0.0112) (0.00706) SMA -0.00408*** -0.0746*** 0.978*** (0.00139) (0.0122) (0.00732) PT -0.0274*** -0.237*** 0.860*** (0.00201) (0.0180) (0.00935) Selain bekerja ref. Bekerja 0.0236*** 0.134*** 1.130*** (0.00120) (0.0105) (0.00727) Pedesaan ref. Perkotaan -0.0140*** -0.0507*** 0.928*** (0.00100) (0.00844) (0.00502) Laki-laki ref. Perempuan -0.00513*** -0.0188** 0.972*** (0.000952) (0.00847) (0.00501) Belum Kawin ref. kawin -0.00914*** -0.0952*** 0.951*** (0.00159) (0.0144) (0.00825)
Kuintil 1 ref. Kuintil 2 0.0343*** 0.218*** 1.197*** (0.00147) (0.0123) (0.00920) Kuintil 3 0.0478*** 0.327*** 1.288*** (0.00148) (0.0126) (0.0100) Kuintil 4 0.0518*** 0.344*** 1.317*** (0.00151) (0.0131) (0.0106) Kuintil 5 0.0462*** 0.339*** 1.276*** (0.00170) (0.0153) (0.0117) Tidak (TV) ref. TV -0.00963*** -0.0971*** 0.947*** (0.00145) (0.0131) (0.00757) Tidak (Kulkas) ref. Kulkas 0.00528*** -0.0206** 1.028*** (0.00107) (0.00924) (0.00589) Tidak (mobil) ref. Mobil 0.0278*** 0.111*** 1.173*** (0.00155) (0.0140) (0.0102) Tidak (motor) ref. Motor 0.0820*** 0.372*** 1.500*** (0.00123) (0.0107) (0.00936) Tidak makan camilan ref. Makan camilan 0.365*** 2.034*** 6.479*** (0.00281) (0.0273) (0.107) Tidak akses informasi ref. Akses informasi 0.0188*** 0.0889*** 1.110*** (0.00115) (0.0101) (0.00694) Regional Sumatera ref. Regional Jawa 0.0823*** 0.492*** 1.589*** (0.00121) (0.00968) (0.0107) Regional Bali dan sekitarnya 0.115*** 0.821*** 1.952*** (0.00181) (0.0150) (0.0210) Regional Kalimantan -0.0261*** -0.0843*** 0.880*** (0.00164) (0.0125) (0.00746) Regional Sulawesi -0.0274*** -0.0153 0.882*** (0.00143) (0.0111) (0.00648) Regional Maluku dan Papua -0.250*** -1.124*** 0.336*** (0.00176) (0.0134) (0.00289) Constant 0.266*** -1.394*** 0.256*** (0.00320) (0.0301) (0.00472)
Observations (N) 948,511 948,511 948,511 R-square 0.100 - - Pseudo R 2 - 0,0471 0,0789 Correctly classified - 73,77 73,77 Robust standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Tabel 3. Hasil Analisis Multivariat
Berdasarkan hasil analisis logit, pada tabel 3 diperoleh model sebagai berikut: Konsumsi  minuman  berpemanis  (Y)  =  -1,394¬  +  (-0,0914)X 1(19-34  tahun) +  (-0,0867)X 1(35-65  tahun) +  (- 0,545) X 1(>65 tahun) + (0,0132)X 2(SMP) +(-0,0746) X 2(SMA) +(-0,237))X 2(PT) + (0,134)X 3 + (-0,0507)X 4 + (- 0,0118) X 5 + (-0,0952)X 6 + (0,218)X 7(kuintil2) +(0,327)X 7(kuintil3) +(0,344)X 7(kuintil4) +(0,339)X 7(kuintil5) + (- 0,0971)X 8 + (-0,0206)X 9 + (-(0,111)X 10 + (0,372)X 11 + (2,034)X 12 + (0,0101)X 13 + (0,492)X 14(Jawa) + (0,821)X 14(bali dsn sekitar) + (-0,0843)X 14(Kalimantan) + (-0,0153)X 14(Sulawesi) + (-1,124)X 14(Maluku dan Papua).
Dari hasil analisis logit diketahui nilai pseudo R2 sebesar 0,0471 (4,71%) yang artinya variasi dari seluruh variabel independen dalam model memiliki efek sebesar 4,71% terhadap variabel dependen yaitu konsumsi minuman berpemanis. Sedangkan nilai probability chi2 <0,001 menunjukkan bahwa variabel independen yang dianalisis memiliki efek yang signifikan secara statistik terhadap konsumsi minuman berpemanis.
Namun, terdapat beberapa variabel yang tidak memiliki efek signifikan yaitu tingkat pendidikan SMP dibandingkan dengan SD, serta regional tempat tinggal Sulawesi dibandingkan dengan Sumatera. Hasil  analisis  Goodfit  of  Test  menunjukkan  nilai  correctly  classified  sebesar  73,77%  yang  artinya terdapat 73,77% dari total individu yang diklasifikasikan secara tepat dengan cut-off 0,5.
Hasil analisis logit dengan odds ratio, dapat diketahui bahwa faktor usia cenderung mengurangi atau menurunkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis. Selain usia, tingkat pendidikan yang lebih tinggi (SMA dan PT) memiliki efek negatif yakni menurunkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis. Hanya tingkat pendidikan SMP yang memiliki nilai odds ratio lebih dari 1 yakni 1,030, artinya probabilitas konsumsi minuman berpemanis pada individu dengan tingkat Pendidikan SMP lebih besar dibandingkan SD.
Wilayah  tempat  tinggal  di  perkotaan  dibandingkan  pedesaan,  jenis  kelamin  laki-laki dibandingkan  perempuan,  status  perkawinan  kawin  dibandingkan  belum  kawin,  memiliki  TV dibandingkan tidak memiliki TV, serta memiliki kulkas dibandingkan tidak memiliki juga cenderung mengurangi probabilitas konsumsi minuman berpemanis di Indonesia.
Status pekerjaan yakni bekerja dibandingkan tidak bekerja meningkatkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis (OR: 1,130), status sosial ekonomi yang semakin meningkat dari kuintil 2 hingga kuintil 5 meningkatkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis jika dibandingkan kuintil 1 dengan OR secara berurutan 1,197; 1,288; 1,317; serta 1,276. Selain itu, kepemilikan mobil dan motor jika dibandingkan tidak memiliki juga meningkatkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis.
Akses  informasi  melalui  internet  juga  meningkatkan  probabilitas  konsumsi  minuman berpemanis  dibandingkan individu yang tidak mengakses informasi melalui intermet dengan OR 1,110. Hanya regional Jawa serta Bali dan sekitarnya yang meningkatkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis  dengan  OR  1,589  dan  1,952.  Pada  regional  lainnya  yakni  Kalimantan,  Sulawesi  serta
Maluku  dan  Papua  cenderung  menurunkan  probabilitas  konsumsi  minuman  berpemanis  jika dibandingkan regional Sumatera.
Odds  ratio  terbesar  dari  variabel  yang  mempengaruhi  probabilitas  konsumsi  minuman berpemanis adalah makan camilan dan makanan cepat saji dengan nilai OR 6,479. Artinya, individu yang mengonsumsi  camilan maupun makanan cepat saji yaitu roti manis, kue kering, biskuit, kue basah, makanan gorengan, mie ayam bakso, mie instan, makanan ringan anak, serta keripik 6,479 kali lebih berisiko  mengonsumsi  minuman  berpemanis  daripada  individu  yang  tidak  mengonsumsi  camilan tersebut.
Dari  hasil  penelitian  diketahui  kepemilikan  TV  dapat  menurunkan  probabilitas  konsumsi minuman  berpemanis.  Sebaliknya,  akses  informasi  menggunakan  internet  justru  meningkatkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis. Konsumsi camilan dan makanan cepat saji juga dapat meningkatkan probabilitas konsumsi minuman berpemanis. Berdasarkan hal tersebut, pemerintah perlu membuat regulasi mengenai iklan minuman berpemanis yang dilakukan melalui media internet.
Selain pemerintah, praktisi kesehatan juga perlu menyebarluaskan informasi terkait perlunya pembatasan konsumsi minuman berpemanis melalui media sosial atau internet. Komitmen dari pelaku usaha  juga  diperlukan  untuk  meminimalisasi  konsumsi  minuman  berpemanis  bersamaan  dengan konsumsi camilan atau makanan cepat saji. Karena, konsumsi camilan dan makanan cepat saji.

## KESIMPULAN
Proporsi  pengeluaran  rumah  tangga  untuk  konsumsi  minuman  berpemanis  di  Indonesia pada  tahun  2019  sebesar  78,612%.  Rata-rata  individu  berusia  lebih  dari  5  tahun  mengonsumsi gula sebanyak 3,1967 gram setiap harinya yang berasal dari minuman berpemanis. Uji bivariat menggunakan  metode  chi-square  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  statistik,  terdapat  hubungan yang  signifikan  antara  setiap  variabel  independen  meliputi  usia,  tingkat  pendidikan,  status pekerjaan, wilayah tempat tinggal, jenis kelamin, status perkawinan, status ekonomi (pengeluaran per kapita, kepemilikan alat elektronik (TV dan lemari es), kepemilikan mobil, kepemilikan sepeda motor, konsumsi camilan dan makanan cepat saji, akses informasi melalui internet, serta regional tempat tinggal dengan konsumsi minuman berpemanis.
Dari hasil uji logit, individu yang bekerja (OR 1,130), besarnya pengeluaran per kapita OR KII: 1,197; KIII: 1,288; KIV: 1,317; serta KV: 1,276), akses informasi melalui internet (OR 1,110), wilayah  tempat  tinggal  di  regional  Jawa  (OR  1,589)  dan  Bali  &  sekitarnya  (OR  1,952),  serta konsumsi  makanan  camilan  dan  cepat  saji  (OR  6,479)  dinilai  dapat  meningkatkan  probabilitas konsumsi minuman berpemanis.
Pemerintah perlu membuat regulasi mengenai iklan minuman berpemanis yang dilakukan melalui  media  internet.  Selain  pemerintah,  praktisi  kesehatan  juga  perlu  menyebarluaskan informasi terkait perlunya pembatasan konsumsi minuman berpemanis melalui media sosial atau internet. Komitmen dari pelaku usaha juga diperlukan untuk meminimalisasi konsumsi minuman berpemanis bersamaan dengan konsumsi camilan atau makanan cepat saji karena individu yang mengonsumsi  camilan dan makanan cepat saji meningkatkan kemungkinan konsumsi minuman berpemanis 6,479 kali lebih besar dibandingkan individu yang tidak mengonsumsi  camilan dan makanan cepat saji.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Hanawi,  M.  K.,  Ahmed,  M.  U.,  Alshareef,  N.,  Qattan,  A.  M.  N.,  &  Pulok,  M.  H.  (2022). Determinants  of  Sugar-Sweetened  Beverage  Consumption  Among  the  Saudi  Adults: Findings  From  a  Nationally  Representative  Survey.  Frontiers  in  Nutrition,  9,  744116. https://doi.org/10.3389/fnut.2022.744116
Chooi, Y. C., Ding, C., & Magkos, F. (2019). The epidemiology of obesity. Metabolism, 92, 6– 10. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2018.09.005
Daeli,  W.  A.  C.,  &  Nurwahyuni,  A.  (2019).  Determinan  Sosial  Ekonomi  Konsumsi  Minuman Berpemanis  di  Indonesia:  Analisis  Data  Susenas  2017.  Jurnal  Ekonomi  Kesehatan Indonesia, 4(1). https://doi.org/10.7454/eki.v4i1.3066
Gujarati, D. N. (2005). Basic econometrics (4. ed., 3. repr). Tata McGraw-Hill. Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 2 Tahun 2020 tentang Standar Antropometri Anak, (2020). Kim, D. D., & Basu, A. (2016). Estimating the Medical Care Costs of Obesity in the United States:
Systematic Review, Meta-Analysis, and Empirical Analysis. Value in Health, 19(5), 602– 613. https://doi.org/10.1016/j.jval.2016.02.008
Malik, V. S., & Hu, F. B. (2022). The role of sugar-sweetened beverages in the global epidemics of  obesity  and  chronic  diseases.  Nature  Reviews  Endocrinology,  18(4),  205–218. https://doi.org/10.1038/s41574-021-00627-6
Omer,  T.  (2020).  The  causes  of  obesity:  An  in-depth  review.  Advances  in  Obesity,  Weight
Management & Control, 10(4), 90–94. https://doi.org/10.15406/aowmc.2020.10.00312 Statista. (2023). Carbonated Soft Drinks—Indonesia. https://remote-
lib.ui.ac.id:6499/outlook/cmo/non-alcoholic-drinks/soft-drinks/carbonated-soft- drinks/indonesia
WHO Western Pacific Region. (2002). The Asia-Pacific perspective: Redefining obesity and its treatment.

## work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License