## J-REMI : Jurnal Rekam Medik dan Informasi Kesehatan
Vol. 5, No. 1, Desember 2023, hlm. 44-53 EISSN: 2721-866X URL : https://publikasi.polije.ac.id/index.php/j-remi

## Akses Digital dan Status Kesehatan Masyarakat di Asia Tenggara: Studi Deskriptif di Indonesia, Malaysia, Dan Thailand

## Zilfadila, Asmaripa Ainy
Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Sriwijaya zilfadilaa@gmail.com, asmaripa_ainy@fkm.unsri.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
Descriptive Study, Digital Access, Health Status, Sociodemographics Internet  access  has  become  an  important  part  of  people's  lives.  Various digital  platforms  have  been  used  to  deliver  health  information  to  large populations. This study aimed to describe the health status based on digital access and sociodemographic factors of people in Southeast Asia, especially Indonesia, Malaysia, and Thailand. This study was a secondary data analysis of the World Value Survey Wave 7 (2017–2022) with a cross-sectional design. The sample in this study was the population aged 18 years and over, with a total of 2,917 respondents in Indonesia, 1,313 respondents in Malaysia, and 1,446  respondents  in  Thailand.  The  data  were  analyzed  descriptively. Respondents  in  Thailand  had  the  best  health  status  (98.5%).  Meanwhile, respondents  who  utilized  digital  access  were  most  prevalent  in  Malaysia (95.4%). In all three countries, namely Indonesia, Malaysia, and Thailand, most respondents who utilize digital access have a good health status. Good health  status  in  all  three  countries  is  dominated  by  male  respondents, productive  age,  having  ≤4  family  members,  working,  being  married,  and having a high education level. Kata Kunci ABSTRAK Studi Deskriptif, Akses Digital, Status Kesehatan, Sosiodemografi Akses  internet  telah  menjadi  bagian  penting  dalam  kehidupan  masyarakat. Berbagai  platform  digital  telah  digunakan  untuk  penyampaian  informasi kesehatan dengan cakupan populasi yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan  status  kesehatan  berdasarkan  akses  digital  dan  faktor sosiodemografi masyarakat di Asia Tenggara khususnya Indonesia, Malaysia dan Thailand. Penelitian ini merupakan analisis data sekunder World Value Survey  Wave  7 (2017-2022)  dengan  desain cross  sectional. Sampel  dalam penelitian ini adalah penduduk dengan usia 18 tahun ke atas, dengan jumlah masing-masing  Indonesia  2.917  responden,  Malaysia  1.313  responden  dan Thailand  1.446  responden.  Data  dianalisis  secara  deskriptif.  Responden  di Thailand paling banyak memiliki status kesehatan baik (98,5%). Sedangkan responden  yang  memanfaatkan  akses  digital  terbanyak  terdapat  di  negara Malaysia (95,4%). Di ketiga negara yakni Indonesia, Malaysia dan Thailand, sebagian besar responden yang memanfaatkan akses digital memiliki status kesehatan yang baik. Status kesehatan yang baik di ketiga negara didominasi responden  berjenis  kelamin  laki-laki,  usia  produktif,  memiliki  anggota keluarga ≤4, bekerja, menikah dan tingkat pendidikan tinggi.

## Korespondensi Penulis:
Asmaripa Ainy, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Sriwijaya, Jl. Raya Palembang-Prabumulih km. 32, Indralaya Telepon : +6281289365111 Email: asmaripa_ainy@fkm.unsri.ac.id
Submitted : 08-09-2023; Accepted : 03-11-2023; Published: 15-12-2023

## Copyright (c) 2023 The Author (s)
This  article  is  distributed  under  a  Creative  Commons Attribution-ShareAlike  4.0  International  License  (CC  BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah penggunaan internet di Indonesia pada awal tahun 2023 telah mencapai 213 juta pengguna [1]. Sedangkan di Malaysia pengguna internet pada tahun 2023 mencapai 33,03 juta [2]. Selanjutnya, data pengguna  internet  di  negara  Thailand  pada  tahun  2023  menunjukkan  bahwa  pengguna  internet  telah mencapai 54,96 juta [3]. Secara persentase, akses internet di ketiga negara yang berada di wilayah Asia Tenggara  tersebut  telah  mencapai  lebih  dari  70  persen  [4].  Dengan  jumlah  pengguna  dan  persentase cakupan  internet  yang tinggi  di masing-masing  negara  tersebut, sangat memungkinkan bagi  masyarakat untuk memanfaatkan internet untuk mencari informasi kesehatan. Akses media sosial melalui internet telah dimanfaatkan  oleh  pasien  maupun  pemberi  layanan  kesehatan  untuk  promosi  kesehatan,  memperkuat hubungan  dokter  dengan  pasien,  pengawasan  kesehatan  masyarakat,  serta  peningkatan  kualitas  layanan kesehatan [5]. Selain media sosial, juga berkembang aplikasi kesehatan melalui telepon seluler, layanan SMS, dan layanan konsultasi online [6].
Akses  digital  terbukti  bermanfaat  untuk  meningkatkan  kesehatan  individu  dan  masyarakat mengingat bahwa akses digital dapat mencakup populasi yang lebih besar dalam waktu yang singkat [7]. Pemanfaatan  akses  digital  dalam  bidang  kesehatan  akan  mendorong  peran  aktif  masyarakat  dalam pelayanan kesehatan preventif dan promotif serta gaya hidup sehat, yang nantinya akan berdampak pada status  kesehatannya  [8].  Namun  pemanfaatan  internet  dalam  pemberian  informasi  kesehatan  juga  dapat menimbulkan  dampak  negatif  seperti  konten  yang  tidak  terverifikasi  sehingga  informasi  yang  didapat menyesatkan dan pasien terlalu percaya dalam pengambilan keputusan kesehatan mereka sendiri [5].
Status kesehatan masyarakat akan mempengaruhi mutu sumber daya manusia di era globalisasi. Jika mutu sumber daya manusia rendah maka akan meningkatkan peluang kesulitan ekonomi atau kemiskinan. Kemiskinan  yang  terjadi  pada  seseorang  akan  mempengaruhi  ketersediaan  pangan  dan  akses  kesehatan sehingga  akan  berdampak pada  kualitas  dan  status  kesehatannya  sekarang  dan  generasi  selanjutnya  [9]. Status kesehatan dapat dipengaruhi oleh banyak faktor antara lain: jenis kelamin, usia, ukuran keluarga, status pernikahan, pekerjaan dan tingkat pendidikan. Jenis kelamin perempuan lebih rentan memiliki status kesehatan lebih buruk daripada laki-laki, hal ini dikarenakan perempuan lebih malas untuk bergerak dan laki-laki lebih banyak menghabiskan waktu luangnya untuk berolahraga [10]. Secara biologis, semakin tua seseorang  maka kemampuan  fisik  akan  semakin menurun sehingga  dapat menyebabkan  kesulitan  untuk melakukan kegiatan sehari-hari dan akan menyebabkan seseorang lebih rentan untuk terkena penyakit [11]. Ukuran  keluarga  yang  besar  meningkatkan  peluang  mengalami  kemiskinan  dan  kekurangan  pangan. Kemiskinan dan ketersediaan pangan berkaitan erat dengan status kesehatan [12].
Status pernikahan berkaitan dengan kemudahan ekonomi yang didapat seseorang dimana orang yang menikah  lebih  mungkin  untuk  mendapatkan  akses  ekonomi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  orang  yang tidak menikah karena adanya penggabungan kekayaan, sehingga meningkatkan peluang untuk mengakses pelayanan  kesehatan.  Dan  berkaitan  juga  dengan  keterlibatan  sosial  yang  lebih  tinggi  pada  orang  yang sudah menikah dibandingkan dengan orang yang belum menikah. Akses ekonomi dan keterlibatan sosial akan berdampak pada status kesehatan yang dimiliki seseorang. Mereka yang berpisah/bercerai dan lajang lebih mungkin memiliki kesehatan yang buruk dibandingkan dengan orang yang menikah. Pekerjaan akan mempengaruhi pendapatan seseorang sehingga akan berdampak pada status kesehatan. Pendapatan rendah biasanya tidak mencukupi kebutuhan seseorang, sehingga akan berdampak pada status kesehatannya [13]. Selanjutnya, seseorang dengan tingkat pendidikan lebih tinggi berpeluang untuk peningkatan keterpaparan informasi kesehatan dan pengetahuan mengenai penyakit dan gizi sehingga akan mempengaruhi pola hidup dan status kesehatannya [14].
Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan status kesehatan berdasarkan akses digital dan faktor sosiodemografi masyarakat di Asia Tenggara khususnya Indonesia, Malaysia dan Thailand.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif menggunakan data sekunder. Data dalam penelitian ini merupakan data World Value Survey (WVS) Wave 7 (2017-2022) [15] . Data tersedia secara bebas untuk penelitian  maupun  publikasi  dari  laman  web  https://www.worldvaluessurvey.org. Negara  yang  dipilih dalam penelitian ini yaitu Indonesia, Malaysia dan Thailand. Ketiga negara ini dipilih karena survey WVS Wave 7 pada ketiga negara ini dilaksanakan pada tahun yang sama yakni pada tahun 2018. Selain itu, ketiga negara  ini  juga  tergolong  sebagai  negara  dengan  pendapatan  menengah  ke  atas  [16].  Baik  Indonesia, Malaysia, maupun Thailand memiliki struktur usia penduduk yang sama yakni didominasi oleh penduduk
usia 14-64 tahun [17][18][19]. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini disesuaikan dengan variabel yang tersedia pada survei tersebut, yakni terbatas pada variabel status kesehatan, akses digital dan faktor sosidemografi  meliputi:  jenis  kelamin,  usia,  ukuran  keluarga,  status  pekerjaan,  status  perkawinan  dan tingkat pendidikan. Pengkategorian hasil ukur variabel penelitian dilakukan setelah cleaning data. Untuk pengkategorian variabel dalam penelitian ini berbeda dengan pengkategorian variabel pada data WVS Wave 7(2017-2022). Variabel  akses  digital,  usia,  ukuran  keluarga,  pekerjaan  dan  tingkat  pendidikan dikategorikan kembali untuk memudahkan pengolahan data. Analisis yang digunakan pada penelitian ini yaitu analisis univariat untuk mengetahui frekuensi masing-masing variabel.
Variabel dalam penelitian ini yaitu status kesehatan yang didefinisikan sebagai gambaran kesehatan responden  yang  dinyatakan  status  kesehatan  baik  dan  buruk.  Akses  digital  adalah  akses  masyarakat terhadap email, internet dan sosial media yang dikategorikan sebagai pernah mengakses dan tidak pernah mengakses.  Jenis  kelamin  adalah  jenis  kelamin  responden  yang  dikelompokkan  menjadi  laki-laki  dan perempuan. Usia merupakan klasifikasi berdasarkan usia produktif (15-64 tahun) dan usia non produktif (>64  tahun).  Ukuran  keluarga  adalah  banyak  anggota  keluarga  dalam  satu  rumah  yang  dikelompokkan menjadi  keluarga  kecil  (≤4  orang)  dan  keluarga  besar  (>4  orang).  Variabel  pekerjaan  dikelompokkan menjadi bekerja dan tidak bekerja. Status perkawinan dinyatakan dalam kategori menikah, tinggal bersama, cerai hidup, pisah, cerai mati, dan belum menikah. Tingkat pendidikan dinyatakan sebagai Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) atau belum sekolah, sekolah dasar, sekolah menengah dan sekolah tinggi.

## 3. HASIL DAN ANALISIS .
Berdasarkan  hasil  analisis  data WVS  Wave  7  (2017-2022) ,  responden  dikatakan  memiliki  status kesehatan baik jika responden menyatakan kondisi kesehatannya tergolong cukup baik hingga sangat baik dan dikatakan memiliki status kesehatan buruk jika responden menyatakan kondisi kesehatannya tergolong buruk dan sangat buruk.
Tabel 1. Status Kesehatan Masyarakat di Indonesia, Malaysia dan Thailand
Negara Status Kesehatan Baik Tidak Baik n % n % Indonesia 2.704 92,7 213 7,3 Malaysia 1.263 96,2 50 3,8 Thailand 1.425 98,5 21 1,5
Tabel 1 menggambarkan bahwa responden di Indonesia, Malaysia dan Thailand yang memiliki status kesehatan  baik  masing-masing  sebanyak  92,7%,  96,2%,  dan  98,5%.  Thailand  menjadi  negara  dengan persentase  responden  berstatus  kesehatan  buruk  terendah  yakni  sebesar  (1,5%),  diikuti  oleh  Malaysia dengan  persentase  status  kesehatan  buruk  mencapai  (3,8%),  dan  Indonesia  menjadi  negara  dengan persentase status kesehatan buruk yang tertinggi dibandingkan dua negara Asia Tenggara tersebut (7,3%).
Tabel 2. Akses Digital Masyarakat di Indonesia, Malaysia dan Thailand
Negara Akses Digital Pernah Tidak Pernah n % n % Indonesia 1.578 54,1 1.339 45,9 Malaysia 1.253 95,4 60 4,6 Thailand 1.047 72,4 399 27,6
Tabel 2 mengilustrasikan bahwa responden di Indonesia yang pernah memanfaatkan akses digital sebanyak  (54,1%)  dan  yang  tidak  pernah  memanfaatkan  akses  digital  sebanyak  (45.9%).  Responden  di Malaysia  yang  pernah  mengakses  informasi  secara  digital  sebanyak  (95,4%)  dan  yang  tidak  pernah sebanyak  (4,6%).  Responden  di  Thailand  yang  pernah  mengakses  informasi  secara  digital  sebanyak (72,4%)  dan  yang  tidak  pernah  sebanyak  (27.6%).  Malaysia merupakan  negara dengan  responden  yang mengakses  informasi  secara  digital  tertinggi  dibandingkan  negara  Indonesia  dan  Thailand.  Indonesia menjadi negara dengan responden yang mengakses informasi digital dengan persentase terendah.
Tabel 3. Status Kesehatan Masyarakat di Indonesia, Malaysia dan Thailand
Berdasarkan Akses Digital dan Faktor Sosiodemografi
Variabel Status Kesehatan Indonesia Malaysia Thailand Baik Tidak Baik Baik Tidak Baik Baik Tidak Baik n % n % n % n % n % n % Akses Digital Pernah Tidak pernah 1.503 1.201 95,2 89,7 75 138 4,8 10,3 1.208 55 96,4 91,7 45 5 3,6 8,3 1.034 391 98,8 98,0 13 8 1,2 2,0 Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 1.227 1.477 93,0 92,5 93 120 7,0 7,5 633 630 96,3 96,0 24 26 3,7 4,0 671 74 98,7 98,4 9 12 1,3 1,6 Usia Produktif (15-64) Tidak produktif (>64) 597 107 93,1 84,3 193 20 6,9 15,7 1.227 36 96,2 94,7 48 2 3,8 5,3 1.322 103 98,6 98,1 19 2 1,4 1,9 Ukuran Keluarga Kecil (≤4) Besar (>4) 1.650 1.054 91,7 94,4 150 63 8,3 5,6 672 591 97,0 95,3 21 29 3,0 4,7 845 580 98,3 99,0 15 6 1,7 1,0 Status Pekerjaan Bekerja Tidak bekerja 2.039 665 93,1 91,5 151 62 6,9 8,5 938 325 96,4 95,6 35 15 3,6 4,4 1.155 270 98,8 97,5 14 7 1,2 2,5 Status Perkawinan Menikah Tinggal bersama Cerai hidup Pisah Cerai mati Belum menikah 2.065 22 78 7 153 379 92,9 95,7 85,7 77,8 88,4 95,0 157 1 13 2 20 20 7,1 4,3 14,3 22,2 11,6 5,0 784 20 21 8 18 412 96,8 90,9 95,5 100,0 94,7 95,4 26 2 1 0 1 20 3,2 9,1
4,5 0,0 5,3 4,6 1.015 118 31 21 59 181 98,6 97,5 100,0 95,5 98,3 98,9 14 3 0 1 1 2 1,4 2,5
0,0 4,5 1,7 1,1 Tingkat Pendidikan Belum sekolah Pendidikan dasar Pendidikan menengah Pendidikan tinggi 203 663 1.534 304 79,9 91,3 94,5 97,1 51 63 90 9 20,1 8,7 5,5 2,9 19 55 586 603 90,5 94,8 96,5 96,2 2 3 21 24 9,5 5,2 3,5 3,8 30 701 477 217 96,8 98,2 98,8 99,5 1 13 6 1 3,2 1,8 1,2 0,5
Hasil  analisis  pada  tabel  3  menunjukkan  bahwa  responden  yang  pernah  melakukan  akses  digital dengan  status  kesehatan  baik,  lebih  tinggi  daripada  responden  yang  tidak  melakukan  akses  digital. Responden laki-laki dengan status kesehatan baik, lebih tinggi dibandingkan dengan responden perempuan. Responden  berusia  produktif  (15-64)  dengan  status  kesehatan  baik,  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan responden usia tidak produktif. Di Indonesia dan Thailand, persentase responden dengan ukuran keluarga besar yang berstatus kesehatan baik, lebih tinggi dibandingkan responden dengan ukuran keluarga kecil. Sedangkan, di Malaysia responden yang memiliki sedikit anggota keluarga dan status kesehatannya baik,
lebih tinggi dibandingkan dengan responden dengan ukuran keluarga besar. Responden yang bekerja dan memiliki status kesehatan baik, lebih tinggi dibandingkan dengan responden tidak bekerja dengan status kesehatan  baik.  Responden  yang  telah  menikah  dan  berstatus  kesehatan  baik,  berjumlah  lebih  banyak dibandingkan  responden  dengan  status  pernikahan  lainnya.  Berdasarkan  tingkat  pendidikan,  persentase responden  dengan  tingkat  pendidikan  dasar,  pendidikan  menengah  dan  tingkat  pendidikan  tinggi  yang memiliki status kesehatan baik lebih tinggi dibandingkan dengan responden yang belum sekolah.

## 3.1   Akses Digital dan Status Kesehatan
Adanya  peningkatan  populasi  yang  menggunakan  internet  dan  berlangganan  telepon  seluler  akan berdampak pada hasil kesehatan yang lebih baik [20]. Hal ini sejalan dengan hasil analisis dalam studi ini yang mengambarkan bahwa responden yang mengakses informasi secara digital dengan status kesehatan baik memilki persentase yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang tidak mengakses informasi digital. Pengaruh akses digital terhadap status kesehatan dapat dijelaskan dengan berkembangnya e-health , yaitu pengggunaan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  terutama  internet  untuk  meningkatkan  kesehatan individu dan masyarakat. Pemanfaatan e-health akan memungkinkan cakupan populasi yang lebih besar dalam waktu yang singkat jika dibandingkan dengan pelayanan kesehatan yang dilakukan secara langsung [21].  Selain  itu, e-health mendorong  peran  aktif  masyarakat  dalam  pelayanan  kesehatan  preventif  dan promotif serta gaya hidup sehat. E-health berhubungan positif dengan perilaku promosi kesehatan dan akan berpengaruh positif dengan status kesehatan seseorang [8].
Gambar 1. Akses Digital dan Status Kesehatan

## 3.2  Jenis Kelamin dan Status Kesehatan
Berdasarkan hasil analisis dalam studi ini, diketahui bahwa persentase responden berjenis kelamin laki-laki  di  negara  Indonesia,  Malaysia,  dan  Thailand  yang  memiliki  status  kesehatan  baik  adalah  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  responden  laki-laki  yang  berstatus  kesehatan  tidak  baik.  Hasil  ini  sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menemukan bahwa perempuan lebih berpotensi untuk memiliki status kesehatan  yang  lebih  buruk  dibandingkan  laki-laki.  Jenis  kelamin  perempuan  berhubungan  secara signifikan  dengan  status  kesehatan  yang  buruk  [10].  Perempuan  lebih  rentan  memiliki  status  kesehatan lebih buruk daripada laki-laki karena perempuan lebih malas untuk bergerak dibandingkan dengan laki-laki yang biasanya menghabiskan waktu untuk olahraga [22]. Selain itu, kesehatan yang buruk pada wanita juga dikaitkan  dengan  status  pekerjaan  dan  status  berumah  tangga.  Status  bekerja  dan  tanggung  jawab  akan pekerjaan rumah serta kegiatan mengasuh anak akan berdampak pada kesehatan perempuan. Meningkatnya beban kerja akan menyebabkan kelelahan dan perubahan mental [23].
75% 80% 85% 90% 95% 100% pernah tidak pernah pernah tidak pernah pernah tidak pernah Malaysia tidak baik baik Indonesia Thailand

## Gambar 2. Jenis Kelamin dan Status Kesehatan

## 3.3  Usia dan Status Kesehatan
Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  persentase  responden  berusia  produktif  yang memiliki  status  kesehatan  baik  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  responden  berusia  non  produktif. Bertambahnya  usia  berhubungan  secara  signifikan  dengan  kesehatan  yang  buruk  [10].  Hasil  penelitian lainnya juga menemukan bahwa orang tua 2,5 kali lebih beresiko untuk mempunyai status kesehatan buruk [11].  Usia  berhubungan  dengan  status  kesehatan  seseorang.  Terjadinya  penuaan  akan  menyebabkan menurunnya  fungsi  fisik  seseorang  seperti  dapat  menyebabkan  kesulitan  dalam  melakukan  aktifitas. kecacatan dan menderita penyakit kronis sehingga akan berdampak pada status kesehatannya [24].

## Gambar 3. Usia dan Status Kesehatan

## 3.4  Ukuran Keluarga dan Status Kesehatan
Hasil  studi  ini  mengilustrasikan  bahwa  persentase  responden  di  Indonesia  dan  Thailand  yang memiliki keluarga besar dengan status kesehatan baik adalah lebih tinggi dibandingkan responden yang mempunyai  keluarga  besar  dengan  status  kesehatan  tidak  baik.  Hal  ini  berbeda  dengan  hasil  penelitian sebelumnya,  yang  menyatakan  bahwa  ada  hubungan  yang  kuat  antara  ukuran  keluarga  kecil  dan  angka harapan hidup [12]. Hubungan ukuran keluarga dan status kesehatan erat kaitannya dengan status ekonomi masyarakat.  Banyaknya  anggota  keluarga  atau  tanggungan  akan  meningkatkan  kemungkinan  terjadinya kemiskinan. Selanjutnya, kemiskinan dapat menjadi faktor utama penghambat akses pangan dan pelayanan kesehatan [25]. Ketersediaan pangan yang tidak mencukupi akan berdampak pada status gizi dan status kesehatan [26].
75% 80% 85% 90% 95% 100% laki-laki perempuan laki-laki perempuan laki-laki perempuan Malaysia tidak baik baik Indonesia Thailand
75% 80% 85% 90% 95% 100% produktif tidak produktif produktif tidak produktif produktif tidak produktif Malaysia tidak baik baik Indonesia Thailand

## Gambar 4. Ukuran Keluarga dan Status Kesehatan

## 3.5  Status Pekerjaan dan Status Kesehatan
Hasil  penelitian  menggambarkan  bahwa  persentase  responden  yang  memiliki  pekerjaan,  dan berstatus kesehatan baik lebih tinggi dibandingkan dengan responden yang tidak bekerja. Hasil ini sejalan dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menemukan  bahwa  variabel  tidak  bekerja  behubungan  secara signifikan terhadap status kesehatan yang buruk [10]. Sama halnya dengan variabel sosio ekonomi lainnya, pekerjaan  akan  berdampak  pada  pendapatan  seseorang.  Pendapatan  nantinya  akan  berpengaruh  pada kesehatan dengan mempengaruhi akses ke pelayanan kesehatan, kemampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seseorang, partisipasi dalam masyarakat, dan rasa aman dari biaya tak terduga di masa depan [27].
Gambar 5. Status Pekerjaan dan Status Kesehatan

## 3.6  Status Perkawinan dan Status Kesehatan
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, dapat diketahui bahwa persentase responden yang telah menikah  dan  memiliki  status  kesehatan  baik  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  responden  yang  tidak menikah. Hasil ini sejalan dengan hasil penelitian sebelumnya yang menemukan adanya hubungan antara status penikahan dengan status kesehatan. Perceraian akan berdampak negatif pada kesehatan perempuan dan  berdampak  pada  kemampuan  kognitif  pria  [28].  Pernikahan  memungkinkan  seseorang  untuk mendapatkan  manfaat  ekonomi,  sosial,  dan  psikologis,  yang  dapat  meningkatkan  status  kesehatan seseorang.  Manfaat  ini  mencakup  sumber  daya  ekonomi  pada  saat  menikah  yakni  adanya  penyatuan kekayaan  dan  pembagian  peran  seperti  mengurus  rumah  tangga  dan  bekerja.  Status  berpisah  akan menimbulkan efek pada sumber daya ekonomi sehingga akan berdampak buruk pada kesehatan [29]. Dalam hal sumber daya sosiopsikologis, seseorang yang menikah akan mengalami peningkatan akses keterlibatan sosial, dukungan sosial, dan interaksi sosial sehingga dapat berpengaruh pada kesehatan dan kesejahteraan serta kesehatan kognitif yang lebih baik [30].
75% 80% 85% 90% 95% 100% kecil besar kecil besar kecil besar Malaysia tidak baik baik Indonesia Thailand
75% 80% 85% 90% 95% 100% bekerja tidak bekerja bekerja tidak bekerja bekerja tidak bekerja Malaysia tidak baik baik Indonesia Thailand

## Gambar 6. Status Perkawinan dan Status Kesehatan

## 3.7  Tingkat Pendidikan dan Status Kesehatan
Hasil  studi  ini  mengungkapkan  bahwa  di  negara  Indonesia  dan  Thailand,  persentase  responden berpendidikan  tinggi  dengan  status  kesehatan  baik  adalah  yang  paling  tinggi  dibandingkan  responden dengan  status  kesehatan  tidak  baik.  Berbeda  halnya  dengan  negara  Malaysia,  menunjukkan  bahwa responden  dengan  pendidikan  menengah  memiliki  persentase  status  kesehatan  baik  lebih  tinggi dibandingkan responden yang berstatus kesehatan buruk. Status kesehatan dapat ditentukan oleh tingkat pendidikan. Pendidikan yang lebih rendah memungkinkan seseorang untuk mempunyai status kesehatan yang lebih buruk [31]. Individu dengan tahun pendidikan yang lebih panjang memiliki kemungkinan lebih sehat sebesar 3,7 persen dibandingkan dengan individu dengan tahun pendidikan yang lebih rendah [32]. Pendidikan  berkaitan  juga  dengan  perilaku  kesehatan.  Seperti  dilaporkan  dalam  penelitian  sebelumnya bahwa  seorang  pria  di  usia  pensiun  yang  berpendidikan  rendah  lebih  sedikit  berolahraga  dibandingkan dengan pria dengan pendidikan lebih tinggi [33].
Gambar 7. Tingkat Pendidikan dan Status Kesehatan

## 4. KESIMPULA N
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  besar  berskala  nasional  untuk  meneliti  status  kesehatan masyarakat berdasarkan akses digital dan faktor sosiodemografi di wilayah Asia Tenggara. Akses digital sangat penting dipelajari dalam kaitannya dengan peningkatan status kesehatan masyarakat. Temuan dari penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa  status  kesehatan  masyarakat  dapat  dianalisis  berdasarkan pemanfaatan akses digital dan faktor sosiodemografi. Responden di Thailand paling banyak memiliki status kesehatan  baik  (98,5%).  Sedangkan  responden  yang  memanfaatkan  akses  digital  terbanyak  terdapat  di negara  Malaysia  (95,4%).  Di  ketiga  negara  yakni  Indonesia,  Malaysia  dan  Thailand,  sebagian  besar
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% baik tidak baik baik tidak baik baik tidak baik Malaysia belum menikah cerai mati pisah cerai hidup tinggal bersama menikah Indonesia Thailand
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% baik tidak baik baik tidak baik baik tidak baik Malaysia pendidikan tinggi pendidikan menengah pendidikan dasar tidak sekolah Indonesia Thailand
responden yang memanfaatkan akses digital memiliki status kesehatan yang baik. Status kesehatan yang baik di ketiga negara didominasi responden berjenis kelamin laki-laki, usia produktif, memiliki anggota keluarga ≤4, bekerja, menikah dan tingkat pendidikan tinggi.
Dengan jumlah pengguna internet yang semakin bertumbuh, penyampaian edukasi kesehatan melalui internet  dapat  dijadikan  alternatif  strategi  untuk  meningkatkan  pengetahuan  masyarakat  mengenai kesehatan. Pengawasan yang baik terhadap konten informasi perlu menjadi perhatian bagi pihak pemberi informasi  sehingga  informasi  kesehatan  yang  diakses  oleh  masyarakat  merupakan  informasi  yang terpercaya.

## REFERENSI
[1] C.  M.  Annur,  “Pengguna  Internet  di  Indonesia  Tembus  213  Juta  Orang  hingga  Awal  2023,” databoks.katadata.co.id , 2023. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/09/20/pengguna-internet-di- indonesia-tembus-213-juta-orang-hingga-awal-2023
[2] Statista  Research  Department,  “Number  of  internet  users  in  Malaysia  2013-2028,” Statista  Research Department , 2023. https://www.statista.com/statistics/553752/number-of-internet-users-in-malaysia/
[3] Statista  Research  Department,  “Number  of  internet  users  in  Thailand  from  2018  to  2022  with  a  forecast through 2028,” Statista Research Department , 2023. https://www.statista.com/statistics/553730/number-of- internet-users-thailand/
[4] L. Von Kameke, “Internet usage in Southeast Asia - statistics & facts,” Statista Research Department , 2023. https://www.statista.com/topics/9093/internet-usage-in-southeast-asia/#topicOverview
[5] C. Zhu, X. Xu, W. Zhang, J. Chen, and R. Evans, “How health communication via tik tok makes a difference: A content analysis of tik tok accounts run by Chinese provincial health committees,” Int.  J.  Environ.  Res. Public Health , vol. 17, no. 1, 2020, doi: 10.3390/ijerph17010192.
[6] Z. Sun, W. Sun, H. Gao, R. Fa, S. Chen, and D. Qian, “Digital Inclusion, Cultural Capital, and Health Status of Urban and Rural Residents: An Empirical Study Based on 2017 CGSS Database,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 20, no. 5, 2023, doi: 10.3390/ijerph20054022.
[7] P. K. Singh and M. Landry, “Harnessing the potential of digital health in the WHO South-East Asia Region: sustaining  what  works,  accelerating  scale-up  and  innovating  frontier  technologies,” WHO  South-East  Asia journal  of  public  health ,  vol.  8,  no.  2.  NLM  (Medline),  pp.  67–70,  Sep.  01,  2019.  doi:  10.4103/2224- 3151.264848.
[8] S.  Liu et  al. , “Current status and influencing factors of digital health literacy among community-dwelling older  adults  in  Southwest  China:  a  cross-sectional  study,” BMC  Public  Health ,  vol.  22,  no.  1,  2022,  doi: 10.1186/s12889-022-13378-4.
[9] I.  Imran,  “Analisis  Pengaruh  Mutu  Sumber  Daya  Manusia  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Pengangguran Dan Kemiskinan Di Provinsi Sulawesi Selatan,” Universitas Hasanuddin, 2017.
[10] J. Tetteh, R. Kogi, A. O. Yawson, G. Mensah, R. Biritwum, and A. E. Yawson, “Effect of self-rated health status on functioning difficulties among older adults in Ghana: Coarsened exact matching method of analysis of the World Health Organization’s study on global AGEing and adult health, Wave 2,” PLoS One , vol. 14, no. 11, Nov. 2019, doi: 10.1371/journal.pone.0224327.
[11] C. L. Fonta, J. Nonvignon, M. Aikins, E. Nwosu, and G. C. Aryeetey, “Predictors of self-reported health among  the  elderly  in  Ghana:  A  cross  sectional  study,” BMC  Geriatr. ,  vol.  17,  no.  1,  2017,  doi: 10.1186/s12877-017-0560-y.
[12] O. A. Akanbi, “Household Size and Health Status of Rural Dwellers: Evidence From The Federal Capital Territory, Nigeria,” 2016.
[13] A. Saha, M. Rahaman, B. Mandal, S.  Biswas,  and D. Govil,  “Rural  urban differences in self-rated health among older adults: examining the role of marital status and living arrangements,” BMC Public Health , vol. 22, no. 1, 2022, doi: 10.1186/s12889-022-14569-9.
[14] V. Raghupathi and W. Raghupathi, “The influence of education on health: An empirical assessment of OECD countries for the period 1995-2015,” Arch. Public Heal. , vol. 78, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s13690-020-00402- 5.
[15] E. P. & B. P. Haerpfre, C., Inglehart, R., Moreno, A., Welzel, C., Kizilova, K., Diez-Medrano J., M. Lagos, P.  Norris,  “world  value  survey :  round  seven-  contry-pooled  datafile  version 5.0.,” JD  System  Institute  & WVSA Secretariat , 2022.
[16] The World Bank Group, “World Bank Country and Lending Groups  – Country Classification,” The World Bank ,  2023.  https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/906519-world-bank-country-and- lending-groups
[17] A.  O’Neill,  “Indonesia:  Age  structure  from  2012  to  2022,” Statista  Research  Department ,  2023. https://www.statista.com/statistics/319214/age-structure-in-indonesia/
[18] A.  O’Neill,  “Malaysia:  Age  structure  from  2012  to  2022,” Statista  Research  Department ,  2023. https://www.statista.com/statistics/318729/age-structure-in-malaysia/
[19] Statista  Research  Department,  “Resident  population  in  Thailand  as  of  July  2023,  by  age  group,” Statista Research  Department ,  2023.  https://www.statista.com/statistics/1283627/thailand-resident-population-by- age-group/
[20] V. L. Văidean and M. V. Achim, “When more is less: Do information and communication technologies (ICTs) improve health outcomes? An empirical investigation in a non-linear framework,” Socioecon. Plann. Sci. , vol. 80, 2022, doi: 10.1016/j.seps.2021.101218.
[21] C. Van Der Mispel, L. Poppe, G. Crombez, M. Verloigne, and I. De Bourdeaudhuij, “A self-regulation-based eHealth intervention to promote a healthy lifestyle: Investigating user and website characteristics related to attrition,” J. Med. Internet Res. , vol. 19, no. 7, 2017, doi: 10.2196/jmir.7277.
[22] P.  J.  Puccinelli et  al. ,  “Reduced  level  of  physical  activity  during  COVID-19 pandemic  is  associated  with depression  and  anxiety  levels:  an  internet-based  survey,” BMC  Public  Health ,  vol.  21,  no.  1,  2021,  doi: 10.1186/s12889-021-10470-z.
[23] P. Gupta and S. Srivastava, “Work–life conflict and burnout among working women: a mediated moderated model of support and resilience,” Int. J. Organ. Anal. , vol. 29, no. 3, 2020, doi: 10.1108/IJOA-12-2019-1993.
[24] Y.  Aman et  al. ,  “Autophagy  in  healthy  aging  and  disease,” Nature  Aging ,  vol.  1,  no.  8.  2021.  doi: 10.1038/s43587-021-00098-4.
[25] N. L. Gunawardhana and G. A. S. Ginigaddara, “Household food security of urban slum dwellers: A case study  in  Colombo  municipality,  Sri  Lanka,” J.  Food  Chem.  Nanotechnol. ,  vol.  7,  no.  2,  2021,  doi: 10.17756/jfcn.2021-0110.
[26] W. Drammeh, N. A. Hamid, and A. J. Rohana, “Determinants of household food insecurity and its association with child malnutrition in Sub-Saharan Africa: A review of the literature,” Curr. Res. Nutr. Food Sci. , vol. 7, no. 3, 2019, doi: 10.12944/CRNFSJ.7.3.02.
[27] I. Mooi-Reci and M. Wooden, “Jobless parents, unhealthy children? How past exposure to parental joblessness influences children’s future health,” SSM - Popul. Heal. , vol. 19, 2022, doi: 10.1016/j.ssmph.2022.101144.
[28] J. M. Perkins et al. , “Marital status, widowhood duration, gender and health outcomes: a cross-sectional study among older adults in India,” BMC Public Health , vol. 16, no. 1, 2016, doi: 10.1186/s12889-016-3682-9.
[29] H. Liu, Y. Zhang, S. A. Burgard, and B. L. Needham, “Marital status and cognitive impairment in the United States: evidence from the National Health and Aging Trends Study,” Ann.  Epidemiol. , vol.  38,  2019,  doi: 10.1016/j.annepidem.2019.08.007.
[30] K. R. Pandey, F. Yang, K. A. Cagney, F. Smieliauskas, D. O. Meltzer, and G. W. Ruhnke, “The impact of marital status on health care utilization among Medicare beneficiaries,” Med. (United States) , vol. 98, no. 12, 2019, doi: 10.1097/MD.0000000000014871.
[31] V. Lastrucci et al. , “Health literacy as a mediator of the relationship between socioeconomic status and health: A  cross-sectional  study  in  a  population-based  sample  in  Florence,” PLoS  One ,  vol.  14,  no.  12,  2019,  doi: 10.1371/journal.pone.0227007.
[32] L.  S.  Rakasiwi,  “Pengaruh  Faktor  Demografi  dan  Sosial  Ekonomi  terhadap  Status  Kesehatan  Individu  di Indonesia,” Kaji. Ekon. dan Keuang. , vol. 5, no. 2, 2021, doi: 10.31685/kek.v5i2.1008.
[33] J. Feng, Q. Li, and J. P. Smith, “Retirement effect on health status and health behaviors in urban China,” World Dev. , vol. 126, 2020, doi: 10.1016/j.worlddev.2019.104702.