Judul: Ordinal Logistic Regression with Sampling Weights and Its Application in Classification of Health Status of the Elderly People
Abstrak: Regresi logistik ordinal merupakan metode yang mendeskripsikan hubungan antara peubah respon berskala ordinal dengan satu atau lebih peubah penjelas. Salah satu metode pendugaan parameter model regresi logistik ordinal adalah metode kemungkinan maksimum (Maximum Likelihood Estimator/MLE). Pendugaan parameter model dengan MLE mengasumsikan bahwa setiap unit contoh memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Dalam memenuhi asumsi tersebut, penarikan contoh harus menggunakan teknik penarikan contoh acak sederhana (Simple Random Sampling/SRS). Apabila teknik penarikan contoh bukan SRS, perlu menambahkan bobot percontohan pada metode pendugaan parameter yang digunakan. Salah satu metode pendugaan yang dapat digunakan adalah Pseudo Maximum Likelihood (PML). Regresi logistik ordinal dengan bobot percontohan pada penelitian ini menggunakan metode pendugaan parameter PML karena terdapat perlakuan tertentu pada pendugaan parameter modelnya. Perlakuannya adalah dengan menambahkan bobot percontohan pada peubah respon ketika peubah bebas diketahui. Penelitian ini menggunakan data yang berasal dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS). Survei ini dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pada Maret 2020. Desain penarikan contoh SUSENAS bukan SRS, melainkan two stage one phase sampling. Penarikan contoh dilakukan dengan mengambil contoh blok sensus pada tahap pertama dan mengambil contoh rumah tangga pada blok sensus yang terpilih pada tahap kedua. Desain penarikan contoh SUSENAS membuat setiap unit contoh memiliki peluang tidak sama untuk terpilih sehingga perhitungan penduga parameter perlu dilakukan penyesuaian dengan menggunakan bobot percontohan. Model regresi logistik ordinal dengan bobot percontohan dalam penelitian ini digunakan untuk menduga status kesehatan penduduk lansia (lanjut usia). Hal ini seiring dengan tujuan 3 Sustainable Development Goals (SDGs) yaitu menjamin kehidupan yang sehat dan mendorong kesejahteraan bagi semua di segala usia. Perhatian terhadap lansia didasari dengan populasi penduduk dunia yang mulai memasuki era penduduk menua (ageing population). Fenomena era penduduk menua terjadi di semua negara termasuk negara berkembang. Indonesia sebagai salah satu negara berkembang diprediksi akan mengalami pertumbuhan penduduk lansia yang pesat. Jumlah penduduk lansia di Indonesia tahun 2020 hasil Sensus Penduduk 2020 sebesar 9,78 persen. Pada tahun 2045 penduduk lansia Indonesia diproyeksikan mencapai hampir seperlima dari total penduduk. Perhatian pemerintah terhadap peningkatan populasi penduduk lansia tertuang dalam berbagai kebijakan. Salah satu kebijakan yang telah disusun adalah Rencana Aksi Nasional (RAN) Kesehatan Lansia 2020-2024 yang berfokus untuk meningkatkan status kesehatan lansia. Hasil SUSENAS Maret 2020 menyebutkan bahwa 48,14 persen lansia di Indonesia memiliki status kesehatan sedang dan 24,35 persen lansia mengalami status kesehatan buruk. Status kesehatan lansia dipengaruhi oleh berbagai faktor. Faktor-faktor yang memengaruhi status kesehatan lansia perlu dikaji lebih dalam agar kebijakan yang dibuat tepat sasaran. Berdasarkan permasalahan sebelumnya, penelitian ini bertujuan mendeskripsikan dan mengevaluasi metode regresi logistik ordinal dengan mempertimbangkan bobot percontohan. Bobot percontohan tersebut berdasarkan desain percontohan SUSENAS. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengaplikasikan model tersebut untuk memprediksi dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi status kesehatan lansia. Total contoh yang digunakan adalah 121.961 lansia yang tersebar dalam 514 kab/kota di Indonesia. Peubah respon yang digunakan adalah status kesehatan lansia yang terdiri atas tiga kategori, yaitu status kesehatan baik, sedang, dan buruk. Peubah bebas yang digunakan adalah tingkat pendidikan, jenis kelamin, status perkawinan, status bekerja, tipe daerah tempat tinggal, dan kebiasaan merokok. Peubah bebas lainnya adalah peubah yang berhubungan dengan rumah tangga, yaitu status kerawanan pangan,
Keyword: elderly, health status, ordinal logistic regression   , sampling weight