/*==============================================================================================================================

    ** Project Akhir Kelas Intensif Eksplorasi Data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI)-Sekolah STATA Training **
                             ****   Ayudina Larasanti (ayudina.larasanti@cisdi.org)****
                                           Last modified : 26 September 2023

===============================================================================================================================*/

clear all
set more off
capture log close

/***********************************************************************************************************************
                                            1. PENGATURAN INPUT DAN OUTPUT DIREKTORI
************************************************************************************************************************/
*setting up directory*
	cd "C:\Users\ALLAH WITH ME\Downloads\CISDI ON GOING\PELATIHAN STATA\DHS\Project Akhir SDKI"

*setting up global directory*
	global data "C:\Users\ALLAH WITH ME\Downloads\CISDI ON GOING\PELATIHAN STATA\DHS\Project Akhir SDKI\data"
	global dofile "C:\Users\ALLAH WITH ME\Downloads\CISDI ON GOING\PELATIHAN STATA\DHS\Project Akhir SDKI\dofile"
	global logfile "C:\Users\ALLAH WITH ME\Downloads\CISDI ON GOING\PELATIHAN STATA\DHS\Project Akhir SDKI\logfile"
	global output "C:\Users\ALLAH WITH ME\Downloads\CISDI ON GOING\PELATIHAN STATA\DHS\Project Akhir SDKI\output"

*setting maximal variabel*
	set maxvar 10000, permanently

*extracting dataset*
	use "$data/IDIR71FL.DTA", clear

*Membuat variabel pembobot
gen wgt_normalization=v005/1000000

*Melakukan pembobotan data SDKI
svyset v021, strata(v023) weight(wgt_normalization) vce(linearized) singleunit(missing)


/***********************************************************************************************************************
                                                        2. CLEANING VARIABEL
************************************************************************************************************************/
*1) Menyeleksi responden
	/* responden wanita usia subur yang diikutkan dalam analisis ini adalah responden kawin yaitu wanita yang saat ini menikah
	   /yang tidak menikah namun tinggal dengan laki-laki, sedangkan responden yang belum kawin (diluar kategori tersebut)
	   didrop dari proses analisis. variabel yang digunakan untuk seleksi responden adalah v502*/
	keep if v502 == 1
	tab v502


*2) variabel dependen : Variabel unmet need Kontrasepsi (KB)
	//variabel yang digunakan dalam analisis ini adalah kode v626a
		/*Catatan: Awalnya terdapat 6 kategori pada variabel ini yaitu unmet need spacing, unmet need limiting, met need spacing,
		           met need limiting, no unmet need, dan infecund/monopause.
				   Pada analisis ini responden akan dikategorikan menjadi 2 kategori yaitu bukan unmet need dan unmet need.*/

	recode v626a (1 2 = 0 "Unmet Need") (3 4 7 9 = 1 "Bukan Unmet Need"), gen (status_unmetneed)
	svy linearized : proportion status_unmetneed
	drop if status_unmetneed ==.

*3) variabel independen :
	*a) Variabel Indeks Kekayaan (Wealth Index)
	    //variabel yang digunakan dalam analisis ini adalah kode v190a (wealth index for urban/rural)
		/*Catatan: Awalnya terdapat 5 kategori (kuintil) pada variabel ini yaitu kategori termiskin, miskin, menengah, kaya, terkaya.
					Pada analisis ini responden akan dikategorikan menjadi 2 kategori yaitu memiliki indeks kekayaan tinggi
					dan memiliki indeks kekayaan rendah*/
			gen indeks_kekayaan = v190a
			svy linearized : proportion indeks_kekayaan
			drop if indeks_kekayaan ==.

	*b) Variabel Daerah Tempat Tinggal
			recode v025 (2 = 0 "Pedesaan") (1 = 1 "Perkotaan"), gen (tempat_tinggal)
			svy linearized : proportion tempat_tinggal
			drop if tempat_tinggal ==.

	*c) Variabel Jarak ke Fasilitas Kesehatan
			recode v467d (1 = 0 "Memiliki Masalah Jarak") (0 2 = 1 "Tidak Memiliki Masalah Jarak") , gen (jarak_faskes)
			svy linearized : proportion jarak_faskes
			drop if jarak_faskes ==.
/***********************************************************************************************************************
                                               2. ANALISIS REGRESI LOGISTIP
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/

	svy linearized : logistic status_unmetneed ib(1).indeks_kekayaan tempat_tinggol jarak_faskes

	*uji korelasi antar variabel independen*
	corr indeks_kekayaan tempat_tinggal jarak_faskes
	*catatannya: jika nilai korelasinya < 0,9 maka tidak ada multikolineraritas antar variabel independen*


/***********************************************************************************************************************
                                               SEKIAN TEIMA KASIH
************************************************************************************************************************/