FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR

Oleh AUDDIE VIENEZA M. NRP 1310030043 DOSEN PEMBIMBING Dr. Vita Ratnasari,M.Si

DOSEN PENGUJI Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si Prof. Dr. Drs. I Nyoman Budiantara, M.Si

LATAR BELAKANG

Umur Panjang Indeks Kesehatan Sehat

1

LATAR BELAKANG

Indeks Pembangunan Bangsa Indeks Kesehatan

Indeks Pendidikan

Indeks Daya Beli

2

LATAR BELAKANG 75.00 74.68

74.50 74.34 74.00 73.92 73.50 73.50 73.00

73.17

72.50 72.00 2007

2008

2009

2010

2011*)

Indeks Kesehatan Jawa Timur

3

LATAR BELAKANG 75.00 74.50

Derajat Kesehatan 74.34

74.00 73.92

Wilayah74.68 yang memiliki Indeks Kesehatan tinggi

73.50 73.50

Mortalitas Mordibitas 73.17

73.00

Fertilitas

72.50 72.00 2007

2008

2009 Indeks Kesehatan Jawa Timur

2010

Wilayah yang memiliki Indeks 2011*) Kesehatan Rendah

(Badan Pusat Statistika, 2011)

4

LATAR BELAKANG Penelitian sebelumnya

(Riskiyanti, 2008) Analisis regresi multivariat berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi derajat kesehatan di provinsi jawa timur.

5

RUMUSAN MASALAH 1. 2.

Bagaimana karakteristik indeks kesehatan di kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur? Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi indeks kesehatan kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur?

TUJUAN 1. Mendeskripsikan karakteristik indeks kesehatan di kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur. 2. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi indeks kesehatan di kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur.

6

MANFAAT

Bagi Akademis

Bagi Pemerintah

• Mengaplikasikan teori statistika khususnya analisis regresi logistik biner pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi indeks kesehatan kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur.

• Memberi masukan kepada pemerintah dalam meningkatkan fasilitas indeks kesehatan kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur, terutama agar dapat dilakukan evaluasi secara terusmenerus bagi pemerintah dalam program yang telah dan sedang dilaksanakan.

7

BATASAN MASALAH

Penelitian ini akan dipandang dengan dua kelompok berdasarkan nilai rata-rata indeks kesehatan kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur.

8

STATISTIKA DESKRIPTIF

Statistika deskriptif memberikan informasi hanya mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak menarik kesimpulan apapun tentang gugus data induknya yang lebih besar (Walpole, 1995).

9

REGRESI LOGISTIK BINER Suatu metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon (y) yang bersifat biner atau dikotomus dengan variabel prediktor (x) yang bersifat polikotomus (Hosmer dan Lemeshow, 2000).

Model

 ( x) 

e

(  0  1 x1 ...  p x p )

1 e

(  0  1 x1 ...  p x p )

  ( x)     0  1 x1  ...   p x p g ( x)  ln   1   ( x)  (Hosmer dan Lemeshow, 2000).

10

ESTIMASI PARAMETER Fungsi Likelihood

Persamaan

L(  )  log l (  ) 

n   k  n     yi xij i   l o g 1  e    j xij   j 0  i 1 i 1    j 0   p

(Agresti, 1990)

11

PENGUJIAN ESTIMASI PARAMETER Pengujian Estimasi Parameter Secara Serentak Hipotesis : H0 : β1= β2=... βj = 0 H1 : Minimal ada βj ≠ 0; i=1,2,...,p

Daerah Kritis: Tolak H0 jika

Statistik Uji:

n

n

0 1  n1   n0      n n G  2 ln      îyi (1  î )(1 yi )

G  X 2( db; ) 12

PENGUJIAN ESTIMASI PARAMETER Pengujian Estimasi Parameter Secara Individu Hipotesis : H0 : βj = 0 H1 : βj ≠ 0 Daerah Kritis: Tolak H0 jika

^

Statistik Uji:

W

2



 j2 ^  2   SE (  j )   

W 2  X 2( db; ) 13

UJI KESESUAIAN MODEL Hipotesis : H0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang sgnifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model) H1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang sgnifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)

Statistik Uji:

(o k  n k  k ) ˆ C k 1 n k  k (1   k ) g

Daerah Kritis : Tolak H0 jika

Cˆ   2 ( db, ) (Agresti, 1990)

14

INTERPRETASI MODEL Interpretasi dilakukan setelah mendapatkan nilai terbaik. Interpretasi dari intersep adalah nilai peluang saat semua variabel x sama dengan nol, perhitungan berdasarkan nilai  . Intersep koefisien menggunakan nilai odds ratio yaitu nilai yang menunjukkan perbandingan tingkat kecenderungan dari dua kategori dalam satu variabel prediktor dengan salah satu kategorinya dijadikan pembanding atau kategori dasar

(Hosmer dan Lemeshow, 2000).

15

Indeks Kesehatan ukuran kualitas hidup manusia yang terdapat dalam indeks pembangunan manusia (IPM) yang dibentuk melalui tiga dimensi dasar, dan kesehatan termasuk dalam salah satu dimensi dasar, yaitu umur panjang dan sehat, pengetahuan, dan kehidupan yang layak.

Karena Indeks kesehatan di Jawa Timur telah mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, namun tetap memerlukan upaya peningkatan lebih lanjut. Sehingga peningkatan indeks kesehatan sangat penting dilakukan secara terus menerus dan berkesinambungan. Salah satunya dapat ditingkatkan dengan melihat derajat Kesehatan 16

Derajat Kesehatan

Menurut Henrik L Blum, peningkatan derajat kesehatan dapat diukur dari tingkat mortalitas (kematian), mordibitas (kesakitan), dan fertilitas (kelahiran).

17

Mortalitas (Kematian)

Salah satu indikator perkembangan derajat kesehatan yaitu untuk menilai keberhasilan pelayanan kesehatan dan program pembangunan kesehatan lainnya Angka mortalitas dapat diketahui salah satunya melalui penolong persalinan, tingkat gizi yang diberikan pada bayi dan kualitas tempat tinggal (Badan Pusat Statistika, 2011).

18

Tingkat Gizi Pada Bayi. Tingkat gizi yang diberikan oleh bayi yaitu melalui pemberian Air Susu Ibu (ASI)/menyusui dan imunisasi pada bayi.

Imunisasi pada bayi sangat diperlukan salah satunya adalah imunisasi atau vaksinasi adalah memasukkan kuman atau racun penyakit tertentu yang sudah dilemahkan ke dalam tubuh dengan cara disuntik atau diteteskan dalam mulut, dengan maksud agar terjadi kekebalan tubuh terhadap penyakit tersebut. Jenis imunisasi antara lain.

19

Macam-macam imunisasi pada bayi BCG (Bacillus Calmette Guerlin) adalah vaksinasi untuk mencegah penyakit TBC

DPT (Difteri, Pertusis, Tetanus) adalah vaksinasi untuk mencegah penyakit Difteri, Pertusis, Tetanus, diberikan kepada bayi berumur 3 bulan ke atas

Polio

Campak

adalah vaksinasi untuk mencegah penyakit polio

adalah vaksinasi untuk mencegah penyakit campak

Hepatitis B adalah suntikan secara intramuscular (suntikan ke dalam otot) untuk mencegah penyakit hepatitis B 20

Mordibitas (Kesakitan) Data mengenai angka kesakitan penduduk dapat diketahui dengan melakukan pendekatan angka keluhan kesehatan selama satu bulan lalu, serta cara dan jenis pengobatan yang dilakukan. (Badan Pusat Statistika, 2011).

Keluhan Utama Kesehatan • Lamanya terganggu kesehatan tidak merujuk pada keluhan yang terberat saja, melainkan mencakup jumlah hari untuk semua keluhan kesehatan dalam satu bulan terakhi

Upaya Pengobatan • upaya anggota rumah tangga/ keluarga dengan melakukan pengobatan sendiri (tanpa datang ke tempat fasilitas kesehatan atau memanggil dokter/petugas kesehatan ke rumahnya (Badan Pusat Statistika, 2011).

21

Fertilitas (Kelahiran)

Kelahiran juga ditentukan oleh kondisi kesehatan ibu. Kesehatan ibu khususnya dan perempuan pada umumnya di masa usia subur (15-49 tahun) yang disebut dengan kesehatan reproduksi

Angka kelahiran/fertilitas sangat dipengaruhi oleh angka prevalensi keluarga berencana (KB). Angka prevalensi KB (Keluarga Berencana) dapat ditunjukkan melalui keikutsertaan WUS (wanita usia subur usia 15-49 tahun) dalam program KB (Badan Pusat Statistika, 2011). 22

Keluarga Berencana (KB)

Wujud dari upaya pemerintah dalam mengatasi demografi yaitu dengan menekan laju pertambahan penduduk diharapkan tidak terjadi jumlah penduduk yang sangat besar. Keberhasilan program KB dapat diukur dengan beberapa indikator, diantaranya Persentase cakupan peserta KB aktif terhadap PUS (Pasangan Usia Subur) serta Persentase peserta KB menurut metode kontrasepsi yang digunakan. Jumlah PUS (Pasangan Usia Subur) dan partisipasinya dalam program KB memegang peranan yang sangat penting dalam upaya pengendalian angka kelahiran. (Badan Pusat Statistika, 2011).

23

SUMBER DATA Data sekunder yang diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Timur Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2011 yang terdiri dari 29 kabupaten dan 9 kota di Provinsi Jawa Timur.

VARIABEL PENELITIAN Variabel Respon (Y) : indeks kesehatan Y = 0, Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur yang berada dibawah rata-rata indeks kesehatan. Y = 1, Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur yang berada diatas rata-rata indeks kesehatan. nilai rata-rata indeks kesehatan di Provinsi Jawa Timur adalah sebesar 72,63.

24

VARIABEL PENELITIAN

Variabel prediktor yang digunakan a. Mortalitas X1 = X2 = X3 =

Persentase Penolong Pertama Kelahiran Pada Ibu Persentase Bayi Diberi Imunisasi Persentase Bayi Diberi ASI

b. Mordibilitas X4 = X5 =

Persentase Penduduk Mengeluh Kesehatan Persentase Penduduk Mengobati Sendiri

c. Fertilitas X6 = Persentase Perempuan Menikah Yang Sedang Menggunakan Alat KB

25

DEFINISI OPERASIONAL a. Persentase Penolong Pertama Persalinan Pada Ibu Penolong persalinan yang pertama kali dipilih, jika kemudian ada kemungkinan proses mengalami hambatan maka diperlukan rujukan ke tenaga persalinan yang lain.

b. Persentase Bayi Diberi Imunisasi Memasukkan kuman atau racun penyakit tertentu yang sudah dilemahkan ke dalam tubuh dengan cara disuntik atau diteteskan dalam mulut, dengan maksud agar terjadi kekebalan tubuh terhadap penyakit tersebut. 26

DEFINISI OPERASIONAL c. Persentase Bayi Diberi ASI Jika puting susu ibu yang dihisap bayi mengeluarkan air susu walaupun hanya sedikit yang diminun oleh bayi, Ibu yang menyusui dapat ibu kandung maupun bukan ibu kandung

d. Persentase Penduduk Mengeluh Kesehatan Keadaan ketika seseorang merasa terganggu oleh kondisi kesehataan, kejiwaan, kecelakaan, dan lain-lain. Lamanya terganggu mencakup jumlah hari untuk semua keluhan kesehatan dalam satu bulan terakhir. 27

DEFINISI OPERASIONAL e. Persentase Penduduk Mengobati Sendiri Upaya oleh anggota rumah tangga (Art)/keluarga dengan melakukan pengobatan sendiri, agar sembuh atau lebih ringan keluhan kesehatannya.

f. Persentase Perempuan Menikah Sedang Menggunakan Alat KB Program KB merupakan wujud dari upaya pemerintah dalam mengatasi demografi yaitu dengan menekan laju pertambahan penduduk diharapkan tidak terjadi jumlah penduduk yang sangat besar. 28

METODE ANALISIS DATA 1.

melakukan identifikasi permasalahan untuk mengetahui gambaran umum yang mempengaruhi Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur yang berada dibawah rata-rata indeks kesehatan dan Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur yang berada diatas rata-rata indeks kesehatan.

29

METODE ANALISIS DATA 2.

3.

Statistika Deskriptif

melakukan analisis statistik deskriptif untuk mendeskripsikan kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur yang berada dibawah rata-rata indeks kesehatan dan Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur yang berada diatas rata-rata indeks kesehatan.

Analisis Regresi Logistik Biner a. b. c. d. e. f. g.

Memodelkan variabel respon Mendapatkan persamaan Mengestimasi persamaan Menguji estimasi parameter secara serentak Menguji estimasi parameter secara individu Menguji kesesuaian model Mengintrepretasi model regresi logistik

30

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif Indeks Kesehatan

Rata-rata Standar Deviasi

Indeks Kesehatan

kelompok 1 76,29

1,489

Diatas rata-rata indeks kesehatan

kelompok 2 67,07

3,668

Dibawah rata-rata indeks kesehatan

31

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif

Karakteristik Berdasarkan Mortalitas

Karakteristik Berdasarkan Mortalitas Dibawah dan Diatas Rata-Rata Indeks Kesehatan.

Variabel Persentase pertolongan pertama kelahiran pada ibu Persentase bayi diberi imunisasi Persentase bayi diberi asi

Kabupaten dan Kota Dibawah rata-rata Diatas rata-rata indeks indeks kesehatan kesehatan 10,38

20,52

91,48

98,22

94,01

93,39

32



Pada penelitian ini variabel yang digunakan berdasarkan mortalitas adalah persentase penolong pertama kelahiran pada ibu, persentase balita diberi imunisasi, dan persentase bayi diberi asi sebagai variabel prediktor

Karakteristik Persentase Pertolongan Pertama Kelahiran Pada Ibu Dibawah dan Diatas Rata-Rata Indeks Kesehatan. Variabel Dokter Bidan Dukun

kabupaten dan kota Dibawah rata-rata Diatas rata-rata indeks kesehatan indeks kesehatan 10,38 20,52 68,83 76,07 20,10 3,29

33



Karakteristik Persentase Bayi Diberi Imunisasi Dibawah dan Diatas Rata-Rata Indeks Kesehatan

Variabel BCG DPT Polio Campak Hepatitis B

kabupaten dan kota Dibawah rata-rata Diatas rata-rata indeks kesehatan indeks kesehatan 88,08 96,78 85,77 94,88 86,51 93,75 73,95 81,15 77,35 92,12

34


Karakteristik Berdasarkan Mordibitas

Karakteristik Berdasarkan Mordibitas Dibawah dan Diatas Rata-Rata Indeks Kesehatan

Variabel Persentase penduduk mengeluh kesehatan Persentase penduduk mengobati sendiri

Kabupaten dan Kota Dibawah rata-rata indeks Diatas rata-rata kesehatan indeks kesehatan 27,09

29,60

66,07

61,34

35



Pada penelitian ini variabel yang digunakan berdasarkan mordibitas adalah persentase penduduk mengeluh kesehatan, dan persentase penduduk mengobati sendiri

Karakteristik Persentase Penduduk Mengeluh Kesehatan Dibawah dan Diatas Rata-Rata Indeks Kesehatan Variabel

Panas Batuk Pilek Asma Diare sakit kepala sakit gigi

kabupaten dan kota Dibawah rata-rata indeks Diatas rata-rata indeks kesehatan kesehatan 8,26 8,23 10,53 14,20 9,20 13,78 1,35 1,09 1,28 1,16 4,05 3,30 1,45 1,18

36



Karakteristik Persentase Penduduk Mengobati Sendiri Dibawah dan Diatas Rata-Rata Indeks Kesehatan

Variabel obat tradisional obat modern

kabupaten dan kota Dibawah rata-rata Diatas rata-rata indeks kesehatan indeks kesehatan 34,44 25,58 88,66 89,53

37


Karakteristik Berdasarkan Fertilitas

Pada penelitian ini variabel yang digunakan berdasarkan fertilitas adalah perempuan menikah yang sedang menggunakan KB

a. Karakteristik Berdasarkan Fertilitas Untuk Indeks Kesehatan Rendah

Variabel

N

rata-rata

Standar Deviasi

Persentase perempuan menikah yang sedang menggunakan KB

23

65.93

5.02481

38


Karakteristik Berdasarkan Fertilitas

Pada penelitian ini variabel yang digunakan berdasarkan fertilitas adalah perempuan menikah yang sedang menggunakan KB

a. Karakteristik Berdasarkan Fertilitas Untuk Indeks Kesehatan Tinggi

Variabel

N

rata-rata

Standar Deviasi

Persentase perempuan menikah yang sedang menggunakan KB

15

61.92

12.0417

39

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Pengujian Signifikansi Parameter Secara Serentak

Hipotesis : H0 : β1= β2=... βj = 0 H1 : Minimal ada βj ≠ 0; i=1,2,...,p


n

n

0 1  n1   n0      Statistik Uji: n n G  2ln      îyi (1  î )(1 yi )

G  X 2( db; ) 40

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Pengujian Signifikansi Parameter Secara Serentak

Berdasarkan hasil likelihood ratio test didapatkan nilai G sebesar 23,033 sehingga tolak H0 karena nilai G lebih besar dari nilai = 12,592 atau 23,033 > 12,592 maka pengujian estimasi parameter secara serentak didapatkan hasil yang signifikant terhadap model regresi logistik biner yang berarti bahwa minimal ada satu variabel prediktor yang berpengaruh siginfikant terhadap variabel respon.

41

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Pengujian Signifikansi Parameter Secara Serentak langkah

1

6

variabel

B

Wald

db

Pvalue

Exp(B)

Constant

48,643

2,404

1

0,121

0,000

X1

0,201

3,248

1

0,071

1,223

X2

0,393

3,14

1

0,076

1,482

X3

0,049

0,039

1

0,844

1,050

X4

0,069

0,417

1

0,518

1,071

X5

0,042

0,25

1

0,617

0,959

X6

0,062

0,328

1

0,567

1,064

…

…

…

…

…

…

Constant

-41,424

4,318

1

0,038

0,000

X1

0,205

4,37

1

0,037

1,227

X2

0,402

3,898

1

0,048

1,495

42

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Hasil estimasi parameter serentak ini digunakan untuk menulis fungsi logit sebagai berikut. g ( x)  41, 424  0, 205( X1 )  0, 402  X 2 

Sehingga probabilitas untuk indeks kesehatan adalah

P(Y  1) 

exp  g ( x)

1  exp  g ( x)

P(Y  0)  1  P(Y  1)

43

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Misal : Jika pertolongan pertama kelahiran pada ibu sebesar 10 persen, dan bayi diberi imunisasi sebesar 10 persen, maka probabilitas termasuk dalam kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur yang berada diatas rata-rata indeks kesehatan adalah sebesar 0,892. P(Y  1) 

exp

41,424  0,205(10)  0,40210  

1  exp

 41,424 0,205(10)  0,40210  

= 0,892

Sedangkan probabilitas termasuk dalam kategori indeks kesehatan rendah adalah sebesar 0,108.

P(Y  0)  1  0,892  0,108 44

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Pengujian Estimasi Parameter Secara Individu ^

Hipotesis : H0 : βj = 0 H1 : βj ≠ 0

Statistik Uji: dengan j=1,2,…,6

W

2



 j2 ^  2   SE (  j )   


W 2  X 2( db; )

dengan derajat bebas banyaknya prediktor. Untuk nilai adalah 3,841. 45

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Pengujian Estimasi Parameter Secara Individu Variabel

B

Wald

db

Pvalue

Exp(B)

Constant

-3,473

6.747

1

0,005

0,031

X1

0,274

7,816*

1

0,009

1,316

Constant

-49,230

6,823

1

0,009

0,000

X2

0,514

7,015*

1

0,008

1,672

Constant

0,427

1,659

1

0,198

1,533

X3

-0,081

0,449

1

0,503

0,922

Constant

0,427

1,659

1

0,198

1,533

X4

0,077

1,615

1

0,204

1,080

Constant

7,911

4,033

1

0,045

2,728,090

X5

-0,117

3,707

1

0,054

0,889

Constant

0,427

1,659

1

0,198

1,533

X6

0,058

1,790

1

0,181

1,060

46

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner Interpretasi Model nilai odds ratio yaitu terhadap indeks kesehatan adalah sebagai berikut

exp(5x0, 205)  2, 787  3 Jika terjadi kenaikan 5% pertolongan pertama kelahiran pada ibu, maka akan menurunkan indeks kesehatan sebesar 3 kali.

exp(5x0, 402)  7, 463  7 Jika terjadi kenaikan sebesar 5% pada bayi diberi imunisasi, maka akan menurunkan indeks kesehatan sebesar 7 kali.

47

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Regresi Logistik Biner

Uji Kesesuaian Model

Hipotesis : H0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang sgnifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model) H1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang sgnifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)

Statistik Uji:

(o k  n k  k ) ˆ C k 1 n k  k (1   k ) g

Daerah Kritis : Tolak H0 jika ˆ C   2 ( db, )

dengan derajat bebas banyaknya prediktor. Untuk nilai X (8;0,1) adalah 15,507 2

48


Uji Kesesuaian Model

Step

Chi-square

Db

Sig,

5

7,855

8

0,448

nilai chi-square sebesar 7,855 kurang dari nilai = 5,507 sehingga menghasilkan keputusan tolak H0 yang berarti Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model).

49


Pengamatan

Dibawah Indeks rata-rata Kesehatan Diatas ratarata Ukuran sampel prediksi

Ketepatan Klasifikasi Model Nilai Prediksi Indeks kesehatan rataUkuran rata Sampel Asli Dibawah Diatas rata-rata rata-rata

Persentase

12

3

15

80,0

1

22

23

95.7

13

25

38

89,5

ketepatan klasifikasi model terhadap pengamatan sebesar 89,5 persen.

50

KESIMPULAN DAN SARAN

1. Untuk mordibitas (kesakitan) pada 23(kematian) kabupatenyaitu danUntuk kota di provinsikabupaten Jawa Indeks Kesehatan rendah pada mortalitas Mortalitas Timur yang beradaJawa dibawah rata-rata indeks kesehatan penduduk dan kota di Provinsi Timur yang berada dibawah rata-ratapersentase indeks kesehatan memiliki persentase pertama kelahiran ibupersen rata-rata sebesar 10,38 persen, mengeluh pertolongan kesehatan rata-rata sebesarpada 27,09 dan persentase penduduk Untuk fertilitas (kelahiran) pada persentase penduduk perempuan menikah di persentase bayi diberi imunisasisebesar rata-rata sebesar 91,48 persen, dan persentase ibu dan mengobati sendiri rata-rata 66,07 persen. Sedangkan di kabupaten memberikan asiJawa rata-rata bayi sebesar 94,01 persen. Sedangkan kabupaten dan wilayah kabupaten dankepada kota Jawa Timur yangindeks yang berada diata ratakota Provinsi Timur yangprovinsi berada diatas rata-rata kesehatan kota Provinsi Jawa Timurpersentase yang beradapenduduk diatas rata-rata indeks kesehatan untuk persentase ratadiindeks kesehatan perempuan menikah sedang persentase penduduk mengeluh kesehatan rata-rata sebesar 29,61yang persen dan penolong pertama kelahiran pada ibu memiliki rata-rata sebesar 20,52 persen, persentase menggunakan KB rata-rata sebesar 61,92rata-rata persen. Sedangkan di kabupaten persentase penduduk mengobati 61,37 persen. dan bayi diberi imunisasi rata-rata sebesarsendiri 98,22 persen, dan sebesar persentase ibu memberikan asi kota Provinsi Jawa Timur yang berada diatas rata-rata indeks kesehatan kepada bayi rata-rata sebesar 93,39 persen. perempuan menikah lebih banyak menggunakan KB sebesar 65,93 persen. persen.

51

KESIMPULAN DAN SARAN 2. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap indeks kesehatan di kabupaten dan kota provinsi Jawa Timur adalah persentase pertolongan pertama kelahiran pada ibu dan persentase bayi diberi imunisasi. Jika terjadi kenaikan 5% pada pertolongan pertama kelahiran untuk ibu, maka akan menaikkan indeks kesehatan sebesar 3 kali, namun jika terjadi kenaikan 10% % pada pertolongan pertama kelahiran untuk ibu, maka akan menaikkan indeks kesehatan sebesar 8 kali. Sedangkan jika terjadi kenaikan sebesar 5% pada bayi diberi imunisasi, maka akan menaikkan indeks kesehatan sebesar 7 kali, namun Jika terjadi kenaikan sebesar 10% pada bayi diberi imunisasi, maka akan menaikkan indeks kesehatan sebesar 56 kali.

Saran

Pada penelitian selanjutnya diharapkan menambah variabel-variabel, agar dapat diketahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap indeks kesehatan.

52

Agresti, A. (1990). Categorical Data Analiysis. New York: John Wiley and Sons. Ahira, a. (2013). http://www.anneahira.com/pengertian-kesehatan. Retrieved from http://www.anneahira.com. Badan Pusat Statistika. (2011). Hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional Provinsi Jawa Timur. Jawa Timur: Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistika. (2013). Laporan Eksekutif Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun. Jawa Timur: Badan Pusat Statistik. Henrik, L Blum. (2012, Juni). http://mhs.blog.ui.ac.id. Retrieved from http://mhs.blog.ui.ac.id/putu01/2012/06/01/teori-blum-tentang-kesehatanmasyarakat/. Hosmer, D., & Lemeshow. (2000). Applied Logistic Regression. USA: John Wiley and Sons.

Jihan, S. (2008). Pemodelan Persamaan Struktural Pada Derajat Kesehatan Dengan Moderasai Infrastruktur (Studi Kasus Di Jawa Timur, SUSENAS 2007). Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan , 11-13. Johson, R. A., & Wichern, D. W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis. America: Prentice-Hall.Inc. Riskiyanti, R. (2008). Analisis Regresi Multivariat Berdasarkan Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Derajat Kesehatan Di Provinsi Jawa Timur. Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan. Ristrini. (2000). Penerapan Model Upaya Peningkatan Utilisasi Polindes di Daerah Terpencil.Jogjakarta : PPKT Walpole, R. (1995). Pengantar Statistika. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN

Recommend Documents