(R.16) KAJIAN MODEL SPASIAL DURBIN (SDM) DALAM PEMODELAN KEADIAN DIARE DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA (Studi Kasus : Kabupaten Tuban)

Transkripsi

1 (R.6) KAJIAN MODEL SPASIAL DURBIN (SDM) DALAM PEMODELAN KEADIAN DIARE DAN FAKTORFAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA (Studi Kasus : Kabupaten Tuban) Rokhana Dwi Bekti Bina Nusantara Universit rokhana_db@binus.ac.id Abstrak Kajian pemodelan kejadian diare dan faktor ang mempengaruhinna dengan adana pengaruh karakteristik lokasi ang berbeda sangat diperlukan..metode spasial merupakan metode ang dapat digunakan untuk pemodelan tersebut aitu dengan mendapatkan informasi pengamatan ang dipengaruhi efek ruang atau lokasi. Salah satu jenis khusus model spasial autoregressive adalah model Spatial Durbin Model (SDM) dimana terdapat pengaruh lag dari variabel dependen maupun independen. Model ini dikembangkan dengan alasan dalam beberapa kasus hubungan dependensi dalam spasial tidak hana terjadi pada variabel dependen tetapi juga pada variabel independen. Pemodelan SDM antara kejadian diare dan faktor ang mempengaruhi di Kabupaten Tuban Jawa Timur menunjukkan bahwa secara umum dependensi lag pada variabel dependen dan independen signifikan berpengaruh. Variabel ang signifikan berpengaruh pada α = 5 persen adalah variabel sumber air minum dan rasio jumlah tenaga medis dengan penduduk serta lag variabel sumber air minum lag variabel rasio jumlah puskemas dengan penduduk dan lag variabel rasio jumlah tenaga medis dengan penduduk. Lag variabel dependen kejadian diare signifikan berpengaruh pada α = 0 persen. Kata Kunci: kejadian diare Spatial Durbin Model (SDM). PENDAHULUAN Hingga saat ini diare masih menjadi salah satu penebab utama kesakitan dan kematian. Menurut Depkes (0) di Indonesia sendiri angka morbiditas diae pada tahun 00 adalah 4 per seribu penduduk. Keputusan Menteri Kesehatan No. 85/Menkes/SK/IX/008 menebutkan bahwa penebab masih tinggina angka tersebut karena sejumlah 47% masarakat masih berperilaku buang air besar ke sungai sawah kolam kebun dan tempat terbuka. Selain itu juga karena kebiasaan kurang sehat mereka dalam mencuci tangan. Sementara itu menurut catatan Dinas Kesehatan Jawa Timur kasus diare di Jawa Timur pada pada tahun menempati urutan pertama dibandingkan penakitpenakit 7

2 lainna. Hal tersebut ditunjukkan oleh jumlah kunjungan pasien diare di RS Sentinel aitu pada maingmasing 33% % dan 0%. Jumlah penderita diare tahun 00 sebanak kasus. Penakit diare sampai saat ini masih menjadi masalah kesehatan masarakat. Banak masarakat ang memiliki kebersihan lingkungan ang belum memenuhi standart sehat. Di Kabupaten Tuban Jawa Timur diare juga masih menjadi salah satu masalah kesehatan hingga saat ini. Banak sekali faktor ang mempengaruhi kejadian diare diantarana faktor ekonomi keadaan gizi kebiasaan atau perilaku sanitasi lingkungan dan sebagaina. Setiap rumahtangga di daerah ang berbeda memiliki karakteristik dan faktor pengaruh ang berbeda. Maux et al. (997) mengungkapkan bahwa analisis data kesehatan ang terkait terhadap ruang sangat penting dalam penelitian epidemiologi dan kesehatan perencanaan tentang penakit menular. Oleh karena itu identifikasi faktorfaktor ang berpengaruh terhadap kejadian diare perlu dilakukan melalui pemodelan spasial. Metode spasial merupakan metode untuk mendapatkan informasi pengamatan ang dipengaruhi efek ruang atau lokasi. LeSage dan Pace (009) menatakan bahwa pemodelan spasial dilakukan dengan proses autoregressive aitu ditunjukkan dengan hubungan ketergantungan antara sekumpulan pengamatan atau lokasi. Salah satu model spasial autoregressive adalah model spasial Mixed Regressive Autoregressive (Anselin 988) aitu W Xβ ε dengan hana ada pengaruh spasial lag pada variabel dependen. Hubungan spasial antar pengamatan tersebut dinatakan dalam matrik pembobot (W ). Spatial Durbin Model (SDM) merupakan salah satu jenis dari model tersebut dimana dikembangkan dengan alasan karena dalam beberapa kasus hubungan dependensi dalam spasial tidak hana terjadi pada variabel dependen tetapi juga pada variabel independen. Sehingga dalam penelitian ini dilakukan pengkajian permodelan SDM antara ketersediaan prasarana sanitasi air bersih dan fasilitas kesehatan dengan kejadian diare di 8

3 Kabupaten Tuban Jawa Timur untuk mengidentifikasi faktorfaktor ang berpengaruh pada kejadian diare tersebut.. METODE Data ang digunakan dalam penelitian adalah data dari hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 007 data Kabupaten Tuban dalam Angka 008 dan data Dinas Kesehatan. Lokasi penelitian adalah di 0 kecamatan di Kabupaten Tuban Jawa Timur. Data ang digunakan adalah data ang telah terstandardisasi. Variabel ang digunakan dalam penelitian meliputi variabel dependen dan independen. Variabel dependen adalah kejadian diare () aitu persentase penduduk penderita penakit diare ang tercatat di puskesmaspuskesmas di setiap kecamatan. Variabel independen meliputi sumber air minum (x ) jarak pompa/ sumur/mata air ke tempat penampungan kotoran/tinja terdekat (x ) kepemilikan fasilitas air minum (x 3) kepemilikan fasilitas buang air besar (x 4) jenis kloset (x 5) kepemilikan tempat pembuangan akhir tinja (x 6) rasio jumlah puskesmas dengan jumlah penduduk (x 7) rasio jumlah tenaga medis dengan jumlah penduduk (x 8). Tahapan analisis data dimulai dengan eksplorasi data melalui peta tematik uji dependensi spasial atau autokorelasi dengan Moran s I pada masingmasing variabel melakukan pemodelan Ordinar Least Square (OLS) dan Spatial Durbin Model (SDM) serta evaluasi koefisien determinasi (R square) dan Sum Square Error (SSE). Spatial Autoregressive Models Model umum Spatial Autoregressive Models (model spasial autoregressive) dinatakan pada persamaan () dan () (LeSage 999; dan Anselin 988). W Xβ u () Dengan u W u ε dan ε ~ N (0 I) () 9

4 Dimana adalah vektor variabel dependen (n x ) X matrik variabel independen (n x (k+)) β vektor parameter koefisien regresi ((k+) x ) parameter koefisien spasial lag variabel dependen parameter koefisien spasial lag pada error udan ε error (n x ) W dan W matrik pembobot (n x n) I matrik identitas berukuran n x n n banakna amatan atau lokasi (i=3...n) dan k banakna variabel independen (k=3...n). Dari persamaan () ketika X = 0 dan W 0 akan menjadi model spasial autoregressive order pertama W ε. Model tersebut menunjukkan variansi pada sebagai kombinasi linear variansi antar lokasi ang berdekatan dengan tanpa variabel independen. Ketika 0 W atau 0 maka akan manjadi model regresi spasial Mixed RegressiveAutoregressive atau Spatial Autoregressive Model (SAR) W Xβ ε. Model tersebut mengasumsikan bahwa proses autoregressive hana pada variabel dependen. Ketika W 0 atau 0 maka akan manjadi model regresi spasial autoregressive dalam error atau spatial error model (SEM) W Xβ W u ε. Dengan u menunjukkan spasial struktur W pada spatiall dependent error (ε ). Ketika W W 0 0 atau 0 maka disebut Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA) dengan persamaan sama seperti pada persamaan (). Jiika 0 dan 0 maka akan manjadi model regresi linear sederhana Xβ ε ang estimasi parameterna dapat dilakukan melalui Ordinar Least Square (OLS). Dalam model tersebut tidak terdapat efek spasial. Spatial Durbin Model (SDM) Spatial Durbin Model (SDM) merupakan kasus khusus model SAR aitu ada penambahan spasial lag pada variabel independen (Anselin 988). Model SDM dinatakan pada persamaan (3). Vektor parameter koefisien spasial lag variabel independen dinatakan dalam β. 0 W β Xβ W Xβ ε (3) 30

5 Persamaan (3) dapat dinatakan menjadi persamaan (4). I W Zβ ε ~ N I W Zβ I dengan I X WX Z β β β T 0 β (4) 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada Tahun 007 Dinas Kesehatan Kabupaten Tuban mencatat bahwa sejumlah 8 persen (3.770 jiwa) dari.7.46 jiwa menderita penakit diare. Dibandingkan dengan kabupaten lain di Jawa Timur pada 007 Kabupaten Tuban menduduki peringkat ke9 untuk kejadian diare. Gambar menunjukkan persentase kejadian diare menurut kecamatan. Dapat diketahui bahwa kecamatan ang memiliki persentase tinggi berada di wilaah pinggiran Kabupaten Tuban diantarana Kecamatan Parengan (4 persen) Soko (407 persen) Rengel (379 persen) Plumpang (339 persen) Palang (370 persen) dan Bancar (354 persen). Keterangan : Sumber : Diolah dari data Dinkes Kab. Tuban 007 Gambar Persentase Kejadian Diare Menurut Kecamatan 007. Pemodelan OLS dan SDM Berdasarkan hasil pengujian autokorelasi spasial dengan Moran s I dengan tingkat signifikansi 5persen diketahui bahwa terdapat autokorelasi pada variabel tempat 3

6 pembuangan akhir tinja (X 6) antar kecamatan. Sedangkan pengujian dengan tingkat signifikansi 0persen terjadi autokorelasi pada masingmasing variabel sumber air minum (X ) jarak ketempat penampungan kotoran/tinja (X ) penggunaan fasilitas tempat buang air besar (X 4) dan jenis kloset (X 5). Pada langkah pemodelan dimulai dengan menggunakan metode Ordinar Least Square (OLS). Hasil pemodelan melalui metode OLS disajikan pada Tabel. Metode ini menghasilkan variabel jenis kloset (X 5) ang signifikan berpengaruh pada α=0persen dan penggunaan fasilitas air minum (X 3) ang signifikan berpengaruh pada α=0persen. Metode OLS ini menghasilkan koefisien determinansi (R square) ang relatif kecil dan Sum Square Error (SSE) ang besar. Pengujian asumsi residual didapatkan residual ang berdistribusi normal telah independen dan terdapat heterodeskedasitas. Pada pengujian Moran s I residual ada indikasi pengelompokan residual. Metode OLS ini memiliki kinerja kurang baik karena asumsi identik residual ang tidak terpenuhi ang mengakibatkan varians residual tidak homogen dan terdapat indikasi pengelompokan residual. Oleh karena itu perlu dilakukan permodelan spasial. Pada pemodelan SDM terdapat dependensi lag pada variabel dependen maupun independen. Hal tersebut ditunjukkan oleh parameter ang signifikan berpengaruh pada taraf signifikansi α = 0 persen dan lag variabel independen signifikan berpengaruh terhadap kejadian diare pada taraf signifikansi α = 5 persen α = 0 persen atau α = 0 persen. Signifikansi pada lag variabel independen ditunjukkan oleh variabelvariabel independen dengan pembobot ang signifikan perpengaruh. Variabel tersebut diantarana sumber air minum (X ) rasio jumlah puskemas dengan penduduk (X 7) dan rasio jumlah tenaga medis dengan penduduk (X 8) pada taraf signifikansi α = 5 persen. Variabel lainna aitu jarak ke tempat penampungan kotoran/tinja (X ) signifikan pada α = 0 persen dan 3

7 tempat pembuangan akhir tinja (X 6) signifikan pada α = 0 persen. Pemodelan SDM memiliki R square ang lebih besar dan SSE ang lebih kecil dibandingkan OLS. Tabel Estimasi Parameter OLS dan SDM Pemodelan OLS Pemodelan SDM Parameter Estim asi t hitung Estimasi Wald β ** β ** β ** β *** * β β ** β β ** β * β * β ** β β β β *** β * β * *** R square(%) SSE Ket : *) signifikan pada α=5% **) signifikan pada α=0% ***) signifikan pada α=0% t ; t ; ; ; 00; 64 Koefisien variabel sumber air minum terboboti bernilai positif menunjukkan bahwa kecamatan ang bersebelahan dengan kecamatan lain dengan persentase RT ang menggunakan sumber air minum dari mata air tak terlindungi dan sumur tak terlindungi tinggi maka akan cederung memiliki persentase kejadian diare tinggi pula. Begitu juga sebalikna kecamatan ang bersebelahan dengan kecamatan lain dengan persentase rendah 33

8 maka akan cenderung memiliki persentase kejadian diare rendah pula. Sedangkan pada variabel rasio jumlah tenaga medis dengan penduduk memiliki koefisien negatif. Hal tersebut menunjukkan bahwa kecamatan ang bersebelahan dengan kecamatan lain dengan rasio tinggi maka akan cederung memiliki persentase kejadian diare rendah. Berdasarkan hubungan antara kejadian diare dan kepemilikan sarana sanitasi air bersih dan fasilitas kesehatan pada SDM dapat diartikan juga bahwa persamaan atau perbedaan karakteristik pada kecamatan ang berdekatan dapat memicu peningkatan atau penurunan jumlah kejadian diare. Sebagai contoh kecamatan dengan persentase rumahtangga ang menggunakan sumber air minum dari mata air tak terlindungi dan sumur tak terlindungi tinggi akan dapat dipicu oleh kecamatan didekatna ang memiliki persentase sedikit untuk menurunkan kejadian diare. Pemicuan tersebut dapat dilakukan melalui programprogram bersangkutan ang telah dilaksanakan. 4. KESIMPULAN Berdasarkan hasil pemodelan dapat disimpulkan bahwa lag variabel dependen maupun independen berperan penting pada pemodelan SDM kejadian diare dan faktorfaktor ang mempengaruhina. Variabel ang signifikan berpengaruh pada α = 5 persen adalah variabel sumber air minum (X ) dan rasio jumlah tenaga medis dengan penduduk (X 8) serta lag variabel sumber air minum (X ) lag variabel rasio jumlah puskemas dengan penduduk (X 7) dan lag variabel rasio jumlah tenaga medis dengan penduduk (X 8). Lag variabel dependen kejadian diare () signifikan berpengaruh pada α = 0 persen. 34

9 5. DAFTAR PUSTAKA Anselin L. (988) Spatial Econometrics : Methods and Models Kluwer Academic Publishers Netherlands. Arumsari N. dan Sutikno (00) Permodelan Kejadian Diare dengan Pendekatan Regresi Spasial. Studi Kasus : Kabupaten Tuban Jawa Timur Seminar Nasional Pasca Sarjana X Pasca Sarjana Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaa hal. VI3. Depkes (0) Biasakan Cuci Tangan Pakai Sabun Pada 5 Waktu Kritis [diunduh pada tanggal 0 Oktober 0] LeSage J.P. dan Pace R.K. (009) Introduction to Spasial Econometrics R Press Boca Ration. Maux J. Ali M. Felsenstein A. Chakrabort J. dan de Francisco A. (997) Spatial Distribution of Water Diarrhoea in Children: Identification of Risk Areas in a Rural Communit in Bangladesh Health and Place Vol. 3 No. hal