Peningkatan Improvement Maternal Health Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline pada Data Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia

Transkripsi

1 Peigkata Improvemet Materal Health Megguaka Regresi Noparametrik Splie pada Data Agka Kematia Ibu (AKI) di Idoesia Dedi Setiawa 1, Syahrul Eka Adi Laksaa, Ikacipta Mega Ayu Putri 3 Mahasiswa Departeme Statistika, Istitut Tekologi Sepuluh Nopember 1,,3 dedi1statistika@gmail.com Abstrak. Seluruh egara di duia memiliki komitme yag sama utuk meigkatka kesejahteraa rakyat yag kemudia disebut sebagai Milleium Developmet Goals (MDGs), salah satu target dari MDGs adalah usaha utuk peigkata kesehata. Kemeteria Kesehata Republik Idoesia (KEMENKES RI) selaku lembaga yag palig berweag dalam peigkata kesehata megalami masalah terkait Agka Kematia Ibu (AKI). Meurut Survei Demografi Kesehata Idoesia, Idoesia sediri memiliki Agka Kematia Ibu tertiggi di ASEAN pada tahu -3 sebesar 37 per 1. kelahira hidup atau resiko kematia ibu adalah sebesar 1 dari 65. Sedagka pada tahu 1 Idoesia meduduki perigkat 51 tertiggi agka kematia materal di duia meurut CIA World Factbook pada tahu 1. Berdasarka kasus tersebut perlu dilakuka aalisis utuk megetahui faktor-faktor yag palig berpegaruh terhadap Agka Kematia Ibu (AKI) di Idoesia. Uit sampel yag diguaka adalah seluruh provisi yag ada di Idoesia pada tahu 13 yag meliputi 33 provisi. Variabel respo yag diguaka adalah Agka Kematia Ibu, sedagka utuk variabel prediktor adalah persetase ibu hamil yag melaksaaka program kujuga K4, persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi yag ditagai, persetase ibu hamil yag medapatka tablet Fe3, persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata terlatih, da persetase tigkat kelahira pada remaja. Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah regresi oparametrik splie karea pola hubuga atara variabel respo da prediktor tidak terlihat secara jelas. Peetua titik kot optimum megguaka Geeralized Cross Validatio (GCV). Hasil aalis yag diperoleh adalah variabel persetase tigkat kelahira pada remaja tidak memberika pegaruh sigifika terhadap Agka Kematia Ibu (AKI) di Idoesia da di dapatka ilai koefisie determiasi sebesar 96,894%. Kata kuci: MDGs, AKI, Noparametrik, Regresi, Splie PENDAHULUAN Milleium Developmet Goals (MDGs) merupaka salah satu betuk komitme Idoesia utuk meigkatka kesejahteraa rakyat salah satuya melalui peigkata kesehata. Dari semua target MDGs, kierja peurua Agka Kematia Ibu (AKI) secara global masih redah. Di Idoesia, agka kematia ibu melahirka (MMR/Materal Mortality Rate) meuru dari 39 pada tahu 1991 mejadi 8 per 1. kelahira hidup. Separuh dari kematia ibu disebabka oleh pedaraha. Sejumlah komplikasi sewaktu melahirka dapat dicegah, seperti komplikasi akibat aborsi yag tidak ama. Komplikasi seperti ii meyumbag 6% dari AKI. Sebagia besar terjadiya kematia pada ibu dapat dicegah jika saja perempua memiliki akses terhadap kotrasepsi yag efektif. Saat ii haya sekitar separuh perempua usia 15 higga 4 tahu yag megguaka metode kotrasepsi moder. Saat ii Idoesia masih meghadapi permasalaha tiggiya AKI, meurut Survei Demografi Kesehata Idoesia (SDKI) Idoesia memiliki AKI tertiggi di ASEAN pada tahu -3 yaitu sebesar 37 per 1 kelahira atau risiko kematia ibu ada 1 dari 65. AKI di Idoesia tahu 7 adalah 8 per 1 kelahira pada tahu 7 da turu mejadi per 1 kelahira pada tahu 1. Oleh karea itu, Idoesia meduduki perigkat 51 tertiggi agka kematia materal di duia meurut CIA World Factbook pada tahu 1. Pada tahu 11 mejadi 8 per 1. kelahira, yag membuat agka kematia di Idoesia tertiggi di Asia Teggara. Agka ii masih jauh dari target asioal MDGs, yaitu meuruka rasio higga tiga perempatya dari agka tahu 199. Pada saat itu AKI di Idoesia diperkiraka sekitar 45 per 1., target MDGs adalah sekitar 11 per 1. pada tahu 15. Salah satu lagkah yag dilakuka utuk dapat meuruka AKI yaitu dega megetahui faktorfaktor peyebabya. Peelitia sebelumya dilakuka oleh Probohapsari (7) yag melakuka aalisis faktor sosial ekoomi terhadap agka kematia materal di Jawa Timur pada tahu 1-4

2 megguaka aalisis regresi liier bergada [1]. Peelitia ii medapatka hasil bahwa terdapat dua variabel yag berpegaruh sigifika terhadap agka kematia materal yaitu peolog persalia da umur ibu megalami persalia. Berdasarka uraia latar belakag sebelumya perlu dilakuka aalisis utuk megetahui faktorfaktor yag berpegaruh terhadap AKI di Idoesia secara umum. Apabila dilihat dari scatter plot masigmasig faktor yag diduga memegaruhi AKI secara keseluruha tidak memiliki pola tertetu. Misalya saja hubuga atara kosumsi tablet Fe3 da AKI. Peambaha kosumsi tablet Fe3 belum tetu meguragi AKI. Sehigga pola hubuga atara kosumsi tablet Fe3 da AKI tidak dapat diketahui secara pasti. Berdasarka studi awal megeai pola data yag terbetuk, terdapat beberapa faktor yag mempuyai pola tertetu (parametrik) da sebagia lagi tidak mempuyai pola tertetu (oparametrik). Oleh karea itu, dalam karya tulis ii aka dibahas megeai faktor-faktor yag memegaruhi AKI di Idoesia dega melakuka pemodela megguaka metode Regresi Semiparametrik Splie. Dari hasil peelitia diharapka dapat memberika iformasi sebagai baha pertimbaga dalam pegambila kebijaka bagi pemeritah agar tujua kelima MDGs yaitu improve materal health dapat tercapai. TINJAUAN PUSTAKA A. Statistika Deskriptif Statistika deskriptif adalah metode berkaita dega pegumpula da peyajia suatu gugus data sehigga memberika iformasi yag bergua. Mea adalah salah satu ukura utuk memberika gambara yag lebih jelas da sigkat tetag sekumpula data. Mea juga merupaka wakil dari sekumpula data atau diaggap suatu ilai yag palig dekat dega hasil pegukura yag sebearya. Stadar deviasi merupaka akar kuadrat dari varias atau disebut juga sebagai keragama data. Nilai mimum adalah ilai teredah dari suatu data. Sedagka ilai maksimum adalah ilai tertiggi dari suatu data []. B. Regresi Noparametrik Splie Regresi oparametrik adalah salah satu metode yag diguaka utuk megetahui pola hubuga atara variabel dimaa, kurva hubuga respo da prediktor regresi tidak diketahui dega jelas polaya. Berbeda dega regresi parametrik, dalam regresi oparametrik data aka mecari sediri betuk estimasi dari kurva regresi tapa harus dipegaruhi oleh faktor subjektifitas peeliti [3]. Splie juga memiliki kemampua yag sagat baik utuk meagai data yag perilakuya berubah-ubah pada sub-sub iterval tertetu [4]. Misalka terdapat kurva regresi semiparametrik sebagai berikut. h(t) = f(t i ) + ε i ; i = 1,,, (1) dimaa, f fugsi kompoe oparametrik. Splie merupaka potoga/segme poliomial yag memuat titik-titik kot. Titik kot merupaka titik perpadua bersama diama terjadi perubaha perilaku pola data. Secara umum fugsi splie dega order l da K kot dapat dituliska sebagai berikut. j f ( t) jt k ( t Kk ) j k1 () Variabel kompoe oparametrik adalah t, maka secara umum model Regresi Noparametrik Splie dapat dituliska sebagai berikut. y i = f(t 1i ) + f(t i ) + + f(t qi ) + ε i ; i = 1,,, (3) Kemudia betuk f q ( t qi ) dapat dijabarka sebagai berikut. K j q qi jq qi ( k) q qi k j k1 f ( t ) t ( t K ) dega l adalah derajat splie da K adalah jumlah kot dalam splie. C. Pemiliha Titik Kot Optimal Pemiliha titik kot optimal yaitu dega megguaka metode GCV (Geeralized Cross Validatio). Metode GCV dapat dituliska sebagai berikut [5]. MSE( K) GCV ( K) (5) 1 [ trace( I A( K)] dimaa K = (K 1, K, K k, ) merupaka titik-titik kot, da 1 MSE( K) ( y ˆ i yi), i1 (6) serta A(k) didapat dari persamaa y = A(k)y. D. Pegujia Parameter Dalam pegujia parameter regresi, ada dua pegujia yag harus dilakuka utuk megetahui sigifikasi dari variabel bebas, yaitu pegujia secara seretak serta pegujia secara idividu. Koefisie K (4)

3 regresi diuji secara seretak dega megguaka ANOVA, pegujia secara seretak dilakuka dega megguaka uji F. Pegujia secara idividu dilakuka utuk megetahui apakah parameter secara idividual mempuyai pegaruh yag sigifika terhadap variabel respo. Pegujia secara idividu dilakuka dega megguaka uji t [6]. E. Uji Asumsi Residual Uji asumsi residual (goodess of fit) adalah pegujia yag dilakuka utuk megetahui apakah residual telah memeuhi asumsi. Asumsi pertama yag harus dipeuhi adalah idetik, idepede da berdistribusi ormal. 1. Asumsi Idetik Asumsi idetik (homoskedastisitas) berarti bahwa varias pada residual sama atau idetik. Kebalikaaya adalah kasus heteroskedastisitas, yaitu jika kodisi varias residual tidak [7]. Pegujia idetik utuk residual megguaka uji Glejser. var( y (7) i) var( i) ; i 1,,...,. Asumsi Idepede (Uji Autokorelasi) Asumsi idepede merupaka asumsi dari model regresi yag megharuska tidak terdapat korelasi atar residual. Uji yag diguaka utuk medeteksi kasus autokorelasi adalah uji Durbi-Watso [6]. 3. Uji Normalitas Kolmogorov-Smirov Uji Kolmogorov-Smirov bertujua utuk megetahui apakah suatu data telah megikuti suatu distribusi tertetu. Hipotesis yag diguaka H : residual berdistribusi ormal H 1 : residual tidak berdistribusi ormal Statistik uji: D Sup F ( ) ( ) (8) F Tolak H apabila D > D α. D α adalah ilai kritis utuk uji Kolmogorov Smirov satu sampel, diperoleh dari tabel Kolmogorov Smirov satu sampel, F (ε) adalah ilai peluag kumulatif (fugsi distribusi kumulatif) berdasarka data sampel, F (ε) adalah ilai peluag kumulatif (fugsi distribusi kumulatif) dibawah H. F. Koefisie Determiasi (R ) Koefisie determiasi merupaka kuatitas yag dapat mejelaska sumbaga variabel prediktor terhadap variabel respo. Semaki tiggi ilai R yag dihasilka suatu model, maka semaki baik pula variabel-variabel prediktor dalam model tersebut dalam mejelaska variabilitas variabel respo [6]. R SS Selai itu, pemiliha model juga aka memperhatika bayak parameter yag diguaka dalam model tersebut. Hal ii dijelaska oleh prisip parsimoi, dimaa suatu model regresi yag baik adalah model regresi dega bayak parameter yag sesedikit mugki tetapi mempuyai R yag cukup tiggi. G. Agka Kematia Ibu Agka Kematia Ibu (AKI) didefiisika sebagai bayakya kematia perempua pada saat hamil atau selama 4 hari sejak termiasi kehamila tapa memadag lama da tempat persalia, yag disebabka karea kehamilaya atau pegelolaaya, da buka karea sebab-sebab lai, per 1. kelahira hidup [8]. Terdapat tiga macam faktor yag mempegaruhi kematia ibu, yaitu determia dekat, determia atara, da determia jauh. Proses yag palig dekat terhadap kejadia kematia materal, disebut sebagai determia dekat yaitu kehamila itu sediri da komplikasi yag terjadi dalam kehamila, persalia da masa ifas (komplikasi obstetri). Determia dekat secara lagsug dipegaruhi oleh determia atara yaitu status kesehata ibu, status reproduksi, akses ke pelayaa kesehata, perilaku perawata kesehata/ pegguaa pelayaa kesehata da faktor faktor lai yag tidak diketahui atau tidak terduga. Di lai pihak, terdapat juga determia jauh yag aka mempegaruhikejadia kematia materal melalui pegaruhya terhadap determia atara, yag meliputi faktor sosial, budaya da faktor ekoomi, seperti status waita dalam keluarga da masyarakat, status keluarga dalam masyarakat da status masyarakat [9]. Re gresi i1 SStotal i1 y y i y y i (9)

4 METODE PENELTIAN A. Sumber Data da Variabel Peelitia Data yag diguaka dalam karya tulis ii merupaka data sekuder yag berasal dari Hasil Survei Sosial Ekoomi Nasioal Tahu 13 yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik da Profil Kesehata Idoesia Tahu 13. Uit observasi yag diguaka dalam peelitia ii adalah 33 Provisi di Idoesia. Adapu variabel yag diguaka dalam peelitia ii dapat dilihat pada Tabel 1 berikut Tabel 1. Variabel Peelitia Variabel Keteraga Variabel y Agka Kematia Ibu (AKI) t1 Persetase ibu hamil yag melaksaaka program K4 t t3 t4 Persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi yag ditagai Persetase ibu hamil yag medaptaka tablet Fe3 Persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata terlatih t5 Persetase tigkat kelahira pada remaja B. Lagkah Aalisis Lagkah aalisis utuk megetahui faktor-faktor yag memeegaruhi Agka Kematia Ibu megguaka regresi Splie ialah sebagai berikut ii. 1. Eksplorasi utuk masig-masig variabel utuk megetahui karakteristik setiap Provisi.. Membuat scatter plot atara Agka Kematia Ibu (AKI) dega masig-masig variabel prediktor. 3. Memodelka data dega megguaka splie liear dega satu, dua, tiga kot, serta kombiasi kot serta memilih titik kots optimal berdasarka Geeralized Cross Validatio (GCV) miimum. 4. Medapatka model regresi splie dega titik kot optimal 5. Melakuka pegujia sigifikasi parameter da pegujia asumsi residual model splie terbaik. 6. Meghitug koefisie determiasi R. 7. Membuat iterpretasi da kesimpula. ANALISIS DAN PEMBAHASAN Agka Kematia Ibu di Idoesia masih tiggi pada tahu 13 yaitu pada agka 1 kematia dalam 1. kelahira hidup. Faktor yag diduga mempegaruhi AKI (y) adalah persetase ibu hamil yag melaksaaka program K4 (t 1 ), persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi yag ditagai (t ), persetase ibu hamil yag medaptaka tablet Fe3 (t 3 ), persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata terlatih (t 4 ), da persetasse tigkat kelahira pada remaja (t 5 ). Aalisis deskriptif utuk semua variabel yag diguaka, terlihat pada Tabel. Tabel. Statistika Deskriptif Variabel Rata-rata Stdev Nilai Miimum Nilai Maksimum y 169,5 137,9 56,3 (Bate) 781,5 (Riau) t1 83,37 13, 31,9 (Papua) 95,8 (DKI Jakarta) t 68,3,43,1 (Papua & Papua Barat) 111,4 (Jateg) t3 78,9 1,94 41,4 (Papua Barat) 93,1 (Jabar) t4 88,6 1,55 33,3 (Papua Barat) 99,9 (Jatim) t5,86 5,78 1, (DI Yogyakarta) 3,3 (Kaltim) Berdasarka Tabel 1 dapat dilihat provisi Bate memiliki AKI teredah yaitu sebesar 56,3 da provisi Riau memiliki AKI tertiggi yaitu sebesar 781,5 per 1. kelahira hidup. Selajutya dapat diketahui juga bahwa provisi didaerah Idoesia Timur memiliki idikator kesehata ibu yag redah, sedagka utuk provisi di pulau Jawa utuk idikator kesejahteraa ibu yag palig tiggi bila dibadigka dega provisi di pulau lai.

5 Agka Kematia Ibu Aceh Bali Bate Begk ulu DI Yogy akarta DKI Jakarta Gorotalo Jambi Jawa Barat Jawa Tegah Jawa Timur Kalimata Barat Kalimata Selata Kalimata Tegah Kalimata Timur Kep Bagka Belitug Kep Riau Lampug Maluku Maluku Utara Nusa Teggara Barat Nusa Teggara Timur Wilayah Papua Papua Barat Riau Sulawesi Barat Sulawesi Selata Sulawesi Tegah Su lawesi Teggara Sulawesi Utara Sumatera Barat Sumatera Selata Sumatera Utara Gambar 1. Agka Kematia Ibu Setiap Provisi Tahu 13 Jumlah provisi yag memiliki Agka Kematia Ibu (AKI) di atas rata-rata ada sebayak 1 provisi yaitu provisi Begkulu, Gorotalo, Kalimata Timur, Maluku, Maluku Utara, NTT, Papua, Papua Barat, Riau, Sulawesi Barat, Sulawesi Tegah, da Sulawesi Utara. Sedagka provisi yag memiliki AKI di bawah rata-rata ada sejumlah 1 provisi. Pada scatter plot Gambar. terlihat bahwa pola hubuga yag terbetuk atara y dega t 1, t, t 3, t 4 da t 5 tidak mempuyai pola hubuga tertetu. Oleh karea itu dapat diambil keputusa bahwa variabel data megadug kompoe oparametrik (tidak berpola) sehigga selajutya mejadi alasa dasar dalam pemiliha pedekata Regresi Noparametrik Splie. t1 t t3 184, y t4 t Gambar. Scatterplot AKI dega Semua Prediktor yag diduga Mempegaruhiya Dalam Regresi Noparametrik Splie terdapat titik kot, yaitu titik perpadua bersama di maa terjadi perubaha perilaku pola data. Pemiliha titik kot optimal dega megguaka metode GCV (Geeralized Cross Validatio) di maa dipilih ilai GCV yag miimum. Megguaka software R, model Regresi Noparametrik Splie terbaik adalah dega megguaka kombiasi kot, yaitu dega ricia variabel t 1 dega 1 kot, variabel t dega 3 kot, variabel t 3 dega kot, variabel t 4 dega 1 kot da variabel t 5 dega 3 kot. Selajutya dilakuka pemodela utuk meetuka ilai setiap parameter, sehigga didapat hasil persamaa model regresi sebagai berikut y 17,977 47,57t 46, 634( t 39, 74) 5, 1t 39,513( t 61, 9) i i1 i1 i i 48,648( t 66, 68) 15,313( t 7, 71) 31,45t 144, 4( t 64, 61) i i i3 i3 116,537( t 65, 667) 35, t 33,366( t 41,455) 5,187t i3 i4 i4 7,347( ti5 1,114) 5, 1( ti5,357) 59, 773( ti5 3, 6) Pegujia sigifikasi parameter diguaka utuk megetahui varaiabel maa yag berpegaruh terhadap Agka Kematia Ibu di Idoesia utuk hasil pegujia parameter dapat diihat pada lampira A.1. Didapatka hasil bahwa variabel t 5 yaitu persetase tigkat kelahira pada remaja tidak berpegaruh sigifika terhadap Agka Kematia Ibu. Variabel persetase ibu hamil yag melaksaaka program K4, persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi yag ditagai, persetase ibu hamil yag medaptaka tablet Fe3, da persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata terlatih berpegaruh sigifika Agka Kematia Ibu. Model regresi yag terbetuk meghasilka ilai R sebesar %, hal ii berarti bahwa t 1, t, t 3, t 4, da t 5 variabel mampu mejelaska variabilitas Agka Kematia Ibu sebesar 96,894% sedagka sisaya sebesar 3,16% dijelaska oleh variabel lai yag tidak dimasukka dalam model. 3 3 i5

6 Terdapat beberapa asumsi yag harus dipeuhi dalam pegujia asumsi residual yaitu idetik, idepede da berdistribusi Normal (IIDN) ~ (,σ ). Pada Gambar 3 dilihatka hasil pegujia asumsi residual 5 Scatterplot of Residuals vs Fits Probability Plot of Residuals Normal Mea 8,73496E-1 StDev 4,31 N 33 KS,16 P-Value >,15 8 Residuals - Percet Fits Residuals 5 a) b) c) Gambar 3. Pegujia Asumsi Residual dega Metode Grafis Berdasarka Gambar 3a terlihat bahwa pola sebara scatter plot atara residual dega fits meyebar tidak membetuk pola tertetu, sehigga secara visual asumsi idetik telah terpeuhi, utuk pegujia secara aalitik dapat dilihat pada lampira A.3. Plot pada Gambar 3b merupaka gambar yag meujukka sebara data terhadap garis ormal, dari gambar terlihat bahwa plot meyebar di sekitar garis ormal da megguka uji Kolmogorov-Smirov didapatka ilai p-value sebesar >,15 (dega ilai α=5%) sehigga asumsi residual berdistribusi ormal telah terpeuhi. Gambar 3c merupaka plot ACF dari residual terlihat bahwa dari lag 1 higga lag 33 tidak ada satupu autokorelasi yag keluar dari batas, sehigga dapat disimpulka bahwa asumsi residual idepede telah terpeuhi. Sehigga secara grafis dapat disimpulka bahwa residual telah memeuhi asumsi IIDN ~ (,σ ). Hasil peegujia sigifikasi parameter diperoleh bahwa empat dari lima variabel memberika pegaruh yag sigifika terhadap model da residual telah terpeuhi semua asumsi IIDN ~ (,σ ) selajutya dilakuka itepretasi model secara parsial. 1. Pegaruh variabel persetase ibu hamil yag melaksaaka program K4 (t 1 ) terhadap AKI (y) apabila variabel lai diaggap kosta adalah sebagai berikut. yi 47,57t i1 46, 634( ti 1 39, 74) 47, 57t1 ; t1 39, 74 yˆ 185, 489, 938t1; t1 39, 74 Apabila variabel persetase ibu hamil yag melaksaaka program K4 berilai lebih dari atau sama dega dari 39,74 perse maka pada kodisi ii apabila persetase melaksaaka program K4 aik sebesar satu perse, maka AKI cederug turu sebesar,938 per 1. kelahira.. Pegaruh variabel persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi yag ditagai (t ) terhadap AKI (y) apabila variabel lai diaggap kosta adalah sebagai berikut. y 5, 1t -39,513( t 61, 9) 48, 648( t 66, 68) 15,313( t 7, 71) i i i i i 5, 1t ; t 61, 9 t ; t 413, 98 34, 91 61, 9 66, 68 yˆ 83, 18 14, 357t ; 66, 68 t 7, 71 76, 668, 956t ; t 7, 71

7 Apabila persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi berkisar atara 66,68 perse higga 7,71 perse maka apabila persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi aik sebesar satu perse, maka AKI cederug meigkat sebesar 14,357 per 1. kelahira. 3. Pegaruh variabel persetase ibu hamil yag medaptaka tablet Fe3 (t 3 ) terhadap AKI (y) apabila variabel lai diaggap kosta. y 31,45 t 144, 4( t 64, 61) 116, 537( t 65, 667) i i3 i3 i3 31, 45 t3 ; t3 64, 61 yˆ 9331, , 377 t3 ; 64, 61 t3 65, , 758 3,16 t3 ; t3 65, 667 Saat persetase ibu hamil yag medaptaka tablet Fe3 lebih dari 64,61 perse, maka apabila persetase ibu hamil yag medaptaka tablet Fe3 aik sebesar satu perse maka AKI cederug aka megalami peurua sebesar 3,16 per 1. kelahira. 4. Pegaruh variabel persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata (t 4 ) terhadap AKI (y) apabila variabel lai diaggap kosta. y 35, t 33,366( t 41, 455) i i4 i4 35, t4 ; t4 41, 455 yˆ 1383,188 1,856t4; t4 41, 455 Apabila persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata berilai lebih dari atau sama dega dari 41,455 perse maka pada kodisi ii apabila persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata aik sebesar satu perse, maka AKI cederug aik sebesar 1,856 per 1. kelahira. 5. Pegaruh variabel persetase tigkat kelahira pada remaja (t 5 ) terhadap AKI (y) apabila variabel lai diaggap kosta. y 5,187t 7,347( t 1,114) 5, 1( t,357) 59, 773( t 3, 6) i i5 i5 i5 i5 5,187t5 ; t5 1, ,1,16t5 ; 1,114 t5, 357 yˆ 178, 586 5, 411t5 ;, 357 t5 3, 6 13, 57 7, 36t5 ; t5 3, 6 Apabila persetase tigkat kelahira pada remaja kurag dari 1,114 perse, maka apabila persetase tigkat kelahira pada remaja aik sebesar satu perse maka aka terjadi keaika AKI sebesar 5,187 per 1. kelahira. KESIMPULAN DAN SARAN A. KESIMPULAN Berdasarka hasil aalisis da pembahasa maka didapatka beberapa kesimpula, yaitu sebagai berikut 1. Provisi Bate memiliki AKI teredah yaitu sebesar 56,3 781,5 da provisi Riau memiliki AKI tertiggi yaitu sebesar 781,5 per 1. kelahira hidup dega rata-rata AKI di Idoesia sebesar 169,5. Model yag didapatka dega megguaka metode oparametrik splie adalah dega kombiasi kot dega ilai R sebesar 96,894%. Model yag terbetuk adalah sebagai berikut ii y 17,977 47,57t 46, 634( t 39, 74) 5, 1t 39,513( t 61, 9) i i1 i1 i i 48,648( t 66, 68) 15,313( t 7, 71) 31,45t 144, 4( t 64, 61) i i i3 i3 116,537( t 65, 667) 35, t 33,366( t 41,455) 5,187t i3 i4 i4 7,347( ti5 1,114) 5, 1( ti5,357) 59, 773( ti5 3, 6). Faktor-faktor yag sigifika mempegaruhi Agka Kematia Ibu di Idoesia pada tahu 13 adalah persetase ibu hamil yag melaksaaka program K4 (t 1), persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi yag ditagai (t ), persetase ibu hamil yag medapatka tablet Fe3 (t 3), persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata terlatih (t 4). Utuk variabel persetase kelahira pada remaja (t 5) tidak mempegaruhi tiggiya AKI di Idoesia. B. SARAN Sara yag kami berika kepada pemeritah sebagai baha rekomedasi dalam pembuata kebijaka adalah pemeritah harus meeka agka kematia ibu dega cara meigkatka persetase ibu hamil yag melaksaaka program K4, persetase ibu hamil beresiko tiggi komplikasi yag ditagai, persetase ibu hamil yag medapatka tablet Fe3, persetase pertologa persalia oleh teaga kesehata terlatih. Peigkata jumlah teaga medis harus merata di seluruh wilayah kabupate maupu i5

8 kota di Idoesia karea tidak merataya peyebara teaga medis tidak aka memberika pegaruh yag sigifika dalam meguragi agka kematia ibu. Perlu diselidiki lebih lajut peyebab tiggiya agka kematia ibu di Provisi Riau. Selai itu, perlu adaya melakuka peigkata idikator kesehata Ibu utuk daerah Idoesia Timur. DAFTAR PUSTAKA [1] Prohapsari. 7. Aalisis Faktor Sosial Ekoomi Terhadap Agka Kematia Materal di Jawa Timur Tahu 1-4. Surabaya: Uiversitas Airlagga. [] Hair, J. F. Jr Multivariate Data Aalysis with Readigs, 4th editio. Madiso : Pearso Pretice-Hall. [3] Eubak, R. L Noparametric Regressio ad Splie Smoothig. New York: Marcel Dekker. Ic. [4] Budiatara, I. N. 9. Splie dalam Regresi Noparametrik da Semiparametrik. Dalam Sebuah Pemodela Statistika Masa kii da Masa Medatag (hal ). Surabaya: Istitut Tekologi Sepuluh Nopember. [5] Wahba, G Splie Models For Observatioal Data. Siam. [6] Draper, N. R., & Smith, H Aalisis Regresi Terapa. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. [7] Gujarati, D. N. 4. Basic Ecoometric 4th Editio. New York: McGraw Hill Compaies, Ic. [8] BPS, BKKBN, & KEMENKES. 13. Survey Demografi da Kesehata Idoesia. 1. Jakarta: Bada Pusat Statistik, Bada Kepeduduka da Keluarga Berecaa Nasioal, Kemetria Kesehata [9] Prawirohardjo,S., 9. Pelayaa Kesehata Materal Da Neoatal. Jakarta: Yayasa Bia Pustaka Sarwoo Prawirohardjo.

9 LAMPIRAN Lampira A.1 Pegujia Parameter Secara Seretak Lampira A. Pegujia Parameter Secara Parsial Lampira A.3 Pegujia Idetik Megguaka Uji Glejser