ANALISIS SPASIAL UNTUK MENGIDENTIFIKASI DETERMINAN ANGKA KEMATIAN NEONATAL DI PROVINSI JAWA TIMUR Repository - UNAIR REPOSITORY

  SKRIPSI ANALISIS SPASIAL UNTUK MENGIDENTIFIKASI DETERMINAN ANGKA KEMATIAN NEONATAL DI PROVINSI JAWA TIMUR Oleh:

  MUHAMMAD FAWWAZ UNIVERSITAS AIRLANGGA FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT PROGRAM SARJANA PROGRAM STUDI KESEHATAN MASYARAKAT SURABAYA 2016 i SKRIPSI ANALISIS SPASIAL UNTUK MENGIDENTIFIKASI DETERMINAN ANGKA KEMATIAN NEONATAL DI PROVINSI JAWA TIMUR

  Oleh: MUHAMMAD FAWWAZ NIM. 101211132016 UNIVERSITAS AIRLANGGA FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT PROGRAM SARJANA PROGRAM STUDI KESEHATAN MASYARAKAT SURABAYA

  2016

  

PENGESAHAN

  Dipertahankan di Depan Tim Penguji Skripsi Program Sarjana Program Studi Kesehatan Masyarakat

  Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga dan diterima untuk memenuhi salah satu syarat guna memperoleh gelar Sarjana Kesehatan Masyarakat (S.KM.)

  Pada tanggal 18 Juli 2016 Mengesahkan

  Universitas Airlangga Fakultas Kesehatan Masyarakat

  Dekan, Prof. Dr. Tri Martiana, dr., M.S.

  NIP 195603031987012001 Tim Penguji: 1. Dr. Atik Choirul Hidayah, dr., M.Kes.

  2. Dr. Arief Wibowo, dr., MS.

  3. Yessy Dessy Arna, S.Kp., M.Kep., Sp.Kom.

  

ii SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat guna memperoleh gelar

  Sarjana Kesehatan Masyarakat (S.KM.) Departemen Biostatistika dan Kependudukan

  Program Studi Kesehatan Masyarakat Fakultas Kesehatan Masyarakat

  Universitas Airlangga Oleh:

  MUHAMMAD FAWWAZ NIM 101211132016 Surabaya, 26 Juli 2016

  Menyetujui, Pembimbing, Dr.Arief Wibowo,dr., M.S.

  NIP 195903101986011001 Mengetahui,

  Koordinator Program Studi, Ketua Departemen, Corie Indria Prasasti, S.KM., M.Kes. Dr.Windhu Purnomo,dr., M.S.

  NIP 198105102005012001 NIP 195406251983031002 iii

SURAT PERNYATAAN TENTANG ORISINALITAS

  Yang bertanda tangan di bawah ini, saya: Nama : Muhammad Fawwaz NIM : 101211132016 Program Studi : Kesehatan Masyarakat Fakultas : Kesehatan Masyarakat Jenjang : Sarjana (S1)

  Menyatakan bahwa saya tidak melakukan kegiatan plagiat dalam penulisan skripsi saya yang berjudul: ANALISIS SPASIAL UNTUK MENGIDENTIFIKASI DETERMINAN ANGKA KEMATIAN NEONATAL DI PROVINSI JAWA TIMUR.

  Apabila suatu saat nanti terbukti melakukan tindakan plagiat, maka saya akan menerima sanksi yang telah ditetapkan. Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya.

  Surabaya, 26 Juli 2016 Muhammad Fawwaz NIM 101211132016 iv

KATA PENGANTAR

  Puji syukur atas kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan anugerah- Nya sehingga skripsi dengan judul “ANALISIS SPASIAL UNTUK MENGIDENTIFIKASI DETERMINAN ANGKA KEMATIAN NEONATAL DI PROVINSI JAWA TIMUR” dapat terselesaikan sebagai salah satu persyaratan akademis dalam rangka menyelesaikan kuliah di Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga dapat terselesaikan dengan baik.

  Dalam skripsi ini saya ingin meneliti apakah ada hubungan secara spasial antara cakupan kunjungan K4, persentase berat badan lahir rendah, cakupan persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan, cakupan kunjungan neonatal lengkap, cakupan komplikasi neonatal ditangani, cakupan komplikasi kebidanan ditangani terhadap angka kematian neonatal di Provinsi Jawa Timur

  Pada kesempatan ini saya ucapkan banyak terimakasih sebanyak- banyaknya kepada bapak Dr.Arief Wibowo,dr., MS. selaku dosen pembimbing yang telah telah memberikan petunjuk, koreksi, serta saran hingga terwujudnya skripsi ini. Selain itu saya juga mengucapkan terimakasih kepada:

  1. Prof. Dr. Tri Martiana dr. MS selaku Dekan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga

  2. Corie Indria Prasasti, S.KM., M.Kes selaku Koordinator Program Studi Kesehatan Masyarakat

  3. Dr.Windhu Purnomo,dr., MS. selaku Ketua Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga

  4. Kedua Orang Tua saya Yazid Saleh dan Afifah Muhammad yang selalu mendoakan dan mendukung selama perngerjaan skripsi ini.

  5. Pimpinan, dosen, staf, serta karyawan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga terutama dosen peminatan Kesehatan Lingkungan.

  6. Shofwanto Adhi Isnanda teman satu kos yang mendukung saya selama pengerjaan skripsi ini.

  7. Muhammad Heykal Ba’awad yang selalu mendukung saya selama pengerjaan skripsi ini.

  8. Teman-teman IKMB 2012, dan seluruh teman seangkatan yang selalu ada dan memberikan dukungan secara moral.

  9. Semua pihak yang tidak bisa saya sebutkan satu persatu.

  Semoga Allah SWT memberikan anugerah-Nya serta balasan pahala atas segala yang telah diberikan dan semoga skripsi ini bermanfaat baik bagi diri sendiri maupun pihak lain yang memanfaatkan.

  Surabaya, Juni 2016 v

  

ABSTRACT

  Child mortality is one focus of worldwide health issues, thus it becomes one of objectives of the Millennium Development Goals (MDGs). Child mortality is also included in the Sustainable Development Goals (SDGs), which is a continuation of the MDGs ended in 2015. At 56 percent of infant deaths occur in the neonatal period and 46 percent of under-five deaths occur in neonatal period. This research aimed to identify the determinants of neonatal mortality rate, so the infant mortality rate will decrease if neonatal mortality rate is lowered.

  This research is an observational study using quantitative approach. Source of data was derived from the East Java public health office. The analysis method used spatial analysis Moran’s index and LISA. Independent variable is K4 visit scope, percentage of low birth weight, maternity coverage assisted by healthcare workers, full neonatal visit scope, neonatal complications handled scope, obstetric complications handled scope.

  The result showed that Gresik and Probolinggo were spatially significant relationship on K4 visit, full neonatal visit, neonatal complications handled, maternity coverage assisted by healthcare workers with Low-Low and Low-High autocorrelation. In obstetric complication with High-Low and High-High autocorrelation. In percentage of low birth weight with Low-Low and High-High autocorrelation.

  The conclusion that can be drawn is that there are spatial relationship between Gresik with neighbours and Probolinggo with neighbours in K4 visit scope, percentage of low birth weight, maternity coverage assisted by healthcare workers, full neonatal visit scope, neonatal complications handled scope, obstetric complications handled scope variables against neonatal mortality rate. Variables that had most dominant relation is K4 visit scope followed by percentage of low birth weight and full neonatal visit scope.

  Keywords: Neonatal Mortality Rate, Spatial Analysis, East Java

  vi

  

ABSTRAK

  Kematian anak merupakan salah satu fokus permasalahan kesehatan dunia, sehingga kematian anak menjadi salah satu tujuan Millenium Development Goals (MDGs). Kematian anak juga termasuk dalam Sustainable Development Goals (SDGs) yang merupakan kelanjutan dari MDGs yang berakhir tahun 2015. Pada kematian bayi 56 persen terjadi pada masa neonatal dan 46 persen kematian balita terjadi pada periode neonatal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi determinan angka kematian neonatal, sehingga angka kematian bayi juga akan turun jika angka kematian neonatal diturunkan.

  Penelitian ini dilakukan dengan cara observasional dengan menggunkan pendekatan kuantitatif. Sumber data berasal dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. Analisis yang digunakan adalah analisis spasial indeks Moran’s dan LISA. Variable bebas penelitian adalah cakupan kunjungan K4, persentase berat badan lahir rendah, cakupan persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan, cakupan kunjungan neonatal lengkap, cakupan komplikasi neonatal ditangani, cakupan komplikasi kebidanan ditangani.

  Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kabupaten Gresik dan Kabupaten Probolinggo terdapat hubungan secara spasial yang signifikan pada cakupan K4, persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan, komplikasi neonatal ditangani, dan kunjungan neonatal lengkap dengan autokorelasi Low-Low dan Low-High. Pada komplikasi kebidanan dengan autokorelasi High-Low dan High-High. Pada persentase berat badan lahir rendah dengan autokorelasi Low-Low dan High-High.

  Kesimpulan yang dapat ditarik adalah terdapat hubungan secara spasial antara Kabupaten Gresik dengan daerah sekitar Kabupaten Gresik dan Kabupaten Probolinggo dengan daerah sekitar Kabupaten Probolinggo pada variabel cakupan K4, persalinan ditolong tenaga kesehatan, komplikasi neonatal ditangani, komplikasi kebidanan ditangani, kunjungan neonatal lengkap, dan persentase berat badan lahir rendah terhadap angka kematian neonatal. variabel yang memiliki kuat hubungan paling dominan adalah cakupan K4 diikuti oleh variabel persenatase berat badan lahir rendah dan variabel kunjungan neonatal lengkap.

  Kata Kunci: Angka Kematian Neonatal, Analisis Spasial, Jawa Timur

  vii

  

DAFTAR ISI

  HALAMAN JUDUL ................................................................................... i HALAMAN PENGESAHAN ..................................................................... ii HALAMAN PERSETUJUAN .................................................................... iii HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ........................................ iv KATA PENGANTAR ................................................................................ v ABSTRACT ................................................................................................ vi ABSTRAK .................................................................................................. vii DAFTAR ISI ............................................................................................... viii DAFTAR TABEL ....................................................................................... x DAFTAR GAMBAR .................................................................................. xi DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................... xiii DAFTAR ARTI LAMBANG, SINGKATAN, DAN ISTILAH ................. xiv BAB I PENDAHULUAN ...........................................................................

  1 1.1. Latar Belakang .........................................................................

  1 1.2. Identifikasi Masalah .................................................................

  8 1.3. Rumusan Masalah ....................................................................

  8 1.4. Tujuan Penelitian ......................................................................

  9 1.5. Manfaat Penelitian ....................................................................

  10 BAB II TINJAUAN PUSTAKA .................................................................

  12 2.1. Analisis Spasial ........................................................................

  12 2.2. Neonatal ...................................................................................

  18 2.3. Faktor yang Mempengaruhi Angka Kematian Neonatal ..........

  19 2.3.1. Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) ...............................

  19 2.3.2. Antenatal Care (ANC) ...................................................

  23 2.3.3. Kunjungan Neonatal .......................................................

  23 2.3.4. Komplikasi Neonatal ......................................................

  28 2.3.5. Komplikasi Kebidanan ...................................................

  29 2.3.6. Persalinan di Tolong oleh Tenaga Kesehatan ................

  30 2.4. Kerangka Teori .........................................................................

  31 BAB III KERANGKA KONSEPTUAL .....................................................

  32 3.1. Kerangka Konseptual ...............................................................

  32 BAB IV METODE PENELITIAN .............................................................

  34 4.1 Rancangan Penelitian ................................................................

  34 4.2 Sumber Data ..............................................................................

  34 4.3. Unit Observasi ..........................................................................

  35 4.4. Lokasi dan Waktu Penelitian ....................................................

  35 4.5. Variabel Penelitian, Sumber Data, Definisi Operasional .........

  35 4.6. Teknik Pengumpulan Data .......................................................

  36 4.7. Teknik Analisis Data ................................................................

  37 BAB V HASIL PENELITIAN ...................................................................

  39 5.1. Gambaran Umum Provinsi Jawa Timur ...................................

  39 5.2. Kuantil Sebaran Variabel Penelitian di Provinsi Jawa Timur ..

  42 viii

  ix

  6.1. Hubungan Variabel Kunjungan K4 dengan Angka Kematian Neonatal ...................................................................................

  7.1. Kesimpulan ............................................................................... 103

  BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN ................................................... 103

  6.6. Hubungan Variabel Berat Badan Lahir Rendah Dengan Angka Kematian Neonatal ....................................................... 101

  98

  6.5. Hubungan Variabel Kunjungan Neonatal Lengkap Dengan Angka Kematian Neonatal .......................................................

  96

  6.4. Hubungan Variabel Komplikasi Neonatal Ditangani Dengan Angka Kematian Neonatal .......................................................

  94

  6.3. Hubungan Variabel Komplikasi Kebidanan Ditangani dengan Angka Kematian Neonatal .......................................................

  91

  6.2. Hubungan Variabel Persalinan Ditolong Oleh Tenaga Kesehatan dengan Angka Kematian Neonatal .........................

  89

  89

  5.3. Analisis Spasial Bivariat Antara Variabel Cakupan K4 Dengan Angka Kematian Neonatal ..........................................

  84 BAB VI PEMBAHASAN ...........................................................................

  79 5.9. Ringkasan Analisis Spasial Bivariat ........................................

  5.8. Analisis Spasial Bivariat Antara Variabel Berat Badan Lahir Rendah Dengan Angka Kematian Neonatal.............................

  73

  5.7. Analisis Spasial Bivariat Antara Variabel Kunjungan Neonatal Lengkap Dengan Angka Kematian Neonatal ...........................

  67

  5.6. Analisis Spasial Bivariat Antara Variabel Komplikasi Neonatal Ditangani Dengan Angka Kematian Neonatal ..........

  61

  5.5. Analisis Spasial Bivariat Antara Variabel Komplikasi Kebidanan Ditangani Dengan Angka Kematian Neonatal .......

  55

  5.4. Analisis Spasial Bivariat Antara Variabel Persalinan Ditolong Oleh Tenaga Kesehatan Dengan Angka Kematian Neonatal ...

  49

  7.2. Saran ......................................................................................... 105 DAFTAR PUSTAKA ................................................................................. 107 LAMPIRAN

  

DAFTAR TABEL

  Nomor Judul Tabel Halaman

  4.1 Variabel Dan Definisi Operasional .................................................... 35

  5.1 Cluster Hasil Bivariat Moran’s Scatterplot antara Variabel Cakupan K4 dan AKN ...................................................................................... 51

  5.2 Hasil Uji Bivariat LISA antara Variabel Cakupan K4 dengan Angka Kematian Neonatal............................................................................. 52

  5.3 Cluster Hasil Bivariat Moran’s Scatterplot antara Variabel Persalinan Ditolong Oleh Tenaga Kesehatan dan AKN ...................................... 56

  5.4 Hasil Uji Bivariat LISA antara Variabel Persalinan Ditolong oleh Tenaga Kesehatan dengan Angka Kematian Neonatal ...................... 57

  5.5 Cluster Hasil Bivariat Moran’s Scatterplot antara Variabel Komplikasi Kebidanan dan AKN ...................................................... 62

  5.6 Hasil Uji Bivariat LISA antara Variabel Komplikasi Kebidanan Ditangani dengan Angka Kematian Neonatal.................................... 63

  5.7 Cluster Hasil Bivariat Moran’s Scatterplot antara Variabel Komplikasi Neonatal Ditangani dan AKN ........................................ 68

  5.8 Hasil Uji Bivariat LISA antara Variabel Komplikasi Neonatal Ditangani dengan Angka Kematian Neonatal.................................... 69

  5.9 Cluster Hasil Bivariat Moran’s Scatterplot antara Variabel Kunjungan Neonatal Lengkap dan AKN ........................................... 74

  5.10 Hasil Uji Bivariat LISA antara Variabel Kunjungan Neonatal Lengkap dengan Angka Kematian Neonatal ..................................... 75

  5.11 Cluster Hasil Bivariat Moran’s Scatterplot antara Variabel Berat Badan Lahir Rendah dan AKN .......................................................... 80

  5.12 Hasil Uji Bivariat LISA antara Variabel Berat Badan Lahir Rendah dengan Angka Kematian Neonatal .................................................... 81

  5.13 Ringkasan Analisis Spasial Bivariat .................................................. 84 x

  xi

  5.4 Sebaran Cakupan Kunjungan K4 di Provinsi Jawa Timur Tahun 2014.................................................................................................... 43

  5.16 Bivariat Moran’s Scatterplot Komplikasi Kebidanan Ditangani dan AKN ................................................................................................... 61

  5.15 Peta Cluster Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Persalinan Ditolong oleh Tenaga Kesehatan dan AKN ...................................................... 60

  5.14 Peta Signifikansi Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Persalinan Ditolong oleh Tenaga Kesehatan dan AKN....................................... 59

  5.13 Bivariat Moran’s Scatterplot Persalinan Ditolong Oleh Tenaga Kesehatan dengan Angka Kematian Neonatal ................................... 55

  5.12 Peta Cluster Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Cakupan K4 dan AKN ................................................................................................... 54

  5.11 Peta Signifikansi Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Cakupan K4 dan AKN ............................................................................................ 53

  5.10 Bivariat Moran’s Scatterplot Cakupan K4 dan AKN ........................ 50

  5.9 Sebaran Berat Badan Lahir Rendah di Provinsi Jawa Timur tahun 2014.................................................................................................... 48

  5.8 Sebaran Cakupan Kunjungan Neonatal Lengkap di Provinsi Jawa Timur tahun 2014 ............................................................................... 47

  5.7 Sebaran Cakupan Komplikasi Neonatal Ditangani di Provinsi Jawa Timur tahun 2014 ...................................................................... 46

  5.6 Sebaran Cakupan Komplikasi Kebidanan Ditangani di Provinsi Jawa Timur tahun 2014 ...................................................................... 45

  5.5 Sebaran Cakupan Persalinan Oleh Tenaga Kesehatan di Provinsi Jawa Timur tahun 2014 ...................................................................... 44

  5.3 Sebaran Angka Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Timur Tahun 2014.................................................................................................... 42

  

DAFTAR GAMBAR

  5.2 Peta Kabupten/Kota Provinsi Jawa Timur ......................................... 41

  5.1 Peta Administrasi Provinsi Jawa Timur ............................................. 39

  3.1 Kerangka Konseptual ......................................................................... 32

  2.4 Kerangka Teori .................................................................................. 31

  2.3 Moran Scatterplot .............................................................................. 17

  2.2 Ilustrasi Contiguity ............................................................................. 15

  2.1 Contoh Pola Autokorelasi .................................................................. 13

  4

  1.3 Pemetaan Angka Kematian Bayi per 1000 Kelahiran Hidup Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 ....................................................................

  3

  1.2 Angka Kematian Bayi per 1000 Kelahiran Hidup Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 .......................

  2

  Nomor Judul Gambar Halaman 1.1 Trend Pencapaian Angka Kematian Bayi Tahun 2009-2013 ............

  5.17 Peta Signifikansi Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Komplikasi Kebidanan Ditangani dan AKN ......................................................... 65

  Nomor Judul Gambar Halaman

  5.18 Peta Cluster Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Komplikasi Kebidanan Ditangani dan AKN ......................................................... 66

  5.19 Bivariat Moran’s Scatterplot Komplikasi Neonatal Ditangani dan AKN ................................................................................................... 67

  5.20 Peta Signifikansi Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Komplikasi Neonatal Ditangani dan AKN ............................................................ 71

  5.21 Peta Cluster Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Komplikasi Neonatal Ditangani dan AKN ............................................................ 72

  5.22 Bivariat Moran’s Scatterplot Kunjungan Neonatal Lengkap dan AKN ................................................................................................... 73

  5.23 Peta Signifikansi Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Kunjungan Neonatal Lengkap dan AKN .............................................................. 77

  5.24 Peta Cluster Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Kunjungan Neonatal Lengkap dan AKN .............................................................. 78

  5.25 Bivariat Moran’s Scatterplot Berat Badan Lahir Rendah dan AKN . 79

  5.26 Peta Signifikansi Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Berat Badan Lahir Rendah dan AKN ..................................................................... 83

  5.27 Peta Cluster Hasil Uji Bivariat LISA Variabel Berat Badan Lahir Rendah dan AKN ............................................................................... 83 xii

DAFTAR LAMPIRAN

  xiii

  Nomor Judul Lampiran Halaman

  1. Permohonan Ijin Penelitian dari Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga ........................................................................ 110

  2. Rekomendasi Penelitian dari Badan Kesatuan Bangsa dan Politik Provinsi Jawa Timur .......................................................................... 111

  3. Surat Balasan dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur terkait ijin Penelitian............................................................................................ 112

  4. Surat Keterangan Kaji Lolos Etik ...................................................... 113

  

DAFTAR ARTI LAMBANG, SINGKATAN DAN ISTILAH

Daftar Arti Lambang

  < = kurang dari > = lebih dari ≥ = lebih dari sama dengan ≤ = kurang dari sama dengan % = persen x = kali p = signifikansi α = alpha º = derajat I = Indeks Moran

  Daftar Singkatan

  MDGs = Millenium Development Goals BAPPENAS = Badan Perencanaan Pembangunan Nasional RAKORKOP = Rapat Koordinasi Pelaksanaan Operasional Program SDGs = Sustainable Development Goals Kemenkes RI = Kementrian Kesehatan Republik Indonesia BPS = Badan Pusat Statistik AKB = Angka Kematian Bayi ProfilKes Jatim = Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur BBLR = Berat Badan Lahir Rendah SDKI = Survei Demografi Kesehatan Indonesia LISA = Local Indicator of Spatial Autocorrelation SIG = Sistem Informasi Geografis ANC = Antenatal Care ASI = Air Susu Ibu KIA = Kesehatan Ibu dan Anak Depkes RI = Departemen Kesehatan Republik Indonesia AKN = Angka Kematian Neonatal Dkk = dan kawan-kawan xiv

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

1.1 Kematian anak merupakan salah satu fokus permasalahan kesehatan dunia,

  sehingga kematian anak menjadi salah satu tujuan Millenium Development Goals (MDGs). Tujuan MDGs yang keempat yaitu menurunkan angka kematian anak dibawah usia lima tahun menjadi dua per tiga dari tahun 1990 sampai tahun 2015.

  Dalam mencapai target, angka kematian anak tergolong lambat walaupun mengalami penurunan (BAPPENAS, 2008).

  Pada tahun 2015, Kementerian Kesehatan Republik Indonesia mengadakan rapat koordinasi pelaksanaan operasional program (RAKORKOP) di Jakarta untuk membahas pencapaian MDGs hingga tahun 2015. Selain itu, pada RAKORKOP juga membahas tentang kesehatan dalam kerangka Sustainable

  

Development Goals (SDGs) untuk kelanjutan dari MDGs yang berakhir pada

  tahun 2015. Salah satu tujuan SDGs adalah menjamin kehidupan yang sehat dan mendorong kesejahteraan bagi semua orang di segala usia. Didalam tujuan tersebut terdapat 13 target, yang salah satunya adalah mengakhiri kematian bayi dan balita yang dapat dicegah, dengan berusaha menurunkan angka kematian neonatal setidaknya hingga 12 per 1.000 kelahiran hidup dan angka kematian balita 25 per 1.000 kelahiran hidup (Kemenkes RI, 2015).

  1

  2 Sumber: Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2013

Gambar 1.1 Trend Pencapaian Angka Kematian Bayi Tahun 2009-2013

  Berdasarkan data BPS, AKB Jawa Timur tahun 2005-2013 turun dari 36,65 (tahun 2005) menjadi 27,23 per 1.000 kelahiran hidup (tahun 2013). Angka tersebut masih jauh dari target MDGs tahun 2015 sebesar 23 per 1.000 kelahiran hidup. Penurunan AKB mengindikasikan peningkatan derajat kesehatan masyarakat sebagai salah satu wujud keberhasilan pembangunan di bidang kesehatan (ProfilKes Jatim, 2013).

  3 Sumber: Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2013

Gambar 1.2 Angka Kematian Bayi per 1000 Kelahiran Hidup Menurut

  Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Berdasarkan gambar grafik 1.2 diatas, dapat diperoleh informasi bahwa lebih dari 50% kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur memiliki Angka Kematian

  Bayi (AKB) di atas angka provinsi. Kota Nganjuk memiliki angka tertinggi yaitu 23,8 per 1000 kelahiran hidup. Tingginya angka kematian bayi di Jawa Timur tidak hanya disebabkan oleh faktor kesehatan saja, melainkan juga terkait dengan faktor sosial ekonomi masyarakat.

  4 Sumber: Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2013

Gambar 1.3 Pemetaan Angka Kematian Bayi per 1000 Kelahiran Hidup Provinsi

  Jawa Timur Tahun 2013 Berdasarkan gambar 1.3 di atas dapat di gambarkan bahwa angka kematian bayi yang tinggi tersebar merata di bagian barat Provinsi Jawa Timur dan bagian timur laut Provinsi Jawa timur. Selain itu, berdasarkan gambar di atas dapat dikatakan kabupaten/kota yang memiliki angka kematian bayi yang tinggi juga dikelilingi oleh kabupaten/kota yang memiliki angka kematian bayi yang tinggi pula.

  Kematian bayi adalah kematian yang terjadi antara saat bayi lahir sampai satu hari sebelum ulang tahun pertama. Dari sisi penyebabnya, kematian bayi dibedakan menjadi faktor endogen dan eksogen. Kematian bayi endogen adalah kejadian kematian yang terjadi pada bulan pertama setelah bayi dilahirkan yang umumnya disebabkan oleh faktor bawaan, kematian bayi endogen bisa disebut sebagai kematian neonatal. Sedangkan kematian eksogen adalah kematian bayi

  5 yang terjadi antara usia satu bulan sampai satu tahun, umumnya disebabkan oleh faktor yang berkaitan dengan pengaruh lingkungan (ProfilKes Jatim, 2011).

  Status kesehatan anak Indonesia semakin membaik. Hal ini ditunjukkan oleh semakin rendahnya angka kematian neonatal, bayi, dan balita. Angka kematian balita menurun dari 97 per seribu kelahiran hidup pada tahun 1991 menjadi 44 per seribu kelahiran hidup pada tahun 2007. Angka kematian bayi menurun dari 68 per seribu kelahiran hidup pada tahun 1991 menjadi 34 per seribu kelahiran hidup pada tahun 2007. Angka kematian neonatal menurun dari 32 per seribu kelahiran hidup pada tahun 1991 menjadi 19 per seribu kelahiran hidup pada tahun 2007 (BAPPENAS, 2012).

  Namun, penurunan kematian neonatal, bayi maupun balita cenderung stagnan. Berdasarkan data susenas 2011 56 persen kematian bayi terjadi pada masa neonatal dan 46 persen kematian balita terjadi pada periode neonatal. Penyebab utama kematian balita adalah masalah neonatal (asfiksia, BBLR, dan infeksi neonatal), penyakit infeksi (utamanya diare dan pneumonia) serta terkait erat dengan masalah gizi (gizi buruk dan gizi kurang). Masalah lain adalah disparitas angka kematian neonatal, kematian bayi dan angka kematian balita yang cukup tinggi, antar provinsi. Kondisi ini disebabkan oleh masalah akses dan kualitas pelayanan kesehatan, masalah sosial ekonomi dan budaya, pertumbuhan infrastruktur serta keterbukaan wilayah tersebut akan pembangunan ekonomi dan pendidikan (BAPPENAS, 2012).

  6 Upaya perbaikan tingkat kesehatan anak dipengaruhi oleh peningkatan cakupan pelayanan yang diterima sejak anak berada dalam kandungan melalui pelayanan pemeriksaan kehamilan yang berkualitas, persalinan oleh tenaga kesehatan utamanya di fasilitas kesehatan, pelayanan neonatal (melalui kunjugan neonatal), cakupan imunisasi utamanya cakupan imunisasi campak, penanganan neonatal, bayi dan balita sakit sesuai standar baik di fasilitas kesehatan dasar dan fasilitas kesehatan rujukan dan peningkatan pengetahuan keluarga dan masyarakat akan perawatan pada masa kehamilan, pada masa neonatal, bayi dan balita (BAPPENAS, 2012).

  Tingginya kematian anak pada usia hingga satu tahun menunjukkan bahwa masih rendahnya status kesehatan ibu dan bayi baru lahir. Di samping itu masih rendahnya akses dan kualitas pelayanan kesehatan ibu dan anak khususnya pada masa persalinan dan sesudahnya. Hal lain adalah perilaku hidup bersih dan sehat ibu hamil dan keluarga masih rendah. SDKI menyatakan bahwa kesenjangan ekonomi antara perkotaan dan perdesaan dan kesenjangan ekonomi antar provinsi dan kabupaten/kota juga menjadi salah satu penyebab AKB (BAPPENAS, 2012).

  Faktor-faktor tersebut diatas berkaitan erat dengan kondisi geografi, ekonomi, sosial,dan budaya sehingga untuk mengetahui hubungan dari faktor yang mempengaruhi angka kematian neonatal diperlukan suatu pendekatan analisis. Pendekatan analisis yang digunakan adalah teknik analisis spasial.

  Analisis spasial merupakan teknik analisis data yang bertujuan untuk mengidentifikasi determinan yang berhubungan dengan variabel dependen

  7 (variabel terikat) didasarkan pada pengaruh keruangannya. Hasil dari teknik analisis spasial diharapkan dapat membentuk kelompok spasial tentang posisi geografis dari variabel independen yang berhubungan dengan angka kematian neonatal di Provinsi Jawa Timur tahun 2014.

  Analisis spasial belum pernah diterapkan oleh dinas kesehatan Provinsi Jawa Timur. Pada seksi Informasi, Penelitian dan Pengembangan (InfoLitBang) tidak menerapkan analisis spasial dikarenakan hanya fokus pada pembuatan profil kesehatan Provinsi Jawa Timur, sedangkan pembuatan profil kesehatan Provinsi Jawa Timur tidak memerlukan analisis spasial. Pada program pelayanan kesehatan keluarga tidak menerapkan analisis spasial dikarenakan hanya mencari trend suatu pelayanan dan analisis statistik yang digunakan hanya komparasi saja. Seksi InfoLitBang dan program pelayanan kesehatan keluarga lebih fokus pada pengumpulan data dan kualitas data.

  Hukum pertama tentang geografi yang menjadi salah satu dasar pengembangan analisis spasial dikemukakan oleh Tobler yang menyatakan “everything is related to everything else, but near things are more related than

  

distant things”. Segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya,

  tetapi sesuatu yang lebih dekat akan lebih berpengaruh daripada sesuatu yang lebih jauh. Pada umumnya efek atau pengaruh spasial ini adalah memang hal yang cukup lazim terjadi pada setiap data cross section (Schabenberger, 2005).

  Autokorelasi spasial adalah suatu korelasi antara variabel dengan dirinya sendiri atau dapat juga diartikan ukuran kemiripan dari objek dalam suatu ruang.

  8 Pola spasial dapat ditunjukkan dengan autokorelasi spasial. Autokorelasi spasial adalah penilaian korelasi antar pengamatan pada suatu variabel. Jika pengamatan

  X

  1 , X 2 , ......, X n menunjukkan saling ketergantungan terhadap ruang, maka data

  tersebut dikatakan terautokorelasi secara spasial. Sehingga autokorelasi spasial digunakan untuk menganalisis polas spasial dari penyebaran titik-titik dengan membedakan lokasi dan atributnya atau variabel tertentu. Beberapa pengujian autokorelasi spasial adalah Moran’s I, Rasio Geary’s dan Local Indicator of

  

Spatial Autocorrelation (LISA). Pada penelitian ini hanya menggunakan Moran’s

I dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA) (Lee dan Wong, 2001).

  Identifikasi Masalah

1.2 Kematian neonatal dipengaruhi oleh beberapa faktor dan juga dipengaruhi

  oleh faktor sosial budaya antar kabupaten dan kota. Apabila faktor determinan yang berhubungan pada kematian neonatal dapat ditentukan pada masing-masing kabupaten atau kota, maka angka kematian neonatal dapat berkurang. Uji statistik yang yang cocok digunakan untuk mencari faktor determinan yang berhubungan dengan angka kematian neonatal pada masing-masing kabupaten/kota adalah analisis spasial dengan SIG, karena mengidentifikasi faktor-faktor determinan yang berhubungan dengan angka kematian neonatal pada masing-masing kabupaten/kota di provinsi Jawa Timur

  9 Angka kematian neonatal dipilih karena angka kematian neonatal mempengaruhi angka kematian bayi, sedangkan angka kematian bayi merupakan indikator utama derajat kesehatan masyarakat di suatu daerah. Meskipun angka kematian bayi setiap tahunnya menurun namun penurunan kematian bayi cenderung stagnan. Sehingga diperlukan mencari faktor determinan yang berhubungan dengan angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota agar penurunan angka kematian bayi dapat diturunkan lagi.

  Rumusan Masalah

1.3 Berdasarkan uraian latar belakang diatas dapat disimpulkan rumusan

  masalah sebagai berikut: “Faktor determinan manakah yang signifikan mempunyai hubungan dengan angka kematian neonatal di Provinsi Jawa Timur secara spasial?”

  Tujuan Penelitian

  1.4

  1.4.1 Tujuan Umum

  Menganalisis determinan angka kematian neonatal di Provinsi Jawa Timur dengan pendekatan analisis spasial.

  1.4.2 Tujuan Khusus

  1. Mengidentifikasi hubungan spasial secara menyuluruh dan lokal antara variabel kunjungan K4 terhadap angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

  10

  2. Mengidentifikasi hubungan spasial secara menyuluruh dan lokal antara variabel persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan terhadap angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

  3. Mengidentifikasi hubungan spasial secara menyuluruh dan lokal antara variabel kunjungan neonatal lengkap terhadap angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

  4. Mengidentifikasi hubungan spasial secara menyuluruh dan lokal antara variabel komplikasi neonatal ditangani terhadap angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

  5. Mengidentifikasi hubungan spasial secara menyuluruh dan lokal antara variabel komplikasi kebidanan ditangani terhadap angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

  6. Mengidentifikasi hubungan spasial secara menyuluruh dan lokal antara variabel berat badan lahir rendah (BBLR) terhadap angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

  7. Menganalisa determinan yang secara spasial mempunyai kuat hubungan yang paling dominan mempengaruhi angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.

  Manfaat Penelitian

  1.5

1.5.1 Manfaat Bagi Peneliti

  Mampu mengaplikasikan ilmu yang telah didapat selama masa perkuliahan, terutama dalam bidang Biostatistika dan Kependudukan.

  11

  1.5.2 Manfaat Bagi Instansi

  a. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi bahan masukan bagi segenap penentu kebijakan dan instansi terkait untuk mempriotaskan program kesehatan dalam upaya menurunkan angka kematian neonatal.

  b. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan suatu gambaran tentang faktor determinan yang berhubungan dengan angka kematian neonatal menurut kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur dan bahan pertimbangan bagi Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota dalam menyusun perencanaan terutama pada sektor kesehatan dalam rangka meningkatkan bobot kualitas manusia di daerah masing-masing, serta untuk mencapai derajat kesehatan yang ditargetkan dalam “SDGs 2030”.

  1.5.3 Manfaat Bagi Fakultas

  Dapat digunakan sebagai bahan informasi untuk kajian penelitian selanjutnya tentang masalah kependudukan dan kesehatan serta dapat memberikan masukan bagi peneliti yang lain.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Analisis Spasial

  Spasial berasal dari kata space yang artinya ruang. Spasial lebih fokus kepada ekosistem sehingga dapat memperhatikan tempat, ketinggian, dan waktu.

  Analisis spasial dapat digunakan dalam berbagai bidang keilmuan antara lain ekonomi, budaya, dan kesehatan. Dalam bidang kesehatan analisis spasial merupakan bagian dari manajemen penyakit untuk menganalisis dan menguraikan tentang data penyakit secara geografi yang berkaitan dengan kependudukan, persebaran penyakit, lingkungan, perilaku, dan sosial ekonomi (Ahmadi, 2008).

  Menurut Undang-undang No. 4 tahun 2011 dalam Maya (2014) spasial merupakan aspek keruangan suatu kejadian yang mencakup lokasi, letak, dan posisinya. Informasi dari data keruangan yang menunjukkan lokasi, letak dan posisi suatu kejadian di bumi disebut sebagai informasi geospasial. Autokorelasi spasial dapat terjadi apabila terdapat pola yang sistematik dalam sebaran suatu kejadian. Hal tersebut terjadi karena adanya variasi geografi dari suatu wilayah juga mempengaruhi perbedaan kebijakan, gaya hidup, adat istiadat, suatu daerah termasuk kesehatan individu.

2.1.1 Autokorelasi Spasial

  Autokorelasi Spasial adalah korelasi antara variabel dengan dirinya sendiri berdasarkan ruang atau dapat diartikan suatu ukuran dari kemiripan objek di

  12 dalam suatu ruang (jarak, waktu dan wilayah). Jika terdapat poala sistematik di dalam penyebaran sebuah variabel, maka terdapat autokorelasi spasial.

  Autokorelasi spasial menunjukkan bahwa nilai atribut pada daerah tertentu terkait dengan nilai atribut pada daerah lain yang letaknya berdekatan atau bertetangga (Luknanto, 2003).

Gambar 2.1 Contoh Pola Autokorelasi

  Berdasarkan Lembo (2006) dalam Syafitiri et al.(2008) menyebutkan jika ada pola yang sistematik dalam sebaran spasial suatu atribut, maka dapat dikatakan bahwa ada autokorelasi spasial dalam atribut tersebut. Berdasarkan

Gambar 2.1 menunjukkan autokorelasi spasial dikatakan bernilai positif, apabila daerah didekatnya atau tetangga memiliki kesamaan. Bernilai negatif, apabila

  menggambarkan pola dimana daerah tetangga tidak seperti atau berbeda pada pengelompokan wilayah. Jika pola yang berbentuk adalah acak (random) maka tidak menunjukkan autokorelasi spasial (Luknanto, 2003).

2.1.2 Matriks Pembobot Spasial

  Dubin 2009 (dalam Purwaningsih, 2014) matriks pembobot spasial pada dasarnya merupakan matriks yang menggambarkan hubungan antar wilayah dan diperoleh berdasarkan informasi jarak atau ketetanggaan. Diagonal dari matriks ini umumnya diisi dengan nilai nol. Karena matriks pembobot menunjukkan hubungan antara keseluruhan lokasi, maka dimensi dari matriks ini adalah NxN, dimana N adalah banyaknya lokasi atau banyaknya unit lintas objek.

  Beberapa pendekatan yang dapat dilakukan untuk menampilkan hubungan spasial antar lokasi, diantaranya adalah konsep persinggungan (contiguity). Jenis persinggungan ada 3 yaitu, Rook Contiguity, Bishop Contiguity dan Queen

  

Contiguity. Matriks contiguity menunjukkan hubungan spasial suatu lokasi

  dengan lokasi lainnya yang bertetangga. Pemberian nilai 1 diberikan jika lokasi-i bertetangga langsung dengan lokasi-j, sedangkan nilai 0 diberikan jika lokasi-i tidak bertetangga dengan lokasi-j (Dubin 2009, dalam Purwaningsih 2014).

  Rook contiguity merupakan persentuhan sisi wilayah sati dengan sisi

  wilayah yang lain yang bertetanggaan, sedangkan Bishop contiguity adalah persentuhan titik vertek wilayah satu dengan wilayah tetangga yang lain. Adapun

  

Queen contiguity merupakan persentuhan baik sisi maupun titik vertek wilayah

  satu dengan wilayah yang lain yaitu gabungan rook contiguity dan bishop cntiguity (Dubin 2009, dalam Purwaningsih 2014).

  y

Gambar 2.2 Ilustrasi Contiguit

  Matrik pembobot yang dapat terbentuk darai Gambar 2.2 diatas adalah sebagai berikut

2.1.3 Moran’s I

  Moran’s I merupakan pengembangan dari korelasi pearson pada data

  

univariate series. Fungsi Moran’s I adalah untuk mengetahui kuat hubungan

antara variabel independen dengan variabel dependen secara keseluruhan.

  Moran’s I mengukur korelasi satu variabel misal x (xi dan xj) dimana i ≠ j i=1,2,...n, j=1,2....n dengan banyak data sebesar n, maka formula dari Moran’s I adalah pada persamaan berikut.

  X bar pada persamaan diatas merupakan rata-rata dari variabel x, w ij merupakan elemen dari matrik pembobot dan S adalah jumlah dari elemen matrik pembobot dimana S = ∑ ∑ w . Nilai dari indeks I ini berkisar antara -1 dan 1. Idetifikasi

  i j ij

  pola menggunakan kriteria nilai indeks I, jika I > I , maka mempunyai pola mengelompok (cluster), jika I = I , mkaa berpola menyebar tidak merata (tidak ada autokorelasi), dan I < I , memiliki pola menyebar. I merupakan nilai ekspektasi dari I yang dirumuskan E(I)= I = -1/(n-1) (Lee dan Wong 2001).

2.1.4 Moran’s Scatterplot

  Lee dan Wong (2001) menyebutkan bahwa Moran’s Scatterplot adalah salah satu cara untuk menginterpetasikan statistik Indeks Moran. Moran’s

  

Scatterplot merupakan alat untuk melihat hubungan antara nilai yang diamati

dengan nilai rata-rata daerah tetangga.

Gambar 2.3 Moran Scatterplot

  Berdasarkan ilustrasi gambar 2.3 diatas Kuadran I (terletak di kanan atas) disebut High-High (HH), menunjukkan daerah yang empunyai nilai pengamatan tinggi. Kuadran II (terletak di kiri atas) disebut Low-High (LH), menunjukkan daerah dengan pengamatan rendah tapi dikelilingi daerah dengan nilai pengamatan tinggi. Kuadran III (terletak di kiri bawah) disebut Low-Low (LL), menunjukkan daerah dengan nilai pengamatan rendah dan dikelilingi daerah yang juga mempunyai nilai pengamatan rendah. Kuadran IV (terletak di kanan bawah) disebut High-Low (HL), menunjukkan daerah dengan nilai pengamatan tinggi yang dikelilingi oleh daerah dengan nilai pengamatan rendah (Kartika, 2007).

  Moran’s Scatterplot yang banyak menempatkan pengamatan di kuadran