## PENERAPAN REGRESI PANEL DALAM MENGETAHUI PENGARUH KEMATIAN IBU

## IMPLEMENTATION PANEL REGRESSION TO KNOW THE INFLUENCE MORTALITY OF MOTHER
Rhea Rahma Adelina 1 , Diah Indriani 2
Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga Jl. Mulyorejo Kampus C Unair Surabaya 60115 Alamat korespondensi: Rhea Rahma Adelina E-mail: adelinailik@gmail.com

## ABSTRACT
Panel Regression is currently used in economic,for example to look dynamics of income, income survey, and etc. in health sector, only a few people used it. One of the research in Banten to look the effect of health care of infant mortality rate. Because only a few people used panel regression  in  health  sector,  so  this  research  would  apply  panel  regression  in  health  sector. Case was taken from maternal mortality.
This research was using data of total maternal mortality, eklamsia, long partus, bleeding of pregnant, childbirth, and childbeld, infection, scope of k1 k4, anemia and birth attendant by healthcare in city/district east java for 2009 – 2014. Data was from Dinas Kesehatan East Java. Analysis of panel regression was helped by software computer.
The result was independen variable that have effect to maternal mortality were eklamsia and long partus. Value of R-Square was 82,9%. It means that the ability of explain independen variable  to  dependen  was  82,9%.This  research  have  conclusion  that  the  best  model  panel regression  was  using  fixed  effect  model  and  independen  variable  have  effect  to  maternal mortality were eklamsia and long partus.
Key Words: panel regression, maternal mortality

## ABSTRAK
Penggunaan  regresi  panel  saat  ini  banyak  digunakan  dalam  bidang  ekonomi,  contohnya untuk melihat dinamika pendapatan, survey pendapatan dan partisipasi program ekonomi dan lain-lain. Pada bidang kesehatan, masih sedikit yang menggunakan analisis ini salah satunya adalah penelitian untuk melihat pengaruh pelayanan kesehatan bayi terhadap angka kematian bayi di Banten. Oleh karena penggunaan regresi panel yang sedikit untuk penelitian dibidang kesehatan  maka  akan  diterapkan  analisis  regresi  panel  pada  bidang  kesehatan.  Dalam pengaplikasian  regresi  panel  yang  diinginkan,  studi  kasus  yang  diambil  adalah  mengenai kematian ibu.
Penelitian  ini  menggunakan  data  jumlah  kematian  ibu,  eklamsi,  partus  lama, perdarahan hamil, perdarahan persalinan, infeksi, perdarahan nifas, cakupan k1 k4, anemia dan penolong persalinan oleh tenaga kesehatan di 38 kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur selama periode 2009 – 2014 yang didapatkan dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. Analisis regresi panel pada penelitian ini dibantu oleh aplikasi komputer.
Hasil penelitian ini adalah diketahui variabel independen yang mempengaruhi yaitu eklamsi  dan  partus  lama  dengan  nilai R-Square sebesar  82,9%.  Hal  ini  berarti  bahwa kemampuan menjelaskan variabel independen terhadap dependen sebesar 82,9%.
Kesimpulan  pada  penelitian  ini  menunjukkan    bahwa  model  terbaik  regrsi  panel dalam menjelaskan jumlah kematian ibu tinggi adalah dengan fixed effect model dan variabel yang  berpengaruh  dalam  jumlah  kematian  ibu  di  Provinsi  Jawa  Timur  yaitu  eklamsi  dan partus lama.
Kata Kunci:regresi panel, kematian ibu
PENDAHULUAN
Regresi data panel merupakan analisis  regresi  yang  menggunakan  data cross  sectional dan time  series untuk mengamati  satu  atau  lebih  variabel  bebas (variabel independen) dengan satu variabel terikat  (variabel  dependen)  pada  kurun waktu  yang  berbeda  atau  beruntun.  Ketika menggunakan  regresi  data  panel  akan terlihat  deskripsi  mengenai  perubahan berdasarkan  deret  waktu  yang  berkala sehingga hasil dari analisisnya lebih akurat karena mempertimbangkan periode waktu.
Penggunaan regresi data panel saat ini banyak  digunakan  dalam  bidang  ekonomi, contohnya untuk melihat dinamika pendapatan, survey pendapatan dan partisipasi  program  ekonomi  dan  lain-lain. Pada bidang kesehatan, masih sedikit yang menggunakan  analisis  ini  salah  satunya adalah  penelitian  untuk  melihat  pengaruh pelayanan  kesehatan  bayi  terhadap  angka kematian  bayi  di  Banten.  Oleh  karena penggunaan regresi data panel yang sedikit untuk  penelitian  dibidang  kesehatan  maka akan  diterapkan  analisis  regresi  data  panel pada bidang kesehatan. Dalam pengaplikasian  regresi  data  panel  yang
diinginkan, studi kasus yang diambil adalah mengenai kematian ibu.
Peristiwa  kematian  pada  dasarnya merupakan  proses  akumulasi  akhir  dari berbagai  penyebab  kematian  langsung maupun tidak langsung. Kejadian kematian di suatu wilayah dari waktu ke waktu dapat memberikan gambaran perkembangan derajat  kesehatan  masyarakat,  disamping seringkali  digunakan  sebagai  indikator dalam  penilaian  keberhasilan  program pembangunan  dan  pelayanan  kesehatan (Dinas Kesehatan Jawa Timur, 2012). Salah satu  indikator  kematian  yang  dilihat  untuk menilai keberhasilan program pembangunan  dan  pelayanan  kesehatan adalah Angka Kematian Ibu (AKI).
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  di Provinsi Jawa Timur terbilang cukup tinggi, menempati  urutan  sepuluh  besar  tertinggi yaitu urutan kesembilan di Indonesia (BPS Provinsi Jawa Timur, 2014). Capaian AKI di provinsi Jawa Timur cenderung meningkat  dalam  5  tahun  terakhir,  yaitu pada  tahun  2008  mencapai  83  per  100000 kelahiran hidup, tahun 2009 mencapai 90,7 per  100000  kelahiran  hidup,  tahun  2010 mencapai  101,4  per  100000  kelahiran
hidup, tahun 2011 mencapai 104,3 per per 100000  kelahiran  hidup,  tahun  2012 mencapai  97,43  per  100000  kelahiran hidup, tahun 2013 mencapai 97,39 per per 100000  kelahiran  hidup,  dan  tahun  2014 mencapai  93,52  per  per  100000  kelahiran hidup (Dinas Kesehatan Jawa Timur, 2015).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  termasuk  penelitian analitik. Penelitian analitik karena penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk aplikasi  analisis  regresi  data  panel  dalam menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Penelitian ini juga termasuk kedalam penelitian  non  reaktif  ( non  reactive research) yang merupakan jenis penelitian untuk  data  sekunder.  Objek  yang  diteliti pada  penelitian  ini  tidak  sadar  bahwa mereka  bagian  dari  penelitian  (Nurmala, 2014).
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh  kabupaten/kota  di  provinsi  Jawa Timur.
Sampel  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah seluruh kabupaten/kota di  Provinsi  Jawa  Timur  periode  2009  – 2014.  Sampel  ini  diperoleh  dari  data  di Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur dan penelitian ini tidak mencantumkan identitas sampel.
Analisis  data  dilakukan  dengan menggunakan  analisis  regresi  data  panel. Setelah variabel independen dan dependen dimasukkan  kedalam  analisis,  langkah selanjutnya adalah melihat asumsi klasiknya  yaitu  multikolinieritas.  Setelah itu  dilakukan  pemodelan  regresi  panel dengan  memilih  model  terbaik  yaitu common effect model, fixed effect model dan random  effect  model .  Pemilihan  model terbaik dilakukan dengan estimasi uji yaitu chow  test,  lagranger  multiplier dan hausman  test .  Setelah  model  terbaik terpilih,  dilakukan  uji  asumsi  klasik  yang lain  yaitu  uji  asumsi  normalitas  dan heterokedastisitas.
Apabila terjadi
heterokedastisitas  maka  perlu  adanya penyembuhan heterokedastisitas dan dilakukan  pemodelan  ulang  regresi  panel.
Terakhir  adalah  interpretasi  hasil  dari regresi panel.

## HASIL PENELITIAN
Berdasarkan analisis deskriptif yang dilakukan,  kematian  ibu  tertinggi  terdapat pada  kabupaten  Jember  dengan  jumlah kematian  ibu  sebesar  secara  rata-rata  45 kematian ibu per tahun, sedangkan rata-rata jumlah kematian ibu terendah terdapat pada kabupaten  Mojokerto  dengan  rata-rata kematian  ibu  per  tahun  sebanyak  1 kematian ibu.
Analisis  regresi  panel  terdapat  tiga model estimasi yaitu common effect model, fixed effect model dan random effect model . Untuk  mengetahui  model  mana  yang digunakan  dalam  analisis,  perlu  dilakukan beberapa  uji  seperti  uji chow  test dan hausman  test selain  itu  juga  dilakukan pengujian asumsi klasik (Asumsi normalitas,
Multikolineritas,
Heteroskedastisitas, dan Autokorelasi).

## Asumsi Normalitas
Asumsi  yang  harus  dipenuhi  dari model  regresi  panel  dengan  pendekatan fixed  effect yaitu error harus  berdistribusi normal  sehingga  setelah  didapatkan  hasil estimasi  model  regresi  panel  dengan pendekatan fixed  effect perlu  dilakukan pengujian  apakah  estimator  bagi error dengan = 1,2, … , 5 dan = 1,2,3, … ,11 berdistribusi  normal  dengan mean 0 dan variansi . Untuk menguji asumsi  kenormalan  ditentukan  hipotesis statistik sebagai berikut
: berdistribusi normal
: tidak berdistribusi normal Uji  normalitas  pada  regresi  panel sama  dengan  regresi  linier  yaitu  melihat distribusi  normal  pada  residual  regresi. Hasil  deteksi  normalitas  dengan  melihat nilai  Jarque-Bera  dengan  membandingkan nilai X 2 tabel. Apabila J-B hitung < X 2 tabel maka nilai residu berdistribusi normal. Pada persamaan  diperoleh  hasil  J-B  hitung sebesar 79.53092 dan nilai X 2 tabel sebesar 124.342 sehingga nilai J-B hitung < X 2 tabel menunjukkan  bahwa  residual  persamaan regresi panel memiliki distribusi normal.
Apabila  asumsi  normalitas  tidak terpenuhi, maka solusinya bisa menghapus data  yang  memiliki  nilai  residual  yang outlier atau melakukan transformasi variabel. Transformasi yang bisa dilakukan adalah  dengan  menggunakan  transformasi ln, akar kuadrat dan Box-cox.
Asumsi Multikolineritas Sebelum dilakukan sebuah
interpretasi hasil regresi data panel, terlebih dahulu  dilakukan  prosedur  asumsi  klasik yaitu uji multikolinieritas sehingga didapatkan  penduga  koefisian  yang  tidak bias.
Tabel 5.1. Uji Multikolinieritas Variabel Nilai VIF X 1 (Eklamsia) 4.793 X 2 (Perdarahan Hamil) 6.606 X 3 (Perdarahan Persalinan) 1.985 X 4 (Partus Lama) 2.436 X 5 (Infeksi) 2.040 X 6 (Perdarahan Nifas) 2.471 X 7 (Cakupan K1) 201.558 X 8 (Cakupan K4) 134.765 X 9 (Riwayat Anemia) 1.978 X 10 (Penolong Persalinan oleh Nakes) 295.111
Sumber: Hasil Perhitungan Data Sekunder oleh Peneliti
Variabel  dikatakan  tidak  mengalami multikolinieritas apabila memiliki nilai VIF <  10.  Hasil  diatas  menunjukkan  bahwa variabel  X 7 (Cakupan  K1),  X 8 (Cakupan K 4 )  dan  X 10 (Penolong  persalinan  oleh Nakes)  memiliki  nilai  VIF  >10  sehingga ketiga variabel tersebut mengalami multikolinieritas.
Penyembuhan
multikolinieritas dilakukan  dengan  menghilangkan  variabel
yang  mengalami  multikolinieritas  atau diambil  salah  satu  variabel  yang  bisa mewakili  beberapa  variabel  multiko.  Dari ketiga  variabel  diatas,  variabel  X 10 (Persalinan oleh Nakes)  lebih cocok untuk mewakili  variabel  cakupan  K1  dan  K4 karena ibu hamil yang melakukan kunjungan antenatal care K1 dan K4 sudah pasti  melahirkan  ditolong  oleh  tenaga kesehatan.
Tabel 5.2. Uji Multikolinieritas Variabel Nilai VIF X 1 (Eklampsia) 4.381 X 2 (Perdarahan Hamil) 6.044 X 3 (Perdarahan Persalinan) 1.938 X 4 (Partus Lama) 2.306 X 5 (Infeksi) 1.912 X 6 (Perdarahan Nifas) 2.356 X 9 (Riwayat Anemia) 1.698 X 10 (Penolong Persalinan oleh Nakes) 4.194
Sumber: Hasil Perhitungan Data Sekunder oleh Peneliti
Setelah  dihilangkan  variabel  yang  multiko dan  dilakukan  uji  multikolinieritas  lagi, terlihat  bahwa  nilai  VIF  pada  semua variabel  berada  dibawah  angka  10. Sehingga tidak terdapat gejala multikolinieritas  diantara  masing-masing variabel independen.
Asumsi Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  muncul  apabila kesalahan  atau  residual  dari  model  regresi yang  diamati  tidak  memiliki  varians  yang konstan  dari  satu  observasi  ke  observasi lainnya.  Untuk  mengetahui  ada  tidaknya suatu  heteroskedastisitas  dalam  penelitian ini  dilakukan  dengan  uji  Glasjer  ( Glasjer test ).  pengujian  heteroskedastisitas  dengan menggunakan uji glasjer dilakukan dengan meregresikan nilai residual dan nilai absolut
terhadap  seluruh  variabel  bebas,  jika signifikasi < 0,05 maka terjadi
heteroskedastisitas.
Apabila  terjadi  heterokedastisitas maka  solusinya  adalah  dengan  melakukan
transformasi  data  menggunakan  ln,  akar kuadrat  dan  box-cox  juga  melakukan  uji langgragge multiplier test untuk menyembuhkan heterokedastisitas. Tabel 5.3. Uji heteroskedastisitas Variabel P-value Keterangan Pendarahan persalinan 0,644 Tidak terjadi heteroskedastisitas Partus lama 0,166 Tidak terjadi heteroskedastisitas Infeksi 0,174 Tidak terjadi heteroskedastisitas Pendarahan nifas 0,708 Tidak terjadi heteroskedastisitas Ibu hamil anemia 0,079 Tidak terjadi heteroskedastisitas Persalinan dibantu tenaga kesehatan 0,197 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Sumber: Hasil Pengolahan Data oleh Peneliti

## Asumsi Autokorelasi
Prediksi  faktor  yang  mempengaruhi jumlah  kematian  ibu  di  Provinsi  Jawa Timur  tinggi  dengan  regresi  panel, ditetapkan bahwa variabel dependen adalah jumlah  kematian  ibu  tiap  Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur sedangkan variabel independen  yang  diteliti  adalah  eklamsia, perdarahan  hamil,  perdarahan  persalinan, partus  lama,  infeksi,  perdarahan  nifas, anemia dan persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan.  Analisis  regresi  yang  telah dilakukan  diatas  kemudian  dilihat  asumsi klasiknya agar model regresi yang digunakan  disebut  sebagai  model  terbaik. Asumsi  klasik  yang  selanjutnya  dilakukan adalah  uji  autokorelasi  yang  mempunyai tujuan menguji ada atau tidaknya kesalahan penganggu  dengan  melihat  nilai  statistik Durbin  Watson.  Nilai  statistik  Durbin Watson  pada  penelitian  ini  sebesar 1.807734  dan  nilai  tersebut  mendekati angka  2  sehingga  tidak  terjadi  korelasi serial  pada  data.  Namun,  bila  terjadi korelasi maka yang perlu dilakukan adalah menggunakan  uji  Breush  Godfery  LM (BGLM) untuk melihat korelasi serial.

## Uji Chow Test
Uji chow  test merupakan  uji  yang menentukan  model  terbaik  antara common effect dan fixed  effect. Hasil  dari  uji chow test menunjukkan bahwa nilai cross section F memiliki nilai probability sebesar 0.0000 dan  nilai  tersebut  lebih  kecil  dari  α  (0.05) sehingga model terbaik yang terpilih adalah fixed effect model .

## Uji Hausman Test
Hausman  Test merupakan  uji  yang menentukan  model  terbaik  antara fixed effect dengan random  effect  model. Hasil dari hausman test menunjukkan bahwa nilai cross  section  random memiliki  nilai probability sebesar  0.0001  dan  nilai tersebut  lebih  kecil  dari  α  (0.05)  sehingga model  terbaik  yang  terpilih  adalah fixed effect model .

## Model Regresi Panel
Model  regresi  panel  yang  terpilih setelah melakukan chow test dan hausman test adalah fixed effect model . Setelah model regresi  panel  yang  terbaik  terpilih  maka dilakukan analisis regresi panel menggunakan  model  terbaik.  Hasil  dari analisis regresi panel dengan menggunakan model  terbaik fixed  effect  model terdapat pada tabel 5.4.

## Tabel 5.4. Analisis Regresi Panel dengan
Fixed Effect Model Variabel Nilai Probabilitas X 1 (Eklamsia) 0,0029 X 2 (Perdarahan Hamil) 0,1411 X 3 (Perdarahan Persalinan) 0,4271 X 4 (Partus Lama) 0,0051 X 5 (Infeksi) 0,5520 X 6 (Perdarahan Nifas) 0,4112 X 9 (Riwayat Anemia) 0,5042 X 10 (Penolong  Persalinan oleh Nakes) 0,5436 C (konstanta) 0,0053 Sumber:  Pengolahan  Data  Sekunder  oleh Peneliti
Berdasarkan tabel 5.4 dapat diketahui nilai  probabilitas  setiap  variabel  dalam mempengaruhi  jumlah  kematian  ibu  yang tinggi  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Nilai tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan nilai  dari  α  (0.05)  sehingga  terlihat  bahwa yang  mempengaruhi  signifikan  terhadap jumlah kematian ibu yang tinggi di Provinsi Jawa  Timur  adalah  eklamsia  dan  partus lama.
Berdasarkan output hasil  eksekusi diperoleh  nilai  estimasi  parameter  model regresi  panel  sebagai berikut:
y = μ + 17,68813 + 0,011876x
− 0,012421x $ dengan i menyatakan
indeks kabupaten/kota  dan t menyatakan  indeks waktu  ke- t (tahun).  Model  tersebut menunjukkan bahwa apabila sebesar 0,011876  eklampsia  dan  0,012421  partus lama  akan  meningkatkan  jumlah  kematian ibu di provinsi Jawa Timur.
Dari hasil statistic diperoleh nilai R-square
82,9%. Berdasarkan R-square yang diperoleh  dapat  diinterpretasikan  bahwa variabilitas jumlah kematian ibu yang tinggi di  provinsi  Jawa  Timur  dapat  dijelaskan dengan sangat baik oleh variabel prediktor yang  berpengaruh  yaitu  eklampsia  dan partus lama sebesar 82,9%.
Selanjutnya untuk mengetahui
pengaruh variabel prediktor secara serentak terhadap variabel respon dilakukan
pengujian serentak dengan hipotesis sebagai berikut:
: % = % = % & = % $ = % ' = % ( = % = 0 (kesebelas  variabel  prediktor secara serentak tidak berpengaruh terhadap variabel respon) : minimal ada satu % ≠ 0 dengan i = 1,2,3,4,5,6,9,10 (minimal  ada  satu  variabel  prediktor  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel respon).
Hasil  uji  hipotesis  pada  tingkat signifikansi * sebesar  0,05  dengan menggunakan software diperoleh output diperoleh  nilai  statistik  uji    sebesar F 19,552dan P-value sebesar 0,000 sehingga keputusan yang diambil yaitu tolak H 0 dan dapat disimpulkan bahwa minimal ada satu variabel prediktor yang berpengaruh signifikan pada variabel respon.

## PEMBAHASAN
Faktor  yang  Signifikan  Mempengaruhi Jumlah  Kematian  Ibu  di  Provinsi  Jawa Timur
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan menggunakan  regresi  data  panel  dapat diketahui bahwa faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu tinggi di Provinsi Jawa Timur yaitu eklampsi dan partus lama. Nilai signifikan  dari  eklampsia  sebesar  0,0029 dengan koefisien eklampsi sebesar 0,01187 yang  berarti  jika  eklampsia  mengalami peningkatan sebesar satu satuan maka akan meningkatkan peluang jumlah kematian ibu sebesar  0,01187.  Hal  ini  disebabkan eklamsia  merupakan  salah  satu  penyebab utama morbiditas dan mortalitas perinatal di Indonesia.  Kejadian  eklamsia  dipengaruhi oleh  berbagai  faktor  risiko  eklampsia meliputi  status  primigravida  (kehamilan pertama),  kehamilan  kembar,  diabetes, hipertensi  yang  telah  ada  sebelumnya, preeklampsia pada kehamilan sebelumnya, riwayat preeklampsia dalam keluarga (Fibriana, 2007).
Partus lama merupakan fase akhir dari persalinan yang mengalami kemacetan dan berlangsung  lama  lebih  dari  24  jam sehingga  timbul  komplikasi  pada  ibu. Penyebab  dari  partus  lama  dikarenakan kelainan  letak  janin,  kelainain  letak panggul, kelainan his, pimpinan partus yang
salah, janin terlalu besar, ketuban pecah dini dan  perut  ibu  gantung  (Maharani,  2010). Berdasarkan  hasil  penelitian.  partus  lama memiliki pengaruh tehadap jumlah kematian  ibu  sebesar  0,0051  dengan koefisien -0,012421. Pengaruh yang negatif pada  variabel  partus  lama  ini  menandakan bahwa  di  Provinsi  Jawa  Timur  variabel partus lama mempengaruhi kematian ibu di Provinsi  Jawa  Timur  namun  belum  tentu mengakibatkan  jumlah  kematian  ibu  di Provinsi Jawa Timur tinggi. Data dari Dinas
Kesehatan Provinsi Jawa Timur menunjukkan  bahwa  ibu  hamil  yang mengikuti ANC sudah mencapai 80% yang berarti bahwa masyarakat telah melakukan pencegahan agar tidak mengalami komplikasi  serius  yang  berujung  pada kematian.
Faktor yang Tidak Signifikan
Mempengaruhi Jumlah Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur
Hasil penelitian regresi panel menunjukkan bahwa ada beberapa faktor yang tidak signifikan mempengaruhi kematian ibu yaitu perdarahan hamil, perdarahan persalinan, perdarahan nifas, infeksi, anemia dan penolong persalinan oleh tenaga kesehatan.
Tabel 6.2 Hasil Nilai signifikansi Variabel X terhadap Y
Variabel Signifikansi Perdarahan hamil 0.1411 Perdarahan Persalinan 0.4271 Infeksi 0.5520 Perdarahan Nifas 0.4112 Anemia 0.5042 Persalinan oleh Nakes 0.5436 Sumber: Hasil Pengolahan Data Sekunder oleh Peneliti Tabel 6.2 menunjukkan bahwa variabel  perdarahan  hamil,  perdarahan persalinan,  perdarahan  nifas,  infeksi,  dan anemia memiliki nilai signifikansi melebih α  (0.05)  yang  berarti  bahwa  variabel tersebut tidak mempengaruhi jumlah
kematian  ibu  yang  tinggi  di  Provinsi Jawa Timur.
Perdarahan  selama  kehamilan  dibagi menjadi  perdarahan  trimester  I  yaitu perdarahan yang terjadi di awal kehamilan, perdarahan  trimester  II  disebabkan  partus prematurus,  solusio  plasenta,  mola  dan inkompetensi servik, sedangkan perdarahan trimester  III  yaitu  perdarahan  setelah  29 minggu  atau  lebih  dan  disebabkan  oleh slusio plasenta atau plasenta previa.
Perdarahan persalinan atau perdarahan pasca persalinan primer terkjadi dalam  24  jam  pertama.  Perdarahan persalinan ini disebabkan oleh atonia uteri, retensio plasenta, retensio sisa plasenta dan robekan  jalan  lahir.  Kedua  perdarahan tersebut tidak signifikan dalam mempengaruhi tingkat jumlah kematian ibu di Provinsi Jawa Timur yang tinggi.  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur melaporkan dari tahun 2009 – 2014 jumlah ibu  bersalin  yang  ditolong  oleh  tenaga kesehatan seperti dokter spesialis kandungan,  bidan  dan  perawat  telah mencapai hampir 600.000 ibu dari 650.000 ibu  yang  hamil.  Jumlah  kasus  ibu  yang mengalami  perdarahan  hamil  dan  bersalin dari  tahun  2009  –  2014  terdapat  di kabupaten Malang dengan kasus sekitar 300 kasus  dan  yang  terendah  adalah  kota  Batu dengan  kasus  sekitar  10  kasus.  Beberapa kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur memeliki  kasus  perdarahan  hamil  dan bersalin  dengan  jumlah  ratusan  hingga satuan. Hal ini yang menyebabkan variabel perdarahan  hamil  dan  persalinan  tidak signifikan terhadap jumlah kematian ibu di Provinsi Jawa Timur.
Perdarahan nifas merupakan perdarahan  yang  terjadi  pasca  persalinan setelah  24  jam  pertama.  Penyebabnya adalah  penyusutan  rahim  yang  tidak  baik dan  plasenta  yang  tertinggal.  Perdarahan nifas tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah  kematian  ibu  di  Provinsi  Jawa Timur.  Hal  ini  disebabkan  ibu  nifas  telah melakukan  kunjungan  nifas  dan  dari laporan  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Timur menunjukkan bahwa dari tahun 2009 –  2014  persentase  ibu  yang  melakukan kunjungan  nifas  rata-rata  sebesar  94.43%
yang berarti bahwa ada sekitar 94 – 95 ibu yang  melakukan  kunjungan  nifas  dari  100 ibu yang sedang nifas.
Variabel yang tidak signifikan lainnya  adalah  infeksi  dan  anemia.  Infeksi kehamilan merupakan
masuknya mikroorganisme  pathogen  ke  dalam  tubuh ibu  hamil  yang  menyebabkan  gejala penyakit. Penyebabnya adalah abortus yang terinfkesi,  misalnya  infeksi  sekitar  uterus yang  terjadi  pada  tiap  abortus,  biasanya lebih  sering  terjadi  tanpa  memperhatikan asepsis  dan  antisepsis  (Lestari,  2009). Infeksi  kehamilan  di  Provinsi  Jawa  Timur tidak  mempengaruhi  jumlah  kematian  ibu yan  tinggi.  Hal  ini  disebabkan  karena mayoritas  ibu  hamil  di  Jawa  Timur  telah memeriksakan  dan  melakukan  proses persalinan  di  tenaga  kesehatan  sehingga apabila  terdapat  komplikasi  bisa  ditolong oleh  tenaga  kesehatan  yang  kompeten. Haryono  (2006)  juga  menjelaskan  bahwa berkat  kemajuan  dalam  bidang  anesthesia, teknik operasi, pemberian cairan infus dan transfuse  dan  peranan  antibiotic  yang semakin meningkat, penyebab kematian ibu karena  perdarahan  dan  infeksi  dapat diturunkan  secara  nyata.  Selain  infeksi, variabel  yang  tidak  signifikan  adalah anemia. Anemia pada ibu hamil merupakan kondisi ibu hamil yang memiliki kadar Hb kurang dari 11g%. berdasarkan hasil regresi panel, variabel anemia tidak mempengaruhi jumlah kematian ibu yang tinggi di Provinsi Jawa  Timur.  Hal  ini  disebabkan  karena 77,15% ibu hamil telah mengonsumsi tablet Fe agar anemia tidak terjadi pada ibu hamil. Penelitian  dari  Nurhidayati  (2013)  juga menyimpulkan bahwa semakin baik kecukupan  konsumsi  tablet  Fe,  maka tingkat kejadian anemia semakin rendah.
Variabel  selanjutnya  yang  tidak signifikan  adalah  persalinan  ditolong  oleh tenaga  kesehatan.  Persalinan  yang  aman dilakukan  oleh  tenaga  kesehatan  yang kompeten  yaitu  doker  spesialis  kebidanan, dokter  dan  bidan  (Sufiawati,  2012). Sufiawati,  2012  dalam  skripsinya  juga menjelaskan  prinsip  penolong  persalinan oleh tenaga kesehatan yaitu:
1. Pencegahan infeksi
2. Metode pertolongan persalinan yang sesuai standar
3. Merujuk  kasus  yang  tidak  dapat ditangani ke tingkat pelayanan yang lebih tinggi
4. Melaksanakan  Inisiasi  Menyusui Dini (IMD)
5. Memberikan  Injeksi  Vit.  K  1  dan salep mata pada bayi baru lahir Adanya  penolong  persalinan  oleh  tenaga kesehatan  bisa  meminimalisir  kejadian infeksi  juga  perdarahan  sehingga  bisa menekan jumlah kematian ibu yang tinggi. Berdasarkan teori faktor yang mempengaruhi kematian ibu oleh McCarthy and Maine 1992 (Windhu, 2015), persalinan  ditolong  oleh  tenaga  kesehatan terdapat pada kelompok determinan antara. Determinan  antara  merupakan  faktor  yang tidak  secara  langsung  mempengaruhi kematian  pada  ibu  namun  determinan antara  dapat  mempengaruhi  determinan dekat  dalam  hal  mempengaruhi  kematian ibu.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil analisis menggunakan regresi panel dengan menggunakan model terbaik yaitu dengan fixed effect model didapatkan model
y = μ + 17,68813 + 0,011876x
− 0,012421x $
dengan i menyatakan indeks kabupaten/kota  dan t menyatakan indeks waktu ke- t (tahun).
2. Hasil  uji  hipotesis  pada  tingkat signifikansi * sebesar 0,05
diperoleh  nilai  statistik  uji    sebesar F 19,552  dan P-value sebesar 0,000 sehingga  keputusan  yang  diambil yaitu tolak H 0 dan dapat disimpulkan  bahwa  minimal  ada satu  variabel  independen  yang berpengaruh
signifikan pada variabel  dependen  dan  variabel independen yang berpengaruh adalah eklamsia dan partus lama.

## Saran
Berdasarkankesimpulan  tersebut,  peneliti dapat memberikan beberapa masukan untuk Dinas  Kesehatan  Jawa  Timur  sebagai berikut:
1. Lebih  memperhatikan  wilayah  – wilayah  yang  memiliki  jumlah kematian  ibu  yang  tinggi  seperti kabupaten Jember dan kota Surabaya  terutama  untuk  kasus eklamsia dan partus lama.
2. Melakukan studi banding di wilayah yang memiliki jumlah kematian ibu rendah  agar  tenaga  kesehatan  bisa saling  tukar  informasi  tentang  cara menekan jumlah kematian ibu.
3. Pada  kasus  eklampsia  sebaiknya petugas  kesehatan  melaksanakan pendampingan  ibu  hamil  dengan rutin  mengunjungi  ibu  hamil  agar kondisi setiap ibu hamil terpantau.
4. Pada kasus partus lama, memberikan pelatihan untuk tenaga kesehatan  mengenai  tanda  partus lama  sehingga  apabila  ibu  bersalin mengalami  partus  lama,  maka  ada tindakan medis yang cepat membantu.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam, dkk. 2014. Hubungan Karakteristik Antenatal  Care  (ANC)  dengan Kematian Ibu. Tersedia di <karyailmiah.unisba.ac.id> [7 Februari 2016] Aeni, N. 2013. Faktor Risiko Kematian Ibu. Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional  vol.  7  no.  10.  Tersedia  di <jurnalkesmas.ui.ac.id> [30 Desember 2015] Aksari,  F.  2015.  Perbandingan  Ketepatan Klasifikasi  Kasus  Kanker  Serviks Menggunakan Regresi Logistik Biner dan Support Vectore Machine (SVM). Skripsi. Surabaya: Universitas Airlangga Apriliawan,  dkk.  2013.  Pemodelan  Lanju Inflasi  di  Provinsi  Jawa  Tengah Menggunakan  Regresi  Data  Panel. Jurnal Gaussian Vol. 2 No. 4 pp 301 – 321. Tersedia di
<portalgaruda.org>  [30  Desember 2015]
Ardhiani,  A.  2012.  Pengaruh  Pelayanan Kesehatan  Bayi  Angka  Kematian Bayi  di  Provinsi  Banten  Periode 2011-2012  (Analisis  Panel  Data Provinsi  Banten)  [pdf].  Tersedia  di <www.scribd.com>  [9  November 2015] Badan  Pusat  Statistik  Jatim.  2014.  Lporan Eksekutif Evaluasi Pencapaian Millenium Development Goals (MDGs) Jawa Timur 2014. Surabaya:  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Jawa Timur Budijanto, D. 2015. Populasi, Sampling dan Besar Sampel. Tersedia di<www.risbinkes.litbang.depkes.g o.id> [20 Desember 2015]
Ciptaningsih,  A.  2010.  Analisis  Pengaruh Saham,  Volume  Perdagangan,  dan Variansi  Return  Saham  terhadap Bid Ask Spread pada Masa Sebelum dan  Sesudah  Stock  Split  (Studi Kasus  pada  Perusahan  Manufaktur yang  Listing  di  BEI  pada  Periode 2003 – 2009). Tersedia di <eprints.undip.ac.id> [30 Desember 2015]
Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur. 2012.  Profil  Kesehatan  Provinsi Jawa Timur tahun 2012. Tersedia di <depkes.go.id> [22 Maret 2016] Direktorat  Bina Gizi Kesehatan  Ibu. 2013. Rencana Aksi Percepatan Penurunan  Angka  Kematian  Ibu  di Indonesia. Tersedia di <gizikia.depkes.go.id> [30 Desember 2015] Direktorat  Bina  Kesehatan  Ibu.  2013. Upaya Percepatan Penurunan Angka  Kematian  Ibu.  Tersedia  di <kesehatanibu.depkes.go.id> [7 Februari 2016] Efendi, H.S. 2014. Penerapan Regresi Panel dalam Mengetahui Pengaruh Profitabilitas  terhadap  Dividend Payout Ratio (DPR) pada Perusahaan Manufaktur. Tersedia di <statistik.student.journal.ub.ac.id>
[9 November 2015]
Fibriana,  A.  2007.  Faktor  –  Faktor  Risiko yang Mempengaruhi Kematian Maternal  (studi  kasus  di  kabupaten Cilacap). Tesis. Tersedia di <core.ac.uk> [30 Desember 2015] Gujarati,  2015.  Econometrics  By  Example second  edition  page  326.  UK: Palgrave. Tersedia di <books.google.co.id>  [9  November 2015] Gujarati, 2004. Basic Econometrics, fourth
edition  page  341  –  471.  NYC:  The McGraw-Hill  Companies.  Tersedia di <https://docs.google.com/file/d/0B6 1KSjKBWIfscmdkSVF6VF9ONjA /edit> [30 Desember 2015]
Haryono,  R.  2006.  Upaya  Menurunkan Angka Kesakitan dan Angka Kematian Ibu pada Penderita Preeklampsia  dan  Eklampsia.  E- book. Tersedia di http://library.usu.ac.id/download/e- book/Haryono.pdf [15 Juli 2016] Hsiao, Cheng. 2014. Analysis of Panel Data third  edition  page  464.  USA: Cambridge University Press. Tersedia di <http://assets.cambridge.org/97811 070/38691/frontmatter/9781107038 691_frontmatter.pdf>  [9  November 2015]
Iqbal, M. 2015. Regresi Data Panel [online].
Tersedia  di  <dosen.perbanas.id>  [9 November 2015] Jaya,  dan  Neneng.  2009.  Kajian  Analisis Regeresi dengan Data Panel.
Tersedia  di  <eprints.uny.ac.id>  [30
Desember 2015]
Kemenkes  RI.  2010.  Pedoman  Pelayanan Antenatal  Terpadu.  Tersedia  di <www.kesehatanibu.depkes.go.id> [12 November 2015]
Maharani,  Putri.  2010.  Laporan  Kasus Obstetri  Partus  Kasep.  Tersedia  di <http://dokumen.tips/documents/pa rtus-lama.html> [2 Juli 2016] Melliana  dan  Ismaini.  2013.  Analisis Statistika Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa
Timur dengan Menggunakan
Regresi Data Panel. Jurnal Sains dan Seni  POMITS  Vol.  2  No.  2.
Tersedia  di  <portalgaruda.org>  [30 Desember 2015] Mirza,  D.  2012.  Pengaruh  Kemiskinan, Pertumbuhan Ekonomi, dan Belanja Modal terhadap Indeks Pembangunan  Manusia  di  Jawa Tengah  tahun  2006  –  2009. Economics  Development  Analysis Journal  Vol.1  No.1.  tersedia  di <journal.unnes.ac.id> [30 Desember 2015]
Nurhidayati,  R.H.  2013.  Analisis  Faktor
Penyebab  Terjadinya  Anemia  pada Ibu  Hamil  di  Wilayah  Kerja Puskesmas  Tawangsari  Kabupaten Sukoharjo. Naskah Publikasi. Tersedia di http://eprints.ums.ac.id/24138/12/0 2._NASKAH_PUBLIKASI.pdf  [15 Juli 2016] Nurmalasari. 2014. Aplikasi Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA) untuk Peramalan Jumlah  Kasus  Perceraian.  Skripsi. Surabaya: Universitas Airlangga
Pangestika, S. 2015. Aalisis Estimasi Model
Regresi Data Panel dengan Pendekatan  Common  Effect  Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan  Random  Effect  Model  (REM). Skripsi. Tersedia di <lib.unnes.ac.id>[30 Desember 2015] Rosadi,  Dedi.  2012.  Ekonometrika  dan Analisis  Runtun  Waktu  Terapan dengan  Eviews.  Yogyakarta:  Andi Yogyakarta
Sembodo,  H.  2013.  Pemodelan  Regresi Data  Panel  pada  Pendapatan  Asli Daerah  (PAD)  dan  Dana  Alokasi Umum  (DAU)  terhadap  Belanja Daerah (kasus pada Kabupaten/Kota di  Jawa  Timur  dengan  Tingkat Pertumbuhan  Ekonomi  Rendah). Tersedia di
<http://statistik.studentjournal.ub.ac .id/index.php/statistik/article/viewF ile/78/78> [23 November 2015]
Sihombing,  F.  2012.  Pengaruh  Faktor
Predisposisi, Kebutuhan dan Pemungkin  Ibu  Hamil  terhadap Pemanfaatan Antenatal Care (ANC) di Wilayah Kerja Puskesmas Simpang Limun Kota Medan. Tesis.
Tersedia  di  <repository.usu.ac.id> [12 November 2015] Silalahi,  dkk.  2014.  Analisis  Ketahanan Pangan  Provinsi  Sumatera  Utara dengan Metode Regresi Data panel. Saintia Matematika, 02 (03), pp. 237 – 251. Tersedia di <https://www.google.co.id/url?sa=t &rct=j&q=&esrc=s&source=web& cd=1&ved=0ahUKEwiwr8apiPHN AhUMso8KHZwWAOQQFggcMA A&url=http%3A%2F%2Fjurnal.us u.ac.id%2Findex.php%2Fsmatemat ika%2Farticle%2Fdownload%2F51 54%2Fpdf&usg=AFQjCNFcLA7Bi 61SuOXDs- oA9ZIPOGHLXQ&sig2=zI2VyR3
bG6ZiW4ZIWcYJ5w> [29 Desember 2015] Sufiawati, Wati. 2012. Faktor – Faktor yang Berhubungan  dengan  Pemilihan Tenaga  Penolong  Persalinan  di Puskesmas Cibadak Kabupaten Lebak Provinsi Banten Tahun 2012. Skripsi. Universitas Indonesia. Tersedia di: <http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/ 20317227-S- Wati%20Sufiawati.pdf> [2 Juli 2016] Sukartika.  2009.  Analisis  Regresi  Data Panel pada Return Saham Abnormal.  Skripsi.  Tersedia  di <digilib.uns.ac.id>  [30  Desember
2015]