## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI UNMET NEED KB DI PROVINSI BENGKULU TAHUN 2015 DENGAN PEMODELAN REGRESI LOGISTIK BINER *
Abyan Rai 1 , Reza Rizky Ramadhan 2
1 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, 15.8453@stis.ac.id
2 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, 15.8847@stis.ac.id
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 2 No 1 (2018), 46 - 55
Copyright © 2018 Abyan Rai and Reza Rizky Ramadhan.  This is an open-access article distributed under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Indonesia failed to reach the target to reduce the percentage of unmet need KB in 2015.    Province  of  Bengkulu  which  has  almost  20%  of  family  planning  services  from government,  has  a  high  unmet  need  percentage.  The  purpose  of  this  research  is  to determine the factors that affect status of unmet need KB of women aged 15-49 years in Bengkulu 2015. Data in this study obtained from Susenas 2015. The result showed that 21,34% of women aged 15-49 years in Bengkulu in 2015 was unmet need KB and 78,65% was not unmet need KB. Using binary logistic regression, the result showed that the age of women, number of surviving children, education of women aged 15-49 years, and type of residence have a significant effect on status of unmet need KB. Socialization of family planning program on Bengkulu is needed to reduce the percentage of unmet need  KB  of  women  aged  15-49  years  on  Bengkulu. Further  research  is  suggested  to use other independent variables and see spatial correlation in Province of Bengkulu.
Keywords : unmet need KB, binary logistic, family planning, contraception, susenas.

## 1.  Pendahuluan
Pada  tahun  2010,  Indonesia  merupakan  negara  di  posisi  ke-4  dengan  jumlah penduduk  terbanyak  di  dunia.  BPS  (2013)  menyatakan  bahwa  jumlah  penduduk Indonesia pada saat itu adalah 237,6 juta jiwa. Laju pertumbuhan penduduk Indonesia tahun  2010  sampai  2016  adalah  1,36  yang  berarti  bahwa  setiap  tahun  penduduk Indonesia  bertambah  sebanyak  3  juta  jiwa.  Dengan  menggunakan  hasil  sensus penduduk juga, proyeksi penduduk Indonesia tahun 2035 mencapai 305,6 juta jiwa.
* Received Jan 2018; Accepted Apr 2018; Published online on Apr 2018
Salah satu upaya pemerintah Indonesia dalam mengendalikan populasi penduduk adalah  dengan  menyelenggarakan  program  keluarga  berencana.  Program  keluarga berencana  tertuang  dalam  agenda  prioritas  nawacita,  terutama  pada  agenda  ke-5 yaitu  “Meningkatkan  Kualitas  Hidup  Manusia”  melalui  pembangunan  kependudukan dan  keluarga  berencana.  Program  Keluarga  Berencana  (KB)  diatur  berdasarkan Undang-undang  No.  52  Tahun  2009  tentang  Perkembangan  Kependudukan  dan Pembangunan  Keluarga,  begitu  pula  pada  pengertian  Keluarga  Berencana  sudah ditetapkan (Rismawati, 2014 ) .
Menurut  laporan  kinerja  BKKBN  tahun  2015,  ada  dua  indikator  yang  berhasil mencapai  target.  Indikator  tersebut  adalah  menurunnya  angka  kelahiran  total  dari wanita  usia  subur  dan  meningkatnya  persentase  pemakaian  kontrasepsi.  Namun, masih banyak indikator yang belum mencapai target. Salah satu yang paling utama adalah  belum  tercapainya  target  penurunan  persentase unmet  need yeng  menjadi pemicu atas tidak tercapainya target dari indikator yang lain. Target persentase unmet need KB tahun 2015 adalah 10,6% namun realisasi masih 14,4%.
Unmet  need KB  merupakan  persentase  wanita  kawin  yang  ingin  menjarangkan kelahiran  anak  berikutnya  atau  tidak  ingin  mempunyai  anak  lagi,  tapi  tidak menggunakan alat kontrasepsi (BPS & Macro Internasional ,  2013). Unmet  need KB adalah  kelompok  yang  sebenarnya  sudah  tidak  ingin  mempunyai  anak  lagi  atau menjarangkan  kehamilan  lebih  dari  dua  tahun  namun  tidak  menggunakan  alat  KB apapun (Maulana, 2009).
Persentase unmet need meningkat seiring dengan bertambahnya usia dari wanita subur (BKKBN, 2016). Hal ini didasari oleh wanita di usia yang matang telah mencapai jumlah anak  yang  diinginkan  dan berpikir  bahwa  sudah  tidak memiliki  kemungkinan untuk  hamil  di  akhir  masa  reproduksinya.  Oleh  karena  itu unmet  need terjadi  lebih besar  pada  wanita  di  usia  matang  dan  meningkatkan  resiko  kehamilan  yang  tidak diinginkan  (BKKBN,  2016).  Mengingat  pengaruhnya  terhadap  indikator  lain, penangangan terhadap kasus unmet need KB harus lebih diperhatikan.
Provinsi  Bengkulu  adalah  salah  satu  provinsi  yang  diperhatikan  oleh  pemerintah terkait dengan pelayanan keluarga berencana. Persentase fasilitas kesehatan untuk keluarga  berencana  di  Bengkulu  tahun  2016  mencapai  19,71%.  Angka  ini  bisa dikategorikan besar karena berada di atas persentase secara nasional yaitu 16,66% (Kemenkes RI, 2017). Dengan banyaknya fasilitas pelayananan keluarga berencana, wanita  usia  subur  diharapkan  bisa  lebih  maksimal  dalam  menjalankan  program keluarga berencana.
Namun,  angka unmet  need KB  di  Provinsi  Bengkulu  masih  cukup  besar. Persentase unmet  need di  Bengkulu  pada  tahun  2016  adalah  11,6%.  Angka  ini dikategorikan besar mengingat Jawa Tengah dan Jawa Timur yang memiliki fasilitas layanan  KB  dari  pemerintah  lebih  kecil  dari  Bengkulu  (6,94%  dan  8,92%)  justru memiliki  persentase unmet  need lebih  kecil  dari  Bengkulu.  Persentase unmet  need Jawa Tengah dan Jawa Timur secara berurutan adalah 9,96% dan 9,6% (Kemenkes RI,  2017).  Secara  rasional,  banyaknya  jumlah  fasilitas  pelayanan  KB  akan  lebih meningkatkan jumlah wanita yang menikmati program keluarga berencana.
Kajian  tentang unmet  need KB  di  Provinsi  Bengkulu  menjadi  penting  mengingat fasilitas  pelayanan  KB  di  Bengkulu  tergolong  tinggi  namun  tidak  sejalan  dengan persentase unmet  need KB di  Bengkulu  yang  juga  tinggi.    Selain  itu,  kajian  tentang
unmet need di Bengkulu juga diperlukan mengingat potensi dari unmet need yang bisa memicu  resiko  kehamilan  yang  tidak  diinginkan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  memengaruhi  status unmet need KB wanita usia subur di Provinsi Bengkulu tahun 2015.
Penelitian sebelumnya tentang unmet need KB menyatakan bahwa wanita dengan jumlah anak lebih dari dua memiliki kecenderungan lebih besar untuk berstatus unmet need (Handayanti, 2014). Selain itu, umur dari suami dan istri yang telah berusia lebih dari 35 tahun memiliki total unmet need yang paling besar (Omwango dan Khasakhala, 2013).  Faktor lain yang memengaruhi status unmet need adalah tempat tinggal, wanita yang  tinggal  di  daerah  perdesaan  memiliki  kecenderungan  untuk  berstatus unmet need 1,16  kali  dibanding  responden  yang  tinggal  di  daerah  perkotaan  (Putri  dan Prasetyo,  2013). Pendidikan  wanita  signifikan  memengaruhi  status unmet  need KB, wanita  dengan  pendidikan  minimal  SMA  memiliki  kecenderungan  1,398  kali  untuk berstatus unmet  need penjarangan  kelahiran  dibandingan  wanita  berpendidikan  di bawah SMA (Khasanah, 2017).
Regresi  logistik  adalah  salah  satu  bentuk  dari  regresi  yang  variabel  responsnya bersifat kategorik, variabel penjelas bisa berupa kontinyu maupun kategorik (Agresti, 2002).  Regresi  logistik  biner  adalah  metode  yang  tepat  untuk  diaplikasikan  pada penilitian ini untuk menemukan faktor-faktor yang memengaruhi status unmet need KB wanita usia subur di Provinsi Bengkulu.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yaitu  data  mentah  ( raw  data) hasil  dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) kor di Provinsi Bengkulu tahun 2015 yang dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang memengaruhi status unmet need KB di Provinsi Bengkulu tahun 2015, metode analisis yang digunakan adalah regresi logistik biner. Proses pengolahan data dibantu dengan program SPSS.
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah status unmet need KB wanita usia subur 15-49 tahun di Provinsi Bengkulu. Variabel dependen tersebut dibagi menjadi dua  kategori  yaitu unmet  need KB  dan  bukan unmet  need KB.  Seluruh  variabel independen  adalah  variabel  kategorik.  Kategori  dari  variabel  dependen  dan independen dalam penitian ini disajikan pada Tabel 1. Unit analisis dalam penilitian ini adalah wanita usia subur 15-49 tahun yang menjadi sampel pada Susenas 2015.

## 2.2 Metode Analisis

## Regresi Logistik Biner
Jenis regresi ini menggunakan variabel biner sebagai variabel respons. 1 dan 0 adalah representasi  dari  sukses  dan  gagal  dalam  suatu  percobaan  mengikuti  distribusi bernoulli. Nilai  peluang  dari  percobaan bernoulli ini  adalah 𝑃(𝑌 = 1) = 𝜋 dan 𝑃(𝑌 = 0) = 1 − 𝜋 untuk  setiap 𝐸(𝑌) = 𝜋 (Agresti,  2002).  Model  dari  regresi  logistik biner dengan fungsi logit adalah sebagai berikut:
ln ( 𝜋 1 − 𝜋 ) = 𝛼 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 + 𝜀 (1)
Tabel 1: Variabel penelitian
Variabel Keterangan Status Unmet Need KB (Dependen) 0 : Unmet Need 1 : Met Need Umur 0 : >35 tahun 1 : ≤35 tahun Jumlah Anak Masih Hidup 0 : >2 anak 1 : ≤2 anak Tipe Daerah Tempat tinggal 0 : Perdesaan 1 : Perkotaan Pendidikan Wanita Usia Subur 0 : SMA/setara atau lebih tinggi 1 : SMP/setara atau lebih rendah
Tahapan untuk melakukan analisis regresi logistik biner adalah sebagai berikut:

## a. Estimasi Parameter
Untuk  regresi  linier  dengan  variabel  respons  kontinyu,  metode  yang  tepat  untuk menduga  parameter  adalah  dengan  menggunakan  metode ordinary  least  square (OLS).  Prosedur  dari  metode  ini  adalah  untuk  meminimumkan  nilai  error  sehingga model  yang  dihasilkan  memperlihatkan  pengaruh  murni  dari  variabel  independen. Namun metode OLS tidak bisa digunakaan untuk variabel respons yang bersifat diskrit.
Pendekatan  yang  paling  umum  digunakan  untuk  mengestimasi  model  dengan variabel respons bersifat diskrit adalah metode maximum likelihood ratio (MLE) (Azen dan  Walker,  2011).  Model  dengan  variabel  respons  diskrit  diasumsikan  mengikuti distribusi  selain  distribusi  normal.  Fungsi  likelihood  memungkinan  parameter  dalam model untuk bervariasi sementara yang lainnya konstan.

## b.  Uji Kecocokan Model
Ketika  penduga  untuk  parameter  dalam  model  telah  dihasilkan,  diperlukan  evaluasi kecocokan  dari  model  dengan  menentukan  ketidaksesuaian  antara outcome dari model  dan outcome dari  observasi  (Azen  dan  Walker,  2011).  Hipotesis  yang digunakan:
H 0 : Model sesuai dengan data H 1 : Model tidak sesuai dengan data
Pengujian  kecocokan  model  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Hosmer – Lemeshow test. Statistik uji dari pengujian ini adalah (Hosmer et al. , 2013):
𝐻 = ∑ (𝑂 𝑖𝑗 − 𝐸 𝑖𝑗 ) 2 𝑁 𝑔 𝜋 𝑔 (1 − 𝜋 𝑔 ) 𝐺 𝑔=1 (2)
Keterangan:
O ij : Observasi ke-ij E ij : Nilai harapan ke-ij N g : Total observasi 𝜋 𝑔 : Prediksi dari resiko kecacatan
G : Jumlah kelompok Uji ini mengikuti distribusi chi-square dengan derajat bebas G-2. Hipotesis null akan ditolak  pada  saat  H> 𝜒 2 𝛼,𝑝 atau p-value <  α.  Ketika  hipotesis  null  ditolak,  model dinyatakan tidak cocok dengan data.

## c. Uji Simultan
Pengujian ini menggunakan likelihood ratio test . Hipotesis dari uji ini adalah: H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0 H 1 : Minimal ada satu nilai 𝛽 yang tidak sama dengan 0 Statistik uji dari pengujian ini adalah sebagai berikut (Azen dan Walker, 2011):
𝐺 2 = −2 ln(𝐿 2 ) ln(𝐿 1 ) (3)
Statistik uji ini mengikuti distribusi dari chi-square . Hipotesis null akan ditolak ketika nilai 𝐺 2 > 𝜒 2 𝛼,𝑝 atau  nilai p-value < α. Pada saat hipotesis null ditolak, ada pengaruh secara simultan dari variabel independen terhadap variabel dependen.

## d.  Uji Parsial
Uji Wald mengevaluasi signifikansi dari sebuah parameter dalam model. Hipotesis dari uji ini adalah (Azen dan Walker, 2011):
H 0 : 𝛽 𝑗 = 0 H 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0
Statistik uji dari pengujian ini adalah sebagai berikut:
(𝑧 ∗ ) 2 = [ 𝛽𝑐𝑎𝑝 𝑗 𝑠𝑒(𝛽𝑐𝑎𝑝 𝑗 ) ] ~𝜒 2 𝛼,1 (4)
Distribusi  dari  statistik  uji  ini  mengikuti  distribusi chi-square .  Hipotesis  null  akan ditolak pada saat nilai dari p-value < α atau nilai dari (𝑧 ∗ ) 2 >   𝜒 2 𝛼,1 . Ketika hipotesis null ditolak, parameter tersebut secara signifikan memengaruhi variabel dependen.

## e. Interpretasi Estimasi Parameter Model
Untuk  menginterpretasikan  estimasi  parameter  dari  model,  nilai odds  ratio  ( 𝜃 ) digunakan  untuk  melihat  kecenderungan  variabel  independen  yang  signifikan memengaruhi  variabel  dependen. Odds  ratio menggambarkan  perbandingan  antara odds di  bawah  sebuah  kategori  dengan odds di  atas  kategori  tersebut.  Untuk menghitung nilai odds ratio , digunakan rumus sebagai berikut:
𝜃 = exp (𝛽 𝑗 ) (5)
Odds ratio menggambarkan perubahan kecenderungan setiap penambahan satu unit variabel independen, jika variabel independen tersebut kontinyu, atau perbedaan kecenderungan  antar  kategori,  jika  variabel  tersebut  adalah  variabel  kategorik (Hosmer et al. , 2013).

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Jumlah wanita usia subur di Provinsi Bengkulu yang tercatat pada saat Susenas 2015 adalah 3860 penduduk. Setalah dikategorikan, wanita usia subur di Provinsi Bengkulu lebih banyak berstatus bukan unmet need. Dapat dilihat pada Gambar 1, wanita usia subur di Provinsi Bengkulu yang berstatus bukan met need berjumlah 3036 dari 3860 total wanita usia subur.
Secara  persentase,  wanita  usia  subur  di  Bengkulu  tahun  2015  yang  berstatus unmet need adalah 21,34%. Angka tersebut tergolong besar mengingat hampir satu per empat wanita usia subur di Bengkulu tahun 2015 mengalami unmet need . Grafik status unmet need KB wanita usia subur di Bengkulu disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1: Diagram batang jumlah wanita usia subur di Provinsi Bengkulu tahun 2015 menurut status unmet need KB
Selanjutnya  dilakukan  pemodelan  variabel  dependen  dan  variabel  independen dengan  menggunakan  regresi  logistik  biner  untuk  mendapatkan  faktor-faktor  yang memengaruhi status unmet need wanita usia subur di Bengkulu. Model yang dibentuk adalah sebagai berikut:
ln ( 𝜋 1 − 𝜋 ) =  𝛼 + 𝛽 1 (𝑈𝑚𝑢𝑟) + 𝛽 2 (𝐽𝐴𝑀𝐻) + 𝛽 3 (𝐷𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ) + 𝛽 3 (𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛) + 𝜀 (6)

## 3.1 Uji Goodness of Fit
Hipotesis  null  untuk  uji goodness  of  fit adalah  model  fit  dengan  data.  Uji  ini menggunakan Hosmer-Lemeshow test . Hasil dari uji goodness of fit menunjukan nilai statistik  uji  dari chi-square yang  dihasilkan  adalah  4,389.  Hasil  ini  lebih  kecil
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Unmet Need KB Met Need KB
dibandingkan dengan 𝜒 2 0.05;7 pada saat derajat bebas 7 dan tingkat kepercayaan 95%, yaitu 14,07. Dengan demikian, hipotesis null gagal ditolak, artinya model sudah sesuai dengan data pada saat tingkat kepercayaan 95%.

## 3.2 Uji Simultan
Hipotesis  null  untuk  uji  ini  adalah  koefisien  regresi  logistik  dari  variabel  independen memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  nol.  Artinya,  tidak  ada  variabel  independen  yang signifikan memengaruhi variabel dependen.
Hasil uji simultan dengan menggunakan uji chi-square memberikan nilai chi-square sebesar  103,723  dan p-value sebesar  0,00.  Nilai  tersebut  lebih  besar  dibandingkan dengan  nilai 𝜒 2 0.05;4 yaitu  7,81.  Keputusannya  adalah  tolak  H0  pada  saat  tingkat signifikansi  sebesar  5%.  Artinya  paling  tidak  ada  satu  variabel  independen  yang signifikan memengaruhi variabel dependen saat tingkat signifikansi 5%.

## 3.3 Uji Parsial
Uji parsial dilakukan pada masing-masing variabel independen. Hipotesis null dari uji ini adalah variabel independen tersebut secara tunggal tidak signifikan memengaruhi variabel dependen. Hasil dari uji ini adalah disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2: Hasil uji parsial model
Variabel Wald df Sig Constant 187.328 1 0.00 Umur 12.502 1 0.00 JAMH 33.82 1 0.00 Tipe Daerah 17.571 1 0.00 Pendidikan WUS 27.203 1 0.00
Uji signifikansi model dilakukan dengan uji wald . Berdasarkan Tabel 3, diperoleh nilai signifikansi atau p-value dari masing-masing variabel independen sebesar 0,000. Nilai tersebut lebih kecil apabila dibandingkan dengan α = 5%. Dengan demikian, hasil uji  parsial  memberikan  kesimpulan  tolak  H0.  Artinya  masing-masing  variabel independen dalam penelitian ini signifikan memengaruhi variabel dependen pada saat tingkat signifikansi 5%.

## 3.4 Interpretasi Model
Sebelum melakukan interpretasi model, kekuatan dari model untuk memprediksi juga perlu  diperhitungkan.  Untuk  mendapatkan  informasi  tersebut,  tabel  klasifikasi diperlukan. Tabel klasifikasi dari model disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3 : Klasifikasi Variabel Respons
Observasi Prediksi Persentase kebenaran Status unmet Bukan Unmet Need KB Unmet Need KB Status unmet Bukan Unmet Need KB 3036 0 100 Unmet Need KB 824 0 0 Persentase keseluruhan 78,7
Tabel klasifikasi di atas menunjukan seberapa besar ketepatan model untuk data penelitian. Hasilnya, model yang digunakan memberikan 78,7% ketepatan untuk data dalam  penelitian  ini.  Artinya  model  sudah  memiliki  kekuatan  prediksi  yang  bagus. Berdasarkan  hasil  uji  simultan  dan  uji  parsial,  telah  diperoleh  faktor-faktor  yang signifikan memengaruhi status unmet need wanita usia subur 15-49 tahun di Provinsi Bengkulu. Model dalam penelitian ini adalah disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4: Intersep, Koefisien Regresi, dan Eksponensial Koefisien Regresi
Variabel Β exp(β) Constant -1.392 0.249 Umur -0.319 0.727 JAMH 0.56 1.75 Tipe Daerah 0.371 1.448 Pendidikan WUS -0.44 0.644
Berdasarkan Tabel 4, model dalam penilitian ini dapat dituliskan dalam persamaan sebagai berikut:
ln(𝜋/1 − 𝜋) =   −1.392 − 0.319(𝑈𝑚𝑢𝑟) + 0.56(𝐽𝐴𝑀𝐻) + 0.371(𝐷𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ)
− 0.44(𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛) (7)
Eksponensial dari koefisien regresi adalah nilai odds ratio dari variabel independen tersebut.  Untuk  variabel  umur,  wanita  dengan  usia  lebih  dari  35  tahun  memiliki kecenderungan 1,37 kali untuk berstatus unmet need dibandingkan wanita berusia di bawah atau sama dengan 35 tahun pada saat variabel lain konstan. Artinya semakin bertambah  usia  dari  seorang  wanita  subur,  kecenderungan  untuk  berstatus unmet need semakin  besar  jika  variabel  lain  tetap.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian Omwango dan Khasakhala (2013).
Untuk variabel jumlah anak masih hidup, wanita dengan jumlah anak masih hidup kurang dari atau sama dengan dua memiliki kecenderungan 1,75 kali untuk berstatus unmet need dibandingkan dengan wanita yang memiliki jumlah anak masih hidup lebih dari  dua  pada  saat  variabel  lain  konstan.  Artinya  semakin  sedikit  jumlah  anak  yang masih hidup dari seorang wanita, kecenderungan untuk berstatus unmet need semakin
besar  jika  variabel  lain  konstan.  Hasil  ini  bertolak  belakang  dengan  penelitian  yang dilakukan Handayanti (2014).
Untuk variabel tipe daerah tempat tinggal, wanita usia subur yang tinggal di daerah perkotaan  memiliki  kecenderungan  untuk  berstatus unmet  need 1,448  kali dibandingkan wanita usia subur yang tinggal di daerah perdesaan pada saat variabel lain konstan. Artinya wanita yang tinggal di perkotaan akan memiliki  kecenderungan lebih  besar  untuk  berstatus unmet  need jika  variabel  lain  tetap . Hasil  ini  bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan Putri dan Prasetyo (2013).
Untuk  variabel  pendidikan,  wanita  dengan  pendidikan  SMA/sederajat  atau  lebih tinggi  memiliki  kecenderungan  untuk  berstatus unmet  need 1.552  kali  dibandingkan wanita  dengan  pendidikan  SMP/sederajat  atau  lebih  rendah  pada  saat  variabel  lain konstan.  Artinya  pendidikan  wanita  usia  subur  yang  semakin  tinggi  meningkatkan kecendrungan  untuk  wanita  tersebut  berstatus unmet  need jika  variabel  lain  tetap. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan Khasanah (2017).
Dari koefisien regresi yang diperoleh model, fungsi probabilitas juga bisa dibentuk untuk menjelaskan model. Berikut adalah fungsi probabilitas untuk status unmet need KB WUS di Bengkulu tahun 2015:
 (status unmet) = exp (−1,392−0,319(𝑈𝑚𝑢𝑟)+0.56(𝐽𝐴𝑀𝐻)+0.371(𝐷𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ)−0,44 (𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛)
1−exp (−1,392−0,319(𝑈𝑚𝑢𝑟)+0.56(𝐽𝐴𝑀𝐻)+0.371(𝐷𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ)−0,44 (𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛) (8)
Fungsi  tersebut  menunjukkan  nilai  peluang  dari  wanita  usia  subur  di  Bengkulu tahun  2015  untuk  berstatus unmet  need KB berdasarkan  variabel  indepen  dalam penelitian  ini.  Sebagai  contoh,  wanita  berusia  36  tahun  tinggal  di  pedesaan  yang berpindidikan terakhir SMA dengan jumlah anak masih hidup dua orang akan memiliki peluang berstatus unmet need KB sebesar 77,05%.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas  diperoleh  kesimpulan,  seluruh  variabel independen  dalam  penelitian  ini  yaitu  umur  wanita  usia  subur,  jumlah  anak  yang masih hidup, pendidikan wanita usia subur, dan tipe daerah tempat tinggal signifikan memengaruhi status unmet need KB wanita usia subur di Provinsi Bengkulu.
Variabel  jumlah anak masih  hidup memiliki  kecenderungan  yang  paling tinggi di antara variabel lain dalam memengaruhi status unmet need KB wanita usia subur di Provinsi Bengkulu. Kecenderungan WUS yang memiliki anak kurang dari atau sama dengan dua lebih besar untuk berstatus unmet need dibandingkan WUS yang memiliki anak lebih dari 2.

## Daftar Pustaka
Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed). New Jersey: John Wiley & Sons,
Inc.
Azen, R & Walker, C.M., (2011). Categorical data analisys for the behavioral and social science .  New York: Taylor & Francis Group.
BKKBN  (2016). Laporan  Kinerja  Instansi  Pemerintah  2015 .  Jakarta:  Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional.
BPS  (2013). Proyeksi  Penduduk  Indonesia  2010 –  2035 .  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik RI.
BPS & Macro Internasional (2013). Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2007 . Calverton, Maryland, USA: BPS dan Macro Internasional.
Handayanti,  V.  (2014).  Determinan Unmet  Need KB  Wanita  Usia  15-49  Tahun  di Indonesia (Analisis SDKI 2012). Sekolah Tinggi Ilmu Statistik [Skripsi].
Hosmer, D.W., Lemeshow, S., & Sturdivant, (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed). New York: John Wiley & Sons, inc.
Kemenkes (2017). Data dan Informasi Kesehatan . Jakarta: Kementrian Kesehatan RI.
Khasanah,  A.  U.  (2017).  Determinan  Kejadian Unmet  Need Untuk  Penjarangan Kelahiran di Indonesia Tahun 2012. Sekolah Tinggi Ilmu Statistik [Skripsi].
Maulana, H. D. J. (2009). Promosi Kesehatan. Jakarta: Buku Kedokteran.
Omwango, M. O., & Khasakhala, A. A. (2013). Factors influencing couples’ unmet need for contraception in Kenya. African population studies, 21 (2).
Putri,  D.  M.,  &  Prasetyo,  S.  (2013).  Kebutuhan  KB  Tidak  Terpenuhi  ( Unmet  Need) Pada  Wanita  Menikah  2  Tahun  Pascasalin  (Analisis  Lanjut  Data  SDKI  Tahun 2007).lib.ui.ac.id/detail?id=20346404&lokasi=lokal  diakses  4  Januari  2018  pukul 15.00 WIB.
Rismawati,  S.  (2014). Unmet  Need:  Tantangan  Program  Keluarga  Berencana  Dalam Menghadapi  Ledakan  Penduduk  Tahun  2030 (Doctoral  dissertation,  Universitas Padjadjaran).