## BIOGRAPH-I:  Journal  of  Biostatistics  and  Demographic Dynamic
Volume 1 Issue 1 2021; DOI : 10.19184/biograph-i.v1i2.25369 © 2021 by author. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license
Peramalan  Jumlah  Akseptor  Baru  Metode  Kontrasepsi  Jangka Panjang (MKJP) Kabupaten Jember Menggunakan Analisis Time

## Series
Forecasting  The  Number  of  New  Acceptors  of  Long  Acting  Reversible Contraceptive in Jember District Using Time Series Analysis
Rike Andriyani 1 *, Ni’mal Baroya 2 , Andrei Ramani 3 Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Jember * rikealive03@gmail.com

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Penggunaan Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) sebagai kontrasepsi  efektif  untuk  menurunkan  angka  TFR  masih  jauh  di bawah angka penggunaan non-MKJP.  Perkiraan jumlah akseptor baru  yang  memungkinkan  perlu  dilakukan  untuk  menetapkan langkah yang harus dilakukan sesuai dengan kondisi di masyarakat untuk  meningkatkan  penggunaan  MKJP.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  menentukan  model  peramalan  penggunaan kontrasepsi  jangka  panjang  oleh  akseptor  baru  KB  sehingga hasilnya  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk peningkatan program KB di Kabupaten Jember. Jenis penelitian ini yaitu penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif.  Penelitian dilakukan pada tahun 2020 dengan subjek penelitian akseptor baru MKJP  pada  tahun  2012-2019  di  Kabupaten  Jember.  Peramalan dilakukan  dengan  metode  ARIMA  yang  diolah  melalui  aplikasi Rstudio.  Hasil  menunjukkan  bahwa  faktor  sosial  ekonomi  yang berhubungan  dengan  banyaknya  akseptor  baru  MKJP  adalah persentase  penduduk  perkotaan  (r=  -0,712),  persentase  wanita menikah usia >30 tahun (r= 0,916), dan pendapatan per kapita (r= -0,734).  Model  peramalan  terbaik  untuk  menentukan  banyaknya akseptor  baru  metode  IUD  adalah  ARIMA  (11,1,2).  Model peramalah  terbaik  untuk  menentukan  banyaknya  akseptor  baru metode  implan  adalah  ARIMA  (0,0,8).  Model  peramalan  terbaik untuk menentukan banyaknya akseptor baru MOW adalah ARIMA (0,0,12). Perlu adanya peningkatan pengetahuan mengenai MKJP terutama  IUD  dan  implan  khususnya  pada  wanita  yang  telah berusia  >30  tahun,  perlunya  pemerataan  distribusi  pemberi layanan kontrasepsi, sosialisasi mengenai pentingnya pembatasan kehamilan  pada  masyarakat  dengan  ekonomi  tinggi,  dan  perlu adanya  kesiapan  tenaga  medis  dan  finansial  sebagai  langkah mempersiapkan  akseptor  MOW  yang  kemungkinan  akan meningkat.

## Article History:
Received 22 Maret 2021 Revised form 25 Maret 2021 Accepted
29 Maret 2021
Published online
29 Maret 2021
Kata Kunci: Peramalan; Kontrasepsi; time series; MKJP;
Keywords: Forecasting; Contraceptive; time series; LARC;

## ABSTRACT
The used of  Long  Acting Reversible Contraceptive (LARC) as  an effective  contraceptive  to  reduce  TFR  is  still  far  below  than  non- LARC  use. Estimating  the  number  of new  acceptors  needs  to  be done  to  determine  what  steps  should  be  taken  in  accordance  to increase  the  use  of  LARC.  This  research  was  conducted  to determine a forecasting model for new acceptors of LARC so that
the results can be used as a consideration for improving the family planning  program  in  Jember  Regency.  This  type  of  research  is  a descriptive study with a quantitative approaches. The research was conducted  in  2020  with  the  research  subjects  of  LARC  new acceptors in 2012-2019 in Jember Regency. Forecasting was done by  the  ARIMA  method  which  was  processed  through  the  Rstudio application.  The  results  showed  that  the  socio-economic  factors associated  with  the  number  of  new  acceptors  of  LARC  were  the percentage of the urban population (r = -0.712), the percentage of married women aged >30 years (r = 0.916), and income per capita (r = -0.734). The best prediction model for determining the number of IUD acceptors is ARIMA (11,1,2). The best predictor model for determining the number of implant acceptors is ARIMA (0,0,8). The best forecasting model to determine the number of MOW acceptors is  ARIMA  (0,0,12).  There  are  need  to  increase  the  knowledge  of LARC (especially IUDs and implants) especially for women who are >30 years old, equal distribution of drugstores and health services, socialization  on  the  importance  of  pregnancy  restriction  in  high- economic communities, and the need for the readiness of medical and financial personnel as a step prepare MOW acceptors who are likely to increase.

## PENDAHULUAN
Keluarga Berencana adalah upaya untuk  mengatur  kelahiran  anak,  jarak dan  usia  ideal  melahirkan,  mengatur kehamilan, melalui promosi,
perlindungan,  dan  bantuan,  sesuai dengan hak reproduksi untuk mewujudkan  keluarga  yang  berkualitas
(1). Salah satu upaya dalam mewujudukan program KB yaitu dengan menggunakan alat
kontrasepsi.
Berdasarkan lama penggunaannya, kontrasepsi  dibagi  menjadi  metode kontrasepsi jangka panjang (MKJP) dan non-metode kontrasepsi jangka panjang (non-MKJP). MKJP memiliki lebih banyak  kegunaan  dalam  pemakaiannya dibandingkan  non-MKJP,  seperti  cepat dalam menurunkan angka TFR,
menurunkan  peluang  terjadinya  putus kontrasepsi,  dan  kebanyakan  tidak mengandung hormon (IUD dan sterilisasi) sehingga aman bagi
kesehatan (2).
Dibalik banyaknya manfaat MKJP,
penggunaannya  masih  jauh  di  bawah penggunaan non-MKJP sedangkan
angka unmet need masih tinggi berdasar data  SDKI  2017  yaitu  sebesar  20,6%. Konsep unmet  need sering  dikaitkan dengan supply dan demand yang  tidak seimbang. Angka tersebut juga menggambarkan  keterbatasan  pemberi layanan  dalam  menyediakan  alat  dan obat kontrasesi yang dibutuhkan (3).
Penggunaan  MKJP  di  Kabupaten Jember  dari  tahun  2013  hingga  tahun 2018  mengalami  penurunan  yaitu  dari 26,22%  menjadi  22,68%  (4).  Kesediaan masyarakat  untuk  menjadi  akseptor  KB terutama MKJP dapat disebabkan berbagai  faktor,  salah  satunya  adalah faktor sosial ekonomi.
Tren  penggunaan  MKJP  dapat diketahui  melalui  pola  dari  data time series yang dikeluarkan tiap bulan. Data time  series juga  dapat  memperkirakan jumlah akseptor di masa datang dengan memperhatikan data di tahun sebelumnya. Salah satu metode
peramalan time  series adalah  ARIMA yang  dapat  meramalkan  semua  jenis data time  series walau  prosesnya  data harus distasionerkan dahulu. Tujuan dari
penelitian  ini  yaitu  untuk  menentukan model peramalan penggunaan kontrasepsi jangka panjang oleh akseptor  baru  KB  yang  digunakan  oleh wanita  menikah  di  Kabupaten  Jember tahun  2020-2024  sehingga  hasil  dari peramalan  dapat  digunakan  sebagai bahan  pertimbangan  untuk  peningkatan program KB di Kabupaten Jember.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan  kuantitatif  dengan  jenis penelitian deskriptif. Penelitian
dilaksanakan  di  Dinas  Pemberdayaan Perempuan,  Perlindungan  Anak,  dan Keluarga Berencana Kabupaten Jember. Data yang digunakan adalah data jumlah akseptor  baru  MKJP  (IUD,  implan,  dan MOW)  per  bulan  yang  tercatat  pada tahun 2012-2019.
Variabel dalam penelitian ini bersifat independen, yaitu jumlah akseptor  baru  metode  IUD,  jumlah akseptor  baru  metode  implan,  dan jumlah  akseptor  baru  MOW.  Data dikumpulkan menggunakan lembar checklist  lalu  dianalisis  pola  distribusi data  menggunakan  aplikasi  Rstudio. Peramalan  data  jumlah  akseptor  baru
MKJP tahun 2020-2024 dianalisis
menggunakan analisis time series dengan metode ARIMA.

## HASIL

## Faktor  yang  Berhubungan  dengan Jumlah Akseptor Baru MKJP
Keinginan masyarakat untuk menggunakan  MKJP  tidak  lepas  dari faktor-faktor  eksternal  yang  ada  di masyarakat, seperti faktor sosial ekonomi.  Jumlah  akseptor  baru  MKJP yang dimaksud dalam penelitian ini yaitu MKJP yang digunakan oleh wanita (IUD, implan,  dan  MOW).  Hubungan  faktor sosial  ekonomi  dengan  jumlah  akseptor baru  MKJP  di  Kabupaten  Jember ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Jumlah akseptor baru MKJP cenderung menurun dari  tahun  2012-2019  yaitu  dari  16.487 pada  tahun  2012  menjadi  10.933  pada tahun 2019 sedangkan variabel lain dari tahun  2012-2019  cenderung  mengalami peningkatan  (Tabel  1).  Faktor  sosial ekonomi  yang  berhubungan  dengan banyaknya  akseptor  baru  MKJP  di Kabupaten  Jember  adalah  persentase penduduk perkotaan (r= -0,712),
persentase  wanita  menikah  usia  >30 tahun (r=0,916), dan PDB per kapita (r=- 0,734).
Tabel 1. Hubungan Faktor Sosial Ekonomi dengan Jumlah Akseptor Baru MKJP
Tahun Jumlah Akseptor Baru MKJP IPG Persentase Penduduk Kota Persentase Wanita Menikah Usia >30 Tahun Persentase Wanita Berdasar Status Pekerjaan PDB Per Kapita 2012 16.487 83,07 45,03 3,16 42,73 17.456.152,00 2013 16.179 83,44 45,73 3,15 45,60 18.919.766,00 2014 15.403 83,74 46,42 3,79 40,87 21.131.683,00 2015 7.247 83,55 47,11 1,77 41,45 23.421.138,00 2016 10.445 - 47,85 2,54 - 25.842.365,00 2017 8.591 84,32 48,59 2,08 49,01 27.730.284,00 2018 9.279 84,23 49,32 1,81 49,01 29.555.167,00 2019 10.933 84,30 50,06 2,28 48,03 31.515.588,00 p- value 0,126 0,047 0,003 0,628 0,037 r -0,633 -0,712 0,916 -0,203 -0,734
Persentse  penduduk  perkotaan dan  PDB  per kapita memiliki  hubungan yang berbanding terbalik dengan
banyaknya akseptor baru MKJP. Semakin tinggi nilai persentase penduduk perkotaan maka
kemungkinan  jumlah  akseptor  MKJP semakin  rendah.  Begitu  pula  dengan faktor  PDB  per  kapita.  Persentase wanita menikah usia >30 tahun memiliki hubungan  yang  searah  dengan  jumlah akseptor    baru  MKJP  yang  artinya semakin banyak wanita menikah (PUS) yang berusia 30 tahun ke atas, semakin tinggi pula keinginan untuk menggunakan  MKJP  sehingga  jumlah akseptor  baru  MKJP  semakin  tinggi (Tabel 1).

## Peramalan Akseptor Baru KB Metode IUD Kabupaten Jember 2020-2024
Peramalan  akseptor  baru  KB
metode
IUD diawali dengan mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan, berupa  data  jumlah  akseptor  baru  KB metode IUD selama 96 bulan dari tahun 2012-2019. Data yang terkumpul dibuat dalam  bentuk  grafik  untuk  melihat  pola penggunaan KB metode IUD selama 96 bulan  di  Kabupaten  Jember.  Jumlah akseptor  baru  KB  metode  IUD  selama 96 bulan adalah sebanyak 33.671 orang. Data akseptor baru KB metode IUD tidak stasioner  dalam  varian  setelah  dicek melalui  uji  Tukey  sehingga  perlu ditransformasi. Lambda yang dihasilkan yaitu  sebesar  -0,8.  Data  akseptor  baru KB  metode  IUD  ditransformasikan melalui formula:
𝑥 ′ = −1  ×   𝑥 𝑙𝑎𝑚𝑏𝑑𝑎
Setelah  dilakukan  analisis  plot ACF, data akseptor baru KB metode IUD tidak  stasioner  dalam  rataan,  sehingga perlu differencing .  Data  yang  telah  di- differencing dilakukan  analisis  plot
autokorelasi
(ACF) dan partial autokorelasi (PACF) untuk menentukan ordo MA(q) dan AR(p). Diketahui bahwa ordo  MA(q)  yang  dihasilkan  yaitu: q((0,1,2,12). Ordo AR(p) yang dihasilkan yaitu:  p(0,1,2,4,5,11).  Berikut  ini  model alternatif  akseptor baru KB metode IUD:
Tabel 2. Model alternatif ARIMA Akseptor
Baru Metode IUD Kabupaten Jember Model Residual normal Unit root AIC ARIMA (0,1,1) - - -776,13 ARIMA (0,1,2) - - -779,16 ARIMA (0,1,12) - - -776,17 ARIMA (1,1,0) - - -757,31 ARIMA (1,1,1) - - -778,15 ARIMA (1,1,2) - - -777,59 ARIMA (1,1,12) - - -776,84 ARIMA (2,1,0) - - -766,69 ARIMA (2,1,1) - - -777,24 ARIMA (2,1,2) - - -775,59 ARIMA (2,1,12) - - -774,92 ARIMA (4,1,0) - - -772,87 ARIMA (4,1,1) - - -774,40 ARIMA (4,1,2) - - -780,34 ARIMA (4,1,12) - √ -776,74 ARIMA (5,1,0) - - -775,09 ARIMA (5,1,1) - - -773,09 ARIMA (5,1,2) - - -772,07 ARIMA (5,1,12) - √ -775,21 ARIMA (11,1,0) - √ -779,24 ARIMA (11,1,1) - √ -778,43 ARIMA (11,1,2) √ √ -777,58 ARIMA (11,1,12) - √ -773,64 Model terbaik akseptor baru metode  IUD  adalah  ARIMA  (11,1,2). Model  terbaik  adalah  model  yang memiliki  residual  normal,  memiliki  unit root, dan nilai AIC terkecil (Tabel 2).

## Peramalan Akseptor Baru KB Metode Implan Kabupaten Jember 2020-2024
Data  jumlah  akseptor  baru  KB metode  implan  selama  96  bulan  dari tahun 2012-2019 yang terkumpul sebanyak  54148  orang.  Data  akseptor baru  metode  implan  tidak  stasioner dalam varian setelah dilakukan pengecekan  melalui  uji  Tukey.  Lambda
yang  dihasilkan  yaitu  sebesar  0,275 sehingga data ditrasnformasikan melalui formula :
𝑥 ′ =   𝑥 𝑙𝑎𝑚𝑏𝑑𝑎
Setelah  dilakukan  analisis  plot ACF diketahui bahwa data akseptor baru metode implan yang telah ditransformasi stasioner  dalam  rataan  sehingga  tidak perlu dilakukan differencing. Ordo MA(q) yang  dihasilkan  berdasarkan  plot  ACF yaitu  q(0,1,8,10,17).  Ordo  AR(p)  yang dihasilkan  berdasarkan  analisis  plot PACF  yaitu  p(0,1,8).  Berikut  ini  model alternatif  akseptor  baru  KB  metode implan yaitu:

## Tabel 3. Model alternatif ARIMA
Akseptor Baru Metode Implan Kabupaten Jember Model Residu normal Unit root AIC ARIMA (0,0,1) - √ 323,65 ARIMA (0,0,8) √ √ 330.84 ARIMA (0,0,10) - - 330,33 ARIMA (0,0,17) √ √ 335,76 ARIMA (1,0,0) - √ 323,33 ARIMA (1,0,1) - √ 325,33 ARIMA (1,0,8) - √ 331,44 ARIMA (1,0,10) - - 331,70 ARIMA (1,0,17) √ √ 337,71 ARIMA (8,0,0) - √ 329,12 ARIMA (8,0,1) - √ 329,53 ARIMA (8,0,8) - - 332,13 ARIMA (8,0,10) - - 332,77 ARIMA (8,0,17) √ - 345,97 Model terbaik akseptor baru metode  implan  adalah  ARIMA  (0,0,8). Model  terbaik  adalah  model  yang memiliki  residual  normal,  unit  root,  dan nilai AIC terkecil (Tabel 3).

## Peramalan Akseptor Baru KB Metode MOW Kabupaten Jember 2020-2024
Data  akseptor  baru  MOW  tahun 2012-2019  yang  terkumpul  sebanyak 7.168  orang.  Data  akseptor  baru  MOW tidak stasioner dalam varian berdasarkan  uji  Tukey  dengan  lambda yang  dihasilkan  yaitu  sebesar  -0,25.
Data akseptor baru MOW perlu
ditransformasi melalui formula:
𝑥 ′ =   −1 × 𝑥 𝑙𝑎𝑚𝑏𝑑𝑎
Setelah  dilakukan  analisis  plot ACF diketahui bahwa data akseptor baru MOW yang telah ditransformasi bersifat cut off dalam artian data stasioner dalam rataan sehingga tidak perlu differencing. Ordo MA(q) yang dihasilkan berdasarkan  plot  ACF  yaitu  q(0,12,17). Ordo AR(p) yang
dihasilkan
berdasarkan  analisis  plot  PACF  yaitu p(0,12,17).  Berikut  ini  model  alternatif akseptor baru KB MOW yaitu:
Tabel 4. Model alternatif ARIMA Akseptor Baru MOW Kabupaten Jember Model Residu Normal Unit Root AIC ARIMA (0,0,12) √ √ -130,09 ARIMA (0,0,17) √ √ -129,32 ARIMA (12,0,0) - - -122,57 ARIMA (12,0,17) √ - -114,50 ARIMA (17,0,12) √ - -115,67
Model terbaik akseptor baru MOW adalah  ARIMA  (0,0,12).  Model  terbaik adalah  model  yang  memiliki  residual normal,  unit  root,  dan  nilai  AIC  terkecil (Tabel 4).
Rencana Strategis Penggunaan MKJP Kabupaten Jember Perkiraan permintaan pasar mengenai MKJP didasarkan pada PPM yang telah ditentukan oleh BKKBN. PPM
adalah penentuan asumsi jumlah akseptor  KB  dengan  memperhatikan infekundabilitas setelah melahirkan, sterilitas,  efektivitas  kontasepsi,  tingkat aborsi,  dan  proporsi  WUS  berstatus menikah. Informasi mengenai perkiraan permintaan  kontrasepsi  berguna  dalam perencanaan  manajemen  suplai  dan untuk mempertahankan kebutuhan klien/akseptor akan
kontrasepsi.
Perkiraan permintaan merupakan tahap awal  yang  mencakup  perencaan  suplai dan program yang akan disusun.
Berdasarkan  hasil  penghitungan didapatkan  bahwa  peramalan  akseptor baru MKJP untuk metode IUD
cenderung  naik  turun  atau  tidak  stabil untuk tahun 2020-2024. Hal ini menunjukkan bahwa adanya ketidakstabilan pada minat penggunaan
IUD di masa yang akan datang sehingga perlu  adanya  peningkatan  pemberian informasi yang akurat dan mengkoreksi mengenai  isu-isu  seputar  IUD  yang beredar  di  masyarakat.  Peramalan akseptor baru implan untuk tahun 2020- 2024 menunjukkan tren yang cenderung konstan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa rata-rata minat wanita untuk
menggunakan  metode  ini  cenderung tetap dalam artian tidak ada peningkatan yang  signifikan  sehingga  perlu  adanya pemberian  informasi  mengenai  MKJP terutama IUD dan implan sedini mungkin agar  pengetahuan  mengenai  MKJP dapat  meningkat  dan  akseptor  baru untuk  MKJP  dapat  meningkat  dengan signifikan.
Penyebaran  informasi  mengenai
MKJP biasanya dilakukan melalui
sosialisasi  maupun  konseling  oleh
PLKB. Adapun dalam Perubahan Rencana  Strategis  Kabupaten  Jember Tahun 2016-2021 bahwa pelayanan KIE
untuk  program  KB  didanai  oleh  APBD untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat  terutama  tokoh  agama  dan tokoh  masyarakat.  Saat  ini  DP3AKB telah  melakukan  pendekatan  dengan tokoh  agama  dan  tokoh  masyarakat guna  untuk  mengimbau  dan  dapat dijadikan  role  model  di  masyarakat. Selain itu untuk mengetahui bagaimana budaya  di  masyarakat  yang  sekiranya terdapat  tantangan  untuk  penggunaan KB.
Berdasarkan  perhitungan  bahwa peramalan  akseptor  baru  MOW  untuk tahun  2019-2023  menunjukkan  tren
yang meningkat. Hal ini memungkinkan bahwa akan adanya peningkatan pelayanan  untuk  MOW  sehingga  perlu adanya kesiapan bagi tenaga medis dan persiapan  finansial  bagi  pemerintah. Salah satu kegiatan dalam program KB yaitu penyediaan alat dan obat kontrasepsi  bagi  keluarga  miskin  yang mana  didanai  oleh  APBD  daerah  untuk peningkatan pelayanan
program Dalduk-KB.

## PEMBAHASAN

## Faktor  yang  Berhubungan  dengan Jumlah Akseptor Baru MKJP
Penelitian ini menunjukkan bahwa persentase penduduk perkotaan berhubungan terbalik dengan banyaknya akseptor baru MKJP.
Semakin  banyak  penduduk  perkotaan memungkinkan  untuk  jumlah  akseptor baru  MKJP  rendah.  Sebuah  penelitian menunjukkan bahwa MKJP lebih banyak digunakan  oleh  penduduk  yang  tinggal di pedesaan dibandingkan di perkotaan (5).  Akses  terhadap  kontrasepsi  non- MKJP lebih mudah dijangkau di perkotaan.  Akseptor  hanya  perlu  pergi ke  pemberi  layanan  kontrasepsi  yang banyak  tersebar  di  perkotaan  untuk mendapatkan  alat  kontrasepsi  non- MKJP.  Selain  itu  harga  non-MKJP cenderung  rendah,  lebih  privasi,  dan memiliki  kebebasan  untuk  berhenti tanpa perlu menemui pelayanan kesehatan (5).
Banyak  penelitian  menunjukkan bahwa  umur  berhubungan  erat  dengan penggunaan  kontrasepsi.  Penelitian  ini menunjukkan bahwa persentase wanita menikah  dengan  usia  >30  tahun memiliki hubungan yang sejalan dengan banyaknya akseptor baru MKJP.  MKJP rata-rata digunakan oleh wanita dengan usia  30-49  tahun  di  mana  dipicu  oleh
keinginan  untuk    tidak  menambah jumlah anak (6). Selain itu pada usia >35 tahun  wanita  memiliki  risiko  kehamilan yang  lebih  tinggi  dari  pada  wanita  usia <35 tahun, seperti: diabetes gestasional, hipertensi  gestasional,  dan  kelahiran prematur  dengan  bayi  BBLR  pada  bayi yang akan dilahirkan (2).
Penelitian ini menunjukkan bahwa pendapatan  per  kapita  yang  dihitung berdasarkan  PDB  memiliki  hubungan terbalik  dengan  banyaknya  akseptor baru  MKJP.  Pendapatan  yang  lebih rendah meningkatkan penggunaan non- MKJP  terutama  suntik  dan  kondom. PUS dengan pendapatan tinggi percaya bahwa mereka masih sanggup menghidupi  kebutuhan  keluarga  dan anak  sehingga  penggunaan  MKJP jarang digunakan. Hanya setelah pendapatan  tidak  dapat  mencukupi kebutuhan  sehari-hari  ibu  mulai  serius untuk  menggunakan  alat  kontrasepsi yang  efektif  untuk  membatasi  jumlah anak (7).

## Peramalan Akseptor Baru KB Metode IUD Kabupaten Jember 2020-2024
Penelitian ini menunjukkan bahwa perkiraan akseptor baru KB metode IUD cenderung  naik  turun  dengan  konstan dengan model ARIMA (11,1,2). Nilai titik peramalan  cenderung  berada  pada angka  antara  200  hingga  300.  Tren perkiraan  jumlah  akseptor  KB  metode IUD tidak menunjukkan adanya kenaikan  maupun  penurunan  yang drastis dalam periode 2020-2024. Model ARIMA(11,1,2) dapat dikatakan bahwa model tersebut terdapat unsur autoregresi f dan moving average dengan  satu  kali differencing.
Perkiraan variabel pada model autoregresif merupakan hasil kombinasi linear  dari  nilai  variabel  di  masa  yang
lalu  (8).  Perkiraan  model  berdasarkan data  di  masa  yang  lalu  berguna  untuk melihat bagaimana perkembangan suatu  produk  dalam  hal  ini  yaitu  IUD. Data time series dapat menyajikan nilai berupa angka permintaan suatu produk dalam  kurun  waktu  sebelumnya  secara terperinci  sehingga  akan  mudah  dalam mengestimasi  permintaan  yang  akan datang  (9).  Permintaan  IUD  yang  akan datang berdasarkan tren yaitu cenderung  naik  turun  sehingga  perlu adanya  penyebaran  informasi  yang akurat  dan  mengkoreksi  adanya  mitos mengenai  IUD  di  masyarakat  agar jumlah  akseptor  baru  IUD  meningkat dengan konstan.
Peramalan  data time  series perlu dilihat apakah data stasioner  atau tidak untuk  pemilihan  metode  peramalan yang  sesuai.  Kestasioneran  data  dapat dilihat  dengan  menghitung  autokorelasi (ACF).  Dalam  penelitian  ini,  data akseptor  baru  KB  IUD  memiliki  data yang  tidak  stasioner  baik  dalam  varian maupun  rata-rata.  Oleh  karena  itu, metode  ARIMA  baik  digunakan  karena metode  ini  tepat  digunakan  untuk  data time series non-stasioner (10).

## Peramalan Akseptor Baru KB Metode
Implan Kabupaten Jember 2020-2024
Pada  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  perkiraan  akseptor  baru  KB metode  implan  cenderung  turun  lalu konstan  dengan  model  ARIMA(0,0,8). Nilai titik peramalan  berada pada angka sekitar  400.  Dibandingkan  dengan metode MKJP lainnya, nilai titik peramalan metode implan paling besar. Hal  ini  terutama  didasarkan  pada kelebihan  implan  dibandingkan  metode MKJP  lainnya,  seperti:  dapat  dicabut sesuai kebutuhan karena ditanamkan di bawah  kulit,  bebas  estrogen,  tidak
mengganggu senggama, dan pengembalian  tingkat  kesuburan  lebih cepat setelah pencabutan (11). Model ARIMA(0,0,8) dapat
dikatakan  bahwa  pada  model  tersebut hanya  terdapat  unsur moving  average.
Model moving average (rata-rata
bergerak)  merupakan  hasil  hitung  dari rata-rata angka titik dari data input untuk menghasilkan  tiap  titik  dari  output peramalan.  Model moving  average adalah ketika data kombinasi linear dari nilai  sebelumnya  dan  nilai  dampak(nilai peramalan) merupakan memori dari nilai impuls (hasil) sebelumnya (12).
Perkiraan model berdasarkan data di masa yang lalu berguna untuk melihat bagaimana perkembangan suatu produk dalam  hal  ini  yaitu  implan.  Data  time series  dapat  menyajikan  nilai  berupa angka  permintaan  suatu  produk  dalam kurun waktu sebelumnya secara terperinci  sehingga  akan  mudah  dalam mengestimasi  permintaan  yang  akan datang 9 . Permintaan  implan  yang  akan
datang berdasarkan tren yaitu
cenderung  konstan  sehingga  perlu adanya  peningkatan  sosialisasi  atau penyebaran informasi mengenai implan untuk meningkatkan pengguna implan di masa yang akan datang.

## Peramalan Akseptor Baru KB Metode MOW Kabupaten Jember 2020-2024
Penelitian ini menunjukkan bahwa perkiraan  akseptor  baru  KB  metode MOW  cenderung  mengalami  kenaikan dengan model ARIMA(0,0,12). Nilai titik peramalan tidak  lebih  dari  120.  Metode sterilisasi  MOW  memiliki  nilai  titik peramalan  paling  rendah  dibandingkan dengan  metode  yang  lain.  Hal  ini dikarenakan  minat  yang  masih  rendah akibat kurangnya pengetahuan mengenai  MOW  dan  faktor  usia  (13).
Metode KB MOW dikhususkan bagi PUS yang tidak ingin memiliki anak lagi.
Model  ARIMA(0,0,12)  dikatakan bahwa  pada  model  tersebut  hanya terdapat  unsur moving  average .  Model moving  average (rata-rata  bergerak) merupakan  hasil  hitung  dari  rata-rata angka  titik  dari  data  input  untuk menghasilkan  tiap  titik  dari  output peramalan.  Model moving  average adalah ketika data kombinasi linear dari nilai sebelumnya dan nilai dampak (nilai peramalan) merupakan memori dari nilai impuls (hasil) sebelumnya (12).
Perkiraan  model  berdasarkan data  di  masa  yang  lalu  berguna  untuk melihat bagaimana perkembangan suatu  produk  dalam  hal  ini  yaitu  MOW. Data time series dapat menyajikan nilai berupa angka permintaan suatu produk dalam  kurun  waktu  sebelumnya  secara terperinci  sehingga  akan  mudah  dalam mengestimasi  permintaan  yang  akan datang  (10).  Permintaan  MOW  yang akan  datang  berdasarkan  tren  yaitu meningkat sehingga  perlu adanya kesiapan  bagi tenaga kesehatan  dalam menanggapi permintaan sterilisasi yang akan  datang  dan  persiapan  finansial bagi pemerintah.
Rencana Strategis Penggunaan MKJP Kabupaten Jember Banyak upaya yang telah dilakukan untuk meningkatkan penggunaan MKJP dengan cara meningkatkan pengetahuan masyarakat mengenai  program  KB  di  antaranya yaitu  penyuluhan  dan  konseling  online melalui  Mupen  KB.  Melalui  Mupen  KB, wilayah  yang  tidak  dapat  terjangkau informasi atau sulit mendapatkan  akses informasi  dapat  terbantu  sehingga informasi  mengenai  KB  tidak  hanya sampai pada daerah dengan akses yang
mudah 14 . Namun walau dengan kemudahan  akses  informasi  mengenai program  KB,  tidak  memungkinkan masyarakat  akan  langsung  tertarik memilih  KB  MKJP  yang  memiliki
efektivitas  lebih  tinggi  daripada  non- MKJP.  MKJP  rata-rata  digunakan  oleh wanita yang telah berusia >30 tahun (8).
Jumlah  penggunaan  MKJP  juga dapat  berhubungan  dengan  faktor  luar yang  ada  di  masyarakat,  seperti demografi  (tempat  tinggal),  umur,  dan pendapatan.  Perlu  adanya  sebaran industri
yang merata untuk
memudahkan  akses  terhadap  alat kontrasepsi  sehingga  alat  kontrasepsi tidak hanya terfokus di daerah perkotaan yang  menyebabkan  akseptor  lebih memilih  penggunaan  alat  kontrasepsi yang  praktis  seperti  non-MKJP.  Selain itu, sosialisasi mengenai alat kontrasepsi  terutama  MKJP  sebagai metode  kontrasepsi  yang  efektif  untuk menurunkan  TFR  penting  dilakukan pada  PUS  sebelum  menginjak  usia  30 tahun.  Hal  ini  untuk  meningkatkan pemahaman PUS mengenai bagaimana mekanisme penggunaan MKJP di bidan dan  manfaat  alat  kontrasepsi  yang digunakan.
Sosialisasi mengenai pentingnya  penggunaan  MKJP  dalam pembangunan ekonomi pada masyarakat  dengan  pendapatan  tinggi mungkin perlu dilakukan
untuk
menambahkan pemahaman bagaimana pentingnya pengaturan jarak kehamilan dan  pengaturan  jumlah  anak  tehadap kesehatan ibu.
Sebuah  penelitian  menyatakan
bahwa terdapat perubahan sikap masyarakat sebelum dan setelah dilakukan  penyuluhan  tentang  jarak kehamilan,  pengaturan  jumlah  anak, dan  tingkat  kesejahteraan  keluarga terhadap  peningkatan  penggunaan  alat
kontrasepsi  (15).  Sosialisasi  dapat melalui iklan layanan masyarakat, media poster ataupun informasi yang disisipkan dalam kegiatan kemasyarakatan yang telah ada seperti posyandu, pertemuan kader, kegiatan di
Kampung  KB,  dan  penyuluhan  KB. Selain itu dapat diperjelas lagi mengenai kebenaran  isu  seputar  alat  kontrasepsi yang beredar di masyarakat.
Salah  satu  program  peningkatan penggunaan  MKJP  adalah  pelayanan MKJP pasca persalinan. Metode penyebaran informasi dalam program ini yaitu  melalui  konseling.  Dalam  hal  ini kunci  keberhasilan  dalam  mendorong pasien  menjadi  akseptor  KB  MKJP adalah kepuasan calon akseptor mengenai  informasi  KB  yang  diterima dan  proses  pengambilan  keputusan. Sebuah penelitian menyebutkan bahwa penyebaran  informasi  mengenai  alat kontrasepsi terutama MKJP perlu diberikan  kepada  akseptor  KB  dan keluarga. Hal ini juga untuk
meningkatkan  rasa  kepedulian  dan dorongan  untuk  melawan  rasa  takut untuk  menggunakan  alat  kontrasepsi dan  membantu  individu  melihat  sisi positif  dari  kontrasepsi  terutama  MKJP (16).

## KESIMPULAN
Pemerataan  distribusi  pemberi layanan  kontrasepsi  dan  sosialisasi mengenai pentingnya pembatasan kehamilan  pada  masyarakat  ekonomi tinggi  perlu  untuk  dipertimbangkan. Selain  itu,  perlu  adanya  kegiatan  untuk meningkatkan  pengetahuan  mengenai MKJP terutama  IUD dan implan khususnya  pada  wanita  yang  telah berusia  >30  tahun  sebagai  bentuk respon  dari  estimasi  jumlah  akseptor IUD dengan model ARIMA (11,1,2) dan implan  dengan  model  ARIMA  (0,0,8)
yang cenderung tetap/menurun. Terdapat  peningkatan  jumlah  akseptor baru pada MOW dengan model ARIMA (0,0,12) sehingga perlu adanya kesiapan tenaga medis dan finansial.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  sampaikan kepada  DP3AKB  Kabupaten  Jember atas  ijin  yang  telah  diberikan  dalam melakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Pemerintah  Indonesia.  UU  No.  52 Tahun 2009 Tentang Perkembangan Kependudukan dan Pembangunan Keluarga. Indonesia; 2009. 2.   Weni  L,  Yuwono  M,  Idris  H. Determinan Pemilihan Metode Kontrasepsi  Jangka  Panjang  Pada Akseptor  KB  Aktif  di  Puskesmas Pedamaran.  Contagion  Scientific Periodical  of  Public  Health  and Coastal  Health.  2019;1(1):9 –16. Available from: http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/c ontagion/article/view/4819/2212 3.   Listyaningsih  U,  Satiti  S.  Unmet Need:  Konsep  yang  Masih  Perlu Diperdebatkan.  2016;24(1):72 –90. Available from: https://jurnal.ugm.ac.id/populasi/arti cle/view/23696 4.   BPS.  Kabupaten  Jember  Dalam Angka 2019. Jember: BPS Kabupaten Jember; 2019.
5.   Tibaijuka  L,  Odongo  R,  Welikhe  E, Mukisa  W,  Kugonza  L,  Busingye  I,
et  al.  Factors  Influencing  Use  of Long-Acting  Versus  Short-Acting Contraceptive Methods Among Reproductive-Age  Women  in  a Resource-Limited  Setting.  BMC Womens  Health.  2017;17(1):1 –13. https://doi.org/10.1186/s12905-017- 0382-2 6.   Triyanto L. Faktor Yang Mempengaruhi  Penggunaan  Jenis Metode Kontrasepsi Jangka Panjang  (MKJP)  Pada  Wanita Menikah  Usia  Subur  Di  Provinsi Jawa Timur. The Indonesian Journal Public Health 2019;13(2):244 –55. http://dx.doi.org/10.20473/ijph.v13i2 .2018.246-257 7.   Juliastuty D, Afiyanti Y. Pengambilan Keputusan Pemakaian  Kontrasepsi  pada  Ibu Grande  Multipara  di  Kabupaten Tangerang: Studi Grounded Theory. Jurnal Keperawatan Indonesia. 2008;12(2):100 –7. Available from: http://jki.ui.ac.id/index.php/jki/article /view/207/460 8.   Hyndman  RJ,  Athanasopoulos  G. Forecasting : Principles and Practice. Melbourne, Australia: OTexts; 2021. [cited 2020 September  20].  Available  from: https://otexts.com/fpp2/ 9.   Marina  I,  Lestari  DA.  Pentingnya Data Deret Waktu dalam Melakukan Perencanaan Produksi (The Importance  of  Time  Series  Data  in Production  Planning).  Prosiding Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu Call Paper UNISBANK ke-3. 2017;582 –9. Available from: https://www.unisbank.ac.id/ojs/inde
x.php/sendi_u/article/view/5087
10.  Nofiyanto A, Nugroho RA, Kartini D.
Peramalan Permintaan Paving Blok dengan Metode ARIMA. Konferensi Nasional  Sistem  &  Informatika. 2015;54 –59.
11.  Imroni M, Fajar NA, Febry F. Faktor-
Faktor  yang  Berhubungan  dengan Penggunaan  Implan  di  Desa  Parit Kecamatan Indralaya Utara Kabupaten Ilir. Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat. 2010;1(01):80 –6.  Available  from: http://ejournal.fkm.unsri.ac.id/index. php/jikm/article/view/30/10
12.  Ma  Y,  Feng  S.  Prediction  and Forecast  of Wind  Power.  In:  Wang N,  Kang  C,  Ren  D,  editors.  Large-
Scale Wind Power Grid Integration. Academic Press; 2016. p. 185 –209.
13.  Dayati  R,  Trisnawati  S.  Hubungan Pengetahuan dan Minat Ibu Multipara  Menggunakan  KB  MOW (di Desa Mojokendil, Kec. Ngronggot, Kab. Nganjuk). 2016;5(2):109 –114.
https://doi.org/10.35890/jkdh.v5i2.7 6 14.  Kominfo  Jatim.  Terkait  [Internet]. Kuasai  Mupen  KB,  Petugas  Diberi Pelatihan.  2011.  [cited  2020  May 20]. Available from: http://kominfo.jatimprov.go.id/read/ umum/28879 15.  Majid  M.  Pengembangan  Metode Penyuluhan Meningkatkan Pemakaian Alat Kontrasepsi. Jurnal MKMI.  2017;13(1):91 –6.  Available
from: https://journal.unhas.ac.id/index.ph
p/mkmi/article/view/1585/896 16.  Putri  SE,  Widati  S.  The  Role  Of Family  Social  Support  In  Decision Making Using Long-Term Contraceptive Methods. Jurnal PROMKES. 2020;8(2):163 –71. http://dx.doi.org/10.20473/jpk.V8.I2. 2020.163-171