## POLA FERTILITAS WANITA USIA SUBUR DI INDONESIA: PERBANDINGAN TIGA SURVEI DEMOGRAFI DAN KESEHATAN INDONESIA (2002, 2007 DAN 2012)
Sukim 1 , Rudi Salam 2
Politeknik Statistika STIS e-mail: 1 sukim@stis.ac.id, 2 rudisalam@stis.ac.id

## Abstrak
Tingkat  fertilitas  merupakan  salah  satu  faktor  demografi  yang  paling  menentukan  dalam  penurunan tingkat  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia.  Salah  satu  ukuran  fertilitas  adalah Total  Fertility  Rate (TFR). Selama 20 tahun terakhir diketahui laju pertumbuhan penduduk di Indonesia stagnan pada angka 1,49 persen. Oleh karenanya, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pola TFR selama periode 20 tahun terakhir  berdasarkan  tiga  Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  tahun  2002,  2007  dan 2012.  Metode  yang  digunakan  adalah  Regresi  data  count.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari ketiga SDKI tersebut, tanda koefisiennya adalah sama untuk semua variabel penjelas kecuali pada SDKI 2007 yaitu pada variabel  tempat tinggal  yang berbeda dengan SDKI 2002 dan 2012. Sejalan dengan temuan ini perlu studi lebih lanjut untuk mencari teori yang dapat menjelaskan temuan empirik tersebut.
Kata kunci: Fertilitas, TFR, SDKI, regresi data count

## Abstract
Fertility rate is one of the most decisive demographic factors in the decline in the rate of population growth in Indonesia. One measure of fertility is Total Fertility Rate (TFR). During the last 20 years, the population growth rate in Indonesia is stagnant at 1.49 percent. Therefore, this study aims to examine TFR  patterns  over  the  last  20  years  based  on  the  three  Indonesia  Demographic  and  Health  Survey (SDKI) in 2002, 2007 and 2012. This study used Regression data count method. The results showed that of the three SDKIs, the coefficient values are the same for all explanatory variables except in SDKI 2007 i.e. in residential variables  that are different from the 2002, 2012 SDKI. In line with this finding, further studies are needed to find a theory that can explain this empirical finding.
Keywords : Fertility, TFR, IDHS, regression data count

## PENDAHULUAN
Fertilitas  dalam  istilah  demografi adalah  kemampuan  riil  seorang  wanita untuk melahirkan, yang dicerminkan dalam jumlah bayi yang dilahirkan (Yasin, 1981). Fertilitas  merupakan  salah  satu  faktor demografi  yang  paling  menentukan  di dalam  penurunan  tingkat  pertumbuhan penduduk  di  Indonesia  yang  selama  20 tahun terakhir laju pertumbuhan penduduk di  Indonesia  stagnan  pada  angka  1,49 persen.  Salah  satu  ukuran  fertilitas  adalah total  fertility  rate (TFR)  dan  salah  satu sumber  data  TFR  adalah  survei  demografi dan  kesehatan  Indonesia  (SDKI).  Survei terakhir  dilaksanakan  tahun  2017  tetapi yang sudah di- release datanya adalah hasil survey tahun 2012. Berdasarkan data SDKI tahun  2012,  secara  nasional,  tingkat fertilitas  di  Indonesia  relatif  masih  cukup tinggi dan variasi antar provinsi juga cukup besar.
Gambar 1.1. menunjukkan TFR yang dihitung  dari  enam  SDKI  yang  dilakukan selama  periode  lebih  dari  20  tahun  antara tahun  1991  dan  2012.  Hasil  SDKI menunjukkan bahwa fertilitas hanya menurun relatif sedang selama dua dekade terakhir  di  Indonesia,  dengan  perubahan yang  besar  terjadi  antara  tahun  1991  dan 2002. TFR cenderung konstan di angka 2,6 kelahiran  per  wanita  sejak  SDKI  2002 sampai tahun 2012. Untuk tahun 2012, TFR terendah  adalah  2,1  anak  per  wanita  di Provinsi  DI  Yogyakarta  dan  tertinggi adalah  3,7  anak  per  wanita  di  Provinsi Papua.
Berkaitan  dengan  fertilitas,  dalam RPJMN  2015-2019,  target  pemerintah adalah  Indonesia  mempunyai  tingkat fertilitas  sebesar  2,3  anak  per  wanita  pada tahun 2019. Dengan kondisi yang sekarang ada, sepertinya masih berat bagi pemerintah untuk  memenuhi  target  tersebut.  Oleh karena itu, berbagai upaya harus dilakukan untuk  menurunkan  tingkat  fertilitas.  Lebih jauh,  dengan  fakta  bahwa  TFR  Indonesia yang stagnan pada angka 2,6 kelahiran per wanita  sejak  SDKI  2002  menunjukkan masih  ada  permasalahan  serius  di  bidang fertilitas yang harus mendapatkan
perhatian.  Salah  satu  cara  adalah  dengan mengetahui  faktor-faktor  yang  menjadi penyebab  tingginya  fertilitas.  Keterkaitan faktor-faktor tersebut dengan fertilitas dapat didekati  dengan  analisis  statistika  yang tepat.  Dengan  diketahuinya  faktor  yang mempunyai  pengaruh  terhadap  tingkat fertilitas diharapkan dapat dibuat kebijakan yang tepat sasaran dalam upaya menurunkan tingkat fertilitas. Berbagai  kerangka  teoretis  tentang perilaku  dan  penyebab  fertilitas  telah dikembangkan oleh beberapa ahli diantaranya:  Davis  dan  Blake  (1956), Freedman  (1962),  Hawthorne  (1970), Leibenstein  (1958),  dan  Becker  (1960). Becker  (1960)  melihat  bahwa  variabel sosial  ekonomi  mempengaruhi  fertilitas karena pengaruh mereka pada jumlah anak yang  diinginkan  ( demand  for  children ).
Kemajuan dalam pembangunan menyebabkan kenaikan  dalam pendapatan, dan hal ini akan meningkatkan jumlah anak yang diinginkan, karena mereka kini makin mampu membiayai jumlah anak yang lebih banyak.  Easterlin  (1975)  menambahkan fertilitas  alamiah  dalam  kerangka  berpikir ekonom  yang  dipelopori  oleh  Becker (1960).
Adanya stagnansi fertilitas di Indonesia  selama  tiga  SDKI  terakhir menunjukkan  masih  ada  permasalahan dalam penurunan fertilitas. Fertilitas didekati  dengan  jumlah  anak  pada  setiap rumah  tangga.  Variabel-variabel  yang diduga mempengaruhi fertilitas diantaranya adalah status bekerja istri, pendidikan istri, pendapatan  rumah  tangga,  dan  daerah tempat tinggal.
Dengan jumlah anak sebagai pendekatan  untuk  fertilitas,  maka  metode statistika  yang  bisa  digunakan  untuk analisis  adalah  metode  regresi  poisson. Namun  penelitian-penelitan  yang  sudah dilakukan menunjukkan bahwa data fertilitas  adalah under  dispersion .  Oleh karena  itu,  metode  yang  lebih  tepat  untuk digunakan  adalah  metode generalized poisson regression .
Adapun tujuan khusus dalam penelitian ini adalah:
1. Mendapatkan gambaran tingkat fertilitas dilihat dari beberapa karakteristik rumah tangga di Indonesia selama 2002, 2007, dan 2012.
2. Mendapatkan faktor yang berpengaruh terhadap
fertilitas dan kecenderungannya di Indonesia selama 2002, 2007, dan 2012.

## METODOLOGI
Metode  analisis  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah regresi poisson , salah  satu  metode  Generalized  Linear Model (GLM). Data yang digunakan adalah data jumlah anak lahir hidup dalam rumah tangga  (Y)  sebagai  variabel  terikat  yang bersumber dari hasil Survei Demografi dan Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  tahun  2002, 2007,  dan  2012.  Untuk  variabel  bebas digunakan sepuluh variabel yaitu pendidikan  isteri  (X 1 ),  status  bekerja  isteri (X 2 ),  penggunaan  kontrasepsi  (X 3 ),  umur kawin pertama (X 4 ), pendidikan suami (X 5 ), status bekerja suami (X 6 ), keinginan suami terhadap  jumlah  anak  (X 7 ),  tempat  tinggal (X 8 ), status ekonomi (X 9 ), dan jumlah anak (X 10 ).  Beberapa  konsep  dan  definisi  dari variabel  yang  berkaitan  dengan total fertility rate (TFR), antara lain:

## 1. Fertilitas
Fertilitas  sebagai  istilah  demografi diartikan  sebagai  hasil  reproduksi  yang nyata  dari  seorang  wanita  atau  kelompok wanita.  Dengan  kata  lain  fertilitas  ini
menyangkut  banyaknya  bayi  yang  lahir hidup. Fertilitas mencakup peranan kelahiran pada perubahan penduduk. Istilah fertilitas  adalah  sama  dengan  kelahiran hidup  ( live  birth ),  yaitu  terlepasnya  bayi dari rahim seorang perempuan dengan  ada tanda-tanda kehidupan; misalnya berteriak, bernafas, jantung berdenyut, dan sebagainya (Mantra, 2003).
Seorang  perempuan  yang  secara biologis  subur  ( fecund )  tidak  selalu melahirkan anak-anak yang banyak, misalnya  dia  mengatur  fertilitas  dengan abstinensi  atau  menggunakan  alat-alat kontrasepsi.  Kemampuan  biologis  seorang perempuan  untuk  melahirkan  sangat  sulit untuk  diukur.  Ahli  demografi  hanya menggunakan pengukuran terhadap kelahiran hidup ( live birth ).
Pengukuran  fertilitas  lebih  kompleks dibandingkan dengan pengukuran mortalitas,  karena  seorang  perempuan hanya  meninggal  satu  kali,  tetapi  ia  dapat melahirkan  lebih  dari  seorang  bayi. Disamping  itu  seorang  yang  meninggal pada hari dan waktu tertentu, berarti mulai saat  itu  orang  tersebut  tidak  mempunyai resiko  kematian  lagi.  Sebaliknya  seorang perempuan  yang  telah  melahirkan  seorang anak  tidak  berarti  resiko  melahirkan  dari perempuan tersebut menurun.
Memperhatikan kompleksnya pengukuran  terhadap  fertilitas  tersebut, maka memungkinkan pengukuran terhadap fertilitas  ini  dilakukan  dengan  dua  macam pendekatan: pertama , Pengukuran Fertilitas
Gambar 1. Tren TFR di Indonesia 3.02 2.85 2.8 2.6 2.6 2.6 1991 1994 1997 2002
2007 2012
Tahunan ( Yearly Performance ) dan kedua , Pengukuran Fertilitas Kumulatif (Reproductive History ). Yearly Performance (current fertility)
mencerminkan fertilitas dari suatu kelompok  penduduk/berbagai  kelompok penduduk  untuk  jangka  waktu  satu  tahun. Yearly Performance terdiri dari :
1. Angka  Kelahiran  Kasar  atau Crude Birth Ratio (CBR)
2. Angka Kelahiran Umum atau General Fertility Rate (GFR)
3. Angka  Kelahiran  menurut  Kelompok
Umur  atau Age  Specific  Fertility  Rate (ASFR)
4. Angka  Kelahiran  Total  atau Total
Fertility Rate (TFR)
Yang termasuk Reproductive History
(cummulative fertility), diantaranya adalah
1. Children Ever Born (CEB) atau jumlah anak yang pernah dilahirkan.
2. Child Woman Ratio (CWR). Dari beberapa penelitian sebelumnya,
faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap TFR antara lain:

## Status Bekerja Istri
Status bekerja istri diharapkan berhubungan  negatif  fertilitas.  Menurut teori neoklasikal (Becker, 1960), istri yang bekerja mempunyai opportunity cost waktu yang  lebih  tinggi  dibandingkan  istri  yang tidak  bekerja.  Oleh  karena  itu,  rumah tangga dengan istri yang bekerja diharapkan memakan  mempunyai  anak  yang  lebih
sedikit  dibandingkan  mereka  yang  tidak bekerja.

## Pendidikan Istri
Pendidikan  tertinggi  istri  diprediksi secara  langsung  berhubungan  dengan opportunity  cost dari  waktu  dia  dan berhubungan  secara  berlawanan  dengan keputusan fertilitas. Hubungan yang berlawanan diprediksi lebih kuat untuk istri dengan tingkat pendidikan yang lebih tinggi (Wang dan Famoye, 1997).

## Pendapatan Rumah Tangga
Pengaruh  dari  pendapatan  rumah tangga terhadap fertilitas agak ambigu. Jika anak-anak  diperlakukan  sebagai  barang tahan  lama,  maka  peningkatan  pendapatan rumah  tangga  akan  mempunyai  pengaruh positif  terhadap  fertilitas,  akan  tetapi pendapatan bisa juga mempunyai pengaruh substitusi yang negatif. Pendekatan kuantitas-kualitas  dari  Becker  dan  Lewis (1973) memprediksi bahwa terdapat kemungkinan  pengaruh  substitusi  dari kuantitas  ke  kualitas  anak-anak  dengan meningkatnya  pendapatan.  Peningkatan kualitas  per  anak  akan  berimplikasi  pada peningkatan  biaya  membesarkan  anak  di mana  hal  ini  akan  menurunkan  fertilitas. Pengaruh  bersih  dari  pendapatan  terhadap fertilitas  tergantung  pada  kekuatan  relatif pengaruh  pendapatan  terhadap  pengaruh substitusi.  Becker  (1960)  beralasan  bahwa pengaruh substitusi
akan besar
Gambar 2. Diagram Kerangka Pikir Penelitian
dibandingkan dengan pengaruh pendapatan. Dengan  alasan  keterbatasan  data,  variabel pendapatan  rumah  tangga  akan  diproksi menggunakan  variabel pengeluaran  rumah tangga.

## Daerah Tempat Tinggal
Variabel daerah  tempat tinggal dibedakan menjadi daerah perkotaan (kode 1)  dan  perdesaan  (kode  0).  Rumah  tangga yang tinggal di kota akan mempunyai anak yang  lebih  sedikit  dibandingkan  rumah tangga  yang  tinggal  di  daerah  perdesaan. Hal  ini  karena  biaya  membesarkan  anak lebih  murah  di  perdesaan.  Selain  itu, informasi  mengenai  kontrasepsi  juga  ada perbedaan antara desa dan kota.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka disusun  kerangka  pikir  apakah  status bekerja  isteri,  tingkat  pendidikan  isteri, tingkat  pendapatan  rumah  tangga,  tipe daerah tempat tinggal berhubungan dengan jumlah  anak  dalam  rumah  tangga  seperti pada Gambar 2.

## 2. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data SDKI  tahun  2002,  2007,  dan  2012  yang dilakukan  oleh  BKKBN  dan  BPS.  Data pada  penelitian  ini  adalah  data  individu wanita  yang  dikonversikan  menjadi  data rumah  tangga  sehingga  observasi  yang digunakan adalah rumah tangga.

## 3. Metode Analisis

## Regresi Poisson
Regresi  poisson  merupakan  analisis regresi  nonlinier  dari  distribusi  poisson, dimana analisis ini sangat cocok digunakan dalam  menganalisis  data  diskrit  ( count ). Model regresi poisson merupakan Generalized Linier Model (GLM) yang data respon  diasumsikan  berdistribusi  poisson. Model  regresi  poisson  diberikan  sebagai berikut.
y i = Poisson ( μ i ), di mana μ i = exp( xT i β ) (1) maka ln( μ i ) = β 0 + β 1 x 1 i + β 2 x 2 i + · · · + β k x ik (2)
Estimasi  parameter  model  regresi poisson  menggunakan  metode Maximum Likelihood Estimator . Fungsi log-
likelihood poisson sebagai berikut.
ln 𝐿(𝛽) =   − ∑ exp(𝑥 𝑖 𝑇 𝛽) 𝑛 𝑖=1 + ∑ 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖 𝑇 𝛽 𝑛 𝑖=1 − ∑ ln(𝑦 𝑖 !) 𝑛 𝑖=1 (3)
Untuk  memperoleh  nilai  taksiran β maka persamaan (3) diturunkan terhadap β dan  disamadengankan  nol  menggunakan metode newton raphson.
Salah  satu  metode  yang  digunakan untuk  menentukan  statistik  uji  dalam pengujian parameter model regresi poisson adalah  dengan  menggunakan  metode Maximum  Likelihood  Ratio  Test (MLRT) dengan hipotesis:
H 0 : β 1 = β 2 = · · · − β k = 0 H 1 : paling sedikit ada satu β i ≠ 0; i = 1 , 2 ,
· · · , k
Statistik  uji  untuk  kelayakan  model regresi poisson adalah sebagai berikut.
          ˆ ˆ ˆ ˆ 2 ln 2 ln ln ˆ L D L L L                     
Keputusan yang akan diambil adalah tolak H 0 jika   2 , ˆ v D     dengan v adalah banyaknya  parameter  model  dibawah populasi  dikurangi  dengan  banyaknya parameter  dibawah H 0 .  Parameter  model regresi  poisson  yang  telah  dihasilkan  dari estimasi parameter belum tentu mempunyai pengaruh  yang  signifikan  terhadap  model. Untuk  itu  perlu  dilakukan  pengujian terhadap  parameter  model  regresi  poisson secara individu.
Dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : β i = 0 (pengaruh variabel ke-i tidak signifikan)
H 0 : β i ≠ 0 (pengaruh variable ke-i signifikan) Statistik uji yang digunakan adalah:
  ˆ ˆ i i z s e    Dengan   ˆ i s e  adalah  nilai standar error atau tingkat kesalahan dari parameter
β i .  Keputusan  yang  akan  diambil  adalah tolak H 0 jika 2 h i t u n g z z   dimana  adalah tingkat signifikansi.
Regresi poisson dikatakan
mengandung  overdispersi  apabila  nilai variansnya  lebih  besar  dari  nilai  meannya. Overdispersi  memiliki  dampak  yang  sama dengan pelang-garan asumsi jika pada data diskrit  terjadi  overdispersi  namun  tetap digunakan  regresi  poisson,  anak  dugaan dari  parameter  koefisien  regresinya  tetap konsisten  namun  tidak  efisien.  Hal  ini berdampak  pada  nilai standar  error yang menjadi under estimate , sehingga kesimpulannya menjadi tidak valid. Fenomena  overdispersi  (McCullagh  dan Nelder [11]) dapat dituliskan var ( Y ) > E ( Y ).

## Generalized Poisson Regression (GPR)
Penanganan pelanggaran asumsi equidispersi pada regresi poisson dilakukan pengembangan  model  menggunakan  GPR. Pada model GPR selain terdapat parameter juga terdapat θ sebagai  parameter dispersi. Model  GPR  mirip  dengan  regresi  poisson yaitu pada persamaan (4) akan tetapi model GPR  mengasumsikan  bahwa  komponen randomnya  berdistribusi general  poisson . Dalam analisis GPR, jika θ sama dengan 0 maka  model  GPR  akan  menjadi  model poisson.  Jika θ lebih  dari  0  maka  model GPR  merepresentasikan  data  count  yang mengandung kasus  overdispersi  dan jika θ kurang dari 0 merepresentasikan data count yang mengandung underdispersi.
Penaksiran  parameter  model  GPR menggunakan metode Maximum Likelihood Estimator (MLE).  Fungsi  log-likelihood untuk model GPR adalah. ln 𝐿(𝛽, 𝜃) = ∑ 𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 𝑇 𝛽) − 𝑦 𝑖 ln (1 + 𝑛 𝑖=1 𝜃 exp(𝑥 𝑖 𝑇 ) 𝛽 + (𝑦 𝑖 − 1) ln(1 + 𝜃𝑦 𝑖 )) − ln(𝑦 𝑖! ) − exp(𝑥 𝑖 𝑇 𝛽) (1 + 𝜃𝑦 𝑖 )(1 + 𝜃 exp(𝑥 𝑖 𝑇 𝛽)) −1 (4)
Untuk mendapatkan
taksiran parameter β dan θ maka  persamaan  (7) diturunkan terhadap β dan θ menggunakan metode  numerik,  iterasi  Newton-Raphson. Pengujian parameter model GPR dilakukan sama  seperti  regresi  poisson  dengan menggunakan  metode  MLRT  dan  uji parsial menggunakan statistik uji z .
HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab  ini  merupakan  hasil  pengolahan data  SDKI  2002,  2007,  dan  2012 menggunakan  beberapa  paket  program. Untuk analisis deskriptif digunakan program  Microsoft  Excel,  dan  untuk inferensia digunakan STATA. Pada bab ini pula  akan  disajikan  karakteristik  umum fertilitas dari wanita usia subur untuk ketiga SDKI dan variabel-variabel yang memengaruhinya.
1. Gambaran Tingkat Fertilitas Dilihat dari Beberapa Karakteristik Rumah
Tangga di Indonesia Selama 2002, 2007,
Dan 2012 Fertilitas merupakan komponen pertumbuhan  penduduk  yang  bersifat menambah jumlah penduduk. Pertumbuhan penduduk yang terlalu besar akan mengakibatkan berbagai masalah kependudukan seperti pengangguran,
kemiskinan, dan masalah lainnya. Untuk itu diperlukan  suatu  pengendalian  kelahiran supaya  pertumbuhan  penduduk  tidak menjadi permasalahan yang besar.
Hasil  dari  perbandingan  tiga  SDKI dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat dengan lebih komprehensif melihat faktor- faktor apa saja yang memengaruhi fertilitas di  Indonesia  dan  dapat  menentukan  faktor prioritas jika ada beberapa keterbatasan.
2. Faktor yang Berpengaruh Terhadap Fertilitas di Indonesia Selama 2002, 2007, dan 2012
Uji Goodness of Fit untuk Regresi

## Poisson
Pada  penggunaan  regresi  Poisson, variabel  respon  pada  data  memiliki distribusi Poisson dan memiliki nilai mean yang  sama  dengan  nilai varians ( 𝜇 = 𝜎 2 ) atau  dikenal  dengan equidispersion . Untuk  melihat  apakah  variabel  respons berdistribusi  Poisson  atau  tidak,  dilakukan uji  Kolmogorov-Smirnov  untuk  distribusi Poisson. Selain uji ini, dapat juga digunakan uji Anderson Darling.
Hasil  kedua  uji  menunjukkan  bahwa variabel respon fertilitas untuk ketiga SDKI mempunyai distribusi Poisson. Hasil kedua uji dapat dilihat pada Tabel 1

## Pendeteksian Equidispersi
Regresi  Poisson  bisa  digunakan  jika bisa  memenuhi  kondisi  equidispersi  atau mempunyai  nilai mean dan varians yang sama. Jika kondisi tersebut tidak terpenuhi, maka  telah  terjadi overdispersion atau underdispersion .  Suatu  nilai  yang  bisa digunakan  untuk  menguji  kondisi  tersebut adalah nilai Pearson Chi-Square .  Hasil uji equidispersion dapat dilihat pada Tabel 2. Berdasarkan hasil pengujian equidispersi regresi Poisson, dapat disimpulkan  bahwa  terjadi  underdispersi pada model yang digunakan, yang ditunjukkan dari hasil Pearson’s Chi-Square dibagi  dengan  derajat  bebas  yang  kurang dari  satu.  Keadaan  ini  mengakibatkan penggunaan  regresi  Poisson  kurang  sesuai untuk  memodelkan  variabel-variabel  yang memengaruhi jumlah anak lahir hidup dari wanita  usia  subur  di  Indonesia.  Untuk menangani  penggunaan  regresi  Poisson yang  tidak  memenuhi  asumsi  equidispersi, dapat  diterapkan  metode  regresi  Poisson yang  tergeneralisir,  yaitu Generalized Poisson Regression yang dapat menanangi kondisi underdispersi maupun overdispersi pada regresi Poisson.
3. Model GPR pada Fertilitas WUS di

## Indonesia
Berdasarkan  hasil  estimasi  model GPR,  Tabel  3  menampilkan  nilai  dari likelihood ratio 2  dan p-value untuk tiap-
tiap  SDKI. Likelihood  ratio adalah  suatu statistic uji dari uji simultan apakah variabel bebas  secara  bersama-sama  berpengaruh terhadap variabel terikat atau minimal satu variabel  bebas  yang  berpengaruh  terhadap terikat.  Dari  nilai likelihood  ratio yang diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  uji adalah tolak hipotesis nol atau minimal ada satu  variabel  bebas  yang  berpengaruh terhadap  variabel  terikat  untuk  semua  tiga SDKI yang ada.
Setelah  uji  simultan  menghasilkan keputusan  menolak  hipotesis  nol,  maka untuk mengetahui variabel mana saja yang berpengaruh terhadap fertilitas perlu dilanjutkan dengan pengujian secara parsial. Untuk SDKI 2002, hasil pengujian secara parsial terlihat pada Tabel 4
Pada SDKI 2002, berdasarkan hasil p- value dari tiap-tiap variabel dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifikansi  5  persen  estimasi  parameter untuk  semua  variabel  adalah  signifikan memengaruhi  jumlah  anak  lahir  hidup wanita usia subur kecuali variabel pendidikan  suami.  Persamaan  GPR  yang terbentuk adalah
ln(𝜇̂) = 1.6767 − 0.0851𝑥 1 + 0.1214𝑥 2 + 0.0834𝑥 3 − 0.0405𝑥 4 + 0.0229𝑥 3 − 0.1001𝑥 6 − 0.0939𝑥 7 + 0.0317𝑥 8 − 0.0417𝑥 9 + 0.3087𝑥 10 Pada SDKI 2007,
dengan menggunakan tingkat signifikansi sebesar 5
Tabel 1. Hasil Pengolahan Uji Kolmogorov-Smirnov dan Uji Anderson Darling
SDKI Statistic Uji Kolmogorov- Smirnov Statistik Uji Anderson-Darling Keterangan SDKI 2002 0.1918 1384.8 Berdistribusi Poisson SDKI 2007 0.21476 1703.8 Berdistribusi Poisson SDKI 2012 0.23726 3460.8 Berdistribusi Poisson Tabel 2. Hasil Uji Equidispersion
SDKI Nilai Pearson Chi-Square dibagi dengan derajat bebas Keterangan SDKI 2002 0.9398691 Underdispersion SDKI 2007 0.8948355 Underdispersion SDKI 2012 0.8678478 Underdispersion
persen, dapat disimpulkan estimasi parameter  untuk  semua  variabel  adalah signifikan  memengaruhi  jumlah  anak  lahir hidup  wanita  usia  subur  kecuali  variabel status  bekerja  suami  dan  variabel  tempat tinggal.
Persamaan GPR yang terbentuk adalah
ln(𝜇̂) = 1.5420 − 0.0988𝑥 𝑖 + 0.0908𝑥 2 + 0.108𝑥 3 + 0.078𝑥 4 + 0.0496𝑥 5 − 0.0361𝑥 6 − 0.0737𝑥 7 − 0.0031𝑥 8
− 0.500𝑥 9 + 0.3281𝑥 10 Pada SDKI 2012, berdasarkan hasil p-value  dari  tiap-tiap  variabel  dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifikansi  5  persen  estimasi  parameter untuk  semua  variabel  adalah  signifikan memengaruhi  jumlah  anak  lahir  hidup wanita  usia  subur  kecuali  variabel  tempat tinggal  Persamaan  GPR  yang  terbentuk adalah ln(𝜇̂) = 1.4847 − 0.1316𝑥 1 + 0.0883𝑥 2 + 0.1579𝑥 3 − 0.0364𝑥 4
+ 0.0818𝑥 5 − 0.0628𝑥 6 − 0.1109𝑥 7 + 0.0072𝑥 8 − 0.0347𝑥 9 + 0.3490𝑥 10

## 4. Perbandingan Model Fertilitas Tiga SDKI
Pada  subbab  berikut  akan  dijelaskan interpretasi  untuk  tiap-tiap  variabel  pada tiap-tiap SDKI dan membandingkan hasilnya pada tiga SDKI terakhir.
Hasil  pengolahan  dari  tiga  SDKI menunjukkan  bahwa  untuk  tanda  dari koefisien adalah sama untuk semua variabel kecuali  pada  SDKI  2007  di  mana  pada SDKI  2007  variabel  tempat  tinggal  (X 8 ) mempunyai  tanda  negatif  sedangkan  pada SDKI  2002  dan  2012  mempunyai  tanda positif.
Tabel 3. Nilai Likelihood Ratio 2  dan p-value
SDKI likelihood ratio 2  p-value Keterangan SDKI 2002 6755.35 0.0000 Signifikan SDKI 2007 9807.89 0.0000 Signifikan SDKI 2012 11910.79 0.0000 Signifikan

## Tabel 4. Hasil Pengujian Secara Parsial data SDKI 2002
Variabel Coef. Std. Err. p-value Selang Kepercayaan Keputusan X 1 -0.0851 0.0239 0.0000 -0.1318 -0.0383 Tolak H0 X 2 0.1214 0.0086 0.0000 0.1045 0.1383 Tolak H0 X 3 0.0834 0.0088 0.0000 0.0662 0.1006 Tolak H0 X 4 -0.0405 0.0012 0.0000 -0.0429 -0.0382 Tolak H0 X 5 0.0229 0.0198 0.2490 -0.0160 0.0617 Tidak Tolak H0 X 6 -0.1001 0.0266 0.0000 -0.1522 -0.0480 Tolak H0 X 7 -0.0939 0.0104 0.0000 -0.1143 -0.0734 Tolak H0 X 8 0.0317 0.0102 0.0020 0.0116 0.0518 Tolak H0 X 9 -0.0417 0.0102 0.0000 -0.0616 -0.0217 Tolak H0 X 10 0.3087 0.0052 0.0000 0.2985 0.3189 Tolak H0 _cons 1.6767 0.0358 0.0000 1.6066 1.7469 Tolak H0

## Tabel 5. Hasil Pengujian Secara Parsial Data SDKI 2007
Variabel Coef. Std. Err. p-value Selang Kepercayaan Keputusan X 1 -0.0988 0.0203 0.0000 -0.1387 -0.0589 Tolak H0 X 2 0.0908 0.0082 0.0000 0.0747 0.1069 Tolak H0 X 3 0.1083 0.0083 0.0000 0.0920 0.1245 Tolak H0 X 4 -0.0378 0.0011 0.0000 -0.0399 -0.0357 Tolak H0 X 5 0.0496 0.0175 0.0040 0.0154 0.0838 Tolak H0 X 6 -0.0361 0.0241 0.1340 -0.0834 0.0112 Tidak Tolak H0 X 7 -0.0737 0.0097 0.0000 -0.0927 -0.0548 Tolak H0 X 8 -0.0031 0.0095 0.7460 -0.0218 0.0156 Tidak Tolak H0 X 9 -0.0500 0.0093 0.0000 -0.0683 -0.0317 Tolak H0 X 10 0.3281 0.0043 0.0000 0.3198 0.3365 Tolak H0 _cons 1.5420 0.0330 0.0000 1.4773 1.6068 Tolak H0

## Tabel 6. Hasil Pengujian Secara Parsial Data SDKI 2012
Variabel Coef. Std. Err. p-value Selang Kepercayaan Keputusan X 1 -0.1316 0.0159 0.0000 -0.1628 -0.1004 Tolak H0 X 2 0.0883 0.0076 0.0000 0.0734 0.1032 Tolak H0 X 3 0.1579 0.0076 0.0000 0.1430 0.1728 Tolak H0 X 4 -0.0364 0.0009 0.0000 -0.0382 -0.0345 Tolak H0 X 5 0.0818 0.0146 0.0000 0.0533 0.1104 Tolak H0 X 6 -0.0628 0.0232 0.0070 -0.1083 -0.0173 Tolak H0 X 7 -0.1109 0.0076 0.0000 -0.1257 -0.0961 Tolak H0 X 8 0.0072 0.0082 0.3790 -0.0089 0.0234 Tidak Tolak H0 X 9 -0.0347 0.0083 0.0000 -0.0509 -0.0185 Tolak H0 X 10 0.3490 0.0043 0.0000 0.3405 0.3574 Tolak H0 _cons 1.4847 0.0296 0.0000 1.4267 1.5426 Tolak H0 Tabel 7. IRR ( Incidence Rate Ratio ) pada Tiga SDKI Variabel 2002 2007 2012 Coef. IRR Coef. IRR Coef. IRR X 1 -0.0851 0.9185 -0.0988 0.9059 -0.1316 0.8767 X 2 0.1214 1.1291 0.0908 1.0950 0.0883 1.0923 X 3 0.0834 1.0869 0.1083 1.1143 0.1579 1.1710 X 4 -0.0405 0.9603 -0.0378 0.9629 -0.0364 0.9643 X 5 0.0229 1.0231 0.0496 1.0509 0.0818 1.0853 X 6 -0.1001 0.9048 -0.0361 0.9645 -0.0628 0.9391 X 7 -0.0939 0.9104 -0.0737 0.9289 -0.1109 0.8950 X 8 0.0317 1.0322 -0.0031 0.9969 0.0072 1.0073 X 9 -0.0417 0.9592 -0.0500 0.9512 -0.0347 0.9659 X 10 0.3087 1.3617 0.3281 1.3883 0.3490 1.4176
Dari  penghitungan  IRR  ( Incidence
Rate Ratio ), misalkan Variabel X 1 mempunyai  IRR  =  Exp(β 1 )  =  0.92  artinya wanita  dengan  pendidikan  lebih  dari  sltp akan  memiliki  jumlah  anak  lahir  hidup sebesar 0.92 kali dibandingkan dengan yang kurang  dari  atau  sama  dengan sltp. Demikian  juga  untuk  variabel  bebas  yang lain.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## 1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang diperoleh  dari  bab-bab  sebelumnya,  dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  penelitian sebagai berikut:
1. Tanda dari koefisien adalah sama untuk semua  variabel  kecuali  pada  SDKI 2007 di mana pada SDKI 2007 variabel tempat  tinggal  (X 8 )  mempunyai  tanda negatif sedangkan pada SDKI 2002 dan 2012 mempunyai tanda positif
2. Pada  SDKI  2002  hanya  variabel pendidikan  suami  (X 5 )  yang  tidak signifikan.
3. Pada  SDKI  2007,  variabel  yang  tidak signifikan adalah variabel status bekerja suami (X 6 ) dan variable tempat tinggal (X 8 ).
4. Pada  SDKI  2012,  variable  yang  tidak signifikan  hanyalah  variabel  tempat tinggal (X 8 ).

## 2. Saran
Berdasarkan  hasil  dan  kesimpulan yang  telah  diperoleh,  maka  peneliti  dapat memberikan saran sebagai berikut:
1. Badan  Kependudukan  dan  Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) sebaiknya terus mensosialisasikan program  KB  khususnya  penggunaan kontrasepsi modern yang efektif.
2. Wanita usia subur perlu lebih
meningkatkan keterlibatan suami dalam  penentuan  jumlah  anak  yang diharapkan  untuk lebih meningkatkan kesehatan  anak,  sehingga  peluang kematian anak menjadi kecil dan dapat mengurangi jumlah anak yang dilahirkan 3. Untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat memasukkan variabel kontekstual atau spasial karena keberagaman wilayah di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana  Nasional,  Badan  Pusat Statistik, dan Kementerian Kesehatan Republik  Indonesia.  2012. Pedoman Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia. Agustus 2013. http://kesga.kemkes.go.id/images/pe doman/SDKI%202012-Indonesia.pdf Becker  Gary  S. An  Economic  Analysis  of Fertility.  In:  Roberts  George  B, Chairman,
Universities-National Bureau  Committee  for  Economic Research  ,  editor.  Demographic  and Economic  Change  in  Developed Countries . Columbia University Press.  National  Bureau  of  Economic Research; 1960. pp. 209–240. http://www.nber.org/chapters/c2387.
Davis,  K.  and  J.  Blake.  1956. Social structure  and  fertility:  an  analytic framework.  Economic  and  Cultural Change 4 (2):211-235.
Famoye  F  (1993) Restricted  generalized poisson regression model. Communications  in  Statis¬tics  —
Theory and Methods 22:1335-1354
Friedman,  Debra,  Michael  Hetcher,  and Sathoshi  Kanazawa.  1994. A  Theory of the Value of Children . Demography 31: 375-401. Freedman, Ronald. 1962. The Sociology of Human Fertility: a Trend Report and Bibliography 11 (2): 35-68
Gustavo  Angeles,  David  K.  Guilkey,  and Thomas  A.  Mroz. The  Effects  of Female  Education  and  Health  and Family Planning Programs on  Child Mortality  and  Fertility  in  Indonesia.
MEASURE Evaluation Working Papers  No.  wp-03-73-en.  Carolina
Population Center, 2003
Michael  Grimm,  Robert  Sparrow,  Luca
Tasciotti. Does  Electrification  Spur the  Fertility  Transition?  Evidence
From Indonesia. Demography 52(5): 1773–1796, 2015.
Wang S-X, Chen Y-D, Chen CHC, Rochat R,  Chow  LP,  Rider  R. Proximate determinants  of  fertility  and  policy implications  in  Beijing .  Studies  in Family Planning 18(4):222-228, 198