## MODEL PROBIT BINER BIVARIAT PADA PEMBERIAN
IMUNISASI DASAR DAN AIR SUSU IBU (STUDI KASUS DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN TAHUN 2013)
BINARY BIVARIATE PROBIT MODEL ON GIVING BASIC IMMUNIZATION AND BREAST MILK

## Metty Nurul Romadhon
Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Masuk tanggal: 04-12-2015, revisi tanggal: 17-01-2016, diterima untuk diterbitkan tanggal: 19-01-2016

## Abstrak
Tujuan ke empat Millenium Development Goals (MDG’s) adalah menurunkan angka kematian anak. Salah satu upaya  untuk  mengurangi  angka  kematian  anak  adalah  meningkatkan  kekebalan  tubuh  pada  anak.  Kekebalan tubuh  pada  anak  diperoleh  dengan  pemberian  imunisasi  dasar  yang  lengkap  dan  ASI  eksklusif.  Penelitian  ini bertujuan  mengaplikasikan  model  probit  biner  bivariat  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pemberian  imunisasi  dasar  dan  ASI  eksklusif.  Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  Provinsi  Kalimantan  Selatan  Tahun  2013.  Pemilihan  model terbaik  berdasarkan  kriteria  AIC (Akaike  Information  Criterion) menghasilkan  informasi  bahwa  umur perkawinan  pertama  ibu,  pendidikan  ibu,  pekerjaan  bapak,  penolong  kelahiran  terakhir  dan  status  daerah berpengaruh signifikan terhadap pemberian imunisasi dasar dan ASI eksklusif.
Kata kunci : Imunisasi, ASI Eksklusif, Model Probit Biner Bivariat, AIC

## Abstract
The fourth goal of the Millennium Development Goals (MDGs) is to reduce child mortality. One of the efforts to reduce child mortality is increasing immunity for children. Immunity for children can be obtained by providing complete basic immunization and exclusive breastfeeding This study aimed to apply the bivariate binary probit model in determining factors that affect provision of basic immunization and exclusive breastfeeding. The data source  used  in  this  research  is  data  of  the  2013  National  Socio  Economic  Survey  (SUSENAS)  in  South Kalimantan Province. The best model selection criterion based on the AIC (Akaike Information Criterion) values provided information that the age  of first marriage, mother's education, father’s job, the  birth attendants and status  of  the  living  area  have  significant  effects  on  the  provision  of  basic  immunization  and  exclusive breastfeeding.
Keywords : Immunization, Exclusive Breastfeeding, Bivariate Binary Probit Model, AIC

## PENDAHULUAN
Angka kematian bayi merupakan indikator yang penting untuk
mencerminkan  keadaan  derajat  kesehatan di suatu masyarakat, karena bayi yang baru lahir  sangat  sensitif  terhadap  keadaan lingkungan  tempat  orang  tua  bayi  tinggal dan  status  sosial  orang  tua  bayi.  Dengan demikian  angka  kematian  bayi  merupakan tolok  ukur  yang  sensitif  dari  semua  upaya intervensi  yang  dilakukan  pemerintah khususnya  di  bidang  kesehatan.  Angka kematian  anak  dan  angka  kematian  balita dapat  berguna  untuk  mengembangkan
program imunisasi, serta program-program pencegahan  penyakit  menular  terutama pada  anak-anak,  program  tentang  gizi  dan pemberian  makanan  sehat  untuk  anak dibawah usia 5 tahun.
Angka  kematian  bayi  dan  anak  di Indonesia  berdasarkan  hasil  SDKI  2012 lebih  rendah  dari  hasil  SDKI  2007.  Untuk periode  lima  tahun  sebelum  survei,  angka kematian  bayi  hasil  SDKI  2012  adalah  34 kematian  per  1000  kelahiran  hidup  dan untuk  angka  kematian  anak  adalah  9 kematian per 1000 anak dengan umur yang sama  pada  pertengahan  tahun  tersebut. Angka  tersebut  mengalami  penurunan
dibandingkan  dengan  hasil  SDKI  2007 yaitu  sebesar  35  kematian  per  1000 kelahiran hidup untuk angka kematian bayi dan  sebesar  10  kematian  per  1000  anak dengan umur yang sama pada pertengahan tahun  tersebut  untuk  angka  kematian  anak (BPS,  BKKBN,  Kementrian  Kesehatan dan Measure DHS ,2012).
Penurunan  angka  kematian  bayi  dan anak  tersebut  memang  sesuai  dengan tujuan MDG’s keempat  yaitu menurunkan angka  kematian  anak.  Penurunan  angka kematian anak telah menunjukkan kemajuan  yang  signifikan  dan  diharapkan dapat  tercapai  pada  tahun  2015.  Namun penurunan  angka  kematian  bayi  maupun anak tersebut cenderung stagnan.
Penyebab  utama  kematian  balita  adalah masalah  neonatal  (asfiksia,  berat  badan lahir rendah dan infeksi neonatal), penyakit infeksi  (utamanya  diare  dan  pneumonia) serta terkait erat dengan masalah gizi (gizi buruk  dan  gizi  kurang).  Kondisi  ini disebabkan  oleh  masalah  akses  dan kualitas  pelayanan  kesehatan,  masalah sosial  ekonomi  dan  budaya,  pertumbuhan infrastruktur  serta  keterbukaan  wilayah tersebut  akan  pembangunan  ekonomi  dan pendidikan.
Salah  satu  upaya  untuk  mengurangi angka  kematian  balita  adalah  dengan meningkatkan  kekebalan  tubuh  balita tersebut.  Balita  sangat  mudah  terserang penyakit,  hal  ini  disebabkan  masih  belum kuatnya  sistem  kekebalan  tubuh  yang terdapat pada balita. Untuk menjaga sistem kekebalan tubuh terhadap balita diantaranya dengan memberikan imunisasi dan ASI eksklusif. Imunisasi adalah proses menginduksi  imunitas  secara  buatan  baik dengan vaksinasi (imunisasi aktif) maupun dengan  pemberian  antibody  (imunisasi pasif).
Sedangkan pemberian ASI
bermanfaat sebagai nutrisi, untuk meningkatkan  daya  tahan  tubuh  dan meningkatkan kecerdasan.
Sehingga pemberian  imunisasi  dan  ASI  dapat menjaga kesehatan tubuh pada balita.
Pemberian  imunisasi  lengkap  pada balita di Indonesia berdasarkan SUSENAS 2013  sebanyak  71,70  persen  (BPS,  2014). Cakupan  imunisasi  lengkap  ini  meningkat
dari  67,67  persen  SUSENAS  2012  (BPS, 2013).
Sedangkan pemberian ASI Eksklusif kepada anak berusia 2-4 tahun di
Indonesia  dalam  SUSENAS  2013  sebesar 44,50  persen  (BPS,  2014)  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  hasil  SUSENAS 2012  sebesar  43,03  persen  (BPS,  2013). Meskipun  pemberian  imunisasi  dan  ASI Eksklusif  mengalami  peningkatan  namun masih dibawah yang diharapkan.
Kalimantan  Selatan  adalah  salah  satu provinsi di Indonesia yang terletak di pulau Kalimantan. Angka kematian anak menjadi salah  satu  masalah  yang  dihadapi  di Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Hasil  SDKI 2012 menunjukkan bahwa angka kematian anak  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan sebesar 13 kematian per 1000 anak dengan umur  yang  sama  di  pertengahan  tahun tersebut.  Angka  ini  di  atas  angka  nasional dan  merupakan  angka  tertinggi  di  antara provinsi  di  pulau  Kalimantan  (BPS, BKKBN,  Kementrian  Kesehatan  dan Measure  DHS  ,2012).  Persentase  balita yang mendapat  imunisasi  dasar lengkap di Provinsi  Kalimantan  Selatan  pada  tahun 2013  sebesar  76,61  persen  (BPS,  2014). Hal  ini  mengalami  penurunan  dari  tahun 2012  sebesar  76,99  persen  (BPS,  2013). Persentase  anak  usia  2-4  tahun  yang mendapatkan  ASI  eksklusif  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  sebesar  37,39  persen pada  tahun  2013  (BPS,  2014)  yang  turun sebesar  1,28  persen  dari  tahun  2012 sebesar 38,67 persen (BPS, 2013).
Persentase  anak  usia  2-4  tahun  yang mendapatkan  ASI  eksklusif  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  tahun  2013  lebih rendah  dari  angka  nasional  sebesar  44,50 persen  (BPS,  2014)  dan  terendah  diantara provinsi di Pulau Kalimantan.
Sehubungan  dengan  latar  belakang masalah,  dalam  penelitian  ini  melihat kekebalan tubuh  yang dapat diperoleh dari pemberian  imunisasi  dasar  dan  pemberian ASI eksklusif maka diperlukan pengembangan  model  multivariat.  Metode yang  digunakan  adalah  model  probit  biner bivariat.  Menggunakan  model  probit  biner bivariat  karena  variabel  respon  berbentuk kategorik/kualitatif.
Adapun  tujuan  khusus  dari  penelitian ini adalah: (1) mendapatkan model terbaik dari  penelitian;  (2)  mengetahui  faktor- faktor yang signifikan berpengaruh terhadap  pemberian  imunisasi  dasar  dan ASI  eksklusif  di  Provinsi  Kalimantan Selatan  berdasarkan  model  probit  biner bivariat.  Manfaat  dari  penelitian  ini  yaitu: (1)  Sebagai  bahan  evaluasi  pemerintah dalam menentukan variabel yang signifikan berpengaruh terhadap pemberian  imunisasi  dasar  dan  ASI eksklusif  dalam  upaya  mengurangi  angka kematian  anak; (2) Mengembangkan keilmuan  dan  memberikan  informasi mengenai  model  probit  biner  bivariat dalam melihat faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pemberian imunisasi dasar dan ASI eksklusif.

## METODOLOGI

## Imunisasi Dasar dan ASI Eksklusif
Pada  balita  kekebalan  tubuh  dari  suatu penyakit  sangat  diperlukan  karena  dapat mencegah  dari  kematian.  Pada  usia  bayi hingga  balita  merupakan  usia  yang  sangat rentan  terhadap  penyakit  terutama  yang diakibatkan  oleh  bakteri  dan  virus. Sehingga  daya  tahan  tubuh  yang  kebal akan membuat balita terjaga dan terlindungi dari penyakit. Kekebalan tubuh pada balita dapat diperoleh dari pemberian imunisasi dasar atau vaksinasi dan pemberian ASI eksklusif.
Tabel 1. Jadwal Imunisasi Dasar No Umur Imunisasi 1  0-7 hari  Hepatitis B1 2  < 1 bulan  BCG 3  2 bulan Hepatitis B2, DPT 1, Polio 1
4  3 bulan Hepatitis B3, DPT 2, Polio 2
5  4 bulan DPT 3, Polio 3
6  9 bulan Campak, Polio 4
Pemberian  imunisasi  dasar  dan  ASI eksklusif  termasuk  dalam  determinan perilaku  kesehatan.  Dalam  teori  yang dikembangkan oleh  Lawrence  Green sejak 1980  yang  dikenal  dengan  teori  preced-
proceed kesehatan seseorang atau masyarakat  dipengaruhi  oleh  dua  faktor pokok,  yakni  faktor  perilaku  (behavior causes)  dan  faktor  diluar  perilaku  (non- behaviour  causes).  Selanjutnya  faktor perilaku  kesehatan  seseorang  dipengaruhi oleh tiga faktor utama yaitu (Notoatmodjo,
2014): (1) Faktor predisposisi (predisposing  factors)  yang  komponennya antara  lain  faktor  demografi,  faktor struktur  sosial,  dan  faktor  keyakinan terhadap  kesehatan;  (2)  Faktor  pemungkin (enabling  factors)  yang  komponennya antara  lain  sumber  daya  keluarga  dan sumber  daya  masyarakat;  (3)  Faktor pendorong  (renforcing  factors),  yang terwujud dalam sikap dan perilaku petugas kesehatan  atau  petugas  lainnya  yang merupakan  kelompok-kelompok  panutan dari perilaku masyarakat.

## Model Probit Biner Bivariat
Model  probit  biner  bivariat  adalah model  yang  menggambarkan  hubungan antara dua variabel  respon  yang berbentuk data kategorik biner dengan satu atau lebih variabel  prediktor  yang  berbentuk  data kategorik,  data  kontinu  maupun  gabungan data  kategorik  dan  data  kontinu.  Asumsi yang  digunakan  dalam  model  probit  biner bivariat  adalah  antar  variabel  respon memiliki  hubungan.  Dalam  penelitian  ini digunakan  uji chi-square untuk  melihat hubungan  antar  variabel  respon.  Untuk melihat  hubungan  antar  variabel  respon digunakan  Uji  Chi-Square  (Ramachandran dan Tsokos, 2009).
Misal  diberikan  variabel  respon dan dimana kedua variabel tersebut terbentuk dari variabel  yang tidak teramati dan .  Persamaan  kedua  variabel tersebut adalah sebagai berikut:
1 1 1 T y     β x ......................................(1)
dan
2 2 2 T y     β x ......................................(2)
dengan:
1 1 p x x      x 1 10 11 1 T p
        β 1 Y 2 Y 1 Y  2 Y 
2 20 21 2 T p         β 1 , x β dan 2 β adalah  vektor  berukuran
  1 1 p   dimana p adalah  banyaknya variabel  prediktor.  Dalam  model  probit biner  bivariat  terdapat  beberapa  asumsi, antara lain:
1.     1 2 0 E E    
2.     1 2 1 Var Var     3.   1 2 , Cov    
Dari  asumsi  pada 1  dan 2  sehingga kedua variabel  respon  mengikuti  distribusi normal  yang  dapat  dinotasikan  menjadi   1 1 ,1 T Y N  β x dan   2 2 ,1 T Y N  β x .  Seperti halnya dengan model probit biner univariat,  pembentukan  kategori  pada variabel respon model probit biner bivariat dengan menentukan threshold pada variabel  respon  yang  tidak  teramati.
Misalnya  pengkategorian  tersebut  adalah sebagai berikut:
a. Model dengan memisalkan threshold adalah sehingga pengkategoriannya adalah: jika dan jika b. Model dengan memisalkan threshold adalah sehingga pengkategoriannya adalah: jika dan jika
Tabel 2. Tabel Frekuensi Dua Arah untuk Variabel
1 Y dan 2 Y Variabel
Respon 1 Y Variabel Respon 2 Y 2 0 Y  2 1 Y  1 0 Y  00 Y 01 Y
1 1 Y  10 Y 11 Y Metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) digunakan dalam estimasi  parameter  model  probit  biner bivariat. Karena persamaan yang dihasilkan  dari  proses  penurunan  estimasi dengan  MLE  tidak close  formed maka penyelesaian  untuk  mendapatkan  estimasi
parameter  model  dengan  cara Newton Raphson (Ratnasari, 2012).
Terdapat  dua  pengujian  signifikansi parameter model, yaitu pengujian signifikansi secara simultan dan parsial. Hipotesis  pengujian  parameter  secara simultan adalah sebagai berikut:
0 11 12 1 H : 0 p        dan
21 22 2 0 p       
1 H :  paling sedikit ada satu 0 uv   dengan
u =1,2 dan v =1,2,…, p
Statistik  uji  untuk  pengujian  parameter secara  simultan  (Ratnasari,  2012)  terlihat pada persamaan 3 (Lampiran 1). Keputusan tolak 0 H pada tingkat
signifikansi  sebesar  jika 2 2 , G df   
dengan derajat bebas (db) adalah banyaknya  parameter  dibawah  populasi dikurangi  banyaknya  parameter  dibawah 0 H  atau tolak 0 H  jika p-value <  .
Adapun  hipotesis  dalam  pengujian parameter  secara  parsial  adalah  sebagai berikut:
0 H : 0 uv  
1 H : 0 uv   dengan u =1,2 dan v =1,2,…,p
Statistik  uji  untuk  pengujian  parameter secara  parsial  (Ratnasari,  2012)  terlihat pada persamaan 4 (Lampiran 1): Keputusan menolak 0 H pada tingkat signifikansi  sebesar  jika 2 2 ,1 G    ,  hal ini  dikarenakan  apabila n   maka likelihood ratio 2 G asymtotik berdistribusi 2 1  . Multikolinieritas adalah kejadian adanya  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel bebas.  Artinya  ada  korelasi  yang  tinggi antara 1 2 , , , p X X X (Suharjo,  2013).
Menurut  Hocking  (1996)  salah  satu  cara pendeteksian multikolinieritas adalah dengan  melihat  besarnya  nilai  korelasi antar variabel  prediktor.  Jika nilai  korelasi antar  variabel  prediktor  kurang  dari  0,95 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak terjadi  multikolinieritas  pada  variabel prediktor.
AIC  merupakan  suatu  kriteria  kebaikan model  dari  parameter  yang  diestimasi berdasarkan  metode  maksimum likelihood
1 1 1 T y     β x

1 0 Y  1 y    1 1 Y  1 y    2 2 2 T y     β x

2 0 Y  2 y    2 1 Y  2 y   
(Konishi  dan  Kitagawa,  2008).  Semakin kecil  nilai  AIC  maka  model  tersebut semakin  baik.  Nilai  AIC  diperoleh  dari formula sebagai berikut:
2 ln 2 AIC L p            ...       (5)
dengan: nilai maksimum fungsi likelihood

## banyaknya parameter

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder  yang  berasal  dari  hasil  Survei Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS) provinsi  Kalimantan  Selatan  tahun  2013. Unit  analisis  yang  akan  diteliti  adalah rumah tangga yang memiliki balita usia 2- 4 tahun atau 24-59 bulan.
Variabel  penelitian  yang  digunakan pada penelitian adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Variabel Penelitian
Variabel Nama Variabel Kategori Y 1 Pemberian Imunisasi Dasar Imunisasi dasar tidak lengkap Imunisasi dasar lengkap Y 2 Pemberian ASI Eksklusif Tidak Eksklusif Eksklusif X 1 Umur Ibu - X 2 Umur Perkawinan Pertama - X 3 Pendidikan Ibu
Tidak punya ijazah SD (reference) SD dan SMP sederajat (D 3.1 ) SMA dan PT sederajat (D 3.2 ) X 4 Status Kerja Ibu Ya (reference) Tidak (D 4 )
X 5 Pekerjaan Bapak Pertanian (reference) Non Pertanian (D 5 )
X 6 Pendidikan Bapak Tidak punya ijazah SD (reference) SD dan SMP
sederajat (D 6.1 ) SMA dan PT sederajat (D 6.2 ) X 7 Jumlah Anak  -
Lahir Hidup
X 8 Penolong Kelahiran Terakhir Medis (reference) Non Medis (D 8 )
X 9 Status Daerah Perkotaan (reference) Perdesaan (D 9 )

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran  Pemberian  Imunisasi  Dasar dan ASI Eksklusif
Untuk  mengurangi  angka  kematian anak dapat dilakukan dengan meningkatkan kekebalan tubuh pada anak. Kekebalan tubuh pada anak bisa diperoleh dengan  pemberian  imunisasi  dasar  yang lengkap  dan  ASI  eksklusif.  Pada  tahun 2013  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan pemberian  imunisasi  dasar  yang  lengkap kepada  anak  berusia  2-4  tahun  sebesar 71,89 persen. Belum optimalnya pemberian  imunisasi  kepada  anak  dapat menyebabkan  daya  tahan  tubuh  anak kurang  sehingga  anak  mudah  terserang penyakit.  Tabel  4  merupakan  penyebaran anak  usia  2-4  tahun  yang  mendapatkan imunisasi dasar lengkap di kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Selatan.
Persebaran  anak  usia  2-4  tahun  yang mendapat  imunisasi  dasar  lengkap  pada tahun  2013  menempatkan  Kabupaten Tapin  dengan  persentase  anak  usia  2-4 tahun  yang  mendapatkan  imunisasi  dasar lengkap  tertinggi  yaitu  sebesar  85,35 persen  dan  Kabupaten  Tabalong  dengan persentase  anak  usia  2-4  tahun  yang mendapatkan  imunisasi  dasar  lengkap terendah  yaitu  sebesar  41,38  persen. Persentase  anak  usia  2-4  tahun  yang mendapat  imunisasi  dasar  lengkap  di setiap  kabupaten/kota  diatas  60  persen kecuali  di  Kabupaten  Tabalong.  Namun hal  ini  belum  cukup  untuk  menurunkan angka kematian anak mengingat pentingnya imunisasi bagi tubuh anak.
L          p 
No. Kabupaten/Kota Persentase Imunisasi Dasar Lengkap 1.  Tanah Laut 84,83 2.  Kotabaru 76,32 3.  Banjar 71,09 4.  Barito Kuala 75,57 5.  Tapin 85,35 6.  Hulu Sungai Selatan 64,91 7.  Hulu Sungai Tengah 69,45 8.  Hulu Sungai Utara 75,07 9.  Tabalong 41,38 10.  Tanah Bumbu 67,83 11.  Balangan 67,60 12.  Kota Banjarmasin 74,86 13.  Kota Banjarbaru 66,85 Sumber data: SUSENAS 2013 ( data diolah )
Selain  pemberian  imunisasi,  untuk meningkatkan  kekebalan  tubuh  anak  juga bisa  diperoleh  dari  pemberian  ASI eksklusif. Karena dalam  ASI mengandung zat  gizi  yang  tidak  terdapat  dalam  susu formula.  Komposisi  zat  dalam  ASI  antara lain 88,1 persen air; 3,8 persen lemak; 0,9 persen  protein;  7  persen  laktosa  serta  0,2 persen  zat  lainnya  yang  berupa  DHA, DAA,  shpynogelin  dan  zat  gizi  lainnya (Prasetyono,  2009).  Karena  banyaknya kandungan yang terdapat dalam ASI, maka ASI  sangat  dibutuhkan  oleh  anak  untuk menjaga  daya  tahan  tubuh  dari  serangan penyakit.
Tabel  5. Persentase  Anak  Usia  2-4  tahun  yang Mendapat ASI Eksklusif Tahun 2013
No. Kabupaten/Kota Persentase ASI Eksklusif 1.  Tanah Laut 31,07 2.  Kotabaru 38,48 3.  Banjar 39,58 4.  Barito Kuala 36,00 5.  Tapin 28,18 6.  Hulu Sungai Selatan 38,03 7.  Hulu Sungai Tengah 32,39 8.  Hulu Sungai Utara 47,81 9.  Tabalong 32,64
10.  Tanah Bumbu 49,42 11.  Balangan 14,14 12.  Kota Banjarmasin 40,48 13.  Kota Banjarbaru 28,79
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa persentase  anak  usia  2-4  tahun  yang mendapatkan  ASI  eksklusif  relatif  rendah. Di  setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  persentase  anak  usia 2-4 tahun yang mendapatkan ASI eksklusif dibawah  50  persen.  Dibandingkan  dengan pemberian imunisasi dasar, pemberian ASI eksklusif cenderung lebih rendah. Persentase terendah terdapat di Kabupaten Balangan dan persentase tertinggi terdapat di  Kabupaten  Tanah  Bumbu.  Kurangnya anak  usia  2-4  tahun  yang  mendapatkan ASI  eksklusif  disebabkan  banyak  faktor. Oleh  karena  itu,  program  ASI  eksklusif sebaiknya  lebih  digalakkan  di  seluruh penjuru  daerah.  Hal  ini  disebabkan manfaat  yang  terkandung  dalam  ASI sangat  besar  dalam  menjaga  daya  tahan tubuh anak terhadap serangan penyakit.

## Pemodelan Probit Biner Bivariat
Pemberian  imunisasi  dasar  dan  ASI eksklusif  secara  bersama-sama  diduga dipengaruhi oleh umur ibu, umur perkawinan  pertama  ibu,  pendidikan  ibu, status kerja ibu, pekerjaan bapak, pendidikan  bapak,  jumlah  anak  lahir hidup,  penolong  kelahiran  terakhir  dan status  daerah.  Pemberian  imunisasi  dasar dibedakan  menjadi  dua  kategori  yaitu lengkap dan tidak lengkap sedangkan ASI eksklusif  dibedakan  menjadi  dua  kategori yaitu  eksklusif  dan  tidak  eksklusif.  Untuk mengetahui  adanya  independensi  antara pemberian  imunisasi  dasar  dan  ASI eksklusif  dilakukan  uji  independensi dengan  menggunakan  uji  Pearson  Chi- Square (Agresti, 2002). Menurut Gani dan Amalian  (2015),  dalam  penelitian  bidang sosial  tingkat  signifikansi    sampai dengan  20%  atau  0,20.  Sehingga  dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi    10% atau 0,10.
Dengan  uji  Chi-Square  didapatkan kesimpulan  bahwa  antara  pemberian imunisasi  dasar  dan  ASI  eksklusif  saling dependen.  Karena  nilai  Chi-Square  yang didapatkan  sebesar  3,436  lebih  besar dibandingkan  dengan atau dengan p-value sebesar  0,064  (nilai p- value kurang dari ). Untuk mengidentifikasi adanya multikolinieritas  antar  variabel  prediktor maka  terlebih  dahulu  melihat  korelasi antar  variabel  prediktor.  Untuk  melihat korelasi  dengan  melihat  nilai  koefisien korelasi momen pearson, rank’s spearman dan  kendall’s  tau. Berdasarkan  hasil pengolahan  terlihat  bahwa  nilai  koefisien korelasi  antar  variabel  prediktor  tidak  ada yang  memiliki  koefisisen  korelasi  yang sangat  kuat.  Menurut  Hocking  (1996)  jika nilai  korelasi  antar  variabel  prediktor kurang  dari  0,95  maka  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terjadi  multikolinieritas  pada variabel prediktor. Sehingga dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi multikolinieritas antar variabel prediktor. Dengan menggunakan
metode backward  elimination dan  berdasarkan kriteria  AIC  menghasilkan  model  terbaik yang sama. AIC pada model terbaik adalah sebesar 2688,643 (Tabel 6 (Lampiran 2).
Persamaan  model  probit  biner  bivariat terbaik terlihat pada Lampiran 3.
Pengujian  parameter  secara  simultan pada model terbaik berdasarkan nilai wald chi-square 2 (G ) sebesar 57,60 2 2 0,10;12 (G 18,549)    atau p-value sebesar 0,000  lebih  kecil  dari  0,10  yang  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  paling  sedikit ada satu variabel prediktor yang signifikan terhadap variabel respon. Pengujian parameter secara parsial didapatkan variabel prediktor yang berpengaruh signifikan  adalah  variabel  prediktor  umur perkawinan  pertama  ibu   2 X dan pekerjaan  bapak   5 X berpengaruh signifikan terhadap pemberian ASI eksklusif  sedangkan  variabel    pendidikan ibu   3 , X penolong  kelahiran  terakhir   8 X dan status daerah   9 X berpengaruh
signifikan  terhadap  pemberian  imunisasi dasar.
Interpretasi Model Probit Biner Bivariat Terbaik Untuk menginterpretasikan model probit biner bivariat, dimisalkan jika dalam sebuah  rumah  tangga  umur  perkawinan pertama  ibu  adalah  30  tahun   2 30 , X 
pendidikan  terakhir  adalah  perguruan tinggi   3.1 3.2 0 dan 1 , D D   pekerjaan
bapak  di  sektor  non  pertanian   5 1 , D  penolong  kelahiran  terakhir  adalah  bidan   8 0 D  dan  tinggal  di  perkotaan 9 ( 0) D 
maka  nilai 1 y  dan 2 y  terlihat  pada Lampiran 4.
Dari persamaan tersebut, maka diperoleh nilai probabilitas sebagai berikut:
Tabel  7. Tabel  Kontingensi  Probabilitas  (2  2) untuk Variabel dan
Variabel
1 Y Variabel 2 Y Total 2 0 Y  2 1 Y  1 0 Y  0,0939 0,0816 0,1755 1 1 Y  0,3993 0,4252 0,8245 Total 0,4932 0,5068 1
Setelah  diperoleh  nilai  probabilitasnya maka  dapat  disimpulkan  bahwa  rumah tangga  tersebut  mempunyai  probabilitas sebesar  0,4252  untuk  masuk  dalam kategori  rumah  tangga  yang  memberikan imunisasi  dasar  lengkap  dan  memberikan ASI eksklusif.
Efek  marginal  pada  model  probit  biner bivariat  digunakan  untuk  mengetahui besarnya pengaruh perubahan suatu variabel prediktor terhadap variabel respon dengan  asumsi  variabel  lainnya  konstan. Pada  model  probit  biner  bivariat  terbaik, dimisalkan  jika  dalam  sebuah  rumah tangga  umur  perkawinan  pertama  ibu adalah  30  tahun   2 30 , X  pendidikan terakhir adalah perguruan tinggi   3.1 3.2 0 dan 1 , D D   pekerjaan  bapak  di sektor  non  pertanian   5 1 , D  penolong
2 0,10;1 2, 706   10%   1 Y 2 Y
kelahiran  terakhir  adalah  bidan   8 0 D  dan tinggal di perkotaan 9 ( 0). D  Pada  variabel  umur    perkawinan pertama 2 ( ) X efek  marginalnya  terhadap
11 p  sebesar  0,0106  yang  berarti  bahwa
perubahan umur perkawinan pertama 2 ( ) X sebesar  satu  satuan  akan  meningkatkan 0,0106 terhadap probabilitas rumah tangga yang memberikan imunisasi  dasar lengkap dan  memberikan  ASI  eksklusif.  Namun secara  statistik,  umur  perkawinan  ibu hanya  signifikan  pada  variabel  respon 2 Y yaitu  pemberian  ASI  eksklusif.  Hal  ini sesuai  dengan  hasil  penelitian  Santosa (2009) menunjukkan bahwa umur perkawinan  pertama  ibu  berpengaruh signifikan terhadap pemberian ASI eksklusif    pada  rumah  tangga  miskin  di Provinsi Sulawesi Tengah.
Gambar  1. Grafik  Hubungan  antara  Probabilitas
, dan UKP Ibu
Berdasarkan  Gambar  1  terlihat  bahwa semakin  tinggi  umur  perkawinan  pertama ibu  maka  semakin  tinggi  probabilitas rumah  tangga  tersebut  untuk  memberikan imunisasi dasar lengkap dan ASI eksklusif. Jika  umur  perkawinan  pertama  ibu  adalah 18  tahun  maka  probabilitas  rumah  tangga tersebut  memberikan  imunisasi  dasar lengkap  dan  ASI  eksklusif  sebesar  30 persen. Jika umur perkawinan pertama ibu adalah  28  tahun  maka  probabilitas  rumah tangga  tersebut  memberikan  imunisasi dasar lengkap dan ASI eksklusif sebesar 40 persen. Sehingga dapat disimpulkan bahwa umur  perkawinan  ibu  yang  rendah  dapat
mengurangi  perilaku  pemberian  imunisasi dasar  lengkap  dan  ASI  eksklusif.  Oleh karena  itu  perlu  dilakukan  penyuluhan tentang  usia  perkawinan  pertama  seorang ibu. Mudanya usia perkawinan pertama ibu diduga mengakibatkan
kurangnya pengetahuan seorang ibu dalam pentingnya memberikan imunisasi  dasar  yang lengkap dan ASI eksklusif.
Pada  Tabel  8  (Lampiran  5)  efek marginal  variabel  pendidikan  ibu 3.1 ( ) D
terhadap 11 p  adalah 0,0946. Hal ini berarti bahwa  rumah  tangga  yang  pendidikan ibunya adalah SD/sederajat atau SMP/sederajat, probabilitas untuk memberikan  imunisasi  dasar  lengkap  dan ASI eksklusif lebih besar 0,0946 dibandingkan  dengan  rumah  tangga  yang pendidikan  ibunya  tidak  punya  ijazah. Sedangkan efek marginal variabel pendidikan ibu 3.2 ( ) D terhadap 11 p  adalah 0,0500.  Hal  ini  berarti  bahwa  rumah tangga  yang  pendidikan  ibunya  adalah SMA/sederajat atau PT/sederajat, probabilitas  untuk  memberikan  imunisasi dasar  lengkap  dan  ASI  eksklusif  lebih besar  0,0500  dibandingkan  dengan  rumah tangga  yang  pendidikan  ibunya  tidak punya  ijazah.  Secara  statistik,  variabel pendidikan  ibu  hanya  signifikan  pada variabel  respon 1 Y yaitu  pemberian imunisasi  dasar.  Hal  ini  sesuai  dengan hasil  penelitian  Wardhana  (2001)  bahwa ibu berpendidikan rendah status imunisasinya  cenderung  tidak  lengkap. Probabilitas  memberikan  imunisasi  dasar lengkap  dan  ASI  eksklusif  tertinggi  pada rumah tangga yang pendidikan terakhir ibu adalah  SD/sederajat  atau  SMP/sederajat
3.1 3.2 ( 1 dan 0) D D   ,  dimana  variabel
yang  lain  konstan  yaitu  sebesar  46,92 persen.  Namun  probabilitas  ini  tidak berbeda jauh jika dibandingkan dengan ibu yang pendidikan terakhirnya SMA dan PT.
Efek marginal variabel pekerjaan bapak
5 ( ) D terhadap 11 p  adalah 0,0393. Hal  ini berarti  bahwa  rumah  tangga  yang  sektor pekerjaan  bapaknya  adalah  non  pertanian,
35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 UKP Ibu P ro b a b ili ta s 0.3 0.4 p11 p00 11 p  00 p 
probabilitas  rumah  tangga  tersebut  untuk memberikan  imunisasi  dasar  lengkap  dan ASI  eksklusif  lebih  besar  0,0393  dari rumah  tangga  yang  pekerjaan  bapaknya  di sektor  non  pertanian.  Secara  statistik, variabel  pekerjaan  bapak  hanya  signifikan pada  variabel  respon 2 Y yaitu  pemberian ASI  eksklusif.  Probabilitas  rumah  tangga dengan pekerjaan bapak di sektor pertanian dimana variabel prediktor yang lain adalah konstan,  probabilitas  untuk  memberikan imunisasi dasar lengkap dan ASI eksklusif adalah  38,37  persen.  Sedangkan  untuk pekerjaan  bapak  di  sektor  non  pertanian adalah  42,52  persen.  Menurut  Litman  dan Weiss (1994), wanita-wanita yang menyusui  bayinya  adalah  wanita  yang disusui  ketika  masih  bayi,  mempunyai teman  yang  menyusui  bayinya,  dan menerima dukungan dari tenaga kesehatan dan suaminya.
Efek marginal variabel penolong
kelahiran  terakhir 8 ( ) D terhadap 11 p 
adalah  -0,0862.  Hal  ini  berarti  bahwa rumah  tangga  yang  penolong  kelahiran terakhir  dengan  non  medis,  probabilitas rumah  tangga  tersebut  untuk  memberikan imunisasi dasar lengkap dan ASI eksklusif lebih  kecil  0,0862  dibandingkan  rumah tangga yang penolong kelahirannya dengan medis.  Secara  statistik,  variabel  penolong kelahiran hanya signifikan pada variabel 1 Y
yaitu  pemberian  imunisasi  dasar.  Hal  ini diperkuat  oleh  penelitian  Sandra  (2010) yang menunjukkan bahwa penolong kelahiran  berpengaruh  signifikan  terhadap status  imunisasi  dasar  pada  anak  dan  hasil penelitian  Maryati  (2009)  menyatakan bahwa  penolong  kelahiran  berpengaruh signifikan terhadap pemberian ASI eksklusif. Probabilitas rumah tangga dengan penolong kelahiran terakhir adalah medis  akan  memberikan  imunisasi  dasar lengkap  dan  ASI  eksklusif  adalah  42,52 persen dimana variabel prediktor yang lain konstan.  Dari  hasil  tersebut  maka  perlu dilakukan  pemerataan  tenaga  kesehatan  di semua wilayah.
Sehingga dengan
meratanya
tenaga kesehatan dapat
memberikan  pengetahuan  dan  kesadaran masyarakat terhadap perilaku kesehatan.
Efek  marginal  variabel  status  daerah
9 ( ) D terhadap 11 p  sebesar  -0,0638.  Hal ini  berarti  bahwa  rumah  tangga  yang tinggal  di  daerah  pedesaan,  probabilitas kategori  rumah  tangga  yang  memberikan imunisasi dasar lengkap dan ASI eksklusif lebih  kecil  0,0638  dibandingkan  dengan rumah  tangga  yang  tinggal  di  daerah perkotaan.  Secara  statistik,  variabel  status daerah  hanya  signifikan  pada  variabel 1 Y yaitu  pemberian  imunisasi  dasar  lengkap. Probabilitas  rumah  tangga  yang  tinggal  di daerah perkotaan untuk memberikan imunisasi  dasar  dan  ASI  eksklusif  adalah sebesar  42,52  persen  dimana  variabel prediktor  yang  lain  konstan.  Dari  hasil tersebut maka pemerintah perlu memperhatikan  aspek  sarana  prasarana kesehatan, sehingga tidak ada kesenjangan fasilitas kesehatan antara daerah perkotaan dan  pedesaan.  Hal  ini  sesuai  dengan penelitian  Idwar  (2000)  yang  menyatakan bahwa ada hubungan antara status imunisasi dengan jarak ke fasilitas kesehatan.  Seorang  ibu  akan  mencari pelayanan kesehatan  yang terdekat  dengan rumahnya  karena  pertimbangan  aktivitas lain  yang  harus  diselesaikan.  Hasil penelitian Purnamawati (2003) juga menyatakan  bahwa  status  daerah  tempat tinggal  berpengaruh  signifikan  terhadap pola pemberian ASI.

## Ketepatan  Klasifikasi  Model  Probit Biner Bivariat Terbaik
Ketepatan  klasifikasi  adalah  ketepatan antara data aktual dengan hasil prediksinya.  Berdasarkan  model  probit biner bivariat terbaik, ketepatan klasifikasi sebesar 40,89 persen. Ketepatan klasifikasi yang kecil diduga karena dalam penelitian ini,  tidak  ada  variabel  prediktor  yang berpengaruh  ke  semua  variabel  respon. Sehingga  efek  marginal  yang  dihasilkan dari  variabel  prediktor  yang  signifikan cenderung  berpengaruh  ke  salah  satu variabel respon.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Uji  Chi-Square  untuk  tabel  kontingensi (2  2)  menunjukkan  bahwa  ada  hubungan yang  signifikan  antara  pemberian  dasar dan  ASI  eksklusif.  Dengan  menggunakan model  probit  biner  bivariat  menghasilkan model  terbaik  dengan  nilai  AIC  sebesar 2688,643  dengan  variabel  yang  signifikan dalam  model  berdasarkan  pemberian imunisasi  dasar  dan  ASI  eksklusif  adalah variabel  umur  perkawinan  pertama  ibu
2 ( ) X ,  pendidikan  ibu 3 ( ) X ,  pekerjaan bapak 5 ( ) X ,  penolong  kelahiran  terakhir
8 ( ) X dan  status  daerah 9 ( ) X .  Namun secara statistik, pengujian parameter secara parsial  didapatkan  variabel  prediktor  yang berpengaruh  signifikan  adalah  variabel prediktor  umur  perkawinan  pertama  ibu   2 X dan pekerjaan bapak   5 X
berpengaruh signifikan terhadap pemberian ASI eksklusif sedangkan
variabel    pendidikan  ibu   3 , X penolong kelahiran  terakhir   8 X dan  status  daerah   9 X berpengaruh  signifikan  terhadap pemberian  imunisasi  dasar.  Dan  untuk ketepatan  klasifikasi  berdasarkan  model probit  biner  bivariat  terbaik,  ketepatan klasifikasi sebesar 40,89 persen.

## Saran
Dengan mempertimbangkan hasil
penelitian ini sebaiknya pemerintah
Provinsi  Kalimantan  Selatan  khususnya lebih memperhatikan aspek sarana kesehatan  dan  prasarana  kesehatan  yang mampu  menjangkau  daerah  terpencil  serta memperhatikan  aspek  pendidikan  untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia.  Misalnya  dengan  membangun puskesmas  dan  sekolah-sekolah  di  daerah yang  sulit  dijangkau.  Sehingga  meskipun tinggal  di  daerah  yang  sulit  dijangkau, kualitas  sumber  daya  manusia  tetap terjaga. Dalam penelitian ini, nilai
koefisien  korelasi  antar  variabel  respon sangat rendah meskipun
asumsi
dependensi antar variabel respon terpenuhi.  Sehingga  untuk  penelitian selanjutnya  dalam  model  probit  bivariat, selain  memenuhi  asumsi  dependensi  juga diperlukan  nilai  koefisien  korelasi  yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti,  A.  2002. Categorical  Data
Analysis,  Second  Edition .  Wiley- Inter-Science A John Wiley  & Sons,
Inc.
BPS. 2013. Statistik Kesejahteraan Rakyat 2012 . BPS, Jakarta.
BPS. 2014. Statistik Kesejahteraan Rakyat 2013. BPS, Jakarta.
BPS, BKKBN, Kementrian Kesehatan, dan
Measure DHS. 2012. Laporan
Pendahuluan  Survei  Demografi  dan Kesehatan 2012. Jakarta.
Bokosi,  F.  K.  2007.  Household  Poverty Dynamics  in  Malawi:  A  Bivariate Probit  Analysis, Journal  of  Applied
Sciences : Asian Network for
Scientific Information, Vol. 7, No. 2, pp. 573-578.
Chen,  G.,  dan  Hamori,  S.  2010. Bivariate Probit  Analysis  of  Differences  of Between  Male  and  Female  Formal Employment  in  Urban Cina, Journal of  Asian  Economics :  Vol.  21,  pp. 494-501.
Dudewics,  E.  J.  dan  Mishra,  S.  N.  1988. Modern Mathematical Statistics . Wiley  Series  in  Probability  and Mathematical  Statistics,  John  Wiley & Sons.
Gujarati,  D.  N.  dan  Porter,  D.  C.  2013.
Dasar-dasar  Ekonometrika . Edisi Kelima  Buku  2,  Jakarta:  Salemba
Empat. Hidayat, A. Aziz Alimul. 2008. Pengantar Ilmu Kesehatan Anak untuk Pendidikan Kebidanan . Jakarta: Salemba Medika. Hocking, R. 1996. Methods and Application  of  Linier  Models. John Wiley and Sons, Inc., New York.
Hosmer,  D.  W.  dan  Lemeshow,  S.  2000.
Applied  Logistic  Regression,  Second Edition . Wiley-Interscience  A  John Wiley & Sons, Inc. Konishi,  S.  dan  Kitagawa,  G.  2008. Information  Criteria  and  Statistical Modeling . Springer Science +
Business Media, LCC, New York.
Kutner,  M.H.,  Nachtsheim,  C.J.,  dan
Nether,  J.  2008. Applied  Linear
Regression Model. McGraw-Hill Companies. New York. Mahayu,  P.  2014. Imunisasi  dan  Nutrisi (Panduan  Pemberian  Imunisasi  dan Nutrisi pada Bayi, Batita, Balita, dan Manfaatnya). Yogyakarta: Bukubiru. Nugraha,  J.  2010. Pemodelan  Pilihan Diskrit  Menggunakan  Model  Probit dan Model Fixed Logit pada Respon Multivariat .  Disertasi,  Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.
Prasetyono,  D.  S.  2009. Buku  Pintar  ASI Eksklusif . Yogyakarta: Diva Press. Ramachandran,  K.M.  dan  Tsokos,  C.  P.
2009. Mathematical  Statistics  with Appications. Elseiver Inc, USA. Ratnasari,  V.  2012. Estimasi  Parameter dan  Uji  Signifikansi  Model  Probit Bivariat. Disertasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Roesli,  U.  2000. Mengenal  ASI  Eksklusif. Jakarta: Niaga Swadaya. Suharjo,  B.  2013. Statistika  Terapan (Disertai  Contoh  Aplikasi  dengan SPSS). Yogyakarta: Graha Ilmu. Wahyudi,  C.  D.  2014. Model  Kemiskinan Perdesaan  dan  Perkotaan  dengan Pendekatan Garis Kemiskinan Menggunakan  Regresi  Probit  Biner Bivariat di Provinsi Bengkulu. Tesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.

## Lampiran 1
2 2 01 1 2 01 01 1 01 11 10 10 00 1 2 01 1 2 01 01 1 01 1 G 2 ln ln ln ln 1 n i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i p p p p p p p p y y y y p p p p p p p p      
                                                                      
 (3) 2 11 10 01 00 11 10 10 00 1 11 10 01 00 G 2 ln ln ln ln n i i i i i i i i i i i i i p p p p y y y y
p p p p                  
                                    
 
        
(4)
Lampiran 2 Tabel  6.  Nilai  Koefisien, Standar  Error dan p-value pada  Masing-masing  Parameter Model Probit Biner Bivariat Terbaik
Lampiran 3 2 3.1 3.2 5 8 9 1 0, 4679 0, 0055 0,3841 0, 4038 0,1041 0,3576 0, 2310 y X D D D D D 
       
dan
2 3.1 3.2 5 8 9
2 1, 0443 0, 0301 0,1426 0, 0003 0,1588 0,1272 0,1069 y X D D D D D          

## Lampiran 4
1 0, 4679 0, 0055(30) 0,3841(0) 0, 4038(1) 0,1041(1) 0,3576(0) 0, 2310(0) 0,9326
y           2 1, 0443 0, 0301(30) 0,1426(0) 0, 0003(1) 0,1588(1) 0,1272(0) 0,1069(0) 0, 0172 y            Variabel Prediktor Imunisasi Dasar ASI Eksklusif Coeff Std. Err p-value Coeff Std. Err p- value Umur Perkawinan Pertama Ibu (X 2 ) - 0,0055 0,0124 0,659 0,0301 0,0116 0,009 Pendidikan Ibu (X 3 ) SD atau SMP sederajat (D 3.1 ) 0,3841 0,1224 0,002 0,1426 0,1260 0,258 SMA atau PT sederajat (D 3.2 ) 0,4038 0,1539 0,009 -0,0003 0,1527 0,999 Pekerjaan Bapak (X 5 ) Sektor Non Pertanian (D 5 ) -0,1041 0,0947 0,272 0,1588 0,0906 0,080 Penolong Kelahiran Terakhir (X 8 ) Non Medis (D 8 ) -0,3576 0,1106 0,001 -0,1272 0,1127 0,259 Status Daerah (X 9 ) Pedesaan (D 9 ) -0,2310 0,0963 0,016 -0,1069 0,0889 0,229 Konstanta - 0,4679 0,2711 0,084 -1,0443 0,2579 0,000

## Lampiran 5
Tabel 8. Efek Marginal dan Probabilitas Variabel Bebas Kategorik Terhadap 11 p
Nama Variabel  Kategori
Efek Marginal Terhadap 11 p Probabilitas Terhadap 11 p Pendidikan Ibu Tidak punya ijazah SD (reference) - 0,3655 SD dan SMP sederajat 3.1 ( ) D 0,0946 0,4692 SMA dan PT sederajat 3.2 ( ) D 0,0500 0,4252 Pekerjaan Bapak  Pertanian (reference) - 0,3837 Non Pertanian 5 ( ) D 0,0393 0,4252 Penolong Kelahiran Terakhir Medis (reference) - 0,4252 Non Medis 8 ( ) D -0,0862 0,3368 Status Daerah Perkotaan (reference) - 0,4252 Perdesaan 9 ( ) D -0,0638 0,3609