Abstrak—Unmet  need  KB  adalah  wanita  kawin  yang  ingin menunda kehamilan, menjarangkan kehamilan dan tidak ingin mempunyai  anak  lagi  namun  tidak  memakai  alat/cara  KB. Unmet need KB selalu memiliki target setiap tahunnya, namun berdasarkan  fakta  di  lapangan  target  unmet  need  KB  yang ditetapkan  tidak  pernah  tercapai  dan  berakibat  pada meningkatnya  jumlah  penduduk.  Adanya  permasalahan  tidak tercapainya target unmet need tersebut maka diperlukan suatu analisis  guna  mengetahui  faktor  yang  memengaruhi  status ketercapaian  target  unmet  need  di  Jawa  Barat.  Analisis  yang memungkinkan  digunakan  untuk  mengetahui  faktor  tercapai atau  tidaknya  target  unmet  need  yaitu  metode  regresi  logistik biner  dan  metode  regresi  probit  biner.  Variabel  respon  yang digunakan  pada  penelitian  status  ketercapaian  target  unmet need di Provinsi Jawa Barat yaitu tercapai atau tidaknya target unmet  need  Jawa  Barat  tahun  2019  sesuai  dengan  Renstra BKKBN 2015-2019 yaitu sebesar 10,15% serta menggunakan 5 varibael  prediktor  yang  diduga  berpengaruh  terhadap  status ketercapaian  target  unmet  need.  Berdasarkan  hasil  analisis diperoleh  kesimpulan  terdapat  3  variabel  yang  terbukti berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kedua  pemodelan dengan kebaikan model sebesar 89%.
Kata  Kunci—Jawa  Barat,  KB,  Regresi  Logistik  Biner,  Regresi Probit Biner, Unmet Need.

## I. PENDAHULUAN
EGARA  Indonesia  merupakan  negara  dengan  jumlah penduduk  terbesar  keempat  di  dunia  tahun  2019. Berdasarkan proyeksi penduduk 2015-2045 hasil Supas 2015 menyebutkan  jumlah  penduduk  Indonesia  mencapai  266,91 juta  jiwa  di  tahun  2019  dengan  dominasi  penduduk  di Provinsi  Jawa  Barat.  Pesatnya  pertumbuhan  penduduk  di Jawa Barat menimbulkan permasalahan kepadatan penduduk. Peningkatan  pertumbuhan  penduduk  dipengaruhi  oleh  dua aspek, yaitu kelahiran dan migrasi. SDKI 2017 menyebutkan TFR Provinsi Jawa Barat sebesar 2,4 artinya rata-rata jumlah anak yang dilahirkan oleh perempuan di rentang usia 15-49 tahun  adalah  dua  hingga  tiga  orang  anak.  Sehingga diperlukan  cara  guna  menurunkan  angka  kelahiran  [1]. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  Andini  disebutkan salah satu faktor penyebab tingginya angka kelahiran adalah tingginya persentase unmet need [2].
Sesuai  Peraturan  Gubernur  Jawa  Barat  nomor  25  tahun 2013  tentang  RPJM  Provinsi  Jawa  Barat  disebutkan  bahwa pengendalian  pertumbuhan  penduduk  dilakukan  melalui peningkatan peserta KB dan KB mandiri. Program KB yang diselenggarakan oleh BKKBN telah diakui dapat menurunkan  angka  kelahiran.  Selain  dapat  menurunkan
angka  kelahiran,  program  KB  juga  dapat  mencegah  risiko terjadinya  kehamilan  yang  tidak  diinginkan  pada  pasangan usia subur [3]. Program KB diwujudkan melalui pemakaian alat  kontrasepsi  dengan  berbagai  dampak,  sehingga  tidak semua  pasangan  setuju  dan  berdampak  pada  permasalahan unmet need.
Unmet  need oleh  BKKBN  didefinisikan  sebagai  wanita kawin yang ingin menunda atau mencegah kehamilan, ingin menjarangkan  kehamilan  dan  tidak  ingin  mempunyai  anak lagi  tetapi  tidak  menggunakan  alat/cara  KB.  Target  angka unmet  need Jawa  Barat  tahun  2018  sebesar  8,90%  namun fakta di lapangan masih bernilai lebih besar yaitu 12,7% [4]. Upaya menurunkan angka unmet need merupakan salah satu sasaran  RPJMN  2015-2019.  Berdasarkan  hasil  SDKI  tahun 2012  dan  2017  diperoleh  kesimpulan  bahwa  angka unmet need tidak mengalami perubahan yang berarti [5].
Penelitian  ini  akan  meneliti  faktor  apa  saja  yang berpengaruh  terhadap  tercapai  atau  tidaknya  target unmet need .  Variabel  respon  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdiri dari dua kategori yaitu tercapainya target disimbolkan dengan  angka  0  dan  tidak  tercapainya  target  disimbolkan dengan  angka  1.  Sesuai  Renstra  BKKBN  2015-2019  target yang harus dicapai dari unmet need di setiap kabupaten/kota provinsi  Jawa  Barat  tahun  2019  adalah  10,15%.  Suatu kabupaten/kota  dikatakan  mencapai  target  yang  telah ditentukan apabila nilai unmet need tahun 2019 ≤ 10,15% (0; tercapai; ≤  10,15%) dan tidak mencapai target apabila nilai unmet  need >  10,15%  (1;  tidak  tercapai;  >10,15%). Berdasarkan  uraian  tujuan  penelitian  yang  telah  dijelaskan maka  diperoleh  dua  metode  yang  dapat  digunakan  yaitu regresi  logistik  biner  dan  regresi  probit  biner.  Salah  satu penelitian  dengan  regresi  probit  biner  memodelkan  tingkat partisipasi angkatan kerja perempuan di Provinsi Jawa Timur yang dilakukan oleh Yulianti [6].
Diharapkan dengan adanya penelitian mengenai pemodelan regresi logistik ini, dapat memberikan informasi kepada  pemerintah  dan  petugas  BKKBN  dalam  melakukan evaluasi  kinerja  dengan  memperhatikan  faktor-faktor  yang mendukung  ketercapaian  target unmet  need KB  di  Jawa Barat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  adalah  cabang  ilmu  statistika  yang berkaitan  dengan  metode  pengumpulan  dan  penyajian  data

## Pemodelan Regresi Logistik dan Probit Biner pada Faktor yang Memengaruhi Ketercapaian Target Unmet Need di Provinsi Jawa Barat
Ida Nur Indah Sari dan Vita Ratnasari Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : vita_ratna@statistika.its.ac.id
N
sehingga  diperoleh  informasi  yang  berguna  dengan memeriksa ukuran pemusatan dan penyebaran data [7].
B. Cross Tabulation
Cross  tabulation adalah  metode  yang  menggambarkan hubungan dua atau lebih variabel yang hasilnya ditampilkan dalam sebuah tabel kontingensi [8].

## C. Pemeriksaan Multikolinearitas
Multikolinearitas  berarti  adanya  hubungan  linier  diantara beberapa  variabel  model  regresi.  Untuk  mengetahui  ada tidaknya  multikolinieritas  digunakan  nilai VIF .  Dikatakan terdapat multikolinieritas apabila nilai 𝑉𝐼𝐹 > 10 [9].
𝑉𝐼𝐹 = 1 1 − 𝑅 𝑗 2

## D. Analisis Regresi
Analisis  regresi  merupakan  metode  yang  menjelaskan hubungan antara dua variabel atau lebih dengan memuat dua jenis variabel yaitu variabel prediktor dan respon [10].

## E. Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  biner  bertujuan  mengetahui  hubungan antara  variabel  respon  berskala  kategorik  dari  representasi percobaan Bernoulli dengan  satu  atau  beberapa  variabel prediktor  dengan  fungsi  probabilitas 𝑓(𝑦) = 𝜋 𝑦 (1 − 𝜋) 1−𝑦 [8].  Fungsi  regresi  logistik  biner  dituliskan  dengan persamaan.
𝑓(𝑧) = 1 1 + 𝑒 −𝑧 Nilai 𝑧 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 +. . . +𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 terletak antara -∞ dan ∞. Model  regresi  logistik  menggambarkan  probabilitas  atau risiko dari suatu objek dengan model sebagai berikut.
𝜋(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝 (𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +...+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 ) 1 − 𝑒𝑥𝑝 (𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +...+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 )
Dimana p merupakan banyaknya variabel prediktor.

## F. Estimasi Parameter Regresi Logistik Biner
Estimasi  dilakukan  dengan  pendekatan  metode MLE dengan  menurunkan L( 𝛽 ) terhadap 𝛽 dan  menyamakan dengan nol dengan langkah sebagai berikut [11]. 1. Persamaan awal turunan
𝜕𝐿(𝛽) 𝜕𝛽 𝑗 = ∑ 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 − ∑ 𝑥 𝑖 𝜋(𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 2. Menentukan taksiran awal parameter
𝜷 ̂ (0) = (𝑿 ′ 𝑿) −1 𝑿 ′ 𝒀 𝑿 = [ 1 𝑥 11 𝑥 12 . . . 1 𝑥 21 𝑥 22 . . . . . . . . . . . . . . . 1 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 . . . 𝑥 1𝑝 𝑥 2𝑝 . . . 𝑥 𝑛𝑝 ]  ; 𝐘 = [ 𝑦 1 𝑦 2 . . . 𝑦 𝑛 ] 3. Membentuk vektor gradien g
𝑔 (𝑡) (𝜷 (𝑡) ) = ( 𝜕𝐿(𝜷) 𝛽 0 , 𝜕𝐿(𝜷) 𝛽 1 , . . . , 𝜕𝐿(𝜷) 𝛽𝑝 )
4. Membentuk matriks Hessian H
5. Memasukkan nilai 𝜷 ̂ (0) ke dalam vektor g dan matriks H
hingga diperoleh vektor 𝑔 𝑡 ( (0) ˆ β ) dan matriks 𝐻 𝑡 ( (0) ˆ β )
6. Iterasi 𝜷 (𝑡+1) = 𝜷 (𝑡) − (𝐻 𝑡 (𝜷 (𝑡) )) −1 𝑔 (𝑡) (𝜷 (𝑡) ) mulai t = 0 hingga memperoleh hasil yang konvergen. 7. Jika  belum  mendapatkan  penaksir  parameter  yang konvergen, maka kembali ke langkah (6) hingga iterasi ke 𝑡 = 𝑡 + 1 . Iterasi akan berhenti jika |𝜷 (𝑡+1) − 𝜷 (𝑡) | ≤ 𝜀 .

## G. Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  berfungsi  mengetahui  ada  atau tidaknya  perbedaan  hasil  observasi  dan  prediksi  model dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : Model sesuai atau tidak terdapat perbedaan H 1 : Model tidak sesuai atau terdapat perbedaan
Berikut merupakan statistik uji yang digunakan.
𝐶̂ = ∑ (𝑂 𝑘 − 𝑛 𝑘 𝜋̄ 𝑘 ) 2 𝑛 𝑘 𝜋̄ 𝑘 (1 − 𝜋̄ 𝑘 ) 𝑔 𝑘=1 Gagal  tolak  H 0 jika 𝐶̂ > 𝜒 2 (𝑎,𝑔−2) atau p-value < a dan disimpulkan  tidak  terdapat  perbedaan  antara  observasi  dan prediksi model [12].

## H. Regresi Probit Biner
Regresi probit biner merupakan metode yang menganalisis variabel respon bersifat kualitatif terdiri dari dua kategori dan beberapa  variabel  independen  yang  bersifat  kualitatif, kuantitatif,  atau  gabungan.  Estimasi  dilakukan  dengan pendekatan CDF distribusi  normal  dengan  model 𝒀 ∗ = 𝜷 𝑇 𝒙 + 𝜀 [9].

## I. Estimasi Parameter Regresi Probit Biner
Estimasi parameter regresi probit biner dilakukan melalui metode MLE dengan langkah sebagai berikut [13]. 1. Mengambil n sampel random Y 1 , Y 2 , …, Y n 2. Menentukan fungsi likelihood variabel Y dua kategori. 3. Memperoleh fungsi likelihood dari Y sebagai berikut.
𝐿(𝛽) = ∏[(1 − 𝛷(𝛾 − 𝛽 𝑇 𝑥 𝑖 )) 𝑦 𝑖 (𝛷(𝛾 − 𝛽 𝑇 𝑥 𝑖 )) 1−𝑦 𝑖 ] 𝑛 𝑖=1
4. Memaksimumkan fungsi ln likelihood
5. Persamaan penurunan fungsi ln 𝐿(𝜷) tidak menghasilkan bentuk closed form sehingga digunakan  metode Newton Raphson dengan hasil iterasi ke-m yaitu.
𝜷 (𝑚) = 𝜷 (𝑚−1) − ( 𝜕 2 𝑙𝑛 𝐿 (𝜷) 𝜕𝜷 (𝑚−1) 𝜷 ′ (𝑚−1) ) −1 𝜕 𝑙𝑛 𝐿 (𝜷) 𝜕𝜷 (𝑚−1)
Proses  iterasi  akan  berhenti  apabila ||𝜷 (𝑚) 𝜷 (𝑚−1) || ≤ 𝛿 dimana 𝛿 adalah bilangan yang sangat kecil [13].
J. Pengujian  Signifikansi  Parameter  Regresi  Logistik  dan Probit Biner
Pengujian signifikansi parameter regresi logistik dan probit biner  secara  serentak  bertujuan  untuk  mengetahui  variabel independen  bepengaruh  secara  keseluruhan  atau  tidak terhadap model dengan hipotesis sebagai berikut [12]: H 0 : β 1 = β 2 =… = β j =0 H 1 : minimal terdapat satu β j ≠ 0, dimana j = 1, 2 , …, p Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
𝐺 = −2 𝑙𝑛 [ ( 𝑛0 𝑛 ) 𝑛0 ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛1 ∏ (𝜋 𝑖 ̂) 𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 (1−𝜋 𝑖 ̂) 1−𝑦𝑖 ]
Diputuskan  tolak H 0 jika G > χ 2 (df,a) atau p-value < a dan disimpulkan minimal terdapat satu variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependen.
Selanjutnya  dilakukan  uji  signifikansi  secara  parsial dengan tujuan mengetahui variabel dependen mana saja yang memiliki  hubungan  terhadap  variabel  independen  dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : β j = 0 H 1 : β j ≠ 0, dimana j = 1, 2 , …, p Statistik uji yang digunakan yaitu
𝑊 2 = [ 𝛽 ̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑗 ) ] 2 . Tolak H 0 jika W 2 > χ 2 (df,a) atau p-value < a dan disimpulkan variabel ke- j berpengaruh signifikan terhadap model [12].

## K. Kriteria Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  dengan  ketepatan klasifikasi dan AIC . Semakin besar nilai ketepatan klafikasi dan  semakin  kecil  nilai  AIC  yang  dihasilkan  maka  model yang diperoleh akan semakin baik [12].
𝐴𝐼𝐶 = 𝑒 2𝑘 𝑛 ∑ 𝑢̂ 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛
Keterangan : k : Jumlah parameter yang diestimasi dalam model regresi n : Banyaknya observasi u : Residual dari regresi
L. Interpretasi  Model  Regresi  Logistik  Biner  dan  Regresi Probit Biner
Interpretasi  regresi  logistik  biner  dilakukan  dengan odds ratio sedangkan  interpretasi  regresi  probit  biner  dilakukan dengan marginal effect dengan penjelasan sebagai berikut.
1) Interpretasi Model Regresi Logistik Biner
Interpretasi regresi logistik biner menggunakan odds ratio ( ψ) dengan penjelasan sebagai berikut [12].
a. Jika  variabel  prediktor  X  berskala  nominal,  maka perhitungan odds ratio berdasarkan pada persamaan. 𝜓 = 𝑒 𝛽1
b. Jika  variabel  prediktor  X  berskala  rasio,  maka perhitungan odds ratio dilakukan melalui persamaan. 𝜓(𝑐) = 𝑒𝑥𝑝( 𝑐𝛽 1 )
2) Interpretasi Model Regresi Probit Biner
Interpretasi  regresi  probit  biner  menggunakan marginal effect yang  menyatakan  besarnya  pengaruh  tiap  variabel prediktor terhadap probabilitas  tiap  kategori  yang diperoleh dari  turunan  pertama  probabilitas  masing-masing  kategori terhadap x .
𝜕𝑃(𝑌 = 0|𝒙) 𝜕𝒙 = −𝜙(𝛾 − 𝜷 𝑇 𝒙)𝜷 𝜕𝑃(𝑌 = 1|𝒙) 𝜕𝒙 = 𝜙(𝛾 − 𝜷 𝑇 𝒙)𝜷

## M. Program Keluarga Berencana
Program KB merupakan program pemerintah yang diatur berdasarkan  UU  No.  10  Tahun  1992  dengan  upaya meningkatkan  kepedulian  peran  serta  masyarakat  melalui PUP,  pengaturan  kelahiran,  pembinaan  ketahanan  keluarga, peningkatan  kesejahteraan  keluarga  kecil,  bahagia  dan sejahtera dengan tujuan menurunkan angka kelahiran [13].

## N. Unmet Need Keluarga Berencana
Unmet  need oleh  BKKBN  didefinisikan  sebagai  wanita berstatus  kawin  yang  tidak  menggunakan  alat/cara  KB  dan menyatakan tidak ingin melahirkan anak lagi, ingin menunda kelahiran  dan  ingin  menjarangkan  kelahiran.  Konsep  dan pengukuran unmet need tahun 2015 menurut BKKBN yaitu PUS  yang  tidak  menggunakan  alat  kontrasepsi  tetapi  tidak ingin anak dalam waktu dekat, PUS yang tidak menginginkan anak  lagi  untuk  seterusnya,  dan  PUS  yang  mengalami kehamilan tidak diinginkan [1].

## O. Nilai Target Unmet Need KB Provinsi Jawa Barat
Guna  memastikan  tercapainya  tujuan  pembangunan nasional,  ditetapkan  sasaran  strategis  BKKBN  2015-2019 yang  tertera  pada  RPJMN  tahun  2015-2019  yang  meliputi menurunnya  angka  kelahiran,  meningkatnya  prevalensi kontrasepsi modern, menurunnya unmet need , meningkatnya peserta  KB  aktif  yang  menggunakan  metode  kontrasepsi jangka  panjang  dan  menurunnya  tingkat  putus  pakai kontrasepsi. LAKIP BKKBN Jawa Barat 2018 menyebutkan unmet  need 2018  sebesar  12,70%  dari  sasaran  yang ditentukan sebesar 8,90% dan disimpulkan bahwa target yang diinginkan tidak tercapai. Tahun 2019 BKKBN provinsi Jawa Barat memiliki target 10,15% [5]. Target unmet need tahun 2019 tercapai jika nilai unmet need kurang dari sama dengan target yang telah ditentukan (tercapai: ≤ 10,15%) sedangkan tidak  mencapai  target  apabila  nilai unmet  need lebih  dari target yang telah ditentukan (tidak tercapai: >10,15%).

## P. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Unmet Need KB
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  guna  mengetahui faktor  yang  mempengaruhi  tercapainya  target unmet  need . Penelitian Boongaarts dan Bruce  menyebutkan pengetahuan dan pelayanan KB berhubungan dengan kejadian unmet need [14]. Dibuktikan kembali oleh Hamid dengan hasil terdapat hubungan antara pendapatan rendah, jumlah anak >3, wanita yang  tidak  bekerja,  pendidikan  rendah  dan  wilayah  tempat tinggal  pedesaan  dengan  target unmet  need [15].  Analisis SDKI 2007 dengan regresi logistik menunjukkan unmet need dipengaruhi  oleh  wanita  kawin  yang  tinggal  di  pedesaan, kelompok kekayaaan kuantil menengah bawah, wanita yang tidak  bekerja,  pengetahuan  KB  yang  rendah  dan  jarang melakukan diskusi dengan suami mengenai KB [16].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  laporan pendataan  keluarga  yang  diambil  pada  periode  1  Februari 2019  -  31  Desember  2019  dengan  unit  observasi  27 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat dan diunduh melalui situs  resmi  BKKBN  Jawa  Barat,  yaitu  pada  website http://jabar.bkkbn.go.id/.

## B. Metodologi Pendataan Keluarga
Pendataan  keluarga  merupakan  kegiatan  pengumpulan data primer tentang data kependudukan, keluarga berencana dan  keluarga  sejahtera,  tahapan  keluarga  sejahtera  dan  data anggota  keluarga  yang  dilakukan  oleh  masyarakat  bersama Badan  Koordinasi  Keluarga  Berencana  Nasional (BKKBN) secara serentak pada waktu yang telah ditentukan.

## C. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini disajikan pada Tabel 1.

## D. Struktur Data
Struktur data penelitian ditunjukkan pada Tabel 2.

## E. Langkah Analisis
Berikut merupakan langkah analisis yang digunakan.
1. Merumuskan masalah dan tujuan penelitian.
2. Memperoleh data Laporan Pendataan Keluarga.
3. Mendeskripsikan karakteristik data.
4. Mengetahui hubungan antar variabel prediktor
5. Memodelkan faktor dengan regresi logistik biner.
6. Melakukan  pengujian  signifikansi  parameter  regresi logistik biner secara serentak dan parsial.
7. Melakukan uji kesesuaian model regresi logistik biner.
8. Memodelkan faktor menggunakan regresi probit biner.
9. Melakukan uji signifikansi parameter regresi probit biner secara serentak dan parsial.
10. Melakukan uji kesesuaian model regresi probit biner.
11. Menghitung kebaikan model.
12. Menginterpretasi pemodelan regresi logistik biner dengan odds ratio dan regresi probit biner dengan marginal effect . 13. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data
Karakteristik  data  penelitian  diperlihatkan  pada  Tabel  3. Berdasarkan karakteristik data pada Tabel 3, diketahui nilai mean dan varians dari  masing-masing  variabel.  Selain karakteristik data, akan ditampilkan visualisasi ketercapaian target  dan  persebaran  persentase  nilai  variabel  prediktor  di setiap kabupaten/kota dengan hasil sebagai berikut.
Berdasarkan  visualisasi  status  ketercapaian  target  pada Gambar 1, diketahui hampir 75% kabupaten/kota yang tidak mencapai target unmet need yang ditetapkan oleh BKKBN. Selain visualisasi status ketercapaian target unmet need , hal lain  yang  ditampilkan  yaitu  visualisasi  variabel  prediktor dengan hasil sebagai berikut.
Gambar  2  menunjukkan  PUS  terbanyak  dengan  2  anak terdapat  di  kota  Bandung  dan  paling  sedikit  di  kabupaten
Tabel 1.
Variabel penelitian
Simbol Variabel Nama Variabel Skala Deskripsi
Y Target Unmet need KB  Jawa
Barat
Nominal
0 = tercapai (≤10,15%) 1 = tidak tercapai (>10,15%)
X 1 Persentase  PUS dengan 2 anak
Rasio
PUS  dengan  2  anak masih hidup.
X 2
Persentase  PUS yang  melakukan pelayanan di FKTP Rasio
PUS  yang  menjadi pasien di fasilitas kesehatan tingkat pertama.
X 3 Persentase  PUS bukan peserta KB  dengan  usia anak < 5 tahun Rasio Pasangan  usia  subur tidak  mengikuti  KB berdasar  usia  anak  0 sampai 5 tahun. X 4
Persentase kepala  keluarga dengan pendidikan  tidak tamat SD Rasio Kepala keluarga dengan
tingkat pendidikan  tidak  lulus SD pada saat pendataan keluarga. X 5 Persentase  PUS peserta KB modern Rasio PUS bukan peserta KB modern saat pendataan keluarga.
Tabel 2. Struktur data Kabupaten/ Kota Y X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 1 y 1 x 1,1 x 2,1 x 3,1 x 4,1 x 5,1 2 y 2 x 1,2 x 2,2 x 3,2 x 4,2 x 5,2 3 y 3 x 1,3 x 2,3 x 3.3 x 4,3 x 5,3 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 27 y 27 x 1,27 x 2,27 x 3,27 x 4,27 x 5,27
Tabel 3.

## Karakteristik variabel prediktor
Variabel Mean Varians x 1 30,27 59,48 x 2 22,08 52,04 x 3 4,84 7,32 x 4 3,86 4,37 x 5 64,12 108,36 Gambar 1. Status ketercapaian target unmet need.
Gambar 2. Persentase PUS dengan 2 anak.
Gambar 3. Persentase PUS yang melakukan pelayanan di FKTP.
Gambar  4.  Persentase  PUS  bukan  peserta  KB  dengan  usia  anak  <  5. tahun
7 ; 26% 20 ; 74% Tercapai Tidak Tercapai 41,27672 10,98680 ,000 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 39,7 8,41 0 10 20 30 40 50 15,17759 1,90339 0 5 10 15 20
Indramayu.  Melalui  hasil  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa dalam  beberapa  tahun  ke  depan  kota  Bandung  memiliki berpotensi menjadi kota terpadat di Jawa Barat.
Gambar  3  menunjukkan  PUS  terbanyak  yang  melakukan pelayanan KB di FKTP terdapat di Kabupaten Pangandaran dan  data  PUS  yang  melakukan  pelayanan  di  FKTP  paling sedikit  berada  di  kota  Depok.  FKTP  terdiri  atas  Puskesmas atau  yang  setara,  praktik  dokter,  klinik  pratama  atau  yang setara dan rumah sakit kelas D pratama atau yang setara.
Berdasarkan  visualisasi  pada  Gambar  4,  diketahui  PUS bukan peserta KB berdasarkan usia anak < 5 tahun terbanyak berada di kota Depok dan data PUS bukan peserta KB paling sedikit terdapat di kabupaten Sumedang. Sehingga sosialisasi KB harus lebih digencarkan di kota Depok agar mengurangi PUS yang tidak mengikuti program KB.
Berdasarkan  Gambar  5  diketahui  persentase  kepala keluarga  dengan  pendidikan  tidak  tamat  SD  di  Jawa  Barat terbanyak terdapat di kabupaten Bandung dan paling sedikit terdapat di kota Bandung. Hal tersebut menunjukkan tingkat pendidikan  di  kabupaten  Bandung  masih  tergolong  rendah jika dibandingkan dengan kabupaten atau kota lain.
Berdasarkan visualisasi peserta KB modern pada Gambar 6, data peserta KB terbanyak berada di Kabupaten Sumedang dan data peserta KB paling sedikit di kabupaten Indramayu. Sehingga perlu dilakukan sosialisasi di kabupaten Indramayu agar peserta KB modern dapat meningkat.

## B. Pemeriksaan Asumsi Multikolinearitas
Analisis  regresi  logistik  dan  probit  biner  memerlukan pemenuhan asumsi multikolinearitas dengan hasil berikut.
Berdasarkan hasil uji asumsi pada Tabel 4, diketahui hasil bahwa tidak ada nilai VIF dari variabel yang lebih dari angka 10.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi multikolinearitas pada data dan dapat dilanjutkan analisis ke tahap selanjutnya.

## C. Analisis Status Ketercapaian Target Unmet Need dengan Regresi Logistik Biner
Tahap awal dalam melakukan analisis regresi logistik biner yaitu  pengujian  parameter  secara  serentak  dengan  hipotesis dan hasil sebagai berikut.
H 0 : β 1 =  β 2 =…  =  β j =0 (tidak  terdapat  variabel  prediktor yang memberikan pengaruh signifikan)
H 1 : minimal terdapat satu β j ≠ 0, dimana j= 1, 2 , …, p Berdasarkan  Tabel  5, diperoleh  nilai G > χ 2 (5;0,05) atau p- value < alfa sehingga diputuskan  tolak H 0 dan disimpulkan minimal  terdapat  satu  variabel  prediktor  yang  berpengaruh terhadap model.
Tahap selanjutnya yaitu pengujian parameter secara parsial dengan hipotesis dan hasil sebagai berikut.
a. H 0 : β 1 =0 (variabel  persentase  PUS  dengan  anak  =  2 ( x 1 ) tidak memberikan pengaruh yang signifikan) H 1 : β 1 ≠ 0 (variabel persentase PUS dengan anak = 2 ( x 1 ) memberikan pengaruh yang signifikan) b. H 0 : β 2 =  0 (variabel persentase PUS yang melakukan pelayanan KB di FKTP ( x 2 ) tidak memberikan pengaruh yang signifikan).
H 1 : β 2 ≠ 0 (variabel  persentase  PUS  yang  melakukan pelayanan KB di FKTP ( x 2 ) memberikan pengaruh yang signifikan) c. H 0 : β 3 = 0 (variabel persentase PUS bukan peserta KB dengan  usia  anak  <  5  tahun  ( x 3 )  tidak  memberikan pengaruh yang signifikan).
H 1 : β 3 ≠ 0 (variabel persentase PUS bukan peserta KB dengan  usia  anak  <  5  tahun  ( x 3 )  memberikan  pengaruh yang signifikan)
d. H 0 : β 4 = 0 (variabel persentase kepala keluarga dengan pendidikan  tidak  tamat  SD  ( x 4 )  tidak  memberikan pengaruh yang signifikan).
H 1 : β 4 ≠ 0 (variabel persentase kepala keluarga dengan pendidikan  tidak  tamat  SD  ( x 4 )  memberikan  pengaruh yang signifikan)
e. H 0 : β 5 = 0 (variabel persentase PUS peserta KB modern ( x 5 ) tidak memberikan pengaruh yang signifikan).
Tabel 4 .
Pemeriksaan asumsi multikolinearitas
Variabel VIF x 1 4,22
x 2 1,33 x 3 1,35 x 4 1,46
x 5 4,37
Tabel 5. Hasil uji signifikansi parameter secara serentak Pengujian alfa p-value G df χ 2 (5;0,05) Serentak 0,05 0,001 21,38 5 11,070
Tabel 6.
Hasil uji signifikansi parameter secara parsial Variabel W 2 p-value x 1 19,83 0,000 x 2 0,49 0,485 x 3 0,04 0,849 x 4 7,46 0,006
x 5 13,04 0,000 Gambar 5. Persentase PUS peserta KB modern. Gambar 6. Persentase kepala keluarga dengan pendidikan tidak tamat SD. 80,94634 37,20597 ,000 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 8,37712 ,94536 0 2 4 6 8 10
H 1 : β 5 ≠ 0 (variabel persentase PUS peserta KB modern ( x 5 ) memberikan pengaruh yang signifikan)
Hasil perhitungan statistik uji dari masing-masing variabel akan ditampilkan pada Tabel 6. Berdasarkan pengujian pada Tabel  6,  variabel x 2 dan x 3 tidak  berpengaruh  signifikan terhadap model yang ditunjukkan oleh nilai W 2 < χ 2 (1;0,05) atau p-value > alfa 0,05 sehingga diperlukan eliminasi satu persatu variabel  prediktor  yang  tidak  signifikan  terhadap  model hingga memperoleh model terbaik.
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  variabel  persentase  PUS dengan  2  anak  ( x 1 ),  persentase  kepala  keluarga  dengan pendidikan tidak  tamat SD ( x 4 )  dan persentase  PUS peserta KB  modern  ( x 5 )  berpengaruh  signifikan  terhadap  model karena p-value < alfa (0,05) atau W 2 > χ 2 (1;0,05) sehingga ketiga variabel  tersebut  masuk  dalam  model  regresi  logistik  biner terbaik dengan model logit sebagai berikut.
𝜋(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝( − 5,94 − 1,336𝑥 1 − 1,093𝑥 4 + 0,733𝑥 5 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝( − 5,94 − 1,336𝑥 1 − 1,093𝑥 4 + 0,733𝑥 5 )
Selanjutnya adalah melakukan uji kesesuaian model. H 0 : Model sesuai H 1 : Model tidak sesuai
Berdasarkan hasil pengujian yang disajikan pada Tabel 8, diperoleh p-value > alfa atau χ 2 (hitung) < χ 2 (8;0,05) dan diputuskan gagal tolak H 0 serta memiliki kesimpulan model yang  dibentuk  telah  sesuai.  Selanjutnya  yaitu  menghitung ketepatan klasifikasi.
Berdasarkan Tabel 9 diketahui terdapat 5 kabupaten yang masuk  dalam  klasifikasi  mencapai  target  dan  19  kabupaten masuk  dalam  klasifikasi  tidak  mencapai  target  yang diprediksi  benar.  Perhitungan  tingkat  kesalahan  dan ketepatan klasifi kasi disajikan dengan sebagai berikut.
𝐴𝑃𝐸𝑅 = ( 1 + 2 5 + 2 + 1 + 19 ) 𝑥100% = 11%
Ketepatan Klasifikasi = 1 – APER = 1 – 11% = 89% Berdasarkan  perhitungan  ketepatan  klasifikasi  diperoleh nilai  ketepatan  klasifikasi  sebesar  89%  dengan  tingkat kesalahan sebesar 11%. Sehingga disimpulkan model logistik biner mampu mengklasifikan dengan tepat setiap pengamatan sebesar 89%.

## D. Analisis Status Ketercapaian Target Unmet Need dengan Regresi Probit Biner
Langkah  awal  pemodelan  regresi  probit  biner  adalah melakukan uji signifikansi parameter secara serentak dengan hipotesis dan hasil sebagai berikut.
H 0 : β 1 =  β 2 =…  =  β j =0 (tidak  terdapat  variabel  prediktor yang memberikan pengaruh signifikan)
H 1 : minimal terdapat satu β j ≠ 0, dimana j= 1, 2 , …, p Berdasarkan hasil pengujian secara serentak pada Tabel 10 diperoleh p-value < alfa (0,05) atau nilai G > χ 2 (8;0,05) sehingga diperoleh keputusan untuk tolak H 0 dan oleh karena itu dapat disimpulkan  terdapat satu variabel prediktor  yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  model.  Selanjutnya akan dilakukan uji signifikansi secara parsial terhadap model. a. H 0 : β 1 = 0 (variabel persentase PUS dengan anak = 2 ( x 1 ) tidak memberikan pengaruh yang signifikan) H 1 : β 1 ≠ 0 (variabel persentase PUS dengan anak = 2 ( x 1 ) memberikan pengaruh yang signifikan)
b. H 0 : β 2 =  0 (variabel persentase PUS yang melakukan pelayanan KB di FKTP ( x 2 ) tidak memberikan pengaruh yang signifikan)
H 1 : β 2 ≠ 0 (variabel  persentase  PUS  yang  melakukan pelayanan KB di FKTP ( x 2 ) memberikan pengaruh yang signifikan)
Tabel 11. Hasil uji signifikansi parameter secara parsial Variabel W 2 p-value x 1 20,19 0,000 x 2 0,52 0,469 x 3 0,03 0,862 x 4 7,60 0,006 x 5 13,04 0,000 Tabel 12. Hasil uji signifikansi parameter pembentuk model secara parsial Variabel W 2 p-value x 1 2,47 0,000 x 4 2,12 0,007 x 5 2,28 0,000 Tabel 13. Uji kesesuaian model df χ 2 (hitung) χ 2 (8;0,05) alfa p-value 8 5,01 15,507 0,05 0,761 Tabel 14. Tabulasi silang klasifikasi aktual dan hasil prediksi model Prediksi Tercapai Tidak Tercapai Total Aktual Tercapai 5 2 7 Tidak Tercapai 1 19 20 Total 6 21 27 Tabel 7. Hasil uji signifikansi parameter pembentuk model Variabel W 2 p-value x 1 19,83 0,000 x 4 7,27 0,007 x 5 12,97 0,000 Tabel 8. Uji kesesuaian model
df χ 2 (hitung) χ 2 (8;0,05) p-value alfa 8 4,97 15,507 0,761 0,05 Tabel 9.
Tabulasi silang klasifikasi aktual dan hasil prediksi model
Prediksi Tercapai Tidak Tercapai Total Aktual Tercapai 5 2 7 Tidak Tercapai 1 19 20 Total 6 21 27 Tabel 10.
Hasil uji signifikansi parameter secara serentak Pengujian p-value G df χ 2 (5;0,05) Serentak 0,001 21,73 5 11,070
c. H 0 : β 3 = 0 (varia bel persentase PUS bukan peserta KB dengan  kategori  usia  anak  <  5  tahun  ( x 3 )  tidak memberikan pengaruh yang signifikan) H 1 : β 3 ≠ 0 (variabel persentase PUS bukan peserta KB dengan  kategori  usia  anak  <  5  tahun  ( x 3 )  memberikan pengaruh yang signifikan) d. H 0 : β 4 = 0 (variabel persentase kepala keluarga dengan pendidikan  tidak  tamat  SD  ( x 4 )  tidak  memberikan pengaruh yang signifikan) H 1 : β 4 ≠ 0 (variabel persentase kepala keluarga dengan pendidikan  tidak  tamat  SD  ( x 4 )  memberikan  pengaruh yang signifikan)
e. H 0 : β 5 = 0 (variabel persentase PUS peserta KB modern ( x 5 ) tidak memberikan pengaruh yang signifikan) H 1 : β 5 ≠ 0 (variabel persentase PUS peserta KB modern ( x 5 ) memberikan pengaruh yang signifikan)
Berdasarkan hasil  pengujian yang direpresentasikan pada Tabel 11 dengan alfa 0,05 dan χ 2 (1;0,05) sebesar 3,84 diketahui variabel x 2 dan x 3 tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap model yang ditunjukkan oleh p-value > a atau W 2 < χ 2 (1;0,05) . Berdasarkan  Tabel  12  diketahui  ketiga  variabel  di  atas berpengaruh terhadap model yang ditunjukkan melalui hasil p-value < alfa (0,05). Keputusan yang diperoleh yaitu tolak H 0 sehingga ketiga variabel tersebut akan dimasukkan dalam pemodelan terbaik dengan model sebagai berikut.
𝑃̂(𝑌 = 0) = 𝛷(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 )
𝑃̂(𝑌 = 1) = 1 − 𝛷(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 )
Selanjutnya  akan dilakukan  uji kesesuaian model dengan hipotesis dan hasil sebagai berikut.
H 0 : Model sesuai H 1 : Model tidak sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  13,  diperoleh p- value > alfa atau χ 2 (hitung) < χ 2 (8;0,05) sehingga  diperoleh keputusan  gagal  tolak  H 0 dan  model  yang  dibentuk  telah sesuai. Berdasarkan Tabel 14 diketahui terdapat 5 kabupaten masuk  dalam  klasifikasi  mencapai  target  dan  19  kabupaten masuk dalam klasfikasi tidak mencapai target yang diprediksi benar  oleh  model.  Perhitungan  tingkat  kesalahan  dan ketepatan klasifikasi akan disajikan dengan sebagai berikut.
𝐴𝑃𝐸𝑅 = ( 1 + 2
5 + 2 + 1 + 19 ) 𝑥100% = 11%
Ketepatan Klasifikasi = 1 – APER = 1 – 11% = 89%
Berdasarkan  perhitungan  ketepatan  klasifikasi regresi  probit  diperoleh  nilai  sebesar  89%  dengan  tingkat kesalahan  sebesar  11%.  Hal  tersebut  berarti  model  terbaik mampu  mengklasifikan  dengan  tepat  setiap  pengamatan sebesar 89%.

## E. Analisis Kebaikan Model
Pemilihan model terbaik dilakukan dengan menggunakan AIC  dan  ketepatan  klasifikasi.  Semakin  besar  ketepatan klasifikasi  dan  semakin  kecil  nilai  AIC  maka  model  yang terbentuk akan semakin baik. Berdasarkan Tabel 15 diketahui nilai ketepatan klasifikasi yang dihasilkan oleh kedua model memiliki  nilai  yang  sama,  sedangkan  pemodelan  dengan menggunakan  regresi  probit  biner  memiliki  nilai  AIC  yang lebih  kecil  dibandingkan  dengan  menggunakan  regresi logistik biner.

## F. Interpretasi  Hasil  Pemodelan  Regresi  Logistik  dan Probit Biner
Interpretasi model regresi logistik biner dilakukan dengan menggunakan odds ratio dan interpretasi pemodelan regresi probit  biner  dilakukan  dengan marginal  effect .  Berikut merupakan hasil pemodelan dengan regresi logistik biner.
𝜋(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝( − 5,94 − 1,336𝑥 1 − 1,093𝑥 4 + 0,733𝑥 5 ) 1 + 𝑒𝑥𝑝( − 5,94 − 1,336𝑥 1 − 1,093𝑥 4 + 0,733𝑥 5 )
Odds  ratio pada  data  yang  memiliki  skala  rasio  dihitung berdasarkan nilai 𝜓(𝑐) = 𝑒𝑥𝑝( 𝑐𝛽) yang mana c merupakan angka  pembobotan  yang  pada  penelitian  ini  bernilai  satu dengan  hasil  perhitungan  yang  disajikan  pada  Tabel  16. Besarnya  pengaruh  masing-masing  variabel  dijelaskan berdasarkan interpretasi odds ratio berikut.
1) Persentase  Pasangan  Usia  Subur  dengan  Anak Berjumlah 2 (x 1 )
Setiap  penurunan  1  persen  PUS  dengan  jumlah  2  anak memiliki  kecenderungan  0,737  kali  lipat  menaikkan ketercapaian target unmet need yang telah ditentukan.
2) Persentase  Kepala  Keluarga  dengan  Pendidikan  Tidak Tamat SD (x 4 )
Setiap  penurunan  1  persen  kepala  keluarga  dengan pendidikan  tidak  tamat  SD  memiliki  kecenderungan  0,665 kali  lipat  menaikkan  ketercapaian  target unmet  need yang telah ditentukan.
3) Persentase  Pasangan  Usia  Subur  Peserta  KB  Modern (x 5 )
Setiap  kenaikan  1  persen  PUS  peserta  KB  modern memiliki  kecenderungan  2,080  kali  lipat  menaikkan ketercapaian  target unmet  need yang  telah  ditentukan. Selanjutnya dilakukan interpretasi model regresi probit biner menggunakan marginal  effect yang  memiliki  fungsi mengetahui  besarnya  pengaruh  variabel  prediktor  terhadap probabilitas  setiap  kategori  variabel  respon  pada  setiap observasi dengan model sebagai berikut.
𝑃̂(𝑌 = 0) = 𝛷(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 ) 𝑃̂(𝑌 = 1) = 1 − 𝛷(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 )
Model umum dari efek marginal  masing-masing variabel prediktor akan disajikan dengan sebagai berikut. a. Efek Marjinal Persentase PUS dengan Anak Berjumlah 2 ( x 1 )
Tabel 15. Kebaikan model regresi logistik dan probit biner Model Ketepatan Klasifikasi AIC Regresi Logistik Biner 89% 18,21 Regresi Probit Biner 89% 17,87 Tabel 16. Odds ratio regresi logistik biner Variabel 𝜷 Odds Ratio x 1 -1,336 0,263 x 4 -1,093 0,335
x 5 0,733 2,080
𝜕𝑃̂(𝑌 = 0) 𝜕𝑥 1 = −0,797𝜙(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 ) 𝜕𝑃̂(𝑌 = 1) 𝜕𝑥 1 = 0,797𝜙(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 )
Contoh  nilai  efek  marginal persentase  PUS  dengan  anak berjumlah dua Kabupaten Subang terhadap status tercapainya target  dan  tidak  tercapainya  target  adalah  0,287  dan  0,287. Berdasarkan nilai tersebut diketahui bahwa variabel tersebut menurunkan  kontribusi  Kabupaten  Subang  sebesar  0,287 untuk  masuk  dalam  kelompok  tercapainya  target  dan menaikkan kontribusi Kabupaten Subang untuk masuk dalam kelompok status tidak tercapainya target.
b. Persentase  Kepala  Keluarga  dengan  Pendidikan  Tidak Tamat SD ( x 4 )
𝜕𝑃̂(𝑌 = 1) 𝜕𝑥 4 = 0,659𝜙(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 4 )
Pada  efek  marginal,  persentase  kepala  keluarga  dengan pendidikan  tidak  tamat  SD  di  Kabupaten  Subang  terhadap status tercapai dan tidak tercapainya target yaitu -0,237 dan 0,237. Berdasarkan nilai tersebut dapat diketahui bahwa efek marginal variabel tersebut menurunkan kontribusi Kabupaten Subang sebesar 0,237 untuk mencapai target dan menaikkan kontribusi sebesar 0,287 untuk tidak mencapai target. c. Persentase PUS Peserta KB Modern ( x 5 )
𝜕𝑃̂(𝑌 = 0) 𝜕𝑥 5 = 0,438𝜙(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 ) 𝜕𝑃̂(𝑌 = 1) 𝜕𝑥 5 = −0,438𝜙(−3,60 − 0,797𝑥 1 − 0,659𝑥 4 + 0,438𝑥 5 )
Efek marginal pada persentase PUS peserta KB modern di Kabupaten  Subang  terhadap  status  tercapai  dan  tidak tercapainya target yaitu 0,158 dan -0,158. Berdasarkan nilai tersebut dapat diketahui bahwa variabel tersebut menurunkan kontribusi Kabupaten Subang sebesar 0,158 untuk mencapai target dan menaikkan kontribusi sebesar 0,158 untuk masuk dalam  kelompok  status  tidak  mencapai  target.  Berdasarkan hasil  interpretasi  pemodelan  dikatakan  bahwa  interpretasi model regresi logistik biner dengan odds ratio menghasilkan interpretasi  besarnya  pengaruh  positif  maupun  negatif  dari setiap variabel prediktor terhadap ketercapaian target unmet need ,  sedangkan  interpretasi  regresi  probit  biner  dilakukan dengan  menggunakan  efek  marginal  yang  menghitung pengaruh  setiap  variabel  prediktor  terhadap  variabel  respon pada  setiap  unit  observasi  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Barat.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis,  diperoleh  kesimpulan  diantaranya; (1) Berdasarkan hasil visualisasi karakteristik data diketahui terdapat 75% kabupaten/kota yang tidak mencapai target; (2)
Berdasarkan  pemeriksaan  asumsi  multikolinearitas diketahui tidak terjadi multikolinearitas antar variabelBerdasarkan  pemodelan  dengan  regresi  probit biner diperoleh  model  terbaik  yang  dipengaruhi  oleh  tiga  faktor yaitu  persentase  PUS  dengan  2  anak,  persentase  kepala keluarga  dengan  pendidikan  tidak  tamat  SD  dan  persentase PUS peserta KB modern dengan ketepatan klasifikasi sebesar 89%;  (3)  Berdasarkan  analisis  kebaikan  model,  diperoleh hasil tiga variabel prediktor yang signifikan terhadap model yaitu  variabel  persentase  PUS  dengan  anak  berjumlah  dua, variabel persentase kepala keluarga dengan pendidikan tidak tamat  SD  dan  variabel  persentase  PUS  peserta  KB  modern dengan ketepatan klasifikasi yang dihasilkan sama besar yaitu 89% dan hasil perhitungan AIC diperoleh AIC regresi probit biner  lebih  kecil  yaitu  17,87  dibandingkan  dengan AIC regresi  logistik  biner  yaitu  18,21;  (4)  Berdasarkan  hasil intepretasi  model  diketahui  bahwa  regresi  logistik  biner menganalisis  pengaruh  variabel  prediktor  yang  dinyatakan melalui odds  ratio ,  sedangkan  regresi  probit  biner menganalisis  pengaruh  variabel  prediktor  yang  dinyatakan melalui marginal  effect terhadap  setiap  unit  observasi kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN),
Rencana  Strategis  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana Nasional Tahun 2015-2019 (Revisi) . Jakarta: BKKBN, 2016.
[2]  N. Andini and V. Ratnasari, “Pemetaan total fertility rate (TFR) di Jawa Timur  menggunakan  pendekatan  regresi  logistik  biner  dengan  efek interaksi,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 7, no. 2, 2018.
[3]  Badan  Pusat  Statistik,  (BPS),  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga Berencana  Nasional  (BKKBN),  and  Kementerian  Kesehatan, Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017 . Jakarta: BKKBN, 2018.
[4]  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN), Laporan  Kinerja  Instansi  Pemerintah  LKIP  2019 .  Jakarta  Barat: BKKBN Provinsi Jabar, 2019.
[5]  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN), Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia . Jakarta: BKKBN, 2012.
[6]  R.  A.  Yulianti  and  V.  Ratnasari,  “Pemetaan  dan  pemodelan  tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK) perempuan di Provinsi Jawa Timur dengan pendekatan model probit,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 2, no. 2, 2013.
[7]  R. E. Walpole, Pengantar Metode Statistika, Diterjemahkan: Bambang Sumantri , 3rd ed. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 1955.
[8]  A. Agresti, Categorical Data Analysis , 2nd ed. New York: John Wiley & Sons, Inc, 2002.
[9]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill, 2004.
[10]  N.  R.  Draper  and  H.  Smith, Analisis  Regresi  Terapan;  Alih  Bahasa, Bambang Sumantri , 2nd ed. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1992.
[11]  R.  Azen  and  C.  M.  Walker, Categorical  Data  Analisys  for  The Behavioral  and  Social  Science ,  1st  ed.  New  York:  Taylor  &  Francis Group, 2011.
[12]  D.  W.  H.  Jr.,  S.  Lemeshow,  and  S.  May, Applied  Survival  Analysis: Regression Modelling of Time Event Data , 2nd ed. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2008.
[13]  W.  H.  Greene, Econometrics  Analysis .  New  Jersey:  Prentice  Hall, 2000.
[14]  J. Bongaarts and J. Bruce, “The causes of unmet need for contraception and the social content of services,” Stud. Fam. Plann. , vol. 26, no. 2, pp. 57–75, 1995.
[15]  A. T. Anggraeni and I. N. Budiantara, “Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi  unmet  need  KB  di  Provinsi  Jawa  Timur  dengan pendekatan regresi nonparametrik spline,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 5, no. 2, pp. 163–168, 2016.
[16]  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN), Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia . Jakarta: BKKBN, 2007.