Juhdah Nafilah, Fitri Amalia (2023) Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan, Pengguna KB, Pendidikan Wanita, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita Terhadap Fertilitas di Indonesia Tahun 1980-2020, (8) 2 , http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v8i2.11385
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia    p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398
Vol. 8, No. 2, Februari 2023
ANALISIS  PENGARUH  PENGELUARAN  PEMERINTAH  SEKTOR  KESEHATAN, PENGGUNA  KB,  PENDIDIKAN  WANITA,  DAN  TINGKAT  PARTISIPASI ANGKATAN KERJA WANITA TERHADAP FERTILITAS DI INDONESIA TAHUN 1980-2020

## Juhdah Nafilah, Fitri Amalia
Universitas Islam Negeri Syarif Hidyatullah Jakarta, Indonesia Email: juhdah.nafilah17@mhs.uinjkt.ac.id, fitri.amalia@uinjkt.ac.id

## Abstrak
Kepadatan penduduk di Indonesia yang setiap tahunnya semakin bertambah tanpa diikuti dengan peningkatan SDM (Sumber Daya Manusia) yang lebih baik dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi serta kesejahteraan penduduk Indonesia itu sendiri. Untuk menekan laju  pertumbuhan  penduduk  dan  peningkatan  angka  fertilitas,  maka  pemerintah  dapat melakukan pengeluaran anggaran dalam sektor kesehatan dan menetapkan kebijakan yaitu penggunaan KB (Keluarga Berencana), serta meningkatkan pendidikan wanita sehingga banyak wanita yang lebih memilih untuk bekerja dan dapat menurunkan jumlah fertilitas yang ada.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengeluaran pemerintah sektor kesehatan, penggunaan KB(Keluarga Berencana), pendidikan wanita, dan Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  wanita  terhadap  fertilitas  di  Indonesia  pada  tahun 1980-2020. Adapun jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan teknik analisis menggunakan analisis regresi linear berganda dengan software eviews. Hasil penelitian ini menyebutkan  bahwa  Pengeluaran  Anggaran  Pemerintah  sektor  kesehatan,  penggunaan KB,  pendidikan  wanita  dan  TPAK  (Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja)  wanita  secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap penurunan fertilitas di Indonesia pada tahun 1980-2020.
Kata  kunci :  Pendidikan  Wanita,  Pengeluaran  Pemerintah  sektor  Kesehatan,  Pengguna  KB, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan.

## Abstract
The population density in Indonesia which is increasing every year without being followed by an increase in better human resources (Human Resources) will affect economic growth and  the  welfare  of  the  Indonesian  population  itself.  To  reduce  the  rate  of  population growth and increase fertility rates, the government can make budget expenditures in the health sector and establish policies, namely the use of KB (Family Planning), as well as increasing  women's  education  so  that  many  women  prefer  to  work  and  can  reduce  the number of existing fertility. This study aims to determine the effect of government spending on the health sector, use of family planning (KB), women's education, and women's labor force participation rate (TPAK) on fertility in Indonesia in 1980-2020. The type of this research  is  quantitative  research  with  analytical  techniques  using  multiple  linear regression analysis with software eviews. The results of this study indicate that government budget expenditures for the health sector, use of family planning, women's education and
women's TPAK (Labor Force Participation Rate) partially negative affect the decline in fertility in Indonesia in 1980-2020.
Keywords:  Contraception, female labor force participation rates, fertility rates, public

## health expenditure, women’s education

## Pendahuluan
Pertumbuhan  penduduk  merupakan  dasar  dari  pembangunan  (Mahendra,  2016) Dalam  nilai-nilai  universal,  warga  merupakan  subjek  dan  tujuan  pembangunan  serta    dapat menikmati  hasil    pembangunan  untuk  dirinya  sendiri.  Kaitannya  dengan  peran  penduduk adalah kualitas yang perlu ditingkatkan dengan pencapaian beberapa sumber daya yang unik dan  keluarga inti yang berkualitas.
(Rahmi,  2020)  Populasi  dunia  berkembang  pesat,  menggandakan  ledakan  populasi. Terlihat    ketimpangan    distribusi  penduduk    negara  berkembang  dan  negara  maju,  serta penurunan  pertumbuhan  penduduk  di  negara  berkembang  merupakan  langkah  yang  sangat penting dalam mempercepat laju pembangunan ekonomi (Sukirno, 2016)
(BPS,  n.d.)  Penduduk  Indonesia  masih  cukup  tinggi  kepadatannya.  Hal  ini  terlihat pada jumlah penduduk Indonesia sebesar 270,2 juta pada tahun 2020, meningkat 32,56 juta dibandingkan  tahun 2010. Laju pertumbuhan penduduk dari 2010 hingga 2020 adalah 1,25%, lebih lambat dari periode 2000 hingga 2010. 1,49%
Untuk  meningkatkan  pembangunan  dan  mengatasi  masalah  kependudukan  seperti jumlah  penduduk,  komposisi  dan  distribusi.  Solusi  yang  dapat  dilakukan  dalam  upaya mengontrol  populasi.  Pengendalian  kelahiran  adalah  sesuatu  yang  dapat  dikendalikan  oleh penduduk. Tentang bentuk pengelolaan kependudukan lainnya, seperti mortalitas (kematian) dan migrasi (migrasi).
(Rahmayeni,  2016)  Kelahiran  merupakan  ukuran  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  hasil  reproduksi  wanita  dari  data  statistik  angka  kelahiran.  Dengan bertambahnya  jumlah  kelahiran,  demikian  pula  jumlah  penduduk.  Kesuburan  yang  tinggi mempengaruhi kehidupan sosial dan ekonomi penduduk.
Tujuan  pengendalian  pertumbuhan  penduduk  adalah  untuk  meminimalisir kekhawatiran tentang ketidakstabilan sumber daya alam untuk memenuhi permintaan. Jika kita tidak mengekang pertumbuhan penduduk, sumber daya alam yang tersedia akan habis setiap tahun, dan orang-orang akan menderita kekurangan pangan dan kesejahteraan yang berkurang.
Persalinan bila dimanfaatkan secara ekonomis, dapat modal awal pembangunan yang diuntungkan  berupa  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas,  yang  merupakan  unsur  penting dalam proses produksi. Kondisi ini menguntungkan bagi negara industri, namun  tidak berlaku bagi negara berkembang yang kualitas sumber daya manusianya belum baik (Larasati et al., 2019).
Indonesia  termasuk  negara  berkembang  dan  masih  menghadapi  banyak  masalah seperti  masalah  kependudukan  dengan  jumlah  penduduk  yang  banyak  dan  ketimpangan penduduk.  Kualitas  penduduk  yang  buruk  tercermin  dari  rendahnya  pendidikan  dan pengeluaran rumah tangga.
(Mahendra,  2016)  Salah  satu  faktor  penting  dalam  pertumbuhan  penduduk  adalah angka  fertilitas,  yang  direpresentasikan  dengan  nilai  TFR  (Total  Fertility  Rate).  Ada  dua pendekatan untuk mengukur tingkat kesuburan yaitu kinerja tahunan dan riwayat reproduksi,
masing-masing dengan kekuatan dan kelemahannya sendiri. TFR merupakan salah satu teknik yang masuk dalam pendekatan yearly performance.
Peningkatan  penduduk  dapat  dilihat  dari  angka  kelahiran  total  pada  suatu  negara. Seperti  di  Indonesia,  dimana  TFR  (Total  Fertility  Rate)  yang  masih  fluktuatif.  Jika  angka kelahiran terus meningkat maka akan menyebabkan pertambahan jumlah penduduk yang dapat menyebabkan munculnya masalah baru.
Saat ini, Indonesia sedang mengupayakan menurunkan angka fertilitas yang diduga menjadi  salah  satu  penyebab  penghambat  proses  pembangunan.  Perencanaan  pembangunan ekonomi  dan  sosial  memperhitungkan  jumlah  penduduk,  yang  merupakan  persyaratan minimum dari proses perencanaan pembangunan.
Indonesia merupakan salah satu negara terpadat di dunia, dan Indonesia menempati urutan  keempat  setelah  China,  India  dan  Amerika  Serikat  (Wendy,  2020).  Hakikat pembangunan  ekonomi  di  suatu  negara  adalah  dilihat  dari  kesejahteraan  dan  kemakmuran rakyatnya.  Untuk  mewujudkannya,  pemerintah  bisa  melakukan  beberapa  hal  melalui  kuasa yang dimiliki dalam mengatur distribusi sumber daya secara adil dan wajar kepada masyarakat.
(Siregar,  2022)  Melalui  peningkatan  pengeluaran  pemerintah  di  sektor  kesehatan dapat memberi efek dalam keputusan fertilitas dimana dapat menurunkan jumlah anak dalam rumah tangga, karena adanya biaya yang ditanggung pemerintah dalam jaminan kesehatan. Di negara  Jepang  dan  Eropa  melakukan  simulasi  menurunkan  fertilitas  melalui  pengeluaran pemerintah khusus anak, melebihi biaya fiskal jangka panjang dengan menaikkan pajak.
(Raharja, 2017) Ada beberapa faktor yang mempengaruhi persalinan, seperti anggaran pemerintah di sektor kesehatan, penggunaan alat kontrasepsi, dan pendidikan ibu. Selain itu, pengeluaran pemerintah sektor kesehatan merupakan salah satu faktor yang dapat menghambat peningkatan fertilitas karena tingginya kualitas pendidikan dan kualitas hidup anak.
Faktor  lain  yang  mempengaruhi  persalinan  adalah  penggunaan  kontrasepsi  pada pasangan.  Sejak  tahun  1968,  Pemerintah  Indonesia  telah  membentuk  Lembaga  Keluarga Berencana  Nasional  (LKBN)  yang  dipimpin  oleh  Menteri  Kesejahteraan  Rakyat  yang mempunyai misi untuk menurunkan fertilitas melalui program KB yang merupakan bagian dari Program  Pembangunan  Nasional.  Kami  bertujuan  untuk  meningkatkan  populasi  dengan menekan angka kelahiran (BPS, 2019).
Menurut  Malthus,  pertumbuhan  penduduk  dibatasi  dengan  mengurangi  kelahiran, yaitu  dengan  menggunakan  alat  kontrasepsi.  Dan  menurut  Ronald  Freedman intermediate variable sangat  erat  kaitannya  dengan  norma  dan  sosial,  maka  perilaku  seseorang  akan dipengaruhi oleh norma yang ada (Mahendra, 2019).
(Ladimar, 2016)  Indonesia sebagai negara berkembang  masih menghadapi masalah kependudukan dengan jumlah penduduk yang besar, ketimpangan penduduk dan kualitas yang buruk, yang diwujudkan dengan kemiskinan yang tinggi, pendidikan yang rendah dan harapan yang rendah.
Berkenaan dengan pendidikan, persalinan juga dipengaruhi oleh pendidikan orang tua. Ini  juga  penting,  dan  pendidikan  yang  lebih  baik  untuk  ibu  umumnya  mengarah  pada pendidikan yang lebih baik untuk anak-anak (Larasati et al., 2019). Semakin tinggi pendidikan, semakin  lambat  pernikahan  dan  semakin  lambat  angka  kelahiran.  Perempuan  dan  laki-laki
yang  berpendidikan  lebih  tahu  tentang  resiko  serta  tanggung  jawab  atas  persalinan  dan pencegahannya.
Semakin  baik  dan  tinggi  pendidikan,  semakin  baik  dan  lebih  konseptual  keputusan keluarga. Sang ibu memilih untuk menunda kehamilannya sebagai persiapan untuk memiliki bayi. Dan ketika keputusan dibuat untuk kepentingan anak, kualitas yang ditawarkan sangat baik  dan  diperhitungkan.  Kedua  pasangan  merawat  anak-anak  mereka  dan  memahami pentingnya dan dampak melahirkan bagi kehidupan negara dan keluarganya.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  di  atas,  penulis  tertarik  untuk  menganalisis pengaruh faktor sosial ekonomi terhadap tingkat fertilitas di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara fertilitas dengan pengeluaran pemerintah sektor kesehatan, pengguna  KB  (Keluarga  Berencana)  pendidikan  wanita  dan  TPAK  (Tingkat  Partisipasi Angkatan Kerja) wanita di Indonesia.

## Metode Penelitian

## Data dan Sumber Data
Data dalam penelitian ini bersifat kuantitatif dan diperoleh dari sumber eksternal berupa data sekunder. Data diperoleh dari berbagai sumber, antara lain dokumen pemerintah, publikasi ilmiah seperti majalah, studi kepustakaan, dan referensi nasional dan internasional.
Jenis data yang digunakan adalah data time series, yaitu data yang terdiri dari objek-objek yang mencakup  beberapa  periode  waktu  (Winarno,  2015).  Durasi  penelitian  ini  mencakup  data tahunan dari tahun 1980 hingga 2020 dengan tujuan mendeteksi fluktuasi data.
Metode Pengumpulan Data
1. Data Sekunder
Untuk data sekunder yang diperoleh dari suatu lembaga, orang lain, atau perantara seperti  dokumen lain yang diterbitkan (Sugiyono, 2018). Keuntungan dari data sekunder adalah membutuhkan waktu yang lebih sedikit untuk mengambil data dan tidak memerlukan banyak  usaha.  Namun,  keakuratan  data  tersebut  rendah  dan  akan  mempengaruhi  hasil penelitian selanjutnya.
2. Studi Pustaka
Metode penelitian sastra dilakukan dengan mengumpulkan informasi melalui buku, website, majalah dan berbagai literatur terkait lainnya. Penelitian ini menggunakan alasan untuk menganalisis kasus.
Metode Analisis Data 1. Model Regresi Linear Berganda
Berdasarkan  penjelasan  mengenai  keterkaitan  antar  variabel  sebelumnya,  dapat dilihat model regresi dalam penelitian ini berupa:
Fit = α + β 1 PKESit + β 2 PKBit + β 3 PEND + β 4 TPAK + eit Keterangan:
Fit : Fertilitas di Indonesia
PKESit    : Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan di Indonesia PKBit     : Penggunaan Alat Kontrasepsi di Indonesia PENDit  : Pendidikan Wanita di Indonesia TPAKit  : Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita di Indonesia Α : Konstanta β 1 , β 2 , β 3 β 4: Koefisien Regresi eit : error terms
Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan, Pengguna KB, Pendidikan Wanita, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita Terhadap Fertilitas di Indonesia Tahun 1980-2020
Nama (2023) Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan, Pengguna KB, Pendidikan Wanita, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita Terhadap Fertilitas di Indonesia Tahun 1980-
2020, (8) 2 , http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i6
E-ISSN: 2548-1398 Published by:
Ridwan Institute
2. Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Menurut  (Ghozali,  2012)  uji  normalitas  merupakan  pengujian  yang  bertujuan untuk  mengetahui  apakah  variabel  pengganggu  (ui)  didistribusikan  secara  normal atau tidak.  Hasil  dari  uji  normalitas  dapat  dilihat  melalui  grafik  distribusi  dan  analisis statistiknya apakah data terdistribusi normal melalui nilai probabilitas yang tertera.
Penggunaan  grafik  distribusi  ini  merupakan  cara  yang  paling  sederhana  untuk melakukan uji normalitas. Cara ini dilakukan karena bentuk data yang terdistribusi secara normal akan mengikuti pola distribusi normal di mana bentuk grafiknya mengikuti bentuk lonceng.  Kemudian  untuk  analisis  statistik  dapat  menggunakan  analisis  tingkat kemiringan kurva dibandingkan dengan indikatornya.

## Uji Autokorelasi
Menurut  (Nachrowi  &  Usman,  2008)  uji  autokorelasi  adalah  uji  korelasi  pada titik-titik  yang  dekat  dengan  data,  yaitu  pada  potongan  melintang.  Uji  autokorelasi menggambarkan  korelasi  yang  terjadi  antar  time  series,  apakah  terdapat  hubungan pembentuk  pola  tertentu  antara  data  penelitian  tahun  ini  dengan  data  penelitian  tahun sebelumnya. Uji autokorelasi selanjutnya berfokus pada dua data survei berdasarkan time series yang digunakan. Cara untuk menentukan apakah studi
(Marchal  &  Wathen,  2014)  autokorelasi  adalah  dengan  melihat  nilai  DW (DurbinWatson).  Kriterianya  adalah  jika  nilai  DW  >  dU  maka  tidak  ada  autokorelasi negatif  dalam  penelitian  dan  nilai  DW  <  dU.  Untuk  dU,  penelitian  ini  tidak  memiliki autokorelasi positif. Nilai dU sendiri dapat diperoleh dari tabel DurbinWatson.

## Uji Multikolinearitas
Menurut (Ghozali, 2012) ), uji multikolinearitas adalah pengujian untuk melihat ada tidaknya hubungan atau korelasi antar variabel bebas dari suatu model regresi. Jika ada hubungan antara variabel bebas penelitian dan model regresi yang digunakan tidak sesuai, maka hubungan antar variabel harus dihindari. Anda dapat mengetahui apakah ada korelasi antara variabel independen dengan melihat toleransi Variance Expansion Factor (VIF). Semakin rendah toleransi, semakin tinggi nilai VIF (karena VIF = 1 / toleransi). Jika toleransi > 0,8 maka terjadi multikolinearitas pada variabel bebas penelitian.

## Uji Heteroskedastisitas
Menurut  (Ghozali,  2012)  uji  varians  heterogen  adalah  pengujian  untuk  melihat ada  tidaknya  ketidaksamaan  varians  antara  residu  pengamatan  suatu  model  regresi dengan  model  regresi  lainnya.  Untuk  melihat  apakah  ada  varians  yang  tidak  seragam, lihat grafik grafik antara nilai prediksi variabel dependen.
Selain  itu,  uji  Glejser  menawarkan  kemungkinan  untuk  mendeteksi multikolinearitas.  Uji  Glejser  dilakukan  dengan  meregresi  nilai  absolut  dari  residu variabel  bebas.  Jika  variabel  independen signifikan  secara  statistik  dan  mempengaruhi variabel dependen, ada tanda-tanda varians heterogen dan sebaliknya.
3. Uji Signifikansi
Untuk  menganalisis  metode  One  Least  Square  (OLS),  uji  t-statistik,  uji  F,  dan koefisien  determinasi  digunakan  untuk  menentukan  hipotesis  atau  pengaruh  antar variabel  menurut  signifikansi  signifikansinya  (Gujarati,  2012)  berikut  pengertian  dari metode uji signifikansi, yaitu : Uji t-Statistik  (Uji Signifikansi Parsial) (Marchal  &  Wathen,  2014)  Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  parsial variabel  independen  (masing-masing  variabel)  terhadap  variabel  dependen.  Uji-t
dilakukan  dengan  membandingkan  t-number  masing-masing  variabel  dengan  t-tabel dengan ketentuan sebagai berikut:
H0  :  β  =  0,  maka  tidak  ada  pengaruh  positif  dari  masing-masing  variabel  independen terhadap variabel dependen secara parsial (individu).
H1 : β > 0, maka ada pengaruh positif dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial (individu).
Menurut  (Marchal  &  Wathen,  2014)  tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  dalam  uji-t adalah 95% atau taraf signifikansi 5% (α = 0,05) dan 90% atau taraf signifikansi 10% (α = 0,1).
1) Jika t hitung > t tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya semua variabel bebas memiliki pengaruh yang besar terhadap variabel terikat.
2) Dalam hal t hitung & lt ;, t-tabel, H1 diterima dan H0 ditolak. Artinya tidak ada pengaruh  yang  signifikan  dari  masing-masing  variabel  independen  terhadap variabel dependen.

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F-statistik)
Menurut (Marchal & Wathen, 2014) uji F dilakukan untuk menentukan apakah semua  variabel  independen  mempengaruhi  variabel  dependen  pada  waktu  yang  sama (bersama-sama).  Metode  yang  digunakan  adalah  membandingkan  F-number  yang dihitung pada kondisi berikut dengan F-tabel.
H0 : β = 0, maka tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan (bersama- sama).
H1 : β > 0, maka ada hubungan yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan (bersama- sama).
Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95% atau tingkat signifikansi 5% (α = 0,05), yang dapat disimpulkan dengan ketentuan sebagai berikut:
1) Jika  F  hitung  >  F  tabel,  maka  H0  diterima  dan  H1  ditolak.  Artinya,  variabel independen datang bersama-sama. Pengaruh yang signifikan untuk variabel terikat.
2) Untuk F-hitung & lt;Untuk F tabel, H1 diterima dan H0 ditolak. Artinya variabel bebas tidak bersatu dan berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Koefisien Determinasi R 2
Koefisien  determinasi  merupakan  indikator  penting  dan  harus  dipertimbangkan saat melakukan analisis regresi. Nilai koefisien determinasi dapat memberikan informasi apakah  model  regresi  yang  diestimasi  sudah  sesuai.  Dengan  kata  lain,  koefisien determinan  dapat  mengukur  seberapa  dekat  garis  regresi  yang  diestimasi  dengan  data yang sebenarnya.
Menurut (Marchal & Wathen, 2014) nilai koefisien determinasi (goodness of fit) mencerminkan  seberapa  besar  variasi    variabel  dependen  (Y)  dapat  dijelaskan  oleh variabel  independen  (X).  Koefisien  determinasi  disebut  R2.  Ketika  R2  =  0,    variasi variabel dependen tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen sama sekali.
Sementara  (Nachrowi  &  Usman,  2008)  jika  R2  =  1,    variasi  total  variabel dependen  dapat dijelaskan oleh variabel independen. Jika  R2 = 1,  semua stasiun yang berbeda  pada  garis  regresi  atau  taksiran  berada  pada  garis  yang    sama  dengan  garis, menurut  data  aktual.  Semakin  tinggi  nilai  R2  maka  semakin  besar  pengaruh  fluktuasi variabel  independen  terhadap  variabel  independen.  Rentang  nilai  untuk  R2  adalah  0 hingga 1.
4. Operasional Variabel Penelitian
Tabel 1 Operasional Variabel Penelitian Variabel Definisi Satuan Sumber Fertilitas Hasil  reproduksi  nyata  dari seorang atau sekelompok wanita. untuk  mengukur  fertilitas  dilihat dari  angka  kelahiran  total  di Indonesia. Persentase World Bank Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan Penggunaan uang atau sumberdaya  suatu  negara  untuk membiayai suatu kegiatan negara atau  pemerintah  dalam  rangka mewujudkan kesejahteraan. Alokasi  anggaran  kesehatan  5% dari belanja negara. Persentase World Bank Pengguna KB Pasangan usia subur yang suami/istrinya  sedang  memakai atau Persentase World Bank Pendidikan Wanita Pembelajaran pengetahuan, keterampilan  dan  kebiasaan  bagi seorang wanita yang akan diturunkan  dari  satu  generasi  ke generasi selanjutnya melalui pengajaran, penelitian dan pelatihan untuk mengukur Pendidikan  dilihat  dari  Rata-rata lama sekolah wanita Persentase World Bank Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita Jumlah  wanita  yang  bekerja sesuai  dengan  penduduk  usia kerja (15 th ke atas) Persentase World Bank
*) sumber data diolah oleh peneliti

## Hasil dan Pembahasan
Hasil
1. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Pelaksanaan  uji  normalitas  bertujuan  untuk  melihat  kenormalan  suatu  distribusi data.
Tabel 2 Uji Normalitas 0 2 4 6 8 10 12 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Series: Residuals Sample 1980 2020
Observations 41 Mean 2.65e-16 Median 0.053438 Maximum 0.386685 Minimum -0.413542 Std. Dev. 0.200643 Skewness -0.440535 Kurtosis 2.557969 Jarque-Bera  1.659945 Probability 0.436061
Pada  tabel  hasil  di  atas  diketahui  bahwa  nilai Jarque  Bera  Probability adalah 0,436061 > 0,05 yang dapat diartikan bahwa penelitian ini berdistribusi normal.
b. Uji Heteriskedastisitas
Dalam  sebuah  penelitian,  residual  dari  suatu  pengamatan  dengan pengamatan  lainnya  harus  homoskedastisitas  atau  harus  sama.  Meregresikan variabel bebas dengan variabel terikat ialah cara pada Uji Breusch Pagan Godfrey untuk mengetahui apakah terdapat heteroskedastitas atau tidak dalam penelitian ini.

## Tabel 3
Uji Heteriskedastisitas Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 1.331173     Prob. F(4,36) 0.2772 Obs*R-squared 5.282855     Prob. Chi-Square(4) 0.2595 Scaled explained SS  3.172741     Prob. Chi-Square(4) 0.5293 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 03/19/22   Time: 15:57 Sample: 1980 2020 Included observations: 41 Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 0.169091 0.089699 1.885090 0.0675 PKES -0.035572 0.031567  -1.126854 0.2673 KB -6.16E-06 1.09E-05  -0.562687 0.5771 PEND 0.000681 0.001074 0.634268 0.5299 TPAK -5.87E-06 2.72E-05  -0.216035 0.8302 R-squared 0.128850     Mean dependent var 0.039276 Adjusted R-squared 0.032056     S.D. dependent var 0.049633
S.E. of regression 0.048831     Akaike info criterion  -3.087073 Sum squared resid 0.085839     Schwarz criterion -2.878101 Log likelihood 68.28500     Hannan-Quinn criter.  -3.010977 F-statistic 1.331173     Durbin-Watson stat 1.202671 Prob(F-statistic) 0.277152
Dari  hasil  output  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Obs*R  Squared  pada bagian Prob Chi Square (4) nilainya sebesar 0,2595 > 0,05. Apabila hasil Prob Chi Square  lebih  kecil  dari  5%  maka  akan  terdapat  heteroskedastisitas  dalam  model penelitian ini. Namun, pada penelitian ini nilai Prob Chi Square > 5% maka tidak ada gejala heteroskedastisitas dalam model regresi.
c. Uji Autokorelasi
Untuk  melihat  terjadinya  korelasi  atau  tidaknya  data  tahun  sebelumnya dengan  tahun  saat  ini  yang  membentuk  pola  tertentu  dapat  dilakukan  dengan menggunakan pengecekan autokolerasi melalui Uji Durbin Watson.

## Tabel 4 Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 2.677817     Prob. F(2,34) 0.0832 Obs*R-squared 5.579404     Prob. Chi-Square(2) 0.0614 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/19/22   Time: 15:56 Sample: 1980 2020 Included observations: 41 Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 0.057426 0.387684 0.148125 0.8831 PKES -0.067669 0.135214  -0.500454 0.6200 KB 5.22E-05 5.08E-05 1.027558 0.3114 PEND 0.001022 0.004481 0.228020 0.8210 TPAK -4.78E-05 0.000117  -0.409299 0.6849 RESID(-1) 0.437938 0.192729 2.272298 0.0295 RESID(-2) -0.062140 0.179619  -0.345956 0.7315 R-squared 0.136083     Mean dependent var 2.65E-16
Adjusted R-squared  -0.016373     S.D. dependent var 0.200643 S.E. of regression 0.202279     Akaike info criterion  -0.204085 Sum squared resid 1.391172     Schwarz criterion 0.088476 Log likelihood 11.18375     Hannan-Quinn criter.  -0.097551 F-statistic 0.892606     Durbin-Watson stat 1.812935 Prob(F-statistic) 0.511293
Dalam  model  regresi  ini  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Prob  Chi  Square  (2) 0,0614 > 0,05 maka tidak terdapat autokolerasi dalam penelitian ini.  Kita juga dapat mengetahui  atau  melihat  autokolerasi  dengan  melihat  nilai  Durbin  Watson  pada tabel berikut sebesar 1,812935.
Kemudian kita bandingkan dengan nilai tabel dengan cara melihat variabel bebas dan jumlah data atau sampel yang kita gunakan.  Dalam pemelitian ini penulis menggunakan (k ; N) = ( 4 ; 41). Didapatkan dL  sebesar 1,2958 dan dU sebesar 1,7205. Hal ini menunjukkan kriteria dU< DW < 4 – dU atau 1,7205 < 1,81293 < 2,2795  maka  dapat  kita  simpulkan  bahwa  dalam model  regresi  ini  tidak  terdapat masalah autokolerasi.
d. Uji Multokoleniaritas
Melihat dari besarnya nilai VIF dilakukan sebagai upaya dalam melihat ada atau  tidaknya  hubungan  antarvariabel  bebas  dalam  sebuah  penelitian  atau  biasa dikenal dengan uji multikoleniaritas.
Tabel 5. Uji Multokoleniaritas Variance Inflation Factors Date: 03/19/22   Time: 15:59 Sample: 1980 2020 Included observations: 41
Coefficient  Uncentered  Centered Variable Variance VIF VIF C 0.150938   138.3491 NA PKES 0.018694   98.92018   3.744214 KB 2.25E-09   57.04650   2.263305 PEND 2.16E-05   5.662407   2.894281 TPAK 1.39E-08   184.3193   1.665551
Hasil  dari  regresi  ini  adalah  nilai  Centered  VIF  pada  pengeluaran pemerintah  sector  kesehatan  (PKES),  pengguna  Keluarga  Berencana  (KB), pendidikan  (PEND),  dan  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  Wanita  (TPAK)
kurang dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini tidak terdapat masalah multikoleniaritas.
2. Hasil Uji Signifikansi
Sebelum menginterpretasi hasil uji signifikansi, perlu diketahui bahwa model regresi yang didapat dari pengolahan data yang telah dilakukan menggunakan eviews. Model tersebut dapat diketahui melalui tabel dibawah ini.

## Tabel 6
Hasil Analisis Linear Berganda
Dependent Variable: FRT Method: Least Squares Date: 03/19/22   Time: 15:50 Sample: 1980 2020 Included observations: 41
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 7.764296 0.388507 19.98494 0.0000 PKES -0.541410 0.136725  -3.959857 0.0003 KB -0.000130 4.74E-05  -2.739821 0.0095 PEND -0.010789 0.004650  -2.320159 0.0261 TPAK -0.000747 0.000118  -6.346116 0.0000 R-squared 0.892955     Mean dependent var 2.858049 Adjusted R-squared 0.881061     S.D. dependent var 0.613255 S.E. of regression 0.211496     Akaike info criterion  -0.155368 Sum squared resid 1.610307     Schwarz criterion 0.053605 Log likelihood 8.185035     Hannan-Quinn criter.  -0.079271 F-statistic 75.07662     Durbin-Watson stat 1.232382 Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasarkan  hasil  regresi  di  atas,  model  persamaan  yang  didapat  adalah sebagai berikut:
FRT it =   7,764296 – 0,541410PKES it – 0,000130KB it – 0,010789PEND it – 0,000747TPAK it - e it
Konstanta  sebesar  7,764296  menggambarkan  nilai  fertilitas  apabila  variabel pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan,  pengguna  KB,  pendidikan  wanita,  dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) wanita nilainya sebesar nol.
Interpretasi  variabel-variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  adalah apabila pengeluaran pemerintah pada sektor kesehatan meningkat sebanyak 1% maka akan mengurangi fertilitas sebesar 54,14%.
Apabila  pengguna  KB  meningkat  sebesar  1%  maka  akan  mengurangi angka fertilitas sebesar 0,1%. Apabila pendidikan wanita meningkat sebesar 1% maka akan  mengurangi  jumlah  fertilitas  sebesar  1%.  Apabila  ada  peningkatan  dalam partisipasi kerja wanita sebesar 1% maka akan mengurangi jumlah fertilitas sebesar 0,7%.
a. Uji T-statistik
Dalam upaya melihat apakah variabel bebas pada penelitian ini berpengaruh pada  variabel  terikatnya  secara  parsial,  maka  uji  t-statistik  dilakukan  dengan membandingkan hasil nilai prob dengan α senilai 0,05.
1) Nilai  prob  variabel  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  (PKES)  adalah 0,0003  (0,0003  <  0,05).  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima  sehingga  dinyatakan variabel  PKES  berpengaruh  terhadap  variabel  fertilitas.  Pengeluaran pemerintah  berpengaruh  secara  parsial  terhadap  peningkatan  dan  penurunan fertilitas pada tahun 1980-2020.
2) Nilai prob variabel pengguna Keluarga Berencana (KB) adalah 0,0095 (0,0095 <  0,05).  Maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima  dan  dinyatakan  bahwa  variabel pengguna KB berpengaruh pada variabel fertilitas. Pengguna KB berpengaruh secara parsial terhadap peningkatan dan penurunan fertilitas pada tahun 1980- 2020.
3) Nilai prob variabel pendidikan wanita (PEND) adalah 0,0261 (0,0261 < 0,05). Maka dinyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima. Sehingga dapat dinyatakan bahwa  variabel  pendidikan  wanita  berpengaruh  terhadap  variabel  fertilitas. Pendidikan  wanita  berpengaruh  secara  parsial  terhadap  peningkatan  dan penurunan fertilitas pada tahun 1980-2020.
4) Nilai prob variabel Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja wanita (TPAK) adalah sebesar 0,0000 (0,0000 < 0,05 ). Dapat dinyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima, maka variabel TPAK berpengaruh terhadap variabel fertilitas. Maka tingkat partisipasi angkatan kerja wanita berpengaruh secara parsial terhadap peningkatan dan penurunan fertilitas pada tahun 1980-2020.
b. Uji F-statistik
Selain  menganalisis  secara  parsial  (secara  individu),  dilakukan  pula  uji untuk  mengetahui  pengaruh  secara  simultan  (bersama-sama)  antara  variabel independen dengan variabel dependen.
Dapat dilihat dalam tabel regresi linear berganda pada Prob (F-statistic) dimana p-value < a (0, 000000 < 0, 05) dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Maka variabel pengeluaran pemerintah dalam sektor kesehatan,  pengguna  KB,  Pendidikan  wanita,  dan  Tingkat  Partisipasi  Angkatan Kerja  (TPAK)  wanita  secara  simultan  (bersama-sama)  berpengaruh  terhadap variabel fertilitas pada tahun 1980-2020.
c. Uji Koefisien Determinansi ( adjusted R 2 )
Pada  tabel  regresi  linear  berganda  terlihat  bahwa  Adjusted  R  Square (Adjusted R2) bernilai 0,881. Dimana nilai ini menyatakan bahwa 88,1% variabel
fertilitas  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  pengeluaran  pemerintah  pada  sektor kesehatan,  pengguna  KB,  Pendidikan  wanita,  dan  Tingkat  Partisipasi  Angkatan Kerja (TPAK) wanita. Sedangkan 11,9% sisanya dapat dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian.

## Pembahasan
1. Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan terhadap Fertilitas di Indonesia Penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  secara  parsial  variabel  pengeluaran pemerintah  sektor  kesehatan  berpengaruh  secara  negatif  dan  signifikan  terhadap fertilitas  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  menerangkan  bahwa  apabila  pengeluaran pemerintah terhadap sektor kesehatan meningkat dan dialokasikan dengan baik, maka akan mempengaruhi penurunan angka fertilitas di Indonesia.
Hasil  penelitian  ini  bertolak  belakang  dengan  penelitian  Tatsuya  OMORI (2015) dimana pengeluaran pemerintah sektor kesehatan di Jepang berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  peningkatan  fertilitas,  karena  anggaran  kesehatan  yang disediakan untuk lansia akan membuat masyarakat Jepang tidak perlu khawatir untuk menambah anak (Omori, 2015).
2. Pengaruh Pengguna Keluarga Berencana (KB) terhadap Fertilitas di   Indonesia Hasil  penelitian  ini  menjeleskan  bahwa  secara  parsial  variabel  penggunaan Keluarga Berencana (KB) berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap fertilitas di  Indonesia.  Berpengaruhnya  penggunaan  KB  terhadap  fertilitas  dapat  dijelaskan bahwa  ketika  pemerintah  memberlakukan  kebijakan  penggunaan  KB  untuk menurunkan  fertilitas  dengan  cara  menunda  kehamilan  dan  membatasi  angka kelahiran lewat program penggunaan KB.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ferry Hadiyanto (2017)  yang  mengungkapkan  bahwa  faktor  penggunaan  KB  jangka  pendek berpengaruh  pada  masyarakat  kota  dan  alat  kontrasepsi  jangka  panjang  dipilih  oleh wanita yang semakin bertambah usianya(Hadiyanto, 2017)
Hasil  penelitian  ini  mengartikan  bahwa  semakin  tinggi  atau  banyaknya partisipasi  wanita  yang  menggunakan  KB  maka  akan  memiliki  pengaruh  pada penurunan  fertilitas  di  Indonesia.  Dengan  adanya  partisipasi  penggunaan  KB  yang massif maka akan semakin berkurang angka fertilitas di Indonesia.
3. Pengaruh Pendidikan Wanita terhadap Fertilitas di Indonesia
Pendidikan  wanita  merupakan  pondasi  awal  dalam  penurunan  fertilitas  di Indoensia.  Dimana  ketika  wanita  memiliki  pendidikan  yang  lebih  baik,  maka  akan memiliki wawasan yang lebih luas sehingga mereka akan lebih memilih untuk berkerja dulu dan memunda pernikahan.
Hasil  penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  variabel  pendidikan  wanita  secara parsial  berpengaruh  secara  negatif  dan  signiifikan  terhadap  fertilitas  di  Indonesia. Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Mahendra  (2017)  dimana  pendidikan wanita berpengatuh negatif dan signifikan terhadap fertilitas.
Hasil penelitian ini mengartikan bahwa semakin tinggi pendidikan wanita di Indonesia  akan  mempengaruhi  penurunan  fertilitas  yang  ada.  Penjelasan  terkait
penelitian  ini  adalah  wanita  yang  memperoleh  kesempatan  pendidikan  tidak  hanya didaerah  perkotaan  namun  juga  wanita  di  pedesaan,  dimana  wanita  yang  memiliki pendidikan tinggi umumnya memiliki umur perkawinan pertama yang tinggi dan pada akhirnya berpengaruh terhadap jumlah anak yang dilahirkan akan menjadi lebih sedikit (Sinaga et al., 2017)
4. Pengaruh Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Perempuan terhadap Fertilitas di Indonesia
Sejak tahun 1960 sampai saat ini, partisipasi wanita dalam pasar tenaga kerja mengalami peningkatan secara dramatis di negara maju dan juga negara berkembang, jika pada zaman dahulu wanita yang bekerja dianggap tabu dan bertentangan dengan norma, maka saat ini dianggap hal biasa.
Hal  ini  didorong  oleh  perkembangan  pembangunan,  dimana  memajukan teknologi  dan  pengetahuan  serta  informasi-informasi  baru.  Total  angkatan  kerja perempuan  saat  ini  menunjukkan  bajwa  sudah  semakin  banyak  perempuan  yang menghabiskan  waktunya  diluar  untuk  bekerja  dibandingkan  hanya  berdiam  diri dirumah (Andri Harsoyo, 2018).
Dalam penelitian ini menjelaskan bahwa variabel Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Perempuan secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap fertilitas di Indonesia pada tahun 1980-2020. Hasil penelitian ini menerangkan bahwa apabila TPAK perempuan meningkat akan mempengaruhi penurunan angka fertilitas di Indonesia.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa pengeluaran pemerintah sektor kesehatan secara parsial berpengaruh secara negatif dan signifikan  terhadap  Fertilitas  di  Indonesia  pada  tahun  1980-2020.  Semakin  tinggi pengeluaran pemerintah pada sektor kesehatan akan mengurangi jumlah fertilitas yang ada  di  Indonesia.  Sementara  itu,  penggunaan  Keluarga  Berencana  (KB)  secara  parsial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap fertilitas di Indonesia pada tahun 1980-2020. Semakin  besar  penggunaan  KB  yang  telah  disediakan  pemerintah  dengan  tujuan mengurangi  fertilitas  di  Indonesia.  Pendidikan  wanita  berpengaruh  secara  negatif  dan signifikan terhadap fertilitas di Indonesia pada tahun 1980-2020. Dimana semakin tinggi wanita mengenyam pendidikan maka semakin terbuka pemikirannya dalam memikirkan berkeluarga  sehingga  pernikahan  akan  tertunda  dan  penurunan  angka  fertilitas  di Indonesia. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Perempuan berpengaruh secara negatif  dan  signifikan  terhadap  fertilitas  di  Indonesia  pada  tahun  1980-2020.  Semakin tinggi pendidikan wanita maka akan tinggi pula partisipasi wanita di pasar tenaga kerja sehingga dapat menurunkan angka fertilitas di Indonesia. Dengan demikian, pengeluaran pemerintah  sektor  kesehatan,  pengguna  KB  (Keluarga  Berencana),  pendidikan  wanita, TPAK (Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja) wanita secara simultan  berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap fertilitas di Indonesia pada tahun 1980-2020
Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan, Pengguna KB, Pendidikan Wanita, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita Terhadap Fertilitas di Indonesia Tahun 1980-2020
Nama (2023) Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan, Pengguna KB, Pendidikan Wanita, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Wanita Terhadap Fertilitas di Indonesia Tahun 1980-
2020, (8) 2 , http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i6
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute

## BIBLIOGRAFI
Adhikari, A., Sigurdsson, T., Topiwala, M. A., & Gordon, J. A. (2010). Cross-correlation of instantaneous amplitudes of field potential oscillations: A straightforward method to estimate the directionality and lag between brain areas. Journal of Neuroscience Methods, 191(2), 191–200. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2010.06.019
Ainy,  H.,  Nurrochmah,  S.,  &  Katmawanti,  S.  (2019).  Hubungan  Antara  Fertilitas,
Mortalitas,  Dan  Migrasi  Dengan  Laju  Pertumbuhan  Penduduk.  Preventia :  The Indonesian Journal of Public Health, 4(1), 15. https://doi.org/10.17977/um044v4i1p15-22
Alam, S. A., & Pörtner, C. C. (2018). Income shocks, contraceptive use, and timing of fertility. Journal of Development Economics, 131, 96–103. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2017.10.007 Andri  Harsoyo,  E.  S.  (2018).  Pengaruh  fertilitas  terhadap  partisipasi  tenaga  kerja perempuan. Jurnal Ekonomi Kuanntitatif Terapan, 11. https://ojs.unud.ac.id/index.php/jekt/article/view/32711
Bank, W. (n.d.). Angka Partisipasi Murni Sd Lkpr.
Bank, W. (2020). Pengeluaran Rumah Tangga.
https://www.bps.go.id/subject/5/konsumsi-dan-pengeluaran.html
Bank, W. (2021a). contaceptive pravalence (p. 4).
Bank, W. (2021b). fertility rate total (p. 4).
Bappenas.  (2010).  BERENCANA  BAGI  MASYARAKAT  PRASEJAHTERA  /  KPS DAN KELUARGA. Bappenas.
Bappenas. (2017). Evaluasi Paruh Waktu RPJMN 2015-2019. 1–198.
https://www.bappenas.go.id/id/berita-dan-siaran-pers/evaluasi-paruh-waktu-rpjmn- 2015-2019/
Boldrin,  M.,  De  Nardi,  M.,  &  Jones,  L.  E.  (2005).  Fertility  and  Social  Security. Cambridge.Org.  https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-demographic- economics/article/fertility-and-social- security/4FA674742794BC43650452A21CBD1C0D%0Ahttp://www.nber.org/pape rs/w11146
Bongaarts,  J.  (2017).  The  effect  of  contraception  on  fertility:  Is  sub-Saharan  Africa different? Demographic Research, 37(1), 129–146. https://doi.org/10.4054/DemRes.2017.37.6
BPS. (n.d.). jumlah-penduduk-indonesia-bertambah-32-juta-pulau-jawa-terbanyak- kirVmfN79F. 2021.
BPS. (2019). BPS. BPS.
Gani, I. & Amalia, S. (2018). Alat Analisis Data (P Chiristian, Ed). Alat Analisis Data (P Chiristian, Ed) Revisi, 14(1), 29.
Ghozali,  I.  (2012).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS. Universitas Diponegoro.
Gujarati, D. (2012). Basic Econometrics (4th Edition) (4th ed.). McGraw-Hill.
Hadiyanto, F. (2017). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Fertilitas. Jurnal Buletin Studi Ekonomi, 22(1), 34–42.
Haryanto.  (2019).  Pengertian  Pendidikan.  Universal  Pendidikan,  april  2017,  8–22. https://unpendidikan.blogspot.com/2019/02/pengertian-pendidikan.html
Jatmiko,  Y.  A.,  &  Wahyuni,  S.  (2019).  Determinan  Fertilitas  Di  Indonesia  Hasil  Sdki 2017. Euclid, 6(1), 95. https://doi.org/10.33603/e.v6i1.1516
Kalwij, A. (2010). Fertility in Western Europe *. Access, 47(2), 503–519.
Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan anak. (2019). Pr o f i l e r e mp u ON. Profil Perempuan Indonesia.
Kementrian kesehatan. (2020). Profil Kesehatan Indonesia 2019. Kementrian Kesehatan.
Keuangan,  K. (2021).  Anggaran  Kesehatan 2010-2022. Direktorat Penyusunan  APBN. http://www.data-apbn.kemenkeu.go.id/Dataset/Details/1008
Ladimar, K. (2016). Analisis Tingkat Fertilitas di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur.
Larasati,  D.,  Idris,  I.,  &  Anis,  A.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Faktor  Sosial  Ekonomi Rumah  Tangga  Terhadap  Fertilitas  Di  Sumatera  Barat.  Jurnal  Ecogen,  1(3),  648. https://doi.org/10.24036/jmpe.v1i3.5111
Maharrani,  A.  (2021,  April).  Survei  BPS:  Peserta  KB  di  Indonesia  terus  menurun.
Lokadata. https://lokadata.id/artikel/survei-bps-peserta-kb-di-indonesia-terus- menurun
Mahendra, A. (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Fertilitas di Indonesia Timur. Jrak, 3(2), 223–242. http://103.76.21.184/index.php/JRAK/article/download/448/478
Mahendra, A. (2019). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Fertilitas di Indonesia. Jurnal Riset Akuntansi & Keuangan, 3(2), 223–242.
Mahsunah,  D.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pendidikan  Dan Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di  Jawa  Timur.  Jurnal  Pendidikan  Ekonomi (JUPE), 1(3), 1–17.
Marchal,  W.  G.,  &  Wathen,  S.  A.  (2014).  Teknik-Teknik  Statistika  dalam  Bisnis  dan Ekonomi (15th ed.). Salemba Empat.
Mayer, K. B., & Coale, A. J. (1961). Demographic and Economic Change in Developed Countries:  A  Conference  of  the  Universities-National  Bureau  Committee  for Economic Research. American Sociological Review, 26(3), 496.
https://doi.org/10.2307/2090707
Nachrowi,  &  Usman,  H.  (2008).  Pendekatan  Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Universitas Indonesia.
Omori, T. (2015). Public health expenditure , social security , and fertility. 1992, 1–16.
Raharja,  M.  B.  (2017).  Fertilitas  Menurut  Etnis  Di  Indonesia :  Analisis  Data  Sensus Penduduk 2010 ( Fertility By Ethnicity in Indonesia : Analysis of 2010 Indonesian Population Census ). Jurnal Kependudukan Indonesia, 12(1), 69–78.
Rahmayeni,  Z.  (2016).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Fertilitas  Pasangan  Usia Subur  Peserta  KB  Di  Kelurahan  Aur  Kuning  Kecamatan  Aur  Birugo  Tigo  Baleh. Majalah Ilmiah, 23(2), 30–38.
Rahmi, N. A. (2020). Pengaruh Faktor Demografi Dan Non  Demografi Terhadap Tingkat Fertilitas Di  Indonesia. 1–9.
Santoso,  S.,  Hamzah,  A.,  &  Syrchalad,  N.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Pengeluaran Pemerintah  Kabupaten/Kota  Sektor  Kesehatan  Dan  Pendidikan  Terhadap  Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Aceh. Jurnal Magister Ilmu Ekonomi, 1(4), 76– 88.
Sinaga,  L.,  Hardiani,  H.,  &  Prihanto,  P.  H.  (2017).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat  fertilitas  di  perdesaan  (Studi  pada  Desa  Pelayangan  Kecamatan  Muara Tembesi  Kabupaten  Batanghari).  Jurnal  Paradigma  Ekonomika,  12(1),  41–48. https://doi.org/10.22437/paradigma.v12i1.3933
SIREGAR,  O.  K.  (2022).  Kebijakan  Fiskal  Dan  Fertilitas  Di  Indonesia. http://dx.doi.org/10.31237/osf.io/rhw4z
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif. Alfabeta.
Sukirno,  S.  (2016).  Makro  Ekonomi  Teori  Pengantar  (24th  ed.).  PT  Raja  Grafindo Persada.
Tjaja, R. P. (2000). Wanita Bekerja Implikasi Sosial. Wanita Bekerja Implikasi Sosial, No. 20 jun(20), 1–6.
Todaro, M. P. (2000). pembangunan ekonomi dunia ke tiga (4th ed.). Erlangga.
Wahab,  A.,  Junaidi,  &  Edi,  J.  K.  (2018).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  fertilitas wanita pekerja pada rumah tangga miskin di Kabupaten Muaro Jambi ( Study Kasus Desa  Tantan  Kecamatan  Sekernan  Kabupaten  Muaro  Jambi  ).  E-Jurnal  Ekonomi Sumberdaya Dan Lingkungan, 7(3), 124–131.
Wendy, S. (2020). Universitas bung hatta padang. IV(3), 1–11.
Westoff,  C.  (1990).  Rates  and  Fertility  Intentions  Reproductive.  International  Family Planning Perspectives, 16(3), 84–89.
Widarti,  D.  (1998).  Determinants  of labour  force  participation  by  married  women:  the case  of  Jakarta.  Bulletin  of  Indonesian  Economic  Studies,  34(2),  93–120. https://doi.org/10.1080/00074919812331337350

## Copyright holder:
Nama Author (2023)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: