Abstrak —  Kesehatan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  ber- peran penting dalam investasi pembangunan sumber daya manu- sia  berkualitas.  Indeks  Pembangunan  Kesehatan  Masyarakat (IPKM)  merupakan  indikator  komposit  yang  bertujuan  meng- gambarkan  kemajuan  pembangunan  kesehatan  yang  diukur  de- ngan derajat kesehatan. Berdasarkan hal tersebut, maka diperlu- kan  pengetahuan  terkait  variabel-variabel  yang  mempengaruhi derajat kesehatan.  Dalam penelitian diduga variabel lingkungan, perilaku kesehatan, pelayanan kesehatan, dan genetik berpenga- ruh  terhadap  derajat  kesehatan.  Pendekatan  yang  digunakan untuk  mengetahui  hubungan  variabel-variabel  laten  tersebut adalah  metode  Structural  Equation  Modeling-Partial  Least Square  (SEM-PLS)  dengan  metode  estimasi  parameter  Boots- trap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh indikator pa- da  variabel  lingkungan  signifikan,  tiga  dari  lima  indikator  pada variabel perilaku kesehatan signifikan, empat dari lima indikator pada  variabel pelayanan  kesehatan signifikan, dan dua  dari tiga indikator  pada  variabel  genetik  signifikan.  Pada  analisis  selan- jutnya  hanya  digunakan  indikator  yang  signifikan  dan  menun- jukkan  bahwa  semua  variabel  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  derajat  kesehatan.  Hasil  estimasi  dengan  bootstrap  un- tuk uji hipotesis juga menyimpulkan bahwa variabel lingkungan, perilaku  kesehatan,  pelayanan  kesehatan,  dan  genetik  berpe- ngaruh terhadap derajat kesehatan.
Kata Kunci —Bootstrap, Derajat Kesehatan, IPKM, SEM-PLS

## I. PENDAHULUAN
ESEHATAN merupakan salah satu faktor yang berperan penting  dalam  investasi  pembangunan  sumber  daya manusia  berkualitas.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  adanya pembangunan  di  bidang  kesehatan  sebagai  upaya  untuk  pe- ningkatan  pelayanan  dan  tingkat  kesehatan  masyarakat  yang lebih  merata  serta  dapat  dirasakan  oleh  semua  lapisan  ma- syarakat.
Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) meru- pakan  indikator  komposit  yang  bertujuan  menggam-barkan kemajuan  pembangunaan  kesehatan,  dirumuskan  dari  data kesehatan  berbasis  komunitas  yaitu  :  Riskesdas  (Riset Kesehatan Dasar), Susenas (Survei Sosial Ekonomi Nasional), dan Survei Podes (Potensi Desa) [1]. Tolok ukur yang diguna- kan untuk pembangunan kesehatan di Indonesia adalah derajat kesehatan.  Pembentukan  IPKM  dilakukan  karena  indeks kesehatan yang tergabung dalam Indeks Pembangunan Manu- sia  atau  HDI  ( Human  Development  Index )  yang  sebelumnya
digunakan untuk mengukur derajat kesehatan, sulit dijabarkan dalam program kesehatan. Sehingga, adanya IPKM dimanfaat- kan  sebagai  indikator  untuk  menentukan  peringkat  Provinsi dan  Kabupaten/  Kota  dalam  keberhasilan  pembangunan kesehatan  masyarakat.  Menurut  data  Riskesdas  tahun  2013 menunjukkan  bahwa  tingkat  IPKM  Jawa  Timur  berada  pada peringkat 14 dan berada di atas rata-rata IPKM secara nasional sebesar 0,5404.
Pada  penelitian  ini  juga  akan  dilakukan  pemodelan  pada derajat  kesehatan  menggunakan  metode Structural  Equation Modeling (SEM)  yang  berbasis  varians  atau Partial  Least Square (PLS)  dengan  melibatkan  beberapa  variabel  seperti lingkungan,  perilaku  kesehatan,  pelayanan  kesehatan,  dan derajat  kesehatan  serta  menambahkan  variabel  genetik  berda- sarkan kajian IPKM tahun 2013. Kajian menggunakan metode SEM  telah  banyak  dilakukan,  antara  lain  analisis  derajat kesehatan di Jawa Timur dengan moderasi [2].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  merupakan  metode-metode  yang berkaitan  dengan  pengumpulan  dan  penyajian  data  sehingga dapat  memberikan  informasi  yang  berguna  [3].  Dalam  sta- tistika  deskriptif  tidak  menyangkut  penarikan  kesimpulan yang berlaku umum.

## B. Structural Equation Modeling (SEM)
Structural  Equation  Modeling (SEM)  merupakan  metode analisis multivariat yang dapat digunakan untuk menggambar- kan  keterkaitan  hubungan  linier  secara  simultan  antara  varia- bel  pengamatan  (indikator)  dan  variabel  yang  tidak  dapat diukur secara langsung (variabel laten).
Variabel  laten  merupakan  variabel  tak  teramati  ( unobser- ved )  atau  tak  dapat  diukur  ( unmeasured )  secara  langsung, melainkan harus diukur melalui beberapa indikator.   Terdapat dua tipe variabel laten dalam SEM yaitu endogen (  ) dan ek- sogen ( ξ ).
C. Partial Least Square (PLS)
Partial Least Square (PLS) menjadi metode yang kuat dari suatu  analisis  karena  kurangnya  ketergantungan  pada  skala pengukuran  (misal  pengukuran  yang  membutuhkan  skala interval atau rasio), ukuran sampel, dan distribusi dari residual
Structural Equation Modeling-Partial Least Square untuk Pemodelan Derajat Kesehatan Kabupaten/Kota di Jawa Timur (Studi Kasus Data Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat Jawa Timur 2013 )
Eva Ummi Nikmatus Sholiha dan Mutiah Salamah
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : mutiah_s@statistika.its.ac.id
K
[4].  Indikator  pada  PLS  bisa  dibentuk  dengan  tipe  refleksif atau formatif.
Model struktural menggambarkan hubungan antara variabel laten  independen  (eksogen)  dengan  variabel  laten  dependen (endogen) dengan persamaan sebagai berikut [5].

η Bη + Γξ + ζ
(1)
Dimana  (eta)  adalah  vektor  random  variabel  laten endogen  dengan  ukuran  mx1, ξ (xi)  adalah  vektor  random variabel  laten  eksogen  dengan  ukuran  nx1, B adalah  matriks koefisien  variabel  laten  endogen  berukuran  mxm  dan Г matriks  koefisien  variabel  laten  eksogen,  yang  menunjukkan hubungan  dari ξ terhadap  berukuran  mxn.  Sedangkan ζ (zeta)  adalah  vektor  random  error  berukuran  mx1. Asumsi persamaan  model  struktural  variabel  laten  antara  lain: E (  )  = 0, E ( ξ ) = 0, E ( ζ ) = 0, dan ζ tidak berkorelasi dengan ξ dan ( I - B ) adalah matriks nonsingular . Model pengukuran ( measurement model ) adalah bagian dari suatu  model  persamaan  struktural  yang  menggambarkan hubungan variabel laten dengan indikator-indikatornya  yang secara umum dimodelkan sebagai berikut.
  ( ) ( 1) ( 1) 1 y p m m p p       y Λ η ε (2)         1 1 1 q x q n n q        x ξ δ (3)
Λ y : matrik loading antara variabel endogen dan indikator-nya. Λ x : matrik loading antara variabel eksogen dan indikator-nya. ε : vektor pengukuran error dari indikator variabel endogen. δ : vektor pengukuran error dari indikator variabel eksogen. p : banyaknya variabel laten endogen.
q : banyaknya variabel laten eksogen.
m : banyaknya indikator variabel endogen.
n : banyaknya indikator variabel eksogen.
Model pengukuran mempunyai asumsi bahwa E ( ε ) = E ( δ ) = 0, ε tidak  berkorelasi  dengan  , ξ ,  dan δ ,  serta δ tidak berkorelasi dengan  , ξ , dan ε .
Selain  itu,  juga  terdapat weight  relation (hubungan  bobot) yaitu  bobot  yang  menghubungkan inner  model dan outer model untuk  membentuk  estimasi  variabel  laten  eksogen  dan endogen.  Nilai  kasus  untuk  setiap  variabel  laten  diestimasi dalam PLS sebagai berikut [4].
ˆ kb kb k   ξ w x (4) i ki ki k   η w y (5)
Dimana w kb dan w ki adalah weight ke-k  yang  digunakan untuk  mengestimasi  variabel  laten ξ b dan  varaibel  laten  i . Metode  estimasi  parameter  yang  digunakan  pada  PLS  adalah Ordinary Least Square (OLS).

## D. Evaluasi Model SEM-PLS
Evaluasi  model  dalam  PLS  meliputi  dua  tahap,  yaitu  eva- luasi  pada  model  pengukuran  dan  evaluasi  terhadap  model struktural . Evaluasi  model  pengukuran  dila-kukan  kriteria sebagai berikut [6].
1.
I
ndicator  reliability, menunjukkan  berapa  varian  indikator yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  laten  dengan  mem- perhatikan  nilai loading .  Dimana  apabila  nilai loading lebih  kecil  dari  0,4  maka  indikator  harus  dieliminasi  dari model [7].
2.
I
nternal  consistency atau Construct  reliability, yang  dapat dihitung melalui nilai composite reliability ( ˆ  ) lebih dari 0,6 dengan persamaan sebagai berikut.
   
  2 1 2 1 1 ˆ ˆ ˆ ˆ var n i i n n i i i i             (6)
3. C
onvergent validity, secara umum diperiksa dengan average variance  extrcted (AVE)  yang  dihitung  berdasar-kan persamaan berikut.
  2 1 2 1 1 ˆ ˆ ˆ var n i i n n i i i i AVE            (7)
Nilai  AVE  minimal  0,5  untuk  menunjukkan  ukuran convergent validity yang baik [7]. 4.
D
iscriminant  validity ,  dievaluasi  dengan  membandingkan nilai  akar  AVE  harus  lebih  tinggi  daripada  korelasi  antar konstruk  atau  nilai  AVE  lebih  tinggi  dari  kuadrat  korelasi antar konstruk [7].
Sedangkan  untuk  mengevaluasi  model  struktural  dapat menggunakan kritria sebagai berikut [6].
1.
R 2 , menyatakan persentase varian  yang daat dijelaskan oleh variabel  laten  endogen  dengan  persamaan  sebagai  berikut [8].
  2 1 ˆ , H jh j h jh R cor X Y     (8)
2.
K
oefisien jalur ( path coefficient ), menggambarkan  kekuatan hubungan antar konstruk.
3. E
ffect  size  f 2 ,  menunjukkan  apakah  variabel  laten  endogen memiliki  pengaruh  besar  terhadap  variabel  laten  eksogen dengan dihitung sebagai berikut.
2 2 2 2 1 include exclude include R R f R    (9)
R 2 include adalah R 2 yang  dihitung  dengan  melibatkan variabel  laten  eksogen  sedangkan R 2 exclude dihitung  tanpa melibatkan  variabel  laten  eksogen.  Dimana  interpretasi nilainya  yaitu  0,02  (pengaruh  variabel  laten  eksogen lemah),  0,15  (pengaruh  variabel  laten  ekso-gen  moderat), dan 0,35 (pengaruh variabel laten eksogen kuat) [7]. 4.  Nilai stone  Geisser  Q 2 ,  menunjukkan  kapabilitas  prediksi model  apabila  berada  di  atas  0.  Nilai  ini  didapatkan dengan:
2 2 1 (1 ) Q R    (10)
5. Goodness  of  Fit (GoF) Index ,  digunakan  dalam mengevaluasi  model  struktural  dan  pengukuran  secara keseluruhan  yang  dapat  dihitung  dengan  rumus  sebagai berikut.
2 GoF communality R   (11)
Nilai communalities dipatkan dengan  menguadratkan  nilai loading dengan  kriteria  0,1  (GoF small ),  0,25  (GoF moderat ), dan 0,36 (GoF large ) [6].

## E. Metode Bootstrapping
Metode bootstrap telah  dikembangkan  oleh  Efron  (1979) sebagai  alat  untuk  membantu  mengurangi  ketidak  andalan yang  berhubungan  dengan  kesalahan  penggunaan  distribusi normal  dan  penggunaannya.  Pada bootstrap dibuat pseudo data (data  bayangan)  menggunakan  informasi  dan  sifat-sifat dari  data  asli,  sehingga  data  bayangan  memiliki  karakteristik yang mirip dengan data asli [9].
Pada  metode bootstrap dilakukan  pengambilan  sampel dengan  pengembalian  dari  sampel  data  ( resampling  with replacement ) [10].
F. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  ( γ dan λ )  dilakukan  dengan  metode resampling Bootstrap dengan  minimum  banyaknya bootstrap sebanyak  5000  dan  jumlah  kasus  harus  sama  dengan  jumlah observasi  pada  sampel  asli.  Hipotesis  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
1. Hipotesis statistik untuk inner model adalah:
H 0 : γ i = 0 (variabel eksogen ke- i tidak signifikan) H 1 : γ i ≠ 0 (variabel eksogen ke- i signifikan) 2. Sedangkan hipotesis untuk outer model adalah:
H 0 : λ i = 0(indikator ke- i tidak signifikan) H 1 : λ i ≠ 0 (indikator ke- i signifikan)
Pengujian dengan statistik uji t sebagai beikut.
ˆ ˆ atau ˆ ˆ ( ) ( ) t t
SE SE
      (12)
Jika diperoleh statistik t lebih besar dari nilai kritis z pada 2- tailed antara  lain  1,65  (pada  taraf  signifikansi  10%),  1,96 (pada taraf signifikansi 5%), dan 2,58  (pada taraf signifikansi 1%) maka dapat disimpulkan bahwa koefisien jalur signifikan dan sebaliknya [11].

## G. Derajat Kesehatan
Kesehatan  merupakan  salah  satu  unsur  kesejahteraan  yang harus  diwujudkan  sesuai  dengan  cita-cita  bangsa  Indonesia sebagaimana  dimaksud  dalam  Pancasila  dan  Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945.
Indikator-indikator  yang  dapat  diuraikan  dalam  derajat kesehatan  diantaranya  adalah  mortalitas  (angka  kematian), status gizi, dan morbiditas (angka kesakitan). Hendrik L. Blum mengungkapkan  ada  empat  faktor  yang  mempengaruhi  status derajat kesehatan maupun perorangan, antara lain: lingkungan, perilaku hidup sehat, pelayanan kesehatan, dan genetik (ketu- runan).

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data sekunder  yang diperoleh dari  data hasil publikasi  Riset Kese- hatan  Dasar  yang  dilakukan  oleh  Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Kesehatan  untuk  Provinsi  Jawa  Timur  pada tahun  2013.  Sedangkan  data  untuk  kepadatan  penduduk  dan Angka  Kematian  Bayi  didapatkan  dari  publikasi online pada website Badan Pusat Statistik (BPS).

## B. Variabel Penelitian
Varibel penelitian  yang digunakan  terdiri atas  empat  varia- bel  laten  eksogen  (lingkungan,  perilaku  kesehatan,  pelayanan kesehatan,  dan  genetik  (keturunan))  dan  satu  variabel  laten endogen  (derajat  kesehatan)  dengan  observasi  adalah  38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur. Berikut adalah penje- lasan terkait variabel yang digunakan.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Indikator ( Manifest Variables ) Lingkungan (Laten Eksogen) X 1
Proporsi  rumah  tangga  yang  memiliki akses terhadap fasilitas sanitasi
X 2 Proporsi  rumah  tangga  berdasarkan akses ke sumber air minum
X 3 Kepadatan penduduk Perilaku Kesehatan (Laten Eksogen) X 4
Proporsi penduduk merokok
X 5 Proporsi  penduduk  berperilaku  benar dalam cuci tangan
X 6 Proporsi  penduduk  berperilaku  benar dalam buang air besar
X 7 Proporsi  penduduk  dengan  aktifitas fisik aktif
X 8 Proporsi rumah tangga memenuhi kriteria PHBS baik
X 9 Persentase  persalinan  yang  ditolong oleh tenaga kesehatan
X 10
Persentase  pengetahuan  rumah  tangga tentang keberadaan dokter Pelayanan Kesehatan (Laten Eksogen) X 11 Persentase  pengetahuan  rumah  tangga tentang keberadaan Posyandu
X 12 Persentase  pengetahuan  rumah  tangga tentang keberadaan bidan
X 13 Proporsi penduduk menurut kepemilikan Jaminan Kesehatan Masyarakat Genetik (Keturunan) (Laten Eksogen) X 14 Prevalensi Obesitas Sentral
X 15 Prevalensi Hipertensi X 16 Prevalensi Diabetes Melitus Derajat Kesehatan (Laten Endogen) Y 1 Angka Kematian Bayi (AKB) Y 2 Prevalensi penyakit Malaria Y 3 Prevalensi penyakit Stroke
Y 4 Prevalensi balita dengan gizi buruk Sumber: Data Publikasi Riskesdas (2013) dan BPS (2013)

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mendapatkan  model  berbasis  konsep  dan  teori  untuk merancang model struktural.
2. Merancang model pengukuran.
3. Membuat diagram jalur ( diagram path ).
4. Melakukan konversi diagram jalur ke persamaan.
5. Mengestimasi  parameter,  yang  terdiri  dari  estimasi  bobot, estimasi koefisien jalur, dan estimasi rata-rata.
6. Melakukan evaluasi model SEM-PLS.
7. Melakukan pengujian hipotesis.
8. Menarik kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Dalam bab analisis data dan  pembahasan ini  menggunakan metode analisis SEM-PLS untuk mengetahui hubungan secara struktural  antara  variabel  lingkungan,  pelayanan  kesehatan,
perilaku  hidup  sehat,  keturunan  (genetika),  dan  derajat  kese- hatan  berdasarkan  data  IPKM  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur tahun 2013.

## A. Statistika Deskriptif
Rata-rata  Angka  Kematian  Bayi  (AKB)  di  kabupaten/kota di  Jawa  Timur  pada  tahun  2013  sebesar  32,35  per  1000 kelahiran  hidup  dengan  nilai  AKB  tertinggi  di  Kabupaten Probolinggo  dan  terendah  di  Kota  Blitar.  Prevalensi  penyakit Malaria  di  Jawa  Timur  rata-rata  4,761%  dan  masih  berada  di bawah  rata-rata  insiden  Malaria  nasional.  Meski  tidak digunakan dalam indikator keberhasilan pencapaian Millenium Development Goals , rata-rata prevalensi Stroke di Jawa Timur tahun  2013  lebih  tinggi  apabila  dibandingkan  dengan prevalensi  penyakit  Malaria,  yaitu  sebesar  9,168  dengan mayoritas  terjadi  di  Kota  Surabaya.  Prevalensi  balita  dengan gizi  buruk  di  Jawa  Timur  tertinggi  terjadi  di  Kabupaten Bangkalan.
Sebagai indikator dari variabel lingkungan, proporsi rumah tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  fasilitas  sanitasi  lebih rendah dari pada proporsi rumah tangga berdasarkan akses ke sumber air minum. Sedangkan kepadatan penduduk umumnya terjadi di daerah kota.
Rata-rata proporsi penduduk merokok di Jawa Timur sebe- sar  23,313%  dengan  proporsi  tertinggi  berada  di  Kabupaten Sumenep.  Proporsi  penduduk  berperilaku  benar  dalam  cuci tangan  memiliki  rata-rata  sebesar  49,66%  dan  standar  deviasi sebesar  12,11%.  Proporsi  penduudk  berperilaku  benar  dalam buang  air  besar  tertinggi  sebesar  99,9%  terdapat  di  Kota Madiun  dan  terendah  di  Kabupaten  Bondowoso.  Terkait aktifitas  fisik,  proporsi  penduduk  dengan  aktifitas  fisik tertinggi  berada  di  Kota  Kediri  dan  terendah  di  Kabupaten Sidoarjo. Rata-rata perbandingan antara rumah tangga di Jawa Timur  tahun  2013  yang  memenuhi  kriteria  PHBS  baik dibandingkan  dnegan  seluruh  rumah  tangga  yang  terkunjungi sebesar 35,48.
Rata-rata persalinan yang ditolong oleh tenaga kesehatan di Jawa  Timur  tergolong  tinggi,  yakni  sebesar  95,02%.  Persen- tase  pengetahuan  rumah  tangga  tentang  keberadaan  dokter memiliki  rata-rata  sebesar  57,29%.  Sedangkan  pengetahuan terkait  keberadaan  bidan  rata-rata  persentasenya  sebesar 74,62%  dan  persentase  pengetahuan  keberadaan  Posyandu sebesar  70,69%.  Proporsi  penduduk  menurut  kepemilikan  Ja- minan  Kesehatan  Masyarakat  (Jamkesmas)  masih  tergolong kecil, yaitu dengan rata-rata sebesar 28,28.
Prevalensi Obesitas  Sentral  mayoritas terjadi di Kota Sura- baya  dengan  angka  prevalensi  sebesar  39,2  dan  terendah  di Kabupaten  Lamongan  sebesar  12,3.  Rata-rata  prevalensi  Hi- pertensi  di  jawa  Timur  tahun  2013  sebesar  10,689  dan prevalensi Diabetes Melitus sebesar 2,013.

## B. Model Pengukuran
Sebelum melakukan pengujian hipotesis untuk memprediksi hubungan antar variabel laten dalam model struktural, terlebih dahulu dilakukan evaluasi  model pengukuran untuk verifikasi indikator dan variabel laten yang dapat diuji selanjutnya.
Indicator reliability menunjukkan berapa variansi indikator yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  laten.  Pada indicator reliability ,  suatu  indikator  reflektif  harus  dieliminasi (dihilangkan)  dari  model  pengukuran  ketika  nilai loading ( λ ) lebih kecil dari 0,4. Berikut adalah hasil nilai loading ( λ ) yang didapatkan.
Gambar 1. Diagram Jalur disertai Nilai Loading Factor Berdasarkan Gambar 1 di atas,  maka indikator X 5 , X 7 , X 13, X 15 harus dieliminasi dari model karena memiliki nilai loading factor di  bawah  0,4.  Sehingga  dihasilkan  diagram  yang  baru sebagai berikut.
Gambar 2. Diagram Jalur disertai Nilai Loading Factor Setelah Eliminasi Indikator
Apabila  dibandingkan  dengan  variabel  laten  yang  lain, persentase yang dapat dijelaskan oleh derajat kesehatan masih di  bawah  variabel  laten  yang  lain.  Selain  itu,  ditemukan masalah  adanya  perbedaan  tanda  dari loading  factor pada variabel  derajat  kesehatan.  Output  yang  disajikan  pada  Gam- bar  2  menunjukkan  bahwa loading  factor dari  indikator  Y 3 bertanda  negatif.  Apabila  dilihat  dari  segi  konseptual  kata, maka  pernyataan  pada  indikator  Y 3 sama  dengan  pernyataan pada indikator Y 2 yaitu menyatakan prevalensi suatu penyakit. Secara  keseluruhan,  indikator  yang  digunakan  untuk  mengu- kur  variabel  derajat  kesehatan  merupakan  pernyataan  negatif atau dengan kata lain merupakan suatu hal yang ingin ditekan atau  menghasilkan  nilai  serendah-rendahnya  agar  didapatkan nilai derajat kesehatan yang optimal.
Selain  itu,  indikator  Y 3 bukanlah  indikator  dalam  menilai keberhasilan  MDGs,  sehingga  dengan  adanya  kedua  pertim-
bangan tersebut maka indikator Y 3 dieliminasi dari model dan didapatkan hasil sebagai berikut.
Gambar 3. Diagram Jalur Akhir disertai Nilai Loading Factor
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diketahui  bahwa  lebih  dari 60%  dari  varian  masing-masing  pada  ketiga  indikator,  yaitu X 1 , X 2 , dan X 3 dapat dijelaskan oleh variabel laten lingkungan. Variabel  laten  perilaku  kesehatan  dapat  menjelaskan  varian dari  indikator  X 4 ,  X 6 ,  dan  X 8 masing-masing  lebih  dari  80%. Varian  dari  X 9 ,  X 10 ,  X 11 ,  dan  X 12 masing-masing  dapat dijelaskan  oleh  variabel  laten  pelayanan  kesehatan  di  atas 60%.  Variabel  genetik  mampu  menjelaskan  varian  dari  X 14 dan  X 16 masing-masing  lebih  dari  80%.  Sedangkan  variabel laten derajat kesehatan sebagai variabel laten endogen mampu menjelaskan  ketiga  indikatornya,  yakni  Y 1 ,  Y 2 ,  dan  Y 4 ma- sing-masing  di  atas  60%.  Sehingga,  secara  keseluruhan masing-masing  variabel  laten  telah  mampu  menjelaskan  vari- an  dari  setiap  indikator-indikator  yang  mengukurnya  di  atas 60%.
Kriteria selanjutnya  yaitu composite reliability dan conver- gent validity (AVE) yang disajikan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 2 . Nilai Composite Reliability dan AVE Model Pengukuran Variabel Composite Reliability AVE Lingkungan 0,858 0,672 Perilaku Kesehatan 0,654 0,817 Pelayanan Kesehatan 0,853 0,596 Genetik (Keturunan) 0,910 0,834 Derajat Kesehatan 0,813 0,595 Berdasarkan  nilai composite  reliability yang  disajikan dalam  Tabel  2,  menunjukkan  bahwa  kelima  variabel  laten memiliki  nilai composite  reliability di  atas  0,6.  Artinya, indikator yang telah ditetapkan telah mampu mengukur  setiap variabel  laten  (konstruk)  dengan  baik  atau  dapat  dikatakan bahwa kelima model pengukuran telah reliabel.
Nilai Convergent validity  yang  semakin  baik  ditunjukkan dengan  semakin  tingginya  korelasi  antar  indikator  yang menyusun  suatu  konstruk.  Nilai  AVE  yang  ditunjukkan  pada Tabel  2  menunjukkan  bahwa  kelima  variabel  laten  memiliki nilai AVE di atas kriteria minimum, yaitu 0,5 sehingga ukuran convergent validity sudah baik atau dapat dikatakan jika telah memenuhi kriteria convergent validity .
Kriteria  berikutnya  yaitu discriminant  validity ,  dengan membandingkan  korelasi  antar  konstruk  dengan  akar  AVE sebagai berikut.
Tabel 3. Korelasi Antar Variabel Laten Ling Perilaku Pelayan Gen Derajat Kes. Ling. 1 0,839 0,702 0,666 -0,751 Perilaku 0,839 1 0,627 0,649 -0,759 Pelayan 0,702 0,627 1 0,333 -0,729 Gen 0,666 0,649 0,333 1 -0,337 Derajat Kes. -0,751 -0,759 -0,729 -0,337 1
Selanjutnya,  nilai  korelasi  tersebut  akan  dibandingkan dengan nilai akar AVE sebagai berikut.
Tabel 4. Nilai Akar AVE dan Discriminant Validity untuk Setiap Variabel Laten Variabel Akar AVE Discriminant Validity Lingkungan 0,792 Tidak Memenuhi Perilaku 0,904 Memenuhi Pelayanan 0,772 Memenuhi Genetik 0,913 Memenuhi Derajat Kesehatan 0,771 Memenuhi
Selain  keempat  kriteria  tersebut,  kelayakan  suatu  model pengukuran  juga  dapat  dilihat  dari  nilai  t-statistik  hasil loading ,  dengan  syarat  t-statistik  harus  lebih  besar  dari  nilai kritis  t  sebesar  1,65  (2- tailed )  pada  taraf  signifikansi  10%. Hasil loading beserta  nilai  t-statistik  yang  didapatkan  dari proses bootstrapping dengan  menggunakan  dengan  jumlah sampel  untuk resampling sebesar  38  dan  pengulangan sebanyak 5000 kali sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil T-Statistic Nilai Loading Model Pengukuran Standard Error T-Statistic P-value Lingkungan X1 0,016 34,180 0,000* X2 0,063 12,544 0,000* X3 0,091 7,210 0,000* Perilaku X4 0,065 12,440 0,000* X6 0,012 32,239 0,000* X8 0,020 28,460 0,000* Pelayanan X10 0,045 18,468 0,000* X11 0,191 3,576 0,000* X12 0,124 5,547 0,000* X9 0,049 15,863 0,000* Genetik X14 0,105 8,855 0,000* X16 0,076 12,101 0,000* Derajat Kesehatan Y1 0,040 18,613 0,000* Y2 0,169 3,877 0,000* Y4 0,092 7,829 0,000* *) Signifikan dengan taraf signifikansi 10%
Setelah  evaluasi  model  pengukuran,  maka  akan  dihasilkan beberapa persamaan sebagai berikut.
X 1 =0,933 Lingkungan+ δ 1 X 2 =0,833 Lingkungan+ δ 2 X 3 =0,674 Lingkungan+ δ 3 X 4 =-0,844 Perilaku Kesehatan+ δ 4 X 6 =0,945 Perilaku Kesehatan+ δ 6 X 8 =0,919 Perilaku Kesehatan+ δ 8 X 9 =0,826 Pelayanan Kesehatan+ δ 9
X 10 =0,895 Pelayanan Kesehatan+ δ 10 X 11 =0,671 Pelayanan Kesehatan+ δ 11
X 12 =0,669 Pelayanan Kesehatan+ δ 12
X 14 =0,888 Genetik+ δ 14 X 16 =0,938 Genetik+ δ 16 Y 1 =0,875 Derajat Kesehatan+ ε 1 Y 2 =0,670 Derajat Kesehatan+ ε 2 Y 1 =0,755 Derajat Kesehatan+ ε 3
Berdasarkan  persamaan  tersebut,  maka  kontribusi  terkecil adalah  prevalensi  penyakit  Malaria  (Y 2 )  dan  yang  terbesar adalah proporsi penduduk berperilaku benar dalam BAB (X 6 ).

## C. Model Struktural
Model  struktural  ( inner  model ) merupakan  model  yang menggambarkan hubungan antar variabel laten yang dievalua- si menggunakan koefisien jalur, R 2 , f 2 , Q 2 dan GoF.
Hasil  dari  koefisien  jalur  dan  nilai t-statistic yang  didapat- kan melalui proses bootstrapping dengan jumlah sampel untuk resampling sebesar  38  dan  pengulangan  sebanyak  5000  kali ditunjukkan pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Nilai Koefisien Jalur Model Struktural Standard Error T-Statistic P-value Lingkungan -> Derajat Kesehatan 0,189 1,828 0,068* Perilaku -> Derajat Kesehatan 0,159 3,087 0,002* Pelayanan -> Derajat Kesehatan 0,139 2,012 0,045* Genetik -> Derajat Kesehatan 0,156 1,906 0,051*
*) Signifikan dengan taraf signifikansi 10% Selanjutnya adalah uji kelayakan model menggunakan nilai R 2 . Nilai R 2 untuk  derajat  kesehatan  sebesar  0,734.  Angka tersebut  menjelaskan  bahwa  variabilitas  variabel  endogen yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabilitas  variabel  eksogen sebesar 73,4%.
Selain  memeriksa R-Square ,  juga  dilakukan  pemeriksaan terkait  pengaruh  variabel  endogen  terhadap  variabel  eksogen yang  diketahui  berdasarkan  nilai effect  size  f 2 yang  disajikan dalam tabel berikut.
Tabel 7. Nilai F-Square Setiap Variabel Laten Eksogen Variabel R-Square Exclude f-Square Keterangan Lingkungan 0,709 0,09 Lemah Perilaku Kesehatan 0,666 0,26 Manengah Pelayanan Kesehatan 0,708 0,10 Lemah Genetik 0,695 0,15 Menengah
Nilai  GoF  yang  didapatkan  sebesar  0,710  ( large ),  artinya model  memiliki  kemampuan  yang  tinggi  dalam  menjelaskan data  empiris,  sehingga  secara  keseluruhan  dapat  dikatakan model  yang  terbentuk  adalah  valid.  Nilai Q 2 yang  didapatkan sebesar  0,734  (di  atas  0)  sehingga  model  struktural  yang didapatkan memiliki prediksi relevansi.
Sehingga dihasilkan persamaan sebagai berikut. Derajat Kesehatan = -0,345 Lingkungan-0,493Perilaku
Kesehata -0,279Pelayanan Kesehatan
+0,305 Genetik+ζ
Sehingga,  dapat  dikatakan  bahwa  derajat  kesehatan    meru- pakan  alat  ukur  pembangunan  kesehatan  di  Indonesia  yang dipengaruhi  oleh  lingkungan,  perilaku  kesehatan,  pelayanan kesehatan, dan genetik.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Seluruh  indikator  dari  variabel  lingkungan,  yaitu  proporsi rumah  tangga  yang  memiliki  akses  sanitasi,  akses  ke  sumber air  minum,  dan  kepadatan  penduduk  signifikan  serta  ling- kungan  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  derajat  kese- hatan dengan koefisien jalur sebesar 0,345. Perilaku kesehatan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap derajat kesehatan dengan  koefisien  jalur  sebesar  0,493  dengan  indikator  yang signifikan  antara  lain:  proporsi  penduduk  merokok,  proporsi penduduk  berperilaku  benar  dalam  buang  air  besar,  dan proporsi  rumah  tangga  memenuhi  kriteria  PHBS  baik. Pelayanan  kesehatan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  derajat  kesehatan  dengan  koefisien  jalur  sebesar 0,279 dengan indikator yang signifikan antara lain: persentase pelayanan  ditolong  oleh  tenaga  kesehatan,  persentase pengetahuan rumah tangga akan keberadaan dokter, Posyandu, dan bidan.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  digunakan jumlah  sampel  yang  lebih  besar  sehingga  dihasilkan  model yang  lebih  sesuai.  Selain  itu  variabel  genetik  perlu ditambahkan  pada  penelitian  yang  berkaitan  dengan  derajat kesehatan dan diperlukan adanya pengkajian dalam pemilihan indikator.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kemenkes.  (2010). Indeks  Pembangunan  Kesehatan  Masyarakat. Jakarta: Kemenkes.
[2] Jihan,  Salisa.  (2010). Pemodelan  Persamaan  Struktural  Pada  Derajat Kesehatan  dengan  Moderasi  Infrastruktur  (Studi  Kasus  di  Propinsi Jawa Timur, SUSENAS 2007). Surabaya: FMIPA ITS Surabaya.
[3] Walpole,  R.  E.  (1997). Pengantar  Metode  Statistika (Ketiga  ed.). Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
[4] Wold,  H.  (2013).  Partial  Least  Square.  In  G.  A.  Marcoulides, Modern Methods For Business Research (p. 295). New York: Psychology Press.
[5] Chin,  W.  W.  (1998).  The  Partial  Least  Squares  Approach  to  Structural Equation  Modeling.  Dalam  G.  A.  Marcoulides, Modern  Methods  For Business  Research (hal.  295-336).  London:  Lawrence  Erlbaum Associates.
[6] Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2013). Editorial Partial Least Square  Structural  Equation  Modeling:  Rigorous  Applications,  Better Results and Higher Acceptance. ELSEVIER , 1-12 .
[7] Vinzi, V. E., Chin, W. W., Henseler, J., & Wang, H. (2010). Handbook of Partial Least Squares . Berlin: Springer.
[8] Gujarati.  (2004). Basic  Econometrics (4th  ed.).  New  York:  The McGraw-Hill Companies.
[9] Akalili, S. N. (2014). Analisis Pengaruh Tenaga Penjualan (Marketer) terhadap Kepuasan dan Pengaruh Kepuasan terhadap Rekomendasi di Perumahan "X" dengan Metode Structural Equation Modeling-Partial Least Square. Surabaya: FMIPA ITS Surabaya.
[10] Kastanja,  L.  I.  (2014). Structural  Euation  Modeling  Berbasis  Varian (SEM-PLS Spasial) untuk Pemodelan Status Risiko Kerawanan Pangan di  Provinsi  Papua  dan  Papua  Barat .  Surabaya:  Jurusan  Statistika FMIPA-ITS.
[11] Hair,  J.  F.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  (2011).  PLS-SEM:  Indeed  A Silver Bullet. Journal of Marketing Theory and Practice , 139-151.