## Penentuan Indikator Kesehatan Keluarga dengan Menggunakan Metode Analisis Komponen Utama (PCA)

## Rahma Sri Susanti
Program Studi Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia Timur, rahmasrisusanti86@gmail.com

## Muhammad Syafri
STIKes Amanah makassar, muhammadsyafri7@gmail.com

## Ardiansah Hasin
Universitas Indonesia Timur, ardiansah.hasin@gmail.com

## Fitrah
Institut Teknologi dan Kesehatan Tri Tunas Nasional Makassar, fitrahffg@gmail.com
ABSTRAK ,  Kesehatan  keluarga  adalah  salah  satu indikator  kesehatan  masyarakat  yang  menjadi  perhatian pemerintah. Kesehatan keluarga yang terdiri atas ayah, ibu, dan  anak-anaknya  akan  berpengaruh  terhadap  kesehatan nasional suatu negara. Penelitian ini bertujuan menentukan komponen-komponen  utama  dari  indikator  kesehatan keluarga dan menentukan indikator-indikator apa saja yang berkontribusi terhadap setiap komponen dengan menggunakan  Principal  Component  Analysis  (PCA). Diharapkan  setelah  diperoleh  jumlah  komponen  utama, maka akan memudahkan analisis data terkait indikator apa saja  yang  menjadi  perhatian  dalam  kesehatan  keluarga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 21 variabel yang digunakan  dapat  dibentuk  7  komponen  utama  yang memuat  beberapa  variabel  dengan  kontribusi  terkuat seperti  adalah  Cakupan  Pelayanan  K1,  Pemberian  ASI Eksklusif  ,  Jumlah  Kematian  Neonatal,  Angka  Kematian Balita, Pelayanan Kesehatan Usila, Cakupan
Desa/Kelurahan  UCI,  Cakupan  Imunisasi  Td2+  pada  Ibu Hamil,    Persentase  Balita  Kurus,  Cakupan  Komplikasi Neonatus yang Ditangani, , Cakupan Kunjungan Neonatus Lengkap  (KN3),  Presentase  Kunjungan  Bayi,  Presentase Cakupan  Kunjungan  Anak  Balita,  dan  Persentase  Bayi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR).
Kata  Kunci: Kesehatan  nasional,  Komponen  utama, nilai eigen, kesehatan keluarga

## 1. PENDAHULUAN
Keluarga adalah unit sosial terkecil dalam suatu  masyarakat  yang  hidup  bersama  karena hubungan keluarga, perkawinan, ataupun adopsi. Menurut  WHO,  keluarga  adalah  institusi fundamental dari organisasi masyarakat. Perilaku  kesehatan  merupakan  dampak  yang timbul  dari  tradisi  sosial  budaya  dan  pengaruh ekonomi  terhadap  kesehatan  dimulai  dari individu dan keluarga [10].
Kesehatan  Keluarga  adalah  salah  satu fokus  dari  program  Indonesia  sehat  yang dicanangkan  oleh  Pemerintah  Indonesia  dengan 12 indikator utama yang menjadi penanda status kesehatan  sebuah  keluarga  yaitu:  (1)  Keluarga mengikuti  program  Keluarga  Berencana  (KB), (2)  Ibu  melakukan  persalinan  di  fasilitas kesehatan,  (3)  Bayi  mendapat  imunisasi  dasar lengkap,  (4)  Bayi  mendapatkan  ASI  eksklusif, (5) Balita mendapatkan pemantauan pertumbuhan,  (6)  Penderita  tuberkulosis  paru mendapatkan  pengobatan  sesuai  standar,  (7) Penderita  hipertensi  melakukan  pengobatan secara  teratur,  (8)  Penderita  gangguan  jiwa mendapatkan pengobatan dan tidak ditelantarkan,  (9)  Anggota  keluarga  tidak  ada yang  merokok,  (10)  Keluarga  sudah  menjadi anggota  Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN), (11)  Keluarga  mempunyai  akses  sarana  air bersih,  (13)  Keluarga  mempunyai  akses  atau menggunakan jamban sehat [6].
Setiap  indikator  utama  yang  telah disebuatkan  diatas,  harus  menjadi  pendukung tercapainya tujuan utama dari program Indonesia Sehat.  Hal  ini  telah  diupayakan  pemerintah melalui  program  PISPK  (Program  Indonesia Sehat  dengan  Pendekatan  Keluarga).  Meskipun demikian,  indikator-indikator  untuk  melihat keberhasilan  dari  program  ini  tentu  harus dievaluasi  setiap  waktu  dikarenakan  pola  hidup masyarakat, lingkungan sosial dan ekonomi, dan perkembangan  teknologi  yang  berubah  setiap waktu.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk  menentukan  indikator  utama  dari  suatu
model  adalah  dengan  menggunakan  metode analisis komponen utama (Principal Component Analysis).  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan komponen apa saja yang mempengaruhi  model  yang  akan  kita  gunakan. Hal  ini  penting  digunakan  dalam  mereduksi variabel-variabel  yang  sangat  banyak  untuk memudahkan interpretasi data yang besar.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang terkait  PCA  diantaranya  adalah:  (1)  Penelitian dari  Jollife  dan  Cadima  tentang  konsep  dasar PCA  dan  aplikasinya[4],  (2)  Penelitian  oleh David dan Jacobs terkait penggunaan PCA dalam menentukan  dinamika  penting  dari  protein  [2], (3) Penelitian oleh Rendana, Pitayati, dan Lestari terkait  aplikasi  PCA  dalam  menganalisis  profil distribusi  usia  pada  kasus  Covid-19  [9],  (4) Penelitian  oleh  Noya,  Wattimena,  dan  Saputri terkait  aplikasi  PCA  dalam  menentukan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  inflasi  di  Kota Ambon  [8],  dan  (5)  Penelitian  Aldila  dan  Joko terkait analisis performa K-Nearest Algoritma K- Nearest  Neighbor  dimana  reduksi  variabelnya menggunakan metode PCA [1]

## 2. KAJIAN TEORI

## Standarisasi Data
Pada  analisis  suatu  data,  seringkali  data perlu  distandarisasi  khususnya  jika  setiap variabel  diukur  dengan  skala  yang  berbeda. Standarisasi  data  dapat  dilakukan  dengan menggunakan transformasi berikut
i x x x z  − = (2.1)
dengan i z adalah standarisasi dari data ke-i, i x adalah data ke-i, x adalah rata-rata data dan x  adalah standar deviasi data[5]

## Nilai Eigen
Nilai  eigen  dan  vektor  eigen  dari  suatu matriks  sangat  banyak digunakan dalam bidang data  sains,  statistika,  peluang,  fisika  ,  dan  teori graph [11]. Salah satunya adalah reduksi dimensi pada metode PCA baik itu data maupun gambar.
Untuk  matriks  A  berdimensi n n  ,  skalar  dan  vektor-vektor 1 0 n x   yang  memenuhi persamaan
Ax x  = (2.2)
Disebut  nilai  eigen  dan  vektor  eigen  dan  setiap pasangan ( ) , x  pasangan  eigen  untuk  A. Sekumpulan nilai eigen yang berbeda dinotasikan  oleh ( ) A  yang  disebut  dengan spektrum A [7].
Analisis Indikator
Utama (Principal Component Analysis)
Misalkan  kita  ingin  menggambarkan n observasi  pada  sekumpulan  objek  dalam himpunan p , 1 2 , , , p X X X sebagai  bagian  dari analisis  data  eksploratory.  Jika p cukup  besar, maka  tidak  mungkin  menampilkan  plot  dari semua  kemungkinan  yang  ada  sehingga dibutuhkan  metode  yang  lebih  baik.  Metode tersebut  seharusnya  dapat  merepresentasi  data berdimensi  rendah  yang  menangkap  informasi sebanyak  mungkin.  Artinya  jika  diperoleh representasi  data  dua  dimensi  yang  menangkap sebagian  besar  informasi,  maka  kita  dapat memplot  pengamatan  dalam  ruang  berdimensi rendah ini [3].
Reduksi  dimensi  pada  data  yang ditampilkan pada suatu grafik dua dimensi dapat dilakukan dengan mengidentifikasi arah principal ,  yang  disebut  komponen  utama ( principal component ), di  mana data bervariasi. PCA mengasumsikan bahwa arah dengan varians terbesar  adalah  yang  paling  "penting"  (yaitu, yang  paling  utama/ principal ).  Jumlah  varian yang dipertahankan oleh masing-masing komponen utama diukur dengan nilai eigen [5].
PCA merupakan alat untuk merepresentasikan data pada dimensi yang lebih rendah  yang  memiliki  variasi    sebanyak mungkin.  PCA  mencari  dimensi  terkecil  yang cukup  “menarik  (diukur  oleh  jumlah  observasi yangberbeda  pada  setiap  dimensi).  Setiap dimensi  yang  ditemukan  oleh  PCA  adalah kombinasi linear dari setiap fitur. Dimensi dalam hal  ini  disebut  juga  dengan  komponen  utama. Komponen utama pertama dari sekumpulan data
1 2 , , , p X X X normalisasi  kombinasi  linear  dari fitur-fitur seperti pada persamaan berikut
1 11 1 21 2 1 p p
Z X X X    = + + + (2.3)
Yang  memiliki  variansi  terbesar.  Dengan menggunakan  teknik  normalisasi  data  berarti
2 1 1 1 p j j  = =  .  Elemen-elemen 11 21 1 , , , p    adalah
loadings dari komponen pertama.
Selanjutnya  untuk  menentukan  seberapa banyak informasi pada data yang diberikan oleh beberapa  komponen  utama  dapat  ditentukan dengan  menggunakan  proporasi  variansi  yang dijelaskan  (PVE)  oleh  setiap  komponen.  Total variansi  untuk  sekumpulan  data  (data  sudah memiliki  nilai  harapan  =  0)  atau  telah distandarisasi  didefinisikan  sebagai  berikut (James, Witten, Hastie, & Tibshirani, 2021)
( ) 2 1 1 1 1 p p n j ij j j i Var X x n = = = =    (2.4)
dengan  variansi  yang  dijelaskan  oleh  setiap komponen ke-m adalah ( ) 2 1 1 1 1 1 p n n im jm ij i i j z x n n  = = = =    (2.5)
Oleh karena itu, PVE untuk komponen utama ke- m adalah ( ) 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 p n n jm ij im i j i p p n n ij ij j i j i x z x x  = = = = = = =    =     (2.6)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## Data
Data yang digunakan dalam  penelitian ini data  dari  21  variabel  yang  menjadi  tolak  ukur Kesehatan  Keluarga  yang  tergabung  dalam Kesehatan Anak, Kesehatan Ibu, dan Status Gizi. Data ini diperoleh dari Profil Kesehatan Provinsi Sulwesi Selatan Tahun 2021 yang memuat data setiap  variabel  dari  24  Kecamatan  di  Provinsi Sulwesi  Selatan.  Variabel  yang  digunakan adalah:
1. Persentase Bayi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR)
2. Persentase Balita 0-59 Bulan Gizi Kurang
3. Persentase Balita Kurus
4. Presentase Pemberian ASI Eksklusif
5. Presentase Cakupan Pelayanan K1
6. Presentase Cakupan Pelayanan K4
7. Cakupan Kunjungan Nifas
8. Persentase Balita Pendek
9. Persentase  Cakupan  Kunjungan  Neonatus Lengkap (KN3)
10. Persentase  Cakupan  Komplikasi  Neonatus yang Ditangani
11. Jumlah Kematian Neonatal
12. Presentase Kunjungan Bayi
13. Presentase Cakupan Kunjungan Anak Balita 14. Angka Kematian Balita
15. Presentase  Persalinan  ditolong  Tenaga Kesehatan
16. Jumlah Kematian Ibu
17. Persentase Peserta KB Pasca Persalinan
18. Persentase Peserta KB Aktif
19. Persentase Cakupan Desa/Kelurahan UCI
20. Persentase  Cakupan  Imunisasi  Td2+  pada Ibu Hamil
21. Persentase  Cakupan  Pelayanan  Kesehatan Usila

## Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakuka  dalam penelitian ini adalah:
1. Mengumpulkan data
2. Menentukan jumlah komponen utama yang dapat menjelaskan 80% data
3. Membuat persamaan untuk setiap komponen utama  dengan  memilih  3  variabel  dengan koefisien tertinggi di setiap komponen
4. Menginterpretasikan setiap komponen utama

## 4. HASIL dan  PEMBAHASAN
Langkah  pertama  adalah  menganalisis  data menggunakan  Metode  Analisis  Komponen Utama  (PCA)  dengan  menentukan  jumlah komponen yang dapat menjelaskan 80% variansi data,  diperoleh  7  komponen  berdasarkan  scree plot. Scree plot pada gambar 4.1
menggambarkan  hubungan  komponen  utama dengan  varianse  nilai  eigennya  pada  tabel  4.1 berikut terlihat pada tabel berikut
Tabel 4.1 Tabel komponen-komponen penting dari data Jenis PC Standar Deviasi Proporsi Variansi Proporsi Kumulatif PC 1 2.2937 0.2505 0.2505
PC 2 1.8220 0.1581 0.4086 PC 3 1.5161 0.1095 0.5181 PC 4 1.36507 0.08873 0.60680 PC 5 1.25205 0.07465 0.68145 PC 6 1.19738 0.06827 0.74972 PC 7 1.08139 0.05569 0.80541 PC 8 0.96770 0.04459 0.85000 PC 9 0.8826 0.0371 0.8871 PC 10 0.77788 0.02881 0.91591 PC 11 0.72666 0.02514 0.94106 PC 12 0.64703 0.01994 0.96099 PC 13 0.54007 0.01389 0.97488 PC 14 0.43248 0.00891 0.98379 PC 15 0.37391 0.00666 0.99044 PC 16 0.3015 0.0043 0.9947 PC 17 0.25972 0.00321 0.99799 PC 18 0.15951 0.00121 0.99920 PC 19 0.1212 0.0007 0.9999 PC 20 0.04183 0.00008 0.99998 PC 21 0.02030 0.00002 1.00000
Berdasarkan tabel 4.1 dipilih 7 komponen utama (PC)  yang  sudah  dapat  menjelaskan  80%  dari variansi  data.  Hal  ini  terlihat  pada  proporsi kumulatif  variansi  pada  PC  7  senilai  0,80541. Teknik  yang  sama  dapat  digunakan  dengan melihat Scree Plot pada gambar 4.1 dimana garis kurva mulai menurun atau melandai di PC 7.
Penentuan jumlah komponen utama yang akan  digunakan  juga  dapat  terlihat  dari  nilai eigen setiap indikator setelah data distandarisasi dimana nilai eigen > 1 mengindikasikan bahwa
PC tersebut menghitung lebih banyak nilai varian dibanding indikator individu pada data yang ada. Adapun nilai eigen untuk setiap PC ditunjukkan pada tabel berikut
Tabel 4.2 Nilai eigen untuk setiap komponen
utama Jenis PC Nilai eigen PC 1 5.2610866192 PC 2 3.3196729818 PC 3 2.2986329919 PC 4 1.8634123209 PC 5 1.5676315059 PC 6 1.4337089184 PC 7 1.1694108280 PC 8 0.9364421116 PC 9 0.7790402985 PC 10 0.6050991225 PC 11 0.5280395730 PC 12 0.4186504145 PC 13 0.2916740558 PC 14 0.1870354330 PC 15 0.1398070584 PC 16 0.0909083013 PC 17 0.0674519491 PC 18 0.0254422301 PC 19 0.0146918182 PC 20 0.0017493763 PC 21 0.0004120915
Selanjutnya  korelasi  antar  setiap  indikator ditunjukkan  pada  gambar  4.2.  Pada  gambar tersebut terlihat bahwa:
Gambar 4.1 Scree plot antara nilai eigen dan persentase variansi data yang dapat dijelaskan
a. Indikator  Cakupan  Pelayanan  Kesehatan Usila,  Jumlah  Kematian  Ibu,  Jumlah Kematian  Neonatal,  Angka  Kematian Balita, dan  dan Pemberian ASI Eksklusif berkorelasi positif
b. Indikator  Cakupan  Desa/Kelurahan  UCI, Persentase Balita 0-59 Bulan Gizi Kurang, Balita  Kurus,  dan  Persentase  Balita
Pendek berkorelasi negatif
Gambar 4.2 Diagram PCA Adapun  persamaa  untuk  ke-7  komponen utama  berdasarkan  analisis  PCA  yang  telah dilakukan adalah sebagai berikut
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2 1 0,0815 0,3143 0,1399 0,06
0,3743 0,1748 0, 4051 0,3373 0,0031 0,0178 0,1999 0,1297 0,1062 0,103 0, 4022 0,1259 0, 2641 0, 2357 0,0083 0, 2014 0,0185 PC X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X = + + −
− − − + − + − − − − − − − − + − − 1 Pada persamaan diatas terlihat bahwa indikator Cakupan Pelayanan  K1 ( kunjungan terhadap ibu  hamil  yang pertama  kali saat  kehamilan), Persalinan  ditolong  Tenaga  Kesehatan,  dan Cakupan Kunjungan Nifas.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
2 0, 264 0,1253 0, 0667 0,3745 0,12 0, 0655 0, 0977 0,1263 0, 2841 0, 0227 0,3972 0,3202 0,148 0, 4403 0,1018 0,3265 0, 047 0, 212 0, 0313 0, 008 0, 0571 PC X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X = − + + − + + + + + − − + + − + − + + + +

## −
Komponen  utama  yang  ke-2  memiliki  3 indikator  yang  terkuat  yaitu  Pemberian  ASI
Eksklusif  ,  Jumlah  Kematian  Neonatal,  dan Angka Kematian Balita
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 3 0,3163 0, 2268 0, 226 0, 099 0, 0784 0,3375 0, 0311 0,135 0, 0491 0,1272 0, 0347 0,1205 0, 2036 0, 0055 0, 0504 0, 2232 0,1099 0,1453 0,344 0,3447 0, 4999 PC X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X = − − +
− − − − + − − + + + − − + + − − − Komponen  yang  ke-3  memiliki  3  indikator terkuat yang meliputi Cakupan Desa/Kelurahan  UCI  (80%  dari  jumlah  bayi yang  ada  di  desa  tersebut  sudah  mendapat imunisasi  dasar  lengkap  dalam  waktu  satu tahun),  Cakupan  Imunisasi  Td2+  pada  Ibu Hamil,  dan  Cakupan  Pelayanan  Kesehatan Usila.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 4 0, 058 0,1785 0, 4452 0,1007 0, 0974 0, 0623 0, 0306 0,1068 0, 2583 0, 487 0,1193 0,1099 0, 2104 0, 0733 0, 0503 0, 0488 0,1072 0, 0898 0,5701 0, 0266 0, 0242 PC X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X = − + + + + − + − + + + +
− + + + − + − − − 21 X
Pada  komponen  ke-4,  3  indikator  terkuat adalah  Persentase  Balita  Kurus,  Cakupan Komplikasi  Neonatus  yang  Ditangani,  dan Cakupan Desa/Kelurahan UCI
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 5 0,3188
0, 2269 0,3411 0, 0388 0,1241 0, 0539 0, 0833 0,1389 0,3761 0, 0401 0,1523 0, 471 0, 2723 0,1363 0, 0825 0, 0779 0, 2649 0, 2916 0, 0704 0,1733 0, 0157 PC X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
= + + + + − + + − + − − + − + − + + − + − 21 X
Selanjutnya untuk komponen ke-5, 3 indikator terkuat  adalah  Persentase  Balita  Kurus, Cakupan  Kunjungan  Neonatus  Lengkap (KN3), dan Presentase Kunjungan Bayi.
Adapun  untuk  PC6,  3  indikator  yang terkuat  adalah  Persentase  Balita  Kurus,
Cakupan
Komplikasi Neonatus yang
Ditangani, dan Angka Kematian Balita.
1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 6 0,1632 0, 2846 0,32755 0,1952 0,1931 0, 0588 0,1467 0, 2893 0,1782 0,5208 0, 2361 0, 0422 0, 081 0,3031 0,1559 0,187 0, 0018 0, 0122 0, 0981 0, 2308 0, 226 PC X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
= − + + + + + + + + − + − − + + − − − + − −
21 1 X
Selanjutnya  komponen  yang  terakhir  adalah komponen  ke-7  seperti  pada  persamaan berikut
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 7 0,3534 0, 0061 0, 0371 0, 2435 0,1158 0, 2777 0, 0859 0,1379 0, 2821 0, 0127 0, 0371 0, 00275 0,5976 0, 0343 0,1017 0, 2304 0, 2747 0, 2173 0, 0897 0, 2484 0, 04 PC X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X = − − − + + + − − + − − − − + − − + + − − 21 66 X
Persamaan diatas menunjukkan ada 3 indikator terkuat  pada komponen ke-7 yaitu  Presentase Cakupan  Kunjungan  Anak  Balita,  Persentase Bayi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR), dan Cakupan  Kunjungan  Neonatus  Lengkap (KN3)

## 5. KESIMPULAN
Setelah  menyusun  sejumlah  komponen utama  untuk  menentukan  indikator  yang memiliki  pengaruh  terkuat  dalam  setiap komponen disimpulkan bahwa ke 21 indikator kesehatan  keluarga  di  Provinsi  Sulawesi Selatan dapat dimodelkan dalam 7 komponen utama  dimana  untuk  setiap  komponen memiliki 3 indikator terkuat. Variabel-variabel yang  menjadi  indikator  terkuat  dari  ke-7 komponen  utama  tersebut  adalah  Cakupan Pelayanan  K1,  Pemberian  ASI  Eksklusif  , Jumlah  Kematian  Neonatal,  Angka  Kematian Balita,  Pelayanan  Kesehatan  Usila,  Cakupan Desa/Kelurahan  UCI,  Cakupan  Imunisasi Td2+  pada  Ibu  Hamil,    Persentase  Balita Kurus,  Cakupan  Komplikasi  Neonatus  yang Ditangani,  ,  Cakupan  Kunjungan  Neonatus Lengkap  (KN3),  Presentase  Kunjungan  Bayi, Presentase  Cakupan  Kunjungan  Anak  Balita, dan  Persentase  Bayi  Berat  Badan  Lahir Rendah (BBLR).

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Aldila  Dinanti,  J.  P.  (2023).  Analisis Performa Algoritma K-Nearest Neighbor dan Reduksi Dimensi
Menggunakan  Principal  Component Analysis. JAMBURA  JOURNAL  OF MATHEMATICS, 5 (No 1), 155-165.
[2] David,  C.  C.,  &  Jacobs,  D.  J.  (2014). Principal component analysis: A method for  determining  the  essential  dynamics of  proteins. Methods  in  Molecular Biology .  https://doi.org/10.1007/978-1- 62703-658-0_11
[3] James,  G.,  Witten,  D.,  Hastie,  T.,  & Tibshirani,  R.  (2021). Introduction  to Statistical Learning with Applications in R Second Edition. New York: Springer.
[4] Jollife,  I.  T.,  &  Cadima,  J.  (2016). Principal component analysis: A review and recent developments. Philosophical
Transactions  of  the  Royal  Society  A:
Mathematical, Physical and Engineering Sciences . https://doi.org/10.1098/rsta.2015.0202 [5] Kassambara,  A.  (2017).  Multivariate Analysis II: Practical Guide to Principal
Component Methods in R. Sthda .
[6] Kementerian  Kesehatan  RI.  (2017, Januari  Minggu). Program  Indonesia Sehat  dengan  Pendekatan  Keluarga .
Retrieved  from  Kementerian  Kesehatan Republik
Indonesia:
https://www.kemkes.go.id/article/view/ 17070700004/program-indonesia-sehat- dengan-pendekatan-keluarga.html
[7] Meyer,  C.  (2000).  Matrix  Analysis  and Applied  Linear  Algebra.  In Matrix Analysis  and  Applied  Linear  Algebra . https://doi.org/10.1137/1.978089871951
2 [8] Noya van Delsen, M. S., Wattimena, A. Z., & Saputri, S. (2017). PENGGUNAAN METODE ANALISIS KOMPONEN UTAMA UNTUK MEREDUKSI FAKTOR-FAKTOR INFLASI DI KOTA AMBON. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika Dan Terapan .
https://doi.org/10.30598/barekengvol11i ss2pp109-118
[9] Rendana, M., Pitayati, P. A., & Lestari, M. (2022). Penggunaan Metode Analisis
Komponen Utama untuk Menilai Hubungan antara Sebaran Kasus COVID-19 dan Kelompok. Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat . https://doi.org/10.33221/jikm.v11i01.10 34
[10] Word  Health  Organization.  (2013). Family as Centre of Health
Development. Regional  Office  for South-East  Asia,  New  Delhi,  India:
Word Health Organization.
[11] Yoshida, R. (2021). Linear algebra and its  applications  with  R. Chapman  &
Hall/CRC Press.