Vol. 5, No. 1, Januari, 2024, Hal. 1-13 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i1.31227
Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI
Penerapan Path Analisis untuk Mengetahui Pengaruh Layanan Keluarga Berencana dan Indeks Pembangunan Manusia pada Penggunaan Metode Kontrasepsi Jangka Panjang dan Fertilitas di Indonesia
Nurul Puspita Sari 1* , Ahmad Munir 2 , M.Ramli AT 3 , Madris Iskandar 4
1 Program Studi Magister Sosiologi Konsentrasi Kependudukan, Departemen Sosiologi Universitas Hasanuddin, Jalan Perintis Tamalanrea, Makassar, Sulawesi Selatan, 90245,Indonesia.
2 Departemen Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Hasanuddin, Jalan Perintis Tamalanrea, Makassar, Sulawesi Selatan, 90245,Indonesia.
3 Departemen Sosiologi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Hasanuddin, Jalan Perintis Tamalanrea, Makassar, Sulawesi Selatan, 90245,Indonesia.
4 Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Hasanuddin, Jalan Perintis Tamalanrea, Makassar, Sulawesi Selatan,
90245,Indonesia.
*Corresponding author, email: nurul.ps@bps.go.id

## Abstract
The  efficacy  of  nationwide  population  control  initiatives  in  Indonesia  ought  to  be  uniformly  dispersed throughout all provinces. The decentralization policies implemented by each local government and regional differences  in  characteristics  have,  nevertheless,  resulted  in  substantial  discrepancies  in  TFR  across  all provinces in Indonesia. The efficacy of long-acting contraceptives is widely acknowledged as the primary prerequisite for mitigating the pace of population growth. In addition to reducing the TFR, the government has  established  goals  for  the  equitable  distribution  of  family  planning  programs  across  Indonesia.  The implementation of family planning programs in an equitable manner will impact the birth rate reduction. The objective of this research is to examine the potential impact of contextual elements on fertility reduction via contraceptive methods in Indonesia. The findings of this research indicate that the proportion of women utilizing long-acting contraceptive methods has the most significant impact on TFR reduction in Indonesia, at -0.562. In contrast, the HDI and the number of family planning villages each have an influence of -0.12 and -0.36, respectively, on TFR reduction.
Keywords: Long-acting contraception, Path Analysis, Human Development Index, Family Planning

## Abstrak
Keberhasilan dari inisiatif pengendalian penduduk secara nasional di Indonesia seharusnya tersebar merata di  seluruh  provinsi.  Namun  demikian,  kebijakan  desentralisasi  yang  diterapkan  oleh  masing-masing pemerintah daerah dan perbedaan karakteristik daerah telah mengakibatkan perbedaan besar dalam TFR di seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Efektivitas  kontrasepsi  jangka  panjang  telah  diakui  secara  luas  sebagai prasyarat utama untuk mengurangi laju pertumbuhan penduduk. Selain menurunkan TFR, pemerintah juga telah menetapkan tujuan untuk pemerataan program keluarga berencana di seluruh Indonesia. Pelaksanaan program keluarga berencana secara merata akan berdampak pada penurunan angka kelahiran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji dampak potensial dari elemen-elemen kontekstual terhadap penurunan angka kelahiran melalui metode kontrasepsi di Indonesia. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa proporsi  perempuan  yang  menggunakan  metode  kontrasepsi  jangka  panjang  memiliki  dampak  paling signifikan terhadap penurunan TFR di Indonesia, yaitu sebesar -0,562. Sebaliknya, IPM dan jumlah desa KB masing-masing memiliki pengaruh sebesar -0,12 dan -0,36 terhadap penurunan TFR.
Kata kunci : Kontrasepsi  jangka  panjang,  Analisis  Jalur,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Keluarga Berencana

## 1. Pendahuluan
Pergerakan laju pertumbuhan penduduk yang tinggi hingga saat ini masih menjadi masalah  dihampir  seluruh  belahan  dunia[1],  berdasarkan  portal  data  kependudukan United  Nations  (UN)  proyeksi  penduduk  dunia  akan  mencapai  angka  8,5  miliar  pada tahun 2030 dan 9,7 miliar pada 2050 berbanding terbalik dengan estimasi penduduk dunia tahun 1950 yang memperkirakan akan meningkat hanya sebesar 2,5 miliar pada tahun ini [2].  Peningkatan  jumlah  penduduk  di  dunia  sayangnya  tidak  berbanding  lurus  dengan pertumbuhan  sumber  daya  alam  yang  dimiliki  oleh  bumi  [3].  Kondisi  tingginya  laju pertumbuhan  penduduk  dunia  memiliki  gambaran  yang  sama  dengan  yang  terjadi  di Indonesia,  hasil  Sensus  Penduduk  (SP)  2020  pada  September  2020  mencatat  bahwa jumlah  penduduk  Indonesia  adalah  sebesar  270,20  juta  jiwa.  Jumlah  penduduk  hasil SP2020  bertambah  32,56  juta  jiwa  dibandingkan  hasil  SP2010.  Berdasarkan  angka tersebut,  Indonesia  masih  tetap  berada  di  peringkat  ke-empat  negara  yang  memiliki jumlah  penduduk  terbanyak  yaitu  3,51  %  dari  jumlah  populasi  penduduk  dunia  [4]. Program  Keluarga  Berencana  yang  dijalankan  oleh  Badan  Koordinasi  Keluarga Berencana  Nasional  (BKKBN)  selama  ini  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dalam mengendalikan angka kelahiran [5]. Program KB berhasil menurunkan laju pertumbuhan penduduk dari 1,49 persen (SP 2010) menjadi 1,25 persen (SP 2020) dan menurunkan angka  kelahiran  total  (Total  Fertility  Rate/TFR)  dari  2,60  (SDKI  2012)  menjadi  2,40 (SDKI 2017) dengan angka kelahiran pada wanita rentang usia 15-19 tahun mencapai 36/1000 kelahiran dari sebelumnya 46/1000 kelahiran. Capaian tersebut didukung oleh meningkatnya Prevalensi Pemakaian Kontrasepsi ( Contraceptive Prevalence Rate /CPR) semua cara dari 61,90 persen (SDKI 2012) menjadi 63,60 persen (SDKI 2017) [6].
Namun,  meskipun CPR semua cara meningkat dan TFR menurun, CPR KB dengan metode modern ternyata mengalami penurunan dari 57,9 persen (SDKI 2012) menjadi 57,2  persen  (SDKI  2017).  Pengetahuan  dan  pemahaman  pasangan  usia  subur  (PUS) tentang semua jenis metode kontrasepsi modern baru mencapai 17,2 persen (SKAP 2017) [7].  Prevalensi  pemakaian  kontrasepsi  dengan  cara  modern  masih  didominasi  oleh penggunaan  metode  kontrasepsi  jangka  pendek  (suntik  dan  pil)  padahal  dari  semua metode kontrasepsi, metode kontrasepsi jangka panjang merupakan kontrasepsi dengan tingkat efektifitas hingga 99 persen [8], [9]. Persentase penggunaan Metode Kontrasepsi Jangka panjang (MKJP) di Indonesia yaitu hanya 13,4% (2017), 23,1% (2018), 23,5% (2019),  24,5%  (2020),  25,93%  (2021),  dan  22,6%  (2022)  dari  target  28,39%  di  tahun 2024 [10]. Hal ini mengindikasikan belum meratanya akses pelayanan KB yang efektif dan berkualitas. Selain itu, kesalahpahaman akan risiko dan manfaat MKJP, perbedaan akses dan sikap terhadap MKJP, ketakutan akan efek samping, mitos masyarakat, norma sosial-budaya, dan kepercayaan agama membuat penggunaan kontrasepsi jangka panjang kurang umum di negara berkembang [11].
Implementasi  perubahan  struktur  organisasi  kelembagaan  program  Keluarga Berencana (KB) pada era reformasi membawa banyak perubahan yang berdampak pada perubahan kewenangan dan struktur organisasi pengelola KB, berkurangnya anggaran, dan sumber daya manusia (SDM), serta menurunnya target indikator kependudukan di
setiap  daerah.  Desentralisasi  program  KB  juga  menunjukkan  adanya  perubahan komitmen pemerintah daerah kabupaten/kota terhadap program KB [12]. Keberhasilan pada program pengendalian jumlah penduduk di tingkat nasional seharusnya dapat merata di  hampir  seluruh  provinsi  di  Indonesia  [13].  Namun,  dengan  adanya  perbedaan karakteristik antar wilayah dan kebijakan desentralisasi dari masing-masing pemerintah daerah  menyebabkan  terjadi  disparitas  yang  signifikan  dari  TFR  di  setiap  provinsi  di Indonesia [14]. Angka kelahiran yang tinggi dapat menimbulkan risiko kesehatan bagi anak dan ibu, mengurangi investasi sumber daya manusia, memperlambat pertumbuhan ekonomi dan memperburuk ancaman lingkungan [15].
Arah  kebijakan  dan  strategi  BKKBN  Tahun  2020-2024  salah  satunya  adalah meningkatkan  akses  dan  kualitas  penyelenggaraan  KB  yang  komprehensif  berbasis kewilayahan  dan  fokus  pada  segmentasi  sasaran  melalui  strategi  penguatan  kapasitas fasilitas  kesehatan  (faskes)  yang  melayani  KB  [16],[17]  penguatan  kemitraan  kualitas pelayanan KB, peningkatan jangkauan pelayanan, dan penguatan promosi dan konseling [18]. Berdasarkan latar belakang diatas, maka perlu dilakukan penelitian yang melihat bagaimana pengaruh dari faktor layanan keluarga berencana dan pembangunan manusia terhadap  penggunaan  metode  kontrasepsi  jangka  panjang  dan  efektifitas  nya  dalam mempengaruhi TFR di Indonesia guna mewujudkan target pemerintah dalam memetik manfaat bonus demografi dimasa yang akan datang.

## 2. Material dan Metode
Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif  yang  dilakukan  pada  tahun  2022  dengan menggunakan data cross-sectional yang diperoleh dari sumber sekunder. Penelitian ini mencakup seluruh provinsi di Indonesia. Informasi berasal dari publikasi Badan Pusat Statistik dan data yang belum diolah yang diperoleh dari BKKBN Republik Indonesia. Teknik  Analisis  Jalur  (Path  Analysis)  adalah  metode  analisis  yang  digunakan  untuk menguji hubungan kausalitas intrinsik antara variabel yang diurutkan secara sementara. Hal ini dicapai dengan menghitung koefisien jalur, yang merepresentasikan sejauh mana variabel independen eksogen mempengaruhi variabel dependen endogen. [19], [20].
Gambar 1. Desain Penelitian
Desain penelitian pada gambar 1 menggambarkan variabel yang digunakan terdiri dari variabel Persentase Fasilitas Kesehatan KB per Provinsi (X 1 ), Persentase Program
𝜌𝑌 ! 𝑋 " 𝜌𝑌 ! 𝑋 # 𝜌𝑌 $ 𝑋 $ 𝜌𝑌 ! 𝑋 $ 𝜌𝑌 $ 𝑋 ! 𝜌𝑌 $ 𝑋 !%
𝜌𝑌 $ 𝑋 " 𝜌𝑌 $ 𝑋 # X 1 X 2 X 5 X 3 X 4 Y 1 Y 2 𝜌𝑌 ! 𝑌 $
KB yang telah diberikan per Provinsi  (X 2 ), Persentase Petugas Keluarga Berencana per provinsi  (X 3 ),  Persentase  Kampung  KB  per  Provinsi  (X 4 ),  dan  Indeks  Pembangunan Manusia  (X 5 )  sebagai  variabel  eksogen.  Sedangkan  sebagai  variabel  endogen  yaitu variabel  Persentase  Penggunaan  Metode  Kontrasepsi  Jangka  Panjang/MKJP  (Y 1 )  dan variabel persentase TFR per Provinsi (Y 2 ).
Model regresi pada penelitian ini dapat dinotasikan dengan persamaan sebagai berikut ini:
Adapun Langkah-langkah yang dilakukan pada analisis ini adalah sebagai berikut :
1. Pengujian asumsi klasik.
Pada  tahap  ini,  pengujian  multikolinearitas  dilakukan  dengan  asumsi  bahwa  non- multikolinearitas terpenuhi ketika nilai VIF di bawah 10 dan nilai Tolerance untuk setiap variabel melebihi 0,10. Uji Glejser digunakan untuk menilai heteroskedastisitas sebagai  uji  asumsi  kedua.  Homoskedastisitas  diasumsikan  terpenuhi  ketika  nilai signifikansi uji Glejser untuk setiap model dan variabel melebihi 5%.
Selain itu, pengujian autokorelasi dilakukan dengan menjalankan Runs Test. Asumsi tidak adanya autokorelasi terpenuhi apabila nilai signifikansi melebihi 5%. Uji asumsi klasik yang terakhir adalah uji normalitas Kolmogorov-Smirnov. Asumsi normalitas terpenuhi apabila nilai signifikansi yang diperoleh melebihi 5%.
2. Melakukan perhitungan koefisien korelasi pearson dengan menggunakan rumus :
𝑟 = ! ∑ # & $ & %∑ # & ∑ $ & ' &() ' &() ' &*) &! ∑ # & + '∑ # & ' &() ( + ' &() &! ∑ $ & + '∑ $ & ' &() ( + ' &() ……..(1)
Keterangan : 𝑛 = Banyak data 𝑋 ) = Variabel Independen 𝑌 ) = Variabel Dependen 𝑟 = Koefisien Korelasi
3. Memeriksa korelasi antar faktor
4. Mengevaluasi dampak langsung, tidak langsung, dan dampak keseluruhan.
5. Mengevaluasi keampuhan faktor mediasi.
6. Menghitung koefisien determinasi dan nilai kesalahan.
7. Membangun model persamaan struktural

## 3. Hasil dan Diskusi

## 1. Pengujian Asumsi Klasik
Hasil  pengujian  asumsi  klasik  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  tanda-tanda multikolinearitas dalam model regresi, seperti yang terlihat pada tabel collinearity (Tabel 1). Tabel ini memberikan nilai tolerance dan VIF untuk setiap variabel, yang berguna untuk  menilai  multikolinearitas.  Model  regresi  pertama  dan  kedua  tidak  menunjukkan
𝑴𝒐𝒅𝒆𝒍 𝟏 ∶  𝑌 $ =  𝜌𝑌 $ 𝑋 $ 𝑋 $ + 𝜌𝑌 $ 𝑋 ! 𝑋 ! + 𝜌𝑌 $ 𝑋 % 𝑋 % + 𝜌𝑌 $ 𝑋 # 𝑋 # + 𝜌𝑌 $ 𝑋 " 𝑋 " + 𝜀 $ 𝑴𝒐𝒅𝒆𝒍 𝟐 ∶ 𝑌 ! =  𝜌𝑌 ! 𝑋 # 𝑋 # + 𝜌𝑌 ! 𝑋 " 𝑋 " + 𝜌𝑌 ! 𝑌 $ 𝑌 $ + 𝜀 !
adanya gejala multikolinearitas.   Nilai tolerance untuk setiap variabel lebih besar dari 0,1, sedangkan nilai VIF kurang dari 10.

## Tabel 1. Tolerance dan VIF setiap variabel
Sumber  : Hasil Olah Data (2022)
Keberadaan heteroskedastisitas yang merupakan asumsi berikutnya, dinilai dengan menggunakan uji Glejser. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tidak ada indikasi adanya heteroskedastisitas pada model regresi pertama dan kedua (Tabel 2).
Tabel 2. Uji Glejser
Sumber  : Hasil Olah Data (2022)
Nilai signifikansi yang melebihi 5 persen mengindikasikan bahwa kita tidak boleh menolak  hipotesis  nol  (H 0 ).  Hal  ini  mengimplikasikan  bahwa  tidak  ada heteroskedastisitas  dalam  model.Sebelum  memulai  analisis  jalur,  asumsi  autokorelasi harus dipenuhi.   Asumsi autokorelasi dinilai dengan menggunakan uji runs test dalam penelitian  ini.  Hasilnya  menunjukkan  tidak  adanya  autokorelasi  pada  model  regresi pertama dan kedua.   Hal ini dikarenakan hasil uji runs test di atas tingkat signifikansi α = 5%.
Tabel 3. Uji Runs
Sumber  : Hasil Olah Data (2022)
Model Variabel
Tolerance VIF Model 1 X1_FASKES_KB .127 7.862 X2_PROGRAM_KB .230 4.345 X3_PETUGAS_KB .233 4.299 X4_KAMPUNG_KB .505 1.979 X5_IPM .265 3.769 Model 2 X4_KAMPUNG_KB .457 2.191 X5_IPM .159 6.295 Y_MKJP .124 8.081 Model Variabel Signifikansi Uji Glejser Model 1 X1_FASKES_KB .111 X2_PROGRAM_KB .115 X3_PETUGAS_KB .595 X4_KAMPUNG_KB .573 X5_IPM .104 Model 2 X4_KAMPUNG_KB .708 X5_IPM .124 Y_MKJP .272 Model Signifikansi Uji Runs Model 1 0,384 Model 2 0,610
Asumsi terakhir dalam regresi analisis jalur adalah normalitas. Asumsi normalitas dinilai  dengan  menggunakan  uji  Kolmogorov-Smirnov,  yang  mengindikasikan  bahwa data untuk model regresi pertama dan kedua terdistribusi secara normal. Alasan untuk menerima  hipotesis  nol  (H 0 )  adalah  karena  nilai  signifikansi  Kolmogorov  Smirnov melebihi ambang batas α = 5%.   Oleh karena itu, syarat yang diperlukan untuk asumsi tersebut telah terpenuhi, sehingga model regresi dapat dilanjutkan ke tahap analisis.
Tabel 4. Uji  Kolmogorov- Smirnov
Sumber  : Hasil Olah Data (2022)
2. Perhitungan Koefisien Korelasi 𝑅 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ 1 .858 ∗∗ .858 ∗∗ .687 ∗∗ .854 ∗∗ .923 ∗∗ −.778 ∗∗ . 858 ∗∗ 1 .822 ∗∗ .641 ∗∗ .745 ∗∗ .830 ∗∗ −.755 ∗∗ . 858 ∗∗ .822 ∗∗ 1 .578 ∗∗ .751 ∗∗ .858 ∗∗ −734 ∗∗ . 687 ∗∗ .641 ∗∗ .578 ∗∗ 1 .636 ∗∗ .732 ∗∗ −.621 ∗∗ . 854 ∗∗ .745 ∗∗ .751 ∗∗ .636 ∗∗  1 .916 ∗∗ −.862 ∗∗ . 923 ∗∗ .830 ∗∗ .858 ∗∗ .732 ∗∗ .916 ∗∗ 1 − .877 ∗∗
−.776 ∗∗ −.755 ∗∗ −.734 ∗∗ −.621 ∗∗ −8.62 ∗∗ −.877 ∗∗ 1⎦
⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥
Berdasarkan output yang disediakan, koefisien korelasi untuk setiap variabel dapat diamati.   Nilai koefisien korelasi tertinggi, yaitu 0,92, terdapat pada variabel fasilitas KB dan MKJP. Hal ini mengindikasikan adanya hubungan positif antara peningkatan jumlah fasilitas KB dan persentase penggunaan MKJP di suatu provinsi. Dengan kata lain, ketika jumlah fasilitas keluarga berencana meningkat di seluruh provinsi, maka akan diikuti oleh peningkatan persentase penggunaan MKJP.  Lebih lanjut, variabel MKJP menunjukkan korelasi  yang  paling  kuat  dengan  TFR,  dengan  koefisien  sebesar  -0,87.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  semakin  tinggi  persentase  penggunaan  kontrasepsi  MKJP  di suatu provinsi, maka semakin rendah pula tingkat TFR. Dengan kata lain, semakin tinggi persentase penggunaan kontrasepsi MKJP di suatu provinsi, maka semakin rendah TFR di provinsi tersebut. Pola ini juga berlaku untuk pasangan variabel lainnya.

## 3. Hubungan antara Variabel Bebas dengan Variabel Persentase MKJP dan TFR
a. Hubungan antara X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 5 dengan Y 1
Pada penelitian ini, tingkat kepercayaan yang digunakan peneliti adalah pada tingkat kepercayaan  5%  dan  10%,    berdasarkan  hasil  regresi  antara  variabel  bebas  Persentase Fasilitas Kesehatan KB per Provinsi (X 1 ), Persentase Program KB yang telah diberikan per Provinsi  (X 2 ), Persentase Petugas Keluarga Berencana per provinsi (X 3 ), Persentase Kampung KB per Provinsi (X 4 ), dan Indeks Pembangunan Manusia (X 5 ) dengan variabel persentase  Penggunaan  Metode  Kontrasepsi  Jangka  Panjang/MKJP  (Y 1 )  dan  variabel
Model Signifikansi Uji Kolmogorov- Smirnov Model 1 0,2 Model 2 0,2
** = Signifikan pada α : 5%
*   = Signifikan pada α : 10%
** = Signifikan pada α : 5% *   = Signifikan pada α : 10%
persentase  TFR  per  Provinsi  (Y 2 )  maka  dapat  dilihat  pada  tabel  berikut  tingkat signifikansinya di dalam model.
Tabel 5. Standardized Coefficient Model 1
Sumber  : Hasil Olah Data (2022)
Dari  output  di  atas  dapat  kita  lihat  bahwa  dengan  nilai  signifikansi  5%  variabel Petugas KB, Kampung KB, IPM secara signifikan berpengaruh positif pada peningkatan nilai MKJP. Sedangkan untuk variabel persentase faskes KB berpengaruh positif terhadap MKJP dengan tingkat kepercayaan 10% dan pada variabel persentase program pelayanan KB  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  peningkatan  persentase  penggunaan kontrasepsi  MKJP,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  program  keluarga  berencana  yang telah  diberikan  oleh  BKKBN  kemungkinan  belum  menyasar  kepada  pelayanan pemberian kontrasepsi jangka panjang. Dengan tingkat kepercayaan 10 persen, koefisien jalur  dari setiap variabel independent terhadap variabel MKJP yaitu sebagai berikut :
𝜌𝑌 * 𝑋 * = 0.243 𝜌𝑌 * 𝑋 + = 0,219 𝜌𝑌 * 𝑋 , = 0,148 𝜌𝑌 * 𝑋 - = 0,430
b. Hubungan antara X 4 , X 5 ,Y 1 dengan Y 2
Tabel 6. Standardized Coefficient Model 2

## Sumber  : Hasil Olah Data (2022)
Dari output diatas dapat kita lihat bahwa pada tingkat kepercayaan 5% persentase penggunaan  MKJP  berpengaruh  negatif  terhadap  penurunan  TFR  di  suatu  provinsi. Sedangkan  pada  tingkat  kepercayaan  10%  IPM  turut  menjadi  variabel  yang mempengaruhi negatif terhadap penurunan angka TFR di suatu provinsi, sedangkan pada tingkat  kepercayaan  10%  variabel  Persentase  Kampung  KB  pada  penelitian  ini  juga berpengaruh negatif terhadap penurunan angka TFR di provinsi. Pada output di atas dapat pula kita lihat nilai koefisien jalur dari setiap variabel independent terhadap variabel TFR yaitu sebagai berikut:
Variabel Standardized Coefficient Sig X1_FASKES_KB .243 .080* X2_PROGRAM_KB .027 .790 X3_PETUGAS_KB .219 .035** X4_KAMPUNG_KB .148 .036** X5_IPM .430 .000** Variabel Standardized Coefficient Sig X4_KAMPUNG_KB -.120 .087* X5_IPM -.360 .096* Y_MKJP -.562 .024**
𝜌𝑌 . 𝑌 * = −0,562 𝜌𝑌 . 𝑋 , = −0,120 𝜌𝑌 . 𝑋 - = −0,360

## 4. Menghitung Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung

## a. Pengaruh Langsung
Dari hasil perhitungan di atas dapat kita lihat bahwa variabel independen IPM per Provinsi  (X 5 )  memiliki  pengaruh  langsung  yang  paling  besar  daripada  variabel  yang lainnya  terhadap  variabel  Penggunaan  MKJP  (Y 1 )  dengan  pengaruh  variabel  sebesar 0,185  dan  variabel  penggunaan  MKJP  (Y 1 )  juga  memberi  pengaruh  langsung  kepada variabel  TFR (Y 2 ) sebesar 0,316.
b. Pengaruh Tidak Langsung
Berdasarkan  hasil  perhitungan  mengenai  pengaruh  tidak  langsung  variabel independen  terhadap  angka  TFR  per  provinsi,  maka  dapat  kita  lihat  bahwa  IPM  per Provinsi (X 5 ) dan variabel Fasilitas Kesehatan KB per Provinsi (X 1 ) memiliki pengaruh tidak langsung yang paling besar terhadap penurunan angka TFR yaitu masing-masing sebesar  -0,242  dan  -0,137  ,  Hal  ini  berarti  dengan  meningkatnya  angka  IPM  di  suatu provinsi sebesar satu-satuan akan menurukan angka TFR secara tidak langsung sebesar 0,242 dan dengan meningkatnya persentase  Fasilitas Kesehatan KB per Provinsi sebesar satu-satuan akan menurunkan TFR secara tidak langsung sebesar 0,137. Pada variabel Petugas KB per provinsi (X 3 ), setiap peningkatan satu persen Petugas KB maka secara tidak  langsung  akan  menurunkan  TFR  sebesar  -0,123.  Selanjutnya,  pada  variabel Persentase Kampung KB ( X 4 ), setiap kenaikan satu-satuan angka Persentase Kampung KB per Provinsi maka secara tidak langsung akan menurunkan TFR di suatu provinsi sebesar -0,08.

## c. Pengaruh Total
𝑋 * → 𝑌 * = 𝜌𝑌 * 𝑋 * . = 0.243 . = 0,059 𝑋 + → 𝑌 * = 𝜌𝑌 * 𝑋 + . = 0,219 . = 0,048 𝑋 , → 𝑌 * = 𝜌𝑌 * 𝑋 , . = 0,148 . =  0,022 𝑋 - → 𝑌 * = 𝜌𝑌 * 𝑋 - . = 0,430 . = 0,185 𝑋 , → 𝑌 . = 𝜌𝑌 . 𝑋 , . = −0,120 . = 0,014 𝑋 - → 𝑌 . = 𝜌𝑌 . 𝑋 - . = −0,360 . = 0,129 𝑌 * → 𝑌 . = 𝜌𝑌 . 𝑌 * . = −0,562 = 0,316
𝑋 * → 𝑌 . = 𝜌𝑌 * 𝑋 * ∗ 𝜌𝑌 . 𝑌 * = 0.243 ∗ (−0,562) = −0,137 𝑋 + → 𝑌 . = 𝜌𝑌 * 𝑋 + ∗ 𝜌𝑌 . 𝑌 * = 0,219 ∗ (−0,562) = −0,123 𝑋 , → 𝑌 . = 𝜌𝑌 * 𝑋 , ∗ 𝜌𝑌 . 𝑌 * = 0,148 ∗ (−0,562) = −0,08 𝑋 - → 𝑌 . = 𝜌𝑌 * 𝑋 - ∗ 𝜌𝑌 . 𝑌 * = 0,430 ∗ (−0,562) = −0,242
𝑋 * → 𝑌 * =  0,059
𝑋 + → 𝑌 * = 0,048 𝑋 , → 𝑌 * = 0,022
𝑋 - → 𝑌 * = 0,185 𝑋 * → 𝑌 . = 0,059 − 0,137 = −0,078 𝑋 + → 𝑌 . = 0,048 − 0,123 = −0,075 𝑋 , → 𝑌 . = 0,014 − 0,08 = −0,066 𝑋 - → 𝑌 . =  0,185 − 0,242 = −0,057
Dari hasil perhitungan di atas dapat kita lihat bahwa besar pengaruh total dari setiap variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  yang  merupakan  penjumlahan  antara pengaruh secara langsung dan tidak langsung. Pada hasil diatas dapat dilihat bahwa secara total pengaruh kenaikan variabel-variabel Persentase Fasilitas Kesehatan KB per Provinsi (X 1 ), Persentase Petugas KB per provinsi (X 3 ), Persentase Kampung KB (X 4 ), IPM per Provinsi  (X 5 )  berpengaruh  negatif  terhadap  penurunan  TFR.  Hal  ini  berarti  untuk menurunkan TFR maka perlu menaikan variabel Persentase Fasilitas Kesehatan KB per Provinsi (X 1 ), Persentase Petugas KB per provinsi (X 3 ), Persentase Kampung KB (X 4 ), IPM per Provinsi (X 5 )  sebesar satu-satuan.

## 5. Menguji Keefektifan Variabel Interverning
Pada penelitian ini variabel yang mejadi variabel interverning adalah variabel MKJP (Y 1 )  yang  menjadi  variabel  antara  pada  pengaruh  variabel-variabel  bebas  terhadap besarnya angka TFR yang terjadi di Indonesia. Keefektifan variabel MKJP (Y 1 ) sebagai variabel interverning dilihat pada variabel dependen IPM (X 5 ) dan  Persentase Kampung KB  (X 4 ).  Hasil  perhitungan  menunjukan  bahwa  besarnya  pengaruh  variabel  tersebut terhadap  variabel  TFR  lebih  besar  pengaruh  dilihat  melalui  variabel  MKJP.  Sebagai contoh pada variabel IPM (X 5 ) pengaruh secara langsung terhadap TFR adalah sebesar 0,129  sedangkan  pengaruh  secara  tidak  langsung  melalui  variabel  interverning  MKJP (Y 1 ) adalah sebesar 0,242. Kemudian pada variable Persentase Kampung KB (X4) besar pengaruh  langsung  adalah  sebesar  0,014  sedangkan  pengaruh  melalui  variabel  antara sebesar  0,066.  Hal  ini  menandakan  bahwa  variabel  interverning  MKJP  (Y 1 )  berfungsi secara efektif.

## 6. Menghitung Koefisien Determinasi dan Error
a. Model 1 : 𝑌 * =  𝜌𝑌 * 𝑋 * 𝑋 * + 𝜌𝑌 * 𝑋 . 𝑋 . + 𝜌𝑌 * 𝑋 + 𝑋 + + 𝜌𝑌 * 𝑋 , 𝑋 , + 𝜌𝑌 * 𝑋 - 𝑋 - + 𝜀 *
Tabel 7. Koefisien Determinasi Model 1
Berdasarkan hasil output pengolahan di atas dapat kita lihat bahwa nilai R-square dari model persamaan 1 adalah sebesar 0,936. Hal ini menunjukan bahwa besar kontribusi dari  Persentase  Fasilitas  Kesehatan  KB  per  Provinsi  (X 1 ),  Persentase  Petugas  KB  per provinsi  (X 3 ),  Persentase  Kampung  KB  (X 4 ),  IPM  per  Provinsi  (X 5 )    dengan  variabel persentase Penggunaan Metode Kontrasepsi Jangka Panjang/MKJP (Y 1 ) adalah sebesar 93,6% sedangkan sisanya 6,4% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimuat di dalam model ini. Selain itu, melalui nilai R-square kita dapat melihat nilai 𝜀 * yaitu sebesar √1 − 0,936 =  0,252  yang  merupakan  kontribusi  variabel  eror  yang  disebabkan  oleh variabel lain.
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .968a .936 .925 1.07398
b. Model 2 : 𝑌 . = 𝜌𝑌 . 𝑋 , 𝑋 , + 𝜌𝑌 . 𝑋 - 𝑋 - + 𝜌𝑌 . 𝑌 * 𝑌 * + 𝜀 .

## Tabel 8. Koefisien Determinasi Model 2
Berdasarkan hasil output pengolahan di atas dapat kita lihat bahwa nilai R-square dari model persamaan 2 adalah sebesar 0,791. Hal ini menunjukan bahwa besar kontribusi dari  variabel  IPM  per  Provinsi  (X 5 )  dan  variabel  TFR  (Y 2 )  adalah  sebesar  79,10% sedangkan sisanya 20,9% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimuat di dalam model ini. Selanjutnya, melalui nilai R-square kita dapat melihat nilai 𝜀 . yaitu sebesar √(1-0,791)  =  0,457  yang  merupakan  kontribusi  variabel  eror  yang  disebabkan  oleh variabel lain.

## 7. Model Persamaan Struktural
Berdasarkan  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  maka  persamaan  struktural yang dapat menggambarkan bagaimana hubungan antara Persentase Fasilitas Kesehatan KB per Provinsi (X 1 ), Persentase Petugas KB per provinsi (X 3 ), Persentase Kampung KB (X 4 ), IPM per Provinsi (X 5 ) dengan variabel persentase Penggunaan Metode Kontrasepsi Jangka Panjang/MKJP (Y 1 ) dan variabel TFR per Provinsi (Y 2 ) adalah sebagai berikut ini:
𝒀 𝟏 =  𝟎. 𝟐𝟒𝟑𝑿 𝟏 + 𝟎, 𝟐𝟏𝟗𝑿 𝟑 + 𝟎, 𝟏𝟒𝟖𝑿 𝟒 + 𝟎, 𝟒𝟑𝟎𝑿 𝟓 +  𝟎, 𝟐𝟓𝟐 𝒀 𝟐 = −𝟎, 𝟏𝟐𝑿 𝟒 − 𝟎, 𝟑𝟔𝟎𝑿 𝟓 − 𝟎, 𝟓𝟔𝟐𝒀 𝟏 +  𝟎, 𝟒𝟓𝟕 Diagram jalur pada persamaan struktural pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Diagram Jalur
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 2 .889 a .791 .770
.17966 𝜀 ! = 𝟎, 𝟒𝟓𝟕 −𝟎, 𝟑𝟔𝟎 ∗ −𝟎. 𝟏𝟐𝟎 ∗ 𝟎. 𝟐𝟒𝟑 ∗ 𝟎. 𝟎𝟐𝟕 𝟎, 𝟐𝟏𝟗 ∗∗ 𝟎, 𝟒𝟑𝟎 ∗∗ 𝟎, 𝟏𝟒𝟖 ∗∗ MKJP (Y 1 ) TFR (Y 2 ) −𝟎, 𝟓𝟔𝟐 ∗∗ 𝜀 # = 𝟎, 𝟐𝟓𝟐 Faskes KB(X 1 ) Program KB(X 2 ) IPM (X 5 ) Petugas KB (X 3 ) Kampung KB (X 4 )

## 8. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka kesimpulan dari penelitian ini  adalah  bahwa  penurunan  Tingkat  Fertilitas  (TFR)  di  Indonesia  dipengaruhi  secara langsung oleh peningkatan Persentase Kampung KB, IPM per Provinsi dan Persentase Penggunaan MKJP. Peningkatan nilai Persentase Kampung KB sebesar satu satuan akan menurunkan TFR sebesar 0,12 dan peningkatan satu persen angka IPM akan menurunkan TFR di Indonesia sebesar 0,36. Selain itu, faktor besar yang memiliki kontribusi pada penurunan angka TFR adalah dengan meningkatnya persentase pemakaian MKJP, jika persentase pemakaian MKJP meningkat satu persen maka akan menurunkan TFR sebesar 0,562.  Hal  ini  memberikan  indikasi  kepada  pemerintah  bahwa  untuk  memperkecil disparitas  TFR  yang  terjadi  di  Indonesia  dapat  dilakukan  dengan  cara  meningkatkan kualitas  pembangunan  manusia,  ekspansi  program  kampung  KB  dan  mengekstansi pelayanan  KB  Jangka  Panjang  bagi  penduduk  usia  subur.  Peningkatan  persentase pemakaian  MKJP  dapat  dilakukan  dengan  cara  meningkatkan  persentase  fasilitas  KB serta Penambahan jumlah petugas lapangan KB. Hal ini tergambar dari penelitian, bahwa dengan menambah fasilitas KB sebesar satu-satuan maka akan meningkatkan pemakaian MKJP sebesar 0,243 dan peningkatan persentase petugas KB sebesar satu-satuan akan menambah persentase penggunaan MKJP sebesar 0,219. Peningkatan pada jumlah faskes KB  dan  Petugas  KB  pada  akhirnya  berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap penurunan TFR sebesar 0,078 dan 0,075. Dengan kata lain, pemerintah dapat menurunkan angka TFR di Indonesia dengan cara memperhatikan tidak hanya peningkatan kualitas pembangunan  manusia  sebagai  faktor  komposisional,  tetapi  juga  perlu  memberikan perhatian  pada  peningkatan  program-program  pelayanan  KB  salah  satunya  melalui pembangunan  faskes  KB  dan  jumlah  Petugas  KB  yang  berkualitas  sebagai  faktor kontekstual.

## Daftar Pustaka
[1] Hull,  T.  Indonesia’s  Fertility  Levels,  Trends  And  Determinants:  Dilemmas  Of Analysis. Pp. 133–151, 2016, doi: 10.1007/978-3-319-24783-0_8.
[2] United  Nations.  Department  Of  Economic  And  Social  Affairs, World  Social Report 2020 : Inequality In A Rapidly Changing World . 2020.
[3] Freedman, R., & Sumanto, N. B. Theories Of Fertility Decline : A Reappraisal. (1983). Teori-Teori Penurunan Fertilitas : Suatu Tinjauan / Ronald Freedman ; Diterjemahkan Oleh Nin Bakdi Sumanto . Yogyakarta: Pusat Penelitian Dan Study Kependudukan Universitas Gajah Mada, 1983.
[4] Statistic of Indonesia, Hasil Long Form Sensus Penduduk 2020. 2020, Accessed: Aug. 22, 2023. [Online]. Available: Https://Www.Bps.Go.Id
[5] BKKBN,  BPS,  &  Kemenkes  RI,  Survei  Kinerja  Dan  Akuntabilitas Program  Kkbpk (Skap) Keluarga. 2018.
[6] Khatimah,  H.,  Astuti,  Y.  L.,  &  Yuliani,  V.  Determinan  Penggunaan  Metode Kontrasepsi Jangka Panjang Di Indonesia (Analisis Sdki 2017). Insologi: Jurnal
Sains Dan Teknologi , 1(2), Pp. 117–126, 2022, Doi: 10.55123/Insologi.V1i2.249.
[7] BKKBN.  Survei  Kinerja  Dan  Akuntabilitas  Program   Kkbpk  (Skap)  Keluarga. 2019.
[8] Pachauri, S., & Santhya, K. G., Reproductive Choices For Asian Adolescents: A Focus On Contraceptive Behavior. Int Fam Plan Perspect ,  28(4), 186, 2002, doi: 10.2307/3088221.
[9] Aduloju, O. P., Akintayo, A. A., Adefisan, A. S., & Aduloju, T. Utilization Of Long-Acting Reversible Contraceptive (Larc) Methods In A Tertiary Hospital In Southwestern Nigeria: A Mixed Methods Study. The Journal Of Obstetrics And Gynecology of India , 71(2), Pp. 173–180, 2021, doi: 10.1007/S13224-020-01386-
6.
[10]  Yuliati, I. Peramalan Dan Analisis Hubungan Faktor Penggerakan Lini Lapangan Dalam Meningkatkan Peserta Kb Aktif Mkjp. 2021.
[11]  Bahamondes, L., Fernandes, A., Monteiro, I., & Bahamondes, M. V. Long-Acting Reversible Contraceptive (Larcs) Methods. Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol , 66, Pp. 28–40, 2020, doi: Https://Doi.Org/10.1016/J.Bpobgyn.2019.12.002.
[12]  Purwaningsih,  N.,  Gresty,  S.,  Rina,  M.,  &  Kedokteran,  F.  Penggunaan  Metode Kontrasepsi  Pada  Wanita  Usia  Subur  Dengan  Siklus  Menstruasi  Di  Puskesmas. 2019.
[13]  Nurjaeni,  N.,  Sawangdee,  Y.,  Pattaravanich,  U.,  Holumyong,  C.,  & Chamratrithirong,  A.  Quality  Of  Family  Planning  Care  As  Enabling  Factor  For Modern Contraceptive Use In Indonesia: Evidence From Pma2020 Survey. doi: 10.21203/Rs.3.Rs-516964/V1.
[14]  Taebenu, M. M. Stalled Fertility Decline In East Nusa Tenggara, Indonesia, 2002- 2017: Understanding Its Determinants. Jurnal Kependudukan Indonesia , 15(2), P. 227, 2021, doi: 10.14203/Jki.V15i2.504.
[15]  Budiarty, S. Analysis Of The Participation Of Couples Of Reproductive Age In Family Planning Program In South Sulawesi. 2022.
[16]  Gayatri, M. Kependudukan, B., Keluarga, D., & Nasional, B. Analisis Pemakaian Kontrasepsi  Di  Wilayah  Miskin  Perkotaan  Di  Indonesia.  2022,  Doi: 10.37306/Kkb.V7i1.
[17]  Babazadeh, S., Anglewicz, P., Wisniewski, J. M., Kayembe, P. K., Hernandez, J., &  Bertrand,  J.  T.  The  Influence  Of  Health  Facility-Level  Access  Measures  On Modern Contraceptive Use In Kinshasa, Drc. Plos One , 15(7), P. E0236018, 2020, doi: 10.1371/Journal.Pone.0236018.
[18]  Yolanda, A. M., & Yunitaningtyas, K., & Widya K. B. K. Segmentasi Provinsi Berdasarkan  Sarana  Dan  Perlengkapan  Fasilitas  Kesehatan  Keluarga  Berencana Tahun 2021. 2021.
[19]  Stage, F. K., Carter, H. C. & Nora, A. Path Analysis: An Introduction And Analysis Of  A  Decade  Of  Research. J  Educ  Res ,  98(1),  Pp.  5–13,  2004,  doi: 10.3200/Joer.98.1.5-13.
[20]  Putra, A. N., Tobing, H. F. B., Rahajeng,  O. S., & Yuhan, R. J., Penerapan Path Analysis Terhadap Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Ipm Dan Kemiskinan Di
Indonesia  Tahun  2019. The  Indonesian  Journal  Of  Social  Studies ,  3(1),  P.  37, 2020, doi: 10.26740/Ijss.V3n1.P37-45.