## Maternal Mortality Risk di Indonesia

## Analisis Biplot dan Klaster Menggunakan Data Survei Kesehatan dan Demografi Indonesia (SDKI) Tahun 2017
Adina Astasia 1) , You Ari Faeni 2)
1,2) Badan Pusat Statistik Kabupaten OKU Timur adinaastasia@bps.go.id , you@bps.go.id
Abstrak. Tingkat  kasus  kematian  Ibu  di  Indonesia  masih  tergolong  tinggi.  Berdasarkan  evaluasi Millennium  Development  Goals  (MDGs)  pada  tahun  2015,  kasus  kematian  ibu  di  Indonesia  masih pada posisi 305 per 100.000 kelahiran. Padahal target yang dicanangkan Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB)  adalah  102  per  100.000  kelahiran  dan  target  SDG’s  tahun  2030  adalah  70  kematian  per 100.000  kelahiran.  Sebenarnya  Skilled  care  before,  during  and  after  childbirth  can  save  the  lives  of women. Paper ini bertujuan untuk mengidentifikasi risiko kematian ibu di Indonesia melalui indikator kesehatan  ibu  yang  merupakan  penjabaran  dari  skilled  care  before,  during  and  after  childbirth, kemudian  mengelompokkan  wilayah  berdasarkan  indikator  tersebut.  Variabel-variabel  yang  ada direduksi  menggunakan  analisis  komponen  utama  untuk  memastikan  variabel-variabel  bersifat orthogonal  dan  disajikan  dalam  bentuk  biplot  dan  cluster  untuk  mempermudah  interpretasi.  Hasil analisis  gabungan  antara  biplot  dan  cluster  menunjukkan  bahwa  cluster  pertama  memiliki  risiko kematian  ibu  terendah,  cluster  kedua  memiliki  risiko  kematian  ibu  sedang,  sementara  cluster  ketiga memiliki risiko kematian ibu tertinggi. Provinsi-provinsi pada klaster ketiga membutuhkan perhatian lebih  karena  memiliki  risiko  kematian  ibu  tertinggi  akibat  kurang  adanya  pengawasan  oleh  tenaga kesehatan saat kehamilan, saat melahirkan, dan setelah melahirkan.
Kata kunci: Pricipal Component Analysis, Biplot, Cluster,  Kesehatan Ibu

## I. PENDAHULUAN
Tingkat  kasus  kematian  Ibu  di  Indonesia  masih  tergolong  tinggi.  Berdasarkan  evaluasi Millennium Development Goals (MDGs) pada tahun 2015, kasus kematian ibu di Indonesia masih pada  posisi  305  per  100.000  kelahiran.  Padahal  target  yang  dicanangkan  Perserikatan  Bangsa- Bangsa  (PBB)  adalah  102  per  100.000  kelahiran.  Baik  BPS  maupun  WHO  mendefinisikan maternal  mortality  ratio /AKI  sebagai  Angka  Kematian  Ibu  per  100.000  kelahiran  hidup  (WHO, 2004;  BPS,  2012).  Menurut  Direktur  Promosi  Kesehatan  Kemenkes  Eni  Gustina,  menurunkan Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  bukanlah  perkara  mudah  karena  AKI  merupakan  permasalahan  yang bersifat  multidimensional.  Kematian  ibu  akibat  persalinan  tidak  hanya  disebabkan  oleh  faktor kesehatan  sang  ibu  semata  seperti  kekurangan  gizi,  anemia  dan  hipertensi,  melainkan  juga  turut dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti ketersediaan infrastruktur kesehatan yang memadai, serta kesadaran keluarga untuk meminta bantuan tenaga kesehatan dalam proses persalinan.
Menurut laporan dari WHO, kematian ibu umumnya terjadi akibat komplikasi saat, dan pasca kehamilan.  Adapun  jenis-jenis  komplikasi  yang  menyebabkan  mayoritas  kasus  kematian  ibu  – sekitar 75 persen  dari  total  kasus  kematian ibu  –  adalah pendarahan, infeksi, tekanan darah tinggi saat  kehamilan,  komplikasi  persalinan,  dan  aborsi  yang  tidak  aman  (WHO,  2014).  Untuk  kasus Indonesia sendiri, berdasarkan data dari Pusat Kesehatan dan Informasi Kemenkes (2014) penyebab utama  kematian  ibu  dari  tahun  2010-2013  adalah  pendarahan  (30,3  persen  pada  tahun  2013)  dan hipertensi  (27,1  persen  pada  tahun  2013).  Hal  ini  sangat  ironis,  mengingat  berbagai  penyebab kematian ibu di atas sebenarnya dapat  dicegah, jika  sang ibu  mendapatkan perawatan  medis  yang tepat before, during and after childbirth. Oleh karena itu, Kementerian Kesehatan telah mewajibkan persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan yang kompeten (Presiden Republik Indonesia, 2017). Hal ini merupakan upaya untuk mencapai target Sustainable Development Goals (SDG ’s) atau Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan  (TPB)  dalam  menurunkan  angka  kematian  ibu  (AKI)  secara  global
kurang dari 70 per 100.000 kelahiran hidup di tahun 2030. Selain persalinan oleh tenaga kesehatan, pemeriksaan selama kehamilan juga berpengaruh pada kesehatan ibu. Pemeriksaan kehamilan oleh tenaga  kesehatan  yang  kompeten  diperlukan  untuk  mengantisipasi  adanya  risiko  kehamilan. Pemeriksaan  ini  disarankan  sedikitnya  4  kali  selama  kehamilan  berdasarkan  kriteria  sedikitnya  1 kali  pada  trimester  pertama,  1  kali  pada  trimester  kedua,  dan  2  kali  pada  trimester  ke  tiga. Pemeriksaan  pasca  melahirkan  atau  pada  masa  nifas  juga  tidak  kalah  penting  untuk  mencegah kematian ibu akibat persalinan.
Indikator  kesehatan  ibu  merupakan  masalah  yang  kompleks  sehingga  dalam  menjelaskannya dibutuhkan  beberapa  variabel  untuk  menjelaskannya,  yang  meliputi  pemeriksaan  ibu  saat kehamilan, saat melahirkan, dan pasca melahirkan. Indikator ini kemudian disajikan dalam bentuk cluster untuk menggambarkan daerah mana yang berisiko tinggi akan kematian ibu.

## II. METODE PENELITIAN
Data  Indikator  kesehatan ibu  yang digunakan  dalam  penelitian ini  berasal  dari data sekunder hasil  Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  Tahun  2017  untuk  34  Provinsi  di Indonesia. Variabel-variabel yang digunakan sebagai indikator kesehatan ibu melahirkan dirangkum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Rangkuman Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel Definisi Variabel Sumber Data X1. Persentase  ibu  hamil periksa  hamil  oleh tenaga  kesehatan  yang kompeten (%) Persentase wanita umur 15-49 yang mempunyai anak lahir hidup  dalam  5  tahun  sebelum  survei  yang  mendapatkan pemeriksaan  kehamilan  oleh  tenaga  kesehatan  yang kompeten  untuk  anak  terakhir.  Pemeriksaan  kehamilan yang  dilakukan  minimal  1  kali  oleh  tenaga  kesehatan meliputi  dokter,  dokter  kandungan,  perawat,  bidan,  atau bidan desa. SDKI 2017 X2. Persentase  ibu  hamil yang  periksa  hamil oleh  tenaga  kesehatan yang kompeten minimal 4 kali (%) Persentase wanita umur 15-49 yang mempunyai anak lahir hidup  dalam  5  tahun  sebelum  survei  yang  mendapatkan pemeriksaan  kehamilan  oleh  tenaga  kesehatan  yang kompeten  untuk  anak  terakhir.  Pemeriksaan  kehamilan yang  dilakukan  minimal  4  kali  oleh  tenaga  kesehatan meliputi  dokter,  dokter  kandungan,  perawat,  bidan,  atau bidan desa. SDKI 2017 X3. Persentase  persalinan di  fasilitas  pelayanan kesehatan (%) Persentase  persalinan  yang  dilakukan  di  fasilitas pelayanan  kesehatan  pada  kelahiran  hidup  terakhir  dalam 5 tahun sebelum survei. SDKI 2017 X4. Persentase  persalinan oleh  penolong  tenaga kesehatan yang kompeten  kualifikasi tertinggi (%) Persentase  kelahiran  yang  ditolong  oleh  tenaga  kesehatan yang  kompeten  berkualifikasi  tertinggi  (Jika  responden menjawab  lebih  dari  satu  penolong  persalinan,  yang diambil  adalah  penolong  persalinan  berkualifikasi tertinggi)  pada  kelahiran  hidup  terakhir  dalam  5  tahun sebelum  survei.  Tenaga  kesehatan  yang  kompeten termasuk dokter, perawat terlatih, bidan, bidan di desa. SDKI 2017 X5. Persentase  persalinan oleh  penolong  tenaga kesehatan yang kompeten  kualifikasi terendah (%) Persentase  kelahiran  yang  ditolong  oleh  tenaga  kesehatan yang  kompeten  berkualifikasi  terendah  (Jika  responden menjawab  lebih  dari  satu  penolong  persalinan,  yang diambil  adalah  penolong  persalinan  berkualifikasi terendah)  pada  kelahiran  hidup  terakhir  dalam  5  tahun sebelum  survei.  Tenaga  kesehatan  yang  kompeten termasuk dokter, perawat terlatih, bidan, bidan di desa. SDKI 2017 X6. Persentase wanita mendapat perawatan nifas  dalam  2  hari setelah melahirkan (%) Persentase  wanita  yang  melakukan  perawatan  nifas pertama  oleh  tenaga  kesehatan  kompeten  setelah persalinan  anak  terakhir  dalam  2  hari  pertama  setelah persalinan,  di  antara  kelahiran  hidup  dalam  2  tahun sebelum survei dari wanita umur 15-49 tahun. SDKI 2017
Variabel-variabel  yang  ada  direduksi  namun  tidak  mengurangi  informasi  yang  dibutuhkan menggunakan  Analisis  Komponen  Utama  untuk  memastikan  orthogonalitas  antar  variabel.
Komponen  utama  yang  terbentuk  kemudian  diinterpretasikan  dalam  bentuk  biplot  kemudian dilakukan pengelompokan wilayah menggunakan analisis cluster. Secara singkat, langkah-langkah dalam analisis adalah sebagai berikut
Gambar 1. Diagram Alur Analisis Data

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  dilakukan  pengolahan,  data  distandarisasi  terlebih  dahulu  untuk  menghilangkan pengaruh perbedaan pengukuran, karena jarak Euclidian yang akan digunakan dalam pembentukan cluster  sensitif  terhadap  skala  pengukuran,  termasuk  perbedaan  pengukuran  variabel.  Setelah  itu dilakukan pengujian normal multivariat. Jika asumsi normal multivariat terpenuhi dapat dilakukan Analisis  Komponen  Utama.  Komponen  Utama  yang  terbentuk  menjadi  dasar  analisis  biplot  dan pembentukan Cluster. Setelah itu dilakukan profiling cluster.

## 3.1. Uji Normal Multivariat

## Data
Standarisasi Data Untuk Mereduksi Perbedaan Varians Pengujian Asumsi Normal Multivariat Membuat matriks data X berukuran 34×6
Menghitung Nilai Eigen Dan Vektor Eigen Membentuk Persamaan Diskriminan
Menentukan Jumlah Komponen Utama yang
Digunakan Melalui Proporsi Nilai Eigen
Analisis Biplot Menggunakan Metode
Singular Value Decomposition
Menginterpretasi hubungan antara variabel-variabel dengan komponen utama yang terbentuk, hubungan antar variabel, hubungan antara variabel dengan observasi, serta hubungan antar observasi.
Titik koordinat Observasi dan Vektor Variabel
Pengujian Normal Multivariat dilakukan menggunakan Q-Q Plot yang membandingkan jarak mahalanobis  kuadrat (d 2 )  dengan peluang  distribusi  Chi-Square  derajat bebas  6 ( ,  diperoleh hasil:
Gambar 1. Pendeteksian Normal Multivariat Pada 12 Variabel Penelitian
Dari  grafik  di  atas  terlihat  bahwa  50  persen  d 2 berada  di  bawah  atau  sama  dengan , sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi multivariat Normal.

## 3.2. Analisis Komponen Utama
Analisis  Komponen  Utama  diawali  dengan  mencari  pasangan eigen  value-eigen  vector dari matriks korelasi untuk membentuk komponen utama. Didapat hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Eigen Value dan Proporsi Varians Kumulatif eigen value Proporsi Varians Kumulatif (1) (2) 4.66584 77.7639 0.52928 86.5852 0.32275 91.9643 0.22582 95.7279 0.14505 98.1454 0.11127 100.000 Sumber: SDKI (diolah)
Proporsi  kumulatif eigen  value menjelaskan  besarnya  varians  yang  dapat  dijelaskan  oleh komponen  utama  ke-i;  i=1,2,...,12  dibandingkan  dengan  varians  total,  jika  nilai  ini  berada  antara 80-90%  maka  komponen  utama  telah  sesuai.  Dari  output  R  di  atas  terlihat  bahwa  proporsi kumulatif eigen  value komponen  kedua  sudah  memenuhi  syarat  >80%  maka  digunakan  2 komponen utama  yang  dapat  menggantikan  keenam  variabel tanpa  kehilangan  banyak informasi. Kedua Komponen Utama tersebut memiliki model:

## 3.3. Analisis Biplot
Analisis  observasi  dan  variabel  pada  komponen  utama  lebih  mudah  dilakukan  jika menggunakan  analisis  biplot.  Analisis  biplot  menggambarkan  secara  komperehensif  hubungan antara  variabel-variabel  dengan  komponen  utama  yang  terbentuk,  hubungan  antar  variabel, hubungan antara variabel dengan observasi, serta hubungan antar observasi. The prefix "bi" refers to the two kinds of points, not to the dimensionality of the plot. The method presented here could be  generalized  to  a  three-dimensional  (or  higher-order)  biplot.  In  this  paper  we  only  use  two- dimensional biplot, karena grafik dua dimensi lebih mudah dalam interpretasi dan dua komponen utama  yang  terbentuk  telah  dapat  menjelaskan  varians  sebesar  86.58  percent,  sehingga  dua komponen saja sudah dapat merepresentasikan keragaman data sebesar 86.58 persen. Hasil analisis biplot adalah sebagai berikut

## Gambar 2 : Standardize PC1
Korelasi  antara  Komponen  Utama  yang  terbentuk  dengan  variabel  pembentuknya  dapat dijelaskan  dari  kedekatan  antara  vektor  variabel  dengan  axes,  makin  lancip  jarak  antara  vektor variabel  dengan  axesnya.  Kecenderungan  sudut  antara  vektor  variabel  ini  menunjukkan kedekatan/korelasi  dengan  komponen  utama  yang  terbentuk.  Dari  gambar  di  atas  terlihat  bahwa variabel dan lebih  dekat  dengan  Komponen  utama  pertama,  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  komponen  utama  pertama  lebih  menjelaskan  mengenai dan .  Sementara  variabel dan lebih  dekat  dengan  Komponen  utama  kedua,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa komponen  utama  kedua  lebih  menjelaskan  mengenai dan .  Dapat  disimpulkan  bahwa komponen  pertama  menjelaskan  variabel-veriabel  yang  berkaitan  dengan  ikut  serta  tenaga kesehatan  saat  melahirkan,  sementara  Komponen  kedua  menjelaskan  variabel-variabel  yang berkaitan dengan pemeriksaan tenaga kesehatan saat kehamilan dan setelah melahirkan.
Keterkaitan  antar  variabel  juga  ditunjukkan  dari  sudut  antara  vektor  variabel,  makin  lancip sudut  antara  vektor  variabel  maka  hubungan/korelasi  kedua  variabel  tersbeut  makin  erat.  dari gambar  terlihat  keterkaitan  yang  sangat  erat  antara  variabel dan Hal  ini  berarti  bahwa  ibu hamil  yang  saat  kehamilan  memeriksakan  kehamlilannnya  minimal  empat  kali  selama  masa kehamilan  cenderung  untuk  melakukan  perawatan  masa  nifas  pada  tenaga  medis  juga.  Sementara hubungan antara variabel dan cenderung berkorelasi rendah sehingga dapat dikatakan bahwa hubungan antara pemeriksaan pada tenaga kesehatan selama kehamilan kurang berkorelasi dengan tempat melahirkan.
Karakteristik untuk setiap observasi dapat diidentifikasi berdasarkan posisi observasi terhadap arah  vektor  variabel.  Jika  vektor  variabel  semakin  mengarah  pada  posisi  observasi  menandakan observasi tersebut  memiliki  karakteristik  pada  variabel  tersebut.  Dari  grafik  di atas terlihat  vektor variabel mengarah ke Sumatera Barat dan DI Yogyakarta, maka semakin dipastikan variabel pada  kedua  provinsi  ini  memiliki  karakteristik  persentase yang  tinggi.  Sementara  Variabel dan menunjukkan  kedekatan  dengan  DKI  Jakarta,  Bali,  Jawa  Timur,  dan  Jawa  Tengah, sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa  persentase  penolong  persalinan  tenaga  medis  kompeten  yang tinggi. Variabel dan memiliki keterkaitan tinggi dengan Nusa Tenggara Barat sehingga dapat dikatakan bahwa persentase pemeriksaan saat kehamilan dan setelah melahirkan di Nusa Tenggara Barat  tinggi.  Berlawanan  dengan  observasi-observasi  di  atas  yang  memiliki  keterkaitan  tinggi dengan  variabel  indikator  kesehatan  ibu,  Papua,  Papua  Barat,  dan  Maluku  memiliki  arah berlawanan  dan  sangat  jauh  dari  variabel dan .  Hal  ini  menandakan  persentase pemeriksaan kehamilan pada provinsi-provinsi tersebut cenderung rendah. Maluku Utara memiliki arah  berlawanan  dan  sangat  jauh  dari  variabel dan sehingga  dapat  dikatakan  bahwa Maluku  Utara  memiliki  karakteristik  persentase  penolong  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan kompteten dan tempat persalinan di fasilitas kesehatan yang rendah.
Posisi  observasi  pada  biplot  menunjukkan  kemiripan  antar  observasi  tersebut,  makin  dekat jarak antar observasi maka kemiripan antar observasi tersebut makin dekat juga, sedangkan semakin jauh jarak antar observasi maka kedua observasi tersebut semakin berbeda. Oleh karena itu Analisis Komponen Utama dapat digunakan sebagai dasar pengelompokan secara visual. Secara visual dapat dilakukan klaster menjadi tiga kategori, yaitu provinsi-provinsi yang memiliki indikator kesehatan ibu tertinggi berada  di sebelah  kanan dekat dengan  vektor-vektor  variabel,  provinsi-provinsi  yang memiliki indikator kesehatan ibu sedang berada di tengah dan masih dekat lokasinya dengan vektor variabel, dan provinsi-provinsi yang memiliki indikator kesehatan ibu rendah berada di sebelah kiri dan  lokasinya  jauh  dengan  vektor  variabel.  Namun  pengelompokan  variabel  secara  visual  akan dapat  menimbulkan  multiinterpretasi  sehingga  dilakukan  cluster  analysis  menggunakanjarak euclidian dengan metode ward.

## 3.4. Analisis Cluster
Analisis  Cluster  yang  dilakukan  menggunakan  jarak  euclidian  dengan  metode  ward,  didapat hasil sebagai berikut

## Gambar 3 : Analisis Cluster
Dari  hasil  analisis  cluster  di  atas  diperoleh  pengelompokan  wilayah  dalam  3  cluster  dengan keanggotaan sebagai berikut:
Tabel 2. Keanggotaan Klaster Berdasarkan Komponen Utama Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 (1) (2) (3) (11) DKI Jakarta (27) Sulawesi Selatan (34) Papua (17) Bali (24) Kalimantan Utara (32) Maluku Utara (3) Sumatera Barat (16) Banten (31) Maluku (14) DI Yogyakarta (5) Jambi (33) Papua Barat (18) Nusa Tenggara Barat (30) Sulawesi Barat (13) Jawa Tengah (2) Sumatera Utara (15) Jawa Timur (20) Kalimantan Barat (10) Kepulauan Riau (21) Kalimantan Tengah (25) Sulawesi Utara (29) Gorontalo (1) (1) Aceh (28) Sulawesi Tenggara (6) Sumatera Selatan (26) Sulawesi Tengah (23) Kalimantan Timur (4) Riau (7) Bengkulu (19) Nusa Tenggara Timur (9) Bangka Belitung
(22) Kalimantan Selatan (8) Lampung (12) Jawa Barat Sumber: SDKI (diolah)
(1) Aceh (2) Sumatera Utara
(3) Sumatera Barat
(4) Riau (5) Jambi (6) Sumatera Selatan (7) Bengkulu (8)Lampung (9) Bangka Belitung (10) Kepulauan Riau (11) DKI Jakarta (12) Jawa Barat (13) Jawa Tengah (14) DI Yogyakarta (15) Jawa Timur (16) Banten (17) Bali (18) Nusa Tenggara Barat (19) Nusa Tenggara Timur (20) Kalimantan Barat (21) Kalimantan Tengah (22) Kalimantan Selatan (23) Kalimantan Timur (24) Kalimantan Utara (25) Sulawesi Utara (26) Sulawesi Tengah (27) Sulawesi Selatan (28) Sulawesi Tenggara (29) Gorontalo (30) Sulawesi Barat (31) Maluku (32) Maluku Utara (33) Papua Barat (34) Papua x1 x2 x3 x4 x5 x6 -2 -1 0 1 2 3 -1 0 1 2 3 standardized PC1 (77.8% explained var.) s ta n d a rd iz e d PC 2 (8 .8 % e x p la in e d v a r. ) Classification Result a a a
cluster 1 cluster 2 cluster 3
Berdasarkan  gambar  biplot  terlihat  bahwa  klaster  pertama  memiliki  indikator  kesehatan  ibu tertinggi,  yang  berarti  resiko  kematian  ibu  rendah.  Klaster  dua  memiliki  indikator  kesehatan  ibu yang  sedang,  yang  berarti  risiko  kematian  ibu  juga  sedang,  sementara  klaster  ketiga  memiliki indikator kesehatan ibu paling rendah berarti bahwa provinsi-provinsi ini memiliki risiko kematian ibu  paling  tinggi.  Penjelasan  karakteristik  masing-masing  Klaster  dirangkum  dalam  Tabel  3  di bawah ini.
Tabel 3 : Rata-Rata Variabel Indikator Kesehatan Ibu per Klaster Variabel Nama Variabel Klaster I (Tinggi) Klaster II (Sedang) Klaster III (Rendah) X1. Persentase  yang  periksa  hamil  oleh  tenaga kesehatan yang kompeten (%) 98.47 95.86 89.30 X2. Persentase  yang  periksa  hamil  oleh  tenaga kesehatan yang kompeten minimal 4 kali (%) 78.29 66.10 51.48 X3. Persentase  persalinan  di  fasilitas  pelayanan kesehatan (%) 85.31 62.48 39.48 X4. Persentase  persalinan  oleh  penolong  tenaga kesehatan  yang  kompeten  kualifikasi  tertinggi (%) 95.38 85.72 70.50 X5. Persentase  persalinan  oleh  penolong  tenaga kesehatan  yang  kompeten  kualifikasi  terendah (%) 84.28 65.86 54.48 X6. Persentase  wanita  mendapat  perawatan  nifas dalam 2 hari setelah melahirkan (%) 90.57 82.39 59.73

## IV. KESIMPULAN
Risiko  kematian  ibu  dapat  dijelaskan  melalui  indikator  kesehatan  ibu  yang  merupakan penjabaran  dari  skilled  care  before,  during  and  after  childbirth.  Variabel-variabel  tersebut  adalah Persentase yang periksa hamil oleh tenaga kesehatan yang kompeten (%), Persentase yang periksa hamil oleh tenaga kesehatan yang kompeten minimal 4 kali (%), Persentase persalinan di fasilitas pelayanan  kesehatan  (%),  Persentase  persalinan  oleh  penolong  tenaga  kesehatan  yang  kompeten kualifikasi  tertinggi  (%),  Persentase  persalinan  oleh  penolong  tenaga  kesehatan  yang  kompeten kualifikasi  terendah  (%),  Persentase  wanita  mendapat  perawatan  nifas  dalam  2  hari  setelah melahirkan  (%).  Variabel-variabel  yang  ada  direduksi  untuk  mempermudah  interpretasi  serta memastikan orthogonalitas antar variabel.
Analisis  komponen  utama  dilakukan  untuk  mereduksi  variabel  tanpa  kehilangan  banyak informasi.  Analisis  komponen  utama  akan  lebih  mudah  diinterpretasikan  menggunakan  biplot analisis. Dalam paper ini digunakan two dimensional biplot karena lebih mudah dalam interpretasi. Sementara  untuk  pengelompokan  variabel  yang  lebih  objektif  digunakan  analisis  cluster menggunakan  jarak  euclidian  dengan  metode  ward.  dua  komponen  utama  yang  terbentuk  telah dapat  menjelaskan  varians  sebesar  86.58  percent,  sehingga  dua  komponen  saja  sudah  dapat merepresentasikan keragaman data sebesar 86.58 persen.
Hasil  analisis  gabungan  antara  biplot  dan  cluster  menunjukkan  bahwa  cluster  pertama cenderung memiliki persentase indikator kesehatan ibu tertinggi, cluster kedua memiliki persentase indikator  kesehatan  ibu  sedang,  sementara  cluster  ketiga  memiliki  persentase  indikator  kesehatan ibu  rendah.  Sehingga  provinsi-provinsi  pada  klaster  ketiga  membutuhkan  perhatian  lebih  karena memiliki risiko kematian ibu tertinggi akibat kurang adanya pengawasan oleh tenaga kesehatan saat kehamilan, saat melahirkan, dan setelah melahirkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Algur, Siddu.P dan Biradar, Jyoti.G. 2017. Cooks Distance and Mahalanobis Distance Outlier Detection  Methods  to  Identify  Review  Spam.International  Journal  of  Engineering  and Computer Science, Vol.6 Issue 6, hlm.21638-21649.
[2] Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana  Nasional.  Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia 2017.  Jakarta: 2018.
[3] Badan Pusat Statistik. Statistik Indonesia 2018. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
[4] Faraway, Julian J. 2002. Practical Regression and Anova using R.
[5] Gujarati, Damodar. (2004). Basic econometrics (4th edition). New York: Tata Mc Graw Hill.
[6] Hanum,  Herlina.  2011.  Perbandingan  Metode  Stepwise,  Best  Subset  Regression,  dan  Fraksi dalam  Pemilihan  Model  Regresi  Berganda  Terbaik.  Jurnal  Penelitian  Sains,  Vol.14, hlm.14201(1-6).
[7] Ispriyanti,  Dwi.  2004.  Pemodelan  Statistika  dengan  Transformasi  Box  Cox.  Jurnal Matematika dan Komputer, Vol.7 No.38, hlm.8-17.
[8] Jaya,  I  Gede  Nyoman  Mindra.  Modul  Praktikum  Analisis  Regresi.  Bandung:  Universitas Padjadjaran.
[9] Kementerian  Kesehatan  RI.  2014.  Pusat  Data  dan  Informasi  Kementerian  Kesehatan  RI. Jakarta: Kementerian Kesehatan RI.
[10] Kusumaningtyas,  Shela.  2018.  Angka  Kematian  Ibu  dan  Bayi  di  Indonesia  Tinggi,  Riset Ungkap  Sebabnya.  Melalui  https://sains.kompas.com/read/2018/03/28/203300723/angka- kematian-ibu-dan-bayi-di-indonesia-tinggi-riset-ungkap-sebabnya.
[11] Lestari,  Nofinda  dan  Wahyuningsih,  Nuri.  2012.  Peramalan  Kunjungan  Wisata  dengan Pendekatan Model SARIMA (Studi kasus : Kusuma Agrowisata). Jurnal Sains dan Seni ITS, Vol.1, hlm.A29-A33.
[12] Ohyver,  Margaretha.2012.Pendeteksian  Outlier  Pada  Model  Regresi  Ganda:  Studi  Kasus Tingkat Penghunian Kamar Hotel di Kendari. Jurnal Mat Stat. Vol.12, hlm.144-122.
[13] Parenden, Relik Diana, Kandou, G.D, dan Pangemanan,J.M. Analisis Keputusan Ibu Memilih Penolong Persalinan di Wilayah Puskesmas Kabila Bone. JIKMU, Vol.5, No.2a April 2015.
[14] Rahadian,  Arief.  2018.  Kematian  Ibu  dan  Upaya-Upaya  Penanggulangannya.  Melalui https://pkbi.or.id/kematian-ibu-dan-upaya-upaya-penanggulangannya/
[15] Sakia,  R.M.  1992.  The  Box  Cox  Transformation  Technique:  A  Review.  The  Statistician, Vol.41, hlm.169-178.
[16] Sitepu,  Robinson.  2010.  Mendeteksi  Beberapa  “Outlier”  dalam  Regresi  Linier.  Jurnal Penelitian Sains, Vol.10.
[17] Wati,  Siska  Ernida,  Sebayang,  Djakaria,  dan  Sitepu,  Rachmad.  2013.  Perbandingan  Metode Fuzzy  Dengan  Regresi  Linier  Berganda  Dalam  Peramalan  Jumlah  Produksi  (Studi  Kasus: Produksi  Kelapa  Sawit  Di  Pt.  Perkebunan  Iii  (Persero)  Medan  Tahun  2011-2012).  Saintia Matematika, Vol. 1, hlm. 273–284.
[18] Wohon, Selfina Clara. Hatidja, Djoni dan Naingolan Nelson. 2017. Penentuan Model Regresi Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode  Stepwise  (Studi  Kasus  :  Impor  Beras  Di  Sulawesi Utara). Jurnal Ilmiah Sains Vol. 17 No. 2, hlm.80-88.