## Aplikasi Korelasi Kanonikal Pada Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Angka
Kematian Ibu Dan Bayi  Di Provinsi

## Jawa Timur
Canonical Correlation Application On The Factors That Influence Maternal And Infant Mortality Rates In The Province Of East Java
Endang Yuswatiningsih, S. Kep., Ns., M. Kes

## Abstract
The purpose of this study was to analyze the relationship between maternal and infant mortality by influenced factors  and the factors most closely associated with maternal and infant  mortality  rates  in  the  province  of  East  Java  in  2012.  This  research  uses  canonical correlation  method  that  aims  to  determine  the  relationship  between  two  variables  and identify  the  dimensions  between  two  groups  of  variables.  The  results  showed  that  the variable  factors  that  affect  maternal  mortality  and  infant  mortality  has  a  strong  positive correlation to  variable maternal  mortality and infant  mortality  rate. Highest  impact  of the independent  variables for maternal  mortality is  pregnancy, postpartum maternal,  neonatal visits, visiting the baby and toddler care was the infant mortality rate is the delivery by the shaman, neonatal visits and infant visits.
Keywords : canonical correlation, maternal mortality rates, infant mortality rates .

## Pendahuluan
Pembangunan  kesehatan  diarahkan untuk  meningkatkan  kesadaran,  kemauan dan  kemampuan  hidup  sehat  bagi  setiap orang  agar  terwujud  derajat  kesehatan masyarakat  yang  optimal.  Konstitusi organisasi kesehatan dunia yang bernaung di  bawah  Perserikatan  Bangsa-Bangsa (PBB),  disebutkan  bahwa  salah  satu  hak asasi manusia adalah memperoleh manfaat, mendapatkan dan atau merasakan  derajat  kesehatan  setinggi- tingginya,
sehingga Kementerian
Kesehatan,  Dinas  Kesehatan  Provinsi  dan Kabupaten/Kota dalam menjalankan kebijakan  dan  program  pembangunan kesehatan  tidak  hanya  berpihak  pada kaum tidak punya, namun juga berorientasi  pada  pencapaian Millenium Development  Goals (MDGs).  Delapan agenda  pencapaian  MDGs,  5  (lima)  di antaranya  merupakan  bidang  kesehatan, yakni terdiri dari memberantas kemiskinan  dan  kelaparan  (Tujuan  1); menurunkan angka kematian anak (Tujuan 4);  meningkatkan  kesehatan  ibu  (Tujuan 5);  memerangi  HIV/AIDS,  Malaria  dan penyakit lainnya (Tujuan 6) dan
melestarikan  lingkungan  hidup  (Tujuan 7). (Profil Kesehatan Jawa Timur, 2012)
Indikator  yang  digunakan  untuk melihat  derajat  kesehatan  masyarakat adalah  angka  kematian,  umur  harapan hidup,  angka  kesakitan  dan  status  gizi masyarakat.  Peristiwa  kematian  pada dasarnya  merupakan  proses  akumulasi akhir  (outcome)  dari  berbagai  penyebab kematian langsung maupun tidak langsung.  Kejadian  kematian  di  suatu wilayah  dari  waktu  ke  waktu  dapat memberikan gambaran  perkembangan derajat  kesehatan  masyarakat,  di  samping seringkali  digunakan  sebagai  indikator dalam  penilaian  keberhasilan  program pembangunan  dan  pelayanan  kesehatan. Di  Jawa  Timur,  capaian  Angka  Kematian Ibu  (AKI)  cenderung  meningkat  dalam  5 (lima) tahun terakhir, yaitu berkisar antara 7-11  point  dengan  data  yang  bersumber dari Laporan Kematian Ibu (LKI) Kabupaten/Kota.  Capaian  AKI  Jawa Timur  tahun  2012  keadaanya  berada  5 point  di  bawah  dari  target  MDGs  tahun 2015  sebesar  102  per  100.000  kelahiran hidup.  Sementara,  Angka  Kematian  Bayi (AKB)  dan  Angka  Kematian  Neonatal (AKN)  relatif  sangat  kecil,  diharapkan
dalam  kurun  waktu  2  (dua)  tahun  ke depan,  mencapai  target  MDGs  yaitu  23 per 1.000 kelahiran hidup.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian non  reaktif  atau unobstrusive measures karena pada pengukuran variabel penelitian  yang  akan  digunakan  peneliti menggunakan  data  sekunder  .  Penelitian ini  dilakukan  pada  bulan  Februari  sampai dengan  bulan  Mei  tahun  2014.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  sekunder  yang  diperoleh  dari  hasil Profil  Kesehatan  Propinsi  Jawa  Timur tahun  2012.  Pada  penelitian  ini  data  yang digunakan adalah data angka kematian ibu (Y1), angka kematian bayi (Y2), pelayanan  kehamilan  (X1),  Persalinan oleh  Dukun  (X2),  Komplikasi  kebidanan (X3), Ibu Nifas (X4), Kunjungan Neonatal (X5), Neonatal Komplikasi (X6),
Kunjungan  Bayi  (X7)  dan  Pelayanan Balita  (X8)  pada  tahun  2012  untuk  tiap Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur yang terdiri dari 38 Kabupaten/Kota.
Analisi  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  analisis  korelasi kanonik. Tahapan analisis adalah melakukan  uji  asumsi  analisis  korelasi kanonik,  menyusun  data  dalam  bentuk matriks  multivariat,  membuat  matriks varian  kovarian  sampel  dari  matriks  data, menentukan  akar  ciri  (nilai  eigen)  dan menentukan vektor ciri (vektor eigen) dari sekelompok  peubah  dengan  bantuan matriks  korelasi,  menghitung  korelasi kanonik,  mencari  fungsi  kanonik  yang terbentuk,  menguji  signifikansi  korelasi pada fungsi kanonik yang terbentuk secara simultan  dan  parsial,  penentuan  fungsi kanonik  yang  signifikan  dan  penentuan koefisien kanonik untuk membuat kombinasi  linier  pada  peubah  yang berhubungan signifikan, interpretasi fungsi  kanonik,  analisis  redudansi,  dan penarikan  kesimpulan.  Analisis  korelasi kanonik  pada  penelitian  ini  menggunakan bantuan salah satu software di komputer.

## Hasil Dan Pembahasan
A. Uji asumsi
Sebelum data diolah dengan menggunakan  analisis  korelasi  kanonik, data  harus  memenuhi  beberapa  asumsi yaitu  linieritas  antar  variabel,  normalitas multivariate dan tidak ada multikolinieritas.
1. Linieritas antar variabel Linieritas  antar  variabel  independen dengan  variabel  dependen  diuji  dengan menggunakan  kurva.  Model  dikatakan linier  jika  plot  antar  nilai  residual terstandarisasi dengan nilai prediksi terstandarisasi  tidak  membentuk  pola tertentu/acak.
Hasil  dari  uji  linieritas  berdasarkan gambar 1 didapatkan bahwa plot data pada angka kematian ibu tidak membentuk pola tertentu  /  acak  dan  beradarkan  gambar  2 didapatkan  bahwa  plot  data  pada  angka kematian  bayi  tidak  membentuk  pola tertentu  /  acak,  sehingga  hasil  asumsi linieritas  antar  variabel  pada  angka kematian  ibu  dan  angka  kematian  anak terpenuhi.
Penelitian  mengenai  kesehatan  telah dilakukan  oleh  Rosy  Riskiyanti  (2010) yang  menganalisis  tentang  faktor  –  faktor yang  mempengaruhi  derajat  kesehatan  di Propinsi  Jawa  Timur.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa faktor  - faktor yang mempengaruhi  derajat  kesehatan  adalah angka harapan hidup, angka kematian bayi dan  status  gizi  buruk  adalah  prosentase persalinan  yang  dilakukan  oleh  tenaga medis  dan  prosentase  imunisasi  lengkap yang  meliputi  imunisasi  BCG,  DPT, Polio,  Campak  dan  Hepatitis.  Yayuk Listiani  (2010)  mengungkapkan  faktor yang  mempengaruhi  angka  kematian  bayi di  Jawa  Timur  tahun  2007  yaitu  jumlah sarana  kesehatan,  persentase  persalinan yang  dilakukan  dengan  bantuan  non medis,  rata-rata  usia  perkawinan  pertama dan  rata-rata  jumlah  pengeluaran  rumah tangga  (dalam  rupiah)  perbulan  pada  tiap kabupaten/kota. Laili Novita (2012) mengungkapkan Faktor yang berpengaruh signifikan di seluruh provinsi Jawa Timur
adalah persentase ibu hamil yang melaksanakan  program  K1,  persentase persalinan  yang  dibantu  oleh  dukun, persentase rumah tangga hidup bersih dan sehat serta persentase sarana kesehatan.
Informasi  kesehatan  dalam  bentuk statistik digunakan sebagai bahan evaluasi pembangunan khususnya di bidang kesehatan  dan  untuk  menyusun  rencana kerja  di  bidang  kesehatan  selanjutnya. Berdasarkan  data  tentang  angka  kematian ibu  dan  bayi  yang  masih  cukup  tinggi  di Propinsi  Jawa  Timur  dan  hasil  penelitian yang  dilakukan  sebelumnya,  maka  perlu dilakukan  analisis  untuk  mengetahui hubungan  kematian  ibu  dan  bayi  dengan faktor  –  faktor  yang  mempengaruhinya. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan dalam  proses  analisis  tersebut  adalah metode korelasi kanonik. Menurut
Sarwono  (2007),  Keunggulan  kolerasi kanonik  terletak  pada  kemampuannya untuk menyelidiki hubungan antara beberapa  variabel  secara  bersama  –  sama (simultan).  Korelasi  kanonik  juga  dapat memberikan  informasi  tentang  derajat (kekuatan)  hubungan  antara  variabel  – variabel  yang  diteliti  dan  memungkinkan untuk  menyelidiki  beberapa  variabel secara  intensif  serta  dapat  melakukan analisis prediksi tanpa memerlukan sampel  yang  besar.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menganalisis  hubungan (korelasi)  antara  kematian  ibu  dan  bayi dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya  dan  faktor  yang  paling erat hubungannya dengan angka kematian ibu dan bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2012.
Gambar  1  Uji  linieritas  pada  angka kematian ibu
Gambar  2  Uji  linieritas  pada  angka kematian bayi
2. Normal multivariate
Pengujian asumsi normal multivariate dilakukan  dengan  menguji  normalitas pada nilai residual yang telah distandarisasi. Hasil uji normal multivariate  dengan  uji  Kolmogorov Smirnov  didapatkan  pada  variabel  angka kematian  ibu  nilai  signifikansinya  adalah 0,394  dan  nilai  ini  lebih  besar  dari  alpha 0,05  maka  H0  diterima  artinya  data berdistribusi  normal  dan  pada  variabel angka  kematian  bayi  nilai  signifikansinya 0,520  dan  nilai  ini  lebih  besar  dari  alpha 0,05  maka  H0  diterima  artinya  data berdistribusi  normal,  sehingga  asumsi normal  multivariate  pada  variabel  angka kematian  ibu  dan  angka  kematian  bayi terpenuhi.
3. Multikolinieritas
Uji  kolinieritas  digunakan  untuk mengetahui ada atau tidak adanya korelasi antar  variabel  prediktor.  Pendeteksian adanya  kasus  kolinieritas  dapat  dilihat melalui VIF ( Variance  Inflation Factors ). Nilai  VIF  >  10  menunjukkan  adanya gejala multikolinieritas. Bila ada multikolinieritas  cara  mengatasinya  yaitu dengan  mengeluarkan  variabel-variabel yang  menyebabkan  adanya  korelasi  di antara  variabel  bebas  tersebut.  Hasil  uji multikolinieritas  didapatkan  bahwa  nilai VIF pada variabel angka kematian ibu dan angka  kematian  bayi  kurang  dari  10, sehingga asumsi
tidak
terjadi multikolinieritas  pada  masing  masing variabel  independen  terpenuhi.  Nilai  VIF dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1 Nilai VIF pada masing masing variabel independen
Variabel   X1 X2 X3 X4 VIF 5,762 1,397 1,415 6,605 Variabel   X5 X6 X7 X8 VIF 7,998 1,133 8,453 1,437

## B. Pembentukan canonical function
Langkah  pertama  analisis  korelasi kanonikal  adalah  mendapatkan  satu  atau lebih  fungsi  kanonikal.  Setiap  fungsi kanonikal  terdiri  dari  sepasang  variabel, yang satu menggambarkan variabel independen  dan  lainnya  menggambarkan variabel dependen.
Karena  ada  dua  variabel  dependen  dan delapan  variabel  independen,  maka  jika diambil jumlah yang terkecil, terdapat dua angka.  Dengan  demikian,  akan  terbentuk dua canonical function yaitu :
Dua  canonical  function  terlihat  pada bagian  ROOT  NO  didapatkan  angka korelasi  kanonikal  (Canon  Cor.)  untuk
function  1  adalah  0,86611  dan  untuk function 2 adalah 0,62118.
Korelasi  kanonikal  pertama  lebih penting  dari  korelasi  kanonikal  kedua. Untuk korelasi kanonikal pertama, “covariate”  variabel  kanonikal  mampu menjelaskan  75,01  %  variasi  dalam variabel  kanonikal  dependen.  Sedang korelasi  kanonikal  kedua  hanya  mampu menjelaskan variasi sebesar 38,58%. Oleh karena  korelasi  kanonikal  kedua  hanya menjelaskan variasi 38,58% maka selanjutnya  tidak  dianalisis  dan  yang dianalisis hanya fungsi pertama.
Jika  dilihat  dari  signifikansi  yang menguji  fungsi  kanonikal  didapatkan untuk  function  1  angka  signifikansinya adalah  0,000  dan  function  2  angka signifikansinya  0,033.  Dari  hasil  tersebut, terlihat bahwa kedua function ini memiliki angka  signifikan  di  bawah  alpha  0,05 maka  function  keduanya  dapat  diproses lebih  lanjut.  Dengan  batas  0,5  untuk kekuatan  korelasi  dua  variabel,  maka function  1  dan  function  2  mempunyai korelasi  kanonikal  di  atas  0,5.  Dengan demikian  keduanya  dapat  dianalisis  lebih lanjut.
Sedang  diuji  bersama  sama,  terlihat angka  signifikan  untuk  ketiga  prosedur (Pillais,  Hottelings  dan  Wilks)  di  bawah 0,05 yakni 0,000 semua. Dengan demikian,  jika  digabung  secara  bersama
sama,  maka  canonical  function  1  dan canonical function 2 adalah signifikan dan bisa diproses lebih lanjut.

## C. Interpretasi canonical variates
Setelah diketahui canonical function 1 dan  canonical  function  2  signifikan, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan interpretasi terhadap hasil canonical variates yang ada pada kedua function. Canonical  variates  adalah  kumpulan  dari beberapa variabel yang membentuk sebuah variat.  Pada penelitian ini ada dua canonical variates, yakni dependen canonical  variates,  yang  berisi  variabel angka  kematian  ibu  dan  angka  kematian bayi,  serta  independen  canonical  variates, yang  berisi  delapan  variabel  (pelayanan kehamilan, persalinan oleh dukun, komplikasi kebidanan, ibu nifas, kunjungan  neonatal,  neonatal  komplikasi, kunjungan bayi dan pelayanan balita). Analisis pada prinsipnya ingin mengetahui apakah  semua  variabel  independen  dalam canonical  variates  tersebut  berhubungan erat  dengan  dependen  variates,  yang diukur  dengan  besaran  korelasi  masing masing independen variabel dengan variatnya.
1. Canonical Weights
Berdasarkan  koefisien  canonical  yang telah dibakukan, diperoleh :
a. Fungsi kanonik pertama, pada dependen  variabel  angka  korelasi  yang tinggi  pada  variabel  angka  kematian bayi (0,91879)
b. Fungsi  kanonik  kedua,  pada  dependen variabel  angka  korelasi  yang  tinggi pada  variabel  angka  kematian  ibu (0,99700)
c. Fungsi kanonik pertama, pada independen  variabel  angka  korelasi yang  tinggi  pada  variabel  persalinan oleh  dukun,  ibu  nifas  dan  kunjungan neonatal
d. Fungsi kanonik kedua, pada independen  variabel  angka  korelasi yang  tinggi  pada  variabel  persalinan oleh dukun.
2. Canonical Loading
Berdasarkan hasil di atas, diperoleh :
a. Fungsi  kanonik  pertama, variabel  yang hubungannya paling erat dengan variabel kanonik dependen yaitu angka kematian bayi.
b. Fungsi  kanonik  kedua,  variabel  yang hubungannya paling erat dengan variabel kanonik dependen yaitu angka kematian ibu.
c. Fungsi  kanonik  pertama, variabel  yang hubungannya paling erat dengan variabel  kanonik  independen  yaitu persalinan  oleh  dukun,  kunjungan neonatal dan kunjungan bayi
d. Fungsi  kanonik  kedua,  variabel  yang hubungannya paling erat dengan variabel  kanonik  independen  yaitu kehamilan, ibu nifas, kunjungan neonatal, kunjungan bayi dan pelayanan balita.

## Kesimpulan
Ada hubungan  yang signifikan antara dependen  variates  dengan  independen variates,  atau  angka  kematian  ibu  dan angka  kematian  bayi  memang  berkorelasi secara nyata secara bersama sama dengan pelayanan  kehamilan,  persalinan  oleh dukun,  komplikasi  kebidanan,  ibu  nifas, kunjungan  neonatal,  neonatal  komplikasi, kunjungan  bayi  dan  pelayanan  balita. Namun, dari faktor faktor yang mempengaruhi  tersebut  yaitu  delapan variabel  independen,  ada  tiga  variabel (yaitu  persalinan  oleh  dukun,  kunjungan neonatal  dan  kunjungan  bayi)  yang mempunyai  kaitan  paling  erat  dengan angka kematian bayi dan ada lima variabel (yaitu  pelayanan  kehamilan,  ibu  nifas, kunjungan  neonatal,  kunjungan  bayi  dan pelayanan  balita)  yang  mempunyai  kaitan paling erat dengan angka kematian ibu.
Pada fungsi pertama variabel persalinan oleh dukun, kunjungan neonatal  dan  kunjungan  bayi  mempunyai hubungan  positif  kuat  terhadap  variabel angka kematian bayi.
Pada fungsi kedua variabel pelayanan kehamilan, ibu  nifas,  kunjungan neonatal, kunjungan  bayi  dan  kunjungan  balita mempunyai hubungan positif kuat terhadap variabel angka kematian ibu.
Pengaruh variabel bebas paling tinggi untuk  menurunkan  angka  kematian  ibu dan  angka  kematian  bayi  adalah  variabel pelayanan  kehamilan,  persalinan  oleh dukun,  ibu  nifas,  kunjungan  neonatal, kunjungan  bayi  dan  kunjungan  balita karena  mempunyai  hubungan  positif  kuat
serta  berpengaruh  sejajar  antar  kedua variabel.

## Daftar Pustaka
Dinas  Propinsi  Jawa  Timur  (2012) Profil Kesehatan  Propinsi  Jawa  Timur .
Dinas Kesehatan Propinsi Jawa Timur, Surabaya
Dilllon,  W. R. dan Goldstein, M., (1984),
Multivaiate  Analysis  Methods  and Applications ,  John  Wiley  &  Son’s Inc., New York
Ghozali,  Imam  (2011) Aplikasi  Analisis Multivariate  dengan  Program  IMB SPSS  19 ,  Universitas  Diponegoro, Semarang
Gujarati, D., (2003), Ekonometrika Dasar Edisi Keenam , Erlangga, Jakarta.
Hair,  J.E.  Jr.  R.  E.,  Anderson,  R.  L. Tatham  and  W.  C.  Black,  1998. Multivariate  Data  Analysis ,  Prentice- Hall International. Inc., New Jersey
Johnson,  RA  (2002) Applied  Multivariate Statistical  Analysis  Fifth  Edition ,
Prentice-Hall  International  Inc,  New
Jersey Listiani, Yayuk (2010) Pemodelan
Regresi  Poisson  pada  Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Kematian Ibu  di  Propinsi  Jawa  Timur  2007 . Jurnal FMIPA ITS, Surabaya
Novita,  Laili (2012) Pemodelan  Maternal Mortality  di  Jawa  Timur  dengan Pendekatan  Geographically  Weightes Poisson  Regression .  Jurnal  FMIPA ITS, Surabaya
Riskiyanti, Rosky (2010) Analisis Regresi Multivariat Berdasarkan Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Derajat Kesehatan  di  Provinsi  Jawa  Timur . Jurnal FMIPA ITS, Surabaya
Santoso, Singgih (2010) Statistik
Multivariat  (Konsep  dan  Aplikasi dengan  SPSS). PT  Elex  Media Komputindo, Jakarta
Sarwono,  Jonathan  (2007) Analisis  Jalur untuk  Riset  Bisnis .  Andi  offset, Yogyakarta
Wijaya,  Toni  (2010) Analisis  Multivariat . Universiyas Atma Jaya, Yogyakarta