JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
ANALISIS ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2012 – 2016
Nur Isnaini Putri 1 , Evi Yulia Purwanti 2
Email: isnaputrii84@gmail.com, eviyulia2013@gmail.com
Departemen Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan, Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Diponegoro

## Abstract
This  study  aims  to  examine  the  factors  that  causes  infant  mortality  rate  in  38 regencies/cities  East  Java  from  2012  to  2016.  In  this  research,  the  method  is  used Fixed  Effect  Model.  The  dependent  variable  is  infant  mortality  rate,  independent variable  it’s  comprised  of  per  capita  income,  female  education,  low  birth  weight, medical care for infant with diarrhoea, piped water and latrine. A significant negative relationship was observed between per capita income, female education, latrine and infant mortality rate. However, variable low birth weight, medical care for infant with diarrhoea, piped water doesn’t effect infant mortality rate.
Keywords: Infant Mortality Rate (IMR), income per capita, female education, latrine, Fixed Effect Model
JEL Classification: I15, J13

## PENDAHULUAN
Angka  Kematian  Bayi  (AKB)  merupakan  suatu  indikator  penting  untuk menggambarkan  kesehatan  masyarakat  dan  merupakan  salah  satu  parameter  utama kesehatan  anak  yang  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Dalam Sustainable Development  Goals (SDGs)  atau  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  negara Indonesia merupakan salah satu negara yang menandatangani. SDGs adalah sebuah kesepakatan  pembangunan  baru  pengganti  MDGs  ( Millenium  Development  Goals ) masa berlakunya 2015 – 2030 yang disepakati oleh lebih dari 190 negara. Tujuh belas tujuan dengan 169 sasaran diharapkan dapat menjawab ketertinggalan pembangunan negara–negara di seluruh dunia baik negara maju dan negara berkembang. Salah satu tujuan  SDGs  yang  ketiga  yaitu  menjamin  kehidupan  sehat  dan  mendukung kesejahteraan bagi masyarakat. Target yang berkaitan dengan pemerintah daerah yaitu mengakhiri  kematian  yang  dapat  dicegah  pada  bayi  lahir  dan  balita.  Langkah  yang akan dicapai dengan cara mengakhiri kematian bayi dan balita yang dapat dicegah, dengan  menurunkan  Angka  Kematian  Neonatal  hinga  20  per  1.000  KH  (Kelahiran Hidup) dan Angka Kematian Balita 25 per 1.000 KH (Hoelman dkk, 2015).
Institusi Amerika Serikat memberikan bantuan kepada ibu hamil dan bayi yang baru dilahirkan, USAID Jalin menghimpun data seputar angka kematian ibu (AKI) dan angka kematian bayi (AKB) di Indonesia. Berdasarkan temuannya 2 ibu dan 8 bayi

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
masa neonatal (0–28 hari) meninggal setiap 1 jam. Lebih rinci USAID Jalin melakukan pengkajian  6  daerah  yaitu  Jawa  Barat,  Jawa  Timur,  Jawa Tengah, Sumatera  Utara, Sulawesi  Selatan  dan  Banten.  Jawa  Timur  menempati  peringkat  AKI  dan  AKB terbesar  kedua  setelah  Jawa  Barat.  USAID  ( United  State  Agency  International Development )  merupakan  wujud  kerja  sama  negara  Amerika  Serikat  dan  negara- negara dunia, termasuk Indonesia. Salah satu bidangnya yaitu USAID Jalin, dimana secara  harafiah  bermakna  pendekatan  berbasis  data  yang  menghubungkan  para pemangku kepentingan dari beragam sektor. Untuk mendukung masyarakat Indonesia dalam  mengurangi  angka  kematian  ibu  dan  bayi  baru  lahir  USAID  meluncurkan program Jalin pada tahun 2017 (Rahman, 2018).
Tabel 1 Angka Kematian Bayi per Provinsi Menurut USAID Jalin (per 1.000

## Kelahiran Hidup)
No Provinsi 2012 2013 2014 2015 2016 1 Jawa Tengah 10.7 10.4 10.1 10 9.9 2 Jawa Timur 25.5 25 24.5 24 23.6 3 Jawa Barat 48.1 43.6 39.8 40.4 30 4 Sumatera Utara 23.5 23 22 22.9 21.5 5 Sulawesi Selatan 10.2 10.4 11.1 11.6 11.8 6 Banten 10.6 11.9 9.8 13.8 8.7
Sumber: Profil Kesehatan Indonesia tahun, diolah
Dari  Tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  Angka  Kematian  Bayi  di  Jawa  Timur tergolong tinggi yaitu sebesar 25,5; 25; 24,5; 24; dan 23,6 per 1.000 Kelahiran Hidup. Angka  tersebut  masih  jauh  dari  target  SDGs  yaitu  sebesar  20  per  1.000  Kelahiran Hidup. Provinsi Jawa Timur menduduki angka kedua sebagai provinsi yang memiliki angka kematian bayi tinggi. Angka kematian bayi di Jawa Timur pada tahun 2012 – 2016 trennya semakin menurun. Namun besarnya angka kematian bayi tersebut belum mencapai kriteria SDGs yaitu sebesar 20 per Kelahiran Hidup. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada  tahun  2016  jumlah  AKI  tergolong  stagnan  sedangkan  AKB  neonatal turun sebesar 16%. Sekitar 50% terjadi di 10 kabupaten/kota, yaitu di Jember, Kota Surabaya,  Sidoarjo,  Mojokerto,  Jombang,  Pasuruan,  Gresik,  Banyuwangi,  Malang, dan  Ponorogo  (Rahman,  2018).  Tingginya  angka  kematian  bayi  disebabkan  oleh berbagai faktor baik makro ekonomi, kesehatan bayi, kesehatan lingkungan dan lain- lain.
JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Gambar 1 Angka Kematian Bayi per 1.000 Kelahiran Hidup Provinsi Jawa Timur Tahun 2012 – 2016
Sumber: Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur, diolah
Dari penelitian Abbuy (2018) menjelaskan bahwa setidaknya ada 3 cara untuk mengetahui  bagaimana  pendapatan  nasional  dapat  mempengaruhi  kematian  bayi. Pertama  ada  hubungan  positif  antara  kekayaan  dan  peluang  bertahan  hidup.  Kedua pendapatan  nasional  juga  mempengaruhi  peluang  bertahan  hidup  secara  tidak langsung  melalui  dampak terhadap  kelahiran.  Ketiga  adalah  pendapatan  yang  lebih tinggi  biasanya  dikaitkan  dengan  tingkat  partisipasi  perempuan  yang  lebih  tinggi dalam angkatan kerja. Ketiga faktor ini menyebabkan adanya hubungan antara PDB Perkapita dengan kematian anak. Faktor lain yang mempengaruhi kematian bayi yaitu dari  tingkat  pendidikan.  Pendidikan  ibu  diakui  sebagai  faktor  persuasif  yang mempengaruhi kelangsungan hidup anak (Abbuy, 2018). Dalam penelitian Alves dan Walter  (2004)  menyatakan  bahwa  variabel  pendidikan  merupakan  variabel  yang paling  berpengaruh  terhadap  angka  kematian  bayi. Faktor  dibidang  kesehatan  yang mempengaruhi  kematian  bayi  yaitu  bayi  yang  memiliki  Berat  Badan  Lahir  Rendah (BBLR) yaitu kurang dari 2.500gr Kematian neonatal sepuluh kali lebih tinggi pada bayi BBLR dibandingkan dengan bayi berat lahir normal. Demikian juga kematian di antara bayi prematur lima belas kali dibandingkan dengan bayi cukup bulan (D’sa dkk, 2016).
Rutstein  (2000)  menyatakan  bahwa  perawatan  medis  selama  kehamilan, sesudah  lahir,  dan  untuk  anak-anak  yang  menderita  diare  adalah  faktor  yang mempengaruhi  angka  kematian.  Pengendalian  penyakit  diare  bertujuan  untuk menurunkan angka kesakitan dan kematian karena diare bersama lintas program dan lintas sektor terkait. Sedangkan Rabindran dkk (2010) mengatakan bahwa adanya air pipa  dapat  mengurangi  angka  kematian  bayi  secara  langsung  dengan  mengurangi kejadian  diare  yang  timbul  dari  konsumsi  air  dan  makanan  yang  terkontaminasi. Rabindran, dkk (2010) juga mengatakan bahwa variabel jamban berpengaruh terhadap kematian bayi.
Berdasarkan latar belakang di atas angka kematian bayi di Jawa Timur dari tahun  2012  –  2016  masih  tergolong  tinggi  karena  masih  diatas  target Sustainable Development  Goals (SDGs).  Salah  satu  tujuan  SDGs  yang  ketiga  yaitu  menjamin

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
kehidupan sehat dan mendukung kesejahteraan bagi masyarakat. Target SDGs yaitu menurunkan  angka  kematian  sebesar  20  per  1.000  Kelahiran  HidupTujuan  dalam penelitian ini yaitu:
1. Untuk menganalisis pengaruh PDRB per kapita terhadap angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2012 – 2016
2. Untuk menganalisis pengaruh rata – rata lama sekolah ibu terhadap angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2012 – 2016
3. Untuk menganalisis pengaruh berat badan lahir rendah terhadap angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2012 – 2016
4. Untuk menganalisis pengaruh cakupan pelayanan diare terhadap angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2012 – 2016
5. Untuk menganalisis pengaruh air leding terhadap angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur tahun 2012 – 2016

## TINJAUAN PUSTAKA

## Hubungan antara Kesehatan dan Pembangunan Ekonomi
Secara teoretis, WHO (2002) menyebutkan bahwa hubungan antara kesehatan dan pembangunan ekonomi adalah sebagai berikut:
1. Kesehatan dan Pembangunan
Pada tingkat mikro yaitu pada tingkat individual dan keluarga, kesehatan adalah dasar bagi produktivitas kerja dan kapasitas untuk belajar di sekolah. Tenaga kerja yang sehat secara fisik dan mental akan lebih enerjik dan kuat, lebih produktif, dan mendapatkan penghasilan yang tinggi. Keadaan ini terutama terjadi di negara- negara sedang berkembang, di mana proporsi terbesar dari angkatan kerja masih bekerja secara manual. Pada tingkat makro, penduduk dengan tingkat kesehatan yang  baik  merupakan  masukan  (input)  penting  untuk  menurunkan  kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, dan pembangunan ekonomi jangka panjang.
2. Kesehatan dan Aspek Demografis Hal yang paling merugikan, namun kurang diperhatikan adalah biaya yang tinggi dari kematian bayi dan anak ditinjau dari aspek demografi. Keluarga miskin akan berusaha mengganti anaknya yang meninggal dengan cara memiliki jumlah anak yang lebih banyak. Jika keluarga miskin mempunyai banyak anak maka keluarga tersebut  tidak  akan  mampu  melakukan  investasi  yang  cukup  untuk  pendidikan dan kesehatan untuk setiap anaknya.
3. Kesehatan dan Kemiskinan
Ada  beberapa  alasan  meningkatnya  beban  penyakit  pada  penduduk  miskin. Pertama,  penduduk  miskin  lebih  rentan  terhadap  penyakit  karena  terbatasnya akses  terhadap  air  bersih  dan  sanitasi  serta  kecukupan  gizi.  Kedua,  penduduk miskin  cenderung  enggan  mencari  pengobatan  walaupun  sangat  membutuhkan karena  terdapatnya  kesenjangan  yang  besar  dengan  petugas  kesehatan, terbatasnya  sumber  daya  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar,  dan  terbatasnya pengetahuan untuk menghadapi serangan penyakit.

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## Indikator Kesehatan dalam Pembangunan
1. Indikator derajat kesehatan
Indikator derajat kesehatan dinilai dengan melihat angka kesakitan (sesaat, jatuh sakit, penyakit khusus, kelompok umur), kematian (bayi, ibu, dan sebab khusus), kecacatan dan angka harapan hidup.
2. Indikator umum dan lingkungan Indikator  umum  dan  lingkungan  yang  berpengaruh  terhadap  derajat  kesehatan mencakup indikator sosial ekonomi. Indikator sosial ekonomi terdiri dari 3 yaitu:
• Indikator  demografi  (angka  kelahiran,  kematian,  pertumbuhan  penduduk, kepadatan penduduk, sex ratio).
• Indikator ekonomi meliputi GDP/Pendapatan per kapita, distribusi pendapatan, penyediaan pangan, dan kesempatan kerja penting untuk melihat kemampuan penduduk dalam mencari pelayanan kesehatan, hidup sehat dan alokasi biaya pelayanan kesehatan.
• Indikator  pendidikan  meliputi  tingkat  melek  huruf  wanita  dewasa,  tingkat peserta sekolah sebagai dasar untuk perbaikan perilaku kesehatan.
3. Indikator fisik biologis Indikator  fisik  biologis  yang  relevan  dengan  kesehatan  meliputi  angka penggunaan air bersih, penggunaan jamban saniter, jumlah penduduk tinggal di pemukiman  sehat,  tingkat  polusi  udara,  serangga  penular  penyakit,  mamalia penular penyakit.

## Teori Mosley dan Chen
Mosley dan Chen (1984) dalam Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (2009)  membagi  variabel-variabel  yang  berpengaruh  terhadap  kelangsungan  hidup anak  menjadi  dua,  yaitu  variabel  yang  dianggap  eksogenous  atau  sosial  ekonomi (seperti  budaya,  sosial,  ekonomi,  masyarakat,  dan  faktor  regional)  dan  variabel endogenous atau faktor biomedical (seperti pola pemberian ASI, kebersihan, sanitasi dan nutrisi).
Kunci  dari  model  kelangsungan  hidup  anak  terletak  pada  identifikasi sekumpulan  variabel  yang  menyebabkan  peningkatan  risiko  kematian  pada  anak. Semua  determinan  sosial  dan  ekonomi  harus  melalui  variabel  antara  untuk  dapat mempengaruhi kelangsungan hidup anak. Variabel antara ini dikelompokkan ke dalam lima kategori:
1. Faktor ibu
Faktor  ibu  meliputi  umur,  paritas  dan  jarak  kelahiran.  Masing-masing  faktor tersebut mempunyai pengaruh terhadap hasil kehamilan dan kelangsungan hidup bayi.
2. Pencemaran Lingkungan Pencemaran  lingkungan  berkaitan  dengan  penularan  penyakit  kepada  anak  dan ibu. Penularan penyakit penduduk meliputi: udara, makanan, kulit, dan serangga.
3. Kekurangan gizi Kekurangan  gizi  berhubungan  dengan  kalori,  protein  dan  gizi  mikro.
Kelangsungan hidup anak tidak hanya dipengaruhi oleh tersedianya gizi bagi anak melainkan juga bagi ibu.
4. Luka kecelakaan

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Luka disini meliputi luka fisik, luka bakar dan keracunan.
5. Pengendalian Penyakit Perorangan
Salah satu komponen dalam pengendalian penyakit perorangan adalah tindakan preventif  yang  diambil  oleh  orang  sehat  untuk  mencegah  penyakit.  Hal  ini meliputi  tingkah  laku  tradisional  seperti  mengikuti  hal  –  hal  tabu  dalam masyarakat, dan praktek – praktek modern.

## Ukuran Dasar Mortalitas
Dalam  Adioetomo  (2010)  ada  beberapa  cara  pengukuran  angka  kematian diantaranya adalah:
a. Angka Kematian Kasar (Crude Death Rate – CDR)
CDR  adalah  jumlah  kematian  per  1000  penduduk  pada  tahun  tertentu.  Secara matematis, rumus menghitung CDR adalah sebagai berikut.
CDR= !"#$%& ()#%*+%, *%&", *)-*),*" !"#$%& .),/"/"( *%&", *)-*),*" × k

## b. Angka Kematian menurut Umur  (Age Specific Death Rate – ASDR)
Angka kematian menurut umur (ASDR) adalah jumlah kematian yang terjadi pada kelompok umur tertentu per 1.000 penduduk kelompok umur tersebut pada tahun tersebut. Rumus ASDR adalah sebagai berikut
ASDR i = !"#$%& ()#%*+%, .),/"/"(  ()$1#.1( "#"- *)-*),*"
!"#$%& .),/"/"( ()$1#.1( "#"-  *)-*),*"
× k

## c. Angka Kematian Bayi (Infant Mortality Rate – IMR)
IMR adalah jumlah kematian bayi usia dibawah 1 tahun (0- 11 bulan) per 1.000 kelahiran hidup dalam tahun tertentu.
IMR = !"#$%& ()#%*+%, 2%3+ 2)-"4+% /+2%5%& 6 *%&", !"#$%& ()$%&+-%, &+/". .%/% *%&", *)-*),*" × k

## METODE PENELITIAN

## Variabel dan Definisi Operasional
Definisi operasional adalah uraian tentang batasan variabel yang diteliti atau tentang  apa  yang  diukur  oleh  variabel  yang  bersangkutan  (Notoatmodjo,  2012). Definisi operasional dalam penelitian ini dijelakan sebagai berikut:
1. Angka Kematian Bayi Angka kematian bayi merupakan jumlah kematian bayi di bawah satu tahun untuk setiap  1.000  kelahiran  hidup.  Variabel  angka  kematian  bayi  dinyatakan  dalam satuan persentase. Angka kematian bayi dihitung dengan rumus berikut:
AKB  = !"#$%& 4)$"-"& ()#%*+%, 2%3+(89662"$%,) !"#$%& ()$%&+-%, &+/". x 1.000 KH

## 2. PDRB per Kapita
PDRB per Kapita adalah suatu pendapatan rata-rata dari masyarakat dalam suatu daerah. Data PDRB per Kapita yang digunakan dalam penelitian ini yaitu PDRB

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
per kapita atas dasar harga konstan. Variabel PDRB per Kapita dinyatakan dalam ribuan.
3. Rata – Rata Lama Sekolah Ibu
Rata  –  rata  lama  sekolah  adalah  jumlah  tahun  yang  digunakan  oleh  penduduk dalam  menjalani  pendidikan  formal.  Secara  lebih  rinci  dalam  variabel  ini  data yang digunakan yaitu rata - rata lama sekolah perempuan usia 15 tahun ke atas. Variabel rata – rata lama sekolah memiliki satuan tahun.
4. Berat Badan Lahir Rendah Berat badan lahir rendah adalah bayi yang terlahir dengan berat kurang dari 2500 gram. Data BBLR diperoleh dari rasio antara jumlah bayi yang memiliki berat badan lahir rendah dengan jumlah bayi baru lahir di timbang. Variabel berat badan lahir rendah dinyatakan dalam satuan persentase.
5. Cakupan Pelayanan Diare Cakupan pelayanan diare adalah bayi yang mendapat perawatan ke rumah sakit selama menderita diare. Data cakupan pelayanan diare diperoleh dari rasio antara jumlah kasus diare yang ditangani dengan jumlah target penemuan diare. Variabel cakupan pelayanan diare memiliki satuan persentase.
6. Air Leding Air leding adalah air yang diproduksi melalui proses penjernihan dan penyehatan sebelum  dialirkan  kepada  konsumen  melalui  suatu  instalasi  berupa  saluran  air. Data  air  leding  diperoleh  dari  rasio  antara  jumlah  rumah  tangga  yang menggunakan sumber air minum yang berasal dari leding dengan jumlah rumah tangga. Variabel ini memiliki satuan persentase.
7. Jamban Jamban  adalah  suatu  bangunan  yang  digunakan  untuk  tempat  membuang  dan mengumpulkan  kotoran  manusia.  Data  jamban  yang  digunakan  diperoleh  dari rasio antara jumlah rumah tangga yang memiliki fasilitas buang air besar sendiri dengan jumlah rumah tangga. Variabel ini memiliki satuan persentase.

## Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kualitatif dan  kuantitatif.  Analisis  deskriptif  kualitatif  digunakan  untuk  mendeskripsikan fenomena – fenomena yang berkaitan dengan permasalahan yang diteliti. Sedangkan analisis kuantitatif digunakan untuk menganalisa informasi kuantitatif yaitu estimasi model regresi dengan penggunaan data panel. Penelitian ini menggunakan data panel 38  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada  kurun  waktu  5  tahun  yaitu  tahun 2012-2016 sehingga observasi yang dihasilkan adalah 190 observasi, dengan fungsi persamaan sebagai berikut:
AKB it = α + β 1 PDRB it + β 2 RLSI it + β 3 BBLR it + β 4 CPD it + β 5 AL it + β 6 J it + ε Sumber: Alves dan Walter (2004)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  statistik  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Uji Signifikansi  Simultan  (Uji  F),  Uji  t-statistik,  dan  Uji  koefisien  determinasi  (R 2 ). Berdasarkan hasil uji chow maupun uji hausman yang telah dilakukan sebelumnya,

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
maka model regresi yang tepat digunakan yaitu Model Efek Tetap ( fixed effect model ). Hasil dari pengolahan data dalam penelitian ini dengan menggunakan model Fixed Effect terdapat dalam Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Estimasi Fixed Effect Model Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 70.42505 5.094141 13.82472 0.0000 PDRB -8.79E-05 1.65E-05 -5.325272 0.0000 RLSI -2.399802 0.516191 -4.649059 0.0000 BBLR -0.048566 0.220649 -0.220105 0.8261 CPD 0.001191 0.007831 0.152026 0.8794 AL 0.058249 0.043902 1.326799 0.1866 J -0.326756 0.051949 -6.289954 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.830890     Mean dependent var 29.05695 Adjusted R-squared 0.781084     S.D. dependent var 10.90057 S.E. of regression 5.100207     Akaike info criterion 6.296180 Sum squared resid 3797.768     Schwarz criterion 7.048122 Log likelihood -554.1371     Hannan-Quinn criter. 6.600781 F-statistic 16.68244     Durbin-Watson stat 2.047361 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber: lampiran data diolah, 2019
Berdasarkan output pada Tabel 2 persamaan regresi dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:
AKB = 70,42505 – 0,0000879 PDRB* – 2,399802 RLSI* – 0,048566 BBLR + 0,001191 CPD + 0,058249 AL – 0,326756 J*
* Signifikan pada α = 5%

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Untuk menguji apakah variabel independen secara bersama-sama atau secara simultan  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  F-hitung  dengan  F-tabel.  Jika  F-hitung  >  F-tabel  atau signifikansi F kurang dari α = 0,05, maka H0 ditolak dan H1 diterima, yang berarti variabel  independen  secara  bersama  –  sama  mempengaruhi  variabel  dependen. Sedangkan jika F-hitung < F-tabel atau signifikansi F lebih dari α = 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak, yang berarti variabel independen secara bersama – sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Berdasarkan Tabel 2 nilai probabilitas F statistik menunjukkan nilai 0.000000, yang artinya nilai probabilitas F statistik lebih kecil dari α = 0,05, maka model yang diestimasi  layak  untuk  diterima.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel independen yaitu PDRB Per Kapita, rata – rata lama sekolah ibu, berat badan lahir

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
rendah, cakupan pelayanan diare, air leding dan jamban berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen yaitu angka kematian bayi

## Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)
Uji  t  statistik  bertujuan  untuk  melihat  apakah  variabel  independen  secara individual berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Apabila nilai t- hitung > t-tabel atau signifikansi lebih kecil dari  derajat kepercayaan 5% maka H0 ditolak  dan  H1  diterima.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masing-masing  variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Sedangkan jika nilai t-hitung < t-tabel atau hasil signifkansi lebih besar dari derajat kepercayaan 5%, maka H0 diterima dan H1 ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa masing – masing variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Diketahui bahwa nilai k = 7 dan n = 190 sehingga diperoleh nilai df sebesar 183. Dengan α = 0,05 diperoleh nilai t-tabel sebesar 1,653. Dari Tabel 2 dapat diketahui hasil dari t-hitung dari tiap-tiap variabel. Setelah pengujian maka diperoleh hasil uji t sebagai berikut:

## 1. Variabel PDRB Per Kapita terhadap Angka Kematian Bayi
Dari  hasil  regresi  diketahui  bahwa  variabel  PDRB  per  Kapita  berpengaruh signifikan terhadap Angka Kematian Bayi pada 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur pada α = 5% dengan nilai t-hitung sebesar 5,325 > t-tabel sebesar 1,653 dengan demikian  H0  ditolak  artinya  variabel  PDRB  per  Kapita  berpengaruh  nyata terhadap  angka  kematian  bayi,  jadi  terbukti  bahwa  hipotesis  awal  H1  yang berbunyi “ada  pengaruh  negatif  dari  variabel  PDRB  per  Kapita  terhadap angka kematian bayi” diterima.
2. Variabel Rata-Rata Lama Sekolah Ibu terhadap Angka Kematian Bayi Hasil  regresi  menunjukkan  bahwa  variabel  Rata  –  Rata  Lama  Sekolah  Ibu berpengaruh signifikan terhadap Angka Kematian Bayi pada 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur pada α = 5% dengan nilai t-hitung sebesar 4,649 > t-tabel sebesar 1,653 dengan demikian H0 ditolak artinya variabel Rata – Rata Lama Sekolah Ibu berpengaruh  nyata  terhadap  angka  kematian  bayi,  jadi  terbukti  bahwa  hipotesis awal H1 yang berbunyi “ada pengaruh negatif dari variabel rata – rata lama sekolah ibu terhadap angka kematian bayi” diterima.
3. Variabel Berat Badan Lahir Rendah terhadap Angka Kematian Bayi Dari  hasil  regresi  diketahui  bahwa  variabel  Berat  Badan  Lahir  Rendah  tidak pengaruh signifikan terhadap Angka Kematian Bayi pada 38 Kabupaten/Kota di Jawa  Timur  pada α =  5%  dengan  nilai  t-hitung  sebesar  0,220  <  t-tabel  sebesar 1,653 dengan demikian H1 ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa menerima H0 yang berbunyi “tidak berpengaruh variabel berat badan lahir rendah terhadap angka kematian bayi”.
4. Variabel Cakupan Pelayana Diare terhadap Angka Kematian Bayi
Dari hasil regresi menunjukkan bahwa variabel Cakupan Pelayanan Diare tidak memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Angka  Kematian  Bayi  pada  38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur pada α = 5% dengan nilai t-hitung sebesar 0,152 < t-tabel  sebesar  1,653 dengan  demikian  H1  ditolak.  Sehingga  dapat  disimpulkan

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
bahwa  H0  yang  berbunyi  “tidak  berpengaruh  variabel  cakupan  pelayanan  diare terhadap angka kematian bayi” diterima.

## 5. Variabel Air Leding terhadap Angka Kematian Bayi
Hasil  regresi  tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel  Air  Leding  tidak  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Angka Kematian Bayi pada 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur pada α = 5% dengan nilai t-hitung sebesar 1,326 < t-tabel sebesar 1,653 dengan demikian H1 ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 yang berbunyi  “tidak  berpengaruh  variabel  air leding  terhadap  angka  kematian  bayi” diterima.

## 6. Variabel Jamban terhadap Angka Kematian Bayi
Dari  hasil  regresi  tersebut  diketahui  bahwa  variabel  Jamban  berpengaruh signifikan terhadap Angka Kematian Bayi pada 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur pada α = 5% dengan nilai t-hitung sebesar 6,289 > t-tabel sebesar 1,653 dengan demikian H0 ditolak artinya variabel Jamban berpengaruh nyata terhadap Angka Kematian  Bayi  jadi  terbukti  hipotesis  awal  H1  yang  berbunyi “ada  pengaruh negatif dari variabel jamban terhadap angka kematian bayi” diterima.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Pengujian  koefisien  determinasi  (R 2 )  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa besar  variabel  dependen  mampu  dijelaskan  oleh  variabel  independen  di  dalam penelitian. Nilai R 2 berkisar antara 0 sampai dengan 1. Berdasarkan Tabel 3 nilai R- Squared sebesar  0,830890  atau  83%  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  dependen yaitu angka kematian bayi dapat dijelaskan oleh variabel independen yang terdiri dari PDRB  per  Kapita,  rata  – rata  lama  sekolah  ibu, berat  badan  lahir  rendah,  cakupan pelayanan diare, air leding, dan jamban sebesar 83,08% sedangkan sebesar 16,92% dijelaskan oleh variabel lain di luar penelitian.

## Interpretasi Hasil

## Pengaruh PDRB per Kapita terhadap Angka Kematian Bayi
Variabel  PDRB  per  Kapita  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  angka kematian  bayi  di  Provinsi  Jawa  Timur.  PDRB  per  Kapita  dapat  digunakan  untuk mengetahui  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara. Semakin  tinggi  tingkat  PDRB  per Kapita maka suatu negara/daerah akan meningkat tingkat kesejahteraannya. Dengan mengetahui  kondisi  PDRB  per  Kapita  maka  dapat  digunakan  pemerintah  untuk membuat  suatu  kebijakan  yang  dapat  membangun  daerahnya.  Dapat  disimpulkan bahwa  hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Abbuy  (2018) menyatakan  bahwa  PDB  per  Kapita  mempunyai  pengaruh  negatif  terhadap  angka kematian bayi.

## Pengaruh Rata – Rata Lama Sekolah Ibu terhadap Angka Kematian Bayi
Variabel rata – rata lama sekolah ibu memiliki pengaruh negatif terhadap angka kematian bayi di Jawa Timur. Artinya semakin tinggi tingkat rata – rata lama sekolah ibu  di  Jawa  Timur  maka  akan  menurunkan  angka  kematian  bayi.  Begitu  juga sebaliknya apabila tingkat rata – rata lama sekolah ibu di Jawa Timur rendah maka akan meningkatkan resiko kematian seorang bayi. Dengan anggapan seorang Ibu yang

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
memiliki  tingkat  pendidikan  sampai  jenjang  SMA  (Sekolah  Menengah  Atas)  dan hanya lulusan SD (Sekolah Dasar) maka akan berbeda pola pikirnya. Hasil penelitian ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alves  dan  Walter  (2004)  yang menyatakan bahwa tingkat pendidikan merupakan faktor penting yang menjelaskan kematian bayi di Brazil.

## Pengaruh BBLR terhadap Angka Kematian Bayi
Variabel  berat  badan  lahir  rendah  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  angka kematian bayi di Jawa Timur. Hal ini di duga terjadi karena adanya salah satu program di  Jawa  Timur  yaitu  Keluarga  Berencana  (KB).  Dengan  adanya  program  tersebut masyarakat  dibatasi  agar  memiliki  anak  hanya  2  saja.  Sehingga  yang  dilakukan seorang  ibu  adalah  benar  –  benar  menjaga  bayi  yang  dikandungnya  baik  dalam kandungan maupun sesudah lahir. Hasil pada penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Silva (2010) yang mengatakan bahwa variabel berat badan lahir rendah tidak mempengaruhi angka kematian bayi.  Dengan studi kasus di Brazil yang menemukan  bahwa  semakin  tinggi  angka  berat  badan  lahir  rendah  di  negara  maju (Selatan dan Tenggara) tidak mempengaruhi resiko angka kematian bayi.

## Pengaruh Cakupan Pelayanan Diare terhadap Angka Kematian Bayi
Variabel  cakupan  pelayanan  diare  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  angka kematian bayi. Hal ini di duga karena masih kurangnya kesadaran masyarakat di Jawa Timur  tentang  bahaya  penyakit  diare.  Jika  seorang  bayi  terkena  diare  maka  yang dilakukan  seorang  ibu  tidak  akan  langsung  membawanya  ke  rumah  sakit.  Karena masih adanya budaya yang melekat pada masyarakat yaitu bisa menyembuhkan diare dengan cara – cara yang tradisional. Alasan lainnya yaitu seorang bayi yang menderita diare tidak langsung dibawa ke rumah sakit untuk menerima perawatan lebih lanjut. Penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lanata  (2013)  yang menyatakan bahwa seorang bayi yang mendapat pelayanan saat menderita diare tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  kematian  bayi.  Di  negara  berpenghasilan  rendah hingga menengah angka anak – anak yang menderita diare yang membutuhkan rawat inap yang semakin meningkat tidak mempengaruhi angka kematian bayi.

## Pengaruh Air Leding terhadap Angka Kematian Bayi
Variabel air leding tidak memiliki pengaruh terhadap angka kematian bayi di Jawa  Timur.  Hal  ini  di  duga  karena  masyarakat  di  Jawa  Timur  dalam  memenuhi kebutuhan  air  minum  masih  menggunakan  sumber  lain  selain  dari  air  leding  yaitu misalnya saja air sumur, air sungai, air kemasan, air hujan dan lain – lain. Hasil dari penelitian ini sama dengan penelitian yang dikemukakan oleh Troesken (2003) yang menyatakan  bahwa  penggunaan  air  pipa  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap kematian  bayi.  Dengan  studi  kasus  di  kota  Massachusetts  Amerika  Serikat  dengan penggunaan air pipa yang semakin tinggi tidak akan mempengaruhi kematian bayi.

## Pengaruh Jamban terhadap Angka Kematian Bayi
Variabel  jamban  memiliki  pengaruh  negatif terhadap  angka  kematian  bayi  di  Jawa Timur. Artinya semakin tinggi persentase rumah tangga yang menggunakan fasilitas jamban  maka  akan  mengurangi  resiko  kematian  bayi.  Dengan  adanya  penggunaan jamban  akan  meningkatkan  tingkat  kesehatan  masyarakat.  Manfaat  dari  jamban sendiri  yaitu  untuk  mencegah  terjadinya  penularan  penyakit  dan  pencemaran  dari

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
kotoran  manusia.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dikemukakan  oleh  Rabindran,  dkk  (2010)  yang  menyatakan  bahwa  variabel penggunaan jamban pada kehidupan masyarakat akan berpengaruh negatif terhadap angka  kematian  bayi.  Pada  penelitian  Macassa  (2006)  juga  membuktikan  bahwa proporsi  rumah  tangga  yang  memiliki  jamban  sendiri  berpengaruh  terhadap  angka kematian bayi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  dengan  menggunakan fixed  effect  model yang  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  Angka Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2012 – 2016 dapat disimpulkan bahwa:
1. PDRB per Kapita berpengaruh negatif terhadap angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur karena semakin tinggi PDRB per Kapita maka akan meningkatkan kondisi perekonomian dan kesejahteraan masyarakat. Dengan kondisi masyarakat yang sejahtera maka akan mengakibatkan adanya penurunan angka kematian bayi. Ada beberapa Kabupaten/Kota yang memiliki PDRB yang berpengaruh di Jawa Timur  yaitu  Kota  Kediri,  Kabupaten  Sumenep, Kota  Surabaya,  Kota  Batu  dan Kabupaten Sidoarjo.
2. Rata – rata lama sekolah ibu berpengaruh negatif terhadap angka kematia bayi di Provinsi  Jawa  Timur  karena  semakin  tinggi  rata –  rata  lama  sekolah  ibu  maka akan meningkatkan pola berpikir seorang ibu. Dengan begitu seorang ibu akan memiliki  kesadaran  akan  pentingnya  kesehatan  bayinya  sehingga  hal  tersebut akan mengurangi resiko kematian bayi.
3. Berat  badan  lahir  rendah  tidak  terbukti  memiliki  hubungan  terhadap  angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur hal ini terjadi karena semakin terpenuhinya nutrisi dan gizi yang diperlukan saat seorang ibu hamil. Sehingga memiliki resiko bayi lahir dengan berat badan rendah.
4. Cakupan  pelayana  diare  tidak  berpengaruh  terhadap  angka  kematian  bayi  di Provinsi  Jawa  Timur  hal  ini  terjadi  karena  masyarakat  masih  belum  memiliki kesadaran tentang bagaimana pentingnya memberikan perawatan ke rumah sakit untuk bayi yang terkena diare.
5. Air  leding  tidak  berpengaruh  terhadap  angka  kematian  bayi  di  Provinsi  Jawa Timur karena sebagian masyarakat menggunakan sumber air minum yang bukan berasal dari air leding melainkan dari air sumur, air kemasan, air hujan dan lain – lain.
6. Jamban memiliki pengaruh negatif terhadap angka kematian bayi di Provinsi Jawa Timur  karena  semakin  tinggi  penggunaan  jamban  maka  menunjukkan  bahwa masyarakat sadar akan pentingnya kesehatan dan kebersihan lingkungan sehingga hal tersebut akan mengurangi angka kematian bayi.
JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## SARAN
1. Usaha yang harus dilakukan pemerintah yaitu menaikkan PDRB per kapita agar dapat  menurunkan  angka  kematian  bayi  di  Jawa  Timur  dengan  cara  mengatur alokasi anggaran dengan tujuan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi.
2. Bagi  pemerintah  diharapkan  meningkatkan  rata-rata  lama  sekolah  perempuan agar  dapat  menurunkan  angka  kematian  bayi  di  Jawa  Timur  dengan  cara meningkatkan mutu dan kualitas pendidikan.
3. Bagi pemerintah diharapkan memberikan edukasi dan menumbuhkan kesadaran masyarakat akan pentingnya penggunaan jamban sendiri. Dengan alasan karena dengan penggunaan jamban akan mengurangi pencemaran kotoran dan mencegah penularan penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbuy,  Edem  K.  2018.  “Macroeconomic  Determinants  of  Infant  Mortality  in WAEMU Countries: Evidence from Panel Data Analysis”. Applied Economics and Finance , vol (5) no 6.
Adioetomo,  Sri  Moertiningsih  &  Omas  Bulan  Samosir.2010. Dasar  –  Dasar Demografi. Jakarta: Salemba Empat.
Alves,  Denisard  dan  Walter  Belluzo.  2004.  “Infant  Mortality  and  Child  Health  in brazil”. Economics and Human Biology , vol (2), page 391 – 410.
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  2009. Kajian  Evaluasi  Pembangunan Sektoral.  Faktor  –  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kelangsungan  Hidup  Anak , Jakarta.
D’Sa, Smith. Deepak Pinto, Anousha. dan B.S. Baliga. 2016. “Effect Of Low Birth Weight  On  Neonatal  Mortality  In  Preterm  And  Small  For  Gestational  Age Babies  In  A  Tertiary  Neonatal  Intensive  Care  Unit  In  India. International Journal of Contemporary Pediatrcs , vol (3), page 735 – 738.
Hoelman, Mickael B. Bona Tua P P. Sutoro Eko. Sugeng Bahagijo. dan Hamong S.
2016. Sustainable Development Goals – SDGs, Jakarta.
Lanata,  Claudio  F.  Christa  L.  Fischer-Walker,  Ana  C.  Olascoaga.  2013.  “Global Causes  of  Diarrheal  Disease  Mortality  in  Children  <5  Years  of  Age:  A Systematic Review”. The Child Health Epidemiology Reference Group of the World Health Organization and UNICEF, vol (8), no. e72788. Macassa,  Gloria.  Antonio  Ponce  De  Leon  dan  Burstom  Bo.  2006.  “The Impact  Of Water  Supply  And  Sanitation  On  Area  Differentials  In  The  Decline  Of Diarrhoeal  Disease  Mortality  Among  Infants  In  Stockholm  1878–1925”.
Scandinavian Journal of Public Health , vol (34), page 526–533.
Notoatmodjo Soekidjo.2003. Ilmu Kesehatan Masyarakat (Prinsip -Prinsip Dasar). Jakarta: Rineka Cipta.
Rabindran,  Shanti  Gamper.  Shakeeb  Khan  dan  Christoper  Timmins,.  2010.  “The Impact  of  Piped  Water  Provision  on  Infant  Mortality  in  Brazil:  A  Quantile Panel Data Approach” . Journal of Development Economic , vol (92), page 188- 200.

## JDEP
Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Rahman, Vany El. 2018. “ Kematian Bayi dan Ibu Tinggi di Jatim, Pahami 5 Fakta ini ”.  https://jatim.idntimes.com/health/fitness/vanny-rahman/kematian-bayi- dan-ibu-tinggi-di-jatim-pahami-5-fakta-ini/full. Diakses 3 September 2019.
Rustein, Shea O. 2000. “Factors Associated With Trends In Infant And Child Mortality In  Developing  Countries  During  The  1990s”. Bulletin  of  the  World  Health Organization , vol (78), page 1256 – 1270.
Silva,  Antônio  Augusto  Moura  da,  Leopoldo  Muniz  da  Silva,  dan  Marco  Antonio Barbieri. 2010. “The Epidemiologic Paradox Of Low Birth Weight In Brazil”.
Departamento de Saúde Pública R. Barão de Itapary, vol (44), page 767- 775. Troesken, Werner. 2003. “Lead Water Pipes And Infant Mortality In Turn-Of-The- Century Massachusetts”. National Bureau Of Economic Research , no. 11, page 1-70.
World  Health  Organization.  2002. “ Health,  Economic  Growth,  and  Poverty Reduction” . The  report  of  Working  Group  I  of  the  Commission  on
Macroeconomics and Health