## AUTOKORELASI SPASIAL UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK INDEKS PEMBANGUNAN KESEHATAN MASYARAKAT (IPKM) PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA

## TIMUR
1 Gangga Anuraga, 2 Edy Sulistiyawan
1,2 Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas PGRI Adi Buana Jl. Dukuh Menanggal, Surabaya
e-mail : g.anuraga@unipasby.ac.id

## ABSTRAK
Indeks  Pembangunan  Kesehatan  Masyarakat  (IPKM)  merupakan  kumpulan  indikator kesehatan  yang  dapat  dengan  mudah  dan  langsung  diukur  untuk  menggambarkan masalah kesehatan suatu daerah. Beberapa penelitian seringkali ditemukan keterlibatan aspek  kewilayahan  (spasial)  dalam  suatu  variabel,  sehingga  dalam  pengembangannya perlu  dipertimbangkan  aspek  spasial  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan Moran’s  I dan Local  Moran’s  I (LISA)  untuk  mengetahui  pola  spasial  dan  asosiasi  spasial  pada data  IPKM  2013  di  38  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur.  Hasil  analisis Moran’s  I didapatkan IPKM  (Y),  Indeks  Kesehatan  Balita  (X1),  Indeks  Kesehatan  Reproduksi (X2),  Indeks  Perilaku  Kesehatan  (X4),  Indeks  Penyakit  Tidak  Menular  (X5),  Indeks Penyakit  Menular  (X6)  dan  Indeks  Kesehatan  Lingkungan  (X7)  lebih  kecil  dari  α  = 0,05,  artinya  ada  autokorelasi  antar  lokasi  secara  keseluruhan.  Indikator  kesehatan Indeks Pelayanan Kesehatan (X3) tidak signifikan atau tidak terjadi autokorelasi spasial antar lokasi karena probabilitas atau p_value Moran’s I lebih besar dari α = 0,05. Hasil analisis LISA untuk indikator kesehatan Indeks Penyakit Menular (X6), kabupaten/kota yang  mengelompok  dan  memiliki  karakteristik  Indeks  Penyakit  Menular  (X6)  tinggi atau terletak pada kuadran High-High ,kabupaten nganjuk, kabupaten madiun, kabupaten magetan,  kabupaten  ponorogo,  kabupaten  trenggalek,  kabupaten  tulungagung  dan kabupaten  pacitan.  Sedangkan  kabupaten/kota  yang  mengelompok  atau  terletak  pada kuadran Low-Low adalah  kabupaten  pamekasan  dan  kabupaten  sumenep,  kabupaten probolinggo.
Kata Kunci : Asosiasi Spasial, IPKM, Local Moran’s I, Moran’s I, Pola Spasial

## PENDAHULUAN
Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) merupakan kumpulan indikator kesehatan yang dapat dengan  mudah  dan  langsung  diukur untuk menggambarkan
masalah kesehatan suatu daerah. Indikator- indikator  terpilih  dalam  IPKM  juga menjadi acuan dalam perencanaan program pembangunan
kesehatan.
Menurut Badan Penelitian dan Pengembangan  Kementerian  Kesehatan RI (2014), indikator pembangunan kesehatan adalah kesehatan balita, kematian  ibu,  kematian  bayi,  penyakit menular  dan  penyakit  tidak  menular, kesehatan  reproduksi,  perilaku  berisiko serta  status  gizi  kelompok  rentan. Indikator  tersebut  dikaitkan  dengan beberapa  faktor  determinan  kesehatan seperti  determinan  sosial,  ekonomi  dan demografi.  Menurut  Badan  Penelitian dan Pengembangan Kementerian
Kesehatan  Republik  Indonesia  (2014) kelompok  indikator  kesehatan  dalam
IPKM  2013  terdiri  dari  indeks  dari kesehatan  balita,  kesehatan  reproduksi, pelayanan  kesehatan,  perilaku,  penyakit tidak  menular,  penyakit  menular  dan kesehatan  lingkungan.  Indeks  kesehatan balita  terdiri  dari  indikator  balita  gizi buruk,  balita  sangat  pendek  dan  pendek, balita gemuk, penimbangan balita, kunjungan neonatal dan imunisasi lengkap.  Indeks  kesehatan  reproduksi terdiri  dari  penggunaan  alat  kontrasepsi, pemeriksaan  kehamilan,  kurang  energi kronik (KEK). Indeks pelayanan kesehatan  terdiri  dari  persalinan  oleh nakes  di  faskes,  proporsi  kecamatan dengan  kecukupan  jumlah  dokter  per penduduk, proporsi desa dengan kecukupan  jumlah  posyandu  per  desa, proporsi  desa  dengan  kecukupan  jumlah bidan per penduduk, kepemilikan jaminan  pelayanan  kesehatan.  Indeks perilaku  kesehatan  terdiri  dari  merokok, cuci  tangan  dengan  benar,  buang  air besar  di  jamban,  aktivitas  fisik  cukup, menggosok  gigi  dengan  benar.  Indeks penyakit tidak menular antara lain adalah hipertensi,  cedera,  diabetes  mellitus, gangguan  mental,  obesitas  sentral,  sakit gigi  dan  mulut.  Indeks  penyakit  menular antara lain pneumonia, diare balita, ISPA balita.  Dan  kesehatan  lingkungan    terdiri dari akses sanitasi dan akses air bersih.
[16]  telah  melakukan  kajian  dan pengembangan pada model IPKM dengan  menggunakan  analisis  faktor  dan regresi  linier.  Dan  hasil  penelitiannya menyimpulkan  bahwa  terdapat  peran IPKM  dalam  menentukan  nilai  umur harapan  hidup  dan  IPKM  nasional  dapat digunakan untuk
membandingkan keberhasilan antar Kabupaten/Kota. Kemudian  [14]  menggunakan  metode Fast  Minimum  Covariance  Determinant Estimator (FAST-MCD) untuk klasifikasi  daerah  bermasalah  kesehatan di Indonesia berdasarkan indikator komposit penyusun IPKM. Dan
selanjutnya  [6]  meneliti  faktor-faktor yang  mempengaruhi  IPKM  2009  di
Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan  metode Geographically Weighted  Ordinal  Logistic  Regression (GWOLR) dan Semiparametric Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression (S-GWOLR). Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa nilai  dugaan  parameter  lokal  untuk  tiap Kabupaten/Kota berbeda-beda, sedangkan  nilai  dugaan  parameter  global adalah konstan untuk tiap
Kabupaten/Kota.  Berdasarkan  penelitian tersebut  juga  disimpulkan  bahwa  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  IPKM  pada tahun  2009  di  Provinsi  Jawa  Timur adalah  angka kematian bayi neonatal  per 1000  kelahiran,  persentase  kelahiran dibantu oleh tenaga medis dan persentase balita kekurangan gizi.
Dalam  beberapa  penelitian  seringkali ditemukan keterlibatan aspek kewilayahan (spasial) dalam suatu variabel,  sehingga  pengembangannya perlu  dipertimbangkan  aspek  spasial tersebut. Dasar penggunaan aspek kewilayahan (spasial) dikemukakan pertama  kali  oleh  [15]  dan  lebih  dikenal sebagai  hukum  pertama  geografi,  yakni bahwa  kondisi  pada  salah  satu  titik  atau area  berhubungan  dengan  kondisi  pada salah satu titik atau area yang berdekatan (neighboring) . Hukum ini yang kemudian menjadi  landasan  bagi  kajian  sains regional.  Dengan  melibatkan  pengaruh spasial  pada  suatu  variabel,  maka  akan didapatkan  informasi  pola  atau pattern tentang persebaran dan kedekatan wilayah  satu  dengan  wilayah  lain.  [3] mengenalkan Exploratory  Spatial  Data Analysis (ESDA)  dengan  menggunakan autokorelasi spasial (spatial autocorrelation) ,  yaitu  suatu  analisis yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui pola spasial (spatial pattern) dan asosiasi spasial (spatial association) . [4] menyatakan  bahwa  autokorelasi  spasial (spatial autocorrelation) dapat digunakan untuk  mengetahui  korelasi  ruang  atau wilayah  pada  suatu  variabel  dengan
ruang  atau  wilayah  lain.  Karakteristik autokorelasi spasial (spatial autocorrelation) diantaranya adalah sebagai  berikut  :  jika  yang  berdekatan atau  yang bertetangga adalah sama maka dikatakan  memiliki  autokorelasi  spasial positif,  sedangkan  yang  tidak  sama dikatakan  sebagai  autokorelasi  spasial negatif  dan  pola  random  menunjukkan tidak terjadi autokorelasi spasial. Beberapa  metode  statistik  spasial  yang digunakan  untuk  pengujian  autokorelasi spasial  adalah Moran’s  I dan Local Moran’s  I . Moran’s  I  (Global  Moran’s Index) menyajikan  pengujian  statistik dengan pengukuran tunggal yang
digunakan untuk mengetahui autokorelasi spasial (spatial  autocorrelation) suatu variabel disuatu wilayah secara keseluruhan,  sedangkan Local Moran’s I atau Local Indicator of Spatial Association (LISA) menyajikan pengujian  statistik  untuk  mengetahui autokorelasi  spasial  disetiap  wilayah pada  suatu  variabel,  dimana  dapat mengukur  hubungan  spasial  untuk  setiap lokasi  atau  korelasi  dengan  setiap  nilai yang berdekatan.
Beberapa  kajian  tentang  autokorelasi spasial
(spatial autocorrelation) diantaranya  pernah  dilakukan  oleh [12]
dengan menggunakan data Indeks
Pembangunan  Manusia  (IPM). [13] menggunakan  Moran’s  I dan  Getis-Ord G  pada  pengujian  autokorelasi  spasial untuk  data  IPM  (Indeks  Pembangunan Manusia) di Jawa Timur. [1] menggunakan autokorelasi spasial (spatial autocorrelation) untuk mengetahui  pola  spasial  pada  penyakit kanker  di  Arab  Saudi,  penelitiannya menyimpulkan bahwa
persebaran karakteristik  kanker  tidak  random  atau membentuk  pola  spasial.  Berdasarkan uraian  di  atas,  maka  penelitian  ini menggunakan Moran’s I (Global
Moran’s  Index) dan Local  Moran’s  I untuk  mengetahui  pola  spasial (spatial pattern) dan  asosiasi  spasial (spatial
association) pada data  IPKM 2013 di  38
Kabupaten/Kota Jawa Timur. Metode ini akan  dapat  memberikan  gambaran  dan karakteristik kecenderungan pola pengelompokan yang melibatkan keruangan / wilayah berdasarkan variabel indeks  kelompok  indikator  kesehatan pada data IPKM 2013 sehingga diharapkan  dapat  memberikan  masukan pada pemerintah sebagai dasar perencanaan program pembangunan kesehatan  di  Kabupaten  /  Kota  dan  juga sebagai  pertimbangan  penentuan  alokasi dana  bantuan  kesehatan  dari  Provinsi Jawa Timur.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah data sekunder berupa publikasi
“Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat  (IPKM)”  yang  disusun  dan diterbitkan  oleh  Badan  Penelitian  dan
Pengembangan  Kesehatan,  Kementerian Kesehatan  RI  2014.  Unit  observasi  dan variabel yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  nilai  IPKM  (Y)  dan  indeks kelompok  indikator  kesehatan  pada  38 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Jawa Timur. Indeks  kelompok  indikator  kesehatan terdiri dari Indeks Kesehatan Balita (X 1 ), Indeks  Kesehatan  Reproduksi  (X 2 ), Indeks Pelayanan Kesehatan (X 3 ), Indeks Perilaku Kesehatan (X 4 ), Indeks Penyakit tidak  menular  (X 5 ),  Indeks  Penyakit Menular  (X 6 ),  dan  Indeks  Kesehatan lingkungan (X 7 ).

## Metode Analisis
Penelitian  ini  merupakan  penelitian yang  eksploratif,  yaitu  memberikan gambaran dan karakterisk terhadap semua  variabel  yang  digunakan  dengan melibatkan  efek  wilayah/spasial  atau Exploratory Spatial Data Analysis
(ESDA).  Metode  ESDA  yang  digunakan adalah autokorelasi spasial (spatial
autocorrelation)  Global  Morans’I dan Local  Morans’I (LISA).  Metode  ini digunakan untuk mengetahui pola spasial (spatial  pattern) dan  asosiasi  spasial (spatial  association) .  Sehingga  dalam penelitian  ini  variabel  respon  dan prediktor  tidak  dibedakan,  karena  sifat penelitian  yang  eksploratif.  Berikut disajikan  diagram  alur  seperti  terdapat pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1 Diagram alur penelitian

## HASIL PENELITIAN
Deskriptif Indeks Pembangunan Kesehatan  Masyarakat  (IPKM)  dan Indeks kelompok indikator kesehatan Untuk mengetahui karakteristik Indeks Pembangunan Kesehatan Masyrakat
(IPKM)  dan  indeks  kelompok  indikator pada  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa Timur,  berikut  disajikan  analisis  statistik deskriptif  sebagaimana  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Berdasarkan  Tabel  1  diketahui  bahwa Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat/IPKM (Y) memiliki rata-rata sebesar  0,559,  standar  deviasi  sebesar
0,058,  nilai  minimum  sebesar  0,435  dan nilai  maksimum  sebesar  0,685.  Nilai minimum  IPKM  yaitu  pada  Kabupaten Pamekasan  dan  tertinggi  yaitu  pada  kota kediri.  Indikator  indeks  kesehatan  balita (X 1 )  memiliki  rata-rata  sebesar  0,653, standar  deviasi  0,053,  nilai  minimum sebesar  0,520,  nilai  maksimum  sebesar 0,720, dapat diketahui berdasarkan indeks  kesehatan  balita  (X 1 )  nilai minimum  yaitu  terletak  di  Kabupaten Bondowoso  dan  indeks  tertinggi  terletak di Kabupaten Kota Blitar. Pada indikator indeks kesehatan reproduksi (X 2 ) diketahui  memiliki  rata-rata  sebesar 0,505, standar deviasi sebesar 0,051, nilai minimum  sebesar  0,362  dan  nilai maksimum sebesar 0,627, nilai minimum indeks  kesehatan  reproduksi  (X 2 )  yaitu terletak pada Kabupaten Sumenep, sedangkan  indeks  tertinggi  terletak  di Kota Kediri.  Indeks pelayanan kesehatan (X 3 )  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar 0,465  dengan  standar  deviasi  sebesar 0,106,  nilai  minimum  sebesar  0,274  dan nilai maksimum 0,765. Berdasarkan pada indeks  pelayanan  kesehatan  (X 3 )  nilai indeks  minimum  yaitu  pada  Kabupaten Bangkalan,  sedangkan  nilai  tertinggi yaitu  pada  Kota  Kediri.  Indeks  perilaku kesehatan (X 4 ) memiliki rata-rata sebesar sebesar  0,372,  standar  deviasi  sebesar 0,045,  nilai  minimum  sebesar  0,268  dan nilai  maksimum  sebesar  0,450.  Menurut indikator  kesehatan  indeks  perilaku kesehatan  (X 4 )  diketahui  bahwa  nilai miminium  yaitu  terletak  di  Kabupaten Situbondo  dan  indeks  tertinggi  di Kabupaten  Nganjuk.  Sedangkan  untuk indeks  penyakit  tidak  menular  (X 5 ), diketahui  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar 0,596, standar deviasi sebesar 0,084, nilai minimum  sebesar  0,381  dan  nilai maksimum  sebesar  0,769.  Berdasarkan pada indikator kesehatan indeks penyakit
tidak  menular  (X 5 ),  nilai  minimum indeks  terletak  di  Kota  Surabaya  dan nilai  maksimum  indeks  terletak  di Kabupaten  Tuban.  Indikator  kesehatan untuk  indeks  penyakit  menular  (X 6 ) memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0,739, standar  deviasi  sebesar  0,06,  nilai minimum  sebesar  0,589  terletak  di Kabupaten
Pamekasan dan
nilai
maksimum terletak di Kabupaten
Nganjuk.  Dan  untuk  indikator  kesehatan indeks kesehatan lingkungan (X 7 ) memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0,583, standar  deviasi  sebesar  0,192,  nilai minimum  sebesar  0,166  terletak  di Kabupaten Pamekasan dan nilai maksimum sebesar 0,929 terletak di Kota Madiun. Tabel 1. Statistik Deskriptif IPKM dan Indeks kelompok indikator kesehatan di Jawa Timur
Variabel Indikator Min Max Mean Standar Deviasi IPKM (Y) 0.435 0.685 0.559 0.058 Indeks Kesehatan Balita (X 1 ) 0.520 0.720 0.653 0.053 Indeks Kesehatan Reproduksi (X 2 ) 0.362 0.627 0.505 0.051 Indeks Pelayanan Kesehatan (X 3 ) 0.274 0.765 0.465 0.106 Indeks Perilaku Kesehatan (X 4 ) 0.268 0.450 0.372 0.045 Indeks Penyakit Tidak Menular (X 5 ) 0.381 0.769 0.596 0.084 Indeks Penyakit Menular (X 6 ) 0.589 0.850 0.739 0.06 Indeks Kesehatan Lingkungan (X 7 ) 0.166 0.929 0.583 0.192
Berdasarkan  pada  uraian  analisis deskriptif diatas dapat disimpulkan bahwa untuk memperbaiki derajat kesehatan  pada  38  Kabupaten/Kota, maka perbaikan kesehatan dititik- beratkan  pada  indeks  kelompok  terendah pada  Indeks  Pembangunan  Kesehatan Masyarakat/IPKM  (Y),  Indikator  indeks kesehatan  balita  (X 1 ),  indeks  kesehatan reproduksi (X 2 ), Indeks pelayanan kesehatan (X 3 ), indeks perilaku kesehatan (X 4 ), indeks penyakit tidak menular (X 5 ),
indeks penyakit menular (X 6 ) dan indeks kesehatan  lingkungan  (X 7 )  yaitu  di
Kabupaten Pamekasan, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Sumenep, Kabupaten Bangkalan, Kabupaten Situbondo, Kota Surabaya.
a. Penentuan Bobot Spasial
Jawa  timur  merupakan  Propinsi  yang terdiri  dari  29  kabupaten  dan  9  kota. Masing-masing  wilayah  ini  dapat  dilihat pada  gambar  2  dengan  nama  kabupaten dan kota sebagai berikut :
Kabupaten dan Kode 1 Pacitan 11 Bondowoso 21  Ngawi 2 Ponorogo 12 Situbondo 22  Bojonegoro 3 Trenggalek 13 Probolinggo 23  Tuban 4 Tulungagung  14 Pasuruan 24  Lamongan 5 Blitar 15 Sidoarjo 25  Gresik 6 Kediri 16 Mojokerto 26  Bangkalan 7 Malang 17 Jombang 27  Sampang 8 Lumajang 18 Nganjuk 28  Pamekasan 9 Jember 19 Madiun 29  Sumenep 10  Banyuwangi    20    Magetan M 71  Kediri 76 Mojokerto
Kota dan Kode 72  Blitar 77 Madiun 73  Malang 78     Surabaya 74  Probolinggo 79     Batu 75  Pasuruan
Gambar 2. Peta Kabupaten dan Kota di Jawa Timur
Matrik  pembobot  spasial  disimbolkan dengan W merupakan  matrik  yang berukuran n  x  n ,  dalam  notasi  matrik dapat dituliskan W n x n . Pembobot spasial menyatakan  hubungan  antar  wilayah pengamatan yang berukuran n x n . Matrik terboboti (weighted matrix)
untuk wilayah  jawa  timur  pada  penelitian  ini didasarkan pada hubungan persinggungan sisi-sudut (queen contiguity), yang  mana  dilihat  dari  sisi geografis  pada  Kabupaten/Kota  Provinsi Jawa  Timur  memiliki  karakteristik  yang tidak  simetris.    Persinggungan  sisi-sudut (queen contiguity) mendefinisikan W ij = 1 untuk entity yang  bersisian (common side) atau titik sudutnya (common vertex) bertemu  dengan  region  yang  menjadi perhatian,  W ij =  0  untuk  region  lainnya. Berikut  adalah  adalah  ilustrasi  dari pembobotan sisi-sudut queen contiguity :
C B C B A B C B C

## Gambar 3. Quenn Contiguity
Bobot  yang  yang  memiliki  nilai  1 untuk  unit  spasial  A  seperti  gambar  3 adalah daerah B dan C sedangkan daerah
yang  lain  0.  Berikut  adalah  konektivitas wilayah  kabupaten  /  kota  di  Jawa  Timur dengan menggunakan bobot persinggungan sisi-sudut queen contiguity :
Gambar 4. Grafik conectivity dari matrik bobot queen contiguity
Gambar 4 dapat diketahui konektivitas Kabupaten  /  kota  di  Jawa  Timur  dengan menggunakan matrik bobot queen contiguity . Kabupaten / Kota  yang hanya mempunyai 1 tetangga ada 8 daerah yaitu Kab  Bangkalan,  Sumenep,  Kota  Kediri,
Kota Blitar, Kota Malang, Kota Probolinggo,  Kota  Pasuruan  dan  Kota Mojokerto.  Daerah  yang  memiliki  2 sampai  4  tetangga  masing-masing  ada  6
Kabupaten/Kota  dan  yang  terbanyak contiguity -nya adalah Kabupaten Malang dengan 9 tetangga.
b. Analisis Moran’s I (Global Moran’s Index) Morans’I digunakan untuk mengukur
dependensi  spasial  atau  autokorelasi spasial (spatial  autocorrelation) suatu variabel  antar  amatan  atau  lokasi. Analisis ini menyajikan suatu pengukuran tunggal untuk suatu atribut di suatu  wilayah  secara  keseluruhuan. Nilai Global Moran’s  Index  (I) > 0 menunjukkan  bahwa  terjadi autokorelasi spasial  yang  bernilai  positif,  artinya bahwa  pola  data  membentuk  kelompok (cluster) .  Sedangkan  jika  diketahui  nilai Global  Moran’s  Index  (  I  ) =  0,  maka dikatakan  tidak  terjadi autokorelasi spasial dan untuk Global Moran’s Index ( I ) < 0 nilai autokorelasi bernilai negatif, hal  ini  berarti  pola  berpencar  ( disperse) . Hipotesis dan Statistik uji yang
digunakan  dalam  pengujian  dependensi spasial  atau  autokorelasi  spasial (spatial autocorrelation) adalah  sebagai  berikut [10] :
H 0 : I  =  0 (tidak  terjadi  autokorelasi spasial  / spatial  autocorrelation antar lokasi)
H 1 : I ≠ 0 (terjadi  autokorelasi  spasial  / spatial autocorrelation antar lokasi) Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui hasil Global  Moran’s  Index untuk indikator  indeks  kesehatan,  nilai  dari probabilitas  atau  p_value Moran’s  I IPKM (Y), Indeks Kesehatan Balita (X1),
Indeks  Kesehatan  Reproduksi  (X2),
Indeks  Perilaku  Kesehatan  (X4),  Indeks Penyakit  Tidak  Menular  (X5),  Indeks Penyakit Menular (X6), Indeks Kesehatan  Lingkungan  (X7)  lebih  kecil dari  α  =  0,05,  sehingga  tolak  H 0 artinya ada  autokorelasi  antar  lokasi  secara keseluruhan.  Sedangkan  untuk  indikator kesehatan  Indeks  Pelayanan  Kesehatan (X3)  tidak  signifikan  atau  tidak  terjadi autokorelasi  spasial  antar  lokasi  karena probabilitas atau p_value Moran’s I lebih besar  dari  α  =  0,05. Global  Moran’s
Index untuk  IPKM  (Y)  dan  Indeks
Kesehatan Balita (X1) diketahui memiliki autokorelasi positif dengan nilai morans’i  yang  mendekati  0,5,  hal  ini berarti bahwa  pola  data IPKM  (Y)  dan Indeks Kesehatan Balita (X1) membentuk kelompok (cluster). Demikian halnya untuk indikator kesehatan Indeks  Penyakit  Menular  (X6) dan  Indeks  Kesehatan  Lingkungan  (X7) juga  membentuk  kelompok (cluster) dengan  autokorelasi  positif,  dengan  nilai morans’i  yang  mendekati  0,5  dan  >  0,5. Sedangkan  indikator  kesehatan  Indeks Kesehatan  Reproduksi  (X2),  Indeks Perilaku  Kesehatan  (X4)  dan  Indeks Penyakit  Tidak  Menular  (X5)  memiliki autokorelasi  positif  yang  lemah  dalam membntuk pola data berkelompok (cluster) .
Tabel 2. Hasil Global Morans’I No Indeks Indikator Kesehatan Nilai Moran's I ( I ) P_Value Keputusan 1 IPKM (Y) 0,4653 0,001 Tolak H 0 2 Indeks Kesehatan Balita (X1) 0,4792 0,002 Tolak H 0 3 Indeks Kesehatan Reproduksi (X2) 0,2806 0,015 Tolak H 0 4 Indeks Pelayanan Kesehatan (X3) 0,0047 0,358 Gagal Tolak H 0 5 Indeks Perilaku Kesehatan (X4) 0,2172 0,044 Tolak H 0 6 Indeks Penyakit Tidak Menular (X5) 0,2622 0,023 Tolak H 0 7 Indeks Penyakit Menular (X6) 0,5314 0,001 Tolak H 0 8 Indeks Kesehatan Lingkungan (X7) 0,4033 0,002 Tolak H 0

## Local  Indicator  of  Spatial  Association (LISA)
Local Indicator of Spatial Association (LISA)  menyajikan  autokorelasi  spasial disetiap  wilayah  pada  suatu  variabel, dimana dapat mengukur hubungan spasial  untuk  setiap  lokasi  atau  korelasi dengan  setiap  nilai  yang  berdekatan. Pada tahapan ini analisis Local Indicator of  Spatial  Association (LISA)  disajikan untuk  variabel  pada  indikator  kesehatan dengan  tingkat  signifikansi  yang  paling
signifikan  dan  memiliki  nilai global goran’s  index yang  cukup  besar.  Pada hasil  analisis  table  3.2  dapat  diketahui bahwa  indikator  komposit  kesehatan yang memiliki nilai global goran’s index yang  cukup  besar  adalah indikator kesehatan Indeks Penyakit Menular (X6). Berikut  disajikan  signifikansi Local Indicator  of  Spatial  Association (LISA) untuk indikator kesehatan Indeks Penyakit Menular (X6).
Gambar 5. Hasil Local Indicator of Spatial Association (LISA)
Gambar 6. Hasil analisis kuadran Local
Berdasarkan  hasil  pengujian  LISA  pada gambar  5  di  atas  menunjukkan  bahwa terdapat  6  kabupaten  /  kota  yang memiliki dependensi spasial dalam
indikator  kesehatan Indeks  Penyakit Menular (X6) dengan tingkat kepercayaan  95  persen,  yaitu  kabupaten sumenep, kabupaten pamekasan,
kabupaten  jombang,  kabupaten  magetan, kabupaten pacitan dan kabupaten
trenggalek.  Dengan  demikian,  Wilayah- wilayah  tersebut  memiliki  keterkaitan spasial  dengan  wilayah  terdekatnya dalam hal  Indeks Penyakit Menular (X6) antar wilayah kab/kota di Jawa Timur.
Berdasarkan  pada  gambar  6  dapat diketahui kabupaten / kota yang mengelompok dan memiliki karakteristik Indeks Penyakit Menular (X6) tinggi atau terletak pada kuadran High-High , diantaranya  adalah  kabupaten  nganjuk, kabupaten  madiun,  kabupaten  magetan, kabupaten ponorogo,
kabupaten trenggalek,  kabupaten  tulungagung  dan kabupaten pacitan. Sedangkan kabupaten /kota  yang  mengelompok  dan  memiliki karakteristik  Indeks  Penyakit  Menular (X6)  rendah  atau  terletak  pada  kuadran Low-Low, diantaranya  adalah  kabupaten pamekasan  dan  kabupaten  sumenep, kabupaten  probolinggo  juga  termasuk dengan  wilayah  dengan  karakteristik Indeks  Penyakit  Menular  (X6)  rendah atau  terletak  pada  kuadran Low-Low, akan  tetapi  secara  geografis  tidak berdekatan.  Hal  tersebut  dikarenakan bahwa  kabupaten  probolinggo  memiliki karakteristik  nilai  IPKM  yang  masih rendah,  seperti  pada  daerah  /  wilayah  di kabupaten pamekasan dan sumenep.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  data IPKM  di  Kabupaten  /  Kota  Jawa  Timur Tahun  2013,  maka  dapat  disimpulkan sebagai  berikut  :    IPKM  (Y),  Indeks Kesehatan Balita (X1), Indeks Kesehatan
Reproduksi (X2), Indeks Perilaku Kesehatan  (X4),  Indeks  Penyakit  Tidak Menular  (X5),  Indeks  Penyakit  Menular (X6)  dan  Indeks  Kesehatan  Lingkungan
(X7) lebih kecil dari α = 0,05, artinya ada autokorelasi antar lokasi secara keseluruhan.  Indikator  kesehatan  Indeks Pelayanan Kesehatan (X3) tidak signifikan  atau  tidak  terjadi  autokorelasi spasial  antar  lokasi  karena  probabilitas
atau p_value Moran’s I lebih besar dari α =  0,05.  Hasil  analisis Local  Indicator  of Spatial Association (LISA) untuk indikator  kesehatan Indeks  Penyakit Menular  (X6),  kabupaten  /  kota  yang mengelompok dan memiliki karakteristik Indeks Penyakit Menular (X6) tinggi atau terletak pada kuadran High-High , diantaranya  adalah  kabupaten  nganjuk, kabupaten  madiun,  kabupaten  magetan, kabupaten ponorogo,
kabupaten trenggalek,  kabupaten  tulungagung  dan kabupaten  pacitan  dan  kabupaten  /  kota yang mengelompok dan memiliki karakteristik  Indeks  Penyakit  Menular (X6)  rendah  atau  terletak  pada  kuadran Low-Low, diantaranya  adalah  kabupaten pamekasan  dan  kabupaten  sumenep, kabupaten probolinggo.

## SARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian selanjutnya
adalah pengembangan  eksplorasi  data  spasial dengan  menggunakan  pengujian  statistik
Local  G  Cluster dan Local  Geary Cluster .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmadi.,  K.,  A.,  dan  Zahrani.,  A.,  A, 2013, Spatial  Autocorrelation  of Cancer  Incidence  in  Saudi  Arabia , Int.  J.  Environ.  Res.  Public Health , 10 (12), 7207-7228.
[2]  Anselin,  L.,  1994, Local  Indicators  of Spatial Association- LISA, Research Paper 9331 : 1-25. [3]  Anselin,  L.,  1998,  Exploratory  Spatial Data Analysis In A Geocomputational Environment, Pp.77-94 .
[4]  Anselin,  L.,  dkk.,  2000, Spatial  Analysis Of  Crime.  Crimminal  Justice  4 :
213-262.
[5] Anselin, L., 2005 , Exploring Spatial Data With  Geoda  :  A  Workbook.
Urbana-Champaign:Center For Spatially Integrated Social Science. [6]Amelia.,  dkk.,  2013,  Pendekatan  Metode Geographically  Weighted  Ordinal Logistic Regression (GWOLR) Menggunakan Metode Semiparametric (S-GWOLR) (Studi  Kasus  Data  IPKM  Jawa Timur Tahun 2009), Jurusan Matematika,  FMIPA,  Universitas Brawijaya. [7]  Anamzui-Ya.,  (2012), Spatial  Analysis And  Mapping  Of  Cholera  causing Factors  In  Kumasi  Ghana ,  Thesis, Faculty Of Geo-information Science  And  Earth  Observation, University of Twente, Netherlands. [8] Hipp., J.A dan Chalise., N, 2015, Spatial
Analysis and Correlates of County-
Level  Diabetes  Prevalence,  2009  – 2010, Vol.  12,  Center  for  Disease Control and Prevention . [9] Kementerian Kesehatan RI., 2014, Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat 2013 , Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Jakarta.
[10]Lee,  J.  dan  Wong,  D.  W.  S.  2001,
Statistical  Analysis  with  Arcview GIS ,  John  Wiley  and  Sons,  New
York.
[11]LeSage,  J.P,  1999, The  Theory  and Practice  of  Spatial  Econometrics , Departement of Economics University of Toledo. [12]  Mahanaim.,  2012, Pemodelan  Pola Spasial  Daerah  Rawan  Miskin dilihat  dari  PDRB,  IPM,  Jumlah Pengangguran,  Jumlah  Penduduk,
Tingkat  Kemiskinan  Provinsi  Jawa
Tengah  2005-2009 ,Tugas  Akhir  : Universitas  Kristen  Satya  Wacana, Salatiga, Jawa Tengah.
[13]Rodhiyah.,  S.L ., 2015, Aplikasi  Metode
Moran’s  I  Dan  Getis  Ord  G  Pada Pengujian Autokorelasi Spasial Untuk Data IPM (Indeks Pembangunan  Manusia)  Di  Jawa Timur , Vol. 3, No. 5.
[14]Susanti.,  R.,  2013,  Penaksir Fast
Minimum  Covariance  Determinan (FAST-MCD) Pada Analisis Diskriminan  Yang  Mengandung Outlier Klasifikasi Daerah Bermasalah Kesehatan di Indonesia Berdasarkan  Indikator  Komposit Penyusun IPKM (Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat),  Tesis  :  Universitas Airlangga, Surabaya. [15]Tobler,  W.R.,  1970, A  computer  movie simulating  urban  growth  in  the Detroit region . Economic Geography 46, 234–240. [16]Tjandrarini., D., H., 2012, Pengembangan  alternatif  model indeks  Pembangunan  Kesehatan Masyarakat ,  Disertasi  :  Fakultas Kesehatan  Masyarakat,  Universitas Indonesia, Jakarta.