## Determinan Kematian Ibu di Jawa Timur Tahun 2020: Analisis Geographically
Weighted Regression (GWR)
Determinant of Maternal Mortality in East Java in 2020: Analysis Geographically Weighted Regression (GWR)
Joko Ade Nursiyono 1 , Marfuah Apriyani 1
1 Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur, Indonesia (email korespondensi joko.ade@bps.go.id, no HP: 081244019483)

## ABSTRAK
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  merupakan  salah  satu  indikator  keberhasilan  pembangunan  di bidang kesehatan sekaligus menjadi ukuran keberhasilan Sustainable Development Goals tujuan ketiga. Penelitian  ini  ingin  mengetahui  pengaruh  indeks  pemanfaatan  pangan  dan  jumlah  persalinan  yang dibantu  tenaga  kesehatan  terhadap  jumlah  kematian  ibu  di  Jawa  Timur  tahun  2020  menggunakan pendekatan Geographically  Weighted  Regression (GWR).  Adapun  model  terbaik  yang  dihasilkan penelitian  ini  adalah  GWR  dengan bandwith  Adaptive  Bisquare .  Hasil  uji  parsial  dan  simultan menunjukkan bahwa indeks pemanfaatan pangan dan jumlah tenaga kesehatan yang membantu dalam proses  persalinan  berpengaruh  signifikan  terhadap  angka  kematian  ibu  dengan  model  terbaik  adalah GWR. Nilai R Square dari model GWR sebesar 0,7472. Artinya, proporsi keragaman jumlah kematian ibu  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  indeks  pemanfaatan  pangan  dan  persalinan  ibu  melahirkan  yang dibantu oleh tenaga Kesehatan sebesar 74,72 persen, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model.
Kata kunci : Kematian Ibu, Kesehatan, Regresi Linier Berganda, Geographically Weighted Regression

## ABSTRACT
Maternal Mortality Rate (MMR) is one of the indicators of successful development achievement in the field of health also one of the measures in the Sustainable Development Goals (SDGs) the third goal. This study wants to find out the influence of food utilization index and the number of childbirth process by health workers on maternal mortality in East Java in 2020 used Geographically Weighted Regression  (GWR).  The  best  model  resulted  from  this  study  is  GWR  with  the  band  with  Adaptive Bisquare. Partial and simultaneous test results showed that the index of food utilization and the number of the childbirth process by health workers had a significant effect on maternal mortality with the best model being GWR. The R Square value of the GWR model is 0.7472. That is, the proportion of diversity in  the  number  of  maternal  deaths  can  be  explained  by  the  variable  index  of  food  utilization  and childbirth of birth mothers assisted by health workers by 74.72 percent, but the rest is explained by other variables not included in the model.
Keywords  :  Maternal  Mortality,  Health,  Multiple  Linear  Regression,  Geographically  Weigthed Regression
https://doi.org/10.33860/jik.v16i1.844
Vol.16 No.1 Mei 2022: Hal. 89-97 p-ISSN: 1907-459X  e-ISSN: 2527-7170
Poltekita: Jurnal Ilmu Kesehatan http://jurnal.poltekkespalu.ac.id/index.php/JIK
© 2022 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY SA) license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).

## Original Article

## PENDAHULUAN
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  merupakan salah  satu  indikator  keberhasilan  pencapaian pembangunan di bidang kesehatan.  Selain itu, AKI  menjadi  salah  satu  indikator  dalam Sustainable  Development  Goals (SDGs), khususnya tujuan ketiga yaitu terkait kehidupan  sehat  dan  sejahtera 1 .  Selain  itu, Kementrian Kesehatan juga telah menjabarkan Misi Presiden tahun 2020-2024, salah satunya adalah  menurunkan  angka  kematian  ibu  dan bayi 2 . Angka Kematian Ibu di Indonesia masih cukup tinggi. Data SUPAS 2015 menunjukkan bahwa terdapat 305 kasus kematian ibu setiap 100.000  kelahiran  hidup 1 .  Pada  tahun  yang sama,  di  Pulau  Jawa  dan  Bali  ada  247  kasus kematian  ibu.  Salah  satu  provinsi  yang memiliki  jumlah  kematian  ibu  masih  cukup tinggi adalah Provinsi Jawa Timur.
SDGs menargetkan pada tahun 2030 angka kematian ibu sebesar 70 per 100.000 kelahiran hidup 1 .    Data  terbaru  dari  Dinas  Kesehatan Provinsi  Jawa  Timur,  menunjukkan  bahwa angka kematian ibu di Jawa Timur tahun 2020 mencapai 98,39 per 100.000 kelahiran hidup 3 . Angka ini meningkat jika dibandingkan tahun sebelumnya yang mencapai 89,81 per 100.000 kelahiran  hidup.  Pada  tahun  2020,  Kabupaten Jember menjadi kabupaten/kota di Jawa Timur yang  memiliki  angka  kematian  ibu  paling tinggi  yaitu  sebesar  173,53  per  100.000 kelahiran hidup. Sementara itu angka kematian ibu  paling  rendah  adalah  Kota  Madiun  yaitu 40,14  per  100.000  kelahiran  hidup 3 .  Faktor penyebab kematian ibu di Jawa Timur bisa jadi berbeda-beda  antar  wilayah  dikarenakan adanya  faktor  geografis/spasial.  Salah  satu metode  statistik  yang  mempertimbangkan faktor spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR).
Menurut  Fadli  dkk  (2018),  dengan menggunakan  analisis  GWR  diperoleh  model yang  berbeda-beda  untuk  setiap  wilayah, namun memiliki kemiripan variabel bebas yang signifikan  pada  beberapa  wilayah  yang berdekatan.  Selain  itu,  dalam  penelitiannya salah  satu  variabel  yang  memiliki  pengaruh terhadap  kematian  ibu  adalah  adanya  tenaga kesehatan  yang  membantu  proses  persalinan 4 . Begitu juga menurut Pertiwi dkk (2021), lebih dari  50  persen  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur persalinan  ibu  hamil  sudah  ditangani  oleh bidan 5 .  Jumlah  kematian  ibu  di  Jawa  Timur memiliki pola menyebar dan model Geographically  Weighted  Poisson  Regression
(GWPR)  menghasilkan  bentuk  model  yang berbeda-beda pada tiap kabupeten/kota 6 . Pada ibu hamil yang menderita kekurangan energi kronis mempunyai resiko kematian ibu mendadak  pada  masa  perinatal  atau  risiko melahirkan  bayi  dengan  berat  lahir  rendah 7 . Pada  tahun  2015,  Pemerintah  menerbitkan Peraturan  Pemerintah  No  17  tahun  2015 tentang Ketahanan Pangan dan Gizi. Peraturan ini  mengaitkan  peningkatan  gizi  dengan diversifikasi pangan dan memberikan prioritas lebih besar pada peningkatan gizi ibu hamil, ibu menyusui, bayi, balita dan kelompok beresiko lainnya 8 .  Gizi,  morbiditas  (angka  kesakitan), dan mortalitas (angka kematian) mencerminkan sebuah permasalahan kompleks dari berbagai faktor termasuk ketersediaan dan akses terhadap pangan bergizi, penggunaan zat- zat  bergizi  makanan  oleh  tubuh,  penyakit  dan kesehatan  lingkungan,  kesehatan  masyarakat, serta status kesehatan individu 9 .
Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  salah  satu provinsi besar di Jawa ternyata masih memiliki angka  kematian  ibu  yang  cukup  tinggi. Semenjak pandemic Covid-19, angka kematian ibu  mengalami  peningkatan 10 .  Sementara  itu, berdasarkan data Susenas 2020 terdapat sekitar 98,06  persen  wanita  umur  15-49  tahun melahirkan dibantu oleh tenaga kesehatan 11 . Dengan melihat kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah indeks pemanfaatan  pangan  dan  jumlah  persalinan yang  dibantu  oleh  tenaga  kesehatan  memiliki pengaruh terhadap angka kematian ibu di Jawa Timur Tahun 2020 secara spasial.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian kuantitatif yang melibatkan data cross section .
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Jumlah  Kematian  Ibu  (y),  sedangkan  variabel independennya  adalah  indeks  pemanfaatan pangan (x 1 ) dan jumlah kejadian persalinan ibu dibantu oleh tenaga kesehatan (x 2 ). Data jumlah kematian ibu dan jumlah persalinan ibu dibantu tenaga kesehatan diperoleh dari Dinas Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur 3 .  Sedangkan data  indeks  pemanfaatan  pangan  berasal  dari BPK Pertanian 12 .

## Dependensi Spasial
Anselin  (1988)  dalam  Yuhan  dan  Jeffry (2017) menyebut terdapat dua efek spasial dari informasi  lokasi,  yakni  ketergantungan  spasial dan  heterogensitas  spasial 13 .  Efek  spasial
(autokorelasi spasi) merupakan kondisi adanya korelasi  suatu  variabel  dengan  dirinya  sendiri berdasarkan ruang (wilayah). Artinya, variabel tertentu  dipengaruhi  oleh  variabel  itu  sendiri pada wilayah lain yang berdekatan (bertetangga)  dengan  asumsi  pengamatan independen.
Ukuran melihat dependensi spasial penelitian ini terlihat dari nilai Moran’s I dan p- value -nya. Jika nilai p-value Moran’s I < 0,10, maka  disimpulkan  adanya  dependensi  spasial signifikan.  Nilai  Moran’s  I  yang  positif  dan signifikan  diartikan  bahwa  tingginya  jumlah kematian ibu suatu wilayah memberi pengaruh signifikan terhadap tingginya jumlah kematian ibu  wilayah  sekitarnya  (yang  berdekatan)  dan demikian pula sebaliknya.

## Heterogenitas Spasial
Untuk melihat ada tidaknya heterogenitas  spasial  adalah  dengan  melihat hasil uji asumsi homoskedastisitas (uji Breush- Pagan) dengan statistik uji sebagai berikut:
𝐵𝑃 = 𝑓 𝑇 𝑍(𝑍 𝑇 𝑍) −1 𝑍 𝑇 𝑓 2 ~𝜒 𝑝 2 (2)
dengan nilai pada elemen vector 𝑓 𝑇 diperoleh dari 𝑓 = 𝑒 𝑖 2 𝜎 2 − 1 . Nilai dari 𝑒 𝑖 2 merupakan least square residual  amatan  ke- i . 𝑍 merupakan matriks  normal  standar  ordo 𝑛 𝑥 (𝑝 + 1) . Kriteria  penolakan  uji  ini  dilihat  dari  nilai p- value .  Jika  nilai p-value <  0,10  maka  terjadi pelanggaran homoskedastisitas sekaligus terdapat  heterogenitas  spasial.  Heterogenitas spasial  inilah  yang  menyebabkan  estimasi regresi linier tidak akurat 14 . Oleh karena itulah digunakan  model Geographically  Weighted Regression (GWR).

## Geographically Weighted Regression (GWR)
Geographically Weighted Regression (GWR)  merupakan  salah  satu  model  spasial yang  banyak  digunakan  saat  ini.  Menurut Rahman  (2021),  GWR  merupakan  metode analisis spasial untuk menganalisis keragaman spasial  dengan  pembobot  jarak  setiap  lokasi pengamatan 15 .
GWR umumnya digunakan untuk
mengeskplorasi nonstationer spasial dan didefinisikan sebagai sifat dan hubungan yang signifikan  antar  variabel  pada  lokasi  satu  ke lokasi lainnya. Adapun model GWR penelitian ini dirumuskan sebagai berikut 16 :
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + ∑ 𝛽 𝑘 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑥 𝑖𝑘 + 𝜀 𝑖 ; 𝑖  = 1,2, … , 𝑛 𝑝 𝑘=1 (3)
dengan 𝑦 𝑖 adalah  nilai  observasi  variabel dependen  ke- i , 𝑥 𝑖𝑘 adalah  nilai  observasi variabel  independen k (indeks  pemanfaatan pangan  dan  jumlah  persalinan  ibu  melahirkan yang  dibantu  oleh  tenaga  kesehatan)  pada pengamatan  ke- i , 𝛽 adalah  koefisien  regresi, dan (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) merupakan titik koordinat ( longitude dan latitude )  lokasi i ,  serta 𝜀 𝑖 merupakan error ke- i . Bentuk error 𝜀 𝑖 , 𝜀 2 , … , 𝜀 𝑛 diasumsikan independen, identik dan mengikuti distribusi  normal  dengan  rata-rata  nol  dan varian konstan (𝜀 𝑖 ∼ 𝑖𝑖𝑑 𝑁(0, 𝜎 2 ) .
Metode  untuk  mengestimasi  parameter model  GWR  menggunakan  kuadrat  kecil terboboti  ( Weigthed  Least  Square )  secara berbeda pada setiap lokasi pengamatan dengan notasi ∑ 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝜀 𝑖 2 .  Sedangkan  pembobot spasial (𝑊) diperoleh  dari  informasi  jarak ketertetanggaan ( neighborhood ) antar lokasi.

## Pemilihan Bobot Optimum
Pemilihan  bobot  optimum  merupakan langkah  awal  pemodelan  GWR.  Dengan menggunakan informasi letak geografis berupa longitude dan latitude setiap wilayah, kemudian ditentukan jarak euclidian wilayah yang saling bertetangga secara berurutan sebagai pembobot ( weighted ) dari model GWR.
Menurut  Hapsery  dan  Dea  (2021), terdapat  beberapa  fungsi  kernel  yang  dapat membantu  dalam  pemilihan  bobot  optimum, yaitu Gussian dan Bisquare yang  masing- masing memiliki cabang fungsi fixed bandwith dan adaptive  bandwith 17 . Bandwith yang semakin besar menunjukkan nilai varians yang semakin kecil oleh karena jumlah pengamatan dengan  radius  ( b )  semakin  meningkat,  dan sebaliknya.  Secara  matematis,  pembobot spasial tersebut dituliskan sebagai berikut:
Fungsi Fixed Kernel Gaussian
𝑤 𝑗 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 𝑑 𝑖𝑗 ℎ ) 2 ) (4)
Fungsi Adaptive Kernel Gaussian
𝑤 𝑗 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 𝑑 𝑖𝑗 ℎ 𝑖 ) 2 ) (5)
Fungsi Fixed Kernel Bisquare
𝑤 𝑗 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = { 0 ;untuk 𝑑 𝑖𝑗 >ℎ (1−( 𝑑𝑖𝑗 ℎ ) 3 ) 3 ;untuk 𝑑 𝑖𝑗 ≤ℎ (6)
Fungsi Adaptive Kernel Bisquare
𝑤 𝑗 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) = { 0 ;untuk 𝑑 𝑖𝑗 >ℎ (1−( 𝑑𝑖𝑗 ℎ𝑖 ) 3 ) 3 ;untuk 𝑑 𝑖𝑗 ≤ℎ (7)
dengan 𝑑 𝑖𝑗 = √(𝑢 𝑖 − 𝑢 𝑗 ) 2 + (𝑣 𝑖 − 𝑣 𝑗 ) 2
merupakan  rumus  jarak euclidian untuk mendapatkan  nilai  parameter  antar  lokasi amatan satu dengan lainnya. Dengan menggunakan  paket  program  R  Studio  versi 4.0.3,  penghitungan bandwith ( h )  optimum dilakukan  secara  otomatis  untuk  mendapatkan nilai Cross Validation (CV) terkecil 18 . Formulasi  CV  secara  matematis  dituliskan sebagai berikut:
𝐶𝑉(ℎ) = ∑(𝑦 𝑖 − 𝑦̂ ≠𝑖 (ℎ)) 2 𝑛 𝑖=1 (8)

## Kriteria Pemilihan Model
Dalam  memilih  model,  beberapa beberapa ukuran yang dapat digunakan adalah nilai R Square dan Akaike Information Criteria (AIC). Nilai R Square yang tinggi dan AIC yang rendah  menunjukkan  model  yang  digunakan lebih baik dibandingkan model lainnya 17 .

## Metode Analisis
Metode  penelitian  ini  menggunakan  dua cara,  yaitu  deskriptif  dan  inferensia.  Analisis dekkriptif digunakan untuk memberi gambaran umum  mengenai  variabel,  terutama  variabel terikat 19 .  Analisis  inferensia  penelitian  ini menggunakan model Geographically Weighted Regression (GWR)  dengan  tahapan  sebagai berikut:
1. Menguji dependensi spasial dengan melihat nilai Moran’s I;
2. Menguji adanya heteroskedastisitas spasial dengan uji Breush-Pagan (BP);
3. Menentukan bandwith optimum;
4. Melakukan  estimasi  parameter  GWR Global;
5. Melakukan uji kesesuaian model ( goodness of  fit  model )  model  GWR  terhadap  model regresi linier berganda;
6. Melakukan  perbandingan  model  antara GWR  Global  dengan  regresi  linier berganda;
7. Mengestimasi  model  GWR  lokal  setiap wilayah pengamatan;
8. Melakukan visualisasi spasial.

## HASIL
Hal  pertama  yang  dilakukan  dalam menyusun  permodelan  GWR  adalah  menguji dependensi  spasial  yang  dilakukan  dengan melihat efek spasial (autokorelasi spasial). Pada gambar  1  terlihat  nilai p-value <  0,10,  hal  ini menandakan terdapat dependensi spasial signifikan.  Selain  itu,  nilai  Moran’s  I  yang positif  dan  juga  signifikan  dapat  diartikan bahwa tingginya jumlah kematian ibu di suatu wilayah memberi pengaruh signifikan terhadap jumlah  kematian  ibu  di  wilayah  sekitarnya (yang berdekatan).

## Gambar 1. Visualisasi Moran’s I
Untuk melihat ada tidaknya heterogenitas spasial dilakukan dengan melakukan  uji Breusch-Pagan .  Nilai p-value dari  uji Breusch  Pagan <  0,10  (  p  =  0,004) sehingga  dapat  disimpulkan  dalam  penelitian ini terdapat heteroskedastisitas spasial. Dengan melihat  hasil  uji  dependensi  spasial  yang signifkan  serta  adanya  heteroskedastisitas, maka  penelitian  ini  akan  dilanjutkan  dengan menggunakan permodelan GWR. Tahap selanjutnya dalam menyusun permodelan GWR adalah menentukan bandwith optimum dengan nilai CV yang terkecil.
Tabel 1. Nilai Bandwith dan CV menurut Fungsi Kernel Fungsi Kernel Nilai Bandwith CV Fixed Gaussian 0,7481932 2.382,878 Adaptive Gaussian 0,1315899 2.196,766 Fixed Bisquare 2,113127 2.432,431 Adaptive Bisquare 0,6474701 2.183,995
Tabel  1  dapat  diketahui  jika  bandwith
optimum  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Adaptive Bisquare karena memiliki nilai CV paling kecil diantara fungsi kernel lainnya. Model  GWR  merupakan  pengembangan  lebih lanjut dari model regresi.
Tabel 2. Nilai Parameter Model Var. Min Med Max Parameter global Intersep 3,529 12,361  79,232  28,913 x 2 0,529 0,689 1,350      0,791 x 1 -1,216 -0,102 0,016 -0,353
Berdasarkan  tabel  2,  dapat  dilihat kisaran  nilai  penduga  parameter  model  GWR. Penduga parameter di atas tidak berlaku secara global  karena  terdapat  pembobot  sehingga menyebabkan  penduga  parameter  pada  setiap kabupaten/kota berbeda. Nilai penduga variabel x 2 berada  pada  kisaran  0,529  dan  maksimum 1,350,  hal  ini  berarti  variabel  persalinan  ibu melahirkan yang dibantu oleh tenaga kesehatan memengaruhi  jumlah  kematian  ibu  di  Jawa Timur dengan kisaran penduga antara 0,529 dan 1,350.  Sementara  itu,  variabel  x 1 berada  pada kisaran -1,216 hingga 0,016, hal ini menunjukkan  bahwa  indeks  pemanfaatan pangan  memengaruhi  jumlah  kematian  ibu  di Jawa  Timur  dengan  kisaran  penduga  antara  - 1,216  hingga  0,016.  Variabel  x 1 parameter globalnya  bernilai  negatif,  hal  ini  berarti meningkatnya  pemanfaatan  pangan  akan mengurangi angka kematian ibu di Jawa Timur.

## Tabel 3. Hasil Uji F
Model  DF SS F-value P-value OLS 3 1709,05 GWR Imp 6,699 707,45 GWR Res 28,302  1001,60  2,984 0,0189
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  faktor spasial  berpengaruh  terhadap  kematian  ibu  di Jawa  Timur.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  F hitung  >  F  tabel  =  2,378991  dan  juga  nilai p- value <  0,10,  sehingga  dapat  disimpulkan
bahwa  model  GWR  dapat  menjelaskan  model dengan  lebih  baik  pada  kasus  kematian  ibu  di Jawa  Timur.  Adapun  model  terbaik  terlihat pada tabel 4, bahwa model GWR memberikan nilai R Square terbesar dengan AIC terkecil. R Square sebesar  0,74722  menandakan  bahwa proporsi keragaman jumlah kematian ibu dapat dijelaskan oleh variabel x 1 (indeks pemanfaatan pangan)  dan  variabel  x 2 (persalinan  ibu melahirkan yang dibantu oleh tenaga kesehatan)  sebesar  74,72  persen.  Sedangkan sisanya dijelaskan oleh variable lain.
Tabel 4. Perbandingan Model Global Model R Square AIC Regresi Linier Berganda 0,544 260,4713 GWR 0,74722 239,4853
Setiap  kabupaten/kota  akan  memiliki model  karakteristik  yang  berbeda-beda  antar wilayahnya, sehingga perlu dilakukan pengujian untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi  angka  kematian  ibu  pada  setiap kabupaten/kota di Jawa Timur.
Tabel  5  diketahui  bahwa  variabel  x 2 (persalinan  kehamilan  dibantu  oleh  tenaga kesehatan) tidak signifikan di seluruh kabupaten/kota di Jawa Timur. Untuk variabel x 1 (indeks  pemanfaatan  pangan)  dapat  dilihat dalam  Tabel  5  bahwa  masih  ada  beberapa kabupaten/kota yang signifikan terhadap jumlah  kematian  ibu.  Sebagai  contoh  bentuk permodelan  lokal,  akan  ditampilkan  model GWR dengan pembobot Adaptive Bisquare dari Kabupaten Probolinggo:
y = 0,16 -0,32x 1
Dari  model  yang  terbentuk,  angka kematian  ibu  di  Kabupaten  Probolinggo dipengaruhi  oleh  indeks  pemanfaatan  pangan (x 1 ).  Jumlah  kematian  ibu  akan  berkurang sebesar 0,32 persen apabila indeks pemanfaatan pangan bertambah 1 persen.

## Tabel 5. Variabel signifikan menurut kabupaten/kota
Variabel berpengaruh Kabupaten/Kota x 1 Kab. Malang, Kab. Jember, Kab. Lumajang, Kab.  Banyuwangi, Kab.  Bondowoso,  Kab.  Situbondo,  Kab.  Probolinggo,  Kab Pasuruan, Kab. Pamekasan, Kab. Sampang, Kab. Sumenep, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Pasuruan, Kota Mojokerto
x 2 -
Gambar 2. Visualisasi Wilayah Berdasarkan  Signifikansi Indeks Pemanfaatan Pangan (x 1 ) terhadap Jumlah Kematian Ibu
Gambar 3. Visualisasi Wilayah Berdasarkan  Signifikansi Persalinan Kehamilan Dibantu Tenaga Kesehatan (x 2 ) Terhadap   Jumlah Kematian Ibu

## Gambar 4. Visualisasi Sebaran Nilai R Square Model GWR Lokal Adaptive Bisquare

## Gambar 5. Visualisasi Wilayah Berdasarkan  Jumlah Kematian Ibu
Dengan  tingkat  signifikansi  10  persen, dapat  dilihat  pada    visualisasi  diatas  bahwa semakin  hijau  pekat  maka  variabel  indeks pemanfaatan  pangan  kabupaten/kota  tersebut signifikan  terhadap  jumlah  kematian  ibu. Beberapa  kabupaten  yang  signifikan  sudah disajikan pada tabel 10. Dari visualisasi tersebut dapat  dilihat  juga  bahwa  kabupaten/kota  yang signifikan saling berdekatan (ada aspek spasial) (Gambar  2).  Visualisasi  gambar  menunjukkan bahwa  hampir  seluruh  kabupaten/kota  di  Jawa timur memiliki warna hijau terang yang artinya variabel  x 2 tidak  signifikan  terhadap  jumlah kematian ibu (Gambar 3).  Sementara itu untuk nilai R  square untuk  wilayah  berdekatan cenderung  memiliki  kepekatan  warna  yang hampir sama. Semakin gelap warnanya semakin tinggi  nilai R-square nya.  Dari  gambar  dapat dilihat  apabila R-square Kabupaten  Malang,
Kabupaten Probolinggo, dan beberapa kabupaten/kota  lainnya  dengan  warna  hijau gelap  memiliki R-square diatas  70  persen (Gambar 4). Gambar  5  menunjukkan  bahwa  status jumlah  kematian  ibu  di  Jawa  Timur.  Wilayah dengan  warna  merah  menunjukkan  wilayah dengan  jumlah  kematian  ibu  dibawah  rata-rata jumlah  kematian  ibu  Provinsi  Jawa  Timur, sementara  itu  wilayah  hijau  menunjukkan wilayah  dengan  jumlah  kematian  ibu  di  atas rata-rata Provinsi Jawa Timur. Wilayah-wilayah tersebut  terlihat  bergerombol  dan  cenderung memiliki  kesamaan  dengan  wilayah  yang berdekatan.

## PEMBAHASAN
Pemanfaatan  pangan  merujuk  pada penggunaan  pangan  oleh  rumah  tangga  dan
kemampuan  individu  untuk  menyerap  dan memetabolisme zat gizi 9 . Pemanfaatan pangan untuk  ibu  hamil  memiliki  peran  dalam kelangsungan  hidup  baik  ibu  maupun  calon bayi  yang  dikandung.  Pangan  yang  bergizi sangat dibutuhkan dalam keseharian ibu hamil. Konsumsi  pangan  ibu  pada  saat  hamil  tidak hanya  bahan  pokok  namun  perlu  suplemen pendukung,  misalnya  adalah  tablet  FE 3 (zat besi),  vitamin  A  dan  sebagainya.  Dalam penelitian  ini,  indeks  pemanfaatan  pangan memiliki  pengaruh  terhadap  jumlah  kematian ibu. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ridhawati  dkk  (2021),  ibu  hamil  yang mendapatkan  tablet  FE 3 dapat  memengaruhi angka  kematian  ibu.  Pemberian  tablet  zat  besi pada ibu hamil dapat mengurangi risiko anemia yang  dapat  membahayakan  diri  ibu  hamil maupun calon bayi 20 .
Sementara  itu  variabel  persalinan kehamilan yang dibantu oleh tenaga kesehatan dalam beberapa penelitian sebelumnya dinyatakan berpengaruh terhadap angka kematian  ibu 4 .  Namun  dalam  penelitian  ini, variabel  persalinan  kehamilan  dibantu  oleh tenaga  kesehatan  tidak  berpengaruh  terhadap angka kematian ibu di Jawa Timur. Berdasarkan data Susenas, di Jawa Timur tahun 2020, sudah lebih dari 98 persen persalinan ibu melahirkan dibantu oleh tenaga kesehatan.
Adanya  tenaga  kesehatan  yang  siap membantu  namun  tidak  berpengaruh  dalam mengurangi  jumlah  kematian  ibu  di  Jawa Timur,  mengindikasikan  belum  optimalnya kualitas pelayanan maternal. Hal ini bisa terjadi akibat  adanya  keterlambatan  pengambilan keputusan  untuk  dirujuk  ke  fasyanakes  yang tepat, terlambat sampai ke tempat rujukan, dan terlambat  ditangani  dengan  tepat.    Untuk  itu diperlukan sinergisme dan system rujukan yang kuat  antar  fasyanakes,  termasuk  peningkatan kompetensi SDM pelayanan maternal 2 .

## KESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  yaitu  variabel persalinan kehamilan yang dibantu oleh tenaga medis  tidak  berpengaruh  terhadap  jumlah kematian ibu di semua kabupaten/kota di Jawa Timur.  Untuk  variabel  indeks  pemanfaatan pangan,  ada  beberapa  kabupaten/kota  yang jumlah  kematian  ibunya  dipengaruhi  oleh variabel ini.
Selain itu, untuk penelitian selanjutnya dapat  digunakan  beberapa  variabel  tambahan
dengan  mempertimbangkan  aspek  spasial, misalnya asupan gizi selama kehamilan.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Badan  Pusat  Statistik,  “Indikator  Tujuan
Pembangunan Berkelanjutan (TPB) Indonesia  2018”  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik, 2018.
2. Kementrian  Kesehatan,  “Rencana  Strategis Kementrian  Kesehatan  Tahun  2020-2024” Jakarta: Kementrian Kesehatan, 2020.
3. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur, “Profil  Kesehatan  2020”  Surabaya:  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2021.
4. Fadli,  M.  R.,  Goejantoro,  Rito.,  Wasono. (2018). Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) dengah Fungsi Pembobot Tricube terhadap Angka Kematian Ibu (AKI) di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  Tahun 2015 . Jurnal Eksponensial, 9(1), 11-17.
5. Pertiwi, I. A., dkk (2021) Pemodelan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Angka Kematian Ibu di Jawa Timur Menggunakan
Geographically  Weighted Regression . Jurnal Inferensi, 4(1), 29-35.
6. Qomariyah, Nurul., Purnami, S. W., Pramono,  M.  Setya.  (2013 )  Pemodelan Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Jumlah Kematian  Ibu  di  Jatim  dengan  Pendekatan GWPR  (Geographical  Weighted  Poisson Regression  Ditinjau  dari  Segi  Fasilitas Kesehatan. Jurnal  Sains  dan  Seni  Pomits,
2(2), D-311 - D-316
7. Muliawati, Siti. (2013) Faktor Penyebab Ibu
Hamil  Kurang  Energi  Kronis  di  Puskesmas Sambi Kecamatan Sambi Kabupaten Boyolali
Tahun 2012 . Jurnal INFOKES, 3(3), 40-50
8. PP  No  17  Tahun  2015  tentang  Ketahanan Pangan dan Gizi. Diperoleh dari https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/55 81 diakses pada 31 Desember 2021.
9. BKP  Pertanian.  (2018).  Peta  Ketahanan  dan Kerentanan  Pangan  2018.  Diperoleh  dari http://bkp.pertanian.go.id/storage/app/media/ Pusat%20Ketersediaan/Bidang%20Ketersedi aan/peta-ketahanan-kerentanan-pangan-
2018.pdf diakses pada 30 Desember 2021.
10. Republika.co.id, dari https://republika.co.id/berita/r5hh92485/angk a-kematian-ibu-di-jatim-meningkat-selama- pandemi-covid-19, diperoleh pada 10 Januari 2022.
11. Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Timur, “Provinsi  Jawa  Timur  Dalam  Angka  2021” Surabaya:  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi
Jawa Timur, 2021. 12. BKP  Pertanian.  (2020).  Indeks  Ketahanan Pangan 2020. Diperoleh dari http://bkp.pertanian.go.id/storage/app/media/
2021/ikp-2020-20210120fix.pdf diakses pada
30 Desember 2021.
13. Yuhan,  Risni  Julaeni  dan  Jeffry  Raja  H.S. (2017).  Metode  Geographically  Weigthed Regression  pada  Karakteristik  Penduduk Hampir  Miskin  di  Kabupaten/Kota  Pulau
Jawa. Jurnal  Ilmiah  WIDYA  Eksakta,  1(1), 41-47.
14. Nursiyono,  Joko  Ade  dan  Pray  H.  Nadeak. (2016). Setetes Ilmu Regresi Linier . Malang: Media Nusa Creative.
15. Rahman,  Aqilah  Salsabila.  (2021). Estimasi Robust Geographically Weighted Regression dengan  Metode  Least  Absolute  Deviation . [Tesis]. Makassar: Universitas Hasanuddin.
16. Fotheringham,  A.  S.  Brunson,  C.,  dan Charlton, M. (2002). Geographically
Weighted  Regression:  The  Analysis  of Spatial Varying Relationships.
17. Hapsery,  Alfisyahrina  dan  Dea  T.  (2021).
Aplikasi Geographically Weighted Regression  (GWR)  untuk  Pemetaan  Faktor yang Memengaruhi Indeks Aktivitas Literasi
Membaca  di  Indonesia. Jurnal  Riset  dan Aplikasi Matematika, vol. 5(2), 80-91 .
18. Nurpadilah,  W.,  I  Made  Sumertajaya,  dan Muhammad  Nur  A.  (2021). Geographically Weigthed  Regression  with  Kernel  Weigthed
Function  on  Poverty  Cases  in  West  Java Province . Indonesian  Journal  of  Statistics and Its Application, vol. 5(1), 173-181 .
19. Sulistyono  dan  Wiwik  Sulistyowati.  (2017). Peramalan Produksi dengan Metode Regresi
Linier Berganda . Jurnal Prozima, 1(2), 82-89
20. Ridhawati.,  Suyitno.,  Wasono.(2021)  Model
Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) dengan Fungsi Pembobot Adaptive Gaussian (Studi Kasus: Angka Kematian Ibu
(AKI) di 24 Kab/Kot Kalimantan Timur dan Kalimantan  Barat  Tahun  2017).  Jurnal EKSPONENSIAL, 12(2), 143-152