## PERAMALAN DAN ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR PENGGERAKAN LINI LAPANGAN DALAM MENINGKATKAN PESERTA KB AKTIF MKJP

## Istiqomatul Fajriyah Yuliati
Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional
E-mail : Istiqomatul.fy@bkkbn.go.id

## ABSTRAK
Angka  pemakaian  KB  Metode  Kontrasepsi  Jangka  Panjang  (MKJP)  merupakan  salah  satu indikator pada Sustainable Development Goals (SDGs) Tujuan 3 “Menjamin Kehidupan yang Sehat dan Meningkatkan Kesejahteraan Seluruh Penduduk Semua Usia” yang harus dikerjakan oleh  pemerintah  melalui  BKKBN.  Pencapaian  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP  selalu tercapai pada tahun 2015 sampai dengan 2019, namun pada tahun 2020 tidak tercapai . Tujuan penelitian  adalah  meramalkan  jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP  dua  tahun  ke  depan  dan mengidentifikasi  faktor  penggerakan  lini  lapangan  yang  berhubungan  dengan  jumlah  peserta KB  aktif  MKJP.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  laporan bulanan  Pengendalian  Lapangan  dan  Pelayanan  Kontrasepsi  Statistik  Rutin  BKKBN  periode Januari  2015  sampai  dengan  Desember  2020.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk peramalan adalah data capaian jumlah peserta KB aktif MKJP di Indonesia. Sedangkan, variabel penelitian untuk analisis korelasi terdiri dari jumlah peserta KB aktif MKJP, jumlah Pasangan  Usia  Subur  (PUS),  jumlah  Penyuluh  KB  (PKB)/Petugas  Lapangan  KB  (PLKB), jumlah Pembantu Pembina Keluarga Berencana Desa (PPKBD), jumlah Sub PPKBD, jumlah Bina  Keluarga  Balita  (BKB),  jumlah  Bina  Keluarga  Remaja  (BKR),  jumlah  Bina  Keluarga Lansia  (BKL),  jumlah  tempat  pelayanan  KB,  frekuensi  Mobil  Unit  Penerangan  KB  (MUPEN KB), frekuensi penyuluhan KB oleh PKB/PLKB, frekuensi Komunikasi, Informasi, dan Edukasi (KIE) menggunakan KIE Kit, dan jumlah tokoh masyarakat/tokoh agama/tokoh adat yang aktif melakukan  KIE  KB.  Analisis  data  dilakukan  dengan  statistik  deskriptif,  pemodelan Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  untuk  peramalan,  dan  uji  korelasi  untuk analisis hubungan. Hasil analisis diperoleh perbandingan hasil peramalan jumlah peserta KB aktif MKJP dengan target PPM-PA MKJP menunjukan target tahun 2021 dan 2022 tercapai, kecuali dalam keadaan pesimis untuk target PPM-PA MKJP pada tahun 2022 tidak tercapai. Sedangkan,  perbandingan  hasil  peramalan  kesertaan  KB  MKJP  dengan  target  persentase peserta  KB  aktif  MKJP  menunjukan  bahwa  capaian  tahun  2021  dan  2022  tidak  tercapai  jika dibandingkan  target  pada  Rencana  Strategis.  Selanjutnya,  faktor  penggerakan  lini  lapangan menunjukan hubungan yang signifikan dan searah dengan kesertaan KB MKJP, artinya bahwa semakin banyak kegiatan penggerakan lini lapangan yang dilakukan maka akan meningkatkan kesertaan KB MKJP.
Kata kunci : Peserta KB Aktif MKJP, Penggerakan Lini Lapangan, Peramalan, Korelasi.

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  dengan jumlah penduduk ke empat terbesar di dunia setelah  Tiongkok,  India,  dan  Amerika Serikat, yaitu sebesar 270,2 juta jiwa dengan laju  pertumbuhan  penduduk  sebesar  1,25 persen  (BPS,  2021).  Selanjutnya,  jumlah penduduk  beberapa  tahun  ke  depan diprediksi terus bertambah dan diperkirakan akan  terjadi  ledakan  penduduk  pada  tahun 2030. Tingginya pertumbuhan penduduk ini terjadi  karena  masih  tingginya  angka fertilitas total atau Total Fertility Rate (TFR) di  Indonesia,  yaitu  2,4  anak  per  wanita (BKKBN,  Kemenkes,  dan  BPS,  2018), artinya seorang wanita di Indonesia rata-rata melahirkan 2-3 anak selama masa hidupnya. TFR  tersebut  belum  bisa  diturunkan  oleh sesuai  yang  ditargetkan  pada  Rencana
Strategis Badan Kependudukan dan
Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN) tahun  2020-2024,  yaitu  target  2021  sebesar 2.24 anak per wanita.
Salah  satu  upaya  BKKBN  dalam melakukan  pengendalian  fertilitas  adalah melalui Program Keluarga Berencana (KB). KB  adalah  upaya  mengatur  kelahiran  anak, jarak  dan  usia  ideal  melahirkan,  mengatur kehamilan,  melalui  promosi,  perlindungan, dan  bantuan  sesuai  dengan  hak  reproduksi untuk mewujudkan keluarga yang berkualitas (Peraturan Pemerintah Nomor 87 Tahun  2014).  Khusniyah  (2015)  dalam penelitiannya  menyatakan  bahwa  Program KB  yang  diukur  melalui  angka  pemakaian kontrasepsi  atau Contraceptive  Prevalence Rate (CPR)  berpengaruh  secara  signifikan terhadap fertilitas yang diukur melalui TFR.
Hasil  Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia  (SDKI)  menunjukkan  pemakaian alat/cara  KB  modern  meningkat  dari  tahun 2002/03  (57  persen)  sampai  dengan  2012 (58  persen),  namun  sedikit  menurun  pada tahun  2017  (57  persen).  Sementara  itu, pemakaian  alat/cara  KB  tradisional  justru terus  meningkat  dari  tahun  2002/03  sebesar 4  persen  sampai  dengan  2017  sebesar  6 persen.  Selanjutnya,  hasil  SDKI  2017 menunjukan  bahwa  suntik  KB  (29  persen) dan  pil  (12,1  persen)  merupakan  alat/cara KB yang paling banyak digunakan Pasangan Usia  Subur  (PUS)  dibandingkan  IUD  dan implant  (masing-masing  4,7  persen),  MOW
(3,8 persen), serta MOP (0,2 persen). Hal ini mengindikasikan bahwa minat PUS terhadap MOW,  MOP,  IUD,  dan  Susuk  KB  yang merupakan  metode  kontrasepsi  jangka panjang  (MKJP)  masih  sangat  rendah dibandingkan  non  MKJP  (suntik  KB,  pil, dan kondom). Namun
demikian, penggunaan  MKJP  lebih  dianjurkan  oleh pemerintah  dikarenakan  MKJP  paling efektif  untuk  menurunkan  angka  kelahiran dan  menurunkan unmet  need .  Oleh  karena itu,  pemerintah  menekankan  penggunaan MKJP  bagi  PUS  untuk  mengatur  kelahiran maupun menghentikan kehamilan (BKKBN, 2018).
Pemerintah  menggalakkan  program  KB yang  bertujuan  untuk  mengatur  banyaknya jumlah kelahiran melalui peningkatan angka pemakaian  kontrasepsi  atau  CPR,  dengan salah  satu  kegiatannya  adalah  melakukan pembinaan  terhadap  peserta  KB  aktif  untuk menjaga
keberlangsungannya dalam penggunaan kontrasepsi agar tidak mengalami drop-out .    Peserta  KB  aktif adalah peserta KB yang sedang menggunakan salah satu alat/cara
kontrasepsi  secara  terus  menerus  tanpa diselingi  kehamilan  (BKKBN,  2014a). Peserta  KB  aktif  memiliki  kontribusi  besar dalam  upaya  menekan  laju  pertumbuhan penduduk.  Perkembangan  hasil  pelayanan peserta  KB  aktif  ini  setiap  bulan  dapat dipantau melalui Statistik Rutin BKKBN.
Angka pemakaian KB MKJP merupakan salah  satu  indikator  pada Sustainable Development  Goals
(SDGs)  Tujuan  3 “Menjamin  Kehidupan  yang  Sehat  dan Meningkatkan Kesejahteraan
Seluruh Penduduk  Semua  Usia”  yang  harus dikerjakan oleh pemerintah melalui BKKBN (BPS,  2016).  Oleh  karena  itu,  angka pemakaian  KB  MKJP,  yang  diukur  dengan persentase peserta KB aktif MKJP, tertuang sebagai  salah  satu  indikator  pada  Rencana Strategis BKKBN  2020-2024  (BKKBN, 2020a).  Pencapaian  persentase  peserta  KB aktif MKJP selalu tercapai pada tahun 2015 sampai  dengan  2019,  namun  pada  tahun 2020  capaian  persentase  peserta  KB  aktif MKJP (24,5 persen) belum sesuai dari yang ditargetkan (25,11 persen) (BKKBN, 2021). Hal  ini  dikarenakan  pandemi Coronavirus disease 2019  (Covid-19)  yang  masih
berlangsung  sampai  saat  ini  sehingga berdampak  terhadap  capaian  peserta  KB aktif MKJP di Indonesia.
Selain  itu,  BKKBN  juga  menetapkan Perkiraan  Permintaan  Masyarakat  menjadi Peserta  KB  Aktif  MKJP  (PPM-PA  MKJP) tahun  2020-2024  sebagai  kontrak  kinerja provinsi yang harus dicapai. Oleh karena itu, jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP  menjadi salah  satu  fokus  perhatian  yang  harus digarap  oleh  pemerintah.  Adapun  target PPM-PA  MKJP  yang  harus  dicapai  pada tahun  2021  sebesar  8.330.638  peserta  dan tahun 2022 sebesar 8.779.443 peserta.
Pada  dasarnya  setiap  nilai  dari  hasil pengamatan  selalu  dapat  dikaitkan  dengan waktu  pengamatannya,  hanya  pada  saat analisis,  kaitan  variabel  waktu  dengan pengamatan  sering  tidak  dipersoalkan. Dalam  hal  kaitan  variabel  waktu  dengan pengamatan  diperhatikan,  sehingga  data dianggap  sebagai  fungsi  atas  waktu,  maka data  seperti  ini  dinamakan  Data  Deret Waktu.  Salah  satu  tujuan  dari  analisis  data deret  waktu  adalah  peramalan.  Peramalan diperlukan  untuk  perencanaan  dan  proses kontrol (Mulyana, 2004). Metode peramalan yang  biasanya  sering  digunakan  adalah model Autoregressive  Integrated  Moving Average atau ARIMA. Salah satu penerapan ARIMA  dapat  diaplikasikan  pada  data
Program Kependudukan, KB,
dan Pembangunan  Keluarga  (Bangga  Kencana), seperti  penelitian  Arianti  dan  Wibowo (2015) yang melakukan pemodelan ARIMA pada  data  jumlah  pencapaian  peserta  KB baru IUD di Kabupaten Jombang.
Pemodelan  ARIMA  menggunakan  data periode  Januari  2015  –  Desember  2016  dan digunakan  untuk  meramalkan  jumlah pencapaian peserta KB baru IUD selama dua tahun  ke  depan.  Hasil  peramalan  yang didapatkan  cukup  akurat  karena  dihasilkan nilai  kesalahan  hampir  mendekati  0. Andriyani (2020) juga melakukan peramalan jumlah peserta KB baru MKJP di Kabupaten Jember  menggunakan  ARIMA.  Penelitian tersebut  menggunakan  data  periode  2012- 2019.  Hasil  pemodelan  terbaik  dengan  nilai Kriteria Informasi Akiake (AIC) paling kecil selanjutnya  digunakan  untuk  meramalkan jumlah  peserta  KB  baru  MKJP  selama  lima tahun ke depan.
Suksesnya  Program  Bangga  Kencana tidak bisa dipisahkan dari upaya penggerakan  lini  lapangan.  Tiga  aspek penggerakan  lini  lapangan  adalah  sumber daya  manusia  lini  lapangan  (Penyuluh  KB (PKB)/Petugas  Lapangan  KB  (PLKB)), pembinaan Institusi Masyarakat
Pedesaan/Perkotaan  (IMP),  dan  mekanisme operasional lini lapangan (BKKBN, 2014b). Ketiga aspek tersebut saling berkaitan untuk mencapai  tujuan  Program  Bangga  Kencana di  lini  lapangan,  salah  satunya  adalah meningkatnya peserta KB aktif MKJP.
Sejalan  dengan  sasaran  pembangunan nasional  dalam  Rencana  Strategis  dan Penetapan  Target  Program  BKKBN  2020- 2024, serta kesepakatan internasional dalam tujuan pembangunan SDGs untuk
meningkatkan  angka  kesertaan  ber-KB MKJP,  menjadikan  isu  kesertaan  ber-KB MKJP  penting  untuk  diteliti.  Penelitian  ini dilakukan untuk meramalkan jumlah peserta KB  aktif  MKJP  dua  tahun  ke  depan menggunakan  pemodelan  ARIMA  dan untuk  mengidentifikasi  faktor  penggerakan lini  lapangan  yang  berhubungan  dengan jumlah peserta KB aktif MKJP menggunakan  analisis  korelasi.  Hasil peramalan  jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP nantinya  dapat  dibandingkan  PPM-PA MKJP dan target persentase peserta KB aktif MKJP  untuk  mengetahui  proyeksi  capaian pada  tahun  2021  dan  2022.  Sebagai  proses kontrol  selanjutnya,  juga  dilibatkan  faktor penggerakan  lini  lapangan  sebagai  upaya langkah  strategis  dalam  peningkatan  jumlah peserta KB aktif MKJP di Indonesia.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  analisis  data  sekunder.  Data sekunder  bersumber  dari  Statistik  Rutin BKKBN periode bulan Januari 2015 sampai dengan  Desember  2020.  Statistik  Rutin BKKBN  terdiri  dari  laporan  Pelayanan Kontrasepsi  dan  Pengendalian  Lapangan. Laporan  Pelayanan  Kontrasepsi  diperoleh dari  tempat  pelayanan  KB  (Fasilitas Kesehatan  Rujukan  Tingkat  Lanjutan (FKRTL),  Fasilitas  Kesehatan  Tingkat Pertama  (FKTP),  dan  Jejaring  Fasilitas Kesehatan  KB)  yang  dilaporkan  kepada PKB/PLKB atau kabupaten/kota
menggunakan F/II/KB/13 (BKKBN, 2014c). Sedangkan,  laporan  Pengendalian  Lapangan diperoleh  dari  PKB/PLKB,  kelompok kegiatan (poktan), IMP dan tokoh agama/masyarakat/adat  yang  dilaporkan kepada  kecamatan  atau  kabupaten/kota menggunakan  F/I/Dal/13  (BKKBN,  2014a). Selanjutnya,  laporan  Pelayanan  Kontrasepsi dan Pengendalian Lapangan tersebut dilaporkan  secara online oleh  kecamatan atau  kabupaten/kota  melalui  Program Aplikasi  Statistik  Rutin  dengan  alamat  web aplikasi.bkkbn.go.id/sr.
Variabel yang digunakan dalam penelitian  ini  untuk  peramalan  adalah  data capaian  jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP  di Indonesia.  Selanjutnya,  variabel  penelitian untuk analisis korelasi juga menggambarkan data  Indonesia,  terdiri  dari  jumlah  peserta KB  aktif  MKJP,  jumlah  PUS,  jumlah PKB/PLKB,  jumlah  Pembantu  Pembina Keluarga Berencana Desa (PPKBD), jumlah Sub  PPKBD,  jumlah  Bina  Keluarga  Balita (BKB),  jumlah  Bina  Keluarga  Remaja (BKR), jumlah Keluarga Lanjut Usia (BKL), jumlah  tempat  pelayanan  KB,  frekuensi Mobil  Unit  Penerangan  KB  (MUPEN  KB), frekuensi  penyuluhan  KB  oleh  PKB/PLKB, frekuensi  Komunikasi,  Informasi,  dan Edukasi  (KIE)  menggunakan  KIE  Kit,  dan jumlah  TOMA/TOGA/TODA  yang  aktif melakukan KIE KB.
Peserta  KB  aktif  MKJP  adalah  PUS yang  saat  ini  menggunakan  salah  satu alat/cara  kontrasepsi,  yang  terdiri  dari MOW,  MOP,  IUD,  atau  implant,  tanpa diselingi  kehamilan.  MKJP  merupakan kontrasepsi yang dapat dipakai dalam jangka waktu lama, lebih dari dua tahun, efektif dan efisien untuk tujuan pemakaian menjarangkan kelahiran lebih dari tiga tahun atau  mengakhiri  kehamilan  pada  PUS  yang sudah tidak ingin menambah anak lagi. PUS adalah  pasangan  suami  istri  yang  terikat dalam  perkawinan  yang  sah,  yang  istrinya berumur antara 15 sampai dengan 49 tahun. PKB/PLKB  adalah  penyuluh  KB  atau petugas  lapangan  KB  yang  ditempatkan  di desa
binaannya bertugas untuk melaksanakan kegiatan penyuluhan,
pelayanan,  evaluasi  dan  pengembangan  di bidang Bangga Kencana. IMP adalah wadah pengelolaan  dan  pelaksanaan  Program
Bangga  Kencana,  seperti  PPKBD  di  tingkat desa/kelurahan,  Sub  PPKBD  di  tingkat dusun/RW,  Kelompok  KB  di  tingkat  RT, dan kelompok kegiatan. Kelompok kegiatan terdiri dari BKB untuk keluarga punya anak balita,  BKR  untuk  keluarga  punya  anak remaja,  BKL  untuk  keluarga  punya  lansia, Usaha  Peningkatan  Pendapatan  Keluarga Sejahtera  (UPPKS)  untuk  usaha  ekonomi produktif,  dan  Pusat  Informasi  dan Konseling Remaja/Mahasiswa (PIK-
Remaja) untuk program Generasi Berencana bagi  remaja/mahasiswa.  IMP  tersebut berperan  aktif  untuk  pembinaan  peserta  KB dan  calon  peserta  KB.  Tempat  pelayanan KB  merupakan  fasilitas  yang  mampu  dan berwenang  memberikan  pelayanan  KB, terdiri  dari  faskes  KB  (FKTP  dan  FKRTL) dan  jejaring  faskes  KB.  Penyuluhan merupakan kegiatan penyampaian informasi dan  edukasi  tentang  Program  Bangga Kencana  dalam  rangka  meningkatkan pengetahuan,  sikap  dan  perilaku  individu, keluarga  dan  atau  masyarakat.  Oleh  karena penyuluhan  merupakan  kegiatan  promotif, maka  penting  bagi  PKB/PLKB  untuk  dapat memberikan  penyuluhan  tersebut  melalui KIE.  MUPEN  KB  dan  KIE  Kit  merupakan sarana  yang  dapat  digunakan  sebagai penyuluhan dan KIE KB kepada masyarakat. TOMA adalah tokoh
masyarakat, TOGA adalah tokoh agama, dan TODA  adalah  tokoh  adat  (BKKBN,  2014a; BKKBN,  2015;  BKKBN,  2018;  BKKBN, 2020b).
Gambar 1 . Langkah dalam Analisis Deret Waktu menurut Box-Jenkins
Pengolahan  dan  analisis  data  dilakukan dalam  tiga  bagian.  Pertama  dilakukan analisis statistik deskriptif untuk mendeskripsikan  variabel  yang  digunakan dalam penelitian. Kedua dilakukan peramalan menggunakan pemodelan ARIMA. ARIMA seringkali disebut metode time  series Box-Jenkins,  merupakan  model yang hanya menggunakan satu variabel deret waktu  dan  dapat  menghasilkan  peramalan jangka  pendek  yang  akurat.  Peramalan dengan  ARIMA  pada  umumnya  akan memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dari metode  peramalan  lain,  sebab  metode  ini tidak  mengabaikan  kaidah-kaidah  pada  data deret  waktu  (Mulyana,  2004).  Pemodelan ARIMA  terdiri  atas  tiga  tahap,  terdiri  dari tahap  identifikasi,  tahap  penaksiran  dan pengujian,  dan  penerapan  untuk  peramalan atau  kontrol,  seperti  pada  Gambar  1  (Box dan  Jenkins,  1994).  Pemeriksaan  diagnostik dilakukan dengan pengujan asumsi normalitas dari residual dan asumsi residual white  noise atau  tidak  terdapat  autokorelasi pada residual. Selanjutnya, untuk
menjelaskan  ketepatan  penaksiran  dalam model ARIMA menggunakan MAPE ( Mean Absolute  Percentage  Error ).  Selanjutnya, ketiga  dilakukan  analisis  hubungan  antara dua  variabel  menggunakan  uji  korelasi. Analisis  korelasi  bertujuan  untuk  mengukur keeratan  hubungan  hubungan  antar  variabel dan  untuk  memperoleh  kejelasan  hubungan tersebut  berarti  atau  tidak.  Analisis hubungan  untuk  dua  variabel  yang  datanya berbentuk numerik maka digunakan koefisien  korelasi  Pearson.  Koefisien korelasi memiliki nilai antara -1 dan +1. Jika koefisien  korelasi  bernilai  positif  maka hubungan  satu  arah,  sedangkan  jika koefisien  korelasi  bernilai  negatif  maka hubungan berlawanan arah. Dalam menentukan  keeratan  hubungan  antar variabel  menggunakan  kriteria  seperti  pada Tabel  1  (Hasan,  2001).  Seluruh  uji  statistik baik  pemodelan  ARIMA  maupun  analisis korelasi  menggunakan  tingkat  kepercayaan 95  persen  atau  taraf  signifikansi  sebesar 0,05.
Tabel 1 . Kriteria Nilai Koefisien Korelasi Koefisien Korelasi (KK) Keterangan KK = 0 Tidak ada hubungan 0 < KK ≤ 0,20 Hubungan lemah sekali 0,20 < KK ≤ 0,40 Hubungan lemah 0,40 < KK ≤ 0,70 Hubungan cukup berarti 0,70 < KK ≤ 0,90 Hubungan kuat 0,90 < KK ≤ 1

## Hubungan kuat sekali

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP  di Indonesia  mengalami  nilai  capaian  terendah pada  bulan  Januari  2015  sebesar  7.609.060 peserta  dan  nilai  capaian  tertinggi  pada bulan  November  2020  sebesar  10.038.062 peserta. Sedangkan, rata-rata capaian jumlah peserta  KB  aktif  MKJP  dalam  enam  tahun terakhir adalah 9.300.019 peserta.
Perkembangan  jumlah  peserta  KB  aktif MKJP  di  Indonesia  periode  Januari  2015 sampai dengan Desember 2020 dapat dilihat pada Gambar 2. Capaian jumlah peserta KB aktif
MKJP cenderung mengalami peningkatan  dalam  setiap  waktunya  dan cenderung  membentuk  pola  tren  naik, sehingga  sebaran  dari  data  deret  waktu jumlah peserta KB aktif MKJP tidak berada dalam  sekitar  rata-rata.  Hal  ini  dikarenakan pencapaian  terhadap  target  kinerja  Program BKKBN yang selalu meningkat setiap waktu dari waktu sebelumnya.

## Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)
Gambar 2 . Perkembangan Jumlah Peserta KB Aktif MKJP di Indonesia
A.   Kestasioneran Data Sebelum melakukan pemodelan ARIMA,  salah  satu  syarat  yang  harus dipenuhi  adalah  kestasioneran  baik  dalam rata-rata  maupun  varians.  Untuk  menguji
kestasioneran  dalam  rata-rata  dan  varians dapat  dilakukan  baik  secara  visual  maupun melalui pengujian secara
statistik. Identifikasi  kestasioneran  dalam  rata-rata secara  visual  dapat  dilakukan  melalui  plot data  deret  waktu  dengan  melihat  polanya. Hasil  plot  pada  data  awal  ditampilkan  pada Gambar  2  yang  menunjukan  deret  waktu cenderung  memiliki  pola  tren  linier  naik, sehingga  dapat  diduga  data  jumlah  Peserta KB aktif MKJP tidak stasioner. Selanjutnya, hasil  pengujian Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  pada  Tabel  2  menunjukan  bahwa data  awal  tidak  stasioner  dalam  rata-rata karena  nilai p-value lebih  besar  dari  0.05. Dengan  demikian,  sebelum  melanjutkan tahap  selanjutnya  dilakukan differencing satu  kali  terlebih  dahulu.  Setelah  dilakukan proses differencing satu  kali,  hasil  uji  ADF pada  Tabel  2  menunjukkan  nilai p-value yang  lebih  kecil  dari  0,05,  berarti  data tersebut  stasioner  pada  proses first
differencing .  Hal  ini  didukung  dengan Gambar 3 yang menunjukkan data hasil first differencing memiliki  pola  tren  mendatar.
Langkah selanjutnya adalah menguji kestasioneran data dalam varians
menggunakan  plot  Box-Cox.  Kestasioneran data  dalam  varians  diperoleh  jika  nilai lambda ( λ ) atau rounded value mendekati 1 (Wei,  2006).  Tabel  2  merupakan  hasil  plot Box-Cox pada data awal menunjukan bahwa rounded  value belum  mendekati  angka  1 sehingga  dapat  dikatakan  belum  stasioner dalam  varians.  Sedangkan,  data first differencing memiliki  nilai rounded  value adalah  1  seperti  pada  Tabel  2,  maka  data tersebut sudah stasioner dalam varians. Oleh karena itu, data pencapaian peserta KB aktif MKJP  di  Indonesia  periode  Januari  2015 sampai  dengan  Desember  2020  sudah stasioner  dalam  rata-rata  dan  varians  pada first differencing.
Tabel 2 . Uji Kestasioneran Data Data Kestasioneran dalam Rata-rata Kestasioneran dalam Varians Keterangan Uji ADF P-value Estimate Rounded Value Data Awal -3,0294 0,1562 1,98 2 Tidak stasioner dalam rata-rata dan varians Data First Differencing -3,8065 0,0235 0,97 1 Stasioner dalam rata-rata dan varians
Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah) Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)
Gambar 3 . Plot Hasil First Differencing ( d = 1)
B.   Identifikasi Model Sementara
Identifikasi
model deret waktu dilakukan untuk menentukan orde lag waktu dari model ARIMA yang sesuai. Identifikasi
ordo Autoregressive ( p )  dan Moving Average ( q )  dapat  dilakukan  berdasarkan plot Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial  Autocorrelation  Function (PACF) dengan menggunakan data deret waktu yang sudah  stasioner.  Plot  ACF  pada  Gambar  4 menunjukan cut  off pada lag 1  dan  2  (orde lag 1 dan 2 keluar dari garis) sehingga dapat dikatakan  adanya Moving  Average (MA), yaitu  data  signifikan  pada  orde lag 1  atau MA(1) dan orde lag 2 (MA 2) . Selanjutnya, plot  PACF  pada  Gambar  5  menunjukan cut off pada lag 1 dan 2 (orde lag 1 dan 2 keluar dari garis) sehingga dapat dikatakan adanya Autoregressive (AR),  yaitu  data  signifikan pada  orde lag 1  atau  AR(1)  dan  orde lag 2 (AR  2).  Data  yang  akan  dibuat  peramalan sudah  stasioner  setelah  mengalami first
differencing sehingga  orde differencing adalah  1  ( d =  1).  Oleh  karena  itu,  model ARIMA  sementara  untuk  peramalan  jumlah peserta  KB  aktif  MKJP  adalah  model ARIMA  (1,1,1),  ARIMA  (2,1,1),  ARIMA (1,1,2), dan ARIMA (2,1,2). C.   Estimasi Parameter Model Estimasi  parameter  model  adalah membuat  persamaan  model  ARIMA.  Pada langkah ini diperoleh persamaan berdasarkan hasil estimasi parameter dengan melihat  nilai  AR  dan  MA.  Model  ARIMA (1,1,1)  memiliki  dua  parameter  selain tingkat differencing ,  yaitu  AR  ( p  = 1)  dan MA  ( q =  1).  Model  ARIMA  (2,1,1) memiliki  tiga  parameter  selain  tingkat differencing , yaitu AR ( p = 2) dan MA ( q = 1).  Selanjutnya,  model  ARIMA  (1,1,2) memiliki  tiga  parameter  selain  tingkat differencing , yaitu AR ( p = 1) dan MA ( q = 2).  Sedangkan,  model  ARIMA  (2,1,2) memiliki  empat  parameter  selain  tingkat differencing , yaitu AR ( p = 2) dan MA ( q = 2).  Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan nilai  koefisien  AR  dan  MA  pada  masing- masing  model  sementara  dan  pengujian signifikansi parameternya. Tabel 3
menunjukan bahwa semua model sementara signifikan.
D.   Pemeriksaan Diagnostik Model
Pengujian  diagnostik  model  perlu dilakukan untuk membuktikan bahwa model tersebut  cukup  memadai  dan  menentukan model  mana  yang  terbaik  digunakan  untuk
peramalan (Makridakis, 1999). Uji diagnostik model meliputi pengujian asumsi normalitas dan white noise dari residual. Uji normalitas dari residual menggunakan uji P- P  plot,  jika  titik-titik  pada  plot  berada  di dekat  atau  mengikuti  garis  diagonal  maka dapat dikatakan bahwa residual berdistribusi normal.  Suatu  model  dikatakan  baik  jika model  tersebut  dapat  menangkap  dengan baik pola data yang ada. Berdasarkan Tabel 3  menunjukan  bahwa  semua  model sementara memenuhi pemeriksaan diagnostik. Setelah  model  ARIMA  diperoleh,  maka perlu melihat ketepatan peramalan menggunakan  nilai  MAPE.  Semakin  kecil nilai  MAPE  yang  diperoleh  artinya  nilai peramalan  semakin  mendekati  nilai  asli. Tabel  3  menunjukan  bahwa  model  ARIMA (2,1,1)  memiliki  nilai  MAPE  terkecil,  yaitu sebesar 1,949 persen, artinya model tersebut sangat  baik  untuk  peramalan  karena memiliki nilai MAPE kurang dari 10 persen (Chang  dkk,  2007).  Selain  memiliki  nilai MAPE  terkecil,  semua  koefisien  AR  dan MA  pada  model  ARIMA  (2,1,1)  signifikan karena nilai p-value untuk koefisien AR (1), AR  (2),  dan  MA  (1)  lebih  kecil  dari  0,05. Disamping  itu,  pemeriksaan  diagnostik  dari residual  juga  terpenuhi.  Oleh  karena  itu, model  ARIMA  terbaik  untuk  peramalan jumlah peserta KB aktif MKJP di Indonesia menggunakan model ARIMA(2,1,1). Tabel 3 . Pengujian Parameter dan Diagnostik Model Model ARIMA Signifikansi White Noise Normalitas MAPE Keterangan ARIMA (1,1,1) AR 1 tidak signifikan dan MA 1 Signifikan Residual white noise Residual berdistribusi normal 2,049 Signifikansi model terpenuhi, diagnostik terpenuhi, MAPE kecil ARIMA (1,1,2) AR 1 dan MA 2 signifikan, serta MA 1 tidak signifikan Residual white noise Residual berdistribusi normal 1,983 Signifikansi model terpenuhi, diagnostik terpenuhi, MAPE kecil ARIMA (2,1,1) AR 1, AR 2, dan MA 1 signifikan Residual white noise Residual berdistribusi normal 1,949 Signifikansi model terpenuhi, diagnostik terpenuhi, MAPE terkecil ARIMA (2,1,2) AR 1, AR 2, dan MA 1 signifikan, serta MA 2 tidak signifikan Residual white noise Residual berdistribusi normal 1,969 Signifikansi model terpenuhi, diagnostik terpenuhi, MAPE kecil
Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)

## Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)
Gambar 4 . Plot ACF Hasil First Differencing ( d = 1)
Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)
Gambar 5 . Plot PACF Hasil First Differencing ( d = 1)
E.   Model Terbaik untuk Peramalan
Model  ARIMA  (2,1,1)  merupakan model  terbaik  untuk  peramalan  jumlah peserta  KB  aktif  MKJP  di  Indonesia. Peramalan  dilakukan  selama  2  tahun  ke depan  mulai  bulan  Januari  2021  sampai
dengan Desember 2022, dengan
menggunakan  72  titik  data  historis  yang didapatkan  dari  laporan  bulanan  Statistik Rutin  BKKBN.  Persamaan  model  ARIMA (2,1,1) adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑡 = − 1 , 225 𝑦 𝑡 ! 1 − 0 , 559 𝑦 𝑡 ! 2 + 𝜀 𝑡 − 0 , 784 𝜀 𝑡 ! 1
dengan 𝑦 𝑡 = 𝑧 𝑡 − 𝑧 𝑡 ! 1 , 𝑧 𝑡 adalah  jumlah peserta  KB  aktif  MKJP,  dan 𝑦 𝑡 adaah  data differencing jumlah peserta KB aktif MKJP. Oleh  karena  koefisien  AR  (1),  AR  (2),  dan MA (1) signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa  jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP dipengaruhi  oleh  jumlah  peserta  KB  aktif MKJP  pada  dua  periode  sebelumnya  dan residual pada satu periode sebelumnya.
F.   Hasil  Peramalan  Jumlah  Peserta  KB Aktif MKJP Hasil peramalan jumlah peserta KB aktif MKJP  di  Indonesia  periode  Januari  2021 sampai  dengan  Desember  2022  disajikan pada Tabel 4. Selain itu, disajikan juga batas kendali  bawah  atau lower  control  limit (LCL)  sebagai  hasil  peramalan  dalam kondisi  pesimis,  dan  batas  kendali  atas  atau upper  control  limit (UCL)  sebagai  hasil peramalan  dalam  kondisi  optimis.  Pada Gambar  8  menunjukan  bahwa  nilai  hasil peramalan  ( fit )  dengan  nilai  aktualnya
( observed )  data  jumlah  peserta  KB  aktif
MKJP bulan Januari 2015 – Desember 2020 tidak  berbeda  jauh  dan  masih  dalam  batas UCL  dan  LCL.  Oleh  karena  itu,  dapat dikatakan  bahwa  model  ARIMA  (2,1,1) sudah  baik  untuk  peramalan  beberapa periode  ke  depan.  Selanjutnya,  hasil peramalan  ( focecast )  bulan  Januari  2021  – Desember  2022  juga  berada  dalam  batas UCL dan LCL.

## Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)
Gambar 8 . Grafik Pengendali Model ARIMA (2,1,1)
Hasil  peramalan  menunjukan  bahwa jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP  pada  tahun 2021  sebesar  10.028.915  peserta  dan  tahun 2022  sebesar  10.028.146  peserta.  Hal  ini dapat  dikatakan  bahwa  pencapaian  peserta KB  aktif  MKJP  di  Indonesia  mengalami penurunan  dibandingkan  tahun  2020. Penurunan  tersebut  dikarenakan  masih berlangsungnya  pandemi  Covid-19  sampai saat ini dan belum tahu kapan akan berakhir sehingga  akan  berpengaruh  juga  terhadap capaian  peserta  KB  aktif  MKJP  pada  tahun selanjutnya. Adanya batasan perilaku selama pandemi  Covid-19  seperti  menjaga  jarak, menghindari  kerumunan,  dan  membatasi mobilitas, mengakibatkan pembinaan
pelayanan  kesertaan  KB  MKJP  menjadi kurang optimal.
P erbandingan  hasil  peramalan  jumlah peserta  KB  aktif  MKJP  tahun  2021  dengan target  PPM-PA  MKJP  menunjukan  bahwa jumlah  peserta  KB  aktif  MKJP  tahun  2021 akan  tercapai  baik  dengan  skenario peramalan  ( forecast ),  LCL,  maupun  UCL. Selanjutnya,  pada  tahun  2022  akan  tercapai target  PPM-PA  MKJP  dengan  skenario peramalan  ( forecast )  dan  UCL,  sedangkan skenario  LCL  atau  dalam  keadaan  pesimis menunjukan jumlah peserta KB aktif MKJP tidak akan tercapai.
Hasil peramalan peserta KB aktif MKJP tahun  2021  dan  2022  menunjukan  bahwa capaian  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP stagnan  sebesar  19,95  persen,  atau  dapat dikatakan  belum  tercapai  jika  dibandingkan target pada Rencana Strategis (25,93 persen untuk  target  2021  dan  26,75  persen  untuk target  2022).  Target  persentase  peserta  KB aktif MKJP tahun 2021 dan 2022 juga tidak tercapai  jika  menggunakan  skenario  UCL atau dalam kondisi optimis. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  strategi  yang  tepat  untuk meningkatkan kesertaan KB MKJP khususnya strategi penggerakan lini lapangan yang memang langsung berhubungan dengan masyarakat. Pentingnya  peningkatan  pelayanan  KB
dengan menggunakan MKJP untuk mengurangi resiko drop-out dengan memberikan informasi secara berkesinambungan  untuk  keberlangsungan kesertaan ber-KB.
G.   Analisis Hubungan Penggunaan  kontrasepsi  merupakan salah  satu  upaya  dalam  Program  Bangga Kencana  untuk  pengendalian  fertilitas  atau menekan  pertumbuhan  penduduk  yang paling  efektif.  Dalam  pelaksanaannya diupayakan  agar  semua  metode  kontrasepsi yang  disediakan  dan  ditawarkan  kepada masyarakat  memberikan  manfaat  optimal dengan meminimalkan efek samping maupun  keluhan  yang  ditimbulkan.  MKJP dinilai  memiliki  tingkat  efektivitas  yang lebih tinggi dibandingkan non MKJP dalam hal pencegahan kehamilan (BKKBN, 2018). Strategi penggerakan lini lapangan merupakan  langkah  yang  tepat  dalam meningkatkan  jumlah  peserta  KB  aktif MKJP.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  analisis hubungan  antara  kesertaan  KB  MKJP dengan  faktor  penggerakan  lini  lapangan menggunakan uji korelasi. Hal ini dilakukan untuk  mengetahui  faktor  penggerakan  lini lapangan  apa  saja  yang  berpengaruh terhadap  kesertaan  KB  MKJP  dan  seberapa erat hubungannya. Tabel 3 . Hasil Peramalan Jumlah Peserta KB Aktif MKJP Periode Jumlah Peserta KB Aktif MKJP PPM-PA MKJP Target Persentase PA MKJP Aktual Peramalan LCL UCL Januari 2021 9.928.535 10.012.261 9.523.078 10.501.443 8.330.638 25,93 Februari 2021
9.928.133 10.042.855 9.482.425 10.603.285 Maret 2021 10.076.022 10.018.962 9.399.300 10.638.623 April 2021 10.090.087 10.031.132 9.295.744 10.766.519 Mei 2021 10.100.124 10.029.575 9.256.046 10.803.103 Juni 2021 10.040.719 10.024.683 9.172.521 10.876.845 Juli 2021 - 10.031.543 9.127.893 10.935.193 Agustus 2021 - 10.025.875 9.072.269 10.979.481 September 2021 - 10.028.984 9.019.384 11.038.584 Oktober 2021 - 10.028.343 8.976.147 11.080.538 November 2021 - 10.027.392 8.926.322 11.128.461 Desember 2021 - 10.028.915 8.885.115 11.172.714 Januari 2022 - 10.027.581 8.841.983 11.213.178 8.779.443 26,75 Februari 2022 - 10.028.363 8.801.015 11.255.711 Maret 2022 - 10.028.150 8.762.372 11.293.928 April 2022 - 10.027.974 8.723.307 11.332.641 Mei 2022 - 10.028.309 8.686.753 11.369.865 Juni 2022 - 10.027.997 8.650.344 11.405.651
Juli 2022 - 10.028.192 8.615.135 11.441.249 Agustus 2022 - 10.028.128 8.580.909 11.475.346 September 2022 - 10.028.098 8.547.176 11.509.019 Oktober 2022 - 10.028.170 8.514.490 11.541.850 November 2022 - 10.028.098 8.482.297 11.573.899 Desember 2022 - 10.028.146 8.450.842 11.605.450
Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)
Tabel  4  menunjukan  analisis  hubungan faktor  penggerakan  lini  lapangan  terhadap kesertaan  KB  MKJP.  Hasil  analisis hubungan  tersebut  diperoleh  nilai  koefisien korelasi pada masing-masing faktor penggerakan  lini  lapangan.  Selanjutnya, semua  koefisien  korelasi  memiliki  nilai p-
value kurang  dari  0,05,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa semua faktor
penggerakan  lini  lapangan  berhubungan secara  signifikan  dengan  kesertaan  KB MKJP.
PUS  mempunyai  hubungan  yang  paling kuat dengan peserta KB aktif MKJP dengan nilai  koefisien  korelasi  sebesar  0,947, artinya  semakin  banyak  jumlah  PUS  maka akan  semakin  banyak  pula  jumlah  peserta KB aktif MKJP. Hal ini dikarenakan sasaran utama  dari  program  KB  adalah  PUS, sehingga penambahan PUS
akan memberikan  sumbangan  besar  terhadap kesertaan  KB  MKJP.  Namun,  PUS  perlu didukung  juga  dengan  penyuluhan  dan  KIE KB  baik  secara  kelompok  maupun perorangan  oleh  tenaga  kesehatan  KB, PKB/PLKB  maupun  Kader  KB  (Amalini, 2019).
Hal ini dilakukan untuk meningkatkan  kesertaan  PUS  terhadap pelayanan KB, mengurangi kejadian komplikasi dan kegagalan dalam pemakaian kontrasepsi.
Penelitan  di  Provinsi  Jawa  Tengah menyebutkan bahwa kurangnya jumlah PKB di provinsi tersebut menjadi salah satu faktor yang  berdampak  terhadap  kesertaan  KB MKJP  (Christiani  dkk,  2013).  Upadhyay (2018) juga menyatakan bahwa ketersediaan pilihan  informasi  bagi  calon  akseptor  KB yang  diberikan  oleh  penyuluh  setempat, dapat  membantu  PUS  dalam  membuat keputusan  untuk  menggunakan  suatu alat/cara  kontrasepsi  atau  melanjutkan penggunaannya. Oleh karena itu, PKB/PLKB,  PPKBD,  dan  Sub  PPKBD memegang  peranan  yang  sangat  penting dalam  meningkatkan  kesertaan  KB  MKJP melalui penguatan promosi, penyuluhan, dan KIE  KB  kepada  masyarakat.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  koefisien  korelasinya masing-masing sebesar 0,659 untuk PKB/PLKB, 0,793 untuk PPKBD, dan 0,362 untuk Sub PPKBD, artinya semakin banyak jumlah  sumber  daya  manusia  (SDM)  lini lapangan  seperti  PKB/PLKB,  PPKBD,  dan Sub  PPKBD  maka  akan  meningkatkan jumlah peserta KB aktif MKJP. Namun, hal ini juga perlu didukung dengan peningkatan kuantitas  dan  kapasitas  SDM  lini  lapangan agar  lebih  optimal  dalam  memberikan dukungan  penggerakan  dan  penyuluhan  KB kepada masyarakat (BKKBN, 2018).
Tabel 4 . Uji Korelasi Peserta KB Aktif MKJP dengan Faktor Penggerakan Lini Lapangan
Faktor Penggerakan Lini Lapangan Korelasi Pearson Siginifikansi Kesimpulan PUS 0,947 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan PUS (hubungan searah) PKB/PLKB 0,659 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan PKB/PLKB/Petugas KB Desa/Kelurahan (hubungan searah) PPKBD 0,793 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan PPKBD (hubungan searah) Sub PPKBD 0,362 0,002 Ada hubungan antara PA MKJP dan Sub PPKBD (hubungan searah) BKB 0,748 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan BKB (hubungan searah)
BKR 0,851 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan BKR (hubungan searah) BKL 0,858 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan BKL (hubungan searah) Tempat Pelayanan KB 0,765 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dantempat pelayanan KB (hubungan searah) Frekuensi MUPEN 0,491 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan frekuensi MUPEN (hubungan searah) Frekuensi Penyuluhan KB 0,642 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan frekuensi penyuluhan KB (hubungan searah) Frekuensi KIE 0,674 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan frekuensi KIE (hubungan searah) TOMA/TOGA/TODA aktif melakukan KIE KB 0,543 0,000 Ada hubungan antara PA MKJP dan TOMA/TOGA/TODA aktif melakukan KIE KB (hubungan searah)
Sumber: Statistik Rutin BKKBN (diolah)
Poktan BKB, BKR, dan BKL
memberikan  pengaruh  kuat  dan  positif  juga terhadap  kesertaan  KB  MKJP.  Hal  ini terlihat  dari  nilai  koefisien  korelasinya masing-masing  sebesar  0,748  untuk  BKB, 0,851  untuk  BKR,  dan  0,858  untuk  BKL, artinya  semakin  banyak  jumlah  poktan makan  akan  meningkatkan  jumlah  peserta KB aktif MKJP. Oleh karena itu, pembinaan ketahanan  dan  pemberdayaan  keluarga melalui  poktan  BKB,  BKR,  dan  BKL penting dilakukan dalam rangka melestarikan kesertaan ber-KB dan
memberikan  pengaruh  kepada  keluarga calon  akseptor  untuk  ber-KB  (BKKBN, 2018).
Perluasan  akses  pelayanan  KB  melalui ketersediaan tempat pelayanan KB
memberikan  pengaruh  kuat  dan  positif terhadap  kesertaan  KB  MKJP,  dengan  nilai koefisien  korelasi  sebesar  0,765.  Hal  ini menunjukan  bahwa  semakin  meningkat jumlah  tempat  pelayanan  KB  maka  akan meningkatkan  pula  jumlah  peserta  KB  aktif MKJP.  Selain  itu,  perlu  didukung  juga penyediaan sarana dan prasarana, peningkatan  kuantitas  dan  kapasitas  tenaga kesehatan  pelayanan  KB,  serta  jaminan ketersediaan  alat  dan  obat  kontrasepsi  yang memadai  di  setiap  fasilitas  kesehatan  KB dan jejaring pelayanan. Penelitian di Kendal menyebutkan bahwa ada ketersediaan tenaga kesehatan yang dapat memberikan dukungan terkait  penggunaan  kontrasepsi  dapat
membantu  calon  akseptor  KB  dalam membuat  keputusan  untuk  menggunakan suatu  metode  KB  (Mi’rajiah  et  al.,  2019). Upadhyay  (2018)  menyebutkan  bahwa ketersediaan  alat  dan  obat  kontrasepsi merupakan  salah  satu  faktor  yang  berperan terhadap  timbulnya  keputusan  seseorang untuk menggunakan suatu alat/cara kontrasepsi.
Penelitian  di  Euthopia  menyatakan bahwa  salah  satu  upaya  yang  dapat mendukung  keputusan  seseorang  untuk menggunakan  KB  modern,  salah  satunya KB  MKJP  yaitu  melalui  peningkatan pengetahuan para calon akseptor KB tentang manfaat  penggunaan  kontrasepsi  jangka panjang oleh para penyuluh KB (Mekonnen dkk,  2014).  Penelitian  di  China  juga menyatakan  bahwa  ketersediaan  informasi dan  edukasi  KB  oleh  penyedia  program dianggap  dapat  mempermudah  penyediaan kontrasepsi kepada calon akseptor KB (Xie, 2018). Oleh karena itu, kegiatan penyuluhan dan KIE KB memiliki peranan yang penting dalam  meningkatkan  kesertaan  KB  MKJP. Hal ini didukung dengan nilai korelasi untuk penyuluhan dan KIE KB memiliki pengaruh yang  kuat  dan  cukup,  yaitu  masing-masing sebesar  0,491  untuk  frekuensi  MUPEN dalam rangka kegiatan KIE KB, 0,642 untuk frekuensi  penyuluhan  KB  oleh  PKB/PLKB, 0,674  untuk  frekuensi  KIE  menggunakan KIE  kit,  serta  0,543  untuk  jumlah TOMA/TOGA/TODA yang aktif melakukan
KIE  KB.  Penyuluhan  dan  KIE  KB  akan meningkatkan pengetahuan dan pemahaman KB  dan  kesehatan  reproduksi  kepada masyarakat.

## SIMPULAN
Perkembangan  kesertaan  KB  aktif MKJP  di  Indonesia  periode  Januari  2015 sampai dengan Desember 2020 menunjukan bahwa  capaian  jumlah  peserta  KB  aktif MKJP  cenderung  mengalami  peningkatan dalam  setiap  waktunya  dan  cenderung membentuk  pola  tren  naik.  Capaian  jumlah peserta KB aktif MKJP terendah pada bulan Januari  2015  sebesar  7.609.060  peserta  dan tertinggi pada bulan November 2020 sebesar 10.038.062 peserta.
Model  ARIMA  (2,1,1)  merupakan model  terbaik  untuk  peramalan  jumlah peserta  KB  aktif  MKJP  di  Indonesia.  Hasil peramalan  menunjukan  bahwa  jumlah peserta  KB  aktif  MKJP  pada  tahun  2021 sebesar  10.028.915  peserta  dan  tahun  2022 sebesar  10.028.146  peserta.  Perbandingan hasil  peramalan  jumlah  peserta  KB  aktif MKJP  dengan  target  PPM-PA  MKJP menunjukan  bahwa  target  tahun  2021  dan 2022  akan  tercapai,  baik  dengan  skenario peramalan ( forecast ), LCL (kondisi pesimis),  maupun  UCL  (kondisi  optimis), kecuali  dalam  keadaan  pesimis  untuk  target PPM-PA MKJP pada tahun 2022 tidak akan tercapai.  Selanjutnya,  perbandingan  hasil peramalan  kesertaan  KB  MKJP  dengan target  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP menunjukan bahwa capaian tahun 2021 dan 2022  stagnan  sebesar  19,95  persen,  atau dapat  dikatakan  belum  tercapai  jika dibandingkan  target  pada  Rencana  Strategis (25,93  persen  untuk  target  2021  dan  26,75 persen untuk target 2022).
Strategi  penggerakan  lini  lapangan merupakan  langkah  yang  tepat  dalam meningkatkan  kesertaan  KB  MKJP.  Faktor penggerakan  lini  lapangan  seperti  jumlah PUS, jumlah
SDM lini lapangan (PKB/PLKB,  PPKBD,  dan  Sub  PPKBD), jumlah  poktan  (BKB,  BKR,  dan  BKL), jumlah tempat pelayanan KB, dan frekuensi penyuluhan  dan  KIE  KB  (gerak  MUPEN, penyuluhan  KB  oleh  PKB/PLKB,  KIE menggunakan
KIE kit,
dan
TOMA/TOGA/TODA yang aktif melakukan
KIE  KB)  menunjukan  hubungan  signifikan dan searah dengan kesertaan KB MKJP. Hal ini  artinya  bahwa  semakin  banyak  kegiatan penggerakan  lini  lapangan  yang  dilakukan maka  akan  meningkatkan  kesertaan  KB MKJP. Namun  demikian,  pandemi  Covid-19 berpengaruh  pada  pemberian  KIE  KB, penyuluhan KB bagi PUS, pelayanan KB di tempat  pelayanan  KB  dan  pembinaan kesertaan  ber-KB  di  lini  lapangan.  PUS enggan  untuk  berkunjung  ke  tempat pelayanan  KB,  pemberi  pelayanan  KB membatasi  hari  maupun  jam  berkunjung serta pelayanan KB bergerak yang biasanya terpusat  dalam  satu  wilayah  dengan mengumpulkan banyak orang harus dibatasi dengan  mematuhi  protokol  kesehatan.  Oleh karena itu, perlu desain kegiatan penggerakan  di  lini  lapangan  untuk meningkatkan  kesertaan  KB  MKJP  yang diarahkan  dengan  memperhatikan  kebijakan tentang  pembatasan  sosial  dalam  rangka penanggulangan Covid-19, seperti melakukan pelayanan KB dengan
memanfaatkan  seluruh  kegiatan  momentum nasional  bekerjasama  dengan stakeholders dan mitra kerja terkait.
DAFTAR PUSTAKA BPS.  2021. Statistik  Indonesia  2021 . Jakarta: BPS.
BKKBN,  Kemenkes  and  BPS.  2018. Survei Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia 2017 . Jakarta: BKKBN.
Khusniyah.  2015.  Faktor-faktor  yang
Mempengaruhi  Total  Fertility  Rate (TFR) di Indonesia dengan Menggunakan  Regresi  Semiparametrik Spline  Truncated.  Skripsi.  Surabaya:
Institut  Teknologi  Sepuluh  November Surabaya (ITS).
BKKBN.  2018. Laporan  Akuntabilitas Kinerja  Instansi  Pemerintah  2017 . Jakarta: BKKBN.
BKKBN.  2014a.  T ata  Cara  Pelaksanaan Pencatatan dan Pelaporan Pengendalian Lapangan Program Kependudukan,  Keluarga  Berencana, dan  Pembangunan  Keluarga  Nasional.
Jakarta: BKKBN.
BPS. 2016. Potret Awal Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable  Development  Goals)  di Indonesia . Jakarta: BPS. BKKBN.  2021. Laporan  Akuntabilitas Kinerja  Instansi  Pemerintah  (LAKIP) Kedeputian Bidang Keluarga Berencana  dan  Kesehatan  Reproduksi 2020 . Jakarta: BKKBN. Mulyana.  2004.  Buku  Ajar  Analisis  Data Deret  Waktu.  Jatinangor  :  Jurusan Statistika, FMIPA, Universitas Padjadjaran (UNPAD). BKKBN. 2020a. Rencana Strategis BKKBN 2020-2024 . Jakarta: BKKBN.
Arianti,  C.  dan  A.  Wibowo.  2015. Pemodelan ARIMA Jumlah Pencapaian Peserta KB Baru IUD. Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol. 4,
No. 2, Hal. 191-200.
Andriyani,  R.  2020.  Peramalan  Jumlah
Akseptor  Baru  Metode  Kontrasepsi Jangka  Panjang  (MKJP)  pada  Wanita Menikah di Kabupaten Jember
Menggunakan  Analisis  Time  Series. Skripsi.  Jember:  Universitas  Jember (UNEJ).
BKKBN.  2014b. Pedoman  Pelaksanaan Penggerakan  Lini  Lapangan  Program Kependudukan,  Keluarga  Berencana, dan  Pembangunan  Keluarga  Tahun 2014 . Jakarta: 2014.
BKKBN.  2014c. Tata  Cara  Pelaksanaan Pencatatan  dan  Pelaporan  Pelayanan Kontrasepsi  Program  Kependudukan, Keluarga Berencana, dan Pembangunan Keluarga Nasional . Jakarta: BKKBN. BKKBN.  2015. Panduan  Tata  Cara Pengelolaan Data Rutin Pelayanan KB Program  Kependudukan,  Keluarga Berencana, dan Pembangunan Keluarga . Jakarta: BKKBN.
BKKBN.  2020b. Rencana  Strategis  2020- 2024  Direktorat  Bina  Lini  Lapangan .
Jakarta: BKKBN.
Box, G. E. P dan G. M.Jenkins. 1994. Time Series Analysis Forecasting and Control. California: Holden-Day.
Hasan,  M.  I.  2001.  Pokok-pokok  Materi Statistik 2 (Statistik Inferensif). Jakarta: Bumi Aksara.
Wei,  W.W.S.  2006.  Time  Series  Analysis Univariat  and  Multivariate  Methods Second  Edition.  Canada:  Addison- Wesley Publishing Co.
Makridakis,  S.,  dkk.  1999.  Metode  dan Aplikasi  Peramalan,  Jilid  1  Edisi Kedua. Jakarta: Binarupa Aksara.
Chang,  P.C,  Y.  W.  Wang,  dan  C.H.  Liu.
2007.  The  Development  of  a  Weigted Evolving  Fuzzy  Neural  Network  for PCB Sales Forecasting. Expert Systems wit Applications. No.32. Hal. 86-96.
Amalini,  M.  P.  2019.  Strategi  Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana  Nasional  (BKKBN)  dalam Meningkatkan Pengguna Program Keluarga Berencana di Kota Samarinda. eJournal Ilmu Pemerintahan ,  Vol.  7,  No.  3,  Hal. 1379-1390. Christiani, C., Diah, W. C., dan B. Martono. 2013. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Pemakaian  Metode Kontrasepsi  Jangka  Panjang  (MKJP)
Provinsi  Jawa  Tengah.  Serat  Acitya- Jurnal Ilmiah, Hal. 74–84.
Upadhyay,  U.  D.  2018.  Informed  Choice  in Family  Planning.  Helping  People Decide. ResearchGate, February 2001.
Mi’rajiah,  N.,  M.  S.  Noor,  dan  S.  Arifin.
2019.  Hubungan  Dukungan  Tenaga Kesehatan  dan  Akses  Ke  Puskesmas Terhadap Pemakaian Metode Kontrasepsi  Jangka  Panjang. Jurnal
Mahasiswa  Pendidikan  Dokter ,  Vol.  2,
No. 1, Hal. 113–120.
Mekonnen, G., F. Enquselassie, G. Tesfaye, dan  A.  Semahegn.  2014.  Prevalence and  Factors  Affecting  Use  of  Long Acting  and  Permanent  Contraceptive Methods  in  Jinka  town,  Southern Ethiopia:  A  cross  sectional  study.  Pan
African  Medical  Journal ,  Vol.  18,  Hal. 1–8.
Xie, Z. 2018. Logical Framework of Quality of  Care  in  Family  Planning  in  China:
Client-Centered Approach. China
Population  and  Development  Studies, Vol. 2, No. 2, Hal. 224–244.