## Autokorelasi Spasial Unmet Need Keluarga Berencana di Pulau Sumatera Tahun 2022

## Spatial Autocorrelation Unmet Need for Family Planning on Sumatra Island in 2022
Dinar Andaru Mukti 1 *, Artha Prabawa 2 1 Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia | email dinarandaru@gmail.com
2 Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia | email artha@ui.ac.id *Korespondensi Penulis: dinarandaru@gmail.com
Abstrak
Latar belakang: Salah satu permasalahan program Keluarga Berencana (KB) di Indonesia adalah tingginya angka kebutuhan ber-KB yang tidak  terpenuhi  ( unmet  need KB).  Di  Pulau  Sumatera,  terdapat  disparitas  angka  unmet need  KB  antar  wilayah,  dimana  sebagian provinsi memiliki angka unmet need KB tinggi dan sebagian lainnya rendah Tujuan: Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan autokorelasi spasial berdasarkan angka unmet need KB dan menemukan wilayah hotspot unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 Metode: Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan desain studi ekologi. Unit analisis dalam penelitian ini adalah kabupaten/kota, sedangkan ruang lingkup wilayah yang dianalisis meliputi kabupaten/kota yang berada di pulau induk Sumatera sebanyak 131 kabupaten/kota. Uji autokorelasi spasial dilakukan dengan menggunakan Indeks Moran dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA).
Hasil: Hasil penelitian ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 (p value =0,001, I=0,646, E(I)=-0,008). Artinya, persentase unmet need KB pada satu wilayah kabupaten/kota berkaitan dengan wilayah sekitarnya, dengan pola mengelompok  ( clustered ).  Wilayah  yang  menjadi hotspot unmet  need KB  di  Pulau  Sumatera  tahun  2022  berdasarkan  pola  kluster  yang terbentuk adalah sebanyak 27 kabupaten/kota.
Kesimpulan: Kejadian unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 membentuk pola mengelompok berdasarkan wilayah kabupaten/kota yang berdekatan dan tidak terjadi secara acak. Wilayah hotspot dapat diusulkan sebagai prioritas dalam melakukan intervensi penurunan unmet need KB di Pulau Sumatera.
Kata Kunci: Autokorelasi Spasial; Unmet Need ; Keluarga Berencana

## Abstract
Introduction: One of the problems with the family planning program in Indonesia is the high number of unmet need for family planning. On Sumatra Island, there are disparities in the unmet need for family planning between regions, where some provinces have high unmet need for family planning and others low.
Objective: The aim of this research is to find out whether there is spatial autocorrelation based on the unmet need for family planning and to find hotspot areas on Sumatra Island in 2022.
Method: This research is a quantitative research with an ecological study design. The unit of analysis in this research is the district/city, while the scope of the area analyzed includes 131 districts/cities on the Sumatra mainland island. Spatial autocorrelation test using the Moran Index and Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA).
Result: The results of this study show that there is a positive spatial autocorrelation of unmet need for family planning on Sumatra Island in 2022 (p value=0.001, I=0.646, E(I)=-0.008). This means that on Sumatra Island, the percentage of unmet need for family planning in one district/city area is related to the surrounding area, with a clustered pattern. The hotspot areas for unmet need for family planning on Sumatra Island in 2022 based on the cluster pattern formed are 27 districts/cities.
Conclusion: Unmet need for family planning on Sumatra Island in 2022 forms a clustered pattern based on adjacent districts/cities and does not occur randomly. Hotspot areas are proposed as priorities in interventions to reduce the unmet need for family planning on Sumatra Island.
Keywords: Spatial Autocorrelation; Unmet Need; Family Planning

## ISSN 2597– 6052
DOI: https://doi.org/10.56338/mppki.v7i5.5060

## MPPKI

## Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia The Indonesian Journal of Health Promotion
Research Articles
Open Access

## PENDAHULUAN
Berdasarkan Undang-undang Nomor 52 tahun 2009 tentang Perkembangan Kependudukan dan Pembangunan Keluarga, yang dimaksud dengan keluarga Berencana (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  (1).  Kebutuhan  KB  yang  tidak  terpenuhi  ( unmet  need KB)  adalah Pasangan  Usia  Subur  (PUS)  yang  menginginkan  penundaan  kehamilan  (penjarangan)  atau  berhenti  sama  sekali kehamilan (pembatasan) namun tidak menggunakan alat/obat/cara KB (2).
Unmet need KB telah lama digunakan sebagai salah satu indikator untuk mengukur keberhasilan program KB. Dalam Rencana Strategis (Renstra) Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) tahun 2020- 2024, penurunan angka unmet need KB merupakan salah satu dari 6 (enam) sasaran strategis, dengan target yang harus dicapai pada tahun 2024 adalah sebesar 7,6 persen (3) .
Sampai dengan saat ini, unmet need KB di Indonesia dikategorikan masih tinggi. Berdasarkan Laporan Kinerja Instansi Pemerintah (LAKIP) BKKBN tahun 2013-2022, selama kurun waktu sepuluh tahun terakhir angka unmet need di  indonesia  belum  mencapai  target  penurunan  yang  diharapkan.  Pada  tahun  2013,  angka unmet  need di Indonesia  yaitu  9,6  persen,  kemudian  mengalami  fluktuasi  dan  cenderung  meningkat  tajam  hingga  menjadi  16,8 persen pada tahun 2022 (4). Hal ini menggambarkan program KB di Indonesia belum sepenuhnya berhasil karena belum dapat memenuhi seluruh kebutuhan KB bagi PUS.
Upaya untuk menurunkan angka unmet need KB penting untuk dilakukan. Tingginya angka unmet need KB dapat berdampak pada keluarga, nasional, maupun global. Dampak unmet need KB bagi keluarga meliputi kehamilan yang  tidak  diinginkan  ( unwanted  pregnancy ),  stres  atau  kecemasan  pada  psikologi  keluarga,  aborsi,  serta meningkatkan risiko kematian ibu dan bayi. Pada tingkat nasional Unmet need KB berdampak pada pertumbuhan penduduk, Total Fertility Rate ( TFR ), dan Angka Kematian Ibu (AKI) nasional. Sementara itu, dampak global yang dapat terjadi akibat tingginya unmet need KB adalah tidak tercapainya target yang telah ditetapkan oleh Perserikatan Bangsa – Bangsa (PBB) sebagaimana tertuang dalam Sustainable Development Goals (SDGs) tahun 2015  – 2030 tujuan  ke-5 mencapai kesetaraan gender dan memberdayakan semua perempuan dan anak perempuan (5,6)
Salah satu permasalahan yang perlu menjadi perhatian adalah tingginya disparitas angka unmet need KB antar wilayah. Angka unmet need tertinggi secara nasional didominasi oleh provinsi-provinsi di wilayah Indonesia timur, meliputi Provinsi Papua (46,26 persen), Papua Barat (38,95 persen), dan Maluku (36,18 persen) (12).
Disparitas unmet need KB tidak hanya terjadi dalam lingkup nasional. Di Pulau Sumatera, terjadi ketimpangan angka unmet  need KB  antar  provinsi.  Berdasarkan  LAKIP  BKKBN  tahun  2021,  provinsi  yang  berada  di  Pulau Sumatera bagian selatan meliputi Bengkulu dan Jambi merupakan provinsi dengan angka unmet need KB paling rendah keempat dan kelima di Indonesia dengan masing-masing sebesar 12,8 persen dan 13,7 persen. Akan tetapi, di  sisi  lain  provinsi  yang  berada  di  Pulau  Sumatera  bagian  utara  meliputi  Provinsi  Sumatera  Utara  dan  Riau menduduki  peringkat  keenam  dan  ketujuh  angka unmet  need KB  tertinggi  di  Indonesia  dengan  masing-masing sebesar 29,6 persen, 26,3 persen, dan 25,6 persen (4).
Dengan  adanya  disparitas unmet  need KB  antar  provinsi  tersebut,  maka  ada  dugaan  bahwa  terdapat  unsur spasial yang berkaitan dengan angka unmet need KB di Pulau Sumatera. Untuk menguji apakah terdapat keterkaitan spasial unmet need KB maka diperlukan analisis spasial. Penelitian tentang analisis spasial unmet need KB telah dilakukan di beberapa negara. Salah satu di antaranya adalah penelitian oleh Azanaw, et al (2022) yang meneliti distribusi spasial dan determinan unmet need KB pada wanita usia subur di Etiopia. Hasil dari penelitian ini salah satunya yaitu terdapat autokorelasi spasial unmet need KB di Etiopia, dengan daerah hotspot -nya meliputi daerah Oromia, Southern Nations, dan Nationality of People and Gambela (7).
Analisis spasial dapat memberikan gambaran seperti sebaran pelayanan kesehatan, penggunaan peta sebagai alat informasi, dan sebaran masalah kesehatan pada setiap bidang studi (8). Analisis spasial sangat perlu dilakukan karena dapat menjadi decission support system untuk melakukan intervensi berbasis pada wilayah dan masalah (9). Oleh karena itu, peneliti tertarik untuk mengkaji masalah unmet need di Pulau Sumatera dengan pendekatan analisis spasial.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  autokorelasi  spasial  berdasarkan  angka unmet need KB dan menemukan wilayah yang menjadi hotspot di Pulau Sumatera tahun 2022.

## METODE
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan desain studi ekologi. Jenis data yang digunakan adalah data agregat dengan unit analisis kabupaten/kota. Studi dilakukan terhadap 131 kabupaten/kota yang terletak di pulau induk Sumatera. Sumber data yang digunakan adalah data sekunder dari Pemutakhiran Pendataan Keluarga tahun 2022  (PK  2022)  Badan Kependudukan dan Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN).  Pengolahan data  dilakukan dengan menggunakan aplikasi Geoda.

## MPPKI (Mei 2024) Vol. 7 No. 5
Langkah-langkah analisis data yang dilakukan yaitu 1) uji autokorelasi spasial dan 2) penentuan area hotspot unmet need KB. Sebelum dilakukan analisis  data, dilakukan pengecekan terhadap data missing. Apabila terdapat data missing, dilakukan pendugaan nilai missing dengan cara merata-ratakan nilai observasi variabel pada wilayah tetangganya (10)
Hipotesis nol dalam penelitian ini yaitu tidak ada autokorelasi spasial berdasarkanangka unmet need KB di Pulau Sumatera. Sementara hipotesis alternatifnya adalah ada autokorelasi spasial berdasarkan unmet need KB di Pulau Sumatera. Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95%, sehingga ada autokorelasi spasial apabila nilai p < 0,05.
Autokorelasi spasial adalah derajat ketergantungan spasial, asosiasi atau korelasi antara nilai observasi suatu entitas spasial dan nilai observasi tetangga dari variabel yang sama. Autokorelasi spasial diperiksa untuk menentukan apakah ada hubungan di antara nilai atribut lokasi terdekat dan apakah nilai-nilai ini membentuk pola dalam ruang (11). Uji autokorelasi spasial dalam penelitian ini meliputi autokorelasi global dan lokal. Pengukuran autokorelasi spasial global menggunakan indeks Moran I, sedangkan pengukuran autokorelasi spasial lokal menggunakan indeks lokal Moran I. Matriks pembobot spasial yang digunakan yaitu queen contiguity.
Indeks Moran I menghitung autokorelasi spasial global dengan memperhitungkan lokasi fitur dan nilai atribut (dari satu atribut) secara bersamaan.  Autokotelasi spasial dapat diketahui dengan cara melihat nilai p. Nilai p < 0,05 artinya terdapat autokorelasi spasial, sedangkan nilai p > 0,05 artinya tidak terdapat autokorelasi spasial (11). Nilai indeks  Moran  yang  dihasilkan  yaitu  -1<I<1.  Autokorelasi  spasial  dianalisis  dengan  membandingkan  nilai  indeks Moran (I) dengan nilai ekspektasi E(I). Nilai I > E(I) menunjukkan autokorelasi spasial positif, artinya pola daerah sekitarnya memiliki sifat yang sama satu sama lain atau clustered. Nilai I  <  E(I) menunjukkan autokorelasi spasial negatif, yaitu pola daerah disekitarnya memiliki sifat yang berbeda satu sama lain atau dispersed . Nilai I = E(I) yang menghampiri 0, menunjukkan tidak terdapat autokorelasi spasial, artinya berpola random atau acak (12).
Uji autokorelasi lokal dengan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA) menampilkan Cluster map dan significance  map .  Pada  tahap  ini,  ditentukan  daerah  yang  menjadi hotspot  unmet  need KB. Hotspot dalam penelitian  ini  adalah  wilayah  yang  berdasarkan cluster  map berada  di  kuadran high-high dan  memiliki  nilai signifikansi p<0,05.

## HASIL
Berdasarkan  hasil  pemutakhiran  pendataan  keluarga  tahun  2022,  kabupaten/kota  dengan  persentase unmet need KB tertinggi di Pulau Sumatera adalah Kabupaten Toba Samosir yang berada di Provinsi Sumatera Utara (31,29 persen),  sedangkan  kabupaten/kota  dengan  persentase unmet  need KB  terendah  adalah  Kabupaten  Lebong  yang berada di Provinsi Bengkulu (5,63 persen). Terdapat satu kabupaten/kota yang memiliki data kosong unmet need KB yaitu Kota Pariaman, Provinsi Sumatera Barat. Menggunakan konsep ketetanggaan queen contiguity , maka diperoleh tetangga  Kota  Pariaman  adalah  Kabupaten  Padang  Pariaman,  Provinsi  Sumatera  Barat.  Dugaan  nilai  observasi persentase unmet  need KB  pada  Kota  Pariaman  adalah  29,57  persen,  yang  digunakan  dalam  analisis-analisis selanjutnya.
Gambar 1 . Peta distribusi unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022
Peta distribusi unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 yang dikategorikan menggunakan natural break (gambar  1)  menunjukkan bahwa  persentase unmet need KB  tinggi  sebagian besar  terjadi  pada kabupaten/kota  di Provinsi  Sumatera  Utara  dan  sebagian  kecil  pada  kabupaten/kota  di  Provinsi  Sumatera  Barat  bagian  utara  dan Provinsi Aceh bagian selatan.
Gambar 2 . Moran’s scatterplot unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022
Hasil uji autokorelasi spasial persentase unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 seperti terlihat pada gambar 2. Uji signifikansi menghasilkan nilai p sebesar 0,001 (nilai p < 0,05) yang artinya terdapat  autokorelasi spasial antara wilayah kabupaten/kota berdasarkan persentase unmet need KB di Pulau Sumatera. Nilai indeks Moran (I) persentase unmet need KB yaitu 0,646, sedangkan nilai ekspektasi E(I) yaitu -0,008. Nilai I > E(I) menunjukkan adanya  autokorelasi  spasial  positif,  artinya  pola  daerah  sekitarnya  memiliki  sifat  yang  sama  satu  sama  lain  atau mengelompok ( clustered ).
Gambar 3 . Moran’s cluster map unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022
Untuk melihat kabupaten/kota yang menjadi wilayah hotspot unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 digunakan Moran’s cluster map sebagaimana disajikan dalam gambar 3. Wilayah berwarna merah tegas merupakan kabupaten/kota yang berada di kuadran high-high dan memiliki nilai p<0,05, ditetapkan sebagai wilayah hotspot. Berdasarkan Moran’s cluster map, terdapat 27 kabupaten/kota hotspot unmet need KB di Pulau Sumatera, disajikan dalam tabel 1.
Tabel 1 . Kabupaten/kota hotspot unmet need KB di Pulau Sumatera Tahun 2022 Kabupaten/Kota Provinsi Aceh Singkil Aceh Kota Subulussalam Rokah Hulu Riau Rokan Hilir Pasaman
Sumatera Barat Kota Pariaman Pasaman Barat Mandailing Natal Sumatera Utara Karo
Labuhanbatu Selatan Labuhanbatu Utara Samosir Serdang Bedagai Padang Lawas Humbang Hasundutan Pakpak Bharat Labuhanbatu Padang Lawas Utara Deli Serdang Dairi Tapanuli Tengah Tapanuli Utara Batu Bara Toba Samosir Asahan Tapanuli Selatan Simalungun

## PEMBAHASAN
Hasil uji autokorelasi spasial dengan Indeks Moran menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi spasial yang signifikan  antar  wilayah  kabupaten/kota  berdasarkan  persentase unmet  need  KB di  Pulau  Sumatera,  dengan  pola mengelompok  ( clustered ).  Artinya,  persentase unmet  need KB  di  satu  wilayah  memiliki  keterkaitan  terhadap persentase unmet need di wilayah lain yang berada di dekatnya. Autokorelasi menandakan bahwa persentase unmet need KB di satu kabupaten/kota tidak terjadi secara random, namun terkait dengan persentase unmet need KB di kabupaten/kota di sekitarnya. Hal ini sesuai dengan hukum Tobler yang pertama yaitu semua hal selalu berkaitan dengan semua hal lain, tetapi sesuatu yang lebih dekat lebih memiliki pengaruh daripada sesuatu yang jauh (13). Distribusi  spasial  tidak  hanya dapat  digunakan  dalam  konteks penyakit  menular, namun dapat  juga berlaku pada penyakit tidak menular, perilaku, dan kerentanan. Kesehatan erat kaitannya dengan konteks wilayah dan perilaku yang melekat padanya, dimana mereka terstruktur secara spasial. Konsep autokorelasi spasial dapat digunakan untuk mengatasi ketidakmerataan dalam bidang kesehatan, analisis sistem kesehatan, masalah terkait dengan permintaan dan suplai, dan lain-lain (9).
Moran’s cluster map menunjukkan terdapat 27 wilayah kabupaten/kota yang menjadi area hotspot unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 yang meliputi 20 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara, 3 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat, 2 kabupaten/kota di Provinsi Riau, dan 2 Provinsi di Provinsi Aceh. Secara geografis, 27 wilayah kabupaten/kota ini memiliki kedekatan satu sama lain. Artinya angka unmet need KB di Pulau Sumatera tahun 2022 memang membentuk pola mengelompok berdasarkan wilayah kabupaten/kota yang berdekatan dan tidak terjadi secara acak.  Hasil penelitian ini memperkuat penelitian Sejati , et al (2021), bahwa provinsi-provinsi yang berdekatan memiliki kecenderungan untuk berada pada cluster yang sama berdasarkan tingkat unmet need KB. Hal ini diduga karena adanya norma sosial yang mirip pada wilayah-wilayah yang berdekatan. Struktur sosial ekonomi saling berpengaruh dengan norma di suatu wilayah yang dapat mempengaruhi pemakaian kontrasepsi. (14)
Adanya autokorelasi unmet need KB di Pulau Sumatera dengan pola mengelompok memperkuat hasil studi Saprianto, et al (2023), bahwa dampak ketimpangan akses dan kualitas pelayanan kesehatan yang ditimbulkan dari pelaksanaan otonomi daerah adalah munculnya ketimpangan antar wilayah. Hal ini dapat menimbulkan disparitas kesehatan  daerah,  dimana  masyarakat  di  daerah  tertentu  tidak  memiliki  akses  pelayanan  kesehatan  yang  setara dengan daerah lain (15). Menurut Profil Kesehatan Indonesia tahun 2022, ketimpangan pembangunan pada sektor kesehatan  masih  menjadi  masalah  yang  dihadapi  Indonesia,  termasuk  di  Pulau  Sumatera,  yang  ditandai  dengan distribusi  tenaga  kesehatan  yang  tidak  merata  antar  wilayah.  Distribusi  tenaga  kesehatan  yang  tidak  merata menyebabkan kapasitas tenaga kesehatan, sistem rujukan maternal, dan tata laksana pelayanan kesehatan ibu dan anak,  serta  pelayanan  kesehatan  reproduksi  belum  berjalan  optimal  (16).  Selain  itu,  berdasarkan  data  profil transportasi darat tahun 2021, Pulau Sumatera  memiliki banyak jalan kabupaten/kota dengan kondisi rusak berat, yang  dapat  menjadi  faktor  penghambat  dalam  mencapai  akses  kesehatan.  Provinsi  Sumatera  Utara  merupakan provinsi  dengan  jalan  kabupaten/kota  rusak  berat  terpanjang  di  Sumatera  dan  bahkan  di  Indonesia  (9.187  km). Selanjutnya disusul dengan provinsi  Aceh (3.933 km), Sumatera Barat (3.123 km), dan Riau (3.250 km) sebagai provinsi dengan jalan kabupaten/kota rusak berat terpanjang kedua, ketiga, dan keempat di Pulau Sumatera. Jika disandingkan  dengan  hasil  penelitian  ini,  keempat  provinsi  tersebut  merupakan  provinsi-provinsi  tempat kabupaten/kota hotspot unmet need KB berada. (17,18)
Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Nurdini,  et  al.,  (2022)  tentang  pola  spasial unmet  need KB  di Kabupaten  Muaro  Jambi  tahun  2019-2021.  Penelitian  tersebut  membuktikan  adanya  autokorelasi  spasial  positif unmet  need KB  antar  desa  di  Kabupaten  Muaro  Jambi,  dengan  wilayah hotspot mencakup  33  desa.  Persebaran fasilitas  dan  tenaga  kesehatan  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  masih  belum  merata  di  seluruh  desa/kelurahan  karena sebagian besar wilayah desa masih berupa perkebunan dan hutan.  Selain itu, kondisi jalan Kabupaten Muaro Jambi pada tahun 2020 rusak sebanyak 8,89 persen dan rusak berat sebesar 23,30 persen serta masih terdapat 579,34 km yang belum beraspal. Hal ini menjadi faktor penghambat masyarakat dalam mencapai akses kesehatan. (18) Penelitian lain yang membuktikan adanya autokorelasi unmet need KB yaitu penelitian Azanaw, et al (2022) tentang distribusi spasial dan determinan unmet need KB pada wanita usia subur di Etiopia. Hasil dari penelitian tersebut yaitu terdapat autokorelasi spasial unmet need KB di Etiopia. Studi tersebut mengungkapkan terdapat variasi geografis  yang  signifikan  antar  wilayah  di  Etiopia,  dimana  perempuan  dari  wilayah  Oromia  dan  Gambela  lebih cenderung  memiliki  kebutuhan  ber-KB  yang  tidak  terpenuhi.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  keterbelakangan relatif dan infrastruktur yang tidak memadai yang berkontribusi pada tidak memadainya layanan keluarga berencana. (7).
Penelitian tentang unmet need KB dengan pendekatan spasial masih jarang dilakukan di Indonesia. Dengan adanya  penelitian  ini,  maka  dapat  diketahui  pola  keterkaitan  spasial  dan  wilayah hotspot  unmet KB  di  Pulau Sumatera. Wilayah hotspot tersebut perlu dijadikan sebagai prioritas dalam pelaksanaan intervensi penurunan unmet need KB  di  Pulau  Sumatera.  Selanjutnya  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  mendapatkan  pemodelan determinan unmet need KB dengan pendekatan spasial.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  kejadian unmet  need KB  di  Pulau  Sumatera  tahun  2022  memiliki autokorelasi  spasial  antar  wilayah  kabupaten/kota  dengan  pola  mengelompok  ( clustered ).  Terdapat  27  wilayah kabupaten/kota yang menjadi hotspot unmet need KB di Pulau Sumatera yaitu Aceh Singkil, Kota Subulussalam, Rokah Hulu, Rokan Hilir, Pasaman, Kota Pariaman, Pasaman Barat, Mandailing Natal, Karo, Labuhanbatu Selatan, Labuhanbatu Utara, Samosir, Serdang Bedagai, Padang Lawas, Humbang Hasundutan, Pakpak Bharat, Labuhanbatu, Padang Lawas  Utara,  Deli  Serdang,  Dairi,  Tapanuli  Tengah,  Tapanuli  Utara,  Batu  Bara,  Toba  Samosir,  Asahan, Tapanuli Selatan, dan Simalungun.

## SARAN
Wilayah hotspot dapat  diusulkan  sebagai  prioritas  dalam  melakukan  intervensi,  dasar  koordinasi,  dan pengambilan kebijakan program penurunan unmet need KB di Pulau Sumatera. Aspek-aspek tersebut harus diperkuat dan mendapat dukungan yang lebih dari pembuat kebijakan, mengingat kebutuhan ber-KB merupakan suatu hal yang disediakan oleh pemerintah dalam rangka mewujudkan pertumbuhan penduduk seimbang.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Republik  Indonesia.  Undang-undang  Nomor  52  Tahun  2009  tentang  Perkembangan  Kependudukan  dan Pembangunan Keluarga. Lembar Negara Nomor 161 Tahun 2009, Tambahan Lembar Negara Nomor 5080. Jakarta: Kementerian Sekretariat Negara
2. Lembaga Demografi FEB UI dan BKKBN. 2020. Panduan Tata Cara Penyajian Data dan Informasi Hasil Pendataan Keluarga 2021. Jakarta: BKKBN
3. BKKBN (2020) Rencana Strategis BKKBN 2020-2024. Jakarta: BKKBN
4. BKKBN  (2013-2022) Laporan Kinerja  Instansi  Pemerintah  2013-2022  (per  tahun).  Badan  Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional. Jakarta: BKKBN
5. Arde, L.D., Lubis, S.N., Nasution, P.C. 2021. Analisis Kebutuhan Keluarga Berencana yang Tidak Terpenuhi (Unmet  Need)  pada  Wanita  Usia  Subur.  Jurnal  Kesehatan  12(2),  pp  205-211. http://ejurnal.poltekkes- tjk.ac.id/index.php/JK
6. Suharsih,  S.,  Rahayu,A.,  Julianto,  E.A.  (2022)  Unmet  Need:  Upaya  Pengendalian  Jumlah  Penduduk. Yogyakarta: LPPM UPN “Veteran” Yogyakarta
7. Azanaw, M. M., Fentie, D. T., Bukayaw, Y. A., Lakew, A. M., & Sisay, M. M. (2022). Spatial distribution and determinant factors of unmet need for family planning among all reproductive-age women in Ethiopia: a multi-level  logistic  regression  modelling  approach.  Contraception  and  Reproductive  Medicine,  7(1). https://doi.org/10.1186/s40834-022-00178-9
8. Eryando,  T.  (2022).  Spatial  Analysis  for  Enhancing  the  Use  of  Health  Data  Availability  from  Different Sources to Help the Decision-Making Process.
Kesmas, 17(3), pp 165–168.
https://doi.org/10.21109/kesmas.v17i3.6196
9. Sipahutar,  T.  (2020).  Pemodelan  Determinan  Kejadian  Stunting  untuk  Percepatan  Pencegaha  Stunting  di Indonesia: Analisis Spasial (Disertasi). Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia
10. Sipahutar, T., Eryanto, T., Budiharsana, M.P. (2022). Fenomena Stunting di  Indonesia: Pemanfaatan Data Sekunder untuk Pemetaan Daerah Rawan Stunting Menggunakan Analisis Spasial. Sleman: Deepublish
11. Grekousis, G. (2020) Spatial Analysis Methods and Practice. New York: Cambridge University Press
12. Saputro,  D.R,  Widyaningsih,  P.,  Kurdi,  N.  A.,  Susanti,  A.,  (2018).  Proporsionalitas  Autokorelasi  Spasial dengan  Indeks  Global  (Indeks  Moran)  Dan  Indeks  Lokal  (Local  Indicator  Of  Spatial  Association  (Lisa)). KNPMP III 2018, pp 701-710
13. Waters,  N.  (2017) Tobler’s  First  Law  of  Geography. The  International  Encyclopedia  of Geography,  John Wiley & Sons, DOI: 10.1002/9781118786352.wbieg1011
14. Sejati, S.K. (2021) Analisis Cluster Unmet Need Keluarga Berencana di Indonesia. Jurnal Litbang Sukowati 4(2), pp 40-49, http://journal.sragenkab.go.id, Permalink/DOI: 10.32630/sukowati.v4i2.158
15. Saprianto,  R.,  Simbolon,  T.R.,  Hukom,  A.  (2023)  Implikasi  Otonomi  Daerah  pada  Pembangunan  Sektor Pendidikan dan Kesehatan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan dan Pariwisata (JEPP), 3(2), pp 68- 84, https://e-journal.upr.ac.id/index.php/jeppupr
16. Kemenkes RI (2023) Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2022. Jakarta: Kemenkes RI
17. BPS (2022) Statistik Transportasi Darat Tahun 2021. Jakarta: BPS
18. Nurdini, L., Asparian, Syukri, M., Siregar, S.A. (2022) Unmet Need For Contraception Spatial Pattern In Muaro  Jambi  Regency,  Jambi  Province  2019-2021.  International  Journal  Of  Health,  Engineering  And Technology (IJHET), 1(4), pp 547-555