## DETERMINAN KEMATIAN BAYI DI PROVINSI SULAWESI TENGAH BERDASARKAN DATA SUPAS 2015
Mieke Nurmalasari
Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan, Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan, Universitas Esa Unggul, Jakarta
Jalan Arjuna Utara No.9, Duri Kepa, Kebon Jeruk, Jakarta Barat, 11510 mieke@esaunggul.ac.id

## Abstract
One  of  the  goals in  Sustainable  Development  Goals (SDGs)  is  reducing  infant  mortality. The trend of infant mortality in Indonesia has decline, but the efforts to decrease the rate is  still  needed  especially  in  the  provinces  with  high  mortality  rate  such  as  Sulawesi Tengah.  These  province  infant  mortality  rates  are  85  death  per  thousand  live  births, respectively,  much  higher  than  national  number  of  43  deaths  per  thousand  live  births. This  study  is  aimed  to  identify  determinants  of  infant  mortality  in  Sulawesi  Tengah, between  2010-2015  using  Intercensal  Population  Survey  2015.  Determinants  of  under five  mortality  number  is  investigated  using  logistic  regression.  The  result  shows  that gender  of  the  infant,  birth  type,  place  of  living,  age  of  first  delivery  and  mother’s education impacted mostly to the high mortality rate.
Keyword: logistic regression, infant mortality, mortality rate

## Abstrak
Salah  satu  tujuan  dalam Sustainable  Development  Goals (SGDs)  adalah  menurunkan angka kematian bayi. Tren angka kematian bayi di Indonesia menurun akan tetapi usaha untuk  menurunkan  angka  kematian  masih  diperlukan  terutama  pada  provinsi  yang tingkat  kematian  bayinya  masih  tinggi  seperti  di  provinsi  Sulawesi  tengah.  Tingkat kematian  bayi  di  provinsi  ini  sebesar  85  per  1000  kelahiran  hidup,  hal  ini  masih  relatif tinggi  dari  pada  jumlah  nasional  43  kematian  per  1000  kelahiran  hidup.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat kematian bayi di Sulawesi Tengah antara tahun 2010  sampai  tahun  2015  dengan  menggunakan  Intersenal  Survei  Populasi  2015  atau SUPAS  2015.  Determinan  Kematian  balita  ditentukan  dengan  menggunakan  metode regresi logistik.  Hasil  menunjukkan  bahwa  jenis  kelamin,  tipe  kelahiran,  tempat  tinggal, usia  persalinan  pertama  dan  pendidikan  ibu  memberikan  pengaruh  terbesar  terhadap tingkat kematian balita.
Keyword: regresi logistik, kematian bayi, tingkat kematian bayi

## Pendahuluan
Negara  di  seluruh  dunia  berupaya untuk  menurunkan  angka  kematian  balita (bawah  lima  tahun)  dalam  beberapa  dekade terakhir.  Kematian  balita  menjadi  indikator penting  bagi  kesehatan  anak,  sebagaimana tercantum dalam tujuan Millenium Development  Goals disingkat  dengan  MDGs. Menurut  data  dari  UNICEF  2016  yang ditampilkan  dalam  Gambar  1,  tingkat kematian  balita  secara  global  menurun  dari 93,4  kematian  per  1000  kelahiran  hidup  di tahun 1990 menjadi 42,2 di tahun 2015. Hal ini  menunjukkan  percepatan  penurunan angka  kematian  balita,  tingkat  penurunan tahunan  angka  kematian  balita  meningkat dari  1,9  persen  di  tahun  1990-2000  menjadi 4  %  di  tahun  2000-2016.  Hal  ini  merupakan
kemajuan yang besar dalam usaha meningkatkan  kelangsungan  hidup  anak balita (1).
Meskipun  secara  global  sudah  terjadi kemajuan  dalam  penurunan  angka  kematian balita,  upaya  pemerintah  Indonesia  dalam menurunkan  angka  kematian  balita  masih terus ditingkatkan. Menurut Kemenkes RI(2), upaya kesehatan anak antara lain diharapkan dapat  menurunkan  angka  kematian  anak. Salah  satu  indikator  angka  kematian  yang berhubungan  dengan  anak  adalah  Angka Kematian  Balita  (AKABA).  AKABA  adalah jumlah  penduduk  yang  meninggal  sebelum usia  5  tahun  yang  dinyatakan  dalam  1.000 kelahiran  hidup  pada  tahun  yang  sama. AKABA  menggambarkan  tingkat  permasalah kesehatan anak balita.

## Gambar 1
Tingkat Kematian Balita Dunia per 1000 kelahiran hidup 1990 - 2015

## Sumber: UNICEF (2016)
Hasil  Survei  Penduduk  Antara  Sensus (SUPAS)  2015  menunjukkan  AKABA  hasil SUPAS  2015  sebesar  26,29  per  1.000 kelahiran  hidup,  hal  ini  sudah  memenuhi target  MDGs  2015  sebesar  32  per  1.000 kelahiran  hidup  (2).  Tetapi  menurut  UN  (3) target  menurunan  kematian  bayi  baru  lahir dan  anak  usia  di  bawah  lima  tahun  pada akhir  2030  sebesar  25  kematian  per  1.000 kelahiran  hidup.  Hal  ini  merupakan  program SDGs, dimana SDGs adalah program lanjutan dari  MGDs  sehingga  kesehatan  balita  masih termasuk  yang  perlu  diberi  perhatian  lebih, hal ini dituangkan dalam SDGs nomor 3.2.
Secara keseluruhan terjadi tren penurunan  angka  kematian  balita  dari  tahun ke  tahun,  tetapi  jika  dilihat  berdasarkan provinsi di Indonesia, maka terdapat perbedaan  yang  besar  angka  kematian  balita antar daerah di Indonesia. Berdasarkan SDKI 2012  (4)  didapatkan  bahwa  Angka  Kematian Balita di  Sulawesi  Tengah  menduduki peringkat  ketiga  tertinggi  setelah  propinsi Papua Barat dan Papua Timur dan dibandingkan  dengan  provinsi  lain .  Tingkat kematian  bayi  di  provinsi  ini  sebesar  85  per 1000  kelahiran  hidup,  hal  ini  masih  relatif tinggi dari pada jumlah nasional 43 kematian per  1000  kelahiran  hidup.  Jika  merujuk  data yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten/Kota  di  Sulawesi  Tengah  tahun 2015  diperoleh  AKABA  sebesar  11,29  per 1.000 kelahiran hidup, angka ini menunjukan terjadi  penurunan  yang  signifikan  dari  tahun 2014  yaitu  11,7  per  1.000  kelahiran  hidup (5). Hal  inilah  yang  menjadi  latar  belakang dilakukannya  penelitian  ini,  angka  kematian balita di Sulawesi Tengah perlu mendapatkan perhatian  lebih  karena  masih  menduduki urutan  tertinggi  ketiga  diantara  propinsi lainnya di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini
adalah ingin mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi  kematian  balita  di  Sulawesi Tengah  dilihat  dari  karakteristik  individu  dari data SUPAS 2015.

## Model Regresi Logistik
Regresi logistik adalah teknik pemodelan  yang  merupakan  pendekatan untuk membuat model prediksi seperti halnya regresi  linear  ( Ordinary  Least  Square ). Perbedaan  antara  regresi  linier  dengan regresi  logistik  terletak  pada  jenis  variabel dependennya. Regresi linier digunakan apabila  variabel  dependennya  numerik, sedangkan  regresi  logistik  variabel  tidak bebas  ( dependent  variable )  berupa  nilai dikotomi.  Skala  dikotomi  yang  dimaksud adalah  skala  data  nominal  dengan  dua kategori,  misalnya:  Ya  dan  Tidak,  Baik  dan Buruk atau Tinggi dan Rendah.
Bentuk  umum  persamaan  regresi logistic (6)
( ) (1)
dimana:
 (x) = peluang terjadinya kematian balita 1 -  (x) = peluang tidak terjadi kematian balita  = intersep  = koefisien regresi x = variabel bebas

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  studi  analitik deskriptif dan inferensial dengan menggunakan data sekunder yang bersumber dari  Survei  Penduduk  Antar  Sensus  (SUPAS) tahun  2015.  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  bayi  di  bawah  umur  lima  tahun (balita)  di  Provinsi  Sulawesi  Tengah  tahun 2010-2015.  Metode  atau  teknik  statistika yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah analisis  regresi  logistik  dengan  variabel dependennya  adalah  status  hidup  balita  ( meninggal  =  1;  hidup  =  0).  Variabel independennya  yaitu  jenis  kelamin,  tingkat pendidikan  ibu  (rendah=  tidak  punya  ijazah SD/MI/sederajat; menengah= SMP/MTS/sederajat
atau SMA/MA/SMK/sederajat;  tinggi=  Diploma  I atau  D1/D2  atau  D3/Sarjana  Muda  atau Diploma IV/S1/S2/S3), status bekerja (bekerja/  tidak  bekerja),  tipe  kelahiran (tunggal/kembar),  usia  persalinan  pertama  ( < 20 tahun, 20 – 35 tahun dan > 35 tahun),
93.4  87.3 77.5 63.7 51.7 42.2 0 20 40 60 80 100 1990 1995 2000 2005 2010 2015
interval  kelahiran  sebelumnya,  akses  air minum  (layak/  tidak  layak),  tempat  tinggal (pedesaan/ perkotaan).

## Hasil dan Pembahasan Karakteristik Sampel
Secara  ringkas  hasil  deskripsi  dari karakteristik  sampel  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  ada  pada  Tabel  1.  Dari  4811 balita  yang  lahir  di  Provinsi  Sulawesi  Tengah tahun  2015  terdapat  4288  balita  yang  hidup atau sekitar 89,13% dan 523 yang meninggal (10,87%).  Dilihat  dari  latar  belakang  tingkat pendidikan  ibu,  sebagian  besar  merupakan tamatan  SD-SMP  yaitu  sebesar  48,95% diikuti  oleh  41,07%  SD  dan  hanya  terdapat sekitar  9,98%  yang  berpendidikan  tinggi. Sebagian  besar  status  ibu  adalah  tidak bekerja (65,66%). Jumlah balita laki-laki dan perempuan  hampir  seimbang,  dan  sebagian besar merupakan kelahiran tunggal (97,30%).  Usia  ibu  saat  kehamilan  pertama banyak di usia 20 – 30 tahun. Akses terhadap air  minum  perbandingannya  juga  seimbang antara  yang  layak  dan  tidak.  Jika  dilihat  dari tempat  tinggalnya,  banyak  yang  tinggal  di daerah pedesaan yaitu sebesar 81,38%.
Tabel 1 Karakteristik Responden
Variabel N (%) Status Hidup Hidup Meninggal
Pendidikan Ibu  SD SMP - SMA Diploma atau PT Status Bekerja Ibu Bekerja Tidak bekerja 4288 ( 89,13 %) 523 ( 10,87 %) 1976 ( 41,07 %) 2355 ( 48,95 %) 480 ( 9,98 %) 1652 ( 34,34 %) 3159 ( 65,66 %)
Variabel N (%) Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan Jenis Kelahiran Tunggal Kembar Usia Persalinan Pertama < 20 tahun 20 – 35 tahun > 35 tahun
Akses Air minum
Kurang layak Layak
Tempat Tinggal Pedesaan
Perkotaan

## Variabel
Interval Kelahiran 2503 ( 52,03 %) 2308 ( 47,97 %) 4681 ( 97,30 %) 130 ( 2,70 %) 1763 ( 36,65 %) 2997 ( 62,29 %) 51 ( 1,06 %) 2502 ( 52,01 %) 2309 ( 47,99 %) 3834 ( 81,38 %) 977 ( 18,62 %) Mean (sd)
5,14 (3,38)
Sumber: SUPAS 2015

## Model Regresi Logistik Berganda
Model regresi logistik digunakan untuk mengetahui  ada  tidaknya  pengaruh  dari faktor  demografi  ibu  terhadap  status  hidup balita  (meninggal/hidup).  Langkah  awal dalam  pembentukan  model  regresi  logistik adalah  dengan  memasukkan  semua  variabel bebas  ke  dalam  model.  Hasil  regresi  logistik ditampilkan  pada  Tabel  2.  Terlihat  bahwa variabel  bebas  yang  signifikan  pengaruhnya adalah  jenis  kelamin,  tipe  kelahiran,  usia persalinan  pertama,  dan  tingkat  pendidikan ibu.
Tabel 2.

## Hasil Analisis Regresi Logistik model 1
Variabel  (se) OR p.value Intersep 1,94 (0.1169) 6,0135 <0,00001*** Jenis kelamin Laki-laki Perempuan Tipe kelahiran Tunggal Kembar Tempat tinggal Pedesaan Perkotaan - -0,433(0.096) - 1,534(0.197) - -0,252(0.133) - 0,6486 - 4,6367 - 0,7772 <0,00001*** <0,00001*** 0,0569*
Variabel  (se) OR p.value Air minum Tidak layak Layak Usia persalinan pertama <20 tahun 20 -35 tahun
>35 tahun Status bekerja
Tidak Bekerja
Bekerja Pendidikan ibu Rendah Menengah
Tinggi Interval kelahiran - -0,027(0.094) 0,067(0.098) - 0,885(0.382) - 0.127 (0.102) - -0.328 (0.099) -1.047 (0.231) 0.0059 (0.013) - 0,9734 1.0693 - 2.4229 - 1.1354 - 0.7203 0.3509 1.0059 - 0,7775 0.4952 0.0204 * - 0.2154 - 0.0009*** <0.00001*** 0.6463
Catatan: ****, * nilai p signifikan ( p < 0.1) -  adalah  variabel  referens:  jenis  kelamin  laki-laki,  tipe  kelahiran tunggal,  tempat  tinggal  pedesaan,  air  minum  tidak  layak,  usia persalinan  20  –  35  tahun,  status  ibu  tidak  bekerja,  Pendidikan  ibu rendah.
Semua  variabel  yang  tidak  signifikan dengan  taraf  nyata  0,1  dikeluarkan  dari model  1,  sehingga  terbentuk  model  2  yang ditampilkan  pada  Tabel  3.  Kelima  variabel
bebas  yang  ada  dalam  model  2  berpengaruh signifikan terhadap kematian balita yaitu jenis kelamin,  tipe  kelahiran,  tempat  tinggal,  usia persalinan  pertama  dan  pendidikan  ibu.
Tabel 3 Hasil Analisis Regresi Logistik Model 2 Variabel  (se) OR p.value Intersep -1,7427 (0.091) 0,175 <0,00001*** Jenis kelamin bayi Laki-laki Perempuan Tipe kelahiran Tunggal Kembar Tempat tinggal
Pedesaan Perkotaan Usia persalinan pertama <20 tahun 20 -30 tahun >35 tahun Pendidikan ibu Rendah Menengah
Tinggi - -0,4366 (0.096) - 1,5256 (0.196) - -0,2453 (0.132) 0,0679 (0.098) - 0,8799 (0.380) - -0,3371 (0.098) -0,9986 (0.225) - 0,646 - 4,598 - 0,782 1,070 - 2,411 - 0,714 0,368 <0,00001*** <0,00001*** 0,06369* - 0,48779 - 0,02071* - 0,00061*** < 0,00001***
Catatan: ***, * nilai p signifikan ( p < 0.1) - adalah variabel referens: jenis kelamin: laki-laki, tipe kelahiran: tunggal, tempat tinggal:
pedesaan, air minum: tidak layak, usia persalinan: 20 – 35 tahun, Pendidikan ibu: rendah. Jika  ditelaah  berdasarkan  nilai  Odds Rasio
(OR), variabel jenis kelamin mengindikasikan  bahwa  balita  perempuan sebesar  0,646,  hal  ini  menunjukkan  bahwa balita dengan jenis kelamin laki-laki mempunyai  kecenderungan  untuk  meninggal 1,55 (1/0,646) kali lebih besar daripada balita berjenis  kelamin  perempuan  pada  kondisi variabel  yang  lain  konstan.  Hasil  ini  sejalan dengan hasil penelitian oleh Pongou (7) yang menyatakan bahwa sebagian besar negara di dunia,  kematian  bayi  berjenis  kelamin  laki- laki  mempunyai  kecenderungan  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  bayi  jenis  kelamin perempuan, hal ini karena faktor genetik dan biologis  laki-laki  cenderung  lebih  rentan terhadap  penyakit  dan  kematian  dini. Ruggieri  (8)  juga  menyatakan  bahwa  jenis kelamin mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap  respon  imun,  terdapat  perbedaan dalam  pathogenesis  penyakit  infeksi  pada laki-laki dan perempuan. Perempuan mempunyai  imunitas  yang  lebih  tinggi terhadap infeksi virus daripada laki-laki.
Variabel  tipe  kelahiran  mempunyai pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kematian balita,  kelahiran  anak  kembar  mempunyai kecenderungan  4,598  kali  lebih  besar  untuk meninggal dibandingkan dengan tipe kelahiran  tunggal.  Kesimpulan  yang  sama diperoleh dari hasil penelitian Gabretsadik (9) dan  Monden  (10)  yang  menyatakan  bahwa kelahiran anak kembar mempunyai kecenderungan lebih tinggi daripada kelahiran tunggal.
Variabel tempat
tinggal juga memberikan pengaruh yang signifikan terhadap  kematian  balita  dengan  taraf  nyata 0,1. Penelitian dari Linta (11) dan Ettarh (12) juga  menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu terdapat  pengaruh  yang  nyata  terhadap kematian  bayi  antara  daerah  pedesaan  dan perkotaan.  Daerah  pedesaan  mempunyai kecenderungan  lebih  tinggi  untuk  mengalami kematian  balita  dibandingkan  dengan  daerah perkotaan.  Hal  ini  bisa  ditelaah  lebih  jauh tentang  ketersediaan  fasilitas  kesehatan, berapa  banyak  pelayanan  kesehatan  yang ada  di  daerah  tersebut  serta  jarak  atau jangkauan dari tempat tinggal apakah mudah atau  susah  dijangkau.  Seperti  halnya  yang dinyatakan  oleh  Bappenas  (13)  bahwa  hal yang perlu mendapat perhatian serius adalah
upaya  memperkecil  kesenjangan  antara perkotaan dan pedesaan.
Variabel  usia  persalinan  pertama  ibu berpengaruh  secara  nyata  terhadap  status kematian  balita,  ibu  dengan  usia  >35  tahun saat  persalinan  pertamanya  mempunyai kecenderungan  kematian  balita  2,411  kali lebih  besar  dibandingkan  dengan  kelompok ibu  dengan  usia  20  –  35  tahun.  Liu  et  al, 2011  menyatakan  bahwa  semain  tua  usia perempuan semakin turun tingkat kesuburannya,  dan  melahirkan  di  atas  35 tahun meningkatkan resiko terjadinya komplikasi  kehamilan.  Sedangkan  kelompok ibu yang usianya <20 tahun mempunyai odds sebesar  1,070  kali  dibandingkan  dengan kelompok  ibu  usia  produktif  saat  persalinan anak  pertama  tetapi  pengaruhnya  tidak signifikan. Sedangkan
Kayode (14) menyatakan  justru  pada  usia  dini  saat persalinan  pertama  (usia  <20  tahun) mempunyai resiko yang lebih tinggi.
Variabel tingkat pendidikan ibu berpengaruh  sangat  signifikan  terhadap status  hidup  bayi,  ibu  yang  tingkat pendidikannya rendah mempunyai kecenderungan  untuk  mengalami  kematian bayi  sebesar  1,4  (1/0,714)  kali  lebih  tinggi dibandingan ibu dengan pendidikan menengah,  dan  resiko  kematian  balita  lebih besar  lagi  ketika  membandingkan  kelompok balita dengan ibu yang rendah pendidikannya 2,72  kali  dibandingkan  dengan  ibu  yang berpendidikan  tinggi.  Hasil  penelitian  sama seperti  yang  dilaporkan  oleh  Unicef  yang menyatakan  bahwa  anak-anak  dari  ibu  yang pendidikannya  kurang  umumnya  memiliki angka kematian yang lebih tinggi dibandingkan mereka yang lahir dari ibu yang lebih berpendidikan (5).

## Kesimpulan
Faktor-faktor yang mempengaruhi kematian balita di Sulawesi tengah berdasarkan  data  SUPAS  2015  adalah jenis kelamin,  tipe  kelahiran,  tempat  tinggal,  usia persalinan pertama dan pendidikan ibu. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah menambahkan  faktor  lainnya  yang  diduga dapat memberikan pengaruh terhadap kematian  balita  seperti faktor wilayah/spasial di  propinsi  Sulawesi  Tengah  yang  mencakup 13 Kabupaten/Kota.

## Daftar Pustaka
1. UNICEF.  Under  five  mortality  report 2016  [Internet].  2016.  Available  from: https://data.unicef.org/topic/child- survival/under-five-mortality/ 2. Kemenkes RI. Profil Kesehatan Indonesia 2016. 2016.
3. UN.  Economic  and  Social  Council.  Vol.
14239. 2016.
4. Kemenkes  RI.  Data  dan  Informasi Kesehatan  Provinsi  SulawesiTengah. 2013.
5. Dinas  Kesehatan.  Profil  Kesehatan  Kot Palu  Tahun  2014  [Internet].  2014.
Available from: http://www.depkes.go.id/resources/do wnload/pusdatin/kunjungan- kerja/sulawesi-tengah.pdf
6. Agresti  A.  Categorical  Data  Analysis. Wiley series in probability and statistics. 2002.
7. Pongou  R.  Why  Is  Infant  Mortality Higher  in  Boys  Than  in  Girls?  A  New Hypothesis  Based  on  Preconception Environment  and  Evidence  From  a Large  Sample  of  Twins.  Demography. 2013;
8. Ruggieri  A,  Anticoli  S,  D’ambrosio  A, Giordani  L,  Viora  M.  Monographic section The influence of sex and gender on immunity, infection and vaccination. Ann Ist Super Sanità. 2016;52(2):198– 204.
9. Gebretsadik  S,  Gabreyohannes  E. Determinants of Under-Five Mortality in High  Mortality  Regions  of  Ethiopia:  An Analysis
of the 2011 Ethiopia
Demographic  and  Health  Survey  Data. 2016; Available from: http://dx.doi.org/10.1155/2016/16027
61
10.   Monden CWS, Smits J. Mortality among twins  and  singletons  in  sub-Saharan Africa  between  1995  and  2014:  a pooled  analysis  of  data  from  90 Demographic and Health Surveys in 30 countries. Lancet Glob Heal. 2017;
11.   Ifada  L.  Determinan  Ketahanan  Hidup Balita  di  Indonesia  Tahun  2015. Sekolah Tinggi Ilmu Statistik; 2017.
12.   Ettarh  RR,  Kimani  J.  Determinants  of under-five  mortality  in  rural  and  urban Kenya. Rural Remote Health. 2012;
13.   Bappenas. Laporan
Perkembangan
Pencapaian
Tujuan Pembangunan
Milenium Indonesia [Internet]. Jakarta;
2015. Available from: https://www.bappenas.go.id/files/8613 /5229/8462/1-laporan-pencapaian- tujuan-pembangunan-milenium- indonesia- 2010201011181321170__2010122320 4310__2813__0.pdf
14.   Kayode  GA,  Adekanmbi  VT,  Uthman OA. Risk factors and a predictive model for  under-five  mortality  in  Nigeria:
Evidence from Nigeria demographic and health survey. BMC Pregnancy Childbirth. 2012;