Jurnal Kependudukan Indonesia | Vol. 11 No. 1 Juni 2016 | 1-14
JURNAL KEPENDUDUKAN INDONESIA
p-ISSN : 1907-2902 (Print) e-ISSN : 2502-8537 (Online)
DETERMINAN FERTILITAS DI INDONESIA
(DETERMINANT OF FERTILITY IN INDONESIA)

## Syahmida Syahbuddin Arsyad dan Septi Nurhayati
Pusat Penelitian dan Pengembangan Kependudukan Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) Korespondensi penulis: syahmida.syahbuddin@bkkbn.go.id

## Abstract
Fertility experiences stagnation during the last 10 years (2.6 children) and it did not reach the target of national medium- term development plan 2015 for 2.1 children. Meanwhile, the use  of  contraception  increased  less  than  one  percent,  and mortality rate of children under five years old only slightly declined. This  might be because  Population  and  Family Planning  Program  is  not  a  priority.  This  paper  aims  to analyze  direct  and/or  indirect  factors  that  significantly cotribute to  children  born  alive  based  on  IDHS  2012.  The IDHS 2012 data collect 45.607 women aged 15-49 years as sample units. Data was analyzed using descriptive statistics for  univariate,  bivariate  (chi-square),  and  multivariate (multiple  linear  regression).  Twenty-four  variables  have  a significant relationship to the children born alive, eleven of the variables have strong effect to the children born alive. By taking  into  account  control  variables,  the  eleven  variables contribute 66 per cent to children born alive. Child mortality is the most dominant variable that contributes to a children born alive This is in line with the theory of Alberto that said child mortality trigger to have more children. The results also explain that stagnation of fertility can not be separated from slow rate of mortality. Recommendations that developed by this  analysis  include  the  strengthening  of  communication, education,  information,  especially  delayed age at  first marriage, age at first birth and age at first sexual intercourse for young women, the lowest wealth quintile, low education through  The Information Center of Adolescent Reproductive Health Councelling;  b).  Partnership  with  the  Ministry  of Health, especially strengthening education and information communication and quality of services mother and child care program concerning the high contribution of child mortality to the children ever born.
Keywords: Fertility,  Children  Born  Alive,  Child  Mortality, Indonesia

## Abstrak
Fertilitas  mengalami  stagnasi  selama  10  tahun  terakhir (2,6 anak) dan tidak dapat mencapai target RPJMN 2015 2,1 anak. Sementara itu, pemakaian kontrasepsi naik hanya kurang dari satu persen, dan kematian balita hanya sedikit penurunannya. Hal  ini  kemungkinan  karena  program  Kependudukan  dan Keluarga  Berencana  tidak  menjadi  prioritas.  Tulisan  ini bertujuan menganalisis faktor faktor  langsung maupun tidak langsung  yang  paling  dominan  berkontribusi  terhadap  anak lahir hidup (ALH) berdasarkan data SDKI 2012. Data SDKI 2012 tersebut menggunakan sampel sebanyak  45.607 wanita umur 15-49 tahun sebagai unit sampel. Data  dianalisis secara statistik  deskriptif  univariat,  bivariat,  dan  multivariat. Dua puluh empat variabel  memiliki hubungan bermakna terhadap ALH,  sebelas  diantaranya  merupakan  variabel  kuat berpengaruh  terhadap  ALH.  Dengan  memperhitungkan variabel  kontrol,  sebelas  variabel  tersebut  berkontribusi  66 persen  terhadap  ALH.  Kematian  anak  merupakan  variabel paling dominan berkontribusi terhadap ALH. Hal ini sejalan dengan  teori  Alberto,  bahwa  kematian  anak  cenderung mendorong  untuk  memiliki  anak  lebih  banyak.  Hasil  juga menunjukkan  fertilitas  yang  stagnan  tidak  lepas  dari kontribusi  penurunan  kematian  yang  lambat.  Rekomendasi dari  hasil  kajian  ini  meliputi:  a).  Penguatan  komunikasi, informasi,  edukasi  (KIE)  tentang  penundaan  umur  kawin, umur  pertama  melahirkan,  umur  pertama  melakukan hubungan seksual kepada wanita usia muda, kuintil kekayaan terbawah,  pendidikan  rendah  melalui  Pusat  Informasi Konseling  Kesehatan  Reproduksi  Remaja;  b).  Kemitraan dengan Kementerian Kesehatan terutama penguatan KIE dan kualitas  pelayanan    kesehatan  ibu  dan  anak  mengingat tingginya kontribusi kematian anak terhadap ALH.
Kata Kunci: Fertilitas, Anak Lahir Hidup, Kematian Anak, Indonesia

## PENDAHULUAN
Kondisi fertilitas total mengalami stagnasi dalam kurun waktu  sekitar  10  tahun  terakhir.  Hal ini  ditunjukkan oleh  hasil  Survei  Demografi dan  Kesehatan  Indonesia (SDKI) 2002/2003, 2007, dan 2012 yaitu 2,6 anak dan tidak dapat  mencapai tujuan  Rencana  Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) yang menargetkan angka 2,1  tahun  2015.  Sementara itu, pemakaian  kontrasepsi  hanya  naik  perlahan  dari  60,3 (SDKI  2002/03),  61,0  (SDKI  2007),  menjadi  61,9 (SDKI  2012).  Kondisi  ini  kemungkinan  disebabkan Program Kependudukan dan Keluarga Berencana tidak menjadi prioritas pemerintah kabupaten/kota. Berdasarkan  hal  tersebut,  timbullah  pertanyaan  yang diajukan  dalam tulisan ini  yaitu:  faktor  apa  saja  yang dapat  mempengaruhi  angka  fertilitas baik dari  aspek variabel kategori langsung maupun tidak langsung; dan faktor  apa  yang  dominan  berkontribusi  terhadap fertilitas? Kajian  tentang faktor  yang  berpengaruh terhadap  fertilitas  di  Indonesia  pernah  dilakukan  oleh Iswarati (2009) menggunakan SDKI 2007.
Tulisan ini merupakan hasil analisis  data  sekunder dengan sumber data SDKI 2012. Analisis ini bertujuan untuk  memahami faktor dominan yang berkontribusi terhadap  fertilitas berdasarkan  hasil  SDKI  2012 baik dari  sisi    faktor langsung  (intermediate  variabel/ variabel  antara) maupun tidak  langsung (demografi, sosial,  ekonomi,  program,  norma)  secara  nasional. Menurut Davis dan Blake (1956), ada 11 variabel yang termasuk  dalam  variabel  antara, yaitu:  umur  pertama melakukan hubungan seksual, selibat permanen (tidak menikah),  lamanya  berstatus  kawin,  abstinensi sukarela,  abstinensi  terpaksa,  frekuensi  senggama, infekunditas sengaja, pemakaian kontrasepsi, infekunditas tidak disengaja, mortalitas janin disengaja. Sementara  itu,  menurut  Freedman (1961/1962), terdapat dua faktor yang mempengaruhi variabel antara tersebut,  yaitu:  norma  besarnya  keluarga    dan  norma tentang  variabel  antara  itu  sendiri.  Hasil  analisis diharapkan  memberikan  informasi  faktor  dominan berpengaruh  terhadap  fertilitas  dan  menjadi  masukan bagi  para  penentu  kebijakan  dalam merumuskan kebijakan  pengendalian  penduduk  melalui  Program Kependudukan, Keluarga Berencana, dan Pembangunan  Keluarga (KKBPK).  Kerangka  konsep tulisan  ini  mengacu  pada  teori  Freedman  (1961/1962) bahwa  fertilitas  dipengaruhi  oleh  faktor  sosial, demografi, ekonomi, norma, lingkungan yang merupakan  faktor tidak  langsung  yang  mempengaruhi fertilitas  melalui  faktor  langsung.  Menurut  Davis  dan Blake (1956), faktor-faktor yang langsung mempengaruhui fertilitas disebut sebagai “ intermediate variable” ,  atau  “ proxim ate  determinant” menurut
Bongaarts (1978)  serta Bongaarts  dan  Potter (1983) (dalam tulisan ini disebut juga dengan faktor antara).
Desain analisis yang digunakan adalah cross-sectional, dengan pendekatan kuantitatif menganalisis hasil SDKI tahun  2012  sebagai  sumber  data.  Pengambilan  data pada waktu tertentu untuk mengetahui hubungan antara variabel  independen  (faktor  tidak  langsung  dan langsung)  yang  mempengaruhi  fertilitas  (variabel dependen).  Populasi analisis adalah  semua  wanita  di Indonesia, sedangkan sampel adalah semua wanita usia subur (WUS) 15-49 tahun yang merupakan responden dalam SDKI  2012, yaitu:  45.607  wanita,  dan  juga sebagai unit analisis.
Variabel yang diuji sesuai dengan yang tersedia dalam SDKI 2012 yaitu: 1). Jumlah anak lahir hidup sebagai variabel  dependen;  2).  Faktor  penentu  fertilitas secara langsung  dan  tidak  langsung  sebagai  variabel independen.  Adapun  faktor  tidak  langsung  adalah: pendidikan  kegiatan  utama,  jenis  pekerjaan,  kuintil kekayaan  sebagai  faktor  sosial  ekonomi,  jumlah  anak yang  meninggal,  faktor  norma  (jumlah  anak  yang diinginkan, jenis kelamin anak yang diinginkan, jumlah anak  yang  diinginkan  pasangan,  pendapat  pasangan terhadap ber-KB, keputusan ber-KB), faktor lingkungan  (terpapar  terhadap  media  tentang  KB), faktor demografi sebagai variabel kontrol (umur WUS dan  tempat  tinggal).  Sementara  itu  faktor  langsung adalah: 1). Faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya kehamilan (intercourse): umur pertama kali  melakukan hubungan  seksual,  umur  kawin  pertama,  status perkawinan; 2). Faktor konsepsi (conception): pemakaian kontrasepsi,  kesuburan/segera  haid  setelah melahirkan,  segera  melakukan  hubungan  seksual setelah  melahirkan, umur  pertama melahirkan, infertilitas,  ASI  ekslusif;  3).  Faktor kehamilan (gestation):  aborsi.  Skema kerangka  konsepnya sebagaimana terlihat pada Gambar 1.
Analisis statistik deskriptif melalui tiga tahap, yaitu: 1). Univariat, menggambarkan  distribusi  frekuensi  semua variabel, baik variabel kontrol maupun independen dan dependen; 2). Bivariat, adalah analisis hubungan antara masing-masing  variabel  independen  dengan  variabel dependen;  3).  Multivariat, adalah  untuk  menentukan variabel  yang  paling  dominan  berkontribusi  terhadap jumlah  anak  lahir  hidup  dengan  menggunakan regresi linier ganda.  Langkah-langkah  dalam  permodelan regresi  linier  ganda  yang  harus  dilakukan  adalah sebagai  berikut:  a).  Melakukan  analisis  bivariat  untuk menentukan  variabel  yang  menjadi  kandidat  model. Masing-masing  variabel  independen  dihubungkan dengan  variabel  dependen  (bivariat).  Bila  hasil  uji bivariat  dengan  nilai  p<0,25    (uji  chi-square)      maka
variabel tersebut dapat masuk dalam model multivariat; b).  Melakukan  analisis  secara  bersamaan,  dengan pemilihan variabel yang masuk dalam model.
Gambar 1. Skema Kerangka Konsep
Ada beberapa  metode  untuk  melakukan  pemilihan variabel independen  dalam  analisis  multivariat regresi linier  ganda,  namun  yang  akan  dipakai  adalah backward. Metode ini dilakukan dengan memasukkan semua variabel ke dalam model, kemudian satu per satu variabel independen dikeluarkan dari model berdasarkan kriteria kemaknaan tertentu. Variabel yang pertama  kali  dikeluarkan  adalah  variabel  yang mempunyai  korelasi  parsial  terkecil  dengan  variabel dependen.  Variabel  yang  mempunyai  nilai  p ≥0,10 dikeluarkan  dari  model. Variabel  independen  yang berisi  dua  katagori  merupakan  variabel dummy. Sementara  itu,  variabel  independen  yang  berisi  lebih dari  dua  katagori  (ordinal)  diasumsikan  sebagai variabel numerik.

## DISTRIBUSI  FREKUENSI  FAKTOR  PENENTU FERTILITAS
Bagian  ini  menguraikan  tentang  distribusi  frekuensi variabel  independen  dan  dependen  (jumlah  anak  lahir hidup). Tabel 1 menunjukkan hampir 45 persen wanita memiliki 1-2 anak, sebesar 21 persen punya 3-4 anak, dan sekitar hampir 7 persen memiliki 5 anak dan lebih.
Tabel 1. Distribusi  Responden  (Wanita  Usia  Subur 15-49  tahun)
Menurut Jumlah Anak Lahir Hidup, SDKI 2012
Tabel 2 memperlihatkan mayoritas wanita berumur 15- 19 tahun dan 20-29 tahun, yaitu masing-masing sebesar 15 persen.  Sedangkan menurut daerah tempat tinggal, sebagian  besar  wanita  bertempat  tinggal  di  wilayah perkotaan.

## Tabel 2. Distribusi Responden Menurut  Umur  dan    Tempat
Tinggal, SDKI 2012
Menurut pendidikan wanita yang ditamatkan, sekitar 35 persen  berpendidikan  tamat  SMTA  dan  lebih  tinggi, sedangkan  yang  tidak  sekolah  dan  tidak  tamat  SD masing-masing sebesar 3  persen dan 11 persen.  Enam puluh satu persen wanita berstatus  bekerja, dan sisanya tidak  bekerja.  Tabel  3  menunjukkan  sebagian  besar jenis  pekerjaan  umumnya  26  persen  berjualan,  25 persen  wanita  bekerja  sebagai  tenaga  produksi,  20 persen bergerak di usaha pertanian. Berdasarkan kuintil kekayaan,  22  persen  wanita  berada  di  kuintil teratas. Hal  ini  menggambarkan  mayoritas  responden  berasal dari golongan status ekonomi yang tinggi.
Variabel Independen n %
Jumlah anak lahir hidup  0
 1-2
 3-4  5+
12.717 20.308 9.605 2.977 27,9 44,5 21,1 6,5 Total 45.607 100
Variabel Kontrol n % Umur  15-19  20-24  25-29  30-34  35-39  40-44  45-49 6.958 6.305 6.970 6.863 6.897 6.248 5.366
15,3 13,8 15,3 15,0
15,1 13,7 11,8 Tempat Tinggal  Perkotaan  Perdesaan 23.805 21.802 52,2 47,8 Total 45.607 100
Variabel antara (Langsung):
 Hubungan kelamin (intercourse)
: umur hubungan seksual pertama, umur kawin pertama, dan status perkawinan.
 Konsepsi (conception):
pemakaian kontrasepsi,
kesuburan/se
gera haid setelah melahirkan,
segera melakukan hubungan seksual setelah melahirkan, umur
pertama melahirkan,
infertilitas,
ASI ekslusif
 Kehamilan (gestation): aborsi
Faktor demografi (variabel kontrol):
 Umur
 Tempat
tinggal
Faktor sosial dan ekonomi:
 Pendidikan
 Kegiatan utama
(bekerja/tidak bekerja)
 Jenis pekerjaan
 Kuintil kekayaan Fertilitas (ALH)
Norma:
 Jumlah anak yang diinginkan.
 Jenis kelamin yang diinginkan
 Keinginan suami terhadap jumlah anak
 Pendapat suami terhadap KB
Kematian:
 Kematian Anak (dibawah 5 tahun)
Lingkungan (program):
 Akses terhadap media dan jenis media.
 Kontak terhadap petugas KB/kesehatan  Keputusan ber- KB
Selanjutnya, Gambar 3 menunjukkan hampir 89 persen wanita  usia  subur  tidak  pernah  mengalami  kematian anak.  Sisanya  hampir  sembilan  persen  wanita  pernah kehilangan  anak  sedikitnya  satu  orang,  dua  persen pernah kehilangan 2 anak dan kurang dari satu persen pernah  mengalami  kehilangan  anak  sampai  dengan  3 orang atau lebih.  Sebagian  besar  (63  persen)  wanita menginginkan  2 anak  atau kurang, sisanya  37  persen berkeinginan  memiliki  anak  lebih  dari  2  (Gambar 4). Hampir 97 persen  wanita menginginkan jenis kelamin
anak laki laki-laki dan perempuan. Sedikit sekali wanita yang  mengatakan  ingin  anak laki-laki  saja  atau  anak perempuan  saja,  masing-masing  sekitar  satu  persen. Sekitar 66 persen wanita pernah kawin mengaku suami menginginkan  jumlah  anak  yang  sama,  hampir  15 persen menginginkan jumlah anak yang lebih banyak, dan  sekitar  5  persen  saja  suami  yang  menginginkan jumlah  anak  lebih  sedikit,  serta  sisanya  mengatakan tidak tahu (Gambar 5).
Gambar 2 Distribusi Wanita  Menurut Kematian Anak 88 9 2 0.7 0 20 40 60 80 100 0 1 2 3+ Tabel 3. Distribusi Menurut Status Bekerja dan Jenis Pekerjaan, SDKI 2012
Variabel n %

## Status Bekerja
 Bekerja  Tidak Bekerja 27.851 17.756 61 39 Total 45.607 100 Jenis Pekerjaan  Profesional Teknisi
 Kepemimpinan
 Pejabat laksana tata usaha
 Berjualan
 Usaha Jasa
 Pertanian
 Tenaga Produksi
 Lainnya  Tidak Tahu 2.804
192 1.541 7.337 2.613 5.508 6.964 888 4 10 1 6 26 9
20 25 3 0 Total 27.851 100 Kuintil Kekayaan  Paling Bawah  Bawah
 Menengah
 Atas  Teratas 7.767 8.784 9.243 9.743 10.071 17 19 21 21 22 Total 45.607 100
Gambar 3

## Distribusi Jumlah Anak Yang Diinginkan
Gambar 2
Distribusi Jumlah Anak Yang Diinginkan
Hampir 98 persen suami setuju terhadap Program KB, 1,6  persen  tidak  setuju  dan  kurang  dari  satu  persen mengatakan tidak tahu (Gambar 6). Lebih dari separuh wanita  telah  terpapar  informasi  mengenai  keluarga berencana  oleh  media  dalam  enam  bulan  terakhir (Gambar 7).  Informasi  tersebut  paling  banyak bersumber  dari  TV  (46  persen),  poster  (27  persen), koran/majalah  dan  pamflet  masing-masing  15  persen, dan radio  (10  persen) (Tabel  4).    Mayoritas  wanita kontak dengan petugas KB dalam enam bulan terakhir (Gambar 8).  Lebih  dari  separuh wanita  mengaku memutuskan  menggunakan  KB  secara  bersama-sama
dengan  pasangan  atau  tidak  mengambil  keputusan secara sepihak (Gambar 9).
Tabel 5 menunjukkan sebagian besar (73 persen) wanita berstatus  kawin.  Kebanyakan  dari  wanita  memulai hubungan  seksual  pada  umur  yang  relatif  muda  yaitu 15-19  tahun  (34  persen),  kemudian  disusul  dengan mereka  yang  berumur  20-24  tahun  (26  persen). Demikian pula dengan umur kawin pertama, sebagian besar wanita kawin pertama kali pada umur 15-19 tahun (47 persen).

## Gambar 5
Distribusi frekuensi jumlah anak yang diinginkan suami (n=32.173)
Tabel 4 Distribusi frekuensi wanita dan keterpajanan informasi kb menurut media (6 bulan terakhir) Sumber Informasi % Radio TV Koran/majalah Poster Pamlet
10,0 46,2 14,6 27,5 14,6
Gambar 8 Distribusi frekuensi wanita dan kontak terhadap petugas KB (6 bulan terakhir) (n=45.607) Gambar 7
Distribusi frekuensi keterpajanan menurut media (6 bulan terakhir) (n=45.607)
Gambar 9 Distribusi keputusan ber-KB
Gambar 4 Distribusi Jenis Kelamin Anak Yang Diinginkan 1 , 8 1 , 7 9 6 , 5 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 L a k i- la k i P e r e m p u a n L a k i- la k i  d a n  P e r e m p u a n Gambar 6 Distribusi frekuensi pendapat suami terhadap KB
Lebih  dari  separuh (52  persen)  wanita  tidak  memakai alat  kontrasepsi,  hampir  81  persen  wanita  mengaku mendapatkan haid kembali setelah melahirkan, hampir 87  persen  melakukan  hubungan  seksual  setelah melahirkan,  sekitar  94  persen  tidak  mengalami
infertilitas,  dan  sebagian  besar  (83  persen)  tidak memberikan  ASI  ekslusif  kepada  anaknya,  serta sebagian  besar  wanita  melahirkan  pertama  kali  pada umur 20-24 tahun.

## HUBUNGAN  FAKTOR  TIDAK  LANGSUNG, FAKTOR LANGSUNG, DAN FERTILITAS
Hasil analisis hubungan variabel independen (variabel dalam  faktor  langsung  dan  tidak  langsung)  dan dependen menunjukkan bahwa semua variabel tersebut memiliki hubungan bermakna dengan jumlah anak lahir hidup.  Namun  ada  sebelas  variabel  diantaranya  yang masuk dalam model akhir atau analisis dominan faktor yang berpengaruh terhadap anak lahir hidup yang akan diuraikan berikut ini.
Proporsi wanita usia subur yang memiliki 1-2 anak lahir hidup cenderung meningkat dari mulai kuintil kekayaan terbawah  sampai  dengan  menengah  atas,  kemudian menurun  ketika  mereka  mencapai  kuintil  kekayaan teratas.  Sebaliknya,  wanita  yang  memiliki  anak  lahir hidup lebih dari dua anak cenderung menurun dengan meningkatnya  kuintil  kekayaannya.  Kuintil  kekayaan wanita mempunyai hubungan bermakna dengan jumlah anak  lahir  hidup  yang  dimilikinya  (nilai  p<0,005). Proporsi  wanita  yang  memiliki  1-2  anak  lahir  hidup cenderung  menurun  dengan  semakin  banyak  jumlah anak yang meninggal. Proporsi mereka yang memiliki 5 anak lahir hidup atau lebih terdapat pada wanita yang mengalami 3 anak atau lebih yang meninggal. Kondisi ini ditunjukkan oleh adanya hubungan yang bermakna antara  jumlah  anak  yang  meninggal  dan  jumlah  anak yang dimiliki oleh wanita usia subur (p<0,05). Wanita yang  memiliki    1-2  anak  lahir  hidup lebih banyak ditemukan pada  mereka  yang  menginginkan dua anak atau  kurang.  Sebaliknya,  mereka  yang  memiliki  lebih dari  dua  anak  lahir  hidup  cenderung  ingin  memiliki anak  lebih  dari  dua  anak.  Dengan  nilai  p=0,001 menunjukkan jumlah anak yang diinginkan (anak ideal) memiliki hubungan bermakna dengan jumlah anak lahir hidup (Tabel 6).
Proporsi  wanita  yang  memiliki  1-2 anak  lebih  tinggi pada  wanita  yang  terakses  dengan  media  yang menginformasikan  tentang  KB  dibandingkan  dengan wanita  yang  tidak  terakses  media.  Sebaliknya,  wanita yang  memiliki  lebih  dari  dua  anak  cenderung  banyak pada mereka yang tidak terakses informasi tentang KB dari media. Akses terhadap media tentang KB memiliki hubungan  bermakna  dengan  jumlah  anak  lahir  hidup dengan nilai p=0,001. Diantara wanita yang memiliki 1- 2  anak  lahir  hidup  tidak  tampak  adanya  perbedaan proporsi  suami/pasangan  yang  setuju  dan  tidak  setuju terhadap  penggunaan  alat/cara  KB.  Wanita  yang
Tabel 5. Distribusi Responden Menurut Faktor

## Langsung, SDKI 2012
Faktor Langsung n % Faktor Intercourse
Status perkawinan
- Kawin
- Tidak Kawin
Total Umur hubungan seksual pertama - Tidak pernah - ≤ 15 - 15-19 - 20-24 - ≥ 25 Total Umur kawin pertama
- 15-19 - 20-24 - ≥ 25 Total 33.465 12.142 45.607 9.822 3.060 15.563 11.932 5.181 45.607 15.336 11.999 5.189 32.525 73,4 26,6 100 21,6 6,7 34,2 26,2 11,4 100 47,2 36,9 16,0 100

## Faktor Conception
Pemakaian Kontrasepsi
- Ya
- Tidak
Total
Mendapatkan  haid  lagi  setelah melahirkan - Ya - Tidak Total Melakukan  hubungan  seksual setelah melahirkan
- Ya - Tidak
Total Umur pertama melahirkan - 15-19 - 20-24 - 25-29 - ≥ 20 Total Infertilitas - Ya - Tidak Total Pemberian ASI ekslusif - Ya
- Tidak
Total 20.830 22.828 43.657 12.720 2.035 15.755 13.015 2.035 15.050 8.837 10.855 7.721 6.478 32.890 2.546 43.061 45.607 2.621 13.209 15.830 47,7 52,3 100 80,7 19,3 100 86,5 13,5 100 26,9 33,0 20,4 19,7 100 5,6 95,4 100 16,6 83,4 100 Faktor Gestation
Keguguran/Aborsi - Tidak - Ya Total 33.261 3.932 15.830 89,4 10,6
100
mempunyai lima anak atau lebih cenderung ditemukan banyak pada mereka yang suaminya tidak setuju pada pemakaian  alat/cara  KB.  Dengan  nilai  p=0,001 menunjukkan adanya hubungan yang bermakna antara pendapat suami/pasangan dan pemakaian alat/cara KB. Wanita yang memiliki 1-2 anak lebih banyak dijumpai pada  mereka  yang melakukan kontak  dengan  petugas KB  dalam  6  bulan  terakhir.  Sebaliknya,  wanita  yang mempunyai lima  anak  dan  lebih  dijumpai  tinggi  pada mereka  yang  tidak melakukan kontak  dengan  petugas KB dalam 6 bulan terakhir. Sebagaimana terlihat pada Tabel 7, kondisi ini ditunjukkan oleh adanya hubungan yang bermakna antara kontak dengan petugas KB dan jumlah  anak  yang  dimiliki  oleh  wanita  usia  subur (p=0,01).
Proporsi  wanita yang mempunyai 1-2 anak cenderung terus  meningkat  dengan  bertambah  tua  umur melakukan hubungan seksual  pertama kali. Sebaliknya, proporsi  wanita  yang  memiliki    anak  lebih  dari  dua cenderung  banyak  terdapat  pada  wanita  yang melakukan  hubungan  seksual pada  usia  yang lebih muda.    Dengan  nilai  p=0,01  menunjukkan  bahwa terdapat  hubungan  yang  bermakna  antara  umur hubungan  seksual  pertama  kali  dan  jumlah  anak  lahir hidup.
Proporsi  wanita  yang  memiliki  1-2  anak ditemukan lebih tinggi pada wanita yang tidak segera melakukan hubungan seksual setelah melahirkan.
Sebaliknya,  wanita  yang  mempunyai  anak  lebih  dari dua  banyak  dijumpai  pada  wanita  yang  segera melakukan  hubungan  seksual  setelah  melahirkan. Wanita  yang  melakukan  hubungan  seksual  segera setelah melahirkan punya hubungan bermakna dengan jumlah anak yang dimilikinya dengan nilai p=0,001 .
Proporsi  wanita  yang  memiliki  1- 2  anak  meningkat sejalan  dengan  meningkatnya  umur  melahirkan  anak pertama yang dimulai dari kelompok umur 15-19 tahun sampai dengan kelompok umur 25-29 tahun, dan angka ini menurun pada wanita yang melahirkan pertama kali pada  kelompok  umur  30  tahun atau  lebih.  Artinya, mereka yang memiliki anak relatif sedikit, tampak pada mereka yang masih muda. Sedangkan proporsi wanita yang punya lebih dari dua anak tertinggi pada mereka yang  melahirkan  anak  pertama  berusia  30  tahun atau lebih tua. Dengan perolehan nilai p=0,001 menunjukkan  bahwa  umur  melahirkan  anak  pertama memiliki hubungan bermakna dengan jumlah anak lahir yang  dimilikinya  (Tabel 7). Proporsi  wanita  yang mempunyai  1-2  anak  tertinggi  pada  wanita  yang mengalami ketidaksuburan. Namun sebaliknya, mereka yang  memiliki  anak  lebih  dari  dua  terbanyak  pada wanita  yang  tidak  pernah  mengalami  ketidaksuburan. Dengan  nilai  p=0,001  menandakan  adanya hubungan yang bermakna antara wanita yang infertil (tidak subur) dan jumlah anak lahir hidup yang dimilikinya.
Tabel 6. Analisis Hubungan Variabel Indeks Kuintil Kekayaan , Jumlah Anak yang Meninggal, Jumlah Anak yang Diinginkan dan Jumlah Anak Lahir Hidup yang Dimiliki, SDKI 2012
Kuintil kekayaan Jumlah Anak Lahir Hidup Nilai p 0 1-2 anak >2 anak 0,001 n % n % n % 1. Terbawah 688 10,3 3.088 46,4 2.880 43,3 2. Menengah bawah 813 11,1 3997 54,4 2.530 34,5 3. Menengah 815 10,8 4.222 55,9 2.516 33,3 4. Menengah atas 960 12,1 4.618 58,4 2.326 29,4 5. Teratas 1.029 13,3 4.383 56,6 2.329 30,1 Jumlah Anak Meninggal 1. 0 anak 4.306 13,1 19.555 59,4 9.055 27,5 0,001 2. 1 anak 0 0,0 725 22,2 2.546 77,8 3. 2 anak 0 0,0 25 3,4 702 96,6 4. 3 anak + 0 0,0 0 0,0 278 100,0 Jumlah anak yang diinginkan 1. ≤ 2  anak 2.727 13,4 13.502 66,3 4.127 20,3 0,001 2. > 2  anak 1.232 9,1 5.762 42,6 6.520 48,2
Tabel 7. Analisis Hubungan Variabel Terpapar Media Tentang KB, Kontak dengan Petugas KB dalam 6 Bulan Terakhir,
Pendapat Suami terhadap KB dan Jumlah Anak Lahir Hidup yang Dimiliki, SDKI 2012 Kuintil kekayaan Jumlah Anak Lahir Hidup Nilai p 0 1-2 anak >2 anak 0,001 n persen n persen n persen Terpapar terhadap media tentang KB  Ya 2529 12,6 11757 58,6 5791 28,8 0,001  Tidak 1777 10,4 8551 50,0 6791 39,7 Kontak petugas KB dalam 6 bulan terakhir  Ya 208 5,6 2261 61,2 1225 33,2  Tidak 4098 12,2 18047 53,9 11357 33,9 Pendapat suami terhadap KB  Setuju 151 0,8 12430 62,0 7459 37,2 0,001  Tidak setuju 2 0,7 210 62,3 125 37,1  Tidak tahu 5 4,3 51 45,1 58 50,9
Tabel 8. Analisis Hubungan Variabel Umur Melakukan Hubungan Seksual Pertama kali, Segera Melakukan Hubuingan Seksual setelah Melahirkan, Umur Melahirkan Anak Pertama dan Jumlah Anak Lahir Hidup  yang Dimiliki, SDKI
2012 Umur Hubungan Seksual Pertama Kali Jumlah Anak Lahir Hidup Nilai p 0 1-2 anak >2 anak 0,001 n persen n persen n persen Tidak pernah 1495 97,2 18 1,2 24 1,6  ≤ 15 93 3,0 1068 35,0 1891 62  15 – 19 857 5,5 8275 53,3 6385 41,1  20 – 24 1026 8,6 7522 63,2 3361 28,2  ≥25 836 16,1 3424 66,1 920 17,8 Segera melakukan hubungan seksual setelah melahirkan 0,001  Ya 0 0,0 8878 68,2 4137 31,8  Tidak 0 0,0 1464 71,9 571 28,1 Umur melahirkan anak pertama 0,001  15-19 thn 0 0,0 4463 50,5 4374 49,5  20-24 thn 0 0,0 8031 74,0 2824 26,0  25-29 thn 0 0,0 5135 76,4 1586 23,6  ≥ 30 0 0,0 2679 41,4 3799 58,6
Proporsi  wanita  yang  memiliki  1-2  anak  lebih  tinggi pada wanita yang tidak pernah mengalami keguguran. Sebaliknya  wanita  yang  punya  anak  lebih  dari  dua banyak dijumpai pada wanita yang pernah mengalami keguguran. Wanita yang  mengalami keguguran punya hubungan  bermakna  dengan  jumlah  anak  yang dimilikinya dengan nilai p=0,001 (Tabel 10).

## HUBUNGAN ANTARA FAKTOR  DEMOGRAFI DAN FERTILITAS
Proporsi wanita yang mempunyai 1-2 anak ditemukan tertinggi  pada  wanita  dalam  kelompok  umur  20-24 tahun,  dan  angka  ini  terus  menurun  sejalan  dengan semakin  bertambahnya  umur  wanita.  Sebaliknya, wanita  yang mempunyai anak  lebih  dari  dua  terlihat proporsinya  semakin  meningkat  sejalan  dengan bertambahnya  umur  wanita.  Kondisi  ini  menunjukkan
bahwa  mereka  yang  sudah  memiliki  banyak  anak adalah  mereka  yang  telah  berusia  lebih  tua.  Umur wanita  memiliki  hubungan  bermakna  dengan jumlah anak lahir hidup dengan nilai p=0,001. Proporsi wanita yang mempunyai 1-2 anak sedikit lebih tinggi diantara wanita yang tinggal di perkotaan dibandingkan mereka yang ada di  perdesaan.  Sebaliknya,  wanita  yang mempunyai  lebih  dari  dua  anak  dijumpai  lebih  tinggi pada  wanita  yang  tinggal  di  perdesaan.  Dengan  nilai p=0,001  menandakan  bahwa  tempat  tinggal  memiliki hubungan  bermakna  dengan  jumlah  anak  lahir  hidup (Tabel 11).

## KONTRIBUSI FAKTOR DOMINAN TERHADAP FERTILITAS
Berdasarkan  serangkaian  tahap  proses  pemodelan analisis  multivariat, diperoleh bahwa variabel  yang
Tabel 9. Analisis Hubungan Variabel Infertilitas, Keguguran dan Jumlah Anak Lahir Hidup yang Dimiliki, SDKI 2012
Infertilitas 0 1-2 anak >2 p 1. Tidak 151 0,8 12430 62,0 12582 36,3 2. Ya 2 0,7 210 62,3 0 0,0 Keguguran 0,001 1. Tidak 4162 12,5 18577 55,9 10523 31,6 2. Ya 144 3,7 1729 44,0 2059 52,4
Tabel 10. Analisis Hubungan Variabel  Umur, Tempat tinggal dan Jumlah Anak Lahir Hidup yang Dimiliki, SDKI 2012
Umur Jumlah Anak Lahir Hidup 0 1-2 anak >2 Nilai p 0,001 n persen n persen n persen 15 – 19 454 48,2 482 51,1 6 0,6 20 – 24 799 20,4 3049 78,0 62 1,6 25 – 29 1386 19,9 4939 70,9 646 9,3 30 – 34 627 9,1 4555 66,4 1681 24,5 35 – 39 476 6,9 3308 48,0 3113 45,1 40 – 44 310 5,0 2414 38,6 3524 56,4 45 – 49 255 4,7 1561 29,1 3551 66,2 Tempat Tinggal Jumlah Anak Lahir Hidup 0 1-2 anak >2 Nilai p 0,001 n persen n persen n persen Perdesaan 0 0,0 1764 67,3 857 32,7 Perkotaan 0 0,0 9148 69,3 4061 30,7
paling dominan berkontribusi terhadap anak lahir hidup -baik  dikontrol  dengan  umur  dan  tempat  tinggal maupun  tidak- adalah  jumlah  kematian  anak  yang dialami WUS. Secara umum, dengan memperhitungkan variabel  kontrol  (faktor  demografi)  semua  variabel terpilih masuk dalam model akhir tampak berkontribusi terhadap  anak  lahir  hidup  sebesar  66  persen. Selanjutnya, pada  variabel kontribusi  kejadian  anak meninggal terlihat bahwa  apabila  wanita  mengalami kematian  satu  anak,  maka  akan  digantikan  oleh kelahiran  satu  anak  lagi  (B=0,90). Permodelan  akhir yang  dihasilkan  dari  analisis  multivariat lebih  rinci dapat dilihat pada Tabel 11.
Memperhatikan  hasil  akhir  dengan  koefisien  pada kolom  B,  model  persamaan  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
ALH=  0,688 -0,071  Indeks  kekayaan  kuintil  + 0,904*Kematian anak + 0,291*Anak yang diinginkan + 0,040  *  Keterpajanan  media  +    0,04279*Anak  yg
diinginkan - 0,0521*Keterpaparan  terhadap  media – 0,045*Kontak  dengan  petugas  KB  selama  6  bulan terakhir;  + 0,069*Pendapat  suami  terhadap  KB - 0,488*Segera  melakukan  hubungan  seksual  setelah melahirkan  +0,302*Umur  melahirkan  pertama  kali - 1,524*Infertilitas+0,154*Keguguran/aborsi+0,450*U mur ibu -0,113* tempat tinggal
Dengan model persamaan tersebut, dapat diperkirakan jumlah  anak  lahir  hidup  dengan  menggunakan  5 variabel langsung dan 6 variabel tidak langsung dan 2 variabel  kontrol. Bila nilai koefisien B    positif menunjukkan hubungan positif, sebaliknya bila nilai koefisien B negatif menunjukkan hubungan negatif.
Sebagai contoh, pada variabel indeks kuintil -0,071, artinya  terjadi  penurunan  kelahiran  anak  0,071  jika terjadi  peningkatan  indeks  kekayaan  kuintil  setelah dikontrol dengan kematian anak, anak yang diinginkan, keterpajanan media, kontak dengan petugas KB selama 6  bulan  terakhir,  pendapat  suami  terhadap  KB, hubungan seksual pertama, segera melakukan
Tabel 11. Faktor Dominan Berkontribusi  terhadap Jumlah Anak Lahir Hidup Setelah
Memperhitungkan Variabel Kontrol (Faktor Demografi), SDKI 2012 Variabel penentu fertilitas Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffi cients t P Value
(Sig).
B
Std. Error (SE) Beta (Constant) 0,688 0,075 9,128 0,000 1. Indeks kwintil -0,071 0,006 -0,076 -11,545 0,000 2. Jumlah Anak Mati 0,904 0,022 0,247 41,807 0,000 3. Anak yang di Inginkan 0,291 0,015 0,111 19,058 0,000 4. Media 0,040 0,015 0,015 2,557 0,011 5. Petugas KB -0,045 0,022 -0,012 -2,055 0,040 6. Pendapat Suami Terhadap KB 0,069 0,016 0,024 4,263 0,000 7. Hubungan seksual pertama -0,488 0,010 -0,304 -48,483 0,000 8. Segera melakuka hubungan seksual setelah melahirkan 0,092 0,026 0,020 3,479 0,001 9. Umur Melahirkan pertama 0,302 0,015 0,235 19,856 0,000 10. Infertilitas -1,524 0,084 -0,105 -18,202 0,000 11. Keguguran / Abosrsi 0,154 0,029 0,031 5,383 0,000 12. Umur Ibu 0,450 0,011 0,466 39,656 0,000 13. Tempat Tinggal -0,113 0,016 -0,044 -6,941 0,000 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,811(b) ,658 ,658 ,747
hubungan seksual setelah melahirkan, umur melahirkan pertama kali, inferilitas (wanita umur 35 tahun dengan punya anak 1 atau tidak punya anak),  keguguran/aborsi, umur ibu dan tempat tinggal.
Kematian  anak  memiliki  hubungan  bermakna  yang cukup  tinggi  terhadap  penambahan  anak  lahir  hidup. Pada  kematian  anak  +0,904 menunjukkan  bahwa penambahan  anak  lahir  hidup  akan  naik  sebanyak 0,904 anak  setelah  dikontrol  dengan  variabel  indeks kuintil,  anak  yang  diinginkan,  keterpaparan  media, kontak  dengan  petugas  KB  selama  6  bulan  terakhir, pendapat  suami  terhadap  KB,  hubungan  seksual pertama, segera melakukan hubungan seksual setelah melahirkan, umur melahirkan pertama kali, inferilitas (wanita umur 35 tahun dengan punya anak 1 atau tidak punya anak),  keguguran/aborsi, umur ibu dan tempat tinggal. Kolom t dan sig t menunjukkan uji  t yang dapat digunakan untuk mengetahui variabel mana saja yang berperan masuk dalam model. Pada kolom tersebut hasil terakhir memperlihatkan bahwa semua variabel memiliki nilai p < nilai alpha (0,05), yang artinya dengan menggunakan alpha 5  persen semua variabel berperan dalam menentukan jumlah anak lahir hidup.
Pada kolom Beta  dapat diketahui variabel mana yang paling besar pengaruhnya dalam menentukan variabel dependennya (anak lahir hidup). Semakin besar nilai Beta semakin besar pengaruhnya t e r h a d a p variabel dependennya.

## DETERMINAN  FERTILITAS  BERDASARKAN SDKI 2012
Teori  fertilitas  yang  dikembangkan  oleh  Davis  dan Blake (1956) dikenal dengan intermediate variabel of fertility merupakan faktor langsung yang berpengaruh terhadap  fertilitas.  Selanjutnya  variabel  ini  disebut sebagai proximate  variable  of  fertility oleh Bongaarts (1978). Freedman (1975) mengembangkan faktor yang mempengaruhi  fertilitas  secara  tidak  langsung  yang lebih multidisipliner yaitu mengkaji dari berbagai aspek kehidupan yaitu: sosial, ekonomi, demografi, program, dan norma tentang besar keluarga serta norma tentang intermediate  variable. Leibenstein  (1958), Garry  S Becker (1976  dan  1981), Robinson  dan  Harbinson (1983), Nerlove (1974),
Cardwell (1983)
mengemukakan  teori  fertilitas  dikaitkan  dengan fertilitas  atau  pendekatan  ekonomi  sosiologis. Palloni dan  Rafalimanana (1997) mengemukakan pengaruh kematian  bayi  terhadap  fertilitas:  1).  Kematian  bayi secara langsung akan berpengaruh terhadap kesuburan ibunya karena tidak lagi menyusui bayinya maka fungsi ASI  sebagai  kontrasepsi  sudah  tidak  ada  lagi;  2). Psikologi  keluarga  ketika    mengalami  kematian
bayi/anak  ingin  secepatnya  menggantikannya  dengan hamil  dan  melahirkan  lagi;  3).  Paham  anak  sebagai tabungan (saving) bila secara tiba-tiba terjadi kematian salah  satu  dari  bayi  yang  dimiliknya,  anak  sebagai cadangan.
Analisis  ini    mengacu  pada  teori  yang  dikembangkan oleh Freedman. Ketersediaan variabel yang ada dalam SDKI  2012  memungkinkan  untuk  menerapkan  teori Freedman  tersebut  walaupun  ada  keterbatasan  studi terutama  variabel  norma/nilai  besarnya keluarga  dan norma terhadap variabel antara (proximate determinant).
Apabila ditinjau dari hasil uji masing-masing variabel, baik  variabel  yang  termasuk  dalam  faktor  langsung maupun tidak langsung, dengan jumlah anak lahir hidup sebagai  variabel  dependennya,  maka  semua  variabel (25  variabel)  memiliki  hubungan  yang  bermakna dengan jumlah anak lahir hidup dengan masing-masing nilai  p=0,001.  Hasil  analisis  hubungan  (analisis bivariat) menunjukkan sejalan dengan teori-teori yang telah  disampaikan  sebelumnya.  Tampak  faktor  sosial dan  ekonomi  (pendidikan,  kegitan  utama,  dll) mempengaruhi secara bermakna terhadap jumlah anak lahir  hidup.  Begitu  juga  variabel  yang  merupakan bagian  dari  faktor  lingkungan  yaitu:  akses  terhadap informasi KB dan kontak dengan petugas KB selama 6 bulan  terakhir  sebelum  survei  tampak  memiliki hubungan bermakna dengan jumlah anak yang dimiliki. Hal ini ditunjukkan oleh proporsi wanita yang memiliki anak lebih sedikit (1-2 anak) terdapat pada wanita yang terakses dengan media yang  menyampaikan informasi tentang  KB.  Demikian  pula,  hasil  analisis  ini  sejalan dengan teori yang dikembangkan oleh Freedman bahwa pada  akhirnya  norma  dapat  dianggap  sebagai  “resep” untuk  membimbing  serangkaian  tingkah  laku  tertentu pada  berbagai  situasi  yang  sama. Norma/nilai  terkait dengan  besarnya  keluarga  merupakan  unsur  kunci dalam teori sosiologi terkait fertilitas yang dikemukakan oleh Freedman tersebut.  Hasil analisis ini menunjukkan  bahwa  pendapat  suami  dalam  ber-KB memegang  kunci  untuk  memiliki  jumlah  anak, yaitu: proporsi  wanita  yang  memiliki  1-2  anak  tertinggi terdapat
pada mereka/wanita yang suaminya/pasangannya sepakat/setuju
untuk menggunakan kontrasepsi.
Selanjutnya analisis ini menunjukkan bahwa enam dari tiga  belas  variabel  yang  merupakan  faktor  tidak langsung  berpengaruh  terhadap  anak  lahir  hidup memiliki  kontribusi  yang  cukup  kuat  masuk  dalam model  akhir,  baik  dikontrol  maupun  tidak  dikontrol dengan  umur  dan  tempat  tinggal.  Sementara  itu,  lima dari sepuluh variabel yang merupakan faktor langsung yang masuk dalam model akhir, baik dikontrol maupun
tidak  dikontrol  dengan  umur  dan  tempat  tinggal, berkontribusi terhadap anak lahir hidup.
Kematian  anak  merupakan variabel yang  paling dominan  berkontribusi  terhadap  anak  lahir  hidup  dari sejumlah  25  variabel  yang  dianalisis,  walaupun kontribusinya sedikit menurun ketika dikontrol dengan umur  dan  tempat  tinggal. Kematian  anak  ini  pun merupakan  variabel  yang  tertinggi  berkontribusi terhadap  lahir  hidup  berdasarkan  analisis  lanjut  data SDKI 2007 dan angkanya lebih tinggi, yaitu 123 persen (nilai  B=1,23)    (Iswarati,  2009).  Dengan  kata  lain, semakin  banyak  anak  yang  meninggal  yang  dialami wanita maka cenderung akan melahirkan anak semakin tinggi  pula.    Hal  ini  sejalan  dengan  teori  yang dikemukakan  oleh  Palloni dan Rafalimanana (1997) yang mengemukakan tiga mekanisme yang menggambarkan  hubungan  antara  kematian  bayi  dan kelahiran. Pertama, kematian bayi secara langsung akan berpengaruh  terhadap  kesuburan  ibunya  karena  tidak lagi  menyusui  bayinya  yang  terkait  dengan  aspek psikologis  ibu  dengan  peran  air  susu  terhadap kontrasepsi.  Kedua,  psikologi  keluarga  yang  jika mengalami  kematian  bayi/anak  akan  ingin  cepat menggantikannya  dengan  hamil  dan  melahirkan  lagi. Ketiga,  paham  anak  sebagai  tabungan  (saving)  bila secara  tiba-tiba  terjadi  kematian  salah  satu  dari  bayi yang  dimiliknya.  Dalam  hal  ini  sepasang  suami  istri cenderung akan memiliki anak banyak untuk cadangan apabila tiba-tiba kematian terjadi diluar perkiraan.
Selanjutnya, mengingat pertumbuhan penduduk dipengaruhi  oleh  kelahiran,  kematian, dan  mobilitas, maka  hasil  analisis  ini  telah  menjawab  hal  tersebut bahwa  kematian  anak  berkontribusi  tertinggi  terhadap anak  lahir  hidup.  Telah  diakui  bahwa  fertilitas  cukup menurun  tajam  jika  ditinjau  pada  kondisi  angka kelahiran 5,61 anak per wanita antara tahun 1967-1970 (Sensus Penduduk 1971) dan angka kematian bayi 145 per  1000  kelahiran  hidup  pada  periode  yang  sama. Namun selama 10 tahun terakhir ini (SDKI 2002/2003, 2007, dan 2012), kematian balita mengalami penurunan walaupun  tidak  tajam  dan  dapat  dikategorikan  masih tinggi,  sehingga  pada  akhirnya  memberikan  dampak yang  cukup  berarti  kepada  fertilitas  yang  dapat ditunjukkan  oleh  angka  fertilitas  total  yang  stagnan dalam kurun yang sama.
Berdasarkan teori  yang  dikemukakan oleh  Davis  dan Blake (1956) serta  Bongaarts (1978),  pemakaian kontrasepsi  berpengaruh  langsung  terhadap anak  lahir hidup.  Dalam  analisis  ini,  uji  hubungan  pemakaian kontrasepsi  dan  jumlah  anak  lahir  hidup  memiliki hubungan  yang  bermakna,  namun  bila  variabel pemakaian  kontrasepsi  diuji  hubungannya  dengan
jumlah  anak  lahir  hidup  secara  bersama-sama  dengan variabel  lainnya,  tampak  tidak  memiliki  hubungan bermakna  dan  tidak  masuk  dalam  permodelan  akhir. Hal ini mungkin disebabkan karena variabel lain yang merupakan  faktor  langsung  berpengaruh  terhadap fertilitas lebih dominan dibandingkan variabel pemakaian  kontrasepsi,  seperti:  segera  melakukan hubungan setelah melahirkan, umur pertama melakukan  seksual.  Sedangkan  pengaruh  kontrasepsi terhadap  fertilitas  oleh hasil  penelitian    Letamo  dan Letamo (2001-2002) menunjukkan fertilitas menurun di Bostwana  dan  Zimbabwe  dipengaruhi  terutama  oleh pemakaian  kontrasepsi  modern. Hasil  studi  tersebut juga  mengemukakan  bahwa  penundaan  umur  kawin memberikan  bukti  yang  signifikan  menurunnya fertilitas di wilayah tersebut. Dalam analisis ini, apabila variabel  kontrasepsi  dan  penundaan  usia  perkawinan diuji masing-masing dengan variabel dependen (jumlah anak  lahir  hidup),  maka  kedua  variabel  tersebut memiliki  hubungan  bermakna  (analisis  bivariat). Namun jika diuji secara bersama-sama dengan variabel lainnya,  tampak  kedua  variabel  tersebut  tidak  muncul sebagai  variabel  yang  dominan  berpengaruh  terhadap jumlah anak lahir hidup. Hal ini disebabkan oleh adanya beberapa  variabel  lain  dalam  faktor  langsung (intermediate  variable) yang  lebih  kuat  pengaruhnya terhadap  jumlah  anak  lahir  hidup,  yaitu    hubungan seksual  pertama  kali,  segera  melakukan  hubungan seksual  setelah  melahirkan,  umur  melahirkan  pertama kali, infertilitas, dan keguguran. Namun, mungkin saja pada  analisis  lain  dengan  sumber  data  yang  berbeda akan menghasilkan temuan yang berbeda pula. Hal ini hendaknya  juga  menjadi  perhatian  bagi  segmentasi sasaran  Program  Kependudukan,  Keluarga  Berencana dan  Pembangunan  Keluarga  dalam  hal penyebaran komunikasi,  informasi    dan  edukatif  tentang penjarangan dan pembatasan kelahiran. Penelitian lain (DHS Analytical Studies 23, 2011) menunjukkan hasil yang  sejalan  bahwa  infekunditas mempunyai peranan menurunkan  fertilitas.  Kondisi  infekunditas ini dipengaruhi oleh faktor menyusui secara eksklusif dan lamanya menyusui. Temuan analisis ini tentunya tidak lepas dari keterbatasan yang dijumpai karena tulisan ini merupakan analisis data sekunder yang bersumber pada data  SDKI 2012,  sehingga  semua  variabel  yang dianalisis sangat tergantung pada ketersediaan variabel yang ada dalam SDKI 2012.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  faktor  yang  paling  berpengaruh pada  anak  lahir  hidup  (multivariat),  dari  25 variabel yang  merupakan  faktor  langsung  dan  tidak  langsung diperoleh 11 variabel yang dominan berpengaruh pada anak  lahir  hidup  dengan  memperhatikan  faktor
demografi  yaitu:  indeks  kekayaan,  jumlah  anak  mati, keterpaparan  media,  kontak  dengan petugas  KB, pendapat  suami  terhadap  KB,  hubungan  seksual pertama  kali,  segera  melakukan  hubungan  seksual setelah  melahirkan,  umur  melahirkan  pertama, infertilitas/ketidaksuburan,  keguguran/aborsi.  Sebelas variabel  ini  memberikan  kontribusi  terhadap  ALH sebesar  66  persen.  Selanjutnya,  kematian  anak  paling dominan  berkontribusi  terhadap  jumlah  anak  lahir hidup (90 persen).
Hasil  analisis  menunjukkan  kejadian  kematian  yang dialami oleh keluarga berkontribusi dominan terhadap menambahnya jumlah  anak  yang  dimiliki  oleh keluarga.  Terkait  dengan  kondisi  tersebut,  perlu rekomendasi  penguatan  komunikasi,  informasi,  dan edukasi  (KIE)  terutama  dalam  hal:  penundaan  umur kawin  terkait dengan umur  pertama  melahirkan dan umur  pertama  melakukan  hubungan  seksual  kepada wanita usia muda, kuintil terbawah, pendidikan rendah melalui  penguatan  Pusat  Informasi  dan  Konseling Kesehatan  Reproduksi  Remaja  (PIK-KRR).  Sasaran PIK-KRR  sebaiknya  tidak  hanya  anak  yang  sekolah, namun  juga  memperhatikan  anak  putus  sekolah, walaupun  program  ini  sudah lama  dilaksanakan. Kemudian mengingat tingginya kontribusi jumlah anak mati  (90  persen),  perlu  ada  kemitraan  dengan Kementerian  Kesehatan  terutama  penguatan  KIE  dan kualitas  pelayanan  terkait  dengan  kesehatan  ibu  dan anak terutama terkait dengan Program 4T (terlalu muda usia,  terlalu  tua  usia,  terlalu  dekat  jarak  kelahiran, terlalu  banyak  anak  yang  dimiliki),  dan  3T  (terlambat terdektesi  bila  berisiko,  terlambat  dibawa  ke  tempat pelayanan kesehatan, terlambat diberikan tindakan/ditolong)  kepada  PUS  muda.  Lebih  lanjut diperlukan  kebijakan  Kementerian  Kesehatan  tentang peningkatan  kualitas  pelayanan  Jaminan  Kesehatan Nasional  (JKN)  untuk  menurunkan  angka  kematian maternal,  bayi, dan  anak.  Disamping  itu, diperlukan kebijakan penekanan terhadap pemeriksaan kehamilan minimal  4  kali  selama  kehamilan  dan  penolong persalinan oleh tenaga medis dan paramedis.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Badan  Koordinasi  Keluarga Berencana Nasional (BKKBN), Departemen Kesehatan, dan Macro International Inc. (MI). 2003. Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  2002- 2003. Jakarta: BPS dan MI.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Badan  Koordinasi  Keluarga Berencana Nasional (BKKBN), Departemen
Kesehatan, dan Macro International Inc. (MI). 2007. Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia  2007. Calverton, Maryland, USA: BPS dan MI.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Badan  Koordinasi  Keluarga Berencana Nasional (BKKBN), Kementrian Kesehatan, dan Macro International Inc. (MI). 2012. Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  2012. Calverton, Maryland, USA: BPS dan MI.
Badan Pusat Statistik (BPS). 1971. Sensus Penduduk 1971. Jakarta: BPS.
Becker, Gary S. 1976. “An Economic Analysis of Fertility” .
Dalam Becker, Gary S. The Economic Approach to Human Behaviour. The University of Chicago, pp. 171-194.
Becker,  Gary  S. 1981. A  Treatise  on  the  Family. London, Englang: Harvard University Press.
Bongaarts. 1978. A Framework for Analyzing the Proximate Determinants of Fertility. Population and Development Review 4(1): 105-132.
Bongaarts  dan  R.G.  Potter. 1983.  Fertility,  Biology  and Behaviour:  an  Analysis  of  the  Proximate Determinants. New York: Academic Press.
Cardwell, John C. 1983. DirectEconomic Costs and Benefit of Children. New York/London: Academic Press.
Davis, Kingsley dan Judith Blake. 1956. Sosial Structure and Fertility: an  Analytical  Framework.  Economic Development and Cultural Change.Vol.4. No. 3.
DHS  Analytical  Studies  23. 2011. Changes  in  Direct  and Indirect  Determinants  of  Fertility  in  Sub-Saharan Africa. USAID, September, 2011.
Freedman,  Ronald.  1961/1962.  The  Sociology  of  Human Fertility: a trend report and bibliography,  “Current Sociology”, 10 -11 (2); 35-115, New York.
Freedman, Ronald. 1979. Theories  of  Fertility  Decline:  “a reappriaal” . Social Force.
Hastono,  Sutanto  P.  2001. Analisis  Data. Jakarta: Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia.
Iswarati. 2009.  Proximate  Determinant  Fertilitas  di Indonesia. Jakarta: Puslitbang  KB  dan  Kesehatan Reproduksi, BKKBN.
Letamo, Gobopamang dan Haliman N. Letamo. 2001-2002.
The  Role  of  Proximate  Determinants  in  Fertility Transtition:  A  Comparative  study  of  Botswana, Zambia, and Zimbabwe. SA Journal of Demography, 8(1).
Nerlove,  Mark.  1974. Economic  growth  and  population:
Perspective of the new home economics, Agricultural  Development  Council,  Inc,  ADC Reprint  Series,  dikutip  dari  Robinson  &  Harbison, Ibid, p.4
Palloni,  Alberto  and  Hantamala  Rafalimanana. 1997. The Effects  of  Infant  Mortality  on  Fertility  Revisited: Some New Evidence. CDE Working Paper No. 96- 27. Center for Demography and Ecology University of Wisconsin-Madison.
Roger Frantz. 2007. Renaissance in Behaviuoral Economics
Essay  in  honor  of  Harvey  Leibenstein.  Routledge Taylor & Francis Group.
Robinson, Warren C. dan Sarah F. Harbison. 1983. Menuju Teori Fertilitas Terpadu (Toward a unified theory of fertility).  Yogyakarta: Pusat  Penelitian  dan  Studi Kependudukan UGM.