## DETERMINAN UNMET NEED PADA PASANGAN USIA SUBUR DI KAWASAN INDONESIA TIMUR
Afifatul Ilma Widyatami 1 , Galuh Sri Natungga 2 , Riska Damayanti 3 , Seli Eria Dewi , Tiodora Hadumaon Siagian 5
1,2,3,4 Program Studi Diploma IV Statistika, Jurusan Statistika Sosial dan Kependudukan Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia 13330
E-mail : 1 211709499@stis.ac.id, 2 16.9147@stis.ac.id, 3 16.9387@stis.ac.id,
4 211710005@stis.ac.id , 5 theo@stis.ac.id

## ABSTRAK
Jumlah  penduduk  yang  tidak  terkontrol  merupakan  tantangan  bagi  suatu  negara  khususnya negara  berkembang.  Berdasarkan  hasil  Sensus  Penduduk  2020,  jumlah  penduduk  Indonesia mencapai  270,2  juta  jiwa.  Melalui  program  Pembangunan  Keluarga  Kependudukan  dan Keluarga Berencana  (Bangga Kencana), pemerintah menginginkan pemerataan dalam menekan laju  pertumbuhan  penduduk  di  seluruh  Indonesia  dengan  strategi  penurunan  angka  kelahiran total/Total  fertility  Rate  (TFR).  Salah  satu  kendala  penurunan  TFR  adalah  unmet  need,  yaitu kebutuhan untuk ber-KB yang tidak dapat terpenuhi. Hal tersebut tentu beresiko menyebabkan kehamilan yang tidak diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat determinan unmet need pada  wanita  usia  subur  menikah  menggunakan  metode  Regresi  Logistik  Biner.  Data  yang digunakan  bersumber  dari  Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  tahun  2017 dengan total sampel 6512 wanita usia subur berstatus menikah pada kawasan Indonesia timur. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pulau  tempat  tinggal,  umur,  jumlah  anak,  pendidikan suami, dan status bekerja wanita signifikan berpengaruh pada kejadian unmet need. Dari hasil penelitian, semakin ke timur lokasi suatu kepulauan, status unmet need semakin meningkat. Oleh karena itu disarankan pemerintah dapat meningkatkan fasilitas untuk ber-KB di Kawasan Timur Indonesia.
Kata kunci: unmet need, KB, Kawasan Indonesia Timur, logistik biner

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara dengan jumlah penduduk  terbanyak  ke-4  di  dunia.  Hal  ini dikarenakan  pertumbuhan  penduduk  Indonesia yang  masih  kurang  terkendali  dan  lebih  tinggi dari pertumbuhan penduduk dunia.
Pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  jika  tidak diimbangi  dengan  kapasitas  ekonomi  yang memadai,  akan  menurunkan  kesejahteraan seperti  tingginya  angka  pengangguran  dan kriminalitas (Diniari, 2018). Untuk menurunkan pertumbuhan  penduduk  yang  tidak  terkendali, pemerintah menerapkan program Pembangunan Keluarga Kependudukan dan Keluarga Berencana  (Bangga  Kencana).    Program tersebut  mencoba  mencegah  kelahiran  yang terlalu banyak dengan memberi informasi pada pasangan  suami  istri  dan  alat  atau  obat kontrasepsi.  Namun,  terdapat  sekelompok wanita  usia  subur  yang  ingin  membatasi  dan menjarakkan  kelahiran  namun  tidak  terpenuhi yang disebut unmet need .
Tercapainya  akses  universal  terhadap layanan kesehatan reproduksi sebagai salah satu tujuan  global Sustainable  Development  Goals (SDGs),  telah  memiliki  parameter  termasuk  di dalamnya  kesertaan  aktif  Keluarga  Berencana (KB)  dan  penurunan  persentase unmet  need (Listyawardani,  2019). Unmet  need juga berperan dalam penghitungan persentase kebutuhan KB yang terpenuhi yaitu dengan cara, pemakaian  alat/cara  kontrasepsi  modern  dibagi total  dari unmet  need dan  jumlah  pemakaian kontrasepsi  modern  (Badan  Pusat  Statistik, 2014).  Semakin  besar  total unmet  need maka semakin  kecil  persentase  kebutuhan  KB terpenuhi,  artinya unmet  need merupakan  satu indikator berhasil tidaknya pemenuhan kebutuhan KB.
Beberapa  individu  dan  wanita  usia  subur yang  masuk  kategori unmet  need diantaranya, pertama  perempuan  hamil  yang  kehamilannya tidak  diinginkan  karena  menunda  kehamilan atau  tidak  ingin  punya  anak  lagi.  Kedua perempuan  nifas  dengan  kelahiran  anak  yang tidak  diinginkan  karena  ingin  menunda kehamilan  ataupun  tidak  menginginkan  anak lagi. Ketiga perempuan yang sedang tidak hamil dan tidak menginginkan kehamilan dalam waktu dekat,  tetapi  tidak  menggunakan  kontrasepsi. Keempat,  perempuan  yang  belum  haid  setelah melahirkan  dan  ingin  menunda  kehamilan berikutnya  atau  tidak  menginginkan  anak  lagi, tetapi  tidak  menggunakan  alat  kontrasepsi. Kelima, perempuan yang belum dapat memutuskan  menginginkan  anak  lagi,  namun tidak  menggunakan  alat  kontrasepsi,  dan keenam perempuan yang menggunakan metode kontrasepsi  tradisional  (Listyaningsih  et  al., 2016).
Persentase  angka  kejadian unmet  need KB berdasarkan  hasil  Survei  Demografi  dan Kesehatan  Indonesia  (SDKI)  2017  dapat dikatakan  tinggi,  yakni  10,6%  dari  total  PUS atau sekitar 5,5 juta PUS dari 51 juta PUS belum mengikuti  program.  Angka unmet  need sendiri mengalami  penurunan  dari  SDKI  1991  sampai tahun  2017.  Berdasarkan  pernyataan  BKKBN, target  RPJMN  untuk  penurunan unmet  need tahun  2017  Indonesia  belum  terpenuhi  yaitu 10,6%  dari  target  10,26%,  begitu  pula  untuk tahun  2019  yaitu  12,1%  dari  target  9,9%.   Hal ini  menandakan  masih  diperlukan  kerja  keras dan kerja sama lintas sektor untuk menurunkan unmet need (Mardiya, 2019).
Sumber: BPS (diolah)

## Gambar 1.
Persentase Unmet need KB (Kebutuhan Keluarga Berencana/KB Yang Tidak Terpenuhi) Menurut Provinsi
Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik mengenai persentase Unmet need KB menurut provinsi seperti pada Gambar 1, dapat diketahui 10  wilayah  dengan  kejadian unmet  need tertinggi  tahun  2017  mayoritas  diisi  oleh wilayah-wilayah  kawasan  timur  Indonesia. Berdasarkan pernyataan Kementerian Perhubungan 2019, Kawasan Indonesia Timur meliputi Sulawesi, Kepulauan Nusa Tenggara, Kepulauan  Maluku,  dan  Papua.  Seluruh wilayah  di  Kawasan  Indonesia  Timur  pada gambar  tersebut  juga  memiliki persentase kejadian unmet need KB lebih tinggi dari angka unmet  need nasional  di  tahun  2017.  Dari kawasan  tersebut,  masih  terdapat  beberapa provinsi  yang  mengalami  kenaikan  angka unmet  need tahun  2012  ke  2017  diantaranya provinsi Papua, Maluku Utara, Nusa Tenggara Timur,  Sulawesi  Barat,  Sulawesi  Selatan,  dan Sulawesi Utara.
Penurunan unmet  need di  Indonesia menjadi  penting  sebagai  salah  satu  upaya menurunkan Angka Kematian Ibu (AKI) dilihat dari tingginya korelasi antara AKI dan kejadian Unmet need (Mutiara, 2020). Berdasarkan data dari World Bank , Indonesia menduduki urutan ketiga  tertinggi  AKI  dibandingkan  negara- negara  Asia  Tenggara  pada  tahun  2017  yaitu dengan  177  kematian  per-100000  kelahiran. Cara menurunkan kejadian unmet need adalah dengan  mengikuti  program  KB.  Target pelaksanaan  Program  KB  adalah  seluruh  PUS
di  Indonesia.  Namun,  masih  ada PUS  yang memutuskan untuk tidak memanfaatkan program  tersebut  dengan  berbagai  alasan. Masalah  yang  sering  ditemukan  adalah  tidak semua  perempuan  memiliki  kecocokan  saat melakukan  program  KB  terutama  dalam penggunaan alat kontrasepsi.
Penelitian mengenai unmet need sebelumnya  telah  banyak  dilakukan  namun belum ada yang meneliti mengenai unmet need di  Kawasan  Indonesia  Timur.  Berdasarkan sebab-sebab  yang  telah  dijelaskan,  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  ingin  melihat  bagaimana kondisi unmet  need secara  umum  di  kawasan timur  Indonesia.  Selanjutnya,  peneliti  ingin melihat  bagaimana  gambaran  masing-masing variabel  yang  diduga  berpengaruh  terhadap kejadian unmet need melalui statistik deskriptif. Terakhir,  peneliti  ingin  mengetahui  variabel apa saja yang signifikan berpengaruh terhadap kejadian unmet  need dengan  regresi  logistik biner.
Penelitian Terkait
Berdasarkan penelitian unmet need (Ajmal et  al.,  2019)  di  Afghanistan,  terdapat  faktor sosioekonomi yang mempengaruhi penggunaan kontrasepsi  seperti  pendidikan  tertinggi  ibu, status kekayaan rumah tangga, status pekerjaan ibu, dan paparan media mengenai konstrasepsi. Sedangkan menurut penelitian (Rachmaningrum  &  Wijaya,  2017)  mengenai unmet  need di  DKI  Jakarta,  terdapat  3  faktor yang  mempengaruhi  terjadinya unmet  need
0 5 10 15 20 25 PAP U A B A RAT M AL U K U M AL U K U U T ARA N U SA T EN G G ARA T IM U R K AL IM AN T A N U T ARA D K I J AK AR T A N U SA T EN G G A RA B A R A T SU LA W ES I T EN G G A RA PAP U A SU LA W ES I B AR AT SU LA W ES I S ELA T AN G ORO N T A LO
SU LA W ES I U T ARA AC EH RIA U JAW A B ARA T
JAW A T EN G AH
SU M A T ERA U T ARA K EP. RI A U B AL I
IN D ON ES IA K AL IM AN T A N T IM U R B A N TE N K AL IM AN T A N B AR AT
SU LA W ES I T EN G AH SU M A T ERA B ARA T
SU M A T ERA S ELA T AN K AL IM AN T A N S ELA T AN LA M PU N G JAW A T IM U R B EN G K U LU JAM B I D I Y OG YAK ART A K AL IM AN T A N T EN G AH K EP. B AN G K A B ELIT U N G
Unmet Need KB 2012 Unmet Need KB 2017
sesuai teori Notoatmodjo tahun 2013, pertama faktor  predisposisi  meliputi   umur,  tingkat pendidikan,  status  bekerja,  dan  tingkat kesejahteraan. Kedua faktor pendukung meliputi kunjungan ke fasilitas kesehatan, dan
ketiga  faktor  penguat  yaitu  dukungan  suami. Pada  penelitian  ini,  kerangka  pikir  menurut teori  (Ajmal  et  al.,  2019)  dipilih  karena mewakili faktor sosioekonomi dan demografi.
Gambar 2.
Kerangka konseptual, demonstrasi faktor yang memengaruhi pengguna kontrasepsi dan unmet need di antara wanita menikah usia 15-49 tahun

## METODE PENELITIAN

## Sumber data
Penelitian ini mengkaji mengenai apa saja determinan unmet need pada wanita usia subur menikah  di  kawasan  Indonesia  timur  pada tahun  2017.  Unit  analisis  yang  digunakan adalah  wanita  usia  subur  berusia  15-49  tahun berstatus  menikah  yang  berada  di  Kawasan Timur  Indonesia  yaitu  pulau  Sulawesi, Kepulauan Nusa Tenggara, Kepulauan Maluku, dan Papua. Tercatat ada sebanyak 6512 sampel terpilih.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia  (SDKI)  tahun  2017.  SDKI  Tahun 2017  diselenggarakan  oleh  BPS  yang  bekerja sama  dengan  Badan  Kependudukan  dan Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN)  dan Kementerian Kesehatan (Kemenkes).

## Variabel dalam penelitian
Variabel  terikat  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari 2 kategori yaitu unmet need (1)  dan met  need (0). Unmet  need mencakup  2  kategori  yaitu unmet  need pembatasan  dan unmet need penjarangan. Met need juga mencakup 2 kategori yaitu meet need pembatasan dan met need penjarangan. Unmet need merupakan  kebutuhan  kontrasepsi  yang
tidak  terpenuhi  dimana  seseorang  yang  ingin membatasi atau menjarangkan kelahiran tetapi tidak  menggunakan  alat  atau  metode  KB. Seorang  wanita  dikatakan unmet  need untuk pembatasan apabila  kehamilan  saat  ini  atau kelahiran  hidup  terakhirnya  tidak  diinginkan. Sedangkan wanita dikatakan unmet need untuk penjarangan  apabila  kehamilan  saat  ini  atau kelahiran hidup terakhirnya diinginkan kemudian. Wanita yang menginginkan kehamilan lebih dari 2 tahun atau mereka yang belum  memutuskan  kapan  ingin  hamil merupakan unmet  need  for  spacing .  Wanita yang  tidak  subur  tidak  termasuk  ke  dalam konsep unmet  need (Lestari  &  Irwati,  2019).
Meet need adalah kebutuhan KB yang terpenuhi dan  dirinci  menurut  fungsinya  yaitu  untuk menjarangkan kelahiran dan membatasi kelahiran.  Sedangkan  untuk  penggunaan variabel  independen  akan  dirinci  pada  tabel berikut:

## Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Penelitian
Nama Variabel Tipe Data Konsep Definisi (1) (2) (3) Umur Kategori : 15-19 20-24 25-29 30-34
35-39 40-44 45-49* Masa hidup sampai saat wawancara dilakukan atau umur berdasarkan waktu ulang tahun terakhir.
Pendidikan Tertinggi
Responden (WUS)
Kategori: Tidak sekolah Sekolah dasar Sekolah Menengah Pendidikan Tinggi* Ijazah terakhir yang dimiliki responden. Status Wilayah Kategori:
Perkotaan Perdesaan*
Klasifikasi daerah tempat tinggal responden pada saat pencacahan. Status pekerjaan responden (WUS) Kategori: Tidak bekerja Bekerja* Memiliki pekerjaan dalam tujuh hari yang lalu paling sedikit satu jam terus menerus. Jumlah Anak Kategori: < 4 ≥ 4* Jumlah anak yang masih hidup Status kekayaan Kategori :
Paling miskin Miskin Menengah Kaya Paling Kaya* Status kekayaan rumah tangga wanita berdasarkan asset yang dimiliki Alasan tidak menggunakan alat kontrasepsi karena takut efek samping
Kategori:
Tidak Ya* Persepsi perempuan tentang efek samping penggunaan kontrasepsi bagi kesehatannya Kepulauan Kategori: Nusa Tenggara Sulawesi Maluku Papua* Pulau tempat tinggal responden saat ini Tingkat Pendidikan Suami Kategori: Tidak sekolah Sekolah dasar Sekolah Menengah Pendidikan tinggi*
Ijazah terakhir yang dimiliki suami dari responden Tidak mendengar iklan KB di radio
Kategori: Tidak Ya*
Tidak mendengar Keluarga Berencana di radio sebulan terakhir Tidak mendengar iklan KB di TV Kategori: Tidak Ya*
Tidak mendengar Keluarga Berencana di TV
sebulan terakhir Tidak membaca iklan KB di koran/majalah Kategori: Tidak Ya* Tidak Membaca Keluarga Berencana di koran/majalah sebulan terakhir Kunjungan ke fasilitas kesehatan Kategori: Tidak Ya* Mengunjungi
fasilitas kesehatan selama 12 bulan terakhir.
Keterangan: (*) kategori refrensi

## Metode Analisis
Regresi Logistik Biner merupakan metode analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Data  biner  adalah  data  yang  memiliki  dua kemungkinan  hasil,  yaitu  sukses  dan  gagal. Variabel  respon  (y)  yang  bersifat  biner  atau dikotomus  dengan  variabel  prediktor  (x)  yang bersifat  polikotomus  (Hosmer  &  Lemeshow, 2000).  Fungsi  regresi  logistiknya  dapat dituliskan sebagai berikut :
𝜋(𝑥) = 𝑒 𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +⋯+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 1 + 𝑒 𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1 +⋯+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝 dimana p = banyaknya variabel prediktor x i

## Uji G (Uji Simultan)
Dalam  regresi  linier  biasa  untuk  menguji hipotesis tentang pengaruh koefisien regresi β secara  bersama  digunakan  uji  F  sementara dalam regresi logistik digunakan uji perbandingan likelihood ( ratio  test )  atau disebut juga  statistik  uji  G.  Hipotesis  pada  uji ini yaitu :
𝐻 0 ∶ 𝛽 0 =   𝛽 1 = ⋯ =   𝛽 6 = 0 H 1 : minimal ada satu β j ≠ 0, j =1,2,..,k
Statistik uji: 𝐺 = −2𝑙𝑛 [ 𝑙 0 𝑙 1 ] dengan : 𝑙 0 adalah likelihood model tanpa variabel respon (hanya konstanta) dan 𝑙 1 adalah likelihood model dengan variabel respon. Statistik uji G mengikuti sebaran khi- kuadrat ( 𝜒 2 ) dengan derajat bebas k dengan aturan pengambilan keputusan tolak H 0 , jika G > 𝜒 2 (α,k) .

## Uji Wald (Uji Parsial)
Statistik  uji  Wald  pada  regresi  logistik sama  halnya  dengan  uji  t  pada  regresi  linier biasa  yang  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh koefisien regresi  β  pada  model secara  parsial. Hipotesis:
H 0 : β j = 0 H 1 : β j ≠ 0, j=1,2,…,k
Statistik uji: 𝑊 𝑗 = ( 𝛽 𝑗 𝑆𝐸(𝛽 𝑗 ) ) 2 , j=1,2,…,k dengan  β j =  nilai  koefiesien  regresi  ke-j  dan SE(β j )  =  nilai  galat  baku  ( standard  error ) koefisien regresi ke-j. Statistik uji W j mengikuti sebaran khi-kuadrat ( 𝜒 2 ) dengan derajat bebas 1 dengan aturan pengambilan keputusan tolak H 0 , jika W j > 𝜒 2 (α,1) .

## Uji Kesesuaian Model
Uji  ini  digunakan  untuk  menilai  apakah model sesuai atau tidak. Pada uji ini statistik uji
yang  digunakan  adalah  uji  Hosmer  dan Lemeshow dengan hipotesis:
H 0 :  model  sesuai  (tidak  ada  perbedaan  antara hasil observasi dengan prediksi) H 1 :  model  tidak  sesuai  (ada  perbedaan  antara hasil observasi dengan prediksi)
Statistik Uji : 𝐶 = ∑ 𝑔 𝑘=1 (𝑂 𝑘 −𝑛 ′ 𝑘 𝜋 𝑘 ) 2 𝑛 ′ 𝑘 𝜋 𝑘 (1−𝜋 𝑘 ) Dimana 𝑂 𝑘 = observasi  pada  grup  ke-k; 𝜋 𝑘 = rata-rata  taksiran  peluang  dan 𝑛 ′ 𝑘 = banyak observasi pada grup ke-k.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  akan  diawali  dengan  gambaran umum status unmet need untuk Kawasan Timur Indonesia  dan  masing-masing  variabel  bebas. Kemudian dilanjutkan dengan analisis variabel apa  saja  yang  berpengaruh  terhadap  kejadian unmet need menggunakan regresi logistik biner. Setelah model terbentuk, dilakukan diskusi dan pembahasan  mengenai  variabel  beas  terhadap status unmet need.
Gambaran Umum Status Unmet Need dan Variabel Bebas Pada WUS Menikah di Kawasan Timur Indonesia
Sumber : BPS (diolah)
Gambar 3. Persentase Unmet need dan Met need di Kawasan Timur Indonesia
Berdasarkan  Gambar  3  diketahui  bahwa sebanyak 36,82 persen wanita usia 15-49 tahun berstatus meet  need untuk  penjarangan,  45,65 persen wanita usia 15-49 tahun berstatus meet need untuk pembatasan. Untuk persentase pada kategori unmet need sendiri, 8,98 persen wanita usia  15-49  tahun  berstatus unmet  need untuk penjarangan, dan 8,54 persen wanita usia 15-49 tahun berstatus unmet need untuk pembatasan. Hal  ini  menunjukan  pada  kategori meet  need untuk  pembatasan  memiliki  persentase  lebih tinggi dari meet need untuk penjarangan.
Persentase  wanita  kawin  usia  15-49  tahun yang  berstatus unmet  need tertinggi  berada  di Papua  Barat,  yaitu  sebesar  24,71  persen, kemudian  Maluku  sebesar 20,39  persen,  Nusa Tenggara  19,28  persen,  dan  yang  berstatus unmet need terendah berada di Sulawesi, yaitu sebesar  14,97  persen.  Berdasarkan  kelompok umur,  persentase  wanita  kawin  yang  berstatus unmet  need terbanyak  berada  pada  kelompok umur  15-19  tahun  dan  kelompok  umur  20-24 tahun. Terdapat 22,88 persen wanita kawin usia 15-19  tahun  yang  berstatus unmet  need , kemudian untuk kelompok umur 20-24 terdapat 22,43  persen  wanita  kawin  yang  berstatus unmet need , 18,43 persen wanita kawin usia 25- 29  tahun  yang  berstatus unmet  need, 16,45 persen  wanita  kawin  usia  30-34  tahun  yang berstatus unmet  need, 15,93  persen  wanita kawin  usia  35-39  tahun  yang  berstatus unmet need ,  17,11  persen  wanita  kawin  usia  40-44 tahun  yang  berstatus unmet  need ,  dan  16,71 persen  wanita  kawin  usia  45-49  tahun  yang berstatus unmet need . Sehingga dapat dikatakan bahwa semakin tua usia wanita kawin, semakin sedikit  kasus unmet  need yang  terjadi,  hal  ini dapat disebabkan oleh menopause yang terjadi pada  wanita  40  tahun  atau  lebih.  Berdasarkan jenjang  pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan, terlihat  bahwa  wanita  kawin  usia  15-49  tahun yang  berstatus unmet  need paling  banyak berasal  dari  wanita  kawin  usia  15-49  tahun yang tidak pernah bersekolah atau tidak pernah menamatkan  sekolah,  yaitu  sebanyak  21,71 persen, sedangkan untuk wanita kawin usia 15- 49 tahun yang tamat sekolah dasar ada sebesar 17,24 persen yang berstatus unmet need , 17,62 persen wanita kawin usia 15-49 berstatus unmet need yang tamat sekolah menengah, dan 17,18 persen wanita kawin usia 15-49 berstatus unmet need yang tamat sekolah tinggi. Sehingga dapat dikatakan  bahwa,  semakin  tinggi  pendidikan yang  ditamatkan  wanita  kawin  usia  15-19 tahun, maka akan memiliki kemungkinan lebih besar untuk tidak berstatus unmet need .
Persentase  wanita  kawin  usia  15-49  tahun yang tinggal di perdesaan/ rural yang berstatus unmet need sebanyak 17,29 persen, sedangkan wanita kawin usia 15-49 tahun yang tinggal di wilayah  perkotaan/ urban sebanyak  17,94 persen  berstatus unmet  need .  Hal  ini  berarti bahwa  wanita  kawin  usia  15-49  tahun  yang tinggal  di  perkotaan/ urban lebih  besar  untuk berstatus unmet  need dibanding  wanita  yang tinggal  di  perdesaan/ rural .  Persentase  wanita
menikah usia 15-49 tahun yang berstatus unmet need tertinggi juga berasal dari wanita menikah yang memiliki suami tidak pernah sekolah atau tidak  pernah  tamat  sekolah,  yaitu  sebanyak 27,13 persen. Kemudian terdapat 17,58 persen wanita  kawin  usia  15-49  tahun  yang  memiliki suami  tamatan  sekolah  dasar  berstatus unmet need ,  17,38  persen  wanita  kawin  usia  15-49 tahun  yang  berstatus unmet  need memiliki suami tamatan sekolah menengah, dan terdapat 15,97  persen  wanita  kawin  usia  15-49  tahun yang  memiliki  suami  tamatan  sekolah  tinggi yang  berstatus unmet  need .  Sehingga,  dapat dikatakan  bahwa  semakin  rendah  pendidikan suami, maka kemungkinan untuk wanita kawin usia  15-49  tahun  berstatus unmet  need lebih besar.  Wanita  kawin  usia  15-49  tahun  yang memiliki  anak  kurang  dari  empat  (<4)  yang berstatus unmet  need sebanyak  12,8  persen. Sedangkan persentase wanita kawin usia 15-49 tahun yang memiliki anak lebih dari atau sama dengan empat (≥4) yang berstatus unmet need sebanyak  4,71  persen.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  semakin  sedikit  anak,  semakin  besar kemungkinan untuk berstatus unmet need . Unmet
Need dan Variabel yang Mempengaruhi di Kawasan Timur Indonesia Tabel 2. Hasil Uji Simultan dan Uji Parsial Variabel Kategori β P- value Odds Ratio (1) (2) (3) (4) (5) Kepulauan Kepulauan 0.000** Nusa Tenggara -0.362 0.009** 0.697 Sulawesi -0.603 0.000** 0.547 Maluku -0.275 0.052* 0.760 Papua refrensi Umur Kategori umur 5 tahunan 0.001** 15-19 0.557 0.029** 1.745 20-24 0.479 0.002** 1.614 25-29 0.256 0.074* 1.292 30-34 0.020 0.886 1.020 35-39 -0.032 0.811 0.969 40-44 0.003 0.982 1.003 45-49 refrensi Pendidikan Tertinggi Responden (WUS) Pendidika n Tertinggi 0.441
Responde n (WUS) Tidak Sekolah -0.191 0.456 0.826 Sekolah Dasar -0.214 0.122 0.808 Sekolah Menengah -0.181 0.122 0.834 Pendidika n Tinggi refrensi Status Wilayah Perkotaan 0.125 0.123 1.133 Perdesaan refrensi Tingkat Pendidikan Suami Tingkat Pendidika n Suami
0.0061* * Tidak Sekolah 0.726 0.001** 2.067 Sekolah Dasar 0.156 0.259 1.169 Sekolah Menengah 0.084 0.479 1.088 Pendidika n Tinggi refrensi Jumlah Anak <4 -0.232 0.010** 0.793 >=4 refrensi Status Kekayaan Status Kekayaan 0.383 Paling Miskin 0.147 0.352 1.158 Miskin 0.236 0.121 1.267 Menengah 0.025 0.874 1.026 Kaya 0.124 0.438 1.132 Paling Kaya refrensi Tidak mendengar iklan KB di radio 0.169 0.248 1.184 tidak mendengar iklan KB di TV 0.109 0.159 1.115 Tidak mendengar iklan KB di koran/majalah -0.175 0.161 0.839 Alasan tidak menggunaka n alat kontrasepsi karena takut efek samping Ya 22.929 0.995 90774.0 0 Tidak refrensi Status Bekerja WUS Tidak 0.246 0.001** 1.279 Ya refrensi Kunjungan ke fasilitas kesehatan Tidak 0.108 0.124 1.114 Ya refrensi
Ket: (*) signifikan pada α=10% , (**)signifikan pada α=5%
Tabel  di  atas  menunjukkan  mana  saja variabel independen yang signifikan berpengaruh  terhadap  kejadian unmet  need di Kawasan  Timur  Indonesia.  Untuk  variabel tanpa  memandang  kategorinya,  variabel  yang secara  signifikan  berpengaruh  adalah  pulau, umur,  pendidikan  tinggi  suami,  jumlah  anak yang masih hidup, dan status bekerja ibu yang
masing-masing  memiliki p-value kurang  dari alfa 5%. Sedangkan variabel pendidikan tinggi ibu,  status  wilayah,  status  kekayaan,  paparan iklan KB melalui media, kunjungan ke fasilitas kesehatan,  dan  alasan  tidak  KB  karena  takut efek samping KB tidak berpengaruh signifikan untuk kejadian unmet need di Kawasan Timur Indonesia.
Dilihat  dari odds  ratio yang  dihasilkan, pada  variabel  kepulauan,  semakin  ke  timur, kecenderungan  mengalami  kejadian unmet need lebih  besar.  Urutan  kecenderungan terendah  ke  tertinggi  dari  variabel  kepulauan adalah Sulawesi, Nusa Tenggara, Maluku, lalu Papua. Kemudian untuk variabel usia, variabel yang  signifikan  terhadap  kejadian unmet  need terdapat  pada  rentang  usia  15-29  tahun, sedangkan  untuk  usia  30-49  tahun  tidak signifikan. Kecenderungan tertinggi ke terendah  dari  kategori  usia  adalah  usia  15-19 tahun  memiliki  kecenderungan  mengalami kejadian unmet  need 1,7  kali  lebih  besar daripada usia 45-49 tahun diikuti oleh usia 20- 24 memiliki kecenderungan 1,6 kali lebih besar daripada  usia  45-49  tahun,  dan  usia  25-29 memiliki  kecenderungan  1,3  kali  lebih  besar daripada usia 45-49 tahun mengalami kejadian unmet  need .  Dapat  dikatakan,  semakin bertambah  umur  maka  kecenderungan  untuk mengalami unmet need semakin kecil. Selanjutnya, untuk variabel pendidikan tertinggi  suami,  wanita  dengan  suami  yang tidak sekolah memiliki kecenderungan mengalami  kejadian unmet  need 2  kali  lebih besar  dibandingkan  wanita  dengan  suami berpendidikan  tinggi.  Untuk  variabel  jumlah anak yang masih hidup, wanita yang memiliki anak  kurang  dari  4,  memiliki  kecenderungan untuk  mengalami  kejadian unmet  need lebih kecil  daripada  wanita  dengan  jumlah  anak hidup lebih dari sama dengan 4 anak. Variabel terakhir  yang  signifikan  terhadap  kejadian unmet need yaitu status bekerja menyimpulkan, wanita yang tidak bekerja memiliki kecenderungan  mengalami  kejadian unmet need 1,2 kali lebih besar daripada wanita yang bekerja.
Pengujian  parameter  secara  simultan dilakukan dengan melihat p-value statistik uji G dari Omnibus  test .  Hasil  yang  diperoleh  yaitu Khi-kuadrat  sebesar  507,755  dan p-value sebesar  0,000.  Dapat  disimpulkan,  dengan p- value sebesar 0,000 yang berarti tolak H 0 pada alfa  5%  menyimpulkan,  minimal  terdapat  1
variabel  yang  berpengaruh  terhadap  kejadian unmet need di kawasan timur indonesia. Hasil yang  didapatkan  melalui  uji Hosmer  dan lemeshow sebagai  uji  kesesuaian  model didapatkan p-value sebesar 0,701 yang berarti, dengan  tingkat  signifikansi  alfa  5%  model regresi logistik biner cocok untuk menjelaskan determinan penentu kejadian unmet need pada WUS di Kawasan Timur Indonesia.

## Pembahasan
Wanita  yang  tidak  bekerja  cenderung mengalami  kejadian unmet  need lebih  besar daripada  wanita  yang  bekerja  sejalan  dengan penelitian  (Oginni  et  al.,  2015).  Penelitian tersebut  menjelaskan  bahwa  wanita  yang bekerja  memiliki  penghasilan  sendiri  untuk mengambil  keputusan  mengikuti  program  KB daripada  yang  tidak  memiliki  penghasilan. Perempuan  yang  bekerja  juga  cenderung memiliki  motivasi  yang  lebih  tinggi  untuk menggunakan alat kontrasepsi karena kehamilan dianggap dapat mengganggu pekerjaannya.  Pada  beberapa  penelitian unmet need di  Asia,  status  kekayaan  merupakan variabel  kunci  dalam  penentu  kejadian unmet need ,  terutama  pada  perempuan  miskin (Majumder & Ram, 2015) dalam (Ajmal et al., 2019).  Namun  dalam  penelitian  ini,  status kekayaan  bukan  merupakan  variabel  yang signifikan. Hal ini terjadi juga pada penelitian (Ajmal  et  al.,  2019),  status  kekayaan  pada kelompok wanita miskin tidak signifikan dalam penelitiannya.    Variabel  kepulauan  yang mewakili wilayah tempat tinggal ibu signifikan terhadap  kejadian unmet  need sejalan  dengan penelitian (Ajmal et al., 2019), yang membagi wilayah  penelitiannya  menjadi  selatan  dan utara Afghanistan. Wilayah dapat mempengaruhi  kejadian unmet  need dan penggunaan  KB  karena  berkaitan  dengan kebijakan masing-masing wilayah tersebut. Di Indonesia, semakin ke timur suatu daerah, maka semakin jauh letaknya dari pusat pemerintahan ibu  kota  sehingga  fasilitas  untuk  pemenuhan kebutuhan KB dapat menjadi kurang terpenuhi karena terhalang kesulitan geografis. Selain itu, seperti  wilayah  papua,  wilayah  rural  yang masih  jauh  lebih  luas  dibandingkan  dengan wilayah  urbannya  memungkinkan  adanya ketimpangan  kesediaan  fasilitas  kesehatan  di wilayah tersebut.
Usia  wanita  usia  subur  dibawah  30  tahun signifikan  terhadap unmet  need dan  memiliki kecenderungan lebih tinggi daripada usia diatas

## 30 tahun sejalan dengan penelitian dari Asif dan
Pervaiz  tahun  2019  yang  meneliti  determinan unmet  need di  Pakistan.  Hal  ini  dapat  terjadi karena, di usia yang lebih tua, wanita cenderung sudah  mencapai  target  anak  yang  dimiliki sehingga  cenderung  melakukan  program  KB untuk  membatasi  kelahiran.  Disisi  lain, meet need untuk  penjarangan  juga  banyak  terdapat pada  usia  30  tahun  karena  strategi  untuk penjarangan  anak  atau  mengatur  jarak  lahir antar anak. Pendidikan ayah signifikan terhadap kejadian unmet need sebaliknya, pendidikan ibu tidak,  bisa  jadi  karena  mayoritas  masyarakat Indonesia  menganut  budaya  patriarki  yang menjadikan  pria  sebagai  kepala  keluarga menjadikan pria sebagai kepala keluarga yang bertanggung jawab terhadap fertilitas (Wahab, 2014)  dalam  (Rachmaningrum  &  Wijaya, 2017).  Pandangan  serta  dukungan  suami tentang KB akan sangat berpengaruh terhadap keputusan di dalam keluarga untuk menggunakan KB atau unmet need . Karena itu, suami  dengan  pendidikan  terakhir  yang  lebih tinggi cenderung memiliki pengetahuan kontrasepsi  lebih  daripada  suami  dengan pendidikan rendah. Paparan media memainkan peran  penting  dalam  meningkatkan  indikator kesehatan  (Haque  &  Patel,  2015).  Namun dalam  penelitian  ini,  paparan  media  radio, televisi, dan majalah atau koran tidak ada yang signifikan  berpengaruh  terhadap  kejadian unmet  need bisa  terjadi  karena  jangkauan kawasan  Indonesia  Timur  yang  masih  minim paparan  media  iklan  tentang  program  KB membuat  paparan  media  tidak  berpengaruh dalam keputusan KB atau unmet need .
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  2, p-value untuk  variabel  alasan  tidak  menggunakan  KB karena takut efek samping adalah 0,995 > 0,05, maka  H0  diterima.  Sehingga,  secara  statistik variabel takut efek samping tidak berpengaruh secara signifikan terhadap unmet need KB. Hal ini  sesuai  dengan    hasil  yang  didapat  pada penelitian  (Sohibun,  2015),  dimana  secara statistik  tidak  ada  perbedaan  proporsi  efek samping kotrasepsi pada kelompok unmet need KB,  yang  menunjukkan  bahwa  efek  samping kontrasepsi  bukan  sebagai  faktor  risiko kejadian unmet  need KB.  Jumlah  anak berhubungan dengan kejadian unmet need KB dimana  diperoleh  hasil p-value =  0,01  (p  < 0,05).  Hal  ini  sejalan  dengan  (Usman,  2013), dimana  jumlah  anak  berhubungan  secara signifikan  dengan  kejadian unmet  need .
Dimana kejadian unmet need lebih tinggi terjadi terhadap  wanita  subur  yang  memiliki  anak sedikit. Kunjungan ke fasilitas kesehatan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kejadian unmet need KB, nilai p-value = 0,124 (p>0,05). Hal ini sejalan dengan hasil penelitian (Rachmaningrum  &  Wijaya,  2017),  dimana kunjungan  ke  fasilitas  kesehatan  untuk penjarangan kehamilan dan pembatasan kehamilan  tidak  signifikan  mempengaruhi kejadian unmet  need ( p-value =  0,374  dan 0,07).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  dapat disimpulkan  bahwa  secara  umum  semakin ketimur  suatu  wilayah,  kejadian  unmet  need semakin  meningkat.  Variabel  yang  signifikan mempengaruhi  kejadian unmet  need adalah variable  kepulauan,  usia,  pendidikan  suami, jumlah  anak  hidup,  dan  status  bekerja responden  signifikan  mempengaruhi  kejadian unmet need pada wanita usia subur menikah di kawasan Indonesia Timur tahun 2017.
Saran yang dapat peneliti sampaikan adalah peningkatan  fasilitas kesehatan  terutama penyediaan alat kontrasepsi dan Sumber Daya Manusia (SDM) pemberi pelayanan kontrasepsi  dari  pemerintah  yang  perlu  lebih digencarkan  terutama  di  wilayah  timur Indonesia . Hal  tersebut  tentu  akan  membantu menyalurkan pengetahuan mengenai pemilihan alat kontrasepsi yang cocok dan aman dipakai. Masih terdapat kesenjangan pengetahuan antar pulau pulau besar di Indonesia tentu ini menjadi salah  satu  alasan  dibalik  tidak  meratanya kejadian unmet need . Selain itu peran penyuluh KB  dapat  dioptimalkan  dengan  memberikan penyuluhan berupa Komunikasi, Informasi, dan Edukasi (KIE), penggerakan dan pendampingan  sehingga  dapat  menurunkan angka  putus  pakai  ( drop  out )  kontrasepsi  dan memberikan  edukasi  tentang  program  Bangga Kencana.
Selain  kepada  pemerintah,  peneliti  juga menyarankan kepada pembaca dan masyarakat luas untuk senantiasa mengeksplor pengetahuan mengenai alat kontrasepsi. Khusus untuk remaja, peningkatan pengetahuan  dan  pemahaman  tentang  hal-hal terkait unmet  need dapat  digali  melalui  Pusat Informasi dan Konseling Kesehatan
Reproduksi  Remaja  (PIK  KRR).  Hal  tersebut bisa  menjadi  bekal  ketika  sudah  memasuki masa  pernikahan  sehingga  dapat  menentukan
alat  kontrasepsi  mana  yang  cocok.  Dengan terjadinya keselarasan antara program pemerintah  yang  efektif  dan  antusiasme masyarakat  maka  akan  terwujud  penurunan TFR melalui penekanan angka unmet need yang berdampak pada pengendalian laju pertumbuhan penduduk yang baik.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  variabel faktor ibu seperti usia melahirkan pertama atau usia  perkawinan  pertama  dapat  digunakan untuk  melihat  pengaruhnya  terhadap  kejadian unmet need . Selain itu, penggunaan data unmet need terbaru juga akan memperbaharui kondisi unmet  need apalagi  memungkinkan  adanya perubahan  pola  fertilitas  berkenaan  dengan adanya pandemi Covid-19.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti,  Alan.  2002. Categorical  Data Analysis. New Jersey: Wiley.
Ajmal, S., Idris, A., & Ajmal, B. 2019. Factors Affecting Contraceptive Use and Unmet Need among Currently Married Women in Afghanistan: Further Analysis of the 2015 Afghanistan Demographic and Health Survey . Calverton, MD, USA: Macro International , June , 1–47.
Asif, M. F., & Pervaiz, Z. 2019. Socio- demographic determinants of unmet need for family planning among married women in Pakistan . BMC Public Health ,
19 (1), 1–8. https://doi.org/10.1186/s12889-019- 7487-5
Badan Pusat Statistik. 2014. Kajian Indikator Sustainable Development Goals ( SDGs ) . Badan Pusat Statistik , 1–172.
Diniari, E. B. 2018. Mengenal Dampak Ledakan Penduduk | Geografi Kelas 11 . https://www.ruangguru.com/blog/menge nal-dampak-ledakan-penduduk
Haque, I., & Patel, P. P. 2015. Socioeconomic and Cultural Differentials of Contraceptive Usage in West Bengal: Evidence from National Family Health Survey Data . Journal of Family History ,
40 (2), 230–249.
https://doi.org/10.1177/03631990155727 53
Hosmer,  D.  W.,  &  Lemeshow,  S.  J.  2000. Applied  Logistic  Regression  2nd Edition. New York: John Wiley & Son, Inc.
Lestari, D., & Irwati, T. 2019. Determinan Unmet Need Keluarga Berencana Pada Wanita Usia Subur ( WUS ) Kawin dari Rumah Tangga Miskin dan Tidak Miskin di Indonesia Tahun 2017 . Jakarta: Politeknik Statistika STIS.
Listyaningsih, U., Sumini, S., & Satiti, S. 2016. Unmet Need: Konsep Yang Masih Perlu Diperdebatkan . Populasi , 24 (1), 72–90. https://doi.org/10.22146/jp.23696
Listyawardani, D. 2019. Perkembangan Pelaksanaan SDGs 2030 Program
Kependudukan, KB dan Pembangunan
Keluarga . https://s3kesmas.fkm.unair.ac.id/wp- content/uploads/sites/3/2019/10/Pencapai an-SDGs-2030-Program-KKBPK- Materi-Kuliah-Tamu-30-Sept-2019.pdf
Mardiya. 2019. GERAKAN MENIADAKAN UNMET NEED KB . BKKBN DIY. http://yogya.bkkbn.go.id/gerakan- meniadakan-unmet-need-kb/
Mutiara, P. 2020. Penurunan Angka Unmet Need Turunkan Angka Kematian Ibu (Issue Kependudukan dan KB) . Kemenerian Koordinator Bidang Pembangunan Manusia Dan Kebudayaan RI.
Oginni, A. B., Ahonsi, B. A., & Adebajo, S. 2015. Trend and determinants of unmet need for family planning services among currently married women and sexually active unmarried women aged 15-49 in Nigeria (2003—2013) . Etude de La Population Africaine , 29 (1), 1483–1500. https://doi.org/10.11564/29-1-694
Kementerian Perhubungan. 2019. Jejak lensa . Kementerian Perhubungan.
Rachmaningrum, R. S., & Wijaya, S. H. 2017.
Berstatus Kawin Di Provinsi Dki Jakarta Tahun . 2017 , 957–966.
Sohibun, S. 2015. Faktor Risiko Kejadian Unmet Need Kb Di Desa Keseneng Kecamatan Sumowono Kabupaten Semarang . Jurnal Kesehatan Masyarakat
(e-Journal) , 3 (1), 706–713. Usman, L. 2013. Analisis Faktor Determinan yag Berhubungan Dengan Kejadian Unmet Need KB Pasangan Usia Subur Terhadap Kehamilan Yang Tidak Diinginkan di Kecamatan Kota Tengah Kota Gorontalo Tahun 20