## PEMETAAN WILAYAH KESEHATAN IBU DAN ANAK DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2014
Mapping The Territory Of Mother And Child Health In East Java 2014
Silvia Tri Margianing Mukti, Arief Wibowo Mahasiswa Departemen Biostatistika dan Kependudukan Dosen Departemen Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga
E-mail: silviatmm17@gmail.com

## ABSTRAK
Pendahuluan : Masalah Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) merupakan masalah nasional yang perlu mendapat prioritas utama karena  sangat  menentukan kualitas sumber daya  manusia (SDM) pada generasi  mendatang. Tingginya angka kematian ibu dan anak tersebut menunjukkan bahwa pelayanan KIA sangat mendesak untuk ditingkatkan,  baik  dari  segi  jangkauan  maupun  kualitas  pelayanannya.  Untuk  menggambarkan  cakupan pelayanan  KIA  tersebut  berdasarkan  wilayah  kerja  atau  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  dapat dilakukan  dengan  analisis  gerombol/ cluster dengan  metode  K-Means  dan  dievaluasi  dengan  analisis diskriminan. Tujuan  penelitian  : ini  adalah  menerapkan  analisis  gerombol  untuk  pemetaan  wilayah kesehatan  ibu  dan  anak  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2014. Metode: Adapun  jenis  penelitian  ini  bersifat deskriptif.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  sekunder  yaitu  data  Program  kesehatan  ibu  dan  anak  tahun 2014  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur. Hasil :  penelitian menunjukkan  bahwa  terdapat  3 cluster yaitu  status  KIA Cluster Sedang,  anggota  dari Cluster 1  yaitu Kabupaten  Sidoarjo,  Kabupaten  Bnagkalan,  Kabupaten  Pamekasan  dan  Kota  Malang. Cluster Rendah, anggota Cluster 2 yaitu Kabupaten Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Blitar, Jember, Banyuwangi, Situbondo, Probolinggo,  Mojokerto,  Jombang,  Nganjuk,  Madiun,  Magetan,  Ngawi,  Gresik,  Sampang,  Sumenep,  Kota Blitar  dan  Kota  Pasuruan. Cluster Baik,  anggota  dari Cluster 3  adalah  Kabupaten  Tulungagung,  Kediri, Malang, Lumajang, Bondowoso, Pasuruan, Bojonegoro, Tuban, Lamongan, Kota Kediri, Kota Probolinggo, Kota  Mojokerto,  Kota  Madiun,  Kota  Surabaya  dan  Kota  Batu. Saran dari  penelitian  ini  adalah  agar  pihak Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  melengkapi  pencatatan  data  yang  tidak  lengkap  sehingga  diperoleh kabupaten/kota  yang  tepat  pada  status  KIA  baik,  status  KIA  sedang  dan  status  KIA  buruk  supaya  dapat memperbaiki program KIA dalam merencanakan pembangunan kesehatan.
Kata kunci : analisis gerombol, program kesehatan ibu dan anak, kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur

## ABSTRACT
Introduction: Issues Maternal and Child Health (MCH) is a national problem that needs to be top priority because it determines the quality of human resources (HR) in the next generation. The high rate of maternal and child mortality shows that the MCH services are urgently improved, both in terms of range and quality. To illustrate the scope of the MCH services based work areas or districts / cities in East Java province to do with the analysis of clump / cluster with K-Means method and evaluated by discriminant analysis. Objective: This  is  applying  clump  analysis  for  mapping  of  maternal  and  child  health  in  East  Java  province  in  2014. Methods: The  type  of  descriptive  study.  The  data  collected  is  secondary  data  is  data  maternal  and  child health program in 2014 in this study was obtained from the Provincial Health Office of East Java. Results: The study showed that there are three clusters namely Cluster Medium KIA status, members of Cluster 1 is Sidoarjo  Regency  Bnagkalan,  Pamekasan  and  Malang.  Cluster  Low,  members  of  Cluster  2  is  Pacitan, Ponorogo,  Terri,  Blitar,  Jember,  Banyuwangi,  Situbondo,  Probolinggo,  Mojokerto,  Jombang,  Nganjuk, Madiun,  Magetan,  Ngawi,  Gresik,  Sampang,  Sumenep,  Kota  Blitar  and  Kota  Pasuruan.Cluster  Good  ,  a member  of  the  Cluster  3  is  Tulungagung,  Kediri,  Malang,  Lumajang,  Bondowoso,  Pasuruan,  Bojonegoro, Tuban,  Lamongan,  Kota  Kediri,  Kota  Probolinggo,  Mojokerto,  Madiun,  Surabaya  and  Kota  Batu. Suggestions from this study is that the East Java Provincial Health Office completes recording of incomplete data in order to obtain the district / city right on the KIA good status, status and status KIA KIA was bad in order to improve MCH programs in health development plan.
Keywords: cluster analysis, maternal and child health program, districts / cities in East Java Province

## PENDAHULUAN
Kesenjangan  yang  terjadi  dalam kehidupan  masyarakat  sehari-hari  tidak hanya  berdasarkan  pada  atu  variable  saja, namun  kebanyakan  menyangkut  banyak variabel.  Salah  satu  analisis  yang  sering digunakan dalam penelitian yang menggunakan banyak variabel adalah analisis multivariat (Nuningsih, 2010). Analisis Cluster
dalam perkembangannya  telah  digunakan  dalam berbagai  disiplin  ilmu  seperti  biologi, ekonomi,  psikologi,  pemasaran,  kedokteran dan dalam bidang kesehatan. Analisis kluster merupakan  suatu  teknik  analisis  statistik yang  ditujukan  untuk  membuat  klasifikasi individu-individu  atau  obyek-obyek  kedalam kelompok-kelompok lebih kecil yang berbeda  satu  dengan  yang  lain.  (Yulianto, Safa’at &Hidayatullah, Kishera Hilya, 2014).
Prinsip  dasar  dalam  analisis Cluster adalah  mengelompokkan  objek  (observasi) pada  suatu Cluster yang  memiliki  kemiripan sangat  besar  dengan  objek  lain  dalam  klater yang  sama,  tetapi  sangat  tidak  mirip  dengan objek  lain  pada  klater  yang  berbeda.hal  ini mempunyai arti bahwa klater yang baik akan memiliki kesamaan yang tinggi antar anggota yang sama dalam satu Cluster dan perbedaan yang  tinggi  antar  klater  yang  satu  dengan yang lain (Santoso, 2010).
Metode  analisis Cluster dibedakan menjadi dua yaitu metode hirarki dan metode tak  berhirarki.  Metode  hirarki  dibedakan menjadi  dua  yaitu  metode  penggabungan ( agglomerative )  dan  metode  pemecahan ( devisive ).  Prosedur  yang  digunakan  dalam metode  hirarki  adalah  prosedur  pautan tunggal  ( single  linkage ),  pautan  lengkap
( complete  linkage ),  dan  pautan  rata-rata ( average  linkage ).  Metode  tak  berhirarki bertujuan untuk mengelompokkan n objek ke dalam k Cluster (k < n), di mana nilai k telah ditentukan sebelumnya.
Metode tak berhirarki  yang  banyak  digunakan  adalah  K- Means Cluster dan Fuzzy  C-Means (Sukim,
2014). K-Means merupakan  metode  c luster sederhana  dan  mudah  diimplementasikan karena memiliki kelebihan dalam mengelompokkan  data  yang  berukuran  besar serta  menghasilkan  c luster dengan  cepat.
Kelemahan  metode  ini  yaitu  pada K-Means ,
jumlah cluster pada awal (k) harus ditentukan sebelumnya  dan  tidak  menjamin  solusi cluster yang  unik  karena  metode  ini  sulit mencapai global optimum.
Metode K-Means  Cluster  Analysis sebagai solusi untuk pengklasifikasian karakteristik  dari  objek.  Alasan  penggunaan K-Means diantaranya  ialah  data  yang digunakan  merupakan  data  berskala  rasio dengan  ukuran  means.  Hasil  yang  akan dilihat  untuk  penentuan  pemetaan  Wilayah KIA  yaitu  berdasarkan  dari  simpangan  baku dan  rataan  serta  distribusinya.  Berdasarkan dari  uraian  di  atas,  penulis  tertarik  untuk mengkaji  analisi cluster melalui  metode K- Means .
Salah  satu  disiplin  ilmu  yang  dapat diterapakan  dalam  metode cluster adalah pada  bidang  kesehatan.  Masalah  Kesehatan Ibu    dan  Anak  (KIA)  merupakan  masalah nasional yang membutuhkan perhatian khusus  dari  pemerintah  karena  masalah  KIA sangat  berpengaruh  dalam  kualitas  Sumber Daya Manusia (SDM) pada generasi mendatang.  Tingginya  angka  kematian  ibu dan  anak  menunjukkan  masih  buruknya kualitas  pelayanan  KIA,  sehingga  perlu prioritas  utama  untuk  ditingkatkan  baik  dari segi  jangkauan  maupun  kualitas  pelayanan. Upaya  peningkatan  pelayanan  KIA  perlu dilakukan  secara  bersama-sama,  baik  oleh pelayan  kesehatan,  pemerintah,  maupun masyarakat  yang  peduli  kepada  kesehatan. Masalah  KIA  merupakan  masalah  bersama, bukan hanya tanggung jawab dari pemerintah semata,  tetapi  menjadi  tanggung  jawab semua pihak baik swasta, masyarakat bahkan organisasi non pemerintah atau Non Government  Organization (NGO)  seperti Mercy  Malaysia  yang  sangat  peduli  dengan KIA di Indonesia (Sitompul, 2011).
Peran ibu  sangat besar dalam sebuah rumah  tangga,  dari  rahim  seorang  ibu  lah generasi  penerus  bangsa  dilahirkan.  Patut disesalkan  apabila  masih  tingginya  AKI ketika  melahirkan  di  Indonesia,  bahkan tertinggi di Asia Tenggara. Menurut para ahli kesehatan  masyarakat,  derajat  kesehatan suatu  Negara  dilihat  dari  indikator  angka kematian  bayi  (AKB).  Semakin  tinggi  AKB di  suatu  Negara  mencerminkan  semakin jeleknya kualitas derajat kesehatan masyarakat  di  Negara  tersebut.  Angka kematian  maternal  (AKM)    merupakan indikator yang mencerminkan status
kesehatan  ibu  pada  waktu  hamil  dan melahirkan. Setiap tahun diperkirakan 529.000  wanita  di  dunia  meninggal  sebagai akibat komplikasi yang timbul dari kehamilan  dan  persalinan  serta  nifas, sehingga  diperkirakan  AKM  diseluruh  duna sebesar  400  per  100.000  kelahiran  hidup (Mahmudah, et aI., 2011).
The  Millennium  Development  Goals (MDGs) merupakan agenda program International  yang  telah  berjalan  selama  15 tahun  yang  telah  disepakati  oleh  negara- negara  anggota  PBB  (United  Nations)  dan berakhir  pada  tahun  2015  (Nurroh,  2014). Pelaksanaan MDGs tahun 2010-2014 diarahkan  pada  tersedianya  akses  kesehatan dasar  yang  murah  dan  terjangkau  terutama pada  kelompok  menengah  ke  bawah  guna mendukung  pencapaian  MDGs  pada  tahun 2015, dengan sasaran pembangunan kesehatan adalah peningkatan akses masyarakat  terhadap  pelayanan  kesehatan antara lain ditandai oleh meningkatnya angka harapan hidup, menurunnya tingkat kematian bayi dan kematian ibu melahirkan (Kemenkes RI, 2012).
Saat  ini  AKI  dan  AKB  di  Indonesia masih  tinggi  dibandingkan  dengan  Negara ASEAN  lainnya.  Menurut  Survei  Demografi dan  Kesehatan  Indonesi  (SDKI)  tahun  2012, Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  di  Indonesia mencapai  359  per  100.000  kelahiran  hidup dan  Angka  Kematian  Bayi  (AKB)  mencapai 32  per  1000  kelahiran  hidup,  AKN  19  per
1.000  kelahiran  hidup,  dan  AKABA  40  per 1.000  kelahiran  hidup  (Kemenkes  RI,  2013). Upaya  pencapaian  MDG’s  dan  tujuan pembangunan kesehatan, peningkatan pelayanan  kesehatan  ibu  diprioritaskan  yaitu dengan  menurunkan  Angka  Kematian  Ibu (AKI)  menjadi  102  per  100.000  kelahiran hidup  pada  tahun  2015 dari  245  per  100.000 kelahiran  hidup  pada  tahun  1992  (SKTR). Target  cakupan  kesehatan  ibu  yang  harus dicapai  pada  tahun  2009  masing-masing sebesar 94% untuk Akses Pelayanan Antenatal  (cakupan  ibu  hamil  K1),  84% untuk  cakupan  pelayanan  ibu  hamil  sesuai standart  (K4),  dan  82%  untuk  cakupan
Persalinan oleh Tenaga
Kesehatan
(Kemenkes, 2011).
AKI  Provinsi  Jawa  Timur  tercatat 567  per  100.000  kelahiran  hidup  pada  tahun
2014 (Dinkes ProvJatim, 2014).  Bila dibandingkan  AKI  secara  nasional,  AKI  di
Jawa  Timur  lebih  tinggi.  Berdasarkan  hasil SDKI  tahun  2012  menyebutkan  bahwa  AKI Indonesia  sebesar  359  per  100.000  kelahiran hidup.  Angka  ini  naik  dibandingkan  dengan AKI  tahun  2007  yang  hanya  mencapai  228 per 100.000 kelahiran hidup (BKKBN, et al. , 2012). Pengelompokan  daerah  rawan  KIA ini  diperlukan  sebab  tidak  semua  sebaran baik,  sehingga  akan  dipetakkan  masalah mana  yang  baik,  sedang  dan  rendah. Pengelompokan  daerah  rawan  KIA  tersebut didasarkan  pada  Cakupan  pelayanan  ibu hamil  (K1),  Cakupan  pelayanan  ibu  hamil (K4),  Cakupan  pertolongan  persalinan  oleh tenaga  kesehatan,  Cakupan  pelayanan  ibu nifas,  Cakupan  penanganan  komplikasi obstetric,  Cakupan  penanganan  komplikasi neonatal,  Kunjungan  neonatal  (KN1)  serta Kunjungan neonatal lengkap.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  non-reaktif  yang merupakan  jenis  penelitian  untuk  data sekunder  (Kuntoro,  2011).  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  dari  Data Program  Kesehatan  Ibu  dan  Anak  Dinas Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2014. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur,  yaitu Data Program Kesehatan Ibu dan Anak Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2014.
Data  yang  digunakan  antara  lain  data Cakupan pelayanan ibu hamil (K1), Cakupan pelayanan ibu hamil (K4), Cakupan pertolongan persalinan oleh tenaga kesehatan,  Cakupan  pelayanan  ibu  nifas, Cakupan  penanganan  komplikasi  obstetric, Cakupan  penanganan  komplikasi  neonatal, Kunjungan  neonatal  (KN1)  dan  Kunjungan neonatal lengkap.
Pada penelitian ini unit observasi yang digunakan  adalah  kabupaten/kota  di  Provinsi Jawa  Timur  di  mana  pada  tahun  2014, Provinsi  Jawa  Timur  terdiri  dari  38 kabupaten/kota.
Pengumpulan  data  sekunder  dilakukan dengan  cara  mencatat  kembali  data  yang diperlukan  yang  diperoleh  dari  dokumen yang  ada  di  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Timur,  yaitu  Data  Program  Kesehatan  Ibu
dan  Anak  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Timur tahun 2014.
Pengolahan  data  digunakan  untuk mendapatkan  kualitas  data  yang  baik  dan informasinya lebih berkenan dengan masalah yang  diteliti.  Pada  penelitian  mengenai Analisis Cluster Untuk  Pemetaan  Wilayah Kesehatan  Ibu  Dan  Anak  Di  Provinsi  Jawa Timur  Tahun  2014  dilakukan  pengolahan data  sebagai  berikut:  1.  Analisis  Deskriptif digunakan  dalam  menggambarkan  semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
2.  analisis cluster :Analisis  multivariat menggunakan analisis klater untuk mengelompokkan
Kabupaten/Kota di Provinsi  Jawa  Timur  yang  bertujuan  untuk mengetahui  jumlah  klater  optimal  dalam pemetaan  wilayah  kesehatan  ibu  dan  anak berdasarkan  variabel-variabel  di  atas  dari setiap  cluster  yang  terbentuk.  Analisis  klater dalam  penenlitian  ini  menggunakan  metode non-hierarchical cluster atau K-Means Cluster.

## HASIL PENELITIAN
Provinsi  Jawa  Timur  merupakan  satu provinsi yang terletak di Pulau Jawa. Provinsi Jawa  Timur  terletak  pada  111,0 o hingga 114,4 o Bujur Timur dan 7,12 o hingga 8,48 o Lintang Selatan.
Secara  umum  wilayah  Jawa  Timur terbagi atas 2 bagian besar, yaitu Jawa Timur daratan  dan  Pulau  Madura  dengan  luas wilayah  sebesar  47.995  km 2 habis  terbagi menjadi 38 Kabupaten/Kota, yang terdiri dari 29  kabupaten  dan  9  kota,  dengan  wilayah terluas yaitu Kabupaten Banyuwangi, Kabupaten  Malang,  Kabupaten  Jember,
Kabupaten Sumenep, dan Kabupaten Tuban. Terdapat  664  Kecamatan  dan  8.499
Desa/Kelurahan  di  Provinsi  Jawa  Timur. Kabupaten Malang memiliki jumlah kecamatan  terbanyak,  yaitu  33  kecamatan dan desa/kelurahan terbanyak adalah Kabupaten  Lamongan  sebanyak  474  desa (Jawa Timur dalam Angka, 2014).
Data  jumlah  penduduk  hasil  proyeksi yaitu  sebesar  38.610.202  jiwa  pada  tahun 2014  dan  jumlah  rumah  tangga  sebesar 10.690.544  rumah  tangga,  sehingga  rata-rata banyaknya  penduduk  per  rumah  tangga adalah  3,61  atau  rata-rata  3-4  orang  per rumah  tangga.  Denga  luas  wilayah  daratan Jawa  Timur  yaitu  46.428  kilometer  persegi,
maka  tingkat  kepadatan  penduduk  Jawa Timur  tahun  2014  adalah  832  jiwa  per kilometer persegi.
Kepadatan penduduk di Kota umumnya  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan kepadatan  penduduk  di  Kabupaten.  Kota Surabaya  mempunyai  kepadatan  penduduk tertinggi yaitu 2.833.924 jiwa.
Berdasarkan  jenis  kelamin,  komposisi penduduk Jawa Timur yaitu 49,34% laki-laki dan 50,66% perempuan. Perbandingan antara jumlah laki-laki dengan perempuan ditunjukkan  dengan  rasio  jenis  kelamin  (sex ratio) yang mencapai 97,36%. Ini berarti rata- rata  untuk  setiap  100  penduduk  perempuan akan  terdapat  sekitar  97-98  penduduk  laki- laki.  Beberapa  sebab sex  ratio kurang  dari 100%,  diantaranya  angka  harapan  hidup perempuan  lebih  tinggi  dibandingkan  angka harapan  hidup  laki-laki  serta  karena  migrasi penduduk lak-laki terutama pada penduduk di usia produktif.
Berdasarkan  kelompok  umur,  sekitar 68,44% penduduk di Jawa Timur tahun 2014 masuk  di  usia  produktif  (umur  15-64  tahun), sehingga  ada  sebanyak  31,56%  berada  pada usia  kelompok  tidak  produktif  (0-14  tahun dan  65  tahun  ke  atas).  Angka  tersebut memberikan gambaran bahwa angka ketergantungan  ( age  dependency  ratio ) penduduk  Jawa  Timur  sebesar  46,11%,  ini berarti  bahwa  secara  hipotesis  setiap  100 penduduk usia produktif menanggung sekitar 46-47 orang penduduk usia tidak produktif.
Berdasarkan status perkawinan, sebagian  besar  penduduk  Jawa  Timur  sedah berstatus  kawin,  yaitu  sekitar  63,55%, sedangkan yang belum kawin sekitar 32,64% dan  yang  sudah  bercerai  sekitar  3,98%, terdiri dari cerai hidup sebesar 1,26 dan cerai mati sebesar 2,72.
Berdasarkan hasil Susenas tahun 2014,
Angka  Partisipasi  Sekolah  (APS)  penduduk berumur  5-6  tahun  (usia  pra  sekolah)  sekitar 34,61%,  APS  penduduk  berumur  7-12  tahun (usia  SD)  sekitar  98,59%,    APS  penduduk berumur  13-15  tahun  (usia  SLTP  sekitar 86,29%, APS untuk penduduk kelompok usia 16-18 tahun (usia SMU) sekitar 57,65%, dan APS  untuk  penduduk  usia  19-24  tahun  (usia perguruan tinggi/PT) 11,04%.
Pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan oleh  penduduk  Jawa  Timur  tahun  2014 sebagian  besar  adalah  tamatan  SD/MI  yaitu sebanyak  29,15%  dan  yang  terkecil  adalah
tamat  Perguruan  Tinggi  (PT)  yaitu  sebanyak 5,41%.
Jumlah  rumah  sakit  di  Jawa  Timur tahun  2014  sebanyak  371  rumah  sakit  yang terdiri  dari  56  rumah  sakit  umu  pemerintah, 14  rumah  sakit  khusus  pemerintah,  160 rumah  sakit  umum  swasta,  99  rumah  sakit khusus swasta, 27 rumah sakit TNI/Polri dan 15 rumah sakit BUMN.
Jumlah  tenaga  kesehatan  di  Jawa Timur  pada  tahun  2014  sebanyak    69.285 orang.  Tenaga  kesehatan  tersebut  tersebar pada  setiap  fasilitas  kesehatan  yang  ada  di Provinsi Jawa Timur sesuai dengan kemampuan  setiap  fasilitas  kesehatan  yang ada.  Penyebaran  tenaga  kesehatan  tersebut
tersebar pada fasilitas  kesehatan diantaranya: rumah  sakit,  puskesmas  dan  jaringannya,  di institusi  pendidikan,  di  saranan  kesehatan lainnya dan di Dinas Kesehatan Kabupaten/Kota.
Analisis Deskriptif  (Univariat)
Analisis  univariat  bertujuan  untuk menjelaskan/mendeskripsikan karakteristik masing-masing variabel yang diteliti. Bentuknya  tergantung  dari  jenis  datanya. Untuk data kategori hanya dapat menjelaskan angka/nilai  jumlah  dan  persentase  masing- masing  kelompok.  Sedangkan  untuk  data numeric  digunakan  nilai  mean,  median, standar deviasi dan lain-lain.
Tabel 1 . Distribusi penduduk menurut jenis kelamin di Provinsi Jawa Timur tahun 2014
Jenis Kelamin Frekuensi Presentase (%) Laki-laki Perempuan 19.050.274 19.559.928 49,34 50,66 38.610.202 100,00
Sumber : BPS, hasil Susenas tahun 2014
Tabel 2 . Analisis deskriptif indikator KIA di Provinsi Jawa Timur tahun 2014
Tabel 3 Pusat Cluster Akhir Variabel Cluster 1 2 3 (K1) 0,06790 -0,61531 0,76129 (K4) 0,31212 -0,70925 0,81515 Linakes 0,31614 -0,73918 0,85199 KF3 0,14837 -0,73116 0,88658 PKO -1,90947 0,32158 0,10186 PKN -1,45312 -0,13183 0,55448 (KN1) 1,65906 -0,50777 0,20076 (KN3) 1,57202 -0,48579 0,19613 Variabel Min Max Rataan SD (K1) 87,96 100,81 95,60 3,59 (K4) 75,44 98,23 88,31 5,70 Linakes 83,59 100,99 92,17 4,22 KF3 82,73 100,99 91,17 4,69 PKO 64,61 105,79 92,29 9,82 PKN 39,56 110,88 81,98 13,63 (KN1) 87,19 126,06 103,64 8,77 (KN3) 85,69 123,89 101,68 8,25
Dilihat  dari  table  di  atas,  diperoleh rata-rata  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  (K1) sebesar  95,6%,  standart  deviasi  3,59%,  nilai minimum  87,96%  dan  nilai  maksimum 100,81%.  Rata-rata  cakupan  kunjungan  ibu hamil  (K4)  88,31%,  standart  deviasi  5,7%, nilai  minimum  75,44%  dan  nilai  maksimum 98,23%.  Ratarata  cakupam  pertolongan  oleh tenaga  kesehatan  92,17%,  standart  deviasi 4,22%,  nilai  minimum  83,59%  dan  nilai maksimum  100,99%.  Rata-rata  cakupan pelayanan  ibu  nifas  91,17%,  standart  deviasi 4,69&,  nilai  minimum  82,73%  dan  nilai maksimum  100,99%.  Rata-rata  cakupan penanganan  obstetri  adalah  92,29%,  standart deviasi  9,82%,  nilai  minimum  64,61%  dan nilai maksimum 105,79%. Rata-rata cakupan penanganan neonatal 81,98%, standrat deviasi  13,63%,  nilai  minimum  39,56%  dan nilai maksimum 110,88%. Rata-rata cakupan kunjungan neonatal (KN1) 103,64%, standart deviasi  8,77%,  nilai  minimum  87,19%  dan nilai maksimum 126,06%. Rata-rata cakupan kunjungan neonatal lengkap (KN3) 101,68%, standarat  deviasi  8,25%,  nilai  minimum 85,69% dan nilai maksimum 123,89%.
Hasil analisis deskriptif akan digunakan  saat  penafsiran  hasil cluster .
Untuk mengetahui ciri-ciri dari setiap cluster yang terbentuk, maka dilakukan
pengkategorian  nilai  rataan  tiap  indikator kesehatan  ibu  dan  anak  dari  masing-masing cluster .
Capaian  Program  Kesehatan  Ibu  dan Anak
Peraturan Menteri Kesehatan RI Nomor 741/MENKES/PER/VII/2008
mengatur  tentang  standar  pelayanan  minimal bidang  kesehatan  di  Kabupaten/kota.  Begitu pula  indikator  kesehatan  dasar  ibu  yakni cakupan  kunjungan  ibu  hamil  yakni  K4 adalah  95%,  cakupan  persalinan  di  tenaga kesehatan yang memiliki kompetisi kebidanan  yakni  90%,  cakupan  komplikasi kebidanan  yang  ditangani  sejumlah  90% dan cakupan  pelayanan  ibu  nifas  sebesar  90% pada  tahun  2015.  Target  nasional  tersebut digunakan  sebagai  acuan  dalam  perencaan program  pencapain  target  masing-masing daerah Kabupaten/Kota.
Target  indikator  cakupan  program kesehatan  ibu  tersebut  di  Jawa  Timur mengalami panyesuaian yakni untuk cakupan K1  100%,  cakupan  K4  100%,  cakupan linakes 90%, cakupan linakes di faskes 90%,
komplikasi  kebidanan  80%  dan  cakupan  ibu nifas  90%.  Karakteristik  indikator  kesehatan ibu  dan  anak  diantaranya  adalah  sebagai berikut:
1. Cakupan K1
Pada  tahun  2014  rata-rata  cakupan  K1 di  Jawa  Timur  adalah  95,60%  yang  masih dibawah target provinsi yakni 100%. Dari 38 Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  hanya terdapat  4  Kabupaten/kota  yang  sudah mencapai  target  cakupan  K1  yaitu  100% pada  tahun  2014,  yaitu  Sidoarjo,  Lamongan, Lumajang dan Kota Surabaya.
2. Cakupan K4
Target  cakupan  K4  pada  ibu  hamil  di Provinsi  Jawa  Timur  adalah  94%  sedangkan target  indikator  cakupan  K4  nasional berdasarkan  Peraturan  Menteri  Kesehatan  RI Nomor  741/MENKES/PER/VII/2008  adalah 95%.
Target  Provinsi  pada  tahun  2014  sebesar 94%,  sedangkan  cakupan  K4  di  Provinsi Jawa  Timur  sebesar  88,31%  sehingga cakupan  K4  belum  mencapai  standart  yang ditetapkan.  Terdapat  7  Kabupaten/kota  yang telah mencapai target cakupan K4 pada tahun 2014, yaitu Kota Probolinggo, Kota
Mojokerto,  Sidoarjo,  Lamongan,  Malang,
Kota Surabaya dan Kota Madiun.
3. Cakupan Pertolongan Persalinan Oleh Tenaga Kesehatan (Linakes)
Pada  tahun  2014  rata-rata  cakupan
Linakes  di  Jawa  Timur  adalah  92,17%  yang berada  di  bawah  target  provinsi  yaitu  95%. Dari  semua  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Timur  belum  ada  satu  pun  yang  memenuhi target  pertolongan  persalinan  oleh  tenaga kesehatan di atas 95%.
4. Cakupan Pelayanan Ibu Nifas (KF3) Pada  tahun  2014  rata-rata  cakupan pelayanan  kepada  ibu  nifas  di  Jawa  Timur sebesar 91,17% yang masih berada di bawah target  Provinsi  yaitu  95%  namun  telah melampaui target menurut Peraturan Menteri Kesehatan nomor 741/MENKES/PER/VII/2008  yakni  sebesar 90%.  Hanya  5  Kabupaten/Kota  yang  telah mencapai  target  provinsi  95%  pada  tahun 2014 yaitu Kota Batu, Tuban, Kota Surabaya,
Lamongan dan Malang.
5. Cakupan
Penanganan Komplikasi Kebidanan/Obstetrik Pada  tahun  2014  rata-rata  cakupan komplikasi kebidanan/obstetric yang
ditangani  oleh  tenaga  kesehatan  yang
mempunyai  kompetensi  kebidanan  di  Jawa Timur  adalah  92,29%  yang  berada  di  atas target provinsi yakni 90%.
6. Cakupan  Pelayanan  Komplikasi  Neonatal
(PKN)
Pada  tahun  2014  rata-rata  cakupan neonatal  komplikasi  ditangani  yaitu  sebesar 81,98%.
7. Cakupan Kunjungan Neonatal (KN1)
Pada  tahun  2014  rata-rata  cakupan kunjungan  neonatal  yaitu  sebesar  103,64%, Angka  tersebut  telah  memenuhi  target  yang ditetapkan, yakni 95%.
8. Cakupan  Kunjungan  Neonatal  Lengkap
(KN3)
Pada  tahun  2014  rata-rata  cakupan kunjungan  neonatal  lengkap  yaitu  sebesar 101,68%,  Angka  tersebut  telah  memenuhi target yang ditetapkan, yakni 95%.
Analisis Cluster Analisis cluster bertujuan untuk mengelompokkan  objek  pada  suatu cluster yang  memiliki  kemiiripan  sangat  besar dengan  objek  lain  dalam cluster yang  sama, tetapi  sangat  tidak  mirip  dengan  objek  lain pada cluster yang  berbeda.  Metode  analisis cluster yang  digunakan  adalah  metode  non hirarki  (K-Means)  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan n objek  ke dalam kcluster , dimana nilai k sudah ditentukan sebelumnya. Analisis cluster dengan  metode  K-Means pada data Data Program Kesehatan Keluarga Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  dapat dilakukan
pembentukan
wilayah kabupaten/kota. Model analisis cluster sangat mendukung  pembentukan  wilayah  sehingga diperoleh  kabupaten/kota  yang  memiliki status  KIA  baik,  sedang,  dan  rendah.  Hasil analisis cluster dapat  dilihat  pada  tabel-tabel berikut :
Dari Tabel  di atas, diperoleh informasi mengenai centroid yang diperbaharui (update) sampai tidak ada perubahan observasi  dalam cluster .  Centroid  ini merupakan  rata-rata  dari  kabupaten/kota yang  tergabung  dalam cluster .  Tanda  negatif (-)  menunjukkan  data  berda  di  bawah  rata-
rata  total,  sedangkan  tanda  positif  (+) menunjukkan  data  berada  di  atas  rata-rata total.
Dari  table  di  atas,  dengan  ketentuan yang  telah  dijabarkan  di  atas  pula,  dapat didefinisikan sebagai berikut :
Cluster 1 Karakteristik kabupaten/kota yang masuk  dalam  pengelompokkan  cluster  1 yaitu memiliki  rata-rata  cakupan penanganan komplikasi obstetric dan cakupan penanganan komplikasi neonatal yang kurang dari  rata-rata  populasi  kota  yang  diteliti. Untuk instrument variabel yang lain kabupaten/kota  di  cluster  1  berada  di  atas rata-rata  populasi.  Dengan  demikian  dapat diduga sekumpulan kabupaten/kota di cluster 1 memiliki status KIA sedang.
Cluster 2
Karakteristik kota-kota yang
mengelompok pada cluster 2 adalah umumnya  instrumen  penilai  berada  pada posisi  dibawah  rata-rata  populasi  kota  yang diteliti,  hanya  rata-rata  cakupan  penanganan komplikasi  obstetric  yang  memiliki  rata-rata di atas rata-rata total.  Sehingga dapat diduga bahwa  cluster  2  merupakan  pengelompokan kabupaten/kota  yang  memiliki  status  KIA rendah.

## Cluster 3
Cluster  3  berisikan  kabupaten/kota yang  mempunyai  cakupan  kunjungan  ibu hamil  (K1),  cakupan  kunjungan  ibu  hamil (K4),  cakupan  pertolongan  oleh  tenaga kesehatan,  cakupan  kunjungan  ibu  nifas, cakupan  penanganan  komplikasi  obstetri, cakupan  penanganan  komplikasi  neonatal, cakupan  kunjungan  neonatal  (KN),  dan cakupan  kunjungan  neonatal  lengkap  (KN3) yang lebih dari rata-rata populasi kabupaten/kota  yang  diteliti.  Hal  ini  terbukti dari nilai positif (+) yang terdapat pada table di  atas  dalam  keseluruhan  variabel.  Dengan demikian,  dapat  diduga  bahwa  cluster  3 merupakan  pengelompokan  dari  wilayah yang memiliki status KIA baik.
Tabel 4. Variabel paling Berpengaruh
Variabel F Sig Cakupan K1 13,195 ,000 Cakupan K4 20,398 ,000 Cakupan Linakes 24,736 ,000 Cakupan KF3 25,770 ,000
Cakupan PKO 14,404 ,000 Cakupan PKN 9,923 ,000 Cakupan KN1 14,106 ,000 Cakupan KN3 11,859 ,000 Tabel 5 . Jumlah Anggota dari Setiap Cluster Cluster 1 4,000 2 19,000 3 15,000 Valid 38,000 Missing ,000
Berdasarkan Tabel di atas dapat dilihat bahwa  nilai  F  terbesar  merupakan  nilai  dari variabel  Cakupan  kunjungan  ibu  nifas. Ditunjukkan dengan nilai F = 25,770 dan sig
= 0,000. Dengan demikian cakupan
kunjungan ibu nifas yang paling menunjukkan  adanya  perbedaan  diantara kabupaten/kota  pada  ketiga  cluster  yang terbentuk.
Berdasarkan  Tabel  di  atas  diperoleh informasi  mengenai  jumlah  anggota  dari pengelompokkan 38 kabupaten/kota di Provinsi  Jawa  Timur  ke  dalam  3 cluster dengan  anggota cluster 1  sebanyak  4 kabupaten/kota, cluster 2  sebanyak  19 kabupaten/kota  dan cluster 3  sebanyak  15 kabupaten/kota.
Anggota dari Cluster 1 yaitu Kabupaten  Sidoarjo,  Kabupaten  Bnagkalan, Kabupaten Pamekasan dan Kota Malang.
Anggota Cluster 2  yaitu  Kabupaten
Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Blitar, Jember, Banyuwangi, Situbondo,
Probolinggo,  Mojokerto,  Jombang,  Nganjuk, Madiun,  Magetan,  Ngawi,  Gresik,  Sampang, Sumenep, Kota Blitar dan Kota Pasuruan.
Anggota dari Cluster 3 adalah Kabupaten  Tulungagung,  Kediri,  Malang, Lumajang, Bondowoso, Pasuruan,
Bojonegoro, Tuban, Lamongan, Kota Kediri, Kota  Probolinggo,  Kota  Mojokerto,  Kota Madiun, Kota Surabaya dan Kota Batu.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelitian  diperoleh  4 kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur berdasarkan  data  kesehatan  ibu  dan  anak berada pada status KIA baik yaitu Kabupaten Sidoarjo,  Kabupaten  Bnagkalan,  Kabupaten Pamekasan dan Kota Malang.
Status KIA baik memiliki karakteristik  data  kesehatan  ibu  dan  anak heterogen  (sedang  dan  tinggi)  yang  berada pada kategori sedang.
Dilihat  dari  persentase  kabupaten/kota bahwa  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  (K1) pada  status  KIA  sedang  terdapat  beberapa kabupaten/kota  yang  telah  memenuhi  target K1 sebesar 100%.
Pencapaian  cakupan  kunjungan  ibu hamil  K1  dan  K4  sebesar  95%  tahun  2014 dan  kebijakan  pembangunan kesehatan periode 5 tahun ke depan (2010-2014).
Dilihat dari pencapaian kabupaten/kota diperlukan upaya-upaya yang lebih komprehensif  serta  berhasil  guna  untuk mengakselerasi cakupan kunjungan ibu hamil K1 dan K4 tersebut pada masa mendatang. Cakupan persalinan yang ditolong oleh tenaga kesehatan masih kurang karena belum ada  satu  pun  daerah  yang  sudah  mencapai target yang ditetapkan. Hal ini terlihat bahwa pencapaian  cakupan  pertolongan  oleh  tenaga kesehatan  tahun  2014  dianggap  kurang mencapai target SPM bidang kesehatan.
Indikator  pencapaian  persentase  ibu bersalin  yang ditolong oleh tenaga  kesehatan terlatih  ,  persentase  cakupan  pelayanan  ibu nifas  hanya  mencapai  91,1%.  Angka  ini masih  di  bawah  target  SPM  bidang kesehatan.
Persentase  ibu  nifas  yang  mendaptkan pelayanan  (Cakupan  KF)  sebesar  95% (Kemkes,  2010).  Hanya  5  Kabupaten/Kota yang  telah  mencapai  target  provinsi  95% pada  tahun  2014  yaitu  Kota  Batu,  Tuban, Kota  Surabaya,  Lamongan  dan  Malang. Pencapaian cakupan penanganan kasus resiko tinggi  pada  ibu  hamil  dan  bayi  Sudah mencapai target yang diharapkan yaitu 95% .
Berdasarkan penelitian di dapat bahwa status KIA rendah terdiri dari 19
kabupaten/kota  yaitu  Kabupaten  Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Blitar, Jember, Banyuwangi, Situbondo, Probolinggo, Mojokerto,  Jombang,  Nganjuk,  Madiun, Magetan, Ngawi, Gresik, Sampang,
Sumenep, Kota Blitar dan Kota Pasuruan.
Status KIA rendah memiliki karakteristik  data  kesehatan  ibu  dan  anak yang  berbeda  yaitu  berada  pada  kategori sedang  dan  kategori  rendah  antara  lain cakupan  kunjungan  ibu  hamil  (K1),  cakupan kunjungan ibu hamil (K4), cakupan pertolongan  oleh  tenaga  kesehatan,  cakupan pelayanan  ibu  nifas,  cakupan  kunjungan neonatal  (KN1)  dan  cakupan  kunjungan neonatal  lengkap  (KN3)  termasuk  dalam kategori sedang, sedangkan cakupan penanganan  komplikasi  obstetri  dan  cakupan penanganan  komplikasi  obstetri  termasuk dalam kategori rendah.
Berdasarkan penelitian di dapat bahwa status  KIA  buruk  ada  15  kabupaten/kota yaitu Kabupaten Tulungagung, Kediri, Malang,  Lumajang,  Bondowoso,  Pasuruan, Bojonegoro, Tuban, Lamongan, Kota Kediri, Kota  Probolinggo,  Kota  Mojokerto,  Kota Madiun, Kota Surabaya dan Kota Batu.
Status  KIA  baik  memiliki  cakupan kunjungan ibu hamil (K1), cakupan kunjungan ibu hamil (K4), cakupan pertolongan  oleh  tenaga  kesehatan,  cakupan pelayanan  ibu  nifas,  cakupan  kunjungan neonatal  (KN1)  dan  cakupan  kunjungan neonatal  lengkap  (KN3)  yang  berada  pada kategori baik, sedangkan cakupan penanganan  komplikasi  obstetri  dan  cakupan penanganan  komplikasi  neonatal  termasuk dalam kategori sedang. Hal  ini menunjukkan bahwa  program  KIA  masih  jauh  dari  target SPM bidang kesehatan.
Dalam masa kehamilan, petugas kesehatan  harus  memberi  pendidikan  pada ibu  hamil  tentang  cara  menjaga  diri  agar tetap  sehat  dalam  masa  tersebut,  membantu wanita  hamil  serta  keluarganya  untuk persiapan  kelahiran  bayi,  meningkatkan kesadaran  mereka  tentang  kemungkinan adanya risiko tinggi atau terjadinya komplikasi  dalam  kehamilan/persalinan  dan cara  mengenali  komplikasi  tersebut  secara dini.
Dalam persalinan, wanita harus ditolong  oleh  tenaga  kesehatan  profesional yang  memahami  cara  menolong  persalinan secara  bersih  dan  aman.  Tenaga  kesehatan
juga  harus  mampu  mengenali  secara  dini gejala  dan  tanda  komplikasi  persalinan  serta mampu  melakukan  penatalaksanaan  dasar terhadap gejala dan tanda tersebut.
Pelayanan  obstetri  esensial  bagi  ibu yang mengalami kehamilan risiko tinggi atau komplikasi  diupayakan  agar  berada  dalam jangkauan  setiap  ibu  hamil.    Upaya  untuk meningkatkan cakupan dan kualitas pelayanan  kebidanan  dasar  yaitu  pelayanan antenatal, pertolongan persalinan oleh tenaga kesehatan dan pelayanan nifas untuk ibu/neonatus.  Dari  ketiga  jenis  pelayanan tersebut, hanya cakupan pertolongan persalinan  mempunyai  korelasi  langsung dengan angka kematian ibu. Dengan demikian,  dapat  diharapkan  bahwa  semakin tinggi  cakupan  persalinan  oleh  tenaga kesehatan  maka  akan  semakin  berkurang kejadian kematian ibu.
Upaya untuk meningkatkan kemampuan  dan  kesiapan  tenaga/fasilitas kesehatan  di  tiap  tingkatan  wilayah  dalam penanganan komplikasi/risiko tinggi obstetri. Upaya  ini  dapat  meliputi  berbagai  kegiatan, misalnya pelatihan klinis untuk bidan di desa, bidan/dokter puskesmas, pemenuhan kebutuhan  obat  dan  alat  terkait,  pemantapan mekanisme rujukan, dan lain-lain.
Komplikasi/risiko tinggi obstetri yang terjadi pada  sekitar  15-20%  dari  seluruh  kehamilan. Untuk  mencapai  target  penurunan  AKI  di atas,  maka  minimal  60%  kasus  obstetri tersebut  dapat  ditangani  oleh  berbagai tingkatan,  sesuai  dengan  kemampuan  dan kewenangan yang dimiliki oleh tiap tingkatan pelayanan tersebut.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## KESIMPULAN
1.  Rataan  provinsi  untuk  persentase  cakupan kunjungan  ibu  hamil  (K1)  sebesar  95,60%, cakupan  kunjungan  ibu  hamil  (K4)  sebesar 88,31%,  cakupan  pertolongan  oleh  tenaga kesehatan sebesar 92,17%, cakupan pelayanan ibu nifas sebesar 91,17%, cakupan penanganan  komplikasi  obstetri  sebesar 92,29%,  cakupan  penanganan  komplikasi neonatal sebesar 81,89%, cakupan kunjungan neonatal  (KN1)  sebesar  103,64%,  dan cakupan  kunjungan  neonatal  lengkap  (KN3) sebesar  101,68%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  program  pemerintah  untuk  program
KIA di Provinsi Jawa Timur dianggap cukup berhasil  karena  sebagian  cakupan  udah mencapai target SPM bidang kesehatan. 2.    Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  profil kesehatan  ibu  dan  anak  di  Provinsi  Jawa Timur  diperoleh  3 cluster optimal  dengan anggota untuk setiap cluster antara lain : a. Cluster Sedang,  anggota  dari Cluster 1
yaitu Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten
Bnagkalan,  Kabupaten  Pamekasan  dan  Kota Malang.
b. Cluster Rendah,  anggota Cluster 2  yaitu Kabupaten  Pacitan,  Ponorogo,  Trenggalek, Blitar,  Jember,  Banyuwangi,  Situbondo, Probolinggo,  Mojokerto,  Jombang,  Nganjuk, Madiun,  Magetan,  Ngawi,  Gresik,  Sampang, Sumenep, Kota Blitar dan Kota Pasuruan. c. Cluster Baik, anggota dari Cluster 3 adalah Kabupaten  Tulungagung,  Kediri,  Malang, Lumajang,
Bondowoso, Pasuruan,
Bojonegoro, Tuban, Lamongan, Kota Kediri, Kota  Probolinggo,  Kota  Mojokerto,  Kota Madiun, Kota Surabaya dan Kota Batu.

## SARAN
Berdasarkan hasil-hasil penelitian pada tugas akhir ini, penulis mengajukan beberapa saran sebagai berikut : 1.  Diharapkan  kepada  Dinas  Kesehatan Provinsi  Jawa  Timur  untuk  menghimbau
Dinas Kesehatan Kabupaten/Kota agar melengkapi pencatatan dan pelaporan sehingga program KIA dapat berjalan dengan baik  sesuai  target  SPM  bidang  kesehatan, serta  dapat  dilakukan  analisis  data  lebih lanjut  salah  satunya  menggunakan  analisis cluster untuk  mengetahui  status  kesehatan ibu  dan  anak  di  setiap  kabupaten/kota  di Provinsi Jawa Timur sehingga dapat
digunakan  sebagai  dasar  untuk  membuat kebijakan.
2.  Diharapkan  bagi  peneliti  yang  tertarik mengkaji analisis cluster dapat menggunakan metode  lain  seperti  metode  hirarki  dan metode  two  step  cluster  yang  belum  dikaji oleh peneliti dengan mengikutsertakan cakupan-cakupan program KIA secara keseluruhan,  sehingga  dapat  dilakukan  lagi peng cluster an  dengan  cakupan  yang  lebih besar.
DAFTAR PUSTAKA
Afifi,  A.  A.,  &  V.  Clark.,  1999. Computer-
Aided Multivariate Analysis . 3th Edition,                                Chapman  & Hall/CRC, New York.
BKKBN.,  BPS.,  Kemenkes.,  Measure  DHS.,
ICF Internasional. 2013. Survey Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia 2012. Jakarta BPS.  2014. Millenium  Development  Goals (MDG’s) Jawa Timur 2014 . Surabaya
Depkes, 2004. Pedomana Pemantauan Wilayaha Setempat Kesehatan Ibu dan Anak  (PWS-KIA). Jakarta:  Depkes Direktoran Binkesga.
Dinkes  ProvJatim.  2015. Profil  Kesehatan
Provinsi Jawa Timur 2014 . Surabaya. Ediyanto, Mara, Satyahadewi, 2013. Pengklasifikasian Karakteristik
Dengan  Metode  K-Means  Cluster
Analysis. Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya  (Bimaster) ,  02(2):  pp. 133-136.
Erliana,  A.  G.  2009. Pengaruh  Motivasi Kerja  Petugas  KIA  Terhadap  Mutu Pelayanan KIA di Puskesmas Kabupaten  Aceh  Tenggara Tahun 2008. Tesis FKM USU, Medan.
Erpan, L. N., Trisnantoro,L., Tudiono., 2012.
Koordinasi  Pelaksanaan  Pembiayaan Program  Kesehatan  Ibu  Dan  Anak  Di Kabupaten  Lombok  Tengah  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  Tahun  2011. Jurnal Kebijakan Kesehatan, [e-jornal] 01 (01): pp. 42-51.
Irwansyah,  E.,  Faisal,  M.,  2015. Advanced Clustering  Teori  dan  Aplikasi. [e- book]. Jakarta.
Jhonson, R. A., & Wichern, D. 2007. Applied
Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall, New York. Kemkes  RI.,  2010. Rencana  Strategis
Kementrian  Kesehatan  Tahun  2010- 2014 . Jakarta.
Kemenkes  RI.,    2011. Profil  Kesehatan Indonesia 2010 . Jakarta Kemenkes  RI.,  Direktorat  Jenderal  Bina Kesehatan Masyarakat. 2010. Pedoman Pemantauan Wilayah
Setempat  Kesehatan  Ibu  dan  Anak (PWS-KIA ). Jakarta.
Kemenkes  RI.,  2013. Profil  Kesehatan Indonesia  2012. Jakarta.  Kementerian Kesehatan RI
Kemenkes  RI.,  2013. Survey  Demografi  dan Kesehatan  Indonesia  2012 .  Jakarta.
Badan Pusat Statistik. Mahmudah,  U.,  Widya  H.  C.,  Anik  S.W., Faktor Ibu Dan Bayi Yang Berhubungan Dengan Kejadian Kematian  Perinatal. Jurnal  Ilmiah Kesmas , [e-journal] 7(1): pp 41-50. Narimawati, U. 2008. Teknik-Teknik Analisis  Multivariat  Untuk  Riset Ekonomi. Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta. Nasir,  M.  2008.  Pengembangan  Sistem Informasi  Pelayanan  Kesehatan  Ibu dan  Bayi  Untuk  Mendukung  Evaluasi Program  Kesehatan  Ibu  dan  Anak (KIA) di Puskesmas Kabupaten Lamongan. Tesis Universitas Diponegoro, Semarang. Nuningsih,  S.  2010.  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Pada  Data  Pengujian
Kualitas  Susu  di  Koperasi  Peternakan Bandung  Selatan).  Skripsi  FPMIPA UPI, Bandung. Nurroh,  S.,  2014 Case  Study:  Sustainable
Development  Goals  (SDGs)  Period 2015-2030 Created by United Nations. Skripsi. GADJAH MADA UNIVERSITY. Ong, J.O , 2013. Implementasi Algoritma K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan Strategi Marketing President University. Jurnal  Ilmiah  Teknik
Industri, [e-journal] 12(1): pp. 13-14.
Rachmatin,  D.,  2014.  Aplikasi  Metode- Metode Agglomerative Dalam Analisis Klaster  Pada  Data  Tingkat  Polusi
Udara. Jurnal Infinity. [e-journal] 3(2): pp 133-148. Rauf,  N.I  .,Amir,  Y.,  Balqis.,  2013. Faktor Yang Berhubungan Dengan Pemanfaatan  Pelayanan  Antenatal Care  Di  Puskesmas  Minasa  Upa  Kota
Makassar Tahun 2013
Santoso, S., 2010. Menggunakan SPSS untuk Statistik  Multivariat. [e-book]  Jakarta PT. Elex Media Komputindo. Sari,  D.  R.,  2015. Penerapan  Analisis Gerombol Pada Indikator dari Derajat Kesehatan  Masyarakat  di  Provinsi Sumatera  Utara  Tahun  2013 .  Skripsi. USU. Simamora,  B.,  2005. Analisis  Multivariat Pemasaran .  [e-book]  Jakarta:  PT Gramedia Pustaka Utama. Sukim,  2014. Metode    C-Means  Cluster  dan Fizzy  C-Means  Cluster  Pada  Kasus Pengelompokan  Desa  Menurut  Status Ketertinggalan  (Studi  di  Kota  Metro dan  Kabupaten  Lampung Timur. Aplikasi  Statistik  dan  Komputasi Statistik . [e-journal] 2 : pp. 19-51. Supranto,  J.  2004. Analisis  Multivariat  Arti dan  Interpretasi .  Penerbit  Rineka
Cipta, Jakarta.
Yasril  &  Subaris,  H.  2009.  Analisis
Multivariat Untuk Penelitian Kesehatan.  Penerbit  Mitra  Cendikia Press, Jakarta Yulianto,  S.,  Hidayatullah.,  Hilya,  K.,  2014. Analisis Klaster Untuk Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Di Provinsi  Jawa  Tengah  Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat. Statistika, [e-journal] 2(1).