Vol. 19, No. 3, May 2023, pp. 473- 483 DOI: 10.20956/j.v19i3.22060
Grouping Analysis of Maternal and Child Health Degree in Indonesia, Using Structural Equation Modeling Partial Least Square-Prediction Oriented Segmentation (Sem Pls- Pos)
Analisis Pengelompokan Derajat Kesehatan Ibu Dan Anak di Indonesia Menggunakan Structural Equation Modeling Partial Least Square-
Prediction Oriented Segmentation (Sem Pls-Pos )
Eliani 1* , Rais 2* , Fadjryani 3*
*Program Studi S1 Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Tadulako Email address : niluheliani5791@gmail.com 1 , rais76_untad@yahoo.co.id 2 , olahdata.palu@gmail.com 3
Received: 8 August 202 2; Accepted: 24 February 2023; Published: 5 May 2023

## Abstract
One of Indonesia's development goals in 2020-2024 is to form quality and competitive human resources. One of the efforts to achieve this goal is to improve the quality of maternal and child health.  However,  the  issue  of  Maternal  and  Child  Health  (MCH)  is  still  a  challenge  for  the Indonesian health system. This study aims to determine the modeling and to obtain provincial groupings based on the degree of maternal and child health in Indonesia. The method used is Structural  Equation  Modeling  Partial  Least  Square-Prediction  Oriented  Segmentation  (SEM PLS-POS). The results of the PLS SEM analysis showed that the environmental variables and health services had a significant effect on the health status of mothers and children with an R2 value of 48.8%. The grouping of provinces based on the degree of maternal and child health in Indonesia  using PLS-POS produces 3 segment classes.  Segment 1 consists of 11 provinces, segment  2  consists  of  13  provinces  and  segment  3  consists  of  10  provinces  with  a  large influence between different latent variables.
Keywords: Degree of Maternal and Child Health, SEM PLS, PLS-POS.

## Abstrak
Tujuan  pembangunan  Indonesia  tahun  2020-2024  salah  satunya  adalah  membentuk  sumber daya manusia berkualitas dan berdaya saing. Salah satu upaya untuk mencapai tujuan tersebut adalah dengan meningkatkan kualitas kesahatan ibu dan anak.  Namun, masalah Kesehatan Ibu

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Eliani, Rais, Fadjryani
dan  Anak  (KIA)  masih  menjadi  tantangan  bagi  sistem  kesehatan  Indonesia.  Penelitian bertujuan untuk mengetahui pemodelan dan memperoleh pengelompokan provinsi berdasarkan derajat  kesehatan  ibu  dan  anak  di  Indonesia.  Metode  yang  digunakan  adalah Structural Equation Modeling Partial Least Square-Prediction Oriented Segmentation (SEM PLS-POS). Hasil  analisis  SEM  PLS  menunjukan  bahwa  variabel  lingkungan  dan  pelayanan  kesehatan berpengaruh signifikan terhadap derajat kesehatan ibu dan anak dengan nilai R 2 sebesar 48,8%. Pengelompokan  provinsi  berdasarkan  derajat  kesehatan  ibu  dan  anak  di  Indonesia menggunakan  PLS-POS  menghasilkan  3  kelas  segmen.  Segmen  1  terdiri  dari  11  provinsi, segmen 2 terdiri dari 13 provinsi dan segmen 3 terdiri dari 10 provinsi dengan besar pengaruh antar variabel laten yang berbeda.
Kata kunci: Derajat Kesehatan Ibu dan Anak, SEM PLS, PLS POS .

## 1.   PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki    tujuh  agenda  pembangunan  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka Mengengah  Nasional  (RPJMN)  2020-2024.  Tujuh  agenda  pembangunan  tersebut  yaitu: Memperkuat  Ketahanan  Ekonomi  untuk  Pertumbuhan  Berkualitas  dan  Berkeadilan; Mengembangkan  Wilayah  untuk  Mengurangi  Kesenjangan  dan  Menjamin  Pemerataan; Meningkatkan Sumber Daya Berkualitas dan berdaya saing;  Revolusi Mental dan Pembangunan Berkebudayaan;  Memperkuat  Infrastruktur  untuk  Mendukung  Pembangunan  Ekonomi  dan Pelayanan  Dasar;  Membangun  Lingkungan  Hidup,  Meningkatkan  Ketahanan  Bencana,  dan Perubahan Iklim; serta Memperkuat Stabilitas Polhukhankam dan Transformasi Pelayanan Publik.
Sebagai salah  satu tujuan pembangunan  Indonesia tahun  2020-2024,  upaya  yang  dilakukan untuk  membentuk  sumber  daya  manusia  berkualitas  dan  berdaya  saing  adalah  meningkatkan derajat kesehatan ibu dan anak. Masalah Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) masih menjadi tantangan bagi sistem kesehatan Indonesia. Data statistik menunjukan pada tahun 2019, kasus kematian ibu sebesar  4,221  kematian  dan  meningkat  pada  tahun  2020  menjadi  4,627  kematian  di  Indonesia. Sedangkan jumlah kasus kematian bayi pada tahun 2019 sebesar 26,395 kematian dan pada tahun 2020  menjadi  25,652  kematian  di  Indonesia.  Meskipun  telah  terjadi  penurunan  kasus  kematian bayi, namun jumlah tersebut masih terhitung tinggi [12].
Berdasarkan  tingginya  kasus  kematian  ibu  dan  anak  di  Indonesia,  maka  perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  terkait  derajat  kesehatan  ibu  dan  anak.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui pemodelan dan memperoleh pengelompokan provinsi berdasarkan derajat kesehatan ibu  dan  anak  di  Indonesia.  Pemodelan  bertujuan  untuk  mengetahui  variabel  yang  berpengaruh terhadap derajat kesehatan ibu dan anak, serta mengetahui seberapa besar pengaruhnya. Sedangkan pengelompokan bertujuan untuk mengatasi adanya heterogenitas antar provinsi, mengingat setiap daerah  di  Indonesia  memiliki  latar  belakang  dan  karakteristik  yang  berbeda,  baik  dari  segi lingkungan,  perilaku,  kultur  budaya  dan  sebagainya.  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya pengelompokan  akan  membentuk  observasi  kedalam  kelompok  dengan  karakteristik  yang  sama atau serupa.
Menurut  Tohari  (2017),  derajat  kesehatan  dipengaruhi  oleh  variabel  lingkungan,  perilaku masyarakat dan pelayanan kesehatan. Variabel-variabel tersebut tidak dapat diukur secara langsung atau  biasa  disebut  dengan  variabel  laten,  sehingga  diperlukan  adanya  indikator  yang  dapat mengukur  variabel-variabel  tersebut.  Metode  analisis  multivariat  yang  tepat  digunakan  untuk menangani analisis yang menggunakan variabel laten adalah Structural Equation Modeling (SEM) [14].

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Eliani, Rais, Fadjryani
Menurut  Hair  dkk  (2019),  SEM  merupakan  salah  satu  analisis  multivariat  yang  dapat menganalisis  hubungan  antar  variabel  secara  lebih  kompleks  [9].  Secara  umum,  terdapat  SEM berbasis kovarian yang lebih dikenal dengan Covarian Based SEM (CB SEM) dan SEM berbasis varians yang lebih dikenal dengan SEM Partial Least Square (SEM PLS). Keunggulan SEM PLS yaitu dapat digunakan pada berbagai skala pengukuran dan tidak memerlukan ukuran sampel yang besar [4]. Selain itu SEM PLS tidak mengharuskan data berdistribusi multivariat normal serta tepat digunakan jika terdapat mediasi [8]

## 1.1 Model Pengukuran
Model pengukuran dalam SEM PLS menggambarkan hubungan antara variabel laten dengan indikatornya.  Rancangan  model  pengukuran  meliputi  model  reflektif  atau  formatif.  Model indikator  reflektif  merupakan  model  yang  menjelaskan  bahwa  variabel  laten  merupakan pencerminan  dari  indikator-indikatornya.  Berikut  persamaan  model  indikator  untuk  variabel eksogen dan variabel endogen [5].
𝑿 (𝑝×1) =∧ 𝑋(𝑝×𝑚) 𝝃 (𝑚×1) + 𝜹 (𝑝×1) (1.1)
𝒀 (𝑞×1) =∧ 𝑌(𝑞×𝑛) 𝜼 (𝑛×1) + 𝜺 (𝑞×1) (1.2)
Keterangan:
𝑋  = Indikator variabel laten eksogen 𝑌  = Indikator variabel laten endogen ∧ 𝑋 = Matriks loading yang menggambarkan hubungan indikator dengan variabel eksogen ∧ 𝑌 = Matriks loading yang menggambarkan hubungan indikator dengan variabel endogen 𝜉  = Vektor variabel laten eksogen 𝛿  = Vektor kesalahan pengukuran pada indikator variabel laten eksogen 𝜂  = Vektor variabel laten endogen
𝜀  = Vektor kesalahan pengukuran pada indikator variabel laten endogen 𝑝  = Banyaknya indikator variabel eksogen
𝑞  = Banyaknya indikator variabel endogen
𝑚 = Banyaknya variabel eksogen 𝑛  = Banyaknya variabel endogen
Evaluasi  model  pengukuran  yang  digunakan  adalah  uji  validitas  konvergen,  validitas diskriminan serta reliabilitas komposit. Validitas konvergen digunakan untuk mengukur besarnya korelasi antara variabel laten dengan masing-masing indikatornya. Model valid secara konvergen jika  nilai outer  loading yang  diperoleh  lebih  besar  dari  0.5    [6].  Evaluasi  validitas  diskriminan digunakan  untuk  melihat  korelasi  antara  indikator  dengan  variabel  laten.  Model  valid  secara diskriminan jika korelasi antara variabel laten dengan indikatornya lebih besar daripada korelasi dengan variabel laten lainnya  [4]. Sedangkan reliabilitas komposit digunakan sebagai alat ukur untuk  mengetahui  akurasi,  konsistensi  dan  ketepatan  dalam    pengukuran.  Indikator  dianggap reliabel jika nilai Composite Reliability tersebut lebih besar dari 0.7, dengan nilai yang sesuai antara 0.7 sampai 0.9  [7].

## 1.2 Model Struktural
Model struktural dalam SEM PLS menggambarkan hubungan antar variabel laten. Pengujian hipotesis pada model struktural dilakukan dengan bantuan bootstrap.
Metode  bootstrap  adalah  prosedur  statistik  non  parametrik  yang  digunakan  untuk  menguji signifikansi pada SEM PLS. Metode bootstrap melakukan pengambilan sampel secara resampling with  replacement  untuk  mendapatkan  kesalahan  standar  pada  pengujian  hipotesis.  Metode

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Eliani, Rais, Fadjryani
bootstrap  menjadi  alat  untuk  membantu  mengurangi  ketidakandalan  dengan  membentuk  data bayangan yang karakteristiknya sangat mirip dengan data asli. Nilai yang dihasilkan adalah Path Coeficients dan nilai R 2 [6].
Berdasarkan  nilai  path  coeficient  yang  diperoleh,  Model  struktural  digambarkan  sebagai berikut [5].
𝜼 (𝑛×1) = 𝑩 (𝑛×𝑛) 𝜼 (𝑛×1) + 𝚪 (𝑛×𝑚) 𝝃 (𝑚×1) + 𝜻 (𝑛×1) (1.3)
Keterangan: 𝑩 = Matrix koefisien pengaruh antar variabel laten endogen 𝚪 =  Matriks  koefisien  jalur  yang  menghubungkan  variabel  laten  eksogen  dengan  variabel  laten endogen
𝜻 = Vektor kesalahan struktural
Evaluasi  model  struktural  dilakukan  dengan  melihat  nilai  R 2 .    Nilai  R 2 digunakan  untuk mengukur  seberapa  besar  kekuatan  prediksi  model.  R 2 juga  mengindikasikan  seberapa  besar variabel laten eksogen mampu menjelaskan variabel laten endogen. Besar nilai R 2 dari 0 sampai 1. Semakin tinggi nilai R 2 , semakin bagus kemampuan prediksi variabel dalam model [13] . Henseler dkk (2009) menjelaskan bahwa secara teori terdapat 3 kategori batasan nilai R2. R2 diatas 0.67 dikategorikan substansial, artinya kontribusi variabel eksogen terhadap endogen adalah kuat. R2 antara  0.33  sampai  dengan  0.67  dikategorikan  moderat,  artinya  kontribusi  variabel  eksogen terhadap endogen cukup atau sedang. Sedangkan R2 antara 0.19 sampai 0.33 dikategorikan lemah [11].

## 1.3 PLS POS
Pada PLS terdapat pemodelan jalur berbasis respon laten yang disebut Prediction Oriented Segmentation (POS).  Metode  tersebut  digunakan  untuk  mengatasi  kesimpulan  bias  dengan  cara mengevaluasi jalur PLS yang memungkinkan adanya identifikasi heterogenitas tidak teramati. POS mengikuti  pendekatan  clustering,  dimana  observasi  ditempatkan  kedalam  kelompok  yang  lebih tepat  guna  meningkatkan  prediksi  model.  Metode  ini  mengikuti  pendekatan  clustering  yang menempatkan  observasi  dalam  kelompok  dan  menggunakan  ukuran  jarak  untuk  menempatkan ulang observasi kedalam kelompok yang lebih tepat untuk meningkatkan kekuatan prediksi model R 2 dari variabel laten endogen [2]. Ukuran jarak yang digunakan adalah:
𝐷 𝑘𝑖𝑔 = ∑ √ 𝑒 𝑏𝑖𝑔 2 ∑ 𝑒 𝑏𝑖𝑔 2 𝐼𝑘 𝑖=𝑘 𝐵 𝑏=1 (1.4)
Keterangan: 𝑒 𝑏𝑖𝑔 2 = Residual dari observasi i pada kelompok alternatif 𝑔 ( 𝑘 ≠ 𝑔 ; 𝑘 , 𝑔𝜀𝐺 ) ∑ 𝑒 𝑏𝑖𝑔 2 𝐼 𝑘 𝑖=𝑘 = Jumlah residual dari seluruh observasi pada kelompok awal 𝑘 𝑏 = Variabel laten endogen 𝐼 𝑘
= Ukuran sampel pada kelompok awal k

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Eliani, Rais, Fadjryani

## 2.   METODE PENELITIAN

## 2.1 Data
Data  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  data  Profil  Kesehatan Indonesia  tahun  2020  dan  Profil  Kesehatan  Ibu  dan  Anak  2020  yang  dipublikasikan  oleh Kementrian Kesehatan Republik Indonesia pada tahun 2021.
Variabel  laten  endogen  yang  digunakan  adalah  variabel  derajat  kesehatan  ibu  dan  anak. Sedangkan variabel laten eksogen yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel lingkungan, variabel  perilaku  hidup  bersih  dan  sehat  dan  variabel  pelayanan  kesehatan.  Indikator  yang digunakan untuk mengukur variabel laten adalah sebagai berikut [1].
Tabel 2.1. Indikator Variabel Laten Endogen
Variabel Laten Indikator Derajat Kesehatan Ibu dan Anak ( 𝜂 ) Y 1 Angka Kematian Ibu Y 2 Angka Kematian Bayi Y 3
Persentase  Ibu  Hamil  Reaktif  Hepatitis  B surface Antigen (HBsAg) Y 4 Persentase Balita Pengidap Pneumonia Y 5 Presentase Anak Gizi Buruk Y 6 Persentase Stunting di Indonesia Tabel 2.2. Indikator Variabel Laten Eksogen Variabel Laten Indikator Lingkungan (ξ 1 ) X 1 Kepadatan Penduduk Per Km 2 X 2 Persentase Penduduk Miskin X 3 Persentase  Desa  Melaksanakan  Sanitasi  Total Berbasis Masyarakat X 4 Persentase  Rumah  Sakit  Melakukan  Pengelolaan Limbah Medis Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (ξ 2 ) X 5 Persentase Desa Stop Buang Air Besar Sembarangan X 6 Persentase Ibu Merokok selama Sebulan Terakhir X 7 Persentase Bayi Yang Mendapat ASI Eksklusif X 8 Persentase Anak Menerima Imunisasi Dasar Lengkap Pelayanan  Kesehatan (ξ 3 ) X 9
Persentase Puskesmas Melaksanakan Kelas Ibu Hamil X 10 Persentase Ibu Hamil Mendapat Tablet Tambah Darah X 11 Presentase Persalinan Menggunakan Fasilitas Kesehatan X 12 Persentase  Bayi  Baru  Lahir  Mendapat  Inisiasi Menyusu Dini
X 13 Persentase Bayi Mendapat Vitamin A

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Eliani, Rais, Fadjryani

## 2.1 Metodologi
Metodologi dalam penelitian ini menggunakan Structural Equation Modeling Partial Least Square-Prediction  Oriented  Segmentation (SEM  PLS-POS).  Analisis  data  pada  penelitian  ini dilakukan dengan bantuan software SmartPLS . Tahapan analisis data yang dilakukan yaitu:
1.  Mengumpulkan data.
2.  Merancang model struktural dan model pengukuran.
3.  Melakukan evaluasi model pengukuran. Jika ada yang tidak valid dan tidak reliabel, maka dilakukan perancangan model pengukuran kembali.
4.  Melakukan pengujian hipotesis model pengukuran dan model struktural
5.  Melakukan evaluasi model struktural.
6.  Melakukan pengelompokan menggunakan PLS-POS.
7.  Membuat kesimpulan.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model Pengukuran
Tabel 3.1. Evaluasi Validitas Konvergen Variabel Indikator Nilai Outer Loading Keterangan Derajat Kesehatan Ibu dan Anak Y 1 0.758 Valid Y 2 0.748 Valid Y 3 0.788 Valid Y 4 0.046 Tidak valid Y 5 0.816 Valid Y 6 0.826 Valid Lingkungan X 1 0.443 Tidak valid X 2 -0.726 Tidak valid X 3 0.878 Valid X 4 0.756 Valid Perilaku Hidup Bersih dan Sehat X 5 0.878 Valid X 6 -0.671 Tidak valid X 7 0.573 Valid X 8 0.813 Valid Pelayanan Kesehatan X 9 0.762 Valid X 10 0.920 Valid X 11 0.867 Valid X 12 0.152 Tidak valid X 13 0.742 Valid
Validitas  konvergen  digunakan  untuk  mengukur  besarnya  korelasi  antara  variabel  laten dengan masing-masing indikatornya. Model valid secara konvergen jika nilai outer loading yang diperoleh lebih besar dari 0.5  [6]. Tabel 3.1. menunjukan nilai outer loading pada Y 4, X 1 , X 2, X 6

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Eliani, Rais, Fadjryani
dan X 12 < 0.5 sehingga dinyatakan tidak valid secara konvergen. Indikator yang tidak valid tersebut di hapus dari model.
Selanjutnya uji validitas diskriminan dilakukan dengan membandingkan nilai cross loading dari variabel indikator terhadap masing-masing variabel laten.
Tabel 3.2. Evaluasi Validitas Diskriminan Indikator Derajat Kesehatan Ibu dan Anak Lingkungan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat Pelayanan Kesehatan Y 1 0.759 -0.563 -0.484 -0.329 Y 2 0.748 -0.310 -0.138 -0.219 Y 3 0.788 -0.475 -0.293 -0.553 Y 5 0.813 -0.574 -0.495 -0.688 Y 6 0.839 -0.430 -0.206 -0.432 X 3 -0.556 0.900 0.769 0.645 X 4 -0.550 0.898 0.621 0.340 X 5 -0.374 0.688 0.883 0.406 X 7 -0.164 0.570 0.606 0.225 X 8 -0.417 0.607 0.842 0.460 X 9 -0.457 0.238 0.208 0.771 X 10 -0.633 0.612 0.471 0.916 X 11 -0.518 0.503 0.518 0.870 X 13 -0.344 0.417 0.405 0.748
Model  dapat  dinyatakan  valid  secara  diskriminan  jika  korelasi  antara  variabel  laten dengan indikatornya lebih besar daripada korelasi dengan variabel laten lainnya  [4]. Tabel 3.2. menunjukan  nilai cross  loading dari  masing-masing  indikator  terhadap  valiabel latennya bernilai paling tinggi jika dibandingkan dengan nilai cross loading indikator ke variabel laten lainnya. Sehingga dapat dikatakan bahwa indikator valid secara konvergen. Reliabilitas  komposit  digunakan  sebagai  alat  ukur  untuk  mengetahui  akurasi, konsistensi  dan  ketepatan  dalam    pengukuran.  Indikator  dianggap  reliabel  jika  nilai Composite  Reliability tersebut  lebih  besar  dari  0.7,  dengan  nilai  yang  sesuai  antara  0.7 sampai 0.9 [7].
Tabel 3.3. Evaluasi Komposit Reliabiliti Variabel Composite Reliability Keterangan Derajat Kesehatan Ibu dan Anak 0.892 Reliabel Lingkungan 0.894 Reliabel Perilaku Hidup Bersih dan Sehat 0.826 Reliabel Pelayanan Kesehatan 0.897 Reliabel

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Eliani, Rais, Fadjryani
Tabel 3.3. menunjukan bahwa nilai composite reliability variabel lingkungan, perilaku hidup bersih daan sehat, pelayanan kesehatan dan derajat kesehatan ibu dan anak pada penelitian ini ≥ 0.7. Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel laten telah memiliki reliabilitas yang baik dan setiap variabel indikator reliabel atau handal dalam mengukur variabel latennya. Pengujian Hipotesis Model Pengukuran Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H0 :  λ k =0 (Parameter indikator ke-k tidak signifikan) H1 :  λ k ≠0 (Parameter indikator ke-k signifikan) keputusan diperoleh dengan membandingkan nilai t_hitung dengan t tabel .
Tabel 3.4. Pengujian Hipotesis Model Pengukuran Variabel Indikator Original Sample Sample Mean Stdev 𝑇 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Ket. Derajat Kesehatan Ibu dan Anak Y 1 0.759 0.757 0.130 5.845 Sig. Y 2 0.748 0.737 0.132 5.687 Sig. Y 3 0.788 0.770 0.103 7.629 Sig. Y 5 0.813 0.815 0.063 12.985 Sig. Y 6 0.839 0.839 0.057 14.656 Sig. Lingkungan X 3 0.900 0.891 0.058 15.403 Sig. X 4 0.898 0.901 0.031 28.891 Sig. Perilaku Hidup Bersih dan Sehat X 5 0.883 0.835 0.155 5.706 Sig. X 7 0.606 0.528 0.277 2.190 Sig. X 8 0.842 0.816 0.181 4.662 Sig. Pelayanan Kesehatan X 9 0.771 0.710 0.219 3.516 Sig. X 10 0.916 0.912 0.072 12.723 Sig. X 11 0.870 0.873 0.073 11.911 Sig. X 13 0.748 0.677 0.237 3.159 Sig.
Tabel 3.4. menunjukan bahwa masing-masing indikator pada variabel laten derajat kesehatan ibu dan anak, lingkungan, perilaku hidup bersih dan sehat serta pelayanan kesehatan memiliki nilai t hitung >  t tabel (1.96).  Sehingga  tolak  H 0 ,  artinya  semua  parameter  indikator  tersebut  signifikan terhadap masing-masing variabel laten.

## 3.2 Model Struktural
Pengujian  hipotesis  pada  model  struktural  dilakukan  dengan  evaluasi  terhadap  Path Coeficients dan nilai R 2 yang dilakukan dengan metode bootstrap. Path Coeficients merupakan koefisien  yang  menjelaskan  hubungan  antara  variabel  laten  eksogen  dan  variabel  laten endogen. Prosedur bootstrap diawali dengan menentukan sejumlah B set sampel independen, pada penelitian ini jumlah set sampel yang digunakan sebanyak B=5000.
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H 0 : 𝛾 𝑗 = 0 (Parameter variabel eksogen ke-j tidak signifikan) H 1 : 𝛾 𝑗 ≠ 0 (Parameter variabel eksogen ke-j signifikan) Keputusan tolak H 0 jika 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 .

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Eliani, Rais, Fadjryani
Tabel 3.5. Pengujian Hipotesis Model Struktural Variabel Original Sample Sample Mean Stdev 𝑇 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 Ket. Lingkungan -0.521 -0.464 0.230 2.269 Sig. Perilaku Hidup Bersih dan Sehat 0.162 0.084 0.241 0.671 Tdk Sig. Pelayanan Kesehatan -0.400 -0.410 0.161 2.493 Sig.
Tabel  3.5. menunjukan  bahwa  nilai  t hitung variabel  lingkungan  dan  pelayanan  kesehatan memiliki nilai t hitung > t tabel (1.96) sehingga  keputusan tolak H 0. Artinya variabel laten lingkungan dan pelayanan kesehatan berpengaruh terhadap derajat kesehatan ibu dan anak. Sedangkan variabel perilaku hidup bersih dan sehat memiliki nilai t hitung < t tabel (1.96) sehingga keputusan gagal tolak H 0. Artinya  variabel  laten  perilaku  hidup  bersih  dan  sehat  tidak  berpengaruh  terhadap  derajat kesehatan ibu dan anak.
Tabel 3.6. Nilai Path Coefficient Model Struktural
Variabel Path Coefficient Lingkungan → Derajat  Kesehatan  Ibu dan anak -0.407 Pelayanan Kesehatan → Derajat Kesehatan Ibu dan Anak -0.386
Tabel 3.6. menunjukan  bahwa  nilai Path  Coefficient dari  variabel  lingkungan  terhadap variabel  derajat  kesehatan  ibu  dan  anak  sebesar  -0.407,  sedangkan  nilai Path  Coefficient dari variabel  pelayanan  kesehatan  terhadap  variabel  derajat  kesehatan  ibu  dan  anak  sebesar  -0.386. Sehingga diperoleh model struktural sebagai berikut.
𝜼 = −𝟎. 𝟒𝟎𝟕 𝝃 1 − 𝟎. 𝟑𝟖𝟔 𝝃 3 + 𝜻
Dari model diatas dapat di interpretasikan sebagai berikut:
1. Derajat kesehatan ibu dan anak ( 𝜼 ) dipengaruhi oleh lingkungan ( 𝝃 1 ) dengan pengaruh sebesar -0.407.  Artinya    apabila  variabel  lingkungan  meningkat  sebesar  satu  satuan,  maka  derajat kesehatan  ibu  yang  di  cerminkan  dengan  angka  kematian,  angka  kesakitan  dan  status  gizi menurun sebesar 0.407 satuan.
2. Derajat kesehatan ibu dan anak ( 𝜼 ) dipengaruhi oleh pelayanan kesehatan ( 𝝃 2 ) sebesar -0.386. Artinya apabila pelayanan kesehatan meningkat sebesar satu satuan, maka derajat kesehatan ibu  yang  di  cerminkan  dengan  angka  kematian,  angka  kesakitan  dan  status  gizi  menurun sebesar 0.386 satuan.
Tabel 3.7. Nilai R 2
Variabel Laten R 2 Derajat Kesehatan Ibu dan Anak 0.488
Berdasarkan Tabel  3.7. nilai  R 2 yang  diperoleh  sebesar  0.488.  Nilai  tersebut  menunjukan bahwa  kontribusi  variabel  eksogen  terhadap  derajat  kesehatan  ibu  dan  anak  adalah  moderat.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Eliani, Rais, Fadjryani
Berdasarkan  nilai  R 2 tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  variasi  variabel  derajat  kesehatan  ibu  dan anak yang dapat dijelaskan oleh variabel lingkungan dan pelayanan kesehatan sebesar 48.8%.

## 3.3 Pengelompokan menggunakan PLS-POS
Penentuan  kelas  segmen  terbaik  dilakukan  berdasarkan  capaian  nilai Average  Weighted  R- Square masing-masing  kelompok  segmen.  Nilai Average  Weighted  R-Square masing-masing kelompok segmen ditunjukan pada Tabel 3.8. berikut.
Tabel 3.8. Nilai Average Weighted R-Square
Variabel R 2 Global Jumlah Kelas Segmen Average Weighted R-Square Derajat kesehatan ibu dan anak 0.488 K = 2 0.851 K = 3 0.970
Berdasarkan Tabel  3.8. menunjukan  bahwa  nilai  R 2 Global  sebesar  0.488,  nilai Average Weighted R-Square pada kelas segmen K=2 sebesar 0.851 dan nilai Average Weighted R-Square pada kelas segmen K=3 sebesar 0.970. Dari ketiga nilai tersebut, nilai Average Weighted R-Square tertinggi diperoleh pada kelas segmen K=3. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa pada kelas segmen  K=3  memberikan  hasil  segmentasi  terbaik.  Oleh  karena  itu,  pengelompokan  provinsi berdasarkan derajat kesehatan ibu dan anak di Indonesia terbagi menjadi 3 kelas segmen. Jumlah anggota masing-masing segmen dapat dilihat pada Tabel 3.9. berikut .
Tabel 3.9. Segment Size Segmen Jumlah Anggota Persentase (%) 1 11 32.353 2 13 38.235 3 10 29.412
Berdasarkan Tabel 3.9. , dapat dilihat bahwa yang tergolong ke dalam segmen 1 sebanyak 11 provinsi  dengan  persentase  sebesar  32.353%,  yang  tergolong  ke  dalam  segmen  2  sebanyak  13 provinsi dengan persentase sebesar 38.235% dan yang tergolong ke dalam segmen 3 sebanyak 10 provinsi  dengan  persentase  sebesar  29.412%.  Pengelompokan  provinsi  ditunjukan  pada Tabel 3.10. berikut.
Tabel 3.10. Pengelompokan Provinsi Segmen 1 Segmen 2 Segmen 3 DI Yogyakarta Aceh Jambi Jawa Timur Sumatera Utara Sumatera Selatan Kalimantan Barat Sumatera Barat Bengkulu Kalimantan Tengah Riau Kep. Bangka Belitung Kalimantan Selatan Lampung Kep. Riau Kalimantan Timur DKI Jakarta Jawa Barat Sulawesi Tengah Jawa Tengah Bali Sulawesi Selatan Banten Sulawesi Utara Sulawesi Barat Nusa Tenggara Barat Maluku Maluku Utara Nusa Tenggara Timur Papua

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Eliani, Rais, Fadjryani
Papua Barat Kalimantan Utara Sulawesi Tenggara
Gorontalo

## 4.  KESIMPULAN
Hasil  analisis  SEM  PLS  menunjukan  bahwa  variabel  lingkungan  dan  pelayanan  kesehatan berpengaruh  signifikan  terhadap  derajat  kesehatan  ibu  dan  anak  di  Indonesia  dengan  besar pengaruh sebesar 48,8%. Pengelompokan dengan analisis PLS-POS menghasilkan 3 kelas segmen. Segmen  1  terdiri  dari  11  provinsi  (34.394%),  segmen  2  terdiri  dari  13  provinsi  (27.273%)  dan segmen 3 terdiri dari 10 provinsi (33.333%)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik.,  2020.  Profil  Kesehatan  Ibu  dan  Anak  2020.  Retrieved  April  28,  2021,  from https://www.bps.go.id/publication/2020/12/31/b9a9aa33ab5a3cc23311d0a1/profil-kesehatan-ibu-dan- anak-2020.html
[2] Becker, 2013. Discovering Unobserve Heterogenity In Structural Equation Models to Avert Validity Threats. Management Information System Quarterly, 37.
[3] Chin,  W.,  1998.  The  Partial  Least  Squares  Approach  for  Structural  Equation  Modeling.  Modern Method for Business research. London: Lawrence Erlbaum Associates.
[4] Ghozali, I., 2011. Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS). Semarang: Universitas Dipenegoro.
[5] Ghozali,  I.,  &  Latan,  2015.  Partial  Least  Square:  Konsep,  Teknik  dan  Aplikasi  menggunakan SmartPLS 2.0 M3. Semarang: Universitas Dipenegoro.
[6] Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M., Sarstedt, M., 2021. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Vol. 3
[7] Hair, J.F., Risher, J., Sarstedt, M., Ringle, C.M., 2019. When to use and how to report the results of PLS-SEM. Eur. Bus. Rev., 31, 2–24.
[8] Hair, J.F., Sarstedt, M., 2019. Factors versus Composites: Guidelines for Choosing the Right Structural Equation Modeling Method. Proj. Manag. J. 50, 619–624.
[9] Hair, J.F., Sarstedt, M., Ringle, C.M., 2019. Rethinking some of the rethinking of partial least squares. Eur. J. Mark. Vol. 53, 566–584.
[10]  Afyouni, I., Alnazzawi, N., Elnager, A., Nassif, A.B., Salloum, S.A., Shahin, I., 2022. Prediction of the intention to use a smartwatch: A comparative approach using machine learning and  partial least squares structural equation modeling. Informatics in Medicine Unlocked . Vol. 29. 100913
[11]  Henseler, J. R., 2009. The Use of Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing. New Challenges to International Marketing, Advances in International Marketing, Vol. 20, 277-319.
[12]  Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, 2021. Profil Kesehatan Indonesia 2020. Retrieved Oktober 11, 2021, from https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j, https://www.kemkes.go.id/downloads/resources/download/pusdatin/profil-kesehatan- indonesia/Profil-Kesehatan-Indonesia-Tahun  2020.pdf  &ved=2ahUKEwjwvPrapa30AhWyUGwGH S8IDz8QFnoECAMQAQ&sqi=2&usg=AOvVaw2zMy1q.
[13]  Orella, A.R., Martinez, M.C., Grasso, M.S., 2021. Using Higher-Order Constructs to Estimate Health- Disease  Status:  The  Effect  of  Health  System  Performance  and  Sustainability. Mathematics ,  Vol.  9, 1228.
[14]  Tohari,  A.,  2017.  Pemodelan  Derajat  Kesehatan  Menggunakan  Structural  Equation  Modeling  di Kabupaten Kediri. Jurnal Ilmiah dan Aplikasi Statistika, 1-6.