1
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEIKUTSERTAAN IBU DALAM PROGRAM KELUARGA BERENCANA MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK ( Suatu Survey Terhadap Ibu Usia Subur di RW III Kelurahan Bungo Pasang, Kec. Koto Tangah Padang)
TUGAS AKHIR Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Memperoleh Gelar Ahli Madya
MARSALENA EKA PUTRI 00357 / 2008
JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI PADANG 2012
2
i
3
ii
4
iii
5
ABSTRAK Marsalena Eka Putri : Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keikutsertaan Ibu dalam Program Keluarga Berencana Menggunakan Analisis Regresi Logistik. Paradigma baru Program Keluarga Berencana Nasional ditandai dengan perubahan visinya dari mewujudkan Norma Keluarga Kecil Bahagia dan Sejahtera (NKKBS) menjadi visi untuk mewujudkan “Keluarga Berkualitas Tahun 2015”. Program KB ini tidak hanya bertujuan mengurangi laju pertumbuhan penduduk tetapi juga melindungi ibu dan anak dari kehamilan beresiko tinggi. Pada RW III Kelurahan Bungo Pasang 53.78% dari PUS bukan peserta KB. Hal ini menunjukkan bahwa banyak PUS yang tidak berpartisipasi dalam program KB. Berbagai faktor yang menjadi pertimbangan oleh setiap pasangan untuk memutuskan akan mengikuti program KB atau tidak diantaranya faktor usia, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, serta pengetahuan tentang manfaat KB itu sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah faktor umur ibu, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB mempengaruhi keikutsertaan ibu dalam program keluarga berencana. Penelitian ini menggunakan metode survei dengan populasi PUS di RW III Kelurahan Bungo Pasang, dengan sampel peserta KB dan bukan peserta KB denga menggunakan kuesioner. Analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif untuk melihat gambaran umum dari variabel dan analisis regresi logistik untuk menguji ada tidaknya pengaruh umur, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB terhadap keikutsertaan ibu usia subur dalam program KB. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah anak dan dukungan pasangan berpengaruh signifikan terhadap keikutsertaan ibu dalam program KB. Dalam hal jumlah anak, terdapat 62.50% dari responden memiliki anak ≤ 2 dan mengenai dukungan pasangan, sekitar 68.06% responden mendapatkan dukungan yang cukup baik dari pasangannya. Selain itu terdapat 40.28% dari responden pada kelompok usia 30-49 tahun justru bukan peserta KB dan 20.83% dari peserta KB memiliki anak yang lebih dari dua, padahal menurut program KB, jumlah anak ideal adalah 2.
iv
6
KATA PENGANTAR Puji dan syukur peneliti ucapkan kepada Allah SWT atas segala karunia dan limpahan rahmatnya, sehingga peneliti dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keikutsertaan Ibu dalam Program Keluarga Berencana Menggunakan Analisis Regresi Logistik”. Salawat dan salam peneliti sampaikan kepada junjungan Nabi Muhammad SAW yang telah membimbing manusia untuk mencari kebahagiaan baik di dunia maupun di akhirat. Tugas akhir (TA) ini ditulis dalam rangka memenuhi persyaratan memperoleh gelar Ahli Madya pada Program Studi Statistika Jurusan Matematika Universitas Negeri Padang. Dalam menyusun tugas akhir ini penulis mendapat bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak, baik moril maupun materil. Untuk itu pada kesempatan ini peneliti mengucapkan terima kasih yang tulus kepada : 1. Drs. Lutfian Almash, MS., sebagai Penasehat Akademik dan Pembimbing TA yang telah meluangkan waktu dan memberikan bimbingan, saran, serta motivasi kepada peneliti. 2. Drs. Atus Amadi Putra,M.Si dan Dodi Vionanda, M.Si, sebagai Penguji TA 3. Drs. Yosep Hutabare, M.Sos, sebagai kepala BKBPP Kota Padang Penulis menyadari, baik isi maupun penulisan tugas akhir ini masih jauh dari kesempurnaan. Untuk itu kepada pembaca, penulis mengharapkan saran dan kritikan yang bersifat membangun demi perbaikan di masa yang akan datang. Padang, Agustus 2012 Penulis
v
7
DAFTAR ISI
Halaman PERSETUJUAN TUGAS AKHIR ..............................................................
i
PENGESAHAN LULUS UJIAN TUGAS AKHIR .....................................
ii
SURAT PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT .............................................
iii
ABSTRAK ....................................................................................................
iv
KATA PENGANTAR .................................................................................
v
DAFTAR ISI ..............................................................................................
vi
DAFTAR TABEL ....................................................................................... viii DAFTAR LAMPIRAN ...............................................................................
ix
BAB I
PENDAHULUAN...........................................................................
1
A. Latar Belakang Masalah .........................................................
1
B. Rumusan Masalah ..................................................................
4
C. Hipotesis .................................................................................
4
D. Tujuan Penelitian ...................................................................
5
E. Manfaat Penelitian ...................................................................
5
KAJIAN TEORI…………………………………………………..
6
A. Keluarga Berencana ...............................................................
6
1. Pengertian Keluarga Berencana ...........................................
6
2. Tujuan Keluarga Berencana.................................................
7
BAB II
vi
8
3. Sasaran Program KB ...........................................................
8
B. Akseptor Keluarga Berencana dan Pasangan Usia Subur..........
9
C. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keputusan Mengikuti
BAB III
BAB IV
BAB V
Program KB ............................................................................
10
D. Regresi Logistik ......................................................................
17
METODOLOGI PENELITIAN .................................................
21
A. Jenis Penelitian ........................................................................
21
B. Populasi dan Sampel ................................................................
21
C. Jenis dan Sumber Data.............................................................
23
D. Variabel Penelitian .................................................................
23
E. Teknik Pengumpulan Data ......................................................
24
F. Teknik Analisis Data ..............................................................
28
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ……………….. 32 A. Deskripsi Data .........................................................................
32
B. Analisis Data ...........................................................................
38
C. Pembahasan ...........................................................................
40
PENUTUP………………………………………………………...
42
A. Kesimpulan .............................................................................
42
B. Saran .......................................................................................
42
DAFTAR PUSTAKA
................................................................................
44
LAMPIRAN .....................................................................................................
45
vii
9
DAFTAR TABEL
Tabel 1.
Halaman Jumlah Pasangan Usia Subur Pada RW III Kelurahan Bungo Pasang Kec. Koto Tangah Padang ..................................................................
22
2.
Kaitan Variabel, Indikator, dan Pertanyaan .........................................
26
3.
Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Pengelompokan Umur dan Keikutsertaan dalam Program KB ................................................
32
Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Jumlah Anak dan Keikutsertaan dalam Program KB..............................................................................
33
Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Tingkat Pendidikan dan Keikutsertaan dalam Program KB ......................................................
34
Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Penghasilan dan Keikutsertaan dalam Program KB .............................................................................
34
Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Tingkat Pengetahuan dan Keikutsertaan dalam Program KB ................................................
35
Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Dukungan Pasangan dan Keikutsertaan dalam Program KB ................................................
36
Jumlah dan Persentase Ibu Menurut ketersediaan tempat pelayanan KB dan Keikutsertaan dalam Program KB .........................................
37
Ringkasan Pengujian Hipotesis ...........................................................
39
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
viii
10
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran
Halaman
1. Kuesioner Penelitian ................................................................................. 46 2. Proses Penghitungan Penentuan Ukuran Sampel Penelitian ...................... 48 3. Uji Reliabilitas .......................................................................................... 50 4. Hasil Kuesioner ...................................................................................... 53 5. Proses Perhitungan Menentukan Kategori Skor Variabel ........................ 56 6. Data Penelitian ........................................................................................ 58 7. Hasil Olahan Program R ........................................................................... 60 8. Nilai Estimasi p Berdasarkan Nilai X2 dan X6 .......................................... 65
ix
11
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah Paradigma baru Program Keluarga Berencana Nasional ditandai dengan perubahan visinya dari mewujudkan Norma Keluarga Kecil Bahagia dan Sejahtera (NKKBS) menjadi visi untuk mewujudkan “Keluarga Berkualitas Tahun 2015”. Keluarga yang berkualitas adalah keluarga yang sejahtera, sehat, maju, mandiri, memiliki jumlah anak yang ideal, berwawasan ke depan, bertanggung jawab, harmonis dan bertaqwa kepada Tuhan Yang Maha Esa. Dalam paradigma baru Program Keluarga Berencana Nasional ini, misinya sangat menekankan pentingnya upaya menghormati hak-hak reproduksi, sebagai upaya integral dalam meningkatkan kualitas keluarga. Berdasarkan visi dan misi tersebut, program Keluarga Berencana Nasional mempunyai kontribusi penting dalam upaya meningkatkan kualitas penduduk. Kontribusi Program Keluarga Berencana Nasional tersebut dapat dilihat pada pelaksanaan program Making Pregnancy Saver. Salah satu pesan kunci dalam rencana strategi program Making Pregnancy Saver (MPS) di Indonesia 2001-2010 adalah bahwa setiap kehamilan merupakan kehamilan yang diinginkan (Saifuddin,2006). Indonesia menghadapi masalah dengan jumlah dan kualitas sumber daya manusia dengan kelahiran 5.000.000 per tahun. Untuk dapat mengangkat kehidupan bangsa telah dilaksanakan bersamaan pembangunan ekonomi dan keluarga berencana yang merupakan sisi masing-masing mata uang. Bila gerakan 1
122
KB (Keluarga Berencana) tidak dilakukan bersamaan dengan pembangunan ekonomi, dikhawatirkan hasil pembangunan tidak akan berarti. Pencegahan kehamilan dan kesakitan ibu merupakan alasan utama diberlakukannya KB. Masih banyak alasan lain, misalnya membebaskan wanita dari rasa khawatir terhadap terjadinya kehamilan yang tidak diinginkan, terjadinya gangguan fisik atau psikologik akibat abortus yang tidak aman, serta tuntunan perkembangan sosial terhadap peningkatan status perempuan di masyarakat. Program KB ini tidak hanya bertujuan mengurangi laju pertumbuhan penduduk tetapi juga melindungi ibu dan anak dari kehamilan beresiko tinggi. Program KB ini juga bertujuan melindungi ibu. Usia melahirkan yang terlalu muda atau terlalu tua serta jarak kelahiran yang terlalu dekat dan jumlah anak yang terlalu banyak juga akan mempengaruhi kesehatan ibu. Kepesertaan KB ( Current User ) di Kota Padang sebanyak 91.686 (72,93%) akseptor sedangkan proyeksi PUS (Pasangan Usia Subur) sebanyak 125.709 (Profil Kesehatan Kota Padang, 2009). Di kelurahan Bunga Pasang sendiri pasangan usia subur sebanyak 1.569 orang. Peserta KB berjumlah 1.078 orang (68,71%), dengan demikian pasangan usia subur yang tidak menjadi peserta KB sekitar 491 orang (31,29%). ( PPLKB Kec. Koto Tangah ). Dari data di atas terlihat bahwa lebih dari setengah PUS sudah menjadi peserta KB, namun masih terdapat 491 PUS yang masih belum mengikuti program KB ini. Berbagai faktor-faktor yang harus dipertimbangkan oleh setiap pasangan untuk memutuskan akan mengikuti program KB atau tidak diantaranya faktor usia, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, serta pengetahuan tentang
13 3
manfaat KB itu sendiri. Selama ini banyak sekali masyarakat yang menganggap KB hanya urusan wanita saja, namun belakangan ini pemerintah semakin gencar mengkampanyekan program KB ini dimana KB juga urusan pria. Disinilah dukungan pasangan diperlukan. Seorang wanita tentunya harus meminta persetujuan pasangannya untuk memutuskan hal ini tidak hanya akan berpengaruh untuk dirinya saja, tetapi juga untuk pasangan serta keluarganya. Ketersedian tempat pelayanan KB di suatu daerah juga
akan
mempengaruhi keputusan PUS untuk mengikuti program KB atau tidak. Adanya tempat pelayanan ini tentunya akan dapat menjadi tempat konsultasi serta sumber informasi seseorang tentang program KB itu sendiri. Saifuddin (2006), mengemukakan bahwa : Semua konseling merupakan bagian integral yang sangat penting dalam pelayanan Keluarga Berencana. Tidak ada satupun metode kontrasepsi yang aman dan efektif bagi semua akseptor, karena masing-masing mempunyai kesesuaian dan kecocokan individual bagi setiap akseptor. Partisipasi atau keikutsertaan ibu merupakan peubah respon yang bersifat kategorik yang terdiri dari dua kategorik atau biner, maka analisis yang digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Regresi logistik adalah prosedur pemodelan yang diterapkan untuk memodelkan peubah respon Y yang bersifat kategorik misalnya sehat atau sakit, sukses atau gagal, dan lain-lain yang dilambangkan dengan 0 atau 1, dengan satu atau lebih peubah prediktor X baik yang bersifat kategorik maupun kontinu. Regresi logistik bertujuan untuk menentukan faktorfaktor yang berpengaruh terhadap peubah respon Y dan untuk mengetahui peluang kejadian pada peubah respon Y.
14 4
Berdasarkan uraian di atas penulis tertarik untuk melakukan penelitian tentang “ Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keikutsertaan Ibu dalam Program Keluarga Berencana Menggunakan Analisis Regresi Logistik”. B. Rumusan Masalah Berdasarkan uraian di atas maka masalah yang diangkatkan pada penelitian ini adalah apakah faktor umur ibu, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB mempengaruhi keikutsertaan ibu dalam program keluarga berencana di RW III Kelurahan Bungo Pasang, Kecamatan Koto Tangah, Kota Padang?
C. Hipotesis Ho : β1 = β2 =….= β7 = 0 pendidikan,
penghasilan,
(tidak ada pengaruh umur, jumlah anak, pengetahuan,
dukungan
pasangan,
dan
ketersediaan tempat pelayanan KB terhadap keikutsertaan ibu dalam program KB). H1 : sekurang-kurangnya ada satu
≠ 0 (sekurangnya salah satu dari
umur, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB terhadap keikutsertaan ibu dalam program KB)
15 5
D. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah faktor umur ibu, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB mempengaruhi keikutsertaan ibu dalam program keluarga berencana di RW III Kelurahan Bungo Pasang, Kecamatan Koto Tangah, Kota Padang.
E. Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini adalah : 1. Bagi pengelola program KB dapat mengetahui apakah program KB telah tepat sasaran dan berjalan dengan sebaiknya 2. Bagi pasangan usia subur dapat lebih menanbah pemahaman dan pengetahuannya tentang program KB. 3. Bagi peneliti sendiri dapat menambah kompetensi peneliti mulai dari merencanakan, melaksanakan, menganalisis hasil, serta menyajikan hasil penelitian.
16
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Keluarga Berencana 1. Pengertian Keluarga Berencana Menurut World Health Organisation (WHO) expert committee 1997: keluarga berencana adalah tindakan yang membantu pasangan suami istri untuk menghindari kehamilan yang tidak diinginkan, mendapatkan kelahiran yang memang sangat diinginkan, mengatur interval di antara kehamilan, mengontrol waktu saat kelahiran dalam hubungan dengan umur suami istri serta menentukan jumlah anak dalam keluarga (Suratun, 2008). Keluarga berencana menurut Undang-Undang no 10 tahun 1992 (tentang perkembangan kependudukan dan pembangunan keluarga sejahtera) adalah upaya peningkatan kepedulian dan peran serta masyarakat melalui pendewasaan usia perkawinan (PUP), pengaturan kelahiran, pembinaan ketahanan keluarga, peningkatan kesejahteraan keluarga kecil, bahagia dan sejahtera. Secara umum keluarga berencana dapat diartikan sebagai suatu usaha yang mengatur banyaknya kehamilan sedemikian rupa sehingga berdampak positif bagi ibu, bayi, ayah serta keluarganya yang bersangkutan tidak akan menimbulkan kerugian sebagai akibat langsung dari kehamilan tersebut. 6
17 7
Diharapkan dengan adanya perencanaan keluarga yang matang kehamilan merupakan suatu hal yang memang sangat diharapkan sehingga akan terhindar dari perbuatan untuk mengakhiri kehamilan dengan aborsi. 2. Tujuan Keluarga Berencana Peningkatan dan perluasan pelayanan keluarga berencana merupakan salah satu usaha untuk menurunkan angka kesakitan dan kematian ibu yang semakin tinggi akibat kehamilan yang dialami wanita (Suratun, 2008). Gerakan KB dan pelayanan kontrasepsi memiliki tujuan: a. Tujuan demografi yaitu mencegah terjadinya ledakan penduduk dengan menekan laju pertumbuhan penduduk (LLP) dan hal ini tentunya akan diikuti dengan menurunnya angka kelahiran atau TFR (Total Fertility Rate) dari 2,87 menjadi 2,69 per wanita (Hanafi,
2002).
terkendalikan
Pertambahan
akan
penduduk
mengakibatkan
yang
kesengsaraan
tidak dan
menurunkan sumber daya alam serta banyaknya kerusakan yang ditimbulkan dan kesenjangan penyediaan bahan pangan dibandingkan jumlah penduduk. Hal ini diperkuat dengan teori Malthus (1766-1834) yang menyatakan bahwa pertumbuhan manusia
cenderung
mengikuti
deret
ukur,
pertumbuhan bahan pangan mengikuti deret hitung.
sedangkan
8 18
b. Mengatur kehamilan dengan menunda perkawinan, menunda kehamilan anak pertama dan menjarangkan kehamilan setelah kelahiran anak pertama serta menghentikan kehamilan bila dirasakan anak telah cukup. c. Mengobati kemandulan atau infertilitas bagi pasangan yang telah menikah lebih dari satu tahun tetapi belum juga mempunyai keturunan, hal ini memungkinkan untuk tercapainya keluarga bahagia. d. Married Conseling atau nasehat perkawinan bagi remaja atau pasangan yang akan menikah dengan harapan bahwa pasangan akan mempunyai pengetahuan dan pemahaman yang cukup tinggi dalam membentuk keluarga yang bahagia dan berkualitas. e. Tujuan akhir KB adalah tercapainya NKKBS (Norma Keluarga Kecil Bahagia dan Sejahtera) dan membentuk keluarga berkualitas, keluarga berkualitas artinya suatu keluarga yang harmonis, sehat, tercukupi sandang, pangan, papan, pendidikan dan produktif dari segi ekonomi (Suratun, 2008). 3. Sasaran Program KB a. Sasaran langsung Pasangan usia subur yaitu pasangan yang wanitanya berusia antara 15 - 49 tahun, Karena kelompok ini merupakan pasangan yang aktif melakukan hubungan seksual dan setiap kegiatan seksual dapat mengakibatkan kehamilan.
919 9
PUS diharapkan secara bertahap menjadi peserta KB yang aktif lestari sehingga memberi efek langsung penurunan fertilisasi (Suratun, 2008). b. Sasaran Tidak Langsung 1) Kelompok remaja usia 15 - 19 tahun. Remaja ini memang bukan merupakan target untuk menggunakan alat kontrasepsi secara langsung tetapi merupakan kelompok yang beresiko untuk melakukan hubungan seksual akibat telah berfungsinya alat-alat reproduksinya. Sehingga program KB disini lebih berupaya promotif dan preventif untuk mencegah terjadinya kehamilan yang tidak diinginkan serta kejadian aborsi. 2) Organisasi-organisasi, lembaga-lembaga kemasyarakatan, instansiinstansi pemerintah maupun swasta, tokoh-tokoh masyarakat (alim ulama, wanita, dan pemuda), yang diharapkan dapat memberikan dukungannya dalam pelembagaan NKKBS (Hartanto, 2004). 3) Sasaran wilayah dengan laju pertumbuhan penduduk yang tinggi (Prawirohardjo, 2005). B. Akseptor Keluarga Berencana dan Pasangan Usia Subur Akseptor Keluarga Barencana (KB) adalah Pasangan Usia Subur (PUS) yang menggunakan salah satu alat/obat kontrasepsi (BKKBN, 2007). Sedangkan pasangan usia subur yaitu pasangan yang wanitanya berusia antara 15-49 tahun, Karena kelompok ini merupakan pasangan yang aktif melakukan hubungan seksual dan setiap kegiatan seksual dapat mengakibatkan kehamilan.
20 10
PUS diharapkan secara bertahap menjadi peserta KB yang aktif lestari sehingga memberi efek langsung penurunan fertilisasi (Suratun, 2008). Menurut BKKBN (2009) pasangan usia subur yaitu pasangan yang istrinya berumur 15-49 tahun atau pasangan suami-istri berumur kurang dari 15 tahun dan sudah haid atau istri berumur lebih dari 50 tahun tetapi masih haid (datang bulan). C. Faktor-faktor
yang
Mempengaruhi
Keputusan
Mengikuti
Program KB Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi keputusan akseptor dalam mengikuti program KB diantaranya umur, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB. 1. Umur Umur dalam hubungannya dengan pemakaian KB berperan sebagai faktor intrinsik. Umur berhubungan dengan struktur organ, fungsi faaliah, komposisi biokimiawi termasuk sistem hormonal seorang wanita. Perbedaan fungsi faaliah, komposisi biokimiawi, dan sistem hormonal pada suatu periode umur menyebabkan perbedaan pada kontrasepsi yang dibutuhkan. Masa reproduksi (kesuburan) seorang wanita dibagi menjadi 3, yaitu: a. Masa menunda kehamilan yaitu sebaiknya istri menunda kehamilan pertama sampai umur 20 tahun. b. Masa mengatur kesuburan umur melahirkan terbaik bagi istri adalah umur 20 - 30 tahun
11 21
c. Masa mengakhiri kesuburan pada umumnya setelah keluarga mempunyai 2 anak dan umur istri telah melebihi 30 tahun, sebaiknya tidak hamil lagi. (Suratun.dkk,2008) Umur ibu saat kehamilan yang terlalu muda atau terlalu tua akan menyebabkan kehamilan berisiko tinggi. Misalnya untuk wanita yang masih muda atau usia dibawah 20 tahun masih berada dalam masa pertumbuhan sehingga panggulnya relatif masih kecil, psikologis terkadang belum matang, dan meningkatnya kematian bayi. Sedangkan untuk wanita berusia diatas 35 tahun seringnya terjadi masalah kesehatan sehingga dapat menyebabkan kelainan genetic pada anak. 2. Jumlah Anak Jumlah anak yang dimaksud disini adalah jumlah anak yang masih hidup yang dimiliki seorang wanita sampai saat penelitian dilakukan. Setiap anak memiliki nilai, maksudnya setiap anak merupakan cerminan harapan serta keinginan orang tua yang menjadi pedoman dari pola pikir, sikap maupun perilaku dari orang tua tersebut. Dengan demikian, setiap anak yang dimiliki oeh pasangan suami istri akan memberi pertimbangan tentang apakah mereka ingin memiliki anak dan jika ingin, berapa jumlah yang diinginkan. Jumlah anak berkaitan erat dengan tingkat kesejahteraan keluarga. Pada keluarga dengan tingkat kesejahteraan tinggi umumnya lebih mementingkan kualitas anak daripada kuantitas anak. Sementara itu pada keluarga miskin, anak dianggap memiliki nilai ekonomi.
22 12
Umumnya keluarga miskin memiliki banyak anak dengan harapan anak-anak tersebut dapat membantu orang tuanya bekerja. Jumlah anak juga dapat dipengaruhi oleh faktor kebudayaan setempat yang menganggap anak laki-laki lebih bernilai dari anak perempuan. Hal ini mengkibatkan pasangan suami istri berusaha untuk menambah jumlah anak mereka jika belum mendapatkan anak lakilaki. Jumlah anak berkaitan erat dengan program KB karena salah satu misi dari program KB adalah terciptanya keluarga dengan jumlah anak yang ideal yakni dua anak dalam satu keluarga, laki-laki maupun perempuan sama saja. Para wanita umumnya lebih menyadari bahwa jenis kelamin anak tidak penting sehingga bila jumlah anak sudah dianggap ideal maka para wanita cenderung untuk mengikuti program KB. 3. Pendidikan Terdapat berbagai pendapat yang muncul tentang tingkat pendidikan seseorang. Terkadang tingkat pendidikan seseorang menentukan cara bergaul dan bersosialisasi di dalam lingkungan. Selain itu pendidikan seseorang pun berpengaruh terhadap keputusannya dalam menggunakan sesuatu. Biasanya sebagai seseorang yang memiliki pendidikan yang baik orang itu akan memiliki perencanaan hidup yang matang termasuk dalam kehidupan berkeluarga. Faktor pendidikan seseorang sangat
menentukan dalam
pola
pengambilan keputusan dan penerimaan informasi dari pada seseorang yang berpendidikan rendah (Broewer, 1993).
13 23
Pendidikan juga akan mempengaruhi pengetahuan dan persepsi seseorang tentang pentingnya suatu hal, termasuk dalam perannya dalam program KB. Pada akseptor KB dengan tingkat pendidikan rendah, keikutsetaannya dalam program KB hanya ditujuakan untuk mengatur kelahiran. Sementara itu pada akseptor KB dengan tingkat pendidikan tinggi, Keikutsertaannya dalam program KB selain untuk mengatur kelahiran juga untuk meningkatkan kesejahteraan keluarga karena dengan cukup dua anak dalam satu keluarga dan laki-laki atau perempuan sama saja maka keluarga kecil bahagia dan sejahtera dapat tercapai dengan mudah. Hal ini dikarenakan seseorang dengan tingkat pendidikan lebih tinggi memiliki pandangan yang lebih luas tentang suatu hal dan lebih mudah untuk menerima ide atau cara kehidupan baru. Dengan demikian, tingkat pendidikan juga memiliki hubungan dengan pemilihan jenis kontrasepsi yang akan digunakan. 4. Penghasilan Dengan beragamnya penghasilan yang dimiliki oleh PUS, tentunya akan mempengaruhi apa yang akan digunakannya termasuk dalam memilih alat kontrasepsi. Orang dengan penghasilan yang baik tentu tidak akan berpikir panjang apabila alat kontrasepsi yang akan digunakan sedikit mahal namun memiliki manfaat yang besar. Namun hal demikian belum tentu terjadi pada PUS dengan penghasilan yang minim. Mereka akan lebih teliti dan mengusahan mengeluarkan biaya serendah mungkin. Setiap rumah tangga tentunya memiliki pendapatan tersendiri baik itu dari suami, istri, maupun keduanya.
14 24
Tingkat pendapatan suatu keluarga sangat berpengaruh terhadap kesertaan suami dalam berKB. Ada beberapa definisi pendapatan dari para ahli antara lain Mulyanto Sumardi dan Hans Dieter Evers (1982), pendapatan adalah seluruh penerimaan baik berupa uang maupun barang baik dari pihak lain maupun dari penghasilan sendiri dinilai dengan sejumlah uang atas harga yang berlaku saat itu. Sedangkan menurut Bayu Wijayanto (1999), pendapatan rumah tangga adalah pendapatan yang diperoleh oleh seluruh anggota keluarga yang bekerja. Dari definisi diatas dapat disimpulkan bahwa pendapatan adalah uang atau barang yang diterima subjek ekonomi sebagai balas jasa dari pemberian faktor-faktor produksi yang diterima oleh seseorang atau rumah tangga selama jangka waktu tertentu. ( http://www.scribd.com/doc ) 5. Pengetahuan Proses pengambilan keputusan untuk menerima suatu inovasi meliputi empat
tahap
yaitu
tahap
pengetahuan (knowledge),
tahap
persuasi
(persuasion), tahap pengambilan keputusan (decision), dan tahap konfirmasi (confirmation). Suatu inovasi dapat diterima maupun ditolak setelah melalui tahap-tahap tersebut. Inovasi ditolak bila inovasi tersebut dipaksakan oleh pihak lain, inovasi tersebut tidak dipahami, inovasi tersebut dinilai sebagai ancaman terhadap nilai-nilai penduduk (Spicer, 1952, hal 18 dalam Horton & Hunt, 1990, 224). Sementara itu, inovasi yang diterima tidak akan diterima secara menyeluruh tetapi bersifat selektif dengan berbagai macam pertimbangan (Horton & Hunt, 1990, 224).
15 25
Tingkat pengetahuan masyarakat akan mempengaruhi penerimaan program KB di masyarakat. Studi yang dilakukan oleh Anne R Pebley dan James W Breckett (1982) menemukan bahwa ”Sekali wanita mengetahui tempat pelayanan kontrasepsi, perbedaan jarak dan waktu bukanlah hal yang penting dalam menggunakan kontraseps, dan mempunyai hubungan yang signifikan anatara pengetahuan tentang tempat pelayanan dan metode kontrasepsi yang digunakan. Wanita yang mengetahui tempat pelayanan kontrasepsi lebih sedikit menggunakan metode kontrasepsi tradisional.” Pengetahuan yang benar tentang program KB termasuk tentang berbagai jenis kontrasepsi akan mempertinggi keikutsertaan masyarakat dalam program KB. Pengetahuan tentang manfaat yang dapat diperoleh apabila mengikuti program KB akan sangat menentukan wanita itu mau atau tidak mengikuti program KB. Apabila dengan mengikuti program KB seorang wanita itu mendaparkan manfaat lebih banyak daripada tidak mengikuti program KB tentunya dia akanberpikir untuk ikut. 6. Dukungan Pasangan Pelaksanaan program KB di Indonesia harus memperhatikan hak-hak reproduksi, pemberdayaan perempuan dan kesetaraan gender sesuai dengan kesepakatan yang dibuat pada Konferensi Kependudukan dan Pembangunan di Kairo tahun 1994. Sosialisasi mengenai hak-hak reproduksi dan kesetaraan gender menjadi kegiatan yang selalu menjadi perhatian dalam pelaksanaan program, demikian pula halnya dalam pelayanan keluarga berencana dan kesehatan reproduksi.
26 16
Isu gender adalah suatu kondisi yang menunjukkan kesenjangan wanita dan pria dalam berbagai bidang kehidupan. Pada umumnya kesenjangan ini dapat dilihat dari faktor akses, partisipasi, manfaat dan pengambilan keputusan (kontrol). Kesenjangan gender merupakan suatu kondisi ketidakseimbangan hubungan antara pria dan wanita dalam pelaksanaan pelayanan KB dan kesehatan reproduksi, sehingga salah satu pihak merasa dirugikan karena tidak dapat berpartisipasi dan memperoleh menfaat dari pelayanan tersebut. Ada tidaknya kesenjangan dalam KB dan kesehatan reproduksi dapat dilakukan melalui proses analisis gender, antara lain dapat dilihat dari faktor akses (jangkauan), manfaat, partisipasi (keikutsertaan) serta pengambilan keputusan (kontrol). 7. Ketersediaan Tempat Pelayanan KB Keberadaan tempat pelayanan kesehatan di suatu daerah saat ini menjadi suatu kebutuhan. Ketersediaan tempat pelayanan kesehatan di suatu daerah memungkinkan baiknya tingkat kesehatan di daerah tersebut. Adanya tempat pelayana KB dapat meningkatkan peningkatan jumlah akseptor KB di daerah tersebut. Menurut BKKBN (2005), keterjangkauan ini dimaksudkan agar pria dapat memperoleh informasi yang memadai dan pelayanan KB yang memuaskan. Keberadaan tempat pelayanan KB dilingkungan masyarakat dengan tingkat pendidikan dan pengetahuan yang masih rendah akan sangat diperlukan karena dengan adanya tempat tersebut masyarakat dapat
17 27
memperoleh informasi yang lebih jelas tentang KB itu sendiri, tujuan mengikuti KB serta manfaat yang akan diperoleh apabila mengikuti program KB. Suatu tempat pelayanan KB biasanya akan memberikan pelayanan kontrasepsi, pemeriksaan, penyuluhan serta konseling atau bimbingan bagaimana memilih alat kontrasepsi yang baik. D. Regresi Logistik 1. Model regresi logistik Regresi logistik merupakan pengembangan lebih lanjut sebagai multivariat chi square, yaitu dependennya dalam skala data nominal (dikotomis). Regresi logistik disebut juga sebagai pemodelan logit, karena regresi termasuk dalam pemodelan. Regresi logistik termasuk dalam rumpun dari regresi, sehingga kedudukannya sama dengan regresi linier, sebagai uji prediksi dan estimasi, namun secara sederhana perbedaan antara regresi biasa dengan pemodelan logit ialah hanya pada variabel dependennya berupa kategorik, baik Biner (seperti Ya atau Tidak) yang sering disebut dikotomus, atau bisa juga Polycotomus (seperti sangat setuju, setuju, biasa, tidak setuju, dan sangat tidak setuju), namun sering digunakan adalah untuk variabel dependen dikotomus. Dengan menggunakan fungsi logistik, diperoleh linier logistik regression atau linier logit model, dengan rumus sebagai berikut : =(
+
+
+ ⋯+
)=
1 1+
(
⋯
)
18 28
Maka dengan rumus regresi logistik adalah : p = E(Y = 1|x ) =
(
⋯
)
…………………………….
(1) dimana : xi
: variabel independen ke i,
Y
: variabel dependen, : penduga ,
k
,…,
: penduga
,
,…,
: banyaknya variabel independen (Handoko Riwidikdo, 2010)
2. Pendugaan Parameter Regresi Logistik Penduga kemungkinan maksimum merupakan metode penduga bagi parameter regresi logistik, sehingga perlu diketahui secara mendasar tentang metode kemungkinan maksimum (Maksimum Likelihood Estimator). Definisi 1 : Bila diketahui pengamatan bebas X1, X2, ..., Xn dan fungsi masa peluang (fmp) atau fungsi padat peluang (fpp) f(X, ) maka penduga kemungkinan maksimum , adalah yang memaksimumkan fungsi kemungkinan ( , , … , , ) = (( | ) ( | ) … ( | ) ( | ) ; untuk i = 1, 2, ..., n =∏ (Walpole, 1999) Sesuai dengan definisi 1, fungsi likelihood untuk (xi,yi) dinyatakan sebagai ( ) = ( ) (1 − ( )) Karena pengamatan diasumsikan bebas, maka fungsi likelihood dapat ditulis ( )=
( )
2919
Fungsi kemungkinan sebagai fungsi log disebut log likelihood, dan dapat ditulis sebagai berikut ( )=
[ ( )] = ∑
( ) + (1 −
)ln (1 − (
)
................. (2)
selanjutnya dengan mendiferensialkan fungsi log likelihood terhadap ,
,
, …,
dan menyamakannya dengan nol, sehingga diperoleh
penduga parameter logistik ( )
=∑
[
− ( )] = 0 .................................................................. (3)
dan ( )
=∑
[
− ( )] = 0; j = 1, 2 ..., k ....................................... (4) (Hosmer, 1989)
Hasil turunan di atas akan menghasilkan
+ 1 persamaan non linier.
Persamaan ini tidak dapat diselesaikan secara langsung dan hanya dapat diselesaikan secara numerik. 3. Pengujian Signifikansi Model Regresi Logistik Pengujian signifikansi model dilakukan untuk memeriksa apakah peubah penjelas memiliki pengaruh yang nyata di dalam model. Uji signifikansi model yang digunakan dalam model regresi logistik adalah Uji-G. Uji-G merupakan uji rasio kemungkinan (likelihood ratio test) yang bertujuan untuk menguji peranan peubah penjelas pada model secara bersama-sama. Hipotesis pada pengujian ini adalah ∶ ∶ ada
=
=⋯=
=0
≠ 0 ; j = 1, 2, ..., k
30 20
dengan statistik uji = −2 ln
= −2 ln
........................................... (5)
∏
(1 −
)
atau [
=2
+ (1 −
−[
(
)
(1 −
)+
(
)]
)−
( )] (Hosmer, 1989 )
Statistik uji-G mengikuti sebaran
dengan derajat bebas k. Jika nilai
signifikansi lebih kecil dari taraf nyata yang digunakan maka tolak >
,
maka tolak
, atau G
yang berarti pada model regresi terdapat sekurang-
kurangnya satu parameter yang tidak sama dengan nol. 4. Pengujian Signifikansi Parameter Uji signifikansi parameter yang digunakan dalam model regresi logistik adalah Uji Wald.Uji Wald merupakan nilai perbandingan nilai penduga maksimum likelihood terhadap nilai
yang digunakan untuk menguji
pengaruh parameter pada model secara terpisah. Rumus umum pada uji Wald berdasarkan hipotesis ∶ ∶ ada
=0 ≠ 0 ; j = 1, 2, ..., k
21 31
adalah =
(
)
; j = 1, 2, ...,k ..................................................... (6) (Hosmer, 1989)
Statistik ini berdistribusi
dengan derajat bebas 1.Jika
nilai signifikansi < taraf nyata yang digunakan, maka
>
,
atau jika
ditolak pada taraf
nyata , artinya parameter regresi tersebut signifikan secara statistik pada taraf nyata . 5. Pemilihan model terbaik Ada 2 metode pemilihan model terbaik yang digunakan untuk pembentukan model regresi logistik, yaitu a. Simultaneous Estimation Pada metode ini, semua peubah bebas dilibatkan dalam pembentukan model peluang logit tanpa memperhatikan konstribusi peubah tersebut dalam menerangkan perbedaan antar kelompok. b. Stepwise Estimation Metode ini terbagi menjadi dua, yaitu 1) Metode Langkah Mundur (Backward Method) Prosedur
pemilihan
model
regresi
logistik
terbaik
menggunakan metode ini diawali dengan membentuk model dengan memasukkan semua peubah bebas. Pada metode ini peubah bebas dikeluarkan satu per satu dari model. Peubah bebas yang dikeluarkan adalah peubah bebas yang memiliki
32 22
nilai signifikan yang besar.Jika signifikannya lebih kecil dari peluang untuk setiap peubah yang keluar dari model, maka perbaharui model dengan mengeluarkan peubah dengan nilai signifikan yang besar.Prosedur dihentikan jika tidak ada lagi peubah yang signifikan secara statistik. 2) Metode Langkah Maju (Forward Method) Prosedur
pemilihan
model
regresi
logistik
terbaik
menggunakan metode ini di awali dengan membentuk model tanpa peubah bebas.Pada metode ini peubah bebas dimasukkan satu per satu ke dalam model dan dihitung nilai signifikannya berdasarkan statistik Wald. Pilih peubah dengan tingkat signifikannya lebih kecil dari peluang untuk setiap peubah yang masuk ke dalam model, maka perbaharui model dengan memasukkan peubah yang baru yang memiliki nilai signifikan yang kecil. Prosedur dihentikan jika tidak ada lagi peubah yag signifikan secara statistik. (Makridarkis, 1999 : 305) Untuk pemilihan model terbaik, dalam penelitian ini digunakan metode langkah mundur (backward method).
33
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis Penelitian Penelitian ini dilakukan untuk mengungkapkan apakah faktor umur ibu, jumlah anak, pendidikan, penghasilan, pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB mempengaruhi keikutsertaan ibu dalam program keluarga berencana. Jenis penelitian adalah penelitian korelasional yaitu untuk mendeteksi sejauh mana variasi-variasi pada suatu faktor berkaitan dengan variasi-variasi pada satu atau lebih faktor lain berdasarkan pada koefisien korelasi (Sumadi Suryabrata, 2006). B. Populasi dan Sampel Populasi penelitian ini adalah PUS pada RW III Kelurahan Bungo Pasang, Kecamatan Koto Tangah, Kota Padang. dimana pada RW ini terdapat 262 pasangan. Pada RT 1 terdapat 102 pasangan, RT 2 terdapat 103 pasangan, dan pada RT 3 terdapat 58 pasangan. Dari total populasi tersebut diambil sampel dengan mengunakan rumus Slovin (Ridwan, 2009:18), yaitu : =
…………………………………………….(7)
dimana: = jumlah sampel = jumlah populasi = galat (ditetapkan 10% atau tingkat kepercayaan 90%)
23
34 24
Kemudian pengambilan sampel tersebut diambil secara sampling petala, yaitu pengambilan ditentukan berdasarkan karakteristik tertentu sedemikian sehingga petala menjadi homogen. Dari setiap petala diambil secara acak anggotaanggota yang diperlukan atau dikatakan secara lain, dilakukan pengacakan di dalam setiap petala (Sudjana, 2000). Sehingga memberi peluang yang sama bagi setiap anggota populasi yang dipilih menjadi sampel. Berdasarkan data yang telah diperoleh dari kantor kecamatan Koto Tangah yang mana populasi adalah semua PUS pada RW I yaitu sebanyak 262 pasangan. Dengan menggunakan rumus (7) diperoleh sampel sebanyak 72 pasangan. Lalu masing-masing RT diambil sampelnya dengan cara jumlah populasi di RT dibagi dengan populasi seluruhnya, lalu dikali jumlah sempel. Maka didapatlah sampelnya sebagai berikut : 28 pasangan dari RT 1, 28 pasangan dari RT 2, dan 16 pasangan dari RT 3. Untuk cara menentukan rumah tangga mana yang akan disampel digunakan sampling random, dimana masing-masing rumah tangga pada satu RT diurutkan nama-namanya lalu dilakukan pengambilan sampel. Tabel 1 Jumlah Pasangan Usia SuburPada RW III Kelurahan Bungo Pasang Kec. Koto Tangah Padang RT
1 2 3 Jumlah Jumlah
Populasi Peserta Bukan KB Peserta KB 55 48 41 62 26 32 122 142 264
Sampel Peserta KB Bukan Peserta KB 15 13 11 17 7 9 33 39 72
Jumlah sampel
28 28 16 72
25 35
C. Jenis dan Sumber Data Data primer yaitu data yang dikumpulkan berdasarkan jawaban responden yang akan dilakukan pengolahan lebih lanjut. Dalam penelitian ini data diperoleh dengan menyebarkan kuesioner kepada para ibu rumah tangga yang telah dipilih sebagai sampel. D. Variabel Penelitian Variabel diklasifikasikan menjadi variabel dependen (variabel terikat) dan variable independen (variabel bebas). Variabel dependen (Y) adalah keikutsertaan ibu dalam program KB (mengikuti atau tidak mengikuti). Variabel independen adalah: Umur (X1), Jumlah Anak (X2),
Pendidikan (X3), Penghasilan (X4)
Pengetahuan (X5), Dukungan Pasangan (X6) dan Ketersediaan Tempat Pelayanan KB (X7). Beberapa konsep dalam penelitian ini perlu didefinisikan secara operasional, yaitu seperti uraian berikut: 1. Umur Umur merupakan lama waktu hidup sejak dilahirkan sampai saat penelitian dilakukan. 2. Jumlah anak Jumlah anak yaitu total anak yang masih hidup sampai saat penelitian dilakukan. 3. Pendidikan Pendidikan adalah tingkat pendidikan yang telah ditempuh yang ditandai dengan adanya ijazah.
26 36
4. Penghasilan Penghasilan adalah rata-rata penghasilan yang diterima pasangan setiap bulan yang dinyatakan dalam rupiah. 5. Pengetahuan Pengetahuan merupakan informasi yang diketahui tentang manfaat KB, tujuan KB, serta alat kontrasepsi 6. Dukungan pasangan Dukungan pasangan terkait turut sertanya pasangan secara mental maupun emosional terhadap keputusan yang akan diambil oleh pasangannya. 7. Ketersedian tempat pelayanan KB Ketersediaan tempat pelayanan KB merupakan ketersediaan sarana ( tenaga, barang, modal) untuk dapat digunakan atau dioperasikan di waktu yang dibutuhkan. 8. Keikutsertaan Keikutsertaan merupakan keikutsertaan ibu dalam program KB apakah mengikuti KB atau tidak saat penelitian dilakukan. E. Teknik Pengumpulan Data 1. Instrumen penelitian Penelitian
ini
memerlukan
data
primer,
yang
dikumpulkan
menggunakan kuesioner sebagai alat ukur. Daftar pertanyaan kuesioner disebarkan kepada masing-masing rumah tangga yang telah dipilih sebagai sampel . Jenis kuesioner yang digunakan adalah pertanyaan tertutup (Masri Singarimbun, 2006), yaitu pertanyaan yang variasi jawabannya sudah
27 37
ditentukan dan disusun terlebih dahulu sehingga responden tidak mempunyai kebebasan
untuk
memilih
jawaban
kecuali
yang
sudah
diberikan
(dikategorikan). Kemudian kuesioner yang telah dikategorikan diberikan skor dari tiap-tiap item pertanyaan, dan terakhir dijumlahkan. Untuk kriteria umur, jumlah anak, pendidikan, dan penghasilan masing-masing dikelompokkan ke dalam 4 kategori. Untuk data pengetahuan, dukungan pasangan dan ketersediaan tempat pelayanan KB, dilihat dari peringkat jawaban responden yang ditentukan dengan menggunakan skala Likert. Teknik skala Likert memberikan suatu nilai skala untuk tiap alternatif jawaban dengan empat kategori dan masing-masing diberi skor sebagai berikut: Sangat setuju
(SS)
diberi skor 4
Setuju
(S)
diberi skor 3
Tidak Setuju
(TS)
diberi skor 2
Sangat Tidak Setuju (STS) diberi skor 1 Variabel penghasilan dikelompokkan dalam rentang sebagai berikut: 1. 2. 3. 4.
Kelompok 1 dengan rentang pendapatan ≤ 900 rb Kelompok 2 dengan rentang 900 rb < pendapatan ≤ 1,5 jt Kelompok 3 dengan rentang 1,5 jt < pendapatan ≤ 2,5 jt Kelompok 4 dengan rentang > 2,5 jt http://gsb.lk.ipb.ac.id/2011/12/artikel-pembahasan-campus-survey
Masing-masing kelompok berturut-turut diberi skor 1,2,3, dan 4
28 38
Instrumen yang baik harusnya bersifat valid dan reliabel. a. Validitas Validitas suatu instrumen menunjukan sejauh mana suatu alat (instrumen) penelitian mengukur secara tepat apa yang hendak diukur. Validitas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu validitas konstruk. Menurut Singarimbun (2006), “Validitas konstruk adalah kerangka dari suatu konsep yang ingin diteliti. Untuk mencari kerangka konsep tersebut dapat dilakukan dengan cara: 1) mencari definisi-definisi konsep yang dikemukakan para ahli dalam literatur, 2) mendiskusikan konsep tersebut dengan ahli yang berkompeten dibidang konsep yang akan diukur, dan atau 3) menanyakan defenisi konsep yang akan diukur kepada calon responden”. Titik tolak dari penyusunan instrumen adalah variabel-variabel yang ditetapkan untuk diteliti, dari variabel-variabel tersebut ditentukan indikator yang akan diukur, dari indikator ini kemudian dijabarkan menjadi butir-butir pertanyaan/ pernyataan. Kaitan antara variabel, indikator dan pertanyaan/ pernyataan yang telah diteliti adalah sebagai dikemukakan pada tabel 2. Tabel 2 Kaitan Variabel, Indikator, dan Pertanyaan
Variabel Partisipasi (Y) Umur (X1)
Indikator
Nomor Pertanyaan
Mengikuti KB atau Tidak
1
Usia saat penelitian
2
Jumlah anak yang hidup
3
Pendidikan terakhir
4
Penghasilan keluarga per bulan
5
Jumlah anak (X2) Pendidikan (X3) Penghasilan (X4)
29 39
Pengetahuan (X5) Dukungan Pasangan (X6) Ketersediaan tempat pelayanan KB (X7)
Pengetahuan tentang manfaat dan tujuan KB Keikutsertaan serta partisipasi pasangan
6,9,12, 15,18 7,10,13 16,19
Ketersediaan fasilitas dan petugas
8,11,14 17,20
b. Reliabilitas Reliabilitas adalah indeks yang menunjukan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau diandalkan. Bila suatu alat pengukuran dipakai dua kali untuk mengukur gejala yang sama dan hasil yang diperoleh relatif konsisten, maka alat pengukur tersebut reliabel. Dengan kata lain reliabel menunjukan konsistensi suatu alat pengukur didalam mengukur gejala yang sama. Menurut Rianse (2009) untuk menentukan koefisien reliabilitas digunakan rumus alpha sebagai berikut: ∑ = 1− −1 dimana: = nilai reliabilitas = variansi skor tiap item pertanyaan = Variansi total = Jumlah item pernyataan Nilai koefisien reliabilitas dibandingkan dengan nilai pada =1% atau 5% dan tertentu ( = − 1 ) yang tujuannya untuk mengetahui apakah item pernyataan reliabel untuk digunakan sebagai alat pengukur. Dengan kriteria keputusan : jika (1) jika ≤ ( , ) maka alat ukur tidak reliabel ; (2) jika > (∝, ) maka alat ukur reliabel. Uji reliabilitas dilakukan terhadap sampel uji coba. Jumlah sampel uji coba unstrumen adalah sebanyak 20 orang. Uji reliabilitas ini hanya
30 40
digunakan untuk variabel tingkat pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB. Ringkasan hasil uji reliabilitas yang diperoleh berdasarkan lampiran 3 halaman 55 adalah sebagai berikut =
1−
=
∑
.
1−
Kesimpulan :
( .
= 0.8641
. ;
)
= 0.4438 , sehingga
>
( .
;
)
Artinya alat ukur reliabel untuk digunakan dalam penelitian. 2. Pelaksanaan Pengumpulan Data a. Penyampaian kuesioner Penyampaian kuesioner penelitian dilakukan dengan dua cara, pertama responden langsung mengisi kuesioner yang disedia dan kedua peneliti membantu pengisian kuesioner dengan mengajukan pertanyaan yang tersedia dalam kuessioner kepada responden secara langsung. b. Jadwal Pelaksanaan Pelaksanaan penelitian dilakukan selama 10 hari yaitu dari tanggal 30 Mei sampai 8 Juni 2012.
F. Teknik Analisis Data 1. Pengkategorian dan Pentabulasian Data
31 41
Pengkategorian dan pentabulasian data dilakukan dengan langkahlangkah seperti dikemukakan berikut ini. a. Mencatat dan menyajikan jawaban responden atas kuesioner yang hasilnya terlihat pada lampiran 4 halaman 58. b. Mengkategorikan skor variabel seperti terlihat pada lampiran 5 halaman 61. Data
tingkat
pengetahuan,
dukungan
pasangan,
dan
ketersediaan tempat pelayanan KB yang didapatkan diolah dengan cara menentukan nilai persentase ke tiga variabel tersebut kedalam skala ordinal dengan menggunakan rumus sebagai berikut : NP =
× 100 %
dimana : NP = nilai persentase aspek yang ditentukan R = skor yang diperoleh responden SM = Total skor maksimal dari aspek yang seharusnya diperoleh (Handoko ,2009) Setelah nilai persentase butir untuk masing-masing variabel dari keseluruhan responden diperoleh maka nilai persentase tersebut dikategorikan kembali ke dalam kategori sebagai berikut : 76% - 100%
= kategori baik (skor 4)
56% - 75%
= kategori cukup baik (skor 3)
40% - 55%
= kategori kurang baik (skor 2)
0% - 40%
= kategori tidak baik (skor 1) ( Arikunto,2003)
32 42
Setelah seluruh nilai persentase dari masing-masing variabel untuk seluruh responden diperoleh, maka nilai tersebutlah yang digunakan untuk analisis selanjutnya. c. Mentabulasikan data menurut variabel seperti pada lampiran 6 halaman 63 2. Pendeskripsian Data Deskripsi data merupakan analisis sederhana yang dilakukan dengan membaca tabel tanpa memperhatikan aspek lain di luar tabel. Langkahlangkah yang dilakukan untuk pendeskripsian data adalah sebagai berikut. a. Menghitung frekuensi responden pada masing-masing kategori skor variabel. b. Menghitung persentase responden pada masing-masing kategori skor variabel. c. Membuat penjelasan tentang pentabulasian data menurut masingmasing variabel. 3. Analisis Regresi Logistik Analisis regresi logistik dilakukan untuk mengungkap variabel yang paling cocok dalam model. Langkah-langkah analisis regresi logistik dalam software R adalah seperti diuraikan berikut ini: a. Data dimasukkan ke Software R b. Jalankan program R c. Pada menu data >> New data set baru dengan nama logit regresi
33 43
d. Selanjutnya pada data editor entrikan data yang telah ditabulasi kemudian simpan dan keluar dari data editor e. Selanjutnya lakukan analisis dengan statistics >> Fit models >> general linier regression untuk semua variabel dianalisis secara bersamaan. f. Pada model formula masukkan variabel dependen dan independen dengan tanda panah di setiap penambahan variabel analisisnya, kemudian klik tombol ok g.
Kemudian akan muncul nilai estimate dan p-value untuk semua variabel.
h. Selanjutnya melakukan pendugaan parameter model dengan melihat nilai p-value masing-masing variabel. i. Melakukan pemeriksaan ketepatan model regresi logistik dengan menggunakan uji G seperti persamaan (5). j. Melakukan uji signifikansi parameter regresi logistik dengan uji W seperti persamaan (6) k. Mendapatkan model terbaik l. Melakukan interpretasi terhadap hasil yang diperoleh
44
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Setelah penelitian dilakukan maka diperoleh data variabel penelitian seperti terlihat pada lampiran 6 halaman 63. Berikut ini adalah pendeskripsian data untuk masing-masing variabel penelitian. 1.
Umur Umur merupakan umur ibu saat penelitian penelitian dilakukan. Tabel 3 Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Pengelompokan Umur dan Keikutsertaan dalam Program KB Pengelompokan umur < 20 tahun 20-29 tahun 30-49 tahun Jumlah
Peserta KB f 1 8 24
Bukan peserta KB f % 2 2.78 8 11.11 29 40.28 39
% 1.39 11.11 33.33 33
Jumlah f 3 16 53
% 4.17 22.22 73.61 72
Tabel 3 di atas memperlihatkan bahwa 73.61% dari responden berusia 30-49 tahun. Namun responden yang tidak mengikuti KB pada kelompok usia tersebut justru lebih tinggi dari yang mengikuti KB yaitu mencapai angka 40.28 %, padahal seharusnya pada kelompok usia tersebut responden lebih di sarankan mengikuti KB. Pada usia tersebut adalah masa mengakhiri kesuburan pada umumnya wanita dan sebaiknya tidak hamil lagi karena kehamilan pada usia tersebut akan menyebabkan kehamilan berisiko tinggi.
34
35 45
2.
Jumlah Anak Jumlah anak yang dimaksud adalah jumlah anak hidup yang dimiliki saat penelitian dilakukan. Tabel 4 Jumlah dan Persentase Ibu MenurutJumlah Anak dan Keikutsertaan dalam Program KB Jumlah anak
≤2 3-4 5-6 >6 Jumlah
Peserta KB F 18 11 3 1
% 25.00 15.28 4.16 1.39 33
Bukan peserta KB F % 27 37.50 9 12.50 2 2.78 1 1.39 39
Jumlah F 45 20 5 2
% 62.50 27.78 6.94 2.78 72
Pada tabel dapat dilihat bahwa 62.50% dari responden memiliki anak ≤ 2. Pada tabel tersebut dapat juga dilihat masih ada peserta KB yang memiliki anak pada kelompok 3-4 orang yaitu sekitar 15.28%. hal ini mungkin dapat terjadi dikarenakan program KB yang dilakukan tidak berhasil dengan baik atau ada faktor lain yang menyebabkan hal tersebut. 3.
Pendidikan Terakhir Pendidikan terakhir merupakan tingkat pendidikan terakhir yang dicapai ibu.
46 36
Tabel 5 Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Tingkat Pendidikan dan Keikutsertaan dalam Program KB Pendidikan
Tidak tamat SD Tamat SD-SLTP Tamat SLTA Tamat Ak/PT Jumlah
Peserta KB f 12 18 3
% 16.67 25.00 4.16 33
Bukan peserta KB F % 16 22.22 21 29.17 2 2.78 39
Jumlah f 28 39 5
% 38.89 54.17 6.94 72
Tabel 5 di atas memperlihatkan bahwa 54.17% responden telah tamat SLTA dan 6.94% tamatan Akademi atau Perguruan Tinggi.. Hal ini menunjukan bahwa sebagian besar ibu memiliki tingkat pendidikan yang cukup baik. 4.
Penghasilan Penghasilan merupakan jumlah pendapatan yang diperoleh oleh keluarga baik dari pasangan maupun dari penghasilan ibu sendiri. Tabel 6 Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Penghasilan dan Keikutsertaan dalam Program KB Penghasilan (rupiah) ≤ 900 ribu 900 ribu – 1.5 juta 1.5 juta – 2.5 juta ≥2.5 juta Jumlah
Peserta KB f 13 15 5 -
% 18.06 20.83 6.94 33
Bukan peserta KB f % 18 25.00 20 27.78 1 1.39 39
Jumlah f 31 35 6 -
% 43.06 48.61 8.33 72
Tabel 6 di atas memperlihatkan bahwa rata-rata penghasilan masing-masing keluarga berkisar antara 900 ribu- 1.5 juta yaitu
37 47
48.61%
dan yang memiliki penghasilan keluarga ≤ 900 ribu ada
sebanyak 43.06%. Hanya 8.33% yang berpenghasilan 1.5 juta- 2.5 juta, bahkan tidak ada satupun yang berpenghasilan lebih dari 2.5 juta. 5. Pengetahuan Mengetahui bagaimana pengetahuan ibu mengenai manfaat dari program KB maka diajukan 5 peryataan yang berkaitan dengan manfaat program KB. Pilihan jawabannya: sangat setuju, , setuju, tidak setuju, dan sangat tidak setuju. Karena nilai variabel pengetahuan terdiri dari 5 pernyataan maka untuk mempermudah penghitungan digunakan nilai persentase dari 5 pernyataan tersebut. Kemudian dari nilai persentase tersebut dikategorikan kembali kedalam kriteria baik, cukup baik, kurang baik, dan tidak baik menggunakan pengkategorian yang dikemukakan pada halaman 28. Distribusi jawaban diperoleh adalah seperti dikemukakan pada tabel 7 dibawah ini. Tabel 7 Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Tingkat Pengetahuan dan Keikutsertaan dalam Program KB Tingkat pengetahuan Baik Cukup baik Kurang baik Tidak baik Jumlah
Peserta KB F 24 8 1 -
% 33.33 11.11 1.39 33
Bukan peserta KB f % 20 27.78 18 25.00 1 1.39 38
Jumlah f 44 26 2 -
% 61.11 36.11 2.78 72
Tabel 7 di atas memperlihatkan bahwa 61.11% responden memiliki pengetahuan yang baik sedangkan 27.78% memiliki tingkat
38 48
pengetahuan yang baik namun bukan peserta KB. Hal ini menunjukkan bahwa walaupun memiliki tingkat pengetahuan yang baik masih banyak dari responden yang tidak mengikuti KB. Jika kita totalkan bahkan 97.22% dari responden memiliki tingkat pengetahuan yang baik terhadap program KB. 6. Dukungan pasangan Untuk mengetahui bagaimana dukungan pasangan terhadap ibu mengenai keikutsertaannya dalam program KB maka diajukan 5 peryataan yang berkaitan dengan bagaimana dukungan pasangan terhadap keikutsertaan ibu dalam program KB. Pilihan jawabannya: sangat setuju, , setuju, tidak setuju, dan sangat tidak setuju. Karena nilai variabel pengetahuan terdiri dari 5 pernyataan. Untuk nilai variabel dukungan pasangan ini dilakukan perhitungan seperti pada variabel tingkat pengetahuan. Distribusi jawaban diperoleh adalah seperti dikemukakan pada tabel 8 dibawah ini. Tabel 8 Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Dukungan Pasangan dan Keikutsertaan dalam Program KB Dukungan pasangan Baik Cukup baik Kurang baik Tidak baik Jumlah
Peserta KB F 7 20 6 -
% 9.72 27.78 8.33 33
Bukan peserta KB f % 22 30.56 14 19.44 3 4.17 39
Jumlah f 7 42 20 3
% 9.72 58.34 27.77 4.17 72
39 49
Tabel 8 di atas memperlihatkan bahwa 58.34% responden mendapatkan dukungan yang cukup baik dari pasangannya. Walaupun terdapat sekitar 8.33% dari responden peserta KB memiliki dukungan yang kurang baik dari pasangannya, namun hal lain adalah 30.56% dari responden yang memiliki dukungan yang cukup baik dari pasangannya justru tidak mengikuti KB. 7. Ketersediaan tempat pelayanan KB Untuk mengetahui bagaimana ketersediaan tempat pelayanan KB yang ada di lingkungan tempat tinggal ibu maka diajukan 5 peryataan yang berkaitan dengan ketersediaan sarana dan prasarana KB di lingkungan tempat tinggal ibu. Pilihan jawabannya: sangat setuju, , setuju, tidak setuju, dan sangat tidak setuju. Karena nilai variabel pengetahuan terdiri dari 5 pernyataan. Untuk nilai variabel dukungan pasangan ini dilakukan perhitungan seperti pada variabel tingkat pengetahuan. Distribusi jawaban diperoleh adalah seperti dikemukakan pada tabel 9 dibawah ini.. Tabel 9 Jumlah dan Persentase Ibu Menurut Ketersediaan tempat pelayanan KB dan Keikutsertaan dalam Program KB Ketersediaan tempat Baik Cukup baik Kurang baik Tidak baik Jumlah
Peserta KB F 5 21 7 -
% 6.94 29.17 9.72 33
Bukan peserta KB f % 31 43.06 8 11.11 39
Jumlah f 5 52 15 -
% 6.94 72.23 20.83 72
40 50
Tabel 9 di atas terlihat bahwa 72.23% responden menyatakan bahwa tempat pelayanan KB yang tersedia cukup baik. Hal ini menunjukkan bahwa sarana dan prasarana KB yang tersedia di lingkungan tempat tinggal responden cukup baik. B. Analisis Data 1. Model regresi logistik Pada perhitungan digunakan bantuan software R. Output R dapat dilihat pada Lampiran 7 GLM 1. Hasil tersebut diinterpretasikan sehingga sehingga dapat menjadi pedoman dalam melakukan analisis regresi logistik. Hasil perhitungan dan analisis data mengikutsertakan ke-7 peubah prediktor. Tabel 10 Ringkasan pendugaan parameter Intersepsi dan variabel (Intercept) Umur (x1) Jumlah anak (x2) Pendidikan (x3) Penghasilan (x4) Pengetahuan (x5) Dukungan pasangan (x6) Ketersediaan tempat (x7)
Estimasi -13.23162 0.01408 1.22338 0.73442 0.83411 -0.13403 0.63991 0.14385
Pr(>|z|) 0.00805 0.98069 0.02446 0.27074 0.15362 0.53058 0.00119 0.50043
Model regresi logistik yang diperoleh adalah: = ( = 1|x ) =
1 1+
(
.
.
.
.
.
.
.
.
)
41 51
2. Pemeriksaan ketepatan model Setelah model diperoleh, langkah selanjutnya dilakukan uji G terhadap nilai penduga parameter yang diperoleh. Berdasarkan rumus (5) diperoleh uji G sebagai berikut =2
[
+ (1 −
−[ Dengan :
(
)
(1 −
)+
(
)]
)−
( )]
= 39 = 33 n = 72
Sehingga diperoleh nilai G sebagai berikut = 2{59.9158 − [39 ln(39) + 33 ln(33) − 72 ln (72)]} = 2 {59.9156 - 49.6563} = 20.5186 Tabel 11 Uji Kebaikan Model Terbaik dari SPSS Chi-square Model Regresi Logistik
20.519
Sig. 0.005
Dengan menggunakan taraf nyata 0,05 dan derajat bebas 7, diperoleh nilai G dari tabel chi kuadrat adalah 14.067 karena Ghitung > Gtabel, maka tolak H0, artinya sekurang-kurangnya ada satu parameter yang tidak sama dengan nol. Jadi, peubah prediktor secara bersama-sama mempunyai
42 52
pengaruh yang signifikan terhadap peubah respon, dengan kata lain model ini boleh disarankan. 3. Pengujian signifikansi parameter Untuk melihat peranan masing-masing peubah prediktor terhadap peubah respon dilakukan uji Wald. Dengan menggunakan rumus (6) dan taraf nyata 5%, maka diperoleh nilai wald dan p-value peubah prediktor seperti pada lampiran 8. Dari tabel tersebut, p-value X2 adalah 0.024 dan X6 adalah 0,013 yang mana nilainya kecil dari taraf nyata 0,05. Hal ini menunjukkan X2 dan X6 mempunyai peranan yang signifikan terhadap peubah respon, sedangkan peubah prediktor yang lain tidak signifikan terhadap variabel respon pada taraf nyata 0,05. 4. Pemilihan model terbaik Langkah selanjutnya berdasarkan uji wald pada seluruh peubah prediktor, dengan menggunakan menggunakan metode langkah mundur (backward method) yaitu penyederhanaan model dengan mengeluarkan satu per satu peubah bebas yang memiliki nilai signifikansi yang besar dari taraf nyata 0,05.untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Lampiran 7. Maka, diperoleh peubah X2 dan X6 yang nilai signifikansinya kecil dari 0,05 seperti pada lampiran 7.
43 53
Hasil perhitungan regresi logistik seperti tabel berikut ini: Tabel 12 Ringkasan Uji Hipotesis Intersepsi dan Variabel (Intercept) Jumlah anak (X2) Dukungan pasangan (X6)
Estimate -8.5485 0.9210 0.5619
Pr(>|z|) 0.000212*** 0.019212* 0.000302***
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Dari hasil perhitungan yang tertera pada tabel 10 tersebut diatas, hasil analisis diketahui bahwa yang berpengaruh ditandai p-value lebih kecil dari 0.05, berarti variabel independen tersebut berpengaruh terhadap variabel dependen. Persamaan Regresinya adalah :
= ( = 1|x ) =
1 1+
(
.
.
.
)
Artinya : Peluang keikutsertaan ibu dalam program KB dipengaruhi oleh jumlah anak dan dukungan pasangan. Seperti terlihat pada tabel 10, nilai p-value untuk variabel jumlah anak (
) dan dukungan pasangan (
) lebih kecil dari 0.05, ini berarti
jumlah anak dan dukungan pasangan mempengaruhi keikutsertaan ibu dalam program KB secara signifikan. C. Pembahasan Berdasarkan hasil analisis regresi logistik terlihat bahwa dari tujuh variabel yang diteliti, hanya terdapat dua variabel yang berpengaruh terhadap
44 54
keikutsertaan ibu dalam program KB yaitu jumlah anak dan dukungan pasangan (suami). Dalam hal jumlah anak, terdapat 62.50% dari responden memiliki anak ≤ 2. Namun masih ada peserta KB yang memiliki anak pada kelompok 3-4 orang yaitu sekitar 15.2%.. Hal ini tentunya bertentangan dengan manfaat program KB tersebut yaitu mengatur jumlah anak dan jumlah yang disarankan adalah 2 orang. Hal ini terjadi mungkin dikarenakan program KB yang dilakukan tidak berhasil dengan baik atau ada faktor lain yang menyebabkan hal tersebut. Dalam
hal
dukungan
pasangan,
sekitar
58.34%
responden
mendapatkan dukungan yang cukup baik dari pasangannya. Walaupun terdapat sekitar 8.33% dari responden peserta KB memiliki dukungan yang kurang baik dari pasangannya, namun hal lain adalah 30.56% dari responden yang memiliki dukungan yang cukup baik dari pasangannya justru tidak mengikuti KB. Hal ini terjadi walaupun mendapatkan dukungan yang cukup baik dari pasangannya, tetapi responden tetap tidak mengikuti program KB , mungkin dikarenakan responden masih ingin memiliki anak lagi karena 37.50% bukan peserta KB memiliki anak yang kurang atau sama dengan dua. Berdasarkan misi BKKBN dalam program KB yaitu mewujudkan keluarga berkualitas sebaiknya penyuluhan dan penerangan tentang program KB kepada seluruh pasangan usia subur sehingga pasangan usia subur dapat mengetahui kapan seorang ibu diharuskan melakukan program KB agar
45 55
kesehatan ibu dan anaknya dapat lebih terperhatikan sesuai tujuan dari program KB. Setelah peneliti melakukan penelitian banyak hal baru yang ditemui peneliti di lapangan. Penelitian pun tidak semudah yang dibanyangkan. Ada kendala-kendala
yang muncul ketika peneliti melakukan penelitian
diantaranya: 1. Adanya ibu yang enggan untuk mengisi kuesoiner yang diajukan. 2. Adanya anggapan awal dari ibu yang menganggap bahwa kuesioner ini dimaksudkan untuk memberikan bantuan kepada warga, namun setelah dijelaskan akhirnya ibu mengerti. 3. Terdapat ibu yang mematahkan ide dari judul penelitian ini dikarenakan alasan buat apa pula seorang mahasiswa sibuk-sibuk mengurusi urusan KB.
56
BAB V PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan analisis data yang dilakukan mengenai faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keikutsertaan ibu dalam program KB, terdapat dua faktor yang berpengaruh secara signifikan yaitu jumlah anak dan dukungan pasangan artinya semakin banyak jumlah anak yang dimiliki dan semakin tinggi dukungan pasangan, maka peluang keikutsertaan ibu dalam program KB semakin besar. Dalam hal jumlah anak, terdapat 62.50% dari responden memiliki anak ≤ 2 namun terdapat 20.83% dari peserta KB memiliki anak yang lebih dari dua, padahal menurut program KB, jumlah anak ideal adalah dua, dan mengenai dukungan pasangan, sekitar 68.06% responden mendapatkan dukungan yang cukup baik dari pasangannya walaupun terdapat 8.33% dari peserta KB mendapatkan dukungan yang kurang baik dari pasangannya. Selain itu terdapat 40.28% dari responden pada kelompok usia 30-49 tahun justru bukan peserta KB. B. Saran Adapun saran-saran dari penelitian ini adalah : 1.
BKKBN hendaknya lebih meningkatkan penyuluhan tentang program KB kepada PUS tidak hanya kepada ibu, tetapi juga untuk pasangannya misalnya dengan mengadakan brosur tentang program KB sehingga
46
47 57
pasangannya juga mengetahui tentang program KB itu sendiri sehingga dapat meningkatkan keikutsertaan ibu dalam program KB. 2.
PUS sebaiknya lebih memperhatikan jumlah anak yang telah dimiliki dan usia diharus menghentikan masa suburnya sehingga dapat lebih menghindari kehamilan berisiko tinggi.
58
DAFTAR PUSTAKA Arikunto, Suharsimi. 2003. Dasar-Dasar Penelitian Suatu Pendekatan Praktek. Jakarta: Bumi Aksara Badan Pusat Statistik. 2009. Kota Padang Dalam Angka 2009. BPS. Sumatera Barat Badan Pusat Statistik. 2009. Koto Tangah Dalam Angka 2009. BPS. Sumatera Barat BKKBN. 2009. Kumpulan Data Kependudukan dan Kb Nasional. BKKbN. Sumatera Barat Hartanto, Hanafi. 2002. Keluarga Berencana dan Kontrasepsi. Jakarta : Pustaka Sinar Harapan Hosmer and David, W. 2000.Applied Logistik Regression.Canada : A Wiley Interscience Publication. Makridarkis, Spyros. 1999. Metode Dan Aplikasi Peramalan. Jakarta : Binarupa Aksara. Rianse, Usman. 2009.Metodologi penelitian Sosial dan Ekonomi. Bandung : Alfabeta. Riwidikdo, Handoko. 2010. Statistik Untuk Penelitian Kesehatan. Pustaka Rihama:Yogyakarta. Saifuddin, Abdul Bari dkk. 2006. Buku Panduan Praktis Pelayanan Kontrasepsi. Jakatra : Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo. Singarimbun, Masri. 2006. Metode Penelitian Survai. Jakarta : LP3ES Sudjana. 2002. Metoda Statistika. Bandung : Tarsito. Suratun, dkk. 2008. Pelayanan Keluarga Berencana dan Pelayanan Kontrasepsi. Jakarta : Trans Indo Media Suryabrata, Sumadi. 2006. Metodologi Penelitian. Jakarta : PT.Raja Grafindo Prersada. Walpole, Ronal E. 1990.Pengantar Statistika.Jakarta : Gramedia. 48
49 59
http://gsb.lk.ipb.ac.id/2011/05/artikel-pembahasan-campus-survey.Diakses tanggal : 2 Desember 2011 http://www.scribd.com/doc. diakses tanggal : 9 November 2011 http://www.sumbar.bkkbn.go.id, diakses tanggal : 3 November 2011
50 60
LAMPIRAN
51 61
Lampiran 1 KUESIONER PENELITIAN Terlebih dahulu saya mengucapkan semoga ibu dalam keadaan sehat dan sukses selalu. Bersama ini saya : Nama : Marsalena Eka Putri NIM : 00357/2008 Program Studi : Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Padang Memohon kesediaan ibu mengisi koesioner ini dalam rangka penelitian untuk menyelesaikan Tugas Akhir saya yang berjudul : Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keikutsertaan Ibu dalam Program Keluarga Berencana Menggunakan Analisis Regresi Logistik Saya menyadari bahwa waktu ibu sangat terbatas dan berharga, namun saya tetap berharap ibu dapat menyediakan waktu untuk dapat mengisi kuesioner ini. Pengisisan kuesioner ini hendaklah sesuai dengan pengalaman ibu. Pernyataan ibu dalam memberi jawaban akan sangat berarti bagi keabsahan penelitian ini. Terima Kasih atas kesediaannya untuk mengisi kuesioner ini. Nama : .................................................................. Petunjuk pengisian untuk menjawab pertayaan nomor 1-5 Berilah tanda check list (√) pada pilihan yng sesuai dengan kondisi ibu 1. Apakah saat ini ibu mengikuti KB? Ya Tidak 2. Umur
:
3. Jumlah Anak
< 20 tahun 20 – 29 tahun :
≤2 3– 4
30 – 49 tahun
5–6 >6
4. Pendidikan Terakhir:
Tidak Tamat SD Tamat SD-SLTP
5. Penghasilan
penghasilan ≤ 900 ribu 900 ribu < penghasilan ≤ 1.5 juta 1.5 juta < penghasilan ≤ 2.5 juta ≥ 2.5 juta
:
Tamat SLTA Tamat Ak/PT
52 62
Petunjuk untuk pernyataan 6-20 Berilah tanda check list (√) pada jawaban yang paling sesuai menurut ibu tentang pengetahuan, dukungan pasangan, dan ketersediaan tempat pelayanan KB. Ket : SS = Sangat setuju TS = Tidak Setuju S = Setuju STS = Sangat Tidak Setuju No 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
19 20
PERNYATAAN Dengan mengikuti KB saya bisa mengatur jumlah anak Suami saya menyetujui saya mengikuti KB Jarak tempat pelayanan KB jauh dari rumah saya KB membantu saya dalam mengatur jarak kelahiran anak Suami saya ikut serta dalam menentukan alat kontrasepsi yang akan saya gunakan Informasi yang diberikan penyuluh KB cukup jelas Dengan KB saya dapat lebih memperhatikan kesehatan saya dan anak saya Suami saya mendukung sepenuhnya dalam penggunaan alat kontrasepsi Tempat pelayanan yang tersedia cukup baik Dengan mengikuti KB saya terhindar dari kehamilan beresiko tinggi Suami saya mengingatkan jadwal kontrol penggunaan alat kontrasepsi Keberadaan tempat pelayanan KB sangat membantu saya Dengan mengikuti KB saya ikut berpartisipasi dalam mewujudkan keluarga kecil bahagia dan sejahtera yang dicanangkan pemerintah Suami saya mengingatkan saya untuk mengikuti penyuluhan tentang KB Fasilitas dan petugas pelayanan KB cukup baik
SS
S
TS
STS
63 53
Lampiran 2 Proses Perhitungan Penentuan Ukuran Sampel Penelitian Dari data yang diperoleh dari kasubag Demografi dan KB Kecamatan Koto Tangah maka didapatlah jumlah populasi sebanyak 264 pasangan usia subur pada RW III Kelurahan Bungo Pasang, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini : RT Peserta KB 55 41 26 122
1 2 3 ∑ ∑
Populasi Bukan Peserta KB 48 62 32 142 264
Dari populasi ini, maka dicarilah sampel dengan menggunakan rumus Slovin sebagai berikut: Dengan:
N = 264 e = 0.1 =
=
( . )
= 72.427 ≈ 72
Maka diperoleh sampel untuk penelitian ini sebanyak 72 orang responden, untuk melihat rinciannya dapat dilihat dibawah ini : A. Peserta KB 1. RT 1 : (55/264) x 72 = 15 2. RT 2 : (41/264) x 72 = 11.18 ≈ 11 3. RT 3 : (26/264) x 72 = 7.09 ≈ 7 B. Bukan Peserta KB 1.
RT 1 : (48/264) x 72 = 13.09 ≈ 13
2.
RT 2 : (62/264) x 72 = 16.9 ≈ 17
3.
RT 3 : (32/264) x 72 = 8.72 ≈ 9
54 64
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini : RT 1 2 3 ∑ ∑
Peserta KB 15 11 7 33
Sampel Bukan Peserta KB 13 17 9 39 72
∑ sampel 28 28 16 72
55 65
Lampiran 3 Uji Reliabilitas
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ∑
Item 6 X6 X62 3 9 4 16 3 9 4 16 4 16 3 9 3 9 2 4 4 16 3 9 2 4 4 16 4 16 4 16 3 9 3 9 4 16 3 9 3 9 4 16 67 233
Item 7 X7 X72 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 2 4 3 9 3 9 4 16 2 4 2 4 3 9 3 9 4 16 3 9 3 9 3 9 3 9 4 16 3 9 60 186
Item 14 Item 15 X14 X142 X15 X152 2 4 3 9 2 4 3 9 3 9 4 16 3 9 4 16 3 9 3 9 3 9 3 9 2 4 3 9 2 4 3 9 2 4 3 9 2 4 3 9 3 9 3 9 3 9 4 16 2 4 4 16
Item 8 X8 X82 2 4 3 9 3 9 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 3 9 4 16 1 1 4 16 4 16 2 4 4 16 3 9 2 4 51 145
Item 16 X16 X162 2 4 2 4 3 9 3 9 3 9 3 9 1 1 2 4 3 9 2 4 2 4 2 4 2 4
Item 9 X9 X92 3 9 4 16 3 9 3 9 3 9 3 9 2 4 2 4 3 9 3 9 2 4 4 16 4 16 4 16 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 61 193
Item 10 X10 X102 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 2 4 2 4 3 9 2 4 2 4 3 9 3 9 3 9 2 4 4 16 3 9 3 9 3 9 3 9 56 162
Item 17 Item 18 X17 X172 X18 X182 2 4 3 9 3 9 3 9 4 16 4 16 3 9 2 4 4 16 2 4 3 9 2 4 2 4 3 9 2 4 3 9 2 4 3 9 2 4 3 9 2 4 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9
Item 11 X11 X112 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 55 155
Item 12 X12 X122 3 9 3 9 4 16 4 16 4 16 3 9 3 9 2 4 3 9 3 9 2 4 4 16 4 16 4 16 4 16 4 16 3 9 4 16 4 16 3 9 68 240
Item 19 Item 20 X19 X192 X20 X202 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 3 9 2 4 4 16 2 4 3 9 2 4 3 9 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 3 9 3 9 2 4 2 4
∑ Xi 40 43 49 46 45 41 35 34 41 35 33 48 46
Item 13 X13 X132 4 16 3 9 4 16 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 2 4 2 4 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 3 9 60 184
(∑ Xi) 2 1600 1849 2401 2116 2025 1681 1225 1156 1681 1225 1089 2304 2116
6656
3 2 3 3 3 3 3 52
9 4 9 9 9 9 9 140
4 3 3 3 3 3 4 66
16 9 9 9 9 9 16 222
2 2 3 3 3 3 3 49
4 4 9 9 9 9 9 127
3 3 3 3 3 3 3 56
9 9 9 9 9 9 9 164
3 3 3 3 4 3 3 59
9 9 9 9 16 9 9 179
3 2 3 3 3 3 3 47
9 4 9 9 9 9 9 115
3 2 3 3 3 3 3 52
9 4 9 9 9 9 9 142
Langkah 1 : Menghitung variansi skor item tiap item pernyataan =
∑
∑
keterangan : (
= Jumlah skor item pernyataan ,
)
(
= (
= 0.4275
=
= 0.7473
=
)
(
)
= (
= 0.44
=
= 0.3475
= 0.24
=
= 0.3475
=
= 0.2475
=
)
= 0.1875 (
)
= 0.36 (
= 0.34
)
= 0.21 (
)
)
= 0.2 (
)
= (
=
)
= (
)
(
= 0.26
)
= (
= 0.3
)
= (
)
(
=
=
=Jumlah responden
)
= 0.2275
47 42 48 45 48 47 46 859
2209 1764 2304 2025 2304 2209 2116 37399
57 67
Langkah 2 : Menghitung jumlah variansi semua item pernyataan dengan rumus : ∑
=
+
+ ⋯.+
Keterangan : ∑
,
,….,
= variansi item pernyataan ke 1, 2,…n
=0.4275+0.3 +0.74734+0.3475+0.26+0.1875+0.44+0.2+0.24+ 0.21+0.3475+0.36+0.2475+0.2275+0.34 = 4,8825
Langkah 3 : Menghitung variansi total dengan rumus :
=
(∑
∑
)
keterangan : (
= total skor seluruh item pernyataan )
=
= 25,2475
Langkah 4 : Menghitung nilai koefisien reliabilitas Alpha dengan rumus : =
1−
= Kesimpulan :
∑
1− ( .
;
)
. .
= 0.8641
= 0.4438 , sehingga
>
( .
;
)
Artinya alat ukur reliabel untuk digunakan dalam penelitian.
58 68
Lampiran 4
Hasil Kuesioner No
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Item Y 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
X1 2 2 3 2 3 2 1 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2
X2 X3 X4 3 4 5 1 3 2 1 3 2 1 3 2 2 3 3 1 3 2 1 3 2 2 3 2 3 2 2 1 3 3 1 3 2 2 2 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 3 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 3 1 1 3 1
6 3 4 3 4 4 3 3 2 4 3 2 4 4 4 3 3 4 3 3 4 4
9 3 4 3 3 3 3 2 2 3 3 2 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4
12 3 3 4 4 4 3 3 2 3 3 2 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4
X5 15 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4
18 3 3 4 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 2
∑ 15 17 18 16 16 14 14 12 16 15 12 19 19 19 16 16 16 17 16 17 18
7 3 3 3 3 3 2 3 3 4 2 2 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3
10 3 3 3 2 3 3 2 2 3 2 2 3 3 3 2 4 3 3 3 3 3
13 4 3 4 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
X6 16 2 2 3 3 3 3 1 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 2
19 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 2
∑ 14 13 15 13 14 13 11 12 16 10 10 13 13 14 12 16 15 15 16 15 13
8 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 4 1 4 4 2 4 3 2 2
11 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2
14 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 2 3 2 3 3 3 3 3 3
X7 17 2 3 4 3 4 3 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
20 2 2 3 4 3 3 2 2 2 2 2 3 2 3 2 3 3 3 3 3 3
∑ 11 13 16 15 15 14 10 10 10 10 11 15 14 13 14 16 14 16 15 14 13
59 69
22 23 No 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0
3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3
1 2 3 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 2 1 2 1 3 1 1
4 4 4 3 2 3 3 2 4 3 3 2 3 3 2 3 2 3 4 3 2 2 2 3 3 2 2 2
2 1 5 2 1 1 2 1 3 1 1 2 2 2 1 2 2 1 3 2 1 2 1 2 1 1 2 1
4 3 6 4 4 4 3 4 3 4 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 3 4 3 3 4 3 4 4
3 3 9 4 4 4 3 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3
4 4 12 4 3 2 4 4 4 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 4 15 4 3 4 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3
2 3 18 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3 4 4 3 2 3 3 3 3 3 3 3
16 17 ∑ 19 18 17 16 19 18 16 19 16 17 15 19 17 15 19 20 15 14 16 15 15 16 15 16 16
2 2 7 3 3 4 3 4 2 3 3 2 3 2 3 3 3 3 4 2 1 2 3 2 3 3 3 3
2 2 10 3 4 2 2 3 2 3 3 2 2 2 3 3 2 3 4 2 1 2 2 2 2 2 3 3
2 2 13 3 4 4 3 3 2 3 3 2 3 2 3 3 3 3 4 2 1 2 3 2 3 3 3 3
1 2 16 2 4 2 2 2 2 3 3 1 2 2 3 2 2 3 4 2 1 2 2 2 2 2 2 3
1 2 19 2 3 2 2 2 2 3 2 1 2 2 1 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2 2 2
8 10 ∑ 13 18 14 12 14 10 15 14 8 12 10 13 13 12 14 19 10 7 10 12 10 12 12 13 14
2 2 8 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 2 3 2 2 3 2 2 2 3 2 2 3 2 2 3
1 3 11 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3 3 2 2 2
1 3 14 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3
2 3 17 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 2 3
2 3 20 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 2 3
8 14 ∑ 14 16 14 14 15 14 15 15 14 14 14 15 14 13 15 14 11 11 15 14 14 15 13 10 14
60 70
49 50 51 No 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3
1 2 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 4 2 2 2 4 1 2 3
3 2 3 4 4 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 3 3 2
2 1 2 5 2 1 2 2 1 2 2 2 3 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2
3 3 3 6 3 3 4 4 4 3 4 3 4 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3
3 3 3 9 3 3 4 3 4 3 4 3 4 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3
3 3 3 12 4 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 4 2 4 3 3 2 2 3 3
4 3 3 15 3 3 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3
3 3 3 18 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 2 2
16 15 15 ∑ 16 15 18 16 16 15 19 15 19 15 15 15 17 11 17 15 15 11 14 14 14
3 3 3 7 3 3 4 3 4 3 4 3 4 2 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2 3
3 3 2 10 3 2 3 3 4 3 3 3 4 2 2 2 2 2 1 3 2 2 2 2 2
3 3 3 13 3 3 3 3 4 3 4 3 4 2 2 3 1 2 1 3 2 2 1 2 3
2 2 2 16 1 2 2 2 3 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1
2 2 2 19 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2
13 13 12 ∑ 11 12 14 13 17 13 15 13 16 8 10 11 7 10 6 13 8 8 8 8 11
3 2 2 8 2 3 3 2 3 4 2 3 3 2 2 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3
3 3 3 11 2 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2
3 3 3 14 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2
3 3 3 17 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2
3 3 3 20 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2
15 14 14 ∑ 12 15 15 14 15 17 14 15 15 14 14 15 15 11 14 15 14 11 11 11 11
61 71
Lampiran 5 Proses Perhitungan Menentukan Kategori Skor Variabel 1. Variabel Pengetahuan (X5) NP1 =
x 100% =
× 100% = 75 %
(skor 3)
NP2 =
x 100% =
× 100% = 85 %
(skor 4)
NP3 =
x 100% =
× 100% = 90 %
(skor 4)
NP4 =
x 100% =
× 100% = 80 %
(skor 4)
NP5 =
x 100% =
× 100% = 80 %
(skor 4)
NP6 =
x 100% =
× 100% = 70 %
(skor 3)
: : : :
: : : :
: : : :
: : : :
: : : :
: : : :
: : : :
NP69 =
x 100% =
× 100% = 55 %
(skor 2)
NP70 =
x 100% =
× 100% = 70 %
(skor 3)
NP71 =
x 100% =
× 100% = 70 %
(skor 3)
NP72 =
x 100% =
× 100% = 70 %
(skor 3)
2. Variabel Dukungan Pasangan (X6) NP1 =
x 100% =
× 100% = 70 %
(skor 3)
NP2 =
x 100% =
× 100% = 65 %
(skor 3)
NP3 =
x 100% =
× 100% = 75 %
(skor 3)
NP4 =
x 100% =
× 100% = 65 %
(skor 3)
NP5 =
x 100% =
× 100% = 70 %
(skor 3)
NP6 =
x 100% =
× 100% = 65 %
(skor 3)
: : :
: : :
: : :
: : :
: : :
: : :
: : :
62 72
NP69 =
x 100% =
× 100% = 40 %
(skor 2)
NP70 =
x 100% =
× 100% = 40 %
(skor 2)
NP71 =
x 100% =
× 100% = 40 %
(skor 2)
NP72 =
x 100% =
× 100% = 55 %
(skor 2)
3. Variabel ketersediaan tempat pelayanan KB NP1 =
x 100% =
× 100% = 55 %
(skor 2)
NP2 =
x 100% =
× 100% = 65 %
(skor 3)
NP3 =
x 100% =
× 100% = 80 %
(skor 4)
NP4 =
x 100% =
× 100% = 75 %
(skor 3)
NP5 =
x 100% =
× 100% = 75 %
(skor 3)
NP6 =
x 100% =
× 100% = 70 %
(skor 3)
: : : : :
: : : : :
: : : : :
: : : : :
: : : : :
: : : : :
: : : : :
NP69 =
x 100% =
× 100% = 55 %
(skor 2)
NP70 =
x 100% =
× 100% = 55 %
(skor 2)
NP71 =
x 100% =
× 100% = 55 %
(skor 2)
NP72 =
x 100% =
× 100% = 55 %
(skor 2)
63 73
Lampiran 6 Data Penelitian Responden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
Y 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1
X1 2 3 2 3 2 1 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 3 3 2 3 3
X2 1 1 1 2 1 1 2 3 1 1 2 1 1 1 3 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 3 1 1 1
X3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2 2 3 3 4 4 3 2 3 3 2 4 3 3 2 3 3 2 3 2 3 4 3
X4 2 2 2 3 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 1 3 1 1 2 2 2 1 2 2 1 3 2
X5 3 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 3 4 4 3
X6 3 3 3 3 3 3 2 3 4 2 2 3 3 3 3 4 3 3 4 3 3 2 2 3 4 3 3 3 2 3 3 2 3 2 3 3 3 3 4 2
X7 2 3 4 3 3 3 2 2 2 2 2 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 2 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2
64 74
41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1
3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3 3
1 2 1 2 1 3 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 4 2 2 2 4 1 2 3
2 2 2 3 3 2 2 2 3 2 3 4 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 3 3 2
1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 3 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2
3 4 3 3 4 3 4 4 4 3 3 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3 3 3 4 2 4 3 3 2 3 3 3
1 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 4 3 3 3 4 2 2 2 1 3 1 3 2 2 2 2 2
2 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2
65 75
Lampiran 7 Hasil olahan program R > GLM.1 <- glm(kb ~ umur + jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + + pengetahuan + pasangan + tempat, family=binomial(logit), data=kb) > summary(GLM.1) Call: glm(formula = kb ~ umur + jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + pengetahuan + pasangan + tempat, family = binomial(logit), data = kb) Deviance Residuals: Min 1Q Median -1.6911 -0.8552 -0.1930
3Q 0.8432
Max 2.1150
Coefficients: Estimate Std. Error z value (Intercept) -13.23162 4.99337 -2.650 umur 0.01408 0.58159 0.024 jumlah.anak 1.22338 0.54378 2.250 pendidikan 0.73442 0.66683 1.101 penghasilan 0.83411 0.58458 1.427 pengetahuan -0.13403 0.21373 -0.627 pasangan 0.63991 0.19739 3.242 tempat 0.14385 0.21348 0.674 --Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Pr(>|z|) 0.00805 ** 0.98069 0.02446 * 0.27074 0.15362 0.53058 0.00119 ** 0.50043
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 99.313 on 71 degrees of freedom Residual deviance: 71.069 on 64 degrees of freedom AIC: 87.069 Number of Fisher Scoring iterations: 5 Pada GLM.1 terlihat variabel umur memiliki nilai p-value terbesar, maka variabel umur dikeluarkan dari model regresi > GLM.2 <- glm(kb ~ jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + pengetahuan + + pasangan + tempat, family=binomial(logit), data=kb) > summary(GLM.2)
66 76
Call: glm(formula = kb ~ jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + pengetahuan + pasangan + tempat, family = binomial(logit), data = kb) Deviance Residuals: Min 1Q -1.6917 -0.8535
Median -0.1931
3Q Max 0.8443 2.1172
Coefficients: Estimate Std. Error z value (Intercept) -13.1994 4.8133 -2.742 jumlah.anak 1.2274 0.5181 2.369 pendidikan 0.7346 0.6669 1.102 penghasilan 0.8351 0.5832 1.432 pengetahuan -0.1338 0.2134 -0.627 pasangan 0.6394 0.1963 3.257 tempat 0.1438 0.2135 0.673 --Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Pr(>|z|) 0.00610 ** 0.01783 * 0.27067 0.15217 0.53076 0.00113 ** 0.50072
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 99.313 on 71 degrees of freedom Residual deviance: 71.070 on 65 degrees of freedom AIC: 85.07 Number of Fisher Scoring iterations: 5 Pada GLM.2 terlihat variabel pengetahuan memiliki nilai p-value terbesar, maka variabel pengetahuan dikeluarkan dari model regresi > GLM.3 <- glm(kb ~ jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + pasangan + + tempat, family=binomial(logit), data=kb) > summary(GLM.3) Call: glm(formula = kb ~ jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + pasangan + tempat, family = binomial(logit), data = kb) Deviance Residuals: Min 1Q -1.7410 -0.8395
Median -0.1979
3Q Max 0.8339 2.1311
Coefficients: (Intercept)
Estimate -14.2818
Std. Error 4.5165
z value -3.162
Pr(>|z|) 0.00157 **
67 77
jumlah.anak 1.3181 0.4989 2.642 pendidikan 0.6340 0.6377 0.994 penghasilan 0.8277 0.5783 1.431 pasangan 0.6049 0.1847 3.275 tempat 0.1087 0.2023 0.537 --Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
0.00825 ** 0.32007 0.15239 0.00106 ** 0.59107
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 99.313 on 71 degrees of freedom Residual deviance: 71.467 on 66 degrees of freedom AIC: 83.467 Number of Fisher Scoring iterations: 5 Pada GLM.3 terlihat variabel tempat memiliki nilai p-value terbesar, maka variabel tempat dikeluarkan dari model regresi > GLM.4 <- glm(kb ~ jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + pasangan, + family=binomial(logit), data=kb) > summary(GLM.4) Call: glm(formula = kb ~ jumlah.anak + pendidikan + penghasilan + pasangan, family = binomial(logit), data = kb) Deviance Residuals: Min 1Q -1.7305 -0.8631
Median -0.1992
3Q Max 0.8028 2.0349
Coefficients: Estimate Std. Error z value (Intercept) -13.0151 3.7764 -3.446 jumlah.anak 1.2580 0.4818 2.611 pendidikan 0.6490 0.6352 1.022 penghasilan 0.7578 0.5606 1.352 pasangan 0.6359 0.1784 3.565 --Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 99.313 on 71 degrees of freedom Residual deviance: 71.759 on 67 degrees of freedom AIC: 81.76
Pr(>|z|) 0.000568 *** 0.009017 ** 0.306949 0.176456 0.000364 ***
68 78
Number of Fisher Scoring iterations: 5 Pada GLM.4 terlihat variabel pendidikan memiliki nilai p-value terbesar, maka variabel pendidikan dikeluarkan dari model regresi > GLM.5 <- glm(kb ~ jumlah.anak + penghasilan + pasangan, + family=binomial(logit), data=kb) > summary(GLM.5) Call: glm(formula = kb ~ jumlah.anak + penghasilan + pasangan, family = binomial(logit), data = kb) Deviance Residuals: Min 1Q -1.8056 -0.8689
Median -0.2070
3Q Max 0.8596 2.0002
Coefficients: Estimate Std. Error z value (Intercept) -10.8300 2.8868 -3.752 jumlah.anak 1.0320 0.4190 2.463 penghasilan 0.9641 0.5290 1.823 pasangan 0.6015 0.1688 3.562 --Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Pr(>|z|) 0.000176 *** 0.013768 * 0.068371 0.000368 ***
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 99.313 on 71 degrees of freedom Residual deviance: 72.815 on 68 degrees of freedom AIC: 80.815 Number of Fisher Scoring iterations: 5 Pada GLM5 terlihat variabel penghasilan memiliki nilai p-value terbesar, maka variabel penghasilan dikeluarkan dari model regresi > GLM.6 <- glm(kb ~ jumlah.anak + pasangan, family=binomial(logit), data=kb) > summary(GLM.6) Call: glm(formula = kb ~ jumlah.anak + pasangan, family = binomial(logit), data = kb) Deviance Residuals: Min 1Q -1.6926 -1.0297
Median -0.2784
3Q Max 0.8655 2.0662
69 79
Coefficients: Estimate Std. Error z value (Intercept) -8.5485 2.3078 -3.704 jumlah.anak 0.9210 0.3934 2.341 pasangan 0.5619 0.1555 3.614 --Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 99.313 on 71 degrees of freedom Residual deviance: 76.546 on 69 degrees of freedom AIC: 82.546 Number of Fisher Scoring iterations: 5
Pr(>|z|) 0.000212 *** 0.019212 * 0.000302 ***
70 80
Lampiran 8
Logistic Regression Block 1: Method = Enter a,b,c,d
Iteration History
Coefficients -2 Log likelihood Constant Umur anak pendidikan penghasilan pegetahuan dukungan
Iteration Step 1
-.138
tempat
1
80.165
-7.871
.858
.316
.421
.594
.974
.161
2
78.832
-10.592
-.210 1.144
.470
.588
.738
1.318
.252
3
78.794
-11.118
-.225 1.198
.501
.624
.765
1.393
.260
4
78.794
-11.136
-.225 1.199
.502
.626
.766
1.396
.260
5
78.794
-11.136
-.225 1.199
.502
.626
.766
1.396
.260
a. Method: Enter b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 99.313 d. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001. Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Step 1
df
Sig.
Step
20.519
7
.005
Block
20.519
7
.005
Model
20.519
7
.005
Variables in the Equation 95.0% C.I.for EXP(B) B Step 1
a
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(B)
Lower
Upper
umur
-.225
.545
.171
1
.679
.798
.274
2.322
anak
1.199
.532
5.089
1
.024
3.318
1.170
9.408
pendidikan
.502
.584
.739
1
.390
1.652
.526
5.185
penghasilan
.626
.548
1.306
1
.253
1.870
.639
5.468
pegetahuan dukungan tempat Constant
.766
.678
1.276
1
.259
2.151
.569
8.127
1.396
.560
6.217
1
.013
4.039
1.348
12.102
.260
.668
.152
1
.696
1.297
.351
4.801
-11.136
3.843
8.399
1
.004
.000
a. Variable(s) entered on step 1: umur, anak, pendidikan, penghasilan, pegetahuan, dukungan, tempat.
