Presented by Salisa Jihan (1308.100.505)

SDM yang

berkualitas

Pembangunan

di Bidang

Kesehatan

Derajat

Kesehatan

1. Apakah lingkungan, pelayanan kesehatan, tenaga kesehatan dan

infrastruktur berpengaruh terhadap derajat kesehatan di Jawa

Timur?

2. Apakah infrastuktur dapat menjadi variabel moderasi terhadap

hubungan pelayanan kesehatan dengan derajat kesehatan?

3. Apakah infrastuktur dapat menjadi variabel moderasi terhadap

hubungan tenaga kesehatan dengan derajat kesehatan?

Mengetahui pengaruh lingkungan, pelayanan kesehatan, tenaga

kesehatan dan infrastruktur terhadap derajat kesehatan di Jawa

Timur.

Mengetahui apakah infrastuktur dapat menjadi variabel moderasi

terhadap hubungan pelayanan kesehatan dengan derajat kesehatan di

Jawa Timur.

Mengetahui infrastuktur dapat menjadi variabel moderasi terhadaphubungan tenaga kesehatan dengan derajat kesehatan di Jawa Timur.

Memodelkan persamaan struktural pada derajatkesehatan di Jawa Timur tahun 2007 yang diukur darivariabel konstruk laten Lingkungan, PelayananKesehatan, Tenaga Kesehatan, dan Infrastruktur. Sertamemodelkan persamaan struktural derajat kesehatanyang dimoderasi oleh variabel Infrastruktur denganmenggunakan Partial Least Square (PLS).

• Menganalisis sekaligus variabel

indikator, variabel

laten/konstruk,dan kekeliruan

pengukuran

• Menganalisis hubungan antara

indikator dengan konstruk yang

dikenal dengan nama Model

Pengukuran

• Menganalisis hubungan antara

variabel laten satu dengan

variabel laten yang lain yang

dikenal dengan nama Model

Struktural

Metode PLS merupakan metode pemodelan lunak (Soft Modeling) dimana :

Sampel tidak harus besar

Tidak memerlukan asumsi yang sangat ketat

Aplikasi metode lebih ditekankan untuk pendugaan variabel respon daripada bentuk modelnya.

Tipe indikator pada PLS ada dua, yaitu:

Indikator Refleksif: Indikator seolah-olah dipengaruhi oleh variabel laten (indikator adalah pencerminan variabel latennya.

Indikator Formatif: Indikator seolah-olah mempengaruhi variabel laten (indikator adalah penjelas dari variabel laten)

Uji Validitas

Validitas konvergen terpenuhi jika loading pada modelpengukuran mempunyai nilai yang tinggi. Nilai loadingdikatakan tinggi jika mempunyai nilai score > 0.7, namundemikian untuk penelitian tahap awal dari pengembanganskala pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,6 dianggapcukup (Chin, 1998).

Uji Reliabilitas

Pendekatan yang dianjurkan dalam menilai sebuah modelpengukuran (measurement model) adalah menilai besarancomposite/construct reliability .

Dimana :

CR = composite/construct reliability

λ = loading factor variabel indikator

δ = (1 - ) sebagai error variance indikator

Inner model disebut juga dengan inner relationstructural model yang menggambarkan hubunganantara variabel laten (konstruk) independen dandependen.

Estimasi parameter jalur (path estimate) dapat dilihatdari nilai estimasi yang menghubungkan antar variabellaten dan estimasi loading antara variabel laten denganindikatornya.

Penggunaan metode statistik parametrik biasanyamengsyaratkan informasi mengenai distribusi yang harusdipenuhi dan ini sulit untuk dipenuhi. Untuk mengatasi hal inidapat digunakan metode-metode yang tidak memerlukanasumsi ketat, salah satunya metode bootstrap.

Chin (1998) mengemukakan bahwa metode resampling padaPartial Least Square (PLS) dengan sampel kecil menggunakanbootstrap standart error yaitu untuk menilai level signifikansidan memperoleh kestabilan estimasi model pengukuran(outer model) dan model struktural (inner model) dengan caramencari estimasi dari standart error,

No Nama Metode yang digunakan Variabel yang digunakan

1 Fardiyeni Pramasita (2005) Analisis Regresi Linier Berganda(Pada Angka Kematian Bayi)

Faktor Kesehatan :Banyaknya trauma lahir, banyaknya asfiksia,bayi berat badan lahir rendah,tetanusneonatorum, dan bayi lahir prematur.Diluar Kesehatan :Banyaknya unit pelayanan kesehatan, tenagamedis dan paramedis, persalinan yang ditolongoleh tenaga non medis, penduduk miskin,pengeluaran rumah tangga sebulan, dan rumahtangga yang menggunakan sumber air minumselain air bersih.

2 Hidayani Purwaningsih(2006)

Cluster dan Diskriminan Angka Kematian Bayi (AKB), Angka HarapanHidup (AHH), alita gizi buruk, pemberian ASIeksklusif, imunisasi, rasio fasilitas kesehatan(puskesmas, puskesmas pembantu, posyandu),persalinan oleh tenaga medis, persalinan olehtenaga non medis, penduduk yang mengalamikeluhan kesehatan, prosentase rumah denganfasilitas tertentu (air bersih, air ledeng, tangkiseptik)

3 La Podje Talangko(2009)

Structural Equation Modeling (SEM)

Jamban dalam rumah, penggunaan air bersih,keluarga miskin yang berobat ke tenagakesehatan, peran aktif masyarakat dalamposyandu, bayi di beri ASI ekslusif, persalinanoleh tenaga kesehatan, deteksi tumbuhkembang balita, Angka Kematian Bayi (AKB),Angka Kematian Balita (AKABA), AngkaKematian Ibu Maternal (AKIM), Angka kesakitan(Morbiditas), Status gizi bayi dan Balita.

Data pada penelitian ini yaitu data sekunder dari hasil pendataan

Susenas (Survei Sosial Ekonomi Nasional) Badan Pusat Statistik

propinsi Jawa Timur tahun 2007 dan Data/Laporan Survei

Demografi dan Kesehatan Kabupaten/Kota propinsi Jatim pada

Jawa Timur dalam angka tahun 2007.

Variabel Laten Eksogen Variabel Indikator

Tenaga Kesehatan Tenaga medis dan paramedis pada rumah sakit Pemerintah dan Puskesmas

Lingkungan Rumah yang menggunakan air bersih untuk minum/masak, rumah yang mempunyai jamban, rumah yang mempunyai pengolahan limbah.

Pelayanan Kesehatan Persalinan oleh tenaga kesehatan, bayi diberi imunisasi campak dan rata-rata lamanya bayi diberi ASI eksklusif tanpa makan/minuman tambahan.

Infrastruktur Banyaknya rumah sakit (Pemerintah dan Swasta), Puskesmas, dan Posyandu.

Variabel Laten Endogen : Variabel Derajat Kesehatan yang diukur dari Angkakematian bayi (AKB), prevalensi balita kurang gizi, dankeluhan kesehatan

Variabel Moderasi : Variabel Infrastruktur

Pengembangan model berbasis konsep dan teori

Mengkonstruksi Diagram Path

Mengkonversi diagram jalur (path) ke dalam persamaan

Estimasi Model

Evaluasi Model

Pengujian Hipotesis

Derajat

Kesehatan

( )

Infrastruktur

( 4 )

Tng. Kes

( 3 )

Pel. Kes

( 2 )

Lingkungan

( 1 )

γ3

γ4

γ2

γ1

Derajat

Kesehatan

( )

Infrastruktur

( 4 )

Tng. Kes

( 3 )

Pel. Kes

( 2 )

Lingkungan

( 1 )

Interaksi

Infrastruktur*Pel. Kes

Interaksi

Infrastruktur*Tng. Kes

γ3

ω1 γ1

γ2

γ4 ω2

H5: Infrastruktur signifikan memoderasi

hubungan antara Pelayanan Kesehatandengan Derajat Kesehatan

H6: Infrastruktur signifikan memoderasihubungan antara Tenaga Kesehatandengan Derajat Kesehatan

H1: Lingkungan berpengaruh terhadapDerajat Kesehatan

H2: Pelayanan Kesehatan berpengaruhterhadap Derajat Kesehatan

H3: Tenaga Kesehatan berpengaruhterhadap Derajat Kesehatan

H4: Infrastruktur berpengaruh terhadapDerajat Kesehatan

4.1 Statistika Deskriptif

Variabel Derajat Kesehatan

Variabel Mean Min Max

AKB (DJ1) 39,0571 22,8 69,66

Kurang Gizi (DJ2) 16,2024 6,8 27,23

Keluhan Kesehatan (DJ3) 29,9392 19,27 43,62

Variabel Lingkungan

Variabel Mean Min Max

Air bersih (L1) 89,3068 57,01 99,91

Jamban (L2) 48,8163 12,35 90,54

Lantai tidak tanah (L3) 79,7105 32,76 98,48

• Variabel Pelayanan Kesehatan

Variabel Mean Min Max

Persalinan Medis (PK1) 83,8608 31,68 99,01

Imunisasi campak (PK2) 90,8961 52,42 100

ASI eksklusif (PK3) 2,735 1,05 3,83

• Variabel Tenaga Kesehatan

Variabel Mean Min Max

Tng. Kes R.S Pemerintah (TK1) 283,68 121 1064

Tng. Kes Puskesmas (TK2) 586,89 276 974

• Variabel Infrastruktur

Variabel Mean Min Max

Rumah Sakit (IS1) 1,4474 1 4

Puskesmas (IS2) 24,2105 3 53

Puskes. Pembantu (IS3) 59,42 4 119

Posyandú (IS4) 1131,105 159 2819

• Lingkungan

• Pelayanan Kesehatan

• Tenaga Kesehatan

• Infrastruktur

• Derajat Kesehatan

H1: Lingkungan berpengaruh terhadap Derajat Kesehatan

H2: Pelayanan Kesehatan berpengaruh terhadap Derajat Kesehatan

H3: Tenaga Kesehatan berpengaruh terhadap Derajat Kesehatan

H4: Infrastruktur berpengaruh terhadap Derajat Kesehatan

Hubungan Kasualitas

Koef.

Parameter

Jalur

Std. Error T-statistik

Lingkungan > Drjt Kes -0,2690,012151 22,1635

Pel. Kes > Drjt Kes -0,5340,008299 64,38242

Tng. Kes > Drjt Kes -0,038 0,009166 4,130231

Infrastruktur > Drjt Kes -0,109 0,060424 1,806606

Variabel R-Square

Derajat Kesehatan 0,581155

Hubungan Kasualitas

Koef.

Parameter

Jalur

Std. Error T-statistik

Lingkungan > Drjt Kes -0,237 0,010249 23,08653

Pel. Kes > Drjt Kes -0,441 0,009555 46,18946

Pel.Kes*Infra > Drjt Kes 0,221 0,012058 18,34648

Tng. Kes > Drjt Kes -0,161 0,010777 14,98213

Tng. Kes*Infra > Drjt Kes 0,110 0,008464 12,97714

Infrastruktur > Drjt Kes -0,080 0,064004 1,25074

Variabel R-Square

Derajat Kesehatan 0, 589061

1. Analisis model persamaan struktural

Terdapat pengaruh antara variabel laten konstruk (lingkungan,

pelayanan kesehatan, tenaga kesehatan, infrastruktur) terhadap derajat

kesehatan.

2. Analisis model persamaan struktural

Variabel Infrastruktur signifikan secara statistik mempunyai pengaruh

terhadap hubungan antara Pelayanan Kesehatan dengan Derajat

Kesehatan.

Variabel Infrastruktur mempunyai pengaruh yang signifikan terhadaphubungan antara Tenaga Kesehatan dengan Derajat Kesehatan.

5.1 Kesimpulan

Dalam penelitian ini masalah yang dikaji masih terbatas, oleh

karena itu saran yang dapat diberikan untuk peneliti selanjutnya agar

mengembangkan lagi model yang terbentuk dengan menggali lebih

luas variabel-variabel yang dapat berpengaruh terhadap Derajat

Kesehatan sehingga dapat memberikan kontribusi yang lebih

terhadap perkembangan pembangunan di Jawa Timur khususnya di

bidang kesehatan.