2020 : PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI (AKB) SEBAGAI DASAR EVALUASI PENCAPAIAN TARGET SDGs DI PROVINSI PAPUA

Dr. Dra. Ismaini Zain M.Si
Erma Oktania Permatasari S.Si, M.Si

External link

Type

RESEARCH

Keywords

-


Abstract

Jumlah penduduk Indonesia menempati urutan ke dua di Asia Tenggara sehingga menjadikan rawan munculnya berbagai permasalahan, seperti beberapa provinsi di Indonesia belum mencapai target Angka Kematian Bayi (AKB) nasional (24 angka kematian per 1000 kelahiran). Selain itu, target dari angka kematian bayi juga dibahas oleh negara-negara anggota PBB pada bulan September 2015 dalam rangkaian Agenda Pembangunan Berkelanjutan 2030 dengan menyertakan 17 Tujuan Pembangunan Berkelanjutan atau Sustainable Development Goals (SDGs). Tujuan yang membahas mengenai angka kematian bayi adalah tujuan SDGs yang ketiga yang salah satu targetnya menjamin kehidupan sehat dan mendukung kesejahteraan bagi semua disegala usia sehingga semua negara pada tahun 2030 ditargetkan dapat mengakhiri kematian yang dapat dicegah pada bayi lahir dan balita. Provinsi Papua merupakan salah satu provinsi yang belum mencapai target AKB nasional. Rata-rata AKB Provinsi Papua yaitu 32 kematian per 1000 kelahiran pada tahun 2017. Permasalahan tersebut menjadikan perlu adanya penelitian lebih lanjut menggunakan data faktor-faktor yang diduga memengaruhi AKB di Provinsi Papua. Beberapa faktor yang diduga memengaruhi AKB antara lain persentase persalinan yang ditolong tenaga kesehatan, persentase bayi berat badan lahir rendah, persentase bayi yang diberi ASI eksklusif, persentase cakupan desa/kelurahan Universal Child Immunization (UCI), persentase bayi yang mendapatkan vitamin A, persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, persentase ibu hamil yang melaksanakan program K4, dan rata-rata pengeluaran per kapita sebulan masyarakat. Metode yang dapat digunakan untuk clustering yaitu metode hirarki dan non hirarki, tetapi metode non hirarki khusunya fuzzy c-means memiliki keunggulan dalam mengatasi data outlier maupun overlapping sehingga dalam penelitian ini digunakan metode fuzzy c-means. Hasil dari penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan klaster/pengelompokkan berdasarkan faktor-faktor yang memengaruhi AKB sehingga diharapkan dapat memberikan informasi mengenai kelompok-kelompok kabupaten/kota yang telah dan belum memenuhi target Pemerintah Indonesia dalam hal Angka Kematian Bayi (AKB). Informasi tersebut juga dapat menjadi acuan bagi Dinas Kesehatan Provinsi Papua dalam membuat kebijakan atau upaya perbaikan bagi wilayah-wilayah yang termasuk dalam kelompok kabupaten/kota yang memiliki AKB di atas target, sehingga tujuan SDGs yang ketiga dapat tercapai. Kata Kunci : Angka Kematian Bayi, Fuzzy C-Means, Klaster, Provinsi Papua