FAKTOR-FAKTOR SOSIAL EKONOMI YANG MEMPENGARUHI FERTILITAS PEREMPUAN DENGAN LAMA PERKAWINAN DI BAWAH 10 TAHUN DI PROVINSI JAWA BARAT LIESTIA NOVIANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
29
Embed
FAKTOR-FAKTOR SOSIAL EKONOMI YANG MEMPENGARUHI … · penggunaan KB dan status pekerjaan di wilayah perkotaan dan perdesaan 5 3 Nilai improvement awal wilayah perkotaan 7 4 ... yaitu
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
FAKTOR-FAKTOR SOSIAL EKONOMI YANG
MEMPENGARUHI FERTILITAS PEREMPUAN
DENGAN LAMA PERKAWINAN DI BAWAH
10 TAHUN DI PROVINSI JAWA BARAT
LIESTIA NOVIANI
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Faktor-Faktor Sosial
Ekonomi yang Mempengaruhi Fertilitas Perempuan dengan Lama Perkawinan di
Bawah 10 Tahun di Provinsi Jawa Barat adalah benar karya saya dengan arahan
dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada
perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya
yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam
teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Februari 2014
Liestia Noviani
NIM G14090009
ABSTRAK
LIESTIA NOVIANI. Faktor-Faktor Sosial Ekonomi yang Mempengaruhi
Fertilitas Perempuan dengan Lama Perkawinan di Bawah 10 Tahun di Provinsi
Jawa Barat. Dibimbing oleh BUDI SUSETYO dan BAGUS SARTONO.
Tingginya laju pertumbuhan penduduk merupakan masalah pokok
pembangunan yang dihadapi oleh negara-negara berkembang termasuk Indonesia.
Ledakan penduduk terjadi terutama karena menurunnya tingkat mortalitas
(kematian) penduduk sementara tingkat fertilitas belum dapat dikontrol dengan
baik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan faktor-faktor sosial
ekonomi yang mempengaruhi fertilitas (kelahiran) di Provinsi Jawa Barat.
Informasi faktor-faktor tersebut maka dapat digunakan sebagai salah satu alat
pertimbangan dalam pengendalian kependudukan. Penelitian ini menggunakan
data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Provinsi Jawa Barat tahun
2011. Peubah respon pada penelitian ini berupa data kontinu yaitu jumlah anak
kandung lahir hidup sehingga analisis yang tepat digunakan dalam penelitian ini
adalah pohon regresi dengan algoritma CART. Pohon regresi pada wilayah
perkotaan menghasilkan 6 simpul akhir dengan peubah penjelas paling efektif
yaitu status penggunaan KB, pendidikan suami, pengeluaran per kapita per bulan,
dan penggunaan jamban. Pohon regresi pada wilayah perdesaan menghasilkan 5
simpul akhir dengan peubah penjelas paling efektif yaitu status penggunaan KB,
pengeluaran per kapita per bulan, dan status penggunaan jamban.
Kata kunci: CART, fertilitas, pohon regresi
ABSTRACT
LIESTIA NOVIANI. Socio economics Factors Affecting Fertility of Female with
Under 10 Years Marriage in West Java Province. Advised by BUDI SUSETYO
and BAGUS SARTONO.
The high rate of population growth is the main problem faced by the
development of developing countries, including Indonesia. Population explosion
occurred mainly due to a decreased level of mortality (death) while the population
fertility rates can not be well controlled. The purpose of this study was to
determine the socio economics factors that affect fertility (births) in the Province
of West Java. Information factors can be used as one tool in population control
considerations. This study used the data of National Socio economic Survey of
West Java Province in 2011. Response variable in this study is the number of
biological children born alive, whisch is continuous, so that the proper analysis is
a regression tree with CART algorithm. Regression tree in urban produce 6 end
nodes with the most effective explanatory variable is the contraception status,
husband’s education, expenditure per capita per month, and the use of toilet.
Regression tree in rural produce 5 end nodes with the most effective explanatory
variable is the status of the use of family planning, expenditure per capita per
month, and the use of toilet.
Keywords: CART, fertility, regression tree
avonoids, saponins
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Statistika
pada
Departemen Statistika
FAKTOR-FAKTOR SOSIAL EKONOMI YANG
MEMPENGARUHI FERTILITAS PEREMPUAN
DENGAN LAMA PERKAWINAN DI BAWAH
10 TAHUN DI PROVINSI JAWA BARAT
LIESTIA NOVIANI
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
Judul Skripsi : Faktor-Faktor Sosial Ekonomi yang Mempengaruhi Fertilitas
Perempuan dengan Lama Perkawinan di Bawah 10 Tahun di
Provinsi Jawa Barat
Nama : Liestia Noviani
NIM : G14090009
Disetujui oleh
Dr Ir Budi Susetyo, MS
Pembimbing I
Dr Bagus Sartono, MSi
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Anang Kurnia, MSi
Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
Judul Skripsi: Faktor-Faktor Sosial Ekonomi yang Mempengaruhi Fertilitas Perempuan dengan Lama Perkawinan di Bawah 10 Tahun di Provinsi Jawa Barat
Nama : Liestia Noviani NIM : 014090009
Disetujui oleh
~"""' ~. JJ1/
~.~SDr r Budi Dr B us SaROno MSi Pembimbing I embimbing II
Diketahui oleh
Tanggal Lulus: 03 HAR 20 14
PRAKATA
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Allah SWT karena atas karunia, rahmat
dan hidayah dari-Nya lah maka penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini
dengan judul “Faktor-Faktor Sosial Ekonomi yang Mempengaruhi Fertilitas
Perempuan dengan Lama Perkawinan di Bawah 10 Tahun di Provinsi Jawa
Barat ”. Karya ilmiah ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan
gelar Sarjana Statistika di Institut Pertanian Bogor.
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih yang sebanyak-
banyaknya kepada :
1. Dr Ir Budi Susetyo, MS dan Dr Bagus Sartono, MSi selaku dosen
pembimbing yang telah memberikan arahan dan bimbingan dalam penulisan
karya ilmiah ini.
2. Bapak (alm), mamah, kakak dan keponakan tersayang Melvin yang selalu
memberikan doa, semangat, dukungan berupa moril maupun meteril, dan
kasih sayang kepada penulis.
3. Alfin Noorhassan Subchan Rachlan atas semangat dan dukungan yang
selalu diberikan kepada penulis.
4. Seluruh teman-teman STK angkatan 46 atas keceriaannya selama tiga tahun
menjalani kuliah bersama.
Terima kasih juga diucapkan kepada semua pihak-pihak yang tidak dapat
disebutkan satu persatu yang telah banyak membantu dalam pembuatan karya
tulis ini. Semoga karya tulis ini dapat diterima dan bermanfaat bagi perkembangan
ilmu pengetahuan.
Bogor, Februari 2014
Liestia Noviani
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR vi
DAFTAR LAMPIRAN vi
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Tujuan Penelitian 2
METODE 2
Bahan 2
Metode 2
HASIL DAN PEMBAHASAN 4
Hasil 4
SIMPULAN DAN SARAN 10
Simpulan 10
DAFTAR PUSTAKA 10
LAMPIRAN 11
RIWAYAT HIDUP 17
DAFTAR TABEL
1 Rata-rata jumlah anak kandung lahir hidup berdasarkan
pendidikan istri dan suami di wilayah perkotaan dan perdesaan
5
2 Rata-rata jumlah anak kandung lahir hidup berdasarkan status
penggunaan KB dan status pekerjaan di wilayah perkotaan dan
perdesaan
5
3 Nilai improvement awal wilayah perkotaan 7
4 Nilai improvement awal wilayah perdesaan 9
DAFTAR GAMBAR
1 Pohon regresi wilayah perkotaan 6
2 Pohon regresi wilayah perdesaan 8
DAFTAR LAMPIRAN
1 Peubah-peubah penjelas yang digunakan 12
2 Deskripsi peubah-peubah penjelas numerik daerah perkotaan 13
3 Deskripsi peubah-peubah penjelas numerik daerah perdesaan 14
4 Deskripsi peubah-peubah penjelas kategorik daerah perkotaan 14
5 Deskripsi peubah-peubah penjelas kategorik daerah perdesaan 15
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Jumlah penduduk dunia semakin meningkat dari tahun ke tahun termasuk
Indonesia. Jumlah penduduk Indonesia berada di urutan keempat terbesar di dunia
setelah berturut-turut China, India, dan Amerika Serikat. Berdasarkan hasil Sensus
Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2010, jumlah penduduk di Indonesia mencapai
237.641.326 dengan laju pertumbuhan penduduk sebesar 1,49 persen per tahun.
Tingginya laju pertumbuhan penduduk dan distribusi yang tidak merata
menimbulkan berbagai masalah seperti penyediaan makanan, lapangan kerja,
sarana kesehatan, pendidikan dan berbagai kebutuhan lainnya sehingga dapat
menghambat kemajuan proses pembangunan di bidang sosial ekonomi.
Fertilitas merupakan salah satu komponen penting yang mempengaruhi laju
pertumbuhan penduduk. Sejalan dengan berkembangnya ilmu pengetahuan dan
teknologi dalam pengolahan sumber daya alam yang ada, tingkat kehidupan
manusia menjadi semakin membaik. Hal ini sangat mempengaruhi penurunan
tingkat mortalitas (kematian) penduduk. Seperti banyak dikemukakan oleh ahli
demografi, bahwa ledakan penduduk yang terjadi pada abad-abad terakhir ini
terutama karena menurunnya tingkat mortalitas dengan cepat, sementara tingkat
fertilitas belum dapat dikontrol dengan baik (Mantra 2003).
Fertilitas dalam isitilah demografi diartikan sebagai hasil reproduksi yang
nyata dari seorang wanita. Dengan kata lain fertilitas sama dengan kelahiran hidup
(live birth), yaitu terlepasnya bayi dari rahim seorang perempuan dengan adanya
tanda-tanda kehidupan. Apabila pada waktu lahir tidak ada tanda-tanda kehidupan
disebut dengan lahir mati (still birth) yang di dalam demografi tidak dianggap
sebagai suatu peristiwa kelahiran.
Faktor-faktor yang mempengaruhi tinggi rendahnya fertilitas dapat dibagi
menjadi dua yaitu faktor demografi dan selain demografi. Faktor demografi
diantaranya adalah struktur umur, struktur perkawinan, umur kawin pertama dan
lainnya. Sedangkan faktor selain demografi antara lain, keadaan ekonomi
penduduk, tingkat pendidikan, perbaikan status perempuan, urbanisasi dan
industrialisasi (Lembaga Demografi FE UI 1981).
Jawa Barat merupakan salah satu provinsi terpadat di Indonesia. Dari Survei
Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) dapat dilakukan analisis untuk mengetahui
faktor-faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi fertilitas pada usia perkawinan
di bawah 10 tahun di Provinsi Jawa Barat. Peubah respon pada penelitian ini
berupa data rasio yaitu jumlah anak kandung lahir hidup sehingga analisis yang
tepat digunakan dalam penelitian ini adalah pohon regresi dengan algoritma
CART. Dengan diketahuinya faktor-faktor yang mempengaruhi fertilitas
pemerintah dapat membuat kebijakan untuk mengendalikan pertumbuhan
penduduk untuk meningkatkan kualitas hidup bangsa Indonesia.
Classification and Regression Trees (CART) adalah salah satu metode atau
algoritma dari teknik pohon keputusan. CART merupakan metode statistik non
parametrik yang dapat menggambarkan hubungan antara peubah respon dengan
satu atau lebih peubah penjelas (Hartati et al. 2012). Menurut Breiman, et al.
(1993), apabila peubah respon berbentuk numerik maka metode yang digunakan
2
pohon regresi (regression trees), sedangkan apabila peubah respon memiliki skala
kategorik maka metode yang digunakan adalah pohon klasifikasi (classification
trees). Keunggulan dari metode CART adalah tidak ada asumsi yang harus
dipenuhi dan mudah untuk di interpretasikan.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan faktor-faktor sosial
ekonomi yang berpengaruh terhadap fertilitas perempuan dengan lama
perkawinan di bawah 10 tahun di Provinsi Jawa Barat.
METODE
Bahan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder hasil Survei
Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Provinsi Jawa Barat tahun 2011 yang
diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Sampel yang diambil adalah
perempuan yang lama perkawinannya di bawah 10 tahun. Peubah respon yang
menjadi perhatian dalam penelitian ini adalah jumlah anak kandung lahir hidup.
Sedangkan peubah-peubah penjelas yang digunakan yaitu sebanyak 16 peubah
dapat dilihat pada Lampiran 1.
Metode
Tahapan-tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah:
1. Melakukan analisis deskriptif pada peubah penjelas untuk mengetahui
gambaran umum fertilitas di provinsi Jawa Barat.
2. Membangun pohon regresi dengan algoritma CART.
Metode pohon regresi dikenal sebagai penyekatan rekursif biner karena
dalam proses penyekatannya kumpulan data yang disebut simpul selalu disekat
menjadi dua sekatan yang disebut simpul anak. Tahap pertama, seluruh data
dipisah menjadi anak gugus berdasarkan salah satu peubah yang dipilih.
Masing-masing anak gugus kemudian diperiksa kembali dan dibagi lagi
berdasarkan pemisah lainnya. Proses tersebut berlanjut sampai tercapai kriteria
berhenti tertentu. Anak gugus yang tidak bisa dipisah lagi dinamakan simpul
akhir, sedangkan yang masih bisa dipisah dinamakan simpul anak. Adapun
aturan-aturan pembentukan pohon regresi, yaitu:
a. Pembentukan pohon regresi.
Pohon regresi dibentuk melalui penyekatan gugus data dengan
sederetan penyekat biner sampai dihasilkan simpul akhir. Aturan
penyekatan suatu simpul menjadi dua simpul anak adalah sebagai berikut:
i. Setiap penyekatan tergantung pada nilai yang berasal dari satu peubah
penjelas.
3
ii. Untuk peubah kontinu Xj, penyekatan yang diperbolehkan adalah Xj c,
dimana c adalah nilai tengah antara dua nilai amatan peubah Xj secara
berurutan. Jadi jika Xj memiliki nilai n yang berbeda maka akan ada n-1
penyekatan.
iii. Untuk peubah kategorik, penyekatan yang terjadi berasal dari semua
kemungkinan penyekatan berdasarkan terbentuknya dua anak gugus yang
saling lepas (disjoint). Jika Xj adalah peubah ketegorik nominal dengan L
ketegori, maka akan ada 2L-1
-1 penyekatan, sedangkan jika berupa
kategorik ordinal maka akan ada L-1 penyekatan.
b. Proses penyekatan
Proses penyekatan pada tiap simpul adalah sebagai berikut:
i. Tentukan semua kemungkinan penyekatan pada tiap peubah penjelas
ii. Pilih penyekatan terbaik dari masing-masing peubah penjelas. Penyekatan
terbaik adalah penyekat yang memaksimumkan ukuran kehomogenan dari
masing-masing simpul anak terhadap simpul induknya. Ukuran
kehomogenan pada simpul t yaitu
( )
∑∑( ( ))
dimana
( )
( )∑
Misal ada penyekatan s yang menyekat t menjadi simpul anak kiri tL
dan simpul anak kanan tR, fungsi penyekat atau yang biasa disebut dengan
nilai improvement dinyatakan sebagai
( ) ( ) * ( ) ( )+
dimana ( ) adalah fungsi penyekat pada pohon regresi, R(t) adalah
kuadrat tengah galat pada simpul induk, ( ) adalah kuadrat tengah galat
pada simpul anak kiri, dan ( ) adalah kuadrat tengah galat pada simpul
anak kanan. Penyekatan terbaik s* adalah penyekatan yang memenuhi
kriteria:
( ) ( )
dengan S adalah gugus yang berisi semua kemungkinan penyekatan.
iii. Pilih peubah yang dijadikan penyekat. Peubah yang dijadikan penyekat
adalah peubah yang memiliki nilai ( ) maksimum paling besar
diantara peubah lainnya.
c. Proses pemangkasan
Bila pohon yang dibentuk pada proses penyekatan berukuran sangat besar,
maka pohon akan semakin komplek dalam menggambarkan data. Untuk dapat
menyederhanakan ukuran pohon agar menjadi pohon yang layak dilakukan
suatu teknik yang disebut teknik pemangkasan validasi silang pada pohon
regresi (Lewis 2000).
Tingkat kesalahan relatif pada validasi silang dirumuskan dengan:
4
( ) ( )
( )
dengan
( )
∑ , ( )-
dan
( )
∑ , -
dengan ( ) adalah kuadrat tengah galat pohon optimal, ( ) adalah
kuadrat tengah galat simpul awal, N adalah jumlah pengamatan dalam simpul
k, yi adalah nilai dari peubah respon, dan ( ) adalah rataan dari simpul k.
Pohon terbaik adalah Tk0, yaitu:
( ) ( )
d. Penentuan nilai dugaan respon
CART akan menghitung ringkasan statistik dari masing-masing
simpul akhir setelah pohon regresi terbentuk. Jika aturan penyekatan
menggunakan metode kuadrat terkecil, maka akan dihitung rataan dan
standar deviasi dari peubah respon. Nilai rataan pada simpul akhir
merupakan nilai dugaan dari peubah respon pada kasus simpul terakhir
tersebut (Komalasari 2005).
3. Menginterpretasikan hasil.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Data
Banyaknya perempuan yang dijadikan sampel pada penelitian ini adalah
sebanyak 4077 perempuan yang terdapat di provinsi Jawa Barat. Sebanyak 2930
responden tinggal di wilayah perkotaan dan 1147 responden tinggal di wilayah
perdesaan. Peubah penjelas yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 16
peubah penjelas. Deskripsi peubah penjelas pada responden yang tinggal di
perkotaan dapat dilihat pada Lampiran 2 dan Lampiran 4, sedangkan deskripsi
peubah penjelas pada responden yang tinggal di perdesaan dapat dilihat pada
Lampiran 3 dan Lampiran 5.
Responden di wilayah perkotaan rata-rata berusia 28 tahun dengan rata-rata
usia pada saat perkawinan pertama yaitu 22 tahun dan mayoritas pendidikan istri
dan suami adalah lulusan SD/sederajat. Adapun responden di wilayah perdesaan
rata-rata berusia 26 tahun dengan rata-rata usia pada saat perkawinan pertama
yaitu 19 tahun dan pendidikan terakhir istri dan suami mayoritas adalah lulusan
SD/sederajat. Hal ini menunjukan bahwa rata-rata responden di wilayah perdesaan
5
menikah pada usia lebih muda dibandingkan dengan responden di wilayah
perkotaan.
Berdasarkan Lampiran 2 dan Lampiran 3, pendapatan per kapita per bulan
dan pengeluaran per kapita per bulan di wilayah perkotaan lebih besar
dibandingkan dengan wilayah perdesaan. Pendapatan per kapita per bulan
tertinggi di wilayah perkotaan adalah sebesar Rp22 500 000 sedangkan di wilayah
perdesaan hanya Rp5 600 000. Kemudian pengeluaran per kapita per bulan di
wilayah perkotaan rata-rata sebesar Rp737 944.48 sedangkan rata-rata
pengeluaran per kapita per bulan di wilayah perdesaan sebesar Rp448 437.03.
Mayoritas sampel memiliki rumah sendiri. Dinding yang digunakan umunya
tembok dengan atap genteng, lantai keramik, dan menggunakan listrik PLN
sehingga dapat disimpulkan bahwa mayoritas sampel memiliki rumah yang layak.
Sebagian besar sampel sudah memiliki jamban sendiri. Untuk air yang digunakan,
sampel umumnya menggunakan sumur sebagai air untuk mandi/cuci dan air
minum (Lampiran 4 dan Lampiran 5)
Tabel 1 Rata-rata jumlah anak kandung lahir hidup berdasarkan pendidikan istri