Upload
ngokiet
View
233
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
1
PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL PADA DERAJAT
KESEHATAN DENGAN MODERASI INFRASTRUKTUR
(Studi kasus di Propinsi Jawa Timur, SUSENAS 2007)
Salisa Jihan
Mahasiswa Jurusan Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya 60111
Email : [email protected]
Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si
Dosen Jurusan Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya 60111
ABSTRAK
Masalah kesehatan merupakan salah satu faktor yang berperan penting dalam mewujudkan sumber daya
manusia yang berkualitas. Melalui pembangunan di bidang kesehatan diharapkan akan semakin meningkatkan
derajat kesehatan masyarakat dan pelayanan kesehatan dapat dirasakan oleh semua lapisan masyarakat.
Indikator keberhasilan dari upaya peningkatan derajat kesehatan adalah berkurangnya angka kematian
(mortilitas), angka kesakitan, dan status gizi yang buruk. Penelitian ini dilakukan dengan Structural Equation
Modeling (SEM) untuk mengetahui kebenaran konsep teori mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi derajat
kesehatan masyarakat Jawa Timur. Dan Moderated Structural Equation Modeling (MSEM) untuk mengetahui
apakah Infrastruktur dapat menjadi variabel moderasi untuk hubungan antara pelayanan kesehatan dengan
derajat kesehatan serta hubungan antara tenaga kesehatan dengan derajat kesehatan. Dari hasil analisis SEM
disimpulkan bahwa Lingkungan, pelayanan kesehatan, tenaga kesehatan, dan Infrastruktur berpengaruh
terhadap derajat kesehatan. Pada analisis MSEM menyimpulkan bahwa Infrastruktur dapat memoderasi
hubungan antara pelayanan kesehatan dengan derajat kesehatan serta hubungan antara tenaga kesehatan
dengan derajat kesehatan.
Kata kunci : Derajat Kesehatan, Structural Equation Modeling (SEM), Moderated Structural Equation Modeling
(MSEM)
I. PENDAHULUAN
Masalah kesehatan merupakan salah satu faktor yang berperan penting dalam
mewujudkan sumber daya manusia yang berkualitas. Melalui pembangunan di bidang kesehatan
diharapkan akan semakin meningkatkan tingkat kesehatan masyarakat dan pelayanan kesehatan
dapat dirasakan oleh semua lapisan masyarakat secara memadai. Derajat kesehatan dapat
diuraikan melalui beberapa indikator diantaranya mortalitas, morbiditas (angka kesakitan), dan
status gizi. Mortalitas (kematian) dapat dilihat dari indikator angka kematian bayi (AKB) dan
angka kematian ibu melahirkan sedangkan status gizi dapat dilihat dari indikator banyaknya
balita dengan gizi buruk. Penelitian ini dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling
(SEM) untuk mengetahui kebenaran konsep teori mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi
derajat kesehatan masyarakat Jawa Timur dan Moderated Structural Equation Modeling
(MSEM) yaitu suatu pendekatan yang memungkinkan hubungan antara suatu variabel
independen terhadap variabel dependen yang dipengaruhi variabel laten lainnya (Ghozali dan
Fuad, 2005). Analisis tersebut digunakan untuk mengetahui apakah Infrastruktur dapat menjadi
variabel moderasi untuk hubungan antara pelayanan kesehatan dengan derajat kesehatan serta
hubungan antara tenaga kesehatan dengan derajat kesehatan Moderated Structural Equation
Modeling (MSEM).
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Statistik
2.1.1 Konsep Structural Equation Modeling (SEM)
Structural Equation Modeling (SEM) merupakan suatu teknik multivariat yang
menggabungkan aspek-aspek pada analisis faktor dan analisis regresi berganda yang
memungkinkan peneliti untuk mensimulasi seri dari hubungan dependen antar variabel terukur
dan konstruk laten begitu juga antar konstruk laten (Hair et al., 2006). Structural Equation
2
Modeling (SEM) merupakan generasi kedua teknik analisis multivariat yang memungkinkan
peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recursive maupun non
recursive untuk memperoleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model.
2.1.2 Structural Equation Modeling dengan Hubungan Moderasi
Dalam contoh-contoh SEM (Structural Equation Modeling) sebelumnya model hanya
memiliki hubungan langsung ataupun tidak langsung. Namun dikembangkan lagi suatu
pendekatan yaitu non linier SEM yang memungkinkan hubungan antara suatu variabel
independen terhadap variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel laten lainnya. Pengaruh
suatu variabel laten yang berpengaruh terhadap hubungan antara suatu variabel laten
independen dan variabel laten dependen disebut Moderated Structural Equation Modeling
(Ghozali dan Fuad, 2005).
Gambar 2.1 Model SEM dengan Variabel Moderating
2.1.3 Variabel Dalam Model Persamaan Srtruktural
Variabel laten adalah variabel yang tidak bisa diukur secara langsung dan memerlukan
beberapa indikator sebagai proksi (Ghozali dan Fuad, 2005).
Variabel observasi atau juga disebut manifest variable adalah variabel yang datanya harus
dicari melalui penelitian lapangan misalnya malalui instrumen-instrumen survey (Hair et al.,
2006). Variabel observasi digunakan sebagai indikator dari latent constructs atau variabel laten.
Variabel moderasi menurut Sekaran (2006) adalah variabel yang mempunyai ketergantungan
(contingent effect) yang kuat dengan hubungan variabel terikat (endogen) dan variabel bebas
(eksogen). Tujuan adanya variabel moderating yaitu mempengaruhi atau mengubah hubungan
awal antara variabel bebas (eksogen) dan variabel terikat (endogen).
2.1.4 Partial Least Square (PLS)
Metode PLS merupakan metode pemodelan lunak dimana :
1. Sampel tidak harus besar
2. Tidak memerlukan asumsi yang sangat ketat
3. 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)
Metode PLS dapat menangani data berskala rasio, interval, ordinal maupun nominal
karena PLS merupakan metode analisis yang powerfull oleh karena tidak mengasumsikan data
harus dengan pengukuran skala tertentu, data yang digunakan dalam jumlah sampel kecil.
3
Oleh karena PLS tidak mengasumsikan adanya distribusi tertentu untuk estimasi
parameter, maka teknik parametrik untuk menguji signifikansi parameter tidak diperlukan.
Model evaluasi PLS berdasarkan pengukuran prediksi yang mempunyai sifat nonparametrik.
Model struktural dievaluasi dengan melihat persentase variance yang dijelaskan dengan melihat
nilai R2. Stabilitas dari estimasi ini dievaluasi dengan menggunakan statistik uji-t yang didapat
dari prosedur bootstraping.
Model struktural hubungan antar variabel laten di dalam PLS disebut dengan inner
model, sedangkan model pengukuran (bersifat refleksif atau formatif) disebut outer model.
Nilai estimasi model pada PLS didapatkan melalui prosedur bootstrapping dengan
melihat nilai T-statistik pada koefisien jalur.
Estimator : 𝑡 =𝑥 −𝜇
𝑆/ 𝑛
Model struktural dievaluasi dengan melihat persentase variance yang dijelaskan dengan
melihat nilai R2. Nilai R
2 diperoleh melalui rumus berikut.
2
1
ˆ ( , )H
jh jh jhR cor X Y
Perubahan nilai R
2 dapat digunakan untuk menilai besarnya pengaruh variabel laten
eksogen terhadap variabel laten endogen
2.2 Tinjauan Non-Statistik
Kesehatan adalah hak dasar manusia dan merupakan salah satu aspek untuk
meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Upaya peningkatan derajat kesehatan sangat
penting dilakukan secara terus menerus dan berkesinambungan. Peningkatan derajat kesehatan
perlu dilakukan dengan serius diantaranya melalui peningkatan akses pada pelayanan kesehatan,
subsidi di biaya pelayanan kesehatan, serta perbaikan keadaan lingkungan. Hal tersebut tidak
lepas dari peran pemerintah dalam mendukung ketersediaan sarana dan prasarana kesehatan
yang memadai sehingga dapat dinikmati oleh seluruh lapisan masyarakat. Derajat kesehatan
dapat diuraikan melalui beberapa indikator diantaranya mortalitas, morbiditas (angka
kesakitan), dan status gizi. Mortalitas (kematian) dapat dilihat dari indikator angka kematian
bayi (AKB) dan angka kematian ibu melahirkan sedangkan status gizi dapat dilihat dari
indikator banyaknya balita dengan gizi buruk. Faktor yang berpengaruh pada derajat kesehatan
masyarakat adalah faktor lingkungan diantaranya rumah tangga yang memiliki jamban, air
bersih dan pengelolaan air limbah, faktor perilaku dengan indikator keluarga miskin yang
berobat pada tenaga kesehatan, jumlah posyandu, purnama, dan mandiri, rumah tangga dengan
bayi yang diberi ASI eksklusif, serta faktor pelayanan kesehatan yang dilihat dari beberapa
indikator seperti persalinan oleh tenaga kesehatan dan deteksi tumbuh kembang anak balita
(Talangko, 2009).
III. METODOLOGI
3.1 Sumber Data
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.
Yaitu dengan membandingkan beberapa variabel, antara lain:
1. Lingkungan
Rumah tangga yang menggunakan air bersih untuk minum/masak (air kemasan, leding,
pompa, sumur terlindung dan mata air terlindung)
Rumah tangga yang menggunakan jamban dengan tangki septik
Rumah tangga dengan lantai tidak terbuat dari tanah
4
2. Pelayanan Kesehatan
Pertolongan persalinan oleh tenaga kesehatan (dokter, bidan, paramedis lain)
Proporsi bayi diberi imunisasi campak, yang diperoleh melalui rumus berikut.
Rata-rata lamanya bayi diberi ASI eksklusif
3. Tenaga Kesehatan
Banyaknya tenaga medis di rumah sakit
Banyaknya tenaga medis di puskesmas
4. Infrastruktur
Banyaknya Rumah Sakit
Banyaknya Puskesmas
Banyaknya Puskesmas pembantu
Banyaknya Posyandu
3.2 Metode Analisis
Berdasarkan tujuan penelitian, metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut:
1. Analisis secara deskriptif untuk mengetahui secara umum penyebaran dan pemusatan data
mengenai kesehatan di Jawa Timur.
2. Melakukan evaluasi model pengukuran (Outer model) dengan melihat validitas dan
reliabilitas variabel indikator pengukur kontruk laten.
3. Analisis Structural Equation Modeling (SEM)
a) Pengembangan model berbasis konsep dan teori
b) Mengkonstruksi Diagram Path untuk Model Persamaan Struktural
Gambar 3.1 Path Diagram Derajat Kesehatan
c) Mengkonversi diagram path ke dalam persamaan. Diagram path pada Gambar 3.1
dikonversikan ke dalam persamaan sebagai berikut:
Derajat Kesehatan = γ1 Lingk. + γ2 Pel. Kes + γ3 Tng. Kes + γ4 Infrastuktur
d) Estimasi parameter model dan mengevaluasi model dengan melihat persentase variance
yang dijelaskan dengan melihat nilai R2
e) Pengujian hipotesis
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
4. Analisis Moderated Structural Equation Modeling (MSEM)
a) Pengembangan model berbasis konsep dan teori
b) Mengkonstruksi Diagram Path untuk Model Persamaan Struktural dengan Moderasi
Infrastruktur
Derajat
Kesehatan
( )
Infrastruktur
( 4 )
Tng. Kes
( 3 )
Pel. Kes
( 2 )
Lingkungan
( 1 )
γ3
γ4
γ2
γ1
5
Gambar 3.2 Path Diagram Derajat Kesehatan Dengan Moderasi Infrastruktur
c) Mengkonversi diagram path ke dalam persamaan. Diagram path pada Gambar 3.2
dikonversikan ke dalam persamaan sebagai berikut:
Derajat Kesehatan = γ1 Lingk. + γ2 Pel. Kes + γ3 Tng. Kes + γ4 Infrastuktur + ω1 Pel. Kes
*Infra + ω2 Tng. Kes*Infra
d) Estimasi parameter model dan mengevaluasi model dengan melihat persentase variance
yang dijelaskan dengan melihat nilai R2.
e) Pengujian hipotesis
H5: Infrastruktur signifikan memoderasi hubungan antara Pelayanan Kesehatan dengan
Derajat Kesehatan
H6: Infrastruktursignifikan memoderasi hubungan antara Tenaga Kesehatan dengan Derajat
Kesehatan
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Statistika Deskriptif
Berikut akan dipaparkan terlebih dahulu gambaran kondisi Derajat Kesehatan di
Provinsi Jawa Timur tahun 2007 dan gambaran dari variabel pengukurnya melalui
statistika deskriptif.
Variabel Derajat Kesehatan
Gambar 4.1 Peta Tematik Angka Kematian Bayi
Berdasarkan Gambar 4.1 diatas dapat diketahui pengelompokkan wilayah
kabupaten/kota terhadap angka kematian bayi dari wilayah dengan kelompok AKB terendah
hingga kelompok wilayah AKB tertinggi. Kelompok wilayah kabupaten/kota yang memiliki
angka kematian bayi terendah meliputi Kabupaten Pacitan, Trenggalek, Tulungagung,
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
6
Jombang, Gresik, Sidoarjo, Kota Blitar dan Kota Surabaya dengan nilai angka berkisar 21
hingga 30 per seribu kelahiran hidup. Sedangkan kelompok kabupaten/kota yang mempunyai
angka kematian bayi tertinggi meliputi Probolinggo, Situbondo, dan kabupaten Sampang
dengan angka berkisar antara 61 hingga 70 per seribu kelahiran hidup.
Gambar 4.2 Peta Tematik Prevalensi Balita Kurang Gizi
Melalui Gambar 4.2 dapat dilihat pengelompokan daerah kabupaten/kota yang
mempunyai prevalensi balita kurang gizi sangat rendah hingga daerah dengan prevalensi sangat
tinggi. Kabupaten/kota dengan prevalensi sangat rendah terjadi di Kabupaten Malang, Blitar,
Tulungagung, dan kota Kediri pada kisaran angka antara 6 hingga 10 persen. Sedangkan
wilayah kabupaten/kota dengan prevalensi balita kurang gizi tertinggi terjadi di Kabupaten
Pamengkasan. Tabel 4.1 Statistika Deskriptif 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
4.2 Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Dalam melakukan analisis struktural equation modeling perlu dilakukan evaluasi model
pengukuran yang mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator berhubungan dengan variabel
latennya menggunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA) melalui pengujian validitas dan
reliabilitas pada data.
4.2.1 Pengujian Validitas
Pada penelitian ini akan dilakukan pengujian validitas dan reliabel pada masing-masing
variabel laten yaitu variabel Lingkungan, Pelayanan Kesehatan, Tenaga Kesehatan,
Infrastruktur, dan Derajat Kesehatan.
Lingkungan
Pada laten kontruk Lingkungan ingin diketahui apakah indikator rumah tangga yang
menggunakan Air bersih, Jamban, dan Lantai tidak dari tanah valid untuk mengukur konstruk
laten.
Gambar 4.4 Uji Validitas Laten Konstruk Lingkungan
Lingkungan
Lantai Tidak
Jamban
Air Bersih 0,725
Tanah
0,923
0,846
7
Tenaga Kesehatan
Puskesmas
R.S Pemerintah 0,996
0, 575
Berdasarkan Gambar 4.4 diatas dapat diketahui nilai-nilai loading dari hubungan variabel
indikator (Rumah Tangga yang menggunakan Air bersih, Jamban, dan Lantai tidak terbuat dari
tanah) dengan konstruk Lingkungan. Dari hubungan ketiga indikator dengan laten Lingkungan
didapatkan nilai loading (λ) masing-masing > 0,5 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa
ketiga indikator tersebut signifikan dalam mengukur laten konstruk Lingkungan.
Pelayanan Kesehatan
Pada variabel Pelayanan Kesehatan, variabel indikator pengukurnya meliputi Persalinan
yang ditolong oleh tenaga kesehatan, bayi yang diberi imunisasi campak, dan rata-rata lamanya
bayi yang diberi ASI eksklusif. Untuk mengetahui apakah indikator-indikator tersebut valid
mengukur konstruk Pelayanan Kesehatan dapat dilihat dari nilai loading seperti ditampilkan
pada gambar berikut.
Gambar 4.5 Uji Validitas Laten Konstruk Pelayanan Kesehatan
Pada Gambar 4.5 dapat dilihat nilai loading dari indikator laten Pelayanan Kesehatan. Dari
hasil tersebut dapat diketahui bahwa ketiga indikator (Persalinan oleh Tenaga Kesehatan,
Imunisasi Campak, dan ASI Ekslusif) signifikan dalam mengukur laten konstruk Pelayanan
Kesehatan, hal tersebut dapat dilihat dari nilai loading yang didapatkan ketiga indikator masing-
masing > 0,5.
Tenaga Kesehatan
Laten konstruk Tenaga Kesehatan pada penelitian ini diukur dari jumlah tenaga kesehatan
(medis dan peramedis) di Rumah Sakit Pemerintah dan Puskesmas. Hasil pengujian validitas
pada variabel pengukur tersebut dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4.6 Uji Validitas Laten Konstruk Tenaga Kesehatan
Berdasarkan pada Gambar 4.6 dapat dilihat nilai loading dari indikator jumlah tenaga
kesehatan di rumah sakit pemerintah sebesar 0,996, nilai yang diperoleh tersebut > 0,5 sehingga
dapat dikatakan bahwa jumlah tenaga kesehatan di R.S pemerintah valid dalam mengukur
konstruk Tenaga Kesehatan. Begitu pula pada indikator jumlah tenaga kesehatan di puskesmas,
nilai loading yang diperoleh sebesar 0,575 > 0,5 sehingga indikator ini juga valid untuk
mengukur konstruk Tenaga Kesehatan.
Infrastruktur
Variabel jumlah unit sarana kesehatan yang meliputi jumlah rumah sakit, puskesmas,
puskesmas pembantu (Pustu), dan puskesmas merupakan indikator dari konstruk Infrastruktur.
Hasil pengujian validitas indikator tersebut dapat dilihat pada gambar berikut.
Pelayanan Kesehatan
ASI eksklusif
Imunisasi Campak
Persalinan Medis 0,950
0,954
0,817
8
Gambar 4.7 Uji Validitas Laten Konstruk Infrastruktur
Melalui Gambar 4.7 diatas dapat diketahui nilai loading yang diperoleh dari semua
indikator pengukur (jumlah rumah sakit, puskesmas, puskesmas pembantu, dan posyandu) > 0,5
sehingga dapat disimpulkan bahwa keempat indikator tersebut valid mengukur konstruk
Infrastruktur.
Derajat Kesehatan
Derajat Kesehatan dapat diukur dari angka mortilitas (kematian), morbiditas (kesakitan),
dan status gizi. Dalam penelitian ini,variabel indikator yang digunakan untuk mengukur Derajat
Kesehatan didekati dengan Angka Kematian Bayi (AKB), balita kurang gizi, dan keluhan
kesehatan. Untuk itu perlu dilakukan pengujian validitas pada indikator tersebut, dan hasilnya
dapat dilihat melalui gambar dibawah ini.
Gambar 4.8 Uji Validitas Laten Konstruk Derajat Kesehatan
Indikator pengukur dikatakan valid jika memiliki nilai loading dengan variabel latennya
sebesar > 0,5. Jika terdapat indikator yang yang tidak valid, maka indikator tersebut akan
dibuang karena mengidentifikasikan bahwa indikator tersebut tidak cukup baik untuk mengukur
konstruk latennya. Pada konstruk Derajat kesehatan seperti pada Gambar 4.7 dapat dilihat
bahwa nilai loading yang diperoleh dari indikator-indikator pengukurnya diantaranya AKB,
Balita kurang gizi, dan jumlah keluhan kesehatan masing-masing > 0,5 sehingga dapat
disimpulkan bahwa indikator-indikator tersebut valid dalam mengukur laten konstruk Derajat
Kesehatan.
4.2.2 Pengujian Reliabilitas
Reliabilitas merupakan ukuran konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah
variabel bentukan yang menunjukkan sejauh mana masing-masing indikator itu
mengindikasikan sebuah variabel bentukan yang umum. Variabel dikatakan dikatakan cukup
bagus reliabilitasnya bila variabel tersebut mempunyai construct reliability lebih besar dari 0,6.
Hasil pengujian reliabilitas pada masing-masing variabel laten dapat diketahui melalui
perhitungan pada masing-masing konstruk sebagai berikut.
Lingkungan
Perhitungan Construct Reliability didapatkan dari perhitungan nilai loading dan nilai
kesalahan pengukuran. Nilai loading dan kesalahan pengukuran dari indikator-indikator pada
konstruk Lingkungan disajikan dalam tabel berikut.
Drjt. Kes
Keluhan Kesehatan
Balita Kurang Gizi
AKB 0,914
0,741
-0,501
Infrastruktur
Pustu
Puskesmas
Rumah Sakit
-0, 540
Posyandu
-0,963
-0, 963
-0,963
9
Tabel 4.6 Uji Reliabilitas konstruk Lingkungan
Variabel Loading
(λi)
Kesalahan Pengukuran
(δ) = (1-λi2)
L1 0,725 0,474375
L2 0,923 0,148071
L3 0,846 0,284284
Besarnya nilai Construct Reliability dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐶𝑅 = 𝜆𝑖
𝑛𝑖=1
2
𝜆𝑖𝑛𝑖=1
2+ 𝛿𝑖
𝑛𝑖=1
= 2,494 2
2,494 2+ 0,90673 = 0,873
Pada Tabel 4.6 merupakan nilai loading dan kesalahan pengukuran yang kemudian akan
digunakan untuk menghitung nilai construct reliability (CR). Setelah dilakukan perhitungan,
nilai CR yang diperoleh > 0,6 yaitu sebesar 0,873 yang berarti bahwa laten konstruk
Lingkungan memiliki reliabilitas yang cukup baik.
Pelayanan Kesehatan
Nilai loading dan error varians dari indikator konstruk Pelayanan Kesehatan yang akan
digunakan untuk menghitung nilai construct reliability dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.7 Uji Reliabilitas konstruk Pelayanan Kesehatan
Variabel Loading
(λi)
Kesalahan Pengukuran
(δ) = (1-λi2)
PK1 0,950 0,003643
PK2 0,954 0,004235
PK3 0,817 0,026381
Besarnya nilai Construct Reliability didapatkan dari perhitungan sebagai berikut:
𝐶𝑅 = 𝜆𝑖
𝑛𝑖=1
2
𝜆𝑖𝑛𝑖=1
2+ 𝛿𝑖
𝑛𝑖=1
= 2,721 2
2,721 2+ 0,5199 = 0,934
Berdasarkan pada perhitungan diatas, nilai construct reliability (CR) yang diperoleh yaitu
sebesar 0,934. Nilai CR yang didapatkan > 0,6 sehingga dapat dikatakan bahwa konstruk
Pelayanan Kesehatan mempunyai reliabilitas yang cukup baik.
Tenaga Kesehatan
Untuk mengukur nilai reliabilitas pada konstruk Tenaga Kesehatan maka dapat dihitung
dengan menggunakan rumus CR, dimana nilai loading dan error varians diketahui terlebih
dahulu. Nilai loading dan error varians pada indikator konstruk Tenaga Kesehatan dapat dilihat
pada tabel berikut.
Tabel 4.8 Uji Reliabilitas konstruk Tenaga Kesehatan
Variabel Loading
(λi)
Kesalahan Pengukuran
(δ) = (1-λi2)
TK1 0,996 0,007984
TK2 0,575 0,669375
Besarnya nilai Construct Reliability didapatkan melalui perhitungan sebagai berikut:
𝐶𝑅 = 𝜆𝑖
𝑛𝑖=1
2
𝜆𝑖𝑛𝑖=1
2+ 𝛿𝑖
𝑛𝑖=1
= 1,571 2
1,571 2+ 0,6774 = 0,785
Berdasarkan hasil perhitungan diatas diperoleh nilai reliabilitas komposit (CR) untuk laten
konstruk Tenaga Kesehatan yaitu sebesar 0,785. Karena nilai CR yang ddapatkan > 0,6
10
sehingga dapat disimpulkan bahwa laten konstruk derajat kesehatan mempunyai reliabilitas
yang cukup baik.
Infrastruktur
Nilai loading dan error varians dari indikator konstruk Infrastruktur yang akan digunakan
untuk menghitung nilai construct reliability dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.9 Uji Reliabilitas konstruk Infrastruktur
Variabel Loading
(λi)
Kesalahan Pengukuran
(δ) = (1-λi2)
IS1 0,540 0,70840
IS2 0,963 0,072631
IS3 0,953 0,091791
IS4 0,963 0,072631
Besarnya nilai Construct Reliability diperoleh dari perhitungan sebagai berikut:
𝐶𝑅 = 𝜆𝑖
𝑛𝑖=1
2
𝜆𝑖𝑛𝑖=1
2+ 𝛿𝑖
𝑛𝑖=1
= 3,419 2
3,419 2+ 0,9454 = 0,925
Melalui perhitungan yang dihitung berdasarkan nilai loading dan kesalahan pengukuran
pada indikator Infrastruktur didapatkan nilai CR (Construct Reliability) sebesar 0,925. Nilai CR
yang diperoleh > 0,6 sehingga dapat dikatakan bahwa reliabilitas konstruk Infrastruktur cukup
baik.
Derajat Kesehatan
Nilai loading dan error varians dari indikator konstruk Derajat Kesehatan yang akan
digunakan untuk menghitung nilai construct reliability dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.10 Uji Reliabilitas konstruk Derajat Kesehatan
Variabel Loading
(λi)
Kesalahan Pengukuran
(δ) = (1-λi2)
DJ1 0,914 0,164604
DJ2 0,741 0,450919
DJ3 0,501 0,748999
Besarnya nilai Construct Reliability didapatkan dengan rumus sebagai berikut:
𝐶𝑅 = 𝜆𝑖
𝑛𝑖=1
2
𝜆𝑖𝑛𝑖=1
2+ 𝛿𝑖
𝑛𝑖=1
= 2,156 2
2,156 2+ 1,3645 = 0,773
Berdasarkan hasil perhitungan diatas diperoleh nilai reliabilitas komposit (CR) untuk
laten konstruk Derajat Kesehatan yaitu sebesar 0,773. Karena nilai CR > 0,6 sehingga dapat
disimpulkan bahwa laten konstruk derajat kesehatan mempunyai reliabilitas yang cukup baik.
4.3 Evaluasi Model Struktural (Inner Model)
Model struktural dengan melihat persentase variance yang didapatkan dari nilai R-square
pada variabel endogen dan koefisien jalur strukturalnya yang stabilitas estimasinya dilihat dari
nilai T-statistik melalui tahap bootstraping dengan kasus persampel sebanyak 5000. Hipotesis
yang diangkat dalam penelitian ini adalah.
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
11
Hasil dari model struktural dapat ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 4.11 Model Struktural
Hubungan
Kasualitas
Koef.
Parameter
Jalur
Std.
Error
T-
statistik
Lingk > Drjt Kes -0,269 0,012151 22,1635
Pel.Kes > Drjt Kes -0,534 0,008299 64,38242
Tng.Kes> Drjt Kes -0,038 0,009166 4,130231
Infra > Drjt Kes -0,109 0,060424 1,806606
Pengaruh hubungan variabel laten eksogen terhadap variabel endogen (Derajat
Kesehatan) pada Tabel 4.11 dapat dijelaskan sebagai berikut.
Koefisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara variabel Lingkungan dengan
Derajat Kesehatan sebesar -0,269 dengan nilai T-statistik 22,1635 > 1,64 pada taraf
signifikansi α = 0,1 yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara
kondisi lingkungan dengan Derajat Kesehatan. Nilai negatif pada koefisien parameter artinya
semakin baik kondisi lingkungan maka pengukur derajat kesehatan (Angka kematian bayi,
balita kurang gizi, dan keluhan kesehatan) akan menurun.
Pengaruh Pelayanan Kesehatan terhadap Derajat Kesehatan sebesar -0,534 dengan nilai T-
statistik 64,38 > 1,64 yang artinya terdapat pengaruh yang signifikan. Nilai negatif pada
koefisien parameter artinya semakin baik pelayanan kesehatan maka pengukur derajat
kesehatan (Angka kematian bayi, balita kurang gizi, dan keluhan kesehatan) akan menurun.
Koefisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara variabel Tenaga Kesehatan
dengan Derajat Kesehatan didapatkan sebesar -0,038 dengan nilai T-statistik 4,13 > 1,64
pada taraf signifikansi α = 0,1 yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan.
Nilai negatif pada koefisien parameter artinya semakin banyak tenaga kesehatan maka
pengukur derajat kesehatan (Angka kematian bayi, balita kurang gizi, dan keluhan
kesehatan) akan menurun.
Koefisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara variabel Infrastruktur dengan
Derajat Kesehatan sebesar -0,109 dengan nilai T-statistik 1,8 > 1,64 pada taraf signifikansi α
= 10%, hal tersebut mengartikan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan. Nilai negatif
pada koefisien parameter artinya semakin banyak jumlah infrastruktur maka pengukur
derajat kesehatan (Angka kematian bayi, balita kurang gizi, dan keluhan kesehatan) akan
menurun.
Tabel 4.12 Nilai R-Square
Variabel R-Square
Derajat Kesehatan 0,581155
Berdasarkan koefisien-koefisien parameter jalur yang diperoleh pada Tabel 4.11 maka
model persamaan struktural yang terbentuk sebagai berikut.
Derajat.Kes = -0,269 Lingkungan - 0,534 Pelayanan Kesehatan - 0,038 Tenaga Kesehatan -
0,109 Infrastruktur
Dari hasil model persamaan tersebut diperoleh nilai R2
untuk Derajat Kesehatan yaitu
sebesar 0,581155. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa variasi Derajat Kesehatan dapat
dijelaskan oleh variabel kostruk sebesar 58,11% sedangkan sisanya sebesar 41,89% dipengaruhi
oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam model penelitian.
12
4.4 Pengujian Efek Moderasi
Variabel moderasi merupakan variabel yang mempunyai ketergantungan (contingent
effect) yang kuat dengan hubungan variabel terikat (endogen) dan variabel bebas (eksogen).
Tujuan adanya variabel moderating yaitu mempengaruhi atau mengubah hubungan awal antara
variabel bebas (eksogen) dan variabel terikat (endogen). Pada penelitian ini yang menjadi
variabel moderasi yaitu variabel laten Infrastruktur yang akan diuji terhadap hubungan laten
konstruk Pelayanan Kesehatan terhadap Derajat Kesehatan dan hubungan Tenaga Kesehatan
dengan Derajat Kesehatan, sehingga hipotesis yang diangkat yaitu sebagai berikut.
H5: Infrastruktur dapat menjadi variabel moderasi hubungan antara Pelayanan Kesehatan
dengan Derajat Kesehatan
H6: Infrastruktur dapat menjadi variabel moderasi hubungan antara Tenaga Kesehatan
dengan Derajat Kesehatan
Gambar 4.9 Diagram Jalur Setelah Dimasukkan Variabel Interaksi dari moderasi variabel Infrastruktur
Gambar 4.9 merupakan hasil diagram jalur setelah variabel interaksi yang terbentuk dari
moderasi variabel Infrastruktur terhadap hubungan variabel Pelayanan Kesehatan dan hubungan
Tenaga Kesehatan terhadap Derajat Kesehatan dimasukkan ke dalam model. Berdasarkan
Gambar 4.9 diatas, maka persamaan struktural yang terbentuk yaitu sebagai berikut.
Derajat Kesehatan = - 0,237 Lingkungan - 0,441 Pelayanan Kesehatan - 0,161 Tenaga
Kesehatan - 0,080 Infrastruktur + 0,221 Pel. Kes*Infrastruktur + 0,110 Tng.
Kes*infrastruktur.
Pada hubungan moderasi infrastruktur mengindikasikan bahwa jika suatu infrastruktur
dalam jumlah tertentu diikuti dengan pelayanan kesehatan saat kondisi tertentu akan
berpengaruh terhadap kondisi Derajat kesehatan. Begitu pula ketika infrastruktur dan tenaga
kesehatan pada jumlah tertentu akan berpengaruh terhadap kondisi derajat kesehatan dengan
kontribusi koefisien parameter sebesar 11%. Setelah variabel interaksi masuk ke dalam model, selanjutnya akan diketahui apakah
variabel moderasi yaitu variabel infrastruktur mempunyai pengaruh signifikan terhadap
hubungan Pelayanan Kesehatan dan hubungan Tenaga Kesehatan terhadap Derajat Kesehatan
dilihat dari nilai T-statistik yang dihasilkan. Berikut hasil nilai T-statistik dari model struktural
dengan moderasi Infrastruktur.
13
Tabel 4.13 T-statistik Model Struktural Dengan Moderasi
Hubungan Kasualitas
Koef.
Parameter
Jalur
Std.
Error T-statistik
Lingk > Drjt Kes -0,237 0,010249 23,08653
Pel.Kes > Drjt Kes -0,441 0,009555 46,18946
Tng.Kes> Drjt Kes 0,221 0,012058 18,34648
Infra > Drjt Kes -0,161 0,010777 14,98213
Pel.Kes*Infra > Drjt. Kes 0,110 0,008464 12,97714
Tng. Kes*Infra > Drjt.Kes -0,080 0,064004 1,25074
Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa nilai T-statistik yang diperoleh pada variabel
interaksi antara Pelayanan Kesehatan dengan Infrastruktur dan variabel interaksi antara Tenaga
Kesehatan dengan Infrastruktur masing-masing sebesar 18,346 dan 12,977. Kedua variabel
interaksi tersebut memiliki nilai T-statistik > 1,64 pada taraf signifikansi α = 0,1 yang berarti
bahwa variabel moderasi (Infrastruktur) signifikan secara statistik memiliki pengaruh terhadap
hubungan antara Pelayanan Kesehatan dengan Derajat Kesehatan dan hubungan antara Tenaga
Kesehatan dengan Derajat Kesehatan.
Tabel 4.14 Nilai R-Square
Variabel R-Square
Derajat Kesehatan 0, 589061
Pada model persamaan struktural dengan moderasi diperoleh nilai R2
untuk Derajat
Kesehatan yaitu sebesar 0,589061, artinya variasi Derajat Kesehatan dapat dijelaskan oleh
variabel kostruk (Lingkungan, Pelayanan Kesehatan, Tenaga Kesehatan, Infrastruktur, Pel.Kes*
Infrastruktur, dan Tng. Kes*Infrastruktur) sebesar 58,9% sedangkan sisanya sebesar 41,1%
dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam model penelitian.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari hasil penelitian ini yaitu:
1. Analisis model persamaan struktural pada kasus pengaruh variabel laten konstruk
(Lingkungan, Pelayanan Kesehatan, Tenaga Kesehatan) terhadap derajat Kesehatan di Jawa
Timur didapatkan hasil seperti berikut.
a. Terdapat pengaruh antara kondisi lingkungan terhadap derajat kesehatan sebesar 26,9%.
b. Terdapat pengaruh antara faktor pelayanan kesehatan terhadap derajat kesehatan
sebesar 53,4%.
c. Terdapat pengaruh antara faktor tenaga kesehatan terhadap derajat kesehatan sebesar
3,8%.
d. Terdapat pengaruh antara faktor Infrastruktur terhadap derajat kesehatan sebesar 10,9%.
2. Analisis model persamaan struktural dengan moderasi Infrastruktur pada kasus laten
Infrastruktur sebagai moderasi hubungan antara Pelayanan Kesehatan terhadap Derajat
Kesehatan dan Tenaga Kesehatan terhadap Derajat Kesehatan didapatkan hasil sebagai
berikut.
a. Variabel Infrastruktur mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hubungan antara
Pelayanan Kesehatan dengan Derajat Kesehatan sebesar 22,1%.
b. Variabel Infrastruktur mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hubungan antara
Tenaga Kesehatan dengan Derajat Kesehatan sebesar 11%.
14
5.2 Saran
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.
DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2007). Kesehatan Propinsi Jawa Timur 2007. Badan Pusat Statistik, Surabaya.
Badan Pusat Statistik. (2008). Analisa Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial Jawa Timur, Pengukuran
Kinerja Makro Ekonomi Dan Sosial Dalam Rangka LKPJ 2008 dan AMJ 2003-2008. Badan Pusat Statistik,
Surabaya.
Badan Pusat Statistik. (2008). Analisa Penyusunan Kinerja Makro Ekonomi dan Sosial Jawa Timur, Ringkasan
Eksekutif. Badan Pusat Statistik, Surabaya.
Bollen, K. A. (1989). Structural Equation Modeling With Laten Variables. New York : Wiley.
Cahyono,D., Lestari,E., dan Yusuf,S. (2007). Pengaruh Moderasi Sistem Pengendalian Manajemen dan Inovasi
terhadap Kinerja. Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan, Universitas Hasanudin Makasar.
Ferdinand, A. (2002). Struktural Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen Edisi ke 2. Semarang: BP UNDIP.
Ghozali dan Fuad. (2005). Struktural Equation Modeling; Teori, Kosep, dan Aplikasi dengan program Lisrel 8.54.
Semarang : BP UNDIP.
Hair et al., (2006). Multivariate Data Analysis, Sixth Edition. New Jersey : Prentice Hall, Upper Saddle River.
Kasalang, Ronny. J. (4 Januari 2010). Hukum Kesehatan:Dalam Perspektif Pelayanan Kesehatan Masyarakat
Modern. Artikel dipublikasikan pada Indonesian Legal Information.
Koesmono, H. (2005). Pengaruh Kepemimpinan Dan Tuntutan Tugas Terhadap Komitmen Organisasi Dengan
Variabel Moderasi Motivasi Perawat Rumah Sakit Swasta Di Surabaya. Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan,
Universitas Khatolik Widya Mandala.
Lee, S.Y. (2007). Structural Equation Modeling A Bayesian Approach Department ofStatistics. USA : John Wiley &
Sons Inc.
Liestiani, Enggar. (2006). Pengaruh Aksesibilitas Terhadap Wilayah Pelayanan Puskesmas di Kota Magelang
Berdasarkan Persepsi Pengunjung. Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan, Universitas Diponegoro Semarang.
Pramasita, F. (2005).Faktor-faktor yang Mempengaruhi Angka Kematian Bayi di Wilayah Jawa Timur Tahun 2002.
Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
Purwaningsih, H. (2006).Analisis Pengelompokan Wilayah Jawa Timur Berdasarkan Indikator-indikator Derajat
Kesehatan Masyarakat. Tugas Akhir Tidak Dipublikasikan, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
Republik Indonesia, UU No. 23 tahun 1992 tentang kesehatan.
Republik Indonesia, UU No. 36 tahun 2009 tentang kesehatan.
Ristrini.(2000). Penerapan Model Upaya Peningkatan Utilisasi Polindes di Daerah Terpencil. Jogjakarta: PPKT.
Sekaran, U. (2006). Metodologi Penelitian untuk Bisnis 2 (Edisi 4). Jakarta: Salemba Empat.
Talangko, L,P. (2009). Pemodelan Persamaan Struktural dengan Maximum Likelihood dan Bootstrap pada Derajat
Kesehatan Di Propinsi Sulawesi Selatan. Tesis Tidak Dipublikasikan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember,
Surabaya
http://www.bappenas.go.id/get-file-server/node/6144/. Bab 28, Peningkatan Akses Masyarakat Terhadap Kesehatan
Yang Berkualitas. Presiden RI, 4 Maret 2010.
http://www.gizi.net/lain/download/SKG-1.doc. Situasi Kesehatan Gizi Dan Issue Kebijakan Memasuki Milenium
Ketiga. 11 April 2010.
http://pustaka.ut.ac.id/puslata/online/. Ilmu Kesehatan Gizi. 11 April 2010.