5/27/2018 ASFR

1/4

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1Latar BelakangUsaha untuk menekan laju pertumbuhan penduduk merupakan permasalahan

yang secara berkesinambungan menjadi masalah terutama bagi negaranegara yang

sedang berkembang. Dalam rangka menghadapi permasalahan ini Indonesia mendirikan

Lembaga Keluarga Berencana Nasional (LKBN) pada tahun 1969 yang kemudian pada

tahun 1970 nama lembaga tersebut berubah menjadi Badan Koordinasi Keluarga

Berencana Nasional (BKKBN). Tujuan pendirian lembaga tersebut antara lain untuk

menurunkan rata-rata angka kelahiran (fertilitas) penduduk melalui program Keluarga

Berencana (KB). Untuk mewujudkan tujuan tersebut, BKKBN bekerjasama dengan

BPS melaksanakan Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) untuk mengetahui

rata-rata angka kelahiran (lahir hidup) untuk tingkat kota/kabupaten dan tingkat propinsi

di Jawa Timur. BKKBN menetapkan rentang umur produktif ibu untuk melahirkan

yaitu umur 15 sedang 49 tahun, dari umur produktif tersebut dibagi menjadi 7

pengamatan umur ibu dengan mengelompokkan umur ibu dalam interval 5 tahunan,

sehingga dari pengelompokan ini dapat diambil nilai tengah dari umur ibu tersebut yang

akan dijadikan responden pada SUSENAS. Berdasarkan hasil survai tersebut dapat

dibuat pola hubungan antara rata-rata angka kelahiran ASFR (Age Spesific Fertility

Rate) dengan umur ibu.

Hubungan secara umum antara variabel respon (y) dengan suatu prediktor (x)

dapat dijelaskan dengan pendekatan analisa regresi (Hardle, 1990). Model regresi yang

mempunyai suatu pola yang diketahui secara jelas dikelompokkan dalam regresi

5/27/2018 ASFR

2/4

2

parametrik, misalnya jika pola data cenderung linear maka pendekatan yang digunakan

adalah regresi linear, jika pola data cenderung kuadratik maka digunakan regresi

kuadratik, dan jika pola data cenderung kubik maka digunakan regresi kubik. Namun

dalam kehidupan riil ternyata kita dihadapkan pada kenyataan bahwa sesungguhnya

tidak semua pasangan data (x ),ii

y dapat diketahui pola hubungannya secara jelas, hal

ini dikarenakan terdapat perubahan perilaku terhadap data. Akibatnya bila

menggunakan model parametrik, maka model yang diperoleh terasa seperti dipaksakan

untuk mengikuti pola tertentu misalnya linear, kuadratik, kubik, sehingga dapat

memberikan hasil dan interpretasi yang menyesatkan.

Apabila terdapat suatu data dimana pola hubungan antara variabel respon dan

variabel prediktor tidak diketahui secara jelas, dan dari data tersebut terdapat indikasi

adanya perubahan perilaku, maka pendekatan yang dapat digunakan adalah regresi

spline. Dalam model regresi spline bentuk kurva regresi hanya diasumsikan mulus

(smooth), sehingga data diharapkan mencari sendiri bentuk estimasinya, tanpa

dipengaruhi oleh faktor subyektifitas peneliti. Dengan demikian, pendekatan regresi

splinememiliki fleksibilitas yang tinggi (Eubank, 1988).

Propinsi Jawa Timur terdiri dari 29 kabupaten dan 8 kotamadia. Penelitian ini

dipusatkan pada kabupaten/kotamadia yang memiliki nilai ASFR tertinggi dan terendah,

serta data ASFR tingkat propinsi Jawa Timur. Kabupaten yang memiliki nilai ASFR

tertinggi adalah kabupaten Sampang, sedangkan yang terendah adalah kabupaten

Sumenep ( sumber SUSENAS 2002 dan 1997). Dari 3 tempat ini akan dibuat model

hubungan antara ASFR dengan umur ibu. Data yang digunakan merupakan data dari

dua periode tahun yang berbeda, sehingga dapat dilihat apakah terjadi penurunan ASFR

dari periode tahun lalu dibandingkan dengan periode tahun yang baru.

5/27/2018 ASFR

3/4

3

1.2Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, rumusan masalah yang

dapat diajukan dalam penelitian ini adalah:

1. Bagaimana model parametrik untuk mengestimasi rata-rata angka kelahiran ASFR ?2. Bagaimana model splineuntuk mengestimasi rata-rata angka kelahiran ASFR ?3. Pendekatan mana yang lebih baik digunakan untuk mengestimasi rata-rata angka

kelahiran ASFR ?

4. Apakah terjadi penurunan rata-rata angka kelahiran ASFR dari periode tahun laludibandingkan dengan periode tahun yang baru ?

1.3Tujuan PenelitianBerdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian ini adalah:

1. Mendapatkan model parametrik untuk mengestimasi rata-rata angka kelahiranASFR.

2. Mendapatkan model splineuntuk mengestimasi rata-rata angka kelahiran ASFR.3. Mendapatkan pendekatan yang lebih baik untuk mengestimasi rata-rata angka

kelahiran ASFR.

4. Mengetahui apakah terjadi penurunan rata-rata angka kelahiran ASFR dari periodetahun lalu dibandingkan dengan periode tahun yang baru

1.4Manfaat PenelitianManfaat yang ingin dicapai dari hasil penelitian ini adalah:

1. Dapat meningkatkan wawasan keilmuan dan wacana, terutama tentang penggunaanregresi spline untuk memperkirakan rata-rata angka kelahiran ASFR.

5/27/2018 ASFR

4/4

4

2. Mampu memberikan alternatif metode penyelesaian permasalahan regresi.

1.5 Batasan Masalah

Mengacu pada rumusan masalah di atas, maka ruang lingkup dalam penelitian

ini dibatasi pada penggunaan data tentang rata-rata angka kelahiran (fertilitas) menurut

umur ibu (ASFR) berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS)

Tahun 2002 dan Tahun 1997. Data yang diambil merupakan data dari kota/kabupaten

yang memiliki nilai ASFR tertinggi (kabupaten Sampang), dan yang memiliki nilai

ASFR terendah (kabupaten Sumenep) di Propinsi Jawa Timur, serta data ASFR tingkat

Propinsi Jawa Timur.