Identifikasi Faktor-Faktor yang Memengaruhi Angka Harapan Hidup di Sumatera Tahun 2018 Menggunakan Analisis Regresi Spasial Pendekatan Area - Evi Ramadhani; Nany Salwa; Medina Suha Mazaya (Department of Statistics, Syiah Kuala University, 2020)
Angka Harapan Hidup (AHH) merupakan perkiraan usia hidup yang dapat dicapai oleh penduduk pada suatu wilayah. AHH merupakan salah satu indikator derajat kesehatan masyarakat suatu negara yang digunakan sebagai tolok ukur dalam mengevaluasi kinerja pemerintah di bidang kesehatan, lingkungan, dan sosial ekonomi. Salah satu faktor yang memengaruhi pencapain AHH adalah lokasi antar wilayah, sehingga dalam melakukan analisis perlu mempertimbangkan unsur lokasi di dalamnya. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap AHH di 154 kabupaten/kota Pulau Sumatera dengan analisis regresi spasial pendekatan area dan mendapatkan model regresi spasial terbaik pada pemodelan AHH Pulau Sumatera. Regresi spasial merupakan analisis statistika untuk memodelkan dan mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dan independen dengan memperhatikan keterkaitan unsur lokasi. Model regresi spasial pendekatan area SAR, SEM, dan SARMA dikaji dengan melibatkan 16 variabel independen terpilih dari 17 variabel independen yang teridentifikasi. Data bersumber dari BPS dan IPKM tahun 2018. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa model SEM merupakan model regresi spasial pendekatan area terbaik dengan nilai sebesar 58,23% dan nilai AIC sebesar 600,27. Variabel yang berpengaruh signifikan memengaruhi AHH Pulau Sumatera secara spasial, diantaranya yaitu proporsi balita gizi buruk dan kurang (X1), proporsi desa dengan kecukupan jumlah bidan per 1.000 penduduk (X7), proporsi rumah tangga dengan akses sanitasi (X9), persentase penduduk miskin (X13), angka buta huruf penduduk usia 15 tahun ke atas (X14), dan rata-rata lama sekolah (X15).Life expectancy is an estimate of the life span that can be achieved by residents in a region. Life expectancy is one of the indicators of a country’s public health degree that is used as a benchmark in evaluating government performance in the health, environmental, and socioeconomic fields. One of the factors that influence the achievement of life expectancy is the location between regions, so in conducting the analysis necessary to consider the element of location. This study aims to identify factors that have a significant effect on life expectancy in 154 districts/cities of Sumatra Island with spatial regression analysis of the area approach and to obtain the best model of spatial regression in the life expectancy modeling in Sumatra Island. Spatial regression is a statistical analysis to model and evaluate relationships between dependent variables and independent variables by paying attention to interrelations of location elements. The spatial regression model approaches the area of SAR, SEM, and SARMA reviewed with 16 independent variables selected from 17 identified independent variables. Data sourced from BPS and IPKM in 2018. The results show that the SEM model is the best spatial regression model for the area approach with a value of 58.23% and an AIC value of 600.27. In term of spatial, variables that have a significant effect affect fife expectancy in Sumatra Island is the proportion of malnourished and undernourished toddlers (X1), the proportion of villages with the number of adequate of midwives per1,000 inhabitants (X7), the proportion of households with access to sanitation (X9), the percentage of population live in poverty (X13), the illiteracy rate of the population aged 15 years and over (X14), and the average length of schooling (X15).