PEMODELAN REGRESI LOGISTIK MODEL LOGIT DAN PROBIT TERHADAP FAKTOR YANG MEMPENGARUHI RENDAHNYA CAKUPAN KUNJUNGAN K4 - SITI ROHMATUN NI’MAH, 101511133110 (2019)
Salah satu uji yang digunakan dalam penelitian yaitu regresi logstik model logit dan probit. Model logit membantu untuk menampilkan rasio peluang tiap faktor yang diteliti, sedangkan model probit untuk menganalisis hubungan antar variabel dependen dengan variabel independent. Penelitian ini terkait rendahnya cakupan kunjungan K4 di beberapa puskesmas di wilayah Indonesia yang belum mencapai target Standar Pelayanan Minimal (SPM) yang ditetapkan oleh Kementerian Kesehatan yaitu sebesar 100%. Puskesmas Keboan Kabupaten Jombang merupakan salah satu puskesmas yang belum mencapai target SPM untuk cakupan kunjungan K4 tahun 2017-2018 karena mengalami penurunan yaitu 77,56% menjadi 71,23 %. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengaplikasikan serta membandingkan uji regresi logistik dengan model logit dan model probit untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi rendahnya kunjungan K4 di Puskesmas Keboan tahun 2017-2018. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari buku register kohort ibu hamil tahun 2017-2018 di wilayah kerja Puskesmas Keboan. Sampel penelitian menggunakan Probability sampling dengan teknik Simple Random Sampling berjumlah 207 dari 721 ibu hamil yang usia kehamilan ≥37 minggu pada periode Januari 2017 sampai Desember tahun 2018 yang tercatat dalam buku register kohort ibu hamil di wilayah kerja Puskesmas Keboan. Variabel penelitian yaitu usia ibu hamil, pendidikan, pekerjaan, paritas, jarak kehamilan, abortus, dan mobilitas penduduk, sedangkan variabel yang berpengaruh yaitu kunjungan K4. Hasil penelitian ini menunjukkan kelayakan model logit yang dilihat dari uji goodness of fit. Dua variabel yang berpengaruh terhadap kunjungan K4 yang dilihat dari uji Wald yaitu usia ibu hamil (p=0,000) dan mobilitas penduduk (p=0,000). Hasil perbandingan kesesuaian antara model logit dan probit berdasarkan goodness of fit, model logit merupakan model yang sesuai dengan nilai chi-square lebih tinggi daripada probit sebesar 36,899 dengan nilai signifikansi 0,146. Kesimpulan penelitian ini adalah faktor predisposing yang mempengaruhi perilaku kunjungan K4 yaitu usia <20 dan >35 tahun serta mobilitas penduduk. Saran yang diberikan untuk Puskesmas Keboan yaitu melakukan upaya promotif agar dapat meningkatkan kunjungan K4 secara lengkap.