Pneumonia merupakan salah satu penyakit infeksi saluran pernapasan bawah yang menjadi penyebab utama kematian pada anak balita baik di tingkat global maupun nasional, bahkan lebih banyak dibandingkan gabungan penyakit AIDS, malaria, dan campak. Data nasional menunjukkan adanya ketimpangan prevalensi pneumonia balita yang sangat besar antarprovinsi, yang mencerminkan perbedaan kondisi sosial, ekonomi, gizi, serta cakupan pelayanan kesehatan. Provinsi Papua Barat tercatat memiliki prevalensi pneumonia balita yang sangat tinggi, sementara Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan prevalensi yang sangat rendah. Perbedaan ekstrem ini mengindikasikan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi pneumonia balita bersifat kompleks dan tidak dapat dijelaskan secara memadai dengan pendekatan analisis regresi linier. Oleh karena itu, diperlukan analisis statistik yang mampu menangkap pola hubungan yang tidak linier.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi persentase pneumonia pada balita di Indonesia serta membandingkan kinerja dua pendekatan regresi nonparametrik, yaitu metode Least Square Spline (LS-Spline) dan metode deret Fourier. Fokus utama penelitian adalah mengidentifikasi bentuk hubungan antara prevalensi pneumonia balita dengan sejumlah faktor kesehatan utama, meliputi cakupan pemberian vitamin A, status gizi balita, prevalensi bayi dengan berat badan lahir rendah, cakupan imunisasi campak, serta cakupan pemberian ASI eksklusif. Penelitian ini juga dilakukan untuk mendukung Sustainable Development Goals (SDGs), tepatnya untuk mendukung tujuan ketiga, yaitu “Kesehatan yang Baik dan Kesejahteraan” (SDG 3), khususnya target 3.2 yang bertujuan mengakhiri kematian bayi dan balita yang dapat dicegah pada tahun 2030.
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang bersumber dari Profil Kesehatan Indonesia tahun 2023 yang diterbitkan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Unit observasi mencakup 34 provinsi di Indonesia. Data yang digunakan mencakup data persentase cakupan penemuan pneumonia pada balita (Y), persentase cakupan balita mendapat suplemen Vitamin A (X1), persentase balita dengan status gizi kurang (X2), persentase bayi dengan Berat Badan Lahir Rendah (X3), persentase balita yang pernah mendapat imunisasi campak (X4), dan persentase cakupan balita mendapat asi eksklusif (X5).
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif. Pendekatan regresi nonparametrik dipilih karena tidak memerlukan asumsi bentuk fungsi tertentu antara variabel respon dan prediktor, sehingga lebih fleksibel dalam menangkap hubungan yang kompleks. Metode LS-Spline bekerja dengan membagi domain data ke dalam beberapa segmen dengan pembatas titik knot, sehingga mampu menyesuaikan perubahan pola hubungan pada interval tertentu. Penentuan jumlah dan posisi titik knot optimal dilakukan menggunakan metode Generalized Cross Validation (GCV) untuk memperoleh keseimbangan antara ketepatan model dan kompleksitas. Sebagai pembanding, digunakan metode regresi deret Fourier yang merepresentasikan hubungan antarvariabel melalui fungsi trigonometri, yang umumnya efektif untuk data dengan pola periodik.
Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa prevalensi pneumonia balita di Indonesia pada tahun 2023 memiliki rata-rata sekitar 31,9% dengan variabilitas yang sangat tinggi antarprovinsi. Nilai maksimum mencapai 75% dan nilai minimum hanya 0,3%. Diagram pencar antara variabel respon dan masing-masing variabel prediktor tidak memperlihatkan pola linier maupun parametrik tertentu. Hal ini menegaskan bahwa pendekatan regresi nonparametrik lebih sesuai dibandingkan regresi parametrik. Pemodelan menggunakan metode LS-Spline dengan tiga titik knot pada masing-masing variabel prediktor menghasilkan nilai GCV minimum sebesar 233,16 dan koefisien determinasi (R²) sebesar 92,5%. Nilai R² yang tinggi menunjukkan bahwa model LS-Spline mampu menjelaskan sebagian besar variasi prevalensi pneumonia balita di Indonesia. Uji signifikansi parameter menunjukkan bahwa seluruh variabel prediktor secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel respon. Selain itu, pengujian asumsi residual menunjukkan bahwa residual model bersifat homoskedastis dan berdistribusi normal, sehingga model yang dihasilkan memenuhi kriteria kelayakan statistik. Sebaliknya, hasil pemodelan menggunakan metode deret Fourier dengan parameter optimal menghasilkan nilai GCV yang lebih besar dan R² yang jauh lebih rendah, yaitu sekitar 65,7%, sehingga menunjukkan kemampuan penjelasan yang lebih terbatas dibandingkan metode LS-Spline.
Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa hubungan antara faktor-faktor kesehatan balita dan prevalensi pneumonia bersifat tidak linier dan berbeda pada setiap rentang nilai variabel. Cakupan vitamin A, status gizi buruk, berat badan lahir rendah, imunisasi campak, dan ASI eksklusif semuanya berpengaruh signifikan terhadap pneumonia balita, namun arah dan besarnya pengaruh berubah-ubah tergantung tingkat cakupan masing-masing faktor. Hal ini mengindikasikan bahwa peningkatan suatu indikator kesehatan tidak selalu berbanding lurus dengan penurunan prevalensi pneumonia, melainkan bergantung pada kondisi dan konteks wilayah.
Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa regresi nonparametrik LS-Spline lebih tepat dalam memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi kejadian pneumonia pada balita di Indonesia. Model optimal dengan tiga titik knot pada setiap variabel prediktor mampu menjelaskan lebih dari 90% variasi data, yang menunjukkan adanya hubungan yang kompleks dan bersifat nonlinier antara faktor gizi, kondisi kelahiran, serta cakupan pelayanan kesehatan dengan pneumonia balita. Temuan ini menegaskan pentingnya penggunaan pendekatan analisis yang fleksibel dalam kajian epidemiologi dan kesehatan masyarakat. Hasil penelitian ini berpotensi menjadi dasar perumusan kebijakan pencegahan pneumonia balita yang lebih terarah dan berbasis wilayah, terutama melalui perbaikan status gizi, peningkatan cakupan imunisasi, dan promosi ASI eksklusif. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memanfaatkan data longitudinal atau data individu serta mengintegrasikan analisis spasial guna memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai dinamika risiko pneumonia.
Ditulis oleh: Dr. Toha Saifudin, S.Si., M.Si.
Tulisan lengkap terkait penelitian ini bisa dibaca di link berikut:
https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/view/17625
