Analisis Korelasi Kanonik antara Indikator Sosial Ekonomi dan Indikator Kesehatan serta Gizi di Indonesia Tahun 2020
Abstract
Ketimpangan dalam indikator kesehatan dan gizi masyarakat di Indonesia masih menjadi isu krusial, terutama pasca pandemi COVID-19 yang memperburuk kondisi sosial-ekonomi. Faktor-faktor seperti pendidikan, ketimpangan pendapatan, kepadatan penduduk, dan daya beli diduga berkontribusi terhadap capaian kesehatan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara indikator sosial-ekonomi dan indikator kesehatan serta gizi di Indonesia tahun 2020. Metode Canonical Correlation Analysis (CCA) dipilih karena mampu mengidentifikasi hubungan multivariat antara dua kelompok variabel secara simultan, sehingga cocok untuk mengkaji keterkaitan kompleks antar indikator. Hasil analisis menunjukkan bahwa hanya kombinasi variabel sosial-ekonomi dan kesehatan pada komponen pertama yang menunjukkan hubungan signifikan. Temuan ini menegaskan pentingnya pendekatan kebijakan yang tidak hanya terfokus pada sektor kesehatan, tetapi juga mencakup sektor pendidikan, ekonomi, dan kesejahteraan secara lebih luas.
Disparities in health and nutrition indicators among the Indonesian population remain a critical issue, particularly in the aftermath of the COVID-19 pandemic, which has exacerbated socio-economic conditions. Factors such as education, income inequality, population density, and household purchasing power are believed to significantly influence public health outcomes. This study aims to analyze the relationship between socio-economic indicators and health and nutrition indicators in Indonesia in 2020. The Canonical Correlation Analysis (CCA) method was selected for its ability to identify multivariate relationships between two sets of variables simultaneously, making it suitable for examining complex inter-indicator linkages. The analysis revealed that only the first pair of canonical variates—linking socio-economic and health indicators—showed a statistically significant relationship. These findings underscore the importance of policy approaches that go beyond the health sector alone, incorporating education, economic development, and broader social welfare considerations.
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
M. Tarigan and D. F. Silaban, Statistika Deskriptif, JINTAN .J. Ilmu Keperawatan, vol. 4, no. 2, pp. 187–195, Jul. 2024.
I. Sintia, M. D. Pasarella, and D. A. Nohe, 'Perbandingan Tingkat Konsistensi Uji Distribusi Normalitas pada Kasus Tingkat Pengangguran di Jawa', Pros. Semin. Nas. Mat. dan Stat., vol. 2, May. 2022.
M. S. Yana, L. Setiawan, E. M. Ulfa, A. Rusyana. 'Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Wilayah Menurut Intensitas Kejadian Bencana Alam di Indonesia Tahun 2013-2018', Journal of Data Analysis, vol. 1, no 2, pp. 93-102, Dec. 2018.
B. N. Suryawati, L. Wardani, I. Kusmayadi, and S. Sarmo, Analisis Varians Multivariat terhadap Return dan Risiko Portofolio yang Ditentukan dengan Elton Grueber Padberg Model pada Empat Kelompok Indeks (LQ 45, SRI-KEHATI, JII, DAN ISSI).
N. Bakhary, K. Yahya, and C. N. Ng, 'Univariate Artificial Neural Network in Forecasting Demand of Low Cost House in Petaling Jaya', J. Teknol. Sci. Eng., pp. 1–16, 2004.
A. Rusyana, N. Nurhasanah, H. Hizir, 'Identification of Non-Oil and Gas Main Commodity Exports in Indonesia to Major Destination Countries Using PCA Biplot and CVA Biplot', Journal of Data Analysis, vol. 7, no 2, pp.65-80, Dec. 2024.
Z. M. Kesuma, S. Rusdiana, A. Rusyana, L. R. Siregar, R. Rosadi. 'Aplikasi Analisis Korespondensi Berganda Terhadap Status Gizi Remaja di Kota Banda Aceh', Buletin Penelitian Kesehatan, vol. 47, no 1, pp:47-54, Jun. 2019.
M. Mahmudi, M. Fahmi, N. Elfurqany, S. Sarah, A. Rusyana, 'Analisis korespondensi pada korban kecelakaan lalu lintas berdasarkan provinsi di Indonesia', JMPM: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, vol. 4, no 1, pp:49-60, Mar. 2019.
S. Lestari, F. Oktavani, A. Wijaya, S. Anwar, 'Hubungan Faktor Multidimensi Terhadap Derajat Kemiskinan di Indonesia Dengan Analisis Korelasi Kanonik', Journal of Data Analysis, Agustus. 2021.
J. Frost, Multicollinearity in Regression Analysis: Problems, Detection, and Solutions, Statistics By Jim. Accessed: May 14, 2025.
J. M. Rickman, Y. Wang, A. D. Rollett, M. P. Harmer, and C. Compson, 'Data analytics using canonical correlation analysis and Monte Carlo simulation', Npj Comput. Mater., vol. 3, no. 1, pp. 1–6, Jul. 2017.
S. Nanga et al., 'Review of Dimension Reduction Methods', J. Data Anal. Inf. Process., vol. 09, no. 03, pp. 189–231, 2021, doi: 10.4236/jdaip.2021.93013.
L. Budiarti and B. Warsito, Analisis Intervensi dan Deteksi Outlier pada Data Wisatawan Domestik (Studi Kasus di Daerah Istimewa Yogyakarta).
Refbacks
- There are currently no refbacks.