PEMODELAN PREDIKTIF DETERMINAN KESEHATAN JIWA SEBAGAI DASAR KEBIJAKAN INTERVENSI LAYANAN KESEHATAN MENTAL BERBASIS SKI 2023

Abstract

Latar Belakang: Kesehatan jiwa merupakan indikator penting kualitas hidup dan produktivitas masyarakat. Data nasional menunjukkan prevalensi depresi tahun 2023 sebesar 1,4%, sementara Riskesdas 2018 melaporkan 6,2%, mengindikasikan masih tingginya beban masalah kesehatan jiwa di Indonesia. Pemantauan berbasis survei berskala besar memerlukan waktu dan biaya besar, sehingga diperlukan pendekatan pemodelan prediktif untuk memperkirakan prevalensi dan mendukung perencanaan intervensi berbasis bukti. Tujuan: Menganalisis determinan kesehatan jiwa dan menyusun model prediksi sebagai dasar perencanaan intervensi layanan kesehatan mental. Metode: Penelitian menggunakan desain analisis data sekunder Survei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023. Variabel terikat adalah prevalensi masalah kesehatan jiwa, sedangkan variabel bebas meliputi prevalensi depresi, persentase rumah layak huni, dan persentase akses fasilitas pelayanan kesehatan yang sulit. Analisis dilakukan dengan pemodelan regresi untuk mengidentifikasi faktor prediktor signifikan. Hasil:  Ketiga variabel berpengaruh signifikan terhadap kesehatan jiwa: prevalensi depresi (p=0,000), rumah layak huni (p=0,002), dan akses fasyankes sulit (p=0,001). Model prediksi diperoleh: Y = 1,334(depresi) – 0,01(rumah layak huni) + 0,019(akses fasyankes sulit) dengan koefisien determinasi 89,2%. Faktor dominan adalah prevalensi depresi. Kesimpulan:  Determinan sosial dan akses layanan berperan penting dalam masalah kesehatan jiwa. Implikasi: Model prediktif berbasis SKI 2023 memberikan dasar kuantitatif untuk perencanaan intervensi promotif–preventif kesehatan mental yang lebih terarah dan terukur.