ABSTRAK
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dianggap dapat merefleksikan status pembangunan manusia. IPM merupakan indeks komposit yang salah satunya usia harapan hidup (UHH) yang diperoleh dengan metode tidak langsung. Oleh karena itu dibuat Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) yang merupakan kumpulan indikator kesehatan yang dapat mudah dan langsung diukur untuk menggambarkan masalah kesehatan yang berkaitan dengan UHH. Kerangka konsep menggunakan gabungan dari konsep H.L. Blum, Kesejahteraan Sosial, Keluarga Sejahtera, Indeks Pembangunan Manusia, Indikator Kebahagiaan, dan determinan sosial kesehatan, dengan mempertimbangkan keterbatasan data-data yang diperoleh dari Riskesdas 2007, Susenas 2007, dan Podes 2008. Sesuai tujuan penelitian maka kerangka konsep yang digunakan untuk melihat indikator kesehatan yang berperan mempengaruhi usia harapan hidup dan melihat peran indikator sektor lain yang mempengaruhi usia harapan hidup. Sampel yang digunakan 438 kabupaten/ kota yang tersebar di 33 provinsi. Pemilihan variabel sebagai kandidat dan untuk mendapatkan kelompok bobot menggunakan explanatory factor analysis, setelah terpilih dilakukan regresi linier untuk menentukan besaran bobot. Besaran bobot menunjukkan prioritas masalah yang harus diselesaikan terlebih dahulu. IPKM untuk tingkat nasional diperoleh dari 9 indikator, nilai korelasi dengan UHH 2007 sebesar 0,404 dan korelasi dengan IPM 2007 sebesar 0,497. Menggunakan hasil dari rumus terpilih dan dianalisis bersama-sama dengan komponen pembentuk IPM 2007 maka diperoleh nilai korelasi model sebesar 0,561. Pada model tersebut peran IPKM dalam menentukan nilai umur harapan hidup berkisar 17% dan peran terbesar pada pendidikan sebesar 64%. IPKM nasional dapat digunakan untuk membandingkan keberhasilan antar kabupaten/ kota. IPKM regional melihat masalah kesehatan spesifik di masing-masing regional. IPKM regional Jawa Bali mempunyai nilai korelasi terbaik sehingga dapat digunakan sebagai alat ukur keberhasilan pembangunan kesehatan. IPKM kabupaten dan kotamadya untuk melihat permasalah lokal di kabupaten dan kotamadya, namun model untuk kotamadya harus ditelaah kembali.

---

ABSTRACT
Human Development Index (HDI/IPM) can be used as a measure of human development status. IPM is a composite index which includes life expectancy age by indirect calculation as one of the composite variables. Therefore, the Public Health Development Index (PHDI/IPKM) is essential because it directly includes health indicators which describe health issues related to life expectancy. Conceptual framework in this study explains link between variables using numerous theoretical framework such as from H.L Blum, social welfare, family welfare, human development index, happiness indicators and social determinant of health. This study uses data from RISKESDAS 2007, SUSENAS 2007 and PODES 2008, with considering their specific limitations. This study aims to identify health indicators which contribute to life expectancy and determine other related indicators from non health sectors that associated with the life expectancy. Sample in this study includes population in 438 districts in 33 provinces in Indonesia. Candidate variables for weighted group were selected using explanatory factor analysis and followed by linear regression analysis to calculate the weight number. Weight number shows priority of the health issues that requires priority intervention. The national IPKM was calculated using nine indicators and the correlation values for 2007 life expectancy is 0.404 and correlation values for 2007 Human Development Index/IPM is 0.497. Using the selected formula and multivariate analysis of 2007 IPM components, the analysis shows model correlation value is 0.561. In this model, the IPKM contributes to the life expectancy measurement as high as 17% and the highest contribution is from the education factor (64%). The national IPKM can be used to compare performance in health development across districts. The regional IPKM describes the health issues specifically in each region. The regional IPKM for Java and Bali have the best correlation value, which means it can be used as the benchmark for health program performance in other regions. The district IPKM model can be used to illustrate the local health issues, but the model requires further analysis.