MODEL PREDIKSI BERAT LAHIR BAYI BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DI PUSKESMAS KALUKU BODOA TAHUN 2017-2018
Abstract
Salah satu indikator untuk menentukan derajat kesehatan suatu bangsa ditandai dengan tinggi rendahnya angka kematian ibu dan bayi, target Sustainable Development Goals (SDGs) dalam mengurangi angka kematian neonatal belum tercapai. Berat badan lahir rendah (BBLR) merupakan penyebab utama kematian prenatal. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui model prediksi berat lahir bayi berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi di Puskesmas Kaluku Bodoa tahun 2017-2018. Jenis penelitian ini adalah penelitian retrospektif. Populasi adalah seluruh bayi baru lahir di wilayah kerja Puskesmas Kaluku Bodoa pada bulan Februari tahun 2017 sampai bulan Februari 2018 yang berjumlah 1.223 bayi. Besar sampel adalah 142 bayi diperoleh berdasarkan teknik pengambilan sampel yaitu purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan model prediksi yang diperoleh dari analisis regresi linear berganda yaitu y = 1500,435 + 2,401X1 + 7,446X2 + 132,484X3 + 128,960X4 + 103,877X5 dimana : y = berat lahir bayi, X1 = berat badan ibu sebelum hamil, X2 = ukuran LILA, X3 = pertambahan berat badan trimester I, X4 = pertambahan berat badan trimester II, X5= pertambahan berat badan trimester III (R2 = 80%) dan semua asumsi regresi linear terpenuhi.References
Brown. (2005). Variation In Newborn Size According To Pregnancy Weight Change By Trimester 1-3. Am J Clin Nutr 2002;76:205-9. Diakses Tanggal 20 Januari 2017.
Budiman, Riyanto, A., Juhaeriah, J., Gina. (2010). Faktor Ibu yang Berhubungan dengan Berat Badan Bayi Lahir di Puskesmas Garuda Tahun 2010. Jurnal Kesehatan Kartika, p. 63-74.
Davis, R. R., Hoffert, S. L., Shenassa, E. D. (2014). Gestational Weight Gain and Risk of Infant Death in the United States. American Journal of Public Health, 104 (1), p. 90- 95.
Dinkes Kota Makassar. (2016). Profil Kesehatan Kota Makassar 2015. Makassar : Dinas Kesehatan Kota Makassar.
Dinkes Prov. Sulsel. (2015). Profil Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan 2014. Makassar : Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan.
Ferial, E. (2011). Hubungan Antara Status Gizi Ibu berdasarkan Ukuran Lingkar Lengan Atas (LILA) dengan Berat Badan Lahir Bayi di RSUD Daya Kota Makassar. Jurnal Alam dan Lingkungan, 2 (3), p. 11-21.
Frederick, I. O., Michelle, A. W., Anne, E. S., Diane , P. M., Killien, M. (2008). Pre- pregnancy Body Mass Index, Gestational Weight Gain, and Other Maternal Characteristics in Relation to Infant Birth Weight. Matern Child Health J, (2008) 12, p. 557- 567.
Heerman, W. J., Aihua, B., Shintani, A., Barkin, S. L. (2014). Interaction between Maternal Prepregnancy Body Mass Index and Gestational Weight Gain Shapes Infant Growth. Academic Pediatrics, 14 (5), p.463-370.
Karima, K., Endang, L. A. (2012). Status Gizi Ibu dan Berat Badan Lahir Bayi. Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional, 7 (3), p. 111-119.
Konstantyner, T., Leite, H. P., Taddei, A. C. (2007). Effects Of A Very Low Birth Weight Newborn On Family: Literature Review. Nutricion Hospitalaria, 22 (2), p. 138-145.
Kumar, A., Chaudary, K., Prasad, S. (2010). Maternal Indicators and Obstetric Outcome in the North Indian Population : A Hospital- Based Study. Journal Of Postgraduate Medicine, 56(3), p.192-205.
Maddah, M.,Karandish, M.,Mohammadpour-Ahranjani, B., Neyestani, TR., Vafa, R., Rashidi, A. (2005). Social Factors and Pregnancy Weight Gain in Relation to Infant Birth Weight: A Study in Public Health Centers in Rasht, Iran. European Journal of Clinical Nutrition, (2005) 59, p. 1208–1212.
Muqsith, A., Putri R, A. (2015). Hubungan Lingkar Lengan Atas Ibu Hamil Dengan Berat Badan Lahir Bayi Di Rumah Sakit Umum Cut Meutia Kabupaten Aceh Utara Dan Rumah Sakit Lhokseumawe Tahun 2015. Jurnal Kedokteran dan Kesehatan Malikussaleh, p.1-7.
Nelson, S. M., Debbie A. L. (2011). Predicting Live Birth, Preterm Delivery, and Low Birth Weight in Infants Born from In Vitro Fertilisation: A Prospective Study of 144,018 Treatment Cycles. PLoS ONE, 8 (1), p.1-11.
Nursusila, Ruslan M., La Ode Ali I. A. (2017). Faktor Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) di Rumah Sakit Umum Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2016. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kesehatan Masyarakat, 2 (6), p. 1-12.
Patki, V. K., Jennifer, V. A. (2017). Maternal Antenatal Profile And Immediate Neonatal Outcome In Very Low Birth Weight Babies. International Journal of Medical Pediatrics and Oncology, 3 (2), p. 64-70.
Sari, M., Trini, S. (2013). Model Prediksi Berat Lahir Bayi Berdasarkan Berat Badan Ibu Hamil. Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional, 7 (8), p. 339-343.
Setiati, A. R., Sunarsih, R. (2017). Faktor yang Mempengaruhi Kejadian BBLR (Berat Badan Lahir Rendah) di Ruang Perawatan Intensif Neonatus RSUD DR Moewardi di Surakarta. Jurnal Keperawatan Global, 2 (1), p.9-20.
Singh, A., Sugandha, A., Harish, C., Aggarwal, K. C., Pandey, R. M. (2014). Prediction Model for Low Birth Weight and its Validation. Indian J Pediatr, 81 (1), p. 24-28.
Stang. (2014). Cara Praktis Penentuan Uji Statistik dalam Penelitian Kesehatan dan Kedokteran. Jakarta : Mitra Wacana Media.
Stang. (2017). Aplikasi Statistik Multivariat dalam Penelitian Kesehatan. Jakarta : Mitra Wacana Media.
Tiro, M. A. (2010). Analisis Korelasi dan Regresi Edisi Ketiga. Makassar : Andira Publisher.
