ISSN (P) 2088-3536 ISSN (E) 2528-3375

## PREVENTIF: JURNAL KESEHATAN MASYARAKAT
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT, UNIVERSITAS TADULAKO
http://jurnal.fkm.untad.ac.id/index.php/preventif

## Kunjungan Ibu Hamil K1 Dan K4 Terhadap Angka Kematian Ibu Di Provinsi Jawa Timur
Yunita Ayu Nur Qomari* 1 , Hari Basuki Notobroto 1
1 Departemen Epidemiologi, Biostatistika Kependudukan, dan Promosi Kesehatan, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Airlangga, Indonesia
Author's Email Correspondence (*): yunita.ayu.nur-2017@fkm.unair.ac.id Phone : +6282334298702

## ABSTRAK
Kematian ibu menjadi salah satu fokus utama dalam pembangunan kesehatan dunia. Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia maupun di Jawa Timur mengalami penurunan yang cenderung stagnan dan masih belum  mencapai  target  SDGs.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  adanya  pengaruh  antara rendahnya cakupan kunjungan ibu hamil K1 dan K4 terhadap AKI di Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini termasuk  penelitian  kuantitatif  dengan  desain  penelitian cross  sectional. Data  diambil  dari  Profil Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2019,  yaitu  data  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  cakupan kunjungan ibu hamil K4 sebagai variabel independen, serta Angka Kematian Ibu (AKI) sebagai variabel dependen.  Penelitian  dilakukan  pada  Juni  dan  melibatkan  38  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur sebagai  populasi  penelitian.  Data  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  dilakukan  analisis  uji  regresi  linear ganda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  asumsi  normalitas,  homoskedastisitas,  dan  linearitas terpenuhi.  Cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  K4  memiliki  pengaruh  yang  kuat  dalam  memprediksi AKI  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  p  =  0,0014.  Variasi  pada  variabel  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  K4 sebesar 32,62%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa AKI dipengaruhi oleh kunjungan ibu hamil K1 dan K4.

## Kata Kunci : AKI; kunjungan K1; kunjungan K4
Published by: Tadulako University Address :
Jl.Soekarno Hatta KM 9. Kota Palu, Sulawesi Tengah, Indonesia.
Phone: +628114120202
Email: Preventif.fkmuntad@gmail.com
Article history :
Received : 07 07 2021 Received in revised form : 14 07 2021 Accepted : 17 07 2021 Available online : 31 12 2022
licensed by Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .

## ABSTRACT
Maternal  mortality  is  one  of  the  main  focuses  in  the  development  of  world  health.  The  Maternal Mortality Rate (MMR) in Indonesia and East Java has decline tends to stagnate and still cannot reach the  SDGs  target.  This  study  aims  to  determine  the  effect  of  the  low  coverage  of  the  first  visit  to pregnant  women  and  the  fourth  visit  to  MMR  in  the  province  of  East  Java.  This  research  is  a quantitative  research  using  a  cross  sectional  research  design.  The  data  is  taken  from  the  Health Profile  of  East  Java  Province  in  2019,  involve  data  on  the  coverage  of  the  first  visit  to  pregnant women  (K1)  and  the  coverage  of  the  visit  of  the  fourth  pregnant  woman  (K4)  as  the  independent variable,  and  the  Maternal  Mortality  Rate  (MMR)  as  the  dependent  variable.  The  study  was conducted in June and involved 38 regencies/cities in East Java Province as the research population. The data that has been obtained is then carried out with multiple  regression linear test analysis. The results  showed  that  the  assumption  of  normality,  homoscedasticity,  and  linearity  is  fullfilled.  The coverage of the first visit of pregnant women (K1) and the fourth visit (K4) had a strong influence in predicting  MMR  as  indicated  by  the  p-value  =  0.0014.  Variations  in  the  variables  of  pregnant women's  first  visit  (K1)  and  fourth  visit  (K4)  were  32.62%.  Thus,  it  can  be  concluded  that  MMR  is influenced by the first (K1) and fourth visits of pregnant women (K4).
Keywords : MMR, visit of K1,visit of K4

## PENDAHULUAN
Indikator  utama  pembangunan  kesehatan  dunia  salah  satunya  adalah  kematian  ibu. Berdasar  pada  deklarasi Millenium  Development  Goals (MDG’s),  Indonesia  berkomitmen mengurangi  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  pada  tahun  205  menjadi  102  disetiap  100.000 kelahiran  hidup  (1).  Namun  target  tersebut  tidak  tercapai  karena  AKI  Indonesia  justru meningkat  menjadi  305  disetiap  100.000  kelahiran  hidup  (2).  Deklarasi  MDG’s  kemudian dilanjutkan dengan deklarasi SDG’s yang bertujuan untuk menurunkan AKI dibawah 70 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2030 (3). Saat ini AKI Indonesia mencapai 205 disetiap 100.000  kelahiran  hidup  (4).  Selama  kurang  lebih  4  tahun  Indonesia  cukup  berhasil menurunkan AKI, namun masih belum mencapai target SDG’s tahun 2030.
Provinsi  Jawa  Timur  menunjukkan  penurunan  Angka  Kematian  Ibu  yang  cenderung stagnan. Sejak tahun 2017 hingga 2019 AKI  Provinsi Jawa Timur  hanya turun sebesar 2,11 per 100.000 kelahiran hidup yakni dari 91,92 menjadi 89,81 per 100.000 kelahiran hidup (5). Meskipun  AKI  Provinsi  Jawa  Timur  lebih  rendah  daripada  AKI  Nasional,  tetapi  belum memenuhi  target  Rencana  Pembangunan  Jangka  Panjang  Bidang  Kesehatan  (RPJP-K) Indonesia tahun 2005-2025 (74 per 100.000 kelahiran hidup) dan target SDG’s tahun 2030. Agar  AKI  Provinsi  Jawa  Timur  dapat  turun  secara  signifikan,  maka  pemerintah  sebaiknya mengidentifikasi  berbagai  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  pengoptimalan  intervensi penurunan AKI di setiap kabupaten/kota.
Menurunkan AKI tidaklah mudah, karena kematian ibu merupakan masalah kesehatan yang  bersifat  multifaktorial.  Berdasarkan  teori McCarthy  &  Maine (1992)  terdapat  tiga determinan  kematian  ibu  meliputi  determinan  kontekstual,  determinan  intermediet,  dan determinan  proksi  (6).  Determinan  proksi  atau  penyebab  langsung  kematian  ibu  paling banyak  berdasarkan  Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2019  adalah  hipertensi dalam  kehamilan  (162  kasus),  perdarahan  (126  kasus),  gangguan  metabolik  (72  kasus),  dan infeksi (35 kasus) (5).  Status kesehatan ibu hamil,  akses terhadap  pelayanan kesehatan, dan perilaku sehat ibu hamil mempengaruhi kematian ibu sebagai determinan intermediet. Salah satu  perilaku  sehat  bagi  ibu  hamil  adalah  melakukan  pemeriksaan Ante  Natal  Care (ANC) Terpadu.
Angka Kematian Ibu dapat dipengaruhi oleh pemeriksaan ANC. Melalui pemeriksaan ANC  secara  berkala,  perkembangan  dan  faktor  risiko  ibu  hamil  dapat  dikenali  sejak  dini sehingga kehamilan, persalinan, dan nifas dapat dilalui dengan baik dan selamat (7). Pratama tahun  2016  menyatakan  bahwa  ibu  dengan  pemeriksaan  ANC  kurang  dari  4  kali  berisiko mengalami kematian maternal 2,786 kali lebih besar dibanding dengan ibu  yang  melakukan pemeriksaan  ANC  lebih  dari  sama  dengan  4  kali  (8).  Pemantauan  pemeriksaan  ANC  dapat dilihat melalui cakupan kunjungan ibu hamil K1 dan K4.
Cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2019  adalah  100,6% sedangkan  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4  sebesar  91,2%  (5).  Berdasarkan  data  tersebut, cakupan  kunjungan  K4  masih  tergolong  rendah  karena  kurang  dari  target  yang  telah ditetapkan oleh Provinsi Jawa Timur yakni sebesar 100%. Cakupan kunjungan ibu hamil K4 di  beberapa  kabupaten/kota  juga  menunjukkan  adanya  penurunan.  Berdasarkan  data  Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur cakupan kunjungan ibu hamil K4 tahun 2018 berkisar antara 79,6%-100%  turun  menjadi  74,1%-100%  (5).  Meskipun  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1 secara keseluruhan telah memenuhi target Provinsi Jawa Timur, tetapi terdapat cakupan yang masih dibawah target 100% pada 14 kabupaten/kota.
Melihat  data cakupan  kunjungan ibu hamil K1 dan K4  yang tergolong rendah, maka penelitian  kali  ini  akan  bertujuan  untuk  mengetahui  adanya  pengaruh  antara  rendahnya cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4  terhadap  Angka Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur tahun 2019.

## METODE
Penelitian  ini merupakan  jenis  penelitian kuantitatif dengan  rancang  bangun Cross
Sectional .  Pengumpulan  data  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  Profil  Kesehatan Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2019  yang  meliputi  data  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1, cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4,  dan  Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  yang  telah  dipublikasi oleh  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Timur.  Variabel independen  pada  penelitian ini  adalah cakupan kunjungan ibu hamil K1 dan cakupan kunjungan ibu hamil K4, sedangkan variabel dependen yang digunakan adalah Angka Kematian Ibu (AKI). Penelitian ini menggunakan 38 kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  total  populasi.  Penelitian  ini  dilakukan  di Provinsi  Jawa  Timur  pada  bulan  Juni  2021.  Data  sekunder  yang  telah  dikumpulkan selanjutnya  akan  dianalisis  secara  statistik  menggunakan  uji  regresi  linear  ganda  dengan aplikasi  GeoDa  untuk  mengetahui  pengaruh  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  cakupan kunjungan ibu hamil K4 terhadap Angka Kematian Ibu (AKI) di Provinsi Jawa Timur. Hasil analisis akan disajikan dalam bentuk narasi, gambar, dan tabel serta model persamaan regregi linear.

## HASIL

## Angka Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur Tahun 2019
Berdasarkan data Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2019, terdapat 520 ibu meninggal  dunia  sehingga  Angka Kematian  Ibu  (AKI)  yang  dilaporkan  sebesar  89,8  per 100.000 kelahiran hidup. Adapun peta sebaran Angka Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur yakni sebagai berikut:

## Gambar 1. Peta Sebaran Angka Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur Tahun 2019 Sumber: Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2020
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada  peta  sebaran  diatas diklasifikasikan  menjadi  lima.  Kategori  pertama  adalah  AKI  sangat  rendah  yaitu kabupaten/kota  dengan  AKI  0-68  per  100.000  kelahiran  hidup  dan  ditandai  dengan  peta berwarna  putih.  Kategori  kedua  adalah  AKI  rendah yakni  apabila  suatu  kabupaten/kota
memiliki AKI sebesar 68-82 per 100.000 kelahiran hidup dan ditandai dengan peta berwarna koral terang atau pink pucat. Ketiga adalah kategori AKI sedang yaitu kabupaten/kota dengan AKI 82-95 per 100.000 kelahiran hidup dan ditandai dengan peta berwarna salmon. Keempat adalah kategori AKI tinggi yakni apabila terdapat AKI sebesar 95-116 per 100.000 kelahiran hidup  di  suatu  kabupaten/kota  dan  ditandai  dengan  peta  berwarna  merah.  Kategori  terakhir adalah  AKI  sangat  tinggi  apabila  suatu  kabupaten/kota  memiliki  AKI  sebesar  116-198  per 100.000 kelahiran hidup dan ditandai dengan peta berwarna merah tua.  Angka Kematian Ibu terendah  sebesar  0  per  100.000  kelahiran  hidup  terletak  di  Kota  Kediri,  sedangkan  AKI tertinggi sebesar 198 per 100.000 kelahiran hidup terletak di Kabupaten Situbondo.

## Analisis Regresi Linear Ganda Terhadap Variabel Angka Kematian Ibu
Pada  analisis  regresi  linear  ganda  terdapat  beberapa  asumsi  yang  harus  dipenuhi, meliputi  multikolinearitas,  normalitas,  heteroskedastisitas,  dan  linearitas.  Hasil  analisis regresi linear ganda dengan aplikasi GeoDa adalah sebagai berikut:
Tabel 1.
Hasil Uji Asumsi Multikolinearitas Analisis Regresi Linear Ganda Regression Diagnostics Condition Number Multicollinearity 63,093052 Sumber: Data Primer, 2021
Tabel  1  menunjukkan  hasil Multicolinearity  Condition  Number sebesar  63,093052 artinya  diduga  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen  pada  tingkat  tinggi  sehingga asumsi  non-multikolinearitas  tidak  terpenuhi.  Apabila  terjadi  multikolinearitas  maka  nilai koefisien  regresi  variabel  independen  dapat  berubah  secara  signifikan  sehingga  dapat mengurangi tingkat presisi model.
Tabel 2. Hasil Uji Asumsi Analisis Regresi Linear Ganda Regression Diagnostics DF Value Probability Test on Normality of Errors 2 0,3910 0,82241 Heteroskedasticity (Breusch-Pagan Test) 2 0,6441 0,72466

## Sumber: Data Primer, 2021
Pada tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai probability dari uji normalitas sebesar 0,82241 >  α  (0,05)  artinya  sebaran  data  berdistribusi  normal,  sehingga  syarat  normalitas  telah terpenuhi.  Nilai  heteroskedastisitas  pada Breusch-Pagan  Test menunjukkan probability sebesar 0,72466 > α (0,05) artinya tidak terdapat perbedaan variasi antara nilai residual suatu pengamatan terhadap pengamatan yang lain, sehingga syarat homoskedastisitas terpenuhi.
Tabel 3.
Hasil Summary of Output Analisis Regresi Linear Ganda Model R 2 Adjusted R 2 Std. Error of Regression p-value 1 0,326163 0,273346 30,8033 0,00141544

## Sumber: Data Primer, 2021
Pada tabel 3, nilai p- value untuk model sebesar 0,00141544 < α (0,05) sehingga hasil signifikan, artinya terdapat hubungan linear antara variabel cakupan kunjungan ibu hamil K1 dan cakupan kunjungan ibu hamil K4 terhadap variabel Angka Kematian Ibu. Nilai R 2 pada tabel  3  yakni  sebesar  0,326163  atau  setara  dengan  32,62%.  Maknanya  variasi  atau  proporsi keragaman yang ada pada variabel Angka Kematian Ibu yang dapat dijelaskan oleh variabel cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4  adalah  sebesar 32,62%.
Tabel 4. Hasil Analisis Regresi Linear Ganda Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Probability Constant 35,2704 3,16864 2,57705 0,02814 K1 3,40193 1,31721 2,58267 0,01414 K4 -3,13673 0,87462 -3,58638 0,00101

## Sumber: Data Primer, 2021
Nilai probability dari  variabel  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  adalah  sebesar 0,01414 < α (0,05) artinya  variabel  cakupan kunjungan ibu hamil K1 berpengaruh terhadap variabel  Angka  Kematian  Ibu.  Variabel  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4  juga  berpengaruh terhadap variabel Angka Kematian Ibu dengan nilai probability atau koefisien regresi sebesar 0,00101 < α (0,05).
Berdasarkan hasil analisis regresi linear yang telah dilakukan, maka model persamaan regresi terbaik yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

## ̂

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Cakupan Kunjungan Ibu Hamil K1 Terhadap Angka Kematian Ibu
Kunjungan ibu hamil pertama kali untuk melaksanakan pemeriksaan antenatal sesuai standar  pada  masa  kehamilan  disebut  dengan  kunjungan  K1.  K1  terbagi  menjadi  K1  murni dan  K1  akses.  K1  murni  adalah  pemeriksaan  pada  trimester  1,  sedangkan  K1  akses  adalah pemeriksaan  diluar  trimester  1  atau  usia  kehamilan  lebih  dari  12  minggu  (7).  Cakupan kunjungan  ibu  hamil  K1  adalah  persentase  ibu  hamil  yang  telah  melakukan  pemeriksaan pelayanan antenatal pertama kali ke sarana kesehatan.
Berdasarkan  data  Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2019  cakupan kunjungan  ibu  hamil  K1  sebesar  100,6%  dan  berkisar  antara  89,6%-109,2%  (5).  Target
maksimal  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  Provinsi  Jawa  Timur  adalah  sebesar  100%, namun  cakupan  tahun  2019  melebihi  target  maksimal  yang  telah  ditetapkan.  Artinya  telah terjadi over cakupan  atau  ketidaksesuaian  data.  Ketidaksesuaian  data  dapat  terjadi  karena kesalahan dalam pencatatan dan pelaporan Dinas Kesehatan Kabupaten/Kota maupun Dinas Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur.  Ketidaksesuaian  data  juga  dapat  disebabkan  adanya perbedaan  antara  data  sasaran  yang  diberikan  oleh  lembaga  kependudukan  dengan  data sasaran yang sesungguhnya ada di lapangan.
Terdapat 14 kabupaten/kota yang memiliki cakupan kunjungan ibu hamil K1 < 100%. Rendahnya  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dapat  mempengaruhi  AKI.  Berdasarkan  hasil analisis  regresi  linear  ganda  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  nilai p-value sebesar  0,01414. Oleh  karena  nilai p-value <  0,05  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  terdapat  pengaruh antara cakupan kunjungan ibu hamil K1 terhadap Angka Kematian Ibu (AKI). Hal yang sama juga  disampaikan  dalam  penelitian  Sari  tahun  2016  (9)  dan  penelitian  Widhika  dan  Sofro tahun 2018 (10) bahwa ibu hamil yang melakukan program K1 berpengaruh secara signifikan terhadap Angka Kematian Ibu (AKI).
Pada  prinsipnya  pemeriksaan antenatal yang  baik  oleh  tenaga  kesehatan  yang berkualitas  (meliputi  kemampuan  teknis,  kelengkapan  fasilitas,  perhatian,  dan  pandangan petugas dalam peningkatan kesehatan masyarakat) dapat memantau perkembangan ibu hamil secara  dini  sehingga  faktor  risiko  kematian  ibu  lebih  mudah  untuk  diatasi  (7).  Ibu  hamil diharapkan  segera  memeriksakan  diri  setelah  mengetahui  kehamilannya.  Apabila  terlambat maka  dikhawatirkan  Angka  Kematian  Ibu  meningkat  karena  nyawa  ibu  dan  janin  tidak selamat.
Upaya penurunan Angka Kematian Ibu (AKI) melalui kunjungan ibu hamil K1 adalah dengan  mempertahankan  serta  meningkatkan  cakupan  yang  telah  diperoleh  setiap kabupaten/kota. Upaya peningkatan cakupan dapat berupa pemantauan terhadap pelaksanaan pelayanan pemeriksaan ibu hamil K1 sehingga terlaksana secara optimal dan sesuai standar. Pengkoordinasian  data  laporan  setiap  kabupaten/kota  juga  perlu  ditingkatkan  agar  tidak mengalami kesalahan pencatatan dan pelaporan dalam Profil Kesehatan.

## Pengaruh Cakupan Kunjungan Ibu Hamil K4 Terhadap Angka Kematian Ibu
Cakupan  Kunjungan  Ibu Hamil K4 atau disebut juga kunjungan antenatal empat kali adalah persentase ibu hamil yang telah melakukan pelayanan pemeriksaan antenatal minimal empat kali kunjungan (7). Kunjungan sebanyak 4 kali dapat dilakukan pada trimester pertama
atau saat kehamilan berusia  1-13 minggu, kedua  yakni saat usia kehamilan mencapai 14-27 minggu dan trimester ketiga atau kehamilan berusia lebih dari 27 minggu sebanyak dua kali.
Data  Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2019  menyatakan  bahwa  cakupan Kunjungan Ibu Hamil K4 sebesar 91,2% dan berkisar antara 74,1%-100% (5). Data cakupan kunjungan  ibu  hamil  K4  cukup  baik  karena  tidak  terjadi over cakupan  atau  ketidaksesuaian data  seperti  pada  data  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  sebelumnya.  Namun  cakupan tersebut  tidak  lebih  baik  dari  cakupan  tahun  sebelumnya.  Pada  tahun  2018  cakupan kunjungan ibu hamil K4 juga sebesar 91,2% namun memiliki kisaran yang lebih tinggi yakni antara 79,6%-100% (11). Secara tidak langsung dapat dilihat bahwa telah terjadi penurunan cakupan  pada  beberapa  kabupaten/kota  walaupun  cakupan  secara  keseluruhan  tidak mengalami penurunan.
Kota Madiun merupakan satu-satunya kabupaten/kota yang memenuhi target cakupan kunjungan ibu hamil K4 yakni sebesar 100%. Cakupan dari 37 kabupaten/kota lainnya tidak mencapai target. Rendahnya cakupan kunjungan ibu hamil K4 di Provinsi Jawa Timur dapat mempengaruhi  AKI.  Hasil  analisis  regresi  linear  ganda  menunjukkan  nilai p-value sebesar 0,00101. Karena nilai p-value < 0,05 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat pengaruh antara cakupan kunjungan ibu hamil K4 terhadap Angka Kematian Ibu (AKI).
Penelitian  Suwanti  tahun  2002  (12),  Fibriana  tahun  2007  (13),  dan  Sarwani  dan Nurlaela  tahun  2008  (14)  menyatakan  bahwa  kunjungan  ibu  hamil  K4  bukan  merupakan faktor  risiko  meningkatkan  Angka  Kematian  Ibu.  Perbedaan  hasil  penelitian  dapat disebabkan oleh perbedaan analisis yang digunakan serta populasi penelitian yang digunakan. Namun beberapa penelitian terbaru menunjukkan hasil yang berbeda.
Berdasarkan  penelitian  Wibowo  tahun  2009  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4 memiliki  korelasi  negatif  dengan  AKI  yang  berarti  makin  tinggi  cakupan  kunjungan  ibu hamil  K4  maka  makin  rendah  AKI  yang  diperoleh  (15).  Penelitian  Aeni  tahun  2013  juga menyatakan  bahwa  ibu  hamil  yang  tidak  melakukan  pemeriksaan  antenatal  K4  berisiko mengalami  kematian  ibu  7,86  kali  lebih  besar  dibandingkan  dengan  ibu  hamil  yang melakukan pemeriksaan antenatal K4 (16).
Menurut  Pedoman  Pelayanan  Antenatal  Terpadu,  Ibu  hamil  yang  melaksanakan  K4 telah mendapatkan pelayanan pemeriksaan 10T yang meliputi (penimbangan BB, pengukuran tekanan  darah,  LILA,  pemeriksaan  denyut  jantung  janin  dan  tinggi  fundus  uteri,  pemberian imunisasi  TT  dan  TTD  (90  tablet),  tes  laboratorium,  diskusi  rujukan,  dan  tatalaksana  atau
penanganan  kasus)  dan  diberikan  minimal  selama  4  kali  kunjungan  di  fasilitas  pelayanan kesehatan (7).
Melalui  pemeriksaan  ibu  hamil  K4  risiko  terjadinya  anemia,  perdarahan,  eklampsia, maupun  infeksi  dapat  diketahui  lebih  dini.  Saat  ibu  hamil  ditemukan  memiliki  risiko  tinggi maka rujukan ke  fasilitas kesehatan yang lebih tinggi dan berkualitas juga dapat lebih cepat dilakukan.  Selain  itu  pelayanan  kesehatan  yang  memadai,  tenaga  kesehatan  yang  tersebar merata,  dan  sistem  rujukan  yang    baik  turut  meningkatkan  mutu  pelayanan  kesehatan  dan menurunkan Angka Kematian Ibu (AKI) setiap tahunnya.
Peningkatan  pelaksanaan  pemeriksaan  ibu  hamil  K4  perlu  ditingkatkan,  mengingat hanya  terdapat  1  kabupaten/kota  yang  mencapai  target  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4 Provinsi Jawa Timur. Upaya peningkatan dapat dilakukan dengan pemberian edukasi bagi ibu hamil terkait pentingnya kunjungan K4 dan partisipasi aktif seluruh stakeholder seperti kader posyandu,  tokoh  masyarakat,  dan  dukungan  keluarga  di  setiap  kabupaten/kota  untuk meningkatkan motivasi ibu hamil dalam memeriksakan diri di pelayanan kesehatan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diperoleh  pada  penelitian  ini  yakni,  terdapat  hubungan  antara cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4  terhadap  Angka Kematian Ibu (AKI) di Provinsi Jawa Timur tahun 2019 dengan nilai p-value masing-masing sebesar (0,00101 < 0,05) dan (0,01414 < 0,05). Pemerintah Provinsi Jawa Timur diharapkan meningkatkan  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K1  dan  cakupan  kunjungan  ibu  hamil  K4 dengan  melakukan  pemantauan  terhadap  pelaksanaan  pelayanan  pemeriksaan  ibu  hamil  K1 dan  K4  sehingga  terlaksana  secara  optimal  dan  sesuai  standar.  Pemberian  edukasi  bagi  ibu hamil  terkait  pentingnya  kunjungan  K1  dan  K4,  partisipasi  aktif  seluruh stakeholder seperti kader  posyandu,  tokoh  masyarakat,  dan  dukungan  keluarga  di  setiap  kabupaten/kota  juga diperlukan  untuk  meningkatkan  motivasi  ibu  hamil  dalam  memeriksakan  diri  di  pelayanan kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
1. P.  Stalker, Millennium  Development  Goals ,  Jakarta:  Badan  Perencanaan  Pembangunan Nasional, 2008.
2. Badan  Pusat  Statistik, Profil  Penduduk  Indonesia  Hasil  SUPAS  2015, Jakarta:  Badan Pusat Statistik, 2016.
3. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Pedoman Teknis Penyusunan Rencana Aksi Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (TPB)/Sustainable  Development  Goals  (SDGs) , Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2020.
4. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Profil Kesehatan Republik Indonesia Tahun 2019 , Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2020.
5. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur, Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun 2019 , Surabaya: Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2020.
6. R.  D.  Fransiska,  “Analisis  Determinan  Kematian  Maternal  di  Kabupaten  Bondowoso”, Surakarta: Universitas Sebelas Maret, 2017.
7. Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia, Pedoman  Pelayanan  Antenatal  Terpadu, Edisi Kedua , Jakarta: Direktorat Jenderal Bina Gizi dan Kesehatan Ibu dan Anak, 2012.
8. M.  Pratama,  “Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian  Kematian  Maternal  di Solo  Raya  (Studi  Kasus  di  RSUD  Dr.  Moewardi  Surakarta)”,  Surakarta:  Universitas Muhammadiyah, 2016.
9. A.  N.  Sari,  “Analisis  Jalur  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Angka  Kematian  Ibu  di Jawa Timur”, Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika , Vol. 01, 2016.
10. M. Widhika and A. Y. Sofro, “Analisis Faktor Angka Kematian Ibu dan Bayi di Provinsi Jawa  Tengah  Dengan  Menggunakan  Regresi  Bivariat  Poisson”, Jurnal  Matematika “MANTIK”, Vol. 04, 2018.
11. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur, Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun 2018 , Surabaya: Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2019.
12. E.  Suwanti,  “Hubungan  Kualitas  Perawatan  Kehamilan  dan  Kualitas  Pertolongan Persalinan  Dengan  Kematian  Maternal  di  Kabupaten  Klaten”,  Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada, 2002.
13. A.  I.  Fibriana,  “Faktor-Faktor  Risiko  yang  Mempengaruhi  Kematian  Maternal  (Studi Kasus di Kabupaten Cilacap)”, Semarang: Universitas Diponegoro, 2007.
14. D.  Sarwani  and  S.  Nurlaela,  “Analisis  Faktor  Risiko  Kematian  Ibu”,  Banyumas: Universitas Jenderal Soedirman, 2008.
15. A.  Wibowo,  “Cakupan  Kunjungan  Ibu  Hamil  (K4)  dan  Pertolongan  Persalinan  oleh Tenaga Kesehatan Hubungannya dengan Angka Kematian Ibu”, The Indonesian Journal of Public Health, vol. 06, 2009.
16. N. Aeni, “Faktor Risiko Kematian Ibu”, Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional, vol. 07, 2013.