Faktor Determinan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Remaja  di Asia Selatan dan Asia Tenggara Tahun  2005 – 2014 (Analisis Dengan Metode Structural Equation Model)
FAKTOR DETERMINAN KEJADIAN BERAT BAYI LAHIR RENDAH (BBLR) PADA REMAJA  DI ASIA SELATAN DAN ASIA TENGGARA TAHUN  2005 – 2014

## (ANALISIS DENGAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODEL )
Laras Sitoayu, Nanda Aula Rumana Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan, Universitas Esa Unggul Jl. Arjuna Utara No. 9, Duri Kepa,  Kebon Jeruk, Jakarta Barat 11510 laras@esaunggul.ac.id

## Abstract
Introduction: Low Birth Weight (LBW) is the biggest cause of neonatal death. This study aims to  analyze  the  determinant  factor  of  LBW  in  adolescents  in  South  Asia  and  Southeast  Asia with Structural Equation Model (SEM) method. The data used are secondary data published by  Measure  DHS  (Demographic  Health  Survey)  in  2005-2014.  Interventions:  Determinant factors of LBW occurrence include maternal factors (place to live, education, age, economic status,  marital  status,  parity,  location  of  delivery),  neonatal  factors  (sex,  birth  weight), health care factors (iron consumption, Antenatal Care / ANC). Results: The result shows the causal  relationship  between  maternal  factor  to  neonatal  factor  is  significant  and  have coefficient value with positive path which means lower maternal factor, neonatal factor will decrease.  In  causal  relationship  between  health  service  factor  to  neonatal  factor  is  also significant but it has coefficient value with negative path which means higher health service factor, neonatal factor will decrease. The structural model of determinant factor on low birth weight (LBW) occurrence in adolescents in South Asia and Southeast Asia between 2005 and 2014 was Neonatal = 0.36Maternal-0.25Yankes. . Discussion and Conclusions: Researchers suggest  to  improve  health  care  factors  in  pregnant  women  such  as  iron  consumption  and delivery in health care.

## Keyword: Low Birth Weight, Adult, Structural Equation Model

## Abstrak
Latar  Belakang  :  Berat  badan  lahir  rendah  (BBLR)    menyumbang  persentase  tertinggi sebagai  penyebab  kematian  neonatal.    Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menganalisis  faktor determinan  kejadian  BBLR  pada  remaja  se-Asia  Selatan  dan  Tenggara  dengan  metode Structural  Equation  Model (SEM).  Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang dipublikasikan  oleh  Measure  DHS  (Demografic  Health  Survey)  tahun  2005-2014.  Metode Peneltian:  Faktor  determinan  kejadian  BBLR  meliputi  faktor  maternal  (wilayah  tempat tinggal,  pendidikan,  umur,  status  ekonomi,  status  perkawinan,  paritas,  lokasi  persalinan), faktor neonatal (jenis kelamin bayi, berat lahir), faktor pelayanan kesehatan (konsumsi zat besi,  kunjungan  kehamilan/ANC).    Hasil  :  Hasil  penelitian  menunjukkan  hubungan  kausal antara  maternal  terhadap  neonatal  bernilai  signifikan  dan  mempunyai  nilai  koefisien  jalur positif  artinya  semakin  rendah  faktor  maternal  maka  faktor  neonatal  akan  turun.  Pada hubungan  kausal  antara  faktor  pelayanan  kesehatan  terhadap  faktor  neonatal  bernilai signifikan  dan  mempunyai  nilai  koefisien  jalur  negatif  artinya  semakin  tinggi  faktor pelayanan  kesehatan  maka  faktor  neonatal  akan  turun.  Model  struktural  faktor  determinan kejadian  berat  bayi  lahir  rendah  (BBLR)  pada  remaja    di  Asia  Selatan  dan  Asia  Tenggara tahun    2005  –  2014    adalah  Neonatal  =  0,36  Maternal  -  0,25  Yankes.  Saran:  Peneliti menyarankan  agar  meningkatkan  faktor  pelayanan  kesehatan  pada  ibu  hamil  diantaranya konsumsi zat besi dan melakukan persalinan di pelayanan kesehatan.
Kata Kunci : BBLR, remaja, SEM
Faktor Determinan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Remaja  di Asia Selatan dan Asia Tenggara Tahun  2005 – 2014 (Analisis Dengan Metode Structural Equation Model)

## Pendahuluan
Bayi  memiliki  ketahanan  yang  rendah untuk sehat dan hidup. Angka Kematian Bayi (AKB) biasa digunakan untuk mengukur atau menghitung ketahanan bayi. AKB merupakan salah  satu  indikator  untuk  menentukan derajat  kesehatan.  Berdasarkan  data  BPS, 60% dari bayi yang mati terjadi pada umur 1 bulan  (BPS,  2012).  Periode  28  hari  pertama kehidupan  bayi  adalah  waktu  yang  paling rentan  untuk  kelangsungan  hidup  anak (WHO,  2014).  Kematian  bayi  pada  usia kelahiran  0-28  hari  atau  lazim  disebut dengan  kematian  neonatal  terjadi  hampir 40%.  Dari  semua  kematian  neonatal,  75% diantaranya  terjadi  pada  minggu  pertama kehidupan,  dan  antara  25%  -  45%  terjadi dalam  24  jam  pertama  (WHO,  2012).  Di dunia,  World  Health  Organization  (WHO) memperkirakan  dari  sekitar  130  juta  bayi yang lahir di seluruh dunia, 4 juta meninggal pada  usia  neonatal  dan  sebagian  besar (98%)  terjadi  di  negara  berkembang  (WHO, 2005).
Salah satu tujuan akhir kehamilan adalah melahirkan bayi dengan berat badan normal. Apabila  bayi  dilahirkan  dengan  berat  badan yang  rendah  maka  berbagai  masalah  akan dialami  selama  kehidupannya  bahkan  dapat menyebabkan  kematian.  Kelahiran  BBLR disebabkan karena defisiensi zat gizi oleh ibu selama hamil yang menyebabkan terganggunya  sirkulasi  foeto  maternal  dan berdampak buruk terhadap tumbuh kembang setelah  diluar  kandungan,  dimana  bayi  yang bertahan  hidup  memiliki  insiden  lebih  tinggi mengalami  penyakit  infeksi,  kekurangan  gizi dan  keterbelakangan  dalam  perkembangan kognitif  yang  ditandai  dengan  menurunnya Intelligence  Quotient  (IQ)  poin  sehingga memberi ancaman terhadap kualitas Sumber Daya  Manusia  pada  masa  yang  akan  datang (Soetjiningsih, 2012).
Penurunan  kematian  neonatal  sepanjang 1990-2013 lebih lambat dari kematian pasca- neonatal  (WHO,  2014).  Perlu  diketahui, hampir  semua  (99%)  kematian  neonatal terjadi  di  negara-negara  berpenghasilan rendah dan menengah terutama di Afrika dan Asia  (WHO,  2011).  Di  tingkat  dunia  angka kematian  neonatal  tertinggi  di  Angola sebanyak  47/1000  KH,  disusul  Somalia mencapai  46/1000  KH.  Hal  ini  sangat berbeda  dengan  yang  terjadi  di  negara- negara  maju  seperti  Amerika  yaitu  4/1000 KH, Korea 2/1000 KH, Singapura 1/1000 KH dan  Jepang  1/1000  KH  (World  Bank,  2014). Di Asia Tenggara kematian neonatal tertinggi
adalah  Laos  29/1000  KH,  disusul  Myanmar 26/1000  KH,  Kamboja  18/1000  KH,  Filipina 14/1000 KH, Indonesia 14/1000 KH, Vietnam 13/1000  KH,  Brunei  Darussalam  5/1000  KH, dan  terakhir  Malaysia  4/1000  KH  (World Bank,  2014).  Di  Asia  Selatan  kematian neonatal
tertinggi adalah Bangladesh 32/1000  KH,  Nepal  33/1000  KH  (NDHS, 2011),  India 39/1000 KH (NFHS, 2007), dan Pakistan 55/1000 KH (NDHS, 2013).
Angka  kematian  neonatal  yang  masih tinggi  disebabkan  karena  BBLR  (Berat  Bayi Lahir  Rendah)  dan  prematur  30%,  infeksi 25%,  asfiksia  dan  trauma  23%,  penyakit neonatal lainnya 9%, kongenital anomali 7%, diare  3%  dan  tetanus  3%  (WHO,  2008). BBLR  menjadi  hal  yang  perlu  di  fokuskan dalam menangani kematian neonatal. Terbukti  bayi  yang  lahir  dengan  berat  badan rendah  atau  sangat  rendah  menghasilkan kematian  66/1.000  KH  (SDKI,  2012). Sementara itu data Riskesdas (Riset Kesehatan  Dasar)  menghasilkan  temuan bahwa 10,2% bayi lahir dengan kondisi BBLR (Kemenkes, 2013).
Kematian neonatal berkaitan erat dengan faktor  ibu  seperti  penyakit  (perdarahan antepartum, trauma fisik dan psikologis, DM, toksemia gravidarum, dan nefritis akut), usia ibu  kurang  dari  20  tahun  yang  dapat menyebabkan  kelahiran  prematur,  jarak kelahiran  terlalu  dekat,  sosial  ekonomi  yang rendah  (Sitohang,  2004),  keadaan  gizi  yang kurang  baik  dan  pengawasan  antenatal  yang kurang (WHO, 2014; Lubis, 2003), perkawinan  yang  tidak  sah,  ibu  perokok, peminum alkohol dan pecandu obat narkotik. Selain  faktor  ibu,  BBLR  juga  disebabkan faktor  janin  seperti  hidramion,  kehamilan ganda  dan  kelainan  kromosom,  serta  faktor lingkungan  seperti  tempat  tinggal  di  dataran tinggi,  radiasi  dan  zat-zat  racun  (Sitohang, 2004),  dan  pelayanan  kesehatan  ibu (UNICEF, 2012).

## Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berupa  data  sekunder.  Data  yang  digunakan diperoleh  dari  Measure  DHS  ( Demografic Health  Survey )  tahun  2005-2014.  Penelitian ini dilaksanakan di Jakarta, hal ini dikarenakan    data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah data sekunder. Penelitian ini  menjadi  sangat  menarik,  karena  data dikaji  dari  berbagai  negara  dengan  cakupan yang  cukup  luas  dan  karakteristik  masing- masing  negara  yang  berbeda.  Data  publikasi yang  digunakan  meliputi  faktor  maternal
(wilayah  tempat  tinggal,  pendidikan,  umur, pekerjaan, status ekonomi, status perkawinan,  paritas,  lokasi  persalinan), faktor  neonatal  (jenis  kelamin  bayi,  berat lahir),  faktor  paternal  (pendidikan),  faktor pelayanan  kesehatan  (konsumsi  zat  besi, kunjungan kehamilan/ANC). Rancangan penelitian  menggunakan  desain  studi  potong lintang  ( cross  sectional ).  Teknik  pengolahan data structural  equation  modelling (SEM) dengan  metode confirmatory  factor  analysis (CFA)  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Uji kecocokan  model  digunakan  untuk  menguji model hubungan antar dimensi atau variabel.

## Kerangka Pemikiran
Gambar 1. Kerangka Structural Equation Model

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian
dilakukan dengan menggabungkan  seluruh  data  negara  yang dikelompokkan dalam kelompok Asia Selatan dan  Asia  Tenggara.  Kelompok  Asia  Selatan terdiri  dari  6  negara  yaitu  Afganistan, Maldives,  Bangladesh,  Nepal,  India  dan Pakistan, sedangkan kelompok Asia Tenggara terdiri  dari  Kamboja,  Filipina,  Vietnam, Thailand, Timor Leste dan Indonesia. Setelah melalui  proses  cleaning  data  maka  ada beberapa  negara  yang  akhirnya  diputuskan untuk  dikeluarkan  dalam  proses  analisis. Selain  melakukan  cleaning  data,    peneliti juga  mengeluarkan  responden  yang  tidak memenuhi  kedalam  kriteria  inklusi.  Hasil akhirnya  responden  yang  terpilih  sebanyak
18315  remaja  berusia  19-29  tahun  yang pernah  melahirkan  yang  akan  dilakukan proses analisis lanjut seperti yang digambarkan dalam gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Skema Pengklasifikasian Sampel Berdasarkan
hasil
cleaning data,
didapatkan  distribusi  responden  masing- masing negara seperti tergambar dalam tabel 1 berikut ini.
Tabel 1 Distribusi jumlah responden masing- masing Negara Asia Selatan Jumlah Responden Asia Tenggara Jumlah Responden Maldives 1269 Kamboja 2841 Nepal 1175 Filipina 1776 India 10070 Timor Leste 536 Pakistan 458 Indonesia 10 Total 12972 Total 5163
Tabel  1  menunjukkan  distribusi  data untuk  kedua  wilayah  Asia  Selatan  dan  Asia Tenggara.  Terlihat  bahwa  jumlah  responden di  Asia  Selatan  lebih  tinggi  (12.972) dibandingkan  Asia  Tenggara  (5.163).  Di wilayah  Asia  Selatan,  responden  tertinggi berasal dari wilayah India (10.070) sedangkan  yang  terendah  adalah  Pakistan
(458).  Di  wilayah  Asia  Tenggara,  responden tertinggi  berasal  dari  wilayah  Kamboja (2.841)  sedangkan  yang  terendah  adalah Indonesia (10).
Berikut  ini  merupakan  analisis  univariat variabel  yang  diteliti  seperti  tertuang  dalam tabel 2:
Tabel 2 Analisis Univariat Variabel Katagorik Variabel Jumlah % Wilayah Tempat Tinggal Perkotaan 8405 46,3 Pedesaan 9730 53,7 Status Ekonomi Poorest 1845 10,2 Poorer 2475 13,6 Middle 3422 18,9 Richer 4657 25,7 Richest 5736 31,6 Jenis Kelamin Bayi Laki-laki 9696 53,5 Perempuan 8439 46,5 Pendidikan Ibu Tidak Berpendidikan 2039 11,2 Pendidikan Dasar 3549 19,6 Pendidikan Menengah 10084 55,6 Pendidikan Tinggi 2463 13,6 Status Perkawinan Tidak Menikah 17674 97,5 Menikah Resmi 340 1,9 Hidup bersama laki-laki 121 0,66 Lokasi Persalinan Bukan Pelayanan Kesehatan 1755 9,7 Pelayanan Kesehatan 16380 90,3 Pendidikan Suami Tidak Berpendidikan 4316 23,8 Pendidikan Dasar 8906 49,1 Pendidikan Menengah 1510 8,3 Pendidikan Tinggi 3403 18,8 Total 18135 100 Tabel  2  menjelaskan    gambaran karakteristik  responden  diantaranya  wilayah tempat tinggal sebagian di pedesaan sebesar 53,7%, dengan rata-rata pendidikan responden dengan tingkat menengah sebesar 56%,  sedangkan  untuk  status  ekonomi
responden  paling  banyak  dengan  tingkat richest  sebesar  32%,  status  perkawinan responden  sebagian  besar  tidak  menikah yaitu  98%,  lokasi  persalinan  kebanyakan  di pelayanan  kesehatan  sebesar  90,3%  dan jenis  kelamin  bayi  yang  dilahirkan  paling banyak  berjenis  kelamin  laki-laki  sebanyak 53,5%.
Untuk tingkat pendidikan suami/pasangan pada faktor paternal
sebagian besar pada tingkat pendidikan dasar 49,1%. Tabel 3 Analisis Univariat Variabel Numerik Variabel Mean (Rata-rata) Minimal Maksimal SD Total Usia Responden 24,79 19 29 2,787 24,75 - 24,83 18135 Kunjungan Antenatal 6,37 0 54 3,630 6,32 6,42 18135 Konsumsi Zat Besi 93,22 0 300 76,414 92,10 94,33 18135 Berat Lahir 2910,23 453 8900 668,280 2900,50 2919,95 18135 Paritas 1,74 1 7 ,920 1,73 1,76 18135
95% CI
Tabel  3  terlihat  bahwa  rata-rata  usia responden  24  tahun  7  bulan  dengan  usia paling  rendah  19  tahun  dan  paling  tinggi  29 tahun.  Untuk  kunjungan  antenatal,  sebagian besar  responden  melakukan  kunjungan sebanyak  6  kali,  sedangkan  untuk  konsumsi zat  besi  rata-rata  responden  mengonsumsi sebanyak  93  buah.  Bayi  yang  dilahirkan responden  rata-rata  dengan  berat  sekitar 2910,23  namun,  berat  bayi  yang  dilahirkan terendah  sebesar  453  g  sedangkan  tertinggi sebesar  8900  g,  sedangkan  untuk  jumlah paritas responden rata-rata adalah 2.
Setelah dilakukan analisis, model (gambar  1)  mengalami  kendala,  sehingga perlu  dilakukan cleaning  data lagi  dan perubahan  model.  Adapun  model  tersebut sebagai berikut :
Gambar 3. Model Faktor Determinan Terhadap Kejadian BBLR di Asia Selatan dan Asia Tenggara
Faktor Determinan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Remaja  di Asia Selatan dan Asia Tenggara Tahun  2005 – 2014 (Analisis Dengan Metode Structural Equation Model)

## Gambar 4.
Model SEM Faktor Determinan Terhadap BBLR (Basic Model)
Gambar  4  menunjukkan  arah  dan hubungan antara variabel laten dan indikator,  serta  variabel  eksogen  dan endogen.  Model  yang  sudah  terbentuk  ini, harus  dilakukan  beberapa  uji  agar  dapat dinyatakan  layak,  valid  dan  signifikan sehingga  dapat  diinterpretasikan  arti  dari model yang sudah terbentuk.
Tabel 4 Uji Kelayakan No. Indikator Nilai Nilai Standar Keterangan 1 Chi-square 0.000 ≥ 0.05 Tidak Fit 2 RMSEA 0.10 ≤ 0.08 Tidak Fit 3 GFI 0.94 ≥ 0.90 Fit 4 AGFI 0.89 ≥ 0.80 Fit 5 RMR 2.76 ≤ 0.05 Tidak Fit
Berdasarkan  hasil  uji  kelayakan,  dapat diketahui  bahwa  hasil  GFI  dan  AGFI menunjukkan  Fit,  sehingga  model  dianggap layak dan dapat dilakukan langkah selanjutnya dalam analisis data.
Tabel 5

## Uji Model Pengukuran
Indikator Nilai Koefisien Standar t- Value Ket. Faktor Maternal Wilayah tempat tinggal 0.53 60.07 Valid Status Perekonomian -0.93 - 83.73 Valid Usia -0.15 - 18.45 Valid Pendidikan -0.46 - 53.77 Valid Status Perkawinan 0.03 3.47 Valid Faktor Pelayanan Kesehatan Konsumsi Zat Besi 0.50 27.33 Valid Lokasi Persalinan 0.29 23.29 Valid Kunjungan ANC 0.60 * Dibuang Faktor Neonatal Paritas 0.21 * Dibuang Berat Lahir (BBLR) -0.07 -9.39 Valid
Dari hasil uji model pengukuran terhadap maternal,  diperoleh  hasil  semua  indikator valid.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  t-Value ≥  1,96  pada  semua  indicator.  Sedangkan pada  faktor  pelayanan  kesehatan  diketahui bahwa, ada dua indikator yang memiliki nilai valid (≥ 1,96), namun ada satu variabel yang harus  dibuang  karena  menggangu  dalam analisis  yaitu  kunjungan  kehamilan/ANC.  Uji model  pengukuran  faktor  neonatal  diperoleh hasil bahwa hanya indikator BBLR yang valid sedangkan  paritas  harus  dibuang  karena hasilnya mengganggu pada analisis.
Tabel 6 Uji Model Struktural Arah Pengaruh Nilai Koefisien Standar t- Value Keterangan Langsung Maternal --> Neonatal 0.36 9.13 Signifikan Tidak Langsung Maternal --> Yankes -0.25 -21.25 Signifikan Yankes --> Neonatal -1.23 -20.50 Signifikan Total 0.3075 Signifikan
Faktor Determinan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Remaja  di Asia Selatan dan Asia Tenggara Tahun  2005 – 2014 (Analisis Dengan Metode Structural Equation Model)
Berdasarkan  hasil  uji  model  struktural, diperoleh  hasil  bahwa  variabel  langsung  dan tidak langsung signifikan berpengaruh terhadap neonatal dalam hal ini BBLR. Hal ini dapat dilihat dari nilai t-Valuenya.
Hubungan  kausal  antara  variabel  laten maternal terhadap neonatal bernilai signifikan  positif  dengan  nilai  P-value  9.13. Nilai  koefisien  jalur  untuk  variabel  maternal yaitu  0.36  artinya  semakin  rendah  faktor maternal  maka  faktor  neonatal  akan  turun sebesar  0.36.  Begitu  juga  sebaliknya,  jika faktor  maternal  meningkat  maka  faktor neonatal akan turut meningkat sebesar 0.36.
Indikator yang membentuk faktor maternal  diantaranya  adalah  wilayah  tempat tinggal, usia, pendidikan, status perekonomian  dan  status  perkawinan.  Hasil menunjukkan  bahwa  remaja  yang  tinggal  di pedesaan  akan  memiliki  risiko  melahirkan BBLR  sebesar  0,53.  Hal  tersebut  sejalan dengan  penelitian  Simbolon  (2006)  yang menyebutkan  bahwa  peluang  ketahanan hidup  anak  di  perkotaan  (98,59%)  lebih tinggi  dibanding  di  perdesaan  (97,54%). Tempat  tinggal  sangat  memengaruhi  akses terhadap  pelayanan  kesehatan.  Wilayah pedesaan  cenderung  memiliki  akses  yang sulit  dan  terbatas  terhadap  penyediaan layanan  kesehatan  sehingga  menyebabkan risiko BBLR di pedesaan yang tinggi.
Untuk  indikator  status  ekonomi  arah koefisien  jalurnya  negatif  sebesar  -0,93 artinya  semakin  rendah  indeks  kekayaannya maka semakin tinggi risiko BBLR nya. Hal ini di  dukung  oleh  penelitian  Tazkiah  (2013) yang  menyebutkan  bahwa  ibu  hamil  yang pendapatan  keluarganya  rendah  memiliki risiko  anaknya  akan  BBLR  sebanyak  2,275 kali  (CI  95%  1,087–4,745)  dibandingkan dengan  ibu  hamil  yang  pendapatannya tinggi.  Pendapatan  atau  status  ekonomi sangat berpengaruh terhadap status kesehatan  ibu  dan  anak,  karena  berdampak terhadap  asupan  gizi,  tingkat  pendidikan, perilaku merokok, stress, dll.
Indikator usia menunjukkan arah koefisien  jalur  negatif  seperti  halnya  status ekonomi.  Usia  yang  semakin  rendah/muda akan  meningkatkan  risiko  melahirkan  BBLR sebesar  -0,15. Hal serupa dikemukakan oleh Tazkiah (2013) bahwa usia ibu yang berisiko (< 20 tahun dan > 35 tahun) memiliki risiko untuk  anaknya  BBLR  sebesar  2,825  kali  (CI 95%  1,370–  5,823)  lebih  tinggi  dibanding usia  yang  tidak  berisiko  (20-35  tahun). Anatomi tubuh anak belum siap untuk proses mengandung  maupun  melahirkan,  sehingga
dapat  terjadi  komplikasi  berupa  obstructed labour serta obstetric fistula. Fistula merupakan kerusakan pada organ kewanitaan  yang  menyebabkan  kebocoran urin  atau  feses  ke  dalam  vagina.  Wanita berusia  kurang  dari  20  tahun  sangat  rentan mengalami  obstetric  fistula.  Obstetric  fistula ini  dapat  terjadi  pula  akibat  hubungan seksual  di  usia  dini  (Fadlyana,  2009).  Anak perempuan  berusia  15  tahun  atau  kurang lebih  rentan  mengalami  pre  eklampsi  (suatu keadaan yang ditandai dengan tekanan darah tinggi, protein dalam kemih dan penimbunan cairan  selama  kehamilan)  dan  eklampsi (kejang  akibat  preeklampsi),  mereka  juga lebih  berisiko  melahirkan  bayi  lahir  rendah dan  kurang  gizi.  Sedangkan  wanita  yang berusia  35  tahun  atau  lebih  akan  berisiko mengalami  tekanan  darah  tinggi,  diabetes didalam  rahim  serta  bayi  yang  lahir  dengan kelainan  kromosom  seperti  sindroma  down (Romauli, 2011).
Rendahnya  tingkat  pendidikan  akan meningkatkan  risiko  BBLR  sebesar  -0,46. Tingkat  pendidikan  ibu  berperan  dalam kualitas  perawatan  bayi.  Informasi  yang berhubungan  dengan  perawatan  kehamilan sangat dibutuhkan sehingga
dapat meningkatkan pengetahuan. (Romauli, 2011).  Pendidikan  ibu  mempunyai  hubungan yang  terbalik  dengan  risiko  kematian  pada anak.  Tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi cenderung  menurunkan  risiko  kematian,  hal ini  terjadi  karena  pendidikan  yang  tinggi memberikan  peluang  mendapatkan  informasi tentang perawatan kehamilan dan anak yang lebih baik  (SDKI,  2012).  Selain itu, ibu  yang berpendidikan  rendah  kurang  bisa  mengatur suplementasi  makanan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  sehingga  risiko  kekurangan  zat gizi dan anemia semakin tinggi pada akhirnya menyebabkan  komplikasi  kehamilan  atau persalinan  yang  berakibat  pada  kematian (Efriza, 2007).
Status  perkawinan  dalam  penelitian  ini dibagi dalam 3 kategori yaitu tidak menikah, menikah  secara  resmi  dan  hidup  bersama laki-laki  tanpa  status.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  remaja  yang  hidup bersama  laki-laki  tanpa  status  akan  memiliki risiko  melahirkan  BBLR  sebesar  0,03. Penelitian  ini  didukung  oleh  Kim  tahun  2016 yang  menyatakan  bahwa  status  menikah meningkat risiko terjadinya BBLR, anak yang dilahirkan  dari  orang  tua  tanpa  ikatan menikah akan lebih Pada  hubungan  variabel  antara  faktor pelayanan  kesehatan  terhadap  neonatal
Faktor Determinan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Remaja  di Asia Selatan dan Asia Tenggara Tahun  2005 – 2014 (Analisis Dengan Metode Structural Equation Model)
bernilai  signifikan  yaitu  -20.50  namun mempunyai nilai koefisien jalur sebesar -1.23 artinya  semakin  tinggi  faktor  pelayanan kesehatan  maka  faktor  neonatal  akan  turun sebesar -1.23.
Indikator  yang  membentuk  variabel pelayanan  kesehatan  meliputi  konsumsi  zat besi  (Fe)  dan  lokasi  persalinan.  Indikator konsumsi  zat  besi  menghasilkan  koefisien jalur  positif  sebesar  0,50  artinya  semakin banyak  mengonsumsi  zat  besi  maka  akan meningkatkan risiko BBLR sebesar 0,5. Hasil ini  tidak  sejalan  dengan  beberapa  teori bahwa  Kebutuhan  zat  besi  pada  ibu  hamil sangat diperlukan guna pembentukan plasenta  dan  sel  darah  merah  sekitar  200- 300%.  Diperkirakan  kebutuhan  zat  besi selama  kehamilan  adalah  1.040  mg.  Jumlah ini  tentu  sangat  tidak  mungkin  dipenuhi hanya  melalui  makanan  atau  diet.  Oleh karena  itu  suplementasi  zat  besi  sangat diperlukan untuk ibu hamil meskipun kondisi gizi  nya  baik  sekalipun.  Namun  menjadi keterbatasan dalam penelitian karena indikator konsumsi zat besi hanya berdasarkan ingatan responden yang cenderung menjadi bias sehingga tidak dapat menjadi  patokan.  Indikator  yang  kedua adalah lokasi persalinan didapatkan koefisien jalur positif sebesar 0,29 artinya remaja yang melahirkan  di  pelayanan  kesehatan  justru akan  meningkat  risiko  BBLR  nya  sebesar 0,29. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan, pelayanan  kesehatan    bukan  satu-satunya faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  BBLR. Jika seseorang melahirkan atau menggunakan  pelayanan  kesehatan  namun faktor  risiko  lain  tidak  tiperhatikan  seperti usia,  maka  tidak  menutup  kemungkinan risiko BBLR akan tetap dimiliki.

## Kesimpulan
Distribusi wilayah tempat
tinggal responden  sebagian  di  pedesaan  sebesar 53,7%, dengan rata-rata pendidikan responden dengan tingkat menengah sebesar 56%,  sedangkan  untuk  status  ekonomi responden  paling  banyak  dengan  tingkat richest  sebesar  32%,  status  perkawinan responden  sebagian  besar  tidak  menikah yaitu  98%,  lokasi  persalinan  kebanyakan  di pelayanan  kesehatan  sebesar  90,3%  dan jenis  kelamin  bayi  yang  dilahirkan  paling banyak  berjenis  kelamin  laki-laki  sebanyak 53,5%. Untuk tingkat pendidikan
suami/pasangan
pada faktor paternal sebagian  besar  pada  tingkat  pendidikan dasar 49,1%.
Variabel  indikator  yang  dapat  mengukur variabel laten Neonatal yang signifikan adalah BBLR  sedangkan  variabel  paritas  tidak signifikan,  variabel  laten  maternal  semuanya signifikan  dan  variabel  laten  pelayanan kesehatan  yang  signifikan  adalah  konsumsi zat  besi  dan  lokasi  persalinan  sedangkan variabel  kunjungan  antenatal  care  tidak signifikan.
Hubungan  kausal  antara  variabel  laten maternal terhadap neonatal bernilai signifikan positif  artinya  semakin  rendah  faktor maternal maka faktor neonatal akan turun.
Pada  hubungan  variabel  antara  faktor yankes  terhadap  neonatal  bernilai  signifikan dan  mempunyai  nilai  koefisien  jalur  negatif artinya  semakin  tinggi  faktor  yankes  maka faktor neonatal akan turun.
Model struktural faktor determinan kejadian berat bayi lahir rendah (BBLR) pada remaja    di  asia  selatan  dan  asia  tenggara tahun  2005  – 2014  adalah Neonatal= 0,36 Maternal - 0,25 Yankes .
Daftar Pustaka BPS.(2012).  Laporan  Survei  Demografi
Kesehatan Indonesia 2012. Jakarta Denise, Wanda. (2011). Standard Terminology  for  fetal,  Infant,  and Perinatal  Deaths.,  Journal  of  The American  Academy  of  Pediatrics. Wanda  Denise  Barfield  and  the Committee on fetus and Newborn.
Efriza.
(2007). Determinan Kematian
Neonatal  Dini  di  RSUD  Dr.  Achmad Mochtar  Bukittinggi.  Jurnal  Kesehatan Masyarakat  Nasional.  Volume  2  No.  3 Desember 2007. Depok.
Filmer,  Deon.  (2003).  Determinant  of  health &  education  outcomes  background note  for  world  development  report 2004  :making  service  work  for  poor people.WorldBank.http://www.wds.wo rldbank.org/external/default/WDSCont entServer/WDSP/IB/2003/10/20/0001 60016_20031020165850/additional/3 10436360_20050276094635.pdf
Ghosh, Rohini., Arun Kumar Sharma. (2010). Intra-  and  inter-household  differences in  antenatal  care,  delivery  practices and  postnatal  care  between  last neonatal  deaths  and  last  surviving children  in  a  peri-urban  area  of  india. Cambridge University Press, 511-530
Faktor Determinan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Remaja  di Asia Selatan dan Asia Tenggara Tahun  2005 – 2014 (Analisis Dengan Metode Structural Equation Model)
Husna,  Asmaul.  (2012).  Hubungan  sectio caesarea  dan  kelahiran  prematur dengan  kejadian  asfiksia  neonatorum di rumah sakit muhammadiyah palembang  tahun  2012.  Jurnal  Akper Aisyiyah
Kemenkes.  (2010).  Buku  saku  pelayanan kesehatan neonatal esensial: pedoman  teknis  pelayanan  kesehatan dasar. Direktorat Jenderal Bina Kesehatan Masyarakat. Depkes
---------------  (2011).  Setiap  hari,  lebih  dari 400  bayi  (0-11  bulan)  meninggal  di Indonesia.http://www.gizikia.depkes.g o.id/wpcontent/uploads/downloads/20 11/01/Materi-Advokasi-BBL.pdf
---------------  (2013).  Factsheet    ANC Terpadu,  Direktorat  Bina  Kesehatan Ibu,  Ditjen  Bina  Gizi  dan  Kesehatan Ibu  dan  Anak,  Jakarta:  Kementerian Kesehatan RI.
Lubis,  Zulhadida.  (2003).  Status  gizi  ibu hamil  serta  pengaruhnya  terhadap bayi yangdilahirkan.http://sdmuhcc.net/ele arning/aridata_web/how/k/kesehatan/ 12_status_gizi_ibu_hamil.pdf
Mosley,  W.  H.,  &  Chen,  L.  C.  (2003).An analytical  framework  for  the  study  of child survival in developing countries. World Health
Organization.Bulletin  of  the  World
Health Organization, 81(2), 140-5
Rasmussen,  K.  M.  (2001).  Is  there  a  causal relationship between iron deficiency or iron-deficiency  anemia  and  weight  at birth, length of gestation and perinatal mortality? The Journal of Nutrition, 131(2), 590S-601S; discussion 601S-603S
Romauli,  Suryati.  (2011).  Buku  ajar  asuhan kebidanan  1:  Konsep  dasar  asuhan kehamilan.Yogyakarta: Nuha Medika.
Salim.Lanny  Ch.  (1993).  Perbandingan pengaruh  pemberian  zat  besi  dengan zat  besi  dan  asam  folat  terhadap kadar haemoglobin pada wanita hamil dengan anemia. Tesis
Simbolon,  D.  (2006).  Kelangsungan  Hidup Bayi  di  Perkotaan  dan  Pedesaan
Indonesia. Kesmas:  National  Public Health Journal, 1(1), 3-10. doi:http://dx.doi.org/10.21109/kesma s.v1i1.319 Sitohang,  Nur  Asnah.  Asuhan  Keperawatan pada Bayi Berat  Badan Lahir Rendah.
USU. http://library.usu.ac.id/download/fk/k eperawatan-nur.pdf (12 Februari, 2015) Tazkiah,  Misna,  Chatarina  Umbul  Wahyuni, Santi Martini. Determinan Epidemiologi  Kejadian  BBLR  pada Daerah  Endemis  Malaria  di  Kabupaten
Banjar  Provinsi  Kalimantan  Selatan. Jurnal  Berkala  Epidemiologi,  Vol.  1, No. 2 September 2013: 266–276
UNICEF.  (2009).  The  state  of  the  world’s children  2009:maternal  and  newborn health. Colorcraft of Virginia, Inc
UNICEF  Indonesia.(2012).  Ringkasan  kajian kesehatan ibu dan anak. Jakarta.http://www.unicef.org/indones ia/id/A5__B_Ringkasan_Kajian_Keseh atan_REV.pdf
WHO  (2008).Cause  of  neonatal  death.  The Global  Burden  of  Disease  :  2004 update. http://www.who.int/mediacentre/facts heets/20090804_figure1.jpg
---------------(2011).  2005  World  Health Report:  Make  Every  Mother  and  Child Count  (WHO)  and  The  Lancet’s Newborn  Survival  Series  (2005)  and UNICEF(2008).http://www.who.int/pm nch/media/press_materials/fs/fs_newb orndealth_illness/en/
---------------(2012).  Newborns:  reducing mortality. Geneva: WHO Media centre, WHO. http://www.who.int/mediacentre/facts heets/fs333/en/ ---------------  (2014).Levels  and  trends  in child mortality 2014. Geneva: Document Centre,WHO.http://www.who.int/mate rnal_child_adolescent/documents/level s_trends_child_mortality_2014/en/
--------------- (2015).Global  Nutrition targets 2025. Anaemia Policy Brief.(http://apps.who.int/iris/bitstrea
Faktor Determinan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Remaja  di Asia Selatan dan Asia Tenggara Tahun  2005 – 2014 (Analisis Dengan Metode Structural Equation Model)
m/10665/148556/1/WHO_NMH_NHD_ 14.4_eng.pdf?ua=1
Wijayanti.  Catur  Anisa.  (2013).  Hubungan jumlah anak yang dilahirkan terhadap kejadian kematian neonatal. Tesis
World  Bank.Mortality  rate,  neonatal  (per 1,000  live  births)  2014.  Washington. http://data.worldbank.org/indicator/S H.DYN.NMRT
Yani, Desi Fitri. (2013). Pelayanan Kesehatan Ibu  dan  Kematian  Neonatal.Jurnal Kesehatan  Masyarakat  Nasional  Vol. 7, No. 8, Maret 2013.Depok.