Volume 13 Nomor 1 (2023) 85-94

## JURNAL KEBIDANAN
p-ISSN: 2089-7669 ; e - ISSN: 2621-2870 https://doi.org/10.31983/jkb.v13i1.9484
“Preeclampsia.com” App To Preeclampsia Screening At Community Level: A Cohort Study
Johariyah 1 Detty Siti Nurdiati 2 Widyawati 3
1 Bachelor a in Midwifery, Universitas Al-Irsyad Al-Islamiyyah Cilacap, Indonesia, Johariyah2022@gmail.com
2 Departement of Obstetrics and Gynecology, Faculty of Medicine, Public Health and Nursing, Universitas Gadjah Mada, , Indonesia, dnurdiati@yahoo.com
3 Departement of Pediatric and Maternity Nursing, Faculty of Medicine, Public Health and Nursing, Universitas Gadjah Mada, , Indonesia, widyawati.poernomo@ugm.ac.id
Corresponding author: Johariyah Email: Johariyah2022@gmail.com
Receive: January 8 th , 2023; Review: March 30 th , 2023; Accepted: April 30 th , 2023

## ABSTRACT
Indonesian  maternal  mortality  in  2012,  32.5%  was  caused  by  hypertension,  preeclampsia,  and eclampsia,  while  24.22%  in  2015  and  26%  in  2016.  Currently,  there  is  no  method  of  screening  for preeclampsia based on maternal characteristics that were carried out during the first visit antenatal. The use of technology has great potential to improve health care at the community, especially in low-middle income countries.  It  is  necessary  to  make  a  breakthrough  in  the  form  of  developing  a  screening  model  for preeclampsia by utilizing information technology. This study aims to determine the detection rate of the application  of  preeclampsia.com  as  a  community-based  preeclampsia  screening  tool.  This  study  was conducted by cohort study   on 549 pregnant women who had their  first antenatal visit before 16 weeks followed up to delivery. Data analysis was data of factors for the occurrence of preeclampsia using Chi square, while to determine the strength of the “Preeclampsia.com” model as a screening method and early detection of preeclampsia using multilevel logistic regression,  analysis performed using SPSS version 23.0. The  results of the analysis  showed that  the  sensitivity  value  of  the  "Preeclampsia.com"  application  was 64.1%  and  the  specificity  value  was  85.5%  (95%  CI).  The  Positive  Predictive  Value  (PPV)  from  the "preeclampsia.com"  application  is  25.3%  and  the  Negative  Predictive  Value  (NPV)  from  the "preeclampsia.com" application is 96.9%. Based on the results of multilevel logistic regression analysis, it was found that the ability of the model to predict the incidence of preeclampsia was 96.4%. The use of the Preeclampsia.com application is quite good for community-based preeclampsia screening
Keywords:  screening, android app, preeclampsia, community, maternal characteristic.

## Pendahuluan
Angka  kematian  ibu  karena  komplikasi eklamsia empat belas tahun terakhir adalah 19,6% - 46% dan sedangkan kematian janin sekitar 65% [1]– [3].  Rendahnya  kesadaran  ibu  tentang  tanda  dan gejala  hipertensi  dalam  kehamilan  dan  rendahnya tingkat  sosial  ekonomi  berkontribusi  terhadap rendahnya  tingkat  pemahaman  ibu  tentang  bahaya hipertensi dalam kehamilan[4], [5]. Ketidakpahaman  ini  berakibat  pada  keterlambatan mencari  pelayanan  dan  keterlambatan  pengobatan pada  ibu  dengan  preeklamsia  [6].  Rendahnya
pemahaman  tentang  hipertensi  dalam  kehamilan, diberburuk  dengan  adanya  kegagalan  identifikasi risiko  pada  saat  ANC,  dan  kurang  adekuatnya pemantauan  pada  saat  usia  kehamilan  20  minggu menyebabkan tingginya kematian ibu dan bayi [7]– [9]. Upaya pencegahan preeklamsia telah dilaksanakan sebagai bagian dari upaya menurunkan  angka  kematian  ibu.  Skrining  faktor risiko  pada  awal  yaitu  sebelum  usia  kehamilan  20 minggu , menjadi mendunia dan diikuti di Indonesia berkat manual kesehatan ibu dan bayi di pelayanan kesehatan dasar. Tenaga kesehatan pada pelayanan Kesehatan  dasar  seperti  dokter  umum,  bidan  dan
perawat harus dapat mengidentifikasi faktor-faktor risiko preeklamsia tersebut[10].
Penerapan  model  skrining  dan  penanganan preeklamsia di level komunitas merupakan langkah yang  penting  untuk  mengurangi  kematian  dan kecacatan ibu dan perinatal. Model tersebut berupa deteksi dini terhadap risiko tinggi preeklamsia dan outcome  kehamilan,  menyediakan  perawatan kegawatdaruratan  dan  memfasilitasi  rujukan.  Hal ini  dapat  meningkatkan  keterlibatan  komunitas dalam pemantauan terhadap preeklamsia. Keterlibatan  komunitas  terbukti  dapat  mengurangi mispersepsi  tentang  tanda  bahaya  preeklamsia, sehingga dapat meningkatkan outcome ibu dan bayi baru lahir [11].
Deteksi  dini  preeklamsia  yang  dilakukan  di Indonesia  adalah  dengan  pemeriksaan  tekanan darah  dan  protein  urin.  Saat  ini  belum  terdapat metode skrining preeklamsia berdasarkan karakteristik  ibu  yang  dilaksanakan  pada  saat  K1. Berdasarkan  studi  pendahuluan  didapatkan  bahwa skrining  terhadap  preeklamsia  yang  dilakukan  di kabupaten  Cilacap  selama  ini  menggunakan pedoman dalam buku KIA, sehingga belum semua faktor  risiko  preeklamsia  dikaji.  Pemeriksaan tekanan  darah  dilakukan  pada  setiap  kunjungan ANC dan pemeriksaan protein urin dilakukan pada trimester kedua.
Upaya peningkatan kesehatan di level komunitas  dapat  dilakukan  melalui  penggunaan tekonologi infomasi. Saat ini pengguna handphone cukup banyak dan menjadi andalan alat komunikasi sehari-hari,  dapat  digunakan  untuk  peningkatan pemberdayaan masyarakat dalam bidang kesehatan [12]. Teknologi ini dapat memberikan sarana untuk pasien agar dapat memperoleh pendidikan kesehatan, dan memfasilitasi tindak lanjut perawatan.  Saat  ini  terdapat  potensi  yang  besar dalam  penggunaan  teknologi  untuk  meningkatkan perawatan  kesehatan  dan  penyampaian  layanan kesehatan kepada masyarakat, terutama pada negara miskin dan berkembang [12]–[14].
Penggunaan  aplikasi  android  saat  ini  dapat dimanfaatkan untuk metode skrining oleh bidan di level  komunitas.  Aplikasi  ini  dibangun  dengan memasukkan  faktor-faktor  maternal  yang  menjadi predisposisi  terjadinya  preeklamsia.  Bidan  dapat menggunakan  aplikasi  pada  saat  ibu  hamil melakukan  kunjungan  pertama.  Skrining  awal preeklamsia  yang  dilakukan  sebelum  usia  16 minggu  penting  untuk  memudahkan  pemantauan selama kehamilan. Semakin dini skrining dilakukan,  akan  semakin  bagus  untuk  tindakan pencegahan terhadap resiko komplikasi preeklamsia.

## Metode Penelitian
Desain penelitian ini adalah penelitian kohort yang dilakukan  kepada  ibu  hamil  yang  melakukan kunjungan  pertama  sebelum  16  minggu  di Puskesmas  Adipala  1  dan  Kroya  1.  Ibu  hamil dilakukan pengkajian  tentang  factor resiko preeklamsia berdasarkan
aplikasi “Preeclampsia.com”, selanjutnya dilakukan pemantauan  sesuai  dengan  rekomendasi  pada aplikasi, untuk pemeriksaan preeklamsia dilakukan pemeriksaan tekanan darah dan protein urin sesuai dengan ketentuan. Teknik sampling dalam pengambilan  sampel  ibu  hamil  adalah  dengan accidental sampling pada ibu hamil yang melakukan kunjungan pertama kehamilan. Jumlah ibu hamil K1 di Puskesmas Kroya 1 pada tahun 2016 adalah 1.034 orang (dengan rata-rata 86 orang per bulan) dan di puskesmas  Adipala  1  adalah  1.025  orang  (dengan rata-rata  85  orang  per  bulan).  Berdasarkan penghitungan  pada  Cohen  Manion  and  Marrion dengan  derajat  kepercayaan  95%  dan  alpha  0,05 didapatkan  besar  sampel  462  orang  [15].  Untuk mengantisipasi  drop  out,  maka  ditambahkan  15% menjadi: 531orang. Penelitian ini telah mendapatkan  persetujuan  etik  oleh  komisi  etik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta pada tanggal 2 Juli 2018 dengan No: KE/FK/0640/EC/2018 dan diperpanjang pada tanggal 15 Agustus 2019 dengan No: KE/FK/0953/EC/2019.
Adapun  kriteria  inklusi  ibu  hamil  adalah  sebagai berikut:
a) Pasien  datang  kunjungan  pertama  pada  usia kehamilan ≤ 16 minggu
b) Bersedia menjadi responden
Adapun kriteria eksklusi ibu hamil adalah:
a) Ibu  hamil  yang  mengalami  penyakit  kanker, jantung
b) Ibu  hamil  yang  tidak  melakukan  K1  di  bidan desa setempat
Kriteria drop out pada responden Ibu hamil adalah:
a) Apabila  ibu  pindah  domisili  secara  menetap setelah dilakukan skrining
b) Ibu mengalami abortus sebelum usia kehamilan 20 minggu
c) Ibu  meninggal  sebelum  usia  kehamilan  20 minggu
d) Ibu  tidak  dapat  dilakukan  pemantauan  sesuai dengan rekomendasi model
Adapun Langkah dalam pengambilan data penelitian ini adalah:
a) Bidan  melakukan  skrining  terhadap  risiko preeklamsia,  dengan  menjawab  perrtanyaan yang  terdapat  pada  menu  “diagnosa”  pada aplikasi “preeclampsia.com” untuk
menapiskan apakah ibu memiliki faktor risiko 1, (paritas, usia, jarak kehamilan, IMT, riwayat keluarga dengan preeklamsia, riwayat pernikahan)  dan  faktor  resiko  2  (kehamilan ganda,  diabetus  mellitus,  riwayat  preeklamsia pada  kehamilan  sebelumnya,  dua  atau  lebih factor  resiko  1)  atau  tanpa  risiko  sampai dengan  muncul  kesimpulan  dan  rekomendasi berdasarkan hasil skrining.
b) Bidan  mengikuti  rekomendasi  yang  ada  pada aplikasi,  apakah  dipantau  di  komunitas  pada usia > 20 minggu, apakah dirujuk ke spesialis sebelum  usia  kehamilan  20  minggu,  atau dilakukan pemantauan secara reguler pada ibu yang tidak memiliki risiko
c) Bidan  berkoordinasi  dengan  kader  untuk pemantauan ibu hamil yang berisiko preeklamsia.  Koordinasi  dilakukan  melalui whatsapp tentang nama ibu hamil yang masuk kategori  berrisiko,  jenis  risiko  yang  dialami, dan kapan saja waktu kader untuk melakukan kunjungan rumah pasien.
d) Kader  melakukan  kunjungan  rumah  untuk memantau tanda bahaya komplikasi preeklamsia: tekanan darah, gejala sakit kepala hebat.  Gangguan  penglihatan,  nyeli  ulu  hati, mual  muntah  dan  menghitung  gerakan  janin
dan  melaporkan  ke  bidan  setempat  dengan memfoto hasil pemantauan di kartu pantau atau menyerahkan  langsung  kartu  pantau  kepada bidan.
e) Bidan melakukan pemantauan yang dilakukan adalah tekanan darah, protein urin, tanda nyeri kepala hebat, nyeri epigastrium dan gangguan pandangan,  serta  TFU  dan  gerakan  janin. Selanjutnya bidan melakukan pencatatan hasil pemantauan pada aplikasi pada menu “pemantauan”.
f) Bidan mengikuti ibu sampai dengan persalinan untuk  menilai  outcome  ibu  dan  janin  dan memasukkan  data  persalinan  pada  menu “rekap pasca salin”
g) Memberikan informasi kepada ibu hamil risiko tinggi  preelampsia  untuk  mengunduh  aplikasi “preeclampsia.com” dan memanfaatkan aplikasi tersebut dengan baik. Ibu hamil tidak diwajibkan  mengunduh  aplikasi,  karena  yang memasukkan  hasil  skrining  dan  pemantauan adalah  bidan  yang  melakukan  pemeriksaan. Ibu hamil dapat mengunduh aplikasi jika ingin memanfaatkan  menu  konsultasi  pada  aplikasi untuk  membaca  materi  tentang  preeklamsia atau konsultasi kepada peneliti.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Hasil  penelitian  tentang  nilai  detection  rate model skrining preeklamsia berbasis komunitas.Untuk  menghitung  perbedaan  proporsi dari  dua  ibu  hamil  yang  beresiko  preeklamsia  dan tidak  beresiko  preeklamsia  menggunakan  uji  Chi square dengan menggunakan software SPSS V.23.
Untuk  menilai  besaran  kemampuan  model dalam mendeteksi preeklamsia dengan menggunakan uji multilevel regresi logistic melalui penghitungan  Sensitivitas,  Spesivitas,  Positive Predictive  Value  (PPV)  dan  Negative  Predictive Value(NPV)
Ibu hamil K1 Faktor Risiko (+) Faktor Risiko (-) PE PE PE
PE
Dinilai: TD dan protein urin pada usia kehamilan >20 minggu, Melihat
Jenis Onset Preeklamsia
Hasil dan Pembahasan
Tabel 1. Gambaran karakteristik ibu hamil N=54

## Sumber: data primer
Tabel 2. Gambaran Faktor Risiko Preeklamsia pada Ibu Hamil K1 (N=549)
No Kategori Kejadian PE n % Ya Tidak 1 Tidak Berisiko 4 269 273 49,7 2 Risiko Rendah 10 167 177 32,2 3 Risiko Tinggi 25 74 99 18,1 No Jenis Kategori n % 1 Tingkat pendidikan Rendah (SD-SMP) Menengah/Tinggi (SMA/PT) 201 348 36,6 63,4 2 Pekerjaan Istri Ibu Rumah Tangga Pekerja 367 182 66,8 33,2 3 Pekerjaan Suami Buruh/Tani Dagang Karyawan/swasta PNS 153 12 316 68 27,9 2,6 57,6 11,9 4 Penghasilan < Upah Minimum Regional ≥ Upah  Minimum Regionall 450 99 81.9 18,1 5 Jenis Asuransi Memiliki Asuransi Umum/Non asuransi 388 161 70,8 29,2 6 Paritas Primigravida Multigravida 96 453 17,5 82,5 7 Jarak kehamilan < 10 tahun ≥ 10 tahun 484 65 88,2 11,8 8 Usia <20 tahun dan >35 tahun 20-35 tahun 102 447 18,6 81,4 9 Indeks Masa Tubuh pada saat K1 < 35 kg/m 2 ≥ 35 kg/m 2
508 41 92,5 7,5 10 Riwayat keluarga Preeklamsia Ada Tidak Ada 33 516 6,0 94 11 Riwayat Pernikahan 1 ≥ 2 512 37 93,3 6,7 12 Lingkar pinggang < 80 ≥ 80 cm 509 40 92,7 7,3 13 Kehamilan ganda Ya Tidak 3 546 0,5 99,5 14 Diabetus Mellitus Ya Tidak 1 548 0,2 99,8 15 Hipertensi Ya Tidak 4 545 0,7 99,3 16 Riwayat Preeklamsia Pada Kehamilan sebelumnya Ya Tidak 4 545 0,7 99,3
Tabel 3. Prevalensi Kejadian Preeklamsia di Kabupaten Cilacap Agustus 2018 sampai dengan Juli 2020(N=549)
Tabel 4. Prevalensi Preeklamsia Berdasarkan Jenis Onset Preeklamsia di Kabupaten Cilacap Agustus 2018 sampai dengan Juli 2020(N=39)
No Jenis Onset n % 1 Early onset preeclampsia 7 1,3 2 Late Onset Preeclampsia 32 5,8 Tabel 5.Tabel Analisis Multilevel Regresi Logistic Area Std Error a Asymptotic Sig b Asymptotic 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound ,964 ,019 ,000 ,926 1,002 Tabel 6. Hosmer and Lemeshow test Step Chi-square df Sig 1 11,486 8 ,176 Tabel 7. Nilai Sensitivitas dan Spesifisitas Aplikasi “Preeclampsia.com” Variabel Kejadian Preeklamsiaa Ya Tidak n % n % Risiko Tinggi 25 64,1 74 13,7 Tidak Berisiko/Risiko Rendah 14 35,9 436 86,3 Berdasarkan  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa tingkat pendidikan ibu pada kategori menengah/tinggi  yaitu  63,4%.    Berdasarkan pekerjaan  istri  paling  banyak  pada  kategori  tidak bekerja/ibu rumah tangga yaitu sebesar 66,8%.
Pekerjaan  suami  responden  paling  banyak sebagai  karyawan  swasta  sebesar  57,6  %.  Adapun berdasarkan  penghasilan,  paling  banyak  pada kategori < UMR yaitu sebesar 81,9%. Kepemilikan asuransi kesehatan paling banyak memiliki asuransi baik  asuransi  berupa  BPJS  PBI/Non  PBI  dan asuransi swasta yang lain yaitu sebesar 70,8%.
Skrining faktor risko preeklamsia dilakukan  pada  saat  kunjungan  pertama  (K1), sehingga hasil skrining yang dilakukan adalah hasil pada  saat  K1.  Berdasarkan  tabel  1  dapat disimpulkan  bahwa  distribusi  frekuensi  risiko preeklamsia  berdasarkan  karakteristik  ibu  pada primigravida sebesar 17,5%, jarak kehamilan ≥ 10 tahun sebesar 11,8%, usia ibu <20 tahun dan > 35 tahun sebesar 18,6%, IMT > 35 kg/m 2 sebesar 7,5%, riwayat keluarga dengan preeklamsia sebesar 6,0%, riwayat pernikahan lebih dari 1 kali ≥ 6,7%, lingkar pinggang  >  80  cm  sebesar  7,3%.  Adapun  faktor risiko preeklamsia pada hipertensi pada kehamilan
dan riwayat preeklamsia sebelumnya yaitu sebesar 0,7%. Sedangkan kejadian kehamilan ganda sebesar 0,5%  dan  dibates  mellitus  yang  diderita  ibu  hamil sebesar 0,2%.

## a. Gambaran faktor risiko preeklamsia
Gambaran  faktor  risiko  preeklamsia  dibagi menjadi 3 kategori, yaitu tidak berisiko: jika tidak ada  satupun  faktor  risiko  1  (primigravida;  jarak kehamilan  >  10  tahun;  Usia  ibu  <  20  atau  ≥  35 tahun;  IMT  ≥  35;  Riwayat  keluarga  dengan preeklamsia (ibu atau saudara perempuan); Riwayat Pernikahan  lebih  dari  satu;  Diastol  pada  saat kunjungan ≥ 80 mmHg; Lingkar Pinggang >80 cm) ataupun  faktor  risiko  2  (  kehamilan  ganda, hipertensi,  DM,  PE  pada  kehamilan  sebelumnya) seperti yang terdapat dalam aplikasi “preeclampsia.com”, berisiko rendah: jika terdapat 1 (satu) faktor risiko 1 atau satu jawaban YA pada faktor risiko 1, dan risiko tinggi: jika terdapat 2 atau lebih  faktor  risiko  1  (  dua  atau  lebih  jawaban  YA pada faktor risiko 1) atau 1 atau lebih faktor risiko 2 (satu atau lebih jawaban YA pada faktor risiko 2). Hal ini tergambar dalam tabel di bawah ini:
No Kejadian Preeklamsia Frekuensi Persentase 1 Positif 39 7,1 2 Negatif 510 92,9
Berdasarkan  tabel  2  dapat  disimpulkan bahwa ibu yang melakukan pemeriksaan K1 paling banyak  berada  pada  kategori  tidak  berisiko  yaitu sebesar  49,7%,  sedangkan  paling  sedikit  pada kategori  risiko  tinggi  yaitu  sebesar  18,1%.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sebanyak  4  orang ibu  hamil  yang  tidak  berisiko  mengalami preeklamsia.
b. Prevalensi Kejadian Preeklamsia
Banyaknya  kejadian  preeklamsia  dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Berdasarkan tabel 3 didapatkan bahwa prevalensi kejadian preeklamsia pada  puskesmas  Kroya  1  dan  Adipala  1sebesar 7,1% selama periode Agustus 2018 sampai dengan Juli 2020.
c. Prevalensi Jenis Onset Preeklamsia
Penentuan jenis onset preeklamsia didasarkan  kepada  waktu  terjadinya  preeklamsia. Preeklamsia dideteksi dengan menggunakan tekanan  darah  dan  protein  urin  pada  trimester  3 kehamilan, sesuai dengan yang menjadi rekomendasi  Departemen  Kesehatan  RI.  Early Onset  Preeclamsia  jika  preeklamsia  terjadi  pada usia  kehamilan  <  34  minggu  dan  Late  Onset Preeclampsia  jika  preeklamsia  terjadi  pada  usia kehamilan  >  34  minggu  kehamilan.  Distribusi frekuensi jenis onset preeklamsia dapat dilihat pada tabel  4.  Berdasarkan  table  4  tersebut  dapat disimpulkan bahwa mayoritas jenis onset preeklamsia  pada  periode  Agustus  2018  sampai dengan Juli 2020 di puskesmas Kroya 1dan Adipala 1adalah pada kategori late onset preeclamsia yaitu 5,8%.
d. Kemampuan  model  “preeclampsia.com” dalam mendeteksi kejadian preeklamsia.
Besarnya kemampuan model dalam memprediksi kejadian preeklamsia diuji menggunakan  uji  Multilevel  Regresi  Logistic.  Uji ini  dilakukan  untuk  factor:  paritas,  riawayat keluarga  dengan  preeklamsia,  diabetes  mellitus, hipertensi dan riwayat preeklamsia pada kehamilan sebelumnya, dengan p-value < 0,05). Adapun hasil uji  tersebut  adalah  seperti  tergambar  pada  tabel dibawah ini:
Gambar 2. Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC)
Untuk  menguji  seberapa  besar  model  dapat memprediksi  kejadian  preeklamsia,  menggunakan analisis multilevel regresi logistic, didapatkan hasil seperti terlihat pada tabel di bawah ini:
Dari gambar 2 dan tabel 5, dapat disimpulkan model  skrining  preeklamsia  berbasis  komunitas memiliki kemampuan memprediksi kejadian preeklamsia  menggunakan  faktor-faktor:  paritas, riwayat  keluarga  dengan  preeklamsiaa,  diabetes mellitus,  hipertensi  dan  riwayat  preeklamsia  pada kehamilan  sebelumnya  dengan  CI  95%  adalah sebesar 96,4 %.
Untuk  menilai  kesesuaian  (Good  of  fitness) model  “Preeclampsia.com”  digunakan  analisis Hosmer  and  Lemeshow  test.  Hasil  analisis kesesuaian model seperti tergambar pada table 6.
Berdasarkan tabel 6, dapat dijelaskan bahwa hasil  uji chi-square  yang dihasilkan memiliki  nilai p-signifikansi  sebesar  0.179  (>  0.05)  maka  H0 diterima.  Nilai  Hosmer  tersebut  lebih  besar dibandingkan  α  =  0.05,  artinya  terima  H0  yakni model regresi logistik mampu menjelaskan data dan tidak  terdapat  perbedaan  antara  model  dan  nilai observasinya. Jadi dapat diambil kesimpulan bahwa model  telah  cukup  menjelaskan  data  (goodness  of fit).
e. Sensitivitas dan Spesifisitas Aplikasi “Preeclampsia.com”
Nilai  sensitivitas  dan  spesifisitas  aplikasi “Preeclampsia.com”  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini:
Berdasarkan tabel 7, maka dapat disimpulkan bahwa  dengan  CI  95%,  nilai  sensitivitas  aplikasi “Preeclampsia.com”  adalah  sebesar:  64,1%  dan nilai spesifisitas adalah 86,3%. Hal ini menunjukkan  model  ini  mampu  memprediksi sebesar 64,1% ibu hamil yang berisiko tinggi untuk benar-benar  mengalami  preeklamsiaa,  dan  mampu memprediksi  sebesar  86,3%  ibu  hamil  yang  tidak memiliki  risiko/risiko  rendah  preeklamsia  untuk tidak mengalami preeklamsa.
Adapun Positive Predictive Value (PPV) dari aplikasi “preeclampsia.com” adalah sebesar 25,3% dan  Negative  Predictive  Value  (NPV)  aplikasi “preeclampsia.com” adalah sebesar 96,9%. Hal ini menunjukkan bahwa menggunakan aplikasi ini, jika seorang  ibu  memiliki  risiko  tinggi  preeklamsiaa, maka  probabilitas  untuk  mengalami  preeklamsia adalah  sebesar  25,3%  dan  jika  ibu  hamil  tidak memiliki risiko preeklamsia/risiko rendah preeklamsia,  maka  model  ini  dapat  memprediksi probabilitas  untuk  tidak  mengalami  preeklamsia adalah sebesar 96,9%.
Analisis Multilevel Regresi Logistic didasarkan  pada  faktor-faktor  yang  ditemukan signifikan  dengan  kejadian  preeklamsia  yaitu: paritas,  riwayat  keluarga  dengan  preeklamsia, diabetes mellitus, hipertensi, dan riwayat preeklamsia  sebelumnya  (Pvalue:  0,00).  Faktor  – faktor signifikan ini hampir sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Kathrine (2015) bahwa faktor risiko  yang  signifikan  dan  skor  tertimbangnya berasal dari model prediksi adalah hipertensi kronis, riwayat  pre-eklamsia,  diabetes  pra-kehamilan, dengan  AUC  untuk  sistem  penilaian  risiko  adalah 0,76 (95% CI 0,69-0,83)[16]
Berdasarkan  analisis  Nilai  Hosmer  untuk menilai  goodness  of  fit  model  didapatkan  bahwa nilai  tersebut  adalah  0,178  atau  lebih  besar  dari  α 0,05,  sehingga  model  preeclampsia.com  ini  dapat mendeteksi  dengan  baik  faktor  risiko  terhadap kejadian preelampsia (model goodness of fit). Hasil ini  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  model “the Western Sydney (WS) model” yang memiliki nilai  Hosmer-Lemeshow  seebesar  0,20,  dengan sensitivitas  sebesar  18%  (CI  95%:14%-23%)  dan spesifitas  97%  (CI  95%:97-98%)  [17].  Perbedaan ini  dimungkinkan  karena  pada  WS  model, penelitian  dilakukan  hanya  pada  ibu  dengan nullipara,  sedangkan  pada  penelitian  ini  penelitian dilakukan  pada  setiap  ibu  hamil  yang  melakukan kunjungan ANC pertama tanpa memandang paritas ibu. Seharusnya skrining preeklamsia jangan hanya dilakukan kepada wanita dengan risiko tinggi, akan tetapi harus menjangkau lebih luas pada setiap ibu hamil,  karena  adanya  fakta  bahwa  wanita  dengan preeklamsia  memiliki  risiko  mengalami  penyakit kardiovaskuler pada kehidupan selanjutnya [18]
Saat  ini  tidak  ada  konsesus  tentang  model prediksi  preeklamsia  yang  terbaik.  Keuntungan model  prediksi  menggunakan  pendekatan  faktor risiko  adalah  untuk  menyediakan  perawatan profesional  dan  pemahaman  wanita  tentang  risiko yang dialaminya [19]. Hal ini dapat menjadi dasar untuk  pencegahan  sesuai  dengan  rekomendasi, untuk meningkatkan outcome ibu dan bayi.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa model  skrining  preeklamsiaa  berbasis  komunitas melalui  aplikasi  “Preeclmapsia.com.  memiliki kekuatan  yang  baik  untuk  digunakan  sebagai  alat skrining  risiko  preeklamsiaa,  khususnya  untuk faktor risiko paritas, hipertensi, riwayat preeklamsia pada kehamilan sebelumnya, kehamilan ganda dan diabetes  mellitus.  Hal  ini  sesuai  dengan  pendapat Akobeng (2007)  bahwa  area  under the  curve  pada rentang 0,9 sampai 1 menandakan berada pada level excellent untuk alat skrining [20].
Nilai  sensitivitas  pada  prediksi  preeklamsia lebih berguna dibandingkan dengan nilai spesifisitas,  karena  karena  pertimbangan  manfaat, bahaya,  dan  biaya  menunjukkan  banyak  hal preferensi  yang  lebih  besar  untuk  meminimalkan negatif  palsu  daripada  positif  palsu  [21].  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  skrining  berbasis risiko dapat dipertimbangkan mengingat kompleksitas  dan  ketidakpastian  tanda  klinis preeklamsia [22].
Sensitivitas  aplikasi  ini  lebih  rendah  jika dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  prediksi preeklamsia menggunakan Doppler yang memiliki angka  sensitivitas  78%  [23].  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa jika karakteristik ibu dikombinasikan  dengan  MAP  dan  Doppler  akan meningkatkan  sensitivitas  menjadi  71,4%  [24]. Skrining  preeklamsia  menggunakan  faktor  ibu memiliki  detection  rate  yang  lebih  rendah  jika dibandingkan  dengan  skrining  preeklamsia  yang menggunakan  kombinasi  antara  faktor  ibu  dengan metode yang lain seperti doppler, MAP, UtA-PI dan PlGF.  Akan  tetapi  penggunaan  model  skrining tersebut  tidak  dapat  dilakukan  pada  semua  level komunitas,  terutama  di  negara  miskin  dan berkembang. Sehingga penggunaan skrining preeklamsia dengan faktor risiko ibu dapat menjadi salah  satu  solusi  untuk  melakukan  skrining  secara dini  pada  ibu  hamil.  Hal  ini  yang  akhirnya  pada tahun  2020,  Kementrian  Kesehatan  RI  telah membuat  pedoman  skrining  preeklamsia  yang dilakukan  pada  setiap  ibu  hamil  sebelum  usia kehamilan  20  minggu.  Melalui  Tindakan  ini  ibu hamil  dilakukan  skrining  berdasarkan  faktor  ibu oleh  dokter,  yang  kemudian  dilakukan  pembagian apakah  masuk  risiko  tinggi  atau  tidak,  dan dilakukan  rujukan  pada  ibu  dengan  risiko  tinggi. Program  ini  pun  sesuai  dengan  kebijakan  jumlah ANC yang sekarang menjadi ketentuan sebanyak 6 kali,  dimana  2  kali  ANC  dilakukan  oleh  dokter spesialis.  Sehingga  pemantauan  dan  pemcegahan ibu  dengan  risiko  tinggi  preeklamsia  dapat dilakukan dengan baik.
Hasil nilai sensitivitas model “preeclampsia.com  ini  juga  menunjukkan  lebih rendah  jika  dibandingkan  dengan  NICE  yaitu sebesar  77%  (95%  CI  65  –  87%)  dan  lebih  tinggi dibandingkan PRECOG yaitu sebesar 59% (95% CI 46 – 71%)[9]. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh perbedaan  karakteristik  populasi  yang  diteliti. Perbedaan  karakteristik  yang  dimaksud  dalam penelitian  ini  adalah  bahwa  tidak  semua  faktor diteliti,  karena  disesuaikan  dengan  kewenangan bidan  di  komunitas.  Selain  itu  pada  penelitian  ini memiliki  jumlah  sampel  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan  PRECOG  dan  NICE.
Ketepatan  penghitungan  jumlah  sampel  dalam penelitian  untuk  melihat  sensitivitas  dan  spesifitas mempengaruhi  hasil  pada  penelitian  skrining  dan diagnostik.  Penelitian  tentang  skrining  terhadap dpreeklamsia dengan prevalensi kejadian pada 5% idealnya  menggunakan  sampel  sebanyak  3100 pasien [25]. Pada penelitian ini, dengan prevalensi sekitar  7%,  peneliti  hanya  menggunakan  549 pasien. Hal ini dikarenakan terbatasnya waktu dan kemampuan peneliti dalam merekrut pasien.
Hasil  ini  senada  dengan  hasil  penelitian skrining  preeklamsia  dengan  kombinasi  kadar SHARP1  serum  dengan  nilai  cut  of  point  kurang dari  3,89ng /  ml  dan  rata-rata  PI>  persentil  ke-95, sensitivitas,  spesifisitas,  PPV  dan  NPV  masing- masing  adalah  77,1%,  70,3%,  19,7%  dan  97,0%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  serum  SHARP1 merupakan  biomarker  yang  menjanjikan  untuk memprediksi  preeklamsia  pada  trimester  pertama [26]
Nilai  sensitivitas  sebuah  model  akan  lebih bagus apabila digabungkan dengan tes khusus lain, sesuai  dengan  pendapat  bahwa  model  prediksi preeklamsia  dengan  menggunakan  faktor  risiko dapat ditingkatkan hasilnya dengan mengkombinasikan  dengan  test  khusus.  Hal  ini dapat  dijadikan  dasar  untuk  pemberian  aspirin sebagai  profilaksis  (Montagnoli  and  Larciprete, 2014; Al-Rubaie, Askie, L, Ray, J, et al., 2016). Hal ini senada dengan pendapat bahwa model prediktif preeklamsia  yang  paling  menjanjikan  adalah dengan  menggabunkan  antara  beberapa  aspek seperti  plasenta,  tekanan  darah  arteri,  faktor  ibu, Doppler  dan  biomarker  [29].  Hasil  penelitian memperkirakan manfaat dan kinerja tes berdasarkan pendekatan risiko preeklamsia memiliki kemampuan terbatas[22].
Pada penelitian ini ditemukan terdapat 4 dari total 273 orang ibu hamil tanpa risiko preeklamsia yang mengalami preeklamsia. Hal ini dimungkinkan  ibu  mengalami  preeklamsia  karena faktor  yang  tidak  diteliti  seperti  kecemasan  yang berlebihan  pada  kehamilannya.  Hal  ini  sesuai dengan  hasil  penelitian  bahwa  stres  dapat memicu terjadinya  preeklamsia  pada  kehamilan,  untuk  itu perlu  kiranya  pendekatan  psikologi  pada  saat antenatal care [30].  Selain itu terjadinya ibu tanpa risiko  preeklamsia  yang  mengalami  preeklamsia, bisa  dikarenakan  kurangnya  pemantauan  selama kehamilan,  karena  merasa  tidak  mengalami  risiko tinggi,  kemungkinan  kepatuhan  untuk  melakukan kunjungan antenatal menurun. Sesuai dengan hasil penelitian  bahwa  frekuensi  kunjungan  antenatal memiliki  hubungan  yang  dengan    kejadian preeklamsia  [31].  Frekeunsi  kunjungan  ANC mempengaruhi  pengetahuan  kewaspadaan  ibu
terhadap  tanda  bahaya  kehamilan,  termasuk didalamnya adalah tanda bahaya preeklamsia.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  preeklamsia dapat terjadi pada setiap wanita walaupun pada saat skrining ditemukan tidak terdapat faktor risiko. Hal ini  menunjukkan  bahwa  tenaga  kesehatan  tidak diperbolehkan  untuk  lengah  dalam  pemantauan kehamilan,  walaupun  pada  saat  kontak  pertama tidak ditemukan adanya risiko preeklamsia. Anjuran kepada  ibu  dan  keluarga  untuk  melakukan  ANC sesuai anjuran pemerintah sangat penting dilakukan kepada seluruh ibu hamil tanpa memandang faktor risiko yang ada pada diri ibu.

## Simpulan
Kemampuan  mendeteksi  model  skrining preeklampsia  berbasis  komunitas  melalui  palikasi “Preeclampsia.com”  menggunakan  faktor  paritas, hipertensi,  riwayat  preeklamsiaa  pada  kehamilan sebelumnya, kehamilan ganda dan diabetes mellitus adalah  sebesar  96,4  %.  Berdasarkan  analisis  Nilai Hosmer  didapatkan  bahwa  model  ini  dapat mendeteksi  dengan  baik  faktor  risiko  terhadap kejadian preeklamsia (model goodness of fit).  Nilai senstivitas dan spesifisitas aplikasi “preeclampsia.com”  adalah  sebesar  64,1%  dan 86,3%, sedangkan PPV dan NPV model ini adalah sebesar 25,3% dan 96,9%.
Berdasarkan kesimpulan diatas, maka disarankan  kepada:    ibu  hamil,  hendaknya merencanakan  kehamilannya  dengan  matang,  agar terhindar dari komplikasi karena preeklamsia. Pada ibu  yang  memiliki  risiko  preeklamsia,  diharapkan melakukan  pemeriksaan lebih  intens  kepada  bidan maupun dokter untuk meningkatkan hasil kehamilan.  Bagi  bidan,  hendaknya  memberikan edukasi secara konsisten kepada masyarakat tentang bahaya preeklamsia dan bagaimana cara mencegah komplikasi  tersebut.  Melakukan  skrining  terhadap faktor risiko preeklamsia secara dini (kurang dari 16 minggu kehamilan) hendaknya dijadikan pembiasaan  kepada  setiap  ibu  hamil,  agar pemantauan  ibu  dengan  risiko  tinggi  preeklamsia menjadi  lebih  optimal.  Melakukan  kolaborasi dengan dokter spesialis Obsgyn dalam pemantauan ibu  dengan  preeklamsia  dapat  dilakukan  untuk meningkatkan hasil kehamilan ibu. Bidan hendaknya melibatkan kader dalam pemantauan ibu hamil risiko tinggi preeklamsia, melalui pemberikan bekal pengetahuan dan ketrampilan yang dibutuhkan

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  Terima  ksih  di  sampaikan  kepada  : Puskesmas Adipala 1 dan Kroya 1, bidan-bidan dan kader  Kesehatan  di  wilayah  puskesmas  Adipala  1 dan  Kroya  1,  ibu  hamil  dan  keluarganya  yang menjadi responden dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] A. P. Mackay, C. J. Berg, and H. K. Atrash, “Pregnancy-related mortality from preeclampsia and eclampsia,” Obstetrics and
Gynecology,  vol.  97,  no.  4,  pp.  533–538, 2001,  doi:  10.1016/S0029-7844(00)01223-
0.
[2] W. J. et al Milne, F. Redman C, “The Pre-
Eclampsia Community Guideline
(PRECOG):  How  to  Screen  for  and  Detect
Onset of Pre-eclampsia in the Community,”
Bmj, vol. 330, no. 7491, pp. 576–580, 2005, doi: 10.1136/bmj.330.7491.576.
[3] S.  Thangaratinam,  J.  Allotey,  and  at  al Marlin,  “Development  and  Validation  of Prediction Models for Risks of
Complications in Early-onset Pre-eclampsia
(PREP):  A  Prospective  Cohort  Study,”
Health Technol Assess (Rockv), vol. 21, no. 18, pp. 1–99, 2017, doi: 10.3310/hta21180.
[4] A. K. Berhe, A. O. Ilesanmi, C. O. Aimakhu, and  A.  M.  Bezabih,  “Awareness  of pregnancy  induced  hypertension  among pregnant  women  in  Tigray  Regional  State,
Ethiopia,” Pan African Medical Journal, vol.
35, 2020, doi: 10.11604/pamj.2020.35.71.19351. [5] A. R. Savage and L. Hoho, “Knowledge of pre-eclampsia  in  women  living  in  Makole Ward, Dodoma, Tanzania,” Afr Health Sci, vol. 16, no. 2, pp. 412–419, Jun. 2016, doi: 10.4314/ahs.v16i2.9.
[6] M.  Jabeen,  D.  Akhter,  S.  Shimul,  and  U. Salma,  “Health  Seeking  Behaviour  of Women  with  Eclampsia  Attending  at Institute  of  Child  and  Mother  Health  in Dhaka  City,”  vol.  30,  no.  02,  pp.  67–70, 2018.
[7] D. J. P. Barker, C. Osmond, T. J. Forsen, E.
Kajantie, and J. G. Eriksson, “Maternal and Social Origins of Hypertension,” Hypertension,  vol.  50,  no.  3,  pp.  565–571, 2007, doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.107.0915 12. [8]
R.  Perez-Cuevas  et  al.,  “Critical  Pathways for  the  Management  of  Preeclampsia  and
Severe  Preeclampsia  in  Institutionalised Health  Care  Settings,”  BMC  Pregnancy Childbirth, vol. 3, no. 6, pp. 1–15, 2003, doi:
10.1186/1471-2393-3-6.
[9] L.  Verghese,  S.  Alam,  S.  Beski,  R. Thuraisingham, I. Barnes, and P.
MacCallum,  “Antenatal  Screening  for  Pre- eclampsia: Evaluation of the NICE and Pre- eclampsia  Community  Guidelines.,”  J Obstet Gynaecol, vol. 32, no. 2, pp. 128–31, 2012, doi: 10.3109/01443615.2011.635224.
[10] Kementrian Kesehatan RI, Buku Kesehatan Ibu dan Anak. 2020.
[11] A.  R.  Khowaja,  C. Mitton,  S.  Bryan,  L.  A. Magee, Z. A. Bhutta, and P. von Dadelszen, “Economic Evaluation of Community Level Interventions  for  Pre-eclampsia  (CLIP)  in South Asian and African countries: A Study Protocol,” Implementation Science, vol. 10, no. 1, pp. 1–14, 2015, doi: 10.1186/s13012- 015-0266-5.
[12] D.  T.  Dunsmuir  et  al.,  “Development  of mHealth  Applications  for  Pre-eclampsia Triage,” IEEE J Biomed Health Inform, vol. 18,  no.  6,  pp.  1857–1864,  2014,  doi: 10.1109/JBHI.2014.2301156.
[13] L. F. Garabedian, D. Ross-Degnan, and J. F. Wharam,  “Mobile  Phone  and  Smartphone Technologies  for  Diabetes  Care  and  Self- Management,” Curr Diab Rep, vol. 15, no. 12, pp. 1–9, 2015, doi: 10.1007/s11892-015- 0680-8.
[14] J.  Lim  et  al.,  “Usability  and  Feasibility  of PIERS  on  the  Move:  An  mHealth  App  for Pre-Eclampsia  Triage,”  JMIR  Mhealth Uhealth,  vol.  3,  no.  2,  p.  e37,  2015,  doi: 10.2196/mhealth.3942.
[15] E. Ingleby, Research methods in education, vol. 38, no. 3. 2012. doi:
10.1080/19415257.2011.643130.
[16] et  al  Katherine  R,  “Development  and Validation of a Risk Factor Scoring System for  First-Trimester  Prediction  of  Pre- Eclampsia,” NIH Public Acces, vol. 31, no. 12,  pp.  1049–1056,  2015,  doi:  10.1055/s- 0034-1371705.Development.
[17] Z. T. A. Al-Rubaie et al., “Prediction of pre- eclampsia  in  nulliparous  women  using routinely collected maternal characteristics: A model development and validation study,” BMC  Pregnancy  Childbirth,  vol.  20,  no.  1, pp.  1–14,  2020,  doi:  10.1186/s12884-019- 2712-x.
[18] B. Mikat, A. Gellhaus, N. Wagner, C. Birdir,
R.  Kimmig,  and  A.  Köninger,  “Early Detection of Maternal Risk for
Preeclampsia,”  ISRN  Obstet  Gynecol,  vol. 2012,  no.  July,  pp.  1–7,  2012,  doi: 10.5402/2012/172808.
[19] P.  van  Montfort  et  al.,  “Implementing  a Preeclampsia Prediction Model in
Obstetrics: Cutoff Determination and Health Care  Professionals’  Adherence,”  Medical
Decision Making, vol. 40, no. 1, pp. 81–89, 2020, doi: 10.1177/0272989X19889890.
[20] A. K. Akobeng, “Understanding diagnostic tests 1: Sensitivity, specificity and predictive values,”  Acta  Paediatrica,  International Journal  of  Paediatrics,  vol.  96,  no.  3,  pp. 338–341, 2007, doi: 10.1111/j.1651- 2227.2006.00180.x.
[21] J. S. Cnossen et al., “Are tests for predicting pre-eclampsia  good  enough  to  make screening  viable?  A  review  of  reviews  and critical  appraisal,”  Acta  Obstet  Gynecol Scand,  vol.  88,  no.  7,  pp.  758–765,  2009, doi: 10.1080/00016340903008953.
[22] J.  T.  Henderson,  J.  H.  Thompson,  B.  U. Burda,  and  A.  Cantor,  “Preeclampsia screening  evidence  report  and  systematic review  for  the  US  preventive  services  task force,”  JAMA  -  Journal  of  the  American Medical  Association,  vol.  317,  no.  16,  pp.
1668–1683, 2017, doi: 10.1001/jama.2016.18315. [23] L.  McLeod,  “How  useful  is  uterine  artery
Doppler  ultrasonography  in  predicting  pre- eclampsia and intrauterine growth restriction?,” Cmaj, vol. 178, no. 6, pp. 727–
729, 2008, doi: 10.1503/cmaj.080242.
[24] J. de Freitas Leite, G. A. Rago Lobo, P. M. Nowak, I. R. Antunes, E. Araujo Júnior, and D.  B.  da  Silva  Pares,  “Prediction  of preeclampsia  in  the  first  trimester  of pregnancy  using  maternal  characteristics, mean  arterial  pressure,  and  uterine  artery Doppler  data  in  a  Brazilian  population,”
Obstet Gynecol Sci, vol. 62, no. 6, pp. 391– 396, 2019, doi: 10.5468/ogs.2019.62.6.391.
[25] M.  A.  Bujang  and  T.  H.  Adnan, “Requirements for minimum sample size for sensitivity and specificity analysis,” Journal of Clinical and Diagnostic Research, vol. 10, no.  10,  pp.  YE01–YE06,  2016,  doi:
10.7860/JCDR/2016/18129.8744.
[26] N.  Prakansamut  and  V.  Phupong,  “Serum SHARP1 and uterine artery Doppler for the prediction of preeclampsia,” Sci Rep, vol. 9, no.  1,  pp.  1–7,  2019,  doi:  10.1038/s41598- 019-48727-8.
[27] Z. Al-Rubaie, L. Askie, J. Ray, H. Hudson, and  S.  Lord,  “The  Performance  of  Risk
Prediction Models  for  Pre-eclampsia  Using Routinely Collected Maternal Characteristics and Comparison  With
Models  that  Include  Specialised  Tests  and With  Clinical  Guideline  Decision  Rules:  a Systematic Review,” BJOG, vol. 123, no. 9, pp.  1441–1452,  2016,  doi:  10.1111/1471- 0528.14029.
[28] C. Montagnoli and G. Larciprete,
“Preeclampsia: Definitions, Screening Tools and Diagnostic Criteria in Supersonic Era,” World  J  Obstet  Gynecol,  vol.  3,  no.  3,  pp. 98–109, 2014, doi: 10.5317/wjog.v3.i3.98.
[29] W.  N.  Costa  Fabrício  da  Silva,  Murth Padma,  Keog  Rosemary,  “Early  Screening for  Preeclampsia,”  Ravista  Brasiliiera  de Ginecologia  e  Obstetricia,  vol.  33,  no.  11, pp. 357–75, 2011.
[30] Y. Yu et al., “The Combined Association of Psychosocial Stress and Chronic Hypertension with Preeclampsia,” vol. 209, no. 5, pp. 1–16, 2014, doi: 10.1016/j.ajog.2013.07.003.The.
[31] A. T. dan N. L. Ririn A, “The Relationship of  Antenatal  Care  (ANC)  Visits  with  the Incidence  of  Preeclampsia  in  Pregnant WOmen  at  Gynegology  Polyclicic  of
Immanuel Hospital Bandung,” in International Nursing Workshop and Conference,  2016,  pp.  250–250.  doi: 10.4234/jjoffamilysociology.28.250.