## JIUBJ

## Analisis Faktor Sosiodemografi Kejadian Persalinan Preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang Tahun 2019
Dwi Kuslimawati 1,2* , Fika Minata Wathan 3 , Helni Anggraini 4
1 Mahasiswi Program Studi D IV Kebidanan Fakultas Kebidanan dan Keperawatan, Universitas Kader Bangsa Palembang
2 RSUP dr. Mohammad Hoesin Palembang
3,4 Fakultas Kebidanan dan Keperawatan, Universitas Kader Bangsa Palembang
* Correspondence email: dwikuslimawati25@gmail.com
Abstrak. Persalinan  preterm  adalah  persalinan  yang  terjadi  pada  usia  kehamilan  kurang  dari  37  minggu  atau  259  hari  atau kelahiran berat janin kurang dari 2.500 gram. Faktor sosiodemografi mempengaruhi terjadinya persalinan preterm.  Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  faktor  sosiodemografi  meliputi  usia,  pekerjaan,  pendidikan,  kebiasaan  ibu  merokok  dan minum alkohol terhadap kejadian persalinan preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang pada tahun 2019. Penelitian ini merupakan    penelitian  kuantitatif  menggunakan  desain cross  sectional dengan  jumlah  sampel  317  responden  dengan  teknik systematic random sampling . Pengumpulan data dilakukan dengan  melihat dan mencatat data ibu bersalin di rekam medis, pada variabel  usia  ibu,  pekerjaan  ibu,  pendidikan  ibu,  kebiasaan  merokok,  kebiasaan  minum  alkohol  dan  persalinan  preterm menggunakan lembar checklist yang dirancang oleh peneliti. Penelitian ini dilakukan di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang pada bulan Juli sampai Agustus 2020. Data dianalisis menggunakan uji chi square . Hasil analisis menunjukkan terdapat hubungan bermakna antara pekerjaan ibu dengan  kejadian persalinan preterm ( p value = 0,045< 0,05) dengan nilai OR yaitu 0,528, artinya ibu pekerja  berpeluang 0,528 kali  lebih  berisiko mengalami persalinan preterm dibandingkan  ibu tidak  bekerja.  Analisis regresi logistik  sederhana  menyimpulkan  bahwa  ibu  yang  bekerja  mempunyai  risiko  untuk  mengalami  kejadian  persalinan  preterm sebesar  63,94%.  Dari  lima  faktor  sosiodemografi  yang  diukur  dalam  penelitian  ini,  faktor  pekerjaan  ibu  memiliki  hubungan bermakna dengan kejadian persalinan preterm. Hasil ini dapat dijadikan sebagai dasar informasi tindakan promotif dan preventif terhadap kejadian persalinan preterm.
Kata kunci : Kebiasaan Merokok; Pekerjaan Ibu; Pendidikan Ibu; Persalinan Preterm; Usia Ibu
Abstract. Preterm labor is delivery that occurs less than 37 weeks or 259 days after gestation or birth weight of the fetus of less than 2,500  grams.  Sociodemographic  factors  influence  the  implementation  of  preterm  labor.  This  study  aims  to  determine  the relationship between sociodemographic factors including age, occupation, education, maternal smoking and alcohol habits on the incidence of preterm labor at Dr. Mohammad Hoesin Central Hospital Palembang in 2019. This research is a quantitative study using  a  cross  sectional  design  with  a  sample  size  of  317  respondents  with  a  systematic  random  sampling  technique.  Data collection  was  done  by  viewing  and  recording  maternal  data  in  medical  records,  on  variables  of  maternal  age,  maternal occupation, smoking habits, drinking alcohol habits and preterm labor using a checklist designed by the researcher. This research was conducted at Dr. Mohammad Hoesin Central Hospital Palembang from July to August 2020. Data were analyzed  using the chi square test. The results of the analysis showed that there was a relationship between maternal occupation and the incidence of preterm labor (p value = 0.045 <0.05) with an OR value of 0.528, meaning that working mothers had a 0.528 times more risk of experiencing preterm labor than non-working mothers. Simple logistic regression analysis concluded that working mothers had a risk  of  experiencing  preterm  labor  by  63,94%.  Of  the  five  sociodemographic  factors  measured  in  this  study,  maternal occupational factors have a relationship between incidence of preterm labor. These results can be used as a basis for information on promotional measures and to prevent the incidence of preterm labor.
Keywords: Maternal Age; Maternal Education; Maternal Occupation; Preterm Childbirth; Smoking Habits

## PENDAHULUAN
Di Indonesia kejadian persalinan preterm menduduki  urutan  kedua  yang  menyumbang  sebesar 32,4%  sebagai  penyebab  kematian  Bayi  Baru  Lahir (BBL)  pada  usia  0-6  hari  dan  urutan  keempat  sebagai penyebab  kematian  bayi  pada  usia  7-28  hari  yaitu sebesar  12,8%  (Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia,  2010) . Persalinan  preterm  di  Indonesia  pada tahun  2010  sebesar    675.700  kasus  dan  mengalami penurunan  pada  tahun  2012  sebesar  528.000  kasus (Blencowe  et  al.,  2012)  dan  pada  tahun  2014  sebesar 527.672  jiwa  atau  10,4%  dari  total  kelahiran  hidup  di Indonesia  serta  menyumbang  angka  3,5%  terhadap
seluruh  persalinan  preterm  di  dunia  (Chawanpaiboon  et al., 2019).
Dari  72.000  kematian  neonatal  pada  tahun  2017, 28%  disebabkan  oleh  kejadian  intrapartum,  21,3%, akibat gangguan respiratori dan kardiovaskular dan 19% disebabkan  oleh  BBLR  dan  kelahiran  prematur (Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  2019). WHO dan Maternal and Child Epidemiology Estimation Group  (MCEE)  tahun  2019  memberikan  estimasi  35% kematian  pada  neonatal  disebabkan  oleh  komplikasi persalinan  preterm  (Hug  et  al.,  2019).  Bayi  prematur mempunyai  risiko  kematian  70  kali  lebih  tinggi,
Dwi  Kuslimawati  et  al,  Analisis  Faktor  Sosiodemografi  Kejadian  Persalinan  Preterm  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin Palembang Tahun 2019
terutama  yang  lahir  dengan  usia  kehamilan  kurang  dari 32 minggu (Rosyidah & Adkhana, 2019).
Provinsi  Sumatera  Selatan  memiliki  jumlah  AKN tahun 2013 sebanyak 755 kasus dan tahun 2014 menurun menjadi  629  kasus  (Profil  Dinas  Kesehatan  Provinsi Sumatera  Selatan,  2015).  Sedangkan  tahun  2015  adalah 578  kasus,  tahun  2016  berjumlah  556  dan  2017 berjumlah  540  kasus,  tahun  2018  sebanyak  445  kasus (Profil  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sumatera  Selatan, 2018) . Sedangkan  kematian  neonatal  berdasarkan Laporan  Seksi  Kesga  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sumsel tahun 2019 yaitu 422 kasus. Penyebab kematian tertinggi adalah  Bayi  Berat  Lahir  Rendah  (BBLR)/bayi  prematur (48%) dan asfiksia (36%).
Angka Kematian Neonatal (AKN) Kota
Palembang  pada  tahun  2017  sebanyak  20  kasus  dari 27.876 Kelahiran Hidup, tahun 2018 sebanyak 18 kasus dari  26.837  kelahiran  hidup  (Dinas  Kesehatan  Provinsi Sumatera  Selatan,  2018) . Dari  Laporan  Seksi  Kesga Dinas  Kesehatan  Kota  Palembang  tahun  2019  AKN terdapat  15  kasus  dari  24.442  Kelahiran  Hidup. Penyebab  kematian  neonatal  tertinggi  yaitu  asfiksia  6 kasus,  BBLR/bayi  prematur  5  kasus,  lain-lain  3  kasus dan  tetanus  neonatorum  1  kasus  (Dinas  Kesehatan  Kota Palembang, 2019) .
Penelitian Wahyuni & Rohani (2017)
mendapatkan  hasil  usia  ibu  hamil  memiliki  hubungan dengan  kejadian  persalinan  preterm.  Usia  rentang  <20 tahun  dan  >35  tahun  merupakan  faktor  risiko  tinggi (Nugroho, 2012). Penelitian Carolin & Widiastuti (2019) menunjukkan 51,7% usia berisiko mengalami persalinan preterm.  Demikian  pula  dengan  penelitian  Rosyidah  & Adkhana (2019) di RSUD Panembahan Senopati Bantul menunjukkan  ada  hubungan  usia  ibu  hamil  dengan persalinan preterm. Studi oleh Rinata & Anggraeni Dewi (2015)  menunjukkan  bahwa  ibu  dengan  beban  kerja berat mengalami kejadian persalinan preterm lebih besar dibandingkan  dengan  ibu  dengan  beban  kerja  ringan dengan selisih sebesar 45,8%. Faktor tingkat pendidikan wanita  signifikan  mempengaruhi  kejadian  persalinan preterm  (Sulistiarini  &  Berliana,  2016).  Perilaku  ibu merokok lebih dari 10 batang sehari, dan minum alkohol meningkatkan  risiko  persalinan  preterm  (Rukiyah  & Yulianti, 2010).
Kejadian persalinan preterm yang terjadi di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang pada tahun 2015 ada 497  kasus  persalinan  preterm  dari  2403  persalinan (20,7%),  tahun  2016  sebanyak  687  (29,4%)  dari  2340 persalinan dan tahun 2017 berjumlah 578 kasus (26,9%) dari  2148  persalinan  (Trisa  et  al.,  2019).  Tahun  2018 menjadi  604  kasus  (30,2%)  dari  1998  persalinan  dan 2019  menjadi  528  kasus  (34,4%)  dari  1537  persalinan (Instalasi Rekam Medis dan Casemix RSMH, 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi hubungan  faktor  sosiodemografi  ibu  yaitu  usia, pekerjaan, pendidikan, serta kebiasaan ibu merokok dan minum alkohol dengan persalinan preterm.

## METODE
Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan desain  penelitian cross  sectional ,  bertujuan  untuk mengidentifikasi  pengaruh  faktor  sosiodemografi  ibu yaitu  usia,  pekerjaan,  pendidikan,  serta  kebiasaan  ibu merokok dan minum alkohol sebagai variabel independen,  dengan  persalinan  preterm  ibu  sebagai variabel dependen.
Populasi dalam penelitian ini adalah data sekunder ibu  yang  bersalin  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin Palembang  yang  tercatat  di  Instalasi  Rekam  Medis  dan Casemix  dari  Bulan  Januari  sampai  Desember  Tahun 2019  berjumlah 1537  orang. Sampel  yang  diambil apabila memenuhi kriteria inklusi yaitu data sosiodemografi  (usia  ibu,  pekerjaan,  pendidikan, kebiasaan merokok dan minum alkohol) terdokumentasi lengkap di rekam medik  yang diambil  secara systematic random  sampling (acak  sistematis).  Sedangkan  kriteria eksklusi  adalah  rekam  medis  yang  tidak  dapat  terbaca dan  tidak  lengkap  data  sosiodemografinya.  Jumlah sampel  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  perhitungan estimasi  proporsi  Slovin  (Notoadmodjo)  adalah  317,39 atau sejumlah 317 rekam medik.
Penelitian  ini  telah  memperoleh  surat  keterangan lolos  layak  etik  dari  Komite  Etik  Penelitian  Kesehatan RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin  Palembang  dengan Nomor:  22/kepkrsmh/2020,  dan  persetujuan  izin penelitian dari Kepala Bagian Pendidikan dan Penelitian dengan Nomor:
LB.02.03/XVII.2.3/
388/2020. Pengambilan  data  dilakukan  selama  tiga  minggu  pada bulan  Juli  sampai  Agustus  2020  dengan  menggunakan lembar checklist .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Univariat
Hasil  analisis  univariat  kejadian  persalinan preterm tampak pada tabel 1.
Tabel 1. Distribusi frekuensi kejadian persalinan preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang Tahun 2019
(n=317) Persalinan Preterm Frekuensi (f) Persentase (%) Ya 110 34,7 Tidak 207 65,3 Total 317 100
Tabel  1  menunjukkan  lebih  dari  separuh persalinan  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin  Palembang adalah  persalinan  tidak  preterm  (65,3%),  sedangkan persalinan preterm sebesar 34,7%.
Hasil  analisis  univariat  faktor  sosiodemografi  ibu tergambar pada tabel 2.
Dwi  Kuslimawati  et  al,  Analisis  Faktor  Sosiodemografi  Kejadian  Persalinan  Preterm  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin Palembang Tahun 2019
Tabel 2 . Distribusi frekuensi faktor sosiodemografi ibu di RSUP Dr.
Mohammad Hoesin Palembang tahun 2019 (n=317) Sosiodemografi Frekuensi (f) Persentase (%) Usia Risiko tinggi 87 27,4 Risiko rendah 230 72,6 Pekerjaan Ya 74 23,3 Tidak 243 76,7 Pendidikan Rendah 35 11,0 Tinggi 282 89,0 Kebiasaan Merokok Ya 0 0 Tidak 317 100 Kebiasaan Minum Alkohol Ya 0 0 Tidak 317 100 Berdasarkan tabel 2 dapat dilihat faktor sosiodemografi  ibu  bersalin  di  RSUP  Dr.  Mohammad Hoesin Palembang berdasarkan kelompok usia lebih dari separuh  pada  usia  risiko  rendah  (72,6%).  Berdasarkan pekerjaan  sebagian  besar  tidak  bekerja  (76,7%), berdasarkan  pendidikan  sebagian  besar  pendidikan tinggi  (89,0%),  berdasarkan  kebiasaan  merokok  100% tidak  merokok,  berdasarkan  kebiasan  minum  alkohol 100% tidak minum alkohol.

## Analisis Bivariat
Hasil analisis bivariat hubungan usia ibu terhadap kejadian persalinan preterm dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hubungan faktor risiko usia ibu dengan kejadian persalinan preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang tahun
2019 (n=317) Usia Preterm Total x 2 OR Ya Tidak (95%CI) p value f % f % f % Risiko tinggi 35 40,2 52 59,8 87 100 1,618 1,391 (0,836-2,315) 0,254 Risiko rendah 75 32,6 155 67,4 230 100 Jumlah 110 207 317
Tabel  3  menunjukkan  persentase  persalinan preterm  lebih  tinggi  pada  ibu  dengan  usia  risiko  tinggi dibandingkan ibu dengan usia risiko rendah yaitu 40,2%. Hasil  uji chi  square didapatkan p  value >0,05,  artinya tidak  terdapat  hubungan  yang  bermakna  antara  usia dengan persalinan preterm. OR yang didapat yaitu 1,391,
artinya  ibu  dengan  usia  risiko  tinggi  berpeluang  1,391 kali  lebih  berisiko  mengalami  persalinan  preterm dibandingkan  ibu  dengan  usia  risiko  rendah  (95%  CI: 0,836-2,315).
Hubungan  pekerjaan  ibu  terhadap  kejadian persainan preterm dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Hubungan faktor risiko pekerjaan ibu dengan kejadian persalinan preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang tahun 2019 (n=317) Pekerjaan Preterm Total x 2 OR Ya Tidak (95%CI) p value f % f % F % Ya 18 24,3 56 75,7 74 100 4,587 0,528 (0,292 - 0,953) 0,045 Tidak 92 37,9 151 62,1 243 100 Jumlah 110 207 317
Tabel  4  menunjukkan  persentase  persalinan preterm  lebih  tinggi  pada  ibu  yang  tidak  bekerja dibandingkan  ibu  yang  bekerja    yaitu  37,9%.  Hasil  uji chi  square didapatkan p  value <  0,05,  artinya  terdapat hubungan  yang  bermakna  antara  pekerjaan  dengan persalinan preterm. OR yang didapat yaitu 0,528, artinya
ibu  yang  bekerja  berpeluang  0,528  kali  lebih  berisiko mengalami  persalinan  preterm  dibandingkan  ibu  yang tidak bekerja (95% CI: 0,292-0,953).
Hubungan  pendidikan  ibu  terhadap  kejadian persalinan preterm dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hubungan faktor risiko pendidikan ibu dengan kejadian persalinan preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang
tahun 2019 (n=317) Pendidikan Preterm Total x 2 OR Ya Tidak (95%CI) p value f % % F % Rendah 17 48,6 18 51,4 35 100 3,341 1,919 (0,946- 3,895) 0,101 Tinggi 93 33,0 189 67,0 282 100 Jumlah 110 207 317
Dwi  Kuslimawati  et  al,  Analisis  Faktor  Sosiodemografi  Kejadian  Persalinan  Preterm  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin Palembang Tahun 2019
Tabel  5  menunjukkan  persentase  persalinan preterm lebih tinggi pada ibu yang berpendidikan rendah dibandingkan  dengan  ibu  yang  berpendidikan  tinggi yaitu  48,6%.  Hasil  uji chi  square didapatkan p value >0,05,  artinya  tidak  terdapat  hubungan  yang bermakna  antara  pendidikan  dengan  persalinan  preterm. OR  yang  didapat  yaitu  1,919,  artinya  ibu  yang pendidikan  rendah  berpeluang  1,919  kali  lebih  berisiko mengalami  persalinan  preterm  dibandingkan  ibu  yang berpendidikan tinggi (95% CI: 0,946-3,895).
Faktor  risiko  kebiasaan  merokok  tidak  bisa dianalisis  hubungannya  dengan  kejadian  persalinan preterm,  dikarenakan  dari  317  responden  ditemukan bahwa  100%  responden  tidak  mempunyai  kebiasaan merokok.  Faktor  risiko  kebiasaan  minum  alkohol  tidak bisa  dianalisis  hubungannya  dengan  kejadian  persalinan preterm,  dikarenakan  dari  317  responden  ditemukan bahwa  100%  responden  tidak  mempunyai  kebiasaan minum alkohol.

## Analisis Multivariat
Analisisi  multivariat  dari  variabel  independen faktor  sosiodemografi  dan  variabel  dependen  kejadian persalinan  preterm  tidak  dapat  dilakukan,  karena  dari hasil  analisis  bivariat  hanya  ditemukan  satu  variabel independen  yang  memiliki  hubungan  dengan  variabel dependen  ( p  value <0,05)  yaitu  variabel  pekerjaan  ibu. Dari hasil regresi logistik sederhana didapatkan ibu yang bekerja  mempunyai  risiko  untuk  mengalami  kejadian persalinan preterm sebesar 63,94%.
Hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan bermakna  antara  faktor  risiko  usia  ibu  dengan  kejadian persalinan  preterm  pada  ibu  ( p  value >0,05).    Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Trisa  et  al. (2019)  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin  Palembang pada  tahun  2015-2017  yang  menyatakan  bahwa  tidak ada  hubungan  yang  signifikan  antara  usia  ibu  dengan kejadian  persalinan  preterm.  Hasil  ini  tidak  sejalan dengan penelitian Rosyidah &  Adkhana  (2019), Carolin &  Widiastuti  (2019),  penelitian  Edrin  et  al.  (2014), Sulistiarini  &  Berliana  (2016),  dan  Wahyuni  &  Rohani (2017)  yang  menyimpulkan  bahwa  usia  merupakan faktor  yang  mempengaruhi  kejadian  persalinan  preterm. Hasil  penelitian  ini  berbeda  dengan  Peneliti  karena dilakukan di daerah dan Rumah Sakit yang berbeda.
Menurut  WHO  (2012),  usia  kehamilan  terlalu muda  dan  terlalu  tua  merupakan  risiko  dari  persalinan preterm.  Usia  ibu  yang  terlalu  muda  berkaitan  dengan organ  reproduksi  yang  belum  matang  secara  penuh. Sedangkan ketika usia ibu >35 tahun, kesehatan ibu akan berkurang,  fungsi  rahim  menurun  dan  kualitas  sel  telur juga  menurun.  Usia  muda  diidentikkan  dengan  organ reproduksi  yang  belum  matang  sedangkan  usia  yang terlalu  tua  kemampuan  organ  reproduksi  yang  menurun (Hanifah,  2017).    Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  ada 40,2%  dari  87  ibu  dengan  usia  risiko  tinggi  mengalami
persalinan preterm, namun demikian analisis lebih lanjut menunjukkan tidak ada hubungan antara usia ibu dengan kejadian persalinan preterm.
Analisis  hubungan  faktor  risiko  pekerjaan  ibu dengan  kejadian  persalinan  preterm  menunjukkan  ada hubungan bermakna antara pekerjaan ibu dengan kejadia persalinan  preterm  ( p  value <0,05).  Hasil  penelitian  ini sesuai dengan penelitian  yang dilakukan oleh  Rinata & Anggraeni Dewi (2015) yang menyatakan ada hubungan beban  kerja  pada  ibu  hamil  dengan  kejadian  persalinan preterm, dan penelitian Hanifah (2017) yang menyatakan kejadian  persalinan  meningkat  1,3  kali  lebih  tinggi  bila ibu hamil bekerja lebih dari 42 jam per minggu, dan bila berdiri lebih dari 6 jam sehari, dan bila tingkat kepuasan kerjanya rendah.
Pekerjaan  ibu  dapat  meningkatkan  kejadian persalinan  preterm  baik  melalui  kelelahan  fisik  maupun stres  yang  timbul  akibat  pekerjaannya.  Kejadian persalinan  preterm  lebih  rendah  pada  ibu  hamil  yang bukan  pekerja  dibandingkan  dengan  ibu  pekerja  yang hamil.  Hasil  analisis  penelitian  ini  menunjukkan menunjukkan  24,3%  dari  74  ibu  yang  bekerja mengalami  persalinan  preterm.  Penelitian  Kajeepeta  et al.  (2014)  menyatakan  ibu  dengan  kelelahan  tubuh berisiko  2,4  kali  terhadap  persalinan  preterm.  Selain  itu ibu  dengan  waktu  tidur  ≤  6  jam  perhari  juga meningkatkan  risiko  persalinan  preterm  sebanyak  1,56 kali dibanding ibu yang tidur 7-8 jam per hari.
Analisis terhadap hubungan faktor risiko pendidikan ibu dengan kejadian persalinan preterm pada ibu  menunjukkan  tidak  ada  hubungan  bermakna  antara pendidikan  ibu  dengan  kejadian  persalinan  preterm  ( p value >  0,05).  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  Trisa  et  al.  (2019)  yang  menyatakan  bahwa tidak  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  pendidikan ibu  dengan  kejadian  persalinan  preterm,  namun penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  Hanifah (2017)  mendapatkan  hasil  yang  berbeda,  yang menyatakan bahwa ada hubungan yang bermakna antara pendidikan  ibu  dengan  kejadian  persalinan  preterm. Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Edrin  et  al. (2014)  dan  Sulistiarini  &  Berliana  (2016)  juga menyatakan  hasil  yang  berbeda  yaitu  ada  pengaruh faktor  pendidikan  ibu  dengan  kejadian  persalinan preterm.
Orang  yang  memiliki  pendidikan  lebih  tinggi diharapkan  memiliki  wawasan  dan  pengetahuan  yang lebih  luas  jika  dibandingkan  dengan  orang-orang  yang memiliki  pendidikan  yang  lebih  rendah.  Glanz dalam Lizewski  (2010)  mengatakan  dengan  pendidikan  dan pengetahuan  yang  baik  maka  individu  tersebut  akan memahami  bahwa  dia  rentan  dan  memiliki  risiko terhadap  penyakit  sehingga  melakukan  perubahan perilaku  untuk  mencegah  hal  tersebut.  Pengetahuan  dan kesadaran  yang  kurang  baik  dari  ibu  maupun  pihak keluarga  akan  menyebabkan  terjadinya  kehamilan  yang
Dwi  Kuslimawati  et  al,  Analisis  Faktor  Sosiodemografi  Kejadian  Persalinan  Preterm  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin Palembang Tahun 2019
berisiko,  jika  pengetahuan  ibu  baik  maka  ibu  akan berpikir  untuk  menjaga  kondisi  kehamilan  dan melakukan  pencegahan  agar  tidak  terjadi  komplikasi serta perencanaan persalinan dengan baik (Kemenkes RI, 2013).
Menurut  Do  Carmo  Leal  et  al.  (2016),  faktor– faktor  penyebab  persalinan  preterm  spontan  yang berkaitan  dengan  aspek  sosiodemografi  salah  satunya adalah  tingkat  pendidikan  rendah.  El-Sayed  &  Galea (2012)  menyatakan  bahwa  kejadian  persalinan  preterm meningkat  pada  ibu  dengan  pendidikan  kurang  dari  12 tahun  lebih  berisiko  1,73  kali  dibanding  ibu  yang berpendidikan  diploma  atau  derajat  yang  lebih  tinggi. Hasil penelitian menunjukkan 48,6% dari 35 ibu dengan pendidikan  rendah  mengalami  persalinan  preterm, namun  analisis  lebih  lanjut  menunjukkan  tidak  ada hubungan  bermakna  antara  pendidikan  ibu  dengan kejadian persalinan preterm.
Hasil analisis univariat penelitian ini menunjukkan  data  100%  dari  317  ibu  tidak  mempunyai kebiasaan  merokok  dan  minum  alkohol.  Data  yang homogen  ini  mengakibatkan  tidak  dapat  dilakukan analisis  bivariat  untuk  melihat  hubungan  antara  faktor kebiasaan  merokok  dan  minum  alkohol  ibu  dengan kejadian persalinan preterm.
Kebiasaan  merokok  ibu  saat  hamil  dapat mengganggu  pertumbuhan  janin dan  meningkatkan risiko  persalinan  preterm  (Moore,  Blatt,  Chen,  Van Hook,  &  Defranco,  2016).  Demikian  juga  dengan penelitian Kondracki & Hofferth (2019) yang menyatakan bahwa intensitas merokok tinggi dan sedang pada  trimester  pertama  dan  kedua  memiliki  peluang lebih  tinggi  untuk  persalinan  preterm  dibandingkan intensitas  merokok  rendah.  Pada  penelitian  ini  tidak dapat diketahui hubungan antara kebiasaan merokok ibu dengan  kejadian  persalinan  preterm  dikarenakan  tidak ada  satu  sampel  pun  yang  memiliki  kebiasaan  merokok selama masa kehamilan.
Kebiasaan lain yang turut mempengaruhi kejadian persalinan  preterm  adalah  minum  alkohol. Alkohol adalah  salah  satu  faktor  risiko  persalinan  preterm  dan disarankan kepada wanita untuk membatasi bahkan tidak mengkonsumsi  alkohol.  Konsumsi  alkohol  yang  berat bisa meningkatkan kejadian persalinan preterm. Semakin besar  konsumsi  alkohol,  semakin  besar  risikonya (Hanifah,  2017).  Hasil  berbeda  ditunjukkan  oleh penelitian  Weile  et  al  (2020)  yang  menyatakan  bahwa tidak  ada  hubungan  antara  intake  alkohol  pada  awal kehamilan dengan persalinan preterm spontan. Pernyataan  serupa  juga  diperoleh  dari  penelitian Strandberg-Larsen  et  al.  (2017)  yang  memperoleh kesimpulan  bahwa  minum  alkohol  hingga  sekitar  enam minuman  per  minggu  berisiko  rendah  terhadap persalinan preterm. Dua hasil yang berbeda di atas tidak dapat  dibuktikan  dalam  penelitian  ini  dikarenakan  tidak ada  satu  ibu  pun  yang  memiliki  kebiasaan  minum alkohol  selama  masa  kehamilan  sehingga  tidak  dapat
diketahui  ada  atau  tidak  adanya  pengaruh  konsumsi alkohol terhadap persalinan preterm.

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  yang  dilakukan  pada Bulan  Juli  sampai  Agustus  Tahun  2020  di  RSUP  Dr. Mohammad Hoesin Palembang dapat disimpulkan: 1. Tidak  ada  hubungan  usia  ibu  secara  parsial  dengan kejadian persalinan preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin  Palembang  Tahun  2019  dengan p  value = 0,254.
2. Ada  hubungan  pekerjaan  ibu  secara  parsial  dengan kejadian persalinan preterm di RSUP Dr. Mohammad Hoesin  Palembang  Tahun  2019  dengan p  value = 0,045.
3. Tidak  ada  hubungan  pendidikan  ibu  secara  parsial dengan  kejadian  persalinan  preterm  di  RSUP  Dr. Mohammad Hoesin Palembang Tahun 2019 dengan p value = 0,101.
4. Hubungan  kebiasaan  ibu  merokok  secara  parsial dengan  kejadian  persalinan  preterm  di  RSUP  Dr. Mohammad  Hoesin  Palembang  Tahun  2019  tidak bisa dianalisis karena data yang homogen.
5. Hubungan  kebiasaan  ibu  minum  alkohol  secara parsial  dengan  kejadian  persalinan  preterm  di  RSUP Dr. Mohammad Hoesin Palembang Tahun 2019 tidak bisa dianalisis karena data yang homogen.

## DAFTAR PUSTAKA
Carolin,  B.  T.,  &  Widiastuti,  I.  (2019).  Faktor-Faktor Yang  Berhubungan  Dengan  Kejadian  Persalinan Preterm  Di  Rumah  Sakit  Muhammadiyah  Taman Puring  Kebayoran  Baru  Jakarta  Selatan  Periode (Januari-Juni) Tahun 2017. Jurnal Ilmu Keperawatan Dan Kebidanan Nasional, 1(1).
Chawanpaiboon,  S.,  Vogel,  J.  P.,  Moller,  A.  B., Lumbiganon,  P.,  Petzold,  M.,  Hogan,  D., Landoulsi,  S.,  Jampathong,  N.,  Kongwattanakul, K., Laopaiboon, M., Lewis, C., Rattanakanokchai, S.,  Teng,  D.  N.,  Thinkhamrop,  J.,  Watananirun, K.,  Zhang,  J.,  Zhou,  W.,  &  Gülmezoglu,  A.  M. (2019). Global, regional, and national estimates of levels  of  preterm  birth  in  2014:  a  systematic review and modelling analysis. The Lancet Global Health , 7 (1), e37–e46. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(18)30451-0
Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sumatera  Selatan.  (2015).
Profil  Kesehatan  Provinsi  Sumatera  Selatan Tahun 2014 .
Dinas  Kesehatan  Propinsi  Sumatera  Selatan.  (2019). Laporan Tahunan Seksi Kesehatan Keluarga .
Do  Carmo  Leal,  M.,  Esteves-Pereira,  A.  P.,  Nakamura- Pereira,  M.,  Torres,  J.  A.,  Theme-Filha,  M., Domingues, R. M. S. M., Dias, M. A. B., Moreira, M. E., & Gama, S. G. (2016). Prevalence and risk factors  related  to  preterm  birth  in  Brazil.
Dwi  Kuslimawati  et  al,  Analisis  Faktor  Sosiodemografi  Kejadian  Persalinan  Preterm  di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin Palembang Tahun 2019
Reproductive Health, 13(Suppl 3). https://doi.org/10.1186/s12978-016-0230-0
Edrin, V. L., Ariadi, A., & Irawati, L. (2014). Gambaran Karakteristik  Ibu  Hamil  pada  Persalinan  Preterm di  RSUP  Dr.  M.  Djamil  Padang  Tahun  2012. Jurnal  Kesehatan  Andalas,  3(3),  311–317. https://doi.org/10.25077/jka.v3i3.110
El-Sayed, A. M., & Galea, S. (2012). Temporal changes in  socioeconomic  influences  on  health:  Maternal education  and  preterm  birth.  American  Journal  of
Public Health, 102(9), 1715–1721. https://doi.org/10.2105/AJPH.2011.300564
Hanifah,  A.  L.  (2017).  Faktor-faktor  yang  berhubungan dengan  persalinan  preterm  di  RSUD  Wonosari tahun 2015-2016. Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Yogyakarta.
Kajeepeta,  S.,  Sanchez,  S.  E.,  Gelaye,  B.,  Qiu,  C.,
Barrios,  Y.  V.,  Enquobahrie,  D.  A.,  &  Williams, M.  A.  (2014).  Sleep  duration,  vital  exhaustion, and  odds  of  spontaneous  preterm  birth:  A  case- control  study.  BMC  Pregnancy  and  Childbirth, 14(1),  1–10.  https://doi.org/10.1186/1471-2393- 14-337
Kementerian Kesehatan RI. (2012). Pedoman Penyelenggaraan  PONEK  24  Jam  Di  Rumah Sakit . Direktorat Bina Upaya Kesehatan.
Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2010). Ibu selamat, bayi sehat, suami siaga .
www.depkes.go.id
Kemenkes  RI.  (2013).  Menkes:  Angka  Kematian  Ibu  di
Indonesia Mari Turunkan Segera. https://www.kemkes.go.id/article/view/2418/menk es-angka-kematian-ibu-di-indonesia-mari- turunkan-segera.html
Kondracki, A. J., & Hofferth, S. L. (2019). A gestational vulnerability  window  for  smoking  exposure  and the  increased  risk  of  preterm  birth:  How  timing and  intensity  of  maternal  smoking  matter.
Reproductive Health, 16(1), 1–10. https://doi.org/10.1186/s12978-019-0705-x
Lizewski,  L.  (2010).  Health  Belief  Model. Wayne  State University.
Moore,  E.,  Blatt,  K.,  Chen,  A.,  Van  Hook,  J.,  & Defranco, E. A. (2016). Relationship of trimester- specific  smoking  patterns  and  risk  of  preterm birth.  American  Journal  of  Obstetrics  and
Gynecology,
215(1),
109.e1-109.e6.
https://doi.org/10.1016/j.ajog.2016.01.167 Nugroho,  T.  (2012).  Obstetri  dan  Ginekologi.  Nuha Medika.
Rinata,  E.,  &  Anggraeni  Dewi,  M.  (2015).  Beban  Kerja Ibu  Hamil  Dan  Kejadian  Persalinan  Preterm. Akademi  Kebidanan  Griya  Husada,  2(1),  8–11. http://jurnal.akbid- griyahusada.ac.id/files/vol2no1/Penelitian2.12.pdf Rosyidah,  H.,  &  Adkhana,  D.  N.  (2019).  Relationship Between  the  Age  of  Pregnant  Women  and
Premature  Labor  in  Panembahan  Senopati Regional  Public  Hospital  ,  Bantul  ,.  BMJ,  6(1), 20–29.
Rukiyah,  A.  Y.,  &  Yulianti,  L.  (2010).  Asuhan Kebidanan 4 (Patologi). CV. Trans Info Media.
SDG’s.  (2017).  Sustainable  Development  Goals.
Strandberg-Larsen,  K.,  Poulsen,  G.,  Bech,  B.  H., Chatzi, L., Cordier, S., Dale, M. T. G., Fernandez, M.,  Henriksen,  T.  B.,  Jaddoe,  V.  W.,  Kogevinas, M.,  Kruithof,  C.  J.,  Lindhard,  M.  S.,  Magnus,  P., Nohr,  E.  A.,  Richiardi,  L.,  Rodriguez-Bernal,  C. L.,  Rouget,  F.,  Rusconi,  F.,  Vrijheid,  M.,  & Andersen,  A.  M.  N.  (2017).  Association  of  light- to-moderate  alcohol  drinking  in  pregnancy  with preterm birth and birth weight: elucidating bias by pooling  data  from  nine  European  cohorts. European  Journal  of  Epidemiology,  32(9),  751– 764. https://doi.org/10.1007/s10654-017-0323-2 Sulistiarini,  D.,  &  Berliana,  M.  (2016).  Faktor-Faktor yang  Memengaruhi  Kelahiran  Prematur  di Indonesia:  Analisis  Data  Riskesdas  2013.  E- Journal  WIDYA  Kesehatan  Dan  Lingkungan, 1(2), 109–115.
Trisa, Y., Martadiansyah, A., & Rasyid, R. S. P. (2019).
Prevalensi  dan  Faktor  Risiko  Persalinan  Preterm di  RSUP  Dr.  Mohammad  Hoesin  Palembang Periode  1  Januari  2015  -  31  Desember  2017. Sriwijaya Journal of Medicine, 2(2), 83–92. Wahyuni,  R.,  &  Rohani,  S.  (2017).  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Persalinan Preterm. Jurnal Aisyah :  Jurnal  Ilmu  Kesehatan,  2(1),  61–68. https://doi.org/10.30604/jika.v2i1.33
Weile,  L.  K.  K.,  Hegaard,  H.  K.,  Wu,  C.,  Tabor,  A., Wolf, H. T., Kesmodel, U. S., Henriksen, T. B., & Nohr,  E.  A.  (2020).  Alcohol  Intake  in  Early Pregnancy  and  Spontaneous  Preterm  Birth:  A Cohort Study. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 44(2), 511–521. https://doi.org/10.1111/acer.14257