## DETERMINAN KEJADIAN BERAT BADAN LAHIR RENDAH (BBLR) DI INDONESIA
Gama Putra Danu Sohibien 1 , Risni Jualeni Yuhan 2
Politeknik Statistika STIS 1,2 E-mail: gamaputra@stis.ac.id 1 , risnij@stis.ac.id 2

## Abstrak
BBLR diartikan kejadian berat bayi lahir kurang dari 2500 gram. BBLR bisa menyebabkan kematian dan  stunting  pada  bayi  sehingga  variabel  apa  saja  yang  berpengaruh  terhadap  BBLR  perlu  diteliti. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif berupa ukuran pemusatan, tabel dan, grafik serta analisis inferensia dengan regresi logistik biner. Karakteristik rumah tangga (RT) yang memiliki bayi  di  bawah  dua  tahun  (baduta)  yang  mengalami  BBLR,  yaitu  RT  dengan  sumber  air  minum  dan sanitasi  tidak  layak,  status  ekonomi  miskin,  pendidikan  ibu  SMP  ke  bawah,  status  tempat  tinggal pedesaan, penolong persalinan non medis atau tidak ada, dan status ibu perokok. Variabel-variabel yang signifikan  mempengaruhi  BBLR,  adalah  usia  hamil  pertama  ibu,  kelayakan  sanitasi,  pendidikan tertinggi ibu, status tempat tinggal, dan jenis penolong persalinan.
Kata kunci : BBLR, regresi logistik biner, stunting

## Abstract
Low Birth Weight (LBW) is condition when babies born weight is less than 2500 grams. LBW will carry death  and  stunting  in  infants  so  variables  causing  LBW  significantly  must  be  eximined.  The  analysis methods used are descriptive and inferential. Characteristics of households with LBW, are household with inadequate drinking water sources and sanitation, poor economic status, the highest education of mother  is  lower  middle  school,  rural  residence  status,  non-medical  childbirth  helper  or  absent,  and smoking  status.  Variables  that  significantly  cause  LBW  are  the  mother  first  pregnancy  age,  the sanitation condition, the highest education of mother, the status of the place of residence, and the type of help for childbirth.
Keywords : BBLR, biner logistic regression, stunting

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Salah satu upaya dalam mewujudkan SDM berkualitas  adalah  adanya  jaminan  akan kualitas  kesehatan.  Salah  satu  indikator yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas kesehatan  adalah  angka  kematian  bayi (AKB).  AKB  akan  berkurang  kejadiannya apabila  kebutuhan  gizi  setiap  masyarakat dapat  terpenuhi  sejak  berada  dalam kandungan  atau  dari  mulai  masa  konsepsi hingga seribu hari kelahiran hidup. Apabila kecukupan  gizi  tidak  terpenuhi  dari  sejak dini  maka  seorang  ibu  berpeluang  untuk melahirkan  bayi  dengan  berat  badan  lahir rendah  (BBLR).  BBLR  diartikan  sebagai bayi yang lahir dengan berat badan kurang dari  2500  gram.  BBLR  akan  membawa risiko  kematian,  gangguan  pertumbuhan dan  perkembangan  anak,  termasuk  dapat berisiko  menjadi  pendek  jika  tidak tertangani  dengan  baik.  WHO  (2012) mengatakan  prevalensi  kelahiran  BBLR secara  umum  adalah  sekitar  20  juta  bayi baru lahir BBLR (15,5%) setiap tahunnya, diantaranya sekitar 96,5% terjadi di negara berkembang.  Indonesia  sebagai  salah  satu negara  berkembang  masih  berada  pada posisi  yang  cukup  tinggi  untuk  kasus BBLR.
BBLR merupakan prediktor tertinggi angka  kematian  bayi.  Berdasarkan  hasil Survey
Demografi dan
Kesehatan Indonesia  (SDKI,2012),  Angka  Kematian Neonatal (usia bayi 0-28 hari) adalah 19 per 1.000  kelahiran  hidup  yang  cenderung stagnan  sejak  satu  dekade  sebelumnya. Laporan  rutin  yang  tercatat  pada  semester pertama  2017  yaitu  terdapat  10.294  kasus atau 22 kematian bayi per 1.000 kelahiran. Penyebab  utama  kematian  neonatal  adalah bayi  berat  lahir  rendah  (BBLR).  BBLR akan  menyebabkan  bayi  untuk  terkena penyakit tidak menular seperti diabetes dan hipertensi  pada  masa  yang  akan  datang (WHO,2014). Menurut Ni Ketut Aryastami (2017)  menyatakan  bahwa  BBLR  menjadi faktor  utama  penentu  stunting  pada  bayi usia 12-24 bulan di Indonesia.
Banyak  faktor  terjadinya  BBLR diantaranya  faktor  kesehatan  ibu,  sanitasi,
sosial demografi dan ekonomi. Determinan sosial  ekonomi  (agama,  usia  kehamilan, status  pernikahan  dan  Status  ekonomi) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  BBLR  pada  kelangsungan  hidup bayi  di  Kenya  (Edwine,  2015).  Nirmali (2018)  dalam  penelitiannya  di  India menunjukkan bahwa jenis metode melahirkan, tempat tinggal, status pendidikan  ibu,  pekerjaan  ibu,  agama  dan penghasilan  bulanan  menjadi  faktor  sosio- demografi  yang  mempengaruhi  berat  bayi pada  saat  kelahiran.  Han  et  al.  (2000), Abrevaya (2002) dan Goldman et al. (1985) menunjukkan  bahwa  ibu  yang  tinggal  di lingkungan yang tercemar akan melahirkan bayi dengan berat lahir 80 gram kurang dari berat  lahir  normal  bayi  yang  2500  gram. Deshmukh  et  al.  (1998)  menunjukkan bahwa merokok orang tua dan penggunaan tembakau  dalam  bentuk  lain  secara signifikan  terkait  dengan  berat  badan  lahir rendah pada bayi.
Berdasarkan  pada  uraian  di  atas, maka  penelitian  ini  akan  mengkaji karakteristik  rumah  tangga  yang  memiliki baduta  dengan  berat  badan  lahir  rendah serta variabel-variabel
yang memengaruhinya.  Beberapa  variabel  yang akan  diamati  pengaruhnya,  yaitu  adalah usia  hamil  pertama  ibu,  sanitasi  layak,  air layak,  status  ekonomi  rumah  tangga, pendidikan  tertinggi  ibu,  wilayah  tempat tinggal, banyaknya balita, penolong persalinan terakhir, usia kawin pertama ibu, dan riwayat merokok.

## METODOLOGI

## Tinjauan Referensi

## Berat Badan Lahir Rendah
BBLR  didefiniikan  oleh  World  Health Organization  (WHO)  sebagai  berat  pada saat  lahir  kurang  dari  2500  gram  dan ditimbang  sampai  dengan  24  jam  setelah kelahiran. BBLR adalah masalah kesehatan masyarakat  yang  terkait  dengan  berbagai prediktor. Informasi tentang berat lahir atau ukuran  saat  lahir  adalah  penting  untuk rencana dan implementasi program kesehatan masyarakat yang bertujuan untuk mengurangi kematian bayi.

## Determinan Berat Badan Lahir Rendah
1.  Usia hamil pertama ibu
Dalam  penelitiannya  Kramer  (1987) menyatakan  bahwa  ibu  yang  umurnya lebih  muda  akan  melahirkan  bayi  yang berat  badanya  lebih  kecil  dibandingkan dengan ibu yang lebih tua usianya pada saat  melahirkan.  Agarwal  et.  al  (2011) menyatakan  dalam  hasil  penelitiannya bahwa terdapat dua kelompok usia yang memiliki  peluang  lebih  besar  untuk melahirkan  bayi  dengan  berat  badan rendah yaitu usia ibu dibawah 20 tahun dan usia ibu lebih dari sama dengan 30 tahun.
2.  Sanitasi layak dan Air layak Han et al. (2000), Abrevaya (2002) dan Goldman  et  al.  (1985)  menyatakan bahwa  ibu  yang  tinggal  di  lingkungan yang  tercemar  akan  melahirkan  bayi kurang  dari  berat  lahir  normal  (2500 gram).  De  Almeida  LamarcaII  dkk. (2005)  menunjukkan  bahwa  prevalensi perumahan  yang  tidak  layak  secara signifikan  terkait  dengan  kejadian BBLR.
3.  Status ekonomi rumah tangga Sebayang, dkk (2012) meyatakan bahawa bayi yang lahir di rumah tangga miskin  atau  sangat  miskin  memiliki peluang  sebesar  44  persen  untuk melahirkan bayi BBLR.
4.  Pendidikan tertinggi ibu Agarwal dkk. (2011) menyatakan sebanyak  97  persen  risiko  BBLR  pada bayi  menurun  jika  Ibu  memiliki pendidikan  yang  cukup.  Nahar  et  al. (1998)  menyatakan  bahwa  pendidikan ibu  secara  signifikan  berhubungan dengan berat lahir bayi. Selain itu risiko berat lahir yang abnormal akan berkurang seiring dengan meningkatnya pendidikan dari ibu.
5.  Wilayah tempat tinggal Nahar et al. (1998) menunjukkan bahwa dalam  berbagai  jenis  lokalitas  tempat tinggal secara signifikan mempengaruhi berat  lahir  bayi  tetapi  dalam  rasio kelahiran  yang  berbeda  maka  berat badan  juga  berbeda,  di  daerah  kumuh perkotaan  sebanyak  36,8  persen  bayi
berada  di  bawah  kisaran  berat  badan normal, di daerah pedesaan sebesar 20,9 persen dan terendah ada pada kelompok perkotaan dengan status ekonomi menengah keatas sebesar 14,9 persen. 6.  Banyaknya balita Variabel banyaknya balita ini digunakan sebagai pendekatan untuk
urutan/interval  kelahiran  ataupun  jarak kelahiran. Jika jumlah balita yang ada di suatu rumah tangga banyak maka artinya bahwa jarak kelahiran yang terjadi pada rumah  tangga  tersebut  cukup  dekat. Abrevaya  (2002)  menunjukkan  bahwa interval  kelahiran  secara  signifikan memiliki  hubungan  dengan  berat  lahir rendah.
7.  Penolong persalinan terakhir Moraes et. al (2012) menyatakan bahwa kemungkinan  BBLR  terjadi  pada  bayi yang  lahir  hidup  ditempat  melahirkan selain rumah sakit adalah tiga kali lebih tinggi  dibandingkan  dengan  bayi  yang lahir hidup di rumah sakit.
8.  Usia kawin pertama ibu Dahl  (2010)  menunjukkan  31  persen lebih  banyak  kesempatan  untuk  hidup dalam  kemiskinan  jika  melakukan pernikahan  di  usia  dini  dibandingkan pernikahan bukan pada usia dini. Selain itu  juga  terdapat  bukti-bukti  yang menunjukkan dampak usia ibu terhadap berat lahir bayi adalah seiring bertambahnya usia ibu juga meningkatkan berat badan lahir. 9.  Riwayat merokok. Sebayang  dkk.  (2012)  menyatakan bahwa terdapat hubungan yang signifikan  antara  ibu  yang  merokok selama  kehamilannya  dengan  dengan berat  badan  lahir  bayi  yang  akan dilahirkan.  Agarwal  et  al.  (2011) menunjukkan  58,5  persen  ibu  yang menggunakan tembakau (merokok) melahirkan bayi dengan dengan kondisi BBLR, setelah diuji secara statistik (nilai p-value <0,0000) menunjukkan hubungan  yang  signifikan  antara  berat badan  lahir  bayi  dengan  penggunaan tembakau  oleh  ibu.  De  Almeida LamarcaII  dkk.  (2005)  menyatakan adanya hubungan yang signifikan antara
BBLR yang lahir prematur dan kebiasaan merokok ibu.

## Kerangka Pikir
Berdasarkan uraian pada latar belakang dan tinjuan  referensi,  maka  penelitian  ini  akan mengkaji variabel-variabel yang memengaruhi  terjadinya  kelahiran  bayi dengan  status  BBLR.  Beberapa  variabel yang akan diamati dalam penelitian ini lebih berfokus  pada  variabel-variabel  sosial demografi.

## Sumber Data
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini,  yaitu  data  individu  dan  data  rumah tangga  yang  bersumber  dari  Survei  Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2016. Data individu  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  berisi  tentang  karakteristik  individu, seperti  usia  kawin  pertama,  usia  hamil pertama,  pendidikan  tertinggi  ibu,  riwayat merokok, dan penolong persalinan.
Sedangkan  data  rumah  tangga  berisi karakteristik  rumah  tangga,  seperti  jumlah balita, status wilayah tempat tinggal, status ekonomi,  dan  variabel  lingkungan  dilihat dari  ketersediaan  air  layak  dan  sanitasi layak.  Banyak  sampel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  ada  sebanyak  22.862 rumah tangga (ruta) yang memiliki bayi di bawah dua tahun (baduta). Alasan mengapa ruta  yang  memiliki  baduta  adalah  karena anak/bayi  di  usia  dibawah  dua  tahun merupakan  masa  kritis.  Selain  itu  dengan dibatasi  hanya  ruta  yang  memiliki  baduta maka informasi mengenai variabel independen  yang  diperoleh  dari  susenas
2016 tidak akan berbeda jauh dengan pada saat seorang ibu melahirkan anak terakhir.

## Variabel Penelitian
Variabel  respon  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  kejadian  BBLR  pada baduta    dalam  suatu  rumah  tangga disimbolkan  dengan  Y,  dengan  nilai variabel  dummy  1  jika  di  rumah  tangga terdapat  baduta  yang  BBLR  (berat  lahir bayi kurang dari 2500 gram) dan 0 jika tidak ada baduta yang  BBLR.  Secara lebih rinci variabel-variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat di Tabel 1.

## Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  pada penelitian ini berupa analisis deskriptif dan analisis  inferensia.  Analisis  deskriptif dilakukan  dengan  menghitung  beberapa ukuran  statistik  dan  menyajikannya  dalam bentuk tabel dan grafik untuk memberikan gambaran  umum  mengenai  karakteristik rumah tangga yang memiliki baduta dengan berat badan lahir rendah. Analisis inferensia dilakukan  dengan  menggunakan  model regresi  logistik  biner  untuk  mendapatkan variabel  apa  saja  yang  berpengaruh signifikan  dan  bagaimana  pengaruhnya terhadap kejadian berat badan lahir rendah di Indonsia tahun 2016.

## Tahapan Analisis Inferensia
Dalam mendapatkan model kejadian BBLR baduta dengan regresi logistik tahapannya, adalah:
a Mendefinisikan  variabel  respon  dan prediktor
b Melakukan estimasi koefisien parameter model regresi logistik Regresi Logistik menggunakan metode Maximum  Likelihood untuk  menduga parameter-parameternya.
Bentuk
spesifikasi  model  pada  penelitian  ini adalah:
𝜋(𝒙) = exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 10 𝑋 10 ) 1 + exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 10 𝑋 10 )
Tabel 1. Koefisien padi untuk kondisi iklim yang bervariasi
Variabel Definisi Variabel Var. Dummy Kategori Dumm y (1) (2) (3) (4) (5) Usia Hamil Pertama Ibu (X1) Usia hamil pertama ibu adalah usia pertama kali seorang wanita hamil. (BPS) - - - Kondisi Kelayakan Air (X2) Air  layak  adalah  air  minum  dengan  jarak  ke  tempat pembuangan  minimal  10  m  yang  bersumber  dari  air leding,  sumur  bor,  sumur  terlindung,  mata  air terlindung,  termasuk  air  hujan.  Tidak  termasuk  air kemasan,  air  dari  penjual  keliling,  air  yang  dijual melalui  tangki,  air  sumur  dan  mata  air  yang  tidak terlindung. (BPS) D 2 0: Layak 0 1: Tidak Layak 1 Kondisi Kelayakan Sanitasi (X3) Sanitasi  layak  adalah  sanitasi  yang  memiliki  fasilitas BAB,  kloset  leher  angsa,  dan  pembuangan  ke septiteng/tangki/SPAL.(Irawan,dkk) D 3 0: Layak 0 1: Tidak Layak 1 Status Ekonomi RT( X4) Status ekonomi ditentukan berdasarkan garis kemiskinan. Garis  kemiskinan  merupakan  batas pendapatan yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan minimal kalori yang diperlukan tubuh untuk beraktivitas, ditambah dengan kebutuhan non makanan D 4 0: Tidak Miskin 0 1: Miskin 1 Pendidikan Tertinggi Ibu (X5) Pendidikan  tertingg  ibu  adalah  tingkat  pendidikan formal yang berhasil ditamatkan oleh wanita, dilihat dari ijazah terakhir yang dimiliki oleh wanita tersebut. (BPS) D 51 0: SMA< 0 1: SD dan SMP 1 2:Tidak  Sekolah atau  Tidak  Tamat SD 0 D 52 0: SMA< 0 1: SD dan SMP 0 2:Tidak  Sekolah atau  Tidak  Tamat SD 1 Wilayah Tempat Tinggal (X6) Wilayah  tempat  tinggal  merupakan  pengelompokkan daerah tempat tinggal dari individu. (BPS) D 6 0: Kota 1: Desa 0 1 Banyak Balita (X7) Balita adalah anak/bayi dibawah lima tahun. - - - Penolong Persalinan Terakhir (X8) Penolong  proses  persalinan  yang  dimaksud  adalah penolong terakhir dalam proses persalinan. (BPS) D 81 0: Medis 1: Bukan Medis 2: Tidak ada 0 1 0 D 82 0: Medis 1: Bukan Medis 2: Tidak ada 0 0 1 Usia Kawin Pertama Ibu (X9) Umur saat melangsungkan perkawinan pertama adalah umur  pertama  kali  responden  melakukan  hubungan suami istri. Apabila sulit untuk mendapatkan informasi umur  pertama  kali  responden  melakukan  hubungan suami  istri,  pendekatan  waktu  pernikahan  (ijab  kabul) dapat digunakan untuk penghitungan umur perkawinan pertama. (BPS) - - - Riwayat Merokok (X10) Merokok  merupakan  aktivitas  membakar  tembakau kemudian  menghisap  asapnya,  baik  menggunakan rokok  maupun  pipa  pada  sebulan  terakhir  sampai  saat pencacahan. Terdapat 2 (dua) cara merokok yang umum dilakukan, yaitu pertama menghisap lalu menelan asap rokok  ke  dalam  paru-paru  dan  dihembuskan;  kedua hanya  menghisap  sampai  mulut  lalu  dihembuskan melalui mulut atau hidung. (BPS) D 10 0: Tidak Merokok 1: Merokok 0 1
Bentuk transformasi logit dari model di atas adalah:
𝑔(𝒙) = ln [ π(x) 1 − π(x) ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1 + ⋯ + 𝛽 10 𝑋 10 Ket: π( 𝑥 ): peluang kejadian sukses dengan nilai peluang 0≤( 𝑥 )≤1 𝛽 𝑗 : nilai parameter dengan j = 1, 2, ..., k . c Melakukan pengujian koefisien parameter model secara simultan Hipotesis yang digunakan: H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = 𝛽 3 = ...... = 𝛽 10 = 0 ( tidak ada pengaruh variabel penjelas terhadap variabel respons ) H 1 : Minimal ada satu 𝛽 𝑗 ≠ 0 (minimal ada  satu  variabel  penjelas  yang berpengaruh terhadap variabel respons); j = 1,2,...,k . Statistik uji yang digunakan:
𝐺 = −2𝑙𝑛 ( 𝐿 0 𝐿 1 )       ~  χ (𝛼;𝑘) 2
Keterangan: L 0 : likelihood dari model tanpa variabel bebas L 1 : likelihood dari  model  dengan variabel bebas Statistik uji G mengikuti distribusi chi- square  dengan  derajat  bebas  k, sehingga H 0 ditolak jika G > χ (𝛼;𝑘) 2 atau p-value < α.  Artinya, variabel penjelas x secara bersama-sama mempengaruhi variabel respon Y.
d Melakukan pengujian koefisien parameter model secara parsial
Uji  yang  digunakan  adalah  uji  Wald dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : 𝛽 𝑗 = 0 ( tidak ada pengaruh antara variabel penjelas ke-j terhadap variabel respon )
H 1 : 𝛽 𝑗 ≠  0  (ada  pengaruh  variabel penjelas ke-j terhadap variabel respons) Statistik uji yang digunakan adalah
𝑊 𝑗 = ( 𝛽̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ) ) 2 ~ χ (𝛼;1) 2
Keterangan: 𝛽̂ 𝑗 :penduga parameter 𝛽 𝑗
SE( 𝛽̂ 𝑗 ) : standard error dari 𝛽̂ 𝑗
Statistik  uji  Wald  mengikuti  sebaran Chi-Square dengan  derajat  bebas  satu sehingga H 0 akan  ditolak  jika W j > 𝜒 2(α,1) . Hal  ini  berarti  bahwa  terdapat pengaruh variabel penjelas ke- j terhadap variabel respon.
e Menguji kelayakan model Uji kelayakan model pada penelitian ini menggunakan pengujian hosmer lemeshow dengan hipotesis sebagai berikut
H 0 : Model telah mampu menjelaskan data H 1 : Model tidak mampu menjelaskan data Statistik  uji  yang  digunakan  pada pengujian  ini  adalah  Hosmer  dan Lemeshow Goodness of Fit Test dengan rumus sebagai berikut:
𝐶̂ = ∑ (𝑜 𝑘 − 𝑛′ 𝑘 𝜋̅ 𝑘 ) 2 𝑛′ 𝑘 𝜋̅ 𝑘 (1 − 𝜋̅ 𝑘 ) 𝑔 𝑘=1 Keterangan: 𝑜 𝑘 ∑ 𝑦 𝑖 𝑐 𝑘 𝑗=1 :  jumlah nilai variabel respon pada kelompok ke- k 𝑛′ 𝑘 :  jumlah sampel pada kelompok ke- k 𝜋̅ 𝑘 ∑ 𝑚 𝑗 𝜋 ̂ 𝑗 𝑛′ 𝑘 𝑐 𝑘 𝑗=1 :  rata-rata estimasi peluang pada kelompok ke- k 𝑐 𝑘 :  banyaknya kombinasi variabel bebas pada kelompok ke- k 𝑚 𝑗 :  jumlah subjek dengan 𝑐 𝑘 kombinasi variabel bebas Statistik uji 𝐶̂ mengikuti distribusi Chi- square χ 2 (α,df) dengan derajat bebas g – 2  (Hosmer  dan  Lemeshow,  2000). H 0 akan ditolak jika nilai 𝐶̂ lebih besar dari nilai 𝜒 2(α,df) tabel.  Dalam  uji  ini diharapkan  keputusan  yang  dihasilkan gagal tolak H 0 sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang terbentuk  fit  atau  tidak  ada  perbedaan antara hasil observasi dan hasil presiksi.
f Melakukan  intepretasi  dari  model terpilih dengan Odds Ratio .
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini menggunakan software SPSS versi 16.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Karakteristik Rumah Tangga  yang  Memiliki  Baduta  dengan
Status  Berat  Badan  Lahir  Rendah (BBLR)
Persentase  rumah  tangga  yang  memiliki bayi  dengan  status  BBLR  dapat  dilihat  di gambar  1.  Dari  22.862  sampel  rumah tangga, 15,76 persen diantaranya memiliki baduta  dengan  status  BBLR  dan  84,24 persen tidak memiliki baduta BBLR.

## Usia Hamil Pertama
Rata-rata  usia  hamil  pertama  ibu  yang melahirkan bayi dengan status berat normal dan BBLR hampir sama yaitu pada usia 22 tahun.  Sedangkan  lima  puluh  persen  dari ibu  yang  melahirkan  normal  dan  BBLR sama-sama  memiliki  usia  hamil  pertama kurang  dari  atau  sama  dengan  21.  Usia hamil pertama Ibu dengan status kelahiran bayinya  normal  dan  BBLR  memiliki frekuensi  terbanyak  yang  sama  yaitu  pada usia  20  dengan  persentase  11,42  persen untuk  ibu  dengan  status  kelahiran  normal dan  11,71  persen  untuk  ibu  dengan  status kelahiran  BBLR.  Usia  20-an  memang merupakan usia muda dimana pada usia ini tingkat kesuburan wanita sangat tinggi dan sel  telur  yang  diproduksi  pun  sangat melimpah.
Tabel  2 .  Statistik  Deskriptif  Usia  Hamil Pertama  menurut  Status  Berat Badan Lahir
Status
Berat Badan Lahir Baduta Min.  Maks.  Mean Med.  Modus Normal 11 47 22,10  21,00 20 BBLR 10 44 22,06  21,00 20 Sumber: Susenas 2016 (Diolah)

## Status Kelayakan Air Minum
Persentase air minum layak yang dikonsumsi  masyarakat  perlu  ditingkatkan karena  air  minum  yang  tidak  layak  lebih rentan  untuk  tercemar  bakteri  maupun limbah yang mengandung bahan berbahaya dan  beracun.  Dari  22.862  sampel  rumah tangga, 33,71 persen diantaranya memiliki status air layak dan 66,29 persen memiliki status air tidak layak.
Jika  dilihat  dari  status  kelayakan  air minum  yang  dikonsumsi  oleh  rumah tangga,  persentase  rumah  tangga  baduta BBLR  yang  mengonsumsi  air  layak ataupun  tidak  layak  memiliki  nilai  yang hampir  sama.  Persentase  rumah  tangga BBLR  yang  mengonsumsi  air  layak  ada sekitar  16,08  persen  sedangkan  persentase rumah tangga BBLR yang mengonsumsi air tidak layak ada sekitar 15,61 persen.

## Status Kelayakan Sanitasi
Sumber Susenas 2016 (Diolah)
Gambar 1. Persentase Rumah Tangga menurut  Kondisi  Status Berat  Lahir  Baduta  di Indonesia Tahun 2016
Sumber: Susenas 2016 (Diolah)
Gambar 2. Persentase Rumah Tangga menurut Status Berat Badan  Lahir  Baduta  dan Status  Kelayakan  Air  di Indonesia Tahun 2016 83.92% 84.39% 16.08% 15.61% 0 20 40 60 80 100 layak tidak layak Normal BBLR
yang  layak  sedangkan  32,94  persen memiliki  sanitasi  yang  tidak  layak. Persentase  rumah  tangga  dengan  sanitasi yang layak perlu terus ditingkatkan karena kondisi  sanitasi  berkaitan  erat  dengan kondisi  sehat  atau  tidaknya  lingkungan yang  ditempati  masyarakat.  Masyarakat yang  tinggal  pada  kondisi  sanitasi  yang buruk  akan  rentan  untuk  terkena  penyakit yang berkaitan dengan virus dan bakteri.
Jika  dilihat  dari  status  kelayakan sanitasi  yang  dimiliki  oleh  rumah  tangga, persentase  rumah  tangga  baduta  BBLR yang  memiliki  sanitasi  tidak  layak  lebih tinggi  dibanding  pada  yang  memiliki sanitasi layak. Hal ini bisa terjadi karena ibu hamil yang tinggal pada lingkungan dengan sanitasi yang tidak layak memiliki peluang yang  lebih  besar  untuk  terkena  infeksi bakteri  atau  virus  yang  menyebabkan  gizi menjadi  sulit  diserap  dan  terhambatnya pertumbuhan janin. Bila kondisi ini terjadi dalam  waktu  yang  cukup  lama  pada  masa kehamilan akan berdampak pada rendahnya berat bayi yang dilahirkan ibu.

## Status Ekonomi Rumah Tangga
Sekitar 85,43 persen rumah tangga sampel berstatus  tidak  miskin  sedangkan  14,57 persen  sisanya  berstatus  miskin.  Status ekonomi  rumah  tangga  erat  kaitanya dengan besarnya uang yang dapat dibelanjakan  untuk  pemenuhan  kebutuhan
gizi seseorang.  Semakin tinggi pendapatan rumah  tangga  maka  pemenuhan  gizi anggota  rumah  tangganya  dapat  lebih tercukupi  dibandingkan  dengan  yang pendapatan  rumah  tangganya  rendah. Persentase  rumah  tangga  baduta  BBLR yang status ekonominya miskin lebih besar dari pada rumah tangga baduta BBLR yang statistik ekonominya tidak miskin.

## Pendidikan Tertinggi Yang Ditamatkan Ibu
Dari  22.826  rumah  tangga  sampel,  47,65 persen  diantaranya  memiliki  ibu  dengan pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan  SD atau  SMP.  Sedangkan  44,13  persen memiliki  ibu  dengan  pendidikan  tertinggi yang  ditamatkan  SMA  ke  atas  dan  8,22 persen    memiliki  ibu  tidak  sekolah  atau tidak tamat SD.
Jika  dilihat  menurut  pendidikan tertinggi,  semakin  tinggi  pendidikan  yang ditamatkan ibu maka kecenderungan rumah tangga  tersebut  memilki  baduta  BBLR semakin turun. Hal ini dapat terjadi karena pendidikan ibu erat kaitannya dengan pola pikir  ibu.  Semakin  tinggi  pendidikan  ibu maka  akan  semakin  mudah  ibu  dalam mencerna informasi yang diperolehnya. Ibu hamil dengan pendidikan tinggi dapat lebih mudah memperoleh dan mencerna informasi seputar kehamilan sehingga dapat mengatur dengan baik asupan dan perawatan  apa  saja  yang  perlu  dilakukan
Sumber: Susenas 2016 (Diolah) Gambar 3 . Persentase Rumah Tangga menurut Status Berat Badan  Lahir  Baduta  dan Status  Kelayakan  Sanitasi di Indonesia Tahun 2016
0 20 40 60 80 100 layak tidak layak Sanitasi Layak
85.28% 82.11% 14.72% 17.89%
Normal BBLR Sumber: Susenas 2016 (Diolah) Gambar 4 . Persentase Rumah Tangga menurut Status Berat Badan  Lahir  Baduta  dan Status Ekonomi di Indonesia Tahun 2016 0 50 100 Tidak Miskin Miskin 84.48% 82.79% 15.52% 17.21% Normal
BBLR
agar  bayi  yang  dilahirkan  dalam  kondisi sehat.

## Status Tempat Tinggal
Dari  22.826  rumah  tangga  sampel,  56,06 persen  rumah  tangga  memiliki  tempat tinggal di pedesaan sedangkan 43,94 persen memiliki tempat tinggal di perkotaan.
Dilihat  dari  status  tempat  tinggal rumah  tangga,  persentase  rumah  tangga baduta  BBLR  yang  tinggal  di  pedesaan lebih  tinggi  dibandingkan  rumah  tangga baduta  BBLR  yang  tinggal  di  perkotaan. Hal ini dapat terjadi karena ibu yang tinggal di  wilayah  perkotaan  lebih  mudah  dalam mengakses fasilitas kesehatan untuk
memeriksakan  secara  rutin  kehamilannya sehingga  pencegahan  kelahiran  bayi  yang BBLR dapat lebih mudah dicegah.

## Banyak Balita
Banyak  balita  yang  dimiliki  oleh  rumah tangga  yang  pernah  terjadi  maupun  tidak terjadi  kasus  BBLR  hampir  sama  dilihat dari  rata-rata  dan  mediannya.  Kebanyakan rumah  tangga  baik  yang  pernah  terjadi maupun  tidak  pernah  terjadi  kasus  BBLR memiliki memiliki hanya 1 balita.
Tabel  3 Statistik  Deskriptif  Banyaknya Balita  menurut  Status  Berat Badan Lahir
Status Berat Badan Lahir Baduta Min.  Maks.  Mean Med.  Modus Normal 0 4 1,22 1 1 BBLR 0 4 1,21 1 1
Sumber: Susenas 2016 (Diolah)

## Penolong Persalinan
Berdasarkan  jenis  penolong,  92,42  persen ibu  memilih    penolong  persalinannya adalah  medis,  7,47  persen  memilih penolong  persalinan  non  medis,  dan  0,12 persen  tidak  menggunakan  tenaga  medis maupun  non  medis  untuk  menolong persalinannya.
Jika  dilihat  dari  status  penolong terakhir  persalinannya,  semakin  baik kualitas  tenaga  penolong  persalinan  maka kecenderungan  seorang  ibu  melahirkan seorang  bayi  yang  BBLR  semakin  turun. Penolong  terakhir  persalinan  digunakan sebagai  pendekatan  dari  jenis  pelayanan kesehatan yang dipilih ibu untuk memeriksakan kehamilan saat mengandung bayinya. Ibu yang memeriksakan kehamilan  pada  tenaga  medis  akan mendapatkan  pelayanan  yang  lebih  baik untuk  kesehatan  bayi  yang  ada  di kandungannya dibandingkan ibu yang tidak memeriksakan  pada  tenaga  medis.  Selain itu  pemeriksaan  kehamilan  pada  tenaga medis dapat menghindari resiko komplikasi pada kehamilan dan persalinan.
Sumber: Susenas 2016 (Diolah)
Gambar 5. Persentase Rumah Tangga menurut Status Berat Badan  Lahir  Baduta  dan Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan Ibu di Indonesia tahun 2016 78.40% 84.02% 85.56%
21.60% 15.98% 14.44% 0 20 40 60 80 100 Tidak Sekolah atau Tidak Tamat SD SD atau SMP SMA ke atas
Normal
BBLR
Sumber: Susenas 2016 (Diolah) Gambar 6 . Persentase Rumah Tangga menurut Status Berat Badan  Lahir  Baduta  dan Status  Tempat  Tinggal Rumah Tangga di Indonesia tahun 2016 0 50 100 85.67% 83.11% 14.32% 16.89% Normal BBLR

## Usia Kawin Pertama
Rata-rata  usia  kawin  pertama  ibu  yang melahirkan  bayi  dengan  status  normal maupun  BBLR  hampir  sama  yaitu  di  usia 21 tahun. Kebanyakan usia kawin pertama Ibu  baik  yang  memiliki  baduta  BBLR maupun tidak yaitu sama-sama pada usia 20 tahun dengan persentase 12,62 persen untuk ibu yang memiliki baduta BBLR dan 12,40 persen  untuk  ibu  yang  tidak  memiliki baduta BBLR.
Tabel  4. Statistik  Deskriptif  Usia  Kawin Pertama  menurut  Status  Berat Badan Lahir
Status Berat Badan Lahir Baduta Min.  Maks.  Mean Med.  Modus Normal 10 44 21,25 21 20 BBLR 10 43 21,17 20 20 Sumber: Susenas 2016 (Diolah)

## Status Merokok
Berdasarkan  status  merokok  atau  tidaknya ibu  dari  rumah  tangga  sampel,  terdapat 99,49  persen  rumah  tangga  dengan  ibu berstatus  merokok  dan  0,51  persen  rumah tangga  dengan  status  ibu  tidak  merokok. Persentase  ibu  dari  baduta  BBLR  yang merokok  lebih  besar  dari  pada  persentase ibu dari baduta BBLR yang tidak merokok.
Ibu  yang  merokok  memiliki  peluang lebih  besar  melahirkan  bayi  BBLR  dari pada yang tidak merokok karena kandungan nikotin  pada  rokok  akan  menimbulkan kontraksi  pada  pembuluh  darah  yang mengakibatkan  aliran  darah  janin  akan berkurang  dan  distribusi  zat-zat  yang bermanfaat  bagi  janin  ikut  berkurang. Sedangkan  karbonmonoksida  pada  rokok dapat  mengikat  Hb  dalam  darah  yang menyebabkan  distribusi  zat  makanan  ke janin menjadi terganggu sehingga bayi yang dilahirkan  beresiko  memiliki  berat  badan yang rendah.

## Variabel-Variabel  yang  Memengaruhi Kejadian  BBLR  Baduta  di  Indonesia tahun 2016
Model regresi logistik kejadian BBLR pada baduta  dibentuk  dengan  menggunakan metode backward. Model dibentuk dengan menggunakan cut  value yang  optimal sehingga bisa memaksimalkan nilai sensitivity dan specificity dari  model walaupun terdapat jumlah kasus  yang jauh berbeda antara rumah tangga dengan baduta normal  dan  rumah  tangga  dengan  baduta BBLR. Dengan menggunakan metode ROC
cut value yang terpilih untuk memaksimalkan nilai sensitivity dan specificity dari model adalah 0,157. Model regresi  logistik  yang  terbentuk  pada penelitian ini adalah
𝜋̂(𝑥) = exp (−1,997 + 0,009𝑋 1 + 0,123𝐷 31 + 0,057𝐷 51 + 0,337𝐷 52 + 0,095𝐷 61 − 0,061𝑋 7 + 0,436𝐷 81 + 0,739𝐷 82 1 + exp (−1,997 + 0,009𝑋 1 + 0,123𝐷 31 + 0,057𝐷 51 + 0,337𝐷 52 + 0,095𝐷 61 − 0,061𝑋 7 + 0,436𝐷 81 + 0,739𝐷 82
Sumber: Susenas 2016 (Diolah)
Gambar  7. Persentase  Rumah  Tangga menurut  Status  Berat  Badan Lahir  Baduta  dan  Status Penolong Persalinan di Indonesia tahun 2016 0 50 100 Tidak Ada Non
Medis Medis
70.37% 76.39% 84.89% 29.63% 23.61% 15.11% Normal BBLR
Sumber: Susenas 2016 (Diolah)
Gambar 8. Persentase Rumah Tangga menurut Status Berat Badan  Lahir  Baduta  dan Status  Merokok  Ibu  di Indonesia tahun 2016 0 50 100 tidak merokok merokok 84.26% 80.17%
15.74% 19.83% Normal
BBLR
Hasil  pengujian  serentak  model regresi yang terbentuk dapat di lihat dengan menggunakan omnibus  test menghasilkan p-value sebesar 0,000. Hal ini  dapat ditarik kesimpulan bahwa dari enam variabel yang terdapat  pada  model,  minimal  ada  satu variabel penjelas yang signifikan berpengaruh  terhadap  status  berat  badan lahir baduta di Indonesia.
Setelah dilakukan pengujian serentak terhadap model, langkah berikutnya adalah pengujian koefisien parameter model secara parsial. Hasil uji parsial koefisien parameter
model  dapat  dilihat  di  Tabel  5.  Dari sebanyak enam variabel yang terpilih pada model terdapat lima variabel yang signifikan  berpengaruh  terhadap  status berat badan lahir baduta dengan taraf uji 5 persen, yaitu 𝑋 1 (Usia hamil pertama ibu), 𝐷 3 (kondisi  kelayakan  sanitasi), 𝐷 5 (pendidikan tertinggi yang ditamatkan ibu), 𝐷 6 (status  tempat  tinggal  rumah  tangga baduta), dan 𝐷 8 (jenis penolong persalinan ibu).
Tabel 5 . Estimasi Parameter, Statistik Uji Wald, p-value , dan Odds Ratio pada Model Regresi Logistik Status Berat Badan Lahir Baduta di Indonesia Tahun 2016
Variabel Label Variabel Ketegori Nilai Dummy 𝛽̂ Statistik Uji Wald p- value exp (𝛽̂) 𝑋 1 Usia Hamil Pertama Ibu - - 0,009 4,007 0,045 1,009 𝐷 31 Kondisi Kelayakan Sanitasi 0: Layak 0 0,123 9,088 0,003 1,131 1: Tidak Layak 1 𝐷 51 Pendidikan tertinggi Ibu 0: SMA< 0 .057 1.804 .179 1.058 1: SD dan SMP 1 2:Tidak Sekolah atau Tidak Tamat SD 0 𝐷 52 Pendidikan tertinggi Ibu 0: SMA< 0 .337 24.616 .000 1.400 1: SD dan SMP 0 2:Tidak Sekolah atau Tidak Tamat SD 1 𝐷 61 Wilayah tempat tinggal 0: Kota 0 .095 5.692 .017 1.100 1: Desa 1 𝑋 7 Banyaknya balita - - -.061 2.879 .090 .941 𝐷 81 Penolong terakhir persalinan 0: Medis 0 .436 47.814 .000 1.546 1: Bukan Medis 1 2: Tidak ada 0 𝐷 82 Penolong terakhir persalinan 0: Medis 0 .739 3.035 .081 2.094 1: Bukan Medis 0 2: Tidak ada 1 Konstanta -1.997 274.538 .000 .136
Sumber: Susenas 2016 (Diolah)
Setelah  dilakukan  pengujian  secara simultan  dan  parsial  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  uji  kelayakan  model dengan menggunakan uji hosmer lemeshow.  Model  regresi  logistik  yang terbentuk  bisa  dikatakan  layak  karena berdasarkan  uji  kelayakan  model  dengan hosmer  lemeshow  menghasilkan p-value 0,052.
Setelah  dilakukan  uji  kelayakan model dan dinyatakan layak maka langkah selanjutnya adalah mengintepretasikan model  regresi  logistik  yang  terbentuk. Bentuk  persamaan  transformasi  logitnya adalah sebagai berikut: 𝑔̂(𝐷) = −1,997 + 0,009𝑋 1 ∗ + 0,123𝐷 31 ∗ +0,057𝐷 51 + 0,337𝐷 52 ∗ + 0,095𝐷 61 ∗ −0,061𝑋 7 + 0,436𝐷 81 ∗ + 0,739𝐷 82 Ket:
* Signifikan pada taraf uji 5 persen Intepretasi dari model di atas adalah:
1. Usia  hamil  pertama  ibu  berpengaruh signifikan  dengan  nilai  odds  ratio sebesar  1,009  hal  ini  bermakna  bahwa semakin  tua  usia  hamil  ibu  pada  suatu rumah  tangga  maka  rumah  tangga tersebut  akan  cenderung  memiliki baduta  BBLR.  Hal  ini  bisa  terjadi karena semakin tua usia hamil ibu maka kebutuhan  gizi  yang  dibutuhkan  janin semakin  sulit  untuk  didistribusikan  ke janin.  Akibatnya  ibu  melahirkan  bayi dengan kondisi BBLR.
2. Kondisi  kelayakan  sanitasi  rumah tangga  baduta  berpengaruh  signifikan dengan  nilai  odds  ratio  sebesar  1,131 yang  artinya  rumah  tangga  dengan sanitasi tidak layak memiliki kecenderungan 1,131 kali dibandingkan rumah  tangga  dengan  sanitasi  layak untuk  memiliki  baduta  dengan  kondisi BBLR.  Hal  ini  bisa  terjadi  karena  ibu hamil  yang  tinggal  pada  lingkungan dengan  sanitasi  yang  tidak  layak  lebih beresiko  untuk  terkena  infeksi  bakteri atau  virus  yang  menyebabkan  gizi menjadi sulit diserap oleh ibu sehingga pertumbuhan  janin  menjadi  terhambat. Bila  kondisi  ini  terjadi  dalam  waktu yang cukup lama pada masa kehamilan akan  berdampak  pada  rendahnya  berat bayi yang dilahirkan ibu.
3. Pendidikan  terakhir  yang  ditamatkan ibu berpengaruh signifikan pada kategori tidak sekolah atau tidak tamat
SD dengan nilai odds ratio sebesar 1,4 yang  artinya  rumah  tangga  dengan  ibu yang tidak sekolah atau tidak tamat SD memiliki kecenderungan 1,4 kali
dibandingkan rumah tangga dengan ibu yang pendidikannya SMA ke atas untuk memiliki baduta dengan kondisi BBLR. Hal ini dapat terjadi karena pendidikan ibu erat kaitannya dengan pola pikir ibu. Semakin  tinggi  pendidikan  ibu  maka akan  semakin  mudah  ibu  dalam mencerna informasi yang diperolehnya. Ibu hamil dengan pendidikan yang lebih tinggi  dapat  lebih  mudah  memperoleh dan mencerna informasi seputar kehamilan  dibandingkan  ibu  hamil dengan  mendidikan  yang  lebih  rendah sehingga  ibu  dapat  lebih  mudah mengatur  dengan  baik  asupan  dan perawatan apa saja yang perlu dilakukan  agar  bayi  yang  dilahirkan dalam kondisi sehat. 4. Status tempat tinggal baduta
berpengaruh  signifikan  dengan  nilai odds  ratio  sebesar  1,1  yang  artinya rumah  tangga  yang  berada  di  wilayah pedesaan  memiliki  kecenderungan  1,1 kali  dibandingkan  rumah  tangga  yang berada  di  wilayah  diperkotaan  untuk melahirkan bayi dengan kondisi BBLR. Hal  ini  dapat  terjadi  karena  ibu  yang tinggal  di  wilayah  perkotaan  lebih mudah  dalam  mengakses  fasilitas kesehatan  untuk  memeriksakan  secara rutin kehamilannya sehingga
pencegahan kelahiran bayi yang BBLR dapat lebih mudah dicegah.
5. Penolong persalinan berpengaruh signifikan  pada  kategori  non  medis dengan  nilai  odds  ratio  1,5462  yang artinya  rumah  tangga  yang  persalinan ibunya  dibantu  tenaga  non  medis memiliki  kecenderungan  1,5462  kali dibandingkan  dengan  rumah  tangga yang  persalinan  ibunya  dibantu  tenaga medis  untuk  melahirkan  bayi  dengan BBLR.  Penolong  terakhir  persalinan digunakan  sebagai  pendekatan  dari jenis  pelayanan  kesehatan  yang  dipilih
ibu untuk memeriksakan kehamilan saat mengandung bayinya. Ibu yang memeriksakan  kehamilan  pada  tenaga medis  akan  mendapatkan  pelayanan yang  lebih  baik  untuk  kesehatan  bayi yang ada di kandungannya dibandingkan ibu yang tidak memeriksakan  pada  tenaga  medis.
Selain itu pemeriksaan kehamilan pada tenaga medis dapat menghindari resiko komplikasi pada kehamilan dan persalinan.
6. Banyaknya balita yang dimiliki di suatu rumah tangga tidak berpengaruh signifikan pada status berat lahir baduta.

## KESIMPULAN
Baduta  dengan  berat  lahir  ringan  lebih sering  terjadi  dibandingkan  baduta  normal pada rumah tangga yang memiliki karakteristik sumber air minum tidak layak, sanitasi  yang  tidak  layak,  status  ekonomi miskin,  pendidikan  yang  ditamatkan  ibu SMP  ke  bawah,  status  tempat  tinggal pedesaan,  penolong  persalinan  non  medis atau  tidak  ada,  dan  ibu  yang  berstatus merokok. Variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap terjadinya kejadian  baduta  BBLR  di  suatu  rumah tangga,  adalah  usia  hamil  pertama  ibu, kondisi  kelayakan  sanitasi,  pendidikan tertinggi yang ditamatkan ibu, status tempat tinggal baduta, dan  jenis penolong persalinan  baduta.  Rumah  tangga  dengan sanitasi  tidak  layak  lebih  cenderung memiliki  baduta  BBLR  dibandingkan rumah tangga dengan sanitasi layak. Rumah tangga dengan Ibu yang tidak sekolah atau tidak  tamat  SD  lebih  cenderung  memiliki baduta  BBLR  dibanding  rumah  tangga dengan  ibu  yang  pendidikannya  SMA  ke atas.  Rumah  tangga  yang  ada  di  wilayah pedesaan lebih cenderung memiliki baduta BBLR dibandingkan dengan rumah tangga yang  ada  di  wilayah    diperkotaan.  Rumah tangga  yang  persalinan  ibunya  dibantu tenaga non medis lebih cenderung memiliki baduta  BBLR  dibandingkan  rumah  tangga yang  persalinan  ibunya  dibantu  tenaga medis.

## DAFTAR PUSTAKA
Abrevaya,  J.  (2002).  The  effects  of demographics  and  maternal  behavior on  the  distribution  of  birth  outcomes Economic  Applications  of  Quantile Regression (pp. 247-257): Springer. Agarwal,  K.,  Agarwal,  A.,  Agrawal,  V., Agrawal, P. dan Chaudhary, V. (2011). Prevalence  and  determinants  of"  low birth  weight"  among  institutional deliveries. Annals of Nigerian
Medicine, 5 (2), 48. Agresti,  A.  (2002). Categorical  Data Analysis. Second Edition . New Jersey:
John Wiley and Sons, INC.
Badan  Penelitian  Dan  Pengembangan Kesehatan.  2013.  Riset  Kesehatan Dasar  (Riskesdas)  2013.  Jakarta: Kementerian Kesehatan RI.
Badan Pusat Statistik (BPS). 2012. Survey Demografi  dan  Kesahatan  Indonesia. Jakarta: BPS.
Dahl, G. B. (2010). Early teen marriage and future  poverty. Demography,  47 (3), 689-718.
De Almeida  LamarcaII,  G., Corrêa,  A. O.,
&  do  Carmo  LealII,  M.  (2005). Housing  conditions  as  a  social determinant  of  low  birthweight  and preterm low birthweight.
Deshmukh,  J.,  Motghare,  D.,  Zodpey,  S. dan  Wadhva,  S.  (1998).  Low  birth weight and associated maternal factors in  an  urban  area. Indian  pediatrics,
35 (1), 33-36.
Edwine  Benson  Atitwa.  2015.  Socio- Economic  Determinants  of  Low  Birth Wieght  In  Kenya:  An  Application  of Logistics Regression Model. Amerika: American  Journal  of  Theoretical  and Applied Statistics.
Ghulam  Ghouse  dan  M  Zaid.  2016.
Determinan  of  Low  Birth  Weight  A Cross  Sectional  Study:  In  Case  of Pakistan.  University  of  Muenchen: MPRA Paper No. 70660.
Goldman,  L.  R.,  Paigen,  B.,  MAGNANT, M. M. dan Highland, J. H. (1985). Low birth  weight,  prematurity  and  birth defects  in  children  living  near  the hazardous  waste  site,  Love  Canal.
Hazardous  Waste  and  Hazardous Materials, 2 (2), 209-223.
Han,  S.,  Pfizenmaier,  D.  H.,  Garcia,  E., Eguez, M. L., Ling, M., Kemp, F. W., et al.  (2000).  Effects  of  lead  exposure before  pregnancy  and  dietary  calcium during pregnancy on fetal development and lead accumulation. Environmental Health Perspectives, 108 (6),527.
Hidayatush Sholiha dan Sri Sumarmi. 2015. Analisis  Risiko  Kejadian  Berat  Bayi Lahir Rendah (BBLR) Pada Primigravida.  Media  Gizi  Indonesia,
Vol. 10, No. 1 Januari–Juni 2015: hlm. 57-63.
Hosmer,  D.  W.  dan  Lemeshow  S.  2000.
Applied  Logistic  Regression. United
States of American: Sons Inc.
Kementrian  Kesehatan  RI.  2013.  Riset
Kesehatan Dasar 2013. Jakarta: Balitbang Kemenkes RI. Kramer, M.S. 1987.  Determinants Of Low Birth Weight: Methodological Assessment And Meta-Analysis. Buletin of The World Healt Organization. 65(5).663-737.
Kotabal  Rajashree,  Hebballi  L  Prashanth,
Ratnagaran  Revathy.  2015.  Study  On The Factor Associated With Low Birth Weight Among Newborns Delivered In A  Tertiary-Care  Hospital,  Shimoga, Karnataka. India : International Journal of Medical Science and Public Health. Manjur  Kader  dan  Nirmala  K  P  Perera.
2014. Socio-Economic and Nutritional Determinants  of  Low  Birth  Weight  in India.  North  American  Journal  Of
Medical Sciences.
Moraes,  Anaelena  B.,  R.R  Zanini,  J Riboldi, E. R. J. Giungliani. 2012. Risk Factor  for  Low  Birth  weigtht  in  Rio Grande Dul State, Brazil: Classical and
Multilevel analysis. Cad. Saude Publica,  Rio  De  Janeiro  28(12):2293- 2305. Muhammad Babar Akram. 2015. Maternal
Demographic  Determinants  of  Low Birth  Weight  Babies  In  District Jhang Pakistan.  Roma,  Italia:  Mediterranean Journal Of Social Science.
Nahar,  N.,  Afroza,  S.  dan  Hossain,  M. (1998).  Incidence  of  low  birth  weight in  three  selected  communities  of Bangladesh. Bangladesh  Med  Res Counc Bull, 24 (2), 49-54.
Ni Ketut Aryastami, dkk. 2017. Low Birth Weight  Was  The  Most  Dominant Predictor  Associated  With  Stunting Among  Children  Aged  12–23  Months In  Indonesia.  BMC  Nutrition  (2017) 3:16 DOI 10.1186/s40795-017-0130-x.
Nirmali  Gooi.  2018.  Socio-Demographic
Determinants  Of  Low  BirthWeight  In Northeastern  City,  India.  International Journal of Integrative Medical Sciences.
Sebayang, S. K., Dibley, M. J., Kelly, P. J., Shankar,  A.  V.  dan  Shankar,  A.  H. (2012). Determinants of low birthweight,  small ‐ for ‐ gestational ‐ age and preterm birth in Lombok,
Indonesia:  analyses  of  the  birthweight cohort  of  the  SUMMIT  trial. Tropical Medicine  &  International  Health, 17 (8), 938-950.
World  Health  Organization  (WHO).  2012. Angka  Kematian  Bayi.  Amerika: WHO.
World  Health  Organization  (WHO).  2014. Comprehensive  Implementation  Plan on  Maternal,Infant  And  Young  Child Nutriotion.  Swiss:  WHO  Document Production Service.