Volume 12 Nomor 1 April 2024

## AUTOKORELASI SPASIAL PREVALENSI BAYI BERAT BADAN LAHIR RENDAH DI PROVINSI JAWA TENGAH DAN JAWA TIMUR TAHUN 2022
Dwi R. Hariastuti 1 *, Trisari Anggondowati 1 , Martya Rahmaniati Makful 2
1 Departemen Epidemiologi,
Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia 2 Departemen Biostatistika dan Ilmu Kependudukan, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia
*Corresponding author: haristi101@gmail.com
Article History: Received: 29/02/2024 Accepted: 23/04/2024 Available Online: 28/04/2024

## PENDAHULUAN
Berbagai konsekuensi jangka pendek dan  jangka  panjang  pada  kejadian  Berat badan lahir rendah (BBLR) menjadikan hal ini  masih  menjadi  masalah  kesehatan masyarakat  yang  signifikan  secara  global. Menurut  WHO,  dari  semua  kelahiran  di seluruh dunia diperkirakan sekitar 15 - 20% bayi dengan berat badan lahir rendah (berat
bayi  lahir kurang dari 2500 gr),  atau  lebih dari  20  juta  kelahiran  setiap  tahunnya 1 . Penurunan  BBLR  sebesar  30%  menjadi salah  satu  dari  enam  target  Gizi  Global untuk tahun 2025 2 . Di Asia Selatan estimasi BBLR  sebesar  28%,  di  sub-Sahara  Afrika sebesar 13%, dan 9% di Amerika Latin 1, 2 . Bila  melihat  dari  prevalensi  BBLR  di beberapa  wilayah  tersebut  cukup  tinggi,

## Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia

## ABSTRACT
Globally,  Low  birth  weight  (LBW)  is  a  significant  public  health problem.  The  prevalence  of  LBW  in  Indonesia,  in  2022  is  3.3%, where  the  prevalence  of  LBW  in  Central  Java  and  East  Java provinces  exceeds  the  prevalence  in  Indonesia  (5.1%  in  Central Java  and  4.1%  in  East  Java).  This  study  aimed  to  determine  the correlation  between  regions  in  Central  Java  and  East  Java Provinces based on the prevalence of LBW in 2022. This research used  a  spatial  analysis  approach  with  an  observational  research type,  where  the  units  of  analysis  are  the  districts  and  cities  of Central  Java  and  East  Java  Provinces  using  secondary  data. Research  showed  that  globally  there  is  positive  spatial autocorrelation with a clustered spatial distribution pattern based on LBW prevalence (I = 0.224) and locally there is autocorrelation between  districts/cities  in  Central  Java  and  East  Java  based  on LBW  prevalence  (E(I)  =  -  0.0139).  The  intervention  program  to reduce  the  prevalence  of  LBW  targets  hotspot  areas,  namely Banjarnegara,  Kebumen,  Purbalingga,  and  Wonosobo  Regencies (Central Java) and Probolinggo Regency (East Java). However, it is also necessary to intervene in the surrounding areas (neighbors).
Keywords: Autocorrelation, Spatial, LBW
namun  ada  kemungkinan underreporting hal ini dikarenakan masih adanya persalinan  di  rumah  atau  klinik  kesehatan kecil dan tidak dilaporkan 1, 3 .
Pada  tahun  2022  di  Indonesia, prevalensi  BBLR  sebesar  3,3%  dimana Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur merupakan  provinsi  dengan  prevalensi BBLR  yang  cukup  tinggi.  BBLR  juga menjadi  penyumbang  penyebab  kematian neonatal  terbanyak  di  Indonesia  yaitu sebesar  28,2% 4 .  Begitupun  halnya  dengan Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur yaitu  sebesar  38,85%  (Jawa  Tengah) 5 dan 36% (Jawa Timur) 6 .
Bayi  dengan  BBLR  akan  memiliki resiko  kematian  >20  kali  lebih  besar dibandingkan  dengan  bayi  berat  lahir normal  pada  28  hari  awal  kehidupannya 3 . Beberapa  penelitian  di  Bantul 7 ,  Bandar Lampung 8 dan  Jakarta 9 ditemukan  bahwa kejadian  BBLR  memiliki  risiko  kematian sebesar 1,693–9 kali dibandingkan dengan tidak BBLR. Namun pada bayi BBLR yang bertahan hidup, memiliki resiko konsekuensi kesehatan baik jangka pendek maupun  jangka  panjang 3,10,11 diantaranya adalah  terhambatnya  pertumbuhan  dan perkembangan kognitif, gangguan perkembangan bahasa 3,12 , sindrom pernafasan  bayi 13 serta  penyakit  tidak menular  di  kemudian  hari  misalnya hipertensi,  jantung  koroner,  obesitas  dan diabetes 14,15 .
Pemerintah  telah  melakukan  upaya penanganan  BBLR  diantaranya  adalah peningkatan kesehatan ibu 4 .  Namun  selain melalui peningkatan kesehatan ibu, faktor- faktor sosial  budaya serta fenomena sosial seperti  akses  terhadap  layanan  prenatal, serta  dukungan  keluarga  terutama  suami perlu  ditingkatkan.  Untuk  melaksanakan intervensi tersebut diperlukan suatu metode agar  diketahui  wilayah  mana  saja  yang
dijadikan  prioritas  dalam  penanganan BBLR  dengan  tidak  mengesampingkan wilayah  lain.  Metode  statistik  spasial merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  perbedaan tingkat yang diamati dari wilayah geografis yang  berbeda  dan  menilai  signifikansi potensi  paparan 16 .  Beberapa  penelitian dengan  analisa  spasial  terkait  BBLR diantaranya  penelitian  di  Greater  Mexico City  menunjukkan  bahwa  tren  spasial  dan temporal dapat memberikan informasi yang berguna  bagi  pembuat  kebijakan  dalam merancang  program  untuk  mengatasi kesenjangan  kesehatan  melalui  program- program  sosial,  seperti  akses  terhadap layanan  prenatal 15 .  Di  Murung  Raya ditemukan adanya hubungan antara kejadian  BBLR  dan  faktor  geografis  yang merupakan kunci utama dalam mengidentifikasi faktor perilaku dan lingkungan 19 .
Namun  di  Jawa  Tengah  dan  Jawa Timur,  penelitian  tentang  BBLR  dengan menggunakan analisis spasial belum ditemukan.  Dengan  menggunakan  analisis spasial dapat mendeskripsikan pola spasial serta keterkaitan antar wilayah berdasarkan prevalensi  BBLR  dan  membantu  pembuat kebijakan dalam menyusun program/intervensi yang tepat untuk menurunkan  prevalensi  BBLR  di  Provinsi Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur.  Untuk  itu tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui  keterkaitan  antar  wilayah  di Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur berdasarkan  prevalensi  BBLR,  sehingga dapat  diidentifikasi  wilayah  mana  yang membutuhkan  kebijakan  khusus  dalam penanganan  BBLR  karena  lokasi  yang berdekatan  akan  memiliki  permasalahan yang hampir sama.

## METODE PENELITIAN

## Desain penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  dengan  desain  jenis  penelitian observasional  dan  pendekatan  analisis spasial  dengan  melihat  peta  kejadian prevalensi BBLR serta melihat keterkaitan (hubungan)  antar  wilayah  kabupaten  dan kota  berdasarkan  prevalensi  BBLR  di Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur.
Unit observasi adalah kabupaten dan kota yang ada di Jawa Tengah yang terdiri dari 29 kabupaten dan 6 kota, dan di Jawa Timur  yang  memiliki  29  kabupaten  dan  9 kota.  Secara  keseluruhan  terdapat  73 kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah dan  Jawa  Timur.  Data  penelitian  berasal dari Profil Kesehatan Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur tahun 2022. Data tersebut  terdapat  dalam  laman  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur  Tahun  2022  dan  merupakan  data yang dikeluarkan untuk publik.

## Analisa Data
Data sebaran prevalensi BBLR diolah dengan  menggunakan  aplikasi Quantum Geographic  Information  System (QGIS) versi 3.34.1-2, uji normalitas distribusi data dengan Uji Kolmogorov-Smirnov
dianalisis  menggunakan  aplikasi  R  versi 4.3.1  dan  Uji Moran’s  Index dan Local Moran’s  Index untuk  melihat  keterkaitan (hubungan) antar wilayah dianalisis dengan menggunakan  aplikasi  GeoDa.  Tingkat signifikansi  (α)  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 5 % sehingga jika hasil uji menunjukkan p value ≤0,05 maka dinilai adanya  keterkaitan  (hubungan)  antar wilayah  secara  statistik  di  kabupaten  dan kota.  Adapun  hipotesis  dari  penelitian  ini adalah  adanya  autokorelasi  spasial  antar kabupaten dan kota berdasarkan prevalensi
BBLR  di  Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa Timur.

## Analisis Spasial
Sebaran  prevalensi  BBLR  dibagi dengan  menggunakan  metode natural breaks yaitu suatu metode yang digunakan untuk  membagi  data  atribut  ke  dalam kategori  secara  alami 18 ,  dimana  interval dapat  memiliki  panjang  yang  sama,  atau ditentukan  oleh  kuantil  data  dalam  data yang  diamati,  atau  satuan  deviasi  standar, atau berdasarkan pertimbangan substantif 16 . Dalam penelitian ini pembagian  kategori  prevalensi  BBLR menjadi  3  yaitu  rendah,  sedang  dan  tinggi yang  terbagi  secara  alami  berdasarkan kuantil  data.  Dalam  analisis  spasial, autokorelasi  spasial  digunakan  untuk mengukur  seberapa  besar  hubungan  nilai suatu  variabel  di  lokasi  tertentu  dengan nilai  variabel  yang  sama  di  lokasi tetangga 20 .  Tetangga  dapat  ditentukan berdasarkan kedekatan atau jarak 17 . Penentuan bobot antar kabupaten dan kota pada  penelitian  ini  menggunakan  metode queen contiguity dimana pengunaan metode ini dapat meningkatkan keakuratan dan  keefektifan  dalam  menggambarkan keterkaitan/hubungan antar wilayah berdasarkan  prevalensi  BBLR 21 .  Selain menggunakan  Uji Global  Moran’s  Index dan Local Moran’s Index, untuk menginterpretasikan statistik indeks Moran menggunakan Moran’s scatterplot .

## Global Moran’s Index
Global  Moran's  Index digunakan untuk  mengukur  apakah  pola  BBLR terdistribusi  secara  acak,  tersebar,  atau mengelompok  di  kabupaten/kota  Provinsi Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur.  Dalam indeks Morans, nilai yang digunakan antara -1 dan +1, dimana, jika I = 0, artinya tidak
adanya  pengelompokan,  sehingga  tidak terjadi  autokorelasi  spasial,  I  >  0,  berarti ada  autokorelasi  spasial  yang  positif (membentuk  pola  sebaran  mengelompok) yaitu pengelompokan wilayah yang bertetangga  cenderung  memiliki  nilai atribut  serupa,  jika  I  <  0,  artinya  ada autokorelasi  spasial  yang  negatif  (pola sebarannya  menyebar)  yaitu  wilayah  yang bertetangga  nilai  atributnya  cenderung berbeda 17 .

## Local Moran's Index
Local  Moran's  Index digunakan untuk  menghitung  autokorelasi  spasial lokal,  mengidentifikasi  apakah  terdapat pengelompokan nilai tinggi atau rendah dan untuk melacak outlier spasial. Bila hasilnya positif artinya terdapat autokorelasi spasial positif, bila nilai indeks local Moran’s nya negatif menunjukkan potensi adanya outlier spasial  dan  autokorelasi  spasial  negatif, sedangkan  bila  nilai  indeks local  Moran’s mendekati  nilai  ekspektasi  (Expected) menunjukkan  tidak  adanya  autokorelasi. Dalam menilai perbedaan signifikan secara statistik  dengan  melihat  nilai  pseudo pvalue,  jika  nilai  pseudo  pValue  <  0,05 menunjukkan adanya autokorelasi spasial 20 .

## Moran’s Scatterplot
Interpretasi Moran’s  I dapat  dilihat pada  grafik Moran’s  Scatterplot (Gambar
1) Grafik Moran’s Scatterplot ini membagi keempat  kuadran  menjadi  empat  jenis autokorelasi  spasial,  yaitu  Kuadran  I  (Q1) menunjukkan wilayah hotspot disebut juga High-High , artinya wilayah kabupaten/kota dengan prevalensi BBLR tinggi dikelilingi oleh wilayah kabupaten/kota yang memiliki prevalensi BBLR tinggi juga, dalam hal ini terjadi autokorelasi spasial positif. Kuadran II  (Q2)  menunjukkan  indikasi  adanya outlier disebut  juga High-Low artinya wilayah  kabupaten/kota  yang  memiliki prevalensi  BBLR  tinggi  namun  dikelilingi oleh  wilayah  kabupaten/kota  dengan prevalensi BBLR rendah, bentuk autokorelasi  spasialnya  adalah  negatif. Kuadran  III  (Q3)  menunjukkan  wilayah cold-spot disebut  juga Low-Low yaitu wilayah  kabupaten/kota  yang  memiliki prevalensi  BBLR  yang  rendah  dikelilingi oleh wilayah kabupaten/kota yang memiliki prevalensi  BBLR  yang  rendah  pula, kuadran  III  ini  mempunyai  autokorelasi spasial  yang  positif.  Kuadran  IV  (Q4) menunjukkan  indikasi  kuat  adanya outlier disebut  juga Low-High artinya  wilayah kabupaten/kota  yang  memiliki  prevalensi BBLR  rendah  dikelilingi  oleh  wilayah kabupaten/kota  yang  memiliki  prevalensi BBLR  yang  tinggi,  sama  halnya  dengan Q2,  bentuk  autokorelasi  spasialnya  adalah negatif 20 .

## Gambar 1 . Moran’s scatter plot 20

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Distribusi  Prevalensi  BBLR  di  Jawa Tengah dan Jawa Timur Tahun 2022
Uji normalitas data prevalensi BBLR di  Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur didapatkan hasil pValue sebesar 0.7397 (p > 0.05) sehingga dapat disimpulkan bahwa data prevalensi BBLR berdistribusi normal. Prevalensi BBLR kemudian dibagi menjadi 3  kategori  menurut  pengelompokan  nilai data,  hasil  pengelompokan  terlihat  pada peta sebaran prevalensi BBLR pada gambar 2 yang menunjukkan bahwa daerah dengan prevalensi BBLR tinggi ditampilkan dengan  warna  paling  gelap,  terdapat  22 kabupaten/kota
(30,14%) dengan prevalensi BBLR Tinggi. Prevalensi BBLR tertinggi  adalah  Kabupaten  Banyumas (Jawa  Tengah),  sedangkan  di  Jawa  Timur adalah Kabupaten Bondowoso.
Penyebab  BBLR  diantaranya  adalah kondisi ibu saat hamil (kehamilan
remaja 21,22,23,24 , malnutrisi 25,26,27,28,29,30,31
dan komplikasi kehamilan 31,32,33,34,35 ), bayi kembar 31,35,37 ,  kelainan  bawaan  janin, gangguan pada plasenta yang menghambat pertumbuhan  bayi  (intrauterine  growth restriction) 5 , perilaku ibu (merokok, konsumsi alkohol) selama kehamilan 34,37,38,39 ,  serta  faktor  sosial ekonomi dan lingkungan tempat tinggal 40,41,42,43 .  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Lake  dan  Fite  (2019),  Sema  et  al (2019), Anasthasia dan Utami (2022) serta Safitri  dan  Susanti  (2020)  menyatakan bahwa  peluang  terjadinya  BBLR  pada  ibu yang  memiliki  kebiasaan  minum  alkohol selama  kehamilan  adalah  8,1  kali  lebih besar dibandingkan dengan ibu  yang tidak mengonsumsi minuman beralkohol selama kehamilan 38 dan ibu yang merokok selama kehamilan memiliki resiko 1,147-3,97 kali lebih besar kemungkinannya untuk melahirkan  bayi  BBLR  dibandingkan dengan  ibu  yang  tidak  merokok  selama kehamilan 34, 39, 40 .
Gambar 2. Peta Sebaran Prevalensi BBLR Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur Tahun 2022
Autokorelasi Spasial Prevalensi BBLR di Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur  Tahun 2022
Analisa autokorelasi dengan menggunakan  uji Moran’s  I didapat  nilai Moran’s  Index adalah  0.224  berarti  I  >  0, artinya  secara  global  terdapat  autokorelasi spasial  positif  dan  bentuk  pola  sebaran spasial  yang  mengelompok.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  prevalensi  BBLR dalam  satu  kabupaten/kota  tidak  terjadi secara  acak,  namun  saling  terkait  dengan prevalensi BBLR di kabupaten/kota sekitarnya  sehingga  tidak  cukup  dengan melakukan  intervensi  pada  satu  wilayah dengan prevalensi BBLR tinggi saja tetapi juga dengan wilayah yang berada disekitarnya  (tetangganya).  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  di  Brazil  (2013),  India (2020)  dan  Murung  Raya  (2017)  yang menunjukkan adanya ketergantungan antara kasus BBLR di satu wilayah dengan wilayah  lainnya 19,45,46 .  Sesuai  dengan konsep  dasar  geography  (Hukum  Pertama
Tobler)  :  “ Everything  is  related  to everything  else,  but  near  things  are  more related than distant things” 47 .
Berdasarkan hasil Uji Local Moran’s I didapatkan  nilai  I  =  0.2244  dengan  nilai E(I)  =  -  0.0139  (I  >  E(I)),  berarti  secara lokal  terdapat  autokorelasi  antar  wilayah kabupaten/kota  berdasarkan  prevalensi BBLR  di  Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa Timur  Tahun  2022.  Hasil  pseudo  Pvalue didapat nilai 0.004 (pvalue < 0.05) artinya adanya autokorelasi spasial positif prevalensi BBLR antar kabupaten/kota satu dengan lainnya dengan pola mengelompok.
Grafik  Moran’s Scatterplot terlihat pada Gambar 3, dan daerah rawan BBLR di Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur Tahun  2022  terlihat  pada  Gambar  4.  Pada grafik  terlihat  garis  linear  yang  melewati kuadran I dan kuadran III yang menunjukkan  bahwa  prevalensi  BBLR memiliki  hubungan  spasial  yang  positif antar kabupaten/kota.
Gambar 3. Moran’s Scatter Prevalensi BBLR di Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur Tahun 2022
Gambar 4. Peta Daerah Rawan Prevalensi BBLR di Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur Tahun 2022
Terdapat  11  kabupaten/kota  yang signifikan secara statistik dari 73 kabupaten/kota  yang  ada  di  Provinsi  Jawa Tengah  dan  Jawa  Timur.  Dari  11 kabupaten/kota tersebut, terdapat 5 kabupaten/kota  yang  berada  pada  wilayah hotspot yaitu  Kabupaten  Banjarnegara,
Kebumen,  Probolinggo,  Purbalingga  dan
Wonosobo. Kabupaten/kota yang berada di kuadran Low  Low (LL)  atau  disebut  juga wilayah cold-spot adalah Kabupaten Mojokerto,  Sidoarjo,  Gresik  dan  Kota Surabaya.  Kabupaten/kota  yang  berada  di kuadran Low  High adalah  Kabupaten Banyuwangi  dan  kabupaten/kota  yang
berada  di  Kuadran High  Low adalah  Kota Tegal.
Bila  dilihat  dari  geografisnya,  pada wilayah hotspot, sebagian  besar  desa  di Kabupaten  Banjarnegara  dan  Wonosobo berada  di  daerah  lereng,  sedangkan Kabupaten  Kebumen,  Purbalingga  dan Probolinggo  berada  di  dataran,  dengan kepadatan  penduduk  antara  700–1.311 jiwa/km 2 .  Adapun  jarak  antar  kota  pada kelima  kabupaten  tersebut  memiliki  jarak antara  31-338  km  dan  penduduknya sebagian besar tinggal di pedesaan dengan persentase  kemiskinan  diatas  rata-rata provinsi  dimana  rata-rata  provinsi  adalah 10-11% 48,49 .  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  Pramono  dan  Paramita  (2015), Sohibien  dan  Yuhan  (2019),  Hasanah (2021)  dan  Yuwana  et  al  (2022)  yang menyatakan  bahwa  status  tempat  tinggal berpengaruh  signifikan  terhadap  BBLR dimana  ibu  yang  tinggal  di  wilayah pedesaan memiliki kecenderungan 1,1 - 1,3 kali untuk melahirkan bayi BBLR dibandingkan  dengan  ibu  yang  berada  di wilayah diperkotaan 35,43,41,42 .
Penelitian Aryani (2018) dan Salsabila  (2022)  menunjukkan  bahwa  ibu dengan  status  ekonomi  miskin  memiliki resiko  sebesar  1,32–3,1  kali  mengalami bayi  BBLR  dibandingkan  dengan  ibu dengan  status  ekonomi  kaya 41,50 .  Ibu  yang tinggal  di  wilayah  pedesaan  cenderung lebih  sulit  mengakses  fasilitas  kesehatan serta  ibu  dengan  status  ekonomi  miskin tidak  mampu  mengumpulkan  dana  untuk memeriksakan  secara  rutin  kehamilannya serta tidak dapat  memenuhi  asupan nutrisi untuk  ibu  hamil  dan  bayinya 42,43. Hal  ini sejalan  dengan  Yulianti  et  al  (2021)  yang menyatakan  bahwa  salah  satu  pendukung terhadap  utilisasi  pelayanan  kesehatan adalah aksesibilitas 51 . Ketersediaan fasilitas kesehatan (faskes) seperti praktek
puskesmas/pustu dan dokter/bidan tersebar di  hampir  semua  wilayah  di  Kabupaten Wonosobo,  Kebumen  dan  Probolinggo, dalam  hal  sebaran  bidan  di  Kabupaten Wonosobo,  persebarannya  sudah  merata namun  tidak  demikian  di  Kabupaten Kebumen,  Purbalingga,  Banjarnegara  dan Probolinggo 51,52,53,54,55 . Sementara di Kabupaten  Purbalingga  dan  Banjarnegara sebaran  puskesmas  masih  belum  merata, untuk itu diperlukan pembangunan puskesmas  baru  untuk  meningkatkan jumlah puskesmas, serta peningkatan status dari puskesmas pembantu menjadi puskesmas induk 54,56.
Berdasarkan  cakupan  K4,  wilayah hotspot  tersebut  memiliki  cakupan  K4  di bawah  rata-rata  cakupan  Provinsi  Jawa Tengah dan Jawa Timur 5,6 . Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  Asmare  et  al  (2018), Zhou et al (2019), Banerjee et al (2020) dan Falcão et al (2020) yang menyatakan bahwa ibu dengan kunjungan ANC kurang dari 4x mempunyai risiko 1,32–2,48 kali melahirkan  bayi  BBLR  dibandingkan  ibu yang melakukan kunjungan ANC lebih dari empat  kali 45,57,58 .  Salah  satu  indikator pelaksanaan pelayanan kesehatan ibu hamil adalah  cakupan  K4  sehingga  kualitas pelayanan  harus  ditingkatkan,  adapun pelayanan kesehatan ibu hamil  yang harus diberikan  saat  kunjungan  antara  lain penimbangan  berat  badan,  tinggi  badan, pengukuran  tekanan  darah,  lingkar  lengan atas  (LILA),  pelayanan  tes  laboratorium serta pelaksanaan temu wicara (konseling) untuk  menyampaikan  informasi  yang disampaikan saat konseling minimal meliputi  hasil  pemeriksaan,  persiapan persalinan  dan  perawatan  bayi  baru  lahir 4 . Berdasarkan  gizi  ibu,  persentasi  Kurang Energi  Kronik  (KEK)  di  Kabupaten Purbalingga, Banjarnegara dan Probolinggo  diatas  rata-rata  provinsi
dimana rata-rata Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur adalah 7,98 - 8,07% sedangkan Kabupaten  Wonosobo  dan  Kebumen dibawah  rata-rata  provinsi 5,6 .  Menurut Fajriana dan Buanasita (2018), Muhadiroh (2018),  Nisa  (2019),  Nindita  et  al  (2020) dan  Prihandani  (2022)  menyatakan  bahwa ibu  yang  tergolong  KEK  berisiko  2,19– 10,29  kali  lebih  besar  melahirkan  bayi BBLR dibandingkan dengan ibu yang tidak KEK 25,58,59,60,61 . Kondisi ibu yang sehat dan layak  hamil  perlu  dipersiapkan  sejak  dari calon  pengantin  dan  masa  remaja  sebagai upaya menurunkan kejadian BBLR 4 .
Selain faktor ibu, peran serta keluarga terutama dukungan suami juga mempunyai peran  dalam  kejadian  BBLR.  Menurut Mamudah  (2015), Hartiningrum  dan Fitriyah (2019), Salam (2021) dan Harlissa (2023)  terdapat  korelasi  positif  antara dukungan  suami  dengan  kejadian  BBLR, dimana  seorang  ibu  hamil  membutuhkan support dalam segala hal yang berhubungan dengan kebutuhan mereka selama kehamilan,  misalnya  kunjungan  ANC,  ibu dengan  suami  yang  tidak  mendukung selama  kehamilan  mempunyai  resiko  4,33 kali  melahirkan  bayi  berat  lahir  rendah dibandingkan  ibu  dengan  suami  yang mendukung  selama  kehamilan 62,63,64,65 . Rahmawati et al (2020) menyatakan bahwa adanya ritual-ritual kehamilan dapat memberikan  dukungan  sosial  misalnya berkumpulnya  anggota  keluarga,  tetangga, teman  sehingga  menjadikan  ibu  merasa tidak sendiri menjalani perannya 66 .
Selain  faktor  tersebut  diatas,  faktor budaya yang terkait dengan adat kehamilan dan fenomena sosial misalnya remaja hamil diluar  nikah  dapat  menjadi  faktor  resiko terjadinya BBLR.  Penelitian di  Kabupaten Gresik (2019) dan Kabupaten Temanggung (2022)  menyatakan  bahwa  dalam  hal kesehatan,  budaya  juga  mempengaruhi
praktik kesehatan, pola pelayanan kesehatan dan penyelesaian kasus kesehatan  yang  ada  di  masyarakat. Masyarakat  Jawa  memiliki  budaya  yang bertujuan  untuk  menjaga  keselamatan  ibu dan bayinya, ibu yang hamil dan yang akan melahirkan dilindungi secara kepercayaan, moral  dan  adat 67,64 . Kehamilan  diluar pernikahan merupakan salah satu fenomena sosial yang terjadi di masyarakat. Di Jawa Timur  terdapat  sebanyak  302.684  kasus mengajukan dispensasi perkawinan 69 , begitupun  halnya  dengan  di  Jawa  Tengah, tercatat  di  Pengadilan  Tinggi  Agama Semarang  bahwa  terdapat  11.392  kasus dispensasi  nikah  selama  tahun  2022 70 , dimana  yang  menjadi  alasan  terbanyak untuk  mendesak  hakim  mengabulkan dispensasi  nikah  di  bawah  umur  adalah alasan hamil di luar nikah 69,70 .
Pemerintah  Jawa  Tengah  dan  Jawa Timur  telah  mengupayakan  cara  untuk menurunkan  prevalensi  BBLR  misalnya dengan  Gerakan  Sayang  Ibu,  program JateNG GayeNG NginceNG WoNG MeteNG (5NG),  penyuluhan  kepada  ibu hamil  melalui  kelas  ibu  hamil,  namun dengan  metode  analisis  spasial  dapat diketahui  wilayah  mana  yang  menjadi prioritas  intervensi  untuk  menurunkan prevalensi BBLR.

## SIMPULAN
Program  intervensi  dalam  upaya menurunkan  prevalensi  BBLR  selain melalui  upaya  peningkatan  kesehatan  ibu, dapat  juga  mengupayakan  intervensi melalui  faktor-faktor  sosial  budaya  serta fenomena sosial yang lebih luas terutama di wilayah hotspot dengan tidak mengesampingkan  wilayah  lainnya  di Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur. Akses terhadap layanan prenatal, dukungan
keluarga terutama suami dengan memberikan  penyuluhan  atau  membuat suatu  leaflet  untuk  para  suami  terkait kebutuhan  ibu  selama  kehamilannya, membangun komunikasi yang baik dengan ibu  hamil  terutama  tentang  budaya  dan mitos  kehamilan  yang  berkembang  di masyarakat,  serta  pendekatan  pada  remaja yang hamil diluar nikah. Dalam mengidentifikasi  faktor  sosial  budaya tersebut  diperlukan  analisa  lebih  lanjut dimana faktor sosial budaya dan fenomena
sosial dapat menjadi issue dalam mengidentifikasi  determinan  BBLR  di Provinsi  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur maupun Indonesia pada umumnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih pada  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat Universitas  Indonesia  serta  semua  pihak yang berkontribusi terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Departement  of Nutrition for Health and Development. Global  Nutrition Targets  2025 : Low  Birth  Weight  Policy  Brief,  https://www.who.int/data/nutrition/nlis/info/low-birth- weight (2014, accessed 18 August 2023).
2.   WHO. Global nutrition targets 2025: Policy Brief Series,
https://www.who.int/publications-detail-redirect/WHO-NMH-NHD-14.2  (accessed  25 October 2023).
3.   Cutland CL, Lackritz EM, Mallett-Moore T, et  al. Low birth weight: Case definition & guidelines for data collection, analysis, and presentation of maternal immunization safety data. Vaccine 2017; 35: 6492–6500.
4.   Kementrian Kesehatan RI. Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2022 . Jakarta: Kementrian Kesehatan RI, https://kemkes.go.id/id/profil-kesehatan-indonesia-2022 (2023).
5.   Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Tengah.  Profil  Kesehatan  Jawa  Tengah  Tahun  2022, https://dinkesjatengprov.go.id/v2018/dokumen/Buku_Profil_Kesehatan_Tahun_2022/mo bile/index.html (2023).
6.   Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2022, https://dinkes.jatimprov.go.id/userfile/dokumen/PROFIL%20KESEHATAN%20JATIM %202022.pdf (2023).
7.   Haryuningsih W. Hubungan Antara Kejadian Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) dengan Kejadian  Kematian  Bayi  Di  Kabupaten  Bantul  Tahun  2016 .  Poltekes  Yogyakarta, http://eprints.poltekkesjogja.ac.id/1776/1/SKRIPSI%20FIX.pdf (2017).
8.   Lathifah NS, Syafitri M. Hubungan Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) dengan Kematian Neonatal  Di  RSUD  Dr.  H.  Abdul  Moeloek  Bandar  Lampung  Tahun  2013. Jurnal Kebidanan 2015; 1: 72–76.
9.   Hasanah N. Pengaruh Berat Badan Lahir Rendah Terhadap Kematian Neonatal Di Rumah Sakit Umum Daerah Pasar Rebo Tahun 2012-2013. Jurnal Bidang Ilmu Kesehatan 2017; 10: 650–660.
10.  Arora  A.  Low  Birthweight  Estimates:  Levels  and  trends  2000-2015. Unicef  Data , https://data.unicef.org/resources/unicef-who-low-birthweight-estimates-levels-and- trends-2000-2015/ (2019, accessed 26 October 2023).
11.  Doherty  T,  Kinney  M.  Low  birthweight:  will  new  estimates  accelerate  progress? The Lancet Global Health 2019; 7: e809–e810.
12.  Liyew AM, Sisay MM, Muche AA. Spatial Distribution and Factors Associated with Low Birth  Weight  in  Ethiopia  using  Data  From  Ethiopian  Demographic  and  Health  Survey 2016:  Spatial  and  Multilevel  Analysis. scite.ai .  Epub  ahead  of  print  2020.  DOI: 10.1101/2020.06.04.134007.
13.  WHO.  Low  birth  weight,  https://www.who.int/data/nutrition/nlis/info/low-birth-weight (accessed 26 October 2023).
14.  Unicef.  Low  birthweight. Unicef  Data ,  https://data.unicef.org/topic/nutrition/low- birthweight/ (2023, accessed 26 October 2023).
15.  Lome-Hurtado A, Li  G,  Touza-Montero J, et  al.  Patterns of low birth weight in  greater Mexico  City:  A  Bayesian  spatio-temporal  analysis. Applied  Geography 2021;  134: 102521.
16.  Waller LA, Gotway CA. Applied spatial statistics for public health data . Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2004.
17.  Donal D, Hartono H, Hakimi M, et al. Spatial Patterns Associating Low Birth Weight with Environmental  and  Behavioral  Factors. International  Journal  of  Public  Health  Science (IJPHS) ; 6. Epub ahead of print 2017. DOI: 10.11591/.v6i1.6530.
18.  Dirk  U.  Pfeiffer,  Timothy  P.  Robinson,  Mark  Stevenson,  et  al. Spatial  Analysis  in Epidemiology . Oxford: Oxford university press, 2008.
19.  Grekousis  G. Spatial  Analysis  Methods  and  Practice:  Describe  –  Explore  –  Explain through GIS . 1st ed. Cambridge University Press. Epub ahead of print 31 May 2020. DOI: 10.1017/9781108614528.
20.  Hasbi Yasin, Arief Rachman Hakim, Budi Warsito. Regresi Spasial (Aplikasi dengan R) . Pekalongan: Wade
Group,
https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/3926/1/Buku%20Regresi%20Spasial%20Aplikasi% 20dengan%20R.pdf (2020).
21.  Wahyuhidaya P, Dasuki D, Astuti DA. Hubungan Kehamilan Remaja Dengan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah Di RSUD Wates. Jurnal Kesehatan Samodra Ilmu (JKSI) 2019; 10: 90–96.
22.  Rochmawati AD. Hubungan Kehamilan Usia Remaja Dengan Kejadian Bayi Berat Lahir Rendah  (BBLR)  Di  Indonesia  Tahun  2012  (Analisis  Lanjut  SDKI  2012) .  Universitas Indonesia, https://lib.fkm.ui.ac.id/file?file=digital/2017-9/127796- Aghnia%20Dima%20Rochmawati-Skripsi_FKM_Full%20Text-2017%20sec.pdf (2012).
23.  Nuzula RF, Dasuki D, Kurniawati HF. Hubungan Kehamilan Pada Usia Remaja dengan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) di RSUD Panembahan Senopati. JKSI 2020; 11: 121–130.
24.  Widyastuti A, Azinar M. Pernikahan Usia Remaja dan Risiko terhadap Kejadian BBLR di Kabupaten Kendal. HIGEIA (Journal of Public Health Research and Development) 2021; 5: 569–576.
25.  Muhadiroh. Umur Ibu, Paritas dan Status Gizi Ibu Hamil Sebagai Faktor Risiko Kejadian Berat  Badan  Lahir  Rendah  di  Puskesmas  Sidamulya  Kecamatan  Wanasari  Kabupaten Brebes. Universitas Muhammadiyah Semarang 2018; 12.
26.  Shanthi Ramesh, S Sundari, M Harsha. Association Between Maternal Undernutrition and Low Birth Weight: A Hospital-Based Study in Chennai. IJCH 2019; 06: 439–442.
27.  Hanifah  L. Hubungan  Antara  Status  Gizi  Ibu  Hamil  Dengan  Berat  Badan  Bayi  Lahir (Studi Kasus di RB Pokasi ) . Universitas Sebelas Maret, https://core.ac.uk/display/12351384?utm_source=pdf&utm_medium=banner&utm_camp aign=pdf-decoration-v1 (2009).
28.  Sharma SR, Giri S, Timalsina U, et al. Low Birth Weight at Term and Its Determinants in a Tertiary Hospital of Nepal: A Case-Control Study. PLoS ONE 2015; 10: e0123962.
29.  Evasari E. Hubungan Umur, Paritas dan Status Gizi Ibu dengan Kejadian BBLR. Jurnal Obstretika Scienta ; 4. Epub ahead of print 7 December 2016. DOI: 10.55171/obs.v4i2.168. 30.  Blencowe H, Krasevec J, De Onis M, et al. National, regional, and worldwide estimates of low birthweight in 2015, with trends from 2000: a systematic analysis. The Lancet Global Health 2019; 7: e849–e860.
31.  Adugna DG, Worku MG. Maternal and neonatal factors associated with low birth weight among neonates delivered at the University of Gondar comprehensive specialized hospital, Northwest Ethiopia. Front Pediatr 2022; 10: 899922.
32.  Toru  T,  Anmut  W.  Assessment  of  Low  Birth  Weight  and  Associated  Factors  Among Neonates  in  Butajira  General  Hospital,  South  Ethiopia,  Cross  Sectional  Study,  2019. International  Journal  of  Pediatrics ;  2020.  Epub  ahead  of  print  2020.  DOI: 10.1155/2020/5841963.
33.  Safitri H, Suswanti I. Model Spasial Faktor Risiko Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah di Provinsi Jawa Barat: Analisis Data SDKI Tahun 2012. Jurnal Biostatistik, Kependudukan, dan Informatika Kesehatan 2020; 1: 20–32.
34.  Srimiyati S, Ajul K. Determinan Risiko Terjadinya Bayi Berat Lahir Rendah. Journal of Telenursing (JOTING) 2021; 3: 334–346.
35.  Pramono MS, Paramita A. Pola Kejadian Dan Determinanbayi Dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) di Indonesia Tahun 2013. Buletin Penelitian Sistem Kesehatan 2015; 18: 1–10.
36.  Moreira AIM, Sousa PRMD, Sarno F. Low birth weight and its associated factors. Einstein (São Paulo) 2018; 16: eAO4251.
37.  Lake  EA,  Fite  RO.  Low  Birth  Weight  and  Its  Associated  Factors  among  Newborns Delivered at Wolaita Sodo University Teaching and Referral Hospital, Southern Ethiopia, 2018. Hindawi 2019; 1–8.
38.  Sema  A,  Tesfaye  F,  Belay  Y,  et  al.  Associated  Factors  with  Low  Birth  Weight  in  Dire Dawa City, Eastern Ethiopia: A Cross-Sectional  Study. BioMed Research International 2019; 2019: 1–8.
39.  Anasthasia TR, Utami ED. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kejadian Berat Badan Lahir Rendah Di Indonesia Tahun 2020. semnasoffstat 2022; 2022: 863–872.
40.  Aisyah Apriliciciliana Aryani. Determinan Kejadian Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) Di Kota Metro Provinsi Lampung
Tahun 2017 . Universitas Indonesia, https://lib.fkm.ui.ac.id/file?file=digital/2018-7/129242-
Aisyah%20Apriliciciliana%20Aryani-Tesis-FKM-2018.pdf (2018).
41.  Sohibien GPD, Yuhan RJ. Determinan Kejadian Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) Di Indonesia. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik 2019; 11: 1–14.
42.  Hasanah  NF. Determinan  Kejadian  Berat  Badan  Lahir  Rendah  (BBLR)  Di  Indonesia: (Analisis Data SDKI 2017) . Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, http://repository.uinsu.ac.id/13024/1/SKRIPSI_NUR%20FADHILAH%20HASANAH_ %200801173282_FKM%20UINSU.pdf (2021).
43.  Yuwana  NRDA,  Mahmudiono  T,  Rifqi  MA.  Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan Kejadian  Bayi  Berat  Lahir  Rendah  (BBLR)  di  Indonesia  Berdasarkan  Analisa  Data Sekunder SDKI Tahun 2017. MGK 2022; 11: 451–457.
44.  Banerjee A, Singh AK, Chaurasia H. An exploratory spatial analysis of low birth weight and its determinants in India. Clinical Epidemiology and Global Health 2020; 8: 702–711.
45.  Lima MCB de M, Oliveira GS de, Lyra C, et al. [The spatial inequality of low birth weight in Brazil]. Ciencia & saude coletiva 2013; 18 8: 2443–52.
46.  Fitri  ZA.  Indeks  Moran’s  I:  Pengertian,  Kegunaan,  Keterbatasan. Medium , https://rekayasadata.co.uk/indeks-morans-i-pengertian-kegunaan-keterbatasan- 73e9cae06831 (2022, accessed 15 January 2024).
47.  Badan Pusat Statistik Jawa Tengah. BPS Provinsi Jawa Tengah . Jawa Tengah: BPS Jawa Tengah, https://jateng.bps.go.id/ (accessed 26 January 2024).
48.  Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Timur. BPS  Provinsi  Jawa  Timur .  Jawa  Timur, https://jatim.bps.go.id/indicator/40/164/1/aps-sd-7-12-th-.html  (accessed  25  January 2024).
49.  Putri  Salsabila. Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian  Berat  Bayi  Lahir Rendah  (BBLR)  di  Indonesia  (Analisis  SDKI  2017) .  Universitas  Indonesia, https://lib.fkm.ui.ac.id/file?file=digital/2022-11/135560-Putri%20Salsabila-SKRIPSI- FKM-FullText-2022.pdf (2022).
50.  Eka  Yulianti,  Syamsulhuda  B.M,  Ratih  Indraswari.  Pengaruh  Aksesibilitas  Terhadap Praktik  Antenatal  Care  Pada  Ibu  Hamil  Di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Bulu  Kabupaten Temanggung
2020. Jurnal Kesehatan Masyarakat ; 9,
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jkm/article/download/28529/24992 (2021).
51.  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Wonosobo. Profil  Kesehatan  Kabupaten  Wonosobo 2022 . Wonosobo: Badan Pusat Statistik Kabupaten Wonosobo, https://wonosobokab.bps.go.id/publication/download.html?nrbvfeve=MWM3NzcxZThj YTYwYzUyZGIyMDhjMGRj&xzmn=aHR0cHM6Ly93b25vc29ib2thYi5icHMuZ28ua WQvcHVibGljYXRpb24vMjAyMy8xMi8yOS8xYzc3NzFlOGNhNjBjNTJkYjIwOGM wZGMvcHJvZmlsLWtlc2VoYXRhbi1rYWJ1cGF0ZW4td29ub3NvYm8tMjAyMi5odG 1s&twoadfnoarfeauf=MjAyNC0wMS0xNyAwODo0NDo0Ng%3D%3D (2023).
52.  Dinkes  Kabupaten Probolinggo. Profil Kesehatan Kabupaten Probolinggo Tahun 2022 . Probolinggo:
DInas Kesehatan Kabupaten Probolinggo,
https://dinkes.probolinggokab.go.id/web2.4/profil-kesehatan/ (2014, accessed 26 January 2024).
53.  Dinas Kesehatan, Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana Kabupaten Kebumen. Profil  Kesehatan  Kabupaten  Kebumen  Tahun  2022 .  Kebumen:  Dinas  Kesehatan, Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana Kabupaten Kebumen, https://kesehatanppkb.kebumenkab.go.id/index.php/web/download_process/89 (2023).
54.  Dinkes Kabupaten Banjarnegara. Profil Kesehatan Kabupaten Banjarnegara Tahun 2022 . Banjarnegara:
Dinas Kesehatan Kabupaten Banjarnegara,
https://dinkesbna.banjarnegarakab.go.id/wp-content/uploads/2023/03/Profil-Kesehatan- 2022-1.pdf (2023).
55.  Dinkes Purbalingga. Profil Kesehatan Kabupaten Purbalingga Tahun 2022 . Purbalingga: Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Purbalingga,  https://dinkes.purbalinggakab.go.id/wp- content/uploads/2023/06/PROFIL-KESEHATAN-KAB-PURBALINGGA-TH-2022.pdf (2023).
56.  Asmare  G,  Berhan  N,  Berhanu  M,  et  al.  Determinants  of  Low  Birth  Weight  Among Neonates Born in Amhara Regional State Referral Hospitals of Ethiopia: Unmatched Case Control Study. BMC Research Notes ; 11. Epub ahead of print 2018. DOI: 10.1186/s13104- 018-3568-2.
57.  Zhou H, Wang A, Huang X, et al. Quality antenatal care protects against low birth weight in 42 poor counties of Western China. PLoS One 2019; 14: e0210393.
58.  Fajriana A, Buanasita A. Faktor Risiko yang Berhubungan Dengan Kejadian Bayi Berat Lahir Rendah di Kecamatan Semampir Surabaya. MGI 2018; 13: 71.
59.  Prihandani  E, Syafiq  A,  Yuliana R. Analisis Spasial Determinan Kejadian Berat  Badan Lahir  Rendah  (BBLR)  di  Provinsi  Kalimantan  Timur: Media  Publikasi  Promosi Kesehatan Indonesia (MPPKI) 2022; 5: 1074–1080.
60.  Nisa K. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) Di  BPM  Wilayah  Kota  Bengkulu  Tahun  2019 .  Poltekes  Kemenkes  Bengkulu, https://repository.poltekkesbengkulu.ac.id/231/1/Skripsi%20Faktor- Faktor%20yang%20Mempengaruhi%20Kejadian%20Berat%20Badan%20Lahir%20Ren dah%20%28BBLR%29%20di%20BPM%20Wilayah%20Kota%20Bengkulu%20Tahun %202019.pdf (2019).
61.  Nindita  DR. Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kejadian  Bayi  Berat  Lahir  Rendah (BBLR) Di Kabupaten Bantul . Skripsi, Poltekkes Kemenkes Yogyakarta. Epub ahead of print 19 May 2020. DOI: 10/DEVI%20RATNA%20NINDITA%20%28%20P07124216017%29_.pdf. 62.  Mamudah D. Pengaruh Sumber Informasi, Dukungan Suami Dan Sikap Terhadap Perilaku Ibu Dengan Bblr Tahun 2015,
http://mhs.stikim.ac.id/stikim_karyailmiah/karya_ilmiah/d4_kebidanan/2015_071401000 09_file.pdf (2015).
63.  Hartiningrum  I,  Fitriyah  N.  Bayi  Berat  Lahir  Rendah  (BBLR)  di  Provinsi  Jawa  Timur Tahun 2012-2016. JBK 2019; 7: 97.
64.  Salam  PR.  Faktor  -  Faktor  Yang  Berhubungan  Dengan  Kejadian  BBLR  Di  Kabupaten Jember. Medical Jurnal of Al-Qodiri 2021; 6: 98–106.
65.  Harlissa R. Hubungan antara Dukungan Suami, Status Gizi, dan Anemia pada Ibu Hamil dengan  Kejadian  Bayi  Baru  Lahir  Rendah  di  Puskesmas  Toboali  Kabupaten  Bangka Selatan Tahun 2021. SIMFISIS: Jurnal Kebidanan Indonesia 2023; 2: 382–388.
66.  Rahmawati,  Arif  Permana  Putra,  Dwi  Junian  Lestari,  et  al.  Ritual  Budaya  Selama Kehamilan  Di  Indonesia  Sebagai  Bentuk  Local  Wisdom  Dukungan  Sosial. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan FKIP 2020; 3: 504–514.
67.  Kusumadewi  BN,  Kartini  M.  Aspek  Budaya  selama  Kehamilan  pada  Masyarakat  Suku Jawa. jurkes 2022; 11: 115–122.
68.  Novitasari F, Fitriyah N. Aspek Sosial Budaya dan Pengetahuan Ibu Hamil Tentang Mitos Terkait Kehamilan di Desa Mojosarirejo, Kecamatan Driyorejo, Kabupaten Gresik. Jurnal Biometrika dan Kependudukan (Journal of Biometrics and Population) 2019; 8: 83–92.
69.  Fakta  Miris  Hamil  di  Luar  Nikah  |  Media  Indonesia.  17  March  2022, https://epaper.mediaindonesia.com/detail/fakta-miris-hamil-di-luar-nikah (17 March 2022, accessed 20 January 2024).
70.  Kurniasih: Kasus Anak Hamil di Luar Nikah Sudah Darurat. Dewan Perwakilan Rakyat Republik Indonesia , 2023,
https://www.dpr.go.id/berita/detail/id/43062/t/Kurniasih%3A+Kasus+Anak+Hamil+di+L uar+Nikah+Sudah+Darurat (2023, accessed 20 January 2024).