## KARAKTERISTIK FAKTOR RISIKO KELAHIRAN PREMATUR DI RUMAH SAKIT UMUM YK MADIRA PALEMBANG

## CHARACTERISTICS RISK FACTORS OF PREMATURE BIRTH IN YK MADIRA PUBLIC HOSPITAL, PALEMBANG
1 Rika Ariana, 2 Fika Minata Wathan
1 Diploma IV Kebidanan, Universitas Kader Bangsa Palembang 2 Program Doktoral Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia Korespondensi: rika.ariana8509@gmail.com

## ABSTRACT
The  One  of  Sustainable  Development  Goals  (SDGs)  in  goals  3.2  were  reducing Neonatal  Mortality  Rate  to  12/1,000  live  births.  Preterm  birth  contributed  greatly  to neonatal morbidity and mortality. Based on the results of  a review medical records  of the  YK Madira Hospital  in Palembang  showed  an  increase  the  prevalence  of  preterm birth  in  2018  to  5.7%  and  in  2019  an  increased  of  8.0%.  The  research  aims  to determine the correlation between risk factors for preterm birth. This research was an analytical  survey,  cross-sectional  design  using  secondary  with  a  systematic  random sampling  period  Januari  –Desember  2019  totaling 202  samples.  Data  analysis  was performed  using  chi-square  test  for  bivariate,  logistic  regression  for  multivariate,  the results  showed  that  there  was  a  significant  correlation  between  age  (p-value  =  0.000 OR = 3.4; 95% CI: 1.82-6, 39), education (p-value = 0.009 OR = 2.4; 95% CI: 1.28- 4.58), history of  preterm birth (p-value  = 0.008 OR = 2.7; 95% CI: 1, 35-5.54), ANC examination (p-value = 0.031 OR = 2.5; 95% CI: 1.15-5.72) smoking variable obtain p- value  =  1,000  (p>0.05).  Conclusion:  The  most  dominant  factor  in  occurrence  of preterm birth were age  and history of  preterm birth.  These results could  be used as a based  for  information  by  health  practitioners  can  further  improve  counselling    and education  for  women  with  risky  age  and  also  to  improved  antenatal  care    as  a promotive,  preventive  action  of  premature  birth  to  support  the  achievement  of government program targets in reducing the neonatal mortality rate in Indonesia.
Keywords : premature birth, Education, ANC, History of preterm birth, Age

## ABSTRAK
Tujuan pembangunan berkelanjutan pada goals ke 3.2 salah satunya menurunkan Angka Kematian  Neonatal  12/1.000  kelahiran  hidup.  Kelahiran  prematur  berkontribusi  besar dalam morbiditas dan mortalitas masa neonatal. Berdasarkan hasil riview rekam medis RSU  YK  Madira  Palembang  menunjukan  peningkatan  prevalensi  kelahiran  prematur tahun  2018  sebesar  5,7%  dan  di  tahun  2019 meningkat  8,0%.  Tujuan  penelitian  untuk mengetahui  hubungan  antara  faktor  risiko  terhadap  kelahiran  prematur.  Penelitian  ini bersifat  survey  analitik,  desain cross-sectional menggunakan  data  sekunder  rekam medis  periode  Januari-Desember  2019  dengan  teknik systhematic  random  sampling berjumlah  202  sampel.  Analisis  data  dilakukan  uji chi-square untuk  bivariate, regresi logistic untuk multivariate. Hasil penelitian menunjukan ada hubungan bermakna antara usia ( p-value =0,000 OR=3,4; 95% CI: 1,82-6,39), pendidikan ( p-value =0,009 OR=2,4;
95%  CI  :  1,28-4,58),  riwayat  kelahiran  prematur  ( p-value =0,008  OR=2,7;  95%  CI  : 1,35-5,54),  pemeriksaan  ANC  ( p-value =0,031  OR=2,5;  95%  CI  :  1,15-5,72)  dengan kejadian kelahiran prematur, variabel merokok didapatkan p-value =1,000. Kesimpulan : Variabel yang paling dominan mempengaruhi kelahiran prematur yaitu usia dan riwayat kelahiran prematur. Penelitian ini dapat dijadikan dasar informasi agar tenaga kesehatan meningkatkan  KIE  pada  ibu  yang  berusia  resiko  tinggi  serta  meningkatkan  pelayanan kunjungan Antenatal care (ANC) sesuai program pemerintah sebagai tindakan promotif dan  preventif  mencegah  kelahiran  prematur  guna  mendukung  pencapaian  target program pemerintah dalam menurunkan angka kematian neonatal di Indonesia.

## Kata Kunci  :  Kelahiran  Prematur,  Pendidikan,  ANC,  Riwayat  kelahiran prematur,  Usia

## PENDAHULUAN
Kelahiran  prematur  adalah  kelahiran sebelum usia kehamilan 37 minggu atau kurang  dari  259  hari  dari  tanggal pertama  periode  menstruasi  terakhir seorang  wanita.  Secara  global  estimasi angka kelahiran prematur dunia sebesar 9,8%  pada  tahun  2000  dan  meningkat 10,6%  pada  tahun 2014 (Saifon Chawanpaiboon*,  2019).  Data World Health Organization (WHO) menunjukan peringkat kelahiran
prematur  semua  negara  didunia  dengan jumlah  kelahiran  prematur  tertinggi yaitu  India  sebesar  3.519.100,  China 1.172.300,  Nigeria  773.600,  Pakistan 748.100  dan  Indonesia  berada  pada peringkat  5  dengan  jumlah  kelahiran prematur  sebesar  675.700,  di  ikuti negara Amerika sebesar 517.400, Bangladesh 424.100, Philipines 348.900,  Republik  Demokratik  Congo
341.400  dan  Brazil  279.300  (Blencowe et al., 2013).
Komplikasi  kelahiran  prematur adalah  penyebab  utama  kematian  pada anak-anak di bawah usia 5 tahun sekitar 16%  dari  semua  kematian,  dan  35% kematian  pada  bayi  baru  lahir  (Saifon Chawanpaiboon*,  2019).  Bayi  yang lahir prematur memiliki resiko kematian yang  lebih  tinggi,  resiko  penyakit, disabilitas  dalam  hal  motorik  jangka panjang,  kognitif  visual,  pendengaran, sikap,  emosi,  kesehatan  dan  masalah pertumbuhan  jika  dibandingkan  dengan bayi normal (Zhang et al., 2012). Risiko kematian  pada  bayi  prematur  terutama dengan  usia  kehamilan  <  32  minggu sebesar  70  kali  lebih  tinggi  (Halimah Rosyidah1, 2019).
Di  Indonesia  berdasarkan  hasil Survei  Demografi  Kesehatan  Indonesia (SDKI)  menunjukan  bahwa  Angka Kematian  Neonatal  (AKN)  mengalami
penurunan  akan  tetapi  masih  jauh  dari target  RENSTRA  dan  RPJMN  2020- 2024 yaitu menargetkan Angka Kematian  Neonatal  (AKN)  sebesar 12,9/1.000 KH. Hasil Survey Demografi  kesehatan  Indonesia  (SDKI)
2002 meunjukan Angka kematian neonatal  (AKN)  sebesar  20/1.000  KH, SDKI  2007  sebesar  19/1.000  KH  dan tahun  2012  stagnan  sebesar  19/1.000 KH  dan  hasil  SDKI  tahun  2017  Angka Kematian  Neonatal  (AKN)  sebesar  15 per 1.000 kelahiran hidup.
,Berdasarkan data
Laporan Kinerja  Program  (LAKIP)  kesga  Dinas Kesehatan  Provinsi  Sumatera  Selatan menunjukan  kematian  bayi  di  provinsi Sumatera  Selatan  pada  tahun  2019 mengalami  peningkatan  yaitu  sebesar 508  kasus  kematian  bayi,  dimana  pada tahun  2018  sebesar  497  kasus.  dengan prevalensi  kematian  neonatal  sebesar 83,1  %  dan  16,9%  kematian  masa  post neonatal.  Penyebab  kematian  neonatal tertinggi adalah bayi lahir dengan Berat Badan  Lahir  Rendah  (BBLR)/Prematur sebesar 48% dan asfiksia 36%.
Berbagai upaya pemerintah dalam  menurunkan  angka  kematian bayi/  neonatal  salah  satunya  melalui program Indonesia sehat dengan pendekatan  keluarga  (PIS-PK)  melalui
Peraturan  Menteri  Kesehatan  No.  39 Tahun  2016.  Berdasarkan  indikator
Rencana Pembangunan Jangka
Menengah  Nasional  (RPJMN)  dan Rencana Strategis (Renstra) tahun 2020- 2024,  Salah  satu  hal  yang  harus dilakukan  untuk  mencegah  kematian bayi  baru  lahir  khusus  yang  berkaitan dengan kelahiran prematur yaitu meningkatkan  intervensi  klinis  prioritas kelangsungan  hidup  ibu  dan  neonatus dengan Pemberian
Antenatal Corticoseroid (ACS)  pada  ibu  dengan risiko  bayi  prematur,  Perawatan  khusus untuk  bayi  prematur  /  BBLR(  berat badan lahir rendah) termasuk perawatan metode  kangguru  (PMK),  Pelayanan neonatal  essensial  (termasuk  inisiasi menyusu  dini  (IMD)/  pemberian  ASI ekslusif, Resusitasi neonatal yang mengalami  asfiksia  dan  deteksi  dini serta  penanganan  sepsis  pada  masa neonatal (Kesmas, 2020).
Kelahiran prematur merupakan kelainan proses yang multifaktor, faktor maternal yang berpengaruh pada kejadian kelahiran  prematur  adalah  faktor  usia, status  gizi,  paritas,  penyakit  maternal dan  faktor  dari  gaya  hidup  ibu  seperti merokok dan minum  alkohol  (Manuaba IBG, 2012). Adanya peningkatan prevalensi  kelahiran  prematur  di  rumah
sakit  umum  YK  Madira  Palembang tahun  2018  sebesar  5,7  %  dan meningkat  ditahun  2019  sebesar  8,0% dari 899 kelahiran. Tujuan penelitian ini untuk    menganalisis  hubungan  faktor risiko  terhadap  kelahiran  prematur  di rumah sakit umum YK Madira Palembang.

## METODE
Desain  dalam  penelitian  ini  bersifat kuantitatif dengan metode survey analitik,  pendekatan cross  sectional.
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah semua  ibu  bersalin  di  rumah  sakit umum  YK  Madira  Palembang  pada tahun  2019  berjumlah  899  kelahiran. Sampel  dihitung  menggunakan  rumus Lameshow berjumlah 202 orang, diambil  secara  random  dengan  teknik systhematic  random  sampling .  Analisis data  dilakukan  secara  statistic  dengan uji chi-square untuk  bivariate  dengan SPSS versi 20 dan regresi logistic untuk multivariate analisis. Penelitian ini telah memperoleh  surat  izin  dari  kepala bagian  pendidikan  dan  pelatihan  RSU
YK
Madira dengan
Nomor: 00163/RSU_YKM/VII/2020.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  semua data  rekam  medis  ibu  yang  melahirkan
tahun  2019  di  rumah  sakit  umum  YK Madira  Palembang  berjumlah  202 orang. Hasil analisis univariate menunjukan  ada  72  (35,6%)  responden dengan  kelahiran  prematur  dan  130 (64,4%)  responden  yang  melahirkan tidak  prematur.  Dapat  dilihat  juga distribusi  karakteristik  berbagai  faktor resiko  pada  kelahiran  prematur  di  RSU YK Madira Palembang, dijelaskan pada tabel berikut:
Tabel  1 . Distribusi  frekuensi  kelahiran prematur di RSU YK Madira Palembang Kelahiran Prematur Frekuensi (n) Persentase (%) Ya 72 35,6 Tidak 130 64,4 Total 202 100 Sumber : Data Sekunder, 2019
Tabel 2. Distribusi Karakteristik (Faktor Risiko)    Responden  kelahiran  Prematur di RSU YK Madira Palembang Karakteristik Responden Frekuensi (n) Persentase (%) Usia Berisiko (<20 atau >35thn) 61 30,2 Tidak Berisiko 141 69,8 (20-35 tahun) Pendidikan Rendah 55 27,2 Tinggi 147 72,8 Riwayat Kelahiran Prematur Ya 40 19,8 Tidak 162 8 Merokok Ya 6 3,0 Tidak 196 97,0 Pemeriksaan ANC Ya 29 14,4 Tidak 173 85,6 Sumber : Data Sekunder, 2019
Hasil  analisis  bivariate  menunjukan  adanya  hubungan  yang  bermakna  (p-value  <0,05) antara variabel faktor resiko dengan kelahiran prematur, dijelaskan dengan tabel sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Analisis Hubungan Faktor Risiko  dengan kelahiran prematur di Rumah Sakit Umum YK Madira Palembang
Faktor Risiko Prematur OR (95%CI) P-Value
Ya Tidak n % N % Usia Berisiko Tinggi (<20 / >35 tahun) 34 47,2 27 20,8 3,4 (1,82-6,39) 0,000 Tidak Berisiko (20-35 tahun) 38 52,8 103 79,2 Pendidikan Rendah 28 38,9 27 20,8 2,4 0,009 Tinggi 44 61,1 103 79,2 (1,28-4,58) Riwayat Kelahiran Prematur Ya 22 30,6 18 13,8 2,7 0,008 Tidak 50 69,4 112 86,2 (1,35-5,54) Merokok Ya 2 2,8 4 3,1 0,9 1,000 Tidak 70 97,2 126 96,9 (0,16-5,03) Pemeriksaan ANC Ya 16 22,2 13
10 2,5 0,031 Tidak 56 77,8 117 90 (1,15-5,7)
Tabel  4  Hasil  Analisis  Multivariat Regresi    Logistik  dengan  4  variabel kandidat Model multivariat Variabel OR 95,0% C.1.for P Value EXP(B) Lower Upper Usia 2,8 1,44 5,45 0,002 Riwayat Kelahiran Prematur 1,8 0,71 4,77 0,203 Pendidikan 2,2 1,14 4,45 0,018 Pemeriksaa n Antenatal Care (ANC) 1,7 0,65 5,17 0,291
Berdasarkan  hasil  multivariate  analisis
regresi  logistic  dengan  melakukan permodelan,  yang  menampilkan  nilai Odds  Ratio (OR)  dan Confidence Interval (CI)  95%  maka  variabel  yang masuk permodelan yaitu usia, pendidikan,  riwayat  kelahiran  prematur dan  pemeriksaan  antenatal  care  (ANC) selanjutnya dianalisis secara multivariat maka  variabel  yang  mempunyai  nilai  p >  0,25  satu  persatu  di  eliminasi  dari
model  dengan variable  backward stepwise  selection (analisa regresi logistic dengan  cara  seleksi  mundur) sampai  didapatkan  fit  model  akhir analisis  dan  dapat  dilihat  seberapa  jauh peluang  seluruh  variabel  dalam  setiap model  memprediksi  proporsi  kelahiran prematur.
Tabel  5.  Hasil  Uji  interaksi  antara variabel yang berinteraksi dengan kelahiran premature Variabel B P Wald OR 95.0% C.I.for EXP(B) Lo wer Upper Riwayat kelahiran prematur by Usia 0,54 16,075 1,71  1,31  2,2 Constant -1, 03 5,9 0,35 - -
-2 Log-Likelihood = 246,32 G = 16,8 p value : 0,000
Hasil  dari  tabel  5  menunjukan    proses analisa  yang  telah  dilakukan  untuk  uji interaksi  maka  dapat  di  simpulkan bahwa  variabel usia dengan riwayat kelahiran  premature  (p-value=0,000)
secara bersama-sama
(simultan)
mempengaruhi kejadian kelahiran
prematur  di  Rumah  Sakit  Umum  YK Madira Palembang tahun 2019.
Hasil uji Chi-square
menunjukan  nilai p-value =0,000  ,  OR =3,4  (95%  CI:  (1,82-6,39))  artinya
secara  statistik  terdapat  hubungan  yang bermakna antara usia ibu (< 20 atau >35 tahun)  dengan  kelahiran  prematur  dan ibu  berusia  risiko  berpeluang  3,4  kali lebih  tinggi  untuk  mengalami  kelahiran prematur  jika  dibandingkan  ibu  yang berusia  20-35  tahun.  Pada  kehamilan dengan  usia  ibu  terlalu  muda  (<  20 tahun)  secara  fisik  dan  psikis  masih kurang,  misalnya  perhatian  dalam pemenuhan  nutrisi  zat-zat  gizi  selama kehamilannya,  sedangkan  pada  usia  ibu >35 tahun berkaitan dengan kemunduran  dan  penurunan  daya  tahan tubuh  serta  berbagai  penyakit  sering menimpa  pada  usia  ini  (Widyastuti, 2010).  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  (Syarif  et  al.,  2017) yang  menunjukan  adanya  hubungan yang  bermakna  antara  usia  ibu  dengan kelahiran prematur dengan p- value =0,002  dengan  tingkat  keeratan sebesar  0,227  (rendah).  Penelitian  ini juga  sejalan  dengan  hasil  penelitian yang dilakukan oleh (Halimah Rosyidah1, 2019) yang menyatakan ada hubungan  yang  bermakna  antara  usia dengan  kelahiran prematur dengan nilai koefisen korelasi sebesar 0,192 dan nilai sig 0,046 (p<0,05), sejalan juga dengan hasil  analsis  statistik  yang  dilakukan oleh  (Wahyuni  R,  2017)  yaitu  terdapat
hubungan  yang  bermakna  antara  usia ibu  dengan  kelahiran  prematur  dengan p-value =0,017 dan OR sebesar 2,95(95%  CI:  1,278-6,810).  Sejalan juga  dengan  penelitian  (Marisa  Ip, 2010)  dengan  hasil  pada  ibu  usia  muda <20 tahun didapatkan sebesar OR= 2.07 (95%  CI:  1.19-  3,61),  usia  >35  tahun OR=2.27(95%,  CI:  1.40,  3.68).  Peneliti berasumsi  sesuai dengan teori  yang  ada bahwa  kecenderungan  kasus  terjadinya kelahiran  prematur  pada  usia  terlalu muda yaitu <20 tahun berkaitan dengan organ  reproduksi  yang  belum  matang secara  penuh  maka  sangat  dianjurkan untuk  menikah  pada  usia  yang  matang, sangat  dianjurkan  untuk  meningkatkan konseling  kesehatan  reproduksi  pada calon pengantin dan juga pada ibu hamil dengan kelompok resiko tinggi. sedangkan usia ibu >35 tahun dikaitkan dengan  kesehatan  yang  berkurang, fungsi rahim menurun dan kualitas yang menurun.
Pendidikan  merupakan  sesuatu yang  dapat  membawa  seseorang  untuk memiliki  ataupun  meraih  wawasan  dan pengetahuan  yang  lebih  luas  jika dibandingkan dengan orang yang berpendidikan  yang  lebih  rendah.  Pada variabel  pendidikan  secara  statistic didapatkan  adanya  hubungan  yang
signifikan  dengan p-value =0,009  dan OR  sebesar  2,4  (95%  CI:  1,28-4,58) yang artinya ibu hamil yang berpendidikan  rendah  berisiko  2,4  kali lebih  tinggi  untuk  mengalami  kelahiran prematur.  Penelitian  ini  sejalan  dengan hasil  penelitian  (Do  Carmo  Leal  et  al., 2016) bahwa  faktor penyebab kelahiran prematur  spontan  berkaitan  dengan aspek  sosiodemografik  salah  satunya adalah  tingkat  pendidikan  yang  rendah. Hal  ini  sejalan  juga  dengan  penelitian (Sulistiarini  &  Berliana,  2016)  bahwa wanita  yang  berpendidikan  rendah cenderung  1,077  kali  lebih  besar mengalami kelahiran prematur dibandingkan  ibu  berpendidikan  tinggi. (El-Sayed  &  Galea, 2012)   menyatakan bahwa  kejadian  kelahiran  prematur meningkat  pada  ibu  berpendidikan rendah  <12  tahun  lebih  berisiko  1,73 kali bila dibandingkan ibu berpendidikan  diploma  atau  derajat yang  lebih  tinggi.  Peneliti  berasumsi bahwa  semakin  tinggi  pendidikan  ibu maka  akan  semakin  mudah  menerima informasi  dan  semakin  banyak  ilmu pengetahuan  yang  diterima  oleh  ibu hamil  tersebut  sehingga  kemampuan nya  dalam  berpikir  akan  lebih  rasional termasuk  tentang  menjaga  kesehatan, pencegahan terjadinya kelahiran
prematur  serta  dalam  hal  meningkatkan status gizi pada ibu hamil.
Pada  variabel  riwayat  kelahiran prematur  menunjukan  hasil  uji chi- square didapat p-value =0,004 (p<0,005) dan  OR=2,7 (95% CI:  1,35-5,54)  yang artinya  secara  statistik  ada  hubungan yang bermakna antara riwayat kelahiran prematur  dengan  kejadian  kelahiran prematur    dan  Ibu  yang  memiliki riwayat  kelahiran  prematur  berpeluang 2,7  kali  untuk  mengalami  kelahiran prematur kembali. Menurut teori bahwa persentase kemungkinan kelahiran prematur  berulang  pada  ibu  hamil  yang pernah mengalami kelahiran prematur 2 kali  mempunyai  risiko    32%  untuk mengalami kelahiran prematur (Cunningham FG, 2014)
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Do  Carmo  Leal  et  al., 2016)  di  Brazil  menunjukan  OR=3,74 (95% CI: 2,92-4,79) bahwa faktor risiko riwayat  kelahiran  prematur    berisiko 3,74  kali  dalam  kelahiran  prematur. Menurut peneliti bahwa  ibu  hamil  yang memiliki  riwayat  kelahiran  prematur memiliki kecenderungan untuk terjadinya  kelahiran  prematur  kembali maka  sangat  penting  untuk  mencegah dan  mengobati  infeksi  intrauterine secara  tuntas  pada  ibu  hamil  agar
kehamilan  dan  persalinan  mencapai cukup bulan.
Analisis  statistic  pada  variabel merokok  menunjukan  hasil  uji chi square p-value =1,000  (p>=0,05)  dan OR sebesar 0,9 (0,16-5,03) yang artinya secara statistik tidak ada hubungan yang bermakna  antara  merokok  dengan kelahiran  prematur.  Menurut  teori bahwa  Ibu  hamil  yang  merokok  dapat mengalami gangguan pertumbuhan selama  kehamilan  seperti abortus,
BBLR, pre eklampsia, abruption placenta, dsb. Hal ini terjadi dikarenakan  kandungan  nikotin,  tar dalam  asap  rokok  merupakan  radikal bebas  yang  akan  merusak  komponen molekul  utama  sel  tubuh  dan  dapat menggganggu integritas sel, berkurangnya  integritas  sel  membrane (Muntoha, Suhartno, 2013). Hasil penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian (Smith et al., 2015) menunjukan  OR=1,38  (95%  CI:  1,04- 1,84)    bahwa  wanita  yang  merokok selama kehamilan akan berpeluang 1,38 kali  lebih  tinggi    untuk  terjadinya kelahiran  prematur  dibandingkan  yang tidak  merokok.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  hasil  analisis  statistic yang  dilakukan  (C.  Prunet,  2016) dengan  study retrospective di  Prancis
didapatkan p-value =0,56  dan  aOR=1,0 (0,8-1,2).  Peneliti  berasumsi  dari  fakta yang ada bahwa budaya timur membuat ibu  hamil  tidak  banyak  memiliki kebiasaan  merokok  dan  juga  seiring pengetahuan  ibu  tentang  bahaya  asap rokok  yang  menimbulkan  komplikasi selama  kehamilan.  Hal  ini  didukung dengan  data yang  didapatkan  di lapangan  penelitian  sangat  minim  pada variabel merokok sehingga berpengaruh terhadap  hasil  analisa  data  secara statistik.
Pada variabel pemeriksaan ANC menunjukan  Hasil  uji chi  square p- value =0,031  (p<=0,05)  artinya  secara statistik  ada  hubungan  yang  bermakna antara pemeriksaan ANC dengan kelahiran  prematur  dan  OR=2,5  (95% CI: 1,15-5,71) artinya ibu hamil dengan ANC  tidak  standar  memiliki  risiko  2,5 kali  lebih  tinggi  untuk  mengalami kelahiran  prematur.  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  (Legawati  et  al., 2017)  dengan  hasil  nilai  OR  sebesar 6,29  (95%  CI:  2,69-14,7).  Pemeriksaan kehamilan merupakan pemeriksaan yang  diberikan  kepada  ibu  hamil  oleh tenaga  kesehatan  selama  kehamilannya dengan  jumlah  standar  pemeriksaan minimal  4  kali.  Pemeriksaan  kehamilan diperlukan untuk memungkinkan
diketahuinya  secara  dini  kelainan  atau pun masalah dalam kehamilan sehingga dapat  diambil langkah  yang tepat  untuk menyelamatkan janin dan ibunya.
Pelayanan antenatal terintegrasi merupakan pelayanan kesehatan komprehensif  dan  berkualitas  sesuai standar  (10T)  (Depkes  RI,  2015). Peneliti  berasumsi  bahwa  pemeriksaan antenatal  care (ANC)  yang  tidak standar jumlah kunjungannya menyebabkan tidak diketahuinya secara dini komplikasi kehamilan yang diderita ibu sehingga intervensi baik itu pencegahan  ataupun  penatalaksanaan dari  komplikasi  kehamilan  tersebut tidak cepat teratasi. Sedangkan pada ibu yang  memeriksakan  kehamilan  standar pun  masih  bisa  mengalami  kelahiran prematur  jika  pemeriksaan antenatal care (ANC)  yang diberikan oleh tenaga kesehatan tidak sesuai standar kualitasnya yaitu 10T ataupun konseling yang  kurang  dipahami  oleh  ibu  hamil maka sangat dianjurkan untuk meningkatkan  kompetensi  bagi  tenaga kesehatan dalam memberikan pelayanan pemeriksaan  ANC  baik  itu  secara standar  prosedur  pelayanan  ataupun dalam  memberikan  KIE  sehingga  ibu dapat  melahirkan  anak  yang  sehat  pada usia kehamilan yang ideal yaitu 9 bulan.

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa hubungan  yang signifikan antara usia  ibu,  pendidikan,  riwayat  kelahiran prematur,  pemeriksaan  ANC  dengan kejadian  kelahiran  prematur  sedangkan untuk  variabel  merokok  tidak  ada hubungan  yang  signifikan  terhadap kelahiran  prematur.  Variabel  yang paling dominan mempengaruhi kelahiran  prematur  adalah  usia  dan riwayat kelahiran prematur sebelumnya.

## DAFTAR  PUSTAKA
Blencowe,  H.,  Cousens,  S.,  Chou,  D., Oestergaard, M., Say, L., Moller,  A.,  &  Kinney,  M. (2013). <Blencowe reprod health  2013.pdf>. Born  Too
Soon  the  Global  Epidemiology of  15  Million  Preterm  Births , 10 (Suppl 1), 1–14. https://doi.org/10.1186/1742- 4755-10-S1-S2 C. Prunet, M. D.-C. (2016). Risk factors
of  preterm  birth  in  France  in 2010  and  changes  since  1995: Result from the French National
Perinatal Surveys. Elsevier ,
http://dx.doi.org/10.1016/j- jgyn.2016.02.010.
Cunningham FG, L. K. (2014). Obstetri Williams (Edisi 23). Jakarta:EGC
Halimah  Rosyidah1,  R.  V.  (2019).
RELATIONSHIP BETWEEN THE  AGE  OF  PREGNANT WOMEN  AND  PREMATURE LABOR  IN  PANEMBAHAN
SENOPATI REGIONAL PUBLIC HOSPITAL, BANTUL, YOGYAKARTA. BMJ.  Vol  6  No  1,  2019:  14-23 ISSN : 2615-7047 , 2615-7047. Saifon Chawanpaiboon*, J. P.-B.
(2019). Global,  regional,  and
national  estimates  of  levels  of preterm.
http://dx.doi.org/10.1016/:S2214 -109X(18)30451-0. (n.d.).The Lancet Global Health.com/lancetgh Vol 7 January 2019. e37–46. Depkes  RI.  (2015). Profil  Kesehatan Indonesia .  Jakarta :  Departemen
Kesehatan. Dinkes Provinsi Sumsel. (2019). Laporan Kinerja Kesehatan
Keluarga  dan  Gizi  Masyarakat (D. K. profinsi S. S. Profil (ed.)). 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.
Reproductive  Health , 13 (Suppl
3).
https://doi.org/10.1186/s12978-
016-0230-0 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.20
11.300564
Kemenkes. (2020). Pokok-Pokok Renstra  Kemenkes  2020-2024. Pokja  Renstra  Kemenkes  2020- 2024 , 1–40. Kesmas, D. (2020). PEDOMAN PENJELASAN INDIKATOR PROGRAM KESEHATAN KESEHATAN  TAHUN  2020- 2024 DIREKTORAT JENDERAL KESEHATAN MASYARAKAT  TAHUN  2020 . 1–99. Krisnadi  SR,    dkk.  (2011). Panduan
Pengelolaan Persalinan Preterm
Nasional .  Bandung :  Himpunan Kedokteran Fetomaternal POGI.
Legawati,  L.,  Riyanti,  R.,  &  Noordiati,
N.  (2017).  Faktor  Maternal  Dan Pelayanan  Ante  Natal  Care Terintegrasi Pada Kejadian Prematuritas Di Puskesmas Wilayah  Kota  Palangka  Raya. Jurnal  Surya  Medika , 3 (1),  7–
18.
https://doi.org/10.33084/jsm.v3i
1.209 .
Marisa  Ip, E. P. (2010). A case–control
study  of  preterm  delivery  risk factors  according  to  clinical subtypes  and  severityjog_1087 34..44. The Journal of
Obstetries and Gynaecology Research , doi:10.1111/j.1447-
0756.2009.01087.x.
Muntoha, Suhartno, N. endah w. (2013).
Hubungan antara Riwayat Paparan  Asap  Rokok  dengan Kejadian  Ketuban  Pecah  Dini pada Ibu Hamil di RSUD Dr. H. Soewondo Kendal. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia , 12 (1), 88–93.
https://doi.org/10.14710/jkli.12. 1.88-93
Profil  RSU  YK  Madira,  P.  (2019).
Laporan  Rekam  Medis  Rumah Sakit Umum (RSU) YK MADIRA Palembang .
Smith,  L.  K.,  Draper,  E.  S.,  Evans,  T. A.,  Field,  D.  J.,  Johnson,  S.  J., Manktelow, B. N., Seaton, S. E., Marlow, N., Petrou, S., & Boyle, E.  M.  (2015).  Associations between  late  and  moderately preterm  birth  and  smoking, alcohol,  drug  use  and  diet:  A population-based case-cohort study. Archives  of  Disease  in Childhood:  Fetal  and  Neonatal Edition , 100 (6),  F486–F491. https://doi.org/10.1136/archdisc hild-2014-307265
Sulistiarini,  D.,  &  Berliana,  M.  (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kelahiran Prematur  di  Indonesia:  Analisis Data  Riskesdas  2013.  In E- Journal  WIDYA  Kesehatan  Dan Lingkungan (Vol. 1, Issue 2).
Syarif,  A.  B.,  Santoso,  S.,  &  Widyasih,
H. (2017). Usia Ibu dan Kejadian  Persalinan  Preterm.
Jurnal Kesehatan Ibu Dan Anak ,
11 (2),
20–24. https://doi.org/10.29238/kia.v11i 2.35 Wahyuni,  R.,  dan  Rohani,  S.  (2017). Faktor-faktor yang mempengaruhi persalinan
preterm.  Jurnal  Aisyah  Vol.  2
No. 1.
https://doi.org/10.30604/jika.v2i 1.33 .
Zhang,  Y.,  Liu,  X.,  Gao,  S.,  Wang,  J.,
Gu,  Y.,  Zhang,  J.,  Zhou,  X.,  & Li,  Q.  (2012). Risk  Factors  for Preterm  Birth  in  Five  Maternal and  Child  Health  Hospitals  in Beijing . 7 (12),1–7. https://doi.org/10.1371/journal.p one.0052780