## Jurnal Epidemiologi Kesehatan Komunitas
7 (2), 2022, 490-500
Hubungan Kehamilan Tidak Diinginkan dengan Kejadian Berat Bayi Lahir Rendah di Pedesaan Pulau Jawa (Analisis Data SDKI 2017)
Asri Mutiara Putri *, Sudarto Ronoatmodjo**
*Program Studi Magister Epidemiologi, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Indonesia,
Depok ** Departemen Epidemiologi, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia,
Lantai 1 Gedung A, Kampus Baru UI Depok

## ABSTRACT
Background: There was an increase in the proportion of birth weight less than 2500 grams from 5.7 in 2013 to 6.2 in 2018. Several provinces in Java Island also still have the proportion of LBW above the average proportion of LBW in Indonesia (> 6.2 %) such as Banten, West Java, Yogyakarta Special Region, and East Java. Maternal characteristics such as rural residence and unwanted pregnancy status are  related  to  low  birth  weight.  This  study  aims  to  determine  the  relationship  between  unwanted pregnancy and LBW events in rural areas in Java Island.
Methods: This  study  was  conducted  by  analysing  secondary  data  from  the  results  of  the  2017 Indonesian Demographic and Health Survey (IDHS). The sample in this study consists of all live births in the last 5 years prior to the survey with reports of birth weight less than 2500 grams born to women aged 15- 49 years in rural Java Island when the survey took place and was successfully interviewed, and has a complete answer (no answer missing).
Result: After weighting, 1821 samples were obtained. The result found that the proportion of LBW events in rural areas in Java Island is 6.3%. Meanwhile, of all pregnancies during the study period, 13.5% were unwanted pregnancies. The results of the multivariate analysis showed that there was no significant relationship between unwanted pregnancy status and LBW in rural areas in Java Island after adjusted  by  maternal  age,  mother's  education  level,  maternal  employment  status,  economic  level, problems in getting health care/treatment, ANC, and parity (POR = 1.31, 95% CI = 0.72-2.38). Conclusion: It is necessary to measure variables more accurately in the questionnaire and carry out further research by including other risk factors.
Keywords: Low Birth Weight; Unwanted Pregnancy; Rural.

## JEKK

## Pendahuluan
Berat  lahir  merupakan  indikator  penting terkait kerentanan terhadap risiko penyakit dan kelangsungan  hidup  anak.  Berat  bayi  lahir rendah  (BBLR)  didefinisikan  oleh World Health  Organization (WHO)  sebagai  berat lahir  kurang  dari  2500  g  (5,5  lb).  Berat  bayi lahir  rendah  terus  berlanjut  menjadi  masalah kesehatan  masyarakat  yang  signifikan  secara global dan dikaitkan dengan berbagai konsekuensi  jangka  pendek  dan  jangka panjang.  Secara  keseluruhan,  diperkirakan bahwa 15% hingga 20% dari semua kelahiran di seluruh dunia adalah bayi dengan berat lahir rendah,  mewakili  lebih  dari  20  juta  kelahiran dalam  setahun. 1 Berat  lahir  rendah akan membawa risiko kematian, gangguan pertumbuhan  dan  perkembangan  anak  jika tidak tertangani dengan baik. 2
Menurut  data  kemenkes  pada  tahun  2019, terjadi penginkatan proporsi berat lahir kurang dari  2.500  gram  dari  5,7  pada  tahun  2013 menjadi  6,2  pada  tahun  2018.  Peningkatan tersebut  merupakan  tren  yang  buruk  melihat bahwa  BBLR  merupakan  penyebab  kematian neonatal tertinggi (35,3%) di Indonesia. Hal ini sejalan dengan data pada beberapa provinsi di Pulau Jawa, seperti Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat,  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur,  yang menunjukan bahwa BBLR merupakan penyebab kematian neonatal utama. 3 Beberapa provinsi  di  Pulau  Jawa  pun  masih  memiliki angka  proporsi  BBLR  diatas  rata-rata  proposi BBLR  di  Indonesia  (>6,2%)  seperti  Banten, Jawa Barat, Daerah Istimewa Yogyakarta, dan Jawa Timur. 4
Penelitian yang dilakukan oleh Jalil  dkk di Pakistan  menemukan  bahwa  karakteristik  ibu seperti  usia  berisiko  dan  tempat  tinggal pedesaan,  kehamilan  yang  tidak  diinginkan, status  menyusui  dan  perawatan  antenatal merupakan  faktor  risiko  terjadinya  berat  bayi lahir rendah. Penelitian empiris yang dilakukan di negara berkembang lainnya mengungkapkan beragam  faktor medis  dan sosial  budaya yang terkait dengan berat lahir. Dalam hal ini, salah satu faktor risiko berat lahir yang paling banyak dipelajari adalah keinginan untuk hamil. 5
Kehamilan  tidak  diinginkan  didefinisikan sebagai  kehamilan  yang  tidak  diinginkan  atau tidak  tepat  waktu  pada  saat  pembuahan. Perempuan  mengalami  kehamilan  dan  anak lebih  banyak  dari  yang  diinginkan,  serta mengalami  kehamilan  lebih  cepat  dari  yang diinginkan. Jumlah perempuan yang menghindari  kehamilan  tidak  diinginkan  atau kehamilan tidak tepat waktu meningkat dalam beberapa  tahun  terakhir.  Hal  ini  dapat dikarenakan  urbanisasi  dan  perkembangan sosial dan ekonomi yang menyebabkan banyak pasangan  menginginkan  lebih  sedikit  anak. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa kehamilan  yang  tidak  diinginkan  berkaitan dengan  dampak  kesehatan,  ekonomi,  sosial, dan  psikologis  yang  negatif  untuk  wanita  dan anak-anak. 6,7
Secara  global,  pada  tahun  2015-2019 terdapat  rata-rata  121  juta  kehamilan  tidak diinginkan setiap tahunnya, yang sesuai dengan global  annual  rate yaitu  64  kehamilan  yang tidak  diinginkan  per  1000  wanita  usia  15-49 tahun. 8 Menurut data SDKI 2017, dari seluruh kelahiran  dalam  5  tahun  terakhir  dan  semua kehamilan pada saat survei 8 persen tidak tepat waktu dan 7 persen tidak diinginkan. 9
Kehamilan  tidak  diinginkan  berkontribusi terhadap  berat  bayi  lahir  rendah  yang dipengaruhi  oleh  faktor  perilaku  ibu  hamil seperti  tidak  memeriksakan  kehamilan  dan perilaku berisiko ibu selama kehamilan seperti kebiasaan merokok dan mengonsumsi alkohol. 10 Faktor  perilaku  ibu  berisiko  dapat berkontribusi  pada  kesehatan  anak  seperti kejadian  BBLR  hingga  kematian  bayi. Berdasarkan  SDKI  2017,  terdapat  perbedaan presentase kejadian BBLR di daerah pedesaan dan  perkotaan,  yang  mana  BBLR  cenderung terjadi  di  daerah  pedesaan.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  kehamilan  tidak  diinginkan  dengan kejadian BBLR di pedesaan di Pulau Jawa. 9

## Metode
Penelitian  ini dilakukan dengan melakukan analisis  data  sekunder  dari  hasil  Survei Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI) tahun  2017  yang  mana  survei  tersebut dirancang  dengan  menggunakan  desai  studi
potong  lintang  (cross  sectional)  oleh  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  Badan  Kependudukan dan  Keluarga  Berencana  Nasional  (BKKBN), dan Kementerian Kesehatan
Republik Indonesia.  Desain sampling SDKI  2017 dilaksanakan  di  34  provinsi  di  Indonesia  dan dirancang  untuk  dapat  menyajikan  estimasi level  nasional  dan  provinsi.  Sebanyak  1.970 blok  sensus  yang  meliputi  daerah  perkotaan dan pedesaan menjadi sampel pada SDKI 2019 dengan kerangka sampel SDKI 2017 menggunakan Master Sampel Blok Sensus dari hasil Sensus Penduduk 2010 (SP2010) dengan desain  pengambilan  sampling  yaitu  dua  tahap berstrata. Pelaksanaan SDKI 2017
menggunakan  4  (empat)  jenis  kuesioner  yaitu kuesioner  rumah  tangga,  wanita  usia  subur (WUS), pria kawin (PK), dan remaja pria (RP). Namun  pada  penelitian  ini  kuesioner  yang digunakan  yaitu  kuisioner  rumah  tangga  dan wanita umur 15-49 tahun yang mengacu pada kuesioner DHS ( Demographic Health Surveys ) Phase  7 tahun  2015.  Sebanyak  47.963  rumah tangga dan 49.627 wanita berhasil diwawancari menghasilkan  tingkat  respon  sebesar  99,5% dan 97,8%. 9
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  bayi lahir  hidup  dalam  5  tahun  terakhir  sebelum survei  yang dilahirkan oleh wanita usia 15-49 tahun  di  pedesaan  di  Pulau  Jawa  saat  survei berlangsung dan berhasil diwawancarai. Sedangkan sampel pada penelitian ini diambil dengan cara total sampling yang mengikutsertakan  seluruh  responden  yang sesuai dengan kriteria inklusi yaitu seluruh bayi lahir  hidup  dalam  5  tahun  terakhir  sebelum survei  dengan  laporan  berat  lahir  kurang  dari 2500 gram yang dilahirkan oleh wanita usia 15- 49 tahun di pedesaan di Pulau Jawa saat survei berlangsung  dan  berhasil  diwawancarai,  serta memiliki jawaban lengkap (tidak ada jawaban missing ).  Setelah  dilakukan cleaning  data sesuai  dengan  kriteria  inklusi  serta  dilakukan pembobotan,  didapatkan  1821  sampel  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yang  diperoleh dari kuesioner wanita usia subur (Form SDKI 17-WUS).
Variabel  dependen  pada  penelitian  ini adalah berat bayi lahir rendah yang dikategorikan  menjadi  2,  yaitu  “BBLR”  jika memiliki  berat  lahir  <2.500  gram  dan  “tidak
BBLR” jika memiliki ≥2.500 gram. Sedangkan variabel  independen  utama  adalah  kehamilan tidak diingingkan yang dikategorikan menjadi 2,  yaitu  “kehamilan  tidak  diinginkan”  jika responden  manjawab  tidak  ingin  sama  sekali hamil  dan  “kehamilan  diinginkan”  jika responden  menjawab  ingin  hamil  atau  ingin hamil kemudian. Terdapat variabel independen lain  sebagai  kovariat  yang  meliputi  usia  ibu, tingkat  pendidikan  ibu,  pekerjaan  ibu,  status ekonomi, masalah dalam mendapatkan perawatan  kesehatan/  pengobatan,  pelayanan antenatal (ANC), paritas.
Pada  penelitian  ini  digunakan  perangkat ( Statistical  Package  for  the  Social  Sciences ) SPSS  versi  24  milik  laboratorium  komputer Fakultas  Kesehatan  Masyarakat  Universitas Indonesia dalam proses  analisis data.  Analisis data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini mencakup  analisis  univariat,  bivariat,  dan multivariat. Analisis univariat dilakukan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan distribusi  dan  frekuensi  dari  setiap  variabel yang  akan  diteliti,  baik  variabel  dependen maupun  variabel  independen.  Kemudian analisis  bivariat  dilakukan  untuk  mengetahui hubungan antara dua variabel dengan menggunakan uji Chi Square dengan confidence interval (CI) 95%. Sebagai analisis lanjut  dari analisis bivariat,  dilakukan  analisis multivariat  dengan  menggunakan  uji  regresi logistik  untuk  mengetahui  nilai  asosiasi  yaitu prevalence odds ratio (POR).

## Hasil
Pada  penelitian  ini  terdapat  jumlah  sampel 1821 yang memenuhi kriteria inklusi. Tabel 1 menyajikan  hasil  analisis  univariat  yang menguraikan  distribusi  dan  frekuensi  setiap variabel  yang  diteliti.  Berdasarkan  Tabel  1, proporsi kejadian BBLR di daerah pedesaan di Pulau  Jawa  berdasarkan  data  SDKI  2017 mencapai  6,3%.  Sedangkan  dari  seluruh kehamilan selama periode penelitian sebanyak 13,5%  merupakan  kehamilan  yang  tidak diingingkan.
Berdasarkan  karakteristik  sosiodemografi ibu di daerah pedesaan di Pulau Jawa, sebanyak 25,2% responden berusia <20 atau >35 tahun, 34,8%  memiliki  tingkat  pendidikan  rendah
yaitu  tidak  tamat  SMP,  36,7%  berstatus bekerja, dan 46,6% memiliki tingkat ekonomi yang rendah.
Sebagian  ibu  masih  merasakan  bahwa memiliki masalah dalam mendapatkan perawatan  kesehatan  atau  pengobatan  untuk dirinya  yaitu  sebesar  34,3%.  Selain  itu sebanyak 5,4% responden melakukan ANC < 4 kali dan sebagian besar ibu memiliki paritas 1 dan ≥ 4 kali sebanyak 47,2%.
Tabel 1. Distribusi frekuensi BBLR, kehamilan tidak diinginkan, dan faktor lainnya pada bayi lahir  hidup  di  daerah  pedesaan  di  Pulau  Jawa berdasarkan data SDKI 2017
Variabel Jumlah (n) Persentase (%) Berat  Bayi  Lahir Rendah - BBLR - Tidak BBLR 115 1706 6,3 93,7 Kehamilan Tidak Diingingkan (KTD) - Ya - Tidak 247 1574 13,5 86,5 Usia Ibu - <20 atau >35 tahun - 20  –  35 tahun 458 1363 25,2 74,8 Tingkat  Pendidikan Ibu - Rendah - Tinggi 634 1187 34,8 65,2 Status Pekerjaan Ibu - Bekerja - Tidak bekerja 669 1152 36,7 63,3 Tingkat Ekonomi - Rendah - Tinggi 849 972 46,6 53,4 Masalah mendapatkan
perawatan kesehatan/ pengobatan - Masalah
- Tidak Masalah 625 1196 34,3 65,7
Pelayanan ANC
- < 4 kali - ≥ 4 kali 98 1723 5,4 94,6 Paritas - 1 dan ≥ 4 kali - 2 – 3 kali 860 961 47,2 52,8
Untuk mengetahui hubungan antara variabel independen  dan  dependen  dilakukan  analisis bivariat  dengan  menggunakan  uji chi-quare . Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  Tabel  2, hubungan  antara  kehamilan  tidak  diinginkan dengan  BBLR  memiliki  nilai  asosiasi  POR yaitu 1,31 (95% CI = 0,72-2,38), yang artinya ibu  dengan  status  kehamilan  tidak  diinginkan berisiko  1,31  lebih  tinggi  untuk  mengalami kejadian  BBLR  dibandingkan  dengan  ibu dengan status kehamilan diinginkan, namun hal ini  tidak  signifikan  secara  statistik  ( p  value = 0,391).
Hasil  analisis  bivariat  untuk  faktor lainnya menunjukan bahwa terhadapat hubungan signifikan secara statistik ( p value = 0,01)  antara  jumlah  pelayanan  ANC  dengan kejadian  BBLR,  dengan  nilai  asosiasi  POR yaitu  3,11  (95%  CI  =  1,43-6,7).  Sedangkan untuk  faktor  lainnya  yaitu  usia  ibu,  tingkat pendidikan  ibu,  status  pekerjaan  ibu,  tingkat ekonomi, masalah dalam mendapatkan perawatan  kesehatan/pengobatan,  dan  paritas menunjukan  hubungan  yang  tidak  signifikan dengan kejadian BBLR  di  daerah pedesaan di Pulau Jawa.
Tabel 2. Hasil Analisis Hubungan Kehamilan Tidak Diinginkan dan Faktor Lainnya dengan BBLR pada bayi lahir hidup di daerah pedesaan di Pulau Jawa berdasarkan data SDKI 2017
Variabel BBLR Total POR crude (95%CI) p value Ya Tidak N % N % n % Kehamilan Tidak Diingingkan Ya 19 7,8 228 92,2 247 100 1,31 (0,72-2,38) 0,391 Tidak 96 6,1 1478 93,9 1574 100 Reference Usia Ibu <20 atau >35 tahun 29 6,5 429 93,5 458 100 1,03 (0,62-1,71) 0,907 20 – 35 tahun 86 6,3 1277 93,7 1363 100 Reference Tingkat Pendidikan Ibu Rendah 46 7,3 588 92,7 634 100 1,27 (0,79-2,02) 0,324 Tinggi 69 5,8 1118 94,2 1187 100 Reference Status Pekerjaan Ibu Bekerja 44 6,6 625 93,4 669 100 1,07 (0,68-1,66) 0,783 Tidak bekerja 71 6,2 1081 93,8 1152 100 Reference Tingkat Ekonomi Rendah 60 7,1 789 92,9 849 100 1,27 (0,80-2,00) 0,306 Tinggi 55 5,7 917 94,3 972 100 Reference Masalah mendapatkan perawatan kesehatan/ pengobatan Masalah 45 7,3 580 92,7 625 100 1,26 (0,78-2,03) 0,346 Tidak Masalah 70 5,9 1126 94,1 1196 100 Reference Pelayanan ANC < 4 kali 16 16 82 84 98 100 3,1 (1,43-6,7) 0,01* ≥ 4 kali 100 5,8 1623 94,2 1723 100 Reference Paritas 1 dan ≥ 4 kali 57 6,6 803 94,3 860 100 1,086 (0,68-1,74) 0,732 2 – 3 kali 59 6,1 902 93,9 961 100 Reference
*p value < 0,05
Pada  Tabel  3,  tersaji  hasil  dari  analisis multivariat. Pada analisis multivariat dilakukan pemodelan  multivariat,  yang  menurut  statistik variabel independen hasil dari analisis bivariat yang menghasilkan nilai p<0,25 dimasukan ke dalam  pemodelan.  Dalam  penelitian  ini variabel  independen  utama  tidak  memenuhi syarat p<0,25, tetapi varibel independen utama dianggap  penting  dan  dijadikan  sebagai independen  utama.  Menurut  Besral,  variabel dengan  p>0,25  tetap  dapat  diikutkan  sebagai kandidat  multivariat  apabila  variabel  tersebut secara  substansi  dianggap  penting. 11 Oleh karena  itu,  semua  variabel  hasil  dari  analisis
bivariat dimasukan kedalam pemodelan multivariat.
Hasil  model  akhir  analisis  multivariat menunjukan  bahwa  status  kehamilan  tidak diinginkan  pada  wanita  usia  15-49  tahun  di daerah pedesaan di Pulau Jawa tidak memiliki hubungan signifikan secara statistik ( P value = 0,379)  dengan  kejadian  BBLR  di  daerah pedesaan  di  Pulau  Jawa  setelah  dikontrol dengan faktor usia ibu, tingkat pendidikan ibu, status pekerjaan ibu, tingkat ekonomi, masalah dalam  mendapatkan  perawatan  kesehatan/ pengobatan,  pelayanan  ANC,  dan  paritas, dengan nilai asosiasi POR yaitu 1,31 (95% CI = 0,72-2,38).
Tabel  3.  Model  Akhir  Analisis  Multivariat  Hubungan  Kehamilan  Tidak  Diinginkan  dan  Faktor Lainnya dengan BBLR pada bayi lahir hidup di daerah pedesaan di Pulau Jawa berdasarkan data SDKI 2017
Variabel Koef SE POR Adjusted 95% CI p value Kehamilan Tidak Diingkan 0,268 0,304 1,31 0,72-2,38 0,379
Adjusted berdasarkan usia ibu, tingkat pendidikan ibu, status pekerjaan ibu, tingkat ekonomi, masalah mendapatkan perawatan kesehatan/pengobatan, pelayanan ANC, dan paritas.

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  penelitian ini diketahui proporsi kejadian BBLR di daerah pedesaan  di  Pulau  Jawa  mencapai  6,3%. Proporsi  tersebut  telah  memenuhi  target RPJMN  tahun  2019  di  Indonesia  yaitu  8%, 4 namun  proporsi  BBLR  di  Indonesia  masih dapat  dikatakan  tinggi  jika  dibandingkan dengan negara lainnya di Asia Tenggara seperti Vietnam  dengan  proporsi  5%. 12 Menurut  data World Health Organization (WHO), prevalensi bayi dengan BBLR di dunia yaitu 15,5% atau setara dengan 20 juta bayi yang lahir per tahun dan  sebanyak  96,5%  diantaranya  terjadi  di negara berkembang. 1,13
Salah satu faktor yang diduga berhubungan dengan kejadian BBLR adalah kehamilan tidak diinginkan.  Pada  penelitian  ini,  dari  seluruh kehamilan selama periode penelitian sebanyak 13,5%  merupakan  kehamilan  yang  tidak diingingkan. Berdasarkan hasil analisis, sebanyak 7,8% kejadian BBLR terjadi pada ibu dengan  status  kehamilan  tidak  diinginkan  dan 6,1% terjadi pada ibu dengan status kehamilan diinginkan.  Hal  ini  menunjukan  kejadian BBLR pada ibu dengan status kehamilan tidak diingkan lebih tinggi sebesar 1,8% dibandingkan pada ibu dengan status kehamilan  diinginkan.  Hal  ini  sejalan  dengan hasil penelitian Rahman dkk, yang menunjukan bahwa  proporsi  kejadian  BBLR  lebih  tinggi pada  ibu  dengan  status  kehamilan  tidak diinginkan  yaitu  52,5%  kejadian  BBLR  pada ibu  dengan  status  kehamilan  tidak  diinginkan dan  19%  pada  ibu  dengan  status  kehamilan diingkan. 6
Kehamilan yang tidak diinginkan
merupakan  masalah  baik  dari  sudut  pandang hak  asasi  manusia  dan  kesehatan  masyarakat.
Sesuai  dengan  Committee  on  Unintended Pregnancy  of  the  Institute  of  Medicine  pada tahun  1995,  komite  menyimpulkan  bahwa "konsekuensi  dari  kehamilan  yang  tidak diinginkan  adalah  serius,  memberikan  beban yang cukup besar pada anak-anak, wanita, pria, dan keluarga". 14,15 Kehamilan tidak diinginkan dapat  menimbulkan  isu  kesehatan  masyarakat yang penting karena merugikan berbagai aspek, tidak  hanya  terbatas  pada  kesehatan  ibu  dan anak.  Kehamilan  yang  tidak  direncanakan berkaitkan dengan melahirkan bayi BBLR dan mendorong  aborsi  tidak  aman.  Dalam  hal  ini, BBLR  merupakan  hal  yang  penting  untuk diperhatikan  karena  merupakan  salah  satu faktor risiko utama terjadinya kematian bayi. 10 Kehamilan yang tidak diinginkan dikaitkan dengan  perilaku  ibu  selama  kehamilan  dan pasca  melahirkan  yang  dapat  mempengaruhi hasil kesehatan ibu dan bayi. Perilaku berisiko dalam  kehamilan  cenderung  dialami  oleh wanita dengan konsepsi yang tidak diinginkan atau  tidak  tepat  waktu.  Wanita  dengan kehamilan tidak diinginkan mungkin menerima perawatan  prenatal  yang  tidak  adekuat. Keterlambatan  dalam  mencari  perawatan prenatal  karena  tidak  mengenali  gejala kehamilan dan kurangnya kewaspadaan dalam mendeteksi masalah kehamilan seperti hipertensi,  serta  kurangnya  persiapan  untuk menjadi  orang  tua  dapat  memperburuk  hasil kehamilan.  Hal  ini  menyebabkan  wanita dengan  kehamilan  tidak  diinginkan  mungkin memerlukan perawatan tambahan, intensif, dan pengawasan selama kehamilan. 14,16
Karakteristik  ibu  banyak  dikaitkan  dalam menghasilkan masalah kesehatan ibu dan bayi seperti  BBLR.  Wanita  dengan  status  sosial ekonomi  kurang  baik  dan  tingkat  pendidikan rendah  memiliki  kerentanan  yang  lebih  besar
untuk  memiliki  bayi  BBLR.  Alasan  untuk hubungan  antara  tingkat  pendidikan  ibu  dan BBLR,  terkait  dengan  tingkat  sosial  ekonomi ibu  yang  rendah,  yang  mungkin  mengalami keterlambat  memulai  perawatan  pranatal  dan konsultasi  yang  lebih  sedikit  dari  yang direkomendasikan.  Wanita  dengan  tingkat pendidikan yang lebih tinggi cenderung untuk dapat  mengurus  dirinya  sendiri,  memiliki pengetahuan yang lebih besar tentang perawatan  yang  harus  dilakukan,  memiliki status  sosial  ekonomi  yang  lebih  tinggi  dan penilaian  yang  lebih  baik  saat  membuat keputusan mengenai  kesehatan dan perawatan mereka. 17,18
Pada penelitian ini, ditemukan hasil analisis multivariat  yang  menunjukan  bahwa  tidak terdapat hubungan yang signifikan antara status kehamilan  tidak  diinginkan  dengan  kejadian BBLR  di  daerah  pedesaan  di  Pulau  Jawa setelah  dikontrol  variabel  usia  ibu,  tingkat pendidikan  ibu,  status  pekerjaan  ibu,  tingkat ekonomi,  masalah  mendapatkan  perawatan kesehatan/pengobatan,  pelayanan  ANC,  dan paritas  (POR  =  1,31,  95%  CI  =  0,72-2,38). Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian Omani-Samani  dkk  di  Iran  yang  menunjukan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara  kehamilan  yang  tidak  diinginkan  dan BBLR  (OR  =  0,67,    95%  CI  0,403–1,13) 19
Namun,  hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan dengan penelitian Nurcahyani dkk di Indonesia yang  menunjukan  bahwa  status  kehamilan tidak  diinginkan  berhubungan  signifikan dengan kejadian BBLR, dengan risiko 1,31 kali lebih  besar  daripada  ibu  dengan  kehamilan yang diinginkan (CI 95% = 1,07-1,61). 10 Hasil penelitian  ini  juga  tidak  sesuai  dengan  hasil penelitian  Eggleston  dkk  di  Ecuador  yang menunjukan  adanya  hubungan  signifikan antara  kehamilan  tidak  diinginkan  dengan kejadian  BBLR  (OR  =  1,64,  95%CI  =  1,22- 2,20) dan penelitian Wado dkk di Etiopia (RR = 2,12, 95%CI = 1,05-4,28). 20,21
Tidak  sejalannya  hasil  pada  penelitian  ini dengan  penelitian  sebelumnya  kemungkinan terjadi  akibat  adanya  keterbatasan  dan  bias dalam  penelitian  ini.  Desain  studi cross sectional yang  digunakan  pada  penelitian  ini mungkin  menghasilkan  asosiasi  yang  kurang akurat  dalam  menggambarkan  hubungan
kausalitas  antara  variabel  independen  dan dependen.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini kemungkinan  tidak  terlepas  dari  adanya  bias. Bias  yang  mungkin  terjadi  pada  penelitian  ini adalah  bias  informasi  baik  pada  variabel dependen  dan  independen.  Pada  kuisioner SDKI, berat lahir diukur berdasarkan bayi yang ditimbang  pada  saat  dilahirkan  berdasarkan cacatan  buku  KIA  atau  ingatan  ibu  dalam  5 tahun  terakhir  sebelum  survei.  Hal  ini  dapat menyebabkan  terjadinya  kesalahan  pemberian informasi  karena  jawaban  didasarkan  pada ingatan  ibu  yang  mungkin  tidak  mengingat dengan  akurat.  Pertanyaan  terkait  kehamilan tidak  diinginkan  juga  merupakan  hal  yang sensitif,  sehingga  terdapat kemungkinan responden tidak menjawab pertanyaan dengan akurat. Pengkategorian yang kurang sesuai pun mungkin  merupakan  sumber  bias  informasi, yang  mana  kehamilan  tidak  diingingkan dikelompokan jika tidak ingin sama sekali dan kategori kehamilan diinginkan jika ingin hamil saat itu dan ingin hamil kemudian. Namun, bias informasi yang mungkin terjadi pada penelitian ini bersifat non-differential dikarenakan seluruh  kemungkinan  bias  informasi  tersebut dapat terjadi pada kedua kelompok.
Dikarenakan keterbatasan data yang tersedia pada  SDKI  2017,  terdapat  kemungkinan adanya  faktor  lain  yang  tidak  diperhitungkan, yang  mungkin  mempengaruhi  asosiasi  pada penelitian  ini.  Menurut Institute  of  Medicine (US), wanita dengan kehamilan tidak diinginkan  lebih  cenderung  merokok  dan minum alkohol. Pengaruh niat kehamilan pada perilaku  lain  yang  terkait  dengan  hasil kehamilan,  seperti  penggunaan  obat-obatan terlarang,  penambahan  berat  badan  selama kehamilan,  dan  penggunaan  berbagai  vitamin yang  tidak  dipelajari  dengan  baik. 14 Perilaku berisiko  tersebut  mungkin  merupakan  faktor risiko  terhadap  kejadian  BBLR  yang  tidak diperhitungkan.
Disisi  lain,  pada  beberapa  tahun  terakhir, program  pemerintah  terkait  kehamilan  dan persiapan  melahirkan  bagi  ibu  telah  menekan terjadinya  kejadian  BBLR.  Capaian  indikator program kesehatan maternal dan neonatal juga menunjukan bahwa seluruh program kesehatan maternal dan neonatal sesuai indikator Renstra pada  tahun  2017  sudah  tercapai  yang  mana
mencakup  baik  kota  dan  desa  di  seluruh Indonesia. Indikator tersebut mencakup presentase  puskesmas  yang  melaksanakan kelas ibu hamil (93,76%), presentase puskesmas yang melakukan orientasi program perencanaan persalinan dan pencegahan komplikasi  (91,94%),  presentase  ibu  hamil yang mendapatkan pelayanan antenatal minimal  4  kali  (87,3%). 22 Capaian  tersebut dapat dikatakan tinggi dan telah mencakup baik kota maupun desa. Oleh karena itu, ibu dengan status  kehamilan  tidak  diinginkan  pada  awal kehamilan mungkin telah mendapatkan perawatan  dan  pendampingan  yang  memadai sehingga  dapat  mencegah  terjadinya  kejadian BBLR dan masalah kesehatan bayi lainnya.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  ibu  di perbedesaan  di  Pulau  Jawa  dengan  status kehamilan  tidak  diingingkan  berisiko 1,31 untuk  mengalami  kejadian  bayi  BBLR dibandingkan  dengan  ibu  dengan  status kehamilan diinginkan, walaupun hasil tersebut tidak signifikan secara statistik. Hasil asosiasi pada  penelitian  ini  kemungkinan  masih dipengaruhi  oleh  bias  informasi  dan  mungkin terdapat  faktor  risiko  lainnya  yang  belum diikutsertakan  pada  penelitian  ini  karena keterbatasan  data  yang  tersedia.  Oleh  karena itu,  perlu  dilakukan  pengukuran  variabel dengan  lebih  akurat  pada  kuisioner  dan dilakukan penelitian lanjutan dengan mengikutsertakan faktor risiko lainnya.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada pihak jurnal JEKK karena telah mengijinkan kami menggunakan template yang mereka miliki.

## Daftar Pustaka
1. Cahyani  DI, Kartasurya  MI, Rahfiludin MZ.  2020.  Gerakan  masyarakat  hidup sehat  dalam  perspektif  implementasi kebijakan  (studi  kualitatif).  Jurnal Kesehatan Masyarakat Indonesia. 215(1):10. Available from: https://doi.org 10.26714 /jkmi.15.
1.2020.10-18.
2. Kemenkes RI. 2018. Riskesdas Nasional 2018.  pdf.  Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Kesehatan.  Published online  201.8.627.  Available  from: https://doi.org ISBN 978-02-373-118-3.
3. Dirjen  P2P  Kemkes  RI.  2020.  Rencana Aksi  Program  2020-2024.  Jurnal  Ilmu Teknosains.  2  (1/Mei):1-33.  Available from:https://e-renggar.kemkes.go.id/file 2018/e-performance/1-465827-3tahun an- 684.
4. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Kalimantan Barat.  2019.  Profil  Kesehatan  Provinsi Kalimantan  Barat  Tahun  2019.  (Pusat Data  dan  Informasi  Dinkes  Provinsi Kalimantan Barat, ed.). Available from:
https://drive.google.com/drive/folders/1
XYHFQuKucZIwmCADX5ff1DhfJgqz I-l.
5. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Kalimantan Barat.  2017.  Profil  Kesehatan  Provinsi Kalimantan  Barat  Tahun  2017.  (Barat PD dan IDPK, ed.). SIK.
6. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Kalimantan Barat.  2016.  Profil  Kesehatan  Provinsi Kalimantan  Barat  Tahun  2016.  (Barat
PD  dan  IDPK,  ed.).  SIK.  Available from: https://drive.google.com/drive/
folders/1XYHFQuKucZIwmCADX5ff1
aDhfJgqzI-l.
7. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Kalimantan Barat.  2015.  Profil  Kesehatan  Provinsi
Kalimantan  Barat  Tahun  2015.  (Barat PD  dan  IDPK,  ed.).  SIK.  Available from: https://drive.google.com/drive/
folders/1XYHFQuKucZIwmCADX5ff1 aDhfJgqzI-l.
8. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Kalimantan Barat.  2018.  Profil  Kesehatan  Provinsi Kalimantan  Barat  Tahun  2018.  (Pusat Data  dan  Informasi  Dinkes  Provinsi Kalimantan Barat, ed.). SIK.
9. Kemenkes RI. 2018. Tuberkulosis (TB). Tuberkulosis.1  April  2018.  Available from: www.kemenkes.go.id.
10. Surya A, Setyaningsih B, Suryani  N.H, et al. 2017. Quality tuberculosis care in indonesia: using patient pathway
analysis  to  optimize  public  -  private collaboration. J Infect Dis.216 (Suppl7): S724-S732. Available from: https://doi.org 10.1093/infdis/jix379. 11. Kemenkes RI. 2019. Panduan penerapan jejaring layanan tuberkulosis di fasilitas kesehatan pemerintah dan swasta berbasis  kabupaten/kota  (Distric-Based Public-Private  Mix/  DPPM).  Published online: 1-50.
12. Buiatria L.  2011. No Title ｐ . Phys Rev E.  Published  online  2011.  Available from: http://www.ainfo.inia.uy/digital /bitstream/item/7130/1/LUZARDOBUI ATRIA2017.
13. Tesfahuneygn G, Medhin G, Legesse M. 2015.  Adherence  to  Anti-tuberculosis treatment  and  treatment  outcomes among tuberculosis patients in Alamata District,  northeast  Ethiopia.  BMC  Res Notes. 8:503. Available from: https://doi.org10.1186/s13104-015-14 52-x.
14. Ejeta  E,  Beyene  G,  Balay  G,  Bonsa  Z, Abebe G. 2018. Factors associated with unsuccessful  treatment  outcome  in tuberculosis  patients  among  refugees and  their  surrounding  communities  in Gambella  Regional  State,  Ethiopia. PLoS  One.13(10):e0205468-e0205468. Available  from:  https://doi.org  10.1371 /journal.pone.0205468.
15. Ruru  Y,  Matasik  M,  Oktavian  A,  et  al. 2018.  Factors  associated  with  non- adherence during tuberculosis treatment among  patients  treated  with  DOTS strategy  in  Jayapura,  Papua  Province,
Indonesia. Glob Health Action.
11(1):1510592. Available from:
https://doi.org10.1080/16549716.2018.
1510592.
16. Kemenkes  RI.  2016.  Peraturan  Menteri Kesehatan  RI  Nomor  67  Tahun  2016
Tentang Penanggulangan Tuberkulosis.
17. Kemenkes  RI.  2020.  Strategi  nasional penanggulangan tuberkulosis di Indonesia 2020-2024. Pertemuan Konsolidasi Nasional Penyusunan STRANAS TB:135. 18. WHO.  2009.  Global  Tuberculosis Control. Tuberculosis. Published online:17. 19. Kurniasih  ND,  Widianingsih  C.  2013. Pencegahan Penularan Tb Pada Penderita  Tb  Paru  Di  Poli  Paru  Rumah Sakit Prof. Dr. Sulianti Saroso. Indonesia  J  Infect  Dis.28-31.  Available from:http://ijidrspisuliantisaroso.co.id/i ndex.php/ijid/article/view/10.
20. Ulfah  U,  Windiyaningsih  C,  Abidin  Z,
Murtiani  F.  2018.  Faktor  -  Faktor  yang berhubungan dengan kepatuhan berobat pada penderita tuberkulosis paru.
Indonesia  Jurnal  Infect  Dis.  2018;4(1). Available from: https://doi.org 10.32667/ijid.v4i1.44.
21. Tollefson D, Ngari F, Mwakala M, et al. Under-reporting  of  sputum  smear- positive tuberculosis cases in Kenya. Int J  Tuberc  Lung  Dis.  2016;20(10):1334- 1341.  Available  from:  https://doi.org 10.5588/ijtld.16.0156.
22. Rusnoto, Murti B, Reviono, Widyaningsih  V,  Pamungkasari  CUW. 2021.  Indeks  prediktif  under-reporting case TBC rumah sakit. 2021:1116-1123.
23. Tanrikulu AC, Acemoglu H, Palanci Y, Eren  Dagli  C.  2008.  Tuberculosis  in Turkey:  high  altitude  and  other  socio-
499 economi risk factors. Public Health.122(6):613-619. Available from: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2007.09.
005.
24. Clark  M,  Riben  P,  Nowgesic  E.  2002. The  association  of  housing  density, isolation  and  tuberculosis  in  Canadian First  Nations  communities.  Int  J Epidemiol.  31(5):940-945.  Available from:  https://doi.org  10.1093/ije/31.5. 940.
25. de Abreu e Silva M, Di Lorenzo Oliveira C,  Teixeira  Neto  RG,  Camargos  PA. 2016. Spatial distribution of tuberculosis from  2002  to  2012  in  a  midsize  city  in Brazil.  BMC  Public  Health.  16(1):912.
Available from: https://doi.org 10.1186/ s12889-016-3575-y.
26. Rohman H. 2017. Pola Spasial persebaran  kasus  tuberkulosis  paru terhadap  kepadatan  penduduk.  Jurnal
Kesehatan  Masyarakat.  (978-602-6363- 47-3):8-16.
27. Du  L,  Chen  X,  Zhu  X,  et  al.  2020. Determinants  of  medication  adherence for  pulmonary  tuberculosis  patients during  continuation  phase  in  Dalian,
Northeast China. Patient Prefer Adherence.  14:1119-1128.  Available from: https://doi.org 10.2147/ PPA.S243734.
28. Tang Y, Zhao M, Wang Y, et al.  2015. Non-adherence to anti-tuberculosis treatment among internal migrants with pulmonary  tuberculosis  in  Shenzhen,
China:  a  cross-sectional  study.  BMC
Public  Health.  15:474.  Available  from: https://doi.org 10.1186/s12889-015- 1789-z.
29. Fang  X-H,  Shen  H-H,  Hu  W-Q,  et  al. 2019.  Prevalence  of  and  Factors influencing  anti-tuberculosis  treatment non-adherence  among  patients  with pulmonary tuberculosis: a cross-
sectional  study  in  Anhui  Province, Eastern  China.  Med  Sci  Monit.    25:
1928-1935. Available from: https://doi.org 10.12659/MSM.913510. 30. Sukartini  T.  2015.  Pengembangan Model Peningkatan Kepatuhan. Disertasi. (April). 31. Zhang J, Yang Y, Qiao X, et al.   2020. Factors influencing medication nonadherence to pulmonary tuberculosis treatment  in  tibet,  china:  a  qualitative study  from  the  patient  perspective. patient  prefer  adherence.14:1149-1158. Available  from:https://doi.org/10.2147/ PPA.S252448.
32. Arfamaini  R.  2016.  Factors  affecting medication adherence among vietnamese immigrants. Appl Microbiol Biotechnol.  85(1): 2071-2079. 33. Fang XH, Shen HH, Hu WQ, et al. 2019.
Prevalence  of  and  factors  influencing anti-tuberculosis treatment non- adherence among patients with
pulmonary tuberculosis: A cross-
sectional  study  in  Anhui  Province,
Eastern China. Med Sci Monit.25:1928- 1935. Available from: https://doi.org10.12659/MSM.91 3510. 34. Onainor  ER.  2019.  Factors  associated with  tuberculosis  treatment  default amongst migrant and mobile populations in Myanmar. 1:105-112.
35. Woimo  TT,  Yimer  WK,  Bati  T, Gesesew HA. 2017. The prevalence and factors  associated  for  anti-tuberculosis treatment non-adherence
among pulmonary  tuberculosis  patients  in public  health  care  facilities  in  South Ethiopia:  a  cross-sectional  study.  BMC Public  Health.  17(1):269.  Available from:https://doi.org/10.1186/ s12889- 017-4188-9.
36. Pratama  YA.  2021.  Karakteristik  klinis penyakit tuberkulosis paru pada anak. J Penelit  Perawat  Prof.  3(2):237-242. Available from: https://doi.org/10. 37287/ jppp.v3i2.403.
37. Suryaningtyas  NH,  Inzana  N.  2020. Gambaran kejadian Tb anak berdasarkan cakupan imunisasi BCG dan lingkungan rumah  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun 2017  Dan  2018.  Sel  J  Penelitian Kesehatan.  2020;7(1):19-32.  Available from: https://doi.org/10. 22435/sel.v7i1. 3453.
38. Yulistyaningrum,  Sri  Rejeki  DS.  2014. Hubungan  riwayat  kontak  penderita tuberkulosis  paru  (Tb)  dengan  kejadian Tb  paru  anak  di  balai  pengobatan penyakit  paru-paru  (Bp4)  Purwokerto. Jurnal  Kesehatan  Masyarakat  (Journal Public  Health.  4(1):43-48.  Available from:https://doi.org/10.12928/kesmas.v 4i1.1101.
39. Apriadisiregar  PA,  Gurning  FP,  Eliska E,  Pratama  MY.  2018.  Analysis  of factors  associated  with  pulmonary tuberculosis  incidence  of  children  in Sibuhuan General Hospital. Jurnal Berk Epidemiologi. 6(3):268. Available from: https://doi.org/10.20473/jbe.
v6i32018.268-275.
40. Boisson-Dupuis  S,  Bustamante  J,  El- Baghdadi  J,  et  al.    2015.  Inherited  and acquired immunodeficiencies underlying  tuberculosis  in  childhood. Immunol Rev.264(1):103-120. Available from:https://doi.org/10.
1111/imr. 12272. 41. Eisenhut  M,  Paranjothy  S,  Abubakar  I, et  al.  2009.  BCG  vaccination  reduces risk  of  infection  with  Mycobacterium tuberculosis  as  detected  by  gamma interferon release assay. Vaccine.
27(44):6116-6120. Available from: https://doi.org/10.1016/j.vaccine.
2009.08.031.
42. Kesehatan  K.  Petunjuk  teknis  integrasi data TB. Published online 2018. 43. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia.  The  Republic  of  Indonesia joint  external  monitoring  mission  for Tuberculosis. Published online 2020.
44. Purnama  SG.  Buku  Petunjuk  Teknis
Manajemen  dan  tatalaksana  TB  Anak. Minist Heal Republik Indonesia. Published online 2016:112.
45. Mollona  E,  Aivazidou  E,  Barberio  V, Cunico G, Pareschi L. 2019. Guidelines on  Cohesion  Policy  Commun.  14. Available
from:https://doi.org/10.6092/unibo/ams acta/6247.
46. Khoirul    HU.  2018.  Model  Skrining Massal  Tuberkulosis  Kasus  Dan  Kasus Tuberkulosis  (TBC)  Paru  Di  Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Kabupaten Jember.
47. Wibisana  W.  2019.  Penguatan  Sistem Pelayanan Kesehatan.