FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI KOMPLIKASI PERSALINAN WANITA USIA SUBUR DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA SDKI 2012
(APLIKASI ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER MULTILEVEL)
Fakhri Aliyudin 1 dan Budyanra 2
1 Staf Badan Pusat Statistik
2 Dosen Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Masuk tanggal : 30 November 2016, diterima untuk diterbitkan tanggal : 20 Juni 2017

## Abstract
Maternal Mortality Rate (MMR) is still a crucial problem in Indonesia considering the incidence rate is still high enough that is about 359 per 100,000 births. The biggest cause of MMR in Indonesia is due to the high incidence of birth complications. This papers aims to determine the factors that affect the incidence of birth complications in women of childbearing age in Indonesia by using regression of logistic biner multilevel analysis . The data used are sourced from Indonesia Demographic and Health Survey 2012 (SDKI-2012). Based on the results of data processing, it is known that variables of parity, pregnancy  complications,  history  of  previous  complications  and  ratio  of  health  centers  per  100,000 population are significantly affect the incidence of birth complications in women of childbearing age in Indonesia.
Keywords : the incidence  of  birth  complications , Indonesia  Demographic  and  Health  Survey  2012 (SDKI-2012) and Regression of Logistic Biner Multilevel Analysis

## PENDAHULUAN
Kesehatan  ibu  merupakan  salah  satu isu  yang  menjadi  perhatian  di  seluruh dunia, mengingat  kesehatan ibu  merupakan tolak ukur dalam melihat pencapaian dalam pembangunan  kesehatan  di  suatu  Negara. Semakin  baik  kualitas  kesehatan  ibu  di suatu  Negara,  maka  semakin  baik  pula kualitas  pembangunan  kesehatan  di  Negara tersebut. Untuk menentukan derajat kesehatan ibu atau perempuan secara umum maka diperlukan suatu indikator  yang tepat dan  salah  satunya  adalah  Angka  Kematian Ibu  (AKI). World  Health  Organization (WHO) mendefinisikan kematian ibu sebagai  kematian  perempuan  pada  saat hamil atau kematian dalam kurun waktu 42 hari  sejak  terminasi  kehamilan  tanpa memandang lamanya kehamilan atau tempat  persalinan,  yakni  kematian  yang disebabkan  karena  kehamilannya  atau pengelolaannya, tetapi bukan karena sebab- sebab lain seperti kecelakaan atau penyebab insidental  (World  Health  Organization, 1996).
Berdasarkan  hasil  publikasi  profil kesehatan  Indonesia  tahun  2012  oleh Kementrian
Kesehatan
(Kementerian Kesehatan  RI,  2013),  AKI  di  Indonesia memang  cenderung  menurun  dari  tahun 2002  sebesar  307  kematian  per  100.000 kelahiran  hidup  menjadi  228  kematian  ibu pada  tahun  2007.  Namun  AKI  tersebut justru  naik  di  tahun  2012  menjadi  359 kematian  ibu  per  100.000  kelahiran  hidup (Kementerian  Kesehatan  RI,  2013).  Selain itu jika dibandingkan dengan negara-negara lainnya sekawasan, khususnya the Association  of  Southeast  Asian  Nations (ASEAN), AKI  Indonesia pada tahun 2010 masih  berada  diurutan  keempat  terbesar bersama  Kamboja,  Timur  Leste  dan  Laos (World  Health  Organization  ,  2010). Negara tetangga seperti Thailand, Malaysia, Brunei Darussalam dan Singapura memiliki AKI  yang  jauh  dibawah  Indonesia,  yaitu berturut  turut hanya sebesar 48, 29, 24 dan 9  kematian  ibu  per  100.000  kelahiran hidup.  Bahkan  Indonesia  masih  kalah dengan Vietnam dan Filipina yang masing- masing hanya memiliki angka kematian ibu
sebesar  59  dan  99  per  100.000  kelahiran hidup.
Sebagian besar kematian ibu
sebenarnya  dapat  dicegah,  menurut  World Health  Organization  (2005)  pencegahan kematian  ibu  dapat  dilakukan  dengan perawatan  kesehatan  sebelum,  saat  dan setelah  kehamilan.  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia (Kemenkes RI)
memberlakukan  tiga  jenis  area  intervensi yang  dilakukan  untuk  menurunkan  angka kematian  dan  kesakitan  ibu  dan  neonatal yaitu  melalui  :  1)  peningkatan  pelayanan antenatal  yang  mampu  mendeteksi  dan menangani  kasus  risiko  tinggi  secara memadai;  2)  pertolongan  persalinan  yang bersih  dan  aman  oleh  tenaga  kesehatan terampil,  pelayanan  pasca  persalinan  dan kelahiran;  serta  3)  pelayanan  emergensi obstetrik  dan  neonatal  dasar  (PONED)  dan komprehensif (PONEK) yang dapat dijangkau.  Salah  satu  capaiannya  dapat diketahui  melalui  indikator  penanganan komplikasi maternal. Indikator ini mengukur kemampuan negara dalam menyelenggarakan  pelayanan  kesehatan secara  profesional  kepada  ibu  (hamil, bersalin, nifas) dengan komplikasi.
Resiko  kematian  ibu  maternal  dapat terjadi  sejak  awal  kehamilan  hingga  pasca persalinan/nifas  dengan  risiko  paling  tinggi terjadi pada periode persalinan (Departemen  Kesehatan,  2001).  Kematian ibu  yang  tinggi  mengindikasikan  kejadian komplikasi  kelahiran  yang  tinggi  pula.
Berdasarkan Laporan Rutin Program Kesehatan  Ibu  Dinas  Kesehatan  Provinsi Tahun  2012,  penyebab  kematian  ibu  di Indonesia masih
didominasi oleh komplikasi  persalinan  berupa  pendarahan (32%)  dan  hipertensi  dalam  kehamilan (25%),  diikuti  oleh  infeksi  (5%),  partus lama  (5%),  dan  abortus  (1%).  Selain penyebab  obstetrik,  kematian  ibu  juga disebabkan  oleh  penyebab  lain-lain  (non obstetrik)  sebesar  32%    (Kementerian Kesehatan RI, 2013).
Mengingat  bahwa  komplikasi  pada saat persalinan merupakan penyebab terbesar resiko kematian ibu, maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui faktor-faktor  yang  memengaruhi  kejadian
komplikasi  persalinan  pada  wanita  usia subur (WUS).
Komplikasi persalinan dapat dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Dalam penelitian  Armagustini  (2010),  komplikasi persalinan dipengaruhi oleh beberapa faktor individu seperti status reproduksi,akses dan pemanfaatan pelayanan kesehatan. Keragaman wilayah, karakteristik demografi  dan  sumber  daya  antar  wilayah dapat memengaruhi keefektifan  suatu program  pemerintah  seperti  penurunan kematian ibu ataupun penyebab
langsungnya  yaitu  komplikasi  persalinan (Aeni N, 2013).
Adanya
perbedaan kejadian komplikasi  antar  provinsi  perlu  dikaitkan dengan faktor kontekstual tiap-tiap provinsi karena  tiap  provinsi  memiliki  keragaman karakteristik  dari  berbagai  aspek  yang memengaruhi  kejadian  komplikasi,  kondisi yang  seperti  ini  yang  disebut  kondisi  data berhierarki.  Artinya,  unit-unit  pada  data berstruktur  hierarki  yang  diobservasi  pada kelompok  yang  sama  umumnya  memiliki karakteristik yang hampir sama dibandingkan  dengan  unit-unit  lain  yang diobservasi  pada  kelompok  yang  berbeda. Sehingga  korelasi  antar  unit-unit  dalam kelompok  yang  sama  akan  kuat,  atau dengan  kata  lain  dapat  dikatakan  bahwa data  berstruktur  hierarki  tidak  sepenuhnya independen.  Pada  keadaan  data  yang dianalisis ternyata memiliki bentuk hierarki, maka  penggunaan  metode  regresi  logistik biner  menjadi  tidak  tepat  untuk  digunakan (Hox, 2010).
Goldstein (1995)
memperkenalkan  model  regresi  multilevel yang  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah pada data yang berstruktur hierarki.
Berdasarkan  paparan  masalah  diatas, maka makalah ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi  komplikasi  persalinan  pada wanita  usia  subur  di  Indonesia  dilihat  dari kontekstual maupun individualnya menggunakan analisis regresi logistik biner multilevel.

## KAJIAN PUSTAKA
Analisis Regresi Logistik
Menurut  Gujarati  (2002)  analisis regresi  dapat  menggunakan    beberapa model,  antara  lain  yaitu  analisis  regresi linier dan analisis regresi nonlinear. Karena analisis regresi linier hanya dapat digunakan apabila variabel respons berjenis kuantitatif,  maka  timbul  permasalahan dalam  analisis  apabila  variabel  respons yang  dimiliki  berskala  kualitatif  atau kategorik.  Kondisi  ini  dapat  diatasi  dengan penggunaan analisis regresi logistik. Regresi  logistik  merupakan  model  regresi yang  digunakan  apabila  variabel  respons bersifat  dikotomi  (Hosmer  dan  Lemeshow, 2000).  Perbedaan  antara  analisis  regresi linear  dan  analisis  regresi  logistik  terletak pada  distribusi  yang  digunakan.  Pada analisis  regresi  linear, error diasumsikan berdistribusi  normal.  Sementara  itu,  pada analisis  regresi  logistik  variabel  respons  Y mengikuti  sebaran  Bernouli  (Hosmer  dan Lemeshow, 2000).
Dalam  buku  yang  ditulis  Goldstein (2010) Banyak jenis data  yang didapat dari penelitian  sosial  atau  biologi  memiliki struktur  data  hirarki,  bersarang  atau berkerumun. Sebagai contoh seorang individu  berinteraksi  dengan  konteks  sosial dimana  mereka  berada,  individu  tersebut dipengaruhi  oleh  kelompok  sosial  atau konteks  dimana  mereka  berada,  dan sebaliknya  kelompok  sosial  tersebut  juga dipengaruhi  oleh  individu-individu  yang membuat kelompok tersebut. Individual dan kelompok  sosial  dikonsepkan  sebagai sistem  hirarki  dengan  individual  dan kelompok  didefinisikan  pada  level  yang berbeda (Hox, 2010).
Model multilevel mulai
diperkenalkan  oleh  Goldstein  (1995)  yang disebutkan dapat mengatasi semua masalah yang  muncul  dari  data  yang  diperoleh  dari survei yang dilakukan dengan menggunakan penarikan contoh acak bertahap  atau  data  dengan  struktur  data hierarki. Dalam model multilevel, tingkatan dalam struktur hierarki didefinisikan sebagai level.

## Regresi Logistik Biner Multilevel
Analisis regresi logistik biner multilevel digunakan karena variabel
respons  dibagi  menjadi  dua  kategori  yaitu mengalami komplikasi persalinan dan tidak mengalami  komplikasi  persalinan  dengan variabel  penjelasnya  berstruktur  hierarki. Interpretasi  parameter  pada  analisis  regresi logistik  biner  multilevel  tidak  berbeda dengan  analisis  regresi  logistik  biner  satu level.  Namun,  dalam  analisis  regresi logistik  biner  multilevel  dilakukan  estimasi terhadap komponen varian. Varian antarkelompok  menunjukkan  adanya  efek dari  unit-unit  pada  level  2  terhadap  unit level  1.  Efek  ini  disebut  sebagai  efek  acak (random effect).
Penelitian multilevel membagi modelnya menjadi dua yaitu null model dan conditional  model.  Null  model merupakan kondisi  dimana  variabel  penjelas  belum dimasukkan  ke  dalam  model,  baik  variabel penjelas pada level 1 maupun pada level 2. Sementara itu, conditional model merupakan kondisi dimana variabel penjelas, baik variabel penjelas pada level 1 maupun pada level 2, sudah dimasukkan ke dalam model. Sehingga  pada kondisi  inilah model  dapat  juga  disebut  dengan  model regresi logistik biner multilevel.
Hox  (2010)  menyebutkan  bahwa model regresi multilevel dapat digolongkan menjadi dua bentuk dasar, yaitu: 1.  Model  multilevel  dengan random intercept
Model  ini  merupakan  model  dimana intercept dimodelkan  sebagai random effect dari  variabel  pada  level  2  dengan asumsi bahwa setiap kelompok memiliki intercept yang berbeda-beda (tidak fixed seperti  regresi  biasa),  namun  memiliki kemiringan  atau slope yang  sama sehingga pengaruh setiap variabel penjelas  terhadap  variabel  respons  sama untuk tiap-tiap kelompok.
2. Model multilevel dengan random slope Model  ini  merupakan  model  dimana koefisien variabel-variabel penjelas pada level  yang  lebih  rendah  dimodelkan sebagai random effect dari variabel pada level  2  dengan  asumsi  bahwa  tiap kelompok  memiliki  kemiringan  atau slope yang  berbeda-beda  (tidak fixed seperti regresi biasa) sehingga
memungkinkan pengaruh variabel
penjelas terhadap variabel respons berbeda-beda untuk tiap kelompok.
Pada  makalah  ini,  model  yang digunakan  adalah  model  multilevel  dengan random  intercept karena  mengasumsikan pengaruh  setiap  variabel  penjelas  terhadap variabel  respons  adalah  sama  untuk  setiap kelompok.

## Definisi Persalinan
Menurut    Departemen  Kesehatan (1997),  persalinan  adalah  serangkaian kejadian  pada  ibu  hamil  yang  berakhir dengan  pengeluaran  bayi  cukup  bulan  atau hampir  cukup    bulan,  disusul  dengan pengeluaran plasenta atau selaput janin dari tubuh  ibu.  Persalinan  adalah  proses pengeluaran hasil konsepsi (janin dan urine) yang telah cukup bulan atau dapat hidup di luar  kandungan  melalui  jalan  lahir  atau jalan  lain,  dengan  bantuan  atau  tanpa bantuan  (kekuatan  sendiri)  (Manuaba, 1998).

## Komplikasi Persalinan
Menurut Departemen Kesehatan (1997) komplikasi persalinan adalah keadaan yang mengancam jiwa ibu ataupun janin  karena  gangguan  sebagai  akibat langsung  dari  kehamilan  atau  persalinan misalnya perdarahan, infeksi, preeklampsi/eklampsi,  partus  lama/macet, abortus,  rupture  uteri  yang  membutuhkan manajemen tanpa ada perencanaan sebelumnya (Armagustini, 2010).
Komplikasi  Persalinan  dalam  Survei Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia
(SDKI) 2012
Komplikasi  persalinan  dalam  SDKI tahun  2012  ditunjukkan  dengan  beberapa indikator yang ditanyakan kepada responden (wanita usia subur), yaitu apakah pada  saat  responden  responden  mengalami salah satu atau bersama-sama gejala:
1. Mulas yang kuat dan teratur.
2. Pendarahan lebih banyak.
3. Suhu badan tinggi dan atau mengeluarkan lendir yang berbau.
4. Kejang dan pingsan
5. Ketuban pecah dini
Dalam  kerangka  konsep  UNICEF (2009), penyebab kematian (mortalitas) dan kesakitan  (morbiditas)  pada  ibu  (maternal) dan  bayi  (neonatal)  disebabkan  oleh beberapa  factor  yang  saling  berhubungan. Faktor penyebab ini dibedakan menjadi tiga level yaitu penyebab langsung ( direct ) pada level individu, penyebab antara ( intermediate )  pada  level  rumah  tangga, komunitas atau distrik, dan penyebab dasar pada  level  sosial.  Berdasarkan  kerangka konsep  UNICEF  ini  maka  faktor-faktor yang  memengaruhi  terjadinya  komplikasi persalinan adalah sebagai berikut:

## Faktor Individual
Faktor individual merupakan karakteristik  atau  perilaku  individu  yang berpengaruh  terhadap  tejadinya  komplikasi persalinan  pada  wanita  usia  subur  (WUS). Faktor  individual  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan variabel pendidikan ibu, paritas, komplikasi kehamilan,  riwayat  komplikasi  persalinan
sebelumnya dan masalah dalam mendapatkan pelayanan kesehatan.

## Pendidikan Ibu
Tingkat  pendidikan  formal  umumnya mencerminkan kemampuan seseorang untuk memahami berbagai aspek pengetahuan.  Huda  et  al  (2012)  dalam penelitiannya di Bangladesh menyimpulkan bahwa  proporsi  wanita  dengan  kejadian komplikasi  sangat  berhubungan  dengan tingkat  pendidikan.  Dalam  penelitiannya wanita  dengan  pendidikan  paling  tidak sepuluh tahun lebih jarang terkena komplikasi  pada  persalinan  dengan  operasi caesar.  Semakin  tinggi  tingkat  pendidikan seseorang,  maka  akses  terhadap  media massa  (koran,internet,media  massa)  juga semakin  tinggi  yang  berarti  peluang  ibu dalam  mengakses  informasi  pencegahan komplikasi  seperti  pemeriksaan  ke  pusat kesehatan masyarakat juga semakin tinggi.
Paritas
Gambar 1. Kerangka Kerja UNICEF Tentang Penyebab Morbiditas dan Mortalitas Maternal dan Neonatal
Paritas  adalah  banyaknya  kelahiran hidup  yang  dipunyai  oleh  seorang  wanita. Wanita dengan paritas yang tinggi cenderung
mengabaikan perawatan obstetrik  atau  kehamilan.  Paritas  yang tinggi  juga  dikaitkan  dengan  kemungkinan peningkatan  presentasi  janin  abnormal  dan perdarahan obstetrik (James, 2010). Wanita yang  melahirkan  sama  dengan  atau  lebih dari  lima  kali  disebut  grand  multipara. Penelitian  di  Kroasia  menunjukkan  grand multipara  lebih  cenderung  terjadi  pada wanita  yang  lebih  tua,  kurang  pendidikan, kurang  mendapatkan  layanan  antenatal. Wanita  grand  multipara  juga  cenderung lebih  mengalami  komplikasi  persalinan seperti  persalinan  lama  ( prolonged  labor ) dibandingkan dengan wanita dengan kelahiran tiga sampai empat kali (Severinski et al, 2009).

## Komplikasi Kehamilan
Komplikasi kehamilan
adalah kegawat  daruratan  obstetrik  yang  dapat menyebabkan  kematian  pada  ibu  dan  bayi (Prawirohardjo,  1999).  Kehamilan  resiko tinggi adalah suatu kehamilan yang disertai adanya  kondisi  yang  meningkatkan  resiko terjadinya  kelainan  atau  ancaman  bahaya pada janin.
Komplikasi
kehamilan berhubungan erat dengan kejadian komplikasi persalinan (Armagustini, 2010). Ibu  hamil  dengan  komplikasi  dianggap akan  menimbulkan  ancaman  keselamatan baik  untuk  ibu  maupun  janinnya  termasuk pada  saat  persalinan  nanti  (Muslihatun, 2009)

## Riwayat Komplikasi Persalinan Sebelumnya
Ibu yang pernah
mengalami komplikasi pada waktu kehamilan,
persalinan  dan  nifas  sebelumnya  akan menghadapi  risiko  tinggi  pada  kehamilan dan persalinan berikutnya. Dalam penelitiannya  di  Indonesia  ,  Djaja  dan Suwandono  (2000)  berkesimpulan  bahwa ibu  yang  mengalami  komplikasi  dan keguguran pada kehamilan terdahulu berisiko 14 kali mengalami komplikasi dan keguguran  pada  kehamilan  berikutnya dibandingkan  ibu  yang  belum  pernah
mengalami  komplikasi  pada  kehamilan dahulu.

## Masalah  dalam  Mendapatkan  Layanan Kesehatan
Seorang  ibu  sangat  penting  untuk mendapatkan  layanan  kesehatan  sebelum, selama  dan  sesudah  kehamilan.  Kematian bayi  yang  sebagian  besar  disebabkan  oleh komplikasi  seperti  hemoragi  (pendarahan) sebenarnya dapat dicegah dengan diagnosis dan  manajemen  yang  tepat,  salah  satunya seperti  pemeriksaan  antenatal  yang  cukup (Khan  et  al,2006).    Pencegahan  malaria, anemia  dan  kekurangan  gizi  sangat  perlu dilakukan  karena  hal  tersebut  sangat berhubungan  dengan  komplikasi  maternal dan  kematian  ibu  yang  mana  tingkat prevalensi (angka kejadian) kondisi tersebut cukup tinggi (The Partnership for Maternal, Newborn  and  Child  Health,  2006).  Dalam penelitian  lain,  Armagustini  (2010)  juga menemukan bahwa masalah dalam
mendapatkan  layanan  kesehatan  dapat meingkatkan  resiko  untuk  mengalami komplikasi pada saat
persalinan dibandingkan  dengan  ibu  yang  tidak mengalami  masalah  dalam  mendapatkan layanan kesehatan.

## Faktor Kontekstual
Selain  faktor  individual,  kejadian komplikasi persalinan juga dapat dipengaruhi  oleh  konteks  masyarakat  atau komunitas dimana individu tersebut menetap. Faktor kontekstual yang digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)
Perkapita tiap provinsi dan rasio puskesmas per  100.000  penduduk  di  tiap  provinsi. Penggunaan PDRB perkapita sebagai faktor kontekstual  karena  variabel  ini  bisa menggambarkan  kuantitas  dan  kondisi perekonomian  masyarakat  di  suatu  daerah, sedangkan  rasio  puskesmas  per  100.000 penduduk  dianggap  bisa  mewakili  kondisi masyarakat  dalam  kemudahan  mengakses fasilitas kesehatan disuatu wilayah.
Produk  Domestik  Regional  Bruto  Per Kapita
Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  merupakan  salah  satu  indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi di  suatu  daerah  dalam  suatu  periode tertentu,  baik  atas  dasar  harga  berlaku maupun  atas  dasar  harga  konstan.  PDRB perkapita  merupakan  pembagian  nilai PDRB  di  suatu  wilayah  dengan  jumlah penduduk  pertengahan  tahun  di  wilayah tersebut. PDRB perkapita bisa merefleksikan  pendapatan  secara  rata-rata setiap  penduduk  di  suatu  wilayah  sehingga bisa  juga  dianggap  sebagai  indikator kuantitas  ekonomi  penduduk  di  suatu wilayah.  Dalam  kerangka  kerja  UNICEF (2009),    kualitas  dan  kuantitas  ekonomi suatu  wilayah  dan  alokasinya  untuk kesehatan maternal merupakan faktor dasar yang  dapat  memengaruhi  kematian  dan kesakitan ibu.

## Pelayanan Puskesmas (Rasio Puskesmas per 100.000 Penduduk)
Dalam  keputusan  Menteri  Kesehatan Republik Indonesia Nomor 128/Menkes/SK/II/2004 menyatakan bahwa
puskesmas  adalah  unit  pelaksana  teknis dinas kesehatan kabupaten/kota yang bertanggungjawab menyelenggarakan pembangunan  kesehatan  di  suatu  wilayah kerja.  Salah  satu  fungsi  puskesmas  adalah sebagai  pusat  pelayanan  kesehatan  strata pertama  secara  menyeluruh,  terpadu  dan berkesinambungan.
Peningkatan pelayanan kesehatan seperti puskesmas tentunya dapat meningkatkan  pelayanan  antenatal  dan peningkatan  bidan  terlatih  (Koblinsky, 2000).  Pemanfaatan  yang  tepat  terhadap pelayanan  kesehatan  ibu  dan  anak  juga dapat  meningkatkan  kelangsungan  hidup dan  kualitas  hidup  bagi  ibu  dan  anak tersebut  (Chakraborty  et  al,  2006).  Dengan kata  lain,  semakin  tinggi  rasio  puskesmas per 100.000 penduduk maka akan menurunkan  jumlah  penderita  komplikasi persalinan.

## METODOLOGI
Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian  mencakup  33  provinsi  di seluruh  wilayah  Indonesia  dan  mengkaji risiko  komplikasi  kelahiran  yang  terjadi pada  Wanita  Usia  Subur  (WUS)  berstatus kawin  dalam  jangka  waktu  lima  tahun selama  periode  tahun  2007  hingga  tahun 2012. Data penelitian diperoleh dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia Tahun 2012.
Variabel respon yaitu kejadian komplikasi persalinan. Kejadian komplikasi persalinan yang digunakan dalam penelitian ini adalah WUS  yang mengalami  kelahiran baik  itu  lahir  mati  atau  lahir  hidup  selama periode 2007 – 2012 dan pernah mengalami komplikasi  persalinan  berupa  :  (1)  mulas yang  kuat  dan  teratur  lebih  dari  sehari semalam,  (2)  perdarahan  lebih  banyak dibandingkan dengan biasanya (lebih dari 3 kain), (3) suhu badan tinggi dan atau keluar lendir  berbau  dari  jalan  lahir,  (4)  kejang- kejang  dan  pingsan,  (5)  keluar  air  ketuban lebih dari 6 jam sebelum anak lahir dan (6) kesulitan atau komplikasi lainnya.

## Metode Analisis
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  faktor  kontekstual  dan  faktor individual yang memengaruhi
kecenderungan terjadinya komplikasi persalinan  pada  wanita  usia  subur  di Indonesia,  dimana  data  yang  digunakan merupakan  data  yang  berstruktur  hierarki. Karena  data  yang  digunakan  berstruktur hierarki  maka  digunakan  analisis  regresi logistik  biner  multilevel.  Model  yang digunakan  adalah  model  multilevel  dengan random  intercept karena  mengasumsikan pengaruh  setiap  variabel  penjelas  terhadap variabel  respons  adalah  sama  untuk  setiap kelompok.  Pada  proses  pengolahan  data menggunakan  bantuan  program  Microsoft excel, SPSS dan STATA.

## Tahapan  dalam  Regresi  Logistik  Biner
Multilevel
1.  Pengujian  Signifikansi Random  Effect (Likelihood Ratio Test) Prosedur maximum likelihood
estimator mampu  menghasilkan  suatu statistik yang disebut deviance yang mampu mengindikasikan  seberapa  cocok  model
dengan  data  (Hox,  2010).  Model  dengan deviance yang  lebih  rendah  akan  lebih fit dibandingkan dengan model yang deviance - nya  lebih  tinggi.  Pada  model  bersarang (berhierarki),  tes deviance dapat  digunakan untuk mengetahui apakah model yang lebih umum lebih baik digunakan daripada model sederhana  atau  apakah  model  dengan  efek random lebih  baik  daripada  model  tanpa efek random. Pengujian deviance membandingkan  nilai  -2 log  likelihood yang  diperoleh  dari  setiap  model  yang diestimasi  yaitu  model  tanpa  efek random dan  model  dengan  efek random dimana efek random yang  dimaksud  merupakan efek
yang disebabkan variasi antarkelompok (level 2). Perbedaan varians atau  ragam  untuk  dua  model  bersarang memiliki  distribusi  chi-kuadrat,  dengan derajat  kebebasan  sama  dengan  perbedaan jumlah  parameter  koefisien  regresi  yang diestimasi dalam dua model.
Pengujian dilakukan dengan hipotesis : H 0 : 𝜎 𝑢0 2 = 0 (efek random tidak signifikan) H 1 : 𝜎 𝑢0 2 ≠ 0 (efek random signifikan) Statistik uji :
LR = −2 ln ( 𝐿 (0) 𝐿 (𝑟) )
dengan 𝐿 (0) adalah Likelihood model logistik  tanpa  efek  random  dan 𝐿 (𝑟) adalah Likelhood model  logistik  dengan  efek random.
Dengan  menggunakan  α=5%,  maka tolak  H 0 jika  LR  > 𝜒 (𝛼,𝑣) 2 dimana  v  adalah selisih  jumlah parameter dari kedua model. H 0 ditolak  maka  dpat  disimpulkan  bahwa efek  random signifikan.  Artinya  terdapat keragaman  atau  variasi  variabel  respons yang  signifikan  antarkelompok  sehingga model multilevel lebih baik dalam menjelaskan  data  daripada  model  logistik biasa.

## 2. Estimasi Parameter
Metode  estimasi  parameter  yang digunakan  untuk generalized  linear  model adalah maximum  likelihood  estimation ( MLE )  dimana  metode  ini  biasanya menghasilkan  estimasi  yang  efisien  dan konsisten. MLE mempunyai prinsip memaksimumkan  fungsi likelihood dengan
menggunakan inverse dari link  function untuk memprediksi variabel respons. Keuntungan penggunaan maximum likelihood  estimator adalah  menghasilkan estimasi  yang  lebih  efisien  dan  konsisten (Agresti,2002). Prosedur MLE dalam pemodelan multilevel dihasilkan dari proses iterasi  yang dimulai dengan nilai parameter perkiraan  yang  akan  meningkat  dalam setiap  iterasi  berturut-turut  sehingga  nilai parameter  akan  berubah  selama  proses iterasi.
3. Pengujian Signifikansi Parameter secara Simultan (Uji G 2 )
G-test  adalah  pengujian  signifikansi seluruh  variabel  penjelas  di  dalam  model secara  bersama-sama.  G-test  dikenal  juga sebagai likelihood  ratio  test,  log-likelihood ratio  test, atau  Uji  G 2 (McDonald,  2014).
Hipotesis yang diuji adalah :
H 0 : 𝛾 10 = 𝛾 20 = ⋯ = 𝛾 𝑃0 = 𝛾 01 = ⋯ =   𝛾 0𝑄 = 0
(tidak ada pengaruh variabel penjelas terhadap variabel respons)
H 1 : minimal ada 𝛾 ≠ 0
(minimal  ada  satu  variabel  penjelas yang  berpengaruh  terhadap  variabel respons) Statistik uji : G 2 = −2 ln ( L ( null model ) L ( conditional model ) )
dengan L ( null  model )  adalah  Likelihood tanpa  variabel  penjelas  dan L ( conditional model )  adalah  Likelihod  dengan  variabel penjelas.
G 2 berdistribusi 𝜒 (𝛼,𝑟) 2 dimana derajat bebas r adalah  jumlah  parameter  di  level  1  dan level  2.  H 0 ditolak  apabila  G 2 > 𝜒 (𝛼,𝑟) 2 . Ketika  H 0 ditolak,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  model  dengan  variabel  penjelas ( conditional  model )  fit  pada  tingkat signifikansi 𝛼 ,  atau  dengan  kata  lain  pada tingkat  kepercayaan  (1- 𝛼 )  persen  paling tidak  terdapat  satu  variabel  penjelas  yang memengaruhi variabel respons.
4. Pengujian Signifikasi Parameter
secara Parsial (Uji Wald )
Uji Wald digunakan  untuk  menguji pengaruh  masing-masing  parameter  yang terdapat dalam model dengan menggunakan
hipotesis (Hox, 2010). Hipotesis  yang diuji adalah :
H 0 : 𝛾 = 0 (tidak  ada  pengaruh variabel  penjelas  ke- j terhadap variabel respons) H 1 : 𝛾 ≠ 0 (terdapat pengaruh variabel  penjelas  ke -j terhadap variabel respons)
Statistik uji yang digunakan adalah:
W = [ 𝛾 ̂ 𝑆𝑒(𝛾 ̂) ]
W berdistribusi normal, sehingga H 0 ditolak jika  |W|  >  Z tabel atau p-value <  α.  Apabila H 0 ditolak,  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  penjelas  signifikan  berpengaruh terhadap variabel respons.

## 5. Penghitungan Odds Ratio
Interpretasi parameter dilakukan dengan  menggunakan  nilai odds ratio. Odds  ratio adalah  perbandingan  risiko terjadinya suatu event dari suatu kelompok/kategori  yang  satu  terhadap kelompok  /kategori  yang  lain. Odds  ratio memperkirakan  bagaimana  kecenderungan terjadinya  suatu  kejadian  sukses  antara observasi  x  =  1  dibandingkan  dengan observasi  x  =  2  (Hosmer  dan  Lemeshow, 2000). Persamaan odds ratio adalah sebagai berikut
𝑂𝑅 ̂ = 𝜋(1)/[1−𝜋(1)] 𝜋(0)/[1−𝜋(0)] = exp(𝛽0 ̂ +𝛽𝑗 ̂ ) 1+𝑒𝑥𝑝(𝛽0 ̂ +𝛽𝑗 ̂ ) 1 1+𝑒𝑥𝑝(𝛽0 ̂ +𝛽𝑗 ̂ ) × 1 1+𝑒𝑥𝑝(𝛽0 ̂ ) 𝑒𝑥𝑝(𝛽0 ̂ ) 1+𝑒𝑥𝑝(𝛽0 ̂ ) = exp(𝛽 0 ̂ +𝛽 𝑗 ̂) exp(𝛽 0 ̂ ) = exp(𝛽 𝑗 ̂ )
Interpretasi  dari 𝑂𝑅 ̂ adalah  resiko kecenderungan  terjadinya  peristiwa  y  =  1 adalah  sebesar exp(𝛽 𝑗 ̂ ) kali  resiko  atau kecenderungan  terjadinya  peristiwa  y  =  1 pada kategori x = 0 (Nachrowi dan Usman, 2002)
6. Interclass Corelation (ICC)
Interclass Correlation digunakan untuk mengukur variasi (keragaman) variabel respons yang dapat dijelaskan oleh adanya perbedaan karakteristik antarkelompok  atau  melihat  korelasi  unit- unit  di  dalam  kelompok  yang  sama (Hox,2010). Semakin besar nilai ICC , maka antarunit  level  1  akan  semakin  homogen
sedangkan  antarunit  level  2  akan  semakin heterogen.
Dalam  model  dua  level,  model  yang digunakan  untuk  mengestimasi intraclass correlation adalah  model  yang  tidak mengandung variabel penjelas, yaitu model intercept  only. Model  menguraikan  varians menjadi  dua  komponen  independen,  yaitu 𝜎̂ 𝑒 2 yang  merupakan  varians  pada error level terendah e ij yang bernilai fixed sebesar π 2 /3  ≈  3,29  dan 𝜎̂ 𝑢0 2 yang  merupakan varians  pada error level  tertinggi  u 0j . Dengan menggunakan model ini, intraclass correlation dapat didefinisikan sebagai :
ICC = 𝜎 ̂ 𝑢0 2 𝜎 ̂ 𝑢0 2 +𝜎 ̂ 𝑒 2 ICC di  atas  0,05  atau  5%  mengindikasikan bahwa  variasi  antar  kelompok  lebih  besar daripada yang diharapkan dan mengimplikasikan bahwa penyarangan pada  kelompok-kelompok  memiliki  efek pada respons  yang diberikan oleh individu- individu  di  dalamnya  sehingga  analisis multilevel  diperlukan  (Sorra  dan  Dyer, 2010)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pengujian Signifikansi Efek Random Untuk mengetahui data yang digunakan  berstruktur  hierarki  dan  sesuai dengan  analisis  multilevel  maka  dilakukan uji  signifikansi  efek  random.  Berdasarkan output  STATA  diperoleh  p-value  sebesar 0,0000  dengan  α  =  5  persen  (p-value  <  α) dan  nilai  Likelihood  Ratio  sebesar  544,09 serta  nilai χ (0,05,1) =  3,84.  Karena  nilai  LR  > nilai χ (0,05,1) sehingga  diperoleh  keputusan tolak Ho. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pada tingkat kepercayaan  95  persen  terdapat  efek random  yang  signifikan  pada  kejadian komplikasi  persalinan  WUS  di  Indonesia. Signifikansi  ini  memberikan  makna  bahwa model  multilevel  logistik  biner  lebih  baik dibandingkan  dengan  regresi  logistik  biasa (satu  level)  dalam  memodelkan  data  yang ada.
1. Hasil  Pengujian  Parameter  Secara Simultan (Uji G 2 )
Untuk melihat pengaruh secara bersama-sama  seluruh  variabel  penjelas terhadap  variabel  respons  digunakan  uji statistik  G2  (Likelihood  Ratio  Test). Berdasarkan  output  STATA  ,maka  dapat dihitung nilai G 2 :
G 2 = -2 ln ( L ( null model ) L ( conditional model ) ) G 2 = -2 (-10025,316 + 9591,7118) = 867,2084 Dari penghitungan, diperoleh nilai
Likelihood Ratio sebesar 867,2084, sedangkan  nilai χ (0.05,7) adalah  14,067.
Karena  nilai  LR  >  nilai χ (0.05,7) sehingga dapat  diputuskan  untuk  menolak  H0. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa  dengan  tingkat  kepercayaan  95% terdapat  minimal  satu  variabel  penjelas yang  memengaruhi  kejadian  komplikasi persalinan pada WUS di Indonesia.

## 2. Pengujian Parameter

## Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji Wald)
Uji Wald digunakan untuk melihat variabel penjelas  mana  saja  yang  memengaruhi komplikasi  persalinan  pada  WUS  di Indonesia.  Keputusan  tolak  H0  jika  nilai Wald  lebih  dari  nilai  z-tabel  atau  p-value kurang dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan  bahwa  variabel  penjelas  yang diuji  signifikan  memengaruhi  komplikasi persalinan  pada  WUS  di  Indonesia.  Hasil pengujian  masing-masing  variabel  penjelas dalam  model  multilevel  logistik  biner terdapat pada tabel 1.
Berdasarkan hasil uji Wald pada tabel 1  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  variabel yang  signifikan  memengaruhi  komplikasi persalinan  WUS  di  Indonesia  adalah paritas,  komplikasi  kehamilan,  riwayat komplikasi sebelumnya, dan rasio puskesmas  per  100.000  penduduk  per provinsi.
Dengan  demikian,  persamaan  regresi logistik biner multilevel ( random intercept ) yang terbentuk adalah :
ln ( π ij 1-π ij ) = -0,367 - 0,0177Pendidikan_Ibu ij + 0,3733Kelahiran ij * + 0,9234Kompl_Hamil ij * + 1,7448Riwayat_Kompl ij * + 0,0378Mslh_Layanan ij *
+ 0,0015PDRB j – 0,1024R_Puskesmas j *
Ket : *) adalah signifikan pada α = 0,05.
Tabel 1. Hasil pengujian parameter koefisien regresi secara parsial. Variabel Koefisien Standard Error Wald P- Value (1) (2) (3) (4) (5) Faktor Individual Pendidikan Ibu Lebih dari SMP ( ref ) Kurang dari SMP -0.0177 0.0524 -0.34 0.735 Paritas >1  dan  ≤  4 ( ref ) 1 atau ≥ 5 0.3733 0.0353 10.56* 0.000 Komplikasi Kehamilan Tidak ( ref ) Pernah 0.9234 0.0521 17.72* 0.000 Riwayat komplikasi persalinan sebelumnya Belum  pernah ( ref ) Pernah 1.7448 0.0886 19.69* 0.000 Masalah dalam mendapatka n layanan kesehatan Tidak ada masalah ( ref ) Ada masalah 0.0378 0.0376 1.00 0.315 Faktor Kontekstual PDRB 0.0015 0.0009 1.65 0.099 Rasio Puskesmas/1 00.000 Penduduk -0.1024 0.0224 -4.57* 0.000
Sumber  :  SDKI  2012  (diolah)  Ket  :  *)  adalah  signifikan pada α = 0,05 ;
( ref ) merupakan kategori acuan
3. Interpretasi Model Multilevel Logistik Biner dengan Random Intercept
Pada  penelitian  ini,  model  yang digunakan  adalah  model  multilevel  dengan random  intercept karena  mengasumsikan pengaruh  setiap  variabel  penjelas  terhadap variabel  respons  adalah  sama  untuk  setiap kelompok  Untuk  mengetahui  seberapa
besar  pengaruh  (kecenderungan)  masing- masing  variabel  penjelas  terhadap  kejadian komplikasi  persalinan  WUS  di  Indonesia maka  digunakan odds  ratio .  Nilai odds ratio dapat dilihat dari tabel di bawah
Tabel 2. Nilai odds ratio.
Variabel Odds Ratio P-Value (1) (2) (3) Faktor Individual Pendidikan Ibu Lebih dari SMP ( ref ) Kurang dari SMP 0.9824 0.735 Paritas >1 dan ≤ 4 ( ref ) 1 atau ≥ 5 1.4526 0.000* Komplikasi Kehamilan Tidak ( ref ) Pernah 2.5178 0.000* Riwayat komplikasi persalinan sebelumnya Belum pernah ( ref ) Pernah 5.725 0.000* Masalah dalam mendapatkan layanan kesehatan Tidak ada masalah ( ref ) Ada masalah 1.0385 0.315 Faktor Kontekstual PDRB 1.0015 0.099 Rasio Puskesmas/100.000 Penduduk 0.9027 0.000*
Sumber  :  SDKI  2012  (diolah)  Ket  :  *)  adalah  signifikan pada α = 0,05 ;
(ref) merupakan kategori acuan
Pengaruh  Faktor  Individual  terhadap Kejadian Komplikasi Persalinan WUS di Indonesia
Uji parameter secara parsial menunjukkan bahwa faktor individual yang berpengaruh  signifikan  terhadap  kejadian komplikasi  persalinan  WUS  di  Indonesia adalah  paritas,  komplikasi  kehamilan  dan riwayat  komplikasi  sebelumnya. Sementara itu,  pendidikan  ibu  dan  masalah  dalam layanan  kesehatan    tidak  berpengaruh signifikan    terhadap  kejadian  komplikasi persalinan  WUS  di  Indonesia.  Pendidikan terakhir  ibu  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  kejadian  komplikasi  persalinan pada  WUS  artinya  baik  WUS  yang  saat melahirkan berpendidikan kurang dari SMP maupun  lebih  tinggi  dari  SMP  tidak
memiliki  perbedaan  dalam  memengaruhi kejadian komplikasi persalinan.
Selain  itu,  masalah  dalam  layanan kesehatan juga tidak berpengaruh signifikan terhadap komplikasi persalinan pada WUS. Hal ini menunjukkan tidak adanya perbedaan  dalam  kejadian  komplikasi persalinan  pada  WUS  yang  terdapat masalah  dalam  layanan  kesehatan  maupun yang  tidak  terdapat  masalah.  Kemudahan dalam  akses  pelayanan  kesehatan  harus diimbangi dengan pemanfaatannya.

## Paritas
Hasil  uji  parsial  menunjukkan  bahwa paritas  berpengaruh  signifikan  terhadap komplikasi  persalinan  WUS  di  Indonesia dengan  nilai  koefisien  sebesar  0,3733.  Hal ini  berarti  bahwa  Ibu  yang  memilki  paritas satu  atau  lebih  dari  lima  anak  memiliki kecenderungan untuk mengalami
komplikasi  persalinan  sebesar  1,4526  kali dibanding  ibu  yang  memiliki  paritas  dua sampai  empat  anak  dengan  asumsi  semua variabel  konstan.    Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  James  (2010)  dan  Severinski (2009)  yang  menyebutkan  bahwa  kelahiran pertama  dan  paritas  lebih  besar  dari  lima lebih beresiko untuk mengalami komplikasi persalinan.

## Komplikasi Kehamilan
Hasil  uji  parsial  menunjukkan  bahwa komplikasi kehamilan berpengaruh signifikan  terhadap  komplikasi  persalinan WUS  di  Indonesia  dengan  nilai  koefisien sebesar  0,9234.  Hal  ini  berarti  bahwa  Ibu yang pernah mengalami komplikasi kehamilan  memiliki  kecenderungan  untuk mengalami  komplikasi  persalinan  sebesar 2,5178  kali  dibanding  ibu  yang  tidak mengalami  komplikasi  kehamilan  dengan asumsi  semua  variabel  lain  konstan. Dengan  kata  lain  ibu  yang  mengalami komplikasi  pada  saat  kehamilannya  lebih beresiko untuk mengalami komplikasi pada saat  persalinan  dibanding  ibu  yang  tidak mengalami komplikasi pada saat kehamilan. Riwayat Komplikasi Persalinan Sebelumnya
Hasil  uji  parsial  menunjukkan  bahwa riwayat  komplikasi  persalinan  sebelumnya berpengaruh signifikan terhadap komplikasi persalinan  WUS  di  Indonesia  dengan  nilai koefisien  sebesar  1,7448.  Hal  ini  berarti bahwa Ibu yang pernah mengalami komplikasi  dalam  persalinan  sebelumnya memiliki  kecenderungan  untuk  mengalami komplikasi  persalinan  sebesar  5,725  kali dibanding ibu yang tidak pernah mengalami komplikasi pada persalinan sebelumnya.

## Pengaruh  Faktor  Kontekstual  terhadap Kejadian Komplikasi Persalinan WUS di Indonesia
Faktor  penentu  kejadian  komplikasi persalinan  WUS  di  Indonesia  tidak  hanya dilihat  dari  faktor  individual  saja,  tetapi juga  dilihat  dari  faktor  kontekstual.  Faktor kontekstual mencerminkan keragaman karakteristik  antarprovinsi  di  Indonesia yang  turut  berperan  dalam  memengaruhi kejadian komplikasi persalinan WUS. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  rasio puskesmas per 100.000 penduduk berpengaruh  signifikan  pada  komplikasi persalinan  WUS  di  Indonesia.    Sementara itu  PDRB  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  komplikasi  persalinan  WUS  di Indonesia.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  PDRB  per  kapita  belum  mampu untuk  mengurangi  kejadian  komplikasi persalinan. Meskipun PDRB mampu menggambarkan  tingkat  ekonomi  di  suatu daerah  namun  perlu  dikaji  lagi  seberapa besar  total  pengeluaran  kesehatan  per wilayahnya. Indonesia sendiri dalam pembelanjaan untuk sektor kesehatan masih tergolong  rendah  yaitu  kurang  dari  3 persen, padahal negara-negara lainnya yang memiliki  pendapatan  per  kapita  yang  sama atau lebih rendah, membelanjakan sedikitnya  3  hingga  4  persen  dari  PDB untuk sektor kesehatan (Bank Dunia, 2008).

## Rasio Puskesmas per 100000 Penduduk
Rasio puskesmas berpengaruh signifikan  dan  negatif  terhadap  kejadian komplikasi  persalinan  WUS  di  Indonesia dengan  nilai  koefisien  sebesar  -0,1024. Artinya ketika rasio puskesmas per 100.000 penduduk bertambah satu, maka
kecenderungan ibu untuk mengalami komplikasi  menjadi  0,9027  kali  dengan asumsi  semua  variabel  lain  konstan. Dengan kata lain, semakin banyak puskesmas  per  100.000  penduduk,  maka semakin  kecil    kecenderungan  ibu  untuk mengalami komplikasi persalinan.
Interpretasi Intraclass Correlation ( ICC ) Besarnya kejadian komplikasi persalinan  WUS  antarprovinsi  dapat  dilihat dari nilai  Intraclass Correlation  (ICC). Hox (2010) menyatakan bahwa null model dapat digunakan  untuk  memberikan  perkiraan nilai Intraclass  Correlation ( ICC ).  Dari hasil pengolahan data nilai estimasi varians null model diperoleh nilai ICC sebesar:
ICC = 𝜎 ̂ 𝑢0 2 𝜎 ̂ 𝑢0 2 +3.29 = 0.1769
0.1769+3.29 =0.0510
Artinya  sebesar  5,10  persen  keragaman kejadian  komplikasi  persalinan  WUS  di Indonesia disebabkan oleh perbedaan karakteristik  antarprovinsi.  Menurut  Sorra dan  Dyer  (2010)  ICC  di  atas  5%  sudah dapat  mengimplikasikan  bahwa  pebedaan karakteristik  kelompok  memiliki  efek  pada respons  yang  diberikan  oleh  individu- individu  di  dalamnya  sehingga  analisis multilevel diperlukan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  penelitian,  maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Faktor individual yang memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap komplikasi  persalinan  WUS  di  Indonesia adalah jumlah kelahiran (paritas),
komplikasi kehamilan dan riwayat komplikasi  sebelumnya.  Sedangkan  faktor kontekstual  berupa  rasio  puskesmas  per 100.000  penduduk  memiliki  pengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  komplikasi persalinan  WUS  di  Indonesia.  Sementara itu pendidikan ibu, masalah dalam mendapatkan layanan kesehatan dan PDRB per  kapita  tidak  memengaruhi  secara signifikan  komplikasi  persalinan  WUS  di Indonesia.
2.  Sebesar  5,1  persen  keragaman  dari komplikasi  persalinan  pada  WUS  di
Indonesia dipengaruhi oleh adanya perbedaan karakteristik antarprovinsi.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan,  maka  saran  yang dapat disampaikan adalah sebagai berikut : 1.  Masyarakat  terutama  wanita  usia  subur yang mengalami komplikasi kehamilan dan yang  pernah  mengalami  komplikasi  di persalinan sebelumnya agar lebih optimalkan  lagi  dalam  perawatan  sebelum dan saat kehamilan sehingga dapat mencegah  terjadinya  komplikasi  lagi  saat persalinan.
2.  Kementerian  kesehatan  dan  instansi terkait  agar  lebih  gencar  lagi  melakukan penyuluhan  dan  sosialisasi  pentingnya program  Keluarga  Berencana  (KB)  ke semua  lapisan  masyarakat  terutama  pada wanita  usia  subur,  sehingga  frekuensi kehamilan yang terlalu sering bisa dicegah. 3.  Perlu  perhatian  lebih  dari  pemerintah untuk meningkatkan jumlah fasilitas kesehatan terutama jumlah puskesmas yang mampu  memberikan  pelayanan  untuk menanggulangi kasus kegawatdaruratan ibu hamil.
4.  Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa mempertimbangkan  menggunakan  metode regresi  logistik  multilevel  biner  dengan random  slope jika  diasumsikan  pengaruh variabel  penjelas  terhadap  variabel  respons tidak sama untuk setiap kelompok.
5.  Karena  keterbatasan  penggunaan  data dimana  dalam  penelitian  ini  hanya  dapat membagi  wilayah  ke  tingkat  provinsi, sehingga  untuk  penelitian  lebih  lanjut diharapkan  dapat  membagi  wilayah  sampai ke tingkat  kabupaten  atau kota  yang ada di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Aeni,  N.  (2013).  Faktor  Risiko  Kematian Ibu. Jurnal Kesmas Vol. 7 No. 10 Mei 2013 .  Diakses  tanggal  19  Agustus 2016 melalui http://jurnalkesmas.ui.ac.id/kesmasph j
Agresti,  Alan.  (2002). Categorical  Data Analysis  (2nd  Edition) .  New  Jersey  :
John Wiley and Sons.
Armagustini, Y. (2010). Determinan Kejadian  Komplikasi  Persalinan  di Indonesia [Tesis]. Depok : Universitas Indonesia. Bank  Dunia.  (2008). Berinvestasi  dalam Sektor Kesehatan Indonesia: Tantangan dan Peluang untuk Pengeluaran  Publik  di  Masa  Depan . Jakarta : Bank Dunia.
Chakraborty,  N.,  et  al.  (2006).  Delivery complications  and  healthcare-seeking behaviour: the Bangladesh
Demographic  Health  Survey,  1999– 2000. Health  and  Social  Care  in  the
Community  Journal .  Diakses  tanggal 5 Mei 2016 melalui
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubme d/17444989
Departemen  Kesehatan  RI.  (1997). Deteksi Dini  Penatalaksanaan  Kehamilan Risiko  Tinggi .  Jakarta:  Pendidikan dan  Latihan  Pegawai  Departemen Kesehatan Republik  Indonesia. Departemen  Kesehatan.  (2001). Rencana Strategis Nasional Making Pregnancy Safer (MPS) di  Indonesia 2001-2010 . Jakarta : Depkes RI.
Djaja,  Sarimawar.  dan  Suwandono,  Agus., (2000). The Determinants of Maternal Morbidity  in  Indonesia. Regional Health  Forum  WHO  South-East  Asia Region  Volume  4 ,  WHO.  Diakses tanggal 27 Juni 2016 melalui http://apps.who.int/iris/handle/10665/ 205788 Djalal,  Nachrowi  dan  Usman,  Hardius. (2002). Penggunaan Teknik Ekonometri . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Goldstein,  Harvey.  (1995). Multilevel Statistical  Models .  London:  Edward
Arnold. Goldstein,  Harvey.  (2010). Multilevel Statistical Models 4 th Edition. London: John Wiley & Sons. Gujarati, Damodar. (2002). Basic
Econometrics  4 th Edition .  New  York:
McGraw-Hill.
Hosmer,  D.W  dan  Lemeshow,  S.  (2000).
Applied  Logistic  Regression  Second Edition .  New  York:  John  Wiley  & Sons.
Hox,  Joop.  (2010). Multilevel  Analysis:
Techniques  and  Applications .  New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. Huda,  F.  A.,  et  al.  (2012).  Profile  of
Maternal  and  Foetal  Complications during  Labour  and  Delivery  among Women  Giving  Birth  in  Hospitals  in Matlab  and  Chandpur,  Bangladesh. Journal  of  Health,  Population  and Nutrition,  30(2),  131-42 .  Diakses pada  tanggal  28  Maret  2016  melalui http://search.proquest.com/docview/1 026589611?accountid=25704 James  et  al.  (2010). High  Risk  Pregnancy:
Management Options - Expert Consult .  (p.  14).  St.  Louis:  Elsevier Health Sciences. Kementerian Kesehatan RI. (2010). Pedoman Pelayanan Antenatal Terpadu .  Jakarta  : Kementerian
Kesehatan RI.
Kementerian  Kesehatan  RI.  (2013). Profil Kesehatan  Indonesia  Tahun  2013 . Jakarta : Kementerian Kesehatan RI.
Khan, K.S., et al. (2006). WHO analysis of causes of maternal death: a systematic review. Lancet 2006; 367:1066-1074 . Diakses  tanggal  29  Maret  2016 melalui
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /16581405
Koblinsky,  Marge.,  et  al. Issues  in Programming  for  Safe  Motherhood .
USAID: Washington DC.
Manuaba,  I,  B,  G.  (1998). Ilmu  Kebidanan
Kandungan dan KB . Jakarta: EGC. Muslihatun. (2009). Dokumentasi Kebidanan . Yogyakarta: Nuha
Medika.
Prawirohardjo,  Sarwono.  (1999). Ilmu Kandungan .  Jakarta:  Yayasan  Bina Pustaka. Severinski, N.S., et al. (2009). Maternal and Fetal Outcomes in Grand Multiparous Women. International  journal  of gynaecology  and  obstetrics:  the official  organ  of  the  International Federation  of  Gynaecology  and
Obstetrics,  pp.  63-64 .  Diakses  pada tanggal 26 Juni 2016 melalui http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /19539289 Sorra,  J.S.  &  Dyer,  N.  (2010).  Multilevel psychometric properties of the AHRQ hospital  survey  on  patient  safety culture. BMC Health Services Research 2010, 10:19.
The Partnership for Maternal, Newborn and Child  Health.  (2006). Opportunities for Africa's newborns . WHO: 2006 UNICEF.  (2009). Conceptual  Framework on Maternal Morbidity and Mortality. Diakses  pada  tanggal  19  Agustus 2016 melalui www.unicef.org World Health Organization (WHO). (1996).
Safe Motherhood,Modul Dasar:Bidan di  Masyarakat-Materi  Pendidikan Kebidanan . Jakarta: EGC World Health Organization (WHO). (2005).
Make Every Mother and Child Count. The  World  Health  Report .  Geneva: World Health Organization.
World Health Organization (WHO). (2010).
Trends in Maternal Mortality 1990 to 2010 . Geneva: World Health
Organization.