HUBUNGAN ANTARA STATUS GIZI IBU HAMIL DENGAN BERAT BADAN BAYI LAHIR (STUDI KASUS di RB POKASI ) KARYA TULIS ILMIAH Untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Saint Terapan LILIK HANIFAH R 1108019 PROGRAM STUDI DIV KEBIDANAN FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2009
ii ABSTRAK Lilik Hanifah, R.1108019, 2009. Hubungan Antara Status Gizi Ibu Hamil Dengan Berat Badan Bayi Lahir (Studi Kasus di RB POKASI). Data persalinan dari RB POKASI periode 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 menunjukkan angka kejadian KEK dan BBLR sebesar 30,87 % dan 11,30 % dari 460 kelahiran bayi. Angka ini lebih tinggi dibandingkan target yang ditetapkan pada sasaran program Indonesia Sehat 2010 untuk KEK dan BBLR yaitu 20 % dan 7 % (Depkes RI, 2000). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara status gizi ibu hamil berdasarkan indikator LILA dengan berat badan bayi lahir. Penelitian ini merupakan penelitian kohort retrospektif dengan menggunakan data sekunder periode 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 di RB POKASI. Sampel diambil secara total, dengan jumlah 95 orang. Instrument penelitian yang digunakan adalah kartu ibu yang telah ditetapkan oleh Depkes RI. Uji hipotesis menggunakan regresi linier dengan program SPSS versi 15. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir (p : 0,000 dan R : 0,591), sedangkan faktor - faktor lain yang mempengaruhi berat badan bayi lahir hanya Hb yang memiliki hubungan yang signifikan dengan berat badan bayi lahir (p : 0,000 dan R : 0,427). Kesimpulan yang dapat diambil dari persamaan regresi pada penelitian ini adalah semakin baik LILA semakin baik pula berat badan bayi lahir sedangkan semakin kurang LILA semakin kurang pula berat badan bayi lahir. Kata kunci : status gizi, ibu hamil, berat badan bayi lahir
1 iii BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Di negara berkembang, termasuk Indonesia, masalah gizi masih merupakan masalah kesehatan masyarakat yang utama. Masalah gizi merupakan penyebab kematian ibu dan anak secara tidak langsung yang sebenarnya masih dapat dicegah. Rendahnya status gizi ibu hamil selama kehamilan dapat mengakibatkan berbagai dampak tidak baik bagi ibu dan bayi, diantaranya adalah bayi lahir dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR). Bayi dengan BBLR mempunyai peluang meninggal 10 - 20 kali lebih besar daripada bayi yang lahir dengan berat lahir cukup. Oleh karena itu, perlu adanya deteksi dini dalam kehamilan yang dapat mencerminkan pertumbuhan janin melalui penilaian status gizi ibu hamil (Chairunita, Hardiansyah, Dwiriani, 2006). Salah satu cara untuk menilai kualitas bayi adalah dengan mengukur berat badan bayi pada saat lahir. Seorang ibu hamil akan melahirkan bayi yang sehat bila tingkat kesehatan dan gizinya berada pada kondisi yang baik. Namun sampai saat ini masih banyak ibu hamil yang mengalami masalah gizi khususnya gizi kurang seperti Kurang Energi Kronis (KEK). Hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 1999 menunjukkan bahwa terdapat
iv 27,6 % ibu hamil KEK yang mempunyai kecenderungan melahirkan bayi dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) (Lubis, 2003). Di Indonesia insiden BBLR bervariasi, dari hasil studi di 7 wilayah (Aceh, Palembang, Yogyakarta, Surabaya, Bali, Ujung Pandang, Manado), prevalensi BBLR berkisar antara 2,1 % - 17,7 % (Saraswati, Sumarno, 1998). Dari data SUSENAS 1999, angka insiden bayi lahir dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) adalah 14,0 %. Angka ini lebih besar dari target BBLR yang ditetapkan pada sasaran program perbaikan gizi menuju Indonesia sehat 2010 yakni maksimal 7 % (Setyowati, 2003). Dari data persalinan yang diperoleh dari Rumah Bersalin Pondok Kasih Ibu (RB POKASI) Dharma Wanita Persatuan Kota Surakarta menunjukkan angka kejadian BBLR selama 3 tahun periode 1 Januari 2006 sampai dengan 31 Desember 2008 yaitu sebesar 11,30 % dari 460 kelahiran bayi, sedangkan angka kejadian ibu hamil yang bersalin di RB POKASI dengan KEK berdasarkan LILA kurang dari 23,5 cm pada periode yang sama adalah sebesar 30,87 %. Masih tingginya angka kejadian BBLR dan ibu hamil dengan KEK yang bersalin di RB POKASI Surakarta mendorong peneliti untuk melakukan penelitian tentang "Hubungan Antara Status Gizi Ibu Hamil Dengan Berat Badan Bayi Lahir". Penelitian ini pernah diteliti oleh Saimin (2006) dari Fakultas Kedokteran Universitas Hasanuddin Makasar, dengan judul Hubungan Antara Berat Badan Lahir Dengan Status Gizi Ibu Berdasarkan Lingkar Lengan Atas. Terdapat perbedaan dengan penelitian ini yaitu pada analisis yang digunakan
v oleh Saimin (2006) adalah menggunakan metode distribusi frekuensi dan uji Spiermann sedangkan analisis pada penelitian ini menggunakan regresi linier. B. Rumusan Masalah Apakah ada hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir? C. Tujuan Penelitian 1. Tujuan Umum Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan menganalisis hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir. 2. Tujuan Khusus a) Mengetahui insiden ibu hamil risiko KEK berdasarkan ukuran LILA. b) Mengetahui insiden BBLR. c) Mengetahui faktor - faktor yang berpengaruh terhadap berat badan bayi lahir. D. Manfaat Penelitian 1. Manfaat Teoritis Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan masukan dalam menambah wawasan dan ilmu pengetahuan tentang gizi ibu hamil. 2. Manfaat Praktis
vi Hasil Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk membuat program perbaikan gizi terutama masalah KEK pada wanita hamil serta dapat digunakan sebagai acuan dalam peningkatan pelayanan kesehatan terutama tentang gizi ibu hamil .
vii BAB II LANDASAN TEORI A. Tinjauan Pustaka 1. Status Gizi Ibu Hamil Status gizi adalah keadaan tingkat kecukupan dan penggunaan satu nutrien atau lebih yang mempengaruhi kesehatan seseorang (Sediaoetama, 2000). Status gizi seseorang pada hakekatnya merupakan hasil keseimbangan antara konsumsi zat-zat makanan dengan kebutuhan dari orang tersebut (Lubis, 2003). Status gizi ibu hamil sangat mempengaruhi pertumbuhan janin yang sedang dikandung. Bila status gizi ibu normal pada masa kehamilan maka kemungkinan besar akan melahirkan bayi yang sehat, cukup bulan dengan berat badan normal. Dengan kata lain kualitas bayi yang dilahirkan sangat tergantung pada keadaan gizi ibu selama hamil(Lubis, 2003). 2. Kebutuhan Gizi Selama Hamil Kebutuhan zat gizi wanita hamil lebih besar bila dibandingkan dengan wanita tidak hamil dan tidak menyusui. Kebutuhan zat gizi tersebut adalah sebagai berikut : a. Energi.
viii Kebutuhan tambahan energi yang dibutuhkan selama kehamilan adalah sebesar 300 kkal per hari menurut DEPKES RI (1996). Namun kebutuhan energi ini tidak sama pada setiap periode kehamilan. Kebutuhan energi pada triwulan pertama pertambahannya sedikit sekali (minimal). Seiring dengan tumbuhnya janin, kebutuhan energi meningkat secara signifikan, terutama sepanjang triwulan dua dan tiga. Kebutuhan energi ini berdasarkan pada penambahan berat badan yang diharapkan yaitu 12,5 kg selama kehamilan (Prasetyono, 2009). b. Protein. Kebutuhan tambahan protein tergantung kecepatan pertumbuhan janinnya. Trimester pertama kurang dari 6 gram tiap hari sampai trimester dua. Trimester terakhir pada waktu pertumbuhan janin sangat cepat sampai 10 gram/hari. Bila bayi sudah dilahirkan protein dinaikkan menjadi 15 gram/hari (Paath, 2004). Dalam lokakarya Widya Karya Nasional Pangan dan Gizi VI tahun 1998, beberapa pakar gizi menganjurkan penambahan protein sebesar 12 gram per hari selama kehamilan (Prasetyono, 2009). c. Vitamin dan Mineral. Bagi pertumbuhan janin yang baik dibutuhkan berbagai vitamin dan mineral, diantaranya adalah : 1) Vitamin A. 5
ix Fungsi vitamin A adalah memberikan kontribusi terhadap reaksi fotokimia dalam retina. Vitamin A juga dibutuhkan dalam sintesis glikoprotein, yang mendorong pertumbuhan dan diferensiasi sel, pembentukkan tunas gigi dan pertumbuhan tulang. Sedangkan sumber makanan untuk vitamin A meliputi sayuran berdaun hijau, buah-buahan berwarna kuning pekat, hati sapi, susu, margarin dan mentega (Walsh, 2007). Kebutuhan normal ibu hamil pada vitamin A menurut DEPKES RI (1996) adalah sebanyak 800 - 2.100 IU (International Unit) per hari. (Prasetyono,2009). 2) Vitamin B. Vitamin B6 (Piridoksin) adalah ko-enzim yang dibutuhkan untuk metabolisme asam amino dan glikogen. Asupan janin yang cepat terhadap vitamin B6 dan meningkatnya asupan protein dalam kehamilan mengharuskan peningkatan asupan vitamin B6 dalam kehamilan. Sedangkan sumber makanan yang banyak mengandung vitamin B6 adalah daging sapi, daging unggas, telur, jeroan, tepung beras, dan sereal (Walsh, 2007). Kebutuhan zat gizi akan vitamin B6 menurut DEPKES RI (1996) adalah sebesar 2,5 mg per hari (Prasetyono, 2009). Vitamin B1 (Tiamin), vitamin B2 (Riboflavin), dan vitamin B3 (Niasin) diperlukan untuk metabolisme energi.
x Menurut DEPKES RI (1996) Angka Kecukupan Gizi (AKG) untuk masing-masing vitamin tersebut adalah sebesar 1,4 mg/hari, 1,4 mg/hari, dan 1,8 mg/hari. Sumber-sumber makanan yang banyak mengandung tiamin dan niasin adalah daging babi, daging sapi, dan hati sedangkan riboflavin banyak ditemukan pada gandum, sereal, susu, telur, dan keju (Prasetyono, 2009). Vitamin B12 (Kobalamin) diperlukan untuk pembelahan sel, sintesis protein, pemeliharaan sel-sel saraf serta produksi sel darah merah dan darah putih. Vitamin B12 terutama ditemukan dalam protein hewani (daging, ikan, susu) dan rumput laut. Menurut DEPKES RI (1996) kebutuhan vitamin B12 pada masa kehamilan adalah sebesar 2,6 µg/hari (Prasetyono, 2009). 3) Vitamin C. Vitamin C berfungsi sebagai antioksidan dan penting dalam metabolisme tirosin, folat, histamin, dan beberapa obat-obatan. Selain itu, vitamin C dibutuhkan untuk fungsi leukosit, respon imun, penyembuhan luka, dan reaksi alergi (Flood and Nutrition Board, 1990). Jumlah vitamin C menurun dalam kehamilan, kemungkinan hal tersebut disebabkan oleh peningkatan volume darah dan aktivitas hormon. The National Research Council memperkirakan bahwa penambahan 10 mg/hari vitamin C diperlukan dalam kehamilan untuk memenuhi kebutuhan sistem janin dan ibu. Sedangkan menurut
xi DEPKES RI (1996) menganjurkan kebutuhan gizi ibu hamil pada vitamin C adalah sebesar 70 mg per hari. Sumber-sumber makanan yang banyak mengandung vitamin C adalah jeruk, strawberi, melon, brokoli, tomat, kentang, dan sayuran hijau mentah (Walsh, 2007). 4) Vitamin D. Vitamin D diperlukan untuk absorbsi kalsium dan fosfor dari saluran pencernaan dan mineralisasi pada tulang serta gigi ibu dan janinnya. Hampir semua vitamin D disintesis dalam kulit seiring terpaparnya kulit dengan sinar ultraviolet dari matahari. Kekurangan vitamin D selama hamil berkaitan dengan gangguan metabolisme kalsium pada ibu dan janin, yaitu berupa hipokalsemia bayi baru lahir, hipoplasia enamel gigi bayi, dan osteomalasia pada ibu. Untuk menghindari hal-hal tersebut pada wanita hamil diberikan 10 µg (400 iu) per hari selama kehamilan serta mengkonsumsi susu yang diperkaya dengan vitamin D (Arisman, 2004). 5) Vitamin E. Vitamin E merupakan antioksidan yang penting bagi manusia. Vitamin E dibutuhkan untuk memelihara integritas dinding sel dan memelihara sel darah merah. Sumber makanan yang banyak mengandung vitamin E adalah margarin, biji gandum, tepung beras, dan kacang-kacangan (Walsh, 2007).
xii Sedangkan AKG untuk ibu hamil menurut DEPKES RI (1996) adalah sebesar 14 IU per hari (Prasetyono, 2009). 6) Vitamin K. Vitamin K dibutuhkan dalam faktor-faktor pembekuan dan sintesis protein di dalam tulang dan ginjal. Sumber-sumber makanan yang banyak mengandung vitamin K adalah sayuran berdaun hijau, susu, daging, dan kuning telur. Tidak ada rekomendasi spesifik untuk kehamilan akan kebutuhan vitamn K, namun dari AKG dapat diketahui kebutuhan vitamin K pada wanita dewasa yaitu sebesar 65 µg/hari (Prasetyono, 2009). 7) Zat Besi. Kekurangan zat besi dalam kehamilan dapat mengakibatkan anemia, karena kebutuhan wanita hamil akan zat besi meningkat (untuk pembentukkan plasenta dan sel darah merah) sebesar 200 % - 300 %. Rekomendasi Institute Of Medicine (IOM) terbaru untuk ibu hamil yang tidak anemik adalah 30 mg zat besi fero yang dimulai pada kehamilan minggu ke - 12. Sedangkan ibu hamil dengan anemia defisiensi zat besi harus menambah asupan zat besi sebesar 60 - 120 mg/hari zat besi elemental. Anjuran tersebut sama dengan AKG pada ibu hamil akan kebutuhan zat besi selama kehamilan. Sumber
xiii makanan yang mengandung zat besi diantaranya roti, sereal, kacang polong, sayuran, dan buah-buahan (Walsh, 2007). 8) Kalsium. Kalsium penting untuk kebutuhan kalsium ibu yang meningkat dan pembentukkan tulang rangka janin dan gigi. Asupan yang dianjurkan kira-kira 1200 mg/hari bagi wanita hamil yang berusia 25 tahun dan cukup 800 mg untuk mereka yang berusia lebih muda. Sumber utama kalsium adalah skimmed milk, yoghurt, keju, udang, sarden, dan sayuran warna hijau tua (Arisman, 2004). 9) Asam Folat. Asam folat merupakan satu-satunya vitamin yang kebutuhannya berlipat dua selama kehamilan. Kekurangan asam folat bisa berdampak pada lahirnya bayi - bayi cacat yang sudah terbentuk sejak 2 sampai 4 minggu kehamilan. Asam folat yang tidak cukup dapat menyebabkan masalah pada tabung saraf bayi yang sedang berkembang. Kekurangan asam folat juga berkaitan dengan berat lahir rendah, ablasio plasenta, dan neural tube defect. Jenis makanan yang banyak mengandung asam folat antara lain ragi, hati, brokoli, bayam, asparagus, kacang-kacangan, ikan, daging, jeruk, dan telur. Sedangkan kebutuhan
xiv gizi ibu hamil akan asam folat adalah sebesar 400 mcg per hari (Prasetyono, 2009). 10) Yodium. Kekurangan yodium selama hamil mengakibatkan janin menderita hipotiroidisme yang selanjutnya berkembang menjadi kretinisme. Anjuran dari DEPKES RI (1996) untuk asupan yodium per hari pada wanita hamil dan menyusui adalah sebesar 175 µg dalam bentuk garam beryodium dan minyak beryodium (Prasetyono, 2009). 3. Penilaian Status Gizi a. Penilaian Status Gizi Secara Langsung. Penilaian status gizi secara langsung dapat dibagi menjadi empat penilaian yaitu antropometri, klinis, biokimia, dan biofisik. b. Penilaian Status Gizi Secara Tidak Langsung. Penilaian status gizi secara tidak langsung dapat dibagi menjadi tiga penilaian yaitu survei konsumsi makanan, statistik vital, dan faktor ekologi. (Supariasa, 2002). 4. Penilaian Antropometri a. Pengertian. Antropometri gizi adalah berhubungan dengan berbagai macam pengukuran dimensi tubuh dan komposisi tubuh dari berbagai
xv tingkat umur dan tingkat gizi. Berbagai jenis ukuran tubuh antara lain berat badan, tinggi badan, lingkar lengan atas dan tebal lemak di bawah kulit (Supariasa, 2002). b. Keunggulan Antropometri 1) Prosedurnya sederhana, aman, dan dapat dilakukan dalam jumlah sampel yang besar. 2) Relatif tidak membutuhkan tenaga ahli. 3) Alatnya murah, mudah dibawa, dan tahan lama. 4) Metode ini tepat dan akurat. 5) Dapat mengidentifikasi status gizi sedang, kurang, dan gizi buruk karena sudah ada ambang batas yang jelas. 6) Dapat digunakan untuk penapisan kelompok yang rawan terhadap gizi (Supariasa, 2002). c. Kelemahan Antropometri 1) Tidak sensitif, metode ini tidak dapat mendeteksi status gizi dalam waktu singkat. 2) Faktor di luar gizi (penyakit, genetik, dan penurunan penggunaan energi) dapat menurunkan spesifikasi sensitivitas. 3) Kesalahan yang terjadi pada saat pengukuran dapat mempengaruhi presisi, akurasi, dan validitas pengukuran antropometri gizi (Supariasa, 2002).
xvi d. Penilaian Antropometri Pada Ibu Hamil Berdasarkan Lingkar Lengan Atas (LILA) Pemeriksaan antropometrik dapat digunakan untuk menentukan status gizi ibu hamil misalnya dengan cara mengukur berat badan, tinggi badan, indeks masa tumbuh, dan Lingkar Lengan Atas (LILA). Cara tersebut merupakan cara yang sederhana dan mudah dikerjakan oleh siapa saja misalnya petugas kesehatan di lapangan, kader kesehatan maupun masyarakat sendiri. Meskipun cara tersebut tidak bisa dipakai untuk memantau status gizi dalam waktu pendek, tetapi cara ini dapat digunakan dalam deteksi dini dan menapis resiko BBLR. Penilaian yang lebih baik untuk menilai status gizi ibu hamil yaitu dengan pengukuran LILA, karena pada wanita hamil dengan malnutrisi (gizi kurang atau lebih) kadang-kadang menunjukkan oedem tetapi ini jarang mengenai lengan atas (Saimin, 2006). Jenis pengukuran antropometri yang digunakan untuk mengukur resiko KEK pada Wanita Usia Subur (WUS) adalah Lingkar Lengan Atas (LILA). Sasaran WUS adalah wanita pada usia 15 sampai 45 tahun yang terdiri dari remaja, ibu hamil, ibu menyusui dan Pasangan Usia Subur (PUS). Ambang batas LILA WUS dengan resiko KEK adalah 23,5 cm. Apabila LILA kurang dari 23,5 cm artinya wanita tersebut mempunyai risiko KEK dan diperkirakan akan melahirkan bayi dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) (Supariasa, 2002).
xvii Lingkar Lengan Atas (LILA) dewasa ini memang merupakan salah satu pilihan untuk penentuan status gizi, karena mudah dilakukan dan tidak memerlukan alat-alat yang sulit dan diperoleh dengan harga yang murah. 1) Pengertian. Pengukuran LILA adalah suatu cara untuk mengetahui risiko Kekurangan Energi Kronis (KEK) pada wanita usia subur (Supariasa, 2002). 2) Tujuan. Beberapa tujuan pengukuran LILA adalah mencakup masalah WUS baik ibu hamil maupun calon ibu, masyarakat umum, dan peran petugas lintas sektoral. Adapun tujuan tersebut adalah : a) Mengetahui risiko KEK pada Wanita Usia Subur (WUS), baik ibu hamil maupun calon ibu, untuk menapis wanita yang mempunyai risiko melahirkan Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR). b) Meningkatkan kesadaran masyarakat dalam pencegahan KEK. c) Mengarahkan pelayanan kesehatan pada kelompok sasaran WUS yang menderita KEK (Supariasa, 2002). 3) Ambang Batas.
xviii Ambang batas LILA WUS dengan risiko KEK di Indonesia adalah 23,5 cm. Apabila ukuran LILA kurang dari 23,5 cm atau di bagian merah pita LILA, artinya wanita tersebut mempunyai risiko KEK, dan diperkirakan akan melahirkan Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR). BBLR mempunyai resiko kematian, gizi kurang, gangguan pertumbuhan dan perkembangan. Sedangkan apabila hasil pengukuran ≥ 23,5 cm berarti wanita tersebut tidak mempunyai risiko KEK (Supariasa, 2002). 4) Cara Mengukur LILA Menurut Supariasa (2002) Pengukuran LILA dilakukan melalui urut-urutan yang telah ditetapkan. Ada 7 urutan pengukuran LILA, yaitu : a) Tetapkan posisi bahu dan siku. b) Letakkan pita antara bahu dan siku. c) Tentukan titik tengah lengan. d) Lingkarkan pita LILA pada tengah lengan. e) Pita jangan terlalu ketat. f) Pita jangan terlalu longgar. g) Cara pembacaan sesuai skala yang benar. h) Catat hasil pengukuran LILA. e. Penilaian Antropometri Pada Bayi Baru Lahir Berdasarkan Berat Badan 1). Pengertian
xix Berat badan merupakan ukuran antropometri yang terpenting dan paling sering digunakan pada bayi baru lahir. Berat badan digunakan untuk mendiagnosa bayi lahir normal atau BBLR. Dikatakan berat lahir normal apabila berkisar antara 2500 - 4000 gram, sedangkan dikatakan BBLR apabila berat bayi lahir kurang dari 2500 gram. Pada masa bayi sampai dengan balita, berat badan dapat digunakan untuk melihat laju pertumbuhan fisik maupun status gizi (Supariasa, 2002). 2). Cara Mengukur Berat Badan Bayi Baru Lahir Menurut Supariasa (2002) a). Pengukuran berat badan dilakukan pada 30 menit pertama setelah persalinan dan dilakukan oleh tenaga kesehatan yang menolong persalinan. b). Letakkan timbangan bayi pada permukaan yang datar. c). Sebelum penimbangan, pastikan timbangan berfungsi dengan baik, yaitu jarum pada timbangan bayi menunjukkan angka 0. d). Bayi ditimbang tanpa menggunakan pakaian apapun. e). Pembacaan skala hanya dilakukan jika bayi diam. f). Catat hasil pengukuran berat badan 5. Faktor Yang Mempengaruhi Status Gizi Berat badan bayi baru lahir ditentukan oleh faktor genetis dan status gizi janin. Status gizi janin ditentukan antara lain oleh status gizi ibu
xx waktu melahirkan dan keadaan ini dipengaruhi pula oleh status gizi ibu pada waktu konsepsi. Status gizi ibu sewaktu konsepsi dipengaruhi oleh : a. Keadaan sosial dan ekonomi ibu sebelum hamil. b. Keadaan kesehatan dan gizi ibu. c. Jarak kelahiran jika yang dikandung bukan anak pertama. d. Paritas, dan e. Usia saat hamil. Sedangkan status gizi ibu pada waktu melahirkan ditentukan berdasarkan keadaan kesehatan dan status gizi waktu konsepsi, serta berdasarkan : a. Keadaan sosial dan ekonomi pada waktu hamil. b. Derajat pekerjaan. c. Asupan pangan. d. Pernah tidaknya terjangkit penyakit infeksi (Notobroto, Wahyuni, 2002). 6. Resiko Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) Pada Ibu hamil Dengan Kurang Energi Kronis (KEK) Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) adalah bayi baru lahir yang berat badannya saat lahir kurang dari 2.500 gram. Penilaian dilakukan dengan cara menimbang bayi segera setelah dilahirkan (pada hari I post partum) kemudian digolongkan kedalam tiga kategori yaitu Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) dengan berat lahir 1.500 - 2.500 gram, Bayi Berat Lahir Sangat Rendah (BBLSR) dengan berat lahir < 1.500 gram, dan Bayi
xxi Berat Lahir Extrem Rendah dengan berat lahir < 1.000 gram (Saifuddin, 2001). Ibu hamil dinyatakan KEK apabila memiliki batas ambang pengukuran LILA < 23,5 cm, hal ini berarti ibu hamil dengan risiko KEK diperkirakan akan melahirkan bayi BBLR. Kejadian KEK tersebut disebabkan karena ketidak seimbangan asupan gizi, sehingga zat gizi yang dibutuhkan tubuh tidak tercukupi. Penambahan 200 - 450 kalori per hari dan 12 - 20 gram per hari protein dari kebutuhan ibu hamil adalah angka yang mencukupi untuk memenuhi kebutuhan gizi janin (Lubis, 2003). Pemeriksaan antropometrik dapat digunakan untuk menilai status gizi ibu hamil misalnya dengan cara mengukur berat badan, tinggi badan, indeks masa tubuh, dan Lingkar Lengan Atas (LILA). Penilaian yang baik untuk menilai status gizi ibu hamil yaitu dengan pengukuran LILA, karena pada wanita hamil malnutrisi (gizi kurang atau lebih) kadang-kadang menunjukkan oedem tetapi ini jarang mengenai lengan atas (Anonim, 2008). Berat bayi yang dilahirkan dapat dipengaruhi oleh status gizi ibu baik sebelum hamil maupun saat hamil. Status gizi ibu sebelum hamil juga cukup berperan dalam pencapaian gizi ibu saat hamil. Penelitian Rosmeri (2000) menunjukkan bahwa status gizi ibu sebelum hamil mempunyai pengaruh yang bermakna terhadap kejadian BBLR. Ibu dengan status gizi kurang sebelum hamil mempunyai risiko 4,27 kali untuk melahirkan bayi
Berat Badan Bayi Lahir Status Gizi Ibu Hamil xxii BBLR dibandingkan dengan ibu yang mempunyai status gizi baik (Lubis, 2003). B. Kerangka Konsep Pekerjaan • Jarak Kelahiran • Paritas • Umur • Keadaan Kesehatan (Tekanan Darah dan Hemoglobin) Sosial Ekonomi • Asupan Pangan • Penyakit Infeksi • Genetis
xxiii Keterangan : : Diteliti : Tidak diteliti C. Hipotesis Ada hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir.
xxiv BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan desain penelitian kohort retrospektif dengan menggunakan data sekunder, untuk mempelajari hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir. Hal ini sesuai dengan pendapat dari Chandra (2008) bahwa kohort retrospektif adalah penelitian yang meneliti ke belakang dengan menggunakan data sekunder, untuk melihat apakah ada hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. B. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan pada ibu bersalin di Rumah Bersalin Pondok Kasih Ibu (RB POKASI) Dharma Wanita Kota Surakarta, dengan menggunakan data sekunder periode 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008. C. Populasi 1. Populasi Target dalam penelitian ini adalah semua ibu yang melakukan pemeriksaan antenatal pada umur kehamilan 0 - 42 minggu dan melahirkan di RB POKASI.
21 xxv 2. Populasi Aktual dalam penelitian ini adalah semua ibu yang melakukan pemeriksaan antenatal pada umur kehamilan 0 - 42 minggu dan melahirkan di RB POKASI periode 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008. D. Sampel dan Teknik Sampling 1. Sampel Sampel pada penelitian ini adalah semua ibu yang melakukan pemeriksaan antenatal pada umur kehamilan 0 - 42 minggu dan melahirkan di RB POKASI periode 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008, yang memenuhi kriteria inklusi. 2. Teknik Sampling Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara total sampling dengan menggunakan 95 ibu bersalin sebagai sampel dalam penelitian ini. Seperti yang telah dikemukakan oleh Arikunto (2006) yaitu apabila subjeknya kurang dari 100, lebih baik diambil semua sehingga penelitiannya merupakan penelitian populasi. E. Kriteria Retriksi Sampel atau subjek penelitian yang diikutsertakan dalam penelitian ini mempunyai kriteria sebagai berikut : 1. Kriteria Inklusi a. Melakukan pemeriksaan antenatal pada umur kehamilan 0 - 42 minggu dan melahirkan di RB POKASI pada 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008.
xxvi b. Primipara maupun multipara. c. Bayi hidup. d. Tidak ada komplikasi kehamilan seperti hiperemesis gravidarum, preeklampsia, dan eklampsia. e. Pengukuran LILA dan penimbagan bayi dilakukan oleh peneliti. f. Pertolongan persalinan dilakukan oleh peneliti. 2. Kriteria Eksklusi a. Bayi kembar (gemeli) b. Prematur F. Identifikasi Variabel Penelitian 1. Variabel bebas ( Independen ) Varibel bebas dalam penelitian ini adalah status gizi ibu hamil. 2. Variabel tergantung ( Dependen ) Variabel tergantung dalam penelitian ini adalah berat badan bayi lahir. 3. Variabel perancu Variabel perancu dalam penelitian ini adalah pekerjaan, umur, paritas,jarak kelahiran, keadaan kesehatan ibu (tekanan darah dan hemoglobin), serta umur kehamilan saat pengukuran LILA. G. Definisi Operasional 1. Status Gizi Ibu Hamil
xxvii Status gizi ibu hamil dalam penelitian ini diukur berdasarkan ukuran Lingkar Lengan Atas (LILA), Lingkar lengan atas adalah pengukuran lingkar lengan atas kiri ibu melalui pertengahan lengan atas dalam satuan sentimeter. Pengukuran LILA dilakukan oleh peneliti dimana cara pengukurannya sesuai dengan teori pengukuran LILA dari Supariasa (2002) dan alat ukur yang digunakan untuk mengukur LILA dalam penelitian ini adalah menggunakan alat ukur LILA dari DEPKES RI, dengan ketelitian 0,1 cm. Skala pengukuran yang digunakan adalah skala rasio. Pada penelitian ini data LILA akan dideskripsikan dalam kategori KEK dengan LILA < 23,5 cm dan tidak KEK dengan LILA ≥ 23,5 cm. 2. Berat Badan Bayi Lahir Berat badan bayi lahir adalah berat badan bayi yang diukur dalam waktu 30 menit pertama sesudah bayi lahir dalam satuan gram. Penimbangan bayi dilakukan oleh peneliti dan alat ukur yang digunakan adalah timbangan bayi dengan merk KUBOTA yang telah dilakukan kalibrasi pada tgl 29 Mei 2009 dimana timbangan tersebut merupakan timbangan yang sama saat dilakukannya penelitian, dengan ketelitian 0,1 gram. Skala pengukuran yang digunakan adalah skala rasio. Pada penelitian ini data BBLR akan dideskripsikan dalam kategori bayi dengan berat lahir normal yaitu 2500 - 4000 gram, bayi dengan berat lahir lebih yaitu > 4000 gram, dan bayi dengan berat lahir kurang yaitu < 2500 gram.
xxviii H. Instrumen Penelitian Instrumen atau alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari RB POKASI dalam bentuk kartu ibu yang telah ditetapkan oleh Depkes RI. I. Teknik Analisis Data Variabel independen dalam penelitian ini adalah status gizi ibu hamil yang menggunakan skala rasio dan variabel dependennya adalah berat badan bayi lahir yang menggunakan skala rasio. Maka analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan Regresi linier dengan program SPSS (Statistical Program for Social Scien) versi 15. Untuk analisis faktor - faktor yang berhubungan dengan berat badan bayi lahir yang lain, pada faktor pekerjaan menggunakan nominal regression sedangkan faktor - faktor yang lain seperti umur, paritas, jarak kelahiran, keadaan kesehatan ibu (tekanan darah dan hemoglobin) serta umur kehamilan saat pengukuran LILA masing - masing dilakukan dengan menggunakan regresi linier. Seperti yang telah dikemukakan oleh Riwidikdo (2006) yaitu data yang digunakan dalam perhitungan regresi adalah kedua variabel baik independen maupun dependen dalam bentuk data interval atau rasio. Sedangkan hasil akhir uji regresi
xxix digunakan untuk memprediksi suatu variabel independen terhadap variabel dependen. Sebelum dilakukan analisis data, terlebih dahulu variabel penelitian tersebut dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test melalui program SPSS versi 15, yang dapat dilihat dari Z hitung ataupun Asyimp Sig untuk mengetahui data berdistribusi normal atau tidak (Riwidikdo, 2006). Untuk menguji hipotesis pada analisis regresi yang diajukan diterima atau ditolak yaitu dengan melihat signifikansi. Apabila signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi di bawah atau sama dengan 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak, untuk mengetahui pengaruh atau hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen (Riwidikdo, 2006). Sedangkan untuk menilai seberapa jauh hubungan antar variabel independen dan variabel dependen dapat diketahui dari nilai R, dan untuk mengetahui besar varian variabel yang dijelaskan oleh variabel yang diteliti dapat dilihat dari nilai R Square pada tabel Model Summary dalam analisis regresi. Berikut adalah tabel koefisien korelasi yang menunjukkan hubungan antar variabel : Tabel 3.I Koefisien Korelasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00-0,199 0,20-0,399 0,40-0,599 0,60-0,799 Sangat Rendah Rendah Sedang Kuat
xxx 0,80-1,000 Sangat Kuat (Sugiyono, 2006) Berdasarkan tabel coefficient, dapat diketahui rumus regresi, untuk mengetahui nilai koefisien regresinya, dengan persamaan Y = a + b X. Dan dari rumus tersebut dapat diketahui persamaan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen (Riwidikdo, 2006).
Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 xxxi BAB IV HASIL PENELITIAN Penelitian ini dilaksanakan di RB POKASI (Pondok Kasih Ibu) Dharma Wanita Kota Surakarta dengan menggunakan data sekunder pada periode 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008, dengan jumlah sampel atau subyek penelitian sebanyak 95 orang ibu hamil yang telah memenuhi kriteria inklusi. Sedangkan statistik deskriptif subyek penelitian dari penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Subyek Penelitian Jenis Variabel N Mean ± SD SD Minimum Maksimum Lingkar Lengan Atas (LILA) 95 23,84 1,47 21,00 27,50 Berat Badan Bayi Lahir 95 2934,74 454,47 2000 4100 Umur 95 26,76 5,47 17 40 Paritas 95 2,18 1,14 1 6 Jarak Kelahiran 95 2,15 2,11 0 10 Hemoglobin (Hb) 95 10,32 0,85 8,00 11,80 Sistolik 95 118,00 11,45 90 150 Diastolik 95 75,26 7,27 60 90 Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA 95 13,85 8,63 4 40 28
≥ 23,5 57 60,00 Total 95 100 < 23,5 38 40,00 xxxii Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian tentang karakteristik subyek penelitian berdasarkan Lingkar Lengan Atas (LILA), berat badan bayi lahir, faktor - faktor yang mempengaruhi berat badan bayi lahir (pekerjaan, umur, paritas, jarak kelahiran, Hemoglobin (Hb), tekanan darah (sistolik), tekanan darah (diastolik), umur kehamilan saat pengukuran LILA, hasil analisis antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir dan faktor - faktor yang mempengaruhi berat badan bayi lahir A. Distribusi Subyek Penelitian 1. Berdasarkan Lingkar Lengan Atas (LILA) Tabel 4.2 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Lingkar Lengan Atas (LILA) Lingkar Lengan Atas (LILA) (cm) Jumlah Persentase (%) Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.2 diketahui bahwa dari 95 subyek penelitian yang menderita Kurang Energi Kronis (KEK) adalah sebesar 40,00 %.
Swasta 37 38,95 Dagang 7 7,37 Buruh 10 10,53 Pegawai Negeri Sipil (PNS) 2 2,10 Total 95 100 xxxiii 2. Berdasarkan Berat Badan Bayi Lahir Tabel 4.3 Distribusi Berat Badan Bayi Lahir Berat Badan Bayi Lahir (Gram) Jumlah Persentase (%) Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.3 diperoleh hasil bahwa bayi dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) < 2500 gram adalah sebesar 18,95 %. 3. Berdasarkan Pekerjaan Tabel 4.4 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Pekerjaan Pekerjaan Jumlah Persentase (%) 2500 - 4000 76 80,00 > 4000 1 1,05 Total 95 100 Ibu Rumah Tangga (IRT) 39 41,05 < 2500 18 18,95 Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.4 didapatkan bahwa jenis pekerjaan terbanyak ibu hamil adalah Ibu Rumah Tangga (IRT) yaitu sebesar 41,05.
< 20 8 8,42 2 29 30,53 3 -5 38 40,00 > 5 1 1,05 Total 95 100 Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.5 didapatkan umur dari subyek penelitian yang paling banyak adalah antara 20 - 35 tahun yaitu sebesar 78,96 %. 5. Berdasarkan Paritas Tabel 4.6 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Paritas Paritas Jumlah Persentase (%) 1 27 28,42 20 - 35 79 78,96 > 35 8 8,42 Total 95 100 Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.6 diperoleh hasil bahwa subyek penelitian yang paling banyak adalah multigravida (jumlah kehamilan 3 - 5 kali kehamilan) yaitu sebesar 40,00%. xxxiv 4. Berdasarkan Umur Ibu Tabel 4.5 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Umur Umur (Tahun) Jumlah Persentase (%)
9,00 - 10,99 59 62,10 7,00 - 8,99 6 6,32 Total 95 100 < 2 11 11,58 > 2 52 54,74 Total 95 100 ≥ 11,00 30 31,58 Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.7 diperoleh hasil bahwa jarak kelahiran yang paling banyak adalah lebih dari 2 tahun yaitu sebesar 54,74 %. 7. Berdasarkan Hemoglobin (Hb) Tabel 4.8 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Hemoglobin (Hb) Hemoglobin (gr%) Jumlah Persentase (%) xxxv 6. Berdasarkan Jarak Kelahiran Tabel 4.7 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Jarak Kelahiran Jarak Kelahiran (Tahun) Jumlah Persentase (%) 0 32 33,68 Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.8 didapatkan bahwa sebagian besar subyek penelitian menderita anemia (anemia ringan dan anemia sedang) sebesar 65 orang (68,42%).
xxxvi 8. Berdasarkan Tekanan Darah (sistolik) Tabel 4.9 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Tekanan Darah (Sistolik) Tekanan Darah (Sistolik) (mmHg) Jumlah Persentase (%) Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.10 diperoleh hasil bahwa sebagian besar subyek penelitian memiliki tekanan darah (diastolik) yang normal < 90 mmHg sebesar 93,68 %. ≥ 90 6 6,32 Total 95 100 < 140 88 92,63 ≥ 140 7 7,37 Total 95 100 Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.9 diperoleh hasil bahwa sebagian besar subyek penelitian memiliki tekanan darah (sistolik) yang normal < 140 mmHg sebesar 92,63 %. 9. Berdasarkan Tekanan Darah (diastolik) Tabel 4.10 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Tekanan Darah (Diastolik) Tekanan Darah (Diastolik) (mmHg) Jumlah Persentase (%) < 90 89 93,68
Trimester I ( 0 - 12 ) 57 60,00 Sumber : Data Sekunder, 1 Januari 2006 - 31 Desember 2008 Dari tabel 4.11 diperoleh hasil bahwa pengukuran LILA banyak dilakukan pada umur kehamilan trimester 1 yaitu sebesar 60,00 %. B. Hasil Analisis Antara Status Gizi Ibu Hamil Dengan Berat Badan Bayi Lahir Analisis statistik yang dilakukan untuk menguji hubungan antara status gizi ibu hamil dimana dalam penelitian ini pengukuran antropometri yang digunakan adalah LILA dengan berat badan bayi lahir serta faktor - faktor lain yang mempengaruhi berat badan bayi lahir adalah menggunakan Regresi. Sebelum dilakukan analisis data, variabel penelitian tersebut dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15 (Riwidikdo, 2006). Dan kesimpulan yang diperoleh adalah : xxxvii 10. Berdasarkan Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA Tabel 4.11 Distribusi Subyek Penelitian Berdasarkan Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA (minggu) Jumlah Persentase (%) Trimester II (13 - 24 ) 27 28,42 Trimester III ( 25 - 42 ) 11 10,45 Total 95 100
xxxviii 1. Harga signifikansi (Asymp.Sig) pada data Lingkar Lengan Atas (LILA) adalah 0,506 dimana harga ini dibandingkan dengan α = 0,05, sehingga signifikansi (p > 0,05) dengan demikian Ho diterima yang artinya data berdistribusi normal. 2. Harga signifikansi (Asymp.Sig) pada data berat badan bayi lahir adalah 0,697 dimana harga ini dibandingkan dengan α = 0,05, sehingga signifikansi (p > 0,05) dengan demikian Ho diterima yang artinya data berdistribusi normal. Untuk menguji hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak yaitu dengan melihat signifikansi. Apabila signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi di bawah atau sama dengan 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak, untuk mengetahui pengaruh atau hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen (Riwidikdo, 2006). Dari tabel ANOVA pada uji regresi antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,000 dengan demikian p < 0,05, maka Ha diterima dan Ho ditolak. Berarti ada hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir. Sedangkan untuk menilai seberapa jauh hubungan antar variabel independen dan variabel dependen dapat diketahui dari nilai R, yaitu sebesar 0,591 maka dapat diketahui tingkat hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir adalah sedang (0,40 - 0,599). Dan untuk mengetahui besar varian variabel yang dijelaskan oleh variabel yang diteliti dapat dilihat dari nilai R Square, yaitu sebesar 0,349, hal ini menunjukkan
xxxix besar varian LILA yang dijelaskan oleh variabel yang diteliti adalah 34,9 %, dapat dijelaskan bahwa varian status gizi ibu hamil terhadap berat badan bayi lahir adalah 34,9 % ditentukan oleh LILA sedangkan 65,1 % ditentukan oleh faktor lain. Berdasarkan tabel coefficient, diketahui rumus regresi, maka diketahui nilai koefisien regresinya adalah : Y = a + b X, dengan a = 1417,96 ; b = 182,58 Keterangan : Y : Berat badan bayi lahir X : Status gizi ibu hamil Jadi, Y = 1417,96 + 182,58X Dari persamaan regresi diatas dapat diartikan bahwa bila Lingkar Lengan Atas (LILA) bertambah 1 cm, maka berat badan bayi lahir akan bertambah 182,58 gram dengan konstanta 1417,96. Bila LILA bertambah 2 cm, maka nilai Y = 1783,12 gram, bila LILA bertambah 3 cm, maka nilai Y = 1965,70 gram, dan seterusnya. Sehingga uji hasil koefisien regresi pada penelitian ini adalah semakin baik LILA ibu hamil semakin baik pula berat badan bayi lahir, semakin kurang LILA ibu hamil semakin kurang pula berat badan bayi lahir.
xl C. Hasil Analisis Dari Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Berat Badan Bayi Lahir 1. Hasil Analisis Antara Pekerjaan Dengan Berat Badan Bayi Lahir Dengan menggunakan Nominal Regression diketahui signifikansi pada tabel Model Fitting Information adalah 0,955 dengan demikian p > 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Berarti tidak ada hubungan antara pekerjaan dengan berat badan bayi lahir. 2. Umur Ibu Setelah dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15. Harga signifikansi yang ada (Asymp.Sig) pada data umur ibu adalah 0,283 dimana harga ini dibandingkan dengan α = 0,05, sehingga signifikansi (p > 0,05) dengan demikian Ho diterima yang artinya data berdistribusi normal. Dilanjutkan dengan melihat signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi antara umur ibu dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,087 dengan demikian p > 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Berarti tidak ada hubungan antara umur ibu dengan berat badan bayi lahir. 3. Paritas Setelah dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15. Nilai Kolmogorov Smirnov Z pada data paritas, dengan hasil
xli 1,933 dengan demikian Z hitung : 1,933 yang kemudian dibandingkan dengan harga Z tabel (1,96), maka Z hitung < Z tabel dengan demikian Ho diterima (dimana Ho adalah data berdistribusi normal) yang artinya data berdistribusi normal. Dilanjutkan dengan melihat signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi antara paritas dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,433 dengan demikian p > 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Berarti tidak ada hubungan antara paritas dengan berat badan bayi lahir. 4. Hasil Analisis Antara Jarak Kelahiran Dengan Berat Badan Bayi Lahir Setelah dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15. Pada nilai Kolmogorov Smirnov Z pada data jarak kelahiran, dengan hasil 1,782 dengan demikian Z hitung : 1,782 yang kemudian dibandingkan dengan harga Z tabel (1,96), maka Z hitung < Z tabel dengan demikian Ho diterima (dimana Ho adalah data berdistribusi normal) yang artinya data berdistribusi normal. Dilanjutkan dengan melihat signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi antara jarak kelahiran dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,128 dengan demikian p > 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Berarti tidak ada hubungan antara jarak kelahiran dengan berat badan bayi lahir.
xlii 5. Hasil Analisis Antara Hemoglobin (Hb) Dengan Berat Badan Bayi Lahir Setelah dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15. Harga signifikansi yang ada (Asymp.Sig) pada data hemoglobin (Hb) adalah 0,171 dimana harga ini dibandingkan dengan α = 0,05, sehingga signifikansi (p > 0,05) dengan demikian Ho diterima yang artinya data berdistribusi normal. Dengan melihat signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi antara hemoglobin (Hb) dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,000 dengan demikian p < 0,05, maka Ha diterima dan Ho ditolak. Berarti ada hubungan antara Hemoglobin (Hb) dengan berat badan bayi lahir. Sedangkan untuk menilai seberapa jauh hubungan antar variabel independen dan variabel dependen dapat diketahui dari nilai R, yaitu sebesar 0,427 maka dapat diketahui tingkat hubungan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir adalah sedang (0,40 - 0,599). Dan untuk mengetahui besar varian variabel yang dijelaskan oleh variabel yang diteliti dapat dilihat dari nilai R Square, yaitu sebesar 0,183, hal ini menunjukkan besar varian Hemoglobin (Hb) yang dijelaskan oleh variabel yang diteliti adalah 18,3 %, dapat dijelaskan bahwa varian status gizi ibu hamil terhadap berat badan bayi lahir adalah 18,3 % ditentukan oleh Hemoglobin (Hb) sedangkan 81,7 % ditentukan oleh faktor lain.
xliii Berdasarkan tabel coefficient, diketahui rumus regresi, maka diketahui nilai koefisien regresinya adalah : Y = a + b X, dengan a = 567,66 ; b = 229,32 Keterangan : Y : Berat badan bayi lahir X : Hemoglobin (Hb) Jadi, Y = 567,66 + 229,32X Dari persamaan regresi diatas dapat diartikan bahwa bila Hemoglobin (Hb) bertambah 1 gr%, maka berat badan bayi lahir akan bertambah 229,32 gram dengan konstanta 567,66. Bila Hemoglobin bertambah 2 gr%, maka nilai Y = 1026,30 gram, bila Hemoglobin bertambah 3 gr%, maka nilai Y = 1255,62 gram, dan seterusnya. Sehingga uji hasil koefisien regresi pada penelitian ini adalah semakin baik Hemoglobin (Hb) ibu hamil semakin baik pula berat badan bayi lahir, semakin kurang Hemoglobin (Hb) ibu hamil semakin kurang pula berat badan bayi lahir. 6. Tekanan Darah (Sistolik) Setelah dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15. Pada nilai Kolmogorov Smirnov Z pada data Tekanan Darah (Sistolik) dengan hasil 2,043 dengan demikian Z hitung : 2,043 yang berarti Z hitung masih dalam luas kurva normal dari hingga z, dengan demikian Ho diterima (dimana Ho adalah data berdistribusi normal) yang artinya data berdistribusi normal.
xliv Dengan melihat signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi antara Tekanan Darah (Sistolik) dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,053 dengan demikian p > 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Berarti tidak ada hubungan antara Tekanan Darah (Sistolik) dengan berat badan bayi lahir. 7. Tekanan Darah (Diastolik) Setelah dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15. Pada nilai Kolmogorov Smirnov Z pada data Tekanan Darah (Sistolik) dengan hasil 2,724 dengan demikian Z hitung : 2,724 yang berarti Z hitung masih dalam luas kurva normal dari hingga z, dengan demikian Ho diterima (dimana Ho adalah data berdistribusi normal) yang artinya data berdistribusi normal. Dengan melihat signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi antara Tekanan Darah (Diastolik) dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,190 dengan demikian p > 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Berarti tidak ada hubungan antara Tekanan Darah (Diastolik) dengan berat badan bayi lahir. 8. Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA Setelah dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji one sampel Kolmogorov Smirnov Test terlebih dahulu melalui program SPSS versi 15. Pada nilai Kolmogorov Smirnov Z pada data umur kehamilan saat pengukuran LILA, dengan hasil 1,803 dengan demikian Z hitung : 1,803
xlv yang kemudian dibandingkan dengan harga Z tabel (1,96), maka Z hitung < Z tabel dengan demikian Ho diterima (dimana Ho adalah data berdistribusi normal) yang artinya data berdistribusi normal. Dilanjutkan dengan melihat signifikansi pada tabel ANOVA dalam uji regresi antara umur kehamilan saat pengukuran LILA dengan berat badan bayi lahir diperoleh signifikansi 0,436 dengan demikian p > 0,05, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Berarti tidak ada hubungan antara umur kehamilan saat pengukuran LILA dengan berat badan bayi lahir.
xlvi BAB V PEMBAHASAN A. Hubungan Antara Status Gizi Ibu Hamil Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.2 diketahui bahwa dari 95 subyek penelitian yang menderita Kurang Energi Kronis (KEK) adalah sebesar 40,00 %. Angka KEK ini lebih tinggi dibandingkan target yang ditetapkan pada sasaran program Indonesia Sehat 2010 yaitu 20 % (Depkes RI, 2000). Status gizi ibu hamil dapat diukur secara antropometri atau pengukuran komposisi tubuh dengan mengukur LILA (Lingkar Lengan Atas), disebut KEK bila LILA kurang dari 23,5 cm. LILA merupakan faktor yang dominan terhadap risiko terjadinya Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) dengan Odd Ratio sebesar 8,24 (Mutalazimah, 2007). Berdasarkan tabel 4.3 diperoleh hasil bahwa bayi dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) < 2500 gram adalah sebesar 18,95 %. Angka BBLR ini lebih tinggi dibandingkan target yang ditetapkan pada sasaran program Indonesia Sehat 2010 yaitu 7 % (Depkes RI, 2000). Bayi dengan berat lahir yang normal terbukti mempunyai kualitas fisik, intelegensia maupun mental yang lebih baik dibanding bayi dengan berat lahir kurang, sebaliknya bayi dengan berat lahir rendah (kurang dari 2500 gram) akan mengalami hambatan perkembangan dan kemunduran pada fungsi intelektualnya. Hal ini karena bayi BBLR memiliki berat otak yang lebih rendah, menunjukkan defisit 43
xlvii sel-sel otak sebanyak 8-14 % dari normal, yang merupakan pertanda anak kurang cerdas dari seharusnya (Mutalazimah, 2007). Pada hasil analisis regresi linier yang telah dilakukan, maka dapat diterangkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir, hal ini dapat dilihat dari signifikansi p = 0,000. Dari tabel Model Summary diketahui nilai R sebesar 0,591 sehingga menunjukkan tingkat hubungan sedang antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir, dengan 34,9 % dipengaruhi oleh LILA sedangkan 65,1 % ditentukan oleh faktor lain. Hal ini salah satunya disebabkan oleh Hemoglobin (Hb) dan mungkin disebabkan oleh sosial ekonomi, pengetahuan tentang gizi ibu hamil, asupan gizi, penyakit infeksi dan genetika yang semuanya itu dapat mempengaruhi berat badan bayi lahir (Notobroto dan Wahyuni, 2002). Dari persamaan regresi Y : 14,17 + 1,82 X dapat diartikan bahwa uji hasil koefisien regresi pada penelitian ini adalah semakin baik LILA ibu hamil semakin baik pula berat badan bayi lahir, semakin kurang LILA ibu hamil semakin kurang pula berat badan bayi lahir. Yang pada akhirnya dapat disimpulkan bahwa ada hubungan yang positif antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Purdyastuti (1994) di Rumah Sakit Fatmawati Jakarta yang menyimpulkan ada hubungan antara LILA ibu hamil dengan berat bayi lahir, demikian juga hasil penelitian Ngare
xlviii dan Newman (1998) di Kenya yang mendapatkan kesimpulan bahwa ukuran LILA ibu hamil merupakan salah satu faktor prediktor yang meningkatkan resiko melahirkan bayi dengan berat lahir rendah. Hasil tersebut didukung pula oleh penelitian Budiyanto (2000) di Madiun Jawa Timur yang juga menemukan kenyataan bahwa ukuran LILA ibu hamil merupakan faktor risiko yang menyebabkan bayi berat lahir rendah (Mutalazimah, 2005). Status gizi ibu hamil bisa diketahui dengan mengukur LILA, bila kurang dari 23,5 cm maka ibu hamil tersebut termasuk KEK. Ini berarti ibu sudah mengalami keadaan kurang gizi dalam jangka waktu yang telah lama, bila ini terjadi maka kebutuhan nutrisi untuk proses tumbuh kembang janin menjadi terhambat, akibatnya melahirkan bayi BBLR (Mutalazimah, 2005). Penelitian Thame (2000) di Kingston, Jamaika menyimpulkan bahwa status gizi ibu mempunyai keterkaitan erat terhadap berat bayi lahir. Penemuan tersebut didukung oleh penelitian Bhargava (2000) yang menyatakan bahwa status gizi yang rendah mempunyai korelasi dengan BBLR. Penelitian serupa juga diungkapkan oleh Merchant (1999) yang menyatakan bahwa status gizi adalah salah satu hal yang menjadi pertimbangan penting sebagai indikator terhadap hasil kelahiran (birth outcome) (Mutalazimah, 2005). Implikasi ukuran LILA terhadap berat bayi lahir adalah bahwa LILA menggambarkan keadaan konsumsi makanan terutama konsumsi energi dan protein dalam jangka panjang. Kekurangan energi secara kronis ini menyebabkan ibu hamil tidak mempunyai cadangan zat gizi yang adekuat
xlix untuk menyediakan kebutuhan fisiologi kehamilan yakni perubahan hormon dan meningkatkan volume darah untuk pertumbuhan janin, sehingga suplai zat gizi pada janin pun berkurang akibatnya pertumbuhan dan perkembangan janin terhambat dan lahir dengan berat yang rendah (Depkes RI, 1996). B. Hubungan Antara Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Berat Badan Bayi Lahir Dengan Berat Badan Bayi Lahir 1. Hubungan Antara Pekerjaan Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.4 didapatkan bahwa jenis pekerjaan terbanyak ibu hamil adalah Ibu Rumah Tangga (IRT) yaitu sebesar 41,05 %. Dimana ibu hamil tersebut tidak memiliki aktivitas terlalu padat di luar rumah, dengan demikian lebih banyak waktu untuk istirahat dan lebih dapat memperhatikan asupan gizinya untuk kesehatan ibu hamil dan janin yang dikandungnya. Namun Ibu Rumah Tangga (IRT) yang berarti tidak bekerja, banyak menghabiskan waktu di rumah sehingga sedikit sekali dalam mendapatkan informasi dan bertukar pengalaman. Berbeda dengan ibu pekerja yang lebih mudah untuk mendapatkan informasi baik dari tempat kerja dan teman kerja yang memiliki tingkat pendidikan yang lebih tinggi. Sehingga hal ini akan berpengaruh juga pada kurangnya pengetahuan tentang gizi ibu hamil, sehingga berakibat banyak dari subyek penelitian yang menderita KEK (Rose, 2007). Setelah dilakukan uji regresi linier diketahui tidak terdapat hubungan antara pekerjaan dengan berat badan bayi lahir, hal ini sesuai dengan penelitian
l Astuti (2001) tentang pengaruh karakteristik ibu dan sosial ekonomi dengan berat badan bayi lahir, dimana penelitiannya meliputi umur, paritas, jumlah anak, jarak kelahiran, tingkat pendidikan, dan pekerjaan. Dalam penelitiannya menyatakan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara status pekerjaan dengan berat badan bayi lahir. Hal ini disebabkan karena wanita hamil yang tidak bekerja lebih banyak waktu untuk lebih dapat memperhatikan kehamilannya, dengan kegiatan yang tidak terlalu padat ibu hamil lebih banyak waktu untuk memeriksakan kehamilan, meningkatkan asupan gizi, dan beristirahat. 2. Hubungan Antara Umur Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.5 didapatkan umur dari subyek penelitian yang paling banyak adalah antara 20 - 35 tahun yaitu sebesar 78,96 %. Secara biologis wanita dianjurkan mengandung pada usia subur (20 - 35 tahun), karena pada usia subur lebih banyak energi yang dimiliki oleh wanita hamil. Data menunjukkan bahwa terkecil kematian neonatal terjadi pada ibu hamil usia 20 - 35 tahun dan meningkat pada usia di bawah 20 tahun atau di atas 35 tahun (Rose, 2007). Setelah dilakukan uji regresi linier diketahui bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara umur dengan berat badan bayi lahir, hal ini sesuai dengan penelitian Astuti (2001) yang menyatakan tidak ada pengaruh umur ibu dengan berat badan bayi lahir.
li 3. Hubungan Antara Paritas Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.6 diperoleh hasil bahwa subyek penelitian yang paling banyak adalah multigravida (jumlah kehamilan 3 - 5 kali kehamilan) sebesar 40 % dan masih terdapat 1 orang grandemultigravida dengan kehamilan lebih dari 5 kali (1,05 %). Dimana banyak terjadi risiko kehamilan dan persalinan pada paritas 5 atau lebih dari 5 seperti plasenta previa, solusio plasenta, perdarahan post partum, dan penyulit - penyulit lainnya (Prawirohardjo, 2002). Grandemultigravida akan lebih berisiko daripada ibu hamil primigravida maupun multigravida yaitu seperti anemia, KEK, BBLR, penyakit jantung, hipertensi, dan berbagai penyakit patologis pada kehamilan lainnya (Wiknjosastro, 1999). Setelah dilakukan uji regresi linier pada penelitian ini diperoleh hasil tidak terdapat hubungan antara paritas dengan berat badan bayi lahir hal ini sesuai dengan penelitian Astuti (2001) yang menyatakan tidak ada pengaruh paritas dengan berat badan bayi lahir. Penelitian ini sesuai juga dengan penelitian dari Zaenab dan Joeharno (2006) di RS Al Fatah Ambon yang menyatakan bahwa tidak ada hubungan antara paritas dengan berat badan bayi lahir. 4. Hubungan Antara Jarak Kelahran Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.7 diperoleh hasil bahwa jarak kelahiran yang paling banyak adalah lebih dari 2 tahun yaitu sebesar 54,74 %. Jarak ideal antar kelahiran adalah lebih dari 2 tahun, dengan demikian memberi kesempatan pada tubuh untuk memperbaiki persediaanya dan
lii organ - organ reproduksi untuk siap mengandung lagi. Jarak kelahiran kurang dari 2 tahun dapat berisiko kematian janin saat dilahirkan, BBLR, kematian di usia bayi ataupun anak yang bertubuh kecil dan berinteligensi kurang (Rose, 2007). Setelah dilakukan uji regresi linier diperoleh hasil bahwa tidak ada hubungan antara jarak kelahiran dengan berat badan bayi lahir, penelitian ini sesuai dengan penelitian Sugiyanto (2002) di Rumah Sakit Umum Daerah Cibabat Cimahi Jawa Barat yang menyatakan bahwa tidak terdapat hubungan antara jarak kelahiran dengan berat badan bayi lahir. 5. Hubungan Antara Hemoglobin (Hb) Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.8 diketahui subyek penelitian yang menderita anemia adalah sebesar 68,42 %. Angka ini jauh lebih besar dari target yang ditetapkan pada sasaran program Indonesia Sehat 2010 yaitu 20 % (Depkes RI, 2007). Status gizi ibu juga dapat diketahui dengan pengukuran secara laboratorium terhadap kadar Hb darah, bila kurang dari 11 gr % maka ibu hamil tersebut menderita anemia. Beberapa akibat anemia gizi pada wanita hamil dapat terjadi pada ibu dan janin yang dikandungnya. Anemia pada ibu hamil akan menyebabkan gangguan nutrisi dan oksigenasi utero plasenta. Hal ini jelas menimbulkan gangguan pertumbuhan hasil konsepsi, sering terjadi immaturitas, prematuritas, cacat bawaan, atau janin lahir dengan berat badan yang rendah (Mutalazimah, 2007).
liii Pada hasil analisis regresi linier yang telah dilakukan, maka dapat diterangkan bahwa ada hubungan yang positif antara Hemoglobin (Hb) dengan berat badan bayi lahir, hal ini dapat dilihat dari signifikansi p = 0,000. Dari tabel Model Summary diketahui nilai R sebesar 0,427 sehingga menunjukkan tingkat hubungan sedang antara Hemoglobin (Hb) dengan berat badan bayi lahir, dengan pengaruhnya sebesar 18,3 % sedangkan 81,7 % ditentukan oleh faktor lain. Hal ini salah satunya disebabkan oleh LILA, dan mungkin disebabkan juga oleh sosial ekonomi, pengetahuan tentang gizi ibu hamil, asupan gizi, penyakit infeksi serta genetika yang semuanya itu dapat mempengaruhi berat badan bayi lahir (Notobroto dan Wahyuni, 2002). Dari persamaan regresi Y : 5,67 + 2,29 X dapat diartikan bahwa uji hasil koefisien regresi pada penelitian ini adalah semakin baik Hemoglobin (Hb) ibu hamil semakin baik pula berat badan bayi lahir, semakin kurang Hemoglobin (Hb) ibu hamil semakin kurang pula berat badan bayi lahir. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian Mawah (1993) yang menyatakan bahwa anemia gizi mempunyai peran utama terhadap terjadinya bayi berat lahir rendah, ini didukung pula oleh penelitian Barghava (2000) di Kenya bahwa ada hubungan positif antara anemia ibu hamil dengan berat bayi lahir. Hasil penelitian lain yang mendukung yakni penelitian Bondevik (2001) di Nepal yang menyimpulkan bahwa anemia
liv gizi pada ibu hamil berhubungan secara signifikan dengan berat bayi lahir rendah (Mutalazimah, 2005). Hasil penelitian Jumirah (1999) menunujukkan bahwa ada hubungan kadar Hb ibu hamil dengan berat bayi lahir, dimana semakin tinggi kadar Hb ibu semakin tinggi berat badan bayi yang dilahirkan. Sedangkan penelitian Saraswati (1998) menemukan bahwa anemia pada batas 11 gr/dl bukan merupakan resiko untuk melahirkan BBLR. Hal ini mungkin karena belum berpengaruh terhadap fungsi hormon maupun fisiologis ibu. Selanjutnya pada analisa bivariat anemia batas 9 gr/dl atau anemia berat ditemukan secara statistik tidak nyata melahirkan BBLR. Namun untuk melahirkan bayi mati mempunyai risiko 3,081 kali. Dari hasil analisa multivariat dengan memperhatikan masalah riwayat kehamilan sebelumnya menunjukkan bahwa ibu hamil penderita anemia berat mempunyai risiko untuk melahirkan BBLR 4,2 kali lebih tinggi dibandingkan dengan ibu yang tidak menderita anemia berat (Lubis, 2003). Status gizi ibu selain berdasarkan LILA juga dapat diketahui dengan pengukuran secara laboratorium terhadap kadar Hb darah, bila kurang dari 11 gr % maka ibu hamil tersebut menderita anemia. Beberapa akibat anemia gizi pada wanita hamil dapat terjadi pada ibu dan janin yang dikandungnya. Kaitan kadar Hb atau status anemia ibu hamil dengan berat bayi lahir adalah bahwa anemia pada ibu hamil akan menyebabkan gangguan nutrisi dan oksigenasi utero plasenta. Hal ini jelas menimbulkan
lv gangguan pertumbuhan hasil konsepsi, sering terjadi immaturitas, prematuritas, cacat bawaan, atau janin lahir dengan berat badan yang rendah (Soeharyo dan Palarto, 1999). 6. Hubungan Antara Tekanan Darah (Sistolik dan Diastolik Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.9 dan tabel 4.10 diketahui tekanan darah sistolik terbanyak adalah < 140 mmHg (92,63 %) dan diastolik terbanyak < 90 mmHg (93,68 %). Keadaan tersebut menunjukkan tekanan darah yang normal pada ibu hamil, karena menurut Prawirohardjo (2002) ibu hamil menunjukkan tanda dan gejala pre eklamsi apabila diketahui TD 140/90, protein urin positif, dan oedem pada muka, kaki, dan tangan. Dari hasil analisis dapat diketahui bahwa tidak terdapat hubungan antara Tekanan Darah (TD) dengan berat badan bayi lahir, penelitian ini sesuai dengan penelitian Yusuf dan Siswishan (2002) yang menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan bermakna komparabilitas antara kelompok PEB dan hamil normotensi dengan berat badan bayi lahir. Berbagai macam faktor telah dihubungkan dengan kelahiran antara lain usia, tinggi badan, berat badan, status ekonomi, status nutrisi (gizi), dan tekanan darah (hipertensi). Sedangkan faktor utama diantara semua faktor tersebut adalah status nutrisi (gizi), dimana keadaan kesehatan ibu hamil sangat ditunjang oleh status gizi selama kehamilannya untuk menghasilkan bayi dengan berat badan lahir cukup tanpa disertai cacat kongenital (Santiyasa, 2000).
lvi 7. Hubungan Antara Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA Dengan Berat Badan Bayi Lahir Berdasarkan tabel 4.11 diketahui bahwa pengukuran LILA banyak dilakukan pada trimester I (umur kehamilan 0 - 12 minggu) yaitu sebesar 60,00 %. Hal ini menunjukkan adanya kesadaran yang tinggi dari ibu hamil untuk memeriksakan kehamilannya, sehingga pengukuran LILA dapat dilakukan pada kunjungan pertama di trimester I kehamilannya. Seperti yang telah dikemukakan Saifudin (2001) bahwa ANC atau pemeriksaan kehamilan sebaiknya dilakukan minimal 4 kali selama kehamilannya. Setelah dilakukan analisis regresi linier pada umur kehamilan saat pengukuran LILA ternyata tidak menunjukkan adanya hubungan yang signifikan dengan berat badan bayi lahir. Hal ini sesuai dengan pendapat yang dikemukakan oleh Gibson (2005) bahwa LILA merupakan pengukuran antropometri yang paling signifikan untuk mengetahui hubungan dengan berat badan bayi lahir, dan pengukuran LILA tersebut dapat dilakukan pada trimester atau umur kehamilan berapapun. Pemeriksaan antropometrik berdasarkan LILA merupakan penilaian yang paling baik untuk menilai status gizi ibu hamil, karena pada wanita hamil malnutrisi (gizi kurang atau lebih) kadang - kadang menunjukkan oedem tetapi ini jarang mengenai langan atas (Anonim, 2008).
lvii Faktor - faktor yang mempengaruhi berat badan bayi lahir yang lain yaitu pekerjaan, umur, paritas, jarak kelahiran, tekanan darah (sistolik dan diastolik) tidak menunjukkan adanya hubungan yang signifikan dengan berat badan bayi lahir, hal ini disebabkan oleh karena faktor - faktor tersebut tidak berhubungan langsung dengan pemenuhan gizi ibu hamil, dimana status gizi merupakan faktor utama yang berkaitan erat dengan berat bayi lahir, sedangkan pengukuran kadar Hb adalah untuk mengetahui kondisi ibu dalam kaitannya dengan anemia gizi. Rush (2001) dari Tuffs University, Boston USA, mengemukakan hasil penelitiannya tentang maternal nutrition and perinatal survival, bahwa kemungkinan hidup seorang bayi secara sederhana dapat dihubungkan dengan status gizi makro ibunya, dengan asumsi bahwa peningkatan intake zat gizi makro akan meningkatkan berat badan ibu, yang pada akhirnya akan meningkatkan pertumbuhan janin, sehingga bayi mempunyai kemungkinan lebih besar untuk lahir hidup (Mutalazimah, 2005). Gizi yang baik mempunyai andil yang cukup besar pada pembentukan kualitas SDM, karena kekurangan gizi berdampak negatif pada kesehatan dan dapat menghambat kualitas SDM seperti yang diharapkan. Bila kekurangan gizi terjadi pada ibu hamil maka akan berakibat buruk baik bagi ibu itu sendiri maupun anak yang dilahirkannya (Mutalazimah, 2005).
55 lviii BAB VI PENUTUP A. Kesimpulan 1. Dari penelitian ini diketahui insiden ibu hamil KEK di RB POKASI yaitu sebesar 38 orang (40 %) dari 95 ibu hamil, sedangkan insiden BBLR di RB POKASI yaitu sebesar 18 bayi (18,95 %) dari 95 kelahiran bayi. 2. Ada hubungan yang positif antara status gizi ibu hamil dengan berat badan bayi lahir (p : 0,000, R : 0,591). 3. Dari faktor - faktor yang berhubungan dengan berat badan bayi lahir hanya Hemoglobin (Hb) yang menunjukkan hubungan yang positif dengan berat badan bayi lahir (p : 0,000, R : 0,427). B. Saran Saran yang dapat diajukan berdasarkan hasil penelitian ini adalah: 1. Karena tingginya insiden KEK dan BBLR di RB POKASI maka diharapkan bidan maupun tenaga kesehatan lain lebih meningkatkan pelayanan kesehatan baik berupa pemeriksaan kehamilan dan penyuluhan tentang gizi sehingga KEK dan anemia dapat diatasi sejak dini. 2. Berdasarkan penelitian ini diharapkan pada masyarakat di sekitar wilayah RB POKASI khususnya ibu hamil untuk lebih memperhatikan kesehatannya dengan memeriksakan kehamilan untuk mencegah berbagai komplikasi pada kehamilan seperti KEK, anemia, dan BBLR.
lix 3. Kepada Institusi Kesehatan dan Dinas Kesehatan diharapkan dapat meningkatkan program perbaikan gizi salah satunya dengan memberikan susu hamil ataupun makanan tambahan lainnya pada ibu hamil KEK. 4. Bagi peneliti yang lain diharapkan dapat melakukan penelitian tentang faktor - faktor yang mempengaruhi berat badan bayi lahir lainnya seperti pengetahuan tentang gizi ibu hamil, sosial ekonomi, dan penyakit infeksi untuk mengetahui faktor yang paling dominan dalam pengaruhnya terhadap berat badan bayi lahir.
57 lx DAFTAR PUSTAKA Anonim. 2008. Bayi Berat Badan Lahir Rendah. . 28 Maret 2009. Arikunto, S. 2006. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Rineka Cipta. Jakarta. Arisman. 2004. Gizi Dalam Daur Kehidupan. EGC. Jakarta. Astuti, P. E. 2001. Pengaruh Karakteristik Ibu Dan Sosial Ekonomi Dengan Berat Badan Bayi Lahir di Puskesmas Bandongan Kabupaten Magelang. Chairunita, Hardiansyah, Dwiriani. M. C. 2006. Model Penduga Berat Bayi Lahir Berdasarkan Pengukuran Lingkar Panggul Ibu Hamil. Jurnal Gizi dan Pangan November 2006 1 (2) : 17 - 25. Chandra, B. 2008. Metode Penelitian Kesehatan. EGC. Jakarta. Depkes RI. 1996. Makanan Ibu Hamil. Direktorat Bina Gizi Masyarakat. Jakarta. Depkes RI. 2000. Program Perbaikan Gizi Menuju Indonesia Sehat 2010. Direktorat Bina Gizi Masyarakat. Jakarta. Direktorat Pembinaan Kesehatan Masyarakat Departemen Kesehatan Republik Indonesia. 1996. Pedoman Penanggulangan Ibu Hamil Kekurangan Energi Kronis. Jakarta Gibson, R. 2005. Principles Of Nutritional Assesment. Oxford University Press.
lxi Lubis, Z. 2003. Status Gizi Ibu Hamil Serta Pengaruhnya Terhadap Bayi Yang Dilahirkan. Pengantar Falsafah Sains (PPS702) Program Pasca Sarjana S3 IPB November 2003. Bogor. Mutalazimah. 2005. Jurnal Penelitian Sains Dan Teknologi, Volume 6, No 2 : 114 - 126. Fakultas Ilmu Kedokteran Universitas Muhammadiyah Surakarta. Notobroto, H. B., Wahyuni C. U. 2002. Penggunaan Pertambahan Berat Badan Dan Ukuran Lingkar Lengan Atas Ibu Hamil Untuk Memprediksi Berat Badan Lahir Bayi. Laporan Penelitian Fakultas Kedokteran Airlangga 2002, 36 halaman. Surabaya. Paath, E. F. 2004. Gizi Dalam Kesehatan Reproduksi. EGC. Jakarta. Prasetyono. 2009. Mengenal Menu Sehat Ibu Hamil. DIVA Press. Jogjakarta. Prawirohardjo, S. 2002. Ilmu Kebidanan. Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo. Jakarta.. Riwidikdo, H. 2006. Statistik Kesehatan Belajar Mudah Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kesehatan (Plus Aplikasi Software SPSS). Mitra Cendikia. Jogjakarta Rose, W. 2007. Panduan Lengkap Perawatan Kehamilan. Dian Rakyat. Jakarta. Saifuddin, A. B. 2001. Buku Acuan Nasional Pelayanan Kesehatan Maternal Dan Neonatal. Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo. Jakarta.
lxii Saimin, J. 2006. Hubungan Antara Berat Badan Lahir Dengan Status Gizi Ibu Berdasarkan Ukuran Lingkar Lengan Atas. Bagian Obstetri dan Ginekologi Fakultas Kedokteran Universitas Hasanuddin. Makasar. Santiyasa, W. I. 2000. Hubungan Faktor Sosio Demografi Dengan Berat Bayi Lahir. Fakultas MIPA. Universitas Udayana. Saraswati, E., Sumarno, I. 1998. Resiko Ibu Hamil Kurang energi Kronis (KEK) Dan Anemia Untuk Melahirkan Bayi Dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR). Penelitian Gizi dan Makanan 1998, 21 : 41 - 49. Sediaoetama, A. D. 2000. Ilmu Gizi Untuk Mahasiswa Dan Profesi. Dian Rakyat. Jakarta. Setyowati, T. 2003. Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Bayi Lahir Dengan Berat Badan Rendah. Badan Litbang Kesehatan. Soeharyo dan Palarto, Budi. 1999. Masalah Kurang Gizi Pada Ibu Hamil, Ibu Menyusui dan Anak Balita serta Akibatnya. Seminar: Peningkatan Pengetahuan dan Ketrampilan Gizi Keluarga di Masa Krisis. Semarang. 27 Oktober1999 Sugiyanto. 2002. Hubungan Tekanan Darah dan Kadar Hemoglobin Pada Ibu Hamil Dengan Kejadian Berat Badan Lahir Rendah. RSU Cibabat Cimahi Propinsi Jawa Barat. Sugiyono. 2006. Statistika Untuk Penelitian. Alfabeta. Bandung. Supariasa, I. D. N. 2002. Penilaian Status Gizi. EGC. Jakarta. Walsh, L. V. 2007. Buku Ajar Kebidanan Komunitas. EGC. Jakarta.
lxiii Wiknjosastro, H.. 1999. Ilmu Kebidanan. Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjao. Jakarta. Yusuf, M dan Siswishan, R. 2002. Perbandingan Proporsi Berat Badan Lahir Pada Penderita Preeklamsi Dengan Kehamilan. Obstetri dan Ginekologi RS Dr. Sardjito. Fakultas Kedokteran UGM Zaenab dan Joeharno. 2006. Beberapa Faktor Resiko Kejadian BBLR di RS Al Fatah Ambon Periode Januari - Desember 2006.
lxiv
14.7 14.7 22.70 4.2 4.2 4.2 4.2 lxv 26.00 Valid 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 23.20 26.50 89.5 25.80 3.2 3.2 21.1 22.00 100.0 100.0 100.0 25.50 10 4 4 97.9 3 20.0 62.1 Mode 0 27.00 26.30 22.50 12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Missing .247 86.3 Percent Mean LILA LILA Std. Error of Skewness 1.47023 10.5 10.5 24.0000 14 15.8 15.8 15.8 24.00 27.50 25.00 22.30 61.1 72.6 N 23.00 23.00 93.7 Lampiran 1. Normalitas LILA a. Frequencies LILA 6.3 6.3 6.3 25.20 22.20 23.30 13.7 Valid Percent Statistics 21.50 46.3 95 95 2.1 2.1 2.1 2.1 92.6 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 12.6 12.6 CumulativePercent 98.9 Total 37.9 36.8 2 2 Median 7.4 40.0 24.40 15 Skewness Std. Deviation 6 5 5 21.40 23.50 .104 23.8400 21.00 8.4 24.50 Frequency 14.7 21.70 88.4 85.3 Valid
23.8400 23.8400 21.00 lxvi Frequency20151050 Valid N (listwise) Descriptive Statistics Maximum .080 .824 .506 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) LILA Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. b. Descriptives LILA c. NPar Tests LILA Mean LILA Minimum 1.47023 1.47023 .085 .085 27.50 N 95 95 95 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Std. Deviation Histogram Mean =23.84 Std. Dev. =1.47N =95 LILA28.0026.0024.0022.00
4.2 4.2 4.2 4.2 4.2 4.2 4.2 3700.00 28.4 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 2350.00 89.5 3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 2400.00 3000.00 3000.00 16.8 .187 100.0 100.0 100.0 Lampiran 2. Normalitas Berat Badan Bayi Lahir (BBL) a. Frequencies Berat Badan Bayi Lahir (BBL) 3600.00 10 4 4 4 4 2600.00 97.9 3 3 3 2650.00 80.0 62.1 83.2 Mode 0 1 1 1 1 Missing .247 3100.00 2900.0000 Percent 11.6 Mean 3300.00 2700.00 Std. Error of Skewness 7 7 2934.7368 2450.00 30.5 34.7 3800.00 10.5 10.5 10.5 67.4 2300.00 72.6 N 2750.00 4100.00 93.7 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 3200.00 Valid Percent Statistics 2800.00 lxvii 95 95 2.1 2.1 2.1 2.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 CumulativePercent 98.9 Total BBL BBL 37.9 2900.00 2 2 3500.00 2500.00 Median 7.4 7.4 7.4 7.4 2200.00 Skewness Std. Deviation 6 6 6 5 5 5 5 3400.00 Valid Valid 454.47384 18.9 51.6 2000.00 Frequency 45.3 4.2 4.2 24.2 5.3
2000.00 Histogram Mean =2934.74 Std. Dev. =454.474N =95 lxviii Valid N (listwise) Descriptive Statistics .063 .709 .697 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) BBL Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. b. Descriptives Berat Badan Bayi Lahir (BBL) c. NPar Tests Berat Badan Bayi Lahir (BBL) Maximum Frequency151050 Mean Minimum BBL4500.004000.003500.003000.002500.002000.00 2934.7368 2934.7368 N 4100.00 95 95 95 BBL One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Std. Deviation .073 .073 454.47384 454.47384
Frequency lxix 4.2 4.2 4.2 4.2 4.2 4.2 5.3 Valid 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 5.3 8 8 89.5 3.2 3.2 3.2 5.469 29 68.4 100.0 100.0 100.0 Umur Umur 17 4 4 4 97.9 3 18 48.4 44.2 96.8 23 28 62.1 83.2 26.3 Mode 26 0 27.00 30 27 1 1 1 1 Missing .247 21 Percent Mean 91.6 36 22 Std. Error of Skewness 7 7 37 34.7 34 N 55.8 81.1 19 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 6.3 23a 35 13.7 Valid Percent Statistics 95 95 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 .367 38 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 Lampiran 3. Normalitas Umur a. Frequencies Umur 25 CumulativePercent 24 33 Total 76.8 2 2 2 2 40 38.9 Median 7.4 7.4 7.4 7.4 32 94.7 Skewness Std. Deviation 6 6 6 31 5 5 5 5 26.76 5.3 18.9 90.5 8.4 8.4 8.4 8.4 8.4 20 Multiple modes exist. The smallest value is showna. Valid
Umur403530252015 .046 .988 .283 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) Umur Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. b. Descriptives Umur c. NPar Tests Umur 5.469 5.469 Valid N (listwise) Umur 17 Descriptive Statistics Histogram Mean =26.76 Std. Dev. =5.469N =95 Maximum Frequency151050 lxx Mean Minimum N .101 .101 95 95 95 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 40 Std. Deviation 26.76 26.76
90.5 Frequency Histogram Mean =2.18 Std. Dev. =1.139N =95Lampiran 4. Normalitas Paritas a. Frequencies Paritas 4.2 4.2 4.2 4.2 29 100.0 100.0 100.0 .963 4 4 4 3 33.7 33.7 33.7 26.3 26.3 Mode 0 64.2 2.18 1 1 1 Missing Frequency403020100 .247 Percent Mean Std. Error of Skewness 1.139 30.5 30.5 N lxxi 2.00 Valid Percent Statistics 95 95 1.1 1.1 25 CumulativePercent 98.9 Total 2 Median Paritas Paritas 32 94.7 Skewness Std. Deviation 6 Paritas6420 5 Valid Valid
JK 2.1526 .150 1.993 .001 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) Paritas Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. b. Descriptives Paritas c. NPar Tests Paritas Lampiran 5. Normalitas Jarak Kelahiran (JK) a. Frequencies Jarak Kelahiran (JK) Valid N (listwise) 2.11136 Descriptive Statistics Mode 0 1.220 2.18 2.18 Maximum 1 Missing .247 Mean Mean Minimum Std. Error of Skewness 1.139 1.139 2.0000 N N Statistics lxxii 95 95 95 95 .00 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Median Paritas Skewness Std. Deviation Std. Deviation 6 .205 .205 Valid
45.3 4.2 4.2 89.5 3.2 3.2 75.8 100.0 5 4.50 2 2 95.8 7.4 7.4 32 100.0 100.0 4 97.9 3 11 33.7 33.7 33.7 96.8 57.9 80.0 12 1 1 1 Frequency403020100 Percent 11.6 11.6 7 14 2.50 61.1 4.00 lxxiii 5.00 2.00 Valid Percent 10.00 3.00 95 2.1 2.1 2.1 2.1 5.50 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 7.00 12.6 12.6 CumulativePercent .00 94.7 JK12.009.006.003.000.00 JK 3.50 Frequency 14.7 14.7 1.50 87.4 Valid 5.3 5.3 Histogram Mean =2.15 Std. Dev. =2.111N =95 6.00 Total
JK .183 .183 2.1526 2.1526 .575 .247 Valid Missing N Mean Median Mode Std. Deviation Skewness Std. Error of Skewness b. Descriptives Jarak Kelahiran (JK) c. NPar Tests Jarak Kelahiran (JK) Lampiran 6. Normalitas HB a. Frequencies HB Valid N (listwise) 2.11136 2.11136 Descriptive Statistics .154 1.782 .003 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) JK Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. Statistics HB 95 0 10.3221 10.4000 11.00 .84679 Maximum Mean Minimum N 10.00 lxxiv 95 95 95 .00 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Std. Deviation
8.4 Frequency 14.7 14.7 14.7 HB lxxv 4.2 28.4 5 HB12.0011.0010.009.008.00 Valid 5.3 5.3 5.3 5.3 4.2 4.2 4.2 10.20 8 3.2 3.2 3.2 21.1 52.6 13 68.4 100.0 100.0 100.0 4 4 9.00 11.50 3 10.60 83.2 10.50 1 1 1 1 Histogram Mean =10.32 Std. Dev. =0.847N =95 Percent 7 7 7 10.5 14 Frequency2520151050 93.7 6.3 6.3 6.3 8.80 9.40 8.40 13.7 13.7 Valid Percent 10.00 46.3 95 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 92.6 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 8.00 12.6 CumulativePercent 42.1 98.9 11.00 Total 2 2 2 2 11.20 60.0 9.80 7.4 7.4 7.4 7.4 7.4 7.4 6 11.40 10.40 9.60 9.20 51.6 11.60 90.5 10.80 8.4 11.80 5
11.80 HB .069 .114 .114 1.109 .171 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) HB Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. Statistics Sistolik 95 0 118.00 120.00 120 11.448 .316 .247 Valid Missing N Mean Median Mode Std. Deviation Skewness Std. Error of Skewness b. Descriptives HB c. NPar Tests HB Lampiran 7. Normalitas Sistolik a. Frequencies Sistolik Valid N (listwise) 10.3221 10.3221 Descriptive Statistics Maximum Mean Minimum .84679 .84679 N lxxvi 95 95 95 8.00 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Std. Deviation
Frequency 14.7 14.7 120 118.00 29 130 Valid N (listwise) 100.0 100.0 100.0 97.9 Descriptive Statistics b. Descriptives Sistolik Maximum 90 90 Frequency403020100 Percent Mean Minimum Sistolik16014012010080 36 7 30.5 30.5 14 N 150 150 110 Valid Percent Histogram Mean =118 Std. Dev. =11.448N =95 77.9 95 95 95 100 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 92.6 CumulativePercent Total 11.448 Sistolik Sistolik 37.9 37.9 2 2 lxxvii 140 7.4 7.4 9.5 40.0 Std. Deviation 5 Valid 5.3 5.3
.169 2.043 .000 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) Sistolik Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. Statistics Diastolik 95 0 75.26 80.00 80 7.270 .178 .247 Valid Missing N Mean Median Mode Std. Deviation Skewness Std. Error of Skewness Diastolik 7 7.4 7.4 7.4 37 38.9 38.9 46.3 45 47.4 47.4 93.7 6 6.3 6.3 100.0 95 100.0 100.0 60 70 80 90 Total Valid Frequency Percent Valid Percent CumulativePercent c. NPar Tests Sistolik Lampiran 8. Normalitas Diastolik a. Frequencies Diastolik 118.00 .210 .210 lxxviii 95 11.448 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Histogram Mean =75.26 Std. Dev. =7.27N =95 7.270 7.270 .279 .279 2.724 .000 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) Diastolik Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. b. Descriptives Diastolik c. NPar Tests Diastolik Diastolik 60 Valid N (listwise) Diastolik1009080706050 Descriptive Statistics Maximum 90 Mean Minimum N lxxix .229 95 95 95 75.26 75.26 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Std. Deviation Frequency6050403020100
9 4.2 4.2 4.2 4.2 4.2 8 8 88.4 6 6 5 87.4 Valid Valid 20 8 89.5 3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 63.2 8.634 29 13 100.0 100.0 100.0 73.7 10 10 23.2 4 4 4 3 3 3 18 48.4 11 11 96.8 23 28 62.1 Mode 0 27 12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Missing 49.5 .247 86.3 Percent 11.6 11.6 11.6 Mean 36 22 Std. Error of Skewness 7 7 7 1.502 10.5 10.5 14 14 N 81.1 93.7 6.3 6.3 13.85 Valid Percent Statistics 95 95 2.1 2.1 2.1 2.1 38 92.6 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 16 CumulativePercent 24 42.1 Total 37.9 2 2 40 95.8 Median 60.0 7.4 7.4 7.4 7.4 65.3 32 94.7 15 Skewness Lampiran 9. Normalitas Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA (UKSPL) a. Frequencies Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA (UKSPL) lxxx 12.00 8.4 8.4 Frequency 14.7 14.7 UKSPL UKSPL 85.3 Std. Deviation
.142 1.803 .003 N Mean Std. Deviation Normal Parametersa,b Absolute Positive Negative Most ExtremeDifferences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) UKSPL Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. b. Descriptives Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA (UKSPL) c. NPar Tests Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA (UKSPL) 8.634 8.634 Valid N (listwise) 4 lxxxi Descriptive Statistics Maximum Frequency403020100 Mean Minimum .185 .185 N 13.85 13.85 Histogram Mean =13.85 Std. Dev. =8.634N =95 95 95 95 UKSPL403020100 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 40 Std. Deviation UKSPL
LILAa Residual .591a Mean Square Predictors: (Constant), LILAa. Predictors: (Constant), LILAa. Sig. 19415368 df 368.695 .000a ANOVAb Method Sum ofSquares Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. lxxxii VariablesEntered Model Model Model Coefficientsa Variables Entered/Removedb AdjustedR Square 1 1 1 1 93 6773340.965 R All requested variables entered.a. Std. Error ofthe Estimate 135935.779 .349 12642027 6773341 Total . 2.295 .024 182.580 25.865 .591 7.059 .000 (Constant) LILA Model 1 B Std. Error UnstandardizedCoefficients Beta StandardizedCoefficients t Sig. Dependent Variable: BBLa. Variables Entered/Removedb Umura . Enter Model 1 VariablesEntered VariablesRemoved Method All requested variables entered.a. Dependent Variable: BBLb. Lampiran 10. Regression LILA Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) Lampiran 11. Regression Umur Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) 1417.963 617.788 Enter 94 .342 49.828 Model Summary R Square VariablesRemoved F Regression
Umur ANOVAb .176 Method .021 Sum ofSquares Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. Residual R Square VariablesRemoved .176a 231.609 F Regression Predictors: (Constant), Umura. VariablesEntered Model Model Model Model Coefficientsa 18811636 1.728 .007 Variables Entered/Removedb AdjustedR Square 1 1 1 1 1 202275.653 93 Beta Std. Error StandardizedCoefficients .004 455.396 Model 1 R R Square AdjustedR Square Std. Error ofthe Estimate Predictors: (Constant), Paritasa. Lampiran 12. Regression Paritas Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) R .000 Paritasa All requested variables entered.a. 10.978 (Constant) Std. Error ofthe Estimate 2542.624 8.482 449.751 14.654 603732.7 2.985 lxxxiii .031 Total . 603732.731 .087a UnstandardizedCoefficients Enter B t 94 .081a Model Summary Predictors: (Constant), Umura. Mean Square Dependent Variable: BBLa. Sig. Sig. 19415368 df .087 Model Summary
Sig. Sig. 19415368 19415368 df df .025 2863.995 Predictors: (Constant), JKa. VariablesRemoved F F .620 101.274 Regression Regression 128547.905 .081 32.466 ANOVAb ANOVAb 28.280 Method Sum ofSquares Sum ofSquares Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. VariablesEntered Model Model Model Model Model .433 Coefficientsa 19286821 .433a Variables Entered/Removedb AdjustedR Square 1 1 1 1 1 1 1 .787 93 93 Beta Std. Error 480949.076 StandardizedCoefficients lxxxiv R 18934419 .000 All requested variables entered.a. (Constant) Std. Error ofthe Estimate .128a .014 Predictors: (Constant), Paritasa. .157a Lampiran 13. Regression Jarak Kelahiran (JK) Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) 2.362 Total Total . UnstandardizedCoefficients Enter 207385.167 Paritas B 128547.9 t 94 94 Model Summary Predictors: (Constant), JKa. Residual 451.216 Mean Square Mean Square JKa Dependent Variable: BBLa. Sig. 41.237 480949.1 203595.907 Residual R Square
Dependent Variable: BBLa. HB .279 20.771 Sig. Sig. Sig. 19415368 VariablesRemoved B .427 t t 94 1.089 Model Summary df .427a 2861.809 .000a 3544626 Predictors: (Constant), HBa. Predictors: (Constant), HBa. ANOVAb Method 4.558 Sum ofSquares Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. 170653.145 VariablesEntered Model Model Model Model Model Coefficientsa Coefficientsa Lampiran 14. Regression HB Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) .128 Variables Entered/Removedb AdjustedR Square 1 1 1 1 1 1 93 Beta Beta HBa 66.291 1.537 Std. Error Std. Error StandardizedCoefficients StandardizedCoefficients lxxxv 15870742 R .000 .000 567.662 All requested variables entered.a. (Constant) (Constant) Std. Error ofthe Estimate 33.878 413.102 .174 50.317 Total 521.105 . .157 3544625.965 UnstandardizedCoefficients UnstandardizedCoefficients Enter R Square JK Mean Square 22.042 229.321 .183 43.170 Dependent Variable: BBLa. F Regression Residual B
Diastolika 19415368 df ANOVAb .040 Method Method Sum ofSquares 447.720 VariablesRemoved VariablesRemoved 773194.8 F 1.964 Regression .200a Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. VariablesEntered VariablesEntered Model Model Model Model Model Coefficientsa 1999.932 Variables Entered/Removedb Variables Entered/Removedb AdjustedR Square 1 1 1 1 1 1 93 Beta 4.034 Std. Error StandardizedCoefficients .200 lxxxvi R .000 200453.480 All requested variables entered.a. All requested variables entered.a. (Constant) Std. Error ofthe Estimate 3.857 18642174 .053a Predictors: (Constant), Sistolika. Predictors: (Constant), Sistolika. Total 773194.805 .053 . . Sistolik 7.922 UnstandardizedCoefficients Enter Enter B t 94 .029 Model Summary R Square Sistolika 478.186 Residual Mean Square 4.182 Dependent Variable: BBLa. Sig. Sig. Lampiran 15. Regression Sistolik Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) Lampiran 16. Regression Diastolik Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL)
UKSPLa Diastolik df .136 .190 ANOVAb 452.687 Method 1.320 .081a Model Summary Model Summary R Square VariablesRemoved 485.587 F Sum ofSquares Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. VariablesEntered Model Model Model Model Coefficientsa .007 Variables Entered/Removedb AdjustedR Square 1 1 1 1 1 93 Beta .018 Std. Error StandardizedCoefficients .004 455.414 Model 1 R R Square AdjustedR Square Std. Error ofthe Estimate Predictors: (Constant), UKSPLa. Lampiran 17. Regression Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA (UKSPL) Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) 6.422 R .000 All requested variables entered.a. lxxxvii 19058098 (Constant) Std. Error ofthe Estimate .008 357270.4 2296.515 357270.434 .190a Predictors: (Constant), Diastolika. Predictors: (Constant), Diastolika. 1.743 4.729 Total . UnstandardizedCoefficients Enter B 204925.785 t 94 Regression Residual Mean Square Dependent Variable: BBLa. Sig. Sig. .136a 19415368 8.480
Residual Mean Square Dependent Variable: BBLa. Sig. Sig. 19415368 df .081 ANOVAb Sum ofSquares Dependent Variable: BBLb. 19288340 Model Model Coefficientsa 5.440 207401.508 1 1 1 93 Beta 127028.220 Std. Error 32.432 StandardizedCoefficients .000 (Constant) 2875.759 88.670 .612 .783 Total 127028.2 .436 UnstandardizedCoefficients B 4.258 t 94 .436a Predictors: (Constant), UKSPLa. F Regression UKSPL lxxxviii
4.2% 4.2% Pekerjaan 3400 2200 2600 lxxxix 3100 1.1% 5 5 5 5 5 1.1% 1.1% 2700 10 10 4 4 4 4 3 3 3 5.3% 5.3% 5.3% 5.3% 2500 2.1% 2.1% 2.1% 0 7.4% 7.4% 7.4% 3200 MarginalPercentage 4100 1 1 1 1 Missing Buruh 7 7 7 3700 37 PNS 10.5% 10.5% 100.0% 2000 2400 3500 3600 2350 N 3.2% 3.2% 3.2% Case Processing Summary 3000 41.1% 2900 6.3% 6.3% 6.3% 95 95 2450 Swasta Subpopulation Total BBL 3300 2 2 2 3800 2750 Dagang 6 6 1.1% 38.9% IRT 39 Lampiran 18. Nominal Regression Pekerjaan Terhadap Berat Badan Bayi Lahir (BBL) 2800 4.2% 4.2% Valid 2300 2650 6
Model Fitting Information xc .955 Model 108.931 88 66.788 2 LogLikelihood ModelFittingCriteria Chi-Square df Sig. Likelihood Ratio Tests Pseudo R-Square .505 .506 .118 Cox and Snell Nagelkerke McFadden Likelihood Ratio Tests 108.931a .000 0 . 175.720 66.788 88 .955 Effect Intercept Pekerjaan Intercept Only 2 LogLikelihood ofReducedModel Model FittingCriteria Chi-Square df Sig. Likelihood Ratio Tests The chi-square statistic is the difference in -2 log-likelihoodsbetween the final model and a reduced model. The reducedmodel is formed by omitting an effect from the final model. Thenull hypothesis is that all parameters of that effect are 0. This reduced model is equivalent to the final modelbecause omitting the effect does not increase thedegrees of freedom.a. 175.720 Final
8.730 9153.877 .000 1 .999 .000 .000 .b 8.730 1005.419 .000 1 .993 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.340 124.385 .007 1 .934 8.730 9153.877 .000 1 .999 .000 .000 .b .358 173.878 .000 1 .998 1.431 1.41E-148 1.448E+148 8.730 1005.419 .000 1 .993 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.745 124.385 .007 1 .931 10.340 124.393 .007 1 .934 3.23E-005 4.22E-111 2.473E+101 10.340 124.393 .007 1 .934 3.23E-005 4.22E-111 2.473E+101 20.508 259.965 .006 1 .937 1.24E-009 6.47E-231 2.379E+212 20.508 203.782 .010 1 .920 1.24E-009 4.31E-183 3.573E+164 8.533 7236.819 .000 1 .999 5077.205 .000 .b .358 173.878 .000 1 .998 1.431 1.41E-148 1.448E+148 8.548 10234.324 .000 1 .999 .000 .000 .b .646 173.880 .000 1 .997 1.908 1.88E-148 1.938E+148 8.548 1058.994 .000 1 .994 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.340 124.385 .007 1 .934 8.548 991.573 .000 1 .993 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 9.647 124.387 .006 1 .938 8.548 10234.324 .000 1 .999 .000 .000 .b Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] [Pekerjaan=IRT ] [Pekerjaan=PNS ] [Pekerjaan=Swasta ] Intercept [Pekerjaan=Buruh ] [Pekerjaan=Dagang ] BBLa 2000 2200 2300 2350 2400 2450 2500 2600 2650 2700 2750 2800 2900 3000 3100 3200 3300 3400 B Std. Error Wald df Sig. Exp(B) Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval forExp(B) Parameter Estimates 9.647 9.647 .000 . 1 . 6.46E-005 6.46E-005 6.46E-005 9.647 212.121 .002 1 .964 6.46E-005 1.79E-185 2.332E+176 9.647 1294.011 .000 1 .994 6.46E-005 .000 .b 0c . . 0 . . . . 9.647 124.387 .006 1 .938 9.647 .000 . 1 . 6.46E-005 6.46E-005 6.46E-005 9.647 212.121 .002 1 .964 6.46E-005 1.79E-185 2.332E+176 9.647 1294.011 .000 1 .994 6.46E-005 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.340 124.385 .007 1 .934 9.647 11442.303 .000 1 .999 6.46E-005 .000 .b 9.647 193.943 .002 1 .960 6.46E-005 5.32E-170 7.854E+160 9.647 1122.371 .000 1 .993 6.46E-005 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.745 124.385 .007 1 .931 9.647 124.395 .006 1 .938 6.46E-005 8.41E-111 4.965E+101 8.260 1025.838 .000 1 .994 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 9.647 124.387 .006 1 .938 8.260 9573.345 .000 1 .999 .000 .000 .b 1.052 173.879 .000 1 .995 2.862 2.82E-148 2.904E+148 8.260 1025.838 .000 1 .994 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.340 124.385 .007 1 .934 10.745 124.393 .007 1 .931 2.15E-005 2.82E-111 1.646E+101 10.745 124.393 .007 1 .931 2.15E-005 2.82E-111 1.646E+101 8.127 7236.819 .000 1 .999 3384.803 .000 .b 10.745 124.393 .007 1 .931 2.15E-005 2.82E-111 1.646E+101 8.127 7236.819 .000 1 .999 3384.803 .000 .b .047 173.878 .000 1 1.000 .954 9.42E-149 9.662E+147 .047 173.881 .000 1 1.000 .954 9.37E-149 9.717E+147 xci 19.997 216.191 .009 1 .926 2.07E-009 1.97E-193 2.174E+175 9.226 7236.819 .000 1 .999 10154.410 .000 .b 1.052 173.879 .000 1 .995 2.862 2.82E-148 2.904E+148 1 9.136 9153.877 .000 1 .999 .000 .000 .b 9.136 1005.419 .000 1 .993 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 9.647 124.387 .006 1 .938 21.201 259.964 .007 1 .935 6.20E-010 3.24E-231 1.187E+212 20.220 233.570 .007 1 .931 1.65E-009 2.53E-208 1.080E+190 9.226 7236.819 .000 1 .999 10154.410 .000 .b .646 173.880 .000 1 .997 1.908 1.88E-148 1.938E+148 20.220 233.570 .007 1 .931 1.65E-009 2.53E-208 1.080E+190 8.394 8649.611 .000 1 .999 .000 .000 .b .646 173.878 .000 1 .997 1.908 1.89E-148 1.930E+148 8.394 981.564 .000 1 .993 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.745 124.385 .007 1 .931 20.690 216.190 .009 1 .924 1.03E-009 9.85E-194 1.085E+175 21.606 414.487 .003 1 .958 4.13E-010 .000 .b 21.606 414.487 .003 1 .958 4.13E-010 .000 .b 21.606 306.000 .005 1 .944 4.13E-010 1.41E-270 1.213E+251 9.241 10234.324 .000 1 .999 9.69E-005 .000 .b 9.241 1058.993 .000 1 .993 9.69E-005 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.340 124.385 .007 1 .934 9.241 124.391 .006 1 .941 9.69E-005 1.27E-110 7.380E+101 .938 1.146 173.879 .000 1 .995 .318 3.13E-149 3.227E+147 1.146 173.879 .000 1 .995 .318 3.13E-149 3.227E+147 1.146 173.879 .000 1 .995 .318 3.13E-149 3.227E+147 2.883 919.222 .000 1 .997 17.870 .000 .b 0c . . 0 . . . . 9.647 124.387 .006 1 .938 .740 173.880 .000 1 .997 .477 4.70E-149 4.845E+147 124.387 8.037 8251.212 .000 1 .999 .000 .000 .b .646 173.878 .000 1 .997 1.908 1.89E-148 1.930E+148 3.289 919.222 .000 1 .997 26.805 .000 .b 0c . . 0 . . . . 9.647 124.387 .006 1 .938 8.037 1005.419 .000 1 .994 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.340 124.385 .007 1 .934 8.954 11442.303 .000 1 .999 .000 .000 .b 8.954 1122.371 .000 1 .994 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 9.647 124.387 .006 1 .938 8.954 991.573 .000 1 .993 .000 .000 .b 0c . . 0 . . . . 10.340 124.385 .007 1 .934 20.913 306.000 .005 1 .946 8.27E-010 2.81E-270 2.430E+251 .006
11702014 1.477 13.487 Residual Mean Square .341 .037 Sig. 19415368 2.440 .017 150.238 30.428 .486 4.937 .000 8 .002 .998 9.855 27.747 .046 .355 .723 135.887 57.411 .253 2.367 .020 df .000a 86 964169.292 ANOVAb Method Sum ofSquares 1770.907 725.867 Dependent Variable: BBLb. Dependent Variable: BBLb. VariablesEntered .143 62.608 .000 368.877 Model Model Model Coefficientsa 136069.931 Predictors: (Constant), UKSPL, LILA, Diastolik, JK, HB, Paritas, Sistolik, Umura. Variables Entered/Removedb AdjustedR Square 1 1 1 .109 .913 .018 .260 .796 R All requested variables entered.a. Std. Error ofthe Estimate 7.086 .630a .302 .764 6.926 6.249 .132 1.108 .271 (Constant) LILA Umur Paritas JK HB Sistolik Diastolik UKSPL Model 1 B Std. Error UnstandardizedCoefficients Beta StandardizedCoefficients t Sig. Dependent Variable: BBLa. Lampiran 19. Regresi Ganda 2.422 8.026 xcii Total . 1.473 5.668 Enter UKSPL,LILA,Diastolik,JK, HB,Paritas,Sistolik,Umura .397 94 Predictors: (Constant), UKSPL, LILA, Diastolik, JK, HB,Paritas, Sistolik, Umura. Model Summary R Square VariablesRemoved .039 7713354 F Regression
2.1526 Variance Diastolik 118.00 8.634 29.909 5.469 3.80 26.76 40 .717 Paritas Std. Deviation 6 1.297 2934.74 60 60 6.50 Valid N (listwise) Umur 10.3221 17 4 2100 2.11136 23 Descriptive Statistics 4.458 2.162 Range 2.18 30 Maximum 4100 90 90 1 Mean LILA Minimum .84679 36 1.139 1.47023 2000 27.50 Lampiran 20. Deskriptif Statistik Untuk LILA, Berat Badan Bayi Lahir (BBL), Jarak Kelahiran (JK), Umur, Hemoglobin (HB), Sistolik, Diastolik, Paritas, dan Umur Kehamilan Saat Pengukuran LILA (UKSPL) N 206546.5 13.85 150 10.00 10.00 95 95 95 95 95 95 95 95 95 95 75.26 xciii 8.00 .00 74.553 BBL 11.448 Sistolik 5 23.8400 11.80 JK 21.00 131.064 7.270 HB UKSPL 52.856 454.474 40