VARIABEL-VARIABEL YANG MEMENGARUHI STATUS KUNJUNGAN PEMERIKSAAN KEHAMILAN (ANTENATAL
CARE) DI PROVINSI PAPUA TAHUN 2017 (ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER)
(Variables Affecting The Status Of Pregnancy Examination Visit (Antenatal Care) In Papua Province, 2017
(Binary Logistic Regression Analysis)) Anggun Meilinda Alif Fatali1, Budyanra2
1Politeknik Statistika STIS
2Politeknik Statistika STIS
Jl. Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta - 13330 E-mail: [email protected]
ABSTRAK
Salah satu indikator untuk melihat derajat kesehatan masyarakat adalah Angka Kematian Ibu.
Data Survei Penduduk Antar Sensus tahun 2015 menunjukkan bahwa kasus kematian ibu di Indonesia sebesar 305 kematian per 100.000 kelahiran hidup. Berdasarkan data World Health Organization tahun 2017, Indonesia merupakan Negara dengan angka kematian ibu tertinggi ketiga di Asia Tenggara. Salah satu penyebab utama kematian ibu di Indonesia adalah pendarahan saat persalinan yang disebabkan kurangnya perawatan kehamilan yang dilakukan selama masa kehamilan. Perawatan kehamilan yang dianjurkan oleh Kementerian Kesehatan yaitu minimal 4 kali pemeriksaan kehamilan selama tiga trimester kehamilan. Data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (2017) menunjukkan bahwa Provinsi Papua adalah provinsi dengan persentase terendah di Indonesia dalam pemeriksaan kehamilan lengkap (minimal 4 kali) yaitu 42,9 persen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik umum dan variabel-variabel yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan serta kecenderungannya di Provinsi Papua tahun 2017.
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi logistik biner dengan menggunakan data sekunder yang berasal dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pendidikan ibu, paritas, status bekerja ibu, wilayah tempat tinggal, dan dukungan suami berpengaruh positif terhadap status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017.
Kata kunci: kematian ibu, pemeriksaan kehamilan, regresi logistik biner
ABSTRACT
One of indicator to look at the degree of public health is the Maternal Mortality Rate. Data from the 2015 Intercensal Population Survey shows that maternal mortality in Indonesia is 305 deaths per 100,000 live births. Based on data from the World Health Organization in 2017, Indonesia is a country with the third highest maternal mortality rate in Southeast Asia. One of the main causes of maternal death in Indonesia is bleeding during labor due to lack of pregnancy care performed during pregnancy. Pregnancy care recommended by the Ministry of Health is a minimum of 4 antenatal care during the three trimesters of pregnancy. Indonesian Demographic and Health Survey data (2017) shows that Papua Province is the province with the lowest percentage in Indonesia in full antenatal care (at least 4 times) at 42.9 percent. This study aims to determine the general characteristics and variables that affect the status of antenatal care and trends in Papua Province in 2017. The method used in this study is binary logistic regression using secondary data from the Indonesian Demographic and Health Survey (IDHS) 2017. The results of the study show that maternal education, parity, working status of the mother, residence, and husband's support affect the status of antenatal care in Papua Province in 2017.
Keywords: maternal mortality, antenatal care, binary logistic regression PENDAHULUAN
Salah satu indikator untuk melihat derajat kesehatan masyarakat adalah Angka Kematian Ibu (AKI) (Kementrian Kesehatan, 2015). Menurut World Health Organization tahun 2017 sebanyak 295.000 kematian ibu terjadi di seluruh dunia, sementara di Asia Tenggara sebanyak 53.000 kematian ibu atau 152 per 100.000 kelahiran hidup. Angka kematian ibu di Indonesia berada pada posisi ketiga tertinggi di Asia Tenggara (World Healt Organization, 2017). Tren angka kematian ibu tahun 1991-2015 di Indonesia bahwa terjadi penurunan Angka Kematian Ibu sejak tahun 1991 sampai dengan tahun 2007, yaitu dari 390 per 100.000 kelahiran hidup turun menjadi 228 per 100.000 kelahiran hidup. Selama kurun waktu 16 tahun angka kematian ibu di Indonesia turun sebesar 41,54 persen, penurunan ini termasuk lambat. Namun, berdasarkan Survei Demografi Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2012 angka kematian ibu mengalami peningkatan yang signifikan yaitu menjadi 359 per 100.000 kelahiran hidup. Peningkatan ini sangat tinggi yaitu sebesar 57,46 persen jika dibandingkan dengan kondisi tahun 2007. Berdasarkan hasil Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS) tahun 2015 angka kematian ibu mengalami penurunan menjadi 305 per 100.000 kelahiran hidup dan masih sangat jauh dari target Sustainable Development Goals (SDGs) yaitu kurang dari 70 per 100.000 kelahiran hidup di tahun 2030 (SDKI, 2017).
Berdasarkan data Pusat Kesehatan dan Informasi Kementerian Kesehatan tahun 2014, penyebab utama kematian ibu di Indonesia adalah pendarahan yang terjadi pada saat persalinan, penyebab ini menyumbang 30,3 persen penyebab utama kematian ibu. Salah satu upaya pemerintah dalam menurunkan angka kematian ibu yaitu pelayanan kesehatan ibu hamil (antenatal care atau pemeriksaan kehamilan) (Kementrian Kesehatan, 2015). Antenatal Care atau pemeriksaan kehamilan adalah pelayanan yang diberikan oleh tenaga kesehatan untuk ibu selama masa kehamilannya, dilaksanakan sesuai standar pelayanan antenatal yang ditetapkan dalam Standar Pelayanan Kebidanan (Kementrian Kesehatan, 2010). Menurut United Nations International Childrens Emergency Fund (UNICEF) tahun 2010 bahwa untuk menjamin kehamilan yang sehat dan aman semua ibu hamil harus memeriksakan kehamilannya paling sedikit empat kali. Salah satu indikator pemantauan capaian pelayanan antenatal adalah pemeriksaan kehamilan lengkap atau K4. Pemeriksaan kehamilan lengkap atau K4 merupakan pemeriksaan kehamilan
yang dilakukan minimal empat kali selama masa kehamilan yaitu satu kali pada trimester I, satu kali pada trimester II, dan dua kali pada trimester III (Kementrian Kesehatan, 2015).
Persentase pemeriksaan kehamilan minimal 4 kali (K4) secara nasional pada tahun 2017 yaitu 77,4 persen. Angka tersebut belum mencapai target Rencana Strategis (Renstra) Kementerian Kesehatan tahun 2015-2019, yaitu persentase ibu hamil yang mendapatkan pelayanan antenatal minimal 4 kali (K4) sebesar 80 persen. Retnaningsih (2009) dalam penelitiannya mengatakan bahwa kecenderungan kematian pada kelompok ibu yang tidak pernah datang atau kurang dari 4 kali pemeriksaan kehamilan 3,5 kali lebih besar daripada ibu yang memeriksakan kehamilannya minimal 4 kali. Terdapat lima provinsi yang memiliki angka cakupan K4 terendah merupakan provinsi-provinsi yang berada di wilayah Timur Indonesia dimana provinsi paling rendah adalah Papua sebesar 42,9 persen. Selain memiliki cakupan K4 paling rendah di Indonesia serta jauh dari angka nasional, cakupan K4 di Provinsi Papua dapat dikatakan cukup timpang jika dibandingkan dengan provinsi lain (SDKI, 2017).
Kepemilikan jaminan kesehatan bagi seorang ibu selain dapat dimanfaatkan untuk memberikan jaminan terhadap kebutuhan pelayanan pengobatan penyakit, juga menjamin kebutuhan pemeriksaan kehamilan dan persalinan. Dengan penggunaaan jaminan kesehatan, khususnya jaminan kesehatan nasional berupa BPJS Kesehatan, seorang ibu dapat memperoleh pemeriksaan kehamilan (antenatal care) dan pemeriksaan pasca persalinan (postnatal care) secara gratis masing-masing maksimal empat kali di fasilitas tingkat pertama BPJS, dan juga memperoleh keringanan biaya persalinan, pemeriksaan bayi baru lahir, dan pelayanan KB (BPJS Kesehatan, 2017). Penelitian yang dilakukan Annisa (2019) baik pada daerah perkotaan maupun perdesaan di Indonesia, ibu yang memiliki jaminan kesehatan cenderung untuk melakukan perawatan kehamilan yang cukup. Hal tersebut menunjukkan bahwa jika ibu memiliki jaminan kesehatan, maka akan semakin memiliki kesadaran untuk melakukan perawatan kehamilan, baik untuk daerah perkotaan, maupun untuk daerah perdesaan.
Berdasarkan Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017, jaminan kesehatan yang menjadi program pemerintah salah satunya adalah jaminan kesehatan daerah (jamkesda). Provinsi yang persentase jamkesda tertinggi adalah Sumatera Selatan sebesar 46,4 persen, diikuti oleh Papua sebesar 22,3 persen, dan Papua Barat sebesar 16,6 persen. Berdasarkan Badan PPSDM Kesehatan tahun 2017 bahwa rasio tenaga kesehatan di Provinsi Papua cukup tinggi yaitu 603 per 100.000 penduduk dan berada pada urutan ke-13 di Indonesia. Provinsi Papua masih saja menjadi provinsi dengan persentase cakupan K4 atau pemeriksaan kehamilan lengkap terendah di Indonesia yaitu 42,9 persen, padahal persentase jaminan kesehatan daerah (jamkesda) tertinggi kedua yaitu 22,3 persen, selain itu rasio tenaga kesehatan yang cukup tinggi yaitu 603 per 100.000 penduduk dan berada pada urutan ke 13 di Indonesia (SDKI, 2017).
Sehingga perlu dilakukan penelitian lebih dalam tentang bagaimana karakteristik umum wanita usia subur 15-49 tahun dan status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017, apa saja variabel-variabel yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan, serta bagaimana kecenderungannya. Ada pun tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik umum wanita usia subur 15-49 tahun dan variabel-variabel yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan serta kecenderungannya, mengingat pentingnya pemeriksaan kehamilan pada ibu hamil yang menjadi salah satu upaya menurunkan Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia.
METODE
1.1 Landasan Teori
Antenatal Care atau pemeriksaan kehamilan adalah pelayanan yang diberikan oleh tenaga kesehatan untuk ibu selama masa kehamilannya, dilaksanakan sesuai standar pelayanan antenatal yang ditetapkan dalam Standar Pelayanan Kebidanan (Kementrian Kesehatan, 2010).
Teori perilaku kesehatan Green sebagai dasar kerangka pikir penelitian yang menyatakan bahwa perilaku manusia dipengaruhi oleh dua faktor, yaitu perilaku dan non perilaku. Faktor perilaku terbentuk dari tiga faktor, yaitu: faktor predisposisi (predisposing factor), faktor pendorong (enabling factor) dan faktor penguat (reinforcement factor) (Notoatmodjo, 2014).
1.2 Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa raw data hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia tahun 2017. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah status kunjungan pemeriksaan kehamilan, sedangkan variabel independen adalah umur ibu, pendidikan ibu, status bekerja ibu, paritas, pendidikan suami, tempat tinggal, dan dukungan suami. Objek penelitian ini adalah wanita usia 15-49 tahun yang pernah melahirkan dalam kurun waktu lima tahun (2012- 2017). Kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini hanya kuesioner SDKI wanita usia subur (SDKI17-WUS).
Raw data yang digunakan khusus untuk sampel dari SDKI yang dilakukan di Provinsi Papua.
Dimana terdapat 658 responden wanita usia subur 15-49 tahun yang terpilih sebagai sampel. Pada saat pengecekan data, terdapat 440 wanita yang pernah melahirkan anak atau memiliki anak minimal 1 (satu). Sehingga unit analisis dalam penelitian ini adalah sebanyak 440 wanita usia subur 15-49 tahun yang pernah melahirkan dalam lima tahun terakhir sebelum survei dilakukan dan terpilih menjadi sampel.
1.3 Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis inferensia. Analisis deskriptif digunakan untuk melihat karakteristik umum perawatan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017 dan analisis inferensia digunakan untuk menganalisis variabel-variabel yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan dengan menggunakan analisis regresi logistik biner dengan taraf uji atau nilai alpha yang digunakan adalah sebesar lima persen (0.05).
Analisis regresi logistik biner digunakan dalam penelitian ini untuk mendapatkan model terbaik yang mampu menjelaskan variabel dependen dan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh rasio kecenderungan dari variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel dependen dalam penelitian ini terdiri dari dua kategori, yaitu status kunjungan pemeriksaan kehamilan tidak lengkap atau kurang dari empat kali (Y=0) dan status pemeriksaan kehamilan lengkap atau minimal empat kali (Y=1). Ada pun tahapan dalam analisis regresi logistik biner yaitu sebagai berikut:
1. Pendugaan Parameter dan Pembentukan Model
Metode yang digunakan untuk menduga parameter dalam model adalah metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Metode ini menghasilkan penduga parameter dengan cara memaksimalkan peluang dalam suatu data yang diamati menggunakan sebuah fungsi yang disebut fungsi likelihood. Untuk mendapatkan nilai dari β yang memaksimalkan L(β) dilakukan diferensiasi terhadap β sehingga menghasilkan persamaan. Persamaan tersebut tidak bersifat linier terhadap βj, maka perlu dilakukan iterasi dan penggunaan software statistik untuk menduga nilai parameternya.
2. Pengujian Kesesuaian Model
Adapun hipotesis dalam pengujian ini sebagai berikut:
: model cocok (Tidak ada perbedaan antara hasil observasi dan hasil prediksi dari model) : model tidak cocok (Ada perbedaan antara hasil observasi dan hasil prediksi dari model)
Uji kesesuaian model menggunakan uji Hosmer dan Lemeshow atau uji . Statistik uji ini mengikuti distribusi Chi-Square ( ) dengan derajat bebas 8. Pada tingkat signifikansi lima persen atau alpha (0,05), maka H0 akan diterima (gagal tolak H0) apabila nilai C < X2(0,05;8) atau p-value
> α (0,05) sehingga dengan tingkat signifikansi 5 persen dapat disimpulkan bahwa model yang terbentuk adalah fit atau sesuai.
3. Pengujian Signifikansi Penduga Parameter dalam Model Pengujian Secara Simultan
Uji simultan pada penelitian ini dilakukan dengan statistik uji G (Likelihood Ratio Test). Hipotesis yang diuji sebagai berikut:
: … = = 0 (tidak ada pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen).
: Minimal ada satu 0 (minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen).
Berdasarkan perhitungan nilai uji G pada tingkat signifikansi lima persen atau alpha (0,05), maka H0 akan ditolak apabila nilai uji G > X2(0,05;9) atau p-value < α (0,05). Maka dengan tingkat signifikansi 5 persen dapat disimpulkan bahwa terdapat minimal satu variabel independen yang berpengaruh secara simultan terhadap status kunjungan pemeriksaan kehamilan.
Pengujian Secara Parsial
Uji parsial merupakan pengujian variabel independen secara satu persatu menggunakan statistik uji Wald. Hipotesis yang diuji sebagai berikut:
: = 0 (tidak ada pengaruh variabel independen ke-j terhadap variabel dependen secara parsial)
: 0 (ada pengaruh positif antara variabel independen ke-j terhadap variabel dependen secara parsial)
Berdasarkan hasil perhitungan uji wald, dengan tingkat signifikansi lima persen atau alpha (0,05), maka H0 akan ditolak apabila nilai uji Wald > X2(0,05;1) atau p-value < α (0,05). Sehingga dengan tingkat signifikansi 5 persen dapat disimpulkan bahwa variabel independen ke-j berpengaruh terhadap variabel status kunjungan pemeriksaan kehamilan.
Setelah melakukan pengujian pada tahap sebelumnya, maka model regresi logistik status kunjungan pemeriksaan kehamilan yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
(x) = + Umur + PendidikanIbu + PendidikanIbu + Paritas + StatusBekerja + PendidikanSuami + PendidikanSuami + TempatTinggal + DukunganSuami
4. Perhitungan dan Interpretasi Rasio Kecenderungan (Odds Ratio)
Rasio kecenderungan (Odds ratio) adalah ukuran yang digunakan untuk menginterpretasikan hasil yang diperoleh. Dalam penelitian ini, odds ratio digunakan untuk mengetahui seberapa besar kecenderungan setiap variabel independen terhadap variabel dependen yaitu status kunjungan pemeriksaan kehamilan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Deskriptif
Berdasarkan hasil pengolahan data dapat dilihat bahwa gambaran status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017 pada gambar berikut:
Sumber: SDKI 2017 (diolah)
Gambar 1. Persentase wanita usia 15-49 tahun berdasarkan status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017.
Berdasarkan gambar di atas terlihat bahwa diperkirakan sebesar 61,40 persen ibu hamil di Provinsi Papua melakukan kunjungan pemeriksaan kehamilan tidak lengkap dan sisanya 38,60 persen yang melakukan kunjungan pemeriksaan kehamilan lengkap. Dengan kata lain dari 10 wanita usia 15-49 tahun di Provinsi Papua hanya terdapat 4 di antaranya yang melakukan pemeriksaan kehamilan secara lengkap, akan tetapi 6 di antaranya melakukan pemeriksaan secara
tidak lengkap atau tidak sama sekali. Berdasarkan data di atas, masih banyak ibu hamil di Provinsi Papua yang belum memeriksakan kehamilannya secara lengkap.
Berikut merupakan tabel persentase karakteristik wanita usia subur 15-49 tahun yang pernah melahirkan dalam kurun waktu lima tahun (2012-2017) berdasarkan status kunjungan pemeriksaan kehamilan.
Tabel 1. Persentase Karakteristik Wanita Usia Subur 15-49 tahun Berdasarkan Status Kunjungan Pemeriksaan Kehamilan di Provinsi Papua Tahun 2017.
Karakteristik Kategori Status Kunjungan
Pemeriksaan Kehamilan (%)
Tidak Lengkap
Lengkap
(1) (2) (3) (4)
Umur ibu < 20 tahun atau > 35
tahun 69,10 30,90
20 – 35 tahun 58,80 41,20
Pendidikan Ibu ≤SD 77,20 22,80
SMP – SMA 53,70 46,30
> SMA 43,60 56,40
Paritas < 3 anak 61,40 38,60
≥ 3 anak 61,30 38,70
Status Bekerja Ibu Bekerja 66,40 33,60
Tidak Bekerja 50,70 49,30
Pendidikan suami ≤ SD 74,10 25,90
SMP – SMA 54,60 45,40
> SMA 48,90 51,10
Wilayah Tempat Tinggal Perdesaan 62,60 37,40
Perkotaan 57,50 42,50
Dukungan Suami Tidak ditemani 79,80 20,20
Ditemani 8,00 92,00
Sumber: SDKI (2017), diolah
Analisis Inferensia
Tahapan ini bertujuan untuk mengetahui variabel-variabel apa saja yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017 menggunakan analisis regresi logistik biner. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan, diapatkan hasil sebagai berikut:
Pengujian Kesesuaian Model
Berdasarkan hasil pengolahan data pengujian kesesuaian model menggunakan uji Hosmer and Lemeshow dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Pengujian Kesesuaian Model Nilai Statistik Uji Nilai Statistik
Tabel
Signifikansi Keputusan
(1) (2) (3) (4)
2,997 15,507 0,935 Gagal tolak H0
Sumber: SDKI 2017 (diolah)
Berdasarkan tabel di atas diperoleh nilai statistik uji sebesar 2,997 lebih kecil dari nilai statistik tabel (15,507) dan p-value sebesar 0,935 lebih besar dari α (0,05). Dengan demikian keputusannya adalah gagal tolak H0 sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifikansi 5 persen bahwa model yang terbentuk adalah fit (cocok) atau model tersebut telah sesuai. Dari hasil tersebut dapat dikatakan bahwa model ini layak digunakan.
Pengujian Penduga Parameter Secara Simultan Tabel 3. Hasil Pengujian Secara Simultan
Nilai Statistik Uji G
Nilai Statistik Tabel
p-value Keputusan
(1) (2) (3) (4)
220,13 16,91 0,000 Tolak H0
Sumber: SDKI 2017 (diolah)
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa dengan tingkat signifikansi 0,05 nilai statistik uji G (220,13) > 2(0,05;9) (16,91) dan nilai p-value (0,000) < 0,05 maka keputusan yang diambil adalah tolak H0. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifikansi 5 persen terdapat minimal ada satu variabel independen yang dapat memengaruhi ibu untuk melakukan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017.
Pengujian Penduga Parameter Secara Parsial
Berdasarkan hasil pengolahan data uji parsial, didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Secara Parsial
No Variabel Β Standar
Error
Statistik Wald
Derajat Bebas
Signifikansi
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
1. Umur Ibu(1) 0,470 0,322 2,124 1 0,145
2. Pendidikan ibu(1)
0,795 0,337 5,560 1 0,018*
3. Pendidikan ibu(2)
1,198 0,516 5,387 1 0,020*
4. Paritas(1) 0,768 0,291 6,958 1 0,008*
5. Status Bekerja Ibu(1)
0,586 0,289 4,114 1 0,043*
6. Pendidikan Suami(1)
0,361 0,325 1,233 1 0,267
7. Pendidikan -0,142 0,523 0,074 1 0,786
Suami(2) 8. Tempat
Tinggal(1)
0,725 0,352 4,234 1 0,040*
9. Dukungan Suami(1)
3,902 0,403 93,962 1 0,000*
10 .
Constant -3,667 0,579 40,070 1 0,025
Sumber: SDKI 2017 (diolah)
Keterangan: *) signifikan pada taraf alfa (0,05)
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifikansi 5 persen, terdapat beberapa variabel independen yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan, yaitu variabel pendidikan ibu, paritas, status bekerja ibu, wilayah tempat tinggal, dan dukungan suami.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan sebelumnya, maka persamaan regresi logistik biner yang diperoleh dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
(x) = -3,667 + 0,470_UmurIbu + 0,795_PendidikanIbu(1)* + 1,198_PendidikanIbu(2)* + 0,768_Paritas* + 0,586_StatusBekerjaIbu* + 0,361_PendidikanSuami(1) – 0,142_PendidikanSuami(2) + 0,725_Tempattinggal* + 3,902_DukunganSuami*
Keterangan: (*) signifikan pada tingkat signifikansi 0,05
Rasio Kecenderungan (Odds Ratio)
Interpretasi koefisien regresi pada persamaan regresi logistik biner dapat dilakukan dengan menghitung nilai odds ratio. Berdasarkan hasil perhitungan nilai odds ratio untuk variabel-variabel yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan yaitu sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Odd Ratio
Variabel Exp( )
(1) (2) (3)
Pendidikan Ibu(1) 0,795 2.215
Pendidikan Ibu(2) 1,198 3,315
Paritas(1) 0,768 2,155
Status Bekerja Ibu(1) 0,586 1,798
Tempat tinggal(1) 0,725 2,065
Dukungan suami(1) 3,902 49,509
Sumber: SDKI 2017 (diolah)
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan nilai odds ratio dari masing-masing variabel- variabel independen yang berpengaruh terhadap status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017. Terdapat lima variabel independen yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan yaitu pendidikan ibu, paritas, status bekerja ibu, wilayah tempat tinggal, dan dukungan suami.
Pendidikan ibu pada tingkat menengah yaitu SMP-SMA memiliki nilai odds ratio sebesar 2,215. Hal tersebut menunjukkan bahwa ibu mempunyai kecenderungan untuk melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap 2,215 kali lebih besar dari ibu yang berpendidikan rendah yang hanya tamatan SD atau tidak bersekolah. Sementara itu ibu yang berpendidikan tinggi (lebih dari SMA) memiliki kecenderungan untuk memeriksakan kehamilan secara lengkap 3,315 kali lebih besar ibu yang berpendidikan rendah yang hanya tamatan SD atau tidak bersekolah. Hasil ini sejalan dengan analisis deskriptif yang menunjukkan bahwa ibu yang memiliki pendidikan tinggi dan menengah cenderung melakukan lebih banyak pemeriksaan kehamilan lengkap jika dibandingkan dengan ibu yang tidak sekolah atau hanya tamatan SD. Hal tersebut didukung oleh penelitian Kurniasari (2016) yang mengatakan bahwa ibu yang berpendidikan tinggi cenderung akan mempunyai suatu pemikiran yang lebih baik untuk peningkatan kesehatan sedangkan ibu yang berpendidikan rendah mempunyai pengetahuan yang kurang tentang kesehatannya dan lebih bersifat pasrah, menyerah pada keadaan tanpa ada dorongan untuk memperbaiki nasibnya.
Selain itu, ibu berpendidikan tinggi akan senantiasa menentukan keputusannya lebih rasional dalam hal ini perilaku kunjungan kehamilannya. Hasil tersebut juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sumiati (2012)yang menyebutkan bahwa pendidikan seseorang sangat berpengaruh terhadap perilaku individu dalam mengambil keputusan.
Ibu yang mempunyai anak 3 atau lebih memiliki kecenderungan untuk melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap sebesar 2,155 kali dibandingkan ibu yang jumlah anaknya kurang dari 3. Hasil ini sesuai dengan Departemen Kesehatan (2006) yaitu bila ibu telah melahirkan empat anak atau lebih, maka perlu diwaspadai kemungkinan persalinan lama, karena semakin banyak anak rahim ibu semakin lemah sehingga diperlukan untuk memeriksakan kehamilan secara teratur dan mengikuti petunjuk bidan atau dokter mengenai apa yang harus dilakukan, dan meminta pertolongan bidan atau dokter pada saat persalinan. Sehingga ibu yang memiliki paritas tinggi memungkinkan lebih banyak terjadinya pendarahan pasca persalinan, dengan demikian perlunya
untuk memeriksakan kehamilannya secara teratur agar dapat mengurangi risiko kematian maternal yang akan dihadapi oleh ibu (Herianto, 2003).
Kecenderungan ibu yang tidak bekerja untuk melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap sebesar 1,798 kali dibandingkan dengan ibu yang bekerja. Hal ini sejalan dengan penelitian.
Nurlaelah (2014) bahwa ibu hamil yang bekerja dengan aktivitas tinggi dan padat lebih memilih untuk mementingkan karirnya dibandingkan dengan kesehatannya sendiri, sehingga sulit untuk patuh dalam melakukan kunjungan ANC dibandingkan dengan ibu rumah tangga yang memiliki waktu yang lebih luang untuk dapat mengatur dan menjadwalkan kunjungan ANC secara optimal.
Dan didukung oleh Bangsu (1995) bahwa status pekerjaan ibu akan berpengaruh terhadap pemanfaatan fasilitas dan sarana kesehatan karena ibu yang berstatus bekerja akan banyak disibukkan dengan aktivitas kesehariannya untuk bekerja sementara waktu untuk memeriksakan kesehatan cukup terbatas. Dengan demikian kondisi fisik terutama kehamilan dan kesehatan janinnya seringkali tidak terdeteksi apabila ada kelainan atau komplikasi kehamilan.
Ibu yang tinggal di wilayah perkotaan memiliki kecenderungan melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap sebesar 2,065 kali dibandingkan dengan ibu yang tinggal diwilayah perdesaan.
Hal ini sejalan dengan penelitian Dairo dan Owoyakun (2010) bahwa pemanfaatan antenatal care di daerah perkotaan lebih tinggi dari pada di daerah pedesaan karena fasilitas umum seperti kondisi jalan dan sarana transportasi yang ada di daerah perkotaan lebih baik. Selain itu, ibu hamil yang tinggal di daerah perkotaan memiliki akses informasi antenatal care yang lebih mudah dan tersedianya fasilitas kesehatan yang lebih baik di daerah perkotaan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tempat tinggal berpengaruh positif terhadap status kunjungan pemeriksaan kehamilan.
Ibu yang melakukan pemeriksaan kehamilan dengan ditemani suami memiliki kecenderungan untuk melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap sebesar 49,509 kali dibandingkan ibu yang melakukan pemeriksaan kehamilan tidak ditemani suami. Hal ini bisa terjadi karena ibu yang sedang hamil akan susah melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap sendirian, apalagi saat hamil tua, dibutuhkan seseorang untuk menemani melakukan pemeriksaan kehamilan. Hasil ini sejalan dengan penelitian Kurniasari (2016) menyebutkan bahwa dukungan keluarga merupakan faktor paling dominan untuk memengaruhi ibu dalam melakukan pemeriksaan kehamilan dan didukung oleh penelitian Gamelia et al. (2013) yang menunjukkan bahwa ibu yang memiliki dukungan keluarga baik maka akan lebih baik dalam perawatan kehamilannya dibandingkan ibu yang kurang mendapatkan dukungan keluarga. Dukungan keluarga atau suami yang baik dapat memberikan motivasi yang baik kepada ibu dalam memeriksakan kehamilan.
Keterlibatan keluarga atau suami sejak awal kehamilan sampai dengan persalinan dan nifas akan meningkatkan perilaku perawatan ibu hamil sehingga menentukan keberhasilan ibu dalam masa kehamilan sampai dengan proses persalinan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dukungan suami berpengaruh positif terhadap kunjungan pemeriksaan kehamilan, dimana ibu hamil yang mendapat dukungan dan motivasi dari suami cenderung merawat kehamilannya.
KESIMPULAN
Gambaran umum ibu yang melakukan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017 yaitu sebesar 61,40 persen yang melakukan pemeriksaan kehamilan tidak lengkap dan sisanya
38,60 persen yang melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap. Ibu yang lebih banyak melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap adalah ibu yang berusia 20 – 35 tahun, ibu yang memiliki pendidikan tinggi (lebih dari SMA), ibu yang paritasnya tinggi (minimal 3 anak), berstatus tidak bekerja, ibu yang suaminya memiliki pendidikan tinggi (lebih dari SMA), ibu yang bertempat tinggal di wilayah perkotaan, dan ibu yang ditemani suami dalam melakukan pemeriksaan kehamilan. Variabel-variabel yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan adalah variabel pendidikan ibu, paritas, status bekerja ibu, tempat tinggal, serta dukungan suami yang berpengaruh positif terhadap status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017. Berdasarkan rasio kecenderungan yang terbentuk dapat disimpulkan bahwa di Provinsi Papua tahun 2017 kecenderungan ibu melakukan pemeriksaan kehamilan lengkap lebih besar pada ibu yang memiliki pendidikan menengah (SMP – SMA) dan pendidikan tinggi (lebih dari SMA), memiliki paritas tinggi (minimal 3 anak), ibu yang tidak bekerja, yang tinggal di wilayah perkotaan, dan ibu yang ditemani suami dalam kunjungan pemeriksaan kehamilan. Untuk peneliti selanjutnya dapat menambahkan variabel-variabel yang mungkin memengaruhi ibu dalam melakukan kunjungan pemeriksaan kehamilan seperti variabel jaminan kesehatan dan komplikasi kehamilan.
DAFTAR PUSTAKA
Annisa, A. (2019). Faktor-faktor yang Memengaruhi Perawatan Kehamilan ( Antenatal Care ) di Daerah Perkotaan dan Perdesaan. 1–14.
Badan PPSDM Kesehatan. (2017). Rasio Tenaga Kesehatan terhadap Jumlah Penduduk (Per Provinsi) Per 100.000 Penduduk. http://bppsdmk.kemkes.go.id/info_sdmk/info/renbut
Badan Pusat Statistik. (2015). Survei Penduduk Antar Sensus. Jakarta: BPS.
____________. (2017). Survey Demografi dan Kesehatan Indonesia. In Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia. Jakarta: BPS RI.
Bangsu. (1995). Hubungan Karakteristik Ibu, Sosial ekonomi dan Lingkungan Sosial dengan Pemilihan Tenaga Penolong Persalinan. [Tesis] Jakarta: FKM-UI.
BPJS, Kesehatan. (2017). Panduan Praktis Pelayanan Kebidanan dan Neonatal. Jakarta: BPJS RI.
Gamelia, E., Sistiarani, C., & Masfiah, S. (2013). Determinan Perilaku Perawatan Kehamilan.
Kesmas: National Public Health Journal, 8(3), 133.
Dairo,M.D, O. K. E. (2010). Factor Affecting the Utilization of Antenatal Care Service in Ibadan Nigeria. Ibadan: Departement of Epidemiology dan Medical Statistic.
Departemen Kesehatan. (2006). Pedoman Pelayanan Antenatal. Jakarta: Dirjen Binkesmas Departemen Kesehatan RI.
Kementrian Kesehatan. (2010). Riset Kesehatan Dasar Tahun2010. In Riskesdas 2010. Jakarta:
Kementrian Kesehatan RI.
___________. (2015). Profil Kesehatan Indonesia 2015. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI.
PUSKESMAS KESUMADADI KABUPATEN LAMPUNG TENGAH TAHUN 2016. Jurnal Kebidanan, 62(2), 159–168.
Notoatmodjo. (2014). Ilmu Perilaku Kesehatan. Jakarta: Rineka Cipta.
Nurlaelah. (2014). Faktor yang berhubungan dengan kunjungan Antenatal Caredi wilayah kerja Puskesmas Dungkait Kabupaten Mamuju. Jurnal Kesehatan Masyarakat, Antenatal Care, 1–
13.
Retnaningsih, Ekowati. (2009). Pengaruh Kontrol Perilaku Layanan Kesehatan Ibu Hamil terhadap Kematian Ibu di Empat Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Selatan. Buletin Penelitian Kesehatan. 37(2).67-78
Sumiati. S. (2012). Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Kunjungan Pemeriksaan Kehamilan K4 Di Puskesmas Dengantempat Perawatan Sindangratu Kabupaten Garut Tahun 2012.
World Healt Organization. (2017). Maternal Mortality.
https://www.who.int/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/maternal-mortality-ratio- (per-100-000-live-births)
