News  

Ketepatan Estimasi Berat Badan Lahir Sangat Penting pada Kehamilan

BERNASNEWS.COM — Ketepatan estimasi Berat Badan Lahir (BBL) sangat penting pada kehamilan, karena ukuran janin yang terlalu kecil atau terlalu besar (berat tidak normal) merupakan salah satu faktor penghambat persalinan (komplikasi obstetri).

Karena itu, perlu ada model estimasi BBL yang tepat untuk membantu orangtua atau keluarga dalam mempersiapkan kelahiran anak. Apalagi model estimasi yang digunakan selama ini berasal luar negeri padahal kondisi tiap negara atau daerah sangat berbeda. Dan salah satu model yang ditawarkan adalah dengan model Regresi berdasarkan pengukuran USG atau ultrasonografi (sonogram) yakni sebuah tes pemeriksaan yang menggunakan gelombang suara frekuensi tinggi untuk menggambarkan kondisi organ-organ dalam tubuh.

Hal itu disampaikan Ledy Elsera Astrianty, Mahasiswi Konsentrasi Informatika Medis, Program Studi Teknik Informatika, Program Magister FTI UII kepa wartawan di Kampus PPs FTI UII, Senin (23/12/2019), atas hasil penelitiannya tentang Implementasi Model Regresi untuk Estimasi Berat Lahir Bayi Berdasarkan Pengukuran Ultrasonografi (USG).

Menurut Ledy-sapaan Ledy Elsera Astrianty, biometri janin dengan USG diasumsikan lebih akurat dalam estimasi BBL, karena mencakup berbagai dimensi linear maupun planar dari fetus. Penerapan model estimasi BBL berbeda pada tiap populasi, karena sebuah model yang ada tidak bisa (tidak valid) diterapkan ke semua populasi. Sehingga perlu diperbaharui dan dikembangankan untuk mendapatkan validitas model estimasi BBL yang sesuai dengan populasi tertentu.

Ledy Elsera Astrianty (kiri) bersama Dr.techn Rohmatul Fajriyah SSI MSi, yang juga Wakil Dekan Bidang Sumber Daya FMIPA UII, di Kampus PPs FTI UII, Senin (23/12/2019). Foto : Philipus Jehamun/Bernasnews.com

Beberapa penelitian di dunia terkait estimasi BBL yang telah dilakukan menggunakan parameter USG yaitu Biparietal Diameter (BPD), Head Circumferencial (HC), Femur Lenght (FL) dan Abdominal Circumferencial (AC).

Implementasi model regresi, menurut Ledy, dipilih untuk mendapatkan suatu bentuk hubungan antara variabel yang diestimasi dengan variabel yang mempengaruhi estimasi. Dan berdasarkan model terpilih yang dihasilkan dari analisis data yang telah dilakukan, variabel ac2bpd, acbpd2, fl, fl2, fl3, ac, ac2, ac3, bpd, acbpd, bpd2, acfl, ac2fl, bpdfl, acbpdfl, bpd2fl dan bpdfl2 secara bersama-sama berpengaruh terhadap berat lahir bayi di RSKIA Sadewayang diteliti.

Hal tersebut dapat dilihat dengan indikator nilai R2 sebesar 98 persen dan p-value sebesar 0,0015. Kemudian model terpilih untuk Puskesmas Air Manjunto, yang juga sasaran penelitian Lendy, menunjukkan bahwa variabel ac, hc, acbpd, fl2, bpdhc, flhc, acfl2, acbpdhc, acflhc, achc2 dan bpdhc2 secara bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap berat lahir bayi.

Hal tersebut berdasarkan hasil nilai R2 sebesar 71 persen dan nilai p-value sebesar 5,859e-08. Sedangkan dari model terpilih selanjutnya yaitu untuk data gabungan dari RSKIA Sadewa dan Puskesmas Air Manjunto menunjukkan bahwa variabel acbpd2, fl, fl3, ac2, bpd3, acfl, ac2fl, acbpdfl, acfl2, dan bpdfl2 secara bersama-sama berpengaruh terhadap berat lahir bayi. Hal tersebut dapat disimpulkan berdasarkan nilai R2 sebesar 53% dan nilai p-value sebesar 1,264e-07.

Mengenai alasan untuk melakukan penelitian, menurut Ledy, karena saat ini tatalaksana estimasi berat lahir bayi di Indonesia menggunakan model dari negara lain. Sehingga penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan model estimasi berat lahir dengan sampel bayi di Indonesia, khususnya Yogyakarta dan Bengkulu.

ILedy mengaku, penelitian tentang hal yang sama sudah dilakukan sebelumnya. Namun, penelitian yang ia lakukan berbeda dengan yang dilakukan sebelumnya. Penelitian yang dilakukan Ledy menggunakan sampel dari Yogyakarta dan Bengkulu yang menghasilkan model terpilih dengan menggunakan model regresi polinomial.

Perbedaan lainnya, penelitian ini melakukan konfirmasi antara berat lahir dari model regresi yang dibuat dengan berat lahir aktual. “Selain konfirmasi, penelitian ini juga melakukan validasi untuk mengetahui seberapa besar kesalahan dari model dalam melakukan prediksi (mengestimasi berat lahir bayi). Sedangkan Mawengkang tidak melakukan konfirmasi dan validasi terhadap model yang diperoleh,” kata Ledy yang didampingi salah satu dosen pembimbing Dr.techn Rohmatul Fajriyah SSI MSi, yang juga Wakil Dekan Bidang Sumber Daya FMIPA UII.

Karena itu, Ledy merekomendasikan ke depan dalam penentuan berat badan bayi di Indonesia diharapkan menggunakan rumus yang dibangun oleh penelitian ini, paling tidak di dua daerah yang menjadi obyek penelitian ini. “Penelitian ini memang belum dimanfaatkan, namun kami mengusulkan agar model estimasi berat lahir bayi bisa digunakan atau menjadi salah satu alternatif,” kata Ledy. (lip)