## JIUBJ
Rancangan Grafik Ukuran Antropometri, Ketebalan Lemak Dan Kecukupun Gizi Berdasarkan Metode Regresi Spline Sebagai Prediktor Kondisi Stunting Pada Balita
Diane Marlin 1* , Rini Mustika Sarikurnia Pratama 2
1 Universitas Adiwangsa Jambi
2 Stikes Keluarga Bunda
* Correspondence email: dy.dian90@gmail.com
Abstrak. Periode usia 24-59 bulan sistem sensorik balita telah siap menghadapi berbagai stimulasi  dan tumbuh kembang, seperti belajar berbicara lebih lancar dan mengenali kondisi lingkungan, petumbuhan fisik, psikologis. Tidak semua balita dapat tumbuh secara  optimal.  Salah  satu  bentuk  kegagalan  tumbuh  kembang  pada  masa  balita  adalah  stunting.  Indonesia  merupakan  negara dengan  kondisi  stunting  tertinggi  ke  lima  di  dunia  dalam  satu  dekade  terakhir.  Sekitar  37%  (hampir  9  Juta)  anak  balita  di Indonesia mengalami stunting. Stunting tentunya dapat dihindari dengan mengetahui penyebab dan tanda kemungkinan seperti : 1) Ukuran antropometri di  bawah standar, 2) Kecukupan  nutrisi  yang rendah, 3) Indeks  Masa Tubuh Orang Tua, 4) Usia risiko tinggi pada saat hamil, 5) Sanitasi lingkungan yang tidak terjaga dengan baik. Indikator ukuran antropometri seperti Tinggi Badan, Berat Badan dan Lingkar kepala digunakan sebagai kriteria utama untuk  menilai  kecukupan  asupan gizi dan pertumbuhan  fisik bayi dan balita. Di Indonesia kurva pertumbuhan balita yang biasa digunakan yaitu Kartu Menuju Sehat (KMS). Kurva KMS ini dirancang  berdasarkan  rujukan World  Health  Organization (WHO)  dan Nations  International  Children's  Emergency  Fund (NCHS). Berdasarkan ketidaksesuaian tersebut maka penelitian  ini  bertujuan untuk merancang grafik standar pertumbuhan  fisik balita berdasarkan antropometri (Tinggi Badan, Berat Badan, Lingkar Kepala, Lingkar Dada, Lingkar betis), ketebalan lemak dan kecukupan gizi balita sesuai dengan ukuran fisik rata  – rata balita di Indonesia, selain itu juga menilai kecukupan gizi di daerah yang  memiliki  faktor  penghambat  asupan  gizi.  Grafik  standar  pertumbuhan  ini  dirancang  menggunakan  metode  regresi  spline. Penelitian  ini  menggunakan  rancangan  cross  sectional  dimana  pengukuran  dilakukan  satu  kali.  Sampel  dalam  penelitian  adalah balita  yang  berada  di  tempat  penelitian  yang  memenuhi  kriteria  inklusi.  Berdasarkan  hasil  Analisa  data  data  dan  perancangan mode  kurva    didapatkan      mode    spline  kubik  orde  tiga  dengan  kombinasi  dua  titik  knot  yaitu  knot  9  dan  21  serta  nilai  GCV minimum  sebesar  2,1267.  Nilai  asumsi  linear    terpenuhi    dengan    nilai  R 2 =  82,54.  yaitu  linearitas,  normalitas  dan  residu  nol konstan terpenuhi.
Kata kunci : Antropometri; Kecukupan gizi; Balita; Stunting
Abstract. In the period of 24-59 months of age, the sensory system of toddlers is ready to face various stimulations and growths, such  as  learning  to  speak  more  fluently  and  recognizing  environmental  conditions,  physical  and  psychological  growth.  Not  all toddlers can grow optimally. One form of growth failure during toddlerhood is stunting. Indonesia is the country with the fifth- highest stunting condition in the world in the last decade. Around 37% (nearly 9 million) of children under five in Indonesia are stunted. Stunting can of course be avoided by knowing the possible causes and signs such as 1) Under-standard anthropometric measures,  2)  Low  nutritional  adequacy,  3)  Body  Mass  Index  for  Parents,  4)  Age  at  high  risk  during  pregnancy,  5)  Poor environmental  sanitation.  well  preserved.  Anthropometric  measurement  indicators  such  as  height,  weight,  and  head circumference are used as the main criteria for assessing the adequacy of nutritional intake and physical growth of infants and toddlers.  In  Indonesia,  the  growth  curve  for  children  under  five  that  is  commonly  used  is  KartuMenujuSehat  (KMS).  The  KMS curve  is  designed  based  on  references  from  the  World  Health  Organization  (WHO)  and  the  Nations  International  Children's Emergency Fund (NCHS). Based on this mismatch, this study aims to design a graph of physical growth  standards for toddlers based  on  anthropometry  (height,  weight,  head  circumference,  chest  circumference,  calf  circumference),  fat  thickness,  and nutritional adequacy of toddlers according to the average physical size of toddlers in Indonesia. Also, it assesses the adequacy of nutrition  in  areas  that  have  inhibiting  factors  for  nutrient  intake.  This  growth  standard  graph  is  designed  using  the  spline regression method. This study used a cross-sectional design where measurements were carried out once. The sample in this study were children under five who were in the study who met the inclusion criteria. Based on the results of data analysis and the design of the curve mode, the third-order cubic spline mode is obtained with a combination of two knots, namely 9 and 21 knots, and a minimum GCV value of 2.1267. The linear assumption value is fulfilled with a value of R2 = 82.54. i.e. linearity, normality, and a constant zero residue are met.

## Keyword: Anthropometr; Nutritional Adequacy; Toddler Stunting
PENDAHULUAN
Masa balita merupakan periode dimana pertumbuhan fisik dan psikis berkembang dengan  pesat. Periode  ini  otak  balita  telah  siap  menghadapi  berbagai
stimulasi  seperti  belajar  berbicara  lebih  lancar  dan mengenali  kondisi  lingkungan.  Anak  yang  bergizi  baik menjadi aset bagi Sumber Daya Manusia (SDM) bangsa kedepan.  Masalah  gizi    seperti wasting ,  Kekurangan
Diane  Marlin  dan  Rini  Mustika  Sarikurnia  Pratama,  Rancangan  Grafik  Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  Lemak  Dan

## Kecukupun Gizi Berdasarkan Metode Regresi Spline Sebagai Prediktor Kondisi Stunting Pada Balita
Energi  Kronik  (KEK),  dan  stunting  menjadi  masalah nasional  di  Indonesia.  Kelompok  usia  yang  rentan terhadap  masalah  gizi  tersebut  salah  satunya  pada  usia balita  yaitu  usia  2  sampai  dengan    5  tahun.    Salah  satu bentuk  kegagalan  tumbuh  kembang  yang  optimal  pada masa balita adalah stunting (Torlesse et al, 2016).
Stunting  berdampak  terhadap  peningkatan  risiko morbiditas  anak,  mempengaruhi    perkembangan kognitif, motorik kasar dan motorik halus, meningkatkan KEK dan wasting , menurunkan  kemampuan belajar dan kemampuan sosial yang buruk (IDAI, 2011; Achadi LA, 2012). Tingkat kognitif rendah dan gangguan pertumbuhan  pada  balita  stunting  merupakan  faktor- faktor yang dapat menyebabkan kehilangan produktivitas  dan    kiner  kerja  rendah  pada  saat  dewasa (Black RE et al, 2013).
Indonesia  merupakan  negara  dengan  kondisi stunting  tertinggi  kelima  di  dunia  dalam  satu  dekade terakhir.  Sekitar  37%  (hampir  9  Juta)  anak  balita  di Indonesia    mengalami  stunting  Jika  tren  ini  terus berlanjut  Indonesia  tidak  mungkin  mencapai  tujuan World Health Assembly 2012 untuk mengurangi stunting sebesar  40%  pada  tahun  2025  ( International  Food Policy Research Institute, 2014; Kementerian Kesehatan RI, 2013).
Indonesia  sebagai  negara  lintas  benua  memiliki keragaman  etnis  yang  besar,  demografi  wilayah  dan kultur budaya yang beragam. Lebih dari 300.000 dari 34 provinsi  di  Indonesia  data  individual  telah  dianalisis mengenai  tinggi  dan  berat  badan  anak  maupun  remaja. Berdasarkan data yang dinalisis terdapat ketidaksesuaian antara    batas  ukuran  pada  tinggi  dan  berat  badan  anak dan  remaja  diindonesia  dengan  referensi  standar World Health  Organization (WHO).  Anak-anak  dan  remaja Indonesia  berjenis  kelamin    laki  –  laki  atau  perempuan secara  signifikan  memiliki  ukuran  tinggi  badan  lebih rendah  dari  standar  WHO.    Sementara  berat  badan sedikit lebih tinggi dari standar WHO. Kecuali pada bayi baru  lahir  yang  tidak  terlihat  perbedaan  signifikan (Aman, et al 2018).
Dalam  penelitian  lain  kurva  pertumbuhan  standar yang    dikeluarkan  oleh    WHO  menggambarkan pertumbuhan  anak  umur  0-59  bulan,  dimana  kurva tersebut  menggambarkan  pertumbuhan  anak  yang  hidup di lingkungan yang minim faktor penghambat pertumbuhan  dan  diteliti  pada  anak-anak  di  negara Brasil,  Guatemala,  India,  Filipina  dan  Afrika  Selatan (WHO, 2014; Dian et al,2011 )
Penelitian  terdahulu  oleh  Gorter  FJ  and  JH  de Haas, (1947) ; Liem Tjay Tie S and de Haas JH, (1938) dan  Dhong  TE.,  et  al,  (1939)  dalam  penelitian  Aman (2018)  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  anak  Indonesia telah  didokumentasikan  sejak  dulu  setengah  dari  abad ke-20.  Ukuran  antropometri  anak-anak  Indonesia  lebih pendek  dari  pada  anak-anak  Eropa  modern  dan  lebih rendah  dari  yang  disarankan  oleh    standar    pengukuran fisik  internasional.  Sehingga  ketika  membandingkan
tinggi  anak-anak  Indonesia  dengan  berbagai  standar Internasional seperti  Standar Pertumbuhan WHO, grafik pertumbuhan Centers  for  Disease  Control  and Prevention (CDC), kurva pertumbuhan Nations International  Children's  Emergency  Fund (NCHS)  atau grafik  pertumbuhan  United  Kingdom-WHO  maka sebagian  besar  ukuran  antropometri  anak-anak  di Indonesia  berada  di  bawah  batas  standar  dan  dianggap kerdil (Aman, et al 2018; Dian et al, 2011 ).
Indikator  ukuran  antropometri  digunakan  sebagai kriteria utama untuk menilai  kecukupan asupan gizi dan pertumbuhan  bayi  dan  balita.  Pengukuran  antropometri merupakan  data  referensi  untuk  mengevaluasi  dan mencatat  pertumbuhan  anak.  Hal  ini  di  mulai  dengan perbandingan umur dan jenis kelamin dalam pertumbuhan fisik balita. Pengukuran antropometri yang digunakan sebagai kriteria dalam penilaian pertumbuhan fisik  adalah  tinggi  badan,  berat  badan,  lingkar  kepala, lipatan kulit, lingkar lengan atas, panjang lengan, lingkar kepala  dan  panjang  tungkai  ( IDAI,  2011;  Zilda et  al 2013)
Stunting  didefinisikan  sebagai  tinggi  badan  yang lebih  dari  dua  standar  deviasi  di  bawah      standar World Health  Organization (WHO). (WHO,  2014).    Balita pendek  ( stunted )  dan  sangat  pendek  ( severely  stunted ) adalah  balita  dengan  panjang  badan  (PB/U)  atau  tinggi badan  (TB/U)  menurut  umurnya  dibandingkan  dengan standar  baku  WHO-MGRS  ( Multicentre  Growth Reference  Study )  2006.  Sedangkan  definisi  stunting menurut  Kementerian  Kesehatan  (Kemenkes)  adalah anak  balita  dengan  nilai  z-scorenya  kurang  dari  - 2SD/standar  deviasi  (stunted)  dan  kurang  dari  –  3SD ( severely stunted ) ( IDAI, 2011).
Indikator  ukuran  antropometri  digunakan  sebagai kriteria utama untuk menilai  kecukupan asupan gizi dan pertumbuhan  bayi  dan  balita.  Pengukuran  antropometri pada dasarnya ada dua macam, yakni antropometri statis yang  dilakukan  dalam  keadaan  diam,  dan  antropometri dinamis yang dilakukan dalam keadaan bergerak. Untuk kepentingan  klinis,  yang digunakan adalah antropometri statis (FK UNS, 2018)
Instrumen  yang  digunakan  dalam  pengukuran antropometri  ada  berbagai  macam  yang  masing-masing memiliki  kepekaan  dan  prosedur  penggunaan  yang berbeda  (FK  UNS,  2018)  (Pengukuran  antropometri (berat  badan,  tinggi  badan  dan  lingkar  lengan) sebenarnya  sangat  mudah  dilakukan  namun  juga sekaligus  rawan  terhadap  bias.  Untuk  menghindari  bias dan  error  data  maka  hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah kualitas alat yang digunakan dan ketelitian pewawancara dalam  mengukur  kecukupan  gizi,  pengukuran  ini menggunakan  metode  kuesioner Food  Frequency yang akan  disi  oleh  orang  tua  Balita.    kuesioner Food Frequency untuk  memperoleh  data  tentang  frekuensi konsumsi  makanan  jadi  selama  periode  tertentu  seperti hari,  minggu,  bulan  atau  tahun,  Kuesioner Food Frequency memuat  tentang  daftar  makanan  yang  ada
Diane  Marlin  dan  Rini  Mustika  Sarikurnia  Pratama,  Rancangan  Grafik  Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  Lemak  Dan Kecukupun Gizi Berdasarkan Metode Regresi Spline Sebagai Prediktor Kondisi Stunting Pada Balita
dalam daftar kuesioner tersebut adalah yang dikonsumsi dalam frekuensi yang cukup sering oleh responden. (FK UNS, 2018; Nadia, 2019)

## METODE Sampel Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dibeberapa  daerah dibawah  wikayah  kerja  Puskesmas  Pall  Merah  Jambi yang melibatkan  206 balita berusia 24 – 59 Bulan, balita yang  menajdi  sampel  penelitian  telah  melewati  kriteria eksklusi  seperti  :  Riwayat  Berat  Badan  Lahir  <  2500  gr dan Lahir prematur < 37 minggu, Balita dengan kelainan bawaan  dan  penyakit  serius,  Balita  cacat  pada  bagian Ekstremitas,  Balita  dengan  berat  badan  overweight berdasarkan  perhitungan  BMI,  Orang  tua/  Wali  balita menolak ikut serta.

## Pengumpulan Data
Data  sekunder  berdasarkan  hasil  laporan  /  profil Kesehatan  Provinsi  Jambi  serta  laporan  bulanan Puskesmas  Pall  Merah.  Data  karakteristik    responden diperoleh  melalui  wawancara  menggunakan  kuesioner. Data  berat  badan,  tinggi  badan  dan  lingkar  lengan, pengukuran  lingkar  kepala,  lingkar  dada,  lingkar pinggang,  lingkar  pinggul,  lingkar  lengan,  tebal  lemak tubuh dilakukan langsung  oleh peneliti dan enumerator. Pengukuran  kecukupan  gizi  dilakukan  oleh  petugas pembantu  survey,  pengukuran  ini  menggunakan  metode kuesioner Food Frequency yang akan disi oleh orang tua Balita.    Pengukuran  Antropometri  menggunakan  Berat balita  diukur  menggunakan  timbangan  Tipe Bathroom scale dengan  maksimum  berat  100  kg  dengan  ketelitian 100  gr,  Tinggi  Badan  Diukur  menggunakan Microtoise ( Vertical  Measures )  dengan  ketelitian  0,1  cm.  Lingkar Kepala  diukur  menggunakan Metline  non  elastis, Ketebalan Lemak diukur menggunakan bodyfat calipper dibagian  betis  dengan  cara  lipatan  kulit  diambil  dengan arah vertikal pada lingkaran betis yang paling lebar pada bagian betis.

## Analisa Data
Setelah  didapatkan  hasil  pengukuran  masing  – masing dimensi pengukuran antropometri maka dilakukan  penyeragaman  data,  keseragaman  data  ini dilakukan berdasarkan tiap jenis kelamin dan usia  Balita dengan  tingkat  kepercayaan  95  %.  Selain  itu  dilakukan Uji  signifikan  parameter  digunakan  untuk  mengetahui apakah  sebuah  peubah  bebas  berkontribusi  nyata terhadap  model.  Terdapat  Uji  Analisis  Multivariat. Untuk mengetahui hubungan antara variabel menggunakan  Uji  regresi  Non  Parametrik  Spline  yang memiliki  fleksibilitas  yang  tinggi.  Langkah-langkah Analisis ( Stefanus, 2011):
1. Membuat pendekatan fungsi f dengan model spline:
2. Menerapkan  model  spline  untuk  estimasi  pola hubungan  Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  lemak dan Kecukupan Gizi.
3. Membuat  scatter  plot  antara    Ukuran  Antropometri (x)  -  Kecukupan  Gizi  (y)  dan  Ketebalan  Lemak  (x) dan  Kecukupan Gizi (y) untuk mengetahui hubungan antara kedua variabel.
4. Menetukan  titik  knots  dan  orde  knots  yang menghasilkan  nilai  GCV  terkecil  untuk  setiap variabel
5. Memilih  model  spline  terbaik  dari  nilai  GCV  yang paling minimum.
6. Melakukan pengujian normalitas.
7. Menghitung  nilai  koefisien    Korelasi  dan  Nilai Residual

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik  balita  sebagai  responden  dalam penelitian ini  mencakup usia balita yang terbagi menjadi usia    ≤    36  Bulan  dan    >  36    Bulan  dan  Jenis  Kelamin Laki – laki dan Perempuan.
Tabel karakteristik responden menunjukkan jumlah  responden  sebanyak  206  orang  balita  dengan usia balita > 36  Bulan lebih dominan  yaitu   184 orang (89,33%),  dan  Jumlah  Balita  dengan  Jenis  Kelamin Perempuan  sebanyak  117 orang (56,8 %).
Tabel 1. Karakteristik Responden (Balita Usia 24 – 60 Bulan)
Karakteristik n % Rerata ± SD Usia Balita (Bulan) 29,52 ± 5,21 - ≤ 36 22 10,67 - > 36 184 89,33 Total 206 100,0 Jenis Kelamin Laki - laki 89 43,20 1,40 ± 6,64 Perempuan 117 56,8 Total 206 100,0

## Deskriptif Data
Data    Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  Lemak, Kecukupan  Gizi  Balita    di  Wilayah  Kerja  Pall  Merah  II disajikan dalam gambar sebagai berikut :
Diane  Marlin  dan  Rini  Mustika  Sarikurnia  Pratama,  Rancangan  Grafik  Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  Lemak  Dan Kecukupun Gizi Berdasarkan Metode Regresi Spline Sebagai Prediktor Kondisi Stunting Pada Balita
Gambar 2. Scatterplot Pengukuran Kecukupan Gizi Balita
Berdasarkan  Gambar  diatas  terlihat  bahwa kecukupan  gizi  balita  pada  interval  tertentu  terhadap ukuran  Antropometri  dengan  nilai  R  cubic  sebesar, 0,918.    Pola  pertumbuhan  balita  saat  lahir  sampai  umur 15 bulan meningkat pesat , namun setelah umur 25 bulan hingga seterusnya meningkat  secara bertahap, kemudian setelah  umur  dua  tahun  pertumbuhannya  mulai  cepat. Oleh  sebab  itu,  digunakan  model  spline  polinomial truncated  untuk  memodelkan  pola  hubungan  antara  usia dan berat badan balita yaitu:
Nilai 𝑚 menunjukan  orde  spline  dan 𝑘 menunjukan  banyaknya  titik  knot.  Knot  yang  optimal berkaitan dengan nilai GCV yang terkecil.

## Model Regresi Splain
Berdasarkan  kurva  Ukuran  Antropometri  dan kecukupan gizi balita di wilayah Pall Merah Kota Jambi, maka untuk mendapatkan model spline yang baik dipilih dari  nilai  GCV  yang  minimum,  yang  dilakukan  dengan cara  coba-coba  mulai  dari  bentuk  spline  linier  maupun spline kubik, dengan satu, dua dan tiga titik knot.
Tabel 2.   Model Spline Linier,  Kombinasi Ordo Linear dan Kubik
dengan Titik Knot  Dan Nilai GCV Orde Spline Titik knot 1 Titik knot 2 Titik knot 3 Spline Linier K1 = 8 GCV= 3,897 K2 = 26 GCV= 4,421 K3 = 19 GCV= 4,5027 Spline Kubik K1 = 9 GCV= 2,1267 K1 = 21 GCV= 3,697 K1 =12 GCV= 3,9797
Berdasarkan  Tabel 1, terlihat bahwa model spline yang  sesuai  untuk  satu  titik  knot  adalah  spline  kubik karena  memiliki  nilai  GCV  terendah  yaitu  2,1267, Sehingga  secara  keseluruhan  model  spline  yang  sesuai untuk  data  pertumbuhan  balita  di  Pall  Merah    adalah model spline kubik orde tiga dengan kombinasi dua titik knot  yaitu  knot  9  dan  21  serta  nilai  GCV  minimum sebesar 2,1267.  Dengan menggunakan software RStudio estimasi parameter untuk model spline kubik.
Berikut adalah model spline yang diperoleh adalah sebagai berikut :
𝑓 ̂( 𝑥 )  =  4,0034  +  3,0944 𝑥 −  0,01848 𝑥 2 +  00,0983 𝑥 3 + 0,42987( 𝑥 − 9) 3 − 0,19933( 𝑥 −21) 3
Untuk  mengetahui  apakah  sebuah  peubah  bebas berkontribusi nyata terhadap model. Dengan menggunakan software SPSS  dilakukan    Analisis multivariat bagian hasil analisis regresi linear sederhana, metode backward maka diperoleh :
Tabel 3. Estimasi Parameter Untuk Spline Kubik Parameter Estimasi β 0 4,0034 β 1 3,0944 β 2 0,0983 β 3 0,00236
Tabel 4. Analisis Multivariat Pengukuran Antropometri, Ketebalan Lemak  dan Kecukupan Gizi Model Standar Error Koofisisen Korelasi t P value Pengukuran antropometri Tinggi Badan 0,02 0,226 0,021 0,021 Berat Badan 4,987 0,0478 0,015 0,046 Lingkar Kepala 3,07 0,032 0,0049 0,023 Lingkar Lengan Atas  0,127 0,334 0,000 <0,001 Lingkar dada 0,987 0,542 0,005 0,035 Lingkar Betis 0,435 0,514 0,005 0,875 Ketebalan Lemak Bisep 0,678 0,0074 0,023 Trisep 0,54 0,028 0,576 0,0135 Kecukupan Gizi Skor FFQ 0,674 0,24 0,76 0,0048
R 2 =82,54%

## Pembahasan
Landasan rancangan grafik pertumbuhan Antropometri,  ketebalan  lemak  dan  kecukupan  gizi balita ini mengacu ke grafik pertumbuhan bayi dan balita
normal yang telah  dibuat pada awal tahun 1990-an oleh WHO,  grafik    WHO  tersebut  menekankan  kesamaan berbagai  etnis.  Grafik  pertumbuhan  ini  didasarkan  pada 6  literatur  review  mengenai  pertumbuhan  anak  yang dimulai  sejak  lahir  hingga  usia  24  bulan,  dan  24  bulan lebih  hingga  60  Bulan.  125  negara  telah    mengadopsi
Diane  Marlin  dan  Rini  Mustika  Sarikurnia  Pratama,  Rancangan  Grafik  Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  Lemak  Dan Kecukupun Gizi Berdasarkan Metode Regresi Spline Sebagai Prediktor Kondisi Stunting Pada Balita
standar  pertumbuhan  WHO (De  Onis  M,  2019)  dengan mengukur  tinggi  badan,  berat  badan,  dan  Indeks  Masa Tubuh    bervariasi  di  antara  berbagai  negara    bahkan  di antara  kelompok  etnis  yang  berbeda  di  negara  yang sama.
Berbeda  halnya  dengan  Indonesia  perbedaan  pola asupan  nutrisi  membuat  Indonesia  belum  dapat menerapkan  standar  Internasional  tersebut.  Berdasarkan hasil  pengukuran  dan  survey  di  negara  bagian  Eropa ataupun  negara  modern  dapat  melampaui  standar pertumbuhan  dan  referensi  WHO  lebih  tinggi  hingga satu  standar  deviasi,  sedangkan  populasi  dari  negara berkembang  dapat  memiliki  hingga  2  deviasi  standar  di bawah  ini  (NCD-RisC,  2016).  Di  negara  dengan populasi  tinggi,  standar  WHO  mengarah  ke  kesalahan klasifikasi dan  kesalahan diagnosis, secara  klinis bentuk perawakan    tubuh  menjadi  lebih  kurus  dan    pendek (Saari A, 2013; Christesen et al, 2016).
Beberapa  alasan  tidak  ditemukan  hubungan tersebut  diduga  disebabkan  oleh  beberapa  faktor. Kejadian  stunting  merupakan  peristiwa  yang  terjadi dalam  periode  waktu  lama,  sehingga  tingkat  kecukupan gizi  menjadi  hal  yang  penting  untuk  ditinjau  lebih  jauh. Kecukupan  gizi  dilihat  dari  sumber  utama  komponen makanan,  lemak  dan  protein.  Asupan  protein  bukan merupakan  satu-satunya  faktor  yang  memengaruhi kejadian  stunting.  Faktor-faktor  lain  yang  menyebabkan anak  menjadi  stunting  selain  kurangnya  asupan  protein juga  disertai  defisiensi  zat  gizi  mikro  dalam  makanan pokok yang dikonsumsi sehari – hari dan penggunaan air bersih (Lee J, 2010)
Berdasarkan  hasil  Uji  Regresi  Linear  variabel pada  tabel  4,  yang  paling  menunjukan  hubungan  yang bermakna  antara    antara  lingkar  lengan  atas    dan kecukupan  gizi  dengan  nilai  p  <0,01. Lingkaran  lengan (LILA)  atas  mencerminkan  tumbuh  kembang  jaringan lemak  dan  otot  yang  tidak  terpengaruh  banyak  oleh keadaan cairan tubuh dibandingkan dengan berat badan. LILA dapat dipakai untuk menilai keadaan gizi/ tumbuh kembang pada kelompok umur prasekolah. Laju tumbuh lambat,  dari  11  cm  pada  saat  lahir  menjadi  16  cm  pada umur  1  tahun.  Selanjutnya  tidak  banyak  berubah  pada selama 1-3 tahun.
Kebutuhan untuk grafik pertumbuhan antropometri disetiap daerah berbeda. kurva pertumbuhan standar akan menggambarkan pertumbuhan  anak  umur  0-59  bulan  di  lingkungan  yang diyakini  dapat  mendukung  pertumbuhan  optimal  anak. Adanya  hasil  penelitian  ini  memberi  rujukan  akan pentingnya mengevaluasi ulang standar ukuran atropometri  yg  digunakan  berdasarkan  karakteristik individu  dan  sumber  utama  jenis  makanan  yang dikonsumsi  setiap  daerah  tidaklah  sama.  Belum ditemukanya  ada teori atau penemuan yang mempelajari secara  eksplorasi    yang  menyatakan  penyebab    anak  – anak  atau  balita  dari  daerah  terpencil  tumbuh  secara berbeda.  Perbedaan  pertumbuhan  mungkin  disebabkan
oleh  keadaan  sosial-lingkungan  tertentu,  perbedaan genetik juga mungkin berperan.

## SIMPULAN
1. Data    Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  lemak  dan Kecukupan  Gizi  Balita  di  Puskesmas  Pall  Merah Kota  Jambi  dapat  dimodelkan  dengan  menggunakan regresi nonparametrik spline dengan model matematis :
𝑓 ̂( 𝑥 ) = 4,0034 + 3,0944 𝑥 − 0,01848 𝑥 2 + 00,0983 𝑥 3 + 0,42987( 𝑥 − 9) 3 − 0,19933( 𝑥 −21) 3
2. Model  spline  kubik  orde  tiga  dengan  kombinasi  dua titik  knot  yaitu  knot  9  dan  21  serta  nilai  GCV minimum sebesar 2,1267.
3. Asumsi  linear  terpenuhi  dengan  nilai  R 2 =  82,54. yaitu  linearitas,  normalitas  dan  residu  nol  konstan terpenuhi.

## DAFTAR PUSTAKA
Achadi  LA  .2012.  Seribu  Hari  Pertama  Kehidupan Anak.  Disampaikan  pada  Seminar  Sehari  dalam Rangka Hari Gizi Nasional ke 60. FKM UI, Maret 2012 Depok.
Aman B Pulungan., et al. “Indonesian National Synthetic Growth  Charts”.  Acta  Scientific  Paediatrics  1.1 (2018): 20-34
Black RE, Victora CG, Walker SP, Bhutta ZA, Christian P,  de  Onis  M  et  al.  Maternal  and  child undernutrition and overweight in low-income and middle-income countries. Lancet. 2013;
doi:10.1016/S0140-6736(13)60937-x
Buku Manual Keterampilan Klinik Topik  Antropometri. 2018.  Kementerian  Riset,  Teknologi,  Dan Pendidikan  Tinggi  Universitas  Sebelas  Maret Fakultas Kedokteran
Christesen  HT.,  et  al.  “Short  stature:  comparison  of WHO  and  national  growth  standards/references for height”. PLoS One 11.6 (2016): e0157277.
De  Onis  M.,  et  al.  “Worldwide  implementation  of  the WHO  Child  Growth  Standards”.  Public  Health Nutrition 15.9 (2012): 1603-1610.
Dhong TE., et al . “The growth of children of pre-school age  in  Batavia”. Indian  Journal  of  Pediatrics (1939): 163-185. Dalam Aman B Pulungan., et al. “Indonesian  National  Synthetic  Growth  Charts”. Acta Scientific Paediatrics 1.1 (2018): 20-34 Dian  Yosefanny,  Hazmira  Yozza,  Izzati  Rahmi  H.G. 2011  “Model  Spline  Kuadratik  Untuk  Merancang Kurva  Pertumbuhan  Balita  Di  Kota  Padang”. Jurnal Matematika Unand Vol. Vii No. 1 Hal. 33 { 42 Issn : 2303{291x
Gorter  FJ  and  JH  de  Haas.  “Gewicht  en  Lengte  van  30 000  Schoolkinderen  te  Batavia”. Maandschrift voor  Kindergeneeskunde 15  (1947):  154-202.
Diane  Marlin  dan  Rini  Mustika  Sarikurnia  Pratama,  Rancangan  Grafik  Ukuran  Antropometri,  Ketebalan  Lemak  Dan Kecukupun Gizi Berdasarkan Metode Regresi Spline Sebagai Prediktor Kondisi Stunting Pada Balita
Dalam  Aman  B  Pulungan.,  et  al.  “Indonesian National  Synthetic  Growth  Charts”.  Acta Scientific Paediatrics 1.1 (2018): 20-34 IDAI  (Ikatan  Dokter  Anak  Indonesia).2011.  Kurva Pertumbuhan  WHO.  Diakses  30  Juli  2019 http://www.idai.or.id/professional- resources/growth-chart/kurva-pertumbuhan-who International  Food  Policy  Research  Institute.  Global nutrition report 2014: actions and accountability to accelerate the world’s progress on nutrition. 2014.
Washington  DC:  International  Food  Policy Research Institute.
Kementerian Kesehatan RI. Riset Kesehatan Dasar, 2013 Lee  J,  Houser  RF,  Must  A,  de  Fulladolsa  PP,  &
Bermudez  OI.  2010.  Disentangling  nutritional factors  and  household  characteristics  related  to child  stunting  and  maternal  overweight  in Guatemala. Economics and Human Biology, 8(2), 188—19 Liem Tjay Tie S and de Haas JH. “Weight and height of native  and  Chinese  infants  at  Batavia”. Indian Journal of Pediatrics 5.4 (1938): 219-240.  Dalam Aman  B  Pulungan.,  et  al.  “Indonesian  National Synthetic  Growth  Charts”.  Acta  Scientific Paediatrics 1.1 (2018): 20-34
Millennium Challenge
Account www.mca-
indonesia.go.id . Diakses 25 Juli 2019
Nadia  Farhani  dan  Viera  Nu’riza  Pratiwi.  2019.
Pengembangan  dan  Pengujian  Validitas  Food Frequency  Questionnaire  untuk    Menganalisis Asupan  Zat Gizi Makro dan Zat Gizi Mikro pada Balita  di  Kecamatan    Wonocolo  Kota  Surabaya: Pilot  Project,  Universitas  Nahdlatul  Ulama Surabaya.
NCD  Risk  Factor  Collaboration  (NCD-RisC).  “A century  of  trends  in  adult  human  height”.  Elife  5
(2016): e13410.
Saari  A.,  et  al.  “Multiethnic  WHO  growth  charts  may not  be  optimal  in  the  screening  of  disorders affecting  height:  Turner  syndrome  as  a  model”. JAMA Pediatrics 167.2 (2013): 194- 195. Stefanus  Notan  Tupen  1  ,  I  Nyoman  Budiantara  2.  “Uji Hipotesis Dalam Regresi Nonparametrik Spline “. Prosiding  Seminar Nasional Statistika Universitas
Diponegoro 2011 ISBN: 978-979-097-142-4
Torlesse, H., Cronin,  A.  A., Sebayang, S. K.,  & Nandy, R. (2016). Determinants of stunting in Indonesian children:  evidence  from  a  cross-sectional  survey indicate a prominent role for the water, sanitation and  hygiene  sector  in  stunting  reduction.  BMC Public  Health,  16(1). doi:10.1186/s12889-016- 3339-8 Widardo,  Budiyanti,  Nanang  Wiyono  Et  Al.  Buku
Manual Keterampilan Klinik Topik Antropometri. 2018. Kementerian Riset,
Teknologi,  Dan  Pendidikan  Tinggi    Universitas Sebelas Maret Fakultas Kedokteran
World Health Organization. 2014. WHO global nutrition targets 2025: stunting policy brief (Geneva: World Health Organization) 10
Zilda  Oktarina1  dan  Trini  Sudiarti1  Faktor  Risiko Stunting Pada Balita (24—59 Bulan) Di Sumatera (Risk  Factors  of  Stunting  among  Children  [24— 59 months] in Sumatera). 2013. ISSN 1978 - 1059 Jurnal Gizi dan Pangan,  , 8(3): 175—180