DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jp2wd.2022.7.1.68-78
Pola Sebaran Spasial Stunting di Kabupaten Lampung Selatan dengan Pendekatan Autokorelasi Spasial
Spatial Distribution Pattern of Stunting in South Lampung Regency with Spatial Autocorrelation Approach
Wayan Wardana 1* , Khursatul Munibah 2 & Yayuk Farida Baliwati 3
1 Magister Ilmu Perencanaan Wilayah, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia * ; 2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia; 3 Departemen Gizi Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia, IPB University, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia; * Penulis Korespondensi. e-mail : wardanawayan@gmail.com

## ABSTRACT
Stunting is a condition in toddlers who experience failure to thrive due to chronic malnutrition which causes  children to be shorter than their cohort. The Indonesian Ministry of Health's  Basic Health Research in 2018 reported that the prevalence of stunting in the South Lampung Regency was  above  the  WHO  standard  of  20%,  although  it  decreased  from  43.01%  in  2013  to  29.08%  in 2018.  This  study  aims  to  identify  spatial  distribution  pattern  of  stunting  prevalence  in  the  South Lampung Regency. The methods  included Moran's Index, Moran's Scatterplot,  Local  Indicator of Spatial  Association  (LISA)  and  correlation  analysis.  The  results  showed  that  there  was  a  spatial autocorrelation to the prevalence of stunting in South Lampung Regency with the spatial distribution pattern  being clustered.  The grouping of areas in  the high-high (HH) cluster is mostly located in villages in Kalianda District with one of the contributing factors being the joint use of water from inappropriate sources. Clean water provision is expected to reduce stunting prevalence in the South Lampung Regency.
Keywords: LISA, Moran’s index, spatial correlations, stunting, water.

## ABSTRAK
Stunting merupakan  suatu  keadaan  pada  balita  yang  mengalami  gagal  tumbuh  akibat kekurangan gizi kronis yang menyebabkan anak menjadi lebih pendek dari kelompoknya. Hasil Riset Kesehatan  Dasar  Kementerian  Kesehatan  RI  pada  tahun  2018  menunjukkan  bahwa  prevalensi stunting di Kabupaten Lampung Selatan masih berada diatas standar WHO yaitu ≤20%, walaupun mengalami penurunan dari 43.01% pada tahun 2013 menjadi 29.08% pada tahun 2018. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi pola sebaran spasial prevalensi stunting di Kabupaten Lampung Selatan.  Metode  yang  digunakan  adalah  Indeks  Moran, Moran‘s  Scatterplot , Local  Indicator  of Spatial  Association (LISA)  dan  analisis  korelasi.  Hasil  analisis  menyatakan  bahwa  terjadi autokorelasi  spasial  terhadap  prevalensi stunting di  Kabupaten  Lampung  Selatan  dengan  pola sebaran  spasial  adalah  mengelompok.  Pengelompokan  wilayah  pada cluster high-high (HH) sebagian  besar  berada  pada  desa-desa  di  Kecamatan  Kalianda  dengan  salah  satu  faktor  penyebab autokorelasi  spasial  prevalensi stunting pada  wilayah  tersebut  adalah  penggunaan  air  yang  tidak layak dari sumber yang sama. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penyediaan air bersih merupakan salah satu upaya percepatan penurunan stunting di Kabupaten Lampung Selatan.
Kata kunci: air, autokorelasi spasial, indeks Moran, LISA, stunting.

## PENDAHULUAN
Keberhasilan pembangunan suatu daerah dapat  tercermin  dari  kualitas  Sumber  Daya Manusia (SDM). Tolok ukur kualitas SDM yang dapat  digunakan  sebagai  acuan  adalah  Indeks Pembangunan
Manusia (IPM), dengan pendekatan tiga dimensi pembangunan manusia yaitu umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan dan standar hidup layak. Beberapa indikator seperti rumah tangga yang mengkonsumsi  air  minum  dari  sumber  yang layak,  memiliki  akses  air  minum  layak, memiliki  fasilitas  buang  air  besar,  proses melahirkan  ditolong  tenaga  medis  di  fasilitas kesehatan  dan  angka  kesakitan  pada  balita berhubungan dengan dimensi umur panjang dan hidup  sehat,  selanjutnya  indikator  angka partisipasi sekolah, angka partisipasi murni dan angka  partisipasi  kasar  berhubungan  dengan dimensi pengetahuan serta indikator kemiskinan berhubungan  dengan  dimensi  standar  hidup layak.  Indikator-indikator  yang  berhubungan dengan  dimensi  penyusunan  IPM  tersebut, ternyata  memiliki  keterkaitan  dengan stunting , baik  sebagai  faktor  penyebab  maupun  dampak yang ditimbulkan.
Pengertian stunting menurut Kementerian Kesehatan RI adalah suatu keadaan pada balita yang mengalami gagal tumbuh akibat kekurangan  gizi  kronis,  yang  menyebabkan anak menjadi terlalu pendek dibandingkan anak lainnya yang seusia. Stunting diukur berdasarkan  indeks  panjang  badan  menurut umur atau tinggi badan menurut umur. Stunting disebabkan  oleh  berbagai  macam  faktor  yang saling  berpengaruh  dan  berbeda-beda  pada setiap  daerah  (Saputri  &  Tumangger,  2019). Secara umum penyebab stunting dapat dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu  penyebab secara  langsung  dan  tidak  langsung.  Asupan nutrisi  yang  tidak  mencukupi  dan  infeksi merupakan penyebab stunting secara langsung, sedangkan  faktor  ketahanan  pangan,  pola pengasuhan  balita,  pelayanan  kesehatan  dan lingkungan  yang  kurang  sehat  merupakan penyebab stunting secara tidak langsung (Olo et al .,  2021),  selain  itu  beberapa  peneliti  juga
mengaitkan stunting dengan  keadaan  sosial ekonomi masyarakat yaitu kemiskinan (Rosha et al ., 2012; Ngaisyah, 2015; Nisa, 2018), dimana kebutuhan asupan gizi untuk anak pada keluarga miskin  tidak  selalu  terpenuhi  (Wahdah et  al ., 2015).
Penyebab stunting di Indonesia
dikelompokan menjadi beberapa faktor diantaranya faktor yang mencakup keluarga dan rumah tangga, faktor makanan pendamping asi, faktor ibu menyusui dan penyakit infeksi, serta secara  konteks  dihubungkan    dengan  faktor masyarakat  yang  mencakup  ekonomi  politik, kesehatan, air, sanitasi, dan lingkungan (Beal et al. ,  2018;  Nirmalasari,  2020).  Dampak  yang ditimbulkan oleh stunting antara lain mengakibatkan  tingkat  kesakitan  dan  kematian pada  balita,  rendahnya  intelektualitas  dan kapasitas  kognitif  pada  masa  remaja  serta memiliki penyakit degeneratif pada saat dewasa (Aryastami  &  Tarigan,  2017;  Widanti,  2017; Sumartini,  2020).  Berkaitan  dengan  tingkat kematian, stunting diperkirakan  berdampak pada 2.2 juta kematian balita (Beal et al ., 2018), kemudian dari segi ekonomi stunting berpotensi mengakibatkan  kerugian  Produk  Domestik Bruto  (PDB)  secara  nasional  pada  tahun  2013 yang  berkisar  antara  0.04%  hingga  0.16%  dari total  PDB  Indonesia  (Renyoet et  al .,  2016), selain itu stunting mengakibatkan pertumbuhan ekonomi dan produktivitas pasar kerja terhambat  dan  menurun,  sehingga  dapat menciptakan  kesenjangan  sosial  yang  semakin meningkat (TNP2K, 2017)
Kabupaten  Lampung  Selatan  termasuk sebagai salah satu prioritas dari 100 kabupaten/kota  dalam  upaya  penanganan  anak kerdil  ( stunting )  yang  ditetapkan  oleh  Tim Nasional Percepatan Penanggulangan
Kemiskinan  (TNP2K,  2017).  Hasil  Riset Kesehatan  Dasar  Kementerian  Kesehatan  pada tahun  2018  menunjukkan  bahwa  prevalensi stunting di Kabupaten Lampung Selatan selama rentang lima tahun mengalami penurunan yaitu sebesar  43.01%  pada  tahun  2013  menjadi 29.08% pada tahun 2018, walaupun mengalami penurunan,  namun  prevalensi stunting di Kabupaten  Lampung  Selatan  masih  di  atas
Februari 2023, 7 (1): 68-78
standar WHO, yaitu sebesar ≤20%. Hasil Studi Status Gizi Indonesia (SSGI) dari Kementerian Kesehatan  RI  pada  tahun  2021,  menyebutkan bahwa  prevalensi stunting di  Kabupaten Lampung  Selatan  menunjukkan  penurunan menjadi  16.3%,  tetapi  dalam  rangka  mencapai tujuan  kedua  dari Sustainable  Development Goals (SDG’s)  yaitu  mengakhiri  kelaparan, sehingga  terpenuhinya  kebutuhan  gizi  setiap orang. Pemerintah Kabupaten Lampung Selatan menetapkan penurunan stunting dalam dokumen Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah Daerah (RPJMD) Kabupaten Lampung Selatan tahun  2021  hingga  2026  menjadi  salah  satu target  tujuan  pembangunan  berkelanjutan  pada tahun  2026  sebagai  indikator  kinerja  daerah. Target  yang  ditetapkan  Pemerintah  Kabupaten Lampung Selatan adalah menurunnya prevalensi stunting menjadi  3%  pada  tahun 2026.
Prevalensi stunting pada  setiap  wilayah diindikasikan memiliki pengaruh spasial, dimana  diperkirakan  tinggi  atau  rendahnya prevalensi stunting di  suatu  desa  akan mempengaruhi  desa  tetangganya,  seperti  gizi buruk  yang  memiliki  efek  spasial  di  Jawa Tengah  (Ramadani et  al .,  2013).  Berdasarkan penjelasan  tersebut,  maka  tujuan  penelitian  ini adalah  mengidentifikasi  pola  sebaran  spasial prevalensi stunting dengan pendekatan autokorelasi  spasial  di  Kabupaten  Lampung Selatan  yang  bermanfaat  sebagai  informasi terkait  dengan  karakteristik  pengaruh  setiap desa dan untuk mengetahui  faktor spasial yang mempengaruhi stunting .

## METODOLOGI
Penelitian  dilaksanakan  di  Kabupaten Lampung Selatan Provinsi Lampung dari bulan April 2021 sampai dengan Januari 2022 dengan jumlah  desa  sebanyak  256  desa  dan  empat kelurahan.  Jenis  data  penelitian  berupa  data sekunder  yaitu  data  prevalensi stunting tahun 2020 dan cakupan rumah tangga menggunakan sumber  air  minum  layak  tahun  2020  yang diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  dan  Dinas Perumahan dan Permukiman Kabupaten
Lampung  Selatan  serta  peta  administrasi  desa Kabupaten  Lampung  Selatan  yang  diperoleh dari  Geoportal  Provinsi  Lampung.  Perangkat lunak  yang  digunakan  yaitu ArcGIS  10.2,
GeoDa dan Microsoft Office 2013 . Pola  sebaran  spasial  prevalensi stunting dianalisis melalui lima tahapan yaitu:

## 1. Penentuan bobot antar desa
Bobot  antar  desa  amatan  ditentukan berdasarkan  pada  hubungan  ketetanggaan dengan  metode queen  contiguity yaitu  jumlah ketetanggaan  dihitung  berdasarkan  hubungan sisi dan sudut yang sama (Lee & Wong, 2001). Matriks  pembobot  spasial  terstandarisasi  yang digunakan diperoleh dengan memberikan setiap tetangga terdekat bobot yang sama dan tetangga lainnya  nol  (Lee  &  Wong,  2001).  Hubungan ketetanggaan menunjukkan letak lokasi dari satu unit  spasial  dengan  unit  spasial  lainnya menggunakan  komponen  utama  berupa  peta lokasi.  Semakin  banyak  jumlah  ketetanggaan semakin besar potensi interaksi suatu desa/kelurahan dengan desa/kelurahan tetangganya,  Kabupaten  Lampung  Selatan diketahui memiliki 260 desa/kelurahan sehingga matriks  pembobot  spasial  yang  digunakan berukuran 260 x 260.

## 2. Indeks Moran
Indeks
Moran digunakan untuk
mendeteksi adanya autokorelasi spasial dan pola sebaran  spasial  yang  terbentuk,  baik  itu mengelompok  atau  membentuk  tren  terhadap ruang  (Pfeiffer et  al., 2008).  Autokorelasi spasial  merupakan  hubungan  suatu  variabel dengan  dirinya  sendiri  (Lee  &  Wong,  2001). Persamaan  indeks  Moran  berdasarkan  (Lee  & Wong, 2001) adalah sebagai berikut:
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (𝑥 𝑖 − 𝑥̅)(𝑥 𝑗 − 𝑥̅) ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan:
I = indeks Moran n = jumlah lokasi x i = nilai amatan pada lokasi ke- i
x j = nilai amatan pada lokasi ke- j x̅ = nilai rata-rata amatan lokasi W ij = elemen dari matriks setiap lokasi ke- i dan lokasi ke- j
Rentang  nilai  yang  digunakan  dalam indeks Moran adalah -1 ≤ I ≤ 1 dengan kriteria menurut  Pfeiffer et  al., (2008)  adalah  sebagai berikut :
a. jika I = 0, kesimpulannya adalah tidak terjadi autokorelasi spasial,
b. jika I >  0,  kesimpulannya  adalah  terjadi autokorelasi  spasial  positif  dengan  wilayah yang  berdekatan  memiliki  kemiripan  nilai sehingga pola sebaran spasial yang terbentuk adalah mengelompok,
c. jika I <  0,  kesimpulannya  adalah  terjadi autokorelasi  spasial  negatif  dengan  wilayah yang berdekatan memiliki nilai yang berbeda sehingga pola sebaran spasial yang terbentuk adalah menyebar.
Uji  signifikansi  autokorelasi  spasial indeks  Moran  dilakukan  dengan  ketentuan sebagai berikut:
a. Hipotesis
H 0 : menyatakan  tidak  terjadi  autokorelasi spasial
H 1 : menyatakan terjadi autokorelasi spasial
b. Tingkat signifikansi : 𝛼
c. Statistik uji  yang digunakan adalah
𝑍(𝐼) = 𝐼−𝐸(𝐼) √𝑉𝑎𝑟(𝐼) ≈ 𝑁(0,1)
dengan 𝐸(𝐼) =   − 1 𝑛−1 𝑣𝑎𝑟(𝐼) = 𝑛 2 . 𝑆 1 − 𝑛. 𝑆 2 + 3. 𝑆 0 2 (𝑛 2 − 1)𝑆 0 2 − [𝐸(𝐼)] 2
𝑆 0 =   ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1
𝑆 1 = 1 2 ∑ ∑(𝑊 𝑖𝑗 + 𝑊 𝑗𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 𝑆 2 =   ∑ (∑ 𝑊 𝑖𝑗 + ∑ 𝑊 𝑗𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 ) 2 𝑛 𝑖=1
Kriteria uji: Tolak  H 0 pada  taraf  signifikansi  α  jika 𝑍(𝐼) > 𝑍 𝛼/2 .
3. Moran’s Scatterplot
Moran’s scatterplot
bertujuan menggambarkan  hubungan  dari  nilai  amatan suatu  wilayah  dengan  rata-rata  nilai  amatan wilayah  yang  berdekatan  dan  terstandarisasi (Lee  &  Wong,  2001). Moran’s  scatterplot membagi wilayah menjadi  empat kuadran yang terdiri dari:
a. Kuadran  I  ( High-High ),  merupakan  suatu wilayah yang memiliki tetangga dengan nilai amatan yang sama-sama tinggi.
b. Kuadran  II  ( Low-High ),  merupakan  suatu wilayah  dengan  nilai  amatan  rendah,  tetapi memiliki  tetangga  dengan  nilai  amatan tinggi.
c. Kuadran  III  ( Low-low ),  merupakan  suatu wilayah yang memiliki tetangga dengan nilai amatan yang sama-sama rendah.
d. Kuadran  IV  ( High-Low ),  merupakan  suatu wilayah  dengan  nilai  amatan  tinggi,  tetapi memiliki  tetangga  dengan  nilai  amatan rendah.
Kuadran I yang terdiri dari lokasi dengan nilai amatan tinggi disebut sebagai wilayah hot- spot ,  sedangkan  kuadran  III  yang  terdiri  dari lokasi  dengan  nilai  amatan  rendah  disebut sebagai  wilayah cold-spot .  Kuadran  II  dan  IV yang  terdiri  dari  lokasi  dengan  nilai  amatan berbeda disebut dengan wilayah spatial outlier . Pengelompokan  lokasi  di  area hot-spot atau cold-spot memiliki  hubungan  spasial  positif,
sedangkan pengelompokan lokasi di area spatial outlier memiliki  hubungan  spasial  negatif.
Lokasi  yang  tersebar  secara  acak  di  semua kuadran  dapat  dikatakan  tidak  memiliki hubungan spasial antar lokasi.
4. Local  Indicator  of  Spatial  Association (LISA).
LISA  merupakan  teknik  analisis  yang digunakan  untuk  menunjukkan  autokorelasi spasial  secara  lokal  pada  setiap  lokasi  (Lee  & Wong, 2001). Tingginya nilai LISA menunjukkan  lokasi  yang  berdekatan  memiliki nilai  yang  cenderung  sama  dan  mengelompok (Lee & Wong, 2001). Persamaan metode LISA adalah sebagai berikut:
Februari 2023, 7 (1): 68-78
𝐼 𝑖 =   𝑍 𝑖 ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑍 𝑗 𝑛 𝑖=1 Keterangan: I i = indeks LISA pada lokasi ke- i Z i , Z j = data terstandarisasi W ij = pembobotan setiap lokasi ke- i dan ke- j Uji hipotesis digunakan untuk menunjukkan  ada  atau  tidak  adanya  pengaruh nilai prevalensi stunting di suatu desa terhadap desa  lainnya  yang  letaknya  berdekatan  serta mengetahui  signifikansi  hubungan  secara  lokal pada masing-masing lokasi.

## 5. Analisis Korelasi
Analisis korelasi digunakan untuk mengidentifikasi  hubungan  antara  variabel bebas  dengan  variabel  terikat.  Variabel  bebas merupakan variabel yang diduga mempengaruhi variabel  terikat.  Data  yang  digunakan  sebagai variabel  bebas  adalah  cakupan  rumah  tangga menggunakan  sumber  air  minum  layak  tahun 2020,  sedangkan  data  yang  digunakan  sebagai variabel terikat adalah Prevalensi stunting tahun 2020.  Koefisien  korelasi  berada  pada  rentang nilai -1 sampai dengan 1, dimana nilai koefisien >0  disebut  sebagai  korelasi  positif  yang menunjukkan  peningkatan  variabel  bebas mempengaruhi  peningkatan  variabel  terikat, sedangkan  nilai  koefisien  <0  disebut  sebagai korelasi  negatif  yang  menunjukkan  bahwa peningkatan variabel bebas dapat mempengaruhi penurunan variabel terikat. Jika nilai  koefisien  korelasi  bernilai  nol  maka dinyatakan  tidak  ada  hubungan  antara  variabel bebas maupun terikat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah  hubungan  ketetanggaan  tiap-tiap desa/kelurahan  di  Kabupaten  Lampung  Selatan ditampilkan pada Gambar 1. Hubungan ketetanggaan  di  Kabupaten  Lampung  Selatan didominasi  oleh  desa/kelurahan  yang  memiliki sebanyak lima ketetanggaan.
Gambar 1. Grafik jumlah ketetanggaan
Desa  Padan  merupakan  desa  yang mempunyai jumlah ketetanggaan paling banyak, sedangkan Desa Tejang Pulau Sebesi merupakan  desa  yang  tidak  mempunyai ketetanggaan,  hal  ini  menandakan  bahwa keterkaitan stunting di  Desa  Padan  terhadap desa/kelurahan  tetangganya  akan  lebih  tinggi daripada  Desa  Tejang  Pulau  Sebesi  yang  tidak memiliki jumlah ketetanggaan. Data dari Dinas
Kesehatan Kabupaten Lampung Selatan menunjukkan  bahwa  prevalensi stunting di Desa.  Pada  tahun  2020  sebesar  514%, sedangkan  Desa  Tejang  Pulau  Sebesi  tidak ditemukan  kasus stunting .  Hal  ini  tentunya mengindikasikan  adanya  autokorelasi  spasial prevalensi stunting di  Kabupaten  Lampung Selatan.  Hasil  analisis  autokorelasi  spasial prevalensi stunting di  Kabupaten  Lampung Selatan ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisis autokorelasi spasial Keterangan Nilai Moran's Index 0.213 Z(I) 5.7045 Z a/2 1.96 p-value 0.05
Hasil pengujian indeks Moran pada taraf signifikansi  5%  diperoleh  nilai Z(I)>Z a/2 , sehingga  tolak  H 0 yang  menyatakan  bahwa terjadi  autokorelasi  spasial  pada  prevalensi stunting di  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Nilai indeks Moran yaitu 0.213 yang berada diantara nilai  nol  sampai  dengan  satu  menunjukkan
0 10 20 30 40 50 60 70 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Jumlah desa Jumlah ketetanggaan
adanya autokorelasi spasial positif dengan pola sebaran spasial yang terbentuk adalah mengelompok, namun korelasinya lemah
(Sarwono,  2006),  sehingga  prevalensi stunting di Kabupaten Lampung Selatan dapat dikatakan memiliki hubungan yang lemah antar desa/kelurahan.  Pola  sebaran  spasial  yang terbentuk sejalan dengan penelitian Yourkavitch et  al., (2018)  di  Afrika  Bagian  Sahara  dan Revildy et  al., (2020)  di  Indonesia  yang menyatakan  bahwa  pola  sebaran stunting di masing-masing lokasi tersebut adalah mengelompok.
Moran’s  scatterplot yang  ditunjukkan pada  Gambar  3  membagi  desa-desa  di Kabupaten  Lampung  Selatan  ke  dalam  empat kuadran.  Hasil  ini  didukung  oleh  Sipahutar et al .,  (2021)  yang  melakukan  penelitian  tentang gizi  dengan  membagi  wilayah  di  Pulau Sumatera  ke  dalam  empat  kuadran  pada Moran’s scatterplot .
Gambar 2. Morans scatterplot prevalensi
stunting
Garis linear yang melewati kuadran I dan kuadran III pada
Moran’s  scatterplot menunjukkan bahwa prevalensi stunting memiliki  hubungan  spasial  yang  positif  antar desa,  sehingga  pola  sebaran  spasial  yang terbentuk adalah mengelompok, walaupun desa- desa  pada  kuadran  II  dan  IV  menunjukkan hubungan  spasial  yang  negatif  dengan  pola sebaran  spasial  menyebar.  Pada  kuadran  I  dan IV,  pola  sebaran  memiliki  hubungan  spasial yang  lemah,  hal  ini  dikarenakan  pola  sebaran data yang menyebar, sedangkan pada kuadran II dan III pola sebaran memiliki hubungan spasial yang kuat, hal ini dapat terlihat dari pola sebaran data yang mengelompok.
Jumlah  desa  pada  kuadran  I  ( high-high ) yaitu  sebanyak  12  desa  dari  13  kecamatan, sedangkan pada kuadran II ( low-high ) sebanyak 67  desa  dari  15  kecamatan,  selanjutnya  pada kuadran  III  ( low-low )  sebanyak  110  desa  dari seluruh kecamatan, kemudian pada kuadran IV ( high-low) sebanyak 40 desa dari 14 kecamatan.
Terdapat  satu  desa  yang  tidak  termasuk  ke dalam empat kuadran pada Moran’s scatterplot yaitu  Desa  Tejang  Pulau  Sebesi,  hal  ini dikarenakan  desa  tersebut  merupakan  desa kepulauan yang tidak memiliki jumlah ketetanggan.  Pemetaan  spasial  hasil Moran’s scatterplot ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Pemetaan spasial Moran’s scatterplot
Hasil  uji  LISA  pada  Gambar  4 menunjukkan  bahwa  terdapat  18  desa  yang signifikan  secara  statistik  dengan 𝛼 =  5%  dari total  jumlah  desa/kelurahan  di  Kabupaten Lampung  Selatan  dan  hanya  12  desa  yang mengelompok  pada cluster  high-high (HH). Hasil ini tentunya mendukung indeks Moran dan Moran’s scatterplot yang menyatakan autokorelasi  spasial  prevalensi stunting di Kabupaten
Lampung Selatan memiliki
hubungan yang lemah (Sarwono, 2006), dimana hanya 4.6% desa/kelurahan yang mengelompok. Pengelompokan  desa-desa  pada cluster  high- high sebagian  besar  berada  di  Kecamatan Kalianda (Desa Babulang, Kecapi, Maja, Negeri Pandan,  Palembapang,  Pauh  Tanjung  Iman, Pematang, Sukaratu, Tengkujuh dan Kelurahan Bumi  Agung)  dengan  prevalensi stunting yang tinggi  yaitu  berkisar  antara  11.67%  hingga 30.39%.
Gambar 4. Pola sebaran spasial stunting Kabupaten Lampung Selatan
Salah  satu  faktor  yang  berhubungan dengan stunting adalah  sumber  air  minum (Sukmawati et al ., 2021). Hasil analisis korelasi antara  variabel  rumah  tangga  menggunakan sumber  air  minum  layak  dengan  variabel prevalensi stunting di  Kabupaten  Lampung Selatan  menyatakan  terjadi  korelasi  negatif dengan nilai koefisien sebesar -0.12.  Hubungan tersebut  memiliki  makna  bahwa  jika  terdapat penambahan jumlah rumah tangga menggunakan sumber air minum layak  sebesar 1%  dapat  menurunkan  prevalensi stunting di Kabupaten  Lampung  Selatan  sebesar  0.12. Autokorelasi  spasial  prevalensi stunting yang
terjadi di Kabupaten Lampung Selatan disebabkan  oleh  sebagian  masyarakat  di  desa- desa  Kecamatan  Kalianda  memanfaatkan  air yang  berasal  dari  sumber  yang  sama yaitu  dari mata air Way Mis di Desa Pauh Tanjung Iman.
Mata  air  Way  Mis  [Gambar  5a] merupakan sumber air alami yang didistribusikan  dengan  pengelolaan  sederhana. Cara  distribusinya  yang  tergantung  pada  aliran sungai [Gambar 5a] berpotensi mudah tercemar baik dari sampah organik maupun zat kimia dari limbah pertanian (Fitri et al ., 2021; Sulistyorini et  al .,  2017).  Hasil  pengujian  laboratorium Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Lampung  Selatan
Februari 2023, 7 (1): 68-78
kualitas air pada mata air Way Mis di Desa Pauh Tanjung Iman menunjukkan kandungan bakteri Total Coliform sebanyak  70/100ml  dan E.  coli sebanyak 23/100ml, dimana jumlah ini melebihi batas  maksimal  yang  ditetapkan  Permenkes  RI nomor  32  tahun  2017  yaitu  50/100ml  untuk Total Coliform dan  0/100ml  untuk E.  coli . Semakin banyak jumlah bakteri ini pada air yang dikonsumsi  dapat  mengakibatkan  diare  (Halim et al., 2017), yang menjadi salah satu penyebab terjadinya stunting (Desyanti & Nindya, 2017).
Pengelompokan  wilayah  di  Desa  Karang  Sari Kecamatan  Jati  Agung  juga  dikarenakan  oleh tingginya  angka  prevalensi stunting yaitu sebesar  20.16%.  Salah  satu  faktor  yang berpengaruh menyebabkan tingginya prevalensi stunting di Desa Karang Sari adalah penggunaan air yang tidak layak, dimana kondisi air di desa yang berdekatan dikategorikan tercemar (Aminah & Wahyuni, 2018).
(a)
(b)
Gambar 5. Kondisi air di Kawasan Gunung Rajabasa (a) Mata air; (b) Sungai
Kebutuhan  dasar  masyarakat  berupa  air bersih harus dipenuhi dan wajib disediakan oleh pemerintah.  RPJMN  tahun  2020  hingga  2024 mencatat  bahwa  capaian  akses  pelayanan  air bersih  belum  cukup  memuaskan  (Purwanto, 2020).  Dalam  rangka  menyediakan  akses pelayanan  air  bersih,  Pemerintah  Kabupaten Lampung Selatan menginisiasi program Penyediaan  Air  Minum  dan  Sanitasi  berbasis Masyarakat (PAMSIMAS).

## KESIMPULAN
Prevalensi stunting di Kabupaten
Lampung Selatan menunjukkan adanya autokorelasi  spasial  positif  antar  desa,  dengan pola  sebaran  spasial  yang  terbentuk  adalah mengelompok,  namun  dengan  hubungan  yang lemah  antar  desa.  Pengelompokan  wilayah sebagian  besar  berada  di  Kecamatan  Kalianda pada cluster  high-high yang  disebabkan  oleh penggunaan  air  dari  sumber  yang  tidak  layak secara bersama-sama.
Kebijakan  yang  perlu  dilakukan  dalam upaya  penurunan stunting di  Kabupaten Lampung Selatan adalah memperluas jangkauan program  PAMSIMAS.  Penyediaan  sarana  dan prasarana  dalam  menunjang  penyediaan  air bersih program PAMSIMAS ditujukan terutama di Kecamatan Kalianda dan Jati Agung.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada
Pusbindiklatren BAPPENAS yang telah memberikan  dana  untuk  kelancaran  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[TNP2K], T. N. P. P. K. (2017). 100 Kabupaten/Kota Prioritas  untuk  Intervensi  Anak  Kerdil
(Stunting) . Aminah,  S.,  &  Wahyuni,  S.  (2018).  Hubungan Konstruksi  Sumur  Dan  Jarak  Sumber
Pencemaran  Terhadap  Total  Coliform  Air Sumur Gali Di Dusun 3A Desa Karang Anyar Kecamatan  Jati  Agung  Kabupaten  Lampung Selatan. Jurnal  Analis  Kesehatan , 7 (1),  698. https://doi.org/10.26630/jak.v7i1.921
Aryastami,  N.  K.,  &  Tarigan,  I.  (2017).  Kajian Kebijakan dan Penanggulangan Masalah Gizi
Stunting  di  Indonesia. Buletin  Penelitian Kesehatan , 45 (4), 11–19. https://doi.org/10.22435/bpk.v45i4.7465.233
-240
Beal, T., Tumilowicz, A., Sutrisna, A., Izwardy, D.,
&  Neufeld,  L.  M.  (2018).  A  review  of  child stunting determinants in Indonesia. Maternal and Child Nutrition , 14 (4), 1–10.
https://doi.org/10.1111/mcn.12617
Desyanti,  C.,  &  Nindya,  T.  S.  (2017).  Hubungan Riwayat  Penyakit  Diare  dan  Praktik  Higiene dengan  Kejadian  Stunting  pada  Balita  Usia 24-59  Bulan  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas Simolawang,  Surabaya. Amerta  Nutrition ,
1 (3),
243. https://doi.org/10.20473/amnt.v1i3.6251
Fitri,  M.,  Hudawan,  D.,  &  Sungkowo,  A.  (2021).
Analisis Karakteristik dan Kualitas Mata Air di Desa Redin, Kecamatan Gebang, Kabupaten Purworejo. Lingkungan Kebumian , 3 , 1–12.
Halim,  F.,  Warouw,  S.  M.,  Rampengan,  N.  H.,  & Salendu, P. (2017). Hubungan Jumlah Koloni Escherichia  Coli  dengan  Derajat  Dehidrasi pada  Diare  Akut. Sari  Pediatri , 19 (2),  81. https://doi.org/10.14238/sp19.2.2017.81-5 Lee, J., & Wong, D. W. (2001). Statistical Analysis With  Arcview  Gis.  In Earth  Surface Processes and Landforms (Vol. 26, Issue 9). https://doi.org/10.1002/esp.249.abs
Ngaisyah, R. D. (2015). Hubungan Sosial Ekonomi
Dengan  Kejadian  Stunting  pada  Balita  di Desa  Kanigoro,  Saptosari  Gunung  Kidul. Jurnal Medika Respati , 10 (4), 65–70.
Nirmalasari,  N.  O.  (2020).  Stunting  Pada  Anak :
Penyebab  dan  Faktor  Risiko  Stunting  di Indonesia. Qawwam:  Journal  For  Gender
Mainstreaming , 14 (1), 19–28. https://doi.org/10.20414/Qawwam.v14i1.237
2
Nisa,  S.  L.  (2018).  Kebijakan  Penanggulangan Stunting  di  Indonesia. Jurnal  Kebijakan Pembangunan , 13 , 173–179.
Olo, A., Mediani, H. S., & Rakhmawati, W. (2021). Hubungan  Faktor  Air  dan  Sanitasi  dengan Kejadian  Stunting  pada  Balita  di  Indonesia. Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia
Dini , 5 (2), 1113–1126. https://doi.org/https://doi.org/10.31004/obses
i.v5i2.788
Pfeiffer,  D.  U.,  Robinson,  T.  P.,  Stevenson,  M., Stevens, K. B., Rogers, D. J., & Clements, A. C. A. (2008). Spatial Analysis in Epidemiology.  In Spatial  Analysis  in Epidemiology .  Oxford  University  Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/97801985 09882.001.0001
Purwanto,  E.  W.  (2020).  Pembangunan  Akses  Air Bersih  Pasca  Krisis  Covid-19. Jurnal Perencanaan Pembangunan: The Indonesian Journal of Development Planning , 4 (2), 207– 214. https://doi.org/10.36574/jpp.v4i2.111 Ramadani, I. R., Rahmawati, R., & Hoyyi, A. (2013).
Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Gizi  Buruk  Balita  Di  Jawa  Tengah  Dengan Metode  Spatial  Durbin  Model. Jurnal Gaussian , 2 (4), 333–342.
Renyoet,  B.  S.,  Martianto,  D.,  &  Sukandar,  D.
(2016).  Potensi  Kerugian  Ekonomi  Karena Stunting  Pada  Balita  Di  Indonesia  Tahun 2013. Jurnal  Gizi  Dan  Pangan , 11 (3),  247– 254.
Revildy,  W.  D.,  Sarah,  S.,  Lestari,  S.,  &  Nalita,  Y. (2020). Pemodelan  Spatial  Error  Model (Sem)  Angka  Prevalensi  Balita  Pendek (Stunting) Di Indonesia Tahun 2018 . Rosha, B. C., Hardinsyah, & Baliwati, Y. F. (2012). Analisis  Determinan  Stunting  Anak  0-23 Bulan  pada  Daerah  Miskin  di  Jawa  Tengah dan Jawa Timur. The Journal of Nutrition and Food Research , 35 (1), 34–41.
Saputri,  R.  A.,  &  Tumangger,  J.  (2019).  Hulu-Hilir Penanggulangan  Stunting  Di  Indonesia. Journal  of  Political  Issues , 1 (1),  1–9. https://doi.org/10.33019/jpi.v1i1.2
Sarwono,  J.  (2006). Metode  Penelitian  Kuantitatif dan Kualitatif . Graha Ilmu.
Sipahutar,  T.,  Eryando,  T.,  Budhiharsana,  M.  P., Siregar, K. N., Aidi, M. N., Minarto, Utari, D. M.,  Rahmaniati,  M.,  &  Hendarwan,  H. (2021).  Finding  Stunting  Hotspot  Areas  in Seven Major Islands Using Spatial Analysis: for the Acceleration of Stunting Prevention in Indonesia. MedRxiv , 2021.03.31.21254736.
Sukmawati,  Abidin,  U.  W.,  &  Hasnia.  (2021). Hubungan Hygiene dan Sanitasi Lingkungan Terhadap  Kejadian  Stunting  Pada  Balita  di Desa Kurma. Journal Peqguruang: Conference Series , 3 (2), 495–502.
Sulistyorini, I. S., Edwin, M., & Arung, A. S. (2017). Analisis Kualitas Air Pada Sumber Mata Air Di  Kecamatan  Karangan  Dan  Kaliorang Kabupaten Kutai Timur. Jurnal Hutan Tropis ,
4 (1),
64. https://doi.org/10.20527/jht.v4i1.2883
Sumartini,  E.  (2020).  Studi  Literatur :  Dampak Stunting  Terhadap  Kemampuan  Kognitif Anak. Jurnal Seminar Nasional , 2 (01), 127– 134.
Wahdah,  S.,  Juffrie,  M.,  &  Huriyati,  E.  (2015). Faktor  risiko  kejadian  stunting  pada  anak umur  6-36  bulan  di  Wilayah  Pedalaman Kecamatan  Silat  Hulu,  Kalimantan  Barat. Jurnal  Gizi  Dan  Dietetik  Indonesia , 3 (2),
119–130.
Widanti, Y. A. (2017). Prevalensi, Faktor Risiko, dan Dampak  Stunting  pada  Anak  Usia  Sekolah. Jurnal Teknologi Dan Industri Pangan , 1 (1), 23–28.
Yourkavitch,  J.,  Burgert-Brucker,  C.,  Assaf,  S.,  &
Delgado,  S.  (2018).  Using  geographical analysis to identify child health inequality in sub-Saharan  Africa. PLoS  ONE , 13 (8). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201870