Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46

## SEGMENTASI WILAYAH UNTUK MENEKAN STUNTING MELALUI PROGRAM
1000 HARI PERTAMA KEHIDUPAN (HPK)

## Istiqomatul Fajriyah Yuliati
Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional Istiqomatul.fy@bkkbn.go.id 19

## ABSTRACT
Stunting  is  one  of  the  indicators  in  the  second  goal  of  Sustainable  Development  Goals (SDGs) that the Government must work out. The results of Nutritional Status Monitoring survey in 2017 showed that the prevalence of stunting in Indonesia was 29.6%, which is above the 20%  threshold  for  countries  with  stunting  cases  based  on  WHO  parameters.  The  research objective  was  to  segment  the  area  based  on  specific  nutritional  intervention  indicators  or referred to the 1000 HPK Program variable. This study uses secondary data sourced from the results of the 2017 PSG survey. The variables used in the study consisted of eight HPK 1000 Program variables, there are (1) the percentage of coverage of pregnant women consuming iron  folate;  (2)  Percentage  of  supplementary  feeding  (PMT)  for  pregnant  women  with  Less Calorie Energy (KEK); (3) Percentage of coverage of Early Breastfeeding Initiation (IMD); (4) Percentage of exclusive breastfeeding coverage; (5) Percentage of the coverage of vitamin A  supplementation;  (6)  Percentage  of  supplementary  feeding  (PMT)  for  malnourished children; (7) Percentage of growth monitoring coverage at Posyandu; and (8) Percentage of iodine  salt  consumption.  The  unit  of  analysis  in  the  study  is  100  priority  districts/cities  for stunting  intervention  that  are  part  of  the  PSG  survey  area  unit  in  2017.  Data  analysis  was carried  out  with  descriptive  statistics  and  area  segmentation  using  Latent  Class  Cluster Analysis. The results  of  the area segmentation  obtained four  clusters,  there is the cluster of stunting  alert that  the  main  cultivated  districts/cities  (13  districts/cities)  with  a  focus  on cultivating  education  and  counseling  for  pregnant  women,  nursing  mothers,  and  children under  five; the  cluster  of  stunting  standby which  is  the  second  cultivated  district/city  (19 districts/cities)  with  a  focus  on  cultivating  education  and  counseling  for  pregnant  women, nursing  mothers,  and  the  importance  of  family  consumption  of  iodine  salt; the  cluster  of stunting caution which is the third cultivated district/city (27 districts/cities) with a focus on cultivating  education  and  counseling  for  pregnant  women,  nursing  mothers,  and  providing additional food for malnourished children; and the cluster of stunting response which is the fourth  cultivated  district/city  (41  districts/cities)  with  a  focus  on  cultivating  education  and counseling for pregnant women and breastfeeding mothers. The results of area segmentation can be used as a reference for stakeholders to allocate resources to priority areas like an effort to accelerate the handling of stunting.
Keywords: Stunting, 1000 HPK, Latent Class Cluster Analysis ___________________________________________________________________________
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46

## I. PENDAHULUAN
Kejadian  balita  pendek  atau  biasa  disebut dengan stunting, merupakan  salah  satu  yang menghambat  perkembangan  manusia  secara global. Stunting merupakan  salah  satu indikator  pada Sustainable  Development Goals (SDGs)  Tujuan  2  “Menghilangkan kelaparan,  mencapai  ketahanan  pangan  dan gizi yang baik, serta meningkatkan pertanian berkelanjutan”  yang  harus  dikerjakan  oleh Pemerintah.  Target  pencapaian  tahun  2025 adalah  menurunkan  prevalensi stunting dan wasting pada balita, hingga pada tahun 2030 dapat  mengakhiri  segala  bentuk  malnutrisi. Stunting adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada anak  balita  akibat  kekurangan  gizi  kronis sehingga  anak  terlalu  pendek  untuk  usianya atau  otak  tidak  berkembang  dengan  baik. Kekurangan  gizi  kronis  terjadi  sejak  bayi dalam kandungan dan pada masa awal setelah anak lahir, tetapi stunting baru nampak setelah anak  berusia  dua  tahun  (BKKBN,  2018). Sedangkan, menurut World Health Organization (WHO), stunting adalah kekurangan gizi kronis yang didasarkan pada indeks panjang badan dibanding umur (PB/U) atau  tinggi  badan  dibanding  umur  (TB/U) dengan  batas  ( z-score )  kurang  dari  -2  SD. Stunting merupakan ancaman utama terhadap kualitas manusia Indonesia, dan juga ancaman terhadap  daya  saing  bangsa.  Hal  ini dikarenakan  anak  yang  mengalami stunting , bukan hanya terganggu pertumbuhan fisiknya (bertubuh  pendek/kerdil)  saja,  tetapi  juga terganggu perkembangan otaknya yang tentu akan  sangat  mempengaruhi  kemampuan  dan prestasi  di  sekolah,  serta  produktivitas  dan kreativitas pada usia produktif. Pada akhirnya secara  luas stunting dapat  menghambat pertumbuhan ekonomi, meningkatkan kemiskinan, dan memperlebar ketimpangan.
Pada tahun 2017, lebih dari setengah balita stunting atau 55% tinggal di Asia, sedangkan lebih dari sepertiga atau sebesar 39% tinggal di  Afrika. Dari  83,6  juta  balita  stunting  di Asia,  proporsi  terbanyak  berasal  dari  Asia Selatan (58,7%) dan proporsi paling sedikit di Asia  Tengah  (0,9%)  (Pusat  Data  dan Informasi Kemenkes,  2018). Data prevalensi balita stunting yang  dikumpulkan World Health  Organization (WHO),  Indonesia
termasuk  ke  dalam  negara  ketiga  dengan prevalensi tertinggi di regional Asia Tenggara. Hasil  Riskesdas  2007,  2013  dan 2018  menyatakan  bahwa  di  Indonesia  masih menunjukkan  angka stunting pada  balita  di atas  30%.  Hal  ini  menunjukkan  ada  3  balita stunting dari  10  balita  yang  dilahirkan  di
Indonesia
(Badan Penelitian dan Pengembangan  Kesehatan  Kemeskes,  2019). Prendergast  dan  Humprey  (2014)  dalam penelitiannya  menyatakan  bahwa stunting meningkatkan angka kematian tiga kali lebih besar  dibandingkan  yang  tidak stunting . Selain itu, stunting juga berisiko menurunkan Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  per  kapita yang  biasa  digunakan  untuk  mengukur  laju pertumbuhan ekonomi.
Stunting disebabkan  oleh  faktor  multi dimensi  dan  tidak  hanya  disebabkan  oleh faktor gizi buruk yang dialami oleh ibu hamil maupun anak balita, seperti praktik pengasuhan  yang  kurang  baik,  masih terbatasnya  layanan  kesehatan  termasuk pelayanan  kesehatan  untuk  ibu  selama  masa kehamilan  dan  pembelajaran  dini  yang berkualitas,masih  kurangnya  akses  rumah tangga/keluarga  terhadap  makanan  bergizi, dan kurangnya  akses terhadap  air bersih dan sanitasi. Intervensi paling menentukan dalam mengurangi  prevalensi stunting adalah  perlu dilakukan  pada  Program  1000  Hari  Pertama Kehidupan (HPK) (BKKBN, 2018).
Intervensi stunting yang  dilakukan  oleh Pemerintah Indonesia meliputi intervensi gizi spesifik dan intervensi gizi sensitif. Intervensi gizi  spesifik  merupakan  intervensi  yang ditujukan  kepada  anak  dalam  Program  1000 HPK  dan  pada  umumnya  dilakukan  pada sektor  kesehatan.  Intervensi  gizi  spesifik dapat  dibagi  menjadi  beberapa  intervensi utama  terdiri  dari:  (1)  Sasaran  ibu  hamil meliputi  kegiatan  memberikan  makanan tambahan  (PMT)  pada  ibu  hamil  untuk mengatasi  kekurangan  energi  dan  protein kronis,  mengatasi  kekurangan  zat  besi  dan asam  folat,  mengatasi  kekurangan  iodium, menanggulangi  kecacingan  pada  ibu  hamil serta  melindungi  ibu  hamil  dari  Malaria;  (2) Sasaran ibu menyusui dan anak usia 0-6 bulan meliputi  kegiatan  yang  mendorong  inisiasi menyusui  dini  (IMD)  dan  mendorong pemberian  ASI  Eksklusif;  (3)  Sasaran  ibu
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46
menyusui dan  anak usia  7-23 bulan meliputi kegiatan untuk mendorong penerusan pemberian  ASI  hingga  anak/bayi  berusia  23 bulan seperti pemberian MP-ASI, menyediakan  obat  cacing  dan  suplementasi zink, melakukan fortifikasi zat besi ke dalam makanan, memberikan perlindungan terhadap malaria, memberikan imunisasi lengkap, serta pencegahan dan pengobatan diare. Intervensi gizi  sensitif  idealnya  dilakukan  melalui berbagai kegiatan pembangunan diluar sektor kesehatan, dimana sasarannya adalah masyarakat  secara  umum.  Intervensi  gizi sensitif meliputi menyediakan dan memastikan  akses  air  bersih  dan  sanitasi (jamban  sehat),  melakukan  fortifikasi  bahan pangan,  menyediakan  akses  pada  layanan kesehatan  dan  Keluarga  Berencana  (KB), menyediakan  Jaminan  Kesehatan  Nasional (JKN),  menyediakan  Jaminan  Persalinan Universal (Jampersal), menyediakan pendidikan  pengasuhan  pada  orang  tua, memberikan  Pendidikan  Anak  Usia  Dini (PAUD)  Universal,  memberikan  pendidikan gizi masyarakat, memberikan edukasi kesehatan  seksual  dan  reproduksi  serta  gizi pada  remaja,  menyediakan  bantuan  dan jaminan sosial keluarga miskin, dan meningkatkan  ketahanan  pangan  dan  gizi (Kemenkokesra, 2013).
Hasil survei Pemantauan Status Gizi (PSG) selama  tiga  tahun  terakhir  menunjukkan bahwa  masalah  gizi  pendek  memiliki prevalensi  tertinggi  dibandingkan  dengan masalah  gizi  lainnya  seperti  gizi  kurang, kurus,  dan  gemuk.  Prevalensi  balita  pendek mengalami peningkatan dari tahun 2016 yaitu 27.5% menjadi 29.6% pada tahun 2017 (Pusat Data  dan  Informasi  Kemenkes,  2018) . Indonesia  berada  di  atas  ambang  batas  20% negara  dengan  kasus stunting berdasarkan parameter WHO. Oleh karena itu, pemerintah mengangkat  masalah  ini  secara  nasional melalui program penanganan Stunting di “100 kabupaten/kota  dan  1000  desa”  pada  tahun 2018. Pemilihan 100 kabupaten/kota didasarkan  pada  angka stunting yang  relatif tinggi, dan tersebar merata di seluruh provinsi di Indonesia (TNP2K, 2017).
Dalam  rangka  percepatan  penanganan stunting melalui  Program  1000  HPK,  maka pada penelitian ini ingin melakukan
segmentasi wilayah pada 100 kabupaten-kota prioritas  intervensi stunting berdasarkan indikator  intervensi  gizi  spesifik  atau selanjutnya disebut sebagai variabel Program 1000  HPK . Hasil  segmentasi  wilayah  akan diperoleh  hasil cluster beserta  karakteristik masing-masing cluster , sehingga dapat dijadikan  sebagai  bahan  penyusunan  strategi untuk menentukan skala prioritas penanganan permasalahan stunting sehingga  bentuk kegiatan  pendukung  (intervensi)  lebih  tepat sasaran  pada  masing-masing  wilayah.  Oleh karena itu, diharapkan percepatan penanganan stunting segera terwujud, dan bangsa ini akan memiliki  generasi  berpotensi,  berketahanan dan berkualitas kelak.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  analisis  data  sekunder.  Data sekunder  yang  digunakan  bersumber  dari hasil survei PSG tahun 2017. PSG merupakan kegiatan  pemantauan  perkembangan  status gizi  balita  untuk  memberikan  gambaran tentang  kondisi  status  gizi  balita  yang  telah dilaksanakan  di  34  provinsi  dan  514 kabupaten/kota.  Populasi  pada  survei  PSG tahun  2017  adalah  semua  balita  usia  0-59 tahun  dan  semua  ibu  hamil  di  Indonesia (Kemenkes, 2018).
Unit  analisis  dalam  penelitian  adalah  100 kabupaten/kota  prioritas  untuk  intervensi stunting yang  merupakan  bagian  dari  unit wilayah  survei  PSG  tahun  2017.  Pemilihan 100 kabupaten/kota prioritas untuk intervensi stunting atas  kriteria  jumlah  dan  prevalensi balita stunting ,  yang  dibobot  dengan  tingkat kemiskinan  provinsi  (desa-kota)  (TNP2K, 2017).
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan  indikator  intervensi  gizi spesifik,  yang  selanjutnya  disebut  variabel Program  1000 HPK. Variabel  Program  1000 HPK  terbatas  hanya  pada  hasil  Survei  PSG tahun 2017, terdiri dari delapan variabel yaitu (1)  Persentase  cakupan  ibu  hamil  konsumsi besi folat; (2) Persentase pemberian Makanan Tambahan  (PMT)  pada  ibu  hamil  Kurang Energi Kalori (KEK); (3) Persentase cakupan Inisiasi Menyusui Dini (IMD); (4) Persentase cakupan  ASI  Eksklusif;  (5)  Persentase cakupan  suplementasi  vitamin  A;  (6)
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46
Persentase  Pemberian  Makanan  Tambahan (PMT)  pada  anak  gizi  buruk;  (7)  Persentase cakupan pemantauan pertumbuhan di Posyandu; dan (8) Persentase konsumsi garam iodium.
Suplemen zat besi adalah pemberian tablet besi  atau  tablet  tambah  darah  (TTD)  kepada ibu  saat  mengandung  bayi  dan  minimal dikonsumsi  sebanyak  90  tablet  selama kehamilan  untuk  mencegah  anemia.  KEK merupakan kekurangan gizi yang berlangsung kronis hingga menimbulkan gangguan kesehatan pada ibu secara relatif atau absolut satu  atau  lebih  zat  gizi.  Pengukuran  risiko KEK  menggunakan  lingkar  lengan  atas (LLA),  dimana  ibu  hamil  dikatakan  risiko KEK  jika  LLA  kurang  dari  23,5  cm.  IMD adalah  proses  menyusu  segera  setelah  lahir melalui kontak antara kulit bayi dengan kulit ibunya dan berlangsung selama satu jam. Bayi mendapat  ASI  eksklusif  adalah  bayi  umur sampai enam bulan yang diberi ASI saja tanpa makanan atau cairan lain kecuali obat, vitamin dan  mineral.  Suplemen  vitamin  A  adalah pemberian  vitamin  A  dosis  tinggi  pada  anak yang  didapatkan  dalam  enam  bulan  terakhir saat  pengambilan  data.  PMT  pada  anak dengan status gizi buruk jika status gizi kurus berdasarkan  Indeks  Berat  Badan  menurut Tinggi Badan (BB/TB) berada pada Z- score - 3SD sampai -2SD. Pemantauan pertumbuhan adalah kegiatan memperhatikan pertumbuhan anak  melalui  penimbangan  berat  badan  di Posyandu  setiap  bulan.  Penimbangan  anak dikatakan baik jika dilakukan minimal empat kali dalam enak bulan terakhir. Rumah tangga dikatakan  mengonsumsi  garam  beriodium apabila  pada  saat  pemeriksaan  garam  di rumah  tangga  dengan  menggunakan iodine test menunjukkan  perubahan  warna  ungu pucat atau pekat (Kemenkes, 2018).
Pengolahan  dan  analisis  data  dilakukan dalam  dua  bagian  menggunakan  program R . Pertama dilakukan analisis statistik deskriptif untuk mendeskripsikan seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian. Kedua dilakukan analisis  segmentasi  wilayah  menggunakan Latent Class Cluster Analysis , yang merupakan  pengembangan  dari  analisis klaster . Analisis  klaster  merupakan  suatu teknik  multivariat  yang  tujuan  utamanya mengelompokkan  objek-objek  berdasarkan
karakteristik  yang  dimiliki  oleh  objek-objek tersebut  (Hair  Jr.  dkk,  1998).  Hasil pengelompokan objek seharusnya menunjukkan  homogenitas  yang  tinggi  antar objek dalam satu kelompok, dan heterogenitas yang tinggi antar kelompok yang satu dengan kelompok lainnya. Pada Latent Class Cluster Analysis dapat  mengidentifikasi latent  class dari objek-objek dengan secara jelas menggunakan  probabilitas  pengelompokkan posterior  dan  terdapat  pengujian  mengenai jumlah cluster yang  paling  tepat  (karena belum  diketahui  jumlah cluster )  (Magidson dan Vermunt, 2002).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Survei  PSG  tahun  2017  menunjukkan bahwa  prevalensi stunting di  Indonesia sebesar  29.6%.  Nusa  Tenggara  Timur merupakan provinsi dengan prevalensi stunting paling  tinggi  diantara  provinsi  lain, yaitu  sebesar  40.3%  dan  diikuti  Sulawesi Barat sebesar 40%. Sedangkan, Bali merupakan provinsi dengan prevalensi stunting paling  rendah  yaitu  sebesar  19.1% dan  diikuti  DI  Yogyakarta  sebesar  19,8%. Gambar  1  adalah  peta  tentang  distribusi prevalensi stunting pada  34  provinsi  di Indonesia.
Sedangkan,  Gambar  2  menunjukkan distribusi  prevalensi stunting pada  100 kabupaten/kota  prioritas  untuk  intervensi stunting . Hanya  ada  1  kabupaten/kota  yang memiliki  prevalensi stunting rendah  atau  di bawah  20%,  yaitu  Natuna.  Sedangkan, wilayah  yang  memiliki  prevalensi stunting sangat tinggi sebanyak 22 kabupaten/kota.
Tabel 1 merupakan statistik deskriptif pada delapan variabel penelitian. Nilai range pada Tabel 1 menunjukkan bahwa terlihat kesenjangan  yang  sangat  tinggi  pada  semua variabel.  Persentase  cakupan  ibu  hamil konsumsi  besi  folat  tertinggi  adalah  Timor Tengah Utara dan Lombok Barat (90,8%), dan yang terendah adalah Sumba Barat Daya dan Lanny  Jaya  (1,1%).  Simbolon  dkk  (2019) dalam penelitiannya di Indonesia menyatakan bahwa risiko stunting dua kali lebih mungkin pada ibu hamil yang tidak mengonsumsi besi folat  minimal  90  tablet  selama  kehamilan. Persentase PMT pada ibu hamil KEK tertinggi adalah  Kepulauan  Seribu  (93,1%),  dan
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46
terendah adalah Alor (4,2%). Hasil penelitian Shrimpton dan Kachondham (2003) menyatakan bahwa status gizi ibu saat hamil seperti  ukuran  LLA  yang  menggambarkan KEK  di  Republik  Korea  berpengaruh  secara signifikan terhadap kejadian stunting. Persentase  cakupan  IMD  tertinggi  adalah Nganjuk  (78,6%),  dan  terendah  adalah  Kaur (1,6%).  Hasil  penelitian  di  Provinsi  Aydin, Turki,  menyatakan  bahwa  bayi  yang  tidak diberi  kesempatan  IMD  memiliki  risiko stunting tiga kali lipat dibandingkan bayi yang diberikan IMD (Ergin dkk, 2007). Persentase cakupan ASI eksklusif tertinggi adalah Sumba Tengah  (71,7%),  dan  terendah  adalah Halmahera  Selatan  (4,7%).  Pemberian  ASI eksklusif  sampai  umur  6  bulan  menurunkan risiko  kejadian stunting di  Filifina  dan Provinsi  Aydin,  Turki  (Adair  dan  Guilkey, 1997;  Ergin  dkk,  2007).  Persentase  cakupan suplementasi vitamin A tertinggi adalah Hulu Sungai Utara,
Banyumas,
bandung,
Wonosobo,  dan  Sukabumi  (100%),  serta terendah adalah Intan Jaya (30,6%).
Persentase  PMT  pada  anak  gizi  buruk tertinggi adalah Nganjuk, Karawang, Probolinggo,  Malang, Trenggalek, Sampang, Lamongan, Kebumen,
Klaten, dan
Purbalingga  (100%),  serta  terendah  adalah Alor (2,7%). Persentase cakupan pemantauan pertumbuhan  di  Posyandu  tertinggi  adalah Timor  Tengah  Utara  (97,8%),  dan  terendah adalah Nduga (13,2%). Sedangkan, persentase  konsumsi  garam  iodium  tertinggi adalah  Jayawijaya,  Tolikara,  Bolaang,  dan Sorong Selatan (100%), serta terendah adalah Pidie  (4,4%).  Penelitian  di Indonesia menyatakan  bahwa  tingkat  pendidikan  ibu dan  ayah  yang  tinggi  dikaitkan  dengan perilaku  pola  pengasuhan  anak,  termasuk penerimaan  pemberian  vitamin  A,  imunisasi anak  lengkap,  sanitasi  yang  lebih  baik,  dan penggunaan garam beriodium, dimana secara signifikan  berpengaruh  terhadap  kejadian stunting (Semba dkk, 2008).
Gambar 1. Peta Distribusi Prevalensi Stunting di Indonesia
Sumber : Hasil Survei PSG 2017
Tabel 1. Statistik Deskriptif dari Variabel Program 1000 HPK
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46
Gambar 2. Distribusi Prevalensi Stunting pada 100 Kabupaten/Kota Prioritas untuk Intervensi Stunting
Sumber : Hasil Survei PSG 2017
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  terdapat missing  value pada  variabel  persentase cakupan  ibu  hamil  konsumsi  besi  folat  3 kabupaten/kota,  variabel  persentase  PMT pada ibu hamil KEK sebanyak 10 kabupaten/kota, dan variabel  persentase PMT pada anak gizi buruk sebanyak 6 kabupaten/kota. Menurut Zebua
(2007) missing  value dapat  diartikan  sebagai data atau informasi yang “hilang” atau tidak
tersedia  mengenai  subjek  penelitian  pada variabel  tertentu  akibat  faktor non  sampling error . Pada suatu penelitian survei, seringkali terdapat  masalah  atau  persoalan  yang  dapat menghambat  suatu  penelitian  tersebut,  salah satunya  adalah  ketidaklengkapan  data  atau terdapat missing  value .  Data  hilang  pada penelitiannya  terdapat  di  sejumlah  variabel dan  letaknya  tidak  menentu.  Salah  satu metode penanggulangan data hilang menggunakan EM Algorithm . Ini merupakan suatu  metode  estimasi  iteratif maximum likelihood . Metode ini mengasumsikan sebuah  distribusi  dari  data  hilang  secara parsial dan berdasarkan fungsi likelihood dari distribusi  tersebut.  Masing-masing  iterasi terdiri dari langkah ekspektasi E dan langkah maksimalisasi M .  Berdasarkan  penjelasan sebelumnya menunjukkan bahwa data variabel Program 1000 HPK terdapat missing value ,  sehingga  ditaksir  menggunakan EM Algorithm.
Tabel 3. Deteksi Outlier dan Pengujian Asumsi
Sumber: Hasil Olahan R
Sebelum  dilakukan Latent  Class  Cluster Analysis , perlu dilakukan pendeteksian outlier serta pengujian asumsi normal multivariat dan multikolinieritas.  Hal  ini  dilakukan  agar diperoleh  hasil  segmentasi  wilayah  yang akurat.
Outlier adalah  data  yang  menyimpang terlalu jauh dari data yang lainnya dalam suatu rangkaian  data.  Pendeteksian outlier secara multivariat  dapat  dilakukan  menggunakan jarak Mahalanobis (𝐷 𝑖 2 ) dibandingkan dengan nilai Chi-Square (χ² (0.001 , df = p) ) (Hair Jr. dkk.,
1998).  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  data variabel  Program  1000  HPK  terdapat outlier pada  Tolikara,  Nduga  dan  Intan  Jaya  karena D i 2 pada  kabupaten/kota  tersebut  lebih  besar dibandingkan nilai Chi-Square (χ² (0.001 , df = p) ). Namun,  seperti  halnya mixture  modelling , Latent  Class  Cluster  Analysis memiliki kemampuan  untuk  mendekteksi  adanya outlier, dimana  hasil  pengelompokan  dan karakteristik dari latent cluster tidak berubah jika  terdapat outlier ,  sehingga  data outlier tetap dipertahankan.
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46
Pengujian normal multivariat
menggunakan scatter  plot antara  Jarak Mahalanobis  dan Chi-Square (χ² ( α,  df =  p) ), dimana α adalah  tingkat  kesalahan  dan p adalah banyak variabel. Selain itu, pengujian normal  multivariat  bisa  menggunakan  uji Kolmogorov Smirnov (Johnson dan Wichern, 1992).  Berdasarkan  Gambar  3  menunjukan bahwa scatter  plot berpola  linier  (mengikuti garis  lurus)  maka  sampel  dapat  diasumsikan berasal  dari  populasi  normal  multivariat. Selanjutnya,  untuk  lebih  meyakinkan  maka dilakukan  uji  Kolmogorov  Smirnov  seperti terlihat Tabel 3 yang menunjukkan bahwa p- value lebih besar α (tingkat kesalahan) = 0,05, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data tersebut berdistribusi normal multivariat.
Gambar 3. Scatter Plot Data Variabel Program 1000 HPK

## Sumber: Hasil Olahan R
Multikolinieritas  adalah  suatu  keadaan dimana  terdapat  hubungan  linier  sempurna atau  hampir  sempurna  antara  semua  atau beberapa  variabel.  Multikolinieritas  antar variabel  merupakan  salah  satu  pelanggaran asumsi  dalam  analisis  klaster.  Cara  untuk mendeteksi  adanya  multikolinieritas  dapat menggunakan nilai Variance Inflation Factor (VIF)  (Greene,  2012).  Tabel  3  menunjukkan nilai VIF pada semua variabel lebih kecil dari 10,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data tersebut tidak ada multikolinieritas.
Gambar 4. Boxplot Data Variabel Program 1000 HPK

## Sumber: Hasil Olahan R
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  varians antar  variabel  heterogen  untuk  data  variabel Program 1000 HPK. Oleh karena itu, sebelum Latent  Class  Cluster  Analysis dilakukan, maka  data  distandarisasi  terlebih  dahulu. Langkah selanjutnya adalah membuat beberapa model yang membentuk latent class cluster .    Penentuan  banyaknya latent  class cluster dilakukan bersamaan dengan penentuan parameter model untuk menghindari refitting model. Berbagai
parameter model latent class cluster
diestimasi dengan metode maximum likelihood .  Dalam  pemilihan  model latent class cluster yang terbaik dapat
memperhatikan nilai  BIC terkecil (Haughton dkk, 2009). Selanjutnya, klasifikasi observasi ke  dalam cluster dilakukan  berdasarkan probabilitas pengelompokan posterior.
Tabel 4. Model Latent Class Cluster
Sumber: Hasil Olahan R
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  model terbaiknya adalah  model Latent Class Cluster dengan  4 cluster ,  karena  nilai  BIC  terkecil yaitu sebesar -1880,87. Pada cluster 1 terdiri dari  27  kabupaten/kota  (26.36%), cluster 2 terdiri  dari  19  kabupaten/kota  (19.71%), cluster 3  terdiri  dari  41  kabupaten/kota (40.96%), cluster 4 terdiri dari 13 kabupaten/kota (12.97%), serta error
classification sebesar 0.00002 (sangat  kecil).
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46
Hasil segmentasi 100 kabupaten/kota prioritas untuk intervensi stunting berdasarkan variabel Program  1000  HPK  dapat  dilihat  pada Gambar  5 dan Tabel 5.
Tabel  6  menunjukkan  karakteristik  dari setiap cluster yang  terbentuk  berdasarkan variabel  Program  1000  HPK.  Karakteristik pada cluster 1 adalah cakupan rumah tangga konsumsi  garam  beriodium  paling  tinggi dibandingkan cluster lainnya;  cakupan  anak mendapat  vitamin A dan cakupan anak yang dipantau  pertumbuhannya  tinggi;  cakupan PMT pada ibu hamil KEK, cakupan IMD, dan cakupan  PMT  pada  anak  gizi  buruk  cukup tinggi  dibandingkan cluster lainnya;  serta variabel  lainnya  memiliki  cakupan  masih rendah. Oleh karena itu, cluster 1 dikategorikan sebagai cluster wilayah “Waspada  Stunting” .  Kabupaten/kota  pada cluster siaga stunting merupakan  wilayah garapan  ketiga.  Karakteristik  pada cluster  2 adalah  cakupan  bumil  mendapat  besi  folat paling  tinggi  dibandingkan cluster lainnya; cakupan  anak  mendapat  vitamin  A  dan cakupan anak yang dipantau pertumbuhannya tinggi;  cakupan  PMT  pada  bumil  KEK  dan cakupan  cakupan  rumah  tangga  konsumsi garam beriodium paling rendah dibandingkan cluster lainnya;  serta  variabel  lainnya memiliki cakupan masih rendah. Oleh karena itu, cluster 2  dikategorikan  sebagai cluster wilayah “Siaga  Stunting”. Kabupaten/kota
pada cluster siaga stunting merupakan wilayah  garapan  kedua.  Karakteristik  pada cluster 3 adalah cakupan bumil mendapat besi folat  dan  cakupan  rumah  tangga  konsumsi garam beriodium cukup tinggi; serta variabel lainnya  memiliki  cakupan  paling  tinggi dibandingkan cluster lainnya. Oleh karena itu, cluster 3  dikategorikan  sebagai cluster wilayah “Tanggap Stunting” karena hampir semua variabel memiliki cakupan di atas 50% sehingga  dapat  dikatakan  kabupaten/kota sudah  tanggap  dan  peduli  untuk  menekan kejadian stunting .  Kabupaten/kota  pada cluster tanggap stunting ini  sebagian  besar berada di wilayah Pulau Jawa, dan cluster ini merupakan wilayah garapan keempat. Karakteristik  pada cluster 4  adalah  cakupan PMT pada bumil KEK masih rendah, cakupan rumah  tangga  konsumsi  garam  beriodium tinggi,  serta  variabel  lainnya  memiliki cakupan  paling  rendah  dibandingkan cluster lainnya. Oleh karena itu, cluster 4 dikategorikan sebagai cluster wilayah “Awas Stunting” karena  hampir  semua  variabel memiliki  cakupan  di  bawah  50%  sehingga dapat  dikatakan  kabupaten/kota  wilayah garapan  utama  untuk  menekan  kejadian stunting . Kabupaten/kota pada cluster tanggap stunting ini  separuhnya  berada  di Provinsi Papua dan Papua Barat.
Gambar 5. Peta Hasil Segmentasi Wilayah pada 100 Kabupaten/Kota Prioritas untuk Intervensi Stunting Berdasarkan Variabel Program 1000 HPK
S
Sumber: Hasil Olahan R
Tabel 5. Hasil Segmentasi Wilayah pada 100 Kabupaten/Kota Prioritas untuk Intervensi Stunting

## Sumber: Hasil Olahan R
Tabel 6. Karakteristik Cluster
Sumber: Hasil Olahan R

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Distribusi  prevalensi stunting pada  100 kabupaten/kota  prioritas  untuk  intervensi stunting menunjukkan  bahwa hanya  ada  1 kabupaten/kota  yang  memiliki  prevalensi stunting rendah  atau  di  bawah  20%,  yaitu Natuna. Sebanyak 31 kabupaten/kota memiliki  prevalensi stunting lebih  dari  sama dengan 20% sampai dengan kurang dari 30%. Selanjutnya,  sebanyak  46  kabupaten/kota yang  memiliki  prevalensi stunting lebih  dari sama dengan 30% sampai dengan kurang dari 40%.  Sedangkan,  wilayah  yang  memiliki prevalensi stunting sangat  tinggi  atau  lebih dari  sama  dengan  40%  sebanyak  22 kabupaten/kota.
Segmentasi  wilayah  berdasarkan  variabel Program 1000 HPK diperoleh empat cluster . C luster wilayah  awas stunting merupakan kabupaten/kota garapan utama untuk menekan  kejadian stunting, terdiri  dari  13 kabupaten/kota. Cluster wilayah siaga stunting merupakan  kabupaten/kota  garapan kedua, terdiri dari 19 kabupaten/kota. Cluster wilayah waspada stunting merupakan
kabupaten/kota garapan ketiga, terdiri dari 27 kabupaten/kota. Cluster wilayah  tanggap stunting merupakan  kabupaten/kota  garapan keempat,  terdiri dari 41 kabupaten/kota.
Hasil segmentasi wilayah berdasarkan variabel  Program  1000  HPK  bisa  dijadikan rujukan  bagi  pemangku  kepentingan  untuk mengalokasikan  sumber  daya  pada  wilayah prioritas dengan mempertimbangkan berbagai kondisi    terkait stunting dan  intervensi spesifik melalui Program 100 HPK di wilayah tersebut. Hal ini bisa dijadikan sebagai upaya penanganan stunting agar penurunan prevalensi stunting dapat dipercepat.

## V. DAFTAR PUSTAKA
Adair,  L.S.  dan  D.  K.  Guilkey.  1997.  Age-
Specific  Determinants  of  Stunting  in Filifino  Children.  Journal  Community and  International  Nutrition,  Vol.  127, Hal. 314-320. Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan,  Kemenkes.  2019.  Hasil Utama Riskesdas 2018. Jakarta: Kemenkes.
BKKBN.  2018.  Jurnal  Keluarga  Informasi Kependudukan, KB dan Pembangunan Keluarga  Edisi  Kesatu  2018.  Jakarta: BKKBN.
Ergin,  F.,  P.  Okyay,  G.  Atasoylu,  dan  E.
Beser.  2007.  Nutritional  Status  and Risk Factors of Chronic Malnutrition in Children  Under  Five  Years  of  Age  in Aydin, A Western City of Turkey. The Turkish Journal of Pediatrics, Vol. 49, Hal. 283-289.
Greene, W. H.. 2012. Econometric Analysis Seventh Edition. New Jersey: Prentice Hall.
Hair Jr., J.F., W. C. Black, B. J. Babin, dan R.  E.  Anderson.  1998.  Multivariate Data  Analysis  Fifth  Edition.  New Jersey: Prentice Hall.
Haughton,  D.,  Pascal  Legrand,  dan  Sam
Woolford.  2009.  Review  of  Three Latent Class Cluster Analysis Packages: Latent GOLD, PoLCA, adn MCLUST.  The  American  Statistican,
Jurnal Keluarga Berencana Vol.4 No.02 (2019) 35-46
Vol. 63, No. 1, Hal. 81-91.
Johnson,  R.  A.  dan  D.W.  Wichern.  1992.
Applied Multivariate
Statistical
Analysis.  New  Jersey:  Prentice  Hall,
Englewood Cliffis.
Kemenkes.  2018.  Buku  Hasil  Pemantauan Status Gizi (PSG) Tahun 2017. Jakarta.
Kemenkes.
Kemenkokesra. 2013. Pedoman Perencanaan Program Gerakan Nasional Percepatan Perbaikan  Gizi  Dalam  Rangka  Seribu Hari  Pertama  Kehidupan  (Gerakan 1000  HPK).  Jakarta:  Kemenkokesra RI.
Magidson, J. dan J. K. Vermunt. 2002. Latent
Class Cluster Analysis. Tilburg University, Statistical Innovations Inc.
Prendergast, A. J. dan J. H. Humprey. 2014.
The Stunting Syndrome in Developing
Countries.  Pediatrics and International Child Health, Vol. 34 No. 4, Hal. 250- 265.
Pusat Data dan Informasi, Kemenkes. 2018. Buletin  Jendela  Data  dan  Informasi
Kesehatan Topik Utama Situasi Balita
Pendek (Stunting) di Indonesia. Jakarta: Kemenkes.
Semba,  R.  D.,  S.  de  Pee,  Mayang  Sari,  N.
Akhter, dan M. W. Bloem. 2008. Effect of  Parental  Formal  Education  on  Risk of  Child  Stunting  in  Indonesia  and Bangladesh:  A  Cross-Sectional  Study.
The  Lancet  2008,  Vol.  371,  Hal.  322- 328.
Shrimpton,  R.  dan  Kachondham  Y..  2003. Analysing the Causes of Child Stunting in DPRK. UNICEF.
TNP2K. 2017. 100 Kabupaten/Kota Prioritas untuk Intervensi Anak Kerdil (Stunting) Volume 3. Jakarta: TNP2K.
Zebua. 2007. Data Hilang (Missing Value). https://statlab.id/data-hilang-missing-value/