## Integritas: Jurnal Antikorupsi
Vol 10, No. 1, 2024, pp. 123-136
https://jurnal.kpk.go.id/index.php/integritas ©Komisi Pemberantasan Korupsi

## Potensi korupsi dalam program pengentasan stunting : Analisis biaya manfaat program pemberian makanan berbasis pangan lokal
Adryan Kusumawardhana a *, Syahdu Winda b , Kunto Ariawan c
Komisi Pemberantasan Korupsi. Kuningan Persada Kav. 4 Street, South Jakarta City, 12950, Indonesia a Adryan.Kusumawardhana@kpk.go.id ; b Syahdu.Winda@kpk.go.id; c Kunto.Ariawan@kpk.go.id * Corresponding Author
Abstrak : Di daerah pedesaan yang miskin, stunting mengancam kesehatan dan gizi anak-anak berusia lima tahun ke bawah. Meskipun telah dilakukan upaya yang gigih, angka stunting di Indonesia masih tetap tinggi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengukur efektivitas program yang dirancang dalam upaya memitigasi stunting . Analisis data e-PPGBM digunakan untuk meneliti apakah terdapat hubungan antara potensi korupsi dengan alokasi anggaran program pengentasan stunting berbasis pangan lokal tahun 2023. Penelitian  ini  menggunakan  analisis  biaya  manfaat  untuk  membandingkan  antara  anggaran  yang dikeluarkan oleh  pemerintah  dengan potensi manfaat pajak penghasilan sebagai indikator keberhasilan dalam menghitung potensi kerugian keuangan negara. Temuan penelitian menunjukkan bahwa penerapan program  pemberian  makanan  berbasis  bahan  pangan  lokal  menunjukkan  dampak  positif  terhadap pendapatan  negara.  Namun,  keterbatasan  anggaran  pada  program  ini  menghalangi  interaksi  dengan seluruh kelompok sasaran dan potensi pengumpulan pajak penghasilan yang jauh lebih tinggi. Lebih lanjut, studi  ini  menemukan  adanya  kemungkinan  kerugian  finansial  bagi  negara  akibat  pemilihan  penerima bantuan yang tidak tepat sasaran, sehingga menyebabkan program tidak mencapai hasil yang diharapkan. Dari sudut pandang akademis, penelitian ini mengadvokasi pejabat pemerintah di sektor kesehatan untuk mengandalkan bukti melalui data guna mencapai tujuan program sehingga kerugian negara dapat ditekan pada titik minimum.
Kata Kunci : Korupsi; kerugian negara; analisis biaya manfaat; stunting ; program makanan tambahan How to Cite : Kusumawardhana, A., Winda, S., & Ariawan, K. (2024). Potential corruption in the stunting alleviation  program:  A  cost-benefit  analysis  of  local  food-based  feeding  program. Integritas  :  Jurnal Antikorupsi , 10 (1), 123-136. https://doi.org/10.32697/integritas.v10i1.1088

## Pendahuluan
Keyakinan bahwa stunting merupakan suatu kondisi umum dan bukan masalah gizi, khusus- nya bagi rumah tangga miskin yang tinggal di daerah pedesaan, berkontribusi terhadap tingginya indeks prevalensi stunting di Indonesia (Adriany & Tesar, 2023). Temuan penelitian Haile and Headey (2023) membantah anggapan tersebut bahwa stunting merupakan kelainan yang terjadi secara umum. Dalam penelitiannya, mereka menunjukkan hubungan yang nyata antara pening- katan pasokan susu sebesar 10% dan penurunan stunting sebesar 0,31 poin. Menyadari bahwa terdapat potensi yang sangat baik untuk mengentaskan stunting dengan menyediakan makanan bergizi tinggi, pemerintah Indonesia mengambil kebijakan dengan mengalokasikan dana untuk program Pemberian Makanan Tambahan (PMT) di berbagai kabupaten dan kota, khususnya di daerah yang terdapat stunting , terutama persentase stunting yang lebih tinggi dari rata-rata nasio- nal (Suratri et al., 2023). Sayangnya, ketidaktepatan sasaran penerima bantuan membuat prog- ram ini tidak mampu mencapai potensi maksimalnya. Menyikapi permasalahan tersebut, studi ini dilakukan  untuk  membandingkan  manfaat  yang  mungkin  diperoleh  dari  penyaluran  anggaran program yang tepat sasaran dengan penerima bantuan yang berhak atas manfaat yang diperoleh dengan tetap menjunjung tinggi standar antikorupsi.
Melihat pada kejadian di masa lalu, KatongNTT (2022) melaporkan adanya ketidaktepatan da- lam penentuan calon penerima program di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). Badan Pemerik- sa Keuangan (BPK) merilis laporan hasil pemeriksaan nomor: 91.c/LHP/XIX.KUPANG/05/2021 pada tanggal 17 Mei 2021. Laporan tersebut mengungkapkan ketidaktepatan target penerimaan
bantuan yang bernilai sekitar US$3,03 juta (PorosNttNews, 2022). Terjadinya penyalahgunaan wewenang, seperti yang ditunjukkan oleh pemilihan penerima bantuan yang tidak memenuhi sya- rat,  menjelaskan  mengapa,  meskipun  anggaran  yang  telah  dikeluarkan  cukup  signifikan,  yaitu sekitar US$10,7 juta dari tahun 2019 hingga 2022 (Herin, 2022), Studi Status Gizi Indonesia tahun 2022  (SSGI)  mengidentifikasi  NTT  memiliki  prevalensi stunting tertinggi  di  Indonesia (Namangdjabar  et  al.,  2023).  Selain  menghambat  program  PMT  untuk  mencapai  hasil  yang diharapkan, perbuatan tersebut memiliki konsekuensi hukum. Bagi individu yang dengan sengaja memasukkan penerima yang tidak berhak dalam daftar bantuan dapat dikenakan sanksi pidana, sebagaimana Winarni (2023) mengkategorikan penyalahgunaan kekuasaan sebagai unsur delik atau perilaku kriminal.
Terkait  dengan  potensi  korupsi  yang  dilakukan  melalui  tindakan  maladministrasi  dengan menggunakan kewenangan berlebihan, yang dilakukan dengan sengaja dengan cara memasukkan penerima manfaat yang tidak memenuhi kriteria dalam suatu program, perilaku ilegal tersebut dapat mengakibatkan kerugian keuangan negara (Tomu et al., 2023). Perbuatan melawan hukum ini dilandasi oleh prinsip bahwa pemerintah tidak boleh mendanai suatu program yang dalam pelaksanaannya  mengakibatkan  pemborosan  keuangan  negara  (Hatta  et  all.,  2020).  Sesuai dengan aturan dalam Pasal 2 “UU Nomor 20 Tahun 2001 tentang Perubahan Atas Undang -Undang Nomor 31 Tahun 1999 tentang Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi”, seseorang yang melaku - kan perbuatan memperkaya diri sendiri, orang lain, atau korporasi yang dilakukan secara mela- wan hukum sehingga dapat merugikan keuangan negara atau perekonomian negara masuk dalam kategori korupsi. Sedangkan pengertian maladministrasi sebagaimana dimaksud dalam “Undang - Undang Nomor 37 Tahun 2008 tentang Ombudsman Republik Indonesia” adalah perbua tan mela- wan hukum yang mengabaikan penyelenggaraan pelayanan publik dan menimbulkan kerugian yang nyata maupun tidak nyata bagi masyarakat atau perseorangan.
Sayangnya, beberapa program pemerintah di Indonesia yang sebelumnya telah berjalan, ter- indikasi  adanya  pemborosan  keuangan  negara,  termasuk  program  Kartu  Prakerja  (Kartu  Pra- Kerja) yang digulirkan pada awal tahun 2020 di masa pandemi COVID-19. Untuk itu, Komisi Pem- berantasan Korupsi (KPK) merekomendasikan agar Presiden Joko "Jokowi" Widodo menghenti- kan sementara waktu program Pra-Kerja yang telah memasuki gelombang 4 dan mulai mengeva- luasi efektivitasnya (CNN Indonesia, 2020). Moratorium ini dilakukan berlandaskan pada adanya indikasi bahwa program tersebut tidak efektif dan berpotensi menimbulkan kerugian keuangan negara. Secara umum, program yang memperoleh sumber daya melalui pengadaan barang dan jasa  publik,  serta  adanya  penyedia  yang  korup,  berpotensi  mengakibatkan  pemborosan  uang negara (Arulpragasam et al., 2011; Williams-Elegbe, 2018).
Dalam konteks yang sama namun pada program yang berbeda, pada masa pandemi COVID-19, Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) dan Kementerian Sosial (Kemensos) menye- lenggarakan program bantuan sosial untuk membantu masyarakat yang terkena dampak pande- mi. Namun program tersebut belum mampu mencapai tujuan optimalnya dan berpotensi merugi- kan keuangan negara akibat adanya ketidakakuratan calon penerima bantuan (Latif & Pangestu, 2022). Lebih jauh, temuan kajian tersebut menunjukkan bahwa adanya penerima bantuan bukan berasal dari keluarga berpenghasilan rendah, seperti kepala desa atau petani kaya. Kondisi yang tidak diharapkan ini dapat dijadikan sebagai sebuah indikator adanya kebutuhan yang kuat atas pemutakhiran basis data penduduk miskin secara berkala sehingga menghasilkan informasi yang akurat  dan  dapat  dipercaya  yang  nantinya  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  atau kebijakan.
Mengingat relevansi program PMT, terlepas dari adanya potensi korupsi dalam pelaksanaan- nya, pemerintah pusat melalui Kementerian Kesehatan (Kemenkes) terus mendukung inisiatif ini. Berbeda dengan program PMT sebelumnya yang menggunakan biskuit bergizi tinggi dan susu dalam paket makanan yang didistribusikan (Rokom, 2017), program tahun 2023 yang disebut Program Pemberian Makanan Tambahan Berbasis Pangan Lokal, disingkat PMT lokal, menekan- kan pada penggunaan pangan bersumber bahan lokal yang tersedia dan mudah didapat di setiap kabupaten atau kota dimana program ini berlangsung (Anggraini, 2023).
Sebagai landasan hukum, pelaksanaan PMT lokal diatur dalam Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 42 Tahun 2022 yang memuat pedoman teknis pemanfaatan dana alokasi khusus non fisik
(DAK non fisik) pada tahun 2020, terkait bidang kesehatan tahun anggaran 2023 (BPK, 2022). Berdasarkan pedoman tersebut, terdapat 389 kabupaten dan kota yang diberikan alokasi anggar- an  untuk  PMT  lokal.  Penggabungan  indeks  kapasitas  fiskal  tahun  2021,  persentase  prevalensi stunting berdasarkan SSGI tahun 2021, dan indeks ketahanan pangan tahun 2021 merupakan tiga kumpulan indeks yang dijadikan acuan. Alokasi anggaran PMT lokal ditentukan dengan Rumus 1.
I = 85% x P x S x 90 days x R ................................................................................................................ 1)
I : Alokasi anggaran PMT lokal
P  : Proyeksi kelompok populasi sasaran (anak balita/ibu hamil)
S : Persentase angka prevalensi stunting
R  : Biaya per unit kepala. (Jika anak balita = US$1,08, jika tidak ibu hamil = US$1,40)
Rumus alokasi anggaran tersebut menunjukkan bahwa intervensi pemberian makanan tam- bahan  dilaksanakan  secara  terus  menerus  selama  90  hari.  Intervensi  dilakukan  tidak  hanya terhadap kelompok rentan, seperti anak-anak penderita gizi buruk dan stunting , namun juga ter- hadap ibu hamil yang mengalami kekurangan energi kronis (Bumil KEK). Terdapat pula perbe- daan anggaran belanja harian per orang antara anak stunting atau gizi buruk, dimana ibu hamil mendapat biaya lebih besar senilai US$0,33.  Koefisien 85% mewakili proporsi seluruh  alokasi anggaran yang akan digunakan untuk intervensi, dengan asumsi jika program dapat memenuhi 85% dari populasi sasaran, maka program dianggap telah mencapai tujuannya.
Lebih lanjut, berdasarkan data yang disampaikan oleh Direktorat Jenderal Kesehatan Masyara- kat, Kementerian Kesehatan, total alokasi anggaran PMT lokal untuk balita stunting dan gizi buruk pada  tahun  2023  berjumlah  sekitar  US$43,9  juta.  DAK  non  fisik  kemudian  disalurkan  ke  389 kabupaten dan kota se-Indonesia. Dinas Kesehatan di setiap pemerintah daerah mengalokasikan dana PMT lokal tersebut ke seluruh fasilitas kesehatan masyarakat (Puskesmas) di masing-ma- sing wilayah administratifnya. Dimulai dari Puskesmas, Pejabat Pembuat Komitmen (PPK) mela- kukan pengadaan barang dan jasa, kemudian memilih calon penyedia melalui proses pengadaan yang  akan  menyediakan  makanan,  dan  mendistribusikan  makanan  kepada  seluruh  penerima bantuan yang telah terpilih.
Sementara itu, beberapa penelitian sebelumnya telah mendokumentasikan efektivitas prog- ram pemberian makanan tambahan dalam mengurangi prevalensi stunting (Phuka et al., 2008; Zhang et al., 2016). Sebuah studi terbaru oleh Sufri et al. (2023) menyoroti peran penting pangan yang bersumber bahan lokal dalam memastikan efektivitas program PMT. Studi ini menekankan perlunya penyediaan makanan tersebut secara konsisten pada kegiatan yang dilakukan oleh Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu) secara bulanan dan terus menerus selama 90 hari tanpa henti. Lebih lanjut, sebagaimana ditunjukkan dalam penelitian yang dilakukan oleh Baye and Kennedy (2020), untuk mencapai penurunan stunting yang lebih merata dan efektif diperlukan sinkronisa- si program pangan. Sinkronisasi ini sangat penting dalam menyukseskan program, apalagi pelak- sanaan PMT lokal di Indonesia pada tahun 2023 mengandalkan DAK non fisik dari pemerintah pusat yang disalurkan secara serempak ke seluruh daerah di Indonesia.
Sayangnya, terdapat dualitas dalam indeks referensi yang digunakan untuk mengukur preva- lensi stunting . Indeks pertama yang digunakan adalah SSGI. SSGI merupakan survei kolaboratif antara Badan Kebijakan Pembangunan Kesehatan (Pusjak) Kementerian Kesehatan dan Badan Pusat  Statistik  (BPS).  Pada  saat  yang  sama,  Aplikasi  Pencatatan  dan  Pelaporan  Gizi  Berbasis Masyarakat secara elektronik (e-PPBGM) juga merupakan alat pengukuran lainnya yang diguna- kan.  Data  SSGI dikumpulkan  melalui survei  yang menyasar  rumah  tangga yang  memiliki  anak balita  melalui.  Berbeda  dengan  SSGI,  petugas  gizi  Puskesmas  mengumpulkan  data  e-PPGBM menggunakan  hasil  penimbangan  bulanan  dari  Posyandu  untuk  mengumpulkan  data  seluruh balita. Metode ini menjelaskan mengapa pada studi ini, kami menggunakan data e-PPGBM diban- dingkan  data  SSGI  dalam  proses  analisis.  Keputusan  ini  didasarkan  pada  fakta  bahwa  data  e- PPGBM  memberikan  informasi aktual  mengenai  anak  balita  yang  mengalami stunting dan  gizi buruk, dibandingkan dengan data yang diperoleh dari survei pada SSGI. Lebih lanjut, Jasmawati and Setiadi (2020) menyoroti keunggulan e-PPGBM karena kemampuannya menganalisis data pada tingkat individu sehingga memungkinkan analisis dilakukan setiap bulan berbasis kohort.
Namun, karena adanya variasi instrumen pengukuran, disparitas hasil indeks prevalensi tidak dapat  dihindari.  Hapsara  (2023)  melaporkan  penurunan  prevalensi stunting di  Kabupaten Pringsewu berdasarkan SSGI menunjukkan adanya disparitas output pada dua alat ukur dengan metodologi pengumpulan data yang berbeda, dari 19% pada tahun 2021 menjadi 16,2% pada tahun 2022. Sebaliknya, indeks prevalensi stunting pada e-PPGBM tahun 2022 tercatat sebesar 5,5%. Demikian pula Herawati et al. (2023) menemukan perbedaan yang signifikan antara hasil SSGI  dan  e-PPGBM  di  Kabupaten  Cimahi,  dengan  SSGI  menunjukkan  angka  16,4%  namun  e- PPGBM menunjukkan angka 9,7% pada tahun 2022. Adanya perbedaan data memiliki kecende- rungan akan menciptakan masalah. Pada hasil penelitiannya, Garuolienė et al. (2016) menekan- kan bahwa kesenjangan data dapat menyebabkan pengambil keputusan tidak memiliki informasi yang akurat, tidak dapat dipercaya, dan tidak kuat, sehingga menghambat kemampuan pengambil kebijakan untuk merumuskan strategi yang efektif dan meningkatkan program di masa depan.
Dalam lingkup keuangan negara, berbagai penelitian menunjukkan bahwa tingginya frekuensi stunting akan mengakibatkan  kerugian  negara  (Hoddinott  et  al.,  2013;  Suryana  &  Azis, 2023). Sementara itu, menurut Bank Dunia, dampak ekonomi dari kekurangan gizi mempengaruhi 2% – 3%  produk  domestik  bruto  (Shekar,  2006).  Menyadari  pentingnya  alokasi  anggaran  dalam menanggulangi stunting untuk mencegah potensi kerugian negara dan dampak ekonomi di masa depan, studi yang dilakukan oleh Sulaeman dan Ahmad (2022) merekomendasikan agar pemerin- tah  Indonesia  meningkatkan  alokasi  anggaran  kesehatan  merujuk  pada  analisis  data  dari  100 kabupaten dan 33 provinsi di Indonesia. Pearson et al. (2018) melakukan penelitian di Bangla- desh pada tahun 2018. Mereka menggunakan simulasi untuk menentukan bagaimana distribusi anggaran dapat diubah berdasarkan ketersediaan untuk mencapai pengurangan kejadian stunting yang paling efektif pada kelompok usia anak balita yang berbeda.
Dalam  konteks  yang  hampir  sama,  berbagai  penelitian  juga  telah  menguji  korelasi  antara stunting pada masa balita dan produktivitas tenaga kerja serta korelasinya dengan peningkatan gaji (McGovern et al., 2017; Galasso & Wagstaff, 2019; Ponce, 2018). Akseer et al. (2022) melaku- kan penelitian yang menganalisis model kesehatan dan ekonomi tenaga kerja untuk menguji dam- pak stunting pada masa balita terhadap angkatan kerja di 95 negara berpenghasilan rendah dan menengah, yang mewakili sekitar 90% dari total angkatan kerja. Temuan penelitian ini menun- jukkan  bahwa stunting pada  masa  kanak-kanak  berpotensi  menyebabkan  kerugian  penjualan tahunan  minimal  sebesar  US$135,4  miliar  bagi  sektor  swasta.  Pada saat  yang  sama,  beberapa penelitian juga menunjukkan bahwa penurunan stunting berdampak pada peningkatan prestasi sekolah, yang merupakan prediktor kuat terhadap pendapatan di masa depan (Gottlieb & Fogarty, 2003; Kyui, 2016). Dengan kata lain, peningkatan penghasilan kena pajak dapat berarti mening- katkan penerimaan negara dalam suatu negara. Meningkatkan pencapaian pendidikan seseorang dan mengalokasikan sumber daya keuangan yang besar untuk mengurangi prevalensi stunting pada  masa  kanak-kanak,  akan  meningkatkan  upah  pekerja  (Postel-Vinay  &  Sahn,  2010).  Pada awalnya, seorang pekerja wajib pajak mungkin tidak dikenakan kewajiban membayar pajak peng- hasilan  karena  penghasilannya  berada  di  bawah  ambang  batas  wajib  pajak.  Namun,  seiring dengan pendapatan mereka yang meningkat, mereka berhak dikenakan pajak penghasilan.
Sementara itu, teknik analisis investasi Net Present Value (NPV) telah mendapatkan daya tarik yang signifikan dalam layanan kesehatan (Kirigia et al., 2020; Thunström et al., 2020; Wolff et al., 2020). Meneliti korelasi antara NPV dan intervensi sensitif gizi, Webb et al. (2021) menggunakan model mikrosimulasi dalam penelitiannya. Model yang digunakan menggabungkan waktu, nutrisi pada tingkat individu, dan parameter kebijakan untuk memperkirakan dampak kesehatan dan efektivitas biaya dalam mengurangi stunting . Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa, dengan asumsi cakupan intervensi 80% untuk seluruh calon penerima bantuan, program yang berfokus pada peningkatan kualitas gizi berpotensi meningkatkan kualitas kesehatan balita usia 0,16 dan 3,20 tahun per anak. Rasio efektivitas biaya rata-rata turun, dari semula yang bisa dihemat adalah sebesar US$9 menjadi US$2000 per tahun. Sayangnya, belum ada penelitian yang berfokus pada hubungan antara program intervensi yang menekankan perbaikan gizi dan potensi penerimaan pajak penghasilan dari anak balita yang mengalami stunting ketika mereka memasuki dunia kerja di masa depan.
Mengingat  kesenjangan  pengetahuan  yang  ada  saat  ini,  studi  ini  berupaya  untuk  meneliti optimalisasi alokasi anggaran untuk intervensi perbaikan gizi dalam program stunting , dengan menitikberatkan pada adanya potensi korupsi. Fokusnya adalah pada program pemberian ma- kanan tambahan yang berbasis bahan pangan lokal, yang mencakup beberapa kabupaten dan kota di Indonesia. Selain itu, analisis biaya manfaat belum pernah dilakukan pada studi sebelumnya untuk memastikan keuntungan masa depan yang diperoleh pemerintah dari penghasilan kena pajak yang dipungut selama masa kerja produktif. Lebih jauh lagi, belum pernah dilakukan studi yang meneliti jumlah penerima program pengentasan stunting dan menggunakan analisis biaya manfaat untuk menentukan pajak yang didapatkan dari pendapatan yang tidak dapat dipungut oleh  pemerintah  di  masa  depan  berdasarkan  penerima  bantuan  yang  salah.  Oleh  karena  itu, menilai efektivitas melalui analisis biaya manfaat dan korelasi pemilihan calon penerima bantuan yang bebas dari kesalahan penargetan yang berpotensi terjadinya korupsi menjadi aspek baru dalam kajian ini.
Untuk dapat menjawab objektifnya, studi ini akan berupaya menjawab beberapa pertanyaan kunci yang disusun sebagai berikut:
Q1 : Apa hubungan alokasi anggaran program PMT lokal tahun 2023 dengan pengaruhnya terha- dap peningkatan pajak yang diperoleh  dari penghasilan dimasa depan dalam memberikan kontribusi terhadap pendapatan pemerintah Indonesia?
Q2 : Apakah alokasi anggaran PMT lokal tahun 2023 telah memenuhi prinsip keadilan, memasti- kan cakupan yang komprehensif terhadap sebagian besar balita yang terkena dampak stunt- ing di wilayah tertentu dengan pemilihan penerima bantuan yang akurat?
Q3 : Sejauh mana risiko yang akan dialami pemerintah dari tidak diikutsertakannya balita pene- rima bantuan yang seharusnya memenuhi syarat karena adanya potensi korupsi dalam ben- tuk  maladministrasi  atau  penyalahgunaan  wewenang  yang  dapat  menimbulkan  kerugian keuangan negara?
Q4 : Apakah ada strategi lain untuk memaksimalkan pajak dari penghasilan di masa depan dalam kerangka kebijakan anggaran yang ada untuk program PMT lokal?
Meskipun penelitian ini mencoba untuk menjawab isu yang belum dapat terjawab pada studi terdahulu, penelitian ini memiliki keterbatasan dalam meningkatkan basis pengetahuan yang ada. Salah satu keterbatasan pada studi ini adalah jumlah sampel yang hanya mencakup data anak stunting dan gizi buruk yang didapatkan dari e-PPGBM pada periode bulan Agustus 2022 hingga Februari 2023. Data yang digunakan pada proses analisis tidak termasuk data ibu hamil. Oleh karena itu, beberapa temuan yang ada mungkin hanya sepenuhnya mewakili kelompok populasi tertentu. Lebih lanjut, kesimpulan penelitian ini dibatasi hanya pada kabupaten dan kota tertentu yang menerima DAK non fisik untuk PMT lokal. Wilayah Papua tidak dimasukkan dalam dataset karena sebagian besar kabupaten dan kota di Papua berada di zona konflik sehingga menyebab- kan aplikasi e-PPGBM berpotensi memuat data yang tidak akurat.

## Metode
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan memanfaatkan data sekunder yang diperoleh dari aplikasi e-PPGBM pada periode Agustus 2022 hingga Februari 2023. Alasan utama penggunaan data pada bulan Februari dan Agustus adalah karena kedua bulan tersebut adalah bulan penimbangan (Darojat et al., 2023 ), dimana data yang dihimpun ke dalam aplikasi e-PPGBM jauh lebih lengkap dibandingkan bulan lainnya (Rinawan et al., 2022). Data yang dikumpulkan mencakup rincian anak gizi buruk dan stunting dari 513 kabupaten dan kota di seluruh wilayah Indonesia. Petugas gizi di setiap Puskesmas memverifikasi informasi tersebut. Selanjutnya, data tersebut dikaitkan dengan informasi kabupaten dan kota yang mendapat alokasi anggaran dari PMT  lokal  tahun  2023.  Kedua  kelompok  data  tersebut  kemudian  diiriskan satu  sama lain dan disempurnakan dengan menghapus seluruh kabupaten dan kota di Provinsi Papua, serta kota dan kabupaten lainnya yang tidak mendapatkan dukungan DAK non fisik. Selama proses pembersihan data,  diperoleh  data  sebanyak  360  kabupaten  dan  kota.  Hasil  dari  kegiatan  normalisasi  data tersebut,  anggaran  yang  dialokasikan  untuk  389  kabupaten  dan  kota  menurun,  dari  semula US$43,9 juta menjadi US$42 juta untuk 360 kabupaten dan kota.
Langkah selanjutnya, data yang sudah dinormalisasi dianalisis menggunakan perhitungan net present  value  (NPV)  untuk  melihat  seberapa  optimalnya  anggaran  program  digunakan  untuk mencapai tujuannya. Menurut Gallo (2014), NPV adalah teknik yang digunakan untuk menentu- kan  keuntungan  atas  investasi  suatu  proyek  atau  pengeluaran.  Perhitungan  ini  melibatkan evaluasi total  keuntungan finansial  yang diharapkan dari investasi dan mengubahnya menjadi nilai dari mata uang saat ini. Menurut Zethraeus et al. (2003), salah satu keuntungan dari metode NPV adalah bahwa metode ini dapat mengatasi masalah interpretasi dan statistik yang terkait dengan rasio efektivitas biaya tambahan.
Dalam menghitung NPV, penting untuk menentukan total pendapatan penduduk usia kerja. Berdasarkan temuan survei BPS pada tahun 2019, usia produktif penduduk Indonesia didefinisi- kan sebagai penduduk berusia pada rentang 15 hingga 64 tahun (Kominfo, 2021). Variabel ini mewakili usia produktif dalam perhitungan NPV. Masa hidup produktif dihitung dengan mengu- rangkan usia 64 tahun dengan 15 tahun. Selain itu, salah satu variabel lain yang digunakan dalam perhitungan NPV adalah tingkat diskonto sebesar 4,5%, berdasarkan tingkat bunga fasilitas pin- jaman. Nilai suku bunga tersebut mengacu pada laporan rapat dewan gubernur Bank Indonesia yang diselenggarakan pada tanggal 22 Agustus hingga 23 Agustus 2022 (BI, 2022).
Berkaitan  dengan  rata-rata  pendapatan  penduduk  usia  kerja,  penelitian  ini  mengacu  pada survei yang diterbitkan oleh BPS, yang dikutip dalam penelitian yang dilakukan oleh Negara and Ramayandi  (2020).  Survei  BPS  menunjukkan  produk  domestik  bruto  (PDB)  Indonesia  sekitar US$7  triliun.  Angka  tersebut  menyiratkan  bahwa  pendapatan  per  kapita  penduduk  Indonesia akan mencapai sekitar US$1.760 per bulan atau US$21.123 per tahun pada tahun 2045. Sebelum menerapkan perhitungan menggunakan NPV, perlu terlebih dahulu menghitung nilai pendapatan seseorang di masa depan setiap individu. Untuk lebih jelasnya, Rumus 2 yang diterapkan dalam menghitung nilai masa depan.
FV [r, t] = Po (1 + r) t ..................................................................................................................................... 2)
FV [r, t] : Penghasilan sepanjang tahun kerja
Po
: Jumlah penghasilan kena pajak dalam 1 tahun
r : Suku Bunga Fasilitas Pinjaman
t
: Jumlah tahun yang dihabiskan untuk hidup secara produktif
Setelah  kita  menghitung  nilai  pendapatan  selama  masa  kerja,  kita  harus  menghitung  nilai ekonomi dari seorang anak yang berkontribusi pada angkatan kerja hingga usia pensiun. Rumus 3 digunakan untuk menghitung nilai ekonomi anak.
FVA [r, t] = 𝐅𝐕 [𝐫,𝐭] −[(𝟏+𝐫) 𝐭 −𝟏] 𝐫 ........................................................................................................................... 3)
FVA [r, t] : Nilai uang sampai anak mencapai usia pensiun FV [r, t] : Penghasilan sepanjang tahun kerja
r : Suku Bunga Fasilitas Pinjaman
t : Jumlah tahun yang dihabiskan untuk hidup secara produktif
Selanjutnya kita menghitung potensi ekonomi bayi baru lahir dengan menggunakan  Rumus nilai sekarang (Rumus 4).
PV (0) = 𝐅𝐕 [𝐫,𝐭] (𝟏+𝒓) 𝒕 ................................................................................................................................................... 4)
PV (0) : Potensi perkembangan ekonomi anak usia 0 tahun FVA [r, t]  : Nilai uang sampai anak mencapai usia pensiun
r : Suku Bunga Fasilitas Pinjaman
t : Jumlah tahun yang dihabiskan untuk hidup secara produktif
Untuk mengevaluasi kelayakan suatu program, kita dapat menghitung nilai bersih ekonomi dengan mengurangkan biaya operasional dari potensi ekonominya atau dengan membagi kedua variabel tersebut untuk menentukan rasio biaya manfaat (rasio CB). Kesenjangan yang bernilai positif atau rasio CB yang lebih besar nol menunjukkan kelayakan program. Sebaliknya, kesen- jangan  negatif  atau  rasio  CB  lebih  kecil  atau  sama  dengan  nol  menunjukkan  ketidakpraktisan program, sehingga memerlukan penilaian ulang atau evaluasi menyeluruh jika program sudah berjalan.
CB ratio = 𝐏𝐕 (𝟎) 𝐈 ............................................................................................................................................... 5) CB ratio: Rasio yang digunakan dalam analisis manfaat biaya PV
(0) : Potensi perkembangan ekonomi anak usia 0 tahun I : Total investasi yang disalurkan untuk membiayai suatu program
Untuk  menganalisis  pertanyaan  penelitian,  penting  untuk  mempertimbangkan  beberapa variabel tambahan yang berfungsi sebagai faktor korektif dalam penghitungan manfaat. Beberapa variabel tersebut meliputi jumlah tahun produktif seseorang, angka kematian, dan nilai penghasil- an  yang  dikenakan  pajak.  Seperti  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  rentang  usia  produktif adalah 49 tahun, yaitu dari 15 hingga 64 tahun. Namun menurut Ekaptiningrum (2023), rata-rata usia mahasiswa sarjana di Indonesia sekitar 22 tahun. Selain itu, menurut Nasional (2023), indi- vidu yang mencari pekerjaan harus memiliki setidaknya satu tahun pengalaman profesional agar dapat  secara  efektif  menavigasi  peralihan  dari  dunia  akademis  ke  dunia  profesional.  Dengan asumsi usia rata-rata bayi yang menerima bantuan PMT lokal pada tahun 2023 adalah satu tahun, maka bayi tersebut akan mencapai angkatan kerja pada usia dua puluh tiga tahun pada tahun 2045. Jika kita memilih tahun 2045 sebagai titik awal penghitungan, variabel “t” ditarik mencakup usia produktif maksimal seseorang yaitu 64 tah un, yang kemudian menghasilkan nilai “t” sebesar 42 tahun.
Faktor tambahan lain yang menjadi faktor koreksi adalah angka kematian. Berdasarkan World Bank Open Data (2021), angka kematian kasar di Indonesia sebesar 9,6 kematian per 1000 orang atau 0,96% pada tahun 2021. Sebagai faktor koreksi terakhir, Undang-Undang Nomor 7 Tahun 2021 tentang Harmonisasi Peraturan Perpajakan telah mengatur Penghasilan Tidak Kena Pajak (PTKP) bagi wajib pajak orang pribadi; nilainya sebesar US$3.520. Menurut undang-undang ini, wajib pajak perorangan yang sudah menikah berhak mendapat tambahan US$293, sedangkan se- tiap anggota keluarga wajib pajak menerima jumlah yang sama. Sebelum menghitung nilai PTKP, perlu diasumsikan jumlah anak dalam satu keluarga. Rata-rata jumlah anak per keluarga yang digunakan sebagai asumsi pada studi ini diperoleh dari laporan BPS (2023). Sebagaimana dijelas- kan dalam laporan ini, angka kesuburan total di Indonesia berada pada kisaran angka dua. Berda- sarkan kondisi tersebut, sepasang suami istri mempunyai dua orang anak, maka pengurangan penghasilan kena pajak masing-masing sebesar US$3.520 dan US$586.
Undang-undang  tersebut juga menyebutkan  bahwa  total penghasilan setelah  dikurangi  nilai penghasilan tidak kena pajak, maka wajib pajak yang mempunyai penghasilan sebesar US$16.298 hingga US$32.597 akan dikenakan pajak penghasilan sebesar 25%. Untuk konversi dari mata uang rupiah  ke  dolar  Amerika,  studi  ini  mendasarkan  seluruh  kurs  konversi  pada  kurs  resmi  Bank Indonesia per 29 Desember 2023, yakni Rp15.338 untuk setiap US$1.

## Hasil dan Pembahasan
Mengikuti rumus yang telah ditetapkan sebelumnya, perhitungan biaya manfaat dilakukan de- ngan mempertimbangkan asumsi-asumsi yang telah dijelaskan yang menjadi dasar nilai variabel koreksi. Tabel 1 menunjukkan perhitungan rasio CB dengan membagi nilai manfaat sekarang (PV benefit) dengan nilai biaya sekarang (PV cost).
Tabel 1. Rasio biaya manfaat pada PMT lokal Pajak PV (0) pajak Populasi target PV (Keuntungan) PV (Biaya) Rasio CB 25% $92.901 1.780.275 $163.801.473.939 $172.352.967 950
Berdasarkan  data  yang  disajikan  pada  Tabel  1,  negara  dapat  memperoleh  sekitar  US$163 miliar selama 42 tahun ke depan dengan menerapkan tarif penghasilan kena pajak sebesar 25% terhadap total pendapatan setiap individu dalam populasi target balita yang mengalami stunting dan kekurangan gizi. Nilai tersebut berdasarkan target populasi sebesar 1.780.175 balita dengan angka kematian sebesar 0,96%. Ketika membandingkan perkiraan keuntungan ini dengan keselu- ruhan biaya yang dikeluarkan negara untuk mendanai program PMT lokal berdasarkan seluruh penerima sasaran, rasio CB menunjukkan nilai yang sangat signifikan yaitu  sebesar 950. Hasil analisis  ini  menjawab  pertanyaan  yang  diajukan  pada  Q1,  di  mana  rasio  CB  dari  program  ini sangat tinggi. Rasio yang sangat tinggi ini menunjukkan bahwa pelaksanaan program PMT lokal
sangat bermanfaat karena berpotensi memberikan kontribusi yang signifikan terhadap anggaran pendapatan dan belanja negara (APBN) melalui pajak dari penghasilan dalam kurun 42 tahun ke depan, terhitung sejak tahun 2045, dimana balita tersebut berusia 23 tahun pada tahun 2045 dan berlanjut hingga individu tersebut mencapai usia 64 tahun.
Namun, tidak semua keluarga yang mempunyai anak yang mengalami kondisi stunting atau gizi buruk menerima program bantuan makanan tambahan melalui PMT lokal karena keterbatas- an finansial dari negara. Tidak termasuk Papua, pemerintah Indonesia mengalokasikan sekitar US$42 juta untuk melakukan intervensi dan membantu 434.330 anak yang mengalami hambatan tumbuh kembang dan kekurangan gizi. Meskipun terdapat argumen yang kuat, seperti kendala keuangan,  sikap  pemerintah  mengenai  kebijakan  alokasi  PMT  lokal  yang  diterapkan  masih menunjukkan unsur ketimpangan.
Namun, terbatasnya anggaran pemerintah yang menimbulkan ketidakadilan bukanlah satu- satunya sumber permasalahan dalam program PMT lokal.  Masalah lain yang terungkap dalam studi ini adalah perlunya pemilihan penerima bantuan yang lebih akurat. Studi ini menemukan 25.809 jumlah penerima bantuan tidak memenuhi syarat untuk berpartisipasi sebagai penerima program PMT lokal. Hasilnya, dari seluruh kelompok balita yang berjumlah 434.330 jiwa yang mendapat  intervensi  melalui  program  makanan  tambahan,  hanya  sekitar  408.521  jiwa  yang berhak menjadi penerima manfaat program. Rincian lengkap provinsi yang menunjukkan indikasi ketidakakuratan  penerima  bantuan  disajikan  pada Tabel  2 .  Angka-angka  tersebut  mencakup jumlah penerima bantuan yang datanya tidak akurat dan jumlah total anggaran yang salah alokasi.
Tabel 2. Total kelebihan anggaran No. Provinsi Balita stunting dan gizi buruk (e- PPGBM) Jumlah balita yang dianggarkan untuk diintervensi Penerima bantuan yang tidak memenuhi syarat Total kelebihan anggaran (US$) 1.  Sumatera Utara 9.896 20.674 10.778 $1.043.452 2.  Sumatera Selatan 4.097 8.605 4.508 $436.437 3.  Riau 9.151 12.553 3.402 $329.344 4.  Sulawesi Utara 2.404 3.852 1.448 $140.159 5.  Kalimantan Tengah 1.248 2.252 1.004 $97.213 6.  Lampung 5.342 6.206 864 $83.646 7.  Jambi 3.266 4.037 771 $74.631 8.  Papua Barat 1.304 2.047 743 $71.919 9.  Sulawesi Tenggara 2.509 3.170 661 $64.012 10.  Maluku Utara 660 1.017 357 $34.606 11.  Kepulauan Bangka Belitung 782 1.139 357 $34.606 12.  Bengkulu 1.046 1.320 274 $26.554 13.  Aceh 300 552 252 $24.397 14.  Maluku 665 904 239 $23.138 15.  Jawa Timur 503 653 150 $14.557 43.173 68.982 25.809 $2.498.671
Analisis lebih lanjut terhadap Tabel 2 menunjukkan bahwa, dari 34 provinsi di Indonesia, 15 provinsi  menunjukkan  ketidaksesuaian  dalam  mengidentifikasi  penerima  manfaat  program. Perhitungan jumlah penerima manfaat yang tidak sesuai dilakukan dengan mengurangkan jumlah anak stunting dan gizi buruk yang tercatat dalam database e-PPGBM tiap kabupaten dan kota dengan jumlah anak penerima manfaat program. Sedangkan penentuan penerima program dila- kukan dengan membagi total anggaran yang dialokasikan kepada kabupaten dan kota di setiap provinsi sebesar US$1,08 per anak dikalikan 90 hari. Berdasarkan analisis tersebut, terlihat bah- wa pemerintah Indonesia berpotensi mengalami kerugian sekitar US$2,49 juta akibat kemungkin- an kesalahan penargetan. Jumlah tersebut setara dengan 5,94% dari keseluruhan anggaran peme- rintah yang dialokasikan untuk program PMT lokal, yang mengindikasikan adanya pemborosan uang negara karena kesalahan dalam menentukan penerima manfaat program.
Jika dilihat lebih dalam dan difokuskan pada kabupaten dan kota di masing-masing provinsi, angka-angka pada Tabel 3 akan menunjukkan hasilnya. Analisis ini dilakukan dengan mengurut-
kan sepuluh kabupaten dan kota yang memiliki risiko paling signifikan terhadap tidak sesuainya penerima program terhadap persyaratan, dari yang tertinggi hingga yang terendah.
Tabel 3. 10 Kabupaten salah alokasi tertinggi No. Kabupaten atau Kota Total anggaran Jumlah balita penerima bantuan program Balita stunting dan kurang gizi Penerima yang tidak Memenuhi Syarat Misalokasi anggaran SSGI 2022 1. Kab. Ogan Komering Ulu Timur $251.132 2.594 624 1.970 $190.721  19,1% 2. Kab. Serdang Bedagai $297.892 3.077 1.159 1.918 $185.686  21,1% 3. Kab. Labuhanbatu $194.593 2.010 419 1.591 $154.029  23,9% 4. Kab. Tapanuli Tengah $223.443 2.308 858 1.450 $140.378  30,5% 5. Kab. Asahan $201.757 2.084 790 1.294 $125.275  15,3% 6. Kab. Labuhanbatu Selatan $166.347 1.718 597 1.121 $108.550  26,4% 7. Kab. Kampar $352.785 3.644 2.695 949 $91.875  14,5% 8. Kab. Ogan Komering Ulu Selatan $150.982 1.560 675 885 $85.634  19,4% 9. Kab. Tapanuli Selatan $119.247 1.232 375 857 $82.942  39,4% 10.  Kab. Rokan Hilir $233.837 2.415 1.624 791 $76.614  14,7% $2.192.017 22.642 9.816 12.826 $1.241.705
Tabel 3 menunjukkan bahwa, di antara sepuluh kabupaten, enam kabupaten di Provinsi Suma- tera Utara mempunyai tingkat ketidakakuratan menargetkan sasaran penerima bantuan program PMT lokal yang paling tinggi. Sedangkan sisanya tersebar di dua kabupaten di Provinsi Riau dan dua kabupaten di Sumatera Selatan, dengan Ogan Komering Ulu Timur sebagai kabupaten terting- gi dengan kelebihan anggaran. Sepuluh daerah dengan jumlah ketidaktepatan sasaran terbanyak seluruhnya  terjadi  pada  pemerintah  daerah  kabupaten.  Semua  kabupaten  tersebut  terletak  di Pulau Sumatera.
Selain  itu,  dari  sepuluh  kabupaten  yang  teridentifikasi  sebagai  penerima  program  bantuan yang salah alokasi, enam kabupaten menunjukkan angka prevalensi stunting yang melebihi rata- rata nasional, yaitu di bawah 21,6%. 1 Pengamatan ini menunjukkan bahwa pemerintah melaku- kan kesalahan dalam perencanaan dengan memprioritaskan alokasi anggaran pada kabupaten yang angka stunting nya lebih rendah dibandingkan rata-rata nasional. Temuan-temuan ini meng- garisbawahi perlunya memanfaatkan data yang lebih akurat dalam proses perencanaan, verifi- kasi,  dan  validasi  untuk  memastikan  keselarasan  dengan  jumlah  anak  balita  yang  mengalami stunting dan  gizi  buruk  di  setiap  wilayah  sebagai  dasar  untuk  memprioritaskan  penyediaan bantuan keuangan.
Dengan menganalisis data yang disajikan pada Tabel 2 dan 3, kita dapat menjawab pertanyaan yang diajukan pada Q2 dan Q3 mengenai distribusi anggaran program PMT lokal yang tidak adil di berbagai daerah dan kemungkinan terjadinya kerugian finansial negara dalam bentuk alokasi anggaran.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  distorsi  terhadap  prinsip  keadilan.  Dengan  kata  lain, kelebihan anggaran tersebut diduga telah teralokasikan kepada anak balita yang tidak memenuhi kriteria yang ditentukan sebagai penerima bantuan yang diintervensi, karena tidak tercatat pada e-PPGBM sebagai balita stunting atau gizi buruk. Akibat bantuan yang tidak tepat sasaran terse- but, terdapat potensi kerugian keuangan negara sebesar 5,94% dari anggaran yang dialokasikan. Kondisi ini tidak hanya menghambat kemampuan program PMT lokal untuk mencapai tujuannya secara  efektif  tetapi  juga  menimbulkan  risiko  korupsi  dalam  bentuk  kerugian  finansial  bagi
1 Semakin rendah indeks prevalensi stunting menunjukkan semakin besarnya proporsi balita sehat terhadap jumlah balita stunting.
negara karena adanya penerima bantuan yang tidak memenuhi syarat ke dalam sasaran penerima manfaat program.
Untuk mengeksplorasi strategi yang berbeda dalam mengalokasikan anggaran dan menjawab pertanyaan penelitian terakhir di Q4, Tabel 4 membandingkan dua skenario: pertama, intervensi pemerintah terhadap seluruh populasi sasaran, dan kedua, kebijakan saat ini yang dilaksanakan, yang mengacu pada distribusi anggaran yang tidak menargetkan kepada seluruh populasi. Perlu dicatat, dalam perhitungan pada skenario kedua, jumlah balita salah sasaran sebesar 25.809 tidak dimasukkan dalam perhitungan karena diasumsikan sebagai kerugian keuangan negara.
Tabel 4. Perbandingan dua skenario Skenario Target populasi PV (Keuntungan) PV (Biaya) 1 1.780.275 $163.801.473.939 $172.352.967 2 408.521 $37.587.643.445 $42.048.621 Potensi kerugian -$126.213.830.493
Analisis biaya manfaat dari data Tabel 4 menunjukkan bahwa, dengan hanya melakukan inter- vensi terhadap 408.521 anak di bawah usia lima tahun yang mengalami stunting dan kurang gizi, pemerintah  berpotensi  memperoleh  pendapatan  sekitar  US$37,5  miliar.  Sayangnya,  opsi  yang dipilih oleh pemerintah adalah tidak melakukan intervensi terhadap seluruh target populasi. Hal tersebut  menyebabkan  pemerintah  Indonesia  mengalami  potensi  kerugian  penerimaan  pajak penghasilan  sebesar  US$126,2  miliar.  Dengan  kata  lain,  jika  pemerintah  Indonesia  membatasi keterlibatannya hanya pada 22,95% dari total populasi sasaran, maka pemerintah Indonesia akan menghadapi  kemungkinan  hilangnya  pendapatan  dalam  jumlah  yang  jauh  lebih  besar  melalui pajak  penghasilan.  Angka  ini  setara  dengan  kehilangan  pendapatan  sebesar  77%  dari  seluruh potensi pendapatan yang mungkin dihasilkan.

## Simpulan
Studi ini menyelidiki aspek penting dalam mengoptimalkan penggunaan DAK non fisik pada program pemberian makanan tambahan dalam upaya memerangi stunting yang meluas di Indo- nesia. Dengan menggunakan analisis manfaat biaya, studi ini menekankan pentingnya menerap- kan  program  nutrisi  tambahan  yang  secara  akurat  memanfaatkan  makanan  yang  bersumber bahan pangan lokal dan memilih penerima manfaat yang memenuhi syarat. Hasil analisis juga menunjukkan manfaat yang signifikan terhadap potensi pajak dari penghasilan di masa depan, sehingga memvalidasi dampak positif dari program ini.
Namun, studi ini juga menyoroti potensi konsekuensi finansial dari ketidakakuratan dalam me- milih penerima bantuan. Akibat ketidakakuratan dalam memilih penerima manfaat, pemerintah berpotensi akan menghadapi kerugian finansial yang lebih besar di masa depan karena kegagalan memungut pajak dari penghasilan, akibat hanya sebagian dari populasi yang diintervensi. Selain itu, ketidakefisienan alokasi uang negara terjadi ketika individu yang tidak memenuhi persyarat- an kualifikasi justru dipilih sebagai penerima bantuan. Korupsi terjadi ketika muncul ketidakadil- an dalam proses pemilihan penerima program akibat penyalahgunaan kekuasaan atau maladmi- nistrasi. Sebelum program ini dilanjutkan pada tahun berikutnya, penting untuk mengevaluasi keberhasilan berdasarkan efektivitas penurunan prevalensi stunting , efisiensi sumber daya, dan kepatuhan terhadap prinsip-prinsip antikorupsi. Selain itu, sangat penting untuk menggunakan data e-PPGBM sebagai basis data referensi untuk memilih calon penerima bantuan seiring dengan terus meningkatkan tingkat akurasi data. Ombudsman, Badan Pengawasan Keuangan dan Pem- bangunan (BPKP), dan Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) merupakan lembaga non-kemen- terian yang dapat memainkan peran penting dalam meningkatkan kualitas program ditinjau dari sisi perencanaan hingga implementasi dengan memastikan bahwa peraturan dan  hukum dipa- tuhi. Upaya perbaikan dapat dilakukan melalui berbagai cara, seperti melakukan audit terhadap wilayah-wilayah yang diduga tidak memenuhi kriteria kelayakan yang diawasi oleh BPKP, atau melalui asesmen antikorupsi yang dilakukan atau didampingi oleh Kedeputian Bidang Pencegah- an dan Monitoring di lingkungan Komisi Pemberantasan Korupsi. Pelaksanaan kegiatan konsul- tasi  dan  audit  dapat  diawali  dengan  melakukan  pemeriksaan  menyeluruh  pada  10  kabupaten
yang terletak di Pulau Sumatera, dimana terindikasi penerima bantuan tidak memenuhi persya- ratan dengan tidak tercatat dalam aplikasi e-PPGBM terbanyak.
Mengingat pentingnya penurunan stunting , penelitian ini berupaya mengajak para pembuat kebijakan untuk mengambil tindakan dan mendesak untuk membuat kebijakan di sektor kese- hatan yang berbasis pada bukti yang menjamin hasil program yang optimal sekaligus menjaga keuangan negara dari kerugian atau pemborosan. Disaat yang sama, studi ini juga berupaya untuk memberikan masukan bagi pembuat kebijakan di masa depan agar dapat mengatasi masalah ini dengan lebih efektif dan tepat, sehingga pada akhirnya dapat meningkatkan kesejahteraan anak- anak di Indonesia.
Menganalisis  populasi  wanita  hamil  yang  mengalami  kekurangan  energi  kronis  yang  juga menerima bantuan melalui program makanan tambahan merupakan potensi yang dapat dilaku- kan untuk pengembangan penelitian di kemudian hari. Analisis ini memiliki tujuan ganda, hal ini tidak  hanya  memungkinkan  membandingkan  keberhasilan  antara  populasi  sasaran  penerima bantuan dengan balita yang mengalami stunting dan gizi buruk, namun juga berfungsi sebagai pendekatan  tambahan  untuk  menentukan  apakah  program  pemberian  makanan  tambahan mencapai hasil yang optimal pada tingkat implementasi pada kelompok ibu hamil dengan kondisi kekurangan energi kronis.
Selain itu, indeks prevalensi stunting pada tahun 2023 yang terdapat pada SSGI belum dapat diakses pada saat studi ini dilakukan. Oleh karena itu, akan bermanfaat bagi penelitian selanjut- nya untuk fokus melihat pada dampak korelasi antara persentase penurunan prevalensi stunting pada tahun 2023 dan anggaran yang dialokasikan untuk program PMT lokal.

## Referensi
Adriany, V., & Tesar, M. (2023). Unpacking the discourses of stunting in Indonesian early childhood education and parenting. Children & Society, 37(2), 311-325.
Akseer, N., Tasic, H., Nnachebe Onah, M., Wigle, J., Rajakumar, R., Sanchez-Hernandez, D., Akuoku, J., Black, R. E., Horta, B. L., Nwuneli, N., Shine, R., Wazny, K., Japra, N., Shekar, M., & Hoddinott, J. (2022). Economic costs of childhood stunting to the private sector in low- and middle- income countries. eClinicalMedicine , 45 , 101320.
https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2022.101320
Anggraini, D. N. (2023). Evaluation of integrated nutritional intervention in cases of stunting with chronic skin infections. Journal of Medical and Health Studies , 4 (4), 111-118.
Arulpragasam, J., Fernandez, L., Matsuda, Y., Olfindo, R., & Stephens, M. (2011). Building governance and anti- corruption in the Philippines’ conditional cash transfer program. Philippine Social Protection Notes , (1).
Baye, K., & Kennedy, G. (2020). Estimates of dietary quality in infants and young children (6 – 23 mo):  Evidence  from  demographic  and  health  surveys  of  49  low-and  middle-income countries. Nutrition , 78 , 110875.
BI.  (2022,  August  23).  7-day  reverse  repo  rate  naik  25  BPS  menjadi  3,75%:  sinergi  menjaga stabilitas  dan  memperkuat  pemulihan.  Retrieved  December  20,  2023,  from https://www.bi.go.id/id/publikasi/ruang-media/news-release/Pages/sp_2422622.aspx BPK.  (2022,  December  30). Permenkes  no.  42  tahun  2022 .  Database  Peraturan  |  JDIH  BPK. https://peraturan.bpk.go.id/Details/245561/permenkes-no-42-tahun-2022
BPS. (2023, March 31). Angka kelahiran total / total fertility rate (TFR) menurut provinsi, 1971-2020 -  Tabel  Statistik .  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Retrieved  January  3,  2024,  from https://www.bps.go.id/id/statistics-table/1/MjIxMCMx/angka-kelahiran-total---total- fertility-rate--tfr--menurut-provinsi--1971-2020.html
CNN Indonesia. (2020, June 19). Kajian KPK ungkap 4 poin kritis program kartu prakerja . Retrieved March  24,  2024,  from  https://www.cnnindonesia.com/nasional/20200619133020-12- 515150/kajian-kpk-ungkap-4-poin-kritis-program-kartu-prakerja.
Darojat, B. Z., Katmawanti, S., Paramita, F., Kurniawan, A., & Hamzah, S. H. (2023). The correlation between knowledge, attitude, and behavior of responsive feeding on stunting incidents in children in Karangploso Health Center, Malang Regency, Indonesia. E3S Web of Conferences, 448, 01017. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202344801017
Ekaptiningrum,  K.  (2023,  April  4). Rektor  UGM  wisuda  2.552  lulusan  sarjana  dan  diploma . Universitas Gadjah Mada. https://ugm.ac.id/id/berita/22851-ugm-wisuda-2-552-lulusan- sarjana-dan-diploma/
Galasso, E., & Wagstaff, A. (2019). The aggregate income losses from childhood stunting and the returns to a nutrition intervention aimed at reducing stunting. Economics & Human Biology , 34 , 225-238.
Gallo, A. (2014). A refresher on net present value. Harvard Business Review , 19 , 1-6.
Garuolienė,  K.,  Godman,  B.,  Gulbinovič,  J.,  Schiffers,  K.,  &  Wettermark,  B.  (2016).  Differences  in utilization rates between commercial and administrative databases: Implications for future health-economic and cross-national studies. Expert Review of Pharmacoeconomics &amp; Outcomes Research , 16 (2), 149 – 152. https://doi.org/10.1586/14737167.2016.1158649 Gottlieb, P. D., & Fogarty, M. (2003). Educational attainment and metropolitan growth. Economic development quarterly , 17 (4), 325-336.
Haile,  B.,  &  Headey,  D.  (2023).  Growth  in  milk  consumption  and  reductions  in  child  stunting: Historical  evidence  from  cross-country  panel  data. Food  Policy , 118 ,  102485. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2023.102485.
Hapsara, I. (2023, March 7). Prevalensi stunting Kabupaten Pringsewu Alami Penurunan . rri.co.id - Portal  berita  terpercaya.  https://www.rri.co.id/daerah/181285/prevalensi-stunting- kabupaten-pringsewu-alami-penurunan
Hatta, M., Mulyani, S., & Umar, N. A. (2020, September 1). Dynamic model of fisheries management system and maritime highway program in Makassar Strait. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 564 (1), 012062. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/564/1/012062
Herawati,  A.  T.,  Emawati,  E.,  Priyadi,  A.,  Sandi,  S.  I.,  Rokayah,  C.,  &  Cikal,  A.  (2023).  Edukasi pemenuhan  gizi  dalam  upaya  pencegahan  stunting  pada  balita  di  Kelurahan  Melong. Lumbung  Inovasi:  Jurnal  Pengabdian  Kepada  Masyarakat , 8 (4),  664 – 669. https://doi.org/10.36312/linov.v8i4.1462 Herin. (2022, March 26). Challenges in dealing with stunting in NTT . Kompas. Retrieved December 14,  2023,  from  https://www.kompas.id/baca/english/2022/03/26/challenges-in- dealing-with-stunting-in-ntt.
Hoddinott, J., Alderman, H., Behrman, J. R., Haddad, L., & Horton, S. (2013). The economic rationale for investing in stunting reduction. Maternal & child nutrition , 9 , 69-82.
Jasmawati,  &  Setiadi,  R.  (2020).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  status  gizi  balita.  Mahakam Midwifery Journal,5 (2).
KatongNTT.  (2022,  March). Anggaran  atasi  stunting  di  NTT  Rp.  165  M  tak  tepat  sasaran . KatongNTT.com.  Retrieved  December  14,  2023,  from  https://katongntt.com/anggaran- atasi-stunting-di-ntt-rp-165-m-tak-tepat-sasaran/
Kirigia, J. M., Muthuri, R. N. D. K., & Muthuri, N. G. (2020). The net present value of human lives lost due to coronavirus disease (COVID-19) in the Islamic Republic of Iran.
Kominfo. (2021, January 24). Angkatan kerja produktif melimpah. Retrieved December 18, 2023, from https://www.kominfo.go.id/content/detail/33004/angkatan-kerja-produktif- melimpah/0/artikel
Kyui, N. (2016). Expansion of higher education, employment and wages: Evidence from the Russian Transition. Labour Economics , 39 , 68-87.
Latif,  I.  S.,  &  Pangestu,  I.  A.  (2022).  Problematika  Penyalahgunaan  Bantuan  Sosial  Pada  Masa Pandemi. JUSTISI , 8 (2), 95-107.
McGovern, M. E., Krishna, A., Aguayo, V. M., & Subramanian, S. V. (2017). A review of the evidence linking child stunting to economic outcomes. International journal of epidemiology , 46 (4), 1171-1191.
Namangdjabar, O. L., Baumali, A. M., Manalor, L. L., Seran, A. A., & Yulianti, H. (2023). Anemia and nutritional  status  influencing  the  incident  of  stunting  at  toddler  age  in  Kupang  City, Indonesia. Lat. Am. J. Pharm, 42, 3.
Nasional,  T.  B.  (2023,  March  21). Kenapa  pengalaman  kerja  minimal  harus  satu  tahun?  ini penjelasannya! - bingkai nasional . Kenapa Pengalaman Kerja Minimal Harus Satu Tahun? Ini Penjelasannya! - Bingkai Nasional. https://www.bingkainasional.com/keuangan/3468132698/kenapa-pengalaman-kerja- minimal-harus-satu-tahun-ini-penjelasannya
Negara,  S.  D.,  &  Ramayandi,  A.  (2020).  Laying  the  foundations  for  future  growth acceleration? Bulletin of Indonesian Economic Studies , 56 (1), 1-21.
Pearson, R., Killedar, M., Petravic, J., Kakietek, J. J., Scott, N., Grantham, K. L., ... & Wilson, D. P. (2018). Optima  Nutrition:  an  allocative  efficiency  tool  to  reduce  childhood  stunting  by  better targeting nutrition-related interventions. BMC Public Health , 18 , 1-12.
Phuka, J. C., Maleta, K., Thakwalakwa, C., Cheung, Y. B., Briend, A., Manary, M. J., & Ashorn, P. (2008). Complementary feeding with fortified spread and incidence of severe stunting in 6-to 18- month-old rural Malawians. Archives of pediatrics & adolescent medicine , 162 (7), 619-626. Ponce,  N.,  Shimkhada,  R.,  Raub,  A.,  Daoud,  A.,  Nandi,  A.,  Richter,  L.,  &  Heymann,  J.  (2018).  The association  of  minimum  wage  change  on  child  nutritional  status  in  LMICs:  a  quasi- experimental multi-country study. Global public health , 13 (9), 1307-1321.
PorosNttNews. (2022, March 24). Dana RP 165 M ludes, angka stunting NTT malah bertambah. Poros NTT News. https://www.porosnttnews.com/daerah/1480/
Postel‐Vinay,  G.,  &  Sahn,  D.  E.  (2010).  Explaining  stunting  in  nineteenth‐century  France. The Economic History Review , 63 (2), 315-334.
Rinawan, F. R., Faza, A., Susanti, A. I., Purnama, W. G., Indraswari, N., Ferdian, D., ... & Ridwana, R. (2022).  Posyandu  application  for  monitoring  children  under-five:  A  3-year  data  quality map in Indonesia. ISPRS International Journal of Geo-Information , 11 (7), 399. Rokom. (2017, June 16). Ini cara pemberian makanan tambahan (PMT) ibu hamil, balita dan anak sekolah . Sehat Negeriku. https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20170615/4721406/cara-pemberian- makanan-tambahan-pmt-ibu-hamil-balita-dan-anak-sekolah/
Shekar,  M.,  Heaver,  R.,  &  Lee,  Y.  K.  (2006). Repositioning  nutrition  as  central  to  development:  A strategy for large scale action . World Bank Publications.
Sufri, S., Nurhasanah, Jannah, M., Dewi, T. P., Sirasa, F., & Bakri, S. (2023, February 2). Child Stunting Reduction  in  Aceh  Province:  Challenges  and  a  Way  Ahead. Maternal  and  Child  Health Journal , 27 (5), 888 – 901. https://doi.org/10.1007/s10995-023-03601-y.
Sulaeman, M., & Ahmad, A. A. (2022). Relationship of macroeconomic policies with stunting: the role  of  the  health  budget,  applying  fiscal  autonomy  and  reducing  poverty. KnE  Social Sciences , 264-273.
Suratri, M. A. L., Putro, G., Rachmat, B., Nurhayati, Ristrini, Pracoyo, N. E., ... & Raharni. (2023). Risk Factors  for  Stunting  among  Children  under  Five  Years  in  the  Province  of  East  Nusa Tenggara  (NTT),  Indonesia. International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public Health , 20 (2), 1640.
Suryana, E. A., & Azis, M. (2023). The potential of economic loss due to stunting in Indonesia. Jurnal Ekonomi Kesehatan Indonesia , 8 (1), 52-65.
Thunström, L., Newbold, S. C., Finnoff, D., Ashworth, M., & Shogren, J. F. (2020). The benefits and costs of using social distancing to flatten the curve for COVID-19. Journal of Benefit-Cost Analysis , 11 (2), 179-195.
Tomu, H., Muhadar, M., & Musakkir, M. (2023, February 23). Means of class action lawsuit as an alternative and solution for recovering state and community financial losses in corruption direct  cash  assistance  village  funds. HERMENEUTIKA:  Jurnal  Ilmu  Hukum , 7 (1),  112. https://doi.org/10.33603/hermeneutika.v6i3.8341
Webb, P., Danaei, G., Masters, W. A., Rosettie, K. L., Leech, A. A., Cohen, J., ... & Mozaffarian, D. (2021). Modelling  the  potential  cost-effectiveness  of  food-based  programs  to  reduce malnutrition. Global food security , 29 , 100550.
Williams-Elegbe, S. (2018). Systemic corruption and public procurement in developing countries: are there any solutions? Journal of Public Procurement , 18 (2), 131-147.
Winarni, R. R. (2023, April). Harmonization in determining actions of state civil services (ASN) who qualify as maladministration with criminal acts of corruption. In International Conference on Law, Economics, and Health (ICLEH 2022) (pp. 525-536). Atlantis Press.
Wolff, J., Pauling, J., Keck, A., & Baumbach, J. (2020). The economic impact of artificial intelligence in health care: systematic review. Journal of medical Internet research , 22 (2), e16866.
World Bank  Open  Data .  (2021).  World  Bank  Open  Data.  Retrieved  January  1,  2024,  from https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.CDRT.IN?locations=ID
Zethraeus, N., Johannesson, M., Jönsson, B., Löthgren, M., & Tambour, M. (2003). Advantages of using the net-benefit approach for analysing uncertainty in economic evaluation studies. Pharmacoeconomics , 21 , 39-48.
Zhang, Y., Wu, Q., Wang, W., van Velthoven, M. H., Chang, S., Han, H., ... & Scherpbier, R. W. (2016).
Effectiveness of complementary food supplements and dietary counselling on anaemia and stunting  in  children  aged  6 – 23  months  in  poor  areas  of  Qinghai  Province,  China:  a controlled interventional study. BMJ open , 6 (10), e011234.