How to cite: Sadiq, A., Susyani, S., Febry, F., Sari, I. P., Sartono, S., Margarethy, I., & Ni’mah , T. (2023) Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera: Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan. Amerta Nutrition, 7(4), 569 – 575.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Sadiq dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 4 (Desember 2023). 569-575.

## ccccccccccc

## PENDAHULUAN
Masalah  kesehatan  masyarakat  di  Indonesia yaitu kejadian stunting dengan prevalensi 30,8 1 melebihi ambang batas World Health Organization (WHO)  sebesar 20%  dan  target  penurunan  stunting  yang  harus  dicapai sebesar  14%  tahun  2024 2 .  Secara  global  hasil  studi prevalensi  stunting  dibeberapa  negara  menunjukkan prevalensi yang juga tinggi. Studi pada balita dibawah 5 tahun  di  Sabah  Malaysia  mendapatkan  prevalensi stunting sebesar 33,3% 3 . Studi berkaitan dengan kejadian stunting  sebanyak  6965  balita  usia  0  sd  59  bulan  di Bangladesh  mendapatkan  hasil  prevalensi  stunting sebesar 37% 4 . Studi di Indonesia yaitu Survei Nutrisi Asia Tenggara  (SEANUT)  tahun  2020  pada  2236  anak  di
Indonesia  usia  6  sd  12  tahun  mendapatkan  hasil prevalensi stunting sebesar 31,4 % 5 .
Studi  Beal,  et,  al  2018  melakukan  kajian menggunakan kerangka konsep WHO mendapatkan hasil determinan  faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya stunting balita di Indonesia antara lain dari faktor anak, faktor ibu, lingkungan dan akses ke pelayanan kesehatan. Keempat  faktor  tersebut  yaitu  bayi  tidak  mendapat  asi ekslusif,  status  tingkat  ekonomi  rendah,  bayi  lahir premature,  pendek  pada  panjang  badan  lahir,  tinggi badan  ibu,  dan  pendidikan  yang  rendah.  Faktor lingkungan berupa sanitasi yaitu jamban dan air minum yang tidak baik dan  sehat serta faktor akses pelayanan

## Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan

## Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera
Ahmad Sadiq 1 *, Susyani Susyani 1 , Fatmalina Febry 2 , Indah Purnama Sari 2 , Sartono Sartono 1 , Indah Margarethy 3 , Tanwirotun Ni’mah 3 1 Poltekkes Kemenkes Palembang, Palembang, Indonesia
2 Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Sriwijaya, Ogan Ilir, Indonesia
3 Balai Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Baturaja, Ogan Komering Ulu, Indonesia
RESEARCH STUDY Versi Bahasa
OPEN ACCESS
INFO ARTIKEL
Received: 16-08-2022 Accepted: 11-08-2023 Published online : 28-11-2023
*Koresponden: Ahmad Sadiq sadiq@poltekkespalembang.ac.id

## DOI:
10.20473/amnt.v7i4.2023.569- 575
Tersedia secara online: https://e- journal.unair.ac.id/AMNT
Kata Kunci: Daerah Rawa, IPKM, Malaria, Stunting

## ABSTRAK
Latar  Belakang :  Prevalensi  stunting  di  Indonesia  sebesar  24,4%.  Faktor  determinan stunting yaitu keluarga, rumah tangga, asupan gizi yang tidak adekuat, Air Susu Ibu (ASI) ekslusif,  penyakit  infeksi  dan  faktor  sosial.  Stunting  berdampak  pada  perkembangan kognitif, penyakit kronis, keterbelakangan mental dan obesitas.
Tujuan :  Mengidentifikasi  faktor  penentu  stunting  pada  level  kabupaten/kota  di Sumatera Selatan.
Metode: Desain penelitian cross-sectional . Jumlah sampel 2.272 responden. Data balita stunting di 17 Kabupaten/Kota berasal dari Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) 2018. Variabel karakteristik Kabupaten/Kota meliputi jenis daerah rawa, endemis malaria, laju produk  domestik  bruto  (LPDB),  laju  pertumbuhan  penduduk  (LPP)  dan  indeks pembangunan kesehatan masyarakat (IPKM).  Analisis data dilakukan dengan univariat, bivariat  dengan chi-square ,  dan  mengidentifikasi  faktor  yang  paling  berpengaruh dengan analisis multivariat Hasil: Jumlah  responden  2.272  balita,  prevalensi  stunting  31,2%.  Sebesar  52,5% kabupaten/kota  di  Sumatera  Selatan  merupakan  kondisi  daerah  rawa.  Variabel karakteristik   signifikan dengan stunting adalah jenis daerah rawa   p=0,001, Prevalence Ratio (PR)=1,230  (1,088-1,390  95%  CI).  Hasil  multivariat  variabel  yang  paling  besar pengaruhnya terhadap kejadian stunting adalah variabel daerah rawa p = 0,000. Hasil Prevalence Ratio (PR): 1,469 (95% CI 1,208-1,788) hal ini berarti Kabupaten/kota dengan jenis  daerah tidak rawa berisiko 1,469 kali lebih tinggi  untuk memiliki  balita  stunting dibandingkan dengan Kabupaten/Kota daerah rawa Kesimpulan: Prevalensi stunting  31,2 %. Variabel signifikan dengan kejadian stunting adalah kondisi daerah rawa, p=0,001, OR=1,230 (1.088-1,390). Hasil multivariat faktor yang paling dominan adalah daerah rawa nilai PR: 1,469, Kabupaten/kota dengan jenis daerah  tidak  rawa  berisiko  1,469  kali  lebih  tinggi  untuk  memiliki  balita  stunting dibandingkan dengan kabupaten berjenis daerah rawa setelah kontrol dengan variabel API, IPKM dan LPP (95% CI: 1,208 - 1,788).
How to cite: Sadiq, A., Susyani, S., Febry, F., Sari, I. P., Sartono, S., Margarethy, I., & Ni’mah , T. (2023) Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera: Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan. Amerta Nutrition, 7(4), 569 – 575.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Sadiq dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 4 (Desember 2023). 569-575.
kesehatan  yang  kurang  dalam  hal  pemantauan pertumbuhan dan imunisasi 6 .
Balita  di  bawah  dua  tahun  (Baduta)  stunting memiliki  intelegensia  tidak  optimal,  fungsi  kekebalan menjadi rendah, dan dimasa yang akan datang akan lebih mudah  terkena  penyakit  sehingga  berisiko  terhadap tingkat  produktivitas  yang  rendah.  Secara  luas  stunting dapat memperlambat pertumbuhan ekonomi, rendahnya  angka  kemiskinan  serta  pada  akhirnya memperluas  berbagai  ketimpangan 7 . Faktor  risiko mempunyai  keterkaitan  dengan  stunting  adalah  berat badan  lahir  bayi,  tingkat  pendidikan  ibu,    jenis  kelamin anak, pekerjaan orang   tua, tingkat pekerjaan ibu, status gizi ibu,  infeksi, tinggi badan ibu, sanitasi, status ekonomi keluarga,  pengaruh  lingkungan,  dan  pemberian  asi ekslusif 8 .
Implikasi  secara  biologis  pada  stunting berdampak  pada  perkembangan  otak  dan  neurologis dapat menyebabkan rendahnya nilai kognitif sebesar 7% dengan  nilai  matematika  2,11  lebih  rendah  jika dibandingkan  pada  anak  bukan  stunting.  Perbandingan anak stunting dengan tidak stunting dalam tes penilaian kuantitatif dan tes kosakata gambar Peabody didapatkan skor  16,1%  pada  anak  stunting,  nilai  tersebut  lebih rendah  48,8%  dari  anak  yang  tidak  stunting.  Pada  1000 hari pertama kehidupan  anak stunting berpeluang untuk IQ non-verbal < 89  dan berisiko memiliki IQ lebih rendah 4,57  kali    jika  dibandingkan  dengan  IQ  anak  yang  tidak mengalami stunting 9 . Studi Wiwid, A (2020) menunjukkan determinan terjadinya stunting pada balita. Stunting usia 24  sd  59  bulan  di  pengaruhi  tinggi  badan  ibu  dan signifikan  sebagai  prediktor  stunting  (adjusted  OR= 2,720;  95%CI:  1,050-7,049).  Faktor-faktor  lainnya  yaitu tinggi badan ayah, tingkat pendidikan dan pekerjaan ayah dan  ibu,  jenis  kelamin  balita  bukan  termasuk  faktor terjadinya  resiko  stunting 10 .  Balita  stunting  27,5% berhubungan dengan tingkat pendidikan orang tua yang rendah 11 . Stunting berhubungan dengan BBLR (berat bayi lahir  rendah),  dari  hasil  studi  faktor  sosial  ekonomi menyatakan  bahwa  tidak  ada  hubungan  bermakna dengan  kejadian  stunting  yang  meliputi  variabel pendidikan ibu, pendapatan dan jumlah anggota keluarga dengan  kejadian  stunting 12 . Studi  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  variebel  karakteristik  daerah  yang berhubungan  dengan  stunting  dan  menentukan  fator yang paling berpengaruh dengan kejadian stunting pada balita di 17 kabupaten/kota.

## METODE
Desain  penelitian  adalah cross-sectional, data utama  berasal  dari  survei  berskala  nasional  yaitu  Riset Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS)  Tahun  2018.  Populasi adalah  seluruh  rumah  tangga  di  17  kabupaten/kota  di Sumatera  Selatan  menggunakan  kerangka  Survei  Sosial Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  2018.  Data  karakteristik spasial  daerah  didapat  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),
Badan  Perencanaan  Daerah  (BAPPEDA)dan  Profil Kesehatan  Sumatera  Selatan.    Pengumpulan  data dilakukan dari bulan Maret sampai dengan Juli 2022.
Populasi  Target  penelitian  ini  adalah  semua balita 0 – 59 bulan, berdomisili di 17 kabupaten/kota di Sumatera Selatan. Sampel merupakan balita pada rumah tangga  yang  terpilih  yang  bersumber  dari  RISKESDAS tahun  2018.  Jumlah  sampel  sebanyak  2.272  balita  yang tersebar di 17 Kabupaten/kota di Sumatera Selatan.  Data balita  stunting  berasal  dari  data  RISKESDAS  2018. Variabel  karakteristik  daerah  data  spasial    berupa variabel jenis daerah rawa,  laju produk domestik bruto (LPDB)  dan  Laju  pertumbuhan  penduduk  (LPP) bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik.  Variabel  Indeks Pembangunan  Kesehatan  Masyarakat  (IPKM)  dan Variabel endemis malaria (API: Annual Paracite Incident ) di  17  Kabupaten/kota  di  Sumatera  Selatan  bersumber dari  Kementrian  Kesehatan  RI  dan  Dinas  Kesehatan. Variabel karakteristik kabupaten/kota jenis daerah rawa dibagi  menjadi  2  katagori  yaitu  daerah  tidak  rawa  dan rawa  dengan  membandingkan  dengan  rata-rata presentase Kabupaten/Kota di Sumatera Selatan (rawa > 1,79%).  Daerah  endemis  malaria  ditetapkan  menjadi  2 katagori tinggi dan rendah yaitu katagori tinggi (>5/1000 penduduk  dan  rendah  <1/1000  penduduk),  angka  ini berdasarkan  capaian  dari  laporan  Dinas  Kesehatan Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun  2021.  Katagori  laju pertumbuhan penduduk daerah dikatagorikan tinggi jika pertambahan  penduduk  sebesar  >1,25%.  Laju  produk domestik  bruto  daerah  berdasarkan  rata-rata  provinsi dibagi  menjadi  2  katagori  dearah  rendah  (<3,29%)  dan tinggi (> 3,29%). Variabel IPKM daerah ditentukan dengan membandingkan  skore  capaian  Indeks  Pembagunan Kesehatan  Masyarakat  Provinsi  sebesar  0,5939  untuk selanjutnya  dibagi  menjadi  2  katagori  yaitu  rendah <0,5939  dan  tinggi  >0,5939.  Analisis  data  dilakukan dengan univariat untuk mendapatkan distribusi frekuensi dari  variabel  yang  diteliti  yaitu  prevalensi  stunting  dan variable  karakteristik  Kabupaten/Kota.  Analisis  bivariat dengan Chi-Square untuk  melihat  hubungan  balita stunting  dan  variabel  karakteristik  kabupaten/kota. Analisis  multivariat  digunakan  untuk  mendapatkan variabel  yang  paling  berpengaruh  dengan  kejadian stunting di tingkat kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 menunjukkan jumlah seluruh responden  yang  dilakukan  pengukuran  antropometri tinggi  badan  dan  panjang  badan  sebanyak  2.274. Responden  tersebut  tersebar  di  17  Kabupaten/Kota  di Sumatera Selatan. Hasil analisis data prevalensi stunting pada  balita  mendapatkan  prevalensi  balita  stunting sebanyak  708  responden  (31,2%).    Penelitian  ini menunjukkan sebagian besar responden termasuk dalam katagori normal (68.8%) berdasarkan TB/U (tinggi badan menurut umur).

## Tabel 1. Distribusi Frekuensi Stunting Sumatera Selatan Tahun 2018
Status Gizi (TB/U) Frekuensi n % Stunting 708 31.2 Normal 1.564 68.8
How to cite: Sadiq, A., Susyani, S., Febry, F., Sari, I. P., Sartono, S., Margarethy, I., & Ni’mah , T. (2023) Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera: Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan. Amerta Nutrition, 7(4), 569 – 575.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Sadiq dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 4 (Desember 2023). 569-575.
Status Gizi (TB/U) Frekuensi n % Total 2.274 100
Tabel 2. Distribusi Responden Menurut Karakteristik Spasial dan Sosial kabupaten/Kota di Sumatera Selatan
Karakteristik Frekuensi n % Jenis Daerah Tidak Berawa (<1,79%) 1.186 47,8 Rawa (> 1,79) 1.086 52,2 Endemis malaria Tinggi (>5/1000 penduduk) 304 13,4 Rendah (<1/1000 penduduk) 1.968 86,6 Laju Produk Domestik Bruto Rendah (<3,29%) 1.084 47,7 Tinggi (≥3,29%) 1.188 52,3 Laju Pertumbuhan Penduduk Tinggi (> 1,25%) 933 41,1 Rendah (< 1,25%) 1.339 58,9 IPKM Rendah (Skor <0,5939) 1.296 57,0 Tinggi (Skor > 0,5939) 976 43,0 Total 2.272 100
Berdasarkan  tabel  2,  sebagian  besar  52,2% balita  di  kabupaten/kota  berada  di  daerah  dengan demografis  daerah  rawa,  sedangkan  yang  tinggal didaerah tidak rawa sebanyak 1.086 responden (47,8%). Kabupaten/kota dengan kondisi daerah endemis malaria didapatkan  hasil  sebagian  besar  daerah  di  Sumatera Selatan dengan kondisi endemis malaria rendah <1/1000 penduduk. Data menunjukkan sebanyak 86,6% responden  tinggal  didaerah  endemis  malaria  rendah. Berdasarkan  tingkat  laju  produk  domestik  bruto, sebagian besar responden tinggal di daerah
kabupaten/kota  di  sumsel  dengan  katagori  tinggi  yaitu sebesar  52,2%  responden.  Berdasarkan  variabel  laju pertumbuhan penduduk terdapat 58,9% responden lebih besar  berada  di  daerah  dengan  laju  pertumbuhan penduduk  rendah.  Variabel  IPKM  sebagai  alat  untuk memonitor  perkembangan  kesehatan  disuatu  daerah menunjukkan sebagian besar responden (57%) tinggal di kabupaten/kota  dengan  katagori  daerah  IPKM  rendah. Sedangkan  responden  yang  tinggal  di  kabupaten/kota dengan  IPKM  tinggi  lebih  rendah  yaitu  976  (435) responden.

## Tabel 3. Hubungan Karakteristik Daerah dengan Kejadian Stunting Pada Balita di Sumatera Selatan
Karakteristik Status Gizi (Stunting) p-value PR (95% CI) Ya Tidak n % n % Jenis daerah Tidak Rawa (<1,79%) 375 34,5 711 65,5 0,001* 1,230 (1,088-1,390) Rawa (< >1,79%) 333 28,1 853 71,9 Endemis malaria Tinggi (>5/1000 penduduk) 96 31,6 208 68,4 0,919 1,015 (0,850-1,213) Rendah (<1/1000 penduduk) 612 31,3 1.356 68,9 Laju Produk Domestik Bruto (LPDB) Rendah (<3,29%) 347 32,0 737 68,0 0,430 1,053 (0,932-1,190) Tinggi (≥3,29%) 361 30,4 827 69,6 Laju Pertumbuhan Penduduk (LPP) Tinggi (>1,25%) 303 32,5 630 67,5 0,279 1,074 (0,949-1,214) Rendah (<1,25%) 405 30,2 934 69,8 IPKM Rendah (Skore <0,5939) 425 32,8 871 67,2 0,059 1,131 (0,998-1,282) Tinggi (Skore > 0,5939) 283 29,0 693 71,0
How to cite: Sadiq, A., Susyani, S., Febry, F., Sari, I. P., Sartono, S., Margarethy, I., & Ni’mah , T. (2023) Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera: Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan. Amerta Nutrition, 7(4), 569 – 575.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Sadiq dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 4 (Desember 2023). 569-575.
* signifikan <0,05 (uji chi-square), PR: Prevalence Rate
Analisis  bivariat dalam  tabel  3  menunjukkan sebagian besar anak stunting berjumlah 475  responden (34,5%) tinggal di daerah tidak berawa. Hasil uji statistik diperoleh nilai p=0,001, PR =1,230 (1,088-1,390) artinya secara signifikan ada hubungan antara anak yang tinggal di  daerah  rawa  dengan  kejadian  stunting.  Hasil  analisis bivariat  diperoleh  nilai  PR=1,230,  hal  ini  dapat disimpulkan  kabupaten/kota  yang  memiliki  geografis rawa  mempunyai  peluang  1,230  kali  untuk  tidak terjadinya  stunting  dibandingkan  kabupaten/daerah yang tidak memiliki rawa.
Berdasarkan  hasil  analisis  hubungan  antara kabupaten/Kota  variabel  endemis  malaria  dengan kejadian  stunting  terlihat  hampir  tidak  ada  perbedaan proporsi  antara  anak  stunting  yang  berada  di  daerah endemis  malaria  tinggi  dan  rendah  yaitu  31,6%  dan 31,3%.  Secara  statistik  hasil  nilai  p=0,919  maka  dapat disimpulkan tidak ada hubungan antara daerah endemis malaria  dengan  kejadian  stunting.  Hasil  analisis  juga menunjukkan hampir tidak ada perbedaan proporsi anak stunting baik yang tinggal di deerah dengan laju produk
domestik  bruto  (LPDB)  rendah  maupun  tinggi.  Nilai p=0,430  OR=  1,053  (0,932-1,190)  artinya  tidak  ada hubungan  LPDB  kabupaten/kota  dengan  kejadian stunting.
Proporsi  stunting  lebih  tinggi  terdapat  pada daerah dengan pertumbuhan penduduk (LPP) tinggi yaitu sebesar 32,55% dibandingkan dengan LPP rendah 30, 2%. Hal  yang  sama  didapatkan  dari  hasil  analisis  hubungan antara  laju  pertumbuhan  penduduk  dengan  kejadian stunting  yang  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  antara LPP  di  kabupaten/kota  dengan  kejadian  stunting  nilai p=0,279 tidak terdapat hubungan. Variabel IPKM masing- masing  kabupaten/kota  dikatagorikan  lebih  tinggi  atau lebih  rendah  dibandingkan  dengan  IPKM  Provinsi Sumatera  Selatan.    Proporsi  balita  stunting  terbanyak ditemukan  pada  daerah  dengan  IPKM  rendah  (32,8%) dibandingkan  dengan  daerah  IPKM  tinggi  (29%).  Hasil analisis  bivariat  nilai  p=0,059  tidak  terdapat  adanya hubungan  yang  bermakna  antara  IPKM  kabupaten/kota dengan kejadian stunting.
Tabel 4. Analisis Multivariat Regresi Logistik Karakteristik Kabupaten
Variabel B S.E Wald df sig Exp(B) 95% CI for Exp (B) Lower Upper Jenis daerah Rawa 0,385 0,100 14,783 1 0,000 1,479 1,208 1,788 API (Malaria) 0,337 0,153 4,854 1 0,028 1,401 1,038 1,892 LPP (Laju Pertumbuhan Penduduk) 0,170 0,101 2,836 1 0,092 1,185 0,973 1,444 IPKM 0,260 0,096 7,438 1 0,006 1,298 1,076 1,565
B: Koefisien, S.E: Standard Error, Wald : Wald Statistic, df : degree of freedom, Sig : Siqnifikan, Exp(B) : Odss Ratio CI: Confidence Interval
Berdasarkan analisis akhir pemodelan multivariat didapatkan bahwa variabel yang berhubungan bermakna dengan kejadian stunting adalah variable jenis daerah rawa, endemis malaria, dan IPKM. Sedangkan  variabel  laju  pertumbuhan  penduduk merupakan variabel konfounding.Hasil analisis menunjukkan  bahwa  variabel  yang  paling  besar pengaruhnya terhadap kejadian stunting adalah variabel jenis daerah. Hal ini berdasarkan nilai PR pada pemodelan akhir multivariat variabel jenis daerah sebesar 1,469 (95% CI  1,208 – 1,  788).  Kabupaten/kota  dengan  jenis  daerah tidak rawa berisiko 1,469 kali lebih tinggi untuk memiliki balita stunting dibandingkan dengan kabupaten berjenis daerah  rawa  setelah  kontrol  dengan  variabel  API,  IPKM dan  LPP  (95%  CI:  1,208  -  1,788).  Pada  populasi  umum, peneliti  95%  percaya  bahwa  kabupaten  dengan  jenis daerah  tidak  rawa  akan  mengalami  kejadian  stunting antara  1,208  hingga  1,788  kali  dibandingkan  kabupaten dengan  jenis  daerah  rawa.  Kabupaten  dengan  status endemis  malaria  tinggi  berisiko  1,401  kali  lebih  tinggi untuk  memiliki  balita  stunting  dibandingkan  dengan kabupaten/kota  dengan  status  endemis  malaria  rendah
setelah  dikontrol  dengan  variabel  rawa,  IPKM  dan  LPP (95% CI: 1,038  - 1,892). Kabupaten dengan status IPKM rendah  berisiko  1,298  kali  lebih  tinggi  untuk  memiliki balita stunting  dibandingkan  dengan kabupaten dengan status  IPKM  tinggi  setelah  dikontrol  dengan  variabel rawa, API dan LPP (95% CI: 1,298 - 1,565).
Masalah  gizi  di  Indonesia  sekarang  ini memberikan  dampak  yang  sangat  serius  terhadap kualitas  sumber  daya  manusia.  Di  Indonesia  kejadian stunting ini termasuk salah satu masalah malnutrisi yang menempati  posisi  cukup  tinggi. . Prevalensi  stunting Provinsi  Sumatera  Selatan  hasil  Riskesdas  2018  sebesar 31,2%  masih  tinggi  diatas  angka  nasional  30,8% 1 dan ambang  batas  WHO  sebesar  20%.  Target  yang  di tetapakan  oleh  pemerintah  14%  tahun  2024 2 . Berdasarkan  hasil  olahan  data  stunting  pada  balita didapatkan prevalensi sebesar 31,2 % yang tersebar di 17 Kab/Kota di Sumatera Selatan.
Beberapa  variabel  determinan  terjadinya stunting  secara  tidak  langsung  antara  lain  jenis  daerah geografis  tempat  responden  tinggal.  Sebagian  besar responden  tinggal  di  daerah  yang  berawa  yaitu  52,2%.
How to cite: Sadiq, A., Susyani, S., Febry, F., Sari, I. P., Sartono, S., Margarethy, I., & Ni’mah , T. (2023) Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera: Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan. Amerta Nutrition, 7(4), 569 – 575.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Sadiq dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 4 (Desember 2023). 569-575.
Ada hubungan yang bermakna pada daerah rawa dengan kejadian stunting pada balita p=0,001, PR =1,230 (1,088- 1,390).    Penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  analisis  data Riskesdas  2018  pada  anak  24 – 59  bulan  mendapatkan hasil  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  wilayah tempat  tinggal  anak  yaitu  perkotaan  dengan  pedesaan dengan kejadian stunting p=0,000, dengan 95% (OR: 1,33 1,22-1,46). Tetapi keterkaitan penyakit dengan geografis daerah tidak terdapat hubungan seperti pada beberapa penyakit  infeksi  (Diare,  TBC,  Hepatitis,  ISPA)  dengan terjadinya  stunting  pada  anak  baik  yang  berada diperkotaan dan desa dengan nilai p>0,005 13 .
Hasil  penelitian  di  13  lokus  dan  non  lokus stunting  di  Indonesia  bahwa  pada  desa  lokasi  fokus (lokus) ataupun desa bukan lokasi fokus didapatkan hasil proporsi  nya  sama,  dengan  nilai  masing-masing  50% untuk  penyakit  yang  dialami  oleh  balita  stunting  yaitu kejadian  diare,  tingkat  kecacingan,  sedangkan  infeksi saluran  pernafasan  akut  justru  terjadi  pada  desa  non lokasi  fokus  sebesar  52.1%.  Peluang  kejadian  stunting memiliki persentasi 20% lebih rendah di desa lokasi fokus jika dibandingkan dengan desa non lokasi focus 14 .
Malaria  merupakan  salah  satu  variabel  dari penyakit infeksi lainnya yang dapat menjadi faktor risiko stunting, kondisi malnutrisi yang dialami oleh orang yang dalam  keadaan  sakit  dengan  tidak  ada  nafsu  makan sehingga  intake  zat  gizi  tidak  adekuat  membutuhkan asupan gizi yang lebih dalam melawan penyakitnya. JIka tidak  mendapatkan  perhatian  pada  intake  zat  gizi  yang baik  maka  akan  mengarah  pada  kondisi  malnutrisi disertai  dengan  infeksi.  Penelitian  kasus  kontrol  pada anak  di  Palu  mendapatkan  hasil  hampir  tidak  ada perbedaan proporsi balita stunting yang tinggal di daerah endemis  malaria  tinggi  dan  rendah.    Secara  statistik didapatkan  hasil  nilai  p=0,919  sehingga  tidak  terdapat hubungan  antara  daerah  endemis  malaria  dengan kejadian  stunting.  Uji  statistik  untuk  riwayat  penyakit infeksi  mendapatkan  hasil  nilai  OR  yaitu  3,400  (95%  CI 1.027-11,257).  Hasil  tersebut  menyatakan  bahwa penyakit  infeksi  memiliki  risiko  3,400  kali  lebih  besar terjadi pada balita yang tidak terkena penyakit infeksi 15 .
Penelitian pada anak 24-59 bulan di Kecamatan Padang Timur  Kota  Padang  wilayah  Kerja  Puskesmas  Andalas menunjukkan  adanya  hubungan  antara  penyakit  infeksi dengan  stunting.  Rata-rata  sakit  diare  dan  ispa menunjukkan hubungan yang signifikan dengan stunting dengan nilai p=0,001, OR 6,9 (2,1 - 22,7) 16 . Penelitian  ini  menunjukkan  tidak  adanya perbedaan  proporsi  stunting  balita  tinggal  di  daerah endemis tinggi dan rendah. Hasil ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan dalam kurun waktu dari tahun (2014-2018),  selama  4  tahun  di  Indonesia  yang menunjukkan bahwa malaria merupakan predictor yang responsive  terhadap  stunting  pada  baduta  dengan Annual  Parasite  Incidence per  1000  penduduk  (X12). Persamaan model prediksi dengan nilai R 2 (44.9%) yang berarti Annual Parasite Incidence malaria bisa digunakan di Indonesia dalam menduga prevalensi stunting baduta. Rekomendasi  yang  diberikan  pada  hasil  penelitian tersebut adalah pemenuhan pada akses fasilitas sanitasi di tingkat rumah tangga yang diutamakan wilayah dengan endemis malaria 17 .
Variabel tidak langsung yang merupakan faktor risiko  untuk  menggambarkan  tingkat  ekonomi  suatu daerah  adalah  variabel  laju  produk  domestik  bruto (LPDB).  Dalam  penelitian  ini  LPDB  digambarkan  dengan mengukur  pendapatan  keluarga  dengan  kejadian stunting.  Penelitian  ini  menunjukkan  hampir  tidak ditemui  perbedaan  proprosi  anak  stunting  baik  yang tinggal  di  deerah  dengan  laju  produk  domestik  bruto (LPDB)  rendah  maupun  tinggi.    Nilai  p=0,430  dan  OR= 1,053  (0,932-1,190)  yang  berarti  tidak  ada  hubungan antara  LPDB  kabupaten/kota  dengan  kejadian  stunting. Beberpa  penelitian  menunjukkan  hasil  yang  berbeda. Pendapatan  bulanan  keluarga  merupakan  faktor signifikan yang berhubungan dengan stunting (AOR=0.05, 95%  Cl  0.02,  0.15)  dan  menunjukkan  adanya  hubungan yang  kuat  antara  prestasi  akademik  pada  anak  usia sekolah  dengan  sosial  ekonomi.    Hal  yang  berbeda ditunjukkan hasil systematic review faktor risiko stunting yang  jadi  factor  penentu  secara  konsisten  pada  review jurnal  yaitu  indeks  kesejahteraan  keluarga  berupa pendapatan.  Berdasarkan  studi  literature  tersebut, menyatakan  bahwa  tingkat  pendapatan  berpengaruh dengan  kecukupan  protein  yang  termasuk  salah  satu variabel  yang  berkaitan  dengan  intake  makanan.  Akses terhadap  makanan  yang    bagus  didukung  oleh pendapatan  yang  tinggi,  maka  kebutuhan  akan  protein terutama  pada  usia  12  -24  bulan  terpenuhi  dan  resiko kejadian BBLR tidak terjadi 18 . Penelitian  lainnya  yang  sejalan,  ditunjukkan dengan  adanya  hubungan  tingkat  pendapatan  keluarga dengan stunting p=0,018; OR=5,6 (1,4 - 23,2). Kesimpulan penelitian di 10 wilayah tertinggi Indonesia tahun 2010- 2019 menghasilkan adanya pengaruh laju pertumbuhan ekonomi,  tingkat  pendidikan  serta  jumlah  penduduk miskin terhadap jumlah stunting 19 . Kumpulan  indikator  kesehatan  (IPKM)  adalah serangkaian indikator kesehatan yang dapat memberikan gambaran masalah kesehatan yang secara langsung atau secara  tidak  langsung  berfungsi  meningkatkan  angka harapan  hidup  serta  kesehatan 20 .    Penelitian  ini mendapatkan hasil proporsi balita stunting lebih banyak terdapat  di  daerah  dengan  IPKM  rendah  (32,8%) dibandingkan  dengan  daerah  IPKM  tinggi  29%.    Hasil analisis  bivariat  p=0,059  tidak  menunjukkan  adanya hubungan  yang  bermakna  antara  IPKM  kabupaten/kota dengan  stunting.  Penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian  Nur  Handayani  dkk,  menunjukkan  adanya hubungan  antara  IPKM  dengan  beberapa  variabel kesehatan. Analisis regresi linier menunjukkan  hasil yaitu pada  indeks-indeks  IPKM  terdapat  hubungan  yang siqnifikan  dengan  prevalensi  gizi  kurang  ,  yang  mana penurunan  prevalensi  gizi  kurang  pada  balita  dengan kontribusi  yang  paling  besar  pada  indeks  kesehatan reproduksi. 21 . Beberapa  indikator  IPKM  yang  meliputi  7 indikator  digunakan  juga  sebagai  variabel  penelitian. Studi pada bayi 6 bulan di Kota semarang menunjukkan proporsi  kejadian  stunting  pada  bayi  laki-laki  sebesar 39.6%  dan  bayi  perempuan  sebesar  60.4%.  Hasil penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa  determinan kejadian  stunting  meliputi  beberapan  variabel  yaitu tingkat  ekonomi  keluarga  (p<0,001,  OR;  5,39,  95%  CI: 2,73;10,63), Berat badan waktu lahir (p= 0,074, OR: 2,46,
How to cite: Sadiq, A., Susyani, S., Febry, F., Sari, I. P., Sartono, S., Margarethy, I., & Ni’mah , T. (2023) Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera: Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan. Amerta Nutrition, 7(4), 569 – 575.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Sadiq dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 4 (Desember 2023). 569-575.
95 % CI: 0,91;6,64),  kejadian Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) (p= 0,016, OR ; 2,29 ,95% CI ; 1,16;4,51), dan diare  (p=  0,092,  OR  ;  1,79,  95%  CI  ;  0,90;3,52). Berdasarkan  uji  regresi  logistik    menyatakan  bahwa beberapa  variabel  tersebut  menunjukkan  determinan kejadian  stunting  yang  paling  dominan  adalah  tingkat ekonomi keluarga  (OR=5.39) tertinggi diantara variabel lainnya 22 .
Hasil analisis beberapa variabel penelitian yang terkait  dengan  indikoator  IPKM  seperti  kesehatan lingkungan  yaitu    ada  hubungan  positif/signifikan  pada sanitasi  kurang  baik,  pendapatan  yang  rendah,  stunting umur  0 — 23  bulan  (p  <  0.05).  Regresi  logistik menunjukkan    sanitasi  kurang  baik  (OR:  1.46;  95% CI:1.01-2.13) menjadi faktor risiko terjadinya stunting 23 . Analisis  multivariate  untuk  faktor  penentu  stunting memberikan identifikasi hubungan yang siqnifikan antara sanitasi serta  pengaruh air di tingkat rumah tangga untuk interaksi 0.007 setelah dilakukan pengontrolan potensial kovariat di rumah tangga  yang mengkonsumsi air tidak dilakukan  pengolahan  terlebih  dahulu  ;  peluang disesuaikan pada pengkerdilan tiga kali lebih tinggi pada rumah  tangga  yang  menggunakan  jamban    yang  tidak diperbaiki (OR : 3.47, 95%  Cl : 1,73-7,28, P <0,001; akan tetapi  di  rumah  tangga  yang  mengkonsumsi  air  yang sudah  diolah  mempunyai  peluang  stunting  pada  anak tidak  lebih  tinggi  secara  siqnifikan  pada  rumah  tangga menggunakan  jamban  yang  tidak  layak  pakai  (OR  : 1.27,95% Cl: 0,99-1,63, P = 0,06) 24 .
Faktor  penentu  kejadian  stunting  pada  balita menggunakan analisis multivariat memberikan identifikasi  interaksi  hubungan  yang  bermakna  antara fasilitas sanitasi dan pengaruh air di tingkat rumah tangga (P  interaksi  :  0,007  setelah  dilakukan  pengontrolan potensial kovariat di rumah tangga yang mengkonsumsi air tidak dilakukan pengolahan terlebih dahulu, peluang disesuaikan  pada  pengerdilan  anak  tiga  kali  lebih  tinggi jika rumah tangga memakai jamban yang tidak diperbaiki (OR :  3,47, 95% Cl :1,73-7,28, P <0,001); akan tetapi, pada rumah  tangga  yang  konsumsi  air  yang  sudah  diolah mempunyai peluang stunting pada anak tidak lebih tinggi secara  signifikan  pada  rumah  tangga  menggunakan jamban yang tidak layak  pakai (OR:  1,27, 95% Cl; 0,99- 1,63, P= 0,06) 24 .

## KESIMPULAN
Prevalensi  stunting  balita  sebesar  31,2%. Berdasarkan  karakteristik  daerah  52,8%  merupakan daerah  berawa.  Hasil  analisis  bivariat  menunjukkan adanya  hubungan  signifikan  antara  kejadian  stunting dengan  karakteristik  kabupaten/kota  berdasarakan kondisi  rawa,  p=0,001,  OR  =  1,230  (1.088-1,390).    Hasil analisis  multivariate  dengan  nilai  signifikan  0,000, Kabupaten/kota dengan jenis daerah tidak rawa berisiko 1,469 kali lebih tinggi untuk memiliki risiko balita stunting dibandingkan  dengan  kabupaten  berjenis  daerah  rawa setelah kontrol dengan variabel API, IPKM dan LPP (95% CI: 1,208 - 1,788).
Pemangku kepentingan di level kabupaten/kota  sebaiknya  meningkatkan  koordinasi dalam melakukan Intervensi sensitive dan spesifik untuk pecegahan  dan  penurunan  stunting  melalui  akses pelayanan  kesehatan  dan  pemenuhan  sanitasi  pada
daerah  pada  karakterisk  daerah  rawa.    Peningkatan kualitas  pelayanan  rumah  tangga  dengan    pendapatan keluarga    yang  rendah,  di  dukung  dengan  masalah ketahanan pangan di level rumah tangga.

## ACKNOWLEDGEMENTS
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  atas terlaksananya penelitian ini atas dukungan dan kontribusi berupa dana dari ADB Tahun 2022.

## Konflik Kepentingan dan Sumber Pendanaan
Semua  penulis  yang  terlibat  dalam  penelitian ini  tidak  terdapat  konflik  kepentingan  terkait  sumber pendanaan  yang  berasal  dari  ADB  yang  dapat mempengaruhi objektivitas hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Kementerian  Kesehatan  RI. Riskendas  2018 . Laporan  Nasional  Riskesndas  2018 vol.  44 (2018).
2. Indonesian  Government. Laporan  Nasional Riskesndas 2018Presidential Decree of Republic Indonesia  No  72/2021  about  Accelerating Stunting  Reduction . Indonesian  Government (2021).
3. How, E. T. C. et al. Risk factors for undernutrition in  children  under  five  years  of  age  in  Tenom, Sabah, Malaysia. Malaysian J. Public Heal. Med.
20 , 71 – 81 (2020).
4. Sultana, P., Rahman, M. M. & Akter, J. Correlates of  stunting  among  under-five  children  in Bangladesh: A multilevel approach. BMC Nutr. 5 ,
1 – 12 (2019).
5. Soekatri,  M.  Y.  E.,  Sandjaja,  S.  &  Syauqy,  A. Stunting  was  associated  with  reported morbidity, parental education and socioeconomic status in 0.5 – 12-year-old Indonesian  children. Int.  J.  Environ.  Res.  Public Health 17 , 1 – 9 (2020).
6. Beal, T., Tumilowicz, A., Sutrisna, A., Izwardy, D. &  Neufeld,  L.  M.  A  review  of  child  stunting determinants  in  Indonesia. Matern.  Child  Nutr.
14 , 1 – 10 (2018).
7. Word  Bank.  Aiming  High.  Indonesia’s  Ambition to  Reduce  Stunting. Angew.  Chemie  Int.  Ed. 6(11), 951 – 952. 5 – 24 (2018).
8. Huriah,  T.  &  Nurjannah,  N.  Risk  factors  of stunting  in  developing  countries:  A  scoping review. Open Access Maced. J. Med. Sci. 8 , 155 – 160 (2020).
9. Daracantika, A., Ainin, A. & Besral, B. Pengaruh
Negatif  Stunting  terhadap  Perkembangan Kognitif Anak . Jurnal
Biostatistik,
Kependudukan, dan Informatika Kesehatan vol. 1 (2021).
10. Asmare, B., Taddele, M., Berihun, S. & Wagnew, F.  Nutritional  status  and  correlation  with academic  performance  among  primary  school children,  northwest  Ethiopia. BMC  Res.  Notes 11 , 1 – 6 (2018).
11. Old,  Y.  Riwayat  Berat  Badan  Lahir  dengan Kejadian  Stunting  pada  Anak  Usia  Bawah  Dua Tahun  Birth  Weight  Records  with  Stunting
How to cite: Sadiq, A., Susyani, S., Febry, F., Sari, I. P., Sartono, S., Margarethy, I., & Ni’mah , T. (2023) Spatial Characteristics of Areas Determining the Occurrence of Stunting in South Sumatera: Karakteristik Spasial Daerah Penentu Terjadinya Stunting di Sumatera Selatan. Amerta Nutrition, 7(4), 569 – 575.
e-ISSN: 2580-1163 (Online) p-ISSN: 2580-9776 (Print) Sadiq dkk. | Amerta Nutrition Vol. 7 Issue 4 (Desember 2023). 569-575.
Incidence  among  Children  under  Two.  67 – 73 (2015).
12. Nasution, D., Nurdiati, D. S. & Huriyati, E. Berat badan  lahir  rendah  (BBLR)  dengan  kejadian stunting pada anak usia 6-24 bulan. J. Gizi Klin. Indones. 11 , 31 (2014).
13. Aditianti,  Sudikno,  Raswanti,  I.,  Izwardy,  D.  & Irianto,  S.  E.  Prevalensi  dan  Faktor  Risiko Stunting  pada  Balita  24-59  Bulan  di  Indonesia: Analisis  Data  Riset  Kesehatan  Dasar  2018.
Penelit. Gizi dan Makanan 43 , 51 – 64 (2020).
14. Permanasari, Y. et al. Faktor Determinan Balita Stunting Pada Desa Lokus dan Non Lokus di 13 Kabupaten  Lokus  Stunting  di  Indonesia  Tahun 2019. J. Nutr. Food Res. 44 , 79 – 92 (2021).
15. Agustia,  R.  &  Rahman,  N.  BULAN  DI  WILAYAH TAMBANG  POBOYA  ,  KOTA  PALU  Risk  Factors Stunting  Events  At  Toddlers  Age  of  12  -  59
Months  in  Poboya  Mine  Area  ,  City  of  Palu. 2 , 59 – 62 (2018).
16. Setiawan, E., Machmud, R. & Masrul, M. Faktor- Faktor  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian Stunting pada Anak Usia 24-59 Bulan di Wilayah Kerja  Puskesmas  Andalas  Kecamatan  Padang Timur  Kota  Padang  Tahun  2018. J.  Kesehat. Andalas 7 , 275 (2018).
17. Wardani, Z., Sukandar, D., Baliwati, Y. F. & Riyadi, H. Akses Sanitasi, Merokok dan Annual Parasite Incidence  Malaria  sebagai  Prediktor  Stunting Baduta  di  Indonesia. Media  Kesehat.  Masy. Indones. 16 , 127 (2020).
18. Ratnawati,  R.  &  Rahfiludin,  M.  Z.  Faktor  Risiko Determinan  Yang  Konsisten  Berhubungan
dengan  Kejadian  Stunting  Pada  Anak  Usia  6-24 Bulan:  Tinjauan  Pustaka. Amerta  Nutr. 4 ,  85 (2020).
19. Ekonomi, P. I., Ekonomi, F. & Islam, U. Pengaruh Jumlah  Penduduk  Miskin  ,  Laju  Pertumbuhan Ekonomi  ,  dan  Tingkat  Pendidikan  terhadap Jumlah  Stunting  di  10  Wilayah  Tertinggi Indonesia Tahun 2010-2019 Stunting merupakan salah  satu  target  Sustainable  Development Goals ( SDGs ) yang termasuk padat . (2019).
20. Kementerian Kesehatan RI. IPKM 2018 . (2019).
21. Utami,  H.  N.  &  Mubasyiroh,  R.  Masalah  Gizi
Balita  Dan  Hubungannya  Dengan  Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (Nutritional Problems Among Underfive Children and It’S Relationship With Public Health Development  Index). J.  Penelit.  Gizi  dan Makanan 42 , 10 (2019).
22. Mustikaningrum,  A.  C.,  Subagio,  H.  W.  & Margawati,  A.  Determinan  kejadian  stunting pada bayi usia 6 bulan di Kota Semarang. J. Gizi Indones. (The Indones. J. Nutr. 4 , 82 – 88 (2016).
23. Nadiyah,  Briawan,  D.  &  Martianto,  D.  Faktor Risiko Stunting Pada Anak Usia 0 — 23 Bulan Di Provinsi  Bali,  Jawa  Barat,  Dan  Nusa  Tenggara Timur. J. Gizi dan Pangan 9 , 125 – 132 (2014).
24. Torlesse,  H.,  Cronin,  A.  A.,  Sebayang,  S.  K.  & Nandy,  R.  Determinants  of  stunting  in Indonesian  children:  Evidence  from  a  cross- sectional  survey  indicate  a  prominent  role  for the  water,  sanitation  and  hygiene  sector  in stunting reduction. BMC Public Health 16 , 1 – 11 (2016).