## ANALISIS DETERMINAN STUNTING MENURUT WILAYAH GEOGRAFI
DI  INDONESIA TAHUN 2018
Ima Maria *  , Nurjannah Nurjannah ** , Mudatsir ** , Bakhtiar ** , Said Usman **

## Abstrak
Indonesia  memiliki  prevalensi stunting sangat  tinggi  menurut  WHO.  Indonesia  merupakan  negara kepulauan  terbesar  di  dunia  dengan  keanekaragaman  suku  bangsa.  Perbedaan  kondisi  geografis  dan budaya memberikan kontribusi yang berbeda-beda terhadap prevalensi stunting di setiap daerah. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  determinan  langsung  dan  tidak  langsung  dengan persentase stunting di Indonesia pada tingkat provinsi melalui pendekatan Sistem Informasi Geografis. Data dikumpulkan  dari  data  publik  resmi,  yang  kemudian  dilakukan  uji  korelasi  Pearson  dan  regresi  linear berganda.  Pemetaan  dilakukan  dengan  menggunakan software ArcGIS  10.7  sehingga  dihasilkan  peta tematik yang mewakili variabel terikat dan variabel bebas. Hasil meneunjukkan bahwa persentase populasi di bawah  kemiskinan  ( r =  0,431, p =  0,011),  persentase  imunisasi  dasar  lengkap  ( r =  -0,485, p =  0,004), persentase ibu hamil dengan tablet tambah darah ( r = -0,341, p = 0,048), dan rasio puskesmas ( r = -0,439, p = 0,009) memiliki hubungan negatif terhadap stunting kecuali kemiskinan. Hasil uji multivariat menunjukkan bahwa cakupan imunisasi dasar lengkap dan rasio puskesmas per kecamatan merupakan faktor determinan yang  paling  berpengaruh  terhadap stunting .  Peta  tematik  yang  dihasilkan  menunjukkan  adanya  variasi  di setiap provinsi. Studi ini membuktikan bahwa stunting berhubungan dengan banyak faktor. Maka, pemerintah perlu  mempertimbangkan  faktor determinan  yang  menjadi  karakteristik  dari  masing-masing  provinsi  dalam upaya pencegahan stunting , sehingga program pencegahan stunting dapat berjalan dengan maksimal.
Kata kunci: determinan, Indonesia, Sistem Informasi Geografis, stunting.

## ANALYSIS OF STUNTING DETERMINANTS BASED ON GEOGRAPHIC AREAS IN INDONESIA IN 2018

## Abstract
Indonesia had a very high stunting prevalence according to WHO classification. Indonesia is largest archipelago  country  in  the  world  with  a  wide  variety  of  ethnic  groups.  Each  region  has  difference determinants of stunting considering the geographical and cultural differences. This study aims to identify the relationship of different determinants (direct and indirect) to the prevalence of stunting in Indonesia at the provincial  level  using  Geographic  Information  Systems  (GIS).  The  data  were  retrieved  from  official  public data  then  analyzed  by  using  Pearson  correlation  test  and  multiple  linear  regression.  The  mapping  is performed by using ArcGIS 10.7 software, so that a thematic map is generated which represents dependent and  independent  variables.  The  results  indicated  that  the  percent  of  population  below  poverty  level  (r  = 0.431,  p  =  0.011),  percent  of  complete  basic  immunization  (r  =  -0.485,  p  =  0.004),  percent  of  pregnant women  having  iron  tablets  (r  =  -0.341,  p  =  0.048),  and  ratio  of  community  health  center  (CHC)  in  each subdistrict (r = -0.439, p = 0.009) had negative correlation to stunting, except for poverty. Complete basic immunization coverage and the ratio of CHC in each subdistrict were the strongest determinants of stunting. Thematic maps showed the determinant variations in each province. This study emphasizes that stunting is related  to  multiple  factors.  Therefore,  the  goverment  needs  to  consider  the  determinant  characteristics  of each province in order to enhance stunting prevention programs.
Keywords: determinant, Geographic Information Systems, Indonesia, stunting.
*Program Studi Magister Kesehatan Masyarakat, Fakultas Kedokteran, Universitas Syiah Kuala **Departemen Kesehatan Masyarakat, Fakultas Kedokteran, Universitas Syiah Kuala
 E-mail: imamaria.md@gmail.com
Maria I, et al. Analisis Determinan Stunting Menurut Wilayah Geografi .......

## Pendahuluan
Stunting merupakan  permasalahan global  dan  diperkirakan  sejumlah  149  juta balita  mengalami stunting pada  tahun  2018. Tren stunting secara global memiliki kecende- rungan  menurun  dalam  delapan  belas  tahun terakhir  (2000-2018),  yakni  sebesar  10,6%. 1
Begitu  pula  dengan  Indonesia,  prevalensi stunting mengalami  penurunan  hingga  6,4% pada  rentang  tahun  2013-2019,  namun Indonesia  masih  termasuk  dalam  klasifikasi negara  dengan  prevalensi  stunting  sangat tinggi ( very high ) menurut WHO. 2,3
Stunting memiliki  dampak  yang  buruk terhadap  kualitas  sumber  daya  manusia  di masa  mendatang,  sehingga  diperlukan  per- hatian khusus dalam upaya pencegahan dan penanggulangannya. 4 – 6 Intervensi gizi spesifik dan  sensitif  telah  dilakukan  oleh  pemerintah untuk  menekan  angka stunting di  Indonesia.
Namun  demikian,  skala  prioritas  diperlukan dalam  menyusun  program  penang-gulangan sehingga mampu mengakomodir ke- terbatasan sumber daya dan dana. Salah satu metode  penyusunan  skala  prioritas  program adalah  dengan  memetakan  potensi  masalah di  setiap  provinsi  melalui  pendekatan  Sistem Informasi Geografis (SIG).
SIG  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk bidang kese- hatan. 7 – 9 Peta  yang  dihasilkan  dari  SIG mampu  menyajikan  informasi  hubungan  ber- bagai  variabel  yang  relatif  mudah  dimengerti secara  visual. 10 Indonesia  dengan  keaneka- ragaman kehidupan sosial dan budaya, serta dengan  kondisi  geografi  yang  unik,  tentu memiliki  permasalahan  dan  determinan stunting yang  berbeda  di  setiap  wilayah.  Pe- nelitian  ini  bertujuan  untuk melihat hubungan tujuh  faktor  determinan  dengan  prevalensi stunting dan  mengetahui  gambaran  faktor determinan  di  setiap  provinsi  melalui pendekatan Sistem Informasi Geografis (SIG).
Bahan dan Metode

## Desain Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  studi  ekologi dengan  menggunakan  data  kelompok  yang dilakukan di Fakultas Kedokteran, Universitas Syiah  Kuala  dan  telah  mendapatkan persetujuan  etik  dengan  nomor:  1171012P – 345/EA/FK-RSUDZA/2019.

## Sampel Penelitian
Sampel dari penelitian ini berupa wilayah geografi  pada  tingkat  provinsi.  Dengan demikian jumlah sampel adalah 34 provinsi di Indonesia.  Data  bersumber  dari  data  publik resmi dan dapat diunduh secara daring, yakni Riskesdas  2018,  Data  dan  Informasi  Profil Kesehatan  Indonesia  2018,  dan  Data  dan Informasi Kemiskinan Kabu-paten/Kota Tahun 2018. 3,11,12

## Variabel Penelitian
Variabel stunting adalah  persentase balita  usia  0-59  bulan  yang  mengalami stunting dan severe  stunting .  Determinan yang  diamati  adalah  persentase  penduduk miskin  (%),  cakupan  inisiasi  menyusui  dini (IMD)  (%),  cakupan  ASI  eksklusif  (%),  caku- pan  imunisasi  dasar  lengkap  (IDL)  (%),  ibu hamil dengan tablet tambah darah (TTD) (%), proporsi  penduduk  merokok  (%),  dan  rasio puskesmas per kecamatan.

## Analisis Statistik
Uji  korelasi Pearson dan  regresi  linear berganda  dilakukan  dengan  menggunakan IBM  SPSS  25.  Uji  regresi  linear  dijalankan dengan  menggunakan  metode backward . Signifikasi  yang  digunakan  adalah p <  0,05. Asumsi  model  regresi  linear,  yakni  linearitas, normalitas,  homoskedastisitas,  dan  kolineari- tas telah terpenuhi.

## Pengolahan Data pada Peta
Tujuh  peta  tematik  dihasilkan software ArcGIS  10.7  dengan  membuat  tumpukan lapisan  ( overlay )  dari  variabel  terikat  dan variabel bebas.
Peta  dasar  ( graduated  color  map )  dibangun dari layer variabel terikat yang diklasifikasikan dalam  tiga  kelas  dengan  mengadopsi  klasi- fikasi WHO terbaru. 13 G raduated symbol map dibangun  dari layer variabel  bebas  dengan metode Manual . Setiap variabel bebas dibagi menjadi  dua  kelas,  sebagai  berikut:  1). Persentase  penduduk  miskin:  ≤7,5% (memenuhi  target)  dan  >7,5%  (tidak memenuhi  target),  berdasarkan  target Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah Nasional 2015-2019. 14 2). Cakupan IMD bayi baru lahir: <47% (tidak memenuhi target) dan ≥47% (memenuhi target), berdasarkan target Rencana  Strategis  Program  Direktorat Jenderal Bina Gizi dan KIA 2015-2019. 15 3). Cakupan  ASI  eksklusif:  <47%  (tidak  meme- nuhi  target)  dan  ≥47%  (memenuhi  target), berdasarkan  target  Rencana  Strategis  Pro- gram  Direktorat  Jenderal  Bina  Gizi  dan  KIA 2015-2019. 15 4).  Cakupan  IDL:  <90%  (tidak memenuhi  target)  dan  ≥90%  (memenuhi target),  berdasarkan  target  WHO  dalam
Global  Vaccine  Action  Plan 2011-2020. 16 5). Cakupan ibu hamil dengan TTD: <95% (tidak memenuhi  target)  dan  ≥95%  (memenuhi
target),  berdasarkan  Rencana  Strategis
Program  Direktorat  Jenderal  Bina  Gizi  dan KIA  2015-2019. 15 6).  Proporsi  penduduk merokok:  20-29,9%  ( medium ),  30-39,9% ( high ),  dengan  mengadopsi  dari  pelaporan prevalensi  merokok  menurut  WHO. 17 7). Rasio  puskesmas  per  kecamatan:  <1  (tidak cukup)  dan  ≥1  (cukup),  berdasarkan Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indo- nesia Nomor 43 Tahun 2019. 18
Pembagian  kelas  untuk  setiap  variabel bebas  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam pembacaan  peta,  serta  dapat  digunakan untuk menilai keberhasilan program.

## Hasil
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  DKI Jakarta merupakan provinsi dengan prevalensi stunting terendah  di  Indonesia (Gambar  1),  sedangkan  33  provinsi  lainnya masuk dalam kategori high (14 provinsi) dan very high (19 provinsi). Cakupan ASI eksklusif dan  rasio  puskesmas  per  kecamatan merupakan dua variabel yang sebagian besar provinsi  termasuk  dalam  kelas  memenuhi target.
Gambar 1. DKI Jakarta merupakan provinsi dengan prevalensi stunting terendah di Indonesia.
Maria I, et al. Analisis Determinan Stunting Menurut Wilayah Geografi .......
Pada  pemetaan  terlihat  bahwa  DKI Jakarta  merupakan  provinsi  dengan  kondisi yang  terbaik  dengan  persentase  kemiskinan yang  rendah,  serta  hanya  satu  determinan yang  tidak  terpenuhi,  yakni  imunisasi  dasar lengkap.  Secara  umum,  provinsi  dengan persentase  penduduk  miskin  >7,5%  memiliki prevalensi stunting very  high .  Maluku  Utara,
Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Tengah,  dan Jawa  Barat  merupakan  provinsi  dengan
prevalensi stunting very  high walaupun  per- sentase  penduduk  miskinnya  relatif  rendah (Gambar 2).
Papua,  Maluku,  Maluku  Utara,  Kali- mantan  Selatan,  dan  Sumatera  Utara  me- rupakan  provinsi  dengan  prevalensi stunting very  high yang  tidak  menuhi  taget  cakupan IMD, sedangkan Papua Barat, Sulawesi Teng- gara, dan Bali merupakan provinsi yang tidak memenuhi  target  cakupan  IMD  dengan
Gambar 2. Persentase penduduk miskin di Indonesia tahun 2018.
Gambar 3. Cakupan IMD bayi baru lahir di Indonesia tahun 2018.
Papua Barat, Maluku, Gorontalo, dan Su- lawesi  Utara  merupakan  provinsi  yang  tidak memenuhi  target  nasional  untuk  cakupan  ASI eksklusif.  Maluku  dan  Gorontalo  memiliki  pre- valensi stunting  very  high ,  sedangkan  Papua Barat  dan  Sulawesi  Utara  merupakan  provinsi dengan prevalensi stunting high (Gambar 4). Pada Gambar 5 menunjukkan bahwa Pro- vinsi  Bali  dengan  prevalensi stunting  high
merupakan  satu-satunya  provinsi  yang  meme- nuhi target cakupan IDL menurut WHO.
Bengkulu  ( stunting  high )  dan DKI  Jakarta ( stunting  medium )  adalah  dua  provinsi  yang memenuhi  target  cakupan  ibu  hamil  dengan TTD ≥95%, sedangkan seluruh provinsi dengan prevalensi very  high tidak  berhasil  memenuhi target tersebut (Gambar 6).
Gambar 4. Cakupan ASI eksklusif di Indonesia tahun 2018.
Gambar 5. Cakupan imunisasi dasar lengkap di Indonesia tahun 2018.
Gambar 6. Cakupan ibu hamil dengan TTD di Indonesia tahun 2018.
Gambar 7. Rasio puskesmas di Indonesia tahun 2018.
Pada  Gambar  7  menunjukkan  bahwa rasio kecukupan puskesmas tidak dimiliki oleh Papua  dan  Papua  Barat.  Papua  memiliki prevalensi stunting  very  high, sedangkan provinsi  Papua  Barat  memiliki  status prevalensi stunting high .
Pada  provinsi  dengan  prevalensi
stunting very  high ,  proporsi  penduduk  me- rokok  yang  besar  adalah  Jawa  Barat,  Nusa Tenggara  Barat,  Sulawesi  Tengah,  dan Gorontalo.  Sedangkan  provinsi  dengan prevalensi stunting high ,  proporsi  penduduk merokok yang besar adalah Sumatera Barat, Bengkulu, Lampung dan Banten (Gambar 8).
Gambar 8. Proporsi penduduk merokok di Indonesia tahun 2018.
Tabel 1. Model regresi
β SE of β 95% CI for β Koefisien korelasi p value Upper Lower Konstanta 40,160 2,727 34,598 45,722 <0,001* Imunisasi dasar lengkap -0,128 0,047 -0,223 -0,033 -0,407 0,010 Rasio puskesmas per kecamatan -1,755 0,750 -3,283 -0,226 -0,348 0,026
Keterangan: * signifikan jika p value <0,005
Hasil  uji  korelasi Pearson menunjukkan bahwa  terdapat  korelasi  negatif  yang signifikan  antara stunting terhadap  cakupan IDL  ( r =  -0,485, p =  0,004),  persentase  ibu hamil dengan TTD ( r = -0,341, p = 0,048), dan rasio puskesmas per kecamatan ( r = -0,439, p =  0,009).  Persentase  penduduk  miskin berkorelasi  positif  terhadap stunting ( r = 0,431, p = 0,011). Hal ini menunjukkan bahwa semakin  tinggi  kemiskinan,  maka  semakin tinggi  prevalensi stunting .  Sementara  itu, inisiasi menyusui dini ( r = -0,205, p = 0,245), pemberian  ASI  eksklusif  ( r =  0,112, p = 0,528), dan proporsi penduduk merokok tidak berkorelasi  dengan stunting ( r =  -0,005, p = 0,975).
Hasil  uji  regresi  linear  dengan  metode backward menunjukkan  bahwa  cakupan  IDL ( p =  0,010)  dan  rasio  puskesmas  per kecamatan  ( p =  0,026)  merupakan  dua prediktor  yang  signifikan.  Berdasarkan  pada Tabel 1, maka dapat disusun rumus prediksi dari  uji  regresi  linear  berganda  ( F (2,  31)  = 8,374, p < 0,001) dengan R 2 = 0,350. Prediksi prevalensi stunting dapat  dihitung  dengan 40,160 – 0,128  (cakupan  imunisasi  dasar lengkap) – 1,755  (rasio  puskesmas  per kecamatan).  Prevalensi stunting akan menurun  sebesar  0,128  persen  untuk  setiap persen  kenaikan  dari  cakupan  IDL  dan menurun  sebesar  1,755  untuk  setiap penambahan  jumlah  puskesmas  di  setiap kecamatan.
Maria I, et al. Analisis Determinan Stunting Menurut Wilayah Geografi .......

## Pembahasan
Kemampuan  konsumsi  menu  yang bervariasi  dalam  jumlah  yang  optimal  ber- kaitan  erat  dengan  kemiskinan. 19,20 Variasi menu  merupakan  hal  yang  penting  terhadap kecukupan  gizi. 21 Hong  menyatakan  bahwa stunting lebih  rentan  dialami oleh anak  yang berasal  dari  keluarga  yang  miskin. 22 Sejalan dengan  Hong,  analisis  data  dari  79  negara yang dilakukan oleh Black et al. menunjukkan bahwa  negara  miskin  memiliki  prevalensi stunting lebih  tinggi  hampir  tiga  kali  lipat dibandingkan  dengan  negara  yang  lebih maju. 23 Indonesia  merupakan  negara berpenghasilan  menengah  ke  bawah  se- hingga  prevalensi stunting terendahnya adalah kategori medium . DKI Jakarta sebagai provinsi  dengan  kemiskinan  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  provinsi  lain, memungkinkan  provinsi  tersebut  untuk mengkonsumsi  sumber  protein  hewani  yang bervariasi.  Berdasarkan  data  Susenas  Sep- tember  2018,  Konsumsi  protein  hewani  DKI Jakarta  berada  jauh  di  atas  rerata  konsumsi nasional. 24 Jawa  Barat  dan  Maluku  Utara sebagai  provinsi  dengan  kemiskinan  yang juga  relatif  rendah  (prevalensi stunting  vey high )  ternyata  memiliki  konsumsi  protein hewani di bawah rerata nasional. 24
Kemiskinan  juga  dikaitkan  dengan  pe- ningkatan  kejadian  infeksi  pada  balita. 25
Infeksi  berulang  maupun  infeksi  kronis  yang dialami  oleh  anak  merupakan  salah  satu faktor  risiko stunting . 26,27 Berdasarkan  data Riskesdas 2018, Jawa Barat dan Kalimantan Tengah memiliki  persentase penyakit infeksi pada  balita  di  atas  rerata  nasional.  Per- sentase balita diare, pneumonia, dan ISPA di Jawa  Barat  berada  di  atas  rerata  nasional, sedangkan  Kalimantan  Tengah  memiliki per- sentase  balita  pneumonia  hingga  11,8%. 3
Dengan  demikian,  konsumsi  protein  hewani yang  rendah  serta  infeksi  pada  balita  yang tinggi,  kemungkinan  merupakan  penyebab prevalensi stunting very high di Maluku Utara,
Kalimantan Tengah, dan Jawa Barat. Kondisi  sanitasi  yang  kurang  baik merupakan  penyebab  tingginya  penyakit infeksi  di  negera  berkembang. 28 Pemberian imunisasi  mampu  mengurangi  angka  kesa- kitan akibat infeksi, sehingga infeksi berulang yang  menyebabkan  malnutrisi  juga  dapat ditekan. 29,30 Beberapa  studi  menunjukkan bahwa  risiko stunting dapat  diturunkan  oleh imunisasi. 31,32
Pada  kehamilan  terjadi  peningkatan kebutuhan  zat  besi. 33 Zat  besi  tersebut  ber- peran  terhadap  pertumbuhan  dan  per- kembangan  janin. 34 Kehamilan  dengan anemia  pada  trimester  satu  dan  dua,  ber- potensi melahirkan bayi dengan berat badan lahir  rendah  (BBLR)  dan  BBLR  merupakan faktor risiko dari stunting . 35,36 Hasil penelitian ini  sesuai  dengan  studi  terdahulu,  bahwa pemberian  tablet  tambah  darah  pada  ibu hamil dapat menurunkan risiko stunting . 37 Kecukupan  jumlah  puskesmas  dapat digambarkan dari rasio puskesmas per keca- matan  sebagai    upaya  pemenuhan  akses terhadap  pelayanan  kesehatan  pada  suatu wilayah. 38 Berbeda  dengan  hasil  penelitian ini,  studi  terdahulu  menyatakan  bahwa  rasio puskesmas  tidak  berkaitan  dengan stunting . 39,40 Dalam  kerangka  konseptual WHO,  terdapat  konteks  yang  secara  tidak langsung  berhubungan  dengan stunting , yakni    keberadaan  fasilitas  pelayanan  kese- hatan. 41 Pelayanan  kesehatan  memiliki tanggung  jawab  dalam  identifikasi  perma- salahan  pertumbuhan  dan  perkembangan, serta  berperan  dalam  memberikan  informasi dan  edukasi  terhadap stunting . 41 Komunitas yang  mendapatkan  edukasi  gizi  yang  baik dari pelayanan kesehatan cenderung memiliki angka stunting yang lebih rendah. 42 Hasil  pemetaan  menggambarkan rangkaian  determinan  yang  diteliti  di  setiap provinsi,  sehingga  setiap  provinsi  dapat menyusun  prioritas  risiko stunting menurut ketercapaian determinan tersebut.
Cakupan IDL dan rasio puskesmas per keca- matan  merupakan  determinan  yang  paling menonjol  pada  pemetaan.  Dengan  demikian, hasil  pemetaan  ini  sejalan  dengan  hasil regresi linear berganda.
Pemberian  IMD  dan  ASI  eksklusif, konsumsi  TTD  pada  ibu  hamil,  serta pemberian imunisasi dasar lengkap merupakan  penyebab  langsung stunting ,
sedangkan  keberadaan  puskesmas,  ke- miskinan, dan penduduk merokok merupakan bagian  dari  konteks  dalam  kerangka konseptual  WHO.  DKI  Jakarta  berhasil  me- menuhi enam variabel dari tujuh variabel yang diteliti.  Pencapaian  lima  variabel  dimiliki  oleh Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Utara, Kalimantan  Timur,  Bali,  Kepulauan  Riau, Bangka  Belitung,  dan  Riau.  Semakin  banyak variabel  yang  dicapai,  maka  semakin  rendah prevalensi stunting di  setiap provinsi.  Namun demikian,  hasil  pemetaan  tidak  sejalan dengan  dugaan  tersebut.  Hal  ini  mungkin disebabkan oleh keberadaan determinan  lain yang  lebih  berperan  di  setiap  provinsi.  Oleh karena  itu,  diperlukan  eksplorasi  terhadap determinan lain yang merujuk pada kerangka konseptual WHO di setiap provinsi.

## Kesimpulan
Prevalensi stunting  very  high tersebar secara  merata  di  bagian  barat  dan  bagian timur Indonesia dengan gambaran determinan yang  berbeda  di  setiap  provinsi.  Pengambil kebijakan  perlu  mempertimbangkan  untuk meningkatkan  cakupan  imunisasi  dasar lengkap  dan  menambah  jumlah  puskesmas dalam  suatu  kecamatan  sebagai  upaya penanggulangan stunting .

## Daftar Pustaka
1. United Nations Children’s Fund (UNICEF), World  Health  Organization,  International Bank for Reconstruction and
Development/The World Bank. Levels and
Trends  in  Child  Malnutrition: Key  Fndings of  the  2019  Edition  of  the  Joint  Child Malnutrition Estimates. Geneva. 2019.
2.  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan.  Riskedas  2013  Dalam  Angka [Internet].  2013.  Available  from:  http:// labmandat.litbang.depkes.go.id/images/ download/laporan/RKD/2013/ RKD_dalam_angka_final.pdf 3.  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan.  Laporan  Nasional  Riset Kesehatan  Dasar  2018  [Internet]. Lembaga  Penerbit  Balitbangkes  (LPB). [Internet].  2019.  [cited  2019  Nov  5]. A v a i l a b l e   f r o m :   h t t p : / / labdata.litbang.kemkes.go.id/images/ d o w n l o a d / l a p o r a n / R K D / 2 0 1 8 / Laporan_Nasional_RKD2018_FINAL.pdf 4.  Dewey  KG,  Begum  K.  Long-Term Consequences  of  Stunting  in  Early  Life. Matern  Child  Nutr. [Internet].  2011;  7:5 – 1 8 .   A v a i l a b l e   f r o m :   h t t p : / / d o i . w i l e y . c o m / 1 0 . 1 1 1 1 / j . 1 7 4 0 -
8709.2011.00349.x 5.  Case  A,  Paxson  C.  Causes  and Consequences  of  Early-Life  Health. Demography .  [Internet]. 2010; 47(S):S65 – 8 5 .   A v a i l a b l e   f r o m :   h t t p : / / link.springer.com/10.1353/dem.2010.0007 6.  Horton S, Steckel RH. Malnutrition: Global Economic  Losses  Attributable  to
Malnutrition 1900 – 2000 and Projections to 2050.  In:  Lomborg  B  (Editor).  How  Much have  Global  Problems  Cost  the  World?. Cambridge:  Cambridge  University  Press; 2014.  p.  247 – 72.  Available  from:  https://
www.cambridge.org/core/product/identifier/ CBO9781139225793A018/type/book_part 7.  Caley  LM.  Using  Geographic  Information Systems  to  Design  Population-Based Interventions. Public  Health  Nurs . [Internet].  2004;  21(6):547 – 54.  Available from:  http://doi.wiley.com/10.1111/j.0737- 1209.2004.21607.x.
8.      Cromley  EK,  McLafferty  SL. GIS  and Public Health . Guilford Press; 2011.
9.   Curtis AB, Kothari C, Paul R, Connors E. Using GIS and Secondary Data to Target Diabetes-Related  Public  Health  Efforts.
Public  Health  Rep .  [Internet].  2013;  128
(3):212 – 20.  Available  from:  http://
j o u r n a l s . s a g e p u b . c o m / doi/10.1177/003335491312800311.
10.   Maantay  J.  Mapping  Environmental Injustices:  Pitfalls  and  Potential  of Geographic  Information  Systems  in Assessing  Environmental  Health  and Equity. Environ  Health  Perspect .
[Internet].  2002;  110(suppl  2):161 – 71. Available  from:  https://ehp.niehs.nih.gov/ doi/10.1289/ehp.02110s2161 11.   Kementrian  Kesehatan  Republik
Indonesia.  Data  dan  Informasi  Profil Kesehatan  Indonesia  2018  [Internet]. Jakarta;  2019.  Available  from:  https:// www.kemkes.go.id/resources/download/ pusdatin/profil-kesehatan-indonesia/Data- dan-I nfo rmasi_ Pro fil - Kesehata n - Indonesia-2018.pdf 12.   Badan Pusat Statistik. Data dan Informasi Kemiskinan  Kabupaten/Kota  2018 [Internet].  2019  [cited  2019  Nov  4]. Available  from:  https://www.bps.go.id/ publication/2019/04/09/169913d55c823a 8 4 b c 5 2 f d b 3 / d a t a - d a n - i n f o r m a s i - kemiskinan-kabupaten-kota-tahun- 2018.html 13.   De Onis M, Borghi E, Arimond M, Webb P,  Croft  T,  Saha  K,  et  al.  Prevalence Thresholds  for  Wasting,  Overweight  and STUNting  in  Children  under  5  Years. Public  Health  Nutr .  [Internet].  2019;  22
(1):175 – 9.
14.   K e m e n t e r i a n   P e r e n c a n a a n Pembangunan  Nasional.  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah Nasional  2015-2019.  In  2015.  Available from: https://www.bappenas.go.id/id/data- d a n - i n f o r m a s i - u t a m a / d o k u m e n - perencanaan-dan-pelaksanaan/dokumen -rencana-pembangunan-nasional/rpjp-
2005-2025/rpjmn-2015-2019/ 15.   Direktorat  Jenderal  Bina  Gizi  dan  KIA. Rencana Strategis Program Jendral Bina Gizi  dan  KIA  [Internet].  2015.  Available from:  https://www.depkes.go.id/ resources/download/RAP  Unit  Utama 2015-2019/3. Ditjen Kesmas.pdf 16.   WHO.  Global  Vaccine  Action  Plan  and Decade of Vaccines Review and lessons learned  reports.  WHO  [Internet].  2019 [cited 2020 Jan 2]; Available from: https:// w w w . w h o . i n t / i m m u n i z a t i o n / g l o b a l _ v a c c i n e _ a c t i o n _ p l a n / GVAP_review_lessons_learned/en/
17.   World Health Organization. Prevalence of tobacco smoking [Internet]. World Health Organization;  2016  [cited  2019  Nov  25]. Available  from:  https://www.who.int/gho/ tobacco/use/en/
18.   Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia.
Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik Indonesia  Nomor  43  Tahun  2019 [Internet].  2019.  Available  from:  https:// www.dinkes.kotabogor.go.id/asset/ images/web/files/pmk-nomor-43-tahun- 2019-tentang-puskesmas.pdf
19.   Darapheak  C,  Takano  T,  Kizuki  M,
Nakamura  K,  Seino  K.  Consumption  of Animal  Source  Foods  and  Dietary Diversity  Reduce  Stunting  in  Children  in Cambodia. Int Arch Med . [Internet]. 2013; 6(1):29.  Available  from:  http:// www.intarchmed.com/content/6/1/29
20.   Rah JH, Akhter N, Semba RD, Pee S de, Bloem  MW,  Campbell  AA,  et  al.  Low Dietary  Diversity  is  a  Predictor  of  Child Stunting in Rural Bangladesh. Eur J Clin Nutr. [Internet].  2010;  64(12):1393 – 8. Available  from:  http://www.nature.com/ articles/ejcn2010171 21.   Torheim  LE,  Ouattara  F,  Diarra  MM, Thiam  FD,  Barikmo  I,  Hatløy  A,  et  al. Nutrient  Adequacy  and  Dietary  Diversity in  Rural  Mali:  Association  and Determinants. Eur  J  Clin  Nut. [Internet]. 2004;    58(4):594 – 604.  Available  from:
http://www.nature.com/articles/1601853
Majalah Kesehatan                                                                                 Volume 7, Nomor 4, Desember 2020
22. Hong R. Effect of Economic Inequality on Chronic  Childhood  Undernutrition  in Ghana. Public  Health  Nutr .  [Internet].
2007; 10(4):371 – 8. Available from: https:// www.cambridge.org/core/product/
identifier/S1368980007226035/type/ journal_article 23.   Black RE, Victora CG, Walker SP, Bhutta ZA,  Christian  P,  De  Onis  M,  et  al. Maternal  and  Child  Undernutrition  and
Overweight  in  Low-Income  and  Middle-
Income  Countries. Lancet .  [Internet].
2013; 382(9890):427 – 51.
24.   Badan  Pusat  Statistik.  Consumption  of Calorie  and  Protein  of  Indonesia  and Province,  September  2018  [Internet].
Jakarta:  Badan  Pusat  Statistik;  2018.
Available  from:  https://www.bps.go.id/ p u b l i c a t i o n / d o w n l o a d . h t m l ? nrbvfeve=NmMzZTYxMjEwMzY4NTI2NW I x YzQ4MmRj&xzmn=aHR0cHM6Ly93d3cu YnBzLmdvLmlkL3B1YmxpY2F0aW9uLzI wMTkvMDYvMjgvNmMzZTYxMjEwMzY4 NTI2NWIxYzQ4MmRjL2tvbnN1bXNpLWt
hbG9yaS1kYW4tcHJvdGVpbi1wZW5kdW R1ay1pbmRvbmVzaWEtZGFu 25.   Caulfield  LE,  Richard  SA,  Rivera  JA, Musgrove P, Black RE. Stunting, Wasting,
and  Micronutrient  Deficiency  Disorders. In:  Disease  Control  Priorities  in Developing  Countries [Internet].  2 nd
Edition.  Washington  (DC):  The International Bank for Reconstruction and Development/The  World  Bank;  2006 [cited  2019  Apr  29].  Available  from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/ NBK11761/
26.   Prendergast  AJ,  Humphrey  JH.  The Stunting  Syndrome  in  Developing Countries. Paediatr Int Child Health . 2014 1; 34(4):250 – 65. 27.   Prendergast AJ, Rukobo S, Chasekwa B, Mutasa  K,  Ntozini  R,  Mbuya MNN,  et  al.
Stunting  Is  Characterized  by  Chronic Inflammation  in  Zimbabwean  Infants.
John-Stewart  GC  (Editor). PLoS  One . [Internet].  2014;  9(2):e86928.  Available from:  https://dx.plos.org/10.1371/ journal.pone.0086928.
28.   Mara  D,  Lane  J,  Scott  B,  Trouba  D. Sanitation  and  Health. PLoS  Med .
[Internet].  2010;  7(11):e1000363. A v a i l a b l e   f r o m :   h t t p s : / / d x . p l o s . o r g / 1 0 . 1 3 7 1 / journal.pmed.1000363.
29.   Whitney  CG,  Zhou  F,  Singleton  J,
Schuchat  A.  Benefits  from  Immunization during the Vaccines for Children Program Era — United  States,  1994-2013.  CDC- Morb Mortal Wkly Rep. 2014; 63(16)352- 355.
30.   Bloss  E.  Prevalence  and  Predictors  of Underweight,  Stunting,  and  Wasting among  Children  Aged  5  and  Under  in Western Kenya. J Trop Pediatr [Internet]. 2004 Oct 1; 50(5):260 – 70. Available from: https://academic.oup.com/tropej/article- lookup/doi/10.1093/tropej/50.5.260 31.   Rakotomanana  H, Gates  GE,  Hildebrand D, Stoecker BJ. Determinants of Stunting in Children under 5 Years in Madagascar.
Matern Child Nutr. [Internet]. 2017 Oct 28; 13(4).  Available  from:  https:// onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/ mcn.12409.Semba RD, De Pee S, Berger SG,  Martini  E,  Ricks  MO,  Bloem  MW. Malnutrition  and  Infectious  Disease Morbidity  among  Children  Missed  by  the Childhood  Immunization  Program  in Indonesia. Southeast  Asian  J  Trop  Med Public Health . 2007; 38(1):120-9.
33.   Bothwell  TH.  Iron  Requirements  in Pregnancy and Strategies to Meet Them. Am J Clin Nutr . 2000; 72(1):257S-264S.
34.   Scholl TO. Maternal Iron Status: Relation to Fetal Growth, Length of Gestation, and Iron Endowment of the Neonate. Nutr Rev [Internet]. 2011 Nov; 69:S23 – 9. Available from:  https://academic.oup.com/ n u t r i t i o n r e v i e w s / a r t i c l e - l o o k u p / doi/10.1111/j.1753-4887.2011.00429.x
Maria I, et al. Analisis Determinan Stunting Menurut Wilayah Geografi .......
35.  Aryastami  NK,  Shankar  A,
Kusumawardani N, Besral B, Jahari AB,
Achadi  E.  Low  Birth  Weight  was  the Most  Dominant  Predictor  Associated with Stunting among Children Aged 12 – 23  Months  in  Indonesia. BMC  Nutr [Internet]. 2017 Dec 7; 3(1):16. Available from:  http://bmcnutr.biomedcentral.com/ articles/10.1186/s40795-017-0130-x.
36.   Haider  BA,  Olofin  I,  Wang  M, Spiegelman  D,  Ezzati  M,  Fawzi  WW. Anaemia, Prenatal Iron Use, and Risk of Adverse  Pregnancy  Outcomes: Systematic  Review  and  Meta-Analysis. BMJ [Internet]. 2013 Jun 21; 346:f3443 – f3443.  Available  from:  http:// www.bmj.com/cgi/doi/10.1136/bmj.f3443.
37.   Nisar  Y,  Dibley  M,  Aguayo  V.  Iron-Folic Acid Supplementation during Pregnancy Reduces the Risk of Stunting in Children less  than  2  Years  of  Age:  A Retrospective  Cohort  Study  from  Nepal.
Nutrients . 2016; 8(2):67.
38.   Kementrian  Kesehatan  Republik Indonesia.  Profil  Kesehatan  Indonesia 2018  [Internet].  Jakarta:  Kementerian Kesehatan  RI;  2019.  Available  from: https://www.kemkes.go.id/resources/ download/pusdatin/profil-kesehatan- i n d o n e s i a /
PROFIL_KESEHATAN_2018_1.pdf.
39.   Laksono  AD,  Kusrini  I.  Gambaran
Prevalensi  Balita  Stunting  dan  Faktor yang  Berkaitan  di  Indonesia :  Analisis Lanjut Profil Kesehatan Indonesia Tahun
2017.  2019;  (March):0 – 12.  Available from:  https://www.researchgate.net/ publication/331908237.
40.   Wijayanto  SM.  Faktor-Faktor  yang
Berhubungan  dengan  Stunting  di  18 Kabupaten  Provinsi  Jawa  Barat  Tahun 2015-  2016.  Institut  Pertanian  Bogor;
2018.
41.   Stewart  CP,  Iannotti  L,  Dewey  KG,
Michaelsen  KF,  Onyango  AW. Contextualising Complementary Feeding in  a  Broader  Framework  for  Stunting Prevention. Matern Child Nutr. [Internet]. 2013;  9:27 – 45.  Available  from:  http:// doi.wiley.com/10.1111/mcn.12088.
42.   Penny ME, Creed-Kanashiro HM, Robert RC,  Narro  MR,  Caulfield  LE,  Black  RE. Effectiveness  of  an  Educational Intervention Delivered through the Health Services  to  Improve  Nutrition  in  Young Children:  a  Cluster-Randomised Controlled Trial. Lancet [Internet]. 2005 ; 365(9474):1863 – 72.  Available  from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/ pii/S0140673605664264.