Pemetaan Faktor Risiko Stunting Berbasis Sistem Informasi Geografis Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression

  • Alfi Fadliana Universitas Islam Raden Rahmat Malang
  • Pangestuti Prima Darajat Universitas Islam Raden Rahmat Malang
Keywords: stunting, sistem informasi geografis, spasial, geographically weighted regression

Abstract

Kejadian stunting atau yang biasa disebut balita kerdil atau pendek, sampai saat ini masih
menjadi permasalahan utama kesehatan gizi di Provinsi Jawa Timur. Hasil Pemantauan Status Gizi
(PSG) 2017, Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2018, dan Studi Status Gizi Balita Indonesia
(SSGBI) 2019 menunjukkan bahwa Provinsi Jawa Timur terbilang masih cukup jauh dari standar
yang ditetapkan WHO yaitu <20%. Menyikapi problematika permasalahan stunting ini, perlu
kiranya untuk dilakukan penanganan yang serius. Pencegahan dan penanggulangan kasus stunting
dapat diupayakan salah satunya dengan menganalisis faktor-faktor risiko yang diduga
mempengaruhi stunting. Untuk menganalisa faktor risiko stunting pada penelitian ini digunakan
pendekatan model Geographically Weighted Regression (GWR), yang mana dari hasil pemodelan
kemudian divisualisasikan dalam bentuk pemetaan wilayah menggunakan Sistem Informasi
Geografis (SIG). Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel bayi baru lahir mendapat
Inisisasi Menyusui Dini (IMD) dan rumah tangga memiliki akses sanitasi layak
berpengaruh secara signifikan terhadap prevalensi Balita stunting di seluruh
kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur. Dan pada beberapa kabupaten/kota tertentu juga
dipengaruhi oleh variabel anak usia 0-23 bulan (Baduta) diberi ASI, Balita mendapat
imunisasi lengkap, dan rumah tangga dengan sumber air minum layak.

Published
2021-10-16