Model Prediksi Risiko Stunting Berbasis Faktor Ibu, Anak, dan Lingkungan pada Balita Usia 24–59 Bulan di Wilayah Kerja Puskesmas Pante Raja Kabupaten Pidie Jaya

Authors

  • Noeroel Arham Universitas Abulyatama Author
  • Safitria Safitria Universitas Abulyatama Author
  • Mika Sari Universitas Abulyatama Author
  • Selly Hidayanti Universitas Abulyatama Author
  • Siti Aminah Universitas Abulyatama Author

DOI:

https://doi.org/10.62710/s0kdm061

Keywords:

child; prediction model; public health; risk factors; stunting.

Abstract

Stunting masih menjadi salah satu permasalahan kesehatan masyarakat yang utama di Indonesia karena berdampak terhadap pertumbuhan fisik, perkembangan kognitif, prestasi belajar, dan produktivitas pada masa dewasa. Meskipun berbagai penelitian telah mengidentifikasi faktor-faktor yang berhubungan dengan kejadian stunting, sebagian besar masih berfokus pada analisis hubungan antarvariabel tanpa menghasilkan model prediksi yang dapat dimanfaatkan sebagai alat skrining dini di pelayanan kesehatan primer. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi risiko stunting berdasarkan faktor ibu, faktor anak, dan faktor lingkungan pada balita usia 24–59 bulan di wilayah kerja Puskesmas Pante Raja, Kabupaten Pidie Jaya. Penelitian menggunakan desain analitik observasional dengan pendekatan cross-sectional terhadap 180 balita yang dipilih menggunakan teknik proportional random sampling. Data dikumpulkan melalui pengukuran antropometri, wawancara terstruktur, dan observasi kondisi lingkungan rumah, kemudian dianalisis menggunakan analisis univariat, bivariat dengan uji Chi-square, serta multivariat menggunakan regresi logistik. Hasil penelitian menunjukkan prevalensi stunting sebesar 32,8%. Riwayat tidak mendapatkan ASI eksklusif, berat badan lahir rendah, ketidaktepatan pemberian MPASI, sanitasi rumah yang buruk, dan riwayat penyakit infeksi merupakan faktor yang berhubungan dengan kejadian stunting. Model prediksi yang dikembangkan mampu mengelompokkan balita ke dalam kategori risiko rendah, sedang, dan tinggi sehingga berpotensi digunakan sebagai alat skrining dini untuk mendukung penentuan prioritas intervensi pencegahan stunting di Puskesmas maupun Posyandu.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Alfira, R., Amin, F. A., & Aramico, B. (2024). Determinants of Nutrition Parenting Practices With the Incidence of Stunting in Toddlers in Pante Raja. Jurnal Kesehatan Saintika Meditory, 7(2), 96–105.

Bappenas. (2022). Kinerja anggaran dan pembangunan.

Budiastutik, I., & Nugraheni, S. A. (2019). Determinant of Stunting in Indonesia: A Review Article. International Journal of Healthcare Research, 1(2), 43–49. https://doi.org/10.12928/ijhr.v1i2.753

de Onis, M., & Branca, F. (2016). Childhood stunting: A global perspective. Maternal and Child Nutrition, 12, 12–26. https://doi.org/10.1111/mcn.12231

Harrell , F. E. (2015). Regression Modeling Strategies. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-19425-7

Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression. Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118548387

Lubis, D. S., Ahmad, A., & Abdurrahman, F. Bin. (2023). Determinant factors of stunting in children 2-5 years in West Aceh District, Indonesia. AcTion: Aceh Nutrition Journal, 8(4), 604. https://doi.org/10.30867/action.v8i4.1008

Prendergast, A. J., & Humphrey, J. H. (2014). The stunting syndrome in developing countries. Paediatrics and International Child Health, 34(4), 250–265. https://doi.org/10.1179/2046905514Y.0000000158

Sihotang, W. Y., Hulu, V. T., Samosir, F. J., Pane, P. Y., Hartono, H., Manalu, P., Siagian, M., & Panjaitan, H. I. L. (2023). Determinants of stunting in children under five: a scoping review. Jurnal Gizi Indonesia (The Indonesian Journal of Nutrition), 12(1), 9–20. https://doi.org/10.14710/jgi.12.1.9-20

Stewart, C. P., Iannotti, L., Dewey, K. G., Michaelsen, K. F., & Onyango, A. W. (2013). Contextualising complementary feeding in a broader framework for stunting prevention. Maternal and Child Nutrition, 9(S2), 27–45. https://doi.org/10.1111/mcn.12088

Steyerberg, E. W. (2019). Clinical Prediction Models. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-16399-0

UNICEF. (2024). The State of Food Security and Nutrition in the World: Financing to End Hunger and Malnutrition. https://www.who.int/publications

Victora, C. G., Christian, P., Vidaletti, L. P., Gatica-Domínguez, G., Menon, P., & Black, R. E. (2021a). Revisando la desnutrición materna e infantil en países de ingresos bajos y medios: avances variables hacia una agenda inconclusa. The Lancet, 397(10282), 1388–1399. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)00394-9.Revisiting

Victora, C. G., Christian, P., Vidaletti, L. P., Gatica-Domínguez, G., Menon, P., & Black, R. E. (2021b). Revisiting maternal and child undernutrition in low-income and middle-income countries: variable progress towards an unfinished agenda. The Lancet, 397(10282), 1388–1399. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)00394-9

WHO. (2024). The UNICEF-WHO- World Bank Joint Child Malnutrition Estimates ( JME ) standard methodology Tracking progress on SDG Indicators. In Unicef - Who (Vol. 2, Issue 1). https://www.who.int/publications/i/item/9789240100190

Published

2026-08-28

How to Cite

Model Prediksi Risiko Stunting Berbasis Faktor Ibu, Anak, dan Lingkungan pada Balita Usia 24–59 Bulan di Wilayah Kerja Puskesmas Pante Raja Kabupaten Pidie Jaya. (2026). Public Health Journal, 3(3), 153-170. https://doi.org/10.62710/s0kdm061