PEMETAAN SPASIAL ANGKA PREVALENSI STUNTING DENGAN ANALISIS AUTOKORELASI DI PROVINSI JAWA BARAT BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS TAHUN 2023

RAMADHANI, ALFA NURMALLA (2025) PEMETAAN SPASIAL ANGKA PREVALENSI STUNTING DENGAN ANALISIS AUTOKORELASI DI PROVINSI JAWA BARAT BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS TAHUN 2023. Diploma thesis, POLITEKNIK KESEHATAN TASIKMALAYA.

	Text (PERNYATAAN ORISINALITAS) PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (82kB)
	Text (LEMBAR PENGESAHAN) LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (620kB)
	Text (PERSETUJUAN PUBLIKASI) PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (146kB)
	Text (JUDUL) JUDUL.pdf Download (320kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (122kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (724kB)
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (228kB)
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (99kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (203kB)
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Latar Belakang: Stunting masih menjadi permasalahan utama balita dalam skala global maupun nasional. Provinsi Jawa Barat menjadi salah satu provinsi di Indonesia dengan angka prevalensi stunting yang tinggi pada tahun 2023, sebesar 21,7%. Angka tersebut melampaui ambang batas WHO (20%), dan masih jauh dari target nasional (14%). Stunting dipengaruhi oleh faktor langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan dan menganalisa sebaran prevalensi stunting beserta faktor-faktor risiko di Provinsi Jawa Barat. Metodologi Penelitian: Jenis penelitian menggunakan kuantitatif deskriptif analitik (Global Indeks Moran) dengan desain cross-sectional, dan memanfaatkan data sekunder. Hasil Penelitian: Hasil pemetaan angka prevalensi stunting menunjukkan mayoritas wilayah berada dalam klasifikasi sedang, sebanyak 16 kabupaten/kota. Sebaran stunting berdasarkan faktor risiko BBLR dan PHBS sebagian besar masuk dalam klasifikasi baik, dengan total 16 dan 14 wilayah. Sebaran stunting dengan ASI eksklusif mayoritas berada dalam kategori baik dan sedang, sebanyak 13 kabupaten/kota. Akumulasi pembobotan stunting dan faktor risiko juga menggambarkan sebagian besar wilayah dengan klasifikasi sedang. Uji Bivariat Global Moran’s I menunjukkan tidak adanya autokorelasi spasial antara faktor risiko terhadap stunting (Z-Score<Z/2 dan p-value>0,05), dengan sebaran yang terbentuk mayoritas mengelompok. Kesimpulan: Berdasarkan pemetaan pembobotan stunting dan faktor risiko, dapat disimpulkan sebagian besar wilayah berada dalam kategori sedang, dengan tidak adanya autokorelasi spasial yang terjadi. Sehingga, analisis lebih lanjut dapat dikembangkan guna pemahaman yang lebih komprehensif. Background: Stunting is still a major problem for toddlers on a global and national scale. West Java Province is one of the provinces in Indonesia with a high prevalence of stunting in 2023, at 21.7%. This figure exceeds the WHO threshold (20%), and is still far from the national target (14%). Stunting is influenced by direct and indirect factors. Therefore, this study aims to map and analyze the distribution of stunting prevalence and risk factors in West Java Province. Methods: This type of research uses quantitative descriptive analytics (Global Moran Index) with a cross-sectional design, and utilizes secondary data. Research Results: The results of mapping the stunting prevalence rate show that the majority of regions are in the moderate classification, totaling 16 districts/cities. The distribution of stunting based on the risk factors of LBW and CHLB is mostly in the good classification, with a total of 16 and 14 regions. The distribution of stunting with exclusive breastfeeding is mostly in the good and moderate categories, totaling 13 districts/cities. The accumulated weighting of stunting and risk factors also depicts most areas with a moderate classification. The Global Moran's I Bivariate Test showed no spatial autocorrelation between risk factors and stunting (Z-Score<Z/2 and p-value>0.05), with the majority of the distribution clustered. Conclusion: Based on the weighting mapping of stunting and risk factors, it can be concluded that most areas are in the moderate category, with no spatial autocorrelation occurring. Thus, further analysis can be developed for a more comprehensive understanding.

Item Type:

Thesis (Diploma)

Contributors:

Contribution	Contributors	NIDN/NIDK	Email
UNSPECIFIED	KHASANAH, LINA	UNSPECIFIED	UNSPECIFIED
UNSPECIFIED	KARMANTO, BAMBANG	UNSPECIFIED	UNSPECIFIED
UNSPECIFIED	MOHAMMAD, MAULA ISMAIL	UNSPECIFIED	UNSPECIFIED