Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Faktor penyebab stunting menurut WHO 2013 secara komprehensif diuraikan menjadi faktor langsung dan tidak langsung. Prevalensi Balita stunting di Indonesia tergolong cukup tinggi dan distribusinyapun tidak merata, antara desa kota maupun antar provinsi. Tujuan penelitian ini ingin melihat bagaimana gambaran prevalensi stunting, capaian indikator PISPK, serta bagaimana hubungan 12 indikator PISPK dengan prevalensi stunting di kabupaten/kota di Indonesia tahun 2017. Desain penelitian ini adalah studi crossectional dengan sampel sebanyak 452 kabupaten/kota di Indonesia, menggunakan data sekunder prevalensi stunting dan 12 indikator program PIS-PK. Analisis statistik yang di lakukan yaitu univariat,Uji korelasi Spearmen dan Pearson serta analisis multivariat dengan menggunakan uji regresi linear ganda.Hasil penelitian ini menunjukkan. Hasil uji bivariat di peroleh variabel dengan prevalensi stunting yang berhubungan secara signifikan adalah persentase keluarga mempunyai akses atau menggunakan jamban sehat - , persentase keluarga sudah menjadi anggota Jaminan Kesehatan Nasional JKN - , persentase bayi mendapatkan imunisasi dasar lengkap - , persentase ibu melakukan persalinan di fasilitas kesehatan - , persentase penderita tuberkulosis paru mendapatkan pengobatan sesuai standart , persentase penderita hipertensi melakukan pengobatan secara teratur. Hasil uji multivariat di dapatkan persentase keluarga mempunyai akses atau menggunakan jamban sehat merupakan faktor dominan yang berhubungan dengan prevalensi stunting.Dari hasil penelitian ini diharapkan pemerintah dan semua pihak dapat meningkatkan program-program yang sudah berjalan selama ini dalam meningkatkan akses jamban sehat oleh keluarga di Indonesia, serta program lainnya yang berhubungan dengan prevalensi stunting, seperti peningkatan fungsi Posyandu.

---

Stunting factors according to WHO 2013 are comprehensively described to be direct and indirect factors. The prevalence of under five stunting in Indonesia is quite high and the distribution is uneven, between urban and inter provincial villages. The purpose of this study is to see how the prevalence of stunting, PISPK indicator achievement, and how 12 PISPK indicator relationship with stunting prevalence in districts cities in Indonesia in 2017. The design of this study is cross sectional study with 452 districts cities in Indonesia, using data secondary prevalence of stunting from the results of Nutrition Status Monitoring PSG and 12 indicators of PIS PK program. Statistical analysis done was univariate, Spearmen and Pearson correlation test and multivariate analysis using multiple linear regression test.

The results of this study show that bivariate test results obtained by variables with prevalence of stunting are significantly related is the percentage of families have access or use healthy latrine, the percentage of families have become members of the National Health Insurance JKN, the percentage of infants get basic immunization complete, the percentage of mothers performing delivery at health facilities, the percentage of patients with pulmonary tuberculosis get treatment according to standard, the percentage of hypertensive patients perform regular treatment.

Multivariate test results in obtaining a percentage of families having access to or using healthy latrine were the dominant factors associated with stunting prevalence. From the results of this study, it is expected that the government and all parties can improve the programs that have been running so far in improving access to healthy latrines by families in Indonesia, as well as other programs related to the prevalence of stunting, such as improving the function of Posyandu. "

"Disertasi ini adalah menggambarkan perubahan prevalensi balita stunting pada Kabupaten/Kota kategori membaik dan Kabupaten/Kota kategori memburuk di Indonesia dari tahun 2007 ke tahun 2013. Metode cross sectional studi, sampel yaitu 163 Kabupaten/Kota, sumber data sekunder Balitbangkes dan Kementerian Keuangan. Uji statistik t-test dan diskriminan. Hasil: perubahan prevalensi balita stunting pada 49 Kabupaten/Kota kategori membaik 30,1%, dan 114 Kabupaten/kota kategori memburuk 69,9%. Sembilan cakupan program kesehatan dan sosial pada Kabupaten/Kota kategori membaik yang memiliki perubahan lebih besar dari Kabupaten/Kota kategori memburuk yaitu prevalensi BBLR, cakupan penimbangan balita ≥ 4 kali, cakupan vitamin A, cakupan imunisasi lengkap, persentase ketersediaan air bersih, persentase pengelolaan sampah diangkut petugas kebersihan, persentase ketersediaan jamban keluarga, persentase cuci tangan pakai sabun, dan persentase KK pegawai negeri sipil. Lima cakupan program kesehatan dan sosial pada Kabupaten/Kota ketegori memburuk yang perubahannya tidak jauh berbeda dari Kabupaten/Kota kategori membaik yaitu cakupan ANC-K4, prevalensi KEK ibu hamil, prevalensi TB-Paru balita, indeks kapasitas fiskal, dan persentase KK pendidikan tinggi. Delapan cakupan program kesehatan dan sosial dengan akurasi perubahan prevalensi balita stunting pada Kabupaten/Kota kategori membaik 83,7% dan Kabupaten kategori memburuk 92,1% yaitu cakupan timbangan balita ≥ 4 kali, cakupan imunisasi lengkap, cakupan ANC-K4, persentase sampah diangkut petugas kebersihan, persentase ketersediaan jamban keluarga, persentase cuci tangan pakai sabun, indeks kapasitas fiskal, dan persentase KK PNS.

---

This dissertation is describing changes in the prevalence of stunting toddlers the Regencies/ Cities category improves and deteriorates in Indonesia, from 2007 to 2013. Cross sectional study method, samples are 163 Regencies/Cities, secondary data source Balitbangkes and Ministry of Finance. T-test and discriminant statistical test. Results: changes in the prevalence of stunting toddlers 49 Regencies/Cities category improved 30.1%, and 114 Regencies/Cities category deteriorated 69,9%. Nine coverage of health and social programs the Regencies/Cities category improved which has a change greater than Regencies/Cities category deteriorated namely the prevalence of LBW, toddler weighing coverage ≥ 4 times, vitamin A coverage, complete immunization coverage, percentage of availability of clean water, percentage of waste management carried by janitors, percentage of availability of family latrines, percentage of hand washing with soap, and the percentage of family heads of civil servants. Five coverage of health and social programs in the Regencies/Cities category deteriorated, whose changes are not much different from the Regencies/Cities category improved namely ANC-K4 coverage, prevalence of less chronic energy in pregnant women, prevalence of toddler pulmonary TB, fiscal capacity index, and the percentage of family heads of higher education. Eight coverage of health and social programs with accuracy changes in the prevalence of stunting toddlers at the Regencies/ Cities category improved 83,7% and Regencies/Cities category deteriorated 92.1% namely toddler weighing coverage ≥ 4 times, complete immunization coverage, ANC-K4 coverage, percentage of waste management carried by janitors, percentage of availability of family latrines, percentage of hand washing with soap, fiscal capacity index, and the percentage of family heads of civil servants."

"Stunting merupakan kondisi yang terjadi pada balita yang mengakibatkan gagal tumbuh akibat dari kurangnya pemenuhan gizi yang diterima di masa kandungan dan setelah bayi lahir. Prevalensi stunting adalah persentase balita yang mengalami kasus stunting dibandingkan dengan jumlah anak balita di daerah tersebut. WHO mengkategorikan prevalensi stunting menjadi 4 kategori yaitu low untuk prevalensi stunting < 20, medium untuk 20 ≤ prevalensi stunting < 30, high untuk 30 ≤ prevalensi stunting < 40 dan very high, untuk prevalensi stunting ≥ 40. Klasifikasi prevalensi stunting dilakukan untuk melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tinggi rendahnya prevalensi stunting pada daerah tersebut. Random forest dan TabNet digunakan sebagai model klasifikasi. Sebelum melakukan klasifikasi, data dinormalisasikan terlebih dahulu jika menggunakan model random forest dan tidak dinormalisasikan jika menggunakan model TabNet. Kemudian pada data training dilakukan SMOTE dampak dari imbalance data. Hyperparameter pada random forest menggunakan Optuna. Model yang sudah dibuat, dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan melihat nilai precision, recall, F1- Score, dan accuracy. Model dibandingkan dengan nilai rata-rata akurasi berdasarkan pembagian data training dan data testing di 70:30, 80:20 dan 90:10. Selain itu, dibandingkan hasil klasifikasi antara model random forest dan TabNet. Nilai rata-rata akurasi yang paling tinggi untuk random forest adalah 51% dan TabNet adalah 44,7% saat kedua model di proporsi data 70:30. Model yang paling terbaik adalah TabNet dengan akurasi 53% dibandingankan dengan random forest ketika random state sama dengan nol. Model TabNet memiliki bekerja optimal pada precision, recall dan F1-Score untuk target kelas low. Sedangkan model random forest bekerja optimal pada recall dan F1-Score untuk target kelas medium. Kedua model tidak bekerja dengan optimal di kelas target high dan very high.

---

Stunting is a condition that occurs in toddlers, resulting in failure to grow due to insufficient nutrition during pregnancy and after birth. The prevalence of stunting is the percentage of children under five who experience stunting compared to the total number of children in that area. The World Health Organization (WHO) categorizes the prevalence of stunting into four categories: low for prevalence < 20, medium for 20 ≤ prevalence < 30, high for 30 ≤ prevalence < 40, and very high for prevalence ≥ 40. The classification of stunting prevalence is done to identify factors that influence the high or low prevalence of stunting. Random forest and TabNet are used as classification models. Before performing the classification, the data is normalized, and SMOTE is applied to the training data. The hyperparameters of models are tuned using Optuna is used. The models are evaluated using a confusion matrix by examining precision, recall, F1-Score, and accuracy. The model are compared with the average accuracy value based on the distribution of training data and testing data at 70:30, 80:20 and 90:10. In addition, classification results will be compared between random forest and TabNet models. The highest average accuracy value for random forest is 51% and TabNet is 44.7% when the two models are in the proportion of data 70:30. The best model is TabNet with 53% accuracy compared to the random forest when the random state is zero. The TabNet model has optimal work on precision, recall and F1-Score for low class targets. While the random forest model works optimally on recall and F1-Score for medium class targets. The two models do not work optimally in the high and very high target classes."

"Stunting adalah kondisi di mana balita memiliki panjang atau tinggi badan di bawah rata-rata yang diakibatkan oleh buruknya gizi yang didapatkan. Stunting berpotensi memperlambat perkembangan otak, dengan dampak jangka panjang berupa keterbelakangan mental, rendahnya kemampuan belajar, dan risiko serangan penyakit kronis (diabetes, hipertensi dan obesitas). Salah satu upaya untuk memitigasi dan mengurangi angka kejadian stunting adalah dengan menerapkan ilmu Data Science dalam mengevaluasi dan membuat model prediksi risiko dari faktor yang dianggap dominan dalam terjadinya stunting. Kerangka kerja CRISP-DM digunakan sebagai metodologi penelitian ini. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Indonesia Family Life Survey (IFLS) tahun 2014-2015, yang dilakukan di 13 provinsi di Indonesia. Pemodelan dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python yang dikerjakan pada Jupyter Notebook. Dua metode sampling (Random Sampling dan Oversampling) digunakan untuk mengatasi masalah data imbalance. Empat algoritma classifier diujikan untuk mengetahui performa model. Hasil penelitian menunjukkan keempat algoritma dinyatakan model yang baik dengan performa rata-rata lebih dari 70%. Pada teknik undersampling, skor akurasi yang didapatkan Logistic Regression sebesar 98,31%, KNN sebesar 77,53%, SVC sebesar 97,48%, dan Decision Tree Classifier sebesar 80,76%. Sedangkan pada teknik oversampling, skor akurasi yang didapatkan Logistic Regression adalah 95%, KNN sebesar 71%, SVC sebesar 93%, dan Decision Tree Classifier sebesar 84%. Logistic Regression adalah algoritma klasifikasi terbaik yang dapat digunakan pada dataset ini dan hasil perbandingan skor Logistic Regression pada teknik undersampling (95,09%) dan oversampling (91,98%) setelah 10 kali percobaan menunjukkan bahwa meskipun teknik undersampling memiliki performa yang lebih baik, namun teknik oversampling memiliki hasil yang lebih konsisten.

---

Stunting is a condition in which a toddler has a length or height below the average caused by poor nutrition. Stunting has the potential to slow down brain development, with long-term effects in the form of intellectual disability, low learning abilities, and the risk of developing chronic diseases (diabetes, hypertension and obesity). One of the efforts to mitigate and reduce the incidence of stunting is to apply Data Science in evaluating and making risk prediction models from factors that are considered dominant in the occurrence of stunting. The CRISP-DM framework was used as the methodology of this study. The data used is secondary data from the Indonesia Family Life Survey (IFLS) 2014-2015, which was conducted in 13 provinces in Indonesia. The modelling is made using the Python programming language which is done on Jupyter Notebook. Two sampling methods (Random Sampling and Oversampling) were used to overcome the problem of data imbalance. Four classifier algorithms were tested to determine the performance of the model. The research results showed four algorithms were declared good models with an average performance of more than 70%. In the undersampling technique, the accuracy score obtained by Logistic Regression is 98.31%, KNN is 77.53%, SVC is 97.48%, and Decision Tree Classifier is 80.76%. While in the oversampling technique, the accuracy score obtained by Logistics Regression is 95%, KNN is 71%, SVC is 93%, and Decision Tree Classifier is 84%. Logistic Regression is the best classification algorithm that can be used in this dataset and the results of the comparison of Logistic Regression scores on the undersampling (95.09%) and oversampling (91.98%) techniques after 10 experiments show that although the undersampling technique has better performance, oversampling technique has more consistent results."

"Stunting masih menjadi masalah serius yang dihadapi setiap negara, termasuk Indonesia. Stunting menyebabkan banyak kerugian karena kekurangan gizi akut yang dialami selama 1000 hari pertama kelahiran akan menyebabkan konsekuensi negatif jangka panjang. Dari segi kesehatan, anak dengan stunting lebih berisiko terpapar berbagai penyakit serta mengalami gangguan kognitif, motorik, sosio-emosional. Stunting juga merugikan secara ekonomi karena anak dengan stunting akan memiliki produktivitas yang rendah sehingga berdampak pada status pekerjaan dan upah yang tidak layak. Dampak sosial ekonomi dari stunting secara massif diperkirakan menimbulkan kerugian bagi Indonesia sekitar 3% per tahun terhadap produk domestic bruto (PDB). Hingga saat ini, prevalensi stunting di Indonesia masih tetap tinggi walaupun sudah menunjukkan indikator perbaikan. Hal tersebut dikarenakan determinan stunting yang sangat kompleks. Faktor penyebab stunting tidak hanya dari faktor makanan atau asupan gizi saja, melainkan multidimensi termasuk aspek lingkungan dan politik. Aspek politik juga dapat memengaruhi stunting yang diukur dari komitmen politik pemerintah daerah sebagai pemangku kebijakan yang mengesahkan peraturan daerah sebagai landasan hukum dalam pelaksanaan program pengentasan stunting. Maka dari itu penelitian ini menguji dampak peraturan daerah urusan kesehatan terhadap prevalensi stunting. Unit analisis yang digunakan adalah kabupaten/kota di Indonesia pada tahun 2007 dan 2013 dengan metode regresi difference-in-difference. Penelitian ini menemukan bahwa pengesahan dan implementasi peraturan daerah kesehatan tidak berpengaruh signifikan dalam menurunkan prevalensi stunting. Penelitian ini menekankan pada pentingnya pemerintah daerah dalam memastikan implementasi peraturan daerah kesehatan dengan cara menyusun indikator target capaian, tata kelola dan implementasi, serta evaluasi capaian peraturan daerah kesehatan secara berkala.Implikasi dari temuan penelitian ini adalah bahwa pemerintah kabupaten/kota harus sepenuhnya memahami dalam mendesain peraturan daerah terkait penanganan stunting yang spesifik untuk menangani determinan stunting sesuai dengan standar World Health Organization dan berbagai literatur yang berkembang sehingga peraturan daerah yang disahkan mampu mengorkestrasi sumber daya dengan harmonis dalam rangka menurunkan prevalensi stunting.

---

Stunting is still a severe problem experienced by every country, including Indonesia. Not only because stunting cause adverse consequences on health, but economically, children with stunting will have low productivity, which will result in inadequate employment status and wages. In addition, stunting is estimates to cause losses for Indonesia’s Gross Domestic Product (GDP) around 3% per year. By now, the prevalence of stunting in Indonesia remains high, even though the indicators of improvement have shown. This condition is because the determinants of stunting are very complex – not only food factors or nutritional intake but also environmental and political aspects measured by the political commitment of local governments in passing local regulations as the legal basis for implementing stunting alleviation programs. Therefore, this study measures the impact of local health regulations on stunting prevalence with the unit of analysis used is districts/cities in Indonesia in 2007 and 2013 with the difference-indifference regression method. This research found that the ratification and implementation of regional health regulations did not significantly reduce the prevalence of stunting. This research emphasizes the importance of local governments in ensuring the implementation of regional health regulations by developing indicators for achievement targets, governance, and performance, as well as evaluating the achievements of regional health regulation regularly. The research implies that it is recommended that local governments have to entirely understand in designing regional regulations related to stunting management that are specific to dealing with the determinants of stunting in accordance with World Health Organization standards and various developing literature. Therefore, the regulations that are passed can orchestrate resources harmoniously to reduce the prevalence stunting. "

"Stunting masih menjadi salah satu persoalan yang dihadapi oleh negara-negara di dunia. Dampak dari stunting sendiri cukup serius. Dalam jangka pendek, anak-anak dengan stunting akan rentan terkena penyakit dan jangka panjang akan mengalami gangguan perkembangan otak secara permanen. Pemerintah Indonesia telah melakukan upaya percepatan penurunan stunting di Indoesia, diantaranya dengan mengalokasikan dana transfer ke daerah (TKD) untuk stunting mulai dari tahun 2019. TKD untuk stunting terdiri dari Dana Alokasi Khusus (DAK) fisik, DAK non fisik dan dana desa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak dari DAK untuk stunting terhadap prevalensi stunting. Penelitian ini menggunakan data panel stunting tahun 2021 dan 2022 pada 514 kab/kota. Sedangkan untuk DAK fisik dan non fisik untuk stunting menggunakan data tahun 2019, 2020 dan 2021, dengan asumsi dampak dari DAK untuk stunting belum dapat dirasakan di tahun yang sama. Metode penelitian menggunakan model panel fixed effect robust dan regresi linear robust. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DAK Fisik tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap prevalensi stunting sedangkan DAK non fisik memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penurunan prevalensi stunting, namun besaran dampaknya semakin menurun dalam jangka panjang. Variabel kontrol yang mempengaruhi stunting adalah PDRB perkapita, tingkat kemiskinan dan rata-rata lama sekolah perempuan.

---

Stunting is still one of the problems faced by countries in the world. The impact of stunting itself is quite serious. In the short term, children with stunting will be vulnerable to disease and in the long term they will experience permanent brain development disorders. The Indonesian government has made efforts to accelerate the reduction of stunting in Indonesia, including by allocating regional transfer funds (TKD) for stunting starting in 2019. TKD for stunting consists of physical Special Allocation Funds (DAK), non-physical DAK and village funds. This study aims to determine the impact of DAK for stunting on the prevalence of stunting. This study uses stunting panel data for 2021 and 2022 in 514 districts/cities. Meanwhile, physical and non-physical DAK for stunting uses data for 2019, 2020 and 2021, assuming that the impact of the DAK for stunting cannot be felt in the same year. The research method uses a robust fixed effect panel model and robust linear regression. The results showed that physical DAK had no significant effect on stunting prevalence, while non-physical DAK had a significant effect on reducing the prevalence of stunting with the magnitude of the impact decreases in the long term. The control variables that affect stunting are GRDP per capita, poverty level and the average number of years of schooling for women."

"Penelitian ini memiliki tujuan memberikan bukti empiris untuk melihat apakah dalam beberapa tahun terakhir program sembako sebagai bantuan pangan dapat mencukupi asupan makanan bergizi dan berpengaruh terhadap angka prevalensi stunting di Indonesia. Program sembako salah satu instrumen bantuan pangan untuk menurunkan beban pengeluaran rumah tangga dalam akses pangan juga untuk memenuhi kebutuhan gizi yang adekuat sebagai upaya dalam mencegah kejadian stunting. Metode yang digunakan yaitu Two-Stage Least Squares menggunakan STATA 16 dalam pengolahan untuk pengujian signifikasi terhadap penelitian. Hasil first stage IV2SLS menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif signifikan antara program sembako terhadap asupan gizi yang memadai yang selanjutnya hasil second stage menunjukkan bahwa semakin tinggi kecukupan asupan makanan bergizi rumah tangga maka akan menurunkan prevalensi stunting di Indonesia, selain itu ditemukan adanya pengaruh signifikan vaksin BCG dan kepemilikan sanitasi layak terhadap prevalensi stunting. Intervensi pemerintah untuk meningkatkan akses keragaman pangan diperlukan untuk memenuhi gizi yang adekuat schingga dapat memperkecil resiko terjadinya stunting.

---

This study aims to provide empirical evidence to see whether in recent years Program Sembako as food assistance has been able to provide sufficient intake of nutritious food and have had an effect on the stunting prevalence rate in Indonesia. Program Sembako is one of the food assistance instruments to reduce the burden on household expenses in accessing food as well as to meet adequate nutritional needs as an effort to prevent stunting. The method used is Two-Stage Least Squares using STATA 16 in processing to test the significance of research. The results of the first stage IV2SLS show that there is a significant positive relationship between the Program Sembako and adequate nutritional intake, then the results of the second stage show that the higher the adequacy of household nutritious food intake, the lower the prevalence of stunting in Indonesia. In addition, there is a significant effect of the BCG vaccine and ownership of proper sanitation on the prevalence of stunting. Government intervention to increase access to food diversity is needed to meet adequate nutrition so as to minimize the risk of stunting."

"Anemia merupakan suatu masalah bagi negara berkembang seperti Indonesia. Pada anak-anak, anemia telah diketahui berdampak pada perkembangan kognitif dan keterlambatan pertumbuhan. Pertumbuhan anak yang terhambat berdasarkan tolak ukur usia sebagai dampak dari anemia disebut stunting. Istilah risiko stunting dalam penelitian ini mengacu kepada HAZ score berdasarkan standar dari NCHS yakni antara -1,1 hingga -2. Penelitian ini menggunakan rancangan cross sectional dan melibatkan seluruh populasi terjangkau (total sampling) pada anak usia 3-9 tahun di pesantren Tapak Sunan Condet pada tahun 2011. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui prevalensi anemia dan hubungannya dengan risiko stunting. Dari penelitian ini didapatkan data hasil pengukuran tinggi badan, tanggal lahir untuk menentukan usia, dan kadar hemoglobin. Hasilnya, 13 (26%) anak menderita anemia dan 1 dari 13 penderita anemia terkena risiko stunting. Hasil analisis statistik chi-square menunjukkan tidak adanya hubungan bermakna antara anemia dengan risiko stunting (p=0,962).

---

Anemia has been known as one of the worst health problems in develop country, such as Indonesia. Based on study, anemia has impact on children’ cognitive development and growth failure. Children growth failure related age is called stunting. The term of mild stunting is derivated from HAZ score based of NCHS standard which is between -1,1 to -2. This study, which use cross sectional design and included 50 children aged 3 to 9 years old, was held in Pesantren Tapak Sunan in 2011. This study has goal which are to determine the prevalence of anemia and its association with mild stunting. This study use data of height of the children, their date of birth to determine thier age, and hemoglobin levels. The result, 13 (26%) children was known suffering anemia and 1 of 13 of them was in mild stunted. The result of statistic analyze used chi-square showed there was no association between anemia and mild stunting (p=0,962).

"

"Wasting merupakan salah satu masalah kurang nutrisi yang umum terjadi di negara-negara berkembang seperti Indonesia. Faktor-faktor yang dapat menyebabkan terjadinya kondisi tersebut adalah lingkungan yang kurang bersih, fasilitas kesehatan yang kurang memadai, asupan makanan yang tidak adekuat, dan riwayat penyakit. Umumnya wasting menyerang populasi anak-anak yang sebelumnya mengalami malnutrisi kronik seperti stunting. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk prevalensi risiko wasting dan hubungannya dengan risiko stunting. Penelitian tersebut dilakukan dengan rancangan observasional cross-sectional. Sasaran penelitian ini adalah anak usia 3 hingga 9 tahun yang dipilih dengan cara metode total sampling dan dilakukan di Pesantren Tapak Sunan, Condet, Jakarta, pada bulan Januari 2011. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data diri subjek, tinggi badan, dan berat badan. Data tersebut diolah dan dianalisis dengan SPSS dan Epi Info menggunakan uji Fisher. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa prevalensi risiko wasting sebesar 12% dan prevalensi risiko stunting sebesar 8%. Selain itu, didapatkan bahwa tidak terdapat hubungan antara risiko wasting dan risiko stunting (p=1). Hal ini dikarenakan penderita risiko wasting kemungkinan tidak mengalami stunting sebelumnya.

---

Malnutrition has been one of the worst health problems since a very long time ago. Wasting cases are most likely to occur in developing or third world countries, such as Indonesia. There are many factors that could lead to wasting problem, such as unhealthy environment, poor healthcare facilities and infrastructures, poor nutrition intake, and bad health record. Wasting has higher possibility to occur while someone has been suffering from stunting.

Therefore, the prevalence of wasting risk and the association with stunting risk will be studied further in this research which was conducted at Tapak Sunan Islamic boarding School, Condet, Jakarta on January, 2011 by applying cross-sectional observational method. The data was gathered and obtained from interviews including height and weight measurements of 3 to 9 years old children who were selected by total sampling method. SPSS (Fisher test) and Epi Info were used to process and analyze the data from the research.

It revealed that the prevalence of wasting risk was 12%, while the stunting risk was 8%. Moreover, there was no association between wasting risk and stunting risk (p=1). It is because the subject suffering wasting risk might not suffer from stunting before."