MODELSIMULATORRISIKOBAWAHGARISMERAH PADABAWAHLIMATAHUNDIPROVINSILAMPUNG

Kekurangan gizi pada tingkat awal diperlihatkan dengan penurunan berat badan, pada tingkat berat, kekurangan berat badan akan terlihat pada plot titik Kartu Menuju Sehat (KMS) berada pada Bawah Garis Merah (BGM). Dampaknya, balita BGM berisiko mengalami gangguan perkembangan dan pertumbuhan secara fisik, kecerdasan, daya tahan, dan produktivitas, bahkan dapat menyebabkan kematian. KMS balita belum secara dini dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi balita kurang gizi karena informasi kekurangan gizi balita diperoleh dalam kurun waktu bulanan. Penelitian ini bertujuan memperoleh model simulator yang dapat memprediksi kejadian balita BGM dan alternatif intervensinya yang didasarkan pada permasalahan gizi kurang di Provinsi Lampung. Metode penelitian menggunakan desain cross sectional dengan studi kualitatif dan kuantitatif di Kabupaten Tanggamus, Tulang Bawang, dan Kota Bandarlampung yang merepresentasikan populasi Lampung secara demografi, sosial, dan budaya, dengan sampel sebanyak 2.520 balita yang mewakili populasi Lampung. Studi kualitatif dilakukan untuk memperoleh masukan dari informan, meliputi pengertian, promotif, kuratif, preventif, rehabilitatif, dan upaya yang terkait dengan BGM dalam membangun instrumen pada studi kuantitatif dengan informan: masyarakat (ibu balita), kader posyandu, tenaga ahli, dan penentu kebijakan di tingkat kabupaten/kota. Pada masing-masing kabupaten/kota lokasi penelitian, dilakukan diskusi kelompok fokus (FGD) masyarakat (ibu balita) dan kader Posyandu serta wawancara mendalam dengan pemangku kepentingan (stakeholders) di tingkat kabupaten/kota. Studi kuantitatif dilakukan untuk memperoleh variabel faktor risiko yang akan dijadikan masukan bagi model simulator BGM. Untuk memperoleh faktor risiko yang berhubungan dengan BGM, digunakan uji statistik Chi Square dengan derajat kepercayaan 95%. Untuk melihat kemaknaan hasil perhitungan statistik digunakan (batas kemaknaan dengan = 0,05). Untuk menyusun simulator, digunakan analisis faktor dan Multivariate Logistic Regression (MLR) yang akan mencari faktor bermakna untuk memprediksi status BGM. Hasil menunjukkan faktor risiko yang berhubungan dengan kejadian BGM adalah asupan energi (p value 0,01), asupan protein (p value 0,004), ASI eksklusif (p value 0,0001), MP-ASI (p value 0,003), ISPA (p value 0,0001), umur balita (p value 0,00001), penimbangan balita (p value 0,006), status imunisasi (p value 0,044), pola makan (p value 0,043), pengetahuan ibu (p value 0,001) dan paritas (p value 0,0001). Adapun dari faktor risiko tersebut yang paling dominan adalah asupan energi. Probabilitas untuk terjadi BGM sebesar 97 % pada Balita yang memiliki asupan energi <80% AKG, asupan protein <80% AKG, tidak ASI sklusif, tidak MP ASI, pernah menderita ISPA, umur balita>=24—60 bulan, balita tidak ditimbang, status imunisasi tidak lengkap, pola makan tidak seimbang, pengetahuan ibu tidak baik, dan riwayat ibu balita multipara. Kesimpulan penelitian ini, Simulator Permata Bunda sebagai salah satu alat surveilens gizi dan dapat digunakan oleh petugas gizi puskesmas. Saran yang diusulkan adalah Simulator Permata Bunda menjadi alat yang dapat digunakan untuk memantau pertumbuhan dan perkembangan balita ditingkat puskesmas dan desa. Oleh karena itu, manajemen yang terkait dalam penggunaan Simulator Permata Bunda di Provinsi Lampung perlu dukungan dari Kementerian Kesehatan RI dengan penerbitan regulasi ditingkat provinsi yang meliputi anggaran sosialisasi, pelatihan, dan manajemen program bersumber dari anggaran APBD provinsi, APBD kabupaten/kota dan dana BOK