Status gizi balita yang ditandai dengan berat badan kurang berdasarkan indeks antropometri berat badan terhadap umur disebut underweight. Di Indonesia, indeks antropometri dicatat pada KMS (Kartu Menuju Kesehatan) yang mengacu pada WHO-2005 Standard Growth Chart (WHO-2005 SGC). Sampel yang digunakan untuk mendesain WHO-2005 SGC adalah balita berasal dari Ghana, Oman, Norwegia, Amerika, Brazil, dan India, yang secara fisik sangat berbeda dengan balita Indonesia. Oleh karena itu, salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengatasi kesenjangan tersebut adalah dengan merancang bagan KMS secara lokal dengan menggunakan data balita yang kondisi fisiknya sesuai dengan balita di Indonesia. Dalam penelitian ini, tim peneliti menawarkan rancangan grafik pertumbuhan balita berdasarkan Z-Score yang lebih cocok untuk keperluan penentuan status gizi balita di Jawa Timur daripada WHO-2005 SGC.
Dalam perancangan grafik pertumbuhan standar berat badan-menurut umur (W/A) balita dengan pendekatan nonparametrik, terdapat dua variabel yang digunakan yaitu berat badan balita (kg) dan usia balita (bulan) untuk masing-masing jenis kelamin. Jika jenis kelamin digunakan sebagai variabel dalam membangun model, pendekatan yang sesuai adalah regresi semiparametrik. Model regresi semiparametrik terbentuk jika dalam suatu model regresi terdapat komponen yang dapat diestimasi secara parametrik dan komponen lainnya diestimasi menggunakan pendekatan nonparametrik. Dalam pertumbuhan balita, variabel umur merupakan komponen nonparametrik, sedangkan variabel jenis kelamin balita merupakan komponen parametrik yakni sebagai variabel dungu (dummy variable). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berat badan dan jenis kelamin anak usia 0 – 60 bulan yang diperoleh dari 23 kabupaten dan kota di Jawa Timur yang dicatat oleh PUSKESMAS dan POSYANDU tahun 2017–2019. Sampel yang digunakan dalam perancangan grafik standar pertumbuhan balita adalah balita yang telah lolos proses skrining sesuai standar WHO-2005 berdasarkan kriteria kondisi ibu dan anak, kondisi lingkungan, dan kondisi ekonomi. Data yang diperoleh adalah merupakan data cross-sectional sebanyak 91.340 pengamatan yang terdiri atas 47.797 pengamatan merupakan balita laki-laki di bawah 5 tahun dan 43.543 pengamatan merupakan balita perempuan di bawah 5 tahun.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan pertumbuhan standar berat badan-menurut umur (W/A) balita Jawa Timur menggunakan pendekatan model regresi semiparametrik spline kuadrat terkecil dapat menjelaskan pola pertumbuhan berat badan menurut umur balita Jawa Timur dengan baik. Hal ini didukung oleh hasil-hasil penelitian yang menunjukkan nilai rata-rata koefisien determinasi (R2) sebesar 98,7% , yakni mendekati 100%, dan nilai rata-rata dari mean square error (MSE) yang sangat kecil, yakni 0,1599. Nilai R2 ini menunjukkan bahwa model pertumbuhan berat badan menurut umur (W/A) balita Jawa Timur menggunakan pendekatan regresi semiparametrik spline kuadrat terkecil dapat menjelaskan rata-rata keragaman variabel berat badan balita Jawa Timur sebesar 98,7%.
Hasil estimasi menggunakan kriteria Z-Score menunjukkan bahwa pertambahan berat badan rata-rata tertinggi dicapai pada interval usia (dalam minggu) 0 ≤ t < 6 yakni sekitar 0,7045 kg, dan tingkat pertumbuhan balita laki-laki adalah lebih besar daripada balita perempuan dengan selisih 0,4 kg. Akhirnya disimpulkan bahwa grafik pertumbuhan standar berat badan menurut umur (W/A) balita Jawa Timur berdasarkan Z-Score memberikan acuan yang lebih rendah daripada WHO-2005 SGC sehingga menghasilkan persentase kategori status malnutrisi yang lebih rendah daripada WHO-2005 SGC dengan selisih 2,997% untuk balita laki-laki dan 2,54% untuk balita perempuan serta kategori underweight dengan selisih 12,856% untuk balita laki-laki dan 10,546% untuk balita perempuan. Keuntungan dari penggunaan Z-Score adalah bahwa hasil penghitungannya lebih akurat dan dapat dibandingkan untuk masing-masing kelompok umur dan indeks anthropometric karena penentuan status gizi didasarkan pada nilai deviasi standar, sehingga hasil penghitungan menggunakan Z-Score, yang mengindikasikan masalah malnutrisi, menjadi lebih optimal daripada sistem konvensional.
Penulis: Dr. Nur Chamidah, S.Si., M.Si.
Informasi lebih lengkap dari penelitian ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0042285.
Chamidah, N., Lestari, B., Wulandari, A.Y., and Muniroh, L. (2021). Z-Score Standard Growth Chart Design of Toddler Weight Using Least Square Spline Semiparametric Regression. AIP Conference Proceedings, 2329, 060031. DOI: 10.1063/5.0042285.
