Analisis Time Series untuk Prediksi Jumlah Gizi Buruk di Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2019-2023

Authors

  • Fitri Rachmillah Fadmi STIKES Mandala Waluya Kendari
  • Sri Mulyani STIKES Mandala Waluya Kendari

Abstract

Gizi buruk di Provinsi Sulawesi Tenggara merupakan masalah kesehatan yang membutuhkan penanganan segera. Diketahui bahwa salah satu kriteria dalam penanganan masalah gizi bahwa satu kasus gizi buruk di suatu daerah sudah dapat dikategorikan ke dalam Kejadian Luar Biasa (KLB) Gizi Buruk, namun data tahun 2017 menunjukkan bahwa di seluruh wilayah Sulawesi Tenggara telah mengalami KLB gizi buruk . Dengan demikian perlu dilakukan upaya pencegahan dini dengan analisis berkala (time series). Tujuan penelitian ini untuk mengetahui analisis time series pada data kasus gizi buruk di Provinsi Sulawesi Tenggara. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Populasi penelitian ini adalah seluruh data time series gizi buruk berdasarkan jenis kelamin dan wilayah kabupaten/kota tahun 2013 sampai 2017 di Provinsi Sulawesi Tenggara. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis time series pendekatan trend (trend linier, trend quadratic dan trend exponensial). Prediksi jumlah kasus gizi buruk di Provinsi Sulawesi Tenggara menggunakan model trend quadratic. Hasil prediksi jumlah kasus gizi buruk berdasarkkan jenis kelamin tahun 2019 – 2023 menunjukkan peningkatan kasus akan terjadi pada jenis kelamin laki-laki dengan puncak peningkatan terjadi pada tahun 2023. Sedangkan untuk jenis kelamin perempuan diprediksi akan mengalami penurunan. Sementara berdasarkan wilayah kabupaten/kota pada jenis kelamin laki-laki akan mengalami peningkatan kasus pada empat wilayah kabupaten/kota. Sedangkan untuk jenis kelamin perempuan diprediksi akan mengalami peningkatan kasus pada sembilan wilayah kabupaten/kota. Diharapkan dapat membantu piha

References

. Baik I. 2019. Projection of diabetes prevalence in Korean adults for the year 2030 using risk factors identified from national data. Diabetes & metabolism journal 43(1):90-6.

. Baroroh A. 2013. Analisis Multivariat dan Time Series dengan SPSS 21. Jakarta: Elex Media Komputindo.

. Beydoun HA, Beydoun MA, Chen X, Chang JJ, Gamaldo AA, Eid SM, et al. 2017. Sex and age differences in the associations between sleep behaviors and all-cause mortality in older adults: results from the National Health and Nutrition Examination Surveys. Sleep medicine. 36:141-51.

. Box GE, Jenkins GM, Reinsel GC, Ljung GM. 2015. Time series analysis: forecasting and control: John Wiley & Sons.

. Dinkes Prov Sultra. 2017. Profil Kesehatan Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 2017. Kendari: Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Tenggara.

. Fadmi FR. Prediksi Jumlah Kasus Baru Kusta dengan Metode Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR).

. Fadmi FR, Mulyani S, Buton LD. 2018. Geographically Weighted Regression (GWR) Approach in the Modeling of Malnutrition and the Influencing Factors in Muna Regency. Indian Journal of Public Health Research & Development 9(6).

. H OWK. 2017. Sumber Daya Lokal sebagai Dasar Perencanaan Program Gizi Daerah Urban: Hasanuddin University.

. Handayani K, Woro O. 2013. The Cultur of School Environment Associated with Overweight in Urban Adolescent. International Journal of Public Health Science 2(3)

. Hardinsyah M, Supariasa I. 2016. Ilmu gizi teori dan aplikasi. Jakarta: EGC.

. Jones N, Tefera B, Emirie G, Gebre B, Berhanu K, Presler-Marshall E, et al. 2016. One size does not fit all: The patterning and drivers of child marriage in Ethiopia’s hotspot districts. London: UNICEF and ODI.

. Kang MJ, Hong HS, Chung SJ, Lee YA, Shin CH, Yang SW. 2016. Body composition and bone density reference data for Korean children, adolescents, and young adults according to age and sex: results of the 2009–2010 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). Journal of bone and mineral metabolism 34(4):429-39.

. Kemenkes RI. 2016. Hasil Pemantauan Status Gizi (PSG) dan Penjelasannya Tahun 2016. Jakarta: Kementerian

. Kemenkes RI. 2017. Data dan informasi profil kesehatan Indonesia 2016. Jakarta: Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI.

. Lopez-Arredondo DL, Leyva-González MA, González-Morales SI, López-Bucio J, Herrera-Estrella L. 2014. Phosphate nutrition: improving low-phosphate tolerance in crops. Annual review of plant biology 65:95-123.

. Penelitian B, RI PKKK. 2013. Penyajian pokok-pokok hasil riset kesehatan dasar 2013. Jakarta Kemenkes RI.

. Unicef. WHO, World Bank Group. 2017. Levels and trends in child malnutrition. USA: UNICEF, WHO & World Bank Group

Published

18-12-2019