Reportasemalang – Penelitian berbasis pemodelan statistik spasial dapat menjadi instrumen penting bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan kesehatan dan penyaluran bantuan sosial secara tepat sasaran. Hal tersebut disampaikan Prof. Budi Ani Astuti melalui hasil penelitiannya mengenai pemetaan kasus diabetes melitus di Kota Malang serta stunting dan kemiskinan di Nusa Tenggara Timur (NTT).
Prof. Budi Ani Astuti menjelaskan, penelitian tersebut menggunakan metode Bayesian Mixture Model dan pemodelan spasial multilevel untuk mengidentifikasi wilayah berdasarkan tingkat risiko. Hasil pemetaan kemudian dikelompokkan menggunakan konsep lampu lalu lintas atau traffic light, yakni merah, kuning, dan hijau.
Dalam penelitian diabetes melitus di Kota Malang yang dilakukan pada 2023, pemodelan tersebut menghasilkan peta persebaran risiko di lima kecamatan. Wilayah dibagi menjadi tiga kategori, yaitu merah sebagai wilayah berbahaya atau berisiko tinggi, kuning sebagai wilayah yang perlu diwaspadai, dan hijau sebagai wilayah dengan kondisi relatif aman.
Menurut Prof. Budi Ani Astuti, hasil pemetaan ini dapat membantu Pemerintah Kota Malang menentukan prioritas penanganan diabetes melitus berdasarkan tingkat risiko setiap wilayah, termasuk hingga tingkat kelurahan.
“Kalau pemerintah daerah Kota Malang ingin melakukan mitigasi aksi yang tepat berbasis model yang saya kembangkan, maka fokusnya adalah wilayah-wilayah yang merah,” jelasnya.
Ia menilai, pemetaan berbasis penelitian tersebut semakin penting di tengah kebijakan efisiensi anggaran. Pemerintah daerah membutuhkan dasar yang akurat untuk menentukan wilayah yang harus mendapatkan intervensi terlebih dahulu agar anggaran yang terbatas dapat dimanfaatkan secara optimal.
Wilayah kategori merah menjadi prioritas utama penanganan, disusul wilayah kuning yang berpotensi mengalami peningkatan risiko. Sementara itu, wilayah hijau tetap perlu dipantau untuk menjaga kondisi agar tidak berkembang menjadi wilayah berisiko.
Pemetaan Stunting dan Kemiskinan di NTT
Selain diabetes melitus di Kota Malang, Prof. Budi Ani Astuti juga mengembangkan penelitian mengenai stunting di NTT. Dalam penelitian yang menggunakan kondisi data 2025 tersebut, ia menggabungkan pemetaan stunting dengan data kemiskinan dari Badan Pusat Statistik (BPS).
Pemetaan dilakukan terhadap 22 kabupaten dan kota di NTT untuk mengidentifikasi wilayah yang membutuhkan perhatian khusus.
Ia menjelaskan, penggabungan data stunting dan kemiskinan memiliki keterkaitan penting karena kemiskinan merupakan salah satu faktor yang dapat memengaruhi pemenuhan kebutuhan gizi masyarakat.
“Melalui pendekatan tersebut, pemerintah dapat mengidentifikasi wilayah dengan tingkat kerawanan stunting dan kemiskinan yang tinggi. Hasilnya dapat digunakan sebagai dasar menyusun program intervensi yang lebih terarah,” ucapnya.
Salah satu program yang menurutnya dapat memanfaatkan hasil penelitian tersebut adalah Makan Bergizi Gratis (MBG).
Prof. Budi Ani Astuti menilai, pelaksanaan MBG perlu mempertimbangkan kondisi sosial ekonomi dan kebutuhan masyarakat di setiap wilayah. Dengan demikian, bantuan dapat diprioritaskan kepada kelompok yang benar-benar membutuhkan.
Ia menyoroti potensi ketidaktepatan sasaran dalam distribusi makanan bergizi. Menurutnya, di sejumlah wilayah, makanan yang diberikan berpotensi tidak dikonsumsi secara optimal karena penerimanya tidak berada dalam kondisi yang membutuhkan bantuan tersebut.
Sebaliknya, masyarakat di wilayah miskin justru membutuhkan dukungan pemenuhan gizi untuk mencegah dan mengatasi persoalan stunting.
“Jadi, hasil penelitian yang terkini, khususnya wilayah-wilayah merah di NTT, seharusnya menjadi fokus. Ini pasti sangat bermanfaat,” ungkapnya.
Ia menambahkan, pemusatan program pada wilayah yang memiliki tingkat kerawanan tinggi juga memungkinkan penggunaan anggaran menjadi lebih efektif. Sementara itu, anggaran yang tersedia dapat dialokasikan untuk kebutuhan lain yang lebih mendesak di wilayah berbeda.
Penelitian sebagai Dasar Pengambilan Kebijakan
Lebih jauh, Prof. Budi Ani Astuti menegaskan bahwa hasil penelitian tidak seharusnya berhenti sebagai kajian akademis. Penelitian perlu diterjemahkan menjadi rekomendasi dan langkah nyata yang dapat digunakan pemerintah dalam merumuskan kebijakan.
Menurutnya, pendekatan berbasis data memungkinkan pemerintah mengetahui wilayah yang membutuhkan perhatian lebih besar sekaligus menentukan bentuk intervensi yang sesuai dengan permasalahan di lapangan.
Melalui pemodelan statistik dan pemetaan spasial, kebijakan penanganan diabetes melitus, pencegahan stunting, hingga penyaluran program bantuan seperti MBG diharapkan dapat berjalan lebih efektif, terukur, dan tepat sasaran.
Ia juga menekankan pentingnya kemampuan penelitian dalam memprediksi permasalahan sebelum dampaknya semakin besar. Dengan demikian, pemerintah dapat melakukan langkah antisipasi lebih awal berdasarkan hasil analisis dan pemetaan risiko.
