Stunting dan Anemia Cenderung Datang Bersama pada Anak India

Kurang gizi pada anak lazim dibicarakan satu per satu, seolah tengkes atau stunting, anemia, dan berat lahir rendah adalah tiga persoalan yang tinggal di rumah berbeda dan bisa didatangi bergiliran. Namun sebuah kajian dari India menunjukkan bahwa ketiganya cenderung bertemu pada anak yang sama, dengan beban dan kekuatan pertalian yang berubah dari satu negara bagian ke negara bagian lain, sehingga cara menghitung sendiri-sendiri meninggalkan gambaran yang tidak utuh.

Kajian itu ditulis Dhiman Bhadra dari Operations and Decision Sciences Area, Indian Institute of Management Ahmedabad, dengan judul Spatial heterogeneity and co-occurrence of childhood undernutrition in India: a joint analysis of stunting, anaemia and low birthweight, dan dimuat jurnal BMC Public Health volume 26 tahun 2026. Bhadra memakai data Survei Kesehatan Keluarga Nasional India putaran kelima (NFHS-5) yang dikumpulkan antara Juni 2019 dan April 2021, lalu menganalisis 104.021 anak berusia 0 sampai 59 bulan yang datanya lengkap, dengan ketiga kondisi dimodelkan sekaligus dalam satu kerangka.

Tiga Kondisi yang Jarang Dihitung Bersama

Angka dasarnya sudah berat, bahkan sebelum ketiganya dipertemukan. Dari seluruh anak dalam sampel, 35,4 persen tergolong stunting, 67,5 persen anemia, dan 16,1 persen lahir dengan berat di bawah 2.500 gram. Anemia di sini memakai ambang kadar hemoglobin di bawah 10 g/dL, yang oleh Bhadra dipakai untuk menandai anemia sedang hingga berat, sehingga kira-kira dua dari tiga anak dalam sampel berada di bawah ambang itu.

Namun angka tunggal semacam itu belum menjawab pertanyaan pokok kajian ini, yakni apakah ketiga kondisi datang bersamaan lebih sering daripada yang bisa terjadi secara kebetulan. Ketiga pasangan ternyata berhubungan positif dan bermakna secara statistik, baik stunting dengan anemia, stunting dengan berat lahir rendah, maupun anemia dengan berat lahir rendah. Dalam pembahasannya Bhadra menulis bahwa anak yang terkena satu kondisi lebih mungkin mengalami kondisi lainnya.

Justru di situlah nuansanya mulai terasa. Ukuran kekuatan hubungan itu, Cramer’s V, hanya 0,079 untuk stunting dan anemia, 0,080 untuk stunting dan berat lahir rendah, serta 0,029 untuk anemia dan berat lahir rendah. Bhadra sendiri mencatat bahwa menurut patokan yang lazim, besar hubungan ini tergolong sederhana, walaupun ketiganya lebih sering bertemu pada populasi yang sama daripada yang bisa diharapkan dari kebetulan.

Baca juga Balochistan dan Gilgit-Baltistan, Dua Wajah Gizi Pakistan

Jarak yang Dibentangkan Sekolah Ibu

Sejumlah benang dalam data ini mengarah kepada ibu. Prevalensi stunting turun teratur mengikuti jenjang pendidikan ibu, dari 45,3 persen pada anak yang ibunya tidak bersekolah menjadi 23,7 persen pada anak yang ibunya berpendidikan menengah atas atau lebih tinggi. Pola yang sama terlihat pada anemia, dari 73,5 menjadi 61,9 persen, dan pada berat lahir rendah, dari 18,3 menjadi 12,8 persen.

Hubungan dengan pendidikan ibu masih terlihat setelah faktor-faktor lain ikut diperhitungkan. Dibandingkan anak dari ibu tanpa pendidikan, anak dari ibu berpendidikan menengah atas memiliki rasio odds terkoreksi 0,63 untuk stunting, 0,78 untuk anemia, dan 0,79 untuk berat lahir rendah. Anak yang ibunya menerima pemeriksaan kehamilan dari tenaga kesehatan terlatih juga berpeluang lebih kecil mengalami ketiganya, dengan rasio odds 0,96, 0,94, dan 0,85.

Ciri tubuh ibu juga ikut berkaitan. Ibu bertubuh pendek, di bawah 145 sentimeter, berkaitan dengan peluang stunting lebih dari dua kali lipat, dengan rasio odds 2,22, dan peluang berat lahir rendah yang lebih tinggi, 1,34. Ibu yang kurus, dengan indeks massa tubuh di bawah 20, berkaitan dengan peluang lebih tinggi untuk ketiga kondisi, sementara rumah tangga terkaya mencatat rasio odds 0,54, 0,85, dan 0,69 dibandingkan rumah tangga termiskin.

Namun tidak semua faktor menarik ke arah yang sama, dan di sinilah gambaran itu menjadi lebih rumit. Anak perempuan berpeluang lebih kecil mengalami stunting dan anemia daripada anak laki-laki, tetapi peluang berat lahir rendahnya lebih tinggi, dengan rasio odds 1,20. Kelahiran lewat operasi caesar berkaitan dengan peluang stunting yang lebih rendah, 0,89, tetapi peluang berat lahir rendah yang lebih tinggi, 1,18, sedangkan untuk anemia tidak tampak hubungan yang berarti.

Ukuran bayi saat lahir menurut penilaian ibu memberi hubungan terbesar di antara ciri anak. Pada anak yang dinilai sangat kecil saat lahir, 71,3 persen tercatat berberat lahir rendah dan 46,4 persen stunting, berbanding 14,7 dan 35,2 persen pada anak yang dinilai sangat besar. Setelah faktor lain diperhitungkan, odds berat lahir rendah pada kelompok sangat kecil mencapai 12,64 kali kelompok sangat besar, dan pada kelompok lebih kecil dari rata-rata 4,89 kali.

Peta yang Tidak Rata dari Bihar sampai Kerala

Faktor-faktor itu tidak tersebar merata di peta India, dan ketimpangannya pun tidak sama besar untuk setiap kondisi. Perbedaan antarnegara bagian lebih lebar untuk anemia dan berat lahir rendah daripada untuk stunting, dan berat lahir rendah menunjukkan keragaman terbesar dari ketiganya. Negara bagian di timur laut mencatat beban lebih rendah untuk ketiga kondisi, sedangkan beban yang lebih tinggi terkumpul di wilayah utara, barat, dan tengah negeri itu.

Peluang seorang anak mengalami ketiga kondisi sekaligus paling tinggi di sejumlah negara bagian tengah, utara, dan timur, termasuk Madhya Pradesh, Uttar Pradesh, Bihar, dan Benggala Barat, serta di sebagian India barat seperti Gujarat dan Maharashtra. Peluang yang lebih rendah terlihat di negara bagian perbukitan utara, di wilayah selatan seperti Kerala, dan di sebagian timur laut.

Di titik ini peta itu menolak dibaca secara sederhana. Peluang gabungan yang relatif tinggi juga muncul di beberapa negara bagian yang kinerja ekonominya lebih baik, dan Bhadra menulis bahwa pola itu bisa mencerminkan ketimpangan kekayaan di dalam negara bagian, ketika pertumbuhan tidak merata sampai ke rumah tangga yang paling membutuhkan. Untuk membedakan penjelasan itu dari kemungkinan lain, katanya, diperlukan data ekonomi rumah tangga tingkat subwilayah yang berada di luar cakupan analisisnya.

Peta yang sama juga memperlihatkan bahwa ketiga kondisi tidak selalu datang bertiga. Wilayah dengan peluang tinggi untuk stunting dan anemia tanpa berat lahir rendah, juga wilayah dengan stunting dan berat lahir rendah tanpa anemia, tersebar di sebagian besar negeri. Menurut Bhadra, munculnya kombinasi dua kondisi tanpa kondisi ketiga mengisyaratkan bahwa pendorong di baliknya mungkin berbeda dari satu konteks ke konteks lain.

Baca juga Usia Kehamilan Terkait Anemia Ibu Hamil di Puskesmas Prambanan

Pertalian yang Menguat di Tengah, Mengendur di Selatan

Bukan hanya beban yang berbeda dari tempat ke tempat, sebab kekuatan pertalian antarkondisi pun ikut berubah. Hubungan stunting dengan berat lahir rendah lebih kuat di beberapa negara bagian tengah dan utara, lalu lebih lemah di sebagian timur laut dan selatan. Sebaliknya, hubungan stunting dengan anemia serta anemia dengan berat lahir rendah lebih seragam antarwilayah, meski secara umum lebih lemah dan tetap menyisakan perbedaan regional yang sedang.

Bhadra menduga pertalian stunting dan berat lahir rendah yang lebih kuat dan lebih beragam itu mungkin mencerminkan penentu awal kehidupan yang sama, seperti gizi ibu dan kondisi pertumbuhan di dalam kandungan. Pertalian yang lebih lemah dengan anemia, tulisnya, mungkin menandakan pengaruh faktor tambahan seperti keragaman makanan, beban infeksi, dan kondisi lingkungan. Ia menegaskan bahwa keterkaitan berbagai bentuk kurang gizi itu tidak seragam di seluruh India.

Ibu Berbobot Lebih, Anak Tetap Kurang Gizi

Satu temuan lain menyangkut beban ganda gizi yang mulai tampak di India. Dalam sampel ini, 20,2 persen ibu tergolong kelebihan berat badan atau obesitas, dengan indeks massa tubuh 25 atau lebih. Pada anak mereka, 27,2 persen tetap stunting, 61,3 persen anemia, dan 13,7 persen lahir dengan berat rendah, berbanding 37,4, 69,1, dan 16,7 persen pada anak dari ibu yang tidak kelebihan berat badan atau obesitas.

Angka-angka itu memang lebih rendah, tetapi Bhadra menegaskan bahwa besarnya tetap tinggi. “Kelebihan berat badan ibu tidak meniadakan, dan tidak boleh dianggap melindungi dari, kurang gizi anak atau kekurangan zat gizi mikro pada populasi ini,” tulisnya, dalam terjemahan dari bahasa Inggris. Karena itu ia menilai program gizi seperti ICDS dan POSHAN Abhiyaan mungkin perlu berhenti memandang kurang gizi dan kelebihan gizi sebagai urusan yang saling meniadakan.

Baca juga Salah Paham Gizi Ibu Hamil: Protein Saja Tak Cukup

Dari keseluruhan temuan, Bhadra menarik usulan kebijakan yang lebih luas, dengan sasaran mengurangi risiko berlipat pada anak yang menanggung beberapa bentuk kurang gizi sekaligus. Intervensi yang hanya menyasar satu dimensi, menurutnya, berisiko kurang melayani anak yang juga terkena kondisi lain, sedangkan kebijakan seragam secara nasional mungkin tidak efektif menjawab kebutuhan setempat yang berbeda-beda dari satu wilayah ke wilayah lain.

Yang Luput dari Peta Negara Bagian

Kajian ini punya batas yang dinyatakan sendiri oleh penulisnya. Data survei potong lintang tidak bisa memastikan hubungan sebab-akibat, dan berat lahir sebagian bersandar pada ingatan ibu: 61,5 persen anak punya catatan dari kartu kesehatan, sedangkan 38,5 persen bergantung pada ingatan. Prevalensi berat lahir rendah sedikit lebih tinggi pada catatan ingatan, 17,4 persen berbanding 15,3 persen, dan wasting atau kurus akut tidak ikut dimodelkan.

Batas lain ada pada skala petanya, karena analisis dilakukan pada tingkat 36 negara bagian dan wilayah persatuan, padahal proses di balik kurang gizi anak bisa bekerja pada skala distrik. “Rata-rata tingkat negara bagian dalam analisis kami bisa menutupi keragaman yang berarti di dalam negara bagian, dan sebagian titik panas kemunculan bersama di tingkat lokal mungkin tidak tertangkap,” tulis Bhadra, juga dalam terjemahan.

Ia menyimpulkan bahwa ketiga kondisi itu bukan hanya masih sangat lazim, tetapi juga kerap muncul bersama, dengan sebaran dan pertalian yang sangat beragam antarwilayah, sehingga pendekatan terpadu yang disesuaikan dengan wilayah diperlukan. Bhadra menyebut perluasan analisis ke tingkat distrik, dengan memperhitungkan kendala data dan komputasinya, sebagai arah kajian berikutnya yang berharga.