World Health Assembly (WHA) menargetkan untuk mengurangi prevalensi stunting secara global dari 7,8% menjadi 5 %, dimana 155 juta anak stunting atau sekitar 40% anak pada tahun 2025 akan mengalami stunting. Kabupaten Bireuen merupakan salah satu kabupaten yang memiliki kasus angka stunting yang terus meningkat, kasus stunting di Kabupaten Bireuen pada tahun 2022 pada angka 23,4 % dan meningkat pada tahun 2023 menjadi 32,9% (SKI 2023). Pemerintah Kabupaten Bireuen telah melakukan intervensi spesifik, intervensi sensitif, hingga intervensi pendukung dan intervensi terintegrasi untuk menekan angka stunting.
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif menggunakan desain cross sectional, menganalisis data sekunder terkait Intervensi Spesifik dan Sensitif dalam Pencegahan Stunting memamfaatkan data EPPGBM dan PIS-PK Dinas Kesehatan Kabupaten Bireuen tahun 2024. Populasi penelitian 609 desa di Kabupaten Bireuen dan sampel adalah total populasi. Analisa data menggunakan chi square dan regresi logistik.
Hasil penelitian menunjukan ada hubungan yang signifikan antara variabel intevensi spesifik yaitu remaja putri mengkonsumsi Tablet Tambah Darah (TTD) OR:12.2,95%CI:7,02-21.5,p-value:0,000, Ibu Hamil mengkonsumsi TTD OR:0.21, 95%CI:0,12-0.35,p-value:0,000, Inisiasi Menyusu Dini (IMD) OR:2.02,95%CI:1,20- 3.39,p-value:0,008, pemantauan tumbuh kembang balita OR:0.47,95%CI:0,29- 0.75,p-value:0,002, Imunisasi Dasar Lengkap OR:2.56, 95%CI:1,13-5.81,PValue:0,024. Sedangkan variable kunjungan ANC OR:0.70,95%CI:0,44 1.10,PValue:0,130, ASI esklusif OR:1.64,95%CI:0,99-2.73,P-Value:0,055 tidak mempunyai hubungan yang signifikan dengan variabel pencegahan stunting berbasis wilayah di
Kabupaten Bireuen. Variabel intervensi sensitif yaitu akses air bersih OR:3.24,95%CI:1,87-5.60,p-value: 0,000, sanitasi dasar OR:3.02,95%CI:1,83-4.97,pvalue:0,000, dan jaminan sosial OR:0.50, 95%CI:0,30-0.84,p-value:0,008 mempunyai hubungan yang signifikan terhadap pencegahan stunting berbasis wilayah di Kabupaten Bireuen.
Penelitian selanjutnya perlu mengembangkan model berbasis geografis untuk memantau faktor resiko secara dinamis. Selain itu studi kualitatif atau mixed method disarankan untuk mengeksplorasi variabel yang tidak signifikan, sementara analisis multivariat atau model prediktif dapat membantu mengidentifikasi faktor dominan.