Satumejanews.id. SANGATTA — Kepala Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana (DPPKB) Kutim Achmad Junaidi mengatakan, di Kutim tercatat ada 11.973 keluarga masuk Keluarga Berisiko Stunting (KRS). Data itu tercatat pada semester II tahun 2024.
Menurutnya, data ini menjadi fondasi penting untuk merancang intervensi program lintas sektor mulai dari kesehatan, sosial, hingga ekonomi. Ia juga mengingatkan, data keluarga berisiko stunting berbeda dengan data stunting itu sendiri.
“Kalau angka stunting tinggi itu buruk. Tapi kalau angka keluarga berisiko tinggi, justru menunjukkan petugas di lapangan aktif mendata warga,” ujarnya.
Junaidi menegaskan, data by name by address (BNBA) yang memuat Nomor Induk Kependudukan (NIK) tidak bisa dibuka ke publik karena bersifat rahasia. Pihak yang ingin mengaksesnya wajib mengajukan surat permohonan resmi dan surat pernyataan kerahasiaan data, sementara data agregat per kecamatan tetap bisa digunakan untuk analisis kebijakan.
“Formatnya sudah kami siapkan. Ini untuk melindungi kerahasiaan data pribadi,” jelasnya.
Salah satu temuan menonjol berasal dari Kecamatan Muara Ancalong, yang memiliki 2.279 keluarga sasaran, di mana 565 di antaranya tergolong berisiko tinggi. Dari jumlah itu, tercatat 158 keluarga belum memiliki jamban layak, namun sebagian tidak bisa menerima bantuan karena belum berstatus penduduk resmi Kutim.
“Bantuan hanya bisa diberikan kepada warga yang memiliki KK Kutim. Di sinilah peran Disdukcapil penting, agar bisa turun langsung membantu warga pindah domisili secara resmi,” tegasnya.
Di wilayah yang sama juga ditemukan 1.048 pasangan usia subur (PUS) 4T yakni terlalu muda, terlalu tua, terlalu dekat jarak kelahiran, atau terlalu banyak anak. Data ini menjadi dasar DPPKB dalam menyusun program edukasi parenting, pencegahan pernikahan dini, dan peningkatan penggunaan kontrasepsi modern tahun 2026.
Ia berharap penanganan stunting bisa dilakukan lebih tajam, tepat sasaran, dan berbasis bukti lapangan. Melalui integrasi data antarinstansi DPPKB, Dinas Kesehatan, Dinas Sosial, dan Disdukcapil.
“Kalau data keluarga berisiko, data stunting, dan data kemiskinan ekstrem bisa disatukan, intervensinya akan jauh lebih efektif,” pungkas Junaidi. (adv/sm)
