Implementasi Geographically Weighted Regression (GWR) dalam Pemodelan Kasus Balita Stunting (Studi Kasus : Prevalensi Balita Stunting Menurut kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2021 dan 2023)

Abstract

Balita merupakan suatu kelompok dengan resiko tinggi terhadap terjadinya permasalahan gizi. World Health Organization (WHO) menyebutkan bahwa permasalahan gizi pada balita diperkirakan mencapai 165 juta, Indonesia termasuk kedalam negara dengan tingkat stunting karena gizi buruk. Hasil Survey Status Gizi Indonesia tahun 2022 menunjukkan bahwa prevalensi stunting di Indonesia sebesar 21,6% dengan Provinsi Jawa Timur memasuki prevalensi stunting urutan kedua tertinggi setelah Provinsi Jawa Barat. Banyak faktor yang memengaruhi stunting, oleh karena itu perlu dilakukannya penelitian untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap kasus prevalensi stunting di Provinsi Jawa Timur yang nantinya dapat digunakan dalam penentuan kebijakan dalam penangan kasus stunting. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) serta menggunakan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel dan Fixed Tricube Kernel. Dari hasil pemodelan GWR didapatkan 38 model untuk setiap Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur. Berdasarkan nilai AIC yang terkecil pada tahun 2021 ditunjukkan model GWR dengan menggunakan fungsi pembobot Fixed Tricube Kernel dan untuk tahun 2023 menggunakan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel dengan faktor yang memengaruhi prevalensi balita stunting di Provinsi Jawa Timur tahun 2021 berdasarkan pengujian parameter secara parsial ialah Imunisasi Dasar Lengkap (X4) dan Akses Rumah Tangga Terhadap Sanitasi Layak (X6). Sedangkan untuk tahun 2023 ialah Berat Bayi Lahir Rendah (X2), Inisiasi Menyusui Dini (X3) dan Imunisasi Dasar Lengkap (X4).