Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Balita Stunting di Kota Surabaya Menggunakan Model Regresi Data Count

Dwipalupi, Siwy Retno (2023) Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Balita Stunting di Kota Surabaya Menggunakan Model Regresi Data Count. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06111940000006-Undergraduated_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Stunting merupakan salah satu indikator gagal tumbuh pada balita akibat kekurangan asupan gizi kronis pada periode 1000 hari pertama kehidupan yang menyebabkan tinggi anak terlalu pendek pada usianya dan mengganggu perkembangan otak yang berakibat pada penurunan kecerdasan anak dan berbagai masalah kesehatan yang nantinya dapat muncul di usia yang lebih tua. Pada provinsi Jawa Timur, khususnya Kota Surabaya masih memiliki prevalensi kasus balita stunting yang cukup tinggi. Oleh karena itu, pada penelitian ini, akan dilakukan analisa mengenai faktor-faktor yang menyebabkan kasus balita stunting di Kota Surabaya berdasarkan pengamatan kasus balita stunting di setiap kecamatan yang ada, secara keseluruhan terdapat 31 kecamatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model kejadian stunting dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi stunting menggunakan analisis regresi. Analisis regresi digunakan untuk menganalisa hubungan antara variabel respon atau terikat dengan variabel prediktor atau bebas. Jumlah kasus balita stunting di Kota Surabaya merupakan variabel respon yang bersifat data count, sehingga analisa regresi yang bisa digunakan adalah Regresi Poisson. Namun, asumsi data pada regresi Poisson harus bersifat equidispersi tidak selalu terpenuhi dikarenakan data bersifat diskrit sering mengalami underdispersi maupun overdispersi. Salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk menangani kondisi tersebut adalah Regresi Binomial Negatif. Metode estimasi parameter yang digunakan adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE) yang diperoleh dari hasil iterasi menggunakan metode iterasi Newton-Raphson dengan uji signifikansi parameter menggunakan Likelihood Ratio Test dan Uji Wald. Berdasarkan hasil pengolahan data, diperoleh model terbaik untuk kasus jumlah balita Stunting yaitu λi = exp(3.326587 + 0.341159xi2 + 0.018063xi5) yang merupakan model dari Regresi Binomial Negatif. Berdasarkan model yang terbentuk, diperoleh bahwa rata-rata jumlah balita Stunting di Kota Surabaya tahun 2021 dipengaruhi oleh Persentase bayi Berat Badan Lahir Rendah (X2) dan Persentase ibu hamil mendapatkan Tablet Tambah Darah (X5).
==================================================================================================================================
Stunting is one indicator of growth failure in toddlers due to chronic malnutrition in the first 1000 days of life which causes the child’s height to be too short at his age and interferes with brain development which results in decreased intelligence of children and various health problems that can later appear in older age. In East Java province, especially Surabaya City still has a high prevalence of stunting toddler cases. Therefore, in this study, an analysis will be carried out on the factors that cause cases of toddlers stunting in the city of Surabaya based on observations of cases of toddlers stunting in each existing sub-district, in total there are 31 sub-districts. This study aims to determine the model of stunting events and factors that are thought to affect stunting using regression analysis. Regression analysis is used to analyze the relationship between response variables or tied to predictor or independent variables. The number of cases of toddlers stunting in Surabaya City is a response variable which is count data, so the regression analysis that can be used is Poisson Regression. However, the assumption that data must be equidispersion is not always fulfilled because discrete data often under dispersion or over dispersion. One alternative that can be used to treat the condition is Negative Binomial Regression. The parameter estimation method used is Maximum Likelihood Estimation (MLE) obtained from iteration results using the Newton-Rhapson iteration method with parameter significance tests using Likelihood Ratio Test and Wald Test. Based on the results of data processing, the best model for the case of the number of toddlers Stunting is λi = exp(3.326587 + 0.341159xi2 + 0.018063xi5) which is a model of Negative Binomial Regression. Based on the model formed, it was found that the average number of Stunting toddlers in Surabaya City in 2021 was influenced by the Percentage of Low Birth Weight babies (X2) and the Percentage of pregnant women getting Blood Added Tablets (X5).

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Overdispersi, Regresi Binomial Negatif, Regresi Poisson, Stunting Negative Binomial Regression, Over dispersion, Poisson Regression, Stunting
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA275 Theory of errors. Least squares. Including statistical inference. Error analysis (Mathematics) Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression Q Science > QA Mathematics > QA278.5 Principal components analysis. Factor analysis. Correspondence analysis (Statistics)
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Siwy Retno Dwipalupi
Date Deposited:	31 Jul 2023 01:46
Last Modified:	31 Jul 2023 01:46
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/100258

Actions (login required)

View Item