Electronic Theses and Dissertation

Stunting didefinisikan sebagai kondisi gagal tumbuh pada anak balita akibat kekurangan gizi kronis yang ditandai dengan tinggi badan menurut umur (TB/U) berada di bawah -2 standar deviasi dari median standar pertumbuhan WHO. Hingga saat ini, stunting masih menjadi permasalahan kesehatan yang cukup serius di wilayah Pulau Sumatra dengan pola sebaran prevalensi yang beragam antarwilayah. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi prevalensi stunting di 154 kabupaten/kota di Pulau Sumatra pada tahun 2024 menggunakan metode Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR). Data yang digunakan adalahh adata dari kemenkes dan Badan Pusat Statistik (BPS) yaitu prevalensi stunting serta tujuh variabel independen yang mencakup faktor pendidikan hingga kesehatan, yaitu rata-rata lama sekolah perempuan, persentase penduduk miskin, persentase rumah tangga dengan akses air minum layak, prevalensi ketidakcukupan konsumsi pangan, jumlah puskesmas, umur harapan hidup, dan jumlah tenaga kesehatan gizi. Metode MGWR digunakan karena terdapat efek spasial berupa heterogenitas antarwilayah, sekaligus mampu memberikan nilai bandwidth yang berbeda untuk setiap variabel sehingga dapat mengidentifikasi skala pengaruh masing-masing variabel secara lokal, regional, maupun global. Pembobot yang digunakan adalah fungsi Adaptive Kernel dengan nilai bandwidth optimum berdasarkan nilai RMSE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model MGWR merupakan model terbaik dengan nilai AICc sebesar 326,7936 dan R² sebesar 0,6055. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap prevalensi stunting di seluruh 154 kabupaten/kota di Pulau Sumatra adalah rata-rata lama sekolah perempuan, sedangkan akses air minum layak, ketidakcukupan konsumsi pangan, jumlah puskesmas, dan umur harapan hidup berpengaruh signifikan pada wilayah-wilayah tertentu.

Stunting is defined as a condition of growth failure in children under five due to chronic malnutrition, characterized by a height-for-age (HFA) ratio below -2 standard deviations from the WHO growth standard median. To date, stunting remains a serious public health problem in Sumatra, with varying patterns of prevalence distribution across regions. This study aims to model the factors influencing stunting prevalence in 154 districts/cities in Sumatra in 2024 using the Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) method. The data used is data from the Ministry of Health (Kemenkes) and the Central Statistics Agency (BPS-Statistics Indonesia), namely stunting prevalence and seven predictor variables spanning educational to health factors, namely average years of schooling for women, percentage of the poor population, percentage of households with access to safe drinking water, prevalence of food consumption inadequacy, number of community health centers, life expectancy, and number of nutrition health workers. The MGWR method was employed due to the presence of spatial effects including heterogeneity across regions, while also allowing different bandwidth values for each variable to identify whether its influence operates at a local, regional, or global scale. The weighting function used was the Adaptive Gaussian Kernel with the optimal bandwidth based on the smallest RMSE value. The results show that the MGWR model is the best-fitting model with an AICc of 326.7936 and R² of 0.6055. The factor significantly influencing stunting prevalence across all 154 districts/cities in Sumatra is the average years of schooling for women, while access to safe drinking water, food consumption inadequacy, number of health centers, and life expectancy showed significant effects only in certain regions.