DIGITAL LIBRARY



JUDUL:PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION (GWNBR) PADA KEJADIAN STUNTING DI KABUPATEN BARITO KUALA TAHUN 2022
PENGARANG:AZKIA
PENERBIT:UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
TANGGAL:2023-12-04


Stunting adalah kondisi kekurangan gizi pada balita yang menyebabkan tinggi badannya lebih rendah dari anak seusianya. Tahun 2022 Provinsi Kalimantan Selatan memiliki prevalensi stunting 24.6% dan menempati urutan kelima belas di Indonesia. Kabupaten Barito Kuala, salah satu daerah di Provinsi Kalimantan Selatan, memiliki angka stunting tertinggi yaitu 33.6% yang termasuk dalam kategori Kronis-Akut (≥ 20%). Penelitian ini menggunakan model GWNBR untuk mengkarakterisasi faktor-faktor penyebab stunting di Kabupaten Barito Kuala. Model GWNBR akan memudahkan peneliti untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi stunting di setiap kecamatan. Matriks pembobot yang digunakan adalah fungsi fixed kernel dan fungsi adaptive kernel. Variabel prediktor yang digunakan adalah persentase riwayat bayi diimunisasi dasar lengkap, riwayat pemberian ASI eksklusif pada bayi <6 bulan, riwayat bayi berat badan lahir rendah, kunjungan baru ibu hamil (K1), kunjungan ANC keenam (K6), riwayat ibu hamil yang mengonsumsi tablet tambah darah, riwayat bayi 6-11 bulan yang mendapat vitamin A, posyandu aktif, dan KK dengan akses terhadap fasilita sanitasi yang layak (jamban sehat). Hasil model terbaik yang didapatkan dengan pembobot adaptive gaussian dengan nilai AIC 167.25.

 

Kata Kunci: Kejadian Stunting, Model GWNBR

Berkas PDF
NODOWNLOAD LINK
1FILE 1



File secara keseluruhan dapat di unduh DISINI