## Journal of Scientech Research and Development
Volume 5, Issue 2, December 2023 P-ISSN: 2715-6974            E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR
MODELING THE PERCENTAGE OF STUNTED CHILDREN IN INDONESIA IN 2021  USING  THE  MIXED  GEOGRAPHICALLY  WEIGHTED  REGRESSION (MGWR) METHOD
PEMODELAN PERSENTASE BALITA STUNTING DI INDONESIA TAHUN 2021 DENGAN  METODE MIXED  GEOGRAPHICALLY  WEIGHTED  REGRESSION (MGWR)
Hermalia 1 , Dyah Setyo Rini 2
Program Studi Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Bengkulu
E-mail: hermalialia3@gmail.com 1 , dyah.setyorini@unib.ac.id 2
ARTICLE  INFO

## ABSTRACT
Correspondent:
Hermalia hermalialia3@gmail.com
Key words: MGWR, stunting, spasial, GWR
Website: https://idm.or.id/JSCR/inde
x.ph
p/JSCR
Page: 780 - 790
Stunting  is a developmental and growth disorder in children resulting from  chronic  malnutrition  and  recurrent  infections  which  is characterized  by  below  standard  height.  This  condition  appears  in children after the age of 2 years and requires  maternal and child health attention.  In  Indonesia,  the prevalence  of stunting  in  children under five reached 24.4% in 2021. This research aims to analyze the factors that  influence  stunting  using  Mixed  Geographically  Weighted Regression (MGWR)  based on secondary data in 2021. The results  of descriptive  analysis  show  that  there  is  significant  inequality. significant between  provinces, it is assumed that there is a spatial effect on the data. MGWR  is used to consider  local and global effects  in the model, the  weighting function  used  is the  Gaussian  kernel  because  it has the largest Rsquared, namely 98.6% and the smallest AIC, namely 95.884. Significant  global variables are  the  percentage  of mothers  by age group, the percentage  of districts that implement  (GERMAS),  the percentage  of TPP that meets standards,  the percentage  of poor people, and the Human Development Index. Significant local variables include the percentage  of healthy districts,  nutritional  status  of toddlers, and average length of schooling.
INFO  ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden
Hermalia hermalialia3@gmail.com
Kata kunci:
MGWR, stunting, spasial,
GWR Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR
Hal: 780 - 790
Stunting merupakan gangguan perkembangan dan
pertumbuhan  anak  akibat  dari  kekurangan  gizi  kronis  dan infeksi  berulang  yang  ditandai  dengan  tinggi  badan di  bawah standar. Kondisi ini muncul pada anak setelah usia 2 tahun dan memerlukan  perhatian  kesehatan  ibu  dan  anak.  Di  Indonesia, prevalensi stunting pada balita mencapai 24,4% pada tahun 2021. Penelitian ini bertujuan  untuk  menganalisis faktor-  faktor  yang mempengaruhi stunting dengan menggunakan Mixed Geographically  Weighted  Regression (MGWR)  berdasarkan  data sekunder  pada  tahun  2021.  Hasil  analisis  deskriptif menunjukkan  adanya  ketimpangan  yang  signifikan  antar provinsi  maka  diasumsikan  terdapat  efek  spasial  pada  data. MGWR  digunakan  untuk  mempertimbangkan  efek  lokal  dan global  pada  model,  fungsi  pembobot  yang  digunakan  adalah kernel  gaussian karena  memiliki Rsquared  terbesar  yaitu  98,6% dan  AIC  terkecil  yaitu  95,884.  Variabel  global  yang  signifikan adalah  persentase  ibu  berdasarkan  kelompok  usia,  persentase kabupaten  yang  menerapkan (GERMAS),  persentase  TPP  yang memenuhi  standar,  persentase  penduduk  miskin,  dan  Indeks Pembangunan Manusia. Variabel  lokal yang  signifikan meliputi persentase kabupaten sehat, status gizi balita, dan rata-rata lama sekolah.
Copyright © 2023 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Menurut  WHO (2021), stunting merupakan bentuk  gangguan perkembangan dan pertumbuhan pada anak yang diakibatkan oleh kekurangan gizi kronis dan infeksi berulang, gangguan ini ditandai dengan panjang atau tinggi badan balita di bawah standar. Kekurangan gizi ini dapat terjadi sejak bayi masih berada dalam kandungan dan  pada  masa  awal  setelah  kelahiran,  tetapi  akan  baru  nampak  setelah  anak menginjak  usia  2  tahun,  di  mana  kesehatan  ibu  dan  anak  sangat  penting  bagi pertumbuhan anak. Usia bayi antara 0 dan 24 adalah periode yang penting karena menentukan  kualitas  kehidupan,  dan  disebut  sebagai  periode  emas.  Akibatnya, dampak yang ditimbulkan pada bayi selama periode ini akan menjadi permanen dan tidak  bisa  diperbaiki.  Pada  usia  ini,  diperlukan  nutrisi  yang  cukup,  mengingat masalah gizi  termasuk  penurunan perkembangan otak,  kecerdasan, pertumbuhan fisik,  dan gangguan metabolisme  tubuh yang merupakan efek  jangka pendek  dari stunting (Rahayu, dkk, 2018).
Sebagai  negara  yang  memiliki  populasi  penduduk  besar,  Indonesia  memiliki tantangan  khusus  dalam  menangani  masalah  stunting.  Hasil  Studi  Status  Gizi Indonesia (SSGI) yang dirilis oleh Kementerian Kesehatan (Kemenkes) menunjukkan bahwa prevalensi balita yang stunting di Indonesia mencapai 24,4 persen pada tahun 2021.  Hal  ini  mengartikan  hampir  seperempat  dari  semua  balita  di  Indonesia mengalami stunting pada tahun tersebut (Kemenkes, 2022).
Permasalahan stunting di Indonesia ini perlu mendapatkan penanganan yang serius, salah satunya adalah dengan penanggulangan ataupun pencegahan kasus  sunting dengan  menganalisis  dan  memahami  faktor-faktor yang  memicu  angka  kenaikan resiko tersebut. Jika dilihat dari data persentase stunting Provinsi di Indonesia, adanya kecenderungan persentase yang tinggi  di  pulau Kalimantan, Sulawesi, dan Papua. Sedangkan pada pulau  Sumatera dan Jawa, angka persentase balita stunting  lebih rendah. Gap  ini  menunjukkan adanya ketimpangan provinsi di    Indonesia dalam pemenuhan kebutuhan gizi balita, oleh karena itu diperlukan penelitian untuk melihat faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingginya  persentase  balita  stunting  dengan mempertimbangkan wilayah  atau aspek  spasial.  Maka  metode  yang  tepat  dalam memodelkannya adalah Mixed GWR dengan harapan dapat memberikan model yang tepat bagi setiap wilayah.
Geographically Weighted Regression (GWR)  merupakan pengembangan dari  metode regresi  linier  yang  mana pada GWR  pemodelanya dipengaruhi oleh  faktor  lokasi dimana  terdapat  matriks  pembobot  dalam  melakukan  estimasi  parameternya (Fotheringham dkk,  2002). Pada  kondisi  tertentu,  model  GWR  terdapat  koefisien variabel yang  tidak  memberikan  pengaruh secara lokal  dalam  satu  lokasi  namun berpengaruh lokal  pada beberapa  lokasi  lainnya. Maka,  dikembangkanlah model Mixed GWR oleh Fotheringham, dkk. (2002). Penelitian terkait pesentase balita stunting ini pernah dilakukan oleh Cholid, dkk (2019) dalam “Pemetaan Faktor - Faktor yang memengaruhi Stunting pada Balita dengan Geographically Weighted Regression (GWR)” yang mana pada variabel yang modelkan tidak mengandung unsur global. Maka pada kasus  ini,  peneliti  ingin  menggunakan metode  analisis yang  menggabungkan efek global dan lokal dalam pemodelan regresi spasial untuk persentase balita stunting.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian  ini  merupakan penelitian kuantitatif yang  mana menggunakan statistik inferensia dalam analisisnya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang terdiri dari beberapa variabel terkait stunting di Indonesia pada tahun 2021. Data sekunder ini berasal dari berbagai sumber yang tersedia secara online. Data dan sumber tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel yang Digunakan  dan Sumber Data
Variabel Sumber Y Persentase Balita  Stunting Profil Anak Indonesia  Tahun 2022 Persentase Ibu Menurut Provinsi dan Kelompok Umur Perkawinan Pertama Profil Kesehatan Ibu dan Anak     Tahun 2022 Persentase Kabupaten/Kota  Melaksanakan Kebijakan Gerakan Masyarakat  Hidup Sehat (Germas) Profil Kesehatan Indonesia  Tahun 2021 Persentase Jumlah Kabupaten/Kota Sehat Menurut Provinsi Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2021 Persentase Jumlah  TPP Memenuhi Syarat Sesuai Standar Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2021 Persentase Balita Berusia 0-59 Bulan dengan Status Gizi Sangat  Buruk Dengan Indeks BB/U Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2021 Persentase Jumlah  Penduduk Miskin BPS Indonesia 2021 IPM BPS Indonesia 2021 Rata-Rata  Lama Sekolah BPS Indonesia 2021

## Tahapan Analisis Data
Adapun alur analisis data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Melakukan analisis deskriptif kuantitatif pada data.
2.  Melakukan pengujian korelasi untuk melihat hubungan antar variabel independen dan variabel dependen.
3.  Melakukan pemodelan regresi global.
4.  Melakukan pengujian asumsi untuk melihat adanya masalah heterogenitas pada model global.
5.  Melakukan  pemodelan  MGWR.  Adapun  tahapan  pemodelan  MGWR  adalah sebagai berikut:
a.  Menentukan  nilai  bandwidth yang  paling  optimum dengan menggunakan score CV.
b.  Menentukan matriks pembobot dengan melihat nilai RSquared dan AIC.
c.  Melakukan uji variabilitas untuk melihat variabel global dan variabel lokal. d.  Melakukan uji kekesuaian model MGWR.
e.  Melakukan uji serentak variabel global MGWR. f.  Melakukan uji serentak variabel lokal MGWR.
g.  Melakukan uji parsial variabel global.
h.  Melakukan uji parsial variabel lokal.
6.  Membuat persamaan model MGWR.
7.  Interpretasi dan kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Hasil deskriptif data untuk tiap variabel dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 2. Hasil Statistik  Deskriptif  Tiap Variabel
Variabel Min Median Rata-Rata Max Var Y 10,9 25,3 25,21 37,8 31,69 X 1 11,38 28,9 27,39 39,39 59,92 X 2 0 44,2 49,99 100 967,03 X 3 0 33,3 45,39 100 1527,42 X 4 16,5 50,6 51,59 81,1 192,66 X 4 0,3 1,3 1,39 3,8 0,63 X 5 4,53 8,9 10,76 26,86 29,19 X 6 60,62 71,65 71,36 81,11 15,5 X 7 7,05 9,22 9,16 11,2 0,69
Berdasarkan hasil dari analisis deskriptif, diperoleh informasi jika persentase balita stunting terbanyak di sebuah provinsi di Indonesia mencapai 37,8% sedangkan yang paling sedikit adalah 10,9%. Hal ini mengidentifikasikan bahwa terjadi ketimpangan yang  cukup  besar  bagi  dua  provinsi  tersebut.  Jika  dilihat  dari  nilai  rata-rata dan mediannya, diketahui sebagian besar variabel memiliki  nilai maksimal yang cukup jauh  dari  median  dan  rata-ratanyanya,  sehingga  diindikasikan  terdapat  banyak provinsi yang memiliki  nilai ekstrem.  Lalu, berdasarkan varian pada tiap variabel, hanya variabel 5 dan variabel 8 yang memiliki varian kecil, sehingga mengartikan jika data pada variabel lainnya cenderung menyebar secara heterogen.

## Analisis Korelasi
Analisis korelasi adalah suatu analisis statistik yang diaplikasikan untuk menentukan suatu besaran yang digunakan untuk menyatakan adanya hubungan yang kuat pada suatu variabel terhadap variabel yang lain (Windarto, 2020). Semakin besar nilai dari uji  korelasi,  maka  semakin  besar  pula  keeratan  hubungan  pada  kedua  variabel tersebut. Apabila nilai uji korelasi mendekati satu, maka besar korelasi terhadap kedua variabel akan semakin kuat, dan sebaliknya apabila nilai korelasi mendekati nol maka korelasi dari dua variabel akan semakin lemah (Morris, 2020). Salah satu pengujian korelasi  adalah Korelasi  Pearson, adapun hasil  pengujian Korelasi  Pearson adalah sebagai berikut:

## Tabel 3. Uji Korelasi  Pearson
Variabel Nilai Korelasi P-Value Kesimpulan X 1 0,38 0,027 Tolak X 2 -0,365 0,034 Tolak X 3 -0,518 0,002 Tolak X 4 -0,481 0,004 Tolak X 4 0,641 0,000 Tolak X 5 0,464 0,006 Tolak X 6 -0,68 0,000 Tolak X 7 -0,404 0,018 Tolak
Hasil uji Korelasi Pearson menunjukkan jika P-Value masing-masing variabel lebih kecil dari alpha 5% atau 0,05, hal ini mengartikan bahwa setiap variabel independen memiliki  korelasi terhadap variabel dependen. Nilai korelasi terkecil terdapat pada variabel  X 2 yaitu  -0,365, artinya X 2 berkorelasi  negatif  terhadap persentase  balita stunting  sebesar  0,365. Sedangkan nilai  korelasi  terbesar  adalah variabel  X 7 yaitu sebesar  -0,68, artinya variabel tersebut  berkorelasi  negatif terhadap balita  stunting sebesar 0,68.

## Regresi Global
Pemodelan regresi global dilakukan untuk melihat apa saja variabel independen yang memengaruhi variabel dependen secara signifikan tanpa mempertimbangkan letak geografis masing-masing provinsi yang diamati.

## Tabel 4. Estimasi untuk Parameter Regresi Global
Parameter Estimasi P-value Kesimpulan Intersep 23,9002 0,30671 Terima 0,26316 0,01815 Tolak -0,02753 0,24351 Terima -0,04488 0,03339 Tolak -0,1476 0,00279 Tolak 1,9127 0,05796 Terima 0,12907 0,41376 Terima 0,09498 0,79359 Terima -0,62201 0,59689 Terima Rsquared = 0,6728 P-Value uji F = 0,000
Berdasarkan hasil analisis Regresi  Global, diperoleh  informasi bahwa nilai P-value untuk uji F  atau uji  simultan (serentak) adalah sebesar 0,000. Dilakukan pengujian untuk kesesuaian model regresi global dengan hipotesis:
paling tidak satu nilai j,
Selang  kepercayaan yang  digunakan pada penelitian  ini  adalah 95% yang  berarti tingkat signifikannya sebesar  0,05. Dikarenakan P-value (0,000) < α (0,05) diperoleh keputusan tolak H 0 , artinya variabel independen secara simultan (serentak) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap model regresi global.
Selanjutnya adalah pengujian parsial  terhadap parameter regresi  global.  Adapun hipotesisnya sebagai berikut:
Pada tabel 4, diperoleh nilai P-value tiap-tiap variabel independen. Oleh karena taraf signifikansi yang digunakan adalah sebesar 5%, maka terlihat jika variabel X 1 , X 2 , dan X 4, yang signifikan terhadap model sedangkan intersep dan lima variabel lainnya tidak signifikan pada model regresi global. Maka model regresi yang terbentuk adalah:

## Uji Asumsi Regresi
Tabel 5. Uji Asumsi Regresi Global Asumsi Pengujian P-value Kesimpulan Normalitas Shapiro-Wilk 0,3197 Terima Autokorelasi Durbin-Watson 0,2027 Terima Heterogenitas Bruesch-Pagan 0,0420 Tolak
Pada pengujian asumsi untuk regresi linier global, diketahui jika model regresi telah memenuhi  uji  asumsi  normalitas  yang  berarti  galat  dari  model  regresi  linier berdistribusi nomal, lalu untuk mengujian autokorelasi juga telah memenuhi asumsi yaitu  tidak  terdapat autokorelasi  antar satu  pengamatan  ke pengamatan lainnya, namun untuk pengujian heterogenitas galat uji asumsi belum terpenuhi yang berarti terdapat ketidaksamaan ragam dari residual model atau diindikasikan terdapat unsur heterogenitas spasial pada data.

## Model MGWR
Pada model MGWR, tahapan pertama yang dilakukan adalah menentukan bandwidth optimum menurut lokasi  pengamatan dengan melihat score Cross Validation (CV), setelah  itu  dilanjutkan  dengan  dengan  menentukan  matriks  pembobot.  Dalam menentukan  nilai  matriks  pembobot,  perlu  dilakukan  perhitungan  jarak  Euclid terhadap  masing-masing  lokasi  pengamatan. Perbandingan estimasi  model  yang dihasilkan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

## Tabel 6. Perbandingan Fungsi  Pembobot MGWR
Pembobot Statistik Fixed Adaptive Gaussian Bisquare Tricube Gaussian Bisquare Tricube R2 0,986 0,845 0,896 0,806 0,973 0,97 AIC 95,884 160,997 150,242 167,722 114,068 117,732
Pada tabel diperoleh informasi bahwa fungsi pembobot terbaik yang diperoleh adalah Fixed Gaussian karena memiliki RSquared terbesar yaitu 98,6% dan mempunyai AIC terkecil  yaitu  95,884. Oleh karena itu,  pembobot  Fixed  Gaussian digunakan untuk melakukan estimasi parameter di setiap lokasi yang diamati dalam membentuk model MGWR.

## Uji Variabilitas
Uji Variabilitas merupakan sebuah uji yang dilakukan guna melihat variabel apa saja yang memberikan pengaruh secara global dan secara lokal terhadap model MGWR. Hasil dari pengujian variabilitas dapat dilihat pada Tabel 7 di bawah ini:
Tabel 7. Uji  Variabilitas Parameter P-Value Keterangan Intersep 0.945663 Global X 1 0.336376 Global X 2 0.895699 Global X 3 0.026837 Lokal X 4 0.270249 Global X 4 0.010434 Lokal X 5 0.717016 Global X 6 0.243471 Global X 7 0.007442 Lokal
Adapun uji hipotesisnya  sebagai berikut:
untuk setiap : paling tidak ada satu untuk setiap
Oleh  karena  tingkat  signifikansi  yang  digunakan  adalah  sebesar  5%,  maka terlihat jika variabel
,  ,       dan    yang  signifikan  terhadap  model  lokal  sedangkan  lima  variabel lainnya signifikan  terhadap  model  global.  Maka  pemodelan  regresi  spasial yang sesuai adalah MGWR.

## Uji F (Serentak)
Tabel  8. Uji  Serentak  Model  MGWR F df1 df2 P.Value [1] 2,771242 30,7973 23,9315 0,006 [2] 4,935018 18,8749 23,9315 0,000 [3] 4,859909 31,2355 23,9315 0,000
Tabel 8 menunjukkan hasil dari statistik uji F, yang mana F1 merupakan uji kesesuaian model  MGWR,  kemudian  F2  merupakan  uji  serentak  parameter  global,  dan  F3 merupakan  uji  serentak  parameter  lokal.  Berdasarkan  P-value,  dengan  tingkat signifikasi  sebesar  5%  ( untuk  uji  F1  maka  ditarik  kesimpulan  bahwa terdapat perbedaan yang signifikan  pada model  MGWR  dan model  regresi  linear global,  sedangkan  untuk  pengujian  F2  menunjukkan  bahwa  parameter  global berpengaruh secara simultan, dan pada pengujian F3 diperoleh bahwa parameter lokal berpengaruh secara simultan yang berarti paling tidak terdapat satu parameter lokal yang memengaruhi model MGWR.

## Uji T (Parsial)
Tabel 9. Uji Parsial Parameter Global MGWR Variabel t.g df P-Value 7,123835 23,93154 0,000 -3,753503 23,93154 0,000 -6,459425 23,93154 0,000 5,739173 23,93154 0,000 1,524934 23,93154 0,070
Pengujian hipotesis untuk uji parsial parameter global  adalah sebagai berikut:
(variabel global      tidak signifikan) (variabel global  signifikan)
Jika dilihat pada Tabel 7, dengan level signifikansi  yang digunakan adalah 5%, maka diketahui  jika  untuk  parameter      ,       ditolak  karena  P-value  >      atau
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  parameter  tidak  memberikan  pengaruh yang  signifikan  secara  global  sedangkan  parameter  lainnya  memberikan pengaruh yang signifikan  pada model  MGWR.
Selanjutnya  adalah  dilakukan  pengujian  parsial  untuk  parameter  lokal, Provinsi  Aceh digunakan  sebagai  contoh pengujian.

## Tabel 10. Uji  Parsial  Parameter  Lokal  MGWR
Intersep Aceh 8,630346 -0,10292 -3,20509 -0,06263
Berdasarkan tabel 8, dilakukan  pengujian hipotesis sebagai berikut:
untuk                        dan Statistik uji:
Tolak jika
dimana
Oleh  karena  toleransi  kesalahan  yang  digunakan  adalah  sebesar  5%,  dan  T- tabel sebesar 23,93154, maka tolak      untuk  parameter  intersep  dan.  Sehingga dapat disimpulkan  jika  untuk  Provinsi  aceh,  parameter  intersep  dan        memberikan pengaruh yang signifikan  terhadap model  lokal  MGWR.

## Persamaan Model
Berdasarkan hasil pengujian parsial pada parameter global maupun parameter lokal, maka didapatkan signifikansi parameter untuk tiap-tiap provinsi di Indonesia adalah sebagai berikut:
Tabel 11. Signifikansi  Parameter Tiap Provinsi Provinsi Signifikansi Parameter Aceh intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Bali intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6, X 8 Bangka Belitung intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 6 Banten intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , Bengkulu intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , Gorontalo intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , Jakarta intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Jambi X 1 , X 2 , X 4 , X 6 Jawa Barat intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 6 Jawa Tengah intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Jawa Timur intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Kalimantan Barat X 1 , X 2 , X 4 , X 6 Kalimantan Selatan
intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Kalimantan Tengah intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Kalimantan Timur intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Kalimantan Utara X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6
Kepulauan Riau intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 6 Lampung intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6, X 8 Maluku intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6, X 8 Maluku Utara intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6, X 8 Nusa Tenggara Barat intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6, X 8 Nusa Tenggara Timur intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6, X 8 Papua intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6, X 8 Papua Barat X 1 , X 2 , X 4 , X 6
Riau X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Sulawesi Barat intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Sulawesi Selatan intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Sulawesi Tengah intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Sulawesi Tenggara intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Sulawesi Utara X 1 , X 2 , X 4 , X 6
Sumatera Barat X 1 , X 2 , X 4 , X 6 Sumatera Selatan intersep, , X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Sumatera Utara intersep, , X 1 , X 2 , X 4 , X 5 , X 6 Yogyakarta intersep, X 1 , X 2 , X 4 , X 6
Berikut  merupakan contoh untuk persamaan model  MGWR  Provinsi  Aceh:
Model  MGWR pada persamaan dapat diinterpretasikan  sebagai  berikut:
1. Setiap kenaikan persentase balita usia 0-59 bulan status  gizi  sangat buruk
dengan indeks  BB/U  sebesar  satu  persen  maka persentase untuk  balita stunting di Provinsi  Aceh akan turun sebesar .
2. Setiap  kenaikan  persentase  ibu  menurut  provinsi  dan kelompok  umur perkawinan  pertama  sebesar  satu  persen,  maka  persentase  untuk balita stunting di Provinsi Aceh akan meningkat  sebesar . 3. Setiap  kenaikan  persentase  kabupaten/kota  melaksanakan  kebijakan gerakan  masyarakat  hidup  sehat  (germas)  sebesar  satu  persen  maka persentase  untuk balita stunting  di Provinsi Aceh akan turun sebesar .
4. Setiap  kenaikan  Persentase  Jumlah  TPP  Memenuhi  Syarat  Sesuai Standar sebesar  satu  persen,  maka  persentase  untuk  balita  stunting  di Provinsi  Aceh akan turun sebesar  0,1404.
5. Setiap  kenaikan  persentase  jumlah  penduduk  miskin  sebesar  satu persen,  maka persentase  untuk  balita  stunting  di  Provinsi  Aceh  akan meningkat  sebesar 0,4847.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pemodelan  MGWR  untuk  kasus  persentase  balita  stunting pada  tiap  provinsi  di  Indonesia,  dapat  disimpulkan  jika  metode  regresi  linier global  tidak  mampu  memodelkan  data  dengan  baik  karena  terdapat permasalahan pada uji heterogenitas  galat model  sehingga diasumsikan  jika data mengandung  efek  spasial. Hal ini juga dapat dilihat  dari Rsquared  model  regresi global  yaitu  hanya  sebesar  67,28%, sedangkan  Rsquared  untuk  model  MGWR berkisar  antara 97% hingga 99% maka dapat dikatakan jika MGWR  memberikan hasil pemodelan  yang lebih  baik jika dibandingkan  dengan metode  regresi  linear global.  Model  MGWR  dengan bandwith fixed pembobot kernel gaussian memberikan RSquared  sebesar  98,6%  dan  AIC  sebesar  95,884  yang  mana  ini  merupakan pembobot  maksimum  terbaik.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  persentase balita  stunting  secara  global  adalah  Persentase  Ibu  Menurut  Provinsi  dan Kelompok  Umur  Perkawinan  Pertama  ( ,  Persentase  Kabupaten/Kota
Melaksanakan  Kebijakan  Germas  ( , Persentase  Jumlah  TPP Memenuhi  Syarat Sesuai  Standar  ( ,  Persentase  Jumlah  Penduduk  Miskin  ( ,dan  IPM  ( .
Sedangkan faktor-faktor yang memengaruhi secara lokal  adalah Persentase Jumlah Kabupaten/Kota  Sehat Menurut  Provinsi  (Persentase  Balita  Berusia  0-59 Bulan dengan  Status  Gizi  Sangat  Buruk  Dengan  Indeks  BB/U,  dan  Rata-Rata Lama Sekolah  (

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Azies,  H.,  Cholid,  F.,  &  Trishnanti,  D.  (2019). Pemetaan  Faktor-Faktor  yang memengaruhi  Stunting  pada  Balita  dengan  Geographically  Weighted Regression (GWR). semnaskes, 156-165.
Amelia,  K.,  Asril,  L.  O.,  &  Febrianti,  L.  (2020). Pemodelan  Incident Rate  Demam Berdarah Dengue Di  Indonesia Yang Berkaitan Dengan Faktor Lingkungan Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (Gwr). Ekologia: Jurnal Ilmiah Ilmu Dasar Dan Lingkungan Hidup, 20(2), 64-73.
Apriyani,  N.  F.,  Yuniarti,  D.,  &  Hayati,  M.  N.    (2018).    Pemodelan  Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). EKSPONENSIAL, 9(1), 59-66. Bayu,  D.  (Juli  2022).  Prevalensi  Stunting  di  Indonesia  Capai  24,4%  pada  2021. https://dataindonesia.id/ragam/detail/prevalensi-stunting-di-indonesia- capai-244-pada-2021. Diakses pada 30 Agustus 2023.
Devina, J. (30 Juni 2023). Permasalahan Stunting di  Indonesia dan Penyelesaiannya. https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl-pontianak/baca- artikel/16261/Permasalahan-Stunting-di-Indonesia-dan- Penyelesaiannya.html. Diakses pada tanggal 30 Agustus 2023.
Fotheringham, A.S., Brundson, C. and Charlthon, M. (2002). Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships. John Wiley  and Sons, Ltd. UK.
Harahap, R. N. (2022). Implementasi Geographically Weighted Regression (GWR) Dan Mixed  Geographically  Weighted  Regresion  (MGWR)  Dalam  Perhitungan Jumlah Penduduk  Miskin  (Studi Kasus:  Jumlah Penduduk  Miskin  Provinsi Jawa Tengah 2020) (Doctoral dissertation, Universitas Islam Indonesia).
Jetz, W., Rahbek, C., & Lichstein, J. W. (2005). Local and Global Approaches to Spatial Data Analysis in Ecology. Global Ecology and Biogeography, 14(1), 97-98. Kementerian Kesehatan RI  (2022). Profil  Kesehatan Indonesia Tahun 2021. Jakarta: Kementerian Kesehatan RI.
Morris, A. (2020). A more scientific approach to applied economics: Reconstructing statistical, analytical significance, and correlation analysis. Economic Analysis and Policy, 66, 315-324.
Rahayu, A., Yulidasari, F., Putri, A. C.,  & Anggraini. L. (2018).  Study Guide-Stunting dan Upaya. Bagi Mahasiswa Kesehatan Masyarakat. Bantul: CV Mine.
Sarbaini, S., Zukrianto, Z., & Nazaruddin, N. (2022). Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Pembangunan Rumah Layak Huni Di Provinsi Riau Menggunakan Metode Analisis Regresi Sederhana. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan, 1(3), 131-136.
Widayaka,  P.  G.  (2016). Pendekatan Mixed  Geographically  Weighted  Regression Untuk Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota di Jawa Tengah. Universitas Diponegoro.