## Model Regresi Data Panel Pada Kasus Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Nusa Tenggara Timur
Indah Magfirrah 1* , Astri Atti 2 , dan Maria A. Kleden 3
1,2,3 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang, 85228, Indonesia * Corresponding author, email: magfirrahindah@gmail.com

## Abstract
Acute  respiratory  infection  (ARI)  is  an  infectious  desease  cause  by  bacteria  or  viruses  that  attack  the respiratory organs. This research aims to determine the best panel data regression model in the case of the factors that influence the number of patients with ARI in East Nusa Tenggara Province from 2014 to 2018. Response variable used is the number of ARI patients. Independent variables were observed among others, low birth weight, malnutrition, immunization, exclusive breastfeeding, and vitamin A in 22 districts or city in  East  Nusa  Tenggara.  The  results  showed  that  the  Random  Effect  Models  eliminate  outlier  data  on response variable is a model that can describe the influence of independent variables on the number of patients with ARI in East Nusa Tenggara Province from 2014 to 2018. Variables that influence of ARI are malnutrition  and exclusive breastfeeding with a coefficient of determination (R) of 9,2%.
Keywords : ARI, Outlier, Random Effects Model.

## Abstrak
Infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri atau virus  yang  menyerang  organ  pernapasan.  Kasus  ISPA  pada  balita  disebut  pneumonia.  Penelitian  ini bertujuan untuk menentukan model regresi data panel terbaik pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah  penderita  ISPA  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur  dari  tahun 2014  sampai  2018.  Peubah respon yang digunakan adalah jumlah penderita ISPA. Peubah bebas yang diamati antara lain berat badan lahir rendah(BBLR),  gizi  buruk,  imunisasi,  ASI  eksklusif,  dan  vitamin a  pada  22 kabupaten/kota  di  Provinsi Nusa Tenggara Timur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa random effect model dengan mengeliminasi data outlier pada variabel respon merupakan model yang dapat menggambarkan pengaruh peubah bebas terhadap jumah penderita ISPA di Provinsi Nusa Tenggara Timur dari tahun 2014 sampai 2018. Peubah- peubah  yang  berpengaruh terhadap  jumlah penderita ISPA adalah  gizi  buruk  dan  ASI  eksklusif  dengan koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 9,2%.
Kata Kunci : ISPA, Outlier , Random Effect Model .

## 1. Pendahuluan
Pneumonia adalah pembunuh utama balita di dunia, lebih banyak dibanding dengan gabungan  penyakit  AIDS,  malaria  dan  campak. Di  dunia  setiap  tahunnya  diperkirakan lebih dari 2 juta balita meninggal karena pneumonia. Besarnya kematian ini menyebabkan pneumonia disebut sebagai “pandemi yang terlupakan” atau “ the forgotten pandemic ”, akan  tetapi  tidak  banyak  perhatian  yang  diberikan  sehingga  pneumonia  disebut  juga pembunuh balita yang terlupakan atau “ the forgotten killer of children ” [1].

## Model Regresi Data Panel pada Kasus ISPA…
Indah Magfirrah, Astri Atti, Maria A. Kleden
Di  Indonesia,  menurut  data  Riset  Kesehatan  Dasar  Riskesdas  (2007)  Pneumonia menduduki peringkat kedua sebagai penyebab kematian bayi (23,8%) dan balita (15,5%). Data Riskesdas(2013) digambarkan bahwa period prevalens dari pneumonia tahun 2013 adalah  1,8%  dan  4,5%.  Berdasarkan  data  Laporan  Rutin  Subdit  ISPA  Tahun  2017, didapatkan  insiden  (per  1000  balita)  di  Indonesia  sebesar  20,54%.  Pada  tahun  2017, Angka kematian akibat Pneumonia pada kelompok bayi lebih tinggi yaitu sebesar 0,56% dibandingkan pada kelompok anak umur 1 – 4 tahun sebesar 0,23% [2].
Dalam Riskesdas (2007), Nusa Tenggara Timur  juga merupakan provinsi tertinggi period  prevalence ISPA. Period  prevalence ISPA  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur menurut  Riskesdas  2013  (41,7%)  tidak  jauh  berbeda  dengan  2007,  dimana Kabupaten/kota  yang  tertinggi  prevalensi  ISPA-nya  adalah  Sumba  Tengah  (69%)  dan terendah  Manggarai  (22%).  Profil  Kesehatan  Kabupaten/Kota  se-Provinsi  NTT menunjukkan Cakupan penemuan dan penanganan Pneumonia pada balita  mengalamai fluktuasi dari tahun 2014 – 2017. Pada tahun 2014 sebesar 3.714 kasus (13%), tahun 2015 sebanyak 3.079 kasus (4,94%), tahun 2016 sebanyak 3.683 kasus (5,87%) dan tahun 2017 sebesar  6.049  kasus  (9,99%)  [3].  Berdasarkan  cakupan  penemuan  dan  penanganan pneumonia  yang  mengalami  fluktuasi,  maka diperlukan analisis  yang  mengamati  data gabungan antara data lintas lokasi ( cross section ) dan data deret waktu ( time series ).
Data panel adalah gabungan dari data lintas lokasi dan data deret waktu. Data lintas lokasi  merupakan  data  beberapa  lokasi  yang  diamati  dalam  satu  waktu  tertentu, sedangkan  data  deret  waktu  merupakan  data  satu  lokasi  yang  diamati  dari  beberapa periode  waktu  [4].  Dengan  demikian  data  panel  merupakan  data  beberapa  lokasi  yang diamati  secara  berulang-ulang  di  beberapa  periode  waktu  tertentu.  Terdapat  beberapa keunggulan dalam menggunakan data panel dibandingkan dengan data lintas lokasi atau deret waktu saja. Keunggulan itu antara lain, memberikan informasi yang lebih banyak, data  memiliki  variabilitas  yang  besar  dan  mengurangi  kolinieritas  antar  peubah  bebas sehingga  menghasilkan  pendugaan  yang  lebih  efisien,  serta  mengontrol  keheterogenan lokasi yang tidak teramati.
Apabila  analisis  terhadap  Kasus  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  hanya menggunakan data lintas lokasi yang mengamati hanya pada satu titik waktu, sehingga perkembangan Kasus Infeksi Saluran Pernapasan Akut dari waktu ke waktu tidak dapat terlihat. Begitupun jika hanya menggunakan data deret waktu yang hanya mengamati satu lokasi,  sehingga  perkembangan  Kasus  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  tidak  dapat terlihat untuk beberapa lokasi. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini menerapkan analisis  regresi  data  panel  dengan  lokasi  berupa  kabupaten  dan  kota  untuk  melakukan pemodelan  jumlah  Kasus  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  di  Prov.  Nusa  Tenggara Timur.

## 2. Material dan Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan (DINKES) Provinsi  Nusa Tenggara Timur.  Data yang diambil adalah 22  kabupaten/kota  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  pada  tahun  2014  sampai  dengan 2018.  Variabel  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  macam,  yaitu  variabel  bebas ( independent variables ) dan variabel terikat ( dependent variables ). Adapun yang menjadi variabel bebas dalam penelitian ini adalah BBLR (X 1 ), Gizi Buruk (X 2 ), Imunisasi (X 3 ), ASI  Eksklusif  (X 4 )  dan  Vitamin  A  (X 5 )  Sedangkan  ISPA  (Y)  merupakan  variabel terikatnya. Penelitian ini dibantu menggunakan paket software Eviews 11SV.

## 2.1 Model Regresi Data Panel
Analisis regresi data panel adalah analisis regresi yang didasarkan pada data panel untuk mengamati hubungan antara satu variabel terikat ( dependent variable ) dengan satu atau lebih variabel bebas( independent variable ). Dalam mengestimasi model regresi data panel,  terdapat  tiga  pendekatan  yang  biasa  digunakan,  yaitu Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM).  Pendekatan Common Effect Model secara sederhana meggabungkan seluruh data time series dan cross section ,  oleh  karena  itu Common  Effect  Model diestimasi  dengan  cara  OLS  ( Ordinary Least Square ). Pendekatan Fixed Effect Model mencerminkan perbedaan pada konstanta untuk cross section atau time series . Estimasi Fixed Effect Model dilakukan dengan cara menambahkan variabel dummy ( Least Square Dummy Variable atau LSDV). Pendekatan Random Effect Model memperhatikan efek istilah error di dalam model, yaitu komponen error dalam cross section , maupun komponen error dalam time series . Estimasi Random Effect Model dilakukan dengan cara Generalized Least Square (GLS) [5].

## 2.2 Penentuan Model Regresi Data Panel
1. Uji Chow
Uji  ini  digunakan  untuk  memilih  salah  satu  model  pada  regresi  data  panel,  yaitu antara Fixed Effect Model dengan Common Effect Model . Asumsi bahwa setiap unit cross section memiliki  perilaku  yang  sama  cenderung  tidak  realistis  mengingat dimungkinkannya  setiap  unit cross  section memiliki  perilaku  yang  berbeda.  Prosedur pengujiaannya sebagai berikut :
Hipotesis :
𝐻 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 =…= 𝛼 𝑛 = 0 ( Common Effect Model ) 𝐻 1 : Minimal ada satu 𝛼 𝑖 ≠ 0 ( Fixed Effect Model ) Statistik uji yang digunakan merupakan uji F, yaitu:
𝐹 ℎ𝑖𝑡 = [𝑅𝑅𝑆𝑆−𝑈𝑅𝑆𝑆]/(𝑁−1) 𝑈𝑅𝑆𝑆/(𝑁𝑇−𝑁−𝐾)
Keterangan:
𝑁 = Jumlah individu ( cross section ) 𝑇 = Jumlah periode waktu ( time series )

## Model Regresi Data Panel pada Kasus ISPA…
𝐾 = Jumlah variabel penjelas
𝑅𝑅𝑆𝑆 = Restricted residual sums of squares
𝑈𝑅𝑆𝑆 = Unrestricted residual sums of squares
Jika nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 (𝑁−1,𝑁𝑇−𝑁−𝐾) atau p-value < 𝛼 (taraf signifikansi/alpha), maka tolak hipotesis awal ( 𝐻 0 ) sehingga model yang terpilih adalah Fixed Effect Model [6].
2. Uji Hausman Uji  ini  digunakan  untuk  memilih Random  Effect  Model atau Fixed  Effect  Model . Untuk  mengetahui Random  Effect dapat  dibuat  asumsi  mengenai  korelasi  antara komponen sisaan dan peubah bebasnya. Jika diasumsikan tidak terdapat korelasi antara sisaan dengan peubah bebas maka model yang sesuai adalah Random Effect Model dan sebaliknya adalah Fixed Effect Model .
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 𝜀 𝑖𝑡 ) = 0 (REM atau tidak ada hubungan)
𝐻 1 : 𝑐𝑜𝑟𝑟( 𝑋 𝑖𝑡 𝜀 𝑖𝑡 ) ≠ 0 (FEM atau ada hubungan)
Statistik uji yang digunakan adalah uji chi-square berdasarkan kriteria Wald , yaitu : 𝑊 = 𝑞̂ ′ [𝑣𝑎𝑟(𝑞̂ ′ )] −1 𝑞̂ ⇔ 𝑊 = (𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ) ′ [𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 )] −1 (𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ) Keterangan:
𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 : vektor koefisien peubah bebas dari Fixed Effect Model 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 : vektor koefisien peubah bebas dari Random Effect Model Jika nilai 𝑊 > 𝜒 (𝑘,𝛼) 2 dengan k banyaknya peubah bebas atau nilai p-value < 𝛼 , maka tolak hipotesis awal ( 𝐻 0 ) sehingga model yang terpilih adalah Fixed Effect Model [5].

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Analisis Statistik Deskriptif
Deskriptif  jumlah  penderita  ISPA  pertahun  di  Prov.  NTT    yang  memuat  rataan, simpanan  baku,  nilai  minimum,  nilai  maksimum  dan  total  jumlah  penderita  ISPA disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Deskriptif jumlah penderita ISPA pertahun di Prov. NTT
Tahun Rataan Simp. Baku Min Maks Total 2014 168,82 188,917 0 632 3714 2015 139,95 131,328 0 404 3079 2016 167,41 166,918 0 528 3683 2017 274,95 556,571 0 2700 6049 2018 160,41 170,786 0 756 3529

## Model Regresi Data Panel pada Kasus ISPA…
Indah Magfirrah, Astri Atti, Maria A. Kleden
Berdasarkan Tabel 1 menunjukkan bahwa dari tahun 2014 sampai 2018 nilai rataan jumlah  penderita  ISPA  cenderung  tidak  stabil.  Pada  tahun  2014  nilai  rataan  jumlah penderita ISPA sebesar 168,82 jiwa perkabupaten dan kota dan tahun berikutnya tahun 2015  mengalami  penurunan  namun  kemudian  mengalami  peningkatan  maupun penurunan  hingga  tahun  2018.  Adapun  nilai  keragaman  jumlah  penderita  ISPA  yang terkecil  dari  keseluruhan  pada  tahun  2015.  Secara  keseluruhan  total  jumlah  penderita ISPA di Prov. NTT terbesar adalah pada tahun 2017, yaitu sebanyak 6049 jiwa.

## 3.2 Penentuan Model Estimasi Regresi Data Panel
1. Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih salah satu model pada regresi data panel, yaitu antara Common  Effect  Model atau Fixed  Effect  Model .  Berdasarkan  hasil  pengujian didapatkan nilai p-value adalah 0,0040 dan nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 adalah 2,3028. Diketahui 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah 1,70 dengan taraf signifkan 𝛼 = 5%. Nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 atau p-value < 𝛼 maka 𝐻 0 ditolak yang berarti model regresi yang digunakan adalah Fixed Effect Model.
2. Uji Hausman
Uji  Hausman  digunakan  untuk  memilih Random  Effect  Model atau Fixed  Effect Model .  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai P-value adalah  0,8552  dan  nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 adalah 1,9561. Diketahui 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 adalah  11,070  dengan  taraf signifkan 𝛼 = 5%. Nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 < 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 atau p-value lebih besar 𝛼 maka 𝐻 0 diterima yang berarti model regresi yang digunakan adalah Random Effect Model.

## 3.3 Deteksi Penyimpangan Asumsi Klasik
1. Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  matriks  korelasi. Berdasarkan hasil pengujian dapat diketahui hubungan antar variabel independent tidak menunjukkan  korelasi  >  0,9.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel independen dalam model terbebas multikoliniaritas.
2. Uji Kenormalan sisaan
Uji kenormalan sisaan dapat dilakukan dengan menggunakan uji Jarque-Bera (JB). Berdasarkan hasil pengujian, nilai statistik uji Jarque-Bera sebesar 12780,30 dengan p- value adalah  0,0000  sementara  nilai 𝑥 (5;0,05) 2 adalah  11,070.  karena  nilai  statistik  uji Jarque-Bera lebih  besar  dari 𝑥 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 dan  nilai p-value< 𝛼 , sehingga  dapat  disimpulkan tolak H 0 artinya bahwa sisaan tidak menyebar normal.
3. Uji kebebasan Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dapat menggunakan nilai uji Durbin-Watson (d) Berdasarkan hasil  pengujian  nilai Durbin-Watson  stat (d)  adalah  2,1456  dan  4-dU  adalah  2,2149 dengan n =  110.  Karena  nilai  dU ≤ d ≤ 4-dU  sehingga  dapat  disimpulkan  menerima hipotesis nol yang berarti tidak ada autokorelasi.

## Model Regresi Data Panel pada Kasus ISPA…
Indah Magfirrah, Astri Atti, Maria A. Kleden
4. Uji Kehomogenan Ragam Sisaan
Uji Kehomogenan Ragam Sisaan dapat dilakukan dengan menggunakan uji glejser. Berdasarkan  hasil  pengujian  nilai p-value variabel  BBLR,  Gizi  Buruk,  Imunisasi,  ASI Eksklusif dan Vitamin A lebih  besar dari 𝛼 . Maka dapat disimpulkan bahwa terima H 0 artinya tidak terjadi heteroskedastisitas pada model persamaan regresi data panel.
5. Mengatasi sisaan tidak menyebar normal
Berdasarkan hasil pengujian, nilai statistik uji Jarque-Bera sebesar 12780,30  lebih besar  dari 𝑥 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 artinya  sisaan  tidak  menyebar  normal.  Sehingga  untuk  mengatasinya dengan  mengeliminasi  data  outlier  pada  variabel  dependennya.  Kemudian  berdasarkan hasil pengujian asumsi kembali didapatkan nilai statistik uji Jarque-Bera sebesar 7,5035 dengan p-value =  0,0235  sementara  nilai 𝑥 (5;0,01) 2 = 15,086 .  karena  nilai  statistik  uji Jarque-Bera < 𝑥 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 dan nilai p-value > 𝛼 , sehingga dapat disimpulkan terima H 0 artinya bahwa sisaan menyebar normal.

## 3.4 Pengujian Signifikansi Parameter
1) Uji Simultan
Berdasarkan hasil pengujian didapatkan p-value= 0,023 dan nilai F hitung adalah 2,75. Diketahui nilai F tabel adalah 1,70 dengan taraf signifikan 5%. Nilai F hitung > F tabel atau p- value  < 𝛼 . maka  tolak  H 0 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  pengaruh  variabel independen terhadap variabel dependen  atau ISPA pada balita.
2) Uji Parsial
Pengujian parameter secara parsial dapat disajikan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2 Uji Parsial Variabel Estimate p-value Kesimpulan BBLR(X 1 ) 0,055471 0,1117 Tidak Berpengaruh Gizi Buruk(X 2 ) 0,321723 0,0330 Berpengaruh Imunisasi(X 3 ) -0,005283 0,3474 Tidak Berpengaruh ASI Eksklusif(X 4 ) 0,006861 0,0236 Berpengaruh Vitamin A(X 5 ) 0,000312 0,8127 Tidak Berpengaruh
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat bahwa dari lima variabel bebas yang digunakan, terdapat dua variabel yang signifikan terhadap variabel respon yaitu gizi buruk dan ASI Eksklusif. Maka diambil keputusan tolak H 0 atau dapat dikatakan variabel gizi buruk (X 2 ) dan  ASI  (X 4 )  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  penyebaran  penyakit  ISPA  di Provinsi Nusa Tenggara Timur.
3) Koefisien Determinasi
Berdasarkan hasil pengujian nilai koefisien determinasi (R 2 ) model adalah 0,092007. Hal ini berarti bahwa sebesar 9,2% keragaman dalam kasus ISPA mampu dijelaskan oleh model regresi, sedangkan sisanya yaitu 90,8% dijelaskan oleh faktor lain diluar model.

## Model Regresi Data Panel pada Kasus ISPA…
Indah Magfirrah, Astri Atti, Maria A. Kleden
Meskipun  nilai  R 2 kecil  tetapi  dari  uji  F  sudah  menunjukkan  bahwa  model  dapat digunakan.

## 3.5 Model Akhir Regresi Data Panel
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan diperoleh model akhir regresi data panel untuk kasus ISPA di Prov. NTT yaitu Random Effect Model sebagai berikut:
𝐼𝑆𝑃𝐴 it = α ̂ i + 0,304047 Gizi Buruk it + 0,007176 ASI it (1)
Dimana besaran nilai intersep 𝛼̂ 𝑖 berbeda-beda untuk setiap kabupaten/kota yang tersaji dalam Tabel 3 berikut:
Tabel 3 Nilai intersep setiap Kabupaten/Kota Indeks (i) Kab/kota 𝛂 ̂ 𝐢 Indeks (i) Kab/kota 𝛂 ̂ 𝐢 1 Kota Kupang 61,2125 12 Ngada 123,7492 2 Kupang 174,8310 13 Manggarai Timur 93,3655 3 TTS 146,9003 14 Manggarai 100,0641 4 TTU 93,4598 15 Manggarai Barat 179,3135 5 Belu 106,6719 16 Sumba Barat Daya  30,0809 6 Alor -25,8231 17 Sumba Barat 99,0308 7 Lembata 85,9908 18 Sumba Tengah 142,1991 8 Flotim 211,9294 19 Sumba Timur 105,8139 9 Sikka 51,3365 20 Rote Ndao 28,3475 10 Ende 103,1246 21 Sabu Raijua -6,7166 11 Nagekeo 73,6301 22 Malaka 18,3910
Berdasarkan  model  pada  persamaan  (1),  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah:
1) Dengan menganggap variabel ASI Eksklusif konstan, setiap penambahan satu balita yang gizi buruk maka akan meningkatkan ISPA sebesar 0,304 kasus
2) Dengan  menganggap  variabel  gizi  buruk  konstan,  setiap  penambahan  satu    balita yang diberikan ASI Eksklusif maka akan meningkatkan ISPA sebesar 0,007 kasus Nilai  intercept masing-masing kabupaten/kota berbeda, ada  yang bertanda positive dan  negative.  Kabupaten/kota  yang  bertanda  negative  yaitu  Kabupaten  Alor  sebesar  - 25,8231  dan  Kabupaten  Sabu  Raijua  sebesar  -6,7166.  Sehingga  besaran intercept/konstanta menunjukkan bahwa jika variabel dependennya diasumsikan konstan, maka  variabel  dependen  yaitu  ISPA  akan  menurun  sebesar  25,823%  untuk  Kabupaten Alor  dan  6,7166%  untuk  Kabupaten  Sabu  Raijua.  Begitupun  sebaliknya,  jika  intercept bertanda positive  maka akan  meningkatkan ISPA sebesar  intercept tiap kabupaten/kota tersebut.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan  yang telah  dipaparkan  mengenai pemodelan ISPA  pada  balita  di  Prov.  NTT  menggunakan  metode  Regresi  Data  Panel  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  analisis  penentuan  model  regresi  data  panel  dengan  pendekatan common effect model, fixed effect model, dan random effect model, maka didapatkan model regresi data panel yang lebih sesuai untuk pemodelan kasus ISPA di Provinsi Nusa Tenggara Timur adalah random effect model , dengan  model persamaan hasil estimasi sebagai berikut:
𝐼𝑆𝑃𝐴 it = α ̂ i + 0,304047 Gizi Buruk it + 0,007176 ASI it
2. Pada  pendekatan Random  effect  model didapatkan  R 2 sebesar  0,092007,  artinya kemampuan  variabel  gizi  buruk  dan  ASI  Eksklusif  secara  bersama-sama mempengaruhi  variabel  ISPA  sebesar  9,2%  sedangkan  sisanya  sebesar  90,8% dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  pengaruhnya  lebih  besar  dari  variabel  yang  ada dan  seluruh  variabel  bebas  signifikan  secara  statistik  pada  α  =  5%  yang  berarti mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel ISPA.

## Daftar Pustaka
[1]   World Health Organization (WHO). Pneumonia: The Forgotten Killer of Children , 2006.
[2]   Kemenkes RI. Profil Kesehatan Indonesia tahun 2017 , 2018.
[3]   Dinas  Kesehatan  Provinsi  NTT. Profil  Kesehatan  NTT  Tahun  2016 .  Kupang: DinKes NTT, 2017.
[4] Baltagi,  B.  H. Econometric  Analysis  of  Panel  Data .  Ed  ke-3,  Chichester  :  John Wiley and Sons Ltd, 2005.
[5] Jaya,  I.  G.  N.  M.,  &  N.  Sunengsih.  Kajian  Analisis  Regresi  dengan  Data  Panel. Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian .  Yogyakarta:  Universitas  Negeri Yogyakarta, 2009.
[6] Greene,  Wiliam  H. Econometric  Analysis Ed  ke-7.  London  :  Pearson  Education, 2012.