## APLIKASI REGRESI LOGISTIK BERGANDA PADA KASUS FAKTOR PENYEBAB
STUNTING
(STUDI KASUS : PUSKESMAS EIMADAKE, KABUPATEN SABU RAIJUA)
Febrianti Lapenangga 1 , Keristina Br Ginting 1

## 1. Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Undana
*Penulis Korespondensi : febriantilapenangga@gmail.com

## Abstrak
Stunting  adalah  bentuk  atau  kondisi  tumbuh  kembang  anak  yang  terganggu  atau terhambat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  faktor-faktor  yang  mempengaruhi seorang anak dapat menderita stunting dan untuk melihat model dari faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan dengan menggunakan metode Analisis Linear Logistik Berganda. Dari sebelas variabel yang sudah ditentukan untuk penelitian, hanya terdapat lima variabel saja yang berpengaruh secara signifikan. Variabel-variabel tersebut adalah pemberian ASI eksklusif, frekuensi makan, imunisasi, penyakit yang diderita, dan tinggi badan anak. Sedangkan variabel yang berpengaruh secara dominan adalah imunisasi. Karena imunisasi mempunyai nilai odd rasio yang paling besar.
Model  analisis  linear  logistik  berganda  yang  telah  diperolah  dari  variabel  yang berpengaruh secara signifikan adalah:
𝐿(𝑥) = −3.893 + 1.054𝑋 3 + 1.264𝑋 4 +  1.401𝑋 5 + 1.149𝑋 6 − 1.129𝑋 11
Kata Kunci: stunting, ASI eksklusif, imunisasi, frekuensi makan, penyakit yang diderita, tinggi badan, regresi logistik berganda.

## 1. PENDAHULUAN
Stunting adalah bentuk atau kondisi tumbuh kembang anak yang terganggu atau terhambat. Berdasarkan data dari WHO, presentase 20% stunting juga bisa terjadi ketika anak masih ada dalam kandungan [1]. Hal ini terjadi apabila asupan gizi dari sang ibu sangat  kurang  sehingga  mengakibatkan  sang  anak  mengalami  pertumbuhan  yang terhambat  [1],  [2].  Tidak  hanya  pertumbuhan  anak  yang  terhambat,  tetapi perkembangan otak dari sang anak juga akan terganggu sehingga dapat berpengaruh terhadap prestasi belajar dari sang anak tersebut [3], [4].
Sabu  adalah  kabupaten  kecil  yang  ada  di  NTT.  Berdasarkan  Elektronik Pencatatan  dan  Pelopor  Gizi  Berbasis  Masyarakat  (e-PPGBM)  merupakan  pencatatan dan pelaporan berbasis masyarakat dengan teknologi elektronik, tahun 2018 dijelaskan bahwa  di  Kabupaten  Sabu  Raijua,  Nusa  Tenggara  Timur  sebanyak  12052  balita menderita stunting. Berdasarkan data yang sudah di ambil dari Puskesmas yang berada
di  Sabu  Raijua  pada  tanggal  31  Juli  2019,  ada  terdapat  1053  balita  bertumbuh  sangat pendek dan 1130 balita bertubuh pendek. Disamping itu juga, ada 350 balita menderita gizi  buruk  dan  1012  balita  menderita  gizi  kurang.  Oleh  karena  begitu  banyaknya penderita  stunting  yang  ada  di  Indonesia.  Maka  penulis  sangat  tertarik  untuk mengadakan penelitian mengenai faktor faktor apa saja yang mempengaruhi terjadinya stunting pada balita dengan menggunakan metode yang sudah pernah dipelajari yaitu Analisis Regresi Logistik Berganda [5]–[7].
Analisis regresi logistik berganda adalah salah satu cabang ilmu dari matematika terkhususnya  dibidang  statistik.  Analisis  Regersi  Logitik  Berganda  adalah  uji  regresi yang dilakukan pada penelitian apabila variabel dependen berskala dikotomi (minimal dengan 2 kategori). Analisis Regresi Logistik Berganda ini akan dilakukan untuk melihat faktor-faktor  yang  paling  dominan  dalam  mempengaruhi  penyakit  stunting.  Selain dapat  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang  berpengaruh  secara  signifikan,  analisis regresi  logistik  biasa  ini  dapat  menghitung  suatu  peluang  terjadinya  suatu  peristiwa atau kejadian, dan analisis ini juga dapat digunakan untuk melihat karakteristik antara 2 kelompok yang biasa dibicarakan dalam hal ini adalah odds ratio.

## 2. METODE

## 2.1 Analisis Regresi Logistik Berganda
2.1.1 Analisis Regresi Ganda Dengan Variabel Dummy
Variabel  kualitatif  biasanya  menunjukkan  kehadiran  atau  ketidakhadiran  dari sutau atribut. Metode untuk mengkuantifikasikan atribut itu adalah dengan jalan membangun  variabel  buatan  (artificial  variabel)  yang  mengambil  nilai  sembarang antara  dua  kemungkinan  0  atau  1  untuk  pilihan  tertentu.  Dimana  nilai  0 menunjukkan  ketidakhadiran  suatu  atribut  dan  nilai  1  menunjukkan  kehadiran (kepemilikan)  dari  atribut  itu.  Variabel-variabel  yang  mengambil  nilai  0  dan  1 disebut  variabel  dummy.  Nama  lain  yang  diberikan  untk  variabel  dummy  ini adalah: variabel indicator, variabel biner, variabel kategori, variabel kualitatif dan variabel dikotomi.
2.1.2 Penaksiran Parameter
Metode  penaksiran  model  logistik  dengan  metode  maksimum  likelihood  yaitu metode  yang  digunakan  untuk  menaksir  model  berikut  karena  model  ini  lebih praktis.
Model logistik dengan parameter sebagai berikut:
𝐿(𝑥) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 (2.1)
Prinsip  penaksiran  ini  adalah  bila  suatu  fungs  likelihood  yaitu: 𝐿(𝛽 1 , 𝛽 2 , . . . , 𝛽 𝑝 ) maka dapat dicari nilai taksiran maksimum likelihood yaitu: 𝛽 1 , ̂   𝛽 2 ̂, . . . , 𝛽 𝑝 ̂ dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Probabilitas regresi logistik adalah:
𝑃 = exp(𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +⋯+𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 ) 1+exp(𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +⋯+𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 ) (2.2)
Dimana:
P     =  probabilitas bersyarat y=1 bila diketahu X
1-P  =  probabilitas bersyarat y=0 bila diketahu X
𝑃 1−𝑃 = exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 ) (2.3)
𝐿(𝑥) = ln ( 𝑃 1−𝑃 ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 (2.4)
Karena Y bernilai 0 atau 1 maka Y berdistribusi Bernoulli akibatnya fungsi densitas dari Y ditulis:
𝑓(𝑦 𝑖 ) = (𝑝) 𝑦 𝑖 (1 − 𝑝) 1−𝑦 𝑖 (2.5)
maka fungsi likelihoodnya adalah:
𝐿 = ∏ (𝑃) 𝑦 𝑖 (1 − 𝑝) 1−𝑦 𝑖 1 𝑦 𝑖 =0 (2.6)
Prinsip  dari  metode  maksimum  likelihood  adalah  mencari  sekumpulan parameter 𝛽 yang dapat memaksimumkan fungsi likelihood 𝑙(𝛽) dengan syarat : 𝜕(𝐿) 𝜕(𝛽 1 ) = 0 .

## 2.1.3 Interpretasi model dan parameter
Interpretasi koefisien-koefisien dalam model regresi logistik dilakukan dalam bentuk  odds  ratio  (perbandingan  resiko)  atau  dalam  adjusted  probability (probabilitas  terjadi).  Odd  didefinisikan  sebagai 𝑃 1−𝑃 (resiko)  dimana  P menyatakan  probabilitas  sukses  (terjadinya  peristiwa  y=1)  dan  1-p menyatakan probabilitas gagal (terjadinya perisriwa y = 0).
Perbandingan nilai odds (resiko) pada dua individu dapat ditulis:
𝛹 =   [ 𝑃(𝑋𝐴) 1−𝑃(𝑋𝐴) 𝑃(𝑋𝐵) 1−𝑃(𝑋𝐵) ] (2.7)
dengan:
X A =  karakteristik individu A X B =  karakteristik individu B
Ψ  =  rasio odds
Adjusted probability merupakan terjadinya sutau peristiwa y = 1 dengan karakteristik yang telah diketahui.
Dituliskan: 𝑃(𝑦 = 1 |𝑥) = exp(𝑧) 1+exp(𝑧) ;    𝑧 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝

## 2.1.4 Pengujian signifikansi model dan parameter
1. Uji simultan (Likelihood ratio test)
Pengujian  kecocokan  model  digunakan  likelihood  ratio  test  atau  uji simultan variabel penjelas.

## Dari model penelitian :
𝑌 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝐷 1 1 + 𝛽 2 𝐷 2 + ⋯ + 𝛽 𝐽 𝐷 𝐽 + ⋯ + 𝛽 𝑃 𝐷 𝑃 , 𝐽  =  1,2,3, . . . , 𝑃
Akan dilakukan uji hipotesis sebagai berikut:
H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝐽 = ⋯ = 𝛽 𝑃 = 0 ,  artinya  tidak  ada  pengaruh  antara variabel penjelas dengan variabel respon.
H 1 : minimal ada satu 𝛽 𝐽 ≠ 0 , artinya ada pengaruh antara variabel penjelas dengan variabel respon.
Statistik ujinya adalah:
𝐺 2 = −2 log 𝐿 0 𝐿 1 dimana : L 0 = likelihood tanpa variabel penjelas
𝐿 1 = likelihood dengan variabel penjelas Statistik 𝐺 2 mengikuti  sebaran  Chi-square  dengan  derajat  bebas  p, sehingga tolak H 0 jika 𝐺 2 > 𝑥 2 (𝑎,𝑝) atau p-value < 𝑎 .
2. Uji Wald (Uji signifikansi tiap-tiap parameter)
H 0 : 𝐵 𝑗 = 0 untuk suatu j tertentu ;j= 0,1, …, p
H 1  : 𝐵 𝑗 ≠ 0 statistik  uji  yang  digunakan  adalah 𝑊 𝑗 = [ 𝐵̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝐵̂ 𝑗 ) ] 2 ; 𝑗 =

## 0,1,2, … , 𝑝
Statistik  diatas  berdistribusi  Chi  Kuadrat  dengan  derajat  bebas  1  atau secara simbolis ditulis 𝑊 𝑗 ~ 𝑥 𝛼,1 2 . H 0 ditolak jika 𝑊 𝑗 > 𝑥 𝛼,1 2 ; dengan 𝛼 adalah tingkat signifikan yang dipilih.
2.2 Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di wilayah kerja Puskesmas Eimadake, Kabupatan Sabu Raijua.

## 2.3 Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  semua  balita  di  wilayah  kerja  Puskesmas Eimadake,  Kabupaten  Sabu  Raijua.  Sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan Nomogram  Herry  King  untuk  menentukan  ukuran  sampel  dari  suatu  populasi, sehingga sampel yang akan diambil oleh peneliti adalah 𝒏 = 𝟑𝟗%  × 𝟑𝟑𝟗 = 𝟏𝟑𝟐, 𝟐𝟏 dibulatkan menjadi 132. Jadi sebanyak 132 balita dipilih sebagai anggota sampel.

## 2.4 Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Tabel 2.1.  Variabel Dependen dan Independen

## Variabel Dependen
Stunting pada balita (Y) Stunting (1)
Tidak Stunting (0)
Variabel Independen (1)
Jumlah Anggota Keluarga Status Ekonomi Pendidikan Orangtua Pemberian ASI Eksklusif Frekuensi Makan Balita ≥ 3 orang (1) < 3 orang (0) Rendah (1) Tinggi (0) Rendah (1) Tinggi (0) Berisiko (1) Tidak Berisiko (0) < 3 (0) ≥ 3 (1) Variabel Independen (2) Pantangan Makan Faktor Budaya Berat badan anak Tinggi Badan Anak Ada (1) Tidak (0) Ya (1) Tidak (0) <2500 gr (1) ≥ 2500 gr (0) < 8,5 – 11,75 cm (1) ≥ 8,5-11,75 cm (0)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Regresi Logistik Berganda
Analisis regresi logistik berganda ini, akan dilihat dari beberapa faktor yang sudah dijabarkan  diatas  seperti  jumlah  anggota  keluarga,  pendidikan  terakhri  ibu, pemberian  ASI  Eksklusif,  frekuensi  makan,  imunisasi,  penyakit  yang  diderita, pantangan makan, budaya pemberian gula sabu pada bayi, dan yang terakhir adalah pendapatan  keluarga.  Kita  akan  melihata  pengaruh  dari  faktor-faktor  diatas terhadap stunting dengan menggunakan analisis regresi logistik berganda.

## 3.1.1 Pengujian Simultan
Tabel 3.1.  Sejarah iterasi step 0 Sejarah Iterasi
Iterasi -2 Log likelihood Koefisien Konstan Step 0 1 178.603 -0.364 2 178.603 -0.368 3 178.603 -0.368
Dari  hasil  input  SPSS  dari  tabel  3.1  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  variabel independen tidak dimasukkan kedalam model, dan dari 132 sampel nilai -2 Log Likelihood  yang  didapatkan  adalah  178.603.  Berikut  dilihat  apakah  model sebelum  memasukkan  variabel  independen  sudah  fit  atau  belum.  Degree  of Freedom  (df)  =  n  -  k  =  132  –  11  =  121,  nilai  t  pada  tabel  chi  square  dengan probabilitas 0,05 dan df 121 adalah 147,67. Karena -2 Log Likelihood (178,603) > X2 tabel (147,67) maka H 0 ditolak, sehingga menunjukkan bahwa nilai sebelum
variabel independen dimasukkan kedalam model adalah tidak fit.

## Tabel 3.2: Variabel tidak dalam persamaan
Variabel tidak dalam persamaan Skor df Signifikansi Step 0 Variabel 𝑋 1 0.069 1 0.792 𝑋 2 0.802 1 0.370 𝑋 3 4.871 1 0.027 𝑋 4 9.026 1 0.003 𝑋 5 10.578 1 0.001 𝑋 6 9.726 1 0.002 𝑋 7 0.728 1 0.394 𝑋 8 0.007 1 0.933 𝑋 9 2.194 1 0.139 𝑋 10 0.136 1 0.712 𝑋 11 2.245 1 0.134 Statistik keseluruhan 39.308 11 0.000
Dari  tabel  3.2  menunjukkan  bahwa  ada  11  variabel  independen  yang  belum dimasukkan kedalam model.
Tabel 3.3: Sejarah iterasi langkah 1
Sejarah Iterasi Iterasi -2 Log likelihood Koefisien Konstan 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 6 𝑋 7 𝑋 8 𝑋 9 𝑋 10 𝑋 11 Step 1 1 136.515 -2.793 0.11 0.53 0.71 0.91 1.03 0.862 0.42 0.48 0.82 0.112 -0.859 2 133.924 -3.702 0.14 0.73 0.99 1.20 1.34 1.104 0.57 0.59 1.07 0.138 -1.089 3 133.857 -3.886 0.15 0.77 1.05 1.26 1.39 1.148 0.61 0.61 1.12 0.146 -1.128 4 133.857 -3.893 0.15 0.77 1.05 1.26 1.40 1.149 0.61 0.61 1.12 0.146 -1.129 5 133.857 -3.893 0.15 0.77 1.05 1.26 1.40 1.149 0.61 0.61 1.12 0.146 -1.129 𝐺 2 = -2 log 𝐿 0 𝐿 1 𝐺 2 = 178.603 – 133.857 (3.1)
= 44.746
Tabel 3.4: Tes omnibus koefisien model

## Tes omnibus koefisien model
Chi kuadrat df Signifikansi Step 1 Step 44.746 11 0.000 Blok 44.746 11 0.000 Model 44.746 11 0.000 Dari  tabel  3.4  diatas,  nilai 𝑋 2 44,746  > 𝑋 2 tabel  pada  df  11  (jumlah  variabel independen 11) yaitu 26,757 atau dengan nilai signifikan 0,000 ( < 0,05 ) sehingga menolak  H 0 ,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  penambahan  variabel independen diatas maka dapat memberi pengaruh terhadap model atau dengan kata lain model diatas tersebut sudah fit.

## 3.1.2 Uji Parsial
Tabel 3.5: Variabel dalam persamaan

## Variabel dalam persamaan
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95,0% C.I.for EXP(B) Turun Naik Langkah 1 X1 0.153 0.442 0.120 1 0.729 1.165 0.490 2.768 X2 0.776 0.482 2.590 1 0.108 2.172 0.845 5.585 X3 1.054 0.456 5.342 1 0.021 2.870 1.174 7.019 X4 1.264 0.459 7.569 1 0.006 3.540 1.438 8.712 X5 1.401 0.447 9.833 1 0.002 4.058 1.691 9.738 X6 1.149 0.446 6.656 1 0.010 3.156 1.318 7.558 X7 0.612 0.444 1.899 1 0.168 1.844 0.772 4.406 X8 0.615 0.658 0.873 1 0.350 1.849 0.510 6.709 X9 1.125 0.625 3.241 1 0.072 3.079 0.905 10.477 X10 0.146 0.536 0.074 1 0.785 1.157 0.405 3.306 X11 -1.129 0.467 5.855 1 0.016 0.323 0.130 0.807 Konstan -3.893 0.995 15.321 1 0.000 0.020
Pengujian parsial adalah pengujian yang dilakukan untuk setiap model atau pengujian yang dilakukan secara individu. Pengujian ini dilakukan dengan tujuan  untuk  melihat  apakah 𝛽 𝑖 berhak  masuk  kedalam  model  atau  tidak. Ketentuan dalam melakukan pengujian ini adalah 𝛼 = 0.05 . Uji yang digunakan adalah  Uji  Wald.  Jika  nilai  signifikansi ≥ 0.05 maka 𝐻 0 diterima.  Jika  nilai signifikansi < 0.05 maka 𝐻 0 ditolak.
Tabel 3.6: Hasil Uji Parsial dengan 𝛼 = 0.05 No Variabel Nilai Signifikansi Hasil Uji 1 Jumlah anggota keluarga (𝑋 1 ) 0.729 𝐻 0 diterima 2 Pendidikan ibu (𝑋 2 ) 0.108 𝐻 0 diterima 3 Pemberian ASI Eksklusif (𝑋 3 ) 0.021 𝐻 0 ditolak 4 Frekuensi makan (𝑋 4 ) 0.006 𝐻 0 ditolak 5 Imunisasi (𝑋 5 ) 0.002 𝐻 0 ditolak
6 Penyakit yang diderita (𝑋 6 ) 0.010 𝐻 0 ditolak 7 Pantangan makan (𝑋 7 ) 0.168 𝐻 0 diterima 8 Budaya pemberian gula sabu (𝑋 8 ) 0.350 𝐻 0 diterima 9 Pendapatan keluarga (𝑋 9 ) 0.072 𝐻 0 diterima 10 Berat badan anak ( 𝑋 10 ) 0.785 𝐻 0 diterima 11 Tinggi badan anak (𝑋 11 ) 0.016 𝐻 0 ditolak

## 3.2 Interpretasi Model dan Parameter
Odd  atau  resiko  yaitu  perbandingan  antara  probabilitas  terjadinya  suatu peristiwa  dengan  probabilitas  tidak  terjadinya  suatu  peristiwa.  Pada  variabel pemberian  ASI  eksklusif  ( 𝑿 𝟑 ) ,  resiko  balita  mengalami  stunting  pada  balita  yang tidak efektif dalam pemberian ASI eksklusif ada sebesar 2.869 (28%) dibandingkan dengan balita yang efektif dalam pemberian ASI eksklusif.
𝐥𝐧 ( 𝝅(𝒙) 𝟏−𝝅(𝒙) ) = 𝟏. 𝟎𝟓𝟒
( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) )   = exp(1.054) (3.2) 𝜋(𝑥) = 2.869(1 − 𝜋(𝑥))
Pada variabel frekuensi makan (𝑋 4 ) , resiko balita mengalami  stunting pada balita yang memilki frekuensi makan kurang dari 3 kali dalam sehari sebesar 3.539 (35%) dibandingankan  dengan  balita  yang  memiliki  frekuensi  makan  lebih  dari  3  kali dalam sehari.
ln ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) ) = 1.264 ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) )   = exp(1.264) (3.3) 𝜋(𝑥) = 3.539(1 − 𝜋(𝑥))
Pada  variabel  imunisasi (𝑋 5 ) ,  resiko  balita  mengalami  stunting  pada  balita  yang imunisasinya tidak lengkap adalah sebesar 4.059 (40%) dibandingkan dengan balita yang mempunyai imunisasi lengkap.
ln ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) ) = 1.401 ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) )   = exp(1.401) (3.4) 𝜋(𝑥) = 4.059(1 − 𝜋(𝑥))
Pada  variabel  penyakit  yang  diderita (𝑋 6 ) ,  resiko  balita  mengalami  stunting  pada balita yang sering sakit sebesar 3.155 (31%) dibandingkan dengan balita yang jarang sakit.
ln ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) ) = 1.149 ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) )   = exp(1.149) (3.5) 𝜋(𝑥) = 3.155(1 − 𝜋(𝑥))
Pada variabel tinggi badan anak ( 𝑋 11 ) , resiko balita mengalami tunting pada balita yang  memiliki  tinggi  badan  yang  dibawah  8,5  –  11,75  cm  sebesar  0.3233  (32%)
dibandingkan dengan balita yang tinggi badannya diatas 8,5 – 11,75 cm.
ln ( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) ) = −1.129
( 𝜋(𝑥) 1−𝜋(𝑥) )   = exp(−1.129) (3.6) 𝜋(𝑥) = 0.3233(1 − 𝜋(𝑥))
3.3 Meramal  peluang  balita  yang  mengalami  stunting  berdasarkan  nilai  variabel- variabel predictor yang mempengaruhi
Berdasarkan  hasil  uji  yang  sudah  dilakukan  yaitu  uji  secara  parsial  dan  simultan maka sudah diperoleh empat variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap stunting. Model regresi linear losgistik yang dapat diperoleh adalah:
𝐿(𝑥) = −3.893 + 1.054𝑋 3 + 1.264𝑋 4 +  1.401𝑋 5 + 1.149𝑋 6 − 1.129𝑋 11
(3.7)
Dari model diatas maka peluang yang dapat dibentuk adalah:
𝑃 = exp(−3.893+1.054𝑋 3 +1.264𝑋 4 +1.401𝑋 5 +1.149𝑋 6 −1.129𝑋 11 ) 1+exp( −3.893+1.054𝑋 3 +1.264𝑋 4 +1.401𝑋 5 +1.149𝑋 6 −1.129𝑋 11 ) (3.8)
Berdasarkan  persamaan  regresi  logistik  berganda,  dapat  dihitung  besarnya  nilai peluang  balita  mengalami  stunting.  Misalnya:  tidak  efektif  dalam  pemberian  ASI eksklusif, memiliki frekuensi makan yang kurang dari 3 kali sehari, imunisasi tidak lengkap, sering sakit, tinggi badan yang dibawah 8,5-11,75 cm maka peluang balita tersebut menderita stunting adalah:
𝑃 = exp(−3.893+1.054𝑋 3 +1.264𝑋 4 +1.401𝑋 5 +1.149𝑋 6 −1.129𝑋 11 )
1+exp( −3.893+1.054𝑋 3 +1.264𝑋 4 +1.401𝑋 5 +1.149𝑋 6 −1.129𝑋 11 ) 𝑃 = exp(−3.893+1.054(1)+1.264(1)+1.401(1)+1.149(1)−1.129(1)) 1+exp( −3.893+1.054(1)+1.264(1)+1.401(1)+1.149(1)−1.129(1)) (3.8)
𝑃 = exp (−0.154)
1+exp (−0.154)

## 𝑃 = 0.46
Dari  hasil  diatas  terlihat  bahwa  peluang  balita  mengalami  stunting  dengan karakteristik diatas adalah sebesar 0.46 atau 46%.
Berdasarkan  persamaan  regresi  logistik  berganda  diatas  juga  dapat  dihitung peluang tidak terjadinya stunting. Misalnya: efektif dalam pemberian ASI eksklusif, memiliki frekuensi makan lebih dari 3 kali dalam sehari, imunisasi lengkap, jarang sakit, tinggi badan diatas 11,75 cm maka peluang balita tersebut menderita stunting adalah:
𝑃 = exp(−3.893+1.054𝑋 3 +1.264𝑋 4 +1.401𝑋 5 +1.149𝑋 6 −1.129𝑋 11 )
1+exp( −3.893+1.054𝑋 3 +1.264𝑋 4 +1.401𝑋 5 +1.149𝑋 6 −1.129𝑋 11 ) 𝑃 = exp(−3.893+1.054(0)+1.264(0)+1.401(0)+1.149(0)−1.129(0)) 1+exp( −3.893+1.054(0)+1.264(0)+1.401(0)+1.149(0)−1.129(0) ) (3.9)
𝑃 = exp (−3.893) 1+exp (−3.893)
𝑃 = 0.00199
Dari  hasil diatas  terlihat  bahwa  peluang balita  tidak   mengalami  stunting  dengan
karakteristik diatas adalah sebesar 0.00199 atau 0,199%.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari sembilan variabel yang sudah ditentukan untuk mengetahui pengaruhnya terhadap  stunting  ternyata  hanya  terdapat  5  variabel  saja  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  stunting.  Lima  variabel  tersebut  adalah  pemberian  ASI eksklusif, frekuensi makan, imunisasi, penyakit yang diderita, dan tinggi badan anak.
2. Model regresi logistik bergandanya adalah: 𝐿(𝑥) = −3.893 + 1.054𝑋 3 + 1.264𝑋 4 +  1.401𝑋 5 + 1.149𝑋 6 − 1.129𝑋 11

## 4.2 Saran
Dari hasil penelitian yang ada maka penulis memberi saran kepada para ibu agar lebih memperhatikan asupan gizi yang diberikan kepada anak-anak agar anak-anak bisa memiliki  kesahatan  yang  baik  sehingga  tidak  membuat  ruang  bagi  penyakit- penyakit untuk masuk ke tubuh anak-anak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kemenkes RI, “Keputusan Menteri Kesehatan RI Tentang Antropometri Penilaian Status Gizi Anak Nomor 1995/MENKES/SK/XII/2010.” Kemenkes RI, 2010.
[2]  Kementrian  Kesehatan  RI,  “Keputusan  Mentri  Kesehatan  Republik  Indonesia Nomor  1995/MENKES/SK/XII/2010.” Kementrian Kesehatan RI, 2012.
[3]  M. K. Dr. Irwan. S. KM, Etika dan Perilaku Kesehatan. Absolute Media, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=3XHwDwAAQBAJ
[4]  H. Hasnidar et al., Ilmu Kesehatan Masyarakat. Yayasan Kita Menulis, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=dP0BEAAAQBAJ
[5]  R.  B.  Darlington  and  A.  F.  Hayes,  Regression  Analysis  and  Linear  Models:  Concepts, Applications,  and  Implementation.  Guilford  Publications,  2016.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=YDgoDAAAQBAJ
[6]  S. Notoatmodjo, Metodologi Penelitian Kesehatan. Jakarta: Rineka Cipta, 2010.
[7]  S. K. M. M. K. Prof. Dr. H. Sumantri, Metodologi Penelitian Kesehatan. Prenada Media, 2015. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=Cpo-DwAAQBAJ