## ANALISIS KEJADIAN STUNTING DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT MENGGUNAKAN METODE PATH ANALYSIS THE ANALYSIS OF STUNTING CASE IN WEST NUSA TENGGARA PROVINCE USING PATH ANALYSIS
Moh. Yushi Assani 1) , Kusrini 2) , dan Kusnawi 3)
1, 2, 3) Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta 55281 e-mail: yushi@students.amikom.ac.id 1) , kusrini@amikom.ac.id 2) , kusnawi@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Stunting merupakan masalah di banyak negara berkembang, termasuk Indonesia, salah satunya yaitu Provinsi Nusa Tenggara Barat yang memiliki prevalensi angka stunting tertinggi di Indonesia yaitu sebesar 24,73% Dimana angka  tersebut  lebih  tinggi  daripada  angka  stunting  secara  nasional  yaitu  sebesar  21,6%.  Stunting  dapat menyebabkan perkembangan otak kurang optimal dan keterlambatan perkembangan motorik pada anak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi stunting pada bayi dengan menggunakan metode Path Analysis. Berdasarkan hasil analisis, diketahui terdapat efek  langsung antara umur suami terhadap berat badan lahir bayi dengan nilai -0.234. Selain itu, kebiasaan suami merokok juga berpengaruh langsung  terhadap  berat  badan  lahir  bayi  dengan  nilai  -0,176.  Secara  keseluruhan,  hasil  analisis  jalur menunjukkan bahwa karakteristik suami seperti umur, pendidikan, pekerjaan dan kebiasaan merokok berpengaruh signifikan  terhadap  berat  badan  bayi  saat  lahir.  Umur  suami  berkorelasi  negatif,  sedangkan  pendidikan  dan pekerjaan berkorelasi positif. Hasil ini perlu ditindaklanjuti dengan intervensi dan edukasi terhadap calon ayah untuk meningkatkan kesehatan ibu dan bayi.
Kata Kunci: Stunting, Analsis Jalur, Chi-Squared, Python, PARANA.

## ABSTRACT
Stunting is a problem in many developing countries, including Indonesia. Toddlers are a critical period for a child's development, this period can determine the child's level of development in the future. Not preparing yourself well  at  this  stage  can  cause  growth  and  development  problems  in  children,  including  delays  in  growth  and development.  Stunting  can  cause  suboptimal  brain  development  and  delays  in  motor  development  in  children. Based on the results of the analysis, it is known that there is a direct effect between the husband's age on the baby's birth weight with a value of -0.234. Apart from that, the husband's smoking habit also has a direct effect on the baby's  birth  weight  with  a  value  of  -0.176.  Overall,  the  results  of  the  path  analysis  show  that  husband's characteristics such as age, education, occupation, and smoking habits have a significant effect on the baby's birth weight. Husband's age is negatively correlated, while education and employment are positively correlated. These results  need  to  be  followed  up  with  intervention  and  education  for prospective  fathers  to  improve  the  health  of mothers and babies.
Keywords: Stunting, Path Analysis, Chi-Squared, Python, PARANA.

## I. P ENDAHULUAN
tunting  adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada anak  balita  akibat  kekurangan  gizi  kronis terutama  pada  1.000  hari  pertama  kehidupan [1].
Anak  balita  merupakan  masa  kritis  bagi perkembangan  anak,  dan  masa  kanak-kanak  awal dapat  menentukan  tingkat  perkembangan  anak  di masa  yang  akan  datang.  Kegagalan  untuk mempersiapkan  periode  ini  dengan  baik  dapat menyebabkan  masalah  perkembangan  pada  anak, salah  satunya  adalah  pertumbuhan  anak  yang terhambat  [2].  Stunting  disebabkan  oleh  asupan gizi yang tidak adekuat yaitu mencukupi kebutuhan
zat gizi yang diperlukan bayi dalam jangka panjang [3].
Stunting  merupakan  masalah  di  banyak  negara berkembang,  termasuk  Indonesia.  Stunting  dapat terjadi saat janin masih dalam kandungan dan tidak muncul  hingga  anak  berusia  dua  tahun.  Stunting dikaitkan  dengan  peningkatan  risiko  morbiditas dan mortalitas pada anak, serta dapat menyebabkan perkembangan  otak  yang  kurang  optimal  dan keterlambatan  perkembangan  motorik  pada  anak [4].
Dampak  buruk  yang  dapat  ditimbulkan  oleh stunting pada jangka pendek antara lain gangguan perkembangan  otak,  cacat  intelektual,  gangguan perkembangan  fisik,  gangguan  metabolisme,  dan lain  sebagainya.  Sedangkan  efek  jangka  panjang
S
nya  antara  lain  risiko  terkena  diabetes,  obesitas, penyakit  kardiovaskular,  kanker, stroke ,  dan kecacatan di usia tua. Hal ini menurunkan kualitas, produktivitas dan daya saing nasional sumber daya manusia Indonesia [5].
Provinsi Nusa Tenggara Barat merupakan salah satu  provinsi  di  Indonesia  yang  menghadapi tantangan  serius  dalam  hal  stunting.  Hasil Pemantauan  status  gizi  selama  tahun  2020  ada  8 Kabupaten  yang  masuk  dalam  penilaian  Kinerja aksi  Konvergensi  Pencegahan  dan  Penurunan Stunting  Terintegrasi  Tahun  2020  antara  lain Kabupaten  Lombok  Barat,  Kabupaten  Lombok Tengah,  Kabupaten  Lombok  Timur,  Kabupaten Lombok  Utara,  Kabupater  Sumbawa  Barat, Kabupaten  Sumbawa,  Kabupaten  Dompu  dan Kabupaten  Bima  menunjukkan  bahwa  prevalensi stunting  di  Nusa  Tenggara  Barat  masih  sekitar 24,73 persen berdasarkan EPPGBM bulan Agustus tahun 2020 [6].

## II. STUDI PUSTAKA
Analisis  Jalur  atau Path  Analysis merupakan perluasan  dari  model  regresi,  yang  digunakan untuk menguji matriks korelasi pada model kausal yang dibandingkan oleh peneliti [7]. Path Analysis merupakan pilihan untuk menguji ketergantungan banyak variabel dalam sebuah model [8].
Path  Analysis adalah  bagian  dari  mode  regresi yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis hubungan sebab akibat antar satu variabel dengan variabel lainy [9]. Model Path Analysis digunakan untuk  menganalisis  pola  hubungan  antar  variabel dengan  tujuan  untuk  mengetahui  pengaruh langsung  maupun  tidak  langsung  seperenagkat variabel independent (eksogen)  terhadap  variabel dependent (endogen)  [10].  Regresi  sendiri merupakan  analisis  data  yang  menjelaskan hubungan  kualitas  antara  variabel  respon  dan prediktor,  regresi  digunakan  untuk  mempelajari hubungan  antara  satu  atau  lebih  variabel independen  dengan  satu  variabel  dependen, tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola atau tren dalam data dan mebuat prediksi atau estimasi nilai  variabel  dependen  berdasarkan  nilai-nilai variabel independen yang ada [11].
Jurnal peneletian terdahulu memiliki keterkaitan masalah, teori, bahkan hasil penelitian yang  dapat  dijadikan  referensi  sebagai  dasar pengembangan  pada  penelitian  ini.  Adapun penelitian  terdahulu  yang  digunakan  sebagai referensi  adalah  penelitian  dengan  judul  Analisis Program  Intervensi  Gizi  Spesifik  pada  Ibu
Menyusui  terhadap  Kejadian  Stunting  Anak  Usia 25-36 Bulan di Wilayah Kerja Puskesmas Antang Kota Makassar, menjelaskan bahwa Periode kritis bagi pertumbuhan dan perkembangan anak disebut dengan 1000 Hari Pertama Kehidupan dipengaruhi oleh status gizi ibu. Masalah gizi terjadi pada masa ini  adalah stunting .  Penelitian  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengetahui  analisis  program intervensi gizi spesifik pada ibu menyusui terhadap kejadian stunting melalui penyakit infeksi ada anak usia  25-36  bulan  di  wilayah  kerja  Puskesmas Antang  tahun  2021  menggunakan  metode Path Analysis .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa nilai  signifikansi  pengaruh  konseling,  IMD,  ASI Eksklusif,  Frekuensi  ASI,  Waktu,  Konseling terhadap kejadian stunting masing masing sebesar 0,006,  0,162,  0,933,  0,617,  0,446,  0,245.  Pada kesimpulannya dijelaskan bahwa program intervensi gizi spesifik ada ibu menyusui terhadap kejadian stunting belum  menujukkan  angka penurunan  kejadian stunting di  wilayah  kerja Puskesmas Antang Kota Makassar [12].
Penelitian  lain  dengan  judul Path  Analysis Faktor Budaya dengan Stuntung melalui Pola Asuh pada  Balita  di  Muna  Barat, Sulawesi  Tenggara. Penelitian tersebut membahasa bagaimana pengaruh  budaya  di  Kabupaten  Muna  Barat, Sulawesi  Tenggara  mempengaruhi  dalam  pola asuh  pada  balita.  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  budaya  berpengaruh  secara tidak langsung terhadap stunting melalui pola asuh dengan  nilai  (b=2.24;  CI  95%=1.68  sampai  3.69; p=0.000) [13].
Penelitian  terkait  berikutnya  dengan  judul Analisis  Jalur:  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Perilaku  Pencegahan  Stunting  Menggunakan Health  Promotion  Model.  Penelitian  yang dilakukan  dengan  metode  survei  analitik  dengen pendekatan  Cross  Sectional  tersebut  menggukan teknik  purposive  sampling,  analisis  data  yang digunakan adalah analisis jalur dengan STATA 17. Hasil Path  Analysis menunjukkan  terdapat hubungan  langsung  dan  positif  antara  persepsi manfaat  dengan  perilaku  pecegahan stunting (b=1.45;  p=0.036).  Terdapat  hubungan  langsung dan  positif  anatara  efikasi  diri  dengan  perilaku pencegahan stunting (b=1.83;  p<0.001).  Terdapat hubungan  tidak  langsung  dan  positif  antara perilaku  sebelumnya  dengan  perilaku  pencegahan stunting melalui  variabel  antara  persepsi  manfaat (b=1.4.5;  p=0.003).  Terdapat  hubungan  tidak langsung  dan  positif  antara  perilaku  sebelumnya dengan  perilaku  pencegahan stunting melalui
variabel  antara  efikasi  diri  (b=  1.78;  p<  0.001). Terdapat  hubungan  tidak  langsung  dan  positif antara  psikologis  personal  dengan  perilaku pencegahan stunting melalui  variabel  antara persepsi  manfaat  (b=  1.53;  p=  0.001).  Terdapat hubungan  tidak  langsung  dan  positif  antara psikologis  personal  dengan  perilaku  pencegahan stunting melalui  variabel  antara  efikasi  diri  (b= 1.54; p = 0.001). Faktor-faktor yang terdapat dalam Health  Promotion  Model  memiliki  hubungan signifikan dan positif terhadap perilaku pencegahan stunting [14].
Dan yang terahir adalah penelitian dengan judul Path  Analysis Model  for  Prefenting  Stunting  in Dryland  Area  Island  East  Nusa  Tenggara Province, Indonesia . Penelitian tersebut berkesimpulan  bahwa  program  intervensi  yang sensitif  dan  spesifik,  akses  pangan,  determinan makro  dan  lingkungan  merupakan indikator  tidak langsung  yang  berkontribusi  signifikan  terhadap kejadian stunting .  Risiko  anak  balita  mengalami status  gizi  kurang  meningkat  seiring  dengan adanya  riwayat  penyakit  menular  seperti  diare, ISPA dan cacingan. Risiko anak balita mengalami status gizi buruk menurun dengan asupan gizi yang cukup [15]. Piculay 2023

## III. METODE PENELITIAN
Penjelasan  dari  alur  program  sesuai  yang sudah dirancang sesuai Gambar 1 adalah:
a) Identfikasi  masalah  adalah  mengidentifikasi persoalan yang ingin diuji.
b) Perumusan masalah, peneliti merumuskan masalah yang akan diuji dalam hal ini adalah mengetahui faktor-faktor penyebab terjadinya stunting menggunakan metode path analysis .
c) Studi  Pustaka,  mencari  jurnal  publikasi  dan artikel yang meliputi pembahasan pemahaman teoritis  atau  penjelasan  tentang  apa  itu stunting , dan metode path analysis .
d) Pengumpulan data dilakukan dengan mengajukan  permohonan  data  kepada  Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi Nusa Tenggara Barat.
e) Preprocessing,  pada  tahap  ini  dilakukan pembersihan  (cleansing)  data  yang  telah dikumpulan dengan melakukan identifikasi terhadap data anak yang ma-suk ke dalam kategori stunting ,  identifikasi  data  yang hilang  (missing  value),  menghapus  data duplikat,  dan  memperbaiki  kesalahan penulisan.
f) Analisis  data,  menemukan  faktor-faktor penyebab terjadinya stunting .
g) Tuning  akan  dilakukan  jika  hasil  evaluasi model tidak memenuhi kriteria optimal.

## A. Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dara  sekunder  yang  bersifat  digital.  Sumber  data yang digunakan diperoleh dari program Pasangan Ramah  Anak  (PARANA)  yang  merupakan program  kerja  Generasi  Emas  NTB  (GEN)  pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi Nusa Tenggara Barat. B. Prepocessing Pada tahap ini dilakukan pembersihan (cleansing)  data  yang  telah  dikumpulan  dengan melakukan  identifikasi  terhadap  data  anak  yang masuk ke dalam kategori stunting , identifikasi data yang  hilang  (missing  value),  menghapus  data duplikat,  dan  memperbaiki  kesalahan  penulisan. Selanjutnya  dilakukan  data  integration  yaitu penggabungan data dari masing-masing daerah ke dalam satu dataset. Setelah semua data terintegrasi kemudian  dilakukan  transformasi  data  dengan melakukan  standariasi  format  data,  normalisasi data  serta  encoding  data  kategorikal.  Tahap selanjutnya yaitu melakukan data reduction dengan memilih  hanya  data  yang  relevan  dan  membuang
atribut  yang  tidak  diperlukan.  Hasilnya  adalah dataset yang bersih dan siap digunakan.

## C. Exploratory Data Analysis (EDA)
EDA  digunakan  untuk  mengetahui  statistik deskriptif dari dataset, EDA juga digunakan untuk memeriksa  apakah  terdapat  missing  value  serta mengetahui distribusi masing-masing variabel.

## Tabel 1. Missing Value
No Variabel Missing Value 1 Umur Suami 0 2 Pendidikan Suami 0 3 Pekerjaan Suami 0 4 Umur Istri 0 5 Pendidikan Istri 0 6 Pekerjaan Istri 0 7 Kehamilan keberapa 0
8 ASI Eksklusif 0
9 Suami Merokok/Tidak 0 10 Usia MPASI 0 11 Sumber Air Minum 0 12 Kendaraan 0 13 BB Lahir 0 14 Panjang Badan Lahir 0
Dengan  tidak  adanya  missing  value  pada seluruh  variabel  penelitian,  ini  menunjukkan bahwa dataset lengkap dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Dengan demikian maka tidak diperlukan  perlakuan  khusus  pada  data.  Secara keseluruhan,  kondisi  tidak  adanya  missing  value merupakan kondisi yang ideal, karena memudahkan  dalam  melakukan  analisis  data  dan imterpretasi hasil.

## D. Correlation Matrix
Pemilihan  variabel-variabel  yang  relevan dilakukan  secara  manual,  dimana  variabel targetnya  adalah  ‘BB  Lahir’  dan  ‘Panjang  Badan Lahir’.  Sedangkan  variabel  independen  atau  fitur yang relevan, sperti ‘Pekerjaan Suami’,
‘Pendidikan  Suami’,  ‘Pekerjaan  Suami’,  ‘Umur Istri’,  ‘Pendidikan  Istri’,  ‘Kehamilan  Keberapa’, ‘ASI Ekslusif’, ‘Usia
MPASI’, ‘Suami Merokok/Tidak’,
‘Sumber
Air
Minum’,
‘Kendaraan’, dan ‘Pekerjaan Suami’.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  kejadian stunting di  Provinsi  NTB berdasarkan  data  program  Pasangan  Ramah  Anak (PARANA)  untuk  mencari  faktor  penyebab  kejadian stunting dilakukan  dengan  manggunakan  model Path Analysis yang selanjutnya akan dievaluasi menggunakan algoritma Chi-Squared, berikut pembahasannya  berdasarkan  hasil  pengolahan  data menggunakan pemrograman Python.
A. Model Regresi Linier Berganda
Model regresi linier berganda dibentuk menggunakan  variabel-variabel  yang  telah  ditentukan pada Correlation  Matrix ,  menghasilkan  nilai Mean Square  Error (MSE)  sebesar  0,50  seperti  ditunjukkan pada Gambar 2. Dengan nilai MSE sebesar 0.50 dapat diartikan  bahwa  model  tersebut  memiliki  tingkat akurasi yang baik dalam memprediksi berat badan lahir dan  panjang  badan  lahir.  Semakin  rendah  nilai  MSE, semakin  baik  model  dapat  melakukan  prediksi  yang akurat.

## Gambar 2. Nilai Mean Squared Error
Model  ini  memberikan  gambaran  bahwa variabel-variabel  yang  dipilih  sebagai  fitur memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  berat badan lahir dan panjang badan lahir. Hasil evaluasi ini  memperkuat  kecocokan  model  dengan  data yang  ada  dan  memberikan  keyakinan  bahwa variabel-variabel tersebut  memainkan peran penting  dalam  menggambarkan  variasi  dalam variabel  target.  Gambar  3  menunjukkan  hasil prediksi dan nilai sebenarnya.
Gambar 3. Grafik hasil Prediksi vs. Nilai Sebenarnya

## B. Evaluasi Model Regresi Berganda

## Gambar 4. Evaluasi model
Hasil evaluasi model regresi yang ditunjukkan pada  Gambar  4  memiliki  MSE  sebesar  0,50  yang menandakan  tingkat  kesalahan  prediksi  model yang rendah, ini menandakan bahwa model secara keseluruhan  mampu  memberikan  prediksi  yang akurat terkait berat badan lahir dan panjang badan lahir.
Namun,  R-Squared  yang  diperoleh  sebesar  - 0,057  yang  menunjukkan  bahwa  model  tidak mampu menjelaskan variasi yang signifikan dalam data. Nilai R-Squared negatif menandakan bahwa model  tidak  lebih  baik  daripada  menggunakan nilai-rata-rata dari variabel target sebagai prediksi. Hal  ini  mungkin  menunjukkan  adanya  masalah dalam pemilihan variabel atau bentuk fungsi model yang digunakan.
Adanya  perbedaan  MSE  yang  rendah  dan  R- Squared  yang  negatif  menunjukkan  bahwa, meskipun model memiliki tingkat kesalahan yang rendah  dalam  melakukan  prediksi  data  yang  ada, namun model tidak dapat menjelaskan variasi yang memadai  dalam  variabel  target  dengan  fitur-fitur yang digunakan.

## C. Interpretasi Koefisien Regresi
Variabel-variabel  dalam  model  regresi  ini memberikan  gambaran  yang  lebih  mendalam tentang  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi stunting pada  bayi.  Umur  suami,  yang  memiliki koefisien regresi negatif yang signifikan untuk ‘BB Lahir’  dan  ‘Panjang  Badan  Lahir’,  menunjukkan bahwa  semakin  tua  umur  suami  dapat  berpotensi terkait  dengan  penurunan  berat  badan  lahir  dan panjang  badan  lahir  bayi.  Pendidikan  suami, dengan koefisien negatif yang signifikan, menyoroti  bahwa  tingkat  pendidikan  suami  yang lebih rendah dapat menjadi faktor risiko terjadinya stunting yang patut diperhatikan.
Tabel 2. Interpretasi Koefisien Regresi Variabel Koefisien BB_Lahir Koefisien PB_Lahir Umur Suami -0.242203566 -0.326849432 Pendidikan Suami -0.041090712 -0.024984075 Pekerjaan Suami -0.011871534 0.005708841 Umur Istri 0.086637607 0.157376258 Pendidikan Istri -0.002508998 0.016082903 Pekerjaan Istri 0.03546984 -0.002401162 Kehamilan keberapa 0.000291465 -0.009065686 ASI Eksklusif -0.088015987 0.090414414 Suami Merokok/Tidak -0.215690572 -0.031190408 Usia MPASI 0.057476958 0.017897348 Sumber Air Minum 0.012073034 -0.00020683 Kendaraan 0.130642757 0.205610762
Variabel-variabel  dalam  model  regresi  ini memberikan  gambaran  yang  mendalam  tentang faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi stunting pada  bayi.  Umur  suami,  yang  memiliki  koefisien regresi  negatif  yang  signifikan  untuk  ‘BB  Lahir’ dan  ‘PB  Lahir’  menunjukkan  bahwa  semakin  tua umur  suami  dapat  berpotensi  terkait  dengan penurunan berat badan lahir dan panjang lahir bayi. Pendidikan  suami,  dengan  koefisien  negatif  yang signifikan  menunjukkan  lebih  rendah  pendidikan suami  dapat  menjadi  faktor  risiko stunting yang patut diperhatikan.
Variabel  kendaraan,  dengan  koefisien  positif yang  signifikan,  memberikan  indikasi  bahwa kepemilikan  kendaraan  dapat  berperan  dalam meningkatkan berat badan lahir dan panjang badan lahir bayi. Kepeilikan kendaraan dapat mencerminkan  aksesibilitas  yang  lebih  baik terhadap  layanan  kesehatan  dan  sumber  daya nutrisi yang mendukung.
Variabel-variabel  tambahan  seperti  pekerjaan suami,  pekerjaan  istri,  dan  kebiasaan  merokok suami  memberikan  dimensi  tambahan  dalam pemahaman  faktor-faktor  yang  berpengaruh
terhadap stunting pada bayi. Pekerjaan suami dan pekerjaan  istri  mungkin  mencerminkan  aspek- aspek  ekonomi  dan  sosial  keluarga  yang  dapat mempengaruhi ketersediaan sumber daya kesehatan dan nutrisi. Meskipun memiliki dampak yang  lebih  kecil  dalam  model,  variabel  ini  masih memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  status pekerjaan dalam rumah tangga dapat terkait dengan kondisi stunting .
Selanjutnya, kebiasaan merokok suami memiliki  koefisien  negatif  yang  signifikan  untuk 'BB  Lahir'  dan  'Panjang  Badan  Lahir'.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  suami  yang  merokok  dapat berkorelasi  dengan  penurunan  berat  badan  lahir dan panjang badan lahir bayi. Kebiasaan merokok suami,  selain  berdampak  pada  kesehatan  suami sendiri, dapat memengaruhi kondisi kesehatan bayi yang masih dalam kandungan.
Meskipun dampaknya lebih kecil dibandingkan dengan  variabel  lain,  kontribusi  dari  pekerjaan suami,  pekerjaan  istri,  dan  kebiasaan  merokok suami  dapat  memberikan  konteks  yang  relevan untuk  perumusan  strategi  intervensi.  Pengenalan variabel-variabel ini dalam model regresi menciptakan  kesempatan  untuk  lebih  memahami dinamika  kompleks  yang  memengaruhi stunting pada bayi dan membuka pintu bagi penelitian lebih lanjut  untuk  mengeksplorasi  aspek-aspek  spesifik dari  variabel  tersebut  dalam  konteks  kesehatan maternal  dan  bayi.  Gambar  5  menunjukkan  hasil prediksi dan nilai sebenarnya dari berat badan lahir dan Panjang badan bayi saat lahir.
Gambar 5. Grafik Evaluasi Hasil Prediksi vs. Nilai Sebenarnya

## D. Nilai Koefisien Jalur
Secara  keseluruhan,  beberapa  temuan  yang menonjol  antara  lain,  yang  pertama  yaitu  umur
suami  memiliki  dampak  negatif  yang  signifikan pada  berat  badan  lahir  dan  panjang  badan  lahir, bahwa  semakin  tua  umur  suami,  semakin  rendah nilai-nilai  kesehatan  bayi.  Selain  itu,  tingkat pendidikan suami juga memainkan peran penting, dengan  tingkat  pendidikan  yang  lebih  rendah dikaitkan  dengan  berat  badan  lahir  dan  panjang badan  lahir  yang lebih  rendah.  Namun,  pekerjaan suami memiliki dampak yang relatif kecil.

## Tabel 3. Nilai Koefisien Jalur
No. Variabel (X) Y1 (BB Lahir Y1 (PB Lahir) 1 Umur Suami -0.23356993 -0.29323408 2 Pendidikan Suami -0.03510206 -0.01564939 3 Pekerjaan Suami -0.00273685 0.00418644 4 Umur Istri 0.07355825 0.14362540 5 Pendidikan Istri -0.00370503 0.01594926 6 Pekerjaan Istri 0.03266613 0.00321087 7 Kehamilan keberapa -0.02293056 0.00922447 8 ASI Eksklusif 0.04281184 0.08757595 9 Suami Merokok/Tidak -0.1758344 - 0.040512182 10 Usia MP ASI 0.00837675 0.028305154 11 Sumber Air Minum 0.014533839 0.002227126 12 Kendaraan -0.097720932 0.176749931
Umur istri memberikan kontribusi positif yang signifikan  terhadap  kesehatan  bayi  saat  lahir. Semakin tua umur istri, semakin tinggi berat badan lahir dan panjang badan lahir bayi.  Pekerjaan istri juga  menunjukkan  dampak  positif,  meskipun dampaknya  kecil.  Sementara  tingkat  pendidikan istri tidak memberikan dampak yang signifikan.
Hasil analisis secara keseluruhan menunjukkan bahwa  faktor-faktor  seperti  umur  suami  dan  istri, tingkat  pendidikan  suami,  serta  pekerjaan  istri memiliki  korelasi  yang  bermakna  dengan  kondisi kesehatan  bayi  saat  lahir.  Namun  perlu  dicatat bahwa  interpretasi  ini  bersifat  relatif  dan  hasil analisis  lebih  lanjut  mungkin  diperlukan  untuk menvalidasi temuan dan mengidentifikasi implikasi yang lebih mendalam.

## E. Nilai P-Value
Dengan  memperhatikan  nilai  P-Value,  kita dapat mengevaluasi seberapa signifikan hubungan antara masing-masing variabel .
Tabel 4. P-Value variabel X dan Y Variabel X Variabel Y P-Value Umur_Suami BB_Lahir 0.004
Umur_Suami PB_Lahir 0 Pendidikan_Suami BB_Lahir 0.049 Pendidikan_Suami PB_Lahir 0.127 Pekerjaan_Suami BB_Lahir 0.803 Pekerjaan_Suami PB_Lahir 0.508 Umur_Istri BB_Lahir 0.095 Umur_Istri PB_Lahir 0 Pendidikan_Istri BB_Lahir 0.868 Pendidikan_Istri PB_Lahir 0.214 Pekerjaan_Istri BB_Lahir 0.073 Pekerjaan_Istri PB_Lahir 0.759 Kehamilan_keberapa BB_Lahir 0.588 Kehamilan_keberapa PB_Lahir 0.705 ASI_Eksklusif BB_Lahir 0.782 ASI_Eksklusif PB_Lahir 0.327 Suami_Merokok_atau_Tidak BB_Lahir 0.114 Suami_Merokok_atau_Tidak PB_Lahir 0.526 Usia_MP_ASI BB_Lahir 0.914 Usia_MP_ASI PB_Lahir 0.528 Sumber_Air_Minum BB_Lahir 0.415 Sumber_Air_Minum PB_Lahir 0.828 Kendaraan BB_Lahir 0.621 Kendaraan PB_Lahir 0.121
Hasil  menunjukkan  bahwa  umur  suami  dan istri  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  berat badan  lahir,  sementara  pendidikan  suami  dan pekerjaan  istri  memiliki  dampak  yang  hampir signifikan. Pada panjang badan lahir, umur suami, umur istri, dan pendidikan suami terbukti memiliki pengaruh  yang  signifikan,  sementara  variabel lainnya  tidak  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan.  Oleh  karena  itu,  hasil  ini  memberikan wawasan  terhadap  faktor-faktor  yang  mungkin memengaruhi  kondisi  kesehatan  bayi  saat  lahir, yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk intervensi atau penelitian lebih lanjut.

## F. Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung
Hasil  analisis  menunjukkan  umur  suami memiliki  pengaruh  negatif  langsung  terhadap bertat  badan  lahir.  Beberapa  vaiabel,  seperti pekerjaan  suami,  pendidikan  istri,  kehamilan keberapa,  dan  usia  bayi  diberikan  MPASI, menunjukkan  efek  yang  lebih  kecil  dan  bahkan tidak signifikan terhadap berat badan lahir. Dalam beberapa  kasus,  variabel  menunjukkan  efek  tidak langsung  yang  minimal,  hal  ini  mengindikasikan bahwa variabel tersebut mungkin memiliki dampak yang lebih kecil dalam model keseluruhan.
Hasil  ini  memberikan  wawasan  tentang kompleksitas  hubungan  antar  variabel  dan dampaknya terhadap berat badan lahir. Interpretasi ini dapat digunakan dalam pengembangan program intervensi  atau  penelitian  lebih  lanjut  untuk memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi kesehatan  bayi  saat  lahir.  Namun,  perlu  dicatat
bahwa  hasil  ini  bersifat  asosiatif  dan  bukan kausalitas,  dan  analisis  lebih  lanjut  mungkin diperlukan  untuk  memahami  dinamika  hubungan tersebut secara lebih mendalam.
Tabel 5. Nilai pengaruh langsung dan tidak langsung
Umur_Suami -> BB_Lahir Direct Effect -0.234 Indirect Effect 0.068 Total Effect -0.165 Pendidikan_Suami -> BB_Lahir Direct Effect -0.035 Indirect Effect 0.001 Total Effect -0.035 Pekerjaan_Suami -> BB_Lahir Direct Effect -0.003 Indirect Effect 0 Total Effect -0.003 Umur_Istri -> BB_Lahir Direct Effect 0.074 Indirect Effect 0.011 Total Effect 0.084 Pendidikan_Istri -> BB_Lahir Direct Effect -0.004 Indirect Effect 0 Total Effect -0.004 Pekerjaan_Istri -> BB_Lahir Direct Effect 0.033 Indirect Effect 0 Total Effect 0.033 Kehamilan_keberapa -> BB_Lahir Direct Effect -0.023 Indirect Effect 0 Total Effect -0.023 ASI_Eksklusif -> BB_Lahir Direct Effect 0.043 Indirect Effect 0.004 Total Effect 0.047 Suami_Merokok_atau_Tidak -> BB_Lahir Direct Effect -0.176 Indirect Effect 0.007 Total Effect -0.169 Usia_MP_ASI -> BB_Lahir Direct Effect 0.008 Indirect Effect 0 Total Effect 0.009 Sumber_Air_Minum -> BB_Lahir Direct Effect 0.015 Indirect Effect 0 Total Effect 0.015 Kendaraan -> BB_Lahir Direct Effect -0.098 Indirect Effect -0.017 Total Effect -0.115
Secara keseluruhan, hasil  analisis jalur menunjukkan  bahwa  karakteristik  suami  seperti
umur,  pendidikan,  dan  pekerjaan  berpengaruh signifikan  terhadap  berat  badan  bayi  saat  lahir. Umur  suami  berkorelasi  negatif,  sedangkan pendidikan dan pekerjaan berkorelasi positif. Hasil ini  perlu  ditindaklanjuti  dengan  intervensi  dan edukasi  terhadap  calon  ayah  untuk  meningkatkan kesehatan  ibu  dan  bayi  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Diagram Jaur

## G. Evaluating
Uji Chi-Squared digunakan untuk mengatahui sebarapa  signifikan  pengaruh  beberapa  variabel prediktor  terhadap  variabel  terikat.  Untuk  setiap variabel prediktor dicari nilai Chi-Squared dan P- Value  dari  uji  Chi-squared.  Nilai  Chi-Squared untuk  semua  variabel adalah  0,  dan  nilai P-Value nya adalah 1 untuk semua variabel.
Tabel 6. Hasil evaluasi Chi-Squared Test
No. Variabel Chi- Squared P- Value 1 Umur_Suami 0 1 2 Pendidikan_Suami 0 1 3 Pekerjaan_Suami 0 1 4 Umur_Istri 0 1 5 Pendidikan_Istri 0 1 6 Pekerjaan_Istri 0 1 7 Kehamilan_keberapa 0 1 8 ASI_Eksklusif 0 1 9 Suami_Merokok_atau_Tidak 0 1 10 Usia_MP_ASI 0 1 11 Sumber_Air_Minum 0 1 12 Kendaraan 0 1

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  diketahui  bahwa variabel Umur_Suami memiliki pengaruh langsung terbesar terhadap BB_Lahir dengan nilai koefisien jalur  sebesar  -0.234.  Ini  menunjukkan  bahwa semakin tinggi umur suami, maka berat badan bayi lahir akan  semakin  rendah.  Hubungan  ini  bersifat negatif.
Selain  itu,  variabel  Pendidikan_Suami  dan Pekerjaan_Suami juga disebutkan memiliki pengaruh  positif  terhadap  BB_Lahir.  Ini  berarti semakin  tinggi  pendidikan  dan  status  pekerjaan suami,  maka  bayi  yang  dilahirkan  akan  memiliki berat badan lahir yang lebih tinggi.
Nilai P-Value 1 menunjukkan bahwa tidak ada satupun  variabel  prediktor  yang  signifikan  secara statistik berpengaruh terhadap variabel terikat. Hal ini  ditunjukkan  dengan  nilai  P-Value  di  atas  0,5 untuk  semua  variabel.  Oleh  karena  itu  dapat disimpulkan  bahwa  berdasarkan  uji  Chi-Squared, tidak ada bukti bahwa variabel prediktor yang diuji berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat. Hasil uji Chi-Squared gagal menolak hipotesis nol bahwa koefiien regresi sama dengan nol.
Tidak  signifikannya  hasil  uji  ini  perlu ditindaklanjuti  dengan  evaluasi  terhadap  metode analisis,  asumsi  yang  digunakan  serta  kecukupan data  dan  sampel.  Diperlukan  pemeriksaan  lebih lanjut untuk memahami mengapa tidak ada vaiabel prediktor yang signifikan pada analisis ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Nuryuliyani  (2023,  Juli).  Mengenal  Lebih  Jauh tentang Stunting. [online]. https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/2657/menge nal-lebih-jauh-tentang-stunting
[2] Schrijner, Sandor & Smits, Jeroen. (2018). Grandparents and  Children's  stunting  in  sub-Saharan  Africa.  Social Science & Medicine. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2018.03.037
[3] U. Azmy, and L. Mundiastuti, “Konsumsi Zat Gizi Pada Balita  Stunting  Dan  Non-Stunting  Di  Kabupaten Bangkalan”, Amerta Nutrition, vol. 2, no. 3, Sept. 2018, pp. 292-8, doi:10.20473/amnt.v2i3.2018.292-298.
[4] Mitra,  “Permasalahan  anak  pendek  (stunting)  dan intervensi  untuk  mencegah  terjadinya  stunting  (suatu kajian  kepustakaan)”.  Jurnal  Kesehatan  Komunitas, vol. 2, no. 6, pp. 255–7, 2015.
[5] U. Noviana, H. Ekawati, “Analisis Faktor Berat Badan Lahir,  Status  Ekonomi  Sosial,  Tinggi  Badan  Ibu  dan Pola  Asuh  Makan  Dengan  Kejadian  Stunting”, Prosiding  Seminar  Nasional:  Pertemuan  Ilmiah Tahunan Politeknik Kesehatan Karya Husada Yogyakarta, Vol.1, No.1, 2019.
[6] Sudarmadi,  Aditya  (2020,  November).  Konvergensi percepatan  pencegahan  dan  penurunan  stunting Terintegrasi  Tahun  2020  di  Provinsi  NTB.  Bappeda Provinsi
NTB.
[Online]. https://bappeda.ntbprov.go.id/konvergensi-percepatan- pencegahan-dan-penurunan-stunting-terintegrasi- tahun-2020-di-provinsi-ntb/
[7] G.  D.  Garson,  “Partial  Least  Squares:  Regression  & Structural  Equation  Models”  Asheboro:  Statistical Associates Publishing, USA, 2016
[8] W.  Arif,  “Pengantar  Analisis  Faktor  Eksporatori  dan Analisis  Faktor  Konfirmatori”,  Materi  Pelatihan SEM
IV Surabaya, Lemlit Universitas Airlangga, 2004
[9] Sugiyono, “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D”, Alfabeta, Bandung, 2013
[10] Achmad, E. Kuncoro, dan Ridwan, “Cara
Menggunakan  dan  Memakai  Path  Analysis  (Analisis Jalur)”, Alfabeta, Bandung, 2014
[11] D.  W.,  Hosmer,  S.  Lemeshow,  “Applied  Logistic Regression”, John Wiley & Sons Inc., New York, 1989
[12] N.  Zainal,  Arman,  S.  Fatimah,  “Analisis  Program Intervensi  Gizi  Spesifik  pada  Ibu  Menyusui  terhadap Kejadian Stunting Anak Usia 25-36 Bulan di Wilayah Kerja  Puskesmas  Antang  Kota  Makassar”,  An  Idea Health Journal, vol.1, no.2, 2021
[13] W.  Rohmawati,  D.,  R.  Lestari,  “Path  Analysis  Faktor Budaya dengan Stunting melalui Pola Asuh pada Balita di  Muna  Barat,  Sulawesi  Tenggara”,  Journal  of Sciencesand  Health  (JSH),  vol.1,  no.2,  2021.  DOI: doi.org/10.30590/joh.v10n1.568
[14] V.  D.  Ariwati,  W.  Khalda,  “Analisis  Jalur:  Faktor- faktor  yang  Mempengaruhi  Perilaku  Pencegahan Stunting  Menggunakan  Health  Promotion  Model”, Journal of Health (JoH), Vol. 10, No. 1, p63-72 2023. DOI: doi.org/10.30590/joh.v10n1.568 [15] Piculay  et  al.,  “Path  Analysis  Model  for  Prefenting Stunting  in  Dryland  Area  Island  East  Nusa  Tenggara Province, Indonesia”, Plus One, 2023