Abstrak —Gizi  yang berkualitas merupakan penentu keberlangsungan hidup, kesehatan,  serta pertumbuhan anak. Kondisi stunting mempengaruhi anak usia balita. Stunting dapat menimbulkan dampak jangka panjang, antara lain hambatan pertumbuhan, penurunan kemampuan kognitif dan mental, kerentanan terhadap penyakit, produktivitas ekonomi rendah, dan kualitas hasil reproduksi rendah. Hasil Survei Status Gizi Balita Indonesia  pada tahun 2019 menunjukkan prevalensi stunting mencapai 27,67 persen. Untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap persentase stunting pada balita di Indonesia dari tahun 2015 hingga tahun 2019 digunakan metode regresi panel, metode regresi data panel merupakan metode dengan menggabungkan data cross section dan time series . Variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu persentase stunting , persentase pemberian ASI Eksklusif, persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak, dan cakupan kunjungan ibu Hamil K-4 dengan unit observasi 34 provinsi. Hasil penelitian ini menunjukkan tidak adanya multikolinearitas antar variabel independen. Model estimasi terbaik yang diperoleh untuk menganalisis persentase stunting pada balita di Indonesia adalah FEM antar individu dan waktu dengan variabel yang berpengaruh signifikan yaitu cakupan kunjungan ibu hamil K-4 dengan R 2 sebesar 85,23 persen.
Kata Kunci — Balita, Fixed Effect Model Individu dan Waktu, Regresi Data Panel, Stunting.

## I. PENDAHULUAN
IZI yang berkualitas merupakan penentu keberlangsungan hidup, kesehatan, dan pertumbuhan anak. Anak yang bergizi baik dapat tumbuh dan belajar, berpartisipasi dan bermanfaat bagi masyarakat, dan mampu bertahan saat menghadapi tantangan penyakit, bencana alam, dan bentuk lain dari krisis global. Gizi anak juga merupakan prioritas kunci di Indonesia dan bagian dari komitmen SDGs pemerintah untuk menanggulangi permasalahan gizi seperti berat badan lahir rendah dan stunting , dimana kondisi stunting , berat badan rendah, dan anak sangat kurus ( wasting ) terus mempengaruhi anak usia balita [1]. Pada tahun 2018, Global Nutrition Report menyatakan Indonesia merupakan 1 diantara 26 negara yang menghadapi dua bentuk masalah gizi dengan prevalensi masalah lebih dari cut-off (>20%), salah satunya stunting pada balita [2]. Stunting atau tinggi badan rendah dibandingkan umur seseorang menunjukkan bahwa seseorang mengalami kekurangan gizi pada periode paling kritis tumbuh kembang di awal masa kehidupannya. Anak dikatakan mengalami stunting jika tinggi badannya lebih dari dua standar deviasi di bawah median standar pertumbuhan yang ditetapkan World Health Organization (WHO) untuk anak pada usia dan jenis kelamin yang sama [3]. Balita yang mengalami stunting akan memiliki tingkat kecerdasan tidak maksimal sehingga menjadikan  lebih rentan terhadap penyakit dan bahkan menghadapi risiko penurunan tingkat produktivitas. Pada akhirnya, stunting akan dapat
menghambat pertumbuhan ekonomi, memperburuk kemiskinan dan memperlebar ketimpangan. Stunting disebabkan oleh faktor multi dimensi dan tidak hanya disebabkan oleh faktor gizi buruk yang dialami oleh ibu hamil maupun anak balita. Intervensi yang paling menentukan untuk dapat mengurangi pervalensi stunting oleh karenanya perlu dilakukan pada 1.000 Hari Pertama Kehidupan (HPK) dari anak balita [4].
Pada tahun 2019, prevalensi balita stunting di Indonesia turun sebesar 3,1 persen dari tahun sebelumnya yaitu menjadi 27,67 persen. Hal tersebut menunjukkan bahwa setiap 10 anak di Indonesia terdapat 3 diantaranya yang mengalami stunting . Menurunnya angka stunting di Indonesia merupakan kabar baik, tetapi diperlukan kerja keras semua pihak untuk melakukan segala upaya penurunan stunting . Menurut standar WHO, batas maksimal toleransinya di angka 20 persen atau seperlima dari jumlah total anak balita yang sedang tumbuh.
Penelitian sebelumnya oleh Dewanti, dkk. yaitu pemodelan faktor-faktor yang memengaruhi status balita stunting di Jawa Timur dengan menggunakan regresi probit biner menghasilkan dua variabel yang signifikan yakni tingkat pendidikan ibu dan pemberian ASI eksklusif  [5]. Selain itu, penelitian terdahulu oleh Pangaribuan, dkk. menggunakan regresi data panel  tentang analisis determinan balita pendek dan sangat pendek di Indonesia tahun 2015 - 2018 menunjukkan bahwa rata-rata  pengeluaran per kapita rumah tangga untuk makanan dan persentase balita gizi buruk dan kurang berpengaruh signifikan terhadap terjadinya stunting pada balita di Indonesia  [6]. Selain itu, penelitian mengenai regresi data panel pernah dilakukan oleh Qurratu’ain, dkk yang meneliti indikator tingkat kemiskinan di Jawa Timur [7].
Pada penelitian ini akan dilakukan analisis untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap stunting pada balita di Indonesia dari tahun 2015 hingga tahun 2019 dengan metode regresi panel. Metode regresi data panel memiliki beberapa kelebihan diantaranya yaitu memberikan lebih banyak informasi, lebih banyak variasi, sedikit kolinearitas antar  variabel, serta dapat mengetahui heterogenitas dari masing-masing unit individu yang dianalisis. Berdasarkan uraian tersebut, maka penelitian ini diharapkan mampu memberikan hasil terbaik yang secara tidak langsung sehingga dapat menjadi dasar terkait pengambilan kebijakan pemerintah dalam mengatasi masalah stunting pada balita di Indonesia.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan metode-metode yang

## Pemodelan Faktor – Faktor yang Mempengaruhi
Persentase Stunting pada Balita di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Data Panel
Okka Kusumawati Asmoyo dan Vita Ratnasari Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : vita_ratna@statistika.its.ac.id
G
berkaitan dengan pengumpulan, penyusunan dan penyajian suatu gugus data serta penarikan kesimpulan sehingga memberikan informasi yang berguna  [8]. Dalam statistika deskriptif terdapat dua macam penyajian yaitu visualisasi data (berupa tabel, grafik, diagram, pictogram ) dan penyajian dalam bentuk ukuran-ukuran statistik.

## B. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana terdapat hubungan linear diantara semua atau beberapa variabel prediktor.  Metode yang dapat digunakan untuk menguji terjadinya multikolinearitas dapat dilihat dari matriks korelasi variabel-variabel independen. Pada matriks  korelasi, jika antar variabel independen terdapat korelasi yang cukup tinggi (umumnya di atas 0,90) maka hal ini menunjukkan adanya multikolinearitas.

## C. Regresi Data Panel
Regresi data panel adalah teknik regresi yang menggabungkan data cross section dan data time series [9]. Adapun model umum dari regresi data panel adalah:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜷𝜷′𝑿𝑿 𝒊𝒊𝒊𝒊 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 (1)
Dengan:
1. 𝑖𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛𝑛
2. 𝑡𝑡 = 1,2,3, … , 𝑇𝑇 3. 𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = individu ke-i untuk periode waktu ke-t pada variabel respon.
4. 𝛼𝛼 𝑖𝑖𝑖𝑖 = koefisien intersep dari unit individu ke-i dan periode waktu ke-t.
5. 𝑿𝑿 𝒊𝒊𝒊𝒊 = individu ke-i untuk periode waktu ke-t pada variabel prediktor.
6. 𝜷𝜷′ = parameter regresi ( slope koefisien) berukuran k x 1. 7. 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 =  eror regresi dari individu ke-i untuk periode waktu ke- t.
Gambar 1.  Kerangka Penyebab Masalah Stunting di Indonesia.
Gambar 2.  Rata-rata Persentase Stunting setiap Provinsi Tahun 2015-
2019.
Gambar 3.  Persentase Stunting setiap Provinsi Tahun 2015-2019.
Gambar  4. Rata-rata Persentase ASI Eksklusif tiap  Provinsi Tahun 2015-2019.
Gambar 5. Persentase Pemberian ASI Eksklusif tiap Provinsi Tahun 2015-2019.
Gambar 6. Rata-rata Persentase Rumah Tangga dengan Akses Sanitasi Layak setiap Provinsi Tahun 2015-2019.
Gambar  7. Persentase Rumah Tangga dengan Akses Sanitasi Layak setiap Provinsi Tahun 2015-2019.
Gambar  8.  Rata-Rata Cakupan Kunjungan Ibu Hamil K-4 setiap Provinsi Tahun 2015-2019.

## D. Estimasi Model Regresi Data Panel
Estimasi model regresi data panel dapat dilakukan melalui tiga pendekatan, yaitu pendekatan common effect model , fixed effect model , dan random effect model . Berikut adalah uraian dari masing – masing metode estimasi.

## 1) Common Effect Model (CEM)
Pada pendekatan ini, seluruh data digabungkan tanpa memperhatikan individu dan waktu sehingga diasumsikan bahwa perilaku data sama dalam berbagai kurun waktu. Pada model ini nilai 𝛼𝛼 bernilai konstan. Adapun persamaan regresi dalam CEM dapat ditulis:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + 𝜷𝜷′𝑿𝑿 𝒊𝒊𝒊𝒊 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 (1) Pada metode CEM digunakan metode Ordinary Least Square (OLS) untuk melakukan estimasi parameter  [10]. 2) Fixed Effect Model (FEM)
Fix Effect Model juga disebut dengan estimasi LSDV ( Least  Square Dummy Variable ), karena model ini menggunakan variabel dummy untuk intersep yang berbeda pada setiap individu atau waktu. Berikut adalah beberapa jenis model FEM.
Gambar  9.  Persentase Cakupan Kunjungan Ibu Hamil K-4 setiap Provinsi Tahun 2015-2019.
Gambar 10. Hasil Taksiran Persentase Stunting Periode 2015-2019.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Tahun Periode tahun 2015 hingga tahun 2019 Y Persentase Stunting pada balita X 1 Persentase pemberian ASI eksklusif X 2 Persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak
X 3
Cakupan Kunjungan Ibu Hamil K-4 Tabel 2. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel X 1 X 2 X 3 X 1 1,000 0,142 -0,031 X 2 0,142 1,000 0,412 X 3 -0,031 0,412 1,000 Tabel 3. Model Estimasi dengan Semua Variabel Independen Metode Model R 2 CEM 𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 42,344 + 0,061 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,174 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,061 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 27,52% FEM
Individu 𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 32,445 + 𝛼𝛼 𝑖𝑖 − 0,012 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,003 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,033 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 80,23% FEM Waktu 𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 44,497 + 𝛼𝛼 𝑖𝑖 + 0,046 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,194 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖
− 0,061 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 34,32% FEM Individu dan Waktu
𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 31,917 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑖𝑖 + 0,025 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 +0,015 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,065 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 85,29% REM 𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 39,735 + 0,028 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,089 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 − 0,078 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖
25,71% Tabel 4. Hasil Uji Chow F hitung F (0,1;37,129) P-Value 13,687 1,373 0,000 Tabel 5. Hasil Uji Hausman W 𝜒𝜒 ( 0 , 1 ; 3 ) 2 P-Value 7,402 6,251 0,06
Tabel 6. Hasil Uji Serentak Seluruh Variabel F hitung P-Value R 2 18,691 0,000 85,28% Tabel 7. Hasil Uji Parsial Seluruh Variabel Variabel t hitung t (0,05;166) Konstanta 6,323 1,654 X 1 0,667 1,654 X 2 0,259 1,654 X 3 -2,102 1,654 Tabel 8. Hasil Uji Serentak Variabel Signifikan F hitung P-Value R 2 19,892 0,000 85,23% Tabel 9. Nilai Intersep 𝜇𝜇 𝑖𝑖 untuk tiap Provinsi i Provinsi 𝜇𝜇 𝑖𝑖 i Provinsi 𝜇𝜇 𝑖𝑖 1 Aceh 3,918 18 Nusa Tenggara Barat 6,477 2 Sumatera Utara 0,952 19 Nusa Tenggara Timur 10,697 3 Sumatera Barat -0,843 20 Kalimantan Barat 5,379 4 Riau -2,967 21 Kalimantan Tengah 5,833 5 Jambi -2,507 22 Kalimantan Selatan 4,402 6 Sumatera Selatan -2,781 23 Kalimantan Timur -0,275 7 Bengkulu -3,437 24 Kalimantan Utara 1,632 8 Lampung -1,684 25 Sulawesi Utara -4,625 9 Kep. Bangka Belitung -6,130 26 Sulawesi Tengah 4,181 10 Kep. Riau -7,018 27 Sulawesi Selatan 5,433 11 DKI Jakarta -6,859 28 Sulawesi Tenggara 2,167 12 Jawa Barat -0,421 29 Gorontalo 4,774 13 Jawa Tengah -0,828 30 Sulawesi Barat 10,304 14 DI Yogyakarta -8,143 31 Maluku 0,967 15 Jawa Timur -0,382 32 Maluku Utara -3,382 16 Banten -2,253 33 Papua Barat -2,239 17 Bali -9,013 34 Papua -1,326
1. FEM Koefisien slope konstan tetapi koefisien intersep bervariasi pada setiap individu. Berikut adalah persamaan dari FEM dengan variasi antar individu:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 𝑖𝑖 + 𝜷𝜷′𝑿𝑿 𝒊𝒊𝒊𝒊 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 (2)
Persamaan (3) menunjukkan bahwa koefisien intersep 𝛼𝛼 𝑖𝑖 terdapat indeks i dimana indeks tersebut menunjukkan adanya variasi pada unit individu namun tidak memiliki variasi waktu.
2. FEM Koefisien slope konstan tetapi koefisien intersep bervariasi pada setiap waktu. Berikut persamaan model FEM dengan variasi antar waktu:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 𝑖𝑖 + 𝜷𝜷′𝑿𝑿 𝒊𝒊𝒊𝒊 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 (3)
Persamaan (4) menunjukkan bahwa koefisien intersep 𝛼𝛼 𝑖𝑖 terdapat indeks t dimana indeks tersebut menunjukkan adanya variasi pada waktu namun tidak memiliki variasi individu.
3. FEM Koefisien slope konstan tetapi koefisien intersep bervariasi pada setiap individu dan waktu. Berikut persamaan model FEM dengan variasi antar individu dan waktu:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑖𝑖 + 𝜷𝜷′𝑿𝑿 𝒊𝒊𝒊𝒊 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 (4)
Dengan 𝜇𝜇 𝑖𝑖 merupakan koefisien intersep pada individu ke-i dan 𝜆𝜆 𝑖𝑖 merupakan koefisien intersep pada waktu ke- t.
3) Random Effect Model (REM)
Pendekatan Random Effect Model melibatkan korelasi atau saling berhubungan antar error terms karena berubahnya waktu maupun individu. Model ini juga disebut dengan Error Component Model (ECM) atau teknik Generalized Least Square (GLS). Adapun persamaan regresi dalam REM dapat ditulis sebagai berikut [9]:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + 𝜷𝜷′𝑿𝑿 𝒊𝒊𝒊𝒊 + 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 (5) Dengan:
1. 𝑤𝑤 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑢𝑢 𝑖𝑖 + 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖
2. 𝑢𝑢 𝑖𝑖 = komponen eror individu 3. 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 =  kombinasi komponen eror individu dan time series . Asumsi-asumsi yang biasa digunakan dalam REM adalah bahwa error tidak saling berkorelasi dan tidak berautokorelasi antar unit individu dan unit time series .

## E. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Untuk mengetahui model yang akan dipakai, maka terlebih dahulu dilakukan uji spesifikasi model yang paling baik dan sesuai sebagai berikut.

## 1) Uji Chow
Chow Test (Uji Chow ) digunakan untuk menentukan model yang paling tepat digunakan antara Model CEM dan Model FEM . Statistik uji yang digunakan dalam uji Chow dapat dilihat pada persamaan (7) dengan hipotesis [10]: Hipotesis:
1. H 0 : 𝛼𝛼 1 = 𝛼𝛼 2 = … = 𝛼𝛼 𝑁𝑁 = 0 (Model yang sesuai CEM). 2. H 1 : Paling tidak ada satu α i ≠ 0 , i=1,2,…, N (Model yang sesuai FEM).
Statistik uji :
𝐹𝐹 = 𝑅𝑅 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 2 −𝑅𝑅 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 2 ( 𝑁𝑁−1 ) � �1−𝑅𝑅 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 2 � ( 𝑁𝑁𝑁𝑁−𝑁𝑁−𝐾𝐾 ) ⁄ (6)
Dengan: 1. 𝑅𝑅 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 2 : koefisien determinasi model CEM. 2. 𝑅𝑅 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 2 : koefisien determinasi model FEM.
3. N        : banyaknya unit cross section.
4. T         : banyaknya unit time series.
5. K         : banyaknya parameter yang diestimasi. Daerah penolakan  : tolak H 0 jika F hitung > ;(( 1) ( 1),( 1)( 1) ) N T N T K F α − + − − − − atau P-Value < 𝛼𝛼 , dimana 𝛼𝛼 = 0,1 .

## 2) Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk membandingkan model FEM dengan REM. Statistik uji yang digunakan dalam uji Hausman dapat dilihat pada persamaan (8) [10]. Hipotesis: 1. H 0 : 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑈𝑈 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) = 0 (Model yang sesuai REM) 2. H 1 : 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑈𝑈 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) ≠ 0 (Model yang sesuai FEM) Statistik Uji :
𝑊𝑊 = �𝜷𝜷� 𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭 − 𝜷𝜷� 𝑹𝑹𝑭𝑭𝑭𝑭 �′𝜳𝜳 � −𝟏𝟏 �𝜷𝜷� 𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭 − 𝜷𝜷� 𝑹𝑹𝑭𝑭𝑭𝑭 � (7)
dengan,
Ψ = 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑐𝑐�𝜷𝜷� 𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭 � − 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑐𝑐�𝜷𝜷� 𝑹𝑹𝑭𝑭𝑭𝑭 � Daerah penolakan : Tolak H 0 jika 𝑊𝑊 > 𝜒𝜒 𝛼𝛼 ; 𝐾𝐾 1 atau P-value < 𝛼𝛼 , dimana 𝛼𝛼 = 0,1 .

## 3) Uji Lagrange Multiplier
Uji LM adalah pengujian yang dilakukan untuk menguji antara model cross effect dengan model random effect . Statistik uji yang digunakan dalam uji LM dapat dilihat pada persamaan (9) [10]. Hipotesis: 1. H 0 : 𝜎𝜎 𝑢𝑢 2 = 0 (Model yang sesuai CEM). 2. H 1 : Paling tidak ada satu σ u 2 ≠ 0 (Model yang sesuai REM). Statistik Uji :
Tabel 10. Nilai Intersep 𝜆𝜆 𝑖𝑖 untuk Tiap Tahun
Tahun 𝜆𝜆 𝑖𝑖 2015
-0,547 2016 -1,675 2017 1,609 2018 1,478
2019
-0,864 Tabel 11. Hasil Perhitungan Taksiran Persentase Stunting
Prov Model NTT 𝑦𝑦� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁−2015 = 34,031 + 10,697 − 0,547 − 0,063(61,63) = 40,298 𝑦𝑦� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁−2016 = 34,031 + 10,697 − 1,675 − 0,063(51,46) = 39,811 𝑦𝑦� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁−2017 = 34,031 + 10,697 + 1,609 − 0,063(47,62)
= 43,337
𝑦𝑦� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁−2018 = 34,031 + 10,697 + 1,478 − 0,063(52,01) = 42,929
𝑦𝑦� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁−2019 = 34,031 + 10,697 − 0,864 − 0,063(53,4) = 40,499
BALI 𝑦𝑦� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑃𝑃𝑖𝑖−2015 = 34,031 − 9,013 − 0,547 − 0,063(93,32)
= 17,464
𝑦𝑦� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑃𝑃𝑖𝑖−2016 = 34,031 − 9,013 − 1,675 − 0,063(88,68) = 21,040 𝑦𝑦� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑃𝑃𝑖𝑖−2017 = 34,031 − 9,013 + 1,609 − 0,063(91,81) = 20,712 𝑦𝑦� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑃𝑃𝑖𝑖−2018 = 34,031 − 9,013 + 1,478
− 0,063(94,49) = 18,201 𝑦𝑦� 𝐵𝐵𝐵𝐵𝑃𝑃𝑖𝑖−2019 = 34,031 − 9,013 − 0,864 − 0,063(95) = 19,033
𝐿𝐿𝐿𝐿 = 𝑁𝑁𝑁𝑁 ( 2𝑁𝑁−1 ) � ∑ �∑ 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 � 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ ( 𝜀𝜀 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 − 1 � 2 (8)
Daerah penolakan : tolak H 0 jika 𝐿𝐿𝐿𝐿 > 𝜒𝜒 𝛼𝛼 : 𝐾𝐾 2 atau P-value < 𝛼𝛼 , dimana 𝛼𝛼 = 0,1 .
F. Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi menunjukkan besarnya keragaman variabel respon yang dapat dijelaskan oleh variabel prediktor. Adapun rumus dari koefisien determinasi adalah:
𝑅𝑅 2 = 1 − ∑ ∑ ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 ∑ ∑ ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑦𝑦� 𝑖𝑖 ) 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 (9)
Dengan:
1. 𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 : nilai prediksi individu ke-i untuk periode waktu ke- t pada variabel respon.
2. 𝑦𝑦� 𝑖𝑖 : rata-rata nilai variabel respon pada individu ke-i.

## G. Pengujian Signifikansi Parameter Model Regresi
Pengujian parameter terdiri dari dua tahap yaitu pengujian secara serentak dan pengujian secara parsial.

## 1) Pengujian Serentak
Pengujian serentak dilakukan untuk memeriksa keberartian  koefisien  β  secara  serentak  terhadap  variabel respon. Statistik uji yang digunakan pada persamaan (11). Hipotesis:
1. H 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 = ⋯ = 𝛽𝛽 𝐾𝐾 = 0 2. H 1 : Minimal ada satu 𝛽𝛽 𝐾𝐾 ≠ 0 , dengan k = 1, 2, …, K Statistik uji:
𝐹𝐹 = 𝑀𝑀𝐿𝐿𝑅𝑅 𝑀𝑀𝐿𝐿𝑀𝑀 = �∑ ∑ ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑦𝑦� 𝑖𝑖 ) 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 � 𝐾𝐾 � �∑ ∑ ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 2 𝑁𝑁 𝑖𝑖=1 � ( 𝑁𝑁𝑁𝑁−𝐾𝐾−1 ) � (10)
Dengan:
1. MSR : Mean Square Regression.
2. MSE : Mean Square Error.
3. 𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 : nilai prediksi individu ke-i untuk periode waktu ke- t pada variabel respon.
4. 𝑦𝑦� 𝑖𝑖 : rata-rata nilai variabel respon pada individu ke-i.
5. K    : jumlah parameter dalam model. Daerah penolakan tolak H 0 jika 𝐹𝐹 > 𝐹𝐹 𝛼𝛼 ;( 𝐾𝐾 , 𝑁𝑁𝑁𝑁−𝐾𝐾−1 ) atau P- Value < 𝛼𝛼 , dimana 𝛼𝛼 = 0,1 . 2) Pengujian Parsial Pengujian parsial atau individu digunakan untuk mengetahui parameter yang berpengaruh signifikan secara individu terhadap model. Statistik uji yang digunakan pada persamaan (12).
Hipotesis:
1. H 0 : 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = 0 2. H 1 : 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ≠ 0 , dengan k = 1, 2, …, K Statistik uji:
𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽� 𝑘𝑘 𝐿𝐿𝑀𝑀�𝛽𝛽� 𝑘𝑘 � (11)
Dengan:
1. 𝛽𝛽̂ 𝑘𝑘 :  taksisran koefisien regresi pada variabel prediktor ke-k.
2. 𝑆𝑆𝑆𝑆�𝛽𝛽̂ 𝑘𝑘 � :  standard error dari koefisien regresi pada variabel prediktor ke-k.
Daerah penolakan tolak H 0 jika �𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 � > 𝑡𝑡 𝛼𝛼 2 ;( 𝑁𝑁𝑁𝑁−𝐾𝐾−1 ) atau P-Value < 𝛼𝛼 , dimana 𝛼𝛼 = 0,1 .
H. Stunting Stunting (kerdil) adalah kondisi dimana balita memiliki panjang atau tinggi badan yang kurang jika dibandingkan dengan umur. Seorang balita dikatakan mengalami stunting jika hasil pengukuran nilai Z-score kurang dari –  2.0 SD (Standar Deviasi). Secara umum, rumus perhitungan Z-score adalah sebagai berikut.
z score = Nilai Individu Subyek−Nilai Median Baku Rujukan
Nilai Simpangan Baku Rujukan (13)

## I. Penyebab Stunting
Faktor faktor penyebab stunting yaitu faktor yang berhubungan dengan ketahanan pangan, faktor lingkungan sosial, serta faktor kesehatan lingkungan dan faktor lingkungan pemukiman. Keempat faktor tersebut mempengaruhi asupan gizi dan status kesehatan ibu dan anak. Perhatikan Gambar 1.
Ibu hamil dengan asupan gizi yang rendah serta mengalami penyakit infeksi akan melahirkan bayi dengan berat lahir rendah (BBLR) dan juga panjang badan bayi di bawah standar. Asupan gizi yang baik juga dipengaruhi oleh pola asuh seperti pemberian ASI yang pertama kali keluar, Inisiasi Menyusu Dini (IMD), pemberian ASI eksklusif, dan pemberian Makanan Pendamping ASI (MPASI) secara tepat. Selain faktor tersebut, faktor kesehatan lingkungan seperti akses air bersih dan sanitasi layak serta pengelolaan sampah juga  berhubungan erat dengan kejadian infeksi penyakit menular pada anak. Faktor lingkungan yang baik, terutama di awal kehidupan anak, dapat memaksimalkan potensi genetik (keturunan) yang dimiliki anak sehingga dapat mencapai tinggi badan optimalnya. Penyebab tidak langsung masalah stunting yaitu dipengaruhi oleh berbagai faktor diantaranya pendapatan dan kesenjangan ekonomi, perdagangan, urbanisasi, globalisasi, sistem pangan, jaminan sosial, sistem kesehatan, pembangunan pertanian, serta pemberdayaan perempuan [11].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang stunting pada balita di setiap provinsi di Indonesia dan faktor yang diduga mempengaruhi stunting pada balita dari tahun 2015 hingga 2019 yang diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) serta Profil Kesehatan Indonesia.

## B. Variabel Penelitian
Variabel respon dan variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.

## C. Langkah Analisis
Berikut merupakan langkah analisis yang digunakan dalam melakukan penelitian ini.
1. Mengumpulkan data.
2. Melakukan identifikasi terhadap karakteristik variabel menggunakan statistika deskriptif.
3. Melakukan uji multikolinearitas.
4. Melakukan pemodelan dengan analisis regresi data panel yaitu pemodelan dengan pendekatan CEM, FEM, serta REM. Untuk mendapatkan model regresi data panel terbaik dilakukan dengan beberapa uji meliputi :
a) Melakukan Uji Chow . Jika keputusan gagal tolak H 0 maka model yang terpilih adalah CEM, dan dilanjutkan ke langkah (d). Jika hasil keputusan tolak H 0 maka ditentukan FEM dan dilanjutkan ke langkah (b).
b) Melakukan Uji Hausman . Jika keputusan hasil tolak H 0 maka terpilih FEM (pengujian selesai). Jika gagal tolak H 0 maka model yang terpilih adalah REM dan dilanjutkan ke langkah (c).
c) Melakukan Uji Lagrange Multiplier .
Jika keputusan gagal tolak H 0 maka model terpilih adalah CEM (pengujian selesai). Jika hasil keputusan tolak H 0 maka model yang terpilih adalah REM (pengujian selesai).
d) Melakukan uji signifikansi parameter.
5. Menginterpretasikan model dan menarik kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Persentase Stunting Balita serta Faktor yang Diduga Berpengaruh
Karakteristik  serta faktor  yang  berpengaruh dapat diketahui dengan diagram titik dan time series plot.
1) Persentase Stunting Pada Balita
Indonesia Indonesia merupakan urutan ke-4 dunia dan urutan ke-2 Asia Tenggara dalam hal stunting . Kondisi persentase stunting setiap provinsi tahun 2015-2019 disajikan dalam Gambar 2.
Dari Gambar 2 menunjukkan rata-rata persentase stunting tertinggi yaitu pada Provinsi Nusa Tenggara Timur sebesar 41,35 persen dan yang terendah yaitu pada Provinsi Bali sebesar 19,14 persen. Tingginya persentase stunting di NTT disebabkan oleh berbagai faktor yang saling berkaitan, seperti minimnya sarana dan prasarana sanitasi, kurangnya sumber air bersih, kesadaran masyarakat, dan sebagainya.
Gambar 3 menunjukkan secara keseluruhan bahwa pola persentase stunting setiap provinsi cenderung fluktuatif dari tahun 2015 hingga 2019. Provinsi yang dengan nilai persentase tertinggi dan cenderung mengalami peningkatan dari tahun ke tahun yaitu Nusa Tenggara Timur.
2) Persentase Pemberian ASI Eksklusif (X 1 )
Pemberian ASI Eksklusif pada bayi dari usia 0 hingga 6 bulan sangat mendukung pertumbuhan dan perkembangan bayi. Rata-rata persentase  pemberian ASI eksklusif pada setiap provinsi di Indonesia tahun 2015 hingga tahun 2019 ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4 menunjukkan rata-rata persentase pemberian ASI eksklusif tertinggi dalam periode 2015 hingga 2019 yaitu Provinsi DI Yogyakarta dengan nilai cukup tinggi yaitu sebesar 70,4 persen, sebaliknya rata-rata terendah yaitu Provinsi Gorontalo dengan nilai sebesar 33,06 persen.
Gambar 5 menunjukkan bahwa persentase pemberian ASI eksklusif pada masing-masing provinsi mengalami kenaikan yang pesat dari tahun 2018 ke 2019. Tinggi rendahnya persentase pemberian ASI Eksklusif dipengaruhi beberapa
faktor seperti faktor pemicu dalam pemberian ASI Eksklusif kepada bayi yaitu faktor pengetahuan, sikap, dan perilaku ibu, kemudian faktor pekerjaan, pendidikan, dan balita juga sebagai pemicu untuk terjadinya pemberian ASI Eksklusif kepada bayinya. Faktor yang mungkin dalam pemberian ASI Eksklusif yaitu Inisiasi Menyusu Dini, tempat melahirkan, dan ketersediaan ruangan untuk menyusui. Status kesehatan ibu, dukungan keluarga dan petugas yang menolong persalinan sebagai faktor penguat untuk pemberian ASI Eksklusif kepada bayi [12].
3) Persentase Rumah Tangga dengan Akses Sanitasi Layak (X 2 ) Rumah tangga dapat dikatakan memiliki sanitasi yang layak jika memiliki fasilitas tempat buang air besar yang telah memenuhi syarat kesehatan. Berikut persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak masing-masing provinsi di Indonesia. Berdasarkan Gambar 6, diketahui bahwa Provinsi DKI Jakarta merupakan provinsi dengan rata-rata persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak tertinggi yaitu 91,03 persen sedangkan rata-rata  persentase terendah yaitu Provinsi Papua sebesar 32,91 persen. Tingginya rata-rata persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak di Provinsi DKI Jakarta menunjukkan bahwa hampir seluruh rumah tangga sudah menggunakan fasilitas yang memadai terkait sanitasi dan keadaan sebaliknya untuk Provinsi Papua. Berdasarkan Gambar 7, dapat dilihat bahwa secara keseluruhan persentase rumah tangga yang memiliki akses sanitasi layak di setiap provinsi cenderung mengalami kenaikan setiap tahunnya. Namun terdapat wilayah yang terpaut cukup jauh dan memiliki nilai persentase terendah yaitu Papua.
4) Cakupan Kunjungan Ibu Hamil K-4 (X 3 ) ANC atau anteatal  care merupakan perawatan ibu dan janin selama masa kehamilan dengan tujuan dapat memberikan informasi terkait kehamilan dan persiapan persalinan kepada ibu sedini mungkin.
Gambar 8 menunjukkan bahwa hanya terdapat beberapa provinsi yang memiliki nilai cakupan kunjungan ibu hamil K- 4 yang rendah. Provinsi dengan rata-rata cakupan kunjungan ibu hamil K-4 tertinggi yaitu DKI Jakarta sedangkan provinsi dengan rata-rata terendah yaitu Provinsi Papua. Pola cakupan kunjungan ibu hamil K-4 setiap tahunnya untuk setiap provinsi disajikan pada Gambar 9.
Gambar 9 menunjukkan bahwa cakupan kunjungan ibu hamil K-4 di beberapa provinsi memiliki pola yang cenderung fluktuatif. Beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kunjungan antenatal care pada ibu hamil yaitu faktor usia, tingkat pendidikan, pekerjaan, paritas, pengetahuan, sikap, jarak tempat tinggal, penghasilan keluarga, sarana media informasi, dukungan suami, dukungan keluarga, serta dukungan dari petugas kesehatan [13].

## B. Uji Multikolinearitas
Pengujian dikatakan terbebas dari kasus multikolinearitas apabila masing-masing variabel memiliki nilai korelasi < 0,9. Perhatikan Tabel 2  yang  menjelaskan  bahwa  variabel prediktor tidak terdeteksi adanya multikolinearitas dimana nilai korelasi kurang dari 0,9.

## C. Estimasi Model Regresi Data Panel
Pemodelan regresi data panel pada kasus terjadinya stunting di Indonesia dapat dilakukan melalui tiga pendekatan, yaitu pendekatan CEM, FEM, dan REM. Perhatikan Tabel 3.
CEM merupakan pendekatan dengan menggabungkan seluruh data tanpa memperhatikan individu dan waktu. Model CEM dalam Tabel 3 memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 80,23%. FEM merupakan metode estimasi regresi data panel dengan asumsi bahwa nilai intersep dari unit cross-section atau time series berbeda, yaitu variasi antar individu, variasi antar waktu, variasi antar individu dan waktu. Untuk mendapatkan model terbaik dari ketiga model FEM yaitu berdasarkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) tertinggi. Dari Tabel 3 dapat diketahui bahwa model terbaik yaitu model FEM dengan variasi antar individu dan waktu, dengan nilai koefisien determinasi sebesar 85,29%. Sehingga untuk analisis selanjutnya model yang digunakan adalah model FEM variasi antar individu dan waktu. Model REM merupakan model yang mengasumsikan dengan intersep pada pengamatan sebagai variabel random. Model estimasi dengan metode REM dalam Tabel 3 didapatkan koefisien determinasi cukup kecil yaitu hanya 25,71%.

## D. Pemilihan Metode Regresi Data Panel
Pemilihan model estimasi terbaik dapat dilakukan melalui uji Chow , uji Hausman , dan uji Lagrange Multiplier .
1) Uji Chow
Uji Chow merupakan pengujian yang bertujuan untuk menentukan model terbaik diantara model estimasi CEM atau FEM. Dengan menggunakan estimasi model CEM diperoleh:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 − 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝛽𝛽 3 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 sedangkan dengan estimasi model FEM individu dan waktu diperoleh sebagai berikut
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑖𝑖 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝛽𝛽 3 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 Hipotesis yang digunakan dalam Uji Chow adalah sebagai berikut 1. H 0 : 𝛼𝛼 1 = 𝛼𝛼 2 = … = 𝛼𝛼 34 = 0 (Model yang sesuai CEM).
2. H 1 : Paling tidak ada satu 𝛼𝛼 𝑖𝑖 ≠ 0 , i =1, 2, …, 34 (Model yang sesuai FEM Individu Waktu).
Dengan taraf signifikansi 0,1 diperoleh nilai statistik uji F hitung yang disajikan pada Tabel 4. Dari Tabel 4 dapat diketahui bahwa nilai F hitung lebih besar dari F (0,1;37,129) sehingga keputusannya tolak H 0 begitu  pun nilai P-value yang bernilai lebih kecil dari α = 0,1 sehingga keputusan tolak H 0 . Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa model yang sesuai adalah model FEM individu dan waktu.
2) Uji Hausman
Uji Hausman merupakan pengujian yang bertujuan untuk menentukan model terbaik diantara model estimasi FEM atau REM. Dengan menggunakan estimasi model FEM diperoleh:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑖𝑖 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝛽𝛽 3 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 sedangkan dengan estimasi  model REM diperoleh sebagai berikut:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼 − 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝛽𝛽 3 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖
Hipotesis yang digunakan dalam Uji Hausman adalah sebagai berikut: 1. H 0 : 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑈𝑈 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) = 0 (Model yang sesuai REM). 2. H 1 : 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 , 𝑈𝑈 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) ≠ 0 (Model yang sesuai FEM Individu Waktu). Dengan taraf signifikansi sebesar 0,1 diperoleh nilai statistik uji W seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai W lebih besar dari 𝜒𝜒 ( 0 , 1 ; 3 ) 2 dan P-value yang bernilai lebih kecil dari α = 0,1 maka keputusan tolak H 0 . Oleh karena itu dapat ditarik kesimpulan bahwa model yang sesuai adalah model FEM individu dan waktu. Pada penelitian ini tidak dilakukan Uji Lagrange Multiplier karena model yang terpilih adalah FEM.

## E. Pengujian Signifikansi Parameter Seluruh Variabel
Berdasarkan hasil pengujian sebelumnya dapat disimpulkan bahwa model yang sesuai untuk mengestimasi persentase stunting di Indonesia adalah FEM Individu waktu, sehingga diperoleh model pada persamaan (13) sebagai berikut.
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑡𝑡 = 𝛼𝛼 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1 𝑖𝑖𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 2 𝑖𝑖𝑡𝑡 −𝛽𝛽 3 𝑋𝑋 3 𝑖𝑖𝑡𝑡 ( 12)
Selanjutnya dilakukan pengujian signifikansi secara serentak dan parsial.
1) Pengujian Serentak
Hipotesis yang digunakan dalam uji serentak adalah sebagai berikut:
1. H 0 : β 1 = β 2 = β 3 = 0 2. H 1 : Minimal ada satu β k ≠ 0 , dengan k = 1,2,3. Dengan taraf signifikansi sebesar 0,1 diperoleh 𝐹𝐹 ( 0 , 1 ; 3 ; 166 ) = 2,117 maka diperoleh nilai statistik uji F hitung pada pengujian parameter secara serentak seperti pada Tabel 6.
Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai F hitung lebih besar dari nilai 𝐹𝐹 ( 0 , 1 ; 3 ; 166 ) = 2,117 , maka keputusan Tolak H 0 . Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa paling sedikit ada satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap model.

## 2) Pengujian Parsial
Hipotesis yang digunakan dalam uji parsial adalah sebagai berikut:
1. 𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 𝑘𝑘 = 0 2. 𝐻𝐻 1 : 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ≠ 0 , dengan k =1, 2, 3 Dengan taraf signifikansi sebesar 0,1, berikut nilai statistik uji t hitung pada pengujian parameter secara parsial yang ditampilkan pada Tabel 7.
Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa variabel cakupan kunjungan ibu hamil K-4 (X 3 ) berpengaruh signifikan terhadap stunting pada balita di Indonesia. Hal tersebut dikarenakan |t hitung | variabel tersebut sebesar 2.102 lebih besar dibandingkan dengan nilai t (0,05;166) = 1,654 sehingga keputusan tolak H 0 .
F. Pengujian Signifikansi Parameter Variabel Signifikan Dengan menggunakan estimasi model FEM individu waktu berdasarkan variabel yang signifikan terhadap terjadinya stunting di Indonesia diperoleh:
𝑦𝑦 𝑖𝑖𝑡𝑡 = 𝛼𝛼 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑡𝑡 − 𝛽𝛽 3 𝑋𝑋 3 𝑖𝑖𝑡𝑡 (13)
Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini adalah sebagai berikut:
1. 𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 3 = 0 2. 𝐻𝐻 1 : 𝛽𝛽 3 ≠ 0 Dengan taraf signifikansi sebesar 0,1 diperoleh 𝐹𝐹 ( 0 , 1 ; 1 ; 168 ) = 2,736 maka diperoleh nilai statistik uji F hitung pada pengujian parameter secara serentak didapat seperti pada Tabel 8.
Berdasarkan Tabel 8 diperoleh informasi bahwa nilai F hitung lebih besar dari nilai 𝐹𝐹 ( 0 , 1 ; 1 ; 168 ) = 2,736 , keputusannya Tolak H 0 . Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa paling sedikit ada satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap model yaitu cakupan kunjungan ibu hamil K-4 (X 3 ).

## G. Estimasi Model Stunting pada Balita
Dari hasil estimasi parameter variabel yang berpengaruh signifikan terhadap persentase stunting pada  Tabel 9 dan Tabel 10 maka dapat dibentuk persamaan model FEM individu dan waktu sebagai berikut.
𝑦𝑦 � 𝑖𝑖𝑡𝑡 = 34,031 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑡𝑡 − 0,063 𝑋𝑋 3 𝑖𝑖𝑡𝑡 (14)
Dari  persamaan 15  diketahui bahwa nilai koefisien variabel cakupan kunjungan ibu hamil K-4  (X 3 )  sebesar 0,063 dan bertanda negatif. Tanda negatif menunjukkan bahwa semakin tinggi cakupan kunjungan ibu hamil k-4 maka diharapkan kasus stunting pada balita menurun. Nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 85,23 persen, artinya bahwa variabel prediktor dapat menjelaskan variabilitas variabel respon sebesar 85,23 persen dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk di dalam model.
Nilai intersep pada masing-masing provinsi yang disajikan pada Tabel 9 dan Tabel 10. Tabel 11 merupakan perhitungan taksiran persentase stunting untuk provinsi dengan rata-rata stunting tertinggi yaitu NTT dan provinsi dengan rata-rata stunting terendah yaitu Bali.  Tabel 11 memuat hasil perhitungan nilai taksiran untuk persentase stunting dengan nilai tertinggi dan terendah yaitu Nusa Tenggara Timur dan Bali.
Gambar 10 menunjukkan hampir semua provinsi di Indonesia memiliki nilai taksiran stunting melebihi batas WHO yaitu 20 persen yang ditunjukkan oleh garis merah. Target pemerintah pada tahun 2019 yaitu prevalensi stunting pada menjadi 28 persen  [4]. Dari Gambar 10, terdapat 16 Provinsi yang memiliki rata-rata di bawah 28 persen (garis biru). Provinsi NTT merupakan provinsi dengan nilai taksiran tertinggi. Untuk itu, NTT membutuhkan edukasi ekstra dan nutrisi sejak masa kehamilan serta upaya penekanan persentase stunting dengan tujuannya untuk memperbaiki gizi masyarakat. Sedangkan Provinsi Bali memiliki nilai taksiran paling rendah dari tahun ke tahun. Hal ini menunjukkan bahwa Provinsi Bali cukup sukses dalam program penurunan stunting . Upaya Pemda Provinsi Bali patut diapresiasi dan dapat dijadikan sebagai proyek percontohan bagi daerah lain yang masih berjuang melakukan penanganan stunting .
V. KESIMPULAN/RINGKASAN Berdasarkan analisis yang telah dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa persentase stunting masing-masing
provinsi dari tahun 2015 hingga 2019 cenderung fluktuatif dengan rata-rata tertinggi Provinsi Nusa Tenggara Timur dan rata-rata terendah yaitu Provinsi Bali. Persentase pemberian ASI Eksklusif masing-masing provinsi dari tahun 2015 hingga 2019 cenderung mengalami kenaikan. Dalam kurun waktu 5 tahun, persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak di setiap provinsi mengalami peningkatan. Cakupan kunjungan ibu hamil K-4 memiliki pola yang cenderung fluktuatif, dengan rata-rata tertinggi yaitu Provinsi DKI Jakarta dan rata-rata terendah yaitu Provinsi Papua. Pemodelan persentase stunting balita di Indonesia menggunakan regresi data panel menghasilkan model terbaik yaitu FEM Individu dan Waktu. Pada estimasi diperoleh satu variabel yang signifikan terhadap stunting pada balita di Indonesia adalah cakupan kunjungan ibu hamil K-4 dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 85,23 persen. Berikut persamaan model FEM antar individu dan waktu.
𝑦𝑦� 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 34,031 + 𝜇𝜇 𝑖𝑖 + 𝜆𝜆 𝑖𝑖 − 0,063 𝑋𝑋 3𝑖𝑖𝑖𝑖 Saran yang dapat diberikan kepada Kementerian Kesehatan Republik Indonesia untuk menekan persentase terjadinya stunting dengan melihat variabel yang berpengaruh.
Untuk penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan dalam pemilihan variabel prediktor yang diduga berpengaruh terhadap persentase stunting pada balita di Indonesia guna menghasilkan model yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  United Nations Childern’s Fund (UNICEF), Situasi Anak di Indonesia - Tren, Peluang, dan Tantangan dalam Memenuhi Hak-Hak Anak , 1st ed. Jakarta: UNICEF Indonesia, 2020.
[2]  E. L. Achadi, A. Achadi, and T. Anindhita, Pencegahan Stunting Pentingnya Peran 1000 Hari Pertama Kehidupan . Depok: Rajawali Pers, 2020.
[3]  Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Laporan Baseline SDG tentang Anak-Anak di Indonesia . Jakarta Pusat: UNICEF Indonesia, 2017.
[4]  TNP2K, 100 Kabupaten/Kota Prioritas untuk Intervensi Anak Kerdil (Stunting) Volume 1 , 1st ed. Jakarta Pusat: Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K) - Unit Komunikasi, 2017.
[5]  C. Dewanti, V. Ratnasari, and A. T. Rumiati, “Pemodelan faktor-faktor yang memengaruhi status balita stunting di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan regresi probit biner,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 8, no. 2, pp. D129–D136, 2020.
[6]  A. C. A. Pangaribuan, K. D. Dhanutama, M. O. Wijaya, P. T. Navasha, and R. Nooraeni, “Analisis determinan balita pendek dan sangat pendek di Indonesia 2015-2018 dengan regresi data panel,” J. Pendidik. Ekon. , vol. 8, no. 2, pp. 56–61, 2020.
[7]  A. Q. Qurratu’ain and V. Ratnasari, “Analisis indikator tingkat kemiskinan di Jawa Timur menggunakan regresi panel,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 5, no. 2, 2016.
[8]  R. E. Walpole, Pengantar Metode Statistika , 1st ed. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 1995.
[9]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill Education, 2004.
[10]  W. H. Greene, Econometric Analysis , 5th ed. New Jersey: Pearson Education, Inc., 2003.
[11]  Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Pedoman Pelaksanaan Intervensi Penurunan Stunting Tertintegrasi di Kabupaten/Kota , 1st ed. Jakarta: Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (BAPPENAS), 2018.
[12]  I. U. Tarigan and N. Aryastami, “Pengetahuan, sikap dan perilaku ibu bayi terhadap pemberian asi,” Bul. Penelit. Sist. Kesehat. , vol. 15, no. 4, pp. 390–397, 2012.
[13]  A. I. Rachmawati, R. D. Puspitasari, and E. Cania, “Faktor-faktor yang memengaruhi kunjungan antenatal care (anc) ibu hamil,” J. Major. , vol. 7, no. 1, pp. 72–76, 2017.