## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kejadian Stunting terhadap Balita menggunakan Analisis Regresi Logistik
Elfira Safitri 1 , Sri Basriati 2 , Septia Mulyani 3
1 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, elfira.safitri@uin-suska.ac.id 2 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, sribasriati@uin-suska.ac.id
3 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau , septiamulyani253@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2022.7.2.47-52

## ABSTRACT
Stunting  is  a  condition  of  failure  to  thrive  in  toddlers  due  to  chronic  malnutrition, resulting in toddlers or children being too short for their age standards. The purpose of the study was to determine the factors that influence the incidence of stunting to toddlers at the Public Health Center Kasih Ibu airtiris, kampar. The method used in this study is the binary logistic  regression  method. Based  on  the  results  of  the  study  indicate  that  the  factors  that influence  the  incidence  of  stunting  in  toddlers  at  Public  Health  Center  Kasih  Ibu  airtiris, kampar  namely  the  nutritional  status  of  body  weight  based  on  age  with  the  value  of  the determination of the classification of stunting events using binary logistic regression is 83,6%.
Keywords: binary logistic regression, determination value, stunting, toddler nutrition

## ABSTRAK
Stunting  merupakan  kondisi  gagal  tumbuh  pada  balita  akibat  kekurangan  gizi  kronis sehingga mengakibatkan anak terlalu pendek untuk standar usianya. Adapun tujuan penelitian adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian stunting terhadap balita di Posyandu Kasih Ibu Pukesmas Airtiris, Kampar. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  regresi  logistik  biner.  Berdasarkan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian stunting pada balita Posyandu Kasih Ibu Pukesmas Airtiris    yaitu  status  gizi  berat  badan    berdasarkan  umur  dengan  nilai  ketetapan  klasifikasi kejadian stunting dengan menggunakan regresi logistik biner yaitu sebesar 83,6%.
Kata kunci : gizi balita, nilai ketetapan, regresi logistik biner, stunting

## 1. PENDAHULUAN
Keadaan  gizi  yang  baik  dan  sehat  pada  masa balita  merupakan  dasar  penting  bagi  kesehatan  di masa depan. Kekurangan gizi kronis pada masa balita diakibatkan oleh kurangnya asupan vitamin mineral, zat  gizi  mikro  dan  zat  gizi  makro.  Semakin  sedikit tingkat kecukupan protein dan zinc, maka resiko anak menjadi  stunting  semakin  besar  (Anindita,  2012). Stunting  adalah  kondisi  gagal  tumbuh  pada  balita akibat  dari  kekurangan  gizi  kronis  sejak  awal kehidupan  sehingga  balita  terlalu  pendek  untuk standar  usianya.  Keadaan  stunting  dipresentasikan dengan  nilai  z-score  tinggi  badan  menurut  umur (TB/U)  kurang  dari  -2  standar  deviasi  berdasarkan standar pertumbuhan WHO (WHO, 2010).
Secara  global,  sekitar  1  dari  4  balita mengalami  stunting  (UNICEF,  2013).  Berdasarkan hasil  integasi  Susenas  dan  Studi  Status  Gizi  Balita Indonesia  (SSGBI)  Tahun  2019,  prevalansi  stunting di Indonesia mencapai 27,67% angka tersebut masih sangat tinggi jika dibandingkan dengan ambang batas yang  ditetapkan  WHO  yaitu  20%  (Kemenkes  RI, 2018).
Stunting  dapat  mempengaruhi  kesehatan  di masa  mendatang  dan  menjadikan  tubuh  rentan terhadap  penyakit.  Sehingga  intervensi  terhadap penurunan  stunting  perlu dilakukan  mulai  dari  awal kelahiran. Dalam mengatasi stunting dapat dilakukan dengan  mengetahui  faktor  penyebabnya.  Maka diperlukan analisis yang bisa menangani permasalahan  tersebut  yaitu  menggunakan  metode regresi logistik biner.
Metode  regresi  logistik  biner  merupakan metode  analisis  untuk  mencari  hubungan  antara variabel  bebas  (mempengaruhi)  dengan  variabel terikat (dipengaruhi) dengan variabel terikat bersifat dikotomis  yang  berarti  variabel  terikat  berbentuk  2 kategori yaitu kejadian yang terjadi dan tidak terjadi (Faqih, 2020).
Faktor yang berpengaruh Beberapa penelitian terdahulu  terkait  dengan  metode  regresi  logistik biner, untuk menentukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kejadian  stunting  pada  balita  yaitu  penelitian  yang dilakukan  oleh  Faqih  Achmad  pada  Tahun  2020 dengan  judul  “Analisis  Faktor  Resiko  Stunting Menggunakan Regresi Logistik Biner”.  Berdasarkan hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  terhadap stunting adalah pola pemberian makan anak.
Selanjutnya, Roesardhyati
Ratna dan
Kurniawan  Dedi  pada  Tahun  2020  dengan  judul “Identifikasi
Faktor
yang Mempengaruhi Pertumbuhan Balita Pendek (Stunting)”. Berdasarkan penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  tinggi  badan ibu, tingkat pendidikan ibu, pemberian ASI eksklusif, berat  badan  lahir  balita  dan  pemberian  MPASI memiliki  hubungan  signifikan  terhadap  kejadian stunting.
Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh Islami  N.  W  dan  Khouroh  Umu  pada  Tahun  2021 melakukan penelitian dengan judul “Analisis Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Balita  Stunting  dan Tantangan  Pencegahannya  Pada  Masa  Pandemi”. Berdasakan  hasil  penelitian  disebutkan  bahwa terdapat pengaruh secara signifikan antara pekerjaan ibu,  imunisasi  dan  pendapatan  dengan  kejadian stunting.
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Hamal Kholika Dian, dkk  pada Tahun 2021 dengan judul  “Jenis  Kelamin  dan  Panjang  Badan  Lahir sebagai  Faktor  Kejadian  Stunting  di  Kabupaten Majenen  Provinsi  Sulawesi  Barat  Tahun  2018 (Analisis  Data  Riskesdas  2018)”.  Berdasarkan penelitian tersebut bahwa bayi dengan jenis kelamin laki-laki  cenderung  berisiko  mengalami  stunting sebesar 1.15 kali jika di bandingkan bayi perempuan . Adapun  tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengetahui model  regresi  logistik  biner  dan  mengetahui  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kejadian  stunting terhadap  balita  di  Posyandu  Kasih  Ibu  Puskesmas Airtiris.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Konsep Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  adalah  suatu  teknik  statistika untuk membuat prediksi terhadap variabel dependen yang berskala nominal dengan menggunakan variabel independen  yang  berskala  interval.  Bentuk  regresi logistik  menurut  Hosmer  dan  Lemeshow  adalah sebagai berikut :
𝜋(𝑥) = 𝑒(𝛽0+𝛽1𝑥) 1+𝑒(𝛽0+𝛽1𝑥) (1)

## 2.2 Pengujian Hipotesis
Pengujian  parameter  dari  variabel  independen dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  taksiran parameter  yang  di  peroleh  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  model  atau  tidak.  Berikut pengujian parameter terhadap model:
1. Uji Simultan ( Serentak)
Adapun  langkah-langkah  uji  simultan  sebagai berikut :
a. Hipotesis
𝐻 0 : 𝛽 1 ,  𝛽 2 , … , 𝛽 𝑘 = 0 (Variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen secara serentak) 𝐻 1 : 𝛽 1 ,  𝛽 2 , … , 𝛽 𝑘 ≠ 0
(minimal  terdapat  satu  variabel  independen berpengaruh terhadap variabel dependen secara serentak)
b. Uji  statistik  yang  digunakan Likelihood  Ratio Test (G) dengan rumus:
𝐺 = −2In ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛𝑖 ( 𝑛0 𝑛 ) 𝑛0 ∑ 𝜋 𝑖 𝑦𝑖(1−𝜋 𝑖) (1−𝑦𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: 𝑛 1 : Jumlah observasi yang berkategori     0 𝑛 0 : Jumlah observasi yang berkategori 1 n   : Banyaknya observasi (𝑛 0 + 𝑛 1 ) .
c. Taraf signifikan (𝛼)
d. Kriteria keputusan
Jika 𝐺 > 𝜒 (𝛼,𝑣) 2 atau 𝑠𝑖𝑔 < 𝛼 maka 𝐻 0 ditolak.
Dimana v adalah banyaknya variabel independen.
2. Uji Parsial
Langkah-langkah  yang  digunakan  untuk  uji parsial sebagai berikut:
a. Hipotesis 𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 (Tidak ada pengaruh signifikan antara  masing- masing variabel independen terhadap dependen). 𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0 (Ada pengaruh signifikan antara masing-masing variabel independen terhadap dependen).
b. Uji statistik
𝑊 = ( 𝛽𝑖 𝑆𝐸(𝛽𝑖) ) 2 (3)
Dengan
𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ) = √(𝜎 2 (𝛽 𝑖 )) (4)
Keterangan : 𝑆𝐸(𝛽 𝑖 ) : Standar error untuk koefisien 𝛽 𝑖 𝛽 𝑖 :  Nilai  dugaan  parameter  ke 𝑖   (𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑛)
c. Taraf signifikan (𝛼)
d. Kriteria keputusan
Jika 𝑊 > 𝜒 (𝛼,1) 2 atau 𝑠𝑖𝑔 < 𝛼 maka 𝐻 0 ditolak.

## 2.3 Uji Kecocokan Model
Adapun  langkah-langkah  yang  di  gunakan untuk uji kecocokan model sebagai berikut :
a. Hipotesis
𝐻 0 : Model sesuai ( tidak ada perbedaan antara prediksi dengan observasi)
𝐻 1 : Model tidak sesuai ( ada perbedaan antara prediksi dengan observasi)
b. Uji statistik
𝐶̂ = ∑ (𝑂𝑖−𝑛𝑖 ′𝜋̅ 𝑖) 2 𝑛𝑖 ′𝜋̅ 𝑖(1−𝜋 ̅𝑖) 𝑔 𝑖=1 (5)
Keterangan : 𝑛 𝑖 , : Banyaknya pengamatan pada grup ke-i 𝑂 𝑖 : Pengamatan kelompok ke-i 𝜋̅ 𝑖 : Rata-rata taksiran peluang kelompok ke-i
c. Taraf signifikan (𝛼) Kriteria Keputusan
𝐻 0 ditolak jika 𝐶̂ > 𝜒 𝛼,(𝑔−2) 2 atau nilai 𝑠𝑖𝑔 < 𝛼 .
Model  dikatakan  tepat  apabila  tidak  ada perbedaan  signifikan  antara  model  dengan  nilai observasinya atau terima 𝐻 0 . Jika nilai signifikan dari tabel kurang dari 𝛼 = 0.05 maka tolak 𝐻 0 atau model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data.

## 2.4 Interprestasi Model
Interprestasi  yang  di  gunakan  dalam  model regresi logistik adalah model Odds Ratio Odds Ratio adalah perbandingan antara peluang kejadian sukses
dengan peluang kejadian gagal. Sehingga persamaan OR untuk  semua  variabel x kategori  0  ( 𝑥 = 0) dibandingkan  dengan  variabel x kategori  ( 𝑥 = 1) maka dapat di tunjukkan pada persamaan berikut:
𝑂𝑅 = 𝜋(0)/[1−𝜋(0)] 𝜋(1)/[1−𝜋(1)] .                  (6)
Dengan 𝜋(0) = exp(𝛽0+ 𝛽𝑗) 1+exp(𝛽0+ 𝛽𝑗) dan 𝜋(1) = exp(𝛽0) 1+exp(𝛽0) yang  mana 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 .  Sehingga  Persamaan  (6) diperoleh nilai OR sebagai berikut :
𝑂𝑅   = ( exp(𝛽0+ 𝛽𝑗) 1+exp(𝛽0+ 𝛽𝑗) ) 1 1+exp(𝛽0+𝛽𝑗) ⁄ exp(𝛽0) 1+exp(𝛽0) 1 1+exp(𝛽0) ⁄ 𝑂𝑅   = exp(𝛽 0 +   𝛽 𝑗 ) exp(𝛽 0 ) 𝑂𝑅   = exp(𝛽 𝑗 ) . Dimana OR adalah Odds Ratio.
Hubungan  antara  OR  dengan  koefisien  regresi logistik  yaitu  nilai  OR  dapat  di  tentukan  dari eksponen  koefisien  regresi  logistic  pada 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝. Nilai dari odds ratio jika koefisiennya (+) maka nilai odd ratio akan lebih besar dari satu akan tetapi jika koefisiennya (-) maka nilai odd ratio akan lebih kecil dari satu.

## 3. HASIL PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data status gizi balita  posyandu Kasih Ibu di Pukesmas airtiris, Kampar. Data yang akan di analisis yaitu  stunting,  jenis  kelamin  dan  status  gizi  berat badan  berdasarkan  umur,  mengunakan  metode regresi logistik biner. Variabel terikat pada penelitian ini adalah stunting (𝑦) dan variabel prediktor adalah jenis  kelamin (𝑥 1 ) dan  status  gizi  berat  badan berdasarkan  umur (𝑥 2 ) .  Berikut  data  jenis  kelamin, status  gizi  berat  badan  berdasarkan  umur,  dan kejadian stunting terhadap balita Posyandu Kasih Ibu Pukesmas Airtiris:
Tabel 1. Data Jenis Kelamin, Status
Gizi dan Kejadian Stunting No 𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 𝒚 1 1 3 1 2 1 2 0 3 1 1 0 4 0 0 0 5 1 3 1 6 0 2 0 7 0 2 0 8 0 3 1 9 1 3 0 10 1 3 1 11 0 3 1 12 1 3 1 13 0 2 0 14 0 0 1
15 0 2 0 16 1 3 1
17 1 3 1
18 1 3 0 19 0 3 1 20 0 3 1 21 1 3 1 22 0 3 1 23 0 1 0 24 0 3 1 25 1 2 0 26 0 3 1 27 0 3 1 28 0 3 0 29 1 3 1 30 1 3 0 31 0 2 0 32 0 3 0 33 1 3 1 34 0 3 1 35 1 3 0 36 0 3 1 37 0 3 1 38 1 3 1 39 0 1 0 40 1 3 1 41 1 3 1 42 0 3 1 43 0 3 1 44 0 3 1 45 1 3 0 46 1 3 1 47 0 3 1 48 0 3 1 49 1 2 0 Sumber: Posyandu Kasih Ibu
Keterangan :
𝑥
1 : Jenis kelamin 𝑥 2 : Status gizi berat badan berdasarkan umur
𝑦 : Stunting
3.1 Estimasi parameter
Estimasi parameter dilakukan untuk menaksirkan  parameter 𝛽 0 , 𝛽 1 dan 𝛽 2 untuk mendapatkan model regresi logistik biner. Berdasarkan pengolahan data menggunakan Software SPSS  17.0  diperoleh  nilai  parameter  yang  dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2 .  Hasil Penaksiran Parameter 𝜷 S. E df Sig. 𝑥 1 −0,803 0,719 1 0,264 𝑥 2 2,049 0,727 1 0,005 constants −4,572 1,964 1 0,020
Berdasarkan Tabel 2 diperoleh nilai parameter 𝛽 sehingga  dapat  dibentuk  model  awal  regresi logistik biner dari faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian stunting terhadap balita sebagai berikut:
𝜋(𝑥 𝑖 ) = ℯ−4,572−0,803𝑥1 +2,049 𝑥2 1+ℯ−4,572−0,803𝑥1+2,049 𝑥2 . dengan model logit yaitu: 𝑔(𝑥) = −4,572 − 0,803𝑥 1 + 2,049 𝑥 2 . 3.2 Pengujian parameter
1. Uji Simultan
Uji simultan merupakan pengujian signifikan koefisien 𝛽 secara keseluruhan Pengujian parameter simultan  menggunakan Likelihood Ratio  Test .  Hasil uji  parameter  simultan  dapat  di  lihat  pada  Tabel  3 dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 1 ,  𝛽 2 = 0 𝐻 1 : 𝛽 1 ,  𝛽 2 ≠ 0 Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan Software SPSS 17.0 diperoleh hasil uji simultan yang dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:

## Tabel 3. Hasil Uji Simultan
Step -2 Log Likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 50,348 0,265 0,360 Berdasarkan  Tabel  3 diperoleh 𝐺 = 50,348
dan nilai 𝜒 2 (0.05;2) =  5,9915. Karena 𝐺 > 𝜒 2 (0.05;2) maka  diperoleh  keputusan  tolak 𝐻 0 sehingga  kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah variabel  independen  berpengaruh  secara  simultan terhadap variabel dependen pada model.

## 2. Uji parsial
Selanjutnya uji parsial yang menggunakan uji statistika  nya  yaitu  Uji  Wald.  Uji  parsial  dilakukan untuk  mengetahui  hubungan  variabel  independen terhadap variabel dependen secara individu. Hasil uji parameter  secara  parsial  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 dengan hipotesis sebagai berikut :
a. Hipotesis untuk variabel jenis kelamin
𝐻 0 :  Tidak ada pengaruh secara signifikan antara jenis kelamin terhadap kejadian stunting.
𝐻 1 :  Ada pengaruh secara signifikan antara jenis kelamin terhadap kejadian stunting.
b. Hipotesis  untuk  variabel  status  gizi  berat  badan berdasarkan umur
𝐻 0 : Tidak ada pengaruh secara signifikan antara status  gizi  berat  badan  berdasarkan  umur terhadap  kejadian stunting.
𝐻 1 :  Ada pengaruh secara signifikan antara status gizi berat badan  berdasarkan umur terhadap kejadian stunting.
Berdasarkan pengolahan data menggunakan Software
SPSS  17.0  diperoleh  hasil  uji  parsial  yang  dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Parsial Wald Df Sig. 𝑥 1 1,246 1 0,264 𝑥 2 7,949 1 0,005 constants 5,421 1 0,020 Diketahui 𝛼 = 0,05 dan 𝑑𝑓 = 1 maka  nilai chi  square 𝜒 (0.05,1) 2 = 3,841 .  Kriteria  keputusan adalah  pada  variabel 𝑥 1 atau  variabel  jenis  kelamin diperoleh
𝑊(𝑥 1 ) = 1,246 <   𝜒 (0,05;1) 2 = 3,841 maka  diputuskan  terima 𝐻 0 sehingga  tidak  ada pengaruh  secara  signifikan  antara  jenis  kelamin terhadap kejadian stunting. Sedangkan untuk variabel status  gizi  berat  badan  berdasarkan  umur (𝑥 2 ) diperoleh
𝑊(𝑥 2 ) = 7,949 >   𝜒 (0,05;1)
2 = 3,841 maka  diputuskan  tolak 𝐻 0 .  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  pengaruh  secara signifikan antara status berat badan berdasarkan umur terhadap kejadian stunting.

## 3.3 Model Regresi Logistik Biner
Berdasarkan Tabel 2 hasil pengujian didapatkan  variabel  independen  yang  berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu variabel 𝑥 2 sehingga diperoleh nilai koefisien regresi sebagai berikut :
𝜋(𝑥 𝑖 ) = ℯ−4,572 + 2,049 𝑥2 1+ℯ−4,572+2,049 𝑥2 .
Fungsi 𝜋(𝑥) di  atas  merupakan  fungsi  non linear,  sehingga  perlu  dilakukan  transformasi  logit, maka diperoleh model logit sebagai berikut :
𝑔(𝑥) = −4,572 + 2,049 𝑥 2 .

## 3.4 Interpretasi Model
Interprestasi  yang  digunakan  dalam  model regresi  logistik  adalah  model odd  rasio .  Odds  ratio adalah  perbandingan antara peluang kejadian sukses dengan  peluang  kejadian  gagal.  Setelah  melakukan olahan  data  menggunakan  SPSS  17.0  didapat  nilai Odd Ratio dari variabel independen yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel dependen, nilai Odd Ratio dapat dilihat pada Tabel 5 berikut :
Tabel 5. Nilai Odds Ratio Variabel 𝜷 𝒆𝒙𝒑 (𝜷) 𝑥 2 2,049 7,761
Berdasarkan Tabel 5  interprestasi Odds Ratio adalah  variabel  status  gizi  berat  badan  berdasarkan umur  diperoleh  nilai Odds  Ratio sebesar  7,761. Berdasarkan  nilai  tersebut  dapat  diartikan  bahwa balita  yang  memiliki  status  gizi  buruk  mempunyai resiko  terjadi  stunting  7,761  kali  lebih  besar dibandingkan  dengan  balita  yang  tidak  memiliki status gizi buruk.

## 3.5 Uji Kecocokan Model
Uji  kecocokan  model  digunakan  untuk melihat  apakah  ada  perbedaan  antara  hasil  prediksi dan hasil obeservasi pada model (model sesuai atau tidak).  Metode  yang  digunakan  untuk  menguji kelayakan  model  dapat  di  ukur  dengan  nilai chi- square dengan uji Hosmer and Lemeshow. Hasil uji kecocokan model dapat dilihat pada Tabel  6 berikut :
Tabel 6. Uji Kecocokan Model Step Chi-Square df Sig 1 7,780 3 0,051
Berdasarkan  Tabel  6  diperoleh  nilai 𝑠𝑖𝑔 sebesar  0,051,  sedangkan  nilai 𝛼 = 0,05 artinya bahwa 𝑠𝑖𝑔 > 𝛼 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa 𝐻 0 diterima  sehingga  tidak  ada  perbedaan  antara prediksi dengan observasi, sehingga dengan kata lain model sesuai atau layak digunakan.

## 3.6 Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan  klasifikasi  yang  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  data  diklasifikasikam  dengan benar  atau  tidak.  Ketepatan  klasifikasi  model digunakan untuk mengetahui apakah data diklasifikasikan  dengan  benar  atau  tidak  Dikatakan benar  klasifikasi  jika  : 0 ≤ |𝜀| ≤ 0,5 .  Berikut  hasil ketepatan klasifikasi pada Tabel 7:
Tabel 7 . Hasil Ketepatan Klasifikasi
Observasi Prediksi Stunting Tidak Stunting Stunting 12 7 Tidak Stunting 1 29 Persentase ketepatan klasifikai sebagai berikut 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 = 12 + 29 12 + 7 + 1 + 29 × 100%
= 41 49 × 100% = 0.836 × 100%

## = 83,6% .
Berdasarkan  hasil  perhitungan  ketepatan klasifikasi  dengan  metode  regresi  logistik  biner diperoleh  nilai  persentase  ketepatan  klasifikasi berdasarkan  regresi  logistik  biner  sebesar  83,6%. Artinya  model  regresi  biner  yang  terbentuk  fit  atau sudah sesuai.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan maka  diperoleh  beberapa  kesimpulan  diantaranya sebagai berikut :
1. Model  regresi  logistik  biner  untuk  kejadian stunting terhadap balita posyandu Kasih Ibu di Pukesmas Airtiris, Kampar:
𝜋(𝑥 𝑖 ) = ℯ−4.572 + 2.049 𝑥2 1+ℯ−4.572+2.049 𝑥2 . Fungsi 𝜋(𝑥) di  atas  merupakan  fungsi  non linear,  sehingga  perlu  dilakukan  transformasi logit  maka  diperoleh  model  logit  yaitu: 𝑔(𝑥) = −4.572 + 2.049 𝑥 2 . Persentase ketetapan klasifikasi pada model regresi logistik biner adalah  83.6%.
2. Berdasarkan pengujian hipotesis yang dilakukan  faktor-faktor  yang  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  kejadian  stunting pada  balita  Posyandu  Kasih  Ibu  di  Pukesmas Airtiris,  Kampar  yaitu  status  gizi  berat  badan berdasarkan umur (𝑥 2 ) sedangkan jenis kelamin (𝑥 1 ) yang  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap kejadian stunting.

## Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya  agar  dapat menambah  variabel  independen  atau  faktor-faktor yang lain yang mungkin dapat mempengaruhi terjadi stunting terhadap balita.

## DAFTAR PUSTAKA
Anindita Putri. 2018. Hubungan Tingkat Pendidikan Ibu, Pendapatan Keluarga, Kecukupan Protein  &  Zinc  Dengan  Stunting  (Pendek) Pada  Balita  Usia  6-35  Bulan  Di  Kecamatan Tembalang Kota Semarang . Jurnal Kesehatan Masyarakat, Vol. 1, no. 2, hlmn. 617–626. D.W.  Hosmer  and  S.  Lemeshow.  (2000). Applied Logistic Regression, Second edi. Canada. Faqih  Achmad.  (2020). Analisis  Faktor  Risiko Stunting  menggunakan  Regresi  Logistik Biner . Skripsi, Uin Sunan Ampel, Surabaya.
Kemenkes  RI.  (2018). Situasi  Balita  Pendek (Stunting)  di  Indonesia,  Jakarta  Pusat  Data dan  Informasi  Kemenkes  RI,  2019 .  Laporan Pelaksanaan  Integrasi  Susenas  Maret  2019 dan SSGBI Tahun 2019 , Jakarta Badan Pusat Statistika.
Ramli, dkk. (2013). Perbandingan Metode Klasifikasi Regresi  Logistik  Dengan  Jaringan  Saraf Tiruan. Jurnal Eksponensia , Vol. 4, no. 1. UNICEF.  (2019). Improving  Child  Nutrition  the Achievable  Impreative  for  Global  Progress , Plaza. New York. WHO. (2010). Nutrition landscape information sytem
(NLIS)
country profile
indicators :
Interpretation guide , Wold Health. Geneva.