Abstrak — Stunting adalah suatu kondisi dimana pertum-buhan anak  tidak  maksimal  yang  disebabkan  oleh  kekurangan  gizi sejak  dalam  kandungan.  Dampak  yang  ditimbulkan stun-ting dalam  jangka  panjang  adalah  menurunnya  kemampuan kognitif  dan  kecerdasan  seseorang  sehingga  dapat  menurun- kan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Bank  Dunia  merilis  riset yang  menyatakan  bahwa stunting merugikan  Produk  Domes- tik  Negara  sebanyak  3-11%.  Pada  tahun  2018,  sebanyak 30,8%  balita  di  Indonesia  mengalami stunting .  Angka  ini  be- rada  di  atas  batas  wajar  yang  ditetapkan  WHO  yakni  20%. Berdasarkan  hasil  Riskesdas  2018,  Jawa  Timur  merupakan salah  satu  provinsi  yang  memiliki  prevalensi stunting di  atas rata-rata  nasional.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  men- deskripsikan karakteristik balita stunting di Jawa Timur serta memodelkan  faktor-faktor  yang  memengaruhi stunting pada balita , serta membandingkan hasil klasifikasi data aktual dan hasil pemodelan menggunakan regresi probit biner . Data yang digunakan  adalah  data  sekunder  dari Indonesian  Family  Life Survey 2015  dengan  variabel  respon  berupa  status  gizi  balita stunting yang  dibagi  dalam  dua  kategori  yaitu  balita  dengan status gizi pendek dan sangat pendek. Variabel prediktor yang digunakan adalah BBLR, tinggi badan ibu, tingkat pendidikan ibu, pemberian ASI eksklusif,  konsumsi pil penambah darah, jumlah  anggota  rumah  tangga,  dan  status  ekonomi  rumah tangga.  Jumlah  data  yang  terkumpul  sebanyak  146  balita dengan komposisi 102 balita pendek dan 44 balita sangat pen- dek.  Variabel  yang  berpengaruh  signifikan  dengan  nilai  alfa sebesar  0,05  adalah  tingkat  pendidikan  ibu  dan  pemberian ASI tidak eksklusif. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan oleh model sebesar 67,81%.
Kata  Kunci —Balita,  IFLS,  Jawa  Timur, Stunting, Regresi Probit Biner.

## I. PENDAHULUAN
SIA  balita  merupakan  periode  emas  atau golden  age pertumbuhan  fisik,  intelektual,  mental  dan  emosional anak.  Namun  sebaliknya  masa  balita  juga  merupakan periode  kritis  yang  mana  segala  bentuk  penyakit, kekurangan gizi, dan afeksi membawa dampak negatif yang menetap sampai masa dewasa bahkan sampai usia lanjut [1]. Balita yang mengalami hambatan atau gangguan pertumbuhan  dan  perkembangan  berdampak  pada  periode kehidupan  selanjutnya. Stunting atau  balita  pendek merupakan  kondisi  dima-na  memiliki  panjang  atau  tinggi badan  yang  kurang  jika  diba-ndingkan  dengan  usianya  [2]. Kekurangan  gizi  pada  usia  dini  meningkatkan  angka kematian  bayi dan anak,  menyebabkan penderitanya  mudah sakit, dan memiliki postur tubuh tak mak-simal saat dewasa. Tidak  hanya  menyebabkan  postur  tubuh  yang  cenderung lebih pendek dari anak seusianya, stunting juga memengaruhi tingkat kecerdasan anak. Hal ini me-nurunkan
kualitas  sumber  daya  manusia,  produktifitas,  dan  da-ya saing bangsa  [3].  Balita stunting akan mengalami  lebih dari 20%  defisit  dalam  hal  pendapatan  saat  dewasa  dan  hal  ini akan berdampak pada pembangunan nasional [4].
Hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  2013  menunjukkan  preva- lensi stunting di Indonesia sebesar 37,2% atau setara dengan 8,8  juta  balita.  Angka  ini  menempatkan  Indonesia  pada posisi  ke-empat  jumlah  balita stunting terbanyak  di  dunia setelah  In-dia,  Pakistan,  dan  Nigeria  [5].  Upaya  penurunan terus  dilaku-kan  pemerintah,  hingga  pada  tahun  2018, prevalensi stunting di  Indonesia  berhasil  mengalami penurunan  menjadi  30,8%  atau  7,8  juta  balita  [6].  Meski demikian,  angka  prevalensi  ter-sebut  masih  di  atas  batas toleransi  yang  ditetapkan  WHO  yak-ni  20%.  Berdasarkan hasil  Riskesdas  2018,  Jawa  Timur  meru-pakan  salah  satu provinsi  yang  memiliki  prevalensi  di  atas  ra-ta-rata prevalensi nasional. Oleh karena itu, pada penelitian kali ini dilakukan penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi terjadinya stunting pada  balita khususnya di wilayah Jawa Timur.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  karak- teristik  balita stunting dan  memodelkan  faktor-faktor  yang di-duga  memengaruhi  balita stunting di  Jawa  Timur  serta mem-bandingkan  hasil  klasifikasi  status  gizi  balita stunting secara  aktual  dengan  hasil  prediksi  model.  Data  yang digunakan  me-rupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari Indonesian Fa-mily Life Survey (IFLS) 5 yang diselenggarakan pada tahun 2014-2015  dan diterbitkan oleh Lembaga  SurveyMeter  dan  RAND  Organization.  Unit penelitian  merupakan  balita  berusia  0-59  bulan  yang berstatus gizi stunting ( z-score TB/U atau PB/U kurang dari -2 SD). Data balita stunting di Jawa Timur sebagai variabel respon  berupa  data  biner  yang  dikategorikan  berdasarkan nilai z-score TB/U atau PB/U  menjadi  dua kelompok yakni balita  pendek  ( stunted )  dan  sangat  pendek  ( severely stunted ),  sehingga  untuk  memodelkan  faktor-faktor  yang diduga  memengaruhi  status  balita stunting di  Jawa  Timur menggunakan model regresi probit biner [7]. Penelitian me- ngenai  regresi  probit  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya, sa-lah satunya oleh  [8]  yang  memo-delkan status ketahanan pangan  di  Jawa  Timur  menggunakan  pendekatan  regresi probit biner.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Stunting
Stunting adalah kondisi gagal tumbuh pada balita akibat dari  kekurangan  gizi  kronis  sehingga  anak  terlalu  pendek un-tuk usianya. Terdapat  dua kategori dalam stunting yakni pen-dek  dan  sangat  pendek.  Balita  pendek  adalah  balita
Clara Dewanti, Vita Ratnasari, dan Agnes Tuti Rumiati Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
email : agnes_tuti@statistika.its.ac.id
Pemodelan Faktor-faktor yang Memengaruhi Status Balita Stunting di Provinsi Jawa Timur
Menggunakan Regresi Probit Biner
U
dengan  nilai z-score antara  -3SD  hingga  -2SD  sedangkan balita  sangat  pendek  adalah  balita  dengan z-score atau standar  deviasi kura-ng  dari  -3SD  [9].  Nilai z-score kurang dari  -2SD  menunjukkan  bahwa  tinggi  badan  berada  di bawah  median  sehingga  berikut  perhitungan z-score status gizi tinggi badan dibandingkan umur
Tinggi badan median - ( / ) median simpangan baku(-1SD) z score TB U
  
(1)
dengan  tinggi  badan  merupakan  tinggi  badan  atau  panjang ba-dan  balita  yang  diukur  dalam  satuan  sentimeter  (cm). Median  merupakan  median  dari  tinggi  badan  atau  panjang balita  sesuai  umur.  Nilai  simpang  baku  (-1SD)  adalah ketetapan  tinggi  ba-dan  di  bawah  median  tinggi  badan sesuai  umur.  Nilai  median  dan  simpangan  baku  di  bawah median  tinggi  badan  atau  pan-jang  badan  terdapat  pada Buku SK Antropometri Kementerian Kesehatan berdasarkan usia balita.
Terdapat  empat  faktor  utama  penyebab  stunting  berda- sarkan WHO Conceptual Framework yakni faktor keluarga, faktor  pemberian  asupan  makanan,  faktor  menyusui,  dan fak-tor infeksi. Faktor dalam keluarga berasal dari faktor ibu dan  lingkungan  rumah  seperti  tinggi  badan  ibu,  nutrisi  ibu selama masa kehamilan, tingkat pendidikan ibu, kesejahteraan keluar-ga, pola asuh, serta sanitasi lingkungan. Selain  itu ASI  yang ti-dak eksklusif  juga dapat menyebabkan kurangnya gizi pada anak dan mengakibatkan anak terkena stunting [10].

## B. Regresi Probit Biner
Model  regresi  probit  adalah  suatu  model  untuk menjelas-kan  model  hubungan  dari  variabel  respon  yang berbentuk  ka-tegorik  dan  variabel  prediktor  berupa kategorik  maupun  nume-rik.  Metode  probit  merupakan model  dengan  pendekatan  fung-si  distribusi  kumulatif ( cumulative  distribution  function ).  Esti-masi  model  probit menggunakan CDF distribusi normal [11].
Pada model regresi probit, variabel respon kategorik Y berasal  dari  variabel  respon  yang  tidak  teramati  yakni  Y* yang memiliki persamaan sebagai berikut
𝑌 ∗ = 𝒙 𝑇 𝜷 + 𝜺 (2)
Dimana 𝐘 ∗ merupakan variabel respon diskrit, 𝛃 merupakan vektor  parameter  koefisien  dengan 𝛃  = [𝛽 0 ,  𝛽 1 ,  …  ,  𝛽 𝑝 ],  𝐱 meru-pakan  vektor  variabel  prediktor  dengan 𝒙 = [1, 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑝 ] .  Pada  regresi  probit,  pengkategorian terhadap 𝑌 ∗ secara biner dengan batasan atau threshold (𝛾) , yaitu  untuk 𝑌 ∗ ≤ 𝛾 dikategorikan  dengan 𝑌 = 0 ,  untuk 𝑌 ∗ > 𝛾 dikategorikan  dengan 𝑌 = 1 sehingga  diperoleh model sebagai berikut
𝑃(𝑌  = 0) = Φ(𝛾 − 𝐱 𝑇 𝛃) (3)
𝑃(𝑌  = 1) = 1 − Φ(𝛾 − 𝐱 𝑇 𝛃) (4)
Interpretasi  model regresi probit biner  menggunakan efek marginal  yang  menyatakan  besarnya  pengaruh  tiap variabel  prediktor  signifikan  terhadap  probabilitas  tiap kategori  pada  variabel  respon  dengan  persamaan  sebagai berikut

## C. Penaksiran Parameter Model Regresi Probit Biner
Penaksiran  parameter  pada  model  regresi  probit  biner  me- nggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Metode  MLE  merupakan  metode  yang  memaksimumkan fungsi likelihood dengan fungsi likelihood seperti persamaan berikut
      1 1 i i n y y i i i p q             β x x (7)
Langkah  metode  MLE  berikutnya  adalah  melakukan transformasi  fungsi likelihood maka  diperoleh  persamaan sebagai berikut [12]. ln 𝐿(𝛃) = ln ℓ(𝛃) = ln(∏ [𝑝(𝐱 i )] 𝑦 𝑖 [𝑞(𝐱 i )] 1−𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) = ln(∏ [𝑝(𝐱 i )] 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 [1 − 𝑝(𝐱 𝐢 )] 1−𝑦 𝑖 ) = ∑ (𝑦 𝑖 ln 𝑝(𝐱 i ) + (1 − 𝑦 𝑖 ) ln[1 − 𝑝(𝐱 𝑖 )]) 𝑛 𝑖=1 (8)
Langkah  selanjutnya  adalah  memaksimumkan  fungsi likeli- hood dengan  menurunkan  fungsi  likelihood  terhadap  para- meter
𝜕 ln 𝐿(𝛃) 𝜕(𝛃) = 𝜕 𝜕(𝛃) ∑( 𝑦 𝑖 ln 𝑝 ( 𝐱 i ) + ( 1 − 𝑦 𝑖 ) ln [ 1 − 𝑝 ( 𝐱 𝑖 )]) 𝑛 𝑖=1 = ∑ 𝜕Φ(−𝐱 𝐓 𝛃) 𝜕𝛃 (− 𝑦 𝑖 1−Φ(−𝐱 𝐓 𝛃) + (1−𝑦 𝑖 ) Φ(−𝐱 𝐓 𝛃) ) 𝑛 𝑖=1 = ∑ 𝐱 𝒊 𝑛 𝑖=1 𝜙(−𝐱 𝐓 𝛃) ( 𝑦 𝑖 1−Φ(−𝐱 𝐓 𝛃) + (1−𝑦 𝑖 ) Φ(−𝐱 𝐓 𝛃) ) (9)
Kemudian  disamadengankan  nol  untuk  mendapatkan estimasi parameter p
∑ 𝐱 𝒊 𝑛 𝑖=1 𝜙(−𝐱 𝐓 𝛃) ( 𝑦 𝑖 1−Φ(−𝐱 𝐓 𝛃) + (1−𝑦 𝑖 ) Φ(−𝐱 𝐓 𝛃) ) = 0 (10)
Berdasarkan  metode  MLE  untuk  estimasi  parameter mengha-silkan  bentuk  yang  tidak closed  form maka digunakan  metode  numerik  yaitu  iterasi Newton-Raphson dengan  menentukan  vektor   g β yang  merupakan  vektor turunan  pertama  dengan  dan  matriks  Hessian 𝐇( 𝛃 ) yang merupakan  turunan  kedua  terhadap  parameter. Berikut adalah hasil turunan kedua ln likelihood terhadap parameter
           
            2 2 1 2 1 1 ln 1 1 n i i i i i i T i i n i i i i i i i i z z z z z L y z
z z z z z y z                                      T i i T i i β x x β β x x
dengan   T z    x β , setelah didapatkan elemen turunan pertama  dan  kedua  maka  akan  didapatkan  estimasi parameter 𝛃 menggunakan  iterasi Newton Raphson . Iterasi dilakukan  dari  t=0  sehingga  pada  saat  iterasi  ke-t  dengan metode Newton Raphson diperoleh dari persamaan berikut
              1 2 1 1 1 1 ln ln t t t t t L L      
           β β
β β β β β ( 11)
Apabila telah konvergen maka iterasi akan berhenti.
𝜕𝑃(𝑌 = 0)
𝜕𝑋 𝑖 = −𝛃 𝑖 𝜙(γ  − 𝐱 𝐓 𝛃) (5) 𝜕𝑃(𝑌 = 1) 𝜕𝑋 𝑖 = 𝛃 𝑖 𝜙(γ  − 𝐱 𝐓 𝛃) (6)

## D. Pengujian Parameter Model
Pengujian  signifikansi  parameter  dilakukan  untuk menge-tahui  apakah  variabel  prediktor  memiliki  hubungan yang  sig-nifikan  terhadap  variabel.  Pengujian  dilakukan secara serentak dan parsial 1. Pengujian Serentak
Uji  serentak  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel predik-tor  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap variabel  res-pon  secara  keseluruhan  dengan  menggunakan hipotesis seba-gai berikut
0 1 1 : ... 0 p H       
1 : minimal ada satu 0 ; 1, 2,..., j H j p   
Statistik uji yang digunakan dalam uji serentak yaitu statistik uji G atau Likelihood Ratio Test [12]
  0 1 0 1 1 1 2 ln 1 i i n n n y y i i i n n n n G P P                               (12)
𝑛 1 = ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 merupakan banyaknya observasi yang berkate- gori 𝑌 = 1 dan 𝑛 0 = ∑ (1 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 merupakan  banyaknya obs-ervasi  yang  berkategori 𝑌 = 0 .  Hipotesis  nol  akan ditolak jika 𝐺 > 𝜒 𝑑𝑏,𝛼 2 atau P-value < α.
2. Uji Parsial
Pengujian  parsial  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah masing-masing  variabel  prediktor  berpengaruh  secara signifi-kan  terhadap  variabel  respon.  Uji  parsial  dilakukan mengguna-kan dengan hipotesis sebagai berikut [13].
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0
𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 , 𝑗 = 1,2, … , 𝑝
Statistik uji Wald dituliskan dengan persamaan berikut
𝑊 𝑗 = 𝛽 𝑗 ̂ 𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 ) (13)
𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 ) merupakan  standar  error (𝛽̂ 𝑗 ) dengan 𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 ) = √𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑗 ) .    Kriteria  penolakan  yaitu  tolak 𝐻 0 jika |𝑊 𝑗 | > 𝑍 𝛼/2 atau 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 . E. Uji Kesesuaian Model Uji kesesuaian model ( goodness of fit test) merupakan suatu pengujian  yang  digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan antara  hasil  prediksi  dengan  data  observasi  [12].  Hipotesis yang digu-nakan adalah H 0 :  model  sesuai  (tidak  terdapat  perbedaan  antara  hasil prediksi dengan hasil observasi) H 1 :  model  tidak  sesuai  (terdapat  perbedaan  antara  hasil prediksi dengan hasil observasi) Statistik uji yang digunakan adalah Keputusan H 0 ditolak jika 𝜒 2 > 𝜒 𝑑𝑏,𝛼 2 atau P-value < α.

## F. Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan  klasifikasi  digunakan  untuk  mendapatkan model  terbaik  yang  mampu  memprediksi  secara  akurat. Ketepatan  klasifikasi  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi model.  Nilai  ketepatan  klasifikasi  dapat  diperoleh  dengan membandingkan  nilai  prediksi  yang  benar  dari  model dengan  nilai  observasi  yang  sebenarnya.  Ukuran  yang dipakai  adalah apparent  error  rate (APER).  Nilai  APER
menyatakan nilai proporsi sampel yang salah diklasifikasikan oleh fungsi klasifikasi.
Tabel 1. Ketepatan klasifikasi
Ketepatan klasifikasi didapatkan dari nilai 1- APER 21 12 1 2 100% n n APER x n n          (15)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data se-kunder  yang  bersumber  dari Indonesian  Family  Life Survey ta-hun  2014-2015.  Unit  penelitian  adalah  balita stunting  yang  dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok  yakni pendek dan sangat pendek  yang berdomisili di Jawa Timur. Usia  dari  bali-ta  adalah  0-59  bulan.  Jumlah  unit  penelitian yang  terpilih  ber-dasarkan  kelengkapan  variabel  sebanyak 146 balita.

## B. Variabel Penelitian
Variabel dependen yang digunakan adalah status balita stunting yang  terdiri  dari  dua  kategori  yakni  pendek  dan sagat  pendek.  Variabel  independen  yang  digunakan  antara lain se-bagai berikut
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel Keterangan Y Status Balita Stunting 0 = sangat pendek 1 = pendek X 1 Berat Badan Bayi Lahir 0 = rendah 1 = normal X 2 Tinggi Badan Ibu centimeter X 3 Tingkat Pendidikan Ibu 0 = ≤ SMP 1 = ≥ SMA X 4 Pemberian ASI Eksklusif 0 = Tidak 1 = Iya Tabel 2. Variabel Penelitian (Lanjutan) Variabel Nama Variabel Keterangan X 5 Konsumsi Pil Penambah Darah 0 = < 90 1 = ≥ 90 X 6 Jumlah Anggota Rumah Tangga 0 = ≤ 4 orang 1 = > 4 orang X 7 Status Ekonomi 0 = kurang 1 = mampu

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Mengelompokkan  variabel  respon  dalam  2  kategori yaitu Y=0 untuk balita sangat pendek ( z score < -3 SD) dan Y=1 untuk balita pendek (-3 SD ≤ z score < -2SD).
2. Melakukan  eksplorasi  data  pada  variabel  respon  kelo- mpok  balita stunting dan  variabel  prediktor  yang diduga  memengaruhi  balita stunting di  Jawa  Timur dengan sta-tistika deskriptif
  1 1 2 ln 1 ln 1 n i i i i i i i P P D y y y y                           (14) Aktual Prediksi total 0 1 0 11 n 12 n 1 n 1 21 n 22 n 2 n
3. Pemodelan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  status stunting pada balita stunting di Jawa Timur mengguna- kan  regresi  probit  biner.  Langkah-langkah  analisis yang digunakan adalah sebagai berikut
a. Membuat model regresi probit biner dengan mere- gresikan variabel respon dengan variabel prediktor X 1 hingga X 7
b. Melakukan  uji  signifikansi  parameter  secara serentak dan parsial
c. Memperoleh  model  regresi  probit  terbaik  dengan metode backward selection
d. Melakukan  interpretasi  model  regresi  probit  yang terbentuk menggunakan nilai efek marginal
e. Melakukan pengujian kesesuaian model
f. Mengukur  kebaikan  model  dengan  ketepatan klasi-fikasi
4. Membuat kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Balita Stunting di Jawa Timur
Analisis statistika deskriptif dalam penelitian digunakan  untuk  mengetahui  informasi  dari  variabel  yang digunakan  se-hingga  akan  diperoleh  gambaran  awal mengenai  karakteristik  balita stunting di  Jawa  Timur. Karakteristik balita stunting ad-alah sebagai berikut
Gambar 1. Diagram Lingkaran Status Balita Stunting.
Berdasarkan  gambar  1  menunjukkan  mayoritas  balita stun-ting adalah  balita  pendek  (Y=1)  dengan  persentase sebanyak  70%  atau  102  balita  sedangkan  balita  sangat pendek  (Y=0) memiliki  persentase  sebesar  30%. Karakteristik  variabel  pre-diktor  berupa  kategorik  adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Statistika Deskriptif Variabel Prediktor Kategorik Variabel Sangat pendek Pendek Total
n % n %
N % BBLR Rendah 10 22.7 21 21.6 31 21.23 Normal 34 77.3 81 79.4 115 78.77 Pendidikan Ibu ≤SMP 34 77.3 63 61.8 97 66.4 ≥SMA 10 22.7
39 38.2 49 33.6 ASI Eksklusif Tidak 22 50 73 71.57 95 65.07
Iya 22 50 29 28.43 51 34.93 Konsumsi Pil Penambah Darah < 90 24 54.55 66 64.71 90 61.64 ≥90 20 45.45 36 35.29 56 38.36 Jumlah Anggota Rumah Tangga ≤4 orang 19 43.18 58 56.8 77 52.74 >4 orang 25 56.82 44 43.2 69 47.26 Ekonomi Keluarga Kurang 14 31.82 36 35.3 50 34.24 Mampu 30 68.18 66 64.7 96 65.75
Tabel  3  menunjukkan  statistika  deskriptif  dari  variabel kategori  terhadap  status  gizi  balita.    Pada  variabel  berat badan  lahir,  didominasi  oleh  kelahiran  dengan  berat  badan normal at-au di lebih dari 2500 gram, sedangkan balita yang terlahir den-gan berat badan lahir rendah berjumlah 31 balita yakni  10  ba-lita  sangat  pendek  dan  21  balita  pendek Selanjutnya  untuk  va-riabel  tingkat  pendidikan  ibu  (X3) didominasi oleh ibu dengan tingkat pendidikan lulusan SMP ke  bawah  dengan  persentase  66,4%.  Selanjutnya  untuk variabel pemberian ASI eksklusif (X4) menunjukkan bahwa mayoritas balita stunting tidak  men-dapat ASI eksklusif, 73 balita  pendek  tidak  mendapat  ASI  eks-klusif  sedangkan untuk  balita  sangat  pendek  sebanyak  22  bali-ta.  Untuk konsumsi  pil  penambah  darah  (X5),  banyak  ibu  yang  tidak mengonsumsi  pil  penambah  darah  sesuai  ketetapan  pe- merintah  yakni  minimal  90  butir.  Pada  jumlah  anggota rumah  tangga,  didominasi  oleh  keluarga  kecil  ( ≤4  orang ). Akan tetapi pada kelompok balita sangat pendek persentase keluarga bera-nggotakan lebih dari 4 orang lebih besar yakni 56,8%.  Varia-bel  X7  merupakan  status  ekonomi  keluarga, menunjukkan  bahwa  balita stunting didominasi  oleh keluarga  yang  mampu  jika  ditinjau  dari  jenis  bangunan tempat dan status penerima bantuan  miskin dari  pemerintah dengan  persentase  65,75%.  Berikut  adalah  statistika deskriptif dari variabel tinggi badan ibu
Tabel 4. Statistika Deskriptif Variabel Tinggi Badan Ibu Y Mean Varians Min Max Pendek 150.01 20.71 141.6 162.5 (X 2 ) Sangat Pendek 150.35 21.49 141.9 159
Rata-rata tinggi badan ibu balita pendek adalah 150,1 cm dengan varians 20,71 sedangkan balita sangat pendek memi- liki  ibu  dengan  rata-rata  tinggi  badan  150,35  cm  dengan varians 21,49.

## B. Pemodelan Status Balita Stunting dengan Regresi Probit Biner
Pemodelan  regresi  probit  biner  dilakukan  dengan  mere- gresikan  variabel respon atau status balita stunting terhadap seluruh variabel prediktor yang terdiri dari BBLR, tinggi ba- dan  ibu,  tingkat  pendidikan  ibu,  pemberian  ASI  eksklusif, ko-nsumsi  pil  penambah  darah,  jumlah  anggota  rumah tangga,  dan  status  ekonomi  keluarga.  Berikut  adalah  hasil pengujian uji serentak yang akan disajikan pada Tabel 5
Tabel 5. Hasil Uji Serentak G P-value Keputusan 17.048 0.030 Tolak H 0
Hasil  nilai  G  lebih  besar  dibanding Chi-square tabel yakni 14,067 dan p-value < 0.05 sehingga diputuskan tolak H 0 dan  disimpulkan  bahwa  terdapat  minimal  satu  variabel yang  mem-beri  pengaruh  signifikan  terhadap  model. Selanjutnya  dilaku-kan  pengujian  secara  parsial  dengan hasil  tertulis  pada  Tabel  6.  Hasil  pengujian  parsial  dengan alfa  sebesar  5%  menghasil-kan  dua  variabel  yang berpengaruh  signifikan.  Variabel  terse-but  adalah  tingkat pendidikan  ibu  dan  pemberian  ASI  eksklu-sif,  sedangkan variabel  berat  badan  bayi  lahir  (BBLR),  tinggi  badan  ibu, konsumsi pil penambah darah, jumlah anggota keluarga, dan ekonomi  keluarga  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap model. Berikut adalah tabel hasil pengujian parsial.
pendek 70% sangat pendek 30%
Tabel 6. Hasil Uji Parsial Variabel Koef Wald P-value Keputusan X1 -0.035 -0.122 0.904 Gagal Tolak X2 -0.0142 -0.565 0.571 Gagal Tolak X3 -0.706 -2.52 0.010 Tolak X4 0.597 2.51 0.011 Tolak X5 0.375 1.54 0.122 Gagal Tolak X6 -0.362 -1.56 0.118 Gagal Tolak X7 0.310 1.201 0.227 Gagal Tolak Selanjutnya dilakukan pemilihan model terbaik menggunakan backward  selection hingga  menghasilkan model  terbaik  den-gan  dua  variabel  yang  berpengaruh signifikan  antara  lain  ting-kat  pendidikan  ibu,  dan pemberian  ASI  Eksklusif.  Hal  ini  dili-hat    dari p-value kurang  dari  0,05  maka  diputuskan  kedua  vari-abel  tersebut tolak H 0 . Model regresi probit biner yang terben-tuk adalah
                3 0 4 0 3 0 4 0 0 0.509 0.546 0.635 1 1 0.509 0.546 0.635 P Y X X P Y X X      
      
Misalkan  diambil  dari  data  balita  yang  memiliki  ibu dengan  tingkat  pendidikan  SMP  ke  bawah  dan  tidak  ASI eksklusif  selama  enam  bulan  maka  probabilitas  seorang balita  masuk  dalam  kategori  pendek  ( stunted )  adalah  0,725 atau  dengan  kata  lain  balita  tersebut  memiliki  probabilitas masuk  kategori  sangat  pendek  ( severely  stunted )  sebesar 0,275 dengan perhitu-ngan sebagai berikut
            4(0) 3 0 1 1 1 1 0.509 0.546 0.635 1 0.598 0.7251 P x q X X                 T Y Φ x β x Φ Φ
Berikut merupakan gambaran probabilitas dari tiap kategori dalam  variabel  tingkat  pendidikan  ibu  dan  pemberian  ASI eks-klusif.
1. Probabilitas  Balita  Stunting  yang  Diberikan  ASI Eksklusif
Jika  seorang  balita  diberikan  ASI  eksklusif  dalam  enam bulan  pertama  kehidupannya,  maka  peluang  balita  untuk masuk  dalam  kategori  sangat  pendek  dan  pendek berdasarkan tingkat pendidikan ibu disajikan pada Gambar 2 berikut
Gambar 2. Probabilitas Status Balita Stunting Diberikan ASI Eksklusif.
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  seorang  balita  yang diberikan  ASI  eksklusif  dan  memiliki  ibu  dengan  tingkat pendidikan  SMP  ke  bawah  cenderung  memiliki  peluang lebih  besar  untuk  masuk  dalam  kategori  sangat  pendek dibandingkan  ma-suk  dalam  kategori  pendek,  dengan probabilitas  masuk  kate-gori  sangat  pendek  sebesar  0,515 sedangkan  balita  yang  me-miliki  ibu  dengan  tingkat pendidikan SMA ke atas cenderung berpeluang untuk masuk ke kategori sangat pendek sebesar 0,305. Jika
membandingkan  antara  tingkat  pendidikan  ibu  ter-hadap probabilitas  balita  yang  diberikan  ASI  eksklusif  untuk masuk  dalam  kategori  sangat  pendek,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  balita stunting yang  memiliki  ibu berpendidikan  SMP  ke  bawah  memiliki  probabilitas  yang lebih  besar  untuk  masuk  dalam  kategori  sangat  pendek dibanding  ibu  dengan  tingkat  pendidikan  tinggi  (SMA  ke atas).
2. Probabilitas  Balita Stunting yang  Tidak  Diberikan  ASI Eksklusif
Jika seorang balita tidak diberikan ASI eksklusif dalam enam  bulan  pertama  kehidupannya,  maka  peluang  balita untuk  masuk  dalam  kategori  sangat  pendek  dan  pendek berdasarkan tingkat pendidikan ibu disajikan pada Gambar 3 berikut
Gambar 3. Probabilitas Status Balita Stunting Tidak ASI Eksklusif
Gambar 3 menunjukkan probabilitas balita yang tidak di- berikan  ASI  eksklusif  untuk  masuk  dalam  kategori  sangat pe-ndek  dan  pendek  berdasarkan  tingkat  pendidikan  ibu. Seorang  balita  yang  tidak  diberikan  ASI  eksklusif  dan memiliki  ibu  dengan  tingkat  pendidikan  SMP  ke  bawah masuk  dalam  kate-gori  sangat  pendek  sebesar  0,275, sedangkan  balita  yang  me-miliki  ibu  dengan  tingkat pendidikan  SMA  ke  atas  berpeluang  masuk  ke  dalam kategori  sangat  pendek  sebesar  0,126.  Den-gan  kata  lain, balita  yang  tidak  diberikan  ASI  eksklusif  dan  memiliki  ibu dengan  tingkat  pendidikan  SMP  ke  bawah  cen-derung berpeluang  lebih  besar untuk  masuk dalam kategori sa-ngat pendek  atau  memiliki  gizi  lebih  buruk  dibandingkan  ibu dengan tingkat pendidikan SMA ke atas.
3. Probabilitas  Balita Stunting dengan  Tingkat  Pendidikan Ibu SMP ke Bawah
Jika  seorang  balita  memiliki  ibu  dengan  tingkat pendidikan  SMP  ke  bawah,  maka  peluang  balita stunting untuk  masuk  dalam  kategori  sangat  pendek  dan  pendek berdasarkan  pem-berian  ASI  Eksklusif  disajikan  pada Gambar 4.
Gambar  4.  Probabilitas  Balita Stunting dengan  Tingkat  Pendidikan  Ibu SMP ke Bawah.
Gambar 4  menunjukkan peluang seorang balita yang me- miliki  ibu  dengan  tingkat  pendidikan  SMP  ke  bawah  untuk
0.515 0.305 0.485 0.695 0 0.2 0.4 0.6 0.8 ≤ SMP ≥ SMA Sangat Pendek Pendek
0.275 0.126 0.725 0.874 0 0.5 1 ≤ SMP ≥ SMA Sangat Pendek Pendek
0.127 0.305 0.873 0.695 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Tidak ASI Eksklusif ASI Eksklusif Sangat Pendek
Pendek
masuk  ke  dalam  kategori  sangat  pendek  dan  pendek.  Jika me-mbandingkan  pada  kategori  pendek,  seorang  balita stunting yang memiliki ibu dengan tingkat pendidikan SMP ke  bawah  dan  tidak  diberikan  eksklusif  memiliki  peluang untuk  masuk  dalam  kategori  pendek  sebesar  0,725, sementara  balita stun-ting dengan  tingkat  pendidikan  ibu yang  sama  dan  diberikan  ASI  eksklusif  memiliki  peluang lebih  kecil  untuk  masuk  da-lam  kategori  pendek  sebesar 0,485.  Hal  ini  menunjukkan  bah-wa  pemberian  ASI  tidak eksklusif  justru  memiliki  peluang  yang  lebih  besar  untuk menjadikan  balita  masuk  dalam  kate-gori  balita  pendek (status  gizi  yang  lebih  baik  dibandingkan  sangat  pendek) daripada  balita  yang  tidak  diberikan  ASI  eks-klusif.  Jika dihubungkan  dengan  statistika  deskriptif  ASI  eks-klusif pada  Tabel  1,  persentase  pemberian  ASI  tidak  eksklusif pada  balita  pendek  lebih  besar  dibandingkan  balita  sangat pe-ndek,  sehingga  diduga  perhitungan  probabilitas  balita yang  ti-dak  diberikan  ASI  eksklusif  cenderung  lebih  besar untuk ma-suk dalam kategori pendek.
4. Probabilitas  Balita Stunting dengan  Tingkat  Pendidikan Ibu SMA ke atas
Jika  seorang  balita  memiliki  ibu  dengan  tingkat  pen- didikan  SMA  ke  atas,  maka  peluang  balita  untuk  masuk dalam  kategori  sangat  pendek  dan  pendek  berdasarkan pemberian ASI Eksklusif disajikan pada Gambar 5.
Gambar  5.  Probabilitas  Balita Stunting dengan  Tingkat  Pendidikan    Ibu SMA ke atas.
Gambar  5  menunjukkan  perbandingan  probabilitas  status balita stunting yang memiliki ibu dengan tingkat pendidikan SMA.  Seorang  balita stunting yang  memiliki  ibu  dengan ting-kat  pendidikan  SMA  ke  atas  dan  tidak  diberikan  ASI eksklusif  memiliki  peluang  untuk  masuk  dalam  kategori sangat  pendek  sebesar  0,127  sementara  jika  diberikan  ASI eksklusif  maka  pe-luang  untuk  masuk  ke  dalam  kategori sangat  pendek  semakin  besar  yakni  0,305.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  seorang  balita  yang  memiliki  ibu dengan  tingkat  pendidikan  SMA  tetap  ber-peluang  menjadi stunting, dimana  pemberian  ASI  eksklusif  justru  semakin meningkatkan  peluang  balita stunting untuk  memiliki  gizi yang lebih buruk atau masuk dalam kategori sa-ngat pendek. Hal  ini  diduga  oleh  faktor-faktor  lain  yang  tidak  dapat dijelaskan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  kesehatan  ibu yang  memengaruhi  nutrisi  yang  terkandung  di  dalam  ASI, pola  asuh  ibu  pasca  pemberian  ASI  eksklusif  seperti pemberi-an  MPASI  yang  terlambat  maupun  pemberian MPASI yang ti-dak memenuhi nutrisi balita sehingga meski balita telah dibe-rikan ASI eksklusif, balita tetap berpeluang untuk menjadi stunting bahkan masuk dalam kategori sangat pendek.
Interpretasi dari model regresi probit biner menggunakan nilai  efek  marginal  yang  digunakan  untuk  mengetahui
besanya  pengaruh  masing-masing  variabel  prediktor  yang signifikan.  Misalkan  diambil  data  dari  seorang  balita  yang memiliki ibu dengan tingkat pendidikan SMP ke bawah dan tidak  diberi  ASI  eksklusif  selama  enam  bulan  maka perhitungan  efek  mar-ginal  tiap  variabel  adalah  sebagai berikut
1. Efek marginal tingkat pendidikan
Nilai  efek  marginal  tingkat  pendidikan  ibu  menunjukkan besarnya pengaruh dari variabel pendidikan ibu untuk mem- perbesar ataupun memperkecil peluang seorang balita untuk menjadi  pendek  atau  sangat  pendek.  Berikut  adalah  hasil perhitungan  efek  marginal  variabel  tingkat  pendidikan  ibu dengan mengambil contoh seorang balita yang memiliki ibu dengan pendidikan SMP ke bawah
      3 3 0 4 0 3 ( 1) ( ) ( 1)
0.509 0.546 0.635 T i i P Y X P Y X X X         
      
 x β             3 ( 1) 0.546
0.509 0.546 1 0.635 1
0.546 0.598 = 0.546 0.3336 0.18216 P Y X x             
           3 3 0 4 0 3 ( 0) ( )
( 0) 0.509 0.546 0.635 0.546 0.598 0.546 0.3336
0.18216 T i i P Y X P Y X X X x                         x β
Hasil  efek  marginal  tingkat  pendidikan  ibu  untuk  balita pendek (Y=1) sebesar -0,182 dan efek marginal untuk balita sangat pendek  sebesar 0,182 artinya  ibu dengan pendidikan lulusan  SMP  ke  bawah  menaikkan  peluang  untuk  menjadi sangat pendek sebesar 0.182 dan menurunkan peluang balita untuk  masuk  dalam  kategori  balita  pendek  sebesar  0,182, sehingga  dapat  disimpulkan  pendidikan  ibu  yang  rendah (SMP  ke  bawah)  cenderung  menaikkan  peluang  balita stunting masuk  ke  dalam  kategori  lebih  buruk  atau    sangat pendek.
2. Efek Marginal ASI eksklusif
Nilai efek marginal pemberian ASI eksklusif  menunjukkan besarnya  pengaruh  dari  variabel  ASI  eksklusif  untuk memper-besar  maupun  memperkecil  peluang  balita  masuk dalam  kate-gori  pendek  atau  sangat  pendek.  Jika  diambil contoh  seorang  balita  yang  tidak  diberikan  ASI  eksklusif, maka hasil efek marginal adalah sebagai berikut  
        3 0 4 0 4 1 0.635
0.509 0.546 0.635 = 0.635 0.598 0.21185 P Y X X X                      3 0 4 0 4 0 0.635
0.509 0.546 0.635 0.635 0.598 0.21185 P Y X X
X               
Variabel  ASI  eksklusif  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  kejadian stunting pada  penelitian  ini  dengan  efek
0.275 0.514 0.725 0.485 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Tidak ASI Eksklusif ASI Eksklusif Sangat Pendek Pendek
marginal pemberian ASI yang tidak eksklusif cenderung se- makin  meningkatkan  peluang  seorang  balita  masuk  dalam ka-tegori  balita  pendek  dan  menurunkan  peluang  seorang balita masuk dalam kategori sangat pendek.
ASI  eksklusif  disarankan  diberikan  kepada  bayi  sejak lahir  selama  enam  bulan  pertama  kehidupannya.Pada penelitian  ini,  seorang  balita  dikatakan  diberikan  ASI eksklusif apabila se-lama enam bulan pertama kehidupannya hanya  menerima  ASI  tanpa  tambahan  cairan  atau  makanan apapun.  Jika  dihubung-kan  dengan  variabel  status  ekonomi keluarga  yang  ditinjau  dari  segi  tempat  tinggal  dan  status penerima  bantuan  peme-rintah,  persentase  keluarga  yang mampu  lebih  besar  dibanding  yang  kurang  mampu, sehingga  penulis  menduga  meskipun  tidak  ASI  eksklusif balita memiliki peluang untuk memiliki gizi yang lebih baik jika  membandingkan  antara  pendek  dengan  sangat  pendek oleh karena keluarga tersebut diduga mampu untuk membeli makanan    yang  dapat  menunjang  kebutuhan  nutrisi  balita sehingga  dapat  menurunkan peluang balita  masuk ke dalam kelompok balita yang lebih buruk atau sangat pendek Selain itu,  terdapat  pula  sebuah  penelitian  oleh  Padmadas  yang meneliti  mengenai  pemberian  ASI  eksklusif  di  India.  Hasil penelitian  menunjukkan bahwa seorang bayi yang diberikan ASI  eksklusif  kurang  dari  enam  bulan  dapat  memili-ki peluang menjadi balita stunting lebih rendah dibanding bayi yang diberi ASI eksklusif lebih dari enam bulan. Pemberian ASI  eksklusif  yang  terlalu  lama  akan  menunda  pemberian Makanan  Pendamping  ASI  (MP-ASI),  sehingga  kebutuhan nutrisi bagi anak  akan  kurang mencukupi  untuk pertumbuhan dan perkembangannya [14]. Berdasarkan hasil penelitian Pad-madas dan bila dihubungkan dengan variabel status  ekonomi  keluarga,  penulis  menyimpulkan  bahwa pemberian  ASI  yang  tidak  eksklusif  pada  penelitian  ini cenderung  meningkatkan  peluang  balita  masuk  dalam kelompok  balita  pendek  atau  de-ngan  kata  lain  cenderung tidak  makin  memperburuk  status  gizi  balita  menjadi  sangat pendek, hal ini diduga dipengaruhi pula oleh  kualitas nutrisi ASI  atau  makanan  pendamping  ASI  yang  tidak  dapat dijelaskan  dalam  penelitian  ini  oleh  karena  keter-batasan data.
Setelah  mendapatkan  model  probit  terbaik  langkah selan-jutnya  adalah  menguji  kesesuaian  model.  Hasil  uji kesesuian model adalah sebagai berikut.
Tabel 9. Uji Kesesuaian Model df Chi-square P-value 143 167.70 0.077 Tabel 10. Ketepatan Klasifikasi Aktual Prediksi Total Pendek Sangat Pendek Pendek 85 17 102 Sangat Pendek 30 14 44 Total 115 31 146
Nilai p-value lebih  besar  dari  0,05  sehingga  diputuskan ga-gal  tolak  H 0 dan  dapat  disimpulkan  bahwa  model  telah sesuai.

## C. Ketepatan Klasifikasi Model
Ketepatan  klasifikasi  digunakan  untuk  mendapatkan model  terbaik  yang  mampu  memprediksi  secara  akurat  dan juga  un-tuk  mengevaluasi  model.  Tabel  10  merupakan
analisis  ketepatan  kla-sifikasi  yang  terbentuk  dari  model regresi probit biner.
Nilai  APER  dan  ketepatan  klasifikasi  dapat  dihitung seba-gai berikut
30 17 100% 32,19%
44 102 APER x           Ketepatan Klasifikasi 1 32,19% 67,81%   
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas  diperoleh ketepatan  klasifikasi  kategori  balita stunting di  Jawa  Timur sebesar  67,81%.  Terdapat  85  balita  pendek yang  benar diklasifikasi-kan  dalam  kategori  pendek, dan  14  balita sangat pendek benar diklasifikasikan dalam kelompok balita sangat pendek. Ber-dasarkan hasil klasifikasi, proporsi balita sangat  pendek yang  masuk  ke  dalam  kategori  pendek lebih banyak  daripada  balita  pendek  yang  masuk  dalam  kategori sangat pendek. Klasifikasi yang dihasilkan dari model probit biner sebesar 67,81%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  diperoleh ke-simpulan  yakni  dalam  penelitian  ini  kelompok  balita pendek memiliki persentase sebanyak 70%, sedangkan 30% sisanya merupakan balita sangat pendek. Secara keseluruhan informasi  melalui  statistika  deskriptif  menunjukkan  bahwa jumlah  balita stunting didominasi  oleh  bayi  dengan  berat badan  lahir  normal,  ibu  dengan  tingkat  pendidikan  lulusan SMP  ke  bawah,  konsumsi  pil  penambah  darah  kurang  dari 90  butir,  pemberian  ASI  tidak  eksklusif,  jumlah  anggota keluarga didominasi oleh keluarga kecil dan status ekonomi didominasi oleh kategori mampu jika ditinjau dari bangunan tempat  tinggal  dan  status  penerima  bantuan  miskin  dari pemerintah.
Hasil  pemodelan  regresi  probit  biner  menghasilkan  dua variabel  yang  signifikan  yakni  tingkat  pendidikan  ibu  dan pemberian  ASI  eksklusif.  Interpretasi  efek  marginal  menu- njukkan  bahwa  ibu  yang  berpendidikan  dasar  menaikkan pelu-ang  balita  masuk  dalam  kategori  sangat  pendek sedangkan  ASI  tidak  eksklusif  akan  meningkatkan  peluang balita masuk dalam kategori balita pendek. Klasifikasi hasil aktual dan hasil prediksi model yang terbentuk menghasilkan  30  balita  sangat  pendek  yang  salah terklasifikasi  dalam  kategori  pendek  dan  17  balita  pendek yang  salah  terklasifikasi  dalam  kategori  sangat  pendek. Hasil  ketepatan  klasifikasi  yang  diperoleh  model  re-gresi probit biner sebesar 67,81%.

## A. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  Dinas  Kesehatan maupun  pihak  lain  terkait  penanganan stunting agar  lebih memberikan  edukasi  kepada  ibu  mengenai  pola  asuh  dan praktik  pengasuhan  yang  baik  di  usia  emas  anak  dan  bagi ibu  agar  senantiasa  memperhatikan  nutrisi  bagi  anak  serta mening-katkan  pengetahuan  mengenai  gizi  dan  pola  asuh anak teru-tama di  masa 1000  hari emasnya agar anak dapat bertumbuh dan berkembang dengan optimal.  Selain itu agar ibu semakin menyadari pentingnya ASI eksklusif yang tepat bagi bayi se-lama enam bulan pertama kehidupannya.
Bagi  penelitian  selanjutnya,  agar  dapat  menambahkan variabel  yang  diduga  berpengaruh  terhadap  balita stunting seperti  faktor  yang  mengakomodasi  kualitas  dan  kuantitas pemberian  nutrisi  bagi  bayi  atau  faktor  yang  berkaitan dengan  lingkungan  agar  mendapatkan  model  dan  ketepatan klasifikasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Pentingnya Pemantauan Kesehatan Pada Masa Periode Emas Balita,” 2011. .
[2] TNP2K, “Kabupaten/Kota Prioritas untuk Intervensi Anak Kerdil (Stunting),” Jakarta, 2017.
[3] Kementrian  Kesehatan  RI,  “Situasi  Balita  Pendek  (Stunting)  di Indonesia,” Jakarta, 2018.
[4] G. McGregor, Y. Cheung, S. Cueto, P. Glewee, L. Richter, and B. Strupp, “Developmental potential in the first 5 years for children in developing coyntries. Lancet.” London, pp. 60–70, 2007.
[5] Kementerian  Keuangan  RI,  “Penanganan  Stunting  Terpadu 2018,” 2018. [Online]. Available: http:/www.ang garan.depkeu.go.id/content/Publikasi/stunting/Penangan Stunting_DJA.pdf.
[6] Kementerian  Kesehatan  RI, Hasil  Riset  Kesehatan  Dasar  2018 . Jakarta: Balitbangkes RI, 2018.
[7] D.  Gujarati, Basic  Econometrics ,  4th  ed.  New  York:  Mc  Graw Hill Companies, 2004.
[8] F.  Masitoh  and  V.  Ratnasari,  “Pemodelan  Status  Ketahanan
Pangan  di  Provinsi  Jawa  Timur  dengan  Pendekatan  Metode Regresi Probit Biner,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 6, no. 2, 2016. [9]
Kementerian  Kesehatan  RI,  “Standar  Antropometri  Penilaian Status Gizi Anak,” Jakarta, 2010.
[10] World  Health  Organization,  “Childhood  Stunting:Context, Causes,  and  Consequences,”  2013.  [Online].  Available: https://www.who.int/nutrition/events/2013_ChildhoodStunting_c olloquium_14Oct_ConceptualFramework_colour.pdf?ua=1.
[11] P.  McCullagh  and  J.  Nelder, Generalized  Linear  Models .  New York: Chapman & Hall, 1989.
[12] V.  Ratnasari,  “Estimasi  Parameter  dan  Uji  Signifikansi  Model Probit Bivariat,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2012.
[13] D.  Hosmer  and  J.  Lemeshow, Applied  Logistic  Regression ,  2nd ed. USA: John Wiley & Sons Inc, 2000.
[14] S.  Padmadas,  J.  Hutter,  and  F.  Willekens,  “Weaning  initiation patterns  and  subsequent  linear  growth  progression  among children aged 2-4  years in  India,” Int. J.  Epidemiol. ,  vol. 31,  pp. 855–861, 2002.