## Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Angka Gizi Buruk di Indonesia Tahun 2018 Dengan Metode Analisis MCA (Multiple Classification Analysis)

## Dena Apriliana
Mahasiswa Program Studi D4 Statistika, Polstat STIS, 211810235@stis.ac.id

## Indri Puspita Devi
Mahasiswa Program Studi D4 Statistika, Polstat STIS, 211810342@stis.ac.id

## M. Latif Al Banna
Mahasiswa Program Studi D4 Statistika, Polstat STIS, 211810465@stis.ac.id

## Rekayati Cahya Adi
Mahasiswa Program Studi D4 Statistika, Polstat STIS, 211810553@stis.ac.id

## Risni Julaeni Yuhan
Dosen Polstat STIS, risnij@stis.ac.id
ABSTRAK ,  Permasalahan  mengenai  gizi  buruk  masih menjadi perhatian bersama. Gizi buruk dapat menghambat pertumbuhan  dan  perkembangan  anak.  Penuntasan  gizi buruk  menjadi  salah  satu  tujuan  utama  dari  SDGs. Indonesia  sendiri  menjadi  perhatian  dunia  berkaitan dengan masih tingginya kasus gizi buruk yang terjadi. Oleh karena  itu,  peneliti  mencoba  mencari  faktor-faktor  yang memengaruhi  angka  gizi  buruk  di  Indonesia  dengan metode  analisis  MCA (Multiple  Classification  Analysis) . Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi Angka Prevalensi Gizi Buruk sebagai variabel tak bebas, dan variabel PDRB per Kapita, Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi Dasar Lengkap pada Bayi, Kunjungan  ANC  K4,  dan  Persentase  Bayi  Usia  6  Bulan yang Mendapat ASI Eksklusif sebagai variabel bebasnya. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap  pada  Bayi  dan  variabel Kunjungan  ANC  K4  secara  signifikan  memengaruhi Angka Prevalensi Gizi Buruk di Indonesia.
Kata  Kunci:  Prevalensi  Gizi  Buruk,  Imunisasi,

## ANC K4, MCA

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  mengenai  gizi  masih menjadi  perhatian  bersama  dunia.  Menurut Marimbi  yang  ditulis  kembali  oleh  Sholikah menerangkan bahwa kekurangan gizi pada masa balita  bersifat  tidak  dapat  pulih  dan  dapat memengaruhi pertumbuhan serta perkembangan otak  anak  [1].  Pertumbuhan  dan  perkembangan anak yang terhambat tentunya akan menimbulkan masalah baru. Oleh karenanya gizi anak  membutuhkan  perhatian  khusus  dan menjadi  salah  satu  fokus  dalam  tujuan  bersama SDGs.
Sustainable  Development  Goals atau Tujuan Pembangunan Berkelanjutan merupakan program pembangunan global yang dideklarasikan  oleh  193  negara  anggota  PBB pada  tahun  2015.  SDGs  memiliki  tujuh  belas tujuan  utama  serta  169  target  yang  diharapkan dapat dicapai pada tahun 2030. Salah satu tujuan dari  17  tujuan  utama  SDGs  yaitu  mengakhiri kelaparan,  mencapai  ketahanan  pangan  dan nutrisi  yang  lebih  baik  serta  mendukung pertanian  yang  berkelanjutan.  Tahun  2030 ditargetkan  untuk  mengakhiri  malnutrisi  serta pada  tahun  2025  ditargetkan  untuk  mengakhiri gizi  buruk  pada  balita,  pemenuhan  gizi  untuk remaja perempuan, wanita hamil,  ibu  menyusui dan manula [2].
Permasalahan  gizi  buruk  menjadi  salah satu  fokus  pemerintah  Indonesia.  Pada  2018 terdapat 7,8 juta dari 23 juta balita di Indonesia yang  menderita stunting .  Hal  ini  membawa WHO  menetapkan  Indonesia  sebagai  negara dengan  status  gizi  buruk.  Pemerintah  Indonesia menargetkan  untuk  menurunkan  prevalensi stunting  dari 37% pada  tahun  2013  menjadi 14% pada tahun 2024 [3]. Prevalensi gizi buruk di  Indonesia  pada  tahun  2018  adalah  sebesar 3,9% [4].
Berdasarkan  uraian  masalah  di  atas peneliti  ingin  mengetahui  faktor-faktor  yang memengaruhi  angka  gizi  buruk  di  Indonesia menggunakan metode MCA (Multiple Classification Analysis).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Gizi Buruk dan Faktor-Faktor Penduga Yang Mempengaruhinya
Gizi  buruk  diartikan  sebagai  keadaan kekurangan  energi  dan  protein  (KEP)  tingkat berat  karena  kekurangan  asupan  energi  dan protein  juga  zat  gizi  mikro  dalam  waktu  yang lama. Gizi buruk ini biasanya dialami oleh anak balita, dengan gejala status gizi sangat kurus atau adanya  edema  pada  punggung  kaki  sampai seluruh  tubuh  secara  antropometri  (BB/TB-PB) adalah <   −3𝑆𝐷 ,  dapat  terjadi  (BB/TB-PB) > −3𝑆𝐷 apabila terdapat edema berat [5].
Menurut  Peraturan  Menteri  Kesehatan No.29  Tahun  2019,  yang  dimaksud  gizi  buruk adalah keadaan gizi balita yang ditandai dengan kondisi  sangat  kurus,  disertai  atau  tidak  edema pada kedua punggung kaki, berat badan menurut panjang badan atau berat badan dibanding tinggi badan  kurang  dari  -3  standar  deviasi  dan/atau lingkar  lengan  atas  kurang  dari  11,5  cm  pada anak usia 6-59 bulan [6].
Kasus  gizi  buruk  yang  terjadi  di  suatu wilayah diduga terdapat pengaruh atau sebab dari beberapa variabel-variabel berikut:
a. PDRB per Kapita
PDRB  per  Kapita  adalah  nilai  PDRB dibagi jumlah penduduk dalam suatu wilayah per periode  tertentu.  PDRB  per  Kapita  atas  dasar harga  berlaku  menunjukkan  nilai  PDB  dan PDRB per kepala atau per satu orang penduduk, sedangkan  PDRB  per  Kapita  atas  dasar  harga konstan berguna untuk mengetahui pertumbuhan nyata ekonomi per kapita penduduk suatu negara [7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Narita Kusumawardhani  dan  Drajat  Martianto  pada tahun  2011  menunjukkan  bahwa terdapat hubungan    negatif    antara    PDRB    per  Kapita dengan  prevalensi  gizi  buruk  (ditandai dengan nilai slope yang  negatif).  Hal  tersebut memiliki arti  semakin  tinggi  nilai  PDRB  per  Kapita    di suatu    wilayah    maka    akan    semakin    rendah prevalensi    gizi    buruk    di    wilayah    tersebut begitu pun sebaliknya [8].
b. Imunisasi
Menurut  Peraturan  Menteri  Kesehatan Nomor 12 Tahun 2017 tentang penyelenggaraan imunisasi,  seorang  anak  dinyatakan  telah memperoleh  imunisasi  dasar  lengkap  apabila telah mendapatkan satu kali imunisasi HB0, satu kali  imunisasi  BCG,  tiga  kali  imunisasi  DPT- HB/DPT-HB-HiB,  empat  kali  imunisasi  polio atau  tiga  kali  imunisasi  IPV,  dan  satu  kali imunisasi campak [9].
Bayi  dan  balita  adalah  kelompok  yang paling  penting  untuk  mendapatkan  imunisasi, karena paling peka terhadap penyakit dan sistem kekebalan tubuh balita masih belum sebaik orang dewasa. Kekebalan tubuh balita akan berkurang dan  akan  rentan  terkena  penyakit  apabila  tidak melakukan  imunisasi.  Hal  ini  mempunyai dampak  yang  tidak  langsung  dengan  kejadian gizi [10].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  di Semarang  tahun  2012  oleh  Dewi  Novitasari  A, kelengkapan  imunisasi  merupakan  salah  satu faktor  risiko  kejadian  gizi  buruk  balita  dengan (OR=12,000; CI 95%  =  4,18  −  34,45 ) [11].
c. ANC K4
ANC  merupakan  pelayanan  kesehatan kehamilan  yang  diterima  ibu  pada  masa kehamilan  anak  terakhir  dan  diberikan  oleh tenaga  kesehatan  yang  kompeten,  meliputi dokter (dokter umum dan/atau dokter kandungan),  bidan  dan  perawat.  Riwayat  ANC adalah jumlah kunjungan ibu hamil berdasarkan cakupan  kunjungan  yang  ada  terutama  cakupan ANC  K4.  Cakupan  ANC  K4  merupakan pelayanan  pemeriksaan  kesehatan  kehamilan oleh  tenaga  kesehatan  yang  kompeten  dengan frekuensi  ANC  selama  masa  kehamilan  anak terakhir minimal 4 kali sesuai kriteria minimal 1- 1-2  yaitu  minimal  1  kali  pada  masa  kehamilan trimester 1, 1 kali pada trimester 2 dan 2 kali pada trimester 3 [4].
Penelitian pada tahun 2012 yang dilakukan oleh  Nohora  Forero-Ramirez et  al ,  ditemukan bahwa akses perawatan antenatal memiliki efek yang  signifikan  pada  penurunan  gizi  buruk  di Kolumbia dan Peru [12].
d. ASI Ekslusif
Air  Susu  Ibu  (ASI)  merupakan  makanan terbaik  bagi  bayi  karena  mengandung  zat  gizi
paling sesuai untuk pertumbuhan dan perkembangan  bayi  yang  merupakan  hak  asasi bagi bayi. ASI Eksklusif adalah air susu ibu yang diberikan kepada bayi sejak dilahirkan selama 6 (enam)  bulan  (0–5  bulan  29  hari),  tanpa menambahkan  dan/atau  mengganti  dengan makanan  atau  minuman  lain  kecuali  obat, vitamin  dan  mineral.  Pemberian  ASI  Eksklusif dapat  mengurangi  tingkat  kematian  bayi  yang disebabkan berbagai penyakit (diare dan radang paru),  meningkatkan  kondisi  kesehatan  jangka pendek  dan  panjang,  selain  itu  bermanfaat mempercepat pemulihan bila sakit [7].
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Daini Zulmi tahun 2018 menunjukkan bahwa terdapat hubungan  yang  bermakna  antara  riwayat pemberian  ASI  Eksklusif  dengan  status  gizi balita ( p-value = 0,000 OR = 8,04) [13].

## Multiple Classification Analysis
Multiple Classification Analysis atau yang lebih  dikenal  dengan  MCA  merupakan  metode alternatif  ketika  didapati  dalam  penelitian variabel  bebasnya  berupa dummy atau  kategori sedangkan  variabel  tidak  bebasnya  berupa variabel  interval/rasio.  MCA  sangat  tepat digunakan  sebagai  metode  analisis  ketika variabel  bebas  berskala  kategorik  dan  variabel tidak  bebas  berskala  rasio/numerik  dibanding regresi  linier  berganda.  MCA  juga  dapat menjelaskan  hubungan  linear  dan  non  linear antara  variabel  bebas  dan  tidak  bebas.  Namun MCA  mensyaratkan  data  yang  dianalisis  harus berupa data individu [14]. Metode MCA sangat sesuai  dengan  yang  diharapkan  karena  metode ini  memberikan  output  yang  cocok  untuk dipresentasikan langsung dalam laporan [16].
Model yang digunakan pada MCA adalah model  aditif  (model  penambahan)  sebagai berikut [14]:
𝑌 𝑖𝑗…𝑛 = 𝑌̅ + 𝑎 𝑖 + 𝑏 𝑗 + … + 𝜀 𝑖𝑗…𝑛 (2.1) Keterangan:
𝑌 𝑖𝑗…𝑛 =  skor  pengamatan  pada  individu  pada kategori  ke-i  dari  variabel  a,  kategori ke-j dari variabel b, dan seterusnya
𝑌 ̅ = grand  mean (rata-rata  keseluruhan) dari variabel tidak bebas 𝑎 𝑖 =  pengaruh  atau  efek  dari grand  mean kategori ke-i dari variabel a
𝑏 𝑗 =  pengaruh  atau  efek  dari grand  mean kategori ke-j dari variabel b 𝜀 𝑖𝑗…𝑛 = residual bagi individu yang bersesuaian dengan 𝑌 𝑖𝑗…𝑛 dimana,
𝑌̅ = ∑ 𝑌 𝑘 𝑛 𝑘=1 𝑛
𝑌 𝑘 = nilai individu ke-x pada variabel dependen 𝑛 = banyaknya observasi
Ada beberapa syarat untuk menggunakan metode MCA:
1. Data pada variabel tidak bebas tidak memiliki nilai  yang  terlalu  ekstrim  dan  tidak  ada  data outlier.
2. Tidak ada interaksi antara variabel bebasnya. Data outlier akan memengaruhi nilai rata- rata dan variansnya sehingga akan memengaruhi model  yang  terbentuk.  Jika  terdapat  data  yang terlalu  ekstrim,  maka  dapat  dilakukan  beberapa cara yaitu dengan membuangnya atau melakukan transformasi data [15].
Statistik Eta (η)  digunakan  untuk mengukur besarnya pengaruh dari variabel bebas ke-i  terhadap  variabel  tidak  bebas.  Statistik Eta juga  mengukur  besarnya  hubungan  sebelum dikontrol  oleh  variabel  lain.  Kemudian  untuk statistik Beta (β)  digunakan  untuk  mengukur besarnya  pengaruh  dari  variabel  bebas  ke-i terhadap  variabel  tidak  bebas  setelah  dikontrol oleh variabel lain [17].

## 3. METODOLOGI
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah data sekunder yang bersumber dari Riset Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  tahun  2018  dan publikasi  BPS  RI  pada  tahun  2018.  Unit observasi  yang  digunakan  34  Provinsi  di Indonesia. Program komputer untuk mendukung proses penelitian menggunakan software statistik yaitu SPSS 25. Variabel  yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  angka  gizi  buruk  pada  34 Provinsi  di  Indonesia  dengan  variabel  yang berhubungan dengan situasi sosial ekonomi dan kesehatan masyarakat yang berjumlah 4 variabel, dengan  masing-masing  variabel  bebas  bersifat kategorik, sedangkan untuk variabel tidak bebas bersifat numerik, yaitu sebagai berikut:
Y =Prevalensi Gizi Buruk 𝑋 1 =PDRB per Kapita
𝑋 2 =Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi Dasar Lengkap
pada Bayi
𝑋 3 =Kunjungan ANC K4 𝑋 4 =Persentase  Bayi  Usia  Kurang  dari  6 Bulan yang Mendapat ASI Eksklusif.
Model  MCA  banyak  digunakan  untuk mencari  solusi  yang  terkait  dengan  data-data sosial  kependudukan  yang  terbatas  dengan variabel  yang  berskala  kategori.  MCA  juga merupakan  teknik  untuk  mengetahui  hubungan antar  beberapa  variabel  bebas  dengan  satu variabel  tidak  bebas,  serta  mencari  efek  dari masing-masing  variabel  bebas  tersebut  dari sebelum  disesuaikan  dengan  variabel  bebas lainnya ke sesudah disesuaikan dengan variabel lain.  Tahapan  yang  dilakukan  pada  analisis  ini yaitu:
1. Mencari data yang dibutuhkan dan mengidentifikasi  jenis  data  yang  akan digunakan.
2. Melakukan  observasi  apakah  variabel  tidak bebas memiliki nilai ekstrim (apabila ada).
3. Mencari outlier pada masing-masing variabel (apabila ada).
4. Melakukan pengujian model (uji simultan dan uji  parsial)  serta  menentukan  hipotesis  yang akan  dilakukan  dengan  tingkat  signifikansi sebesar 5%.
5. Melakukan pengecekan ada tidaknya interaksi antar variabel bebasnya. Uji signifikasi F pada pola  interaksi  antar  variabel  bebas  yang terbentuk.
6. Mencari nilai eta (η) dan beta (β).
7. Mencari  besarnya  pengaruh  variabel  bebas terhadap  variabel  tidak  bebasnya  dapat diketahui dari nilai koefisien determinasi (R 2 ).

## 4. PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Provinsi  dengan  Angka  Prevalensi  Gizi Buruk pada Balita terendah adalah Provinsi Bali, DKI Jakarta, dan Kalimantan Utara. Sedangkan provinsi  dengan  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk pada Balita tertinggi di Indonesia adalah Provinsi Maluku, Nusa Tenggara Timur dan Gorontalo.
Gambar 1. Grafik Angka Prevalensi Gizi Buruk pada  Balita  di  Indonesia  per Provinsi Tahun 2018
Analisis  MCA  dapat  memberikan  hasil yang  baik  ketika  variabel  tidak  bebas  bersifat simetris  atau  berdistribusi  normal.  Data  Angka Prevalensi  Gizi  Buruk  pada  Balita  di  Indonesia sudah  memenuhi  asumsi  normalitas,  sehingga dapat digunakan untuk prosedur MCA.
Gambar  2.  Grafik  Histogram  Sebaran  Angka Prevalensi  Gizi  Buruk  pada  Balita  Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2018 Persentase
Kabupaten/Kota yang
Mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap  pada bayi dikategorikan menggunakan median. Median  dari  data  Persentase  Kabupaten/Kota yang  Mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap pada  Bayi  per  provinsi  di  Indonesia  adalah 78,05%. Selanjutnya  Kunjungan  ANC  K4 dikategorikan  menggunakan  median  dengan median  sebesar 67,25% .  Variabel  Persentase Bayi  Usia Kurang dari 6 Bulan yang Mendapat ASI  Eksklusif  dikategorikan  menggunakan median dengan median sebesar 44,35%.
Berdasarkan gambar 3, PDRB per Kapita Provinsi  di  Indonesia  sebagian  besar  masuk  ke
dalam  kategori low-lower  middle  income . Kategori low-lower  middle  income memiliki pendapatan dibawah $4.045 . Sedangkan kategori upper  middle-high  income memiliki pendapatan diatas $4.046 [18].
Gambar  3.  Grafik  PDRB  per  Kapita  Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2018

## Analisis Inferensia
Sebelum  melakukan  analisis  MCA, terlebih dahulu dilakukan identifikasi klasifikasi
data  yang  digunakan.  Variabel  tak  bebas  (Y) yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Angka Prevalensi  Gizi  Buruk di  setiap provinsi di Indonesia. Kemudian untuk variabel bebas (X) yang  digunakan  adalah  PDRB  per  Kapita, Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi Dasar Lengkap pada Bayi, Kunjungan ANC  K4,  dan  Persentase  Bayi  Usia  Kurang  6 Bulan  yang  Mendapat  ASI  Eksklusif.  Berikut merupakan  klasifikasi  pada  masing-masing variabel yang digunakan.
Tabel 1. Klasifikasi Variabel Variabel Nama Kategori Kode Y Angka Prevalensi Gizi Buruk Balita
- -
𝑋 1 PDRB per Kapita ≤ lower
Middle Income 1
> lower Middle Income
2 𝑋 2 Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi Dasar Lengkap pada Bayi ≤ median 1
> median 2
𝑋 3 Kunjungan ANC K4
≤ median 1
> median 2 ≤ median 1
𝑋 4 Persentase Bayi Usia Kurang dari 6 Bulan yang Mendapat ASI Eksklusif > median 2
Setelah melakukan klasifikasi pada setiap variabel, kemudian dilakukan Uji ANOVA yang bertujuan untuk mengetahui apakah variabel tak bebas  secara  simultan  maupun  parsial  dapat memengaruhi  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk. Hipotesis  yang  digunakan  pada  uji  simultan yaitu:
𝐻 0 :  tidak  ada  pengaruh  variabel  bebas  (X) terhadap  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk Balita 𝐻 1 :  minimal  ada  satu  variabel  bebas  (X)  yang memengaruhi Angka Prevalensi Gizi Buruk Balita
Sedangkan  untuk  uji  parsial,  hipotesis  yang digunakan adalah:
𝐻 0 :variabel  bebas  (X)  ke-i  tidak  memengaruhi Angka Prevalensi Gizi Buruk Balita
𝐻 1 :variabel bebas (X) ke-i memengaruhi Angka
Prevalensi Gizi Buruk Balita
Dengan i=1,2,3,4
MCA mensyaratkan tidak adanya interaksi  diantara  variabel  bebasnya.  Oleh karenanya  sebelum  melakukan  Analisis  MCA, terlebih dahulu  dilakukan untuk  semua variabel bebas termasuk interaksinya dan didapatkan hasil Uji  ANOVA  untuk  Interaksi  antar  variabel sebagai berikut
Tabel 2. Uji ANOVA Interaksi
Sum of Squares d f Mean Squar e F Sig. (Combined) 2,616 6 0,436 0,42 6 0,85 4 kode_PDRB * Kode_K4 0,082 1 0,082 0,08 0 0,78 0 kode_PDRB * Kode_ASI 0,840 1 0,840 0,82 0 0,37 5 kode_PDRB * Kode_Imunisa si 1,260 1 1,260 1,23 0 0,27 9 Kode_K4 * Kode_ASI 0,086 1 0,086 0,08 4 0,77 4 Kode_K4 * Kode_Imunisa si 0,018 1 0,018 0,01 8 0,89 6 Kode_ASI * Kode_Imunisa si 0,064 1 0,064 0,06 3 0,80 4
Dari  Tabel  2.  tersebut  dapat  diketahui bahwa  uji  parsial  untuk  interaksi  menunjukkan Hasil p-value yang  semuanya  diatas  0,05.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  tidak  adanya
interaksi yang terjadi untuk semua variabel bebas yang diujikan. Sehingga salah satu asumsi MCA yang mensyaratkan tidak adanya interaksi  antar variabel bebas sudah terpenuhi. Karena terpenuhinya  asumsi  tersebut  maka  analisis MCA dapat dilakukan.
Berdasarkan  tabel  3.,  pada  uji  simultan didapatkan  keputusan  Tolak 𝐻 0 karena  nilai signifikansi  ( p-value )  model <  0,05 sehingga dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dengan  tingkat signifikansi 5% , sudah cukup bukti untuk
Tabel 3. Hasil Uji ANOVA ANOVA a
Experimental Method Sum of Squar es df Mean Square F Sig. Main Effec ts
(Combined) 50,37 4 12,593 13,953 0
kode_PDRB 1,76 1 1,76 1,95 0,17 3 Kode_Imunis asi 7,372 1 7,372 8,168 0,00 8 Kode_K4 10,534 1 10,534 11,673 0,00 2 kode_ASI 0,114 1 0,114 0,127 0,72 4 Model 50,37 4 12,593 13,953 0 Residual 26,172 29 0,902 Total 76,542 33 2,319
menyatakan  bahwa  minimal  terdapat  satu variabel  diantara  PDRB  per  Kapita,  Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi Dasar Lengkap pada Bayi, Kunjungan ANC K4, dan  Persentase  Bayi  Usia  Kurang  dari  6  Bulan yang Mendapat ASI Eksklusif yang memengaruhi  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk  di Indonesia.
Pada tabel yang sama juga didapatkan hasil Uji  Signifikansi  Parsial.  Berdasarkan  pada  uji tersebut,  diperoleh  bahwa  variabel  Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi Dasar  Lengkap  pada  Bayi  dan  variabel Kunjungan ANC K4, secara signifikan memengaruhi  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk dikarenakan  nilai  signifikansi  parameter  pada kedua  variabel  tersebut <  0,05 .  Sedangkan untuk variabel PDRB per Kapita dan Persentase Bayi  Usia Kurang dari 6 Bulan yang Mendapat ASI Eksklusif dapat dikatakan tidak memengaruhi  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk karena  nilai  signifikansi  parameter  pada  kedua variabel tersebut > 0,05.
Setelah  dilakukan  uji  ANOVA,  maka langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  parameter
model  MCA  yang  terbentuk.  Berdasarkan  pada Tabel  3.  Uji  ANOVA,  maka  variabel-variabel yang  signifikan  digunakan  untuk  membuat model MCA. Model MCA yang terbentuk adalah sebagai berikut.
𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘 𝑖𝑗𝑘 = 𝑌̅ + 𝐼𝑚𝑢𝑛𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑖 + 𝐾4 𝑗 Kemudian  mencari grand  mean yaitu sebagai berikut.

## Tabel 4. Parameter Model MCA
Variabel Kategori Predicted Mean Deviasi MCA Imunisasi  1 5,012 0,57078 2 3,8704 -0,57078 ANC K4 1 5,1508 0,70966 2 3,7315 -0,70966 Grand mean 4,441175
Berdasarkan  Tabel  4.,  diperoleh  model MCA  yang  terbentuk  untuk  Angka  Prevalensi Gizi Buruk yaitu:
𝐺𝑖𝑧𝑖 𝐵𝑢𝑟𝑢𝑘 𝑖𝑗𝑘 = 4,4412 + 𝐼𝑚𝑢𝑛𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑖 + 𝐾4 𝑗 Masing-masing  kategori  pada  setiap variabel bebas memiliki parameter yang berbeda- beda. Pada kategori pertama variabel Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80%  Imunisasi Dasar  Lengkap  pada  Bayi  memiliki  parameter sebesar 0,57078 yang  dapat  diartikan  bahwa provinsi  yang  mencapai  Imunisasi  Dasar Lengkap  pada  Bayi  pada  kategori  pertama memiliki  kecenderungan  meningkatkan  Angka Prevalensi  Gizi  Buruk  sebesar 0,57078%. Sedangkan  besarnya  parameter  untuk  kategori kedua  adalah  -0,57078  yang  artinya  provinsi yang  mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap pada  Bayi  pada  kategori  kedua  cenderung menurunkan  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk sebesar 0,57078% .  Pada  kategori  pertama variabel Kunjungan ANC K4 memiliki parameter  sebesar 0,70966  yang  artinya Kunjungan  ANC  K4  pada  kategori  pertama cenderung meningkatkan Angka Prevalensi Gizi Buruk pada provinsi tersebut sebesar 0,70966%. Sedangkan  parameter  untuk  kategori  kedua sebesar -0,70966 yang artinya  Kunjungan ANC K4 pada kategori kedua cenderung menurunkan Angka Prevalensi Gizi Buruk sebesar 0,70966%. Berdasarkan  Hal  tersebut  dapat diketahui  bahwa  Persentase  Kabupaten/Kota
yang  Mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap pada  Bayi  dan  Kunjungan  ANC  K4  memiliki pengaruh negatif terhadap Angka Prevalensi Gizi Buruk  atau  dalam  kata  lain  dapat  diketahui bahwa  semakin  tinggi  nilai  kedua  variabel tersebut  akan  menurunkan  Angka  Prevalensi Gizi Buruk.
Berdasarkan  diagram  aditif  tersebut, provinsi yang memiliki Angka Prevalensi Gizi
Grand Mean 4,4412 Kategori 1 + 80% Imunisasi + Kategori 2 5,012 9,4532  8,3116 3,8704 Kategori 1 + 80% Imunisasi + ANC K4 + Kategori 2 5,1508 14,604 12,0431 3,7315 Gambar 3. Diagram Aditif
buruk  pada  balita  tertinggi  adalah  provinsi dengan Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap  pada Bayi kategori 1 atau kurang dari median dengan Kunjungan ANC K4 kategori 1 atau kurang dari median.
Tabel 5. Statistik Eta dan Beta Factor Summary a Eta Beta Adjusted for Factors GB kode_PDRB 0,316 0,164 Kode_Imunisasi 0,643 0,380 Kode_K4 0,737 0,473 kode_ASI 0,318 0,041
Berdasarkan  tabel  5,  dapat  diketahui besarnya nilai Eta dan Beta. Melalui nila Eta dan Beta dapat  diketahui  pengaruh  dari  masing- masing  variabel  bebas  terhadap  variabel  tidak bebas.  Variabel  yang  paling  berpengaruh terhadap  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk  pada Balita adalah variabel Kunjungan ANC K4 yang ditunjukkan  dengan  nilai Eta terbesar  dari seluruh variabel  yaitu sebesar 0,737. Kemudian variabel  yang  paling  berpengaruh  selanjutnya berturut-turut  yaitu  Persentase  Kabupaten/Kota
yang  Mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap pada  Bayi,  Persentase  Bayi  Usia  Kurang  dari  6 Bulan yang Mendapat ASI Eksklusif, dan PRDB per Kapita.
Dari  Tabel  6.  dapat  diketahui  bahwa Koefisien  R 2 yang  didapatkan  adalah  sebesar 0,658  yang  artinya  bahwa  total  keragaman  dari variabel  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk  yang dapat dijelaskan oleh variabel PDRB per Kapita, Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi Dasar Lengkap pada Bayi, Kunjungan
Tabel 6. Koefisien Determinasi Model Goodness of Fit
R R Squared GB by kode_PDRB, Kode_Imunisasi, Kode_K4, kode_ASI 0,811 0,658
ANC K4, dan Persentase Bayi Usia Kurang dari 6  Bulan  yang  Mendapat  ASI  Eksklusif  sebesar 65,8% dan sisanya dijelaskan oleh variabel yang lain.  Nilai  tersebut  sudah  dikatakan  cukup  baik karena nilainya lebih dari 50% sehingga model tersebut  cukup  baik  untuk  digunakan  dalam analisis.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada analisis  MCA,  maka  dapat  diketahui  bahwa variabel Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai 80% Imunisasi  Dasar  Lengkap  pada Bayi  dan  variabel  Kunjungan  ANC  K4  secara signifikan  memengaruhi  Angka  Prevalensi  Gizi Buruk.  Kedua  Variabel  tersebut  berpengaruh negatif  terhadap  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk. Selain itu, diperoleh juga parameter MCA yang terbentuk  untuk  Angka  Prevalensi  Gizi  Buruk serta  mendapatkan  statistik Eta dan Beta yang terkait  antara  variabel  tidak  bebas  dengan variabel  bebasnya.  Model  tersebut  memiliki korelasi yang cukup baik untuk menggambarkan keragaman prevalensi Gizi Buruk.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anik  Sholikah  dkk.  2017. “Faktor-faktor yang  Berhubungan  dengan  Status  Gizi Balita  di  Perdesaan  dan  Perkotaan” . Public  Health  Perspective  Journal  2  (1).
http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ph pj.
[2]  Sustainable  Development  Goals.  (2017). “ Sustainable Development Goals ”. Retrieved Juni 3, 2020, from sdgs2030indonesia.org:https://www.sdg20 30indonesia.org.
[3] Sugianto,  D.  (2020,  5  Agustus).  “ Jokowi Ungkap 10 Provinsi dengan Angka Gizi Buruk Tertinggi ”.  Retrieved  Juni  3,  2020,  from detik.com: https://finance.detik.com/berita- ekonomi-bisnis/d-5120947/jokowi-ungkap- 10-provinsi-dengan-angka-gizi-buruk- tertinggi.
[4]  Kementrian Kesehatan RI. (2019). “ Laporan  Nasional  Riskesdas  2018 ”.
Jakarta: Lembaga Penerbit Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan.
[5]  Pakar  Gizi  Indonesia.  2017. Ilmu  Gizi: Teori dan Aplikasi . Jakarta. Buku Kedokteran EGC.
[6] Kementrian  Kesehatan.  2019.  Peraturan
Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia Nomor 29 Tahun 2019 tentang Penanggulangan Masalah Gizi  Bagi  Anak Akibat Penyakit.
[7] Badan  Pusat  Statistik.  Dipetik      Juni  4, 2021, dari SIRuSa: https://sirusa.bps.go.id
[8] Kusumawardhani,  N.,  &  Martianto,  D. (2011). Kaitan  Antara  Prevalensi  Gizi Buruk  dengan  PDRB  per  Kapita  dan Tingkat Kemiskinan serta Estimasi Kerugian Ekonomi Akibat Gizi Buruk pada
Balita  di  Berbagai  Kabupaten/Kota  di Pulau  Jawa  dan  Bali .  Jurnal  Gizi  Dan Pangan, 6(1),
[9] Kementrian  Kesehatan.  2017.  Peraturan
Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia
Nomor 12 Tahun 2017 tentang
Penyelenggaraan Imunisasi.
[10]  Hidayat  AAA.  2008. Pengantar  Ilmu Kesehatan Anak untuk Pendidikan
Kebidanan . Jakarta:Salemba. Medika.
[11]  A,  Dewi  Novitasari.  2012. Faktor-Faktor Risiko  Kejadian  Gizi  Buruk  pada  Balita yang  Dirawat  di  Rsup  Dr.  Kariadi Semarang . Universitas Diponegoro.
[12] Ramirez, N.F, et al . Child Malnutrition and Antenatal Care: Evidence from three Latin American countries . ISS 2012; 536.
[13] Zulmi,  Daini.  2018. Hubungan  Antara Pemberian  ASI  Eksklusif  dengan  Status Gizi  Balita  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas Warunggunung  Tahun  2018 .  Medikes (Media Informasi Kesehatan) Vol 6 No. 1.
[14]  Sugiarto.  2008. Multiple  Classification Analysis (MCA)sebagai  Metode Alternatif Analisis  Data  untuk  Variabel  Bebas  yang Kategori. Jurnal Statistika Vol 6 No.2. Hal 85-93: Universitas Muhammadiyah Surakarta. https://jurnal.unimus.ac.id/index .php/statistik/article/view/4312/3991
[15]  Cohen, Jacob et all. 2002. Applied Multiple
Regression-Correlation  Analysis  for  the Behavioral Sciences, 3rd Edition : Lawrence Erlbaum Associates, Inc. [16]  Lolle, Henrik. 2008. Multiple Classification Analysis (MCA):
Unfortunetly,  a  Nearly  Forgotten  Method For  Doing  Linear  Regression  With Categorical Variabel. Aalborg University.
[17]  Susel,  A.  2011. Multiple  Classification Analysis.  Theory  and  Aplication  to Demography . Folia Economica.
[18]  World Bank. (2021, June 9). World Bank . Retrieved from www.worldbank.org: www.worldbank.org