Limits: Journal of Mathematics and Its Applications E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 20, No. 3, Nopember 2023, 315-326 DOI: http://dx.doi.org/10.12962/limits.v20i3.16969
Pemodelan GWR Pada Prevalensi Balita Stunting Di Pulau Sulawesi Tahun 2021
Amirul Falah Mustaqim 1 , Timbang Sirait 1 *
1 Program Studi D-IV Statistika, Politeknik Statistika STIS Jalan Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta Timur, DKI Jakarta, 13330 Indonesia e-mail: 1 211910770@stis.ac.id, 1 * timbang@stis.ac.id
Diajukan: 3 Juni 2023, Diperbaiki: 16 Nopember 2023, Diterima: 17 Nopember 2023

## Abstrak
Anak stunting merupakan gambaran buruknya kualitas sumber daya manusia. Hal ini dikarenakan, anak  stunting  ketika  dewasa  akan  menurunkan  kemampuan  produktif  suatu  bangsa.  Di  Indonesia prevalensi  balita  stunting  masih  tinggi  dan  sangat  beragam,  salah  satu  wilayah  dengan  prevalensi  balita stunting  tinggi  adalah  Pulau  Sulawesi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  hubungan  spasial antarkabupaten/kota  pada  prevalensi  balita  stunting  di  Pulau  Sulawesi  tahun  2021  dan  menganalisis variabel-variabel  yang  memengaruhi  prevalensi  balita  stunting  di  Pulau  Sulawesi  tahun  2021.  Data penelitian  bersumber  dari  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  dan  Kementerian  Kesehatan.  Unit  observasi penelitian  ini  terdiri  dari  81  kabupaten/kota  yang  terdapat  pada  enam  provinsi  di  Pulau  Sulawesi. Analisisnya  menerapkan  metode  Geographically  Weighted  Regression  (GWR).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  memiliki  pengaruh  yang  berbeda-beda  terhadap  prevalensi  balita stunting  diantaranya variabel  persentase  balita  mendapat  imunisasi  dasar  lengkap,  persentase penduduk miskin, persentase perempuan yang pernah melahirkan dalam  dua tahun terakhir dan penolong  proses  kelahiran  bukan  tenaga  kesehatan,  persentase  berat  badan  lahir  rendah, persentase  perempuan  menggunakan  alat  keluarga  berencana  dan  rata-rata  pengeluaran  per kapita disesuaikan .
Kata Kunci : Prevalensi, Stunting, GWR

## Abstract
Child stunting is a predictor of poor quality human resources. This is because stunted children as adults will reduce the productive ability of a nation. In Indonesia, the prevalence of stunting is still high and very diverse, one of the regions with a high prevalence of stunting is Sulawesi Island. Therefore, this study  aims  to  analyze  the  spatial  relationship  between  regency/municipality  on  stunting  prevalence  on Sulawesi Island in 2021, and analyze the variables that affect stunting prevalence on Sulawesi Island in 2021. The data used in this study came from the publications of the Central Bureau of Statistics and the Ministry  of  Health.  The  observation  unit  of  this  study  consisted  of  81  regency/municipality  from  six provinces  on  Sulawesi  Island.  The  analysis  applied  the  Geographically  Weighted  Regression  (GWR) method. The results showed  that the all variables have different influences on the prevalence of stunting including the variables percentage of toddlers receiving complete basic immunization, percentage of poor people,  percentage  of  women  who  have  given  birth  in  the  last  two  years  and  non-health  worker  birth attendants, percentage of low birth weight, percentage of women using family planning tools and average adjusted per capita expenditure.
Keywords: Prevalence, Stunting, GWR

## Pemodelan GWR Pada Prevalensi Balita Stunting Di Pulau Sulawesi Tahun 2021

## 1 Pendahuluan
Salah satu indikator untuk mendeteksi masalah gizi pada balita adalah melalui tinggi badan balita yang lebih rendah dari usia yang semestinya. Kondisi ini disebut sebagai kejadian stunting [1].  Pada  tahun  2019,  prevalensi  balita  yang  mengalami  stunting  masih  berada  pada  angka sebesar 27,67 persen. Sementara di tahun 2021, prevalensi balita yang mengalami stunting masih berada pada angka sebesar 24,4 persen, berarti terjadi penurunan sebesar 3,27 persen dari tahun 2019  ke  2021.  Meskipun  prevalensi  balita  stunting  di  Indonesia  sudah  mengalami  penurunan tetapi masih belum mencapai target yang ditetapkan. Oleh sebab itu, pemerintah berusaha untuk menurunkan  angka  kejadian  stunting  di  Indonesia  agar  dapat  mencapai  target  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN)  IV  yaitu  untuk  membentuk  sumber  daya manusia yang berkualitas melalui program percepatan penurunan stunting.
Percepatan  penurunan  stunting  merupakan  salah  satu  program  prioritas  nasional pemerintah  di  bidang  kesehatan.  Stunting  bukan  hanya  berdampak  terhadap  pertumbuhan  fisik balita,  tetapi  juga  pada  fungsi  penting  tubuh  lainnya,  seperti  perkembangan  otak  dan  sistem kekebalan  tubuh.  Balita  stunting  berpotensi  memiliki  tingkat  kecerdasan  yang  tidak  maksimal, lebih  rentan  terhadap  penyakit  dan  di  masa  depan  berisiko  menurunkan  tingkat  produktivitas. Stunting  diakibatkan  oleh  kekurangan  gizi  kronis  dan  infeksi  berulang  terutama  pada  periode seribu Hari Pertama Kehidupan (HPK), yaitu dari janin hingga anak berusia 23 bulan [2].
Salah  satu  pulau  yang  memiliki  prevalensi  balita  stunting  tinggi  adalah  Pulau  Sulawesi. Selain  itu,  diketahui  bahwa  prevalensi  balita  stunting  pada  masing-masing  provinsi  di  Pulau Sulawesi berada pada kategori tinggi. Prevalensi balita stunting tiap provinsi di Pulau Sulawesi masih jauh dari target RPJMN IV yang menargetkan prevalensi balita stunting sebesar 14 persen. Prevalensi  balita  stunting  Provinsi  Sulawesi  Utara  sebesar  21,6  persen,  Sulawesi  Tengah  29,7 persen, Sulawesi Selatan 27,4 persen, Sulawesi Tenggara 30,2 persen dan Gorontalo 29 persen. Sementara  itu,  Presiden  Republik  Indonesia  juga  memfokuskan  10  provinsi  untuk  penurunan balita  stunting  di  mana  sebagian  besar  diantaranya  berada  di  Pulau  Sulawesi  yaitu  Provinsi Sulawesi Barat, Gorontalo, Sulawesi Tenggara dan Sulawesi Tengah [3].
Berdasarkan permasalahan di atas, penelitian ini mengangkat isu tentang prevalensi balita stunting  di  Pulau  Sulawesi.  Penanganan  balita  stunting difokuskan  pada  daerah-daerah  yang memiliki  angka  prevalensi  balita  stunting tinggi  melalui  intervensi  yang  lebih  intensif, pendanaan yang terkonsolidasi dan terpadu, sehingga lebih efektif dan efisien dan bisa mencapai tujuan yang tertuang dalam RPJMN IV.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  hubungan  spasial  antarkabupaten/kota  pada prevalensi  balita  stunting  dan  menganalisis  variabel-variabel  yang  memengaruhi  prevalensi balita stunting di Pulau Sulawesi tahun 2021.

## 2 Metode Penelitian
Ruang  lingkup  penelitian  mencakup  seluruh  kabupaten/kota  di  Pulau  Sulawesi  yaitu sebanyak  81  kabupaten/kota.  Data  yang  digunakan  adalah  data  agregat  pada  setiap kabupaten/kota di Pulau Sulawesi pada tahun 2021 yang  bersumber dari publikasi Badan Pusat Statistik  (BPS)  dan  publikasi  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  (Kemenkes  RI). Sedangkan data persentase balita  stunting bersumber dari publikasi Studi Status Gizi Indonesia (SSGI)  yang  disusun  berdasarkan  data  rutin  maupun  data  survei  dari  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Kesehatan (Balitbangkes) Kemenkes RI serta intitusi lain yang relevan. Berikut sumber data untuk masing masing variabel yang digunakan, sebagaimana disajikan pada Tabel 1 .

## Tabel 1. Rincian sumber data penelitian
Nama Variabel Variabel Sumber Data Persentase balita mendapat imunisasi dasar lengkap ID BPS Persentase penduduk miskin PM BPS Persentase perempuan yang pernah melahirkan dalam 2 tahun terakhir dan penolong proses kelahiran bukan tenaga kesehatan PBTK BPS Persentase Berat Badan Lahir Rendah BBLR BPS Persentase perempuan menggunakan alat keluarga berncana KB KB BPS Persentase Penduduk Umur 0-23 Bulan (Baduta) yang Masih Diberi ASI ASI BPS Logaritma natural rata-rata pengeluaran per kapita disesuaikan Lnpkapita BPS Prevalensi balita stunting 𝑦 Kemenkes RI

## 2.1 Matriks Pembobot Spasial
Penelitian  ini  menggunakan queen  contiguity sebagai  pembobot  spasial.  Hal  ini dikarenakan  unit  analisisnya  merupakan  lokasi  atau  kabupaten/kota  di  Pulau  Sulawesi  yang mana memiliki batas antar lokasi yang tidak simetris. Wilayah kabupaten/kota yang terpisah dari Pulau Sulawesi menyebabkan matriks pembobot harus dimodifikasi dengan mempertimbangkan adanya transportasi maupun infrastruktur yang dapat menjadi penghubung antara kedua wilayah yang terpisah tersebut [4]. Selain itu, pada semua pengujian hipotesis dan pemodelan, penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi sebesar 5 persen.
2.2 Pengujian Autokorelasi Spasial dan Heterogenitas Spasial
Penelitian  ini  menggunakan  statistik  Global  Moran’s  I  dalam  mendeteksi  ada  tidaknya autokorelasi  spasial  secara  global,  sedangkan  pada  pengujian  autokorelasi  spasial  secara  local
menggunakan  LISA  Cluster  Map.  Jika  ada  pengaruh  spasial  maka  dilanjutkan  dengan  uji heterogenitas spasial menggunajan uji Breuch-Pagan.
2.3 Pemodelan GWR
Pemodelan GWR pada penelitian ini sebagai berikut:
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 ) + 𝛽 1 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝐼𝐷 𝑖 + 𝛽 2 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝑃𝑀 𝑖 + 𝛽 3 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝐵𝑇𝐾 𝑖 (1) +𝛽 4 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝐵𝐵𝐿𝑅 𝑖 +𝛽 5 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝐾𝐵 𝑖 + 𝛽 6 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝐴𝑆𝐼 𝑖 +𝛽 7 (𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 )𝐿𝑛𝑝𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑖 + 𝜀 𝑖
dengan 𝑖 = 1,2,3, … ,81 , dengan
𝑦 𝑖
: Prevalensi balita stunting di kabupaten/kota ke-i
𝐼𝐷 𝑖 : Persentase balita mendapat imunisasi dasar lengkap di kabupaten/kota ke-i 𝑃𝑀 𝑖 : Persentase penduduk miskin di kabupaten/kota ke-i
𝑃𝐵𝑇𝐾 𝑖 : Persentase perempuan yang pernah melahirkan dalam 2 tahun terakhir dan penolong proses kelahiran bukan tenaga kesehatan di kabupaten/kota ke-i 𝐵𝐵𝐿𝑅 𝑖
: Persentase BBLR di kabupaten/kota ke-i
𝐾𝐵 𝑖
: persentase perempuan menggunakan alat KB di di kabupaten/kota ke-i 𝐴𝑆𝐼 𝑖 : persentase penduduk umur 0-23 bulan (baduta) yang masih diberi asi 𝐿𝑛𝑝𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑖 : logaritma natural rata rata pengeluaran perkapita disesuaikan di kabupaten/kota ke-i
𝜀 𝑖 : error term ke-i.
Matriks pembobot dalam model GWR dapat diperoleh dengan fungsi kernel gaussian dan bisquare. Metode pemilihan bandwidth optimum dapat menggunakan ukuran akaike information criterion  (AIC),  cross  validation  (CV)  dan  koefisien  determinasi  (R 2 )  [5].  Penelitian  ini menggunakan  ketiga  ukuran  di  atas,  yaitu  ukuran  yang  memberikan  nilai  AIC  dan  CV  terkecil dan R 2 terbesar.

## 2.4 Pengujian Variasi Parameter Lokal
Penelitian  ini  menggunakan difference  of  criterion (Diff)  dalam  memeriksa  variasi  atau keragaman dari semua parameter, dengan formula:
Diff = AIC original model −   AIC switched model (2)
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen memiliki sifat non-stationer spasial. Apabila Diff < 0 atau bernilai negatif pada suatu variabel independen maka memberikan informasi bahwa variabel independen tersebut bersifat lokal.

## 2.5 Peta Tematik dan Ketepatan Model GWR
Penelitian ini menggunakan peta tematik dalam menggambarkan hubungan antara variabel independen  dengan  prevalensi  balita  stunting  kabupaten/kota  di  Pulau  Sulawesi.  Sedangkan ketepatan  model  GWR  dalam  memodelkan  prevalensi  balita  stunting  dapat  diketahui  melalui koefisien determinasi yang tinggi.

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Moran’s Scatterplot dan LISA Cluster Map
Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh nilai Global Moran’s Index sebesar 0,232. Nilai yang positif mengindikasikan adanya autokorelasi spasial positif. Hal ini berarti prevalensi balita stunting  yang  berdekatan  cenderung  memiliki  kemiripan.  Sedangkan  p-value  sebesar  0,007 membuktikan bahwa autokorelasi spasial prevalensi balita stunting signifikan.
Gambar 1. Moran’s Scatterplot dan LISA cluster map
Gambar 1 menunjukkan bahwa pengelompokan terbanyak berada pada kuadran III, yakni ada  sembilan  wilayah.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  wilayah  dengan  prevalensi  balita  stunting rendah dikelilingi oleh wilayah lain yang juga memiliki prevalensi balita stunting rendah.

## 3.2 Bandwidth Optimum dan Pemodelan GWR
Sebelum membangun model GWR, terlebih dahulu diduga nilai bandwidth optimum-nya, yang  mana  menjadi  dasar  dalam  menghitung  pembobot  spasial.  Sebagimana  sudah  disebutkan sebelumnya  bahwa  unit  observasi  dalam  penelitian  ini  tersebar  tidak  beraturan  dan  oleh karenanya  penelitian  ini  menerapkan  bandwidth  yang  berbeda  untuk  setiap  lokasi  observasi yakni dengan adaptive bandwidth.
Tabel 2. Perbandingan Fungsi Pembobot Adaptive Gaussian dan Bisquare Fungsi Pembobot Bandwidth Optimum CV AIC R 2 Adaptive Bisquare 81 18,693 468,304 0,529 Adaptive Gaussian 80 20,402 474,156 0,449
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  adaptive  bisquare  memiliki  nilai  CV  dan  AIC  yang  lebih kecil  serta  nilai  R 2 yang  lebih  besar  dibandingkan  adaptive  gaussian.  Sehingga  penelitian  ini menggunakan pembobot adaptive bisquare dengan bandwidth optimum sebesar 81.

## 3.3 Pengujian Variasi Koefisien Lokal
Tabel  3  menunjukkan  bahwa difference  of  criterion (diff)  pada  intercept  dan  semua variabel  independen  bernilai  negatif.  Hal  ini  menginformasikan  bahwa  semua  variabel independen bersifat lokal pada setiap kabupaten/kota di Pulau Sulawesi.
Tabel 3. Hasil Pengujian Variasi Koefisien Lokal
Variable Diff Intercept -124,924 ID -0,078 PM -0,277 PBTK -0,040 BBLR -0,738 KB -0,490 ASI -0,311 Lnpkapita -3.444,340

## 3.4 Pengujian Koefisien Lokal
Rekapitulasi  variabel  independen  yang  signifikan  pada  seluruh  kabupaten/kota  dan  peta kelompok  variabel  yang  signifikan  terhadap  prevalensi  balita stunting masing-masing  disajikan pada Tabel 4 dan Gambar 2.
Tabel 4. Jumlah Kabupaten/Kota Berdasarkan Variabel yang Signifikan
Variabel Independen Jumlah kabupaten/kota dengan variabel yang signifikan ID 58 PM 31 PBTK 19 BBLR 0 KB 44 ASI 0 Lnpkapita 55
Gambar 2. Peta kelompok variabel yang signifikan terhadap prevalensi balita stunting di Pulau Sulawesi tahun 2021
Variabel persentase  balita  mendapat  imunisasi dasar lengkap (ID)  berpengaruh signifikan terhadap  prevalensi  balita  stunting  di  58  kabupaten/kota.  Hal  ini  sesuai dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  [6]  di  Kabupaten  Buton  bahwa  ada  hubungan  yang  bermakna  antara  imunisasi dasar  dengan  kejadian  stunting. Temuan  ini  juga  konsisten  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  [7]  di  Kendari.  Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  balita  yang  memiliki  riwayat imunisasi  dasar  yang  tidak  lengkap  memiliki  risiko  stunting  6  kali  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  balita  yang  menerima  imunisasi  dasar  secara  lengkap.  Temuan  ini  juga  sejalan  dengan penelitian oleh [8] di Kabupaten Pidie yang menunjukkan adanya hubungan antara kelengkapan imunisasi dasar dan kejadian stunting pada balita.
Variabel  persentase  penduduk  miskin  (PM)  berpengaruh  signifikan  terhadap  prevalensi balita  stunting  di  31  kabupaten/kota.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9] yang  menunjukan  kemiskinan  memiliki  hubungan  positif  dan  berpengaruh  signifikan  terhadap jumlah  stunting.  Kemiskinan  menjadi  faktor  utama  yang  menyebabkan  stunting.  Keterbatasan ekonomi  menyebabkan  masyarakat  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  gizi  yang  seimbang. Selain itu, upaya keras untuk mencari penghasilan yang mencukupi juga sering kali berdampak pada pola asuh yang tidak tepat, yang dapat berkontribusi terhadap stunting [10].
Variabel  Persentase  perempuan  yang  pernah  melahirkan  dalam  2  tahun  terakhir  dan penolong  proses  kelahiran  bukan  tenaga  kesehatan  (PBTK)  berpengaruh  signifikan  terhadap prevalensi  balita  stunting  di  19  kabupaten/kota.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  [11]  yang menunjukkan dukungan tenaga kesehatan yang rendah ini sangat berpengaruh terhadap kejadian

## Pemodelan GWR Pada Prevalensi Balita Stunting Di Pulau Sulawesi Tahun 2021
stunting  di  deli  serdang.  Dukungan  dari  tenaga  kesehatan  dalam  upaya  pencegahan  stunting, seperti  peningkatan  pengetahuan  dan  penyediaan  informasi  kepada  keluarga,  memiliki  peran yang  sangat  penting.  Dengan  kehadiran  tenaga  kesehatan,  pemahaman  masyarakat  mengenai stunting dapat meningkat secara signifikan [12].
Variabel  berat  badan  lahir  rendah  (BBLR)  tidak  berpengaruh  signifikan  di  tiap kabupaten/kota.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  [13]  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  ada hubungan  antara  status  BBLR  dengan  kejadian  stunting  pada  anak  balita.  Balita  yang  lahir dengan berat badan rendah memiliki risiko lebih tinggi untuk mengalami stunting dibandingkan dengan  anak  yang  lahir  dengan  berat  badan  normal.  Namun,  kondisi  BBLR  tidak  akan mempengaruhi pertumbuhan anak balita jika mereka mendapatkan asupan nutrisi yang memadai dan  kondisi  lingkungan  yang  mendukung  pertumbuhan  dan  perkembangan  mereka.  Temuan yang  serupa  juga  ditemukan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [14].  Penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  proporsi  kejadian  stunting  antara  bayi  yang  mengalami  BBLR  dan  yang tidak mengalami BBLR tidak terlalu berbeda, yaitu sebesar 23,2% dan 23,5%. Kesimpulan akhir dari  penelitian  ini  adalah  tidak  ada  hubungan  antara  BBLR  dan  kejadian  prevalensi  balita stunting. Hal serupa juga terlihat dalam penelitian yang dilakukan oleh [15] yang menunjukkan tidak ada hubungan antara BBLR dan kejadian stunting pada anak usia 12-36 bulan.
Variabel  Persentase  perempuan  menggunakan  alat  KB  (KB)  berpengaruh  signifikan terhadap  prevalensi  balita  stunting  di  44  kabupaten/kota.  Sejalan  dengan  penelitian  [16] pengaruh  penggunaan  kontrasepsi  modern  terhadap  stunting  ditunjukkan  oleh  penelitian  di Guatemala  yang  menyatakan  bahwa  penggunaan  kontrasepsi  modern  berhubungan  dengan pertumbuhan anak yang lebih baik dan memperkecil peluang stunting.
Variabel persentase penduduk umur 0-23 bulan (baduta) yang masih diberi ASI (ASI) tidak berpengaruh signifikan di tiap kabupaten/kota. Hasil ini sejalan dengan penelitian yag dilakukan oleh  [17]  menunjukkan  bahwa  pemberian  ASI  eksklusif  tidak  berhubungan  signifikan  dengan stunting pada balita. Begitu pula dengan penelitian yang dilakukan oleh [18] yang menunjukkan bahwa  tidak  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  pemberian  ASI  eksklusif  dan  kejadian  stunting pada  balita  usia  24-59  bulan  di  wilayah  kerja  Puskesmas  Lubuk  Buaya.  Temuan  ini  berbeda  dengan beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan  adanya  hubungan  antara  pemberian  ASI  eksklusif dan kejadian stunting pada balita.
Variabel  pengeluaran  per  kapita  yang  disesuaikan  (Lnpkapita)  berpengaruh  signifikan terhadap  prevalensi  balita  stunting  di  55  kabupaten/kota.    Sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh [19], pendapatan rumah tangga merupakan salah satu faktor yang menyebabkan terjadinya  stunting.  Mereka  menjelaskan  bahwa  balita  yang  berasal  dari  rumah  tangga  dengan
pendapatan  rendah  memiliki  risiko  5,091  kali  lebih  tinggi  mengalami  stunting  dibandingkan dengan  balita  yang  berasal  dari  rumah  tangga  dengan  pendapatan  tinggi.  Temuan  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [20]  pada  balita  usia  24-59  bulan  di  wilayah  kerja Puskesmas Kadipaten Kabupaten Majalengka pada tahun 2019, yang juga menunjukkan adanya hubungan antara status sosial ekonomi keluarga balita dan kejadian stunting.
3.5 Interpretasi Persamaan Dugaan Pada Salah Satu Wilayah Kabupaten/Kota
Model  yang  terbentuk  ada  sebanyak  81  model,  sebagai  akibat  dari  seluruh    variabel independen  signifikan  dan  bersifat  lokal.  Olah  karena  itu,  pada  penelitian  ini  disajikan  satu contoh interpretasi dari persamaan dugaan yang bersifat lokal pada wilayah Kabupaten Banggai Laut Provinsi Sulawesi Selatan, yaitu:
𝑦̂ 𝑖 =  75,217 − 0,120𝐼𝐷 ∗ + 0,330𝑃𝑀 ∗ + 0,204𝑃𝐵𝑇𝐾 ∗ − 0,017𝐵𝐵𝐿𝑅 − 0,084𝐾𝐵 ∗ (3) +0,090𝐴𝑆𝐼 − 5,148𝐿𝑛𝑝𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎
dengan R 2 = 0,521
Berdasarkan persamaan diatas, dapat diketahui bahwa variabel persentase balita mendapat imunisasi  dasar  lengkap  dan  persentase  perempuan  menggunakan  alat  KB  memiliki  pengaruh negatif dan signifikan. Sedangkan persentase penduduk miskin dan persentase perempuan yang pernah  melahirkan  dalam  2  tahun  terakhir  dengan  penolong  proses  kelahiran  bukan  tenaga kesehatan,  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  prevalensi  balita  stunting.  Selain itu  dengan  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0,521  memberikan  informasi  bahwa  semua variabel  independen  dalam  model  dapat  menjelaskan  keragaman  prevalensi  balita  stunting sebesar 52,10 persen, sementara sisanya dijelaskan di luar model.
Selanjutnya  dari  setiap  nilai  koefisien  regresi  yang  signifikan  dapat  diketahui  besar pengaruhnya  terhadap  prevalensi  balita  stunting.  Pertama,  jika  persentase  balita  mendapat imunisasi dasar lengkap meningkat 1 persen, maka akan  menurunkan prevalensi balita stunting di  Kabupaten  Banggai  Laut  sebesar  0,120  persen  dengan  asumsi  variabel  independen  lain konstan.
Kedua,  jika  persentase  penduduk  miskin  meningkat  1  persen,  maka  akan  maningkatkan prevalensi  balita  stunting  di  Kabupaten  Banggai  Laut  sebesar  0,330  persen  dengan  asumsi variabel independen lain konstan.
Ketiga,  jika  persentase  perempuan  yang  pernah  melahirkan  dalam  2  tahun  terakhir  dan penolong  proses  kelahiran  bukan  tenaga  kesehatan  di  Kabupaten  Banggai  Laut  meningkat  1 persen, maka akan meningkatkan prevalensi balita stunting sebesar 0,204 persen dengan asumsi variabel independen lain konstan.

## Pemodelan GWR Pada Prevalensi Balita Stunting Di Pulau Sulawesi Tahun 2021
Keempat,  jika  persentase  perempuan  berumur  15-49  tahun  yang  pernah  kawin  dan mengunakan  alat  KB  di  Kabupaten Banggai  Laut  meningkat  1  persen, maka  akan menurunkan prevalensi balita stunting sebesar 0,084 persen dengan asumsi variabel independen lain konstan.

## 4 Simpulan
Variabel persentase balita mendapat imunisasi dasar lengkap, persentase penduduk miskin, persentase  perempuan  yang  pernah  melahirkan  dalam  2  tahun  terakhir  dan  penolong  proses kelahiran  bukan  tenaga  kesehatan,  persentase  berat  badan  lahir  rendah,  persentase  perempuan menggunakan  alat  KB  dan  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  disesuaikan    memiliki  pengaruh berbeda-beda terhadap prevalensi balita stunting di pulau Sulawesi tahun 2021.
Variabel  persentase  balita  mendapat  imunisasi  dasar  lengkap,  rata-rata  pengeluaran  per kapita  disesuaikan  dan  persentase  perempuan  menggunakan  alat  KB  merupakan  variabel  yang paling banyak signifikan memengaruhi prevalensi balita stunting di Pulau Sulawesi tahun 2021.

## 5 Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah mendukung penelitian ini, semoga di kemudian hari dapat berkolaborasi dalam penelitian lain.

## 6 Daftar Pustaka
[1] I.  Mardalena, DASAR-DASAR  ILMU  GIZI:  Konsep  dan  Penerapan  pada  Asuhan Keperawatan , Bantul: PUSTAKA BARU PRESS, 2021.
[2] Badan Pusat Statistik, Laporan Indeks Khusus Penanganan  Stunting 2019-2020 , Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2021.
[3] "Biro  Pers,  Media,  dan  Informasi  Sekretariat  Presiden,"  5  Agustus  2020.  [Online]. Available:  https://www.presidenri.go.id/siaran-pers/fokus-penurunan-stunting-di-sepuluh- provinsi/amp/.
[4] B.  Prasetyo,  "Model  Survival  Spatial  with  Conditionally  Autoregressive  Fraility  Pada Kasus Kematian Bayi di Pulau Jawa," Institut Teknologi sepuluh nopember, 2017.
[5] A. S. Fotheringham, C. Brunsdon and M. Charlton , Geographically Weighted Regression , Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 2002.
[6] Taswin,  L.  O.  M.  Taufiq,  W.  O.  A.  Damayanti  and  M.  Subhan,  "PEMBERIAN  ASI EKSKLUSIF  DAN  IMUNISASI  DASAR  DENGAN  KEJADIAN STUNTING PADA
BALITA," Jurnal Kebidanan Malakbi, pp. 51-58, 2023.
[7] D.  Swathma,  H.  Lestari  and  R.  T.  Ardiansyah,  "Riwayat  Imunisasi  Dasar  terhadap Kejadian Stunting pada  Balita  Usia  12-36  Bulan  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Kandai Kota Kendari," Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kesehatan Masyarakat, vol. I, no. 3, pp. 1-10, 2016.
[8] S.  Juwita,  H.  Andayani,  B.  Bakhtiar,  S.  Sofia  and  A.  Anidar,  "Hubungan  Jumlah Pendapatan  Keluarga  dan  Kelengkapan  Imunisasi  Dasar  dengan  Kejadian Stunting pada Balita di Kabupaten Pidie," JURNAL KEDOKTERAN NANGGROE MEDIKA, vol. 2, no. 4, pp. 1-10, 2020.
[9] Y.  Karyati,  "Pengaruh  Jumlah  Penduduk  Miskin,  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi,  dan Tingkat  Pendidikan  terhadap  Jumlah Stunting di  10  Wilayah  Tertinggi  Indonesia  Tahun 2010-2019," JURNAL RISET ILMU EKONOMI DAN BISNIS, vol. 1, no. 2, pp. 101-108, 2021.
[10] S.  Sutarto,  D.  Mayasari  and  R.  Indriyani,  "  Stunting,  Faktor  Resiko  dan  Pencegahan," Jurnal Agromedicine, vol. 5, no. 1, pp. 540-545, 2018.
[11] D. S. Bukit, A. B. Keloko and T. Ashar, "Dukungan tenaga kesehatan dalam pencegahan stunting di Desa Tuntungan 2 Kabupaten Deli Serdang," Tropical Public Health Journal Faculty of Public Health, vol. 1, no. 2, pp. 67-71, 2021.
[12] Munawaroh, "Pemberdayaan Masyarakat Dalam Rangka Pencegahan Stunting Sejak Dini di  Kecamatan  Pagedongan  Kabupaten  Banjarnegara," Jurnal  Pemikiran  Agama  Untuk Pemberdayaan, pp. Vol. 20 No. 2, 231- 242., 2020.
[13] F.  O.  Aridiyah,  N.  Rohmawati  and  M.  Ririanty,  "Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Kejadian  Stunting  pada  Anak  Balita  di  Wilayah  Pedesaan  dan  Perkotaan  (The  Factors Affecting Stunting on  Toddlers  in  Rural  and  Urban  Areas)," Pustaka  Kesehatan, vol.  3, no. 1, pp. 163-170, 2015.
[14] A.  Rahmadi,  "Hubungan  berat  badan  dan  panjang  badan  lahir  dengan  kejadian Stunting anak 12-59 bulan di provinsi lampung," Jurnal Keperawatan, vol. 12, no. 2, 2016.
[15] I. A. Ibrahim, E. Bujawati, S. Syahrir, A. S. Adha and M. Mujahida, "Analisis Determinan Kejadian  Growth  Failure  (Stunting)  Pada  Anak  Balita  Usia  12-36  Bulan  di  Wilayah Pegunungan  Desa  Bontongan  Kecamatan  Baraka  Kabupaten  Enrekang," Public  Health  , vol. 11, no. 1, pp. 50-64, 2019.
[16] D.  Flood,  A.  Petersen,  B.  Martinez,  A.  Chary,  K.  Austad  and  P.  Rohloff,  "Associations
Pemodelan GWR Pada Prevalensi Balita Stunting Di Pulau Sulawesi Tahun 2021
between  contraception  and stunting in  Guatemala:  secondary  analysis  of  the  2014–2015 Demographic and Health Survey," BMJ paediatrics open, vol. 3, no. 1, 2019.
[17] F.  D.  Pertiwi,  T.  N.  Prastia  and  A.  Nasution,  "Hubungan  Faktor  Sosial  Ekonomi  dan Riwayat  Pemberian  ASI  Eksklusif  dengan  Kejadian  Stunting  Pada  Balita," Jurnal  Ilmu Kesehatan Masyarakat, vol. 10, no. 4, pp. 208-2016, 2021.
[18] M. Nova and O. Afriyanti, "HUBUNGAN BERAT BADAN, ASI EKSKLUSIF, MP-ASI DAN ASUPAN ENERGI DENGAN STUNTING PADA BALITA USIA 24–59 BULAN DI PUSKESMAS LUBUK BUAYA," Jurnal Kesehatan Perintis, vol. 5, no. 1, pp. 39-45, 2018.
[19] A.  P.  Dewi,  T.  N.  Ariski  and  D.  K.  Sari,  "Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan Kejadian Stunting pada  Balita  24  –  36  Bulan  di  Wilayah  Kerja  UPT  Puskesmas Gadingrejo Kabupaten Pringsewu," Wellness And Healthy Magazine, pp. 231-237, 2019.
[20] R.  Nuraeni  and  S.  Suharno,  "Gambaran  Faktor-Faktor  yang  Berhubungan  dengan Kejadian Stunting Balita Usia 24-59 Bulan," Syntax Literate: Jurnal Ilmiah, vol. 5, no. 10, 2020.