Abstrak — Stunting merupakan gangguan pertumbuhan akibat asupan nutrisi yang buruk, infeksi yang berulang ulang dan stimulasi psikososial yang tidak memenuhi syarat terutama pada periode 1000 hari pertama kehidupan anak. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, Provinsi Jawa Timur mengalami peningkatan dalam jumlah stunting sebesar 26,7 persen. Angka tersebut melebihi batas wajar yang ditetapkan oleh WorId Health Organization (WHO) yakni sebesar 20 persen. Kabupaten Kediri merupakan kabupaten urutan ke 12 yang menjadi kabupaten fokus stunting di Jawa Timur. Salah satu desa di Kabupaten Kediri yang mengalami peningkatan kasus stunting di tahun 2020 adalah Jongbiru. Permasalahan pada penelitian adalah analisis mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi stunting menggunakan metode Regresi Logistik Biner. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi stunting adalah mengonsumsi susu formula atau tidak, dan ibu hamil mendapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan). Balita yang mengonsumsi susu formula memiliki 0,101 kali lebih kecil terindikasi stunting dibandingkan balita yang tidak mengonsumsi susu formula dan ibu hamil yang tidak mendapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan) memiliki risiko 10,046 lebih besar terindikasi stunting dari pada ibu hamil yang mendapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan) dengan ketepatan klasifikasi sebesar 74%.
Kata Kunci —Klasifikasi, Regresi Logistik Biner, Stunting.

## I. PENDAHULUAN
TUNTING merupakan permasalahan yang berhubungan dengan terhambatnya perkembangan manusia. Stunting merupakan gangguan pertumbuhan pada anak akibat asupan nutrisi yang buruk, infeksi berulang dan stimulasi psikososial yang tidak memenuhi syarat terutama pada periode 1000 hari pertama kehidupan (HPK), hal ini menyebabkan adanya gangguan di masa yang akan datang yakni mengalami kesulitan dalam mencapai perkembangan fisik dan kognitif yang optimal. Balita pendek ( stunting ) adalah balita dengan status gizi yang berdasarkan panjang atau tinggi jika dibandingkan dengan standar baku hasilnya berada di bawah normal yaitu jika nilai Z-skornya kurang dari-2SD dan dikategorikan sangat pendek ( severely stunting ) jika nilai Z- skornya kurang dari-3SD [1]. Dampak yang ditimbulkan oleh stunting dalam jangka pendek yaitu terganggunya perkembangan otak (kecerdasan), gangguan pertumbuhan fisik, dan gangguan metabolisme dalam tubuh. Dalam jangka panjang dampak yang dapat ditimbulkan yaitu menurunnya kemampuan kognitif dan prestasi belajar, menurunnya kekebalan tubuh, dan risiko munculnya penyakit diabetes, kegemukan, penyakit jantung dan pembuluh darah, kanker,
stroke, dan disabilitas pada usia tua, serta kualitas kerja yang tidak kompetitif yang berakibat pada rendahnya produktivitas.
Menurut data Badan Pusat Statistik pada tahun 2018 di provinsi Jawa Timur, angka stunting mengalami peningkatan yaitu mencapai 26,7 persen. Angka tersebut masih tinggi dibandingkan dengan batas wajar yang ditetapkan oleh WorId Health Organization (WHO) yakni sebesar 20 persen. Kabupaten Kediri merupakan kabupaten urutan ke 12 yang menjadi kabupaten fokus stunting di Jawa Timur. Kabupaten Kediri memiliki beberapa kecamatan, salah satu  kecamatan yang memiliki peningkatan kasus stunting pada tahun 2020 yaitu Kecamatan Gampengrejo. Kecamatan Gampengrejo memiliki beberapa desa yaitu Desa Sambiresik, Sambirejo, Plosorejo, Kepuhrejo, Gampeng, Jongbiru, Warengpaten, Turus, dan Ngeblak. Desa Jongbiru merupakan desa di Kecamatan Gampengrejo yang mengalami peningkatan  kasus stunting di tahun 2020, sehingga pada penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap stunting di desa Jongbiru. Penelitian  oleh  Cucuk,  dkk.  faktor-faktor yang berpengaruh terhadap stunting disebabkan oleh infeksi, berat badan lahir rendah, ASI eksklusif dan jenis protein (hewani dan nabati). Penelitian oleh Nadia dkk.,  faktor-faktor yang diduga mempengaruhi stunting disebabkan oleh tinggi badan ibu, tingkat pendidikan ibu, status ekonomi, pemberian ASI eksklusif, berat badan lahir dan jenis kelamin. Penelitian lain oleh Christaiana  dkk.,  faktor-faktor yang diduga mempengaruhi stunting adalah jenis kelamin anak, status menyusui, inisiasi menyusui dini, diare selama dua minggu terakhir, usia anak, berat lahir, usia kehamilan saat lahir, status pendidikan ibu, status pendidikan ayah, status pekerjaan ibu, status pekerjaan ayah, usia ibu saat melahirkan, jenis bahan bakar yang digunakan, sumber air minum, fasilitas sanitasi, indeks kekayaan rumah tangga, jumlah rumah tangga, rutin melakukan ANC ( Ante Natal Care ), rutin mengonsumsi suplemen zat besi, jumlah anggota rumah tangga usia < 5th.
Pada Penelitian ini faktor-faktor yang diduga mempengaruhi stunting yaitu jenis kelamin, tinggi badan bayi lahir, berat badan, urutan kelahiran anak, memiliki riwayat penyakit, usia pemberian MPASI, mengonsumsi susu formula, diberi zat besi, diberi ASI eksklusif, rutin mengukur tinggi badan anak, rutin mengukur berat badan anak, pengasuh anak, ibu hamil mendapatkan PMT  (Pemberian Makanan Tambahan), ibu hamil mendapatkan TTD (Tablet Tambah Darah), usia ayah, usia ibu, tingi badan ayah, tinggi
Analisis Faktor – Faktor yang Berpengaruh terhadap Stunting Menggunakan Regresi Data Logistik Biner (Studi Kasus: Desa Jongbiru Kecamatan Gampengrejo Kabupaten Kediri)
Dewinta Cahya Mardlatilla dan Iis Dewi Ratih Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : iis.dewi@statistika.its.ac.id
S
badan ibu, pendidikan terakhir ayah, pendidikan terakhir ibu, pendapatan perbulan dan air minum yang digunakan yang akan dianalisis menggunakan regresi logistik biner.  Regresi logistik biner merupakan metode statistik yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel  respon (Y) yang memiliki skala data nominal (dua kategori atau biner) dengan variabel prediktor (X) yang bersifat kategorik maupun kontinu. Regresi logistik biner digunakan karena variabel respon yang digunakan bersifat biner.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Tabel Kontingensi
Tabel kontingensi atau yang sering disebut tabulasi silang ( crosstabulation atau cross classification ) adalah tabel yang berisi data jumlah atau frekuensi atau beberapa klasifikasi [2]. Perhatikan Tabel 1.

## B. Uji Independensi
Uji Independensi digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel [2]. Uji Independensi dilakukan dengan menggunakan uji likelihood ratio [2].
Langkah-langkah yang digunakan pada uji independensi adalah sebagai berikut. Hipotesis : 1. H 0 : Tidak ada hubungan  diantara variabel respon dengan variabel predictor.
2. H 1 : Ada hubungan antara variabel respon dengan variabel predictor.
Statistik uji :
𝐺𝐺 2 = ∑ ∑ 𝑛𝑛 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑙𝑙𝑛𝑛 � 𝑛𝑛 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑒𝑒 𝑎𝑎𝑎𝑎 � 𝐵𝐵 𝑎𝑎=1 𝐴𝐴 𝑎𝑎=1 (1)
Daerah Penolakan :  Menggunakan taraf signifikan 𝛼𝛼 , H 0 ditolak jika 𝐺𝐺 2 > 𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 , ( 𝐴𝐴 − 1)( 𝐵𝐵 − 1)) atau P- value < 𝛼𝛼 .

## C. Regresi Logistik Biner
Regresi logistik biner merupakan suatu metode statistika yang digunakan untuk pemodelan terbaik yang menggambarkan hubungan antara variabel respon (y) yang bersifat biner atau dichotomus dengan variabel prediktor (x) yang bersifat kualitatif, kuantitatif ataupun kombinasi keduanya. Variabel respon (y) mengikuti distribusi Bernoulli [3]. Fungsi regresi logistik adalah sebagai berikut:
𝑓𝑓 ( 𝑦𝑦 ) = 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 ) 𝑦𝑦 (1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 )) 1−𝑦𝑦 , 𝑦𝑦 = 0,1 (2) Menurut Hosmer dan Lemeshow (2000), model regresi logistik dengan p variabel prediktor yaitu x 1 , x 2 , …., x p dinyatakan  sebagai berikut :
𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 ) = 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽 0 +𝛽𝛽 1 + ... +𝛽𝛽 𝑝𝑝 𝑒𝑒 𝑝𝑝 ) 1+𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽 0 +𝛽𝛽 1 𝑒𝑒 1 + ... +𝛽𝛽 𝑝𝑝 𝑒𝑒 𝑝𝑝 ) (3)
Untuk mempermudah dalam melakukan pendugaan parameter regresi maka model regresi logistik pada Persamaan (3) diuraikan menggunakan transformasi logit dari π (x) dan diperoleh Persamaan (4).
𝑔𝑔 ( 𝑥𝑥 ) = 𝑙𝑙𝑛𝑛 [ 𝜋𝜋 ( 𝑒𝑒 )] [ 1−𝜋𝜋 ( 𝑒𝑒 )] = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑥𝑥 1 +. . . . + 𝛽𝛽 𝑒𝑒 𝑥𝑥 𝑒𝑒 (4)

## 1) Estimasi Parameter
Estimasi parameter pada regresi logistik menggunakan Maximum Likelihood dimana estimasi parameter 𝛽𝛽 mensyaratkan data mengikuti distribusi tertentu [3]. Apabila 𝑥𝑥 𝑖𝑖 dan 𝑦𝑦 𝑖𝑖 adalah pasangan variabel independen dan dependen pada pengamatan ke-i dan diasumsikan setiap pasangan pengamatan saling independen dengan pasangan pengamatan lainnya, 𝑖𝑖 = 1,2, . . . , 𝑛𝑛 maka fungsi probabilitas untuk setiap pasangan adalah sebagai berikut.
𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) = 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 𝑖𝑖 (1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 )) 1−𝑦𝑦 𝑖𝑖 ; 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = 0,1 (5)

## 2) Uji Serentak
Uji serentak dilakukan agar dapat mengetahui signifikansi parameter  β  terhadap  variabel  respon  secara  keseluruhan. Hipotesis dari uji serentak adalah sebagai berikut [4]. 1. H 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 𝑒𝑒 = 0 2. H 1 : minimal terdapat satu 𝛽𝛽 𝑙𝑙 ≠ 0 ; dengan 𝑙𝑙 = 1,2, . . . , 𝑝𝑝 Statistik uji :
𝐺𝐺 2 = − 2 𝑙𝑙𝑛𝑛 � 𝑛𝑛1 𝑛𝑛 � 𝑛𝑛1 � 𝑛𝑛0 𝑛𝑛 � 𝑛𝑛0 ∑ 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 𝑦𝑦𝑖𝑖 ( 1−𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ) ( 1−𝑦𝑦𝑖𝑖 ) 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (6)
3) Uji Parsial
Uji parsial digunakan untuk menguji pengaruh setiap 𝛽𝛽 𝑙𝑙 secara individual. Metode yang digunakan yaitu metode backward wald . Metode backward wald adalah memasukkan semua varabel prediktor kemudian mengeliminasi satu persatu variabel prediktor yang paling tidak signifikan hingga menghasilkan variabel prediktor yang signifikan saja. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Uji Wald dengan hipotesis sebagai berikut [4]:
1. H 0 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 = 0 2. H 1 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 ≠ 0 ; dengan l =1,2,…,p Statistik uji :
𝑊𝑊 2 = 𝛽𝛽̑ 𝑙𝑙 2 𝑆𝑆𝑆𝑆�𝛽𝛽̑ 𝑙𝑙 � 2 (7)
Gambar 1. Grafik Pertumbuhan Anak.
Tabel 1. Tabel Kontingensi Variabel Y Variabel B Total 1 2 … B 1 n 11 n 12 … n 1B n 1. 2 n 21 n 22 … n 2B n 2. … … … … … … A n A1 n A2 … n AB n i. Total n .1 n. 2 … n .B n ..
Tabel 2.
Prosedur Klasifikasi Observasi Prediksi y 1 y 2 y 1 n 11 n 12
y 2 n 21 n 22
Daerah penolakan  adalah Tolak H 0 jika �𝑊𝑊 ℎ 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑖𝑖 � > 𝑍𝑍 𝛼𝛼 / 2 atau nilai P-value < 𝛼𝛼 (0,05).
4) Uji Kesesuaian Model
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah model regresi logistik yang dihasilkan sudah layak atau tidak terdapat perbedaan antara hasil pengamatan dan kemungkinan hasil prediksi model. Uji kesesuaian model dilakukan  dengan hipotesis sebagai berikut:
1. H 0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil obsevasi dengan kemungkinan  prediksi model)
2. H 1 : Model tidak sesuai  (ada perbedaan antara hasil obsevasi dengan kemungkinan prediksi model) [4]. Statistik uji :
𝑐𝑐̂ = ∑ ( 𝑜𝑜 𝑘𝑘 −𝑛𝑛 ′ 𝑘𝑘 𝜋𝜋 𝑘𝑘 ) 2 𝑛𝑛 ′ 𝑘𝑘 𝜋𝜋 ( 1−𝜋𝜋 𝑘𝑘 ) 𝑖𝑖 𝑘𝑘=1 (8)

## 5) Odds Ratio
Odds ratio digunakan untuk menentukan kecenderungan hubungan fungsional lebih jauh antara variabel dependen dan variabel independen serta pengaruh perubahan nilai pada variabel. Keputusan tidak terdapat hubungan antara variabel
independen dengan variabel dependen yaitu jika nilai odds ratio = 1. Besaran  yang digunakan adalah Odds ratio atau 𝑒𝑒 𝛽𝛽 dan dinyatakan dengan 𝜓𝜓 [3]. Pada model regresi logistik dengan 1 prediktor biner X, yaitu logit 𝑌𝑌 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 , logit bersyarat Y untuk X =1 dan X = 0 masing-masing adalah [5]. Oddsnya masing-masing adalah:
O (Y|X=1) = 𝑒𝑒𝑥𝑥𝑝𝑝 ( 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 ) dan
O (Y|X=0) = 𝑒𝑒𝑥𝑥𝑝𝑝 ( 𝛽𝛽 0 ) Odds rationya adalah
𝑂𝑂𝑅𝑅� = 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽 0 +𝛽𝛽 1 ) 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽 0 ) = 𝑒𝑒 𝛽𝛽 1 (9)
Untuk model regresi logistik dengan prediktor kontinu X, logit bersyarat Y untuk X= 𝑥𝑥 , Odds nya masing-masing adalah:
O (Y|X= 𝑥𝑥 + 1 ) = 𝑒𝑒𝑥𝑥𝑝𝑝 ( 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 1 𝑥𝑥 ) dan
Tabel 3. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Definisi Operasional Kategori Skala Data Y Stunting Kondisi pertumbuhan pada balita 0 = Tidak 1 = Ya Nominal X 1 Jenis Kelamin Identitas fisik balita berdasarkan jawaban ibu balita 0 = Perempuan 1= Laki-laki Nominal X 2 Tinggi Badan Bayi Lahir Identitas fisik balita berdasarkan jawaban ibu balita - Rasio X 3 Berat Badan Bayi Lahir Berat badan balita pada saat dilahirkan dengan satuan kilo - Rasio X 4 Urutan Kelahiran Anak Status balita pada urutan keberapa dilahirkan oleh ibu - Ordinal X 5 Memiliki Riwayat Penyakit Riwayat penyakit yang dimiliki oleh balita 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 6 Usia Pemberian MPASI Balita diberikan MPASI pada usia berapa 0= <6bulan 1= 6bulan 2= >6bulan Ordinal X 7 Mengkonsumsi Susu Formula Pengakuan ibu balita dalam memberikan susu formula sebagai tambahan ASI kepada balita 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 8 Diberi Zat Besi Rutin memberikan vitamin zat besi kepada balita 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 9 Diberi ASI Eksklusif Memberikan ASI eksklusif kepada bayi sampai dengan usia 6 bulan 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 10 Rutin Mengukur Tinggi Badan Anak Kegiatan yang dilakukan untuk mengetahui pertumbuhan blita 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 11 Rutin Mengukur Berat Badan Anak Kegiatan yang dilakukan pertumbuhan berat badan balita 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 12 Pengasuh Anak Balita sehari-hari diasuh atau dirawat oleh kedua orang tua atau bukan 0 = Ayah/Ibu, 1= Kakek/Nenek 2= ART 3=dll Nominal X 13 Ibu Hamil Mendapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan) Pengakuan ibu pada saat hamil apakah sudah mendapatkan PMT 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 14 Ibu Mendapatkan TTD (Tablet Tambah Darah) Pengakuan ibu pada saat hamil apakah sudah mendapatkan TTD 0 = Tidak 1= Ya Nominal X 15 Usia Ayah Pengakuan ayah terhadap usia pada saat ini - Rasio X 16 Usia Ibu Pengakuan ibu terhadap usia saat ini - Rasio X 17 Tinggi Badan Ayah Identitas fisik ayah - Rasio X 18 Tinggi Badan Ibu Identitas fisik ibu - Rasio X 19 Pendidikan Terakhir Ayah Jenjang pendidikan formal yang dicapai oleh ayah dari balita 0= SD/SMP/SMA 2= Perguruan Tinggi Ordinal X 20 Pendidikan Terakhir Ibu Jenjang pendidikan formal yang dicapai oleh ibu dari balita 0= SD/SMP/SMA 2= Perguruan Tinggi Ordinal X 21 Pendapatan per-bulan Pengakuan orang tua responden terhadap penghasilan yang didapatkan setiap bulan - Rasio X 22 Air Minum Yang Digunakan Air minum yang dikonsumsi oleh keluarga 0= galon bermerk 1= galon isi ulang 2=air rebus Nominal
O (Y|X= 𝑥𝑥 ) = 𝑒𝑒𝑥𝑥𝑝𝑝 ( 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑥𝑥 ) Odds rationya adalah
𝑂𝑂𝑅𝑅� = 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽 0 +𝛽𝛽 1 +𝛽𝛽 1 𝑒𝑒 ) 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽 0 +𝛽𝛽 1 𝑒𝑒 ) = 𝑒𝑒 𝛽𝛽 1 (10)
Untuk model regresi logistik dengan i variabel independen yaitu:
logit 𝑌𝑌 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 1 +. . . + 𝛽𝛽 𝑒𝑒 𝑋𝑋 𝑒𝑒 Odds ratio dapat dihitung untuk masing-masing variabel independen, misalnya untuk variabel independen ke-l adalah:
𝑂𝑂𝑅𝑅� 𝑙𝑙 = 𝑒𝑒 𝛽𝛽 𝑙𝑙 (11)

## 6) Ketepatan Klasifikasi
Prosedur klasifikasi yaitu evaluasi yang bertujuan untuk melihat peluang kesalahan klasifikasi yang dilakukan oleh suatu fungsi klasifikasi. Prosedur klasifikasi dilakukan dengan menggunakan ukuran Apparent Error Rate (APER), yaitu nilai proporsi sampel yang tidak tepat diklasifikasikan oleh fungsi klasifikasi sebagai berikut [6]. Penentuan kesalahan klasifikasi pada pengklasifikasian dua kelompok dapat dilihat pada Tabel 2.
Dengan :
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅 = 𝑛𝑛 12 +𝑛𝑛 21 𝑛𝑛 11 +𝑛𝑛 12 +𝑛𝑛 21 +𝑛𝑛 22 (12)
Ketepatan  klasifikasi = 1- AP ER.
D. Stunting Stunting merupakan gangguan pertumbuhan pada anak
Tabel 7. Uji Parsial Variabel Stunting dan Faktor-Faktor yang Diduga Berpengaruh Variabel Wald df P value Keputusan Tinggi Badan Lahir (X 2 ) 0,487 1 0,485 Gagal Tolak H 0 Berat Badan Saat Ini (X 3 ) 0,211 1 0,646 Gagal Tolak H 0 Riwayat Penyakit (X 5 ) 0,000 1 0,999 Gagal Tolak H 0 Mengonsumsi Susu Formula (X 7 ) 4,674 1 0,031 Tolak H 0 Mengonsumsi Zat Besi (X 8 ) 1,829 1 0,176 Gagal Tolak H 0 Rutin Mengukur Tinggi Badan (X 10 ) 0,452 1 0,501 Gagal Tolak H 0 Ibu Hamil Mendapatkan PMT (X 13 ) 5,527 1 0,019 Tolak H 0 Usia Ayah (X 15 ) 0,093 1 0,760 Gagal Tolak H 0 Usia Ibu (X 16 ) 0,485 1 0,486 Gagal Tolak H 0 Tinggi Badan Ayah (X 17 ) 1,615 1 0,204 Gagal Tolak H 0 Tinggi Badan Ibu (X 18 ) 2,400 1 0,121 Gagal Tolak H 0 Pendapatan (X 21 ) 0,169 1 0,681 Gagal Tolak H 0 Konstan 0,000 1 0,999 Gagal Tolak H 0 Tabel 8. Estimasi Parameter Variabel yang Berpengaruh Signifikan Variabel
B Mengonsumsi Susu Formula (X 7 ) -2,293 Ibu Hamil Mendapatkan PMT (X 13 ) 2,307 Konstan 0,607 Tabel 9. Uji Serentak Pada Variabel yang Berpengaruh Signifikan G Df P value 27,431 4 0,000 Tabel 10. Uji Parsial Pada Variabel yang Berpengaruh Signifikan Variabel B Wald Df P value Mengkonsumsi Susu Formula (X 7 ) -2,293 6,690 1 0,010 Ibu Hamil Mendapatkan PMT (X 13 ) 2,307 6,985 1 0,008 Konstan 0,607 0,657 1 0,999
Tabel 4. Uji Independensi Variabel Stunting dan Faktor - Faktor yang Diduga Berpengaruh No Variabel P value Keputusan 1 Jenis Kelamin (X 1 ) 0,817 Gagal Tolak H 0 2 Urutan Kelahiran Anak (X 4 ) 0,075 Gagal Tolak H 0 3 Memiliki Riwayat Penyakit (X 5 ) 0,008 Tolak H 0 4 Usia Pemberian MPASI (X 6 ) 0,980 Gagal Tolak H 0
5 Mengonsumsi Susu Formula (X 7 ) 0,002 Tolak H 0 6 Diberi Zat Besi (X 8 ) 0,010 Tolak H 0 7 ASI Eksklusif (X 9 ) 0,813 Gagal Tolak H 0 8 Rutin Mengukur Tinggi Badan (X 10 ) 0,002 Tolak H 0 9 Rutin Mengukur Berat Badan (X 11 ) 0,172 Gagal Tolak H 0 10 Anak Diasuh oleh (X 12 ) 0,868 Gagal Tolak H 0 11 Ibu Hamil Mendapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan) (X 13 ) 0,018 Tolak H 0 12 Ibu Hamil Mendapatkan TTD (Tablet Tambah Darah) (X 14 ) 0,249 Gagal Tolak H 0 13 Pendidikan Terakhir Ayah (X 19 ) 0,422 Gagal Tolak H 0 14 Pendidikan Terakhir Ibu (X 20 ) 0,326 Gagal Tolak H 0 15 Air Minum Yang Dikonsumsi (X 22 ) 0,648 Gagal Tolak H 0 Tabel 5.
Estimasi Parameter Variabel Stunting dan Faktor – Faktor yang Diduga Berpengaruh No Variabel B 1 Tinggi Badan Lahir (X 2 ) 0,078 2 Berat Badan Bayi Lahir (X 3 ) 0,364 3 Riwayat Penyakit (X 5(1) ) -22,114 4 Mengkonsumsi Susu Formula (X 7(1) ) -2,197 5 Mengkonsumsi Vitamin Zat Besi (X 8(1) ) -1,605 6 Rutin Mengukur Tingi Badan (X 10(1) ) -0,740 7 Ibu Hamil Mendapatkan PMT (X 13(1) ) 2,668 8 Usia Ayah (X 15 ) -0,031 9 Usia Ibu (X 16 ) 0,090
10 Tinggi Badan Ayah (X 17 ) 0,124 11 Tinggi Badan Ibu (X 18 ) -0,142 12 Pendapatan (X 21 ) 0,000 13 Konstan -4,173 Tabel 6. Uji Serentak Variabel Stunting dan Faktor-Faktor yang Diduga Berpengaruh G Df P value 33,182 12 0,001
akibat asupan nutrisi yang buruk, infeksi berulang dan stimulasi psikososial yang tidak adekuat (WHO) terutama pada Periode 1000 hari pertama kehidupan (HPK), hal ini menyebabkan adanya gangguan di masa yang akan datang yakni mengalami kesulitan dalam  mencapai perkembangan fisik dan kognitif yang optimal. Balita pendek ( stunting ) adalah balita dengan status gizi yang berdasarkan panjang atau tinggi jika dibandingkan dengan standar baku hasilnya berada di bawah normal yaitu jika nilai  Z-skornya kurang dari-2SD dan dikategorikan sangat pendek ( severely stunting) jika nilai Z-skornya kurang dari -3SD. UNICEF mendefinisikan stunting sebagai persentase anak-anak usia 0 sampai 59 bulan. Hal ini diukur dengan menggunakan standar pertumbuhan anak yang dikeluarkan oleh WHO [1-7]. Perhatikan Gambar 1.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan data primer. Data sekunder yang digunakan yaitu data jumlah balita yang mengikuti posyandu pada tahun 2020 di Desa Jongbiru, Kecamatan Gampengrejo, Kabupaten Kediri. Pengumpulan data primer pada penelitian ini dilakukan kepada obyek penelitian balita yang terindikasi kasus stunting di Desa Jongbiru, Kecamatan Gampengrejo, Kabupaten Kediri menggunakan kuesioner sebanyak 50 data yang merujuk pada lampiran 3a dan 3b yang disajikan dalam bentuk google form yang merujuk pada lampiran 1a dan 1b dengan menyertakan surat keaslian data pada lampiran 2.

## B. Metode Pengumpulan Data
Populasi dari penelitian ini yaitu balita yang mengikuti posyandu dalam 1 tahun terakhir. Sampel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Purposive Sampling . Hasil perhitungan ditunjukkan pada perhitungan sebagai berikut.
𝑛𝑛 = 𝑁𝑁 1 + 𝑁𝑁𝑒𝑒 2 𝑛𝑛 = 259 1 + 259(0,127) 2 𝑛𝑛 = 50,0 ≈ 50
Keterangan :
1. 𝑛𝑛 = ukuran sampel 2. 𝑁𝑁 = ukuran populasi 3. 𝑒𝑒 = standar error (12,70%)

## C. Variabel Penelitian
Variabel Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 3.

## D. Langkah Analisis
1. Mendeskripsikan karakteristik data faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting.
2. Menguji independensi pada faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting.
3. Mengestimasi parameter pada faktor-faktor yang diduga berpengaruh stunting.
4. Menguji serentak pada faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting.
5. Menguji parsial pada faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting menggunakan metode backward wald dengan cara mengeluarkan variabel yang paling tidak signifikan dan dilakukan secara berulang sampai menghasilkan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap stunting .
6. Membentuk model regresi logistik biner pada faktor- faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting.
7. Menguji  kesesuaian model regresi logistik biner pada faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting.
8. Menghitung  nilai odds ratio pada faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting.
9. Menghitung  ketepatan klasifikasi pada faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap stunting.
10. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. METODOLOGI PENELITIAN
A. Analisis Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Stunting Analisis yang dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi stunting di Desa Jongbiru, Kecamatan Gampengejo,  Kabupaten Kediri menggunakan metode regresi logistik biner.  Praproses Data Opini Masyarakat Surabaya adalah sebagai berikut:

## 1) Uji Independensi Variabel Stunting dan Faktor-faktor Yang Diduga Berpengaruh
Uji independensi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon. Uji independensi dilakukan dengan menggunakan uji likelihood ratio . Uji likelihood ratio digunakan karena terdapat variabel dengan jumlah sel yang nilai ekspektasi < 5 lebih dari 20%. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. H 0 : Tidak ada hubungan  diantara variabel respon dengan variabel prediktor.
2. H 1 : Ada hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor.
Maka H 0 ditolak jika, hasil analisis uji independensi menggunakan  disajikan pada Tabel 4.
Berdasarkan  Tabel 4  diketahui bahwa variabel memiliki riwayat penyakit, mengonsusmsi susu formula, diberi zat besi, rutin mengukur tinggi badan dan  ibu hamil
Tabel 11. Uji Kesesuaian Model
2 χ
Df P value
4,450 6 0,616 Tabel 12. Odds Ratio Variabel B Odds Ratio Mengonsumsi Susu Formula -2,293 0,101 Ibu Hamil Mendapatkan PMT 2,307 10,046 Konstan 0,067 0,000 Tabel 13. Ketepatan Klasifikasi Stunting Stunting Persentase Ya Tidak Ya 22 4 84,6% Tidak 9 15 62,5% Ketepatan Klasifikasi 74%
mendapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan). Hal ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara variabel memiliki  riwayat penyakit, mengonsusmsi susu formula, diberi zat besi, rutin mengukur tinggi badan dan ibu hamil mendapatkan PMT (Pemberian Makanan Tambahan) terhadap variabel stunting.
2) Estimasi Parameter Variabel Stunting dan Faktor-faktor Yang Diduga Berpengaruh
Estimasi parameter adalah langkah awal yang digunakan untuk menganalisis regresi logistik biner. Hasil dari estimasi seluruh variabel prediktor dihasilkan parameter 𝛽𝛽 ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 menunjukkan hasil estimasi parameter 𝛽𝛽 awal, maka model awal yang diperoleh sebagai berikut.
𝑔𝑔̑ ( 𝑥𝑥 ) = − 4,173 + 0,078 𝑋𝑋 2 + 0,364 𝑋𝑋 3 − 22,141 𝑋𝑋 5 ( 1 ) − 2,197 𝑋𝑋 7 ( 1 ) − 1,605 𝑋𝑋 8 ( 1 ) − 0,740 𝑋𝑋 10 ( 1 ) − 2,668 𝑋𝑋 13 ( 1 ) − 0,031 𝑋𝑋 15 + 0,090 𝑋𝑋 16 + 0,124 𝑋𝑋 17 − 0,142 𝑋𝑋 18 + 0,000 𝑋𝑋 21 Setelah melakukan estimasi parameter 𝛽𝛽 awal maka dilanjutkan dengan melakukan pengujian parameter secara serentak.
3) Uji Serentak Variabel Stunting dan Faktor-faktor Yang Diduga Berpengaruh
Pembentukan model regresi logistik secara serentak dilakukan dengan memasukkan semua variabel prediktor kemudian akan dilakukan eliminasi satu persatu variabel prediktor yang paling tidak signifikan terhadap variabel respon. Hasil pengujian secara serentak pada seluruh variabel ditunjukkan pada Tabel 6. Hipotesisnya adalah:
1. 𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 12 = 0 (Variabel prediktor tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting ).
2. 𝐻𝐻 1 : Minimal ada 1 𝛽𝛽 𝑙𝑙 dengan 𝑙𝑙 = 1,2,3, . . ,12 (Minimal ada 1 variabel prediktor berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting ).
Diperoleh nilai G sebesar 40,188 yang lebih dari 𝜒𝜒 ( 0 , 05 ; 12 ) 2 sebesar 21,026 dan P value 0,000 kurang dari α sebesar
0,05 sehingga didapatkan keputusan tolak H 0 atau dapat disimpulkan bahwa minimal ada satu variabel prediktor (x) yang berpengaruh terhadap variabel respon (y).
4) Uji Parsial Variabel Stunting dan Faktor-faktor Yang Diduga Berpengaruh
Untuk mengetahui adanya pengaruh dari masing-masing variabel prediktor terhadap variabel respon maka dilakukan regresi logistik secara parsial.
1. H 0 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 = 0 ; l = 1,2,3,…,12 (Variabel prediktor ke-l tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting ). 2. H 1 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 ≠ 0 ; l = 1,2,3,…,12 (Variabel prediktor ke-l tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting. Hasil analisis uji parsial disajikan pada Tabel 7. Berdasarkan hasil pengujian terhadap masing-masing variabel prediktor didapatkan variabel yang  paling tidak signifikan adalah memiliki riwayat penyakit. Kemudian akan dikeluarkan dari model dan secara bertahap semua variabel yang paling tidak signifikan dikeluarkan dari model sampai memperoleh variabel yang berpengaruh signifikan.
Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 8 menunjukkan hasil estimasi parameter 𝛽𝛽 yang berpengaruh signifikan. Maka model yang diperoleh sebagai berikut:
𝑔𝑔̑ ( 𝑥𝑥 ) = 0,607 − 2,293 𝑋𝑋 7 ( 1 ) + 2,307 𝑋𝑋 13 ( 1 ) Setelah melakukan estimasi parameter 𝛽𝛽 yang berpengaruh signifikan  maka dilanjutkan dengan melakukan pengujian parameter secara serentak.
Hasil analisis uji serentak yang berpengaruh signifikan yang disajikan pada Tabel 9.
1. 𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 = 0 (Variabel prediktor tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting ). 2. 𝐻𝐻 1 : Minimal ada 1 𝛽𝛽 𝑙𝑙 dengan 𝑙𝑙 = 1,2 (Minimal ada 1 variabel prediktor berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting ). Dilanjutkan dengan melakukan uji parsial pada masing- masing variabel yang berpengaruh terhadap variabel stunting maka dilakukan pengujian kembali. Hasil analisis uji parsial variabel yang signifikan yang disajikan pada Tabel 10. 1. H 0 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 = 0 ; l = 1,2 (Variabel prediktor ke-l tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting ). 2. H 1 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 ≠ 0 ; l = 1,2 (Variabel prediktor ke-l tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel stunting ). Berdasarkan hasil pengujian terhadap masing-masing variabel prediktor dapat  diketahui bahwa variabel mengonsumsi susu formula, dan Ibu hamil mendapatkan PMT memiliki nilai Wald lebih besar dari   sebesar 3,84 dan P- value kurang dari 0,05 sehingga diperoleh keputusan tolak H 0 atau dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel mengonsumsi susu formula, dan ibu hamil mendapatkan PMT berpengaruh terhadap stunting. Model regresi logistik biner yang terbentuk dari variabel anak ke-, mengonsumsi susu formula, dan ibu hamil mendapatkan PMT adalah sebagai berikut:
𝑔𝑔̑ ( 𝑥𝑥 ) = 0,607 − 2,293 𝑋𝑋 7 ( 1 ) + 2,307 𝑋𝑋 13 ( 1 ) Model peluang terindikasi stunting adalah sebagai berikut:
𝜋𝜋̑ ( 𝑥𝑥 ) = 𝐴𝐴𝑥𝑥𝑝𝑝 (0,607 − 2,293 𝑋𝑋 7 ( 1 ) + 2,307 𝑋𝑋 13 ( 1 ) ) 1 + 𝐴𝐴𝑥𝑥𝑝𝑝 (0,607 − 2,293 𝑋𝑋 7 ( 1 ) + 2,307 𝑋𝑋 13 ( 1 ) )
Berdasarkan model yang diperoleh peluang balita terindikasi stunting dipengaruhi oleh mengonsumsi susu formula dan ibu hamil mendapatkan PMT.
5) Uji Kesesuaian Model Variabel Yang Mempengaruhi Stunting
Uji kesesuaian model digunakan untuk mengetahui apakah model yang terbentuk telah sesuai atau tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model disajikan dalam Tabel 11. 1. H 0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan  prediksi model).
2. H 1 : Model tidak sesuai  (ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan prediksi model).
Statistik uji terdapat pada Tabel 11. Berdasarkan hasil pengujian hosmer and lemeshow diperoleh nilai 𝜒𝜒 2 kecil dari 𝜒𝜒 2 (0.05,6) sebesar 12,592  dan P value lebih dari 0,05 sehingga diperoleh keputusan gagal tolak H 0 atau dapat disimpulkan model sesuai.
6) Odds Ratio Variabel Yang Mempengaruhi Stunting Odds Ratio digunakan untuk melakukan interpretasi koefisien parameter. Berikut merupakan hasil odds ratio yang dapat dilihat pada Tabel 12.
Berdasarkan Tabel 12 didapatkan hasil odds ratio pada variabel mengonsumsi susu formula didapatkan hasil odds ratio sebesar 0,101 yang artinya ketika balita mengonsumsi susu formula maka memiliki risiko 0,101 kali lebih kecil terindikasi stunting dibandingkan balita yang tidak mengonsumsi susu formula dan pada variabel Ibu hamil mendapatkan PMT didapatkan hasil odds ratio sebesar 10,046 yang artinya Ibu hamil yang tidak mendapatkan PMT memiliki risiko sebesar 10,046 lebih besar  terindikasi stunting dari pada ibu hamil yang mendapatkan PMT.
7) Ketepatan Klasifikasi Variabel Yang Mempengaruhi Stunting
Ketepatan klasifikasi dilakukan setelah diperoleh model regresi logistik biner serta bertujuan untuk melihat peluang kesalahan klasifikasi yang dilakukan oleh suatu fungsi klasifikasi. Hasil ketepatan klasifikasi disajikan pada Tabel 13. Berdasarkan Tabel 13 menunjukkan bahwa ketepatan klasifikasi dari model yang terbentuk yaitu sebesar 74%artinya banyaknya prediksi yang tepat diklasifikasikan sesuai dengan observasi (kondisi sesungguhnya) sebesar 74% dan kesalahan klasifikasi yang dihasilkan adalah sebesar 26%.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Kesimpulan yang diperoleh Berdasarkan hasil analisis regresi logistik biner diperoleh bahwa faktor-faktor yang
mempengaruhi stunting adalah mengonsumsi susu formula dan ibu hamil mendapatkan PMT. Balita yang mengonsumsi susu formula memiliki 0,101 kali lebih kecil terindikasi stunting dibandingkan balita yang tidak mengonsumsi susu formula dan ibu hamil yang tidak mendapatkan PMT memiliki risiko 10,046 lebih besar terindikasi stunting dari pada ibu hamil yang mendapatkan PMT dengan ketepatan klasifikasi sebesar 74%. Saran bagi masyarakat khususnya untuk para ibu agar memberikan susu formula untuk balita setelah usia 2 tahun sebagai nutrisi penambah ASI dan mengikuti program yang diberikan pemerintah pada saat hamil. Saran bagi Instansi yang terkait sebaiknya lebih mengenalkan kasus stunting kepada masyarakat terutama kepada para ibu dan meningkatkan program-program pemerintah yang berkaitan dengan stunting salah satunya yaitu PMT (Pemberian Makanan Tambahan) agar dapat mengurangi jumlah balita yang terindikasi stunting di desa Jongbiru Kecamatan Gampengrejo Kabupaten Kediri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hafid and Nasrul, “Faktor risiko stunting pada anak usia 6-23 bulan di Kabupaten Jeneponto,” Indones. J. Hum. Nutr. , vol. 3, no. 1, pp. 42– 53, 2016.
[2]  A. Agresti, An Introduction to Categorical Data Analysis Second Edition , 1st ed. Canada: John Wiley and Sons, Inc, 2007.
[3]  D. W. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regression, Second Edition , 2nd ed. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2020.
[4]  A. Agresti, Categorical Data Analysis , 1st ed. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2002.
[5]  J. Harlan, Analisis Regresi Logistik , 1st ed. Jakarta: Gunadarma, 2018.
[6]  R. Johnson and D. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis , 1st ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2007.
[7]  Kementrian Kesehatan RI, Standar Antropometri Anak , 1st ed. Jakarta: Kemeterian Kesehatan Republik Indonesia, 2020.