Submitted : 20 Maret 2020            Revised : 22 April 2020           Accepted : 19 Mei 2020
Published : 31 Mei 2020
Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Prevalensi Ketidakcukupan Konsumsi Pangan di Sumatera Barat Menggunakan GeoDa
Analysis of Factors Affecting Prevalence of Undernourishment (PoU) In West Sumatera Using GeoDa
Eri Mardison 1
1 Statistisi Madya BPS Provinsi Sumatera Barat
Corresponding author : Eri Mardison Email : erim@bps.go.id

## ABSTRACT
Background :  Daily  energy  requirements  must  be  fulfilled  for  a  healthy  and  active  life.  Prevalence  of Undernourishment  ( PoU )  is  an  indicator  which  are  developed  for  goal.  A  number  of  factors  were  expected affecting PoU were  tested  in  this  study.  We  also  tested  the  possibility  of  these  factors  could  have  a  spatial correlation
Objectives: The  study  produced  a  map  of  the  spread  of PoU and  the  factors  which  were  influenced  them (independent variables). The study need to yield the best estimation model.
Method : This study produce spread map of all variables, for visible purposes, and the classical regression were made. All OLS assumption will be test. Then, SAR and SEM models will be made. Finally, the best model for this study will be chosen. GeoDa software helps all steps.
Results : This study concludes PoU has positive auto correlation and growth has a negative autocorrelation. The best model which produced is the Spatial Error Model (SEM). The slow trend of PoU in West Sumatera Barat is strongly suspected due to the habit of West Sumatera residents in consuming high-calorie foods such as rendang, curry and coconut milk.
Keyword : PoU ; West Sumatera; GeoDa,

## Introducting
(Pendahuluan)
Persyaratan kalori minimum untuk kehidupan yang sehat  dan  aktif  akan  berbeda  untuk  setiap  orang. Peubah  seperti  usia,  jenis  kelamin  dan  aktivitas  fisik akan menentukan besarnya kebutuhan tersebut 1 .
Dalam  hal  angka  kecukupan  gizi  selanjutnya  di pakai  istilah PoU (Prevalance of Undernourishment) , Sumatera Barat memiliki PoU sebesar 9,70 persen atau yang  terbaik  di  pulau  Sumatera  pada  awal  2011. Sementara  itu  pada  2018, PoU sebesar  5,48  persen, peringkat kedua di pulau Sumatera. Pengurangan yang terhitung  cukup  moderat  dalam  hal  persentase.  Hal tersebut sekaligus menjadi salah satu daya tarik untuk menganalisis daerah ini.
Ekonomi  Sumatera  Barat  tumbuh  sebesar  5,14 persen pada tahun 2018. Pertumbuhan itu  sebenarnya yang  terendah  dalam  periode  2011  -  2018.
Pertumbuhan yang lambat secara umum diduga karena pengaruh  ekonomi  dunia  dan  nasional,  secara  lebih spesifik  karena  penurunan  harga  komoditas,  dan inovasi ekonomi yang lemah. Melambatnya pertumbuhan ekonomi tersebut diyakini memperlambat segalanya, termasuk kecukupan nutrisi 2 Kemiskinan adalah momok yang sangat sulit untuk dihilangkan.  Dalam  studi  sebelumnya,  oleh  Waibel 3 , ditemukan bahwa kemiskinan menurunkan kecukupan gizi.  Sumatera  Barat  pada  periode  2011-2018 mengalami  penurunan  persentase  kemiskinan,  dari 8,99 persen pada 2011 menjadi 6,65 persen pada 2018.
Sumatera  Barat  memiliki  19  kabupaten  /  kota, semuanya dihitung dalam penelitian ini. Pengaruh satu kabupaten  atau  kota  pada  daerah  sekitarnya  sangat terbuka dalam masalah PoU ini 4 . Hal ini dapat terjadi baik  pada  peubah  bebas  atau  peubah  terikat.  Analisis spasial  adalah  salah  satu  pilihan  alat  analisis  yang paling  masuk  akal.  Pada  implementasi-nya  akan

## Jurnal Riset Gizi
p-ISSN : 2338-154X e-ISSN : 2657-1145
dilakukan  sejumlah  tes  untuk  memastikan  adanya autokorelasi.
Semua data yang digunakan adalah data resmi yang diterbitkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  dan Badan  Pusat  Statistik  Sumatera  Barat.  Karena terkadang BPS-Sumatera Barat tidak selalu menerbitkan  publikasi  yang  sama  dengan  BPS Indonesia. Jadi data berasal dari kombinasi keduanya.
GeoDa  adalah  aplikasi Open  Source yang  dapat diandalkan  untuk  menganalisis  masalah  spasial 5 . Aplikasi  ini  juga  menyediakan  pilihan  model  regresi. Model  terbaik  dapat  dipilih  dengan  uji  statistik.  Ini adalah  studi  pertama PoU di  Sumatera  Barat. Penelitian  sebelumnya  lebih  banyak  menangani masalah gizi buruk 6 .
Penelitian  ini  penting  karena  dapat  memberikan gambaran nyata tentang penyebaran PoU dan peubah- peubah  yang  mempengaruhi  seperti  Kemiskinan  dan Pertumbuhan  di  Sumatera  Barat.  Penelitian  ini  juga akan  menghasilkan  model  spasial  terbaik.  Dengan demikian,  cukup  alasan  bahwa  penelitian  ini  adalah studi eksplanatif.

## Methods (Metode)

## A. Peubah
1.  Deskripsi  prevalensi  orang  yang  mengonsumsi kalori  di  bawah  persyaratan  minimum  disebut Prevalence of Undernourishment (PoU). Organisasi  Pangan  dan  Pertanian  ( FAO )  PBB mengembangkan perhitungan PoU . PoU dinyatakan dalam persen. Secara umum, dibandingkan dengan tingkat kerawanan pangan,
PoU adalah  indikator  yang  berbeda,  karena tingkat  kerawanan  pangan  lebih  terkonsentrasi dalam batas konsumsi kalori tertentu, misalnya 70 persen dari tingkat kecukupan gizi.
2. Pertumbuhan ekonomi adalah rasio PDB / PDRB dengan harga konstan. PDB / PDRB dengan harga konstan  adalah  jumlah  PDB  /  PDRB  yang dihitung  berdasarkan  harga  tahun  dasar.  Tahun dasar  biasanya  dipilih  untuk  tahun  yang  relatif stabil  secara  ekonomi,  biasanya  maksimum  10 tahun.  Dengan  demikian  PDB  /  PDRB  yang dihasilkan mencerminkan pertumbuhan produksi (efek  harga  telah  dihilangkan).  Pertumbuhan ekonomi  dinyatakan  dalam  persentase.  Lebih besar lebih baik.
3.  Persentase  kemiskinan  adalah  perbandingan jumlah  orang  miskin  di  daerah  tertentu  dengan total  populasi  di  wilayah  itu.  Angka  tersebut dinyatakan  dalam  persentase.  Semakin  besar semakin buruk 7 .
4.  BPS  menggunakan  konsep  kemampuan  untuk memenuhi kebutuhan dasar (pendekatan kebutuhan  dasar)  dalam  mengukur  kemiskinan. Dengan  pendekatan  ini,  kemiskinan  dipandang
sebagai ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi  kebutuhan  pokok  dan  non-pangan yang diukur dengan pengeluaran.

## B. Model
Ada dua metode utama dalam hal ini, regresi klasik dan regresi spasial sebagai berikut:
1. Regresi Klasik
Hubungan  antara  peubah  respon  dan  peubah prediktor  dapat  dijelaskan  secara  matematis  dengan regresi. Model regresi linier berganda sebagai berikut:
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 + 𝜀 𝑖 𝑘 𝑗=𝑖 Keterangan :
yi  : Respons peubah terhadap pengamatan — i (i = 1,2,.., n)
βO : konstan x ij : parameter regresi ke-j (j = 1,2,.,, k) β j : peubah prediktor ke-j pada observasi ke-i ε i : Residual yang diasumsikan identik, independen, dan berdistribusi normal dengan nol mean dan varians a
n: jumlah pengamatan
Untuk matriks sebagai berikut: 𝑦 = 𝑋𝛽 + 𝜀 dengan: 𝑦 = [𝑦 1 , 𝑦 2 , … , 𝑦 𝑛 ] 𝑇 ; 𝜀 = [𝜀 1 , 𝜀, … , 𝜀 𝑛 ] 𝑇 𝑋 = [ 1 𝑥 11 … 𝑥 1𝑘 1 𝑥 21 … 𝑥 2𝑘 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 𝑥 𝑛1 … 𝑥 𝑛𝑘 ] ; 𝛽 = [ 𝛽 0 𝛽 1 ⋮ 𝛽 𝑘 ]

## Residual Assumption Test
Ordinary  Least  Square  (OLS) sebagai  model regresi  klasik  sangat  ketat  dengan  asumsi.  Indikasi pengaruh  spasial  akan  naik  jika  tidak  memenuhi asumsi.
Analisis  regresi  perlu  memenuhi  asumsi  galat, yaitu:
i. Identik,
Identik dapat  diuji  menggunakan beberapa tes seperti Glejser  test,  park  test,  plots  of  residuals  and  fit. Uji Statistik:
𝐹 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑖𝑛𝑔 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸
dengan:
𝑀𝑆𝑅 = ∑ (|𝑒̂ 𝑖 |−|𝑒̅|) 2 𝑛 𝑖=1 𝑘 ; 𝑀𝑆𝐸 = ∑ (|𝑒 𝑖 | − |𝑒̂ 𝑖 |) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 − 𝑘 − 1
ii. Independen
Untuk  mengetahui  apakah  ada  korelasi  antara residu  adalah  tujuan  dari  tes  ini.  Beberapa  tes  untuk asumsi ini adalah independent Durbin-Watson test dan plot Autocorrelation Function (ACF) .
Uji Statistik:
𝑑 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑖𝑛𝑔 = ∑ (𝑒 𝑖 − 𝑒 𝑖−1 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1
iii. Asumsi normal
Asumsi  normal  akan  menguji  normalitas distribusi  residu.  Perkiraan  OLS  tidak  dapat digunakan jika asumsi ini tidak terpenuhi 8 . Beberapa tes untuk asumsi distribusi normal adalah Anderson Darling test, Kolmogorov-Smirnov test, Jarque Bera test, and Skewnes-kurtosis . Uji Statistik:
𝐷 = 𝑚𝑎𝑘𝑠|𝐹 𝑜 (𝑥) − 𝑆 𝑛 (𝑥)|
𝑆 𝑛 (𝑥) = 𝑖 𝑛
𝐹 0 (𝑥) adalah  fungsi  distribusi  kumulatif  teoretis dari  pengamatan  sampel  acak  dengan  i  adalah observasi dan n adalah jumlah pengamatan.
2. Spatial Models

## a.  Spatial Autoregressive Model (SAR)
Spatial Autoregresive Model (SAR)
menggabungkan  model  regresi  dengan  spasial  pada peubah  dependen  menggunakan  data  penampang. Ketika W 2 = 0 dan λ = 0 Autoregressive spatial model dapat  dibentuk.  Model  ini  mengasumsikan  proses autoregresif  hanya  pada  peubah  respons.  Model umum  SAR  ditunjukkan  oleh  persamaan  berikut:
𝑦 = 𝜌𝑊 1 𝑦 + 𝑋𝛽 + 𝜀 𝜀~𝑁(0, 𝜎 2 𝐼)

## b. Spatial Error Model (SEM)
Jika  galat  memiliki  korelasi  spasial  maka  model disebut Spatial  Error  Model  (SEM). Ketika 𝑊 1 = 0 dan ρ = 0 maka Spatial Error Model (SEM) terbentuk. Model  ini mengasumsikan bahwa proses autoregresif hanya  pada  model  galat.  Model  umum  SEM ditunjukkan oleh persamaan:
𝑦 = 𝑋𝛽 + 𝜆𝑊 2 𝜇 + 𝜀 𝜀~𝑁(0, 𝜎 2 𝐼)
Untuk memilih model terbaik, beberapa langkah diperlukan.
1). Lagrange Multiplier Test (LM)
Set  dari  program  ini  menghasilkan  setidaknya dua  model,  model  terbaik  dapat  dipilih  oleh Lagrange  Multiplier  Test ( LM ).  Langkah  pertama
membentuk  model  regresi  sederhana  dengan Ordinary  Least  Square ( OLS ).  Model SEM akan dipilih jika LM error signifikan, namun  model SAR akan  dipilih  jika LM  lag signifikan.  Hipotesis  yang digunakan dalam uji statistik LM lag :
𝐿𝑀 𝑙𝑎𝑔 = ( 𝑒 𝑇 𝑊 1 𝑦 𝑠 2 ) 2 ((𝑊 1 𝑋𝛽) 𝑇 𝑀(𝑊 1 𝑋𝛽) + 𝑇𝑠 2 ) 𝑠 2
dengan :
𝑀 = 𝐼 − 𝑋(𝑋 𝑇 𝑋) −1 𝑋 𝑇 𝑠 2 = 𝑒 𝑇 𝑒 𝑛 𝐿𝑀 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = ( 𝑒 𝑇 𝑊 2 𝑦 𝜎 2 ) 2 𝑇 𝑇 = 𝑡𝑟((𝑊 2 𝑇 + 𝑊 2 )𝑊 2 )

## 2). Moran’s Index
Moran  mengukur  autokorelasi  spasial  untuk pertama kalinya.
Moran’s Index akan menginformasikan autokorelasi spasial positif jika unit tetangga memiliki nilai yang mirip dengan unit sasarn. Autokorelasi  spasial  akan  negatif  jika  unit  tetangga memiliki
nilai
yang berbeda 9 . Statistik  I  Moran  untuk  autokorelasi  spasial didefinisikan sebagai:
𝐼 = 𝑛 𝑆 0 ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑍 𝑖 𝑍 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑍 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 :  adalah jumlah total unit spasial yang diindeks oleh i dan j 𝑖 : adalah unit spasial 𝑍 𝑖 :  penyimpangan  atribut  untuk  fitur i from artinya (𝑥 𝑖 − 𝑋̅) 𝑥 𝑖 : peubah minat
𝑋̅ : rata-rata 𝑥 𝑖 𝑊 𝑖𝑗 : bobot spasial antara fitur "dan" 𝑆 0 : agregat dari semua bobot spasial
𝐼 = 𝑛 𝑆 0 ∑ ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑍 𝑖 𝑍 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑍 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑆 0 = ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 Skor untuk statistik dihitung sebagai:
𝑧 1 = 𝐼 − 𝐸[𝐼]
√𝑉 − [𝐼] yang didasarkan pada:
𝐸[𝐼] = −1 𝑛 − 1 𝑉[𝐼] = 𝐸[𝐼 2 ] − 𝐸[𝐼] 2
𝐼 0 = − 1 𝑛 − 1
Result
(Hasil)

## Peta Peubah
Aplikasi QQIS dapat menghasilkan peta penyebaran  peubah Prevalence  of  Undernourishment (PoU) dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya. Hasilnya bisa dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Penyebaran PoU Sumatera Barat 2018
Gambar  2. Penyebaran  Persentase  Kemiskinan Sumatera Barat 2018
Gambar  3. Penyebaran  Pertumbuhan  Ekonomi Sumatera Barat 2018
Gambar di  atas menyajikan sesuatu  yang menarik karena  untuk  peubah PoU ,  wilayah  yang  berdekatan memiliki karakteristik yang hampir sama. Pada peubah persentase  kemiskinan,  pola  distribusi  yang  dibentuk juga  cenderung  menunjukkan  pengaruh  daerah tetangga.  Hal  yang  hampir  sama  juga  terjadi  pada peubah pertumbuhan ekonomi.

## Moran’s  Index
Gambar  berikut  menyajikan  visualisasi  dari peubah.  Secara  bersamaan  juga  dihasilkan  besaran kuantitatif Moran's Index.
Gambar  4. Indeks  Moran  untuk PoU ,  Persentase Kemiskinan  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Sumatera Barat 2018
Hasil plot sebaran Moran menunjukkan bahwa PoU memiliki  autokorelasi  positif.  Persentase  kemiskinan sebaliknya  memiliki  autokorelasi  negatif.  Sementara itu  pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan  tanda  yang kurang jelas.
Untuk memperjelas masalah ini, kita melihat tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1 . Hasil Moran’s Index Variable Moran’s Index I 0 PoU 0.204 -0.05556 Persentase Kemiskinan -0.122 -0.05556 Pertumbuhan ekonomi 0.036 -0.05556
Berdasarkan  perbandingan  dengan  I 0 ,  dapat disimpulkan  bahwa PoU dan  persentase  kemiskinan memiliki  autokorelasi.  Selanjutnya  dapat  diketahui bahwa  persentase  kemiskinan  memiliki  autokorelasi negatif.  Sementara  itu  PoU  memiliki  autokorelasi positif. Hasil ini jelas mengkonfirmasi fenomena peta penyebaran peubah-peubah pada bagian sebelumnya.
Tabel 2. Analisa Ketergantungan Spasial
Spatial Test Dependencies Probability Significant Moran’s Index 0.03694 0.05 Lagrange Multiplier (lag) 0.08667 0.05 Lagrange Multiplier (error) 0.01489 0.05
Regresi  klasik  yang  dihasilkan  oleh  aplikasi GeoDa juga merilis indeks Moran. Hasil Indeks Moran seperti pada tabel di atas, pada α = 5% mengkonfirmasi
kesimpulan  bahwa  ada  ketergantungan  regional  pada regression error .
Penelitian ini akan membangun model lain, Spatial Auto  Regressive  (SAR).  Untuk  alasan  kepraktisan maka  terlebih  dahulu  akan  dilihat,  signifikansi Lagrange  Multiplier  (lag) . Lagrange  Multiplier  (lag) akan  menjadi  penentu  hubungan  antar  kota  / kabupaten.  Dalam  tabel.2, Lagrange  Multiplier  (lag) lebih  besar  dari  0,05.  Itu  berarti  tidak  ada lag ketergantungan spasial. Dengan demikian, model SAR tidak diperlukan untuk dibangun.
Tabel 3. Tes untuk Kenormalan and Kehomogenan Probality test of normality (Jarque- Bera) 0.91991 Probality of Breusch-Pagan tes 0.51399
Jargue-Bera  Test akan  menguji  normalitas  data. Hasilnya  signifikan  pada  5  persen.  Itu  berarti  data normal. Hal yang sama berlaku untuk uji kehomogenan,  galat variance dalam  peubah PoU adalah homogen ,  berdasarkan  pada Breusch_Pagan Test 10 . Dengan demikian data dalam kondisi homogen.
Tabel 4. Parameter  Hasil  Uji  Regresi  OLS  dengan dengan  peubah  Terikat  PoU  di  Sumatera  Barat
Berdasarkan Output Geoda Variable Coeffic ient Std. Erro r t-Statistic Probabi lity Constant 18.392 3.450 5.330 0.00007 Pertumbuhan ekonomi -2.356 0.573 -4.111 0.00082 Persentase Kemiskinan -0.020 0.082 -0.240 0.81295 R-Square 0,599 AIC 43,398 SIC 46,231
Berdasarkan  hasil  keluaran  di  atas  kita  dapat membuat model seperti berikut ini:
𝑷𝒐𝑼 ̂ = 𝟏𝟖, 𝟑𝟗𝟐 − 𝟐, 𝟑𝟓𝟔 𝒕𝒖𝒎𝒃𝒖𝒉 − 𝟎, 𝟎𝟐𝟎 𝒎𝒊𝒔𝒌𝒊𝒏 PoU : Prevalence of Undernourishment tumbuh  : Pertumbuhan Ekonomi miskin  : Persentase Kemiskinan
Model ini menggunakan signifikansi 10 persen. R- square sebesar  0,599,  itu  berarti  bahwa  pertumbuhan ekonomi dan persentase kemiskinan dapat mempengaruhi  59,9  persen PoU .  Dalam  model  ini besaran Akike Info Criterion (AIC) adalah 43.398. Model ini menunjukkan bahwa peningkatan 1 poin dalam  pertumbuhan  ekonomi  (faktor  lain  di  anggap tetap)  akan  mengurangi PoU sebesar  2.356  poin. Sementara peningkatan 1 poin persentase kemiskinan
(faktor  lain  di  anggap  tetap)  akan  mengurangi  PoU sebesar  0,02  poin.  Arah  model  yang  dibentuk  tidak sesuai dengan penelitian sebelumnya 11 . Situasi ini akan dianalisis  jika  model  terpilih  sebagai  terbaik, sebaliknya akan diabaikan.
.
Spatial  Error  Model  (SEM)  dengan  a  Queen Contiguity Weighted Output
Karena SAR tidak perlu dilanjutkan, penelitian ini membangun Spatial  Error  Model  (SEM) dengan Output Weiguitas Queen Contiguity . Langkah ini akan menghemat  waktu  dan  tenaga. A  Queen  Contiguity akan  menampilkan  semua  area  yang  mungkin bersinggungan dengan objek.
Berdasarkan tabel  5 dapat diketahui  bahwa semua peubah signifikan pada level 5 persen. Sehingga dapat disimpulkan  adanya  keterkaitan  antar  wilayah. Persamaan SEM dapat  menggunakan  peubah  yang dihasilkan  ini.  Daerah  sekitarnya  juga  dapat diindikasikan memiliki karakteristik yang sama.
Tabel  5. Estimation  of  Spatial  Error  Model    (SEM) dengan a Queen Contiguity Weigthed Output
Variable Coef Std.Error t Statistic Probability CONSTANT   17.690 2.6607 6.6482 0.0000 Pertumbuhan ekonomi 0.0058 0.0616 0.0934 0.9255 Persentase Kemiskinan -2.282 0.4328 -0.0272 0.0000 LAMBDA 0.557 0.2011 2.7698 0.0056 R-Square 0.708744 AIC 38.9659 SIC 41.7992
Model SEM dapat di buat seperti berikut ini:
𝑷𝑶𝑼
̂ = 𝟏𝟕, 𝟔𝟗𝟎 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟓𝟖 𝒕𝒖𝒎𝒃𝒖𝒉
− 𝟐, 𝟐𝟖𝟐 𝒎𝒊𝒔𝒌𝒊𝒏  + µ
dimana µ = 𝟎, 𝟓𝟓𝟕 ∑ 𝒘 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝟏,𝒊≠𝒋 𝜺 𝒋
PoU : Prevalence of Undernourishment tumbuh  : Pertumbuhan Ekonomi miskin  : Persentase Kemiskinan Berdasarkan tabel 5, R-square adalah 70,87 persen, persentase  kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi dapat  menjelaskan PoU lebih  baik  sekarang. Selanjutnya, AIC adalah  38,96.  Berdasarkan  model yang  terbentuk  dapat  di  buat  gambaran  perubahan  1 poin  dalam  persentase  kemiskinan  (faktor  lain dianggap  tetap)  akan  meningkatkan PoU sebesar 0,0058  poin,  sedangkan  peningkatan  pertumbuhan ekonomi  1  poin  (faktor  lain  dianggap  tetap)  akan mengurangi PoU sebesar 2,82 poin.
Arah kedua peubah sesuai dengan penelitian terkait sebelumnya.  Ini  juga  konsisten  dengan  teori,  bahwa perbaikan ekonomi akan menguatkan kecukupan gizi,
sebaliknya  peningkatan kemiskinan  akan  mengurangi kecukupan gizi 12 .

## Penentuan model terbaik.
Dalam  penelitian  ini,  ada  dua  model  yang  di bangun  dari  tiga  kemungkinan  terjadi.  Dengan demikian  diperlukan  penentuan  model  terbaik  yang akan digunakan.
Tabel 6. Penentuan model terbaik menggunakan uji R-square dan AIC . Model R-square AIC OLS 0.599 43.398 SEM with weighting queen contiguity. 0.7087 38.966
Model  terbaik  adalah  yang  memiliki R-square terbesar  dan AIC terkecil.  Berdasarkan  tabel  di  atas, model  terbaik  adalah SEM dengan contiguity  queen weighting .

## Discussion
(Diskusi)
PoU memiliki hubungan positif dengan persentase kemiskinan. Hal ini dapat dipahami karena meningkatnya  persentase  kemiskinan  berarti  jumlah orang miskin meningkat, kemiskinan akan melemahkan  daya  beli,  termasuk  untuk  makanan.  Itu berarti asupan makanan berkurang, lebih lanjut nutrisi juga  akan  berkurang 13 .  Sebaliknya, PoU memiliki hubungan  negatif  dengan  pertumbuhan  ekonomi, karena pertumbuhan ekonomi akan meningkatkan daya beli 14 .  Itu  berarti  pertumbuhan  ekonomi  akan menguatkan  kecukupan  gizi.  Penelitian  sebelumnya menunjukkan gejala yang sama, kemiskinan melemahkan kecukupan gizi 15 .
Yang menarik  adalah persentase kemiskinan yang tidak  terlalu  berpengaruh  dalam  model.  Fakta kemiskinan  harus  memenuhi  kebutuhan  dasar  untuk makanan  dan  bukan  makanan.  Sementara  dalam penelitian  ini,  belum  bisa  membedakan  penyebab dominan  kemiskinan,  apakah  karena  makanan  atau bukan makanan. Untuk itu diperlukan penelitian lebih lanjut  untuk  menjelaskannya.  Termasuk,  penelitian untuk mengetahui peran makanan tradisional Sumatera Barat  seperti  rendang,  kari,  dan  santan  dalam memenuhi kecukupan gizi masyarakat.

## Conclusion
(Kesimpulan)
Persentase pertumbuhan ekonomi memiliki pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap  kecukupan  gizi masyarakat  Sumatera  Barat  pada  tahun  2018. Sementara itu, persentase kemiskinan kurang berpengaruh.  Persentase  peubah  kemiskinan  juga
menunjukkan  pengaruh  daerah  yang  berdekatan sebagai tanda autokorelasi.
Fakta-fakta dari penelitian ini harus mengubah arah dan  metode  kebijakan  dalam  memerangi  kasus kekurangan  gizi  di  Sumatera  Barat.  Pilihan  utama adalah  memacu  pertumbuhan  ekonomi  dengan memanfaatkan  semua  peluang  yang  ada,  termasuk dalam  keadaan  sulit.  Mengingat  daerah  tetangga memiliki  pengaruh,  maka  arah  kebijakan  juga mengakomodir  sehingga  keunggulan  daerah  tetangga dapat  mengoptimlakan  upaya  yang  kita  lakukan. Terhadap hal ini diperlukan penelitian lebih lanjut.

## Resommendations
(Rekomendasi)
PoU adalah masalah laten untuk jangka panjang. Di Sumatera  Barat,  penanganan  masalah  ini  adalah dengan memacu pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi akan mengurangi PoU dengan sendirinya. Itu lah upaya terbaik dalam mengatasi masalah ini, namun, karena  pertumbuhan  ekonomi  membutuhkan  upaya menyeluruh, maka, dalam hal tertentu, terjadi masalah akut,  pemerintah  atau  siapa  pun  harus  segera memberikan  bantuan  lansung  terhadap  orang  yang terpapar` PoU .
Reference
(Daftar Pustaka)
1. Rawal  V,  Bansal  V,  Bansal  P.  Prevalence  of Undernourishment in Indian States
Explorations Based on NSS 68th Round Data.
Econ Polit Wkly. 2019;54(15):35–45.
2. Ghosh S. India: Nutrition Intake and Economic Growth, A Causality Analysis. Dev Stud Res. 2018;5(1):69–82.
3. Waibel  H.  Poverty  and  Nutrition:  A  Case Study  of  Rural  Households  in  Thailand  and Vietnam. SSRN Electron J. 2017;(623).
4. M.  Fauzi,  R.  Kastaman  TP.  Pemetaan Ketahanan  Pangan  pada  Badan  Koordinasi pada Badan Koordinasi Wilayah I Jawa Barat.
J Ind Pertan. 2019;1(1):1–10.
5. Wuryandari T, Hoyyi A, Kusumawardani DS, Rahmawati  D.  Identifikasi  Autokorelasi
Spasial  pada  Jumlahpengangguran  di  Jawa Tengah  Menggunakan  Indeks  Moran.  Media
Stat. 2014;7(1):1–10.
6. Saputra  W,  Nurrizka  RH.  Demographic Factors  and  the  Risk  of  Malnutrition  and Nutrition  for  Less  at  Three  Different
Communities in West Sumatra. Makara J Heal
Res. 2013;16(2). 7. BPS. Data dan  Informasi Kemiskinan
Kabupaten/Kota Tahun 2019 [Internet]. 2019.
Available from:
http://repositorio.unan.edu.ni/2986/1/5624.pdf
8. Z.  Agustiana.  Konsumsi  Energi,  Jumlah Penduduk  Terhadap  PDRB  Provinsi  Jawa Tengah  Tahun  1985-2012.  Econ  Dev  Anal  J. 2015;4(4):460–9.
9. Novitasari  DA.  Spatial  Pattern  Analysis  dan Spatial  Autocorrelation  Produk  Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Industri untuk Menggambarkan  Perekonomian  Penduduk  di Jawa Timur. J Ekbis. 2015;13(1):9.
10. Andriani  S.  Uji  Park  dan  Uji  Breusch  Pagan Godfrey dalam Pendeteksian Heteroskedastisitas  pada  Analisis  Regresi.  Al Jabar  J Pendidik Mat [Internet]. 2017;8(1):63– 72. Available from: file:///C:/Users/User/Downloads/fvm939e.pdf 11. Sebataraja  LR,  Oenzil  F,  Asterina  A. Hubungan  Status  Gizi  dengan  Status  Sosial Ekonomi  Keluarga  Murid  Sekolah  Dasar  di Daerah  Pusat  dan  Pinggiran  Kota  Padang Lisbet  Rimelfhi  Sebataraja,.  J  Kesehat Andalas. 2014;3(2):182–7.
12. Biadgilign  S,  Shumetie  A,  Yesigat  H.  Does Economic Growth Reduce Childhood Undernutrition  in  Ethiopia?  PLoS  One. 2016;11(8):1–14.
13. Rokhmah  F,  Muniroh  L,  Nindya  TS. Hubungan Tingkat Kecukupan Energi dan Zat
Gizi Makro dengan Status Gizi Siswi SMA di Pondok Pesantren Al-Izzah Kota Batu. Media
Gizi Indones. 2017;11(1):94.
14. Niu H, Chu X, Ma Y. Study on the Fluctuation of  Purchasing  Power  Parity.  Open  J  Bus Manag. 2016;04(01):67–78.
15. Lindawati, S S. Analysis of Poverty Level and Food  Security  Based  on  Consumption Expenditure  Level  in  the  Fish  Farmer Household  (Case  Study  in  Sumur  Gintung Village , Subang District, West Java). J Sosek. 2014;9(2):195–206.