Empiricism Journal https://journal-center.litpam.com/index.php/empiricism email: empiric.journal@gmail.com
pp. 432-441

## Analisis Statistik Faktor-faktor yang Mempengaruhi Angka Stunting di Kalimantan Barat
Warsidah 1 , Muhammad Yahya Ayyash 2 , Wina Priani 2 , Neva Satyahadewi 2 *
1 Program Studi Ilmu Kelautan, FMIPA, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia 78124
2 Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, Kalimantan Barat Indonesia 78124
Email Korespondensi: neva.satya@math.untan.ac.id

## Abstrak
Stunting merupakan satu di antara permasalahan gizi utama pada anak yang dihadapi Indonesia hingga saat ini. Stunting merupakan  permasalahan  kurang  gizi  yang  disebabkan  oleh  kurangnya  asupan  gizi  sehingga mengakibatkan gangguan pada pertumbuhan dan perkembangan anak yaitu tinggi badan anak lebih rendah atau pendek dari standar usianya. Kalimantan Barat merupakan provinsi ke-8 dari 10 provinsi dengan angka stunting tertinggi nasional. Penelitian membahas mengenai faktor-faktor yang memengaruhi angka stunting di Kalimantan Barat menggunakan metode  analisis regresi linear berganda dengan mengukur besarnya pengaruh antara dua variable atau lebih variabel independen terhadap satu variable dependen . Data yang digunakan yaitu data angka stunting ( Y ),  melahirkan  pertama  di  usia  kurang  dari  20  tahun  (MHPK20)  ( X 1 ),  pernikahan  dini  <19  tahun  ( X 2 ), balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap  ( X 3 ),  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  sanitasi  layak ( X 4 ),  dan  kemiskinan  ( X 5 )  yang  diperoleh  dari  laman  BPS  Kalimantan  Barat  dan  Kementerian  Kesehatan Republik  Indonesia  pada  tahun  2022.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  angka stunting di  Kalimantan Barat  dipengaruhi  oleh  angka melahirkan  pertama  pada  usia kurang   dari  20 tahun  (MHPK20)  ( X 1 ),  pernikahan dini  <19  tahun  ( X 2 ),  balita  berimunisasi  lengkap  ( X 3 ),  serta  rumah  tangga  yang  memiliki  sanitasi  layak  ( X 4 ), dengan  koefisien  determinasi  sebesar  80,42%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ada  4  faktor  yang  berpengaruh terhadap angka stunting di Kalimantan Barat yaitu, melahirkan pertama di usia kurang dari 20 tahun, pernikahan dini, balita berimunisasi lengkap dan akses terhadap sanitasi.
Kata kunci: Stunting, Kalimantan Barat, Analisis Regresi Linear Berganda.

## Statistical Analysis of Factors Affecting Stunting Rates in West Kalimantan

## Abstract
Stunting is one of the main nutritional problems faced by Indonesia to date. Stunting is a problem of malnutrition caused  by  a  lack  of  nutritional  intake,  which  results  in  disruption  to  the  growth  and  development  of  children, namely the child's height is lower or shorter than the age standard. West Kalimantan is the 8th province out of 10 provinces  with the  highest  national stunting  rate. The  research  discusses the factors  that  influence the  stunting rate in West Kalimantan using the multiple linear regression analysis method by measuring the magnitude of the influence  between  two  or  more  independent  variables  on  one  dependent  variable.  The  data  used  are  data  on stunting  rates  (Y), first  birth  at  the  age  of  less than  20 years  (MHPK20)  (X_1),  early marriage  <19  years  (X_2), toddlers who  receive  complete  immunization  (X_3),  households that  have  access  to  adequate sanitation  (X_4), and  poverty  (X_5)  obtained  from  the  BPS  West  Kalimantan  and  Ministry  of Health  of the  Republic  of Indonesia pages  in  2022.  The  results  of  this  study  show  that  the  stunting  rate  in  West  Kalimantan  is  influenced  by  the number of first births at the age of less than 20 years (MHPK20 ) (X_1), early marriage <19 years (X_2), children with  complete  immunization  (X_3),  and  households  that  have  proper  sanitation  (X_4),  with  a  coefficient  of determination of 80.42%. This shows that there are 4 factors that influence the stunting rate in West Kalimantan, namely,  first  birth  at  the  age  of  less  than  20  years,  early  marriage,  fully  immunized  toddlers  and  access  to sanitation.
Keywords: Stunting, West Kalimantan, Multiple Linear Regression Analysis.
How to Cite: Warsidah, W., Ayyash, M. Y., Priani , W., & Satyahadewi , N. (2023). Analisis Statistik Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Angka  Stunting  di  Kalimantan  Barat. Empiricism  Journal , 4 (2),  432 –441. https://doi.org/10.36312/ej.v4i2.1563
https://doi.org/10.36312/ej.v4i2.1563
Copyright © 2023, Warsidah et al. This is an open-access article under the CC-BY-SA License.

## PENDAHULUAN
Stunting merupakan satu di antara permasalahan gizi utama pada anak yang dihadapi Indonesia hingga saat ini. Stunting merupakan permasalahan kurang gizi yang disebabkan oleh  kurangnya  asupan  gizi  sehingga  mengakibatkan  gangguan  pada  pertumbuhan  dan perkembangan anak yaitu tinggi badan anak lebih rendah atau pendek dari standar usianya. Stunting dapat  disebabkan  oleh  kurangnya  asupan  nutrisi  yang  memadai  dan  infeksi  yang berulang pada periode pertumbuhan, terutama pada 1.000 hari pertama kehidupan (Imanni, Sulistianingsih,  dan  Perdana,  2023). Stunting atau  yang  dikenal  dengan  balita  pendek merupakan salah satu masalah gizi yang dialami oleh balita di dunia saat ini  (Mufidah dan Basuki,  2023).  Di  Indonesia,  gizi  anak  sangatlah  penting  dan  merupakan  bagian  dari komitmen  SDGs  pemerintah  untuk  menangani  masalah  gizi  seperti stunting (tinggi  badan lahir rendah), underweight (berat badan lahir rendah), dan wasting (anak sangat kurus) yang terus  memengaruhi  anak  usia  balita  (Asmoyo  dan  Ratnasari,  2022).  UNICEF  pada  tahun 2018 menjelaskan bahwa stunting memengaruhi perkembangan kognitif dan motorik verbal dan  akan  bertahan  seumur  hidup,  bahkan  pada  generasi  berikutnya  atau  keturunannya (Permatasari, 2022). Anak yang menderita stunting akan mengalami penurunan kecerdasan yang  pada  akhirnya  akan  menghambat  seluruh  aktivitas  mereka  (Yadika,  Berawi,  dan Nasution, 2019). Bentuk tubuh yang tidak ideal atau maksimal ketika dewasa (lebih pendek dari  yang  seumurannya)  dapat  meningkatkan  risiko  obesitas  dan  penyakit  lain  seperti resistensi insulin, diabetes gestasional, dan masalah kesehatan reproduksi lainnya  (Vaozia, 2016).
Kalimantan  Barat  masuk  ke  dalam  10  provinsi  dengan  angka stunting tertinggi nasional  dengan  urutan  ke-8.  Hasil  dari  Survei  Status  Gizi  Indonesia  (SSGI)  tahun  2022 menunjukkan  bahwa  persentase  anak  dengan stunting di  Kalimantan  Barat  adalah  29.8%, lebih tinggi daripada persentase rata-rata nasional anak sebesar 24.4% (Kusnandar, 2022). Angka  ini  lebih  rendah  1.7%  dibandingkan  dengan  hasil  SSGI  tahun  2019  (31.5%). Tingginya  angka stunting menjadikan  Kalimantan  Barat  sebagai  salah  satu  provinsi  yang diprioritaskan dalam upaya percepatan penanggulangan stunting . Terdapat  beberapa  faktor  yang  memengaruhi  kejadian stunting antara  lain  yaitu Melahirkan  Hidup  Pertama  berusia  Kurang  dari  20  tahun  (MHPK20),  pernikahan  dini  <19 tahun,  balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap,  rumah  tangga  yang  memiliki  akses terhadap  sanitasi  layak,  dan  kemiskinan.  Untuk  melihat  apakah    faktor-faktor  tersebut berpengaruh terhadap angka stunting , maka dilakukan analisis regresi linear. Regresi lienar terbagi  menjadi  regresi  linear  sederhana  dan  regresi  linear  berganda  (Padilah  dan  Adam, 2019).  Analisis  regresi  linier  berganda  adalah  suatu  teknik  statistik  umum  yang  digunakan untuk  mengetahui  hubungan  antara  satu  variabel  terikat  (Y)  dengan  beberapa  variabel bebas (X 1 , X 2 ,..., X n ) (Drapper dan Smith, 1992; Hair, Black, Babin, Andreson dan Tatham, 2006,  P.176;  Cohen,  Cohen,  West,  dan  Aiken,  2003;  Johnson  dan  Wichern,  2002). Umumnya,  analisis  regresi  berganda  difokuskan  pada  pemilihan  model  regresi  terbaik dengan  memungkinkan  penentuan  variabel  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  regresi (Kondolembang,  2011).    Analisis  regresi  berganda  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh dua  atau  lebih    variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  yang  digunakan  (Prasmono  dan Ahdika,  2023).  Penelitian  sebelumnya  oleh  Asmoyo  dan  Ratnasari  tahun  2022  yaitu pemodelan faktor-faktor yang memengaruhi angka stunting pada balita di Indonesia dengan pendekatan  analisis  regresi  data  panel  diperoleh  satu  variabel  yang  signifikan  terhadap stunting pada balita di Indonesia adalah cakupan kunjungan ibu hamil K-4. Penelitian yang dilakukan  oleh  Hardinata  dkk  pada  tahun  2021  yaitu  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap stunting di  Indonesia  pada  tahun  2021  menggunakan  pendekatan analisis  regresi  berganda  menunjukkan  bahwa  akses  rumah  tangga  dengan  sanitasi  yang layak  dan  Berat  Bayi  Lahir  Rendah  (BBLR)  merupakan  faktor  yang  signifikan  dalam mempengaruhi  kejadian stunting di  Indonesia.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Astuti (2022) yaitu pengaruh sanitasi dan air minum terhadap stunting di Papua dan Papua Barat dengan  pendekatan  analisis  regresi  berganda  menunjukkan  bahwa  persentase  rumah tangga yang mengakses sanitasi dan air minum layak mempengaruhi stunting di Papua dan Papua Barat.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi angka stunting di  Kalimantan  Barat,  yang  diharapkan  mampu  membantu  akademisi,  penulis,  dan
profesional  kesehatan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  memengaruhi  angka stunting agar dapat merencanakan dan melaksanakan tindakan intervensi yang efektif dengan lebih baik.

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linear berganda. Metode analisis regresi  linear  berganda  merupakan  suatu  metode  yang  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  beberapa  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Jenis penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  pada  laman  BPS  Kalimantan  Barat  dan Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  Data-data  pada  penelitian  ini    adalah  angka stunting ,  Melahirkan  Hidup  Pertama  berusia  Kurang  dari  20  tahun  (MHPK20),  pernikahan dini  <19  tahun,  balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap,  rumah  tangga  yang  memiliki akses  terhadap  sanitasi  layak,  dan  kemiskinan  di  Kalimantan  Barat  pada  tahun  2022. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software R Studio.

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  linear  berganda  merupakan  lanjutan  dari  analisis  regresi  linear sederhana  di  mana  variabel  bebas  yang  digunakan  lebih  dari  satu.  Berikut  bentuk  umum dari persamaan analisis regresi linear berganda.
Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + ⋯ + β n X n
Keterangan: Y
= Variabel terikat
X 1 , X 2 , X 3 , … , X n = Variabel bebas α
= Konstanta
β 1 , β 2 , β 3 , … , β n = Koefisien pada masing-masing variabel bebas
Langkah-langkah analisis regresi linear berganda pada Microsoft Excel:
1) Buka Microsoft Excel kemudian buka file data
2) Klik “Data”
3) Klik “Data Analysis”
4) Klik “Regression”
5) Masukkan variabel terikat Y
6) Masukkan variabel bebas X 1 , X 2 , X 3 , … , X n 7) Klik “Ok”
Langkah-langkah analisis regresi linear berganda pada R Studio:
1) Masukkan data ke R Studio
2) Gunakan syntax
Data_Stunting<-lm(Y~X1+X2+X3+X4+X5,Data_Jurnal_2) summary(Data_Stunting)

## Uji Simultan (Uji F)
Uji simultan atau uji F merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui apakah setiap variabel  bebas X 1 , X 2 , X 3 , … , X n secara  signifikan  bersama-sama  atau  secara  simultan berpengaruh terhadap variabel terikat Y . Kriteria pengambilan keputusan adalah:
1) Jika nilai p − value  >  0,05 dan F hitung < F tabel maka H 0 tidak ditolak
2) Jika nilai p − value  <  0,05 dan F hitung > F tabel maka H 0 ditolak Adapun hipotesis sebagai berikut:
H 0 = tidak memiliki pengaruh secara simultan H 1 = memiliki pengaruh secara simultan

## Uji Parsial (Uji t)
Uji  parsial  atau  uji  t  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  setiap variabel  bebas X 1 , X 2 , X 3 , … , X n secara  signifikan  mandiri  atau  secara  parsial  berpengaruh terhadap variabel terikat Y . Kriteria pengambilan keputusan adalah: 1)  Jika nilai p − value  >  0,05 dan F hitung < F tabel maka H 0 tidak ditolak 2)  Jika nilai p − value  <  0,05 dan F hitung > F tabel maka H 0 ditolak Adapun hipotesis sebagai berikut: H 0 = tidak memiliki pengaruh secara parsial H 1 = memiliki pengaruh secara parsial

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan uji yang dilakukan pada analisis regresi berganda untuk mengetahui  hubungan  variabel  bebas  dan  variabel  terikat.  Uji  asumsi  klasik  terdiri  dari beberapa pengujian sebagai berikut:
1)  Uji Normalitas
Uji normalitas dari residual merupakan uji asumsi klasik yang bertujuan untuk mengetahui nilai  residual  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Asumsi  ini  akan  terpenuhi  jika  residual berdistribusi normal. Hipotesis untuk uji normalitas sebagai berikut:
H 0 ∶ e i = N(0, σ 2 ) (residual berdistribusi normal) H 1 ∶ e i ≠ N(0, σ 2 ) (residual tidak berdistribusi normal) Langkah-langkah uji normalitas pada R Studio: Gunakan syntax #Uji Normalitas ks.test(Data_Stunting$residuals,ecdf(Data_Stunting$residuals))
2)  Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dari  residual  merupakan  uji  asumsi  klasik  yang  bertujuan  untuk mengetahui hubungan korelasi antara residual yang satu dengan residual yang lainnya. Asumsi  ini  akan  terpenuhi  apabila  tidak  terjadi  autokorelasi.  Hipotesis  untuk  uji autokorelasi sebagai berikut:
H 0 ∶ ρe i = 0 (tidak terdapat korelasi residual) H 1 ∶ ρe i ≠ 0 (terdapat korelasi residual) Langkah-langkah uji autokorelasi pada R Studio: Gunakan syntax #Uji Autokorelasi dwtest(Data_Stunting) 3)  Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  merupakan  uji  asumsi  klasik  yang  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  linear  pada  variabel  bebas.  Asumsi  ini  akan  terpenuhi  apabila  tidak  terjadi multikolinearitas. Hipotesis untuk uji multikolinearitas sebagai berikut:
H 0 ∶ tidak terjadi multikolinearitas H 1 ∶ terjadi multikolinearitas Langkah-langkah uji multikolinearitas pada R Studio: Gunakan syntax #Uji Multikolinearitas vif(Data_Stunting)
4)  Uji Heteroskedastisitas
Uji  heterokedastisitas  merupakan  uji  asumsi  klasik  yang  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  variasi  dari  residual  satu  dan  residual  yang  lainnya.  Asumsi  ini  terpenuhi apabila  tidak  terjadi  heterokeastisitas.  Hipotesis  untuk  uji  heterokedastisitas  sebagai berikut:
H 0 ∶ tidak terjadi heterokedastisitas H 1 ∶ terjadi heterokedastisitas Langkah-langkah uji heterokedastisitas pada R Studio: Gunakan syntax #Uji Heterokedastisitas bptest(Data_Stunting,studentize =TRUE,data = Data_Jurnal_2)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini data diperoleh dari laman BPS Kalimantan Barat dan Kementerian Kesehatan Republik Indonesia pada tahun 2022 yang terdiri dari satu variabel terikat ( Y ) dan lima  variabel  bebas  ( X ).  Variabel  terikat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  angka stunting ( Y ), adapun variabel bebasnya yaitu Melahirkan Hidup Pertama berusia Kurang dari 20  tahun  (MHPK20)  ( X 1 ),  pernikahan  dini  <19  tahun  ( X 2 ),  balita  yang  mendapatkan imunisasi lengkap ( X 3 ), rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak ( X 4 ), dan kemiskinan ( X 5 ). Berikut data yang digunakan dalam penelitian ini. Analisis dan interpretasi hasil ini diperlukan sebelum dibahas.
Tabel 1. Data Penelitian Kabupaten/Kota Y X1 X2 X3 X4 X5 Kabupaten Sambas 30.50 22.40 27.68 62.33 90.43 6.92 Kabupaten Bengkayang 30.10 25.80 25.68 66.57 79.53 6.03 Kabupaten Landak 32.50 47.10 40.70 73.19 66.00 10.01 Kabupaten Mempawah 25.10 33.50 32.97 53.33 79.44 5.32 Kabupaten Sanggau 32.50 40.80 36.59 62.42 64.98 4.51 Kabupaten Ketapang 22.30 39.90 37.25 20.99 74.10 9.39 Kabupaten Sintang 18.70 38.80 34.25 51.55 73.63 8.57 Kabupaten Kapuas Hulu 37.90 39.90 36.17 66.44 60.31 8.59 Kabupaten Sekadau 35.50 37.20 37.93 69.04 72.33 5.85 Kabupaten Melawi 44.10 39.70 41.20 62.67 65.50 11.44 Kabupaten Kayong Utara 25.10 36.80 36.19 59.98 77.87 9.04 Kabupaten Kubu Raya 27.60 28.60 32.59 35.88 73.52 4.12 Kota Pontianak 19.70 13.40 16.97 33.80 98.13 4.46 Kota Singkawang 23.50 21.70 23.96 68.84 93.70 4.67 Sumber: BPS Kalimantan Barat

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  linear  berganda  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel- variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Analisis  regresi  linear  berganda  dengan menggunakan software Microsoft Excel dan R Studio sebagai berikut.
Tabel  2. Hasil Output Analisis Regresi Linear Berganda pada Microsoft Excel
Regression Statistics Multiple R 0,93495 R Square 0,87414 Adjusted R Square 0,80422 Standard Error 3,13995 Observations 15 ANOVA df SS MS F Significance F Rgeression 5 616,31556  123,26311  12,50220 0,00078 Residual 9 88,73376 9,85930 Total 14 705,04933 Coeefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 78,42520 21,89716 3,58152 0,00591 28,89036 127,96037 X1 -1,54499 0,33937 -4,5525 0,00138 -2,31271 -0,77728 X2 1,25160 0,42862 2,92005 0,00170 0,28199 2,22121 X3 0,21752 0,05546 3,92203 0,00350 0,09205 0,34298 X4 -0,74093 0,17964 -4,12447 0,00258 -1,14731 -0,33455 X5 0,72279 0,48872 1,47894 0,17328 -0,38277 1,82837
Gambar 1. Hasil Output Analisis Regresi Linear Berganda pada R Studio
Berdasarkan hasil output di atas dapat diketahui bahwa bentuk atau model persamaan regresi  linear  berganda  untuk  data  angka stunting ( Y ),  Melahirkan  Hidup  Pertama  berusia Kurang  dari  20  tahun  (MHPK20)  ( X 1 ),  pernikahan  dini  <19  tahun  ( X 2 ),  balita  yang mendapatkan imunisasi lengkap ( X 3 ), rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak ( X 4 ), dan kemiskinan ( X 5 ) sebagai berikut:
Y = 78.42520 − 1.54500X 1 + 1.25160X 2 + 0.21752X 3 − 0.74094X 4 + 0.72280X 5
Berdasarkan  bentuk  atau  model  regresi  linear  berganda  yang  diperoleh  dapat diinterpretasikan  bahwa  konstanta  sebesar 78.42520 artinya  jika X 1 = X 2 = X 3 = X 4 = X 5 = 0 maka Y = 78.42520 .  Koefisien  MHPK20  ( X 1 ) dengan  nilai −1.54500 memiliki  hubungan yang berlawanan arah dengan angka stunting artinya jika MHPK20 naik satu satuan maka angka stunting juga  akan  turun  begitupun  sebaliknya,  jika  MHPK20 berkurang  satu  satuan maka stunting balita  akan  naik.  Koefisien  pernikahan  dini  <19  tahun  ( X 2 ) dengan  nilai 1.25160 memiliki hubungan yang searah dengan angka stunting artinya jika pernikahan dini <19  tahun  naik  satu  satuan  dan  seterusnya  maka  angka stunting juga  akan  bertambah begitupun sebaliknya, jika pernikahan dini <19 tahun berkurang satu satuan dan seterusnya maka angka stunting akan turun. Koefisien balita yang mendapatkan imunisasi lengkap ( X 3 ) dengan  nilai 0.21752 memiliki  hubungan  yang  searah  dengan  angka stunting artinya  jika balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap  naik  satu  satuan  dan  seterusnya  maka  angka stunting akan  naik  persatu  satuan  tersebut.  Koefisien  rumah  tangga  yang  memiliki  akses terhadap sanitasi  layak  ( X 4 ) dengan  nilai −0.74094X4 memiliki  hubungan  yang  berlawanan arah dengan angka stunting artinya jika rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak  naik  satu  satuan  maka stunting balita  juga  akan  turun  begitupun  sebaliknya,  jika rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  sanitasi  layak  berkurang  satu  satuan  maka angka stunting akan  naik.  Koefisien  kemiskinan  ( X 5 ) dengan  nilai 0.72280 memiliki hubungan yang searah dengan angka stunting artinya jika kemiskinan naik satu satuan dan seterusnya  maka  angka stunting juga  akan  bertambah  begitupun  sebaliknya,  jika kemiskinan berkurang satu satuan dan seterusnya maka angka stunting akan turun.

## Uji Simultan (Uji F)
Uji  simultan  (uji  F)  dilakukan  untuk  menguji  pengaruh  secara  keseluruhan  yang diberikan oleh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengujian secara simultan dilakukan dengan  menguji  variabel  bebas  secara  simultan  atau  bersama-sama  terhadap  variabel terikat.  Variabel  bebasnya  yaitu  Melahirkan  Hidup  Pertama  berusia  Kurang  dari  20  tahun (MHPK20) ( X 1 ), pernikahan dini <19 tahun ( X 2 ), balita yang mendapatkan imunisasi lengkap
( X 3 ), rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak ( X 4 ), dan kemiskinan ( X 5 ). Variabel terikatnya yaitu angka stunting ( Y ). Analisis uji F dengan R Studio sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil Output Uji F pada R Studio
Berdasarkan  hasil output di  atas  dapat  diketahui  bahwa  nilai p value = 0.0007826 < alpha (α) = 0,05 sehingga H 0 ditolak.  Oleh  karena H 0 ditolak,  maka  dapat  disimpulkan bahwa variabel bebas (Melahirkan Hidup Pertama berusia Kurang dari 20 tahun (MHPK20) ( X 1 ),  pernikahan  dini  <19  tahun  ( X 2 ),  balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap  ( X 3 ), rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  sanitasi  layak  ( X 4 ),  dan  kemiskinan  ( X 5 )) berpengaruh  signifikan  secara  simultan  terhadap  angka stunting dengan  koefisien determinasi  80,42%  yang  artinya  variabel  bebas  dapat  menjelaskan  atau  memberikan informasi yang dibutuhkan oleh variabel terikat.

## Uji Parsial (Uji t)
Uji parsial (uji t) dilakukan untuk menguji pengaruh secara individu yang diberikan oleh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengujian secara parsial dilakukan dengan  menguji  variabel  bebas  secara  parsial  atau  individu  terhadap  variabel  terikat. Variabel bebasnya yaitu Melahirkan Hidup Pertama berusia Kurang dari 20 tahun (MHPK20) ( X 1 ),  pernikahan  dini  <19  tahun  ( X 2 ),  balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap  ( X 3 ), rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  sanitasi  layak  ( X 4 ),  dan  kemiskinan  ( X 5 ). Variabel terikatnya yaitu angka stunting ( Y ). Analisis uji t dengan R Studio sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Output Uji t pada R Studio
Berdasarkan  hasil output di  atas  pada  variabel  Melahirkan  Hidup  Pertama  berusia Kurang  dari  20  tahun    MHPK20  ( X 1 )  nilai p value = 0,00138 < alpha (α) = 0,05 yang menjelaskan bahwa  Melahirkan Hidup Pertama berusia Kurang dari 20 tahun berpengaruh signifikan secara parsial terhadap angka stunting . Pada variabel pernikahan dini <19 tahun ( X 2 ) nilai p value = 0,01703 < alpha (α) = 0,05 yang menjelaskan bahwa pernikahan dini <19 tahun  berpengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap  angka stunting .  Pada  variabel  balita yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap  ( X 3 )  nilai p value = 0,00350 < alpha (α) = 0,05 yang menjelaskan  bahwa  balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap  berpengaruh  signifikan secara  parsial  terhadap  angka stunting .  Pada  variabel  rumah  tangga  yang  memiliki  akses terhadap  sanitasi  layak  ( X 4 )  nilai p value = 0,00258 < alpha (α) = 0,05 yang  menjelaskan bahwa  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  terhadap  sanitasi  layak  berpengaruh  signifikan secara  parsial  terhadap  angka stunting .  Pada  variabel  kemiskinan  ( X 5 )  nilai p value = 0,17328 > alpha (α) = 0,05 yang  menjelaskan  bahwa  kemiskinan  tidak  berpengaruh signifikan secara parsial terhadap angka stunting .

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan uji yang dilakukan pada analisis regresi berganda untuk mengetahui  hubungan  variabel  bebas  dan  variabel  terikat.  Uji  asumsi  klasik  terdiri  dari beberapa pengujian sebagai berikut.

## 1)  Uji Normalitas
Uji normalitas dari residual merupakan uji asumsi klasik yang bertujuan untuk mengetahui nilai  residual  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Asumsi  ini  akan  terpenuhi  jika  residual berdistribusi normal. Nilai residual dapat dikatakan berdistribusi normal apabila signifikasi variabel residual memiliki nilai signifikasi p value > 0,05 . Berikut hasil output uji normalitas pada R Studio.
Gambar 4. Hasil Output Uji Normalitas pada R Studio
Berdasarkan  hasil  output  di  atas  dengan  melakukan  uji  Kolmogorov-Smirnov  terhadap residual  dapat  diketahui  bahwa  nilai p value = 0.9525 > alpha (α) = 0,05 .  Maka  dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai residual berdistribusi normal sehingga bentuk atau model regresi linear berganda memenuhi asumsi normalitas.

## 2)  Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dari  residual  merupakan  uji  asumsi  klasik  yang  bertujuan  untuk mengetahui hubungan korelasi antara residual yang satu dengan residual yang lainnya. Asumsi  ini  akan  terpenuhi  apabila  tidak  terjadi  autokorelasi.  Untuk  mengetahui  terjadi autokerasi  atau  tidak  dengan  membandingkan  nilai  statistik  hitung  Durbin-Watson  dan mebandingkan  nilai  signifikasi p value dan alpha (α) 0,05 apabila p value > 0,05 maka tidak terjadi autokorelasi. Berikut hasil output uji autokorelasi pada R Studio.
Gambar 5. Hasil Output Uji Autokorelasi pada R Studio
Berdasarkan hasil output di atas dengan melakukan uji Durbin-Watson terhadap residual dapat diketahui bahwa nilai p value = 0.4955 < alpha (α) = 0,05 . Maka dapat disimpulkan bahwa terdapat gejala autokorelasi sehingga bentuk atau model regresi linear berganda tidak  memenuhi asumsi autokorelasi.
3)  Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  merupakan  uji  asumsi  klasik  yang  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  linear  pada  variabel  bebas.  Asumsi  ini  akan  terpenuhi  apabila  tidak  terjadi multikolinearitas.  Untuk  mengetahui  nilai  terjadi  multikolinearitas  atau  tidak  dengan memperhatikan  nilai  tolerance  dan  vif,  apabila  nilai tolerance  >  0,1 dan vif  <  10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Berikut hasil output uji multikolinearitas pada R Studio.
Gambar 6. Hasil Output Uji Multikolinearitas pada R Studio
Berdasarkan  hasil  output  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  vif X 1 = 15.009604 ; X 2 = 13.008245 > 10 sedangkan X 3 = 1.026781 ; X 4 = 6.295276 ;  X 5 = 1.947889 < 10 .  Maka dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  gejala  multikolinearitas  sehingga  bentuk  atau  model regresi linear berganda tidak memenuhi asumsi multikolinearitas.

## 4)  Uji Heteroskedastisitas
Uji  heterokedastisitas  merupakan  uji  asumsi  klasik  yang  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  variasi  dari  residual  satu  dan  residual  yang  lainnya.  Asumsi  ini  terpenuhi apabila  tidak  terjadi  heterokeastisitas.  Apabila p value > 0,05 maka  tidak  terjadi heterokedastisitas. Berikut hasil output uji multikolineartas pada R Studio.
Gambar 7. Hasil Output Uji Heteroskedastisitas pada R Studio
Berdasarkan  hasil  output  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  nilai p value = 0.587 > alpha (α) = 0,05 .  Maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  tidak  terjadi  heterokedastisitas sehingga bentuk atau model regresi linear berganda memenuhi asumsi homokedastisitas.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa sebesar 80.42% faktor-faktor angka stunting di Kalimantan Barat dapat dipengaruhi  oleh melahirkan pertama bpada usia kurang dari 20 tahun (MHPK20) ( X 1 ), pernikahan dini <19 tahun ( X 2 ), balita yang mendapatkan imunisasi lengkap ( X 3 ), rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak  ( X 4 ),  dan  kemiskinan  ( X 5 ).  Sedangkan  sisanya  21.3%  dapat  dijelaskan  oleh  faktor- faktor  lain  yang  tidak  diteliti  dalam  penelitian  ini.  Secara  simultan  variabel-variabel  bebas memengaruhi secara signifikan terhadap angka stunting di Kalimantan Barat. Secara parsial variabel-variabel  bebas  yang  memengaruhi  angka stunting di  Kalimantan  Barat  yaitu Melahirkan  Hidup  Pertama  berusia  Kurang  dari  20  tahun  (MHPK20)  ( X 1 ),  pernikahan  dini <19  tahun  ( X 2 ),  balita  yang  mendapatkan  imunisasi  lengkap  ( X 3 ),  dan  rumah  tangga  yang memiliki akses terhadap sanitasi layak ( X 4 ). Bentuk atau model regresi linear berganda data angka stunting di Kalimantan Barat memenuhi dua uji asumsi klasik yaitu uji normalitas dan uji heteroskedastisitas.

## REKOMENDASI
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  bisa  dikembangkan    dengan  menggunakan variabel-variabel  lain  yang  diduga  berpengaruh  terhadap  angka stunting .  Selain  itu,  perlu juga  diperhatikan  apakah  variabel-variabel  tersebut  memenuhi  semua  uji  asumsi  klasik sehingga dapat menghasilkan bentuk atau model analisis regresi berganda yang baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  BPS  Kalimantan  Barat  atas  motivasi  dan  dukungannya  dalam membantu terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Andarini,  R.,  Imanni,  H.,  Sulistianingsih,  E.,  &  Perdana,  H.  (2023).  Analisis  Cluster Menggunakan  Algoritma  K-Means  Berdasarkan  Faktor  Penyebab  Stunting  Pada Provinsi Kalimantan Barat. Bimaster , 12 (3), 301 –308.
Asmoyo,  O.  K.,  &  Ratnasari,  V.  (2022).  Pemodelan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Persentase Stunting pada Balita di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Data Panel. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 11 (3). https://doi.org/10.12962/j23373520.v11i3.80908 Astuti,  Y.  R.  (2022).  Pengaruh  Sanitasi  dan  Air  Minum  Terhadap  Stunting  di  Papua  dan Papua  Barat The  Effect  of  Sanitation  and  Drinking  Water  on  Stunting  in  Papua  and West Papua . 16 (3), 261 –267.
Claudia,  P.  (2022).  Pernikahan  Usia  Dini  dan  Risiko  Terhadap  Kejadian  Stunting  pada Baduta di Puskesmas Kertek 2, Kabupaten Wonosobo. Higeia Journal of Public Health Research and Development , 2 (2), 227 –238.
Hardinata, R., Oktaviana, L., Husain, F. F., Putri, S., & Kartiasih, F. (2021). Analisis Faktor- Faktor  yang  Memengaruhi  Stunting  di  Indonesia  Tahun  2021  (  Analysis  of  Factors Influencing Stunting in Indonesia 2021 ). Seminar Nasional Oficial Statistic 2023 , 1 (1), 817 –826. https://prosiding.stis.ac.id/index.php/semnasoffstat/article/view/1867 Kondolembang, F. (2011). Analisis Regresi Berganda Dengan Metode Stepwise Pada Data Hbat. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan  Terapan , 5 (1),  15 –20. https://doi.org/10.30598/barekengvol5iss1pp15-20 Kusnandar, V. B. (2022). No Title . https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/07/12/10-provinsi-dengan-angka- stunting-tertinggi-nasional-tahun-2021
Mamlua’atul  Mufidah,  I.,  &  Basuki,  H.  (2023).  Analisis  Regresi  Linier  Berganda  Untuk Mengetahui Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Stunting Di Jawa Timur. Indonesian Nursing Journal of Education and Clinic , 3 (3), 51 –59.
Padilah,  T.  N.,  &  Adam,  R.  I.  (2019).  Analisis  Regresi  Linier  Berganda  Dalam  Estimasi Produktivitas Tanaman Padi Di Kabupaten Karawang. FIBONACCI: Jurnal Pendidikan Matematika Dan Matematika , 5 (2), 117. https://doi.org/10.24853/fbc.5.2.117-128
PRASMONO,  A.  S.  P.,  &  Atina  Ahdika.  (2023).  Analisis  Regresi  Berganda  pada  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Kinerja  Fisik  Preservasi  Jalan  dan  Jembatan  Di  Provinsi Sumatera  Selatan. Emerging  Statistics  and  Data  Science  Journal , 1 (1),  47 –56. https://doi.org/10.20885/esds.vol1.iss.1.art6 Vaozia,  S.  (2016). Faktor  Risiko  Kejadian  Stunting  Pada  Anak  Usia  1-3  Tahun  (Studi  Di Desa  Menduran  Kecamatan  Brati  Kabupaten  Grobogan) . 5 ,  314 –320.  http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/jnc
Yadika,  A.  D.  N.,  Berawi,  K.  N.,  &  Nasution,  S.  H.  (2019).  Pengaruh  stunting  terhadap perkembangan kognitif dan prestasi belajar. Jurnal Majority , 8 (2), 273 –282.