Vol. 19, No. 1, September 2022, pp. 163 - 171 DOI: 10.20956/j.v19i1.21757

## Modeling Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) on Stunting Incidence in Malang Regency

## Pemodelan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) pada Kejadian Stunting di Kabupaten Malang
Henny Pramoedyo 1 , Suci Astutik 2 , Ani Budi Astuti 3 , Fahimah Fauwziyah 4 ,
Elok Pratiwi 5
12345 Departemen Statistika FMIPA Universitas Brawijaya, Email address : 1) hennyp@ub.ac.id 2) suci_sp@ub.ac.id 3) ani_budi@ub.ac.id
4) fahimah21@student.ub.ac.id 5) elokpratiwi@student.ub.ac.id

## Abstract
Discrete  data  on  the  response  variable  can  be  analyzed  using  poisson  regression.  The assumption of equidispersion in poisson regression must be fulfilled, but in practice there are many  problems  of  overdispersion.  The  negative  binomial  regression  model  is  used  to overcome  the  problem  of  overdispersion,  but  this  model  is  global  while  in  some  cases  each location has different characteristics. Therefore, a method that considers the effects of spatial heterogeneity  is  needed.  If  the  response  variable  is  discrete  data  that  is  overdispersed  and includes  spatial  effects,  a  model  called  Geographically  Weighted  Negative  Binomial Regression (GWNBR) is developed. The GWNBR method can be applied in the health sector, such as in stunting. The prevalence of stunting in Malang Regency is still quite high, there is 25.7%. By conducting the GWNBR test, 385 models were obtained, one of them is Tulungrejo Village with factors influencing the incidence of stunting, namely access to permanent healthy latrines,  access  to  posyandu,  exclusive  breastfeeding,  population  density  and  community empowerment.  From  three  weights  used,  namely  the  Adaptive  Gaussian  Kernel,  Adaptive Bisquare Kernel and Adaptive Tricube Kernel, the best model was obtained from the Adaptive Bisquare Kernel weighting with the smallest AIC is -211.3763.
Keywords: GWNBR, Stunting, Malang Regency .

## Abstrak
Data  diskrit  pada  variabel  respon  dapat  dianalisis  menggunakan  regresi  poisson.  Asumsi equidispersi  dalam  regresi  poisson  harus  terpenuhi,  namun  dalam  penerapannya  banyak
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,
Elok Pratiwi
ditemui  masalah  overdispersi.  Model  regresi  binomial  negatif  digunakan  untuk  mengatasi masalah  overdispersi,  namun  model  ini  bersifat  global  sedangkan  pada  beberapa  kasus masing-masing  lokasi  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu  diperlukan metode yang mempertimbangkan efek keheterogenan spasial. Apabila variabel respon berupa data  diskrit  yang  mengalami  overdispersi  dan  menyertakan  efek  spasialnya  maka  dilakukan pengembangan  model  yang  disebut  Geographically  Weighted  Negative  Binomial  Regression (GWNBR).  Metode  GWNBR  dapat  diterapkan  di  bidang  kesehatan,  seperti  pada  kejadian stunting. Prevalensi balita  stunting di  Kabupaten Malang  masih tergolong cukup tinggi  yaitu sebesar  25.7%.  Dengan  melakukan  uji  GWNBR  didapatkan  385  model,  salah  satunya  Desa Tulungrejo dengan faktor – faktor yang mempengaruhi kejadian stunting adalah akses jamban sehat  permanen,  akses  posyandu,  asi  esklusif,  kepadatan  penduduk  dan  pemberdayaan masyarakat. Dari ketiga pembobot yang digunakan yaitu Adaptive Gaussian Kernel, Adaptive Bisquare  Kernel  dan  Adaptive  Tricube  Kernel  didapatkan  model  terbaik  dari  pembobot Adaptive Bisquare Kernel dengan AIC terkecil sebesar -211.3763.
Kata kunci: GWNBR, Stunting, Kabupaten Malang .

## 1.  PENDAHULUAN
Variabel respon yang berupa data diskrit dapat dianalisis menggunakan regresi poisson [5]. Salah satu asumsi yang harus terpenuhi pada regresi poisson adalah kondisi equidispersi. Namun pada penerapannya sering terjadi data diskrit yang memiliki nilai ragam lebih besar dibandingkan rata-ratanya  atau  disebut  sebagai  kondisi  overdispersi.  Pada  data  yang  mengalami  overdispersi, regresi poisson menjadi kurang tepat digunakan karena akan menghasilkan pendugaan parameter yang bias ke bawah atau underestimate [1]
Masalah  data  overdispersi  dapat  diatasi  dengan  regresi  binomial  negatif  tanpa menghilangkan  kondisi  overdispersinya  [9].  Namun  pada  regresi  binomial  negatif  model  yang dihasilkan  bersifat  global  sehingga  berlaku  untuk  seluruh  lokasi.  .  Model  regresi  berbobot geografis dapat lebih baik mengurangi spasial autokorelasi dalam residual model daripada  model yang  bersifat  global  [14].  Untuk  itu  diperlukan  pengembangan  metode  yang  dapat  melibatkan efek  lokasi.  Analisis  statistika  yang  mempertimbangkan  efek  lokasi  disebut  analisis  spasial. Sehingga  karakteristik  yang  berbeda-beda  dari  tiap  lokasi  akan  tercermin  dalam  heterogenitas spasial [13]. Metode yang dapat mengatasi pengaruh heterogenitas spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR) [2]. Namun apabila data spasial tersebut memiliki variabel respon berupa  data  diskrit  yang  mengalami  overdispersi  maka    dimodelkan  dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Metode GWNBR merupakan alat yang kuat untuk memodelkan data diskrit terutama ketika data mengalami overdispersi [6]. Model GWNBR akan  menghasilkan  penaksir  parameter  lokal  dengan  masing  –  masing  lokasi  akan  memiliki parameter yang berbeda – beda [7].
Ada  anggapan  jika  suatu  daerah  memiliki  kejadian  stunting  yang  tinggi  maka  daerah terdekat  akan  mengalami  kondisi  yang  sama.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  karakteristik  daerah yang  berdekatan  relatif  sama.  Sehingga  GWNBR  dapat  diterapkan  pada  kejadian  stunting. Stunting adalah konsekuensi dari kekurangan energi protein yang kronis [11]. Stunting juga dapat diartikan suatu keadaan dimana tinggi badan lebih pendek dari normal, tidak proporsional dengan usia  anak,  disebabkan  oleh  kekurangan  gizi  atau  penyakit  berulang  dalam  jangka  waktu  yang lama sejak perkembangan janin sampai dengan 2 tahun pertama setelah kelahiran [15]. Stunting dapat  menghambat  perkembangan  anak  seperti  penurunan  perkembangan  kognitif,  motorik,  dan bahasa  [4].  Stunting  memiliki  interaksi  yang  kompleks  antara  rumah  tangga,  lingkungan,  sosial ekonomi,  dan  faktor  budaya.  Faktor  ibu  itu  penting  aspek  dalam  rumah  tangga  dan  faktor keluarga  yang  mempengaruhi  pengerdilan.  Faktor  ibu  yang  berpengaruh  signifikan  kejadian

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,
Elok Pratiwi
stunting  adalah  gizi  buruk  selama  prakonsepsi,  kehamilan,  dan  menyusui,ibu  bertubuh  pendek, kehamilan  awal,  dan  kelahiran  rendah  bobot  [10].  Berdasarkan  Studi  Status  Gizi  Indonesia (SSGI)  tahun  2021,  prevalensi  balita  stunting  di  Kabupaten  Malang  mencapai  25.7%,  dimana angka  ini  lebih  tinggi  dari  prevalensi  stunting  nasional  yaitu  sebesar  24.4%  [8].  Sehingga diperlukan  upaya  dari  pemerintah  Kabupaten  Malang  untuk  menurunkan  stunting  agar  target SDGs  tercapai.  Kejadian  stunting  tersebut  merupakan  data  diskrit  yang  mengalami  overdispersi serta  akan  dilibatkan  efek  spasialnya.  Pembobot  spasial  dapat  dibentuk  melalui  fungsi  kernel, salah  satunya  fungsi adaptive  kernel .  Fungsi Adaptive  Kernel terbagi  menjadi  tiga  jenis  yaitu Adaptive  Gaussian  Kernel,  Adaptive  Bisquare  Kernel, dan Adaptive  Tricube  Kernel [12].  Oleh karena  itu  dalam  penelitian  ini  ingin  diketahui  pemodelan  GWNBR  dengan  menggunakan pembobot Adaptive  Gaussian  Kernel,  Adaptive  Bisquare  Kernel, dan Adaptive  Tricube  Kernel serta faktor-faktor yang berpengaruh terhadap stunting di Kabupaten Malang.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  mengenai  stunting  di Kabupaten  Malang  yang  dilengkapi  informasi  mengenai  letak  koordinat  lintang  dan  bujur  dari masing-masing  pengamatan.  Data  terdiri  dari  satu  variabel  respon  yaitu  Kejadian  Stunting  ( ) dan lima variabel prediktor yaitu Akses Jamban Sehat Permanen ( ), Akses Posyandu ( ), ASI
Eksklusif  ( ),  Kepadatan  Penduduk  ( ),  dan  Pemberdayaan  Masyarakat  ( ).  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Geographically  Weighted  Binomial  Negatif  Regression (GWNBR). Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai berikut:
1. Menghitung jarak euclidean berdasarkan letak geografis.
2. Menentukan bandwidth optimum dengan metode Cross Validation (CV).
3. Membentuk  matriks  pembobot  dengan  menggunakan  fungsi Adaptive  Gaussian  Kernel, Adaptive Bisquare Kernel, dan Adaptive Tricube Kernel.
4. Melakukan  pengujian  heterogenitas  spasial  menggunakan  uji  Breusch-Pagan.  Apabila  tidak ada  heterogenitas  spasial  maka  memodelkan  regresi  binomial  negatif,  namun  apabila  ada heterogenitas spasial maka memodelkan GWNBR.
5. Melakukan pendugaan parameter model GWNBR.
6. Melakukan pengujian signifikansi parameter secara simultan dan parsial.
7. Melakukan  pemilihan  model  terbaik  antara  model  GWNBR  dengan  pembobot  fungsi Adaptive Gaussian  Kernel,  Adaptive  Bisquare  Kernel ,  dan Adaptive  Tricube  Kernel berdasarkan nilai AIC.
8. Membentuk peta prediksi kejadian stunting
9. Menginterpretasi model.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,
Elok Pratiwi
Gambar 2. 1. Diagram Alir Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemeriksaan Heterogenitas Spasial
Anselin  (1998)  mengatakan  bahwa  uji  keragaman  (Heterogenitas)  spasial  dengan  uji Breusch  – Pagan menggunakan hipotesis sebagai berikut [3].
( ) ( ) ( ) Tabel 1. Heterogenitas Spasial Adaptive Gaussian Kernel Adaptive Bisquare Kernel Adaptive Tricube Kernel
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,
Elok Pratiwi
BP Pvalue BP Pvalue BP Pvalue 75906.92 0 71493.59 0 74071.65 0
Didapatkan  nilai  statsitik  uji  BP=75906.92  pada Adaptive  Gaussian  Kernel, nilai  statsitik  uji BP=71493.59 pada Adaptive Bisquare Kernel , dan nilai statsitik uji BP= 74071.65 pada Adaptive Tricube Kernel dengan P-value = 0 pada setiap pembobot. Dapat diambil keputusan untuk Tolak , yang artinya terdapat heterogenitas spasial pada data kejadian stunting per desa di Kabupaten Malang tahun 2021.

## 3.2 Pengujian Parameter Model GWNBR
1. Pengujian secara simultan
Secara  simultan  pengujian  parameter  model  GWNBR    dilakukan  dengan  statistik  uji Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT) dengan hipotesis sebagai berikut.
( ) ( ) ( ) ( )
Didapatkan hasil pengujian secara simultan sebagai berikut.
Tabel 2. Pengujian secara simultan Pembobot Nilai Statistik Uji P-value Adaptive Gaussian Kernel 82.20376 Adaptive Bisquare Kernel 82.01786 Adaptive Tricube Kernel 81.95935
Dari  ketiga  pembobot  tersebut  didapatkan  hasil P-value <  0.05  sehingga  dapat  diambil keputusan  untuk  tolak yang  artinya  peubah  prediktor  secara  simultan  berpengaruh  terhadap peubah respon untuk seluruh pembobot.
2. Pengujian secara parsial
Secara parsial pengujian signifikansi model GWNBR digunakan untuk mengetahui peubah mana yang signifikan pada tiap – tiap lokasi pengamatan. Hipotesis yang digunakan sebagai berikut.
( )
( )
Tabel 3 . Pengujian secara parsial
Peubah yang Signifikan Jumlah Desa Adaptive Gaussian Kernel Adaptive Bisquare Kernel Adaptive Tricube Kernel 385 378 378 0 7 4

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,
Elok Pratiwi
0 0 3
Berdasarkan uji parsial pada Tabel 3. didapatkan hasil peubah yang signifikan pada setiap pembobot di Kabupaten Malang pada tahun 2021 adalah berbeda, sehingga daerah dengan faktor – faktor signifikan yang sama dapat dikelompokkan menjadi satu kelompok. Adapun kelompok daerah yang terbentuk sebagai berikut.

## 3.3 Pengelompokan Peubah yang Signifikan
Pengelompokan  kejadian  stunting  pada  tiap  desa  di  Kabupaten  Malang  tahun  2021 menggunakan fungsi pembobot Adaptive Gaussian Kernel hanya memiliki satu kelompok, yang artinya seluruh desa memiliki variabel signifikan yang sama. Faktor – faktor yang mempengaruhi kejadian stunting yaitu Akses Posyandu, Asi Eksklusif, Kepadatan Penduduk, dan Pemberdayaan masyarakat.  Pada  pengelompokan  menggunakan  fungsi  pembobot Adaptive  Bisquare  Kernel membentuk dua kelompok. Faktor – faktor yang mempengaruhi kejadian stunting pada kelompok satu yaitu Akses jamban sehat permanen, Asi Eksklusif, Kepadatan Penduduk, dan Pemberdayaan masyarakat. Sedangkan faktor – faktor yang mempengaruhi kejadian stunting pada kelompok dua yaitu  Akses jamban  sehat permanen, Akses  Posyandu,  Asi  Eksklusif,  Kepadatan Penduduk,  dan Pemberdayaan  masyarakat.  Selanjutnya  pada  pengelompokan  menggunakan  fungsi  pembobot Adaptive  Tricube  Kernel membentuk  tiga  kelompok.  Faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi kejadian  stunting  pada  kelompok  satu  yaitu  Akses  jamban  sehat  permanen,  Asi  Eksklusif, Kepadatan  Penduduk,  dan  Pemberdayaan  masyarakat.  Sedangkan  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  kejadian  stunting  pada  kelompok  dua  yaitu Akses  Posyandu,  Asi  Eksklusif, Kepadatan  Penduduk,  dan  Pemberdayaan  masyarakat.  Dan  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi kejadian stunting pada kelompok tiga yaitu Akses jamban sehat permanen, Akses Posyandu, Asi Eksklusif, Kepadatan Penduduk, dan Pemberdayaan masyarakat.
3.4  Pemodelan  (GWNBR)  dengan  Fungsi  Pembobot  Adaptive  Gaussian  kernel, Adaptive Bisquare Kernel, dan Adaptive Tricube Kernel.
Hasil uji parsial parameter pada model GWNBR untuk setiap wilayah pengamatan dapat dibentuk  suatu  persamaan  model.  Salah  satu  contoh  yang  dapat  diterapkan  yaitu  pembentukan persamaan model GWNBR untuk desa ke 8 ( ) yaitu desa Tulungrejo, dengan menggunakan fungsi  pembobot Adaptive  gaussian  Kernel didapatkan  persamaan  model  GWNBR  sebagai berikut.
̂       ( ) (3.1)
Semua peubah pada peubah prediktor berpengaruh terhadap peubah respon dikarenakan nilai p- value < 0.05.
Pembentukan persamaan model GWNBR untuk desa ke 8 ( ) yaitu desa Tulungrejo, dengan menggunakan fungsi pembobot Adaptive bisquare Kernel didapatkan persamaan model GWNBR sebagai berikut.
̂       ( ) (3. 2) Dan  pembentukan  persamaan  model  GWNBR  untuk  desa  ke  8  ( ) yaitu  desa  Tulungrejo, dengan  menggunakan  fungsi  pembobot Adaptive  tricube  Kernel didapatkan  persamaan  model GWNBR sebagai berikut.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,

## Elok Pratiwi
̂       ( ) (3.3)

## 3.5 Pemilihan model terbaik
Dari  hasil  pemodelan  GWNBR  yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan  nilai  AIC  seperti  Tabel sebagai berikut.
Tabel 3. Nilai AIC Kriteria Pembobot Nilai AIC Adaptive Gaussian Kernel - 211.1521 Adaptive Bisquare Kernel - 211.3763 Adaptive Tricube Kernel -211.3551
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui bahwa model GWNBR dengan menggunakan pembobot Adaptive  Bisquare  Kernel memiliki  nilai  AIC  terkecil  dibanding  model  GWNBR  dengan menggunakan  pembobot Adaptive  Gaussian dan Adaptive  Tricube  Kernel .  Sehingga Adaptive Bisquare kernel merupakan pembobot terbaik untuk memodelkan stunting di Kabupaten Malang.

## 3.5   Membentuk peta prediksi kejadian stunting
Dengan  menggunakan  model  pendugaan  model  GWNBR  dengan  menggunakan pembobot Adaptive Bisquare Kernel didapat hasil sebaran prediksi kejadian stunting di kabupaten malang seperti tertera pada gambar peta dibawah ini
Gambar 3. 1. Peta Prediksi Kejadian Stunting di Kabupaten Malang
Pada Gambar 2. terlihat bahwa sebagian besar di Kabupaten Malang berada pada 20 – 25 kejadian stunting pada balita. Nilai prediksi berwarna merah dengan kejadian stunting lebih dari 30  kasus  (tertinggi)  yaitu  pada  daerah  di  Kecamatan  Kepanjen,  Pakisaji,  Karangploso,  dan Junmojo.  Dengan  jarak  yang  dekat  dengan  daerah  kejadian  stunting  tertinggi  maka  daerah disekitarnya (berwarna kuning) juga memiliki kejadian stunting yang tinggi yang berkisar antara 25  –  30  kejadian  stunting  yaitu  pada  Kecamatan  Sumberpucung,  Kalipare,  Gondanglegi,
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,

## Elok Pratiwi
Bululawang,  Ngajum,  Pakishaji,  Wagir,  Dau,  Singosari,  dan  Batu.  Dengan  wilayah  berwarna hijau  (kejadian  stunting  rendah)  yang  jaraknya  jauh  dari  daerah  stunting  tertinggi  memiliki kurang dari 20 kejadian balita stunting. Sehingga dapat dilihat adanya efek spasial antar wilayah yang mempengaruhi penyebaran kejadian stunting di Kabupaten Malang.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  model  terbaik pada  kejadian  stunting  di  Kabupaten  Malang  menurut  desa  terbentuk  dari  pembobot Adaptive Bisquare Kernel dengan nilai AIC terkecil sebesar -211.3763 dan didapatkan 385 model, dimana salah satunya yaitu model Desa Tulungrejo dengan persamaan sebagai berikut:
̂       ( )
Dari model yang didapatkan, faktor – faktor yang berpengaruh terhadap kejadian stunting di Desa Tulungrejo  yaitu  akses  jamban  sehat  permanen  ( ) ,  akses  posyandu  ( ) ,  asi  esklusif ( ) , kepadatan  penduduk  ( ) ,  pemberdayaan  masyarakat  ( ) Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  dengan  menambah  variabel  lain  yang  diduga  dapat  mempengaruhi  kejadian  stunting seperti  pendapatan  keluarga.  Sehingga  penelitian  yang  dihasilkan  akan  lebih  baik  karena  lebih banyak faktor yang terjelaskan dalam model

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Afri, L. E. (2017). Perbandingan Regresi Binomial Negatif dan Regresi Conway-Maxwell- Poisson dalam Mengatasi Overdispersi pada Regresi Poisson. Jurnal Gantang , 2 (1). 79–87.
[2]  Anjas,  A.  M.,  Sukarsa,  I.  K.  G.,  &  Kencana,  I.  P.  E.  N.  (2019).  Penerapan  Metode Geographically  Weighted Regression  (GWR) pada Kasus  Penyakit  Pneumonia Di  Provinsi Jawa Timur. E-Jurnal Matematika, 8(1). 27 – 34.
[3]  Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Springer- Science+Bussiness  Media. Journal  of  the  American  Statistical  Assosiation, 85(411).  905  – 906.
[4]  Bertalina,  &  R.,  A.  P.  (2018).  Hubungan  Asupan  Gizi,  Pemberian  Asi  Eksklusif,  dan Pengetahuan Ibu dengan Status Gizi (Tb/U) Balita 6-59 Bulan. Jurnal Kesehatan , 9 (1). 117
– 125.
[5]  Cameron,  A.  C.,  &  Trivedi,  P.  K.  (2013). Regression  Analysis  of  Count  Data,  Second Edition . Cambridge:Cambridge University Press.
[6]  da Silva, A. R., & Rodrigues, T. C. V., 2013. Geographically Weighted Negative Binomial Regression-Incorporating Overdispersion. Statistics and Computing , 24. 769 – 783.
[7]  Delvia,  N.,  Mustafid,  &  Yasih,  H.,  2021. Geographically  Weighted  Negative  Binomial Regression Untuk Menangani Overdispersi Pada Jumlah Penduduk Miskin. Jurnal Gaussian, 10(4). 532-543.
[8]  Kementerian  Kesehatan  RI,  2020. Buletin  Jendela  Data  dan  Informasi  Kesehatan:  Situasi Stunting di Indonesia .
[9]  Ulfa, Y. A., Soleh, A. M., & Sartono, B., 2021. Handling of Overdispersion in the Poisson Regression Model with Negative Binomial for the Number of New Cases of Leprosy in Java. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , 5 (1). 1–13.
Henny Pramoedyo, Suci Astutik, Ani Budi Astuti, Fahimah Fauwziyah,

## Elok Pratiwi
[10]  Rahayu,  H.  K.,  Kandarina,  I,  &  Wahab,  A.,  2019. Antenatal  care  visit  frequency  of  short stature  mother as  risk factor  of  stunting  among  children  aged  6  -  23  months  in  Indonesia (IFLS 5 Study Analysis ). Indonesian Journal of Nutrition and Dietetics, 7(03). 107-113.
[11]  Soekatri,  M.  Y.  E.,  Sandjaja,  S.,  &  Syauqy,  A.  (2020). Stunting  Was  Associated  with Reported  Morbidity,  Parental  Education  and  Socioeconomic  Status  in  0.5–12-Year-Old Indonesian Children. International Journal Of Environmental Research and Public Health , 17,6204. 1-9.
[12]  Ulhaq,  H.  Y.  D.,  Wasono,  R.,  &  Nur,  I.  M.,  2020. Geographically  Weighted  Logistic Regression  (GWLR)  with  Gaussian  Adaptive  Kernel  Weighting  Function,  Bisquare,  and Tricube In Case Of Malnutrition Of Toddlers In Indonesia . Jurnal Litbang Edusaintech , 1,1. 5 – 15.
[13]  Yuhan, R. J., & Sitorus, J. R. H., 2017. Metode Geographically Weighted Regression Pada Karakteristik  Penduduk  Hampir  Miskin  di  Kabupaten/Kota  Pulau  Jawa. Jurnal  Ilmiah Widya Eksakta. 41 – 47.
[14]    Zhang,  L.,  Cheng,  J.,  &  Jin,  C.,  2019. Spatial  Interaction  Modeling  of  OD  Flow  Data: Comparing  Geographically  Weighted  Negative  Binomial  Regression  (GWNBR)  and  OLS (GWOLSR). International Journal of Geo-Information, 8, 220. 1 – 18.
[15]  Zulkarnain, M., Sitorus, R. J., Appulembang, Y. A., Jasmine, A. B., & Lutfi, A., 2022. The Relationship  between  Stunting  and  Tooth  Eruption  of  Primary  School  Children  at  Tuah Negeri Sub-district, Musi Rawas District, South Sumatera Province, Indonesia. Journal of Medical Sciences , 10(E). 238-242.