e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022

## Analisis Faktor Ekonomi dan Sosial Dalam Kejadian Stunting Pada Anak Dengan
Metode Regresi Linear
Joni Maulindar 1 * , Yasinta Istiqomah 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa * joni_maulindar@udb.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara variabel independen, yaitu Pendapatan Keluarga, Tingkat Pendidikan Orang Tua, dan Akses Terhadap Layanan Kesehatan, dengan variabel dependen, yaitu Status Stunting Anak berdasarkan Indeks Z-score. Masalah penelitian ini berfokus pada pemahaman faktor-faktor yang memengaruhi status stunting anak, yang merupakan masalah kesehatan masyarakat yang signifikan, terutama di negara-negara berkembang. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis regresi linier. Data dikumpulkan dari sampel anak-anak yang diukur berdasarkan indeks Z-score status stunting, serta data mengenai pendapatan keluarga, tingkat pendidikan orang tua, dan akses terhadap layanan kesehatan keluarga mereka. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa variabel independen secara signifikan memengaruhi variabel dependen. Hasil uji F Change  dengan  nilai  14.006  dan  tingkat  signifikansi  (Sig.  F  Change)  sebesar  0.000  mengindikasikan  bahwa penambahan  variabel  independen  secara  signifikan  meningkatkan  kemampuan  model  dalam  menjelaskan variabilitas status  stunting  anak. R-squared  (koefisien  determinasi)  sebesar  0.304  menunjukkan bahwa  sekitar 30.4%  variasi  dalam  status  stunting  anak  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  yang  dimasukkan  dalam model. Hasil ini memperkuat temuan bahwa Pendapatan Keluarga, Tingkat Pendidikan Orang Tua, dan Akses Terhadap Layanan Kesehatan berperan penting dalam menjelaskan status stunting anak .
Kata kunci: Stunting, Pendapatan Keluarga, Tingkat Pendidikan Orang Tua

## Abstract
This research aims to analyze the relationship between independent variables, namely Family Income, Parental Education Level, and Access to Healthcare Services, with the dependent variable, which is the Stunting Status of Children  based  on  the  Z-score  Index.  The  research  issue  focuses  on  understanding  the  factors  influencing children's  stunting  status,  which  is  a  significant  public  health  problem,  especially  in  developing  countries.  The research method used is linear regression analysis. Data was collected from a sample of children measured based on the Z-score index of stunting status, as well as data regarding family income, parental education level, and access  to  their  family's  healthcare  services.  The results  of  the  regression  analysis  show  that  the  independent variables significantly influence the dependent variable. The F Change test result with a value of 14.006 and a significance  level  (Sig.  F  Change)  of  0.000  indicates  that  the  addition  of  independent  variables  significantly improves the model's ability to explain the variability of children's stunting status. The R-squared (coefficient of determination)  of  0.304  indicates  that  approximately  30.4%  of  the  variation  in children's  stunting  status  can  be explained  by  the  independent  variables  included in  the  model.  These  results  reinforce  the  finding  that  Family Income, Parental Education Level, and Access to Healthcare Services play a crucial role in explaining children's stunting status.
Keywords: Stunting, Family Income, Parental Education Level.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022

## 1. Pendahuluan
Stunting, suatu masalah gizi kronis yang ditandai oleh  pertumbuhan  fisik  yang  terhambat  pada anak-anak,  telah  menjadi  perhatian  utama  di dunia  kesehatan  Masyarakat  [1][2].  Masalah  ini memengaruhi  jutaan  anak  di  seluruh  dunia, terutama di negara-negara berkembang. Dampak stunting  pada  anak  sangat  serius,  tidak  hanya berdampak  pada  kesehatan  fisik,  tetapi  juga memengaruhi perkembangan kognitif, sosial, dan ekonomi  mereka  di  masa  depan[3][4].  Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  stunting  sangat kompleks dan sering melibatkan interaksi antara berbagai  variabel,  termasuk  faktor  ekonomi  dan sosial dalam lingkungan keluarga [5].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis mendalam terhadap peran faktor ekonomi dan  sosial  dalam  kejadian  stunting  pada  anak dengan  menggunakan  metode  regresi  linear  [6] [7]. Masalah penelitian ini adalah mengidentifikasi dan  mengukur  sejauh  mana  faktor  ekonomi, seperti  pendapatan  keluarga,  dan  faktor  sosial, seperti  tingkat  pendidikan  orang  tua,  akses terhadap  layanan  kesehatan,  dan  faktor-faktor serupa,  memengaruhi  kemungkinan  seorang anak mengalami stunting [8][9].
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat menghasilkan pemahaman yang lebih mendalam tentang  hubungan  antara  faktor  ekonomi  dan sosial dengan stunting pada anak [10][11]. Hasil penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang
berharga  bagi  para  pemangku  kepentingan  di bidang kesehatan dan pembangunan sosial untuk merancang  program-program  intervensi  yang lebih efektif dalam mengatasi stunting. Selain itu, penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  landasan ilmiah yang kuat untuk advokasi kebijakan yang berfokus  pada  perbaikan  kondisi  ekonomi  dan sosial  keluarga  sebagai  bagian  dari  upaya pencegahan stunting.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Berikut merupakan penelitian-penelitian sebelumnya yang terkait dengan penelitian yang diambil oleh peneliti :
- Penelitian  Aida  menyoroti  dampak  simultan dari  beberapa  faktor  terhadap  kejadian stunting,  termasuk  status  sosioekonomi, pendapatan  keluarga,  tingkat  kemiskinan, pemberian  ASI  eksklusif,  konsumsi  protein, dan  akses  sanitasi[12]  .  Temuan  ini memberikan wawasan yang lebih komprehensif  tentang  kompleksitas  faktor- faktor yang berkontribusi terhadap stunting.
- Adityaningrum, dalam penelitiannya, menekankan  bahwa  balita  dengan  Berat Badan  Lahir  Rendah  (BBLR)  dan pengeluaran perkapita keluarga yang rendah per  bulan  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap tingginya angka kejadian stunting di Indonesia  pada  tahun  2021.  Hasil  analisis
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022
regresi linier berganda memberikan kontribusi penting  untuk  memahami  dinamika  faktor- faktor tersebut.
- Penelitian  Aridiyah  menggali  lebih  dalam tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi stunting pada anak balita di wilayah pedesaan dan  perkotaan.  Pendidikan  ibu,  pendapatan keluarga,  pengetahuan  ibu  tentang  gizi, pemberian  ASI  eksklusif,  umur  pemberian MP-ASI,  tingkat  kecukupan  zink,  zat  besi,
riwayat  penyakit  infeksi,  dan  faktor  genetik semuanya  berkontribusi  pada  kejadian stunting,  menyajikan  gambaran  yang komprehensif [13].
- Verawati  (2020)  dalam  penelitiannya mengonfirmasi  bahwa  riwayat  penyakit menular, sanitasi lingkungan, faktor ekonomi, pengetahuan  ibu,  dan  pola  pengasuhan memiliki pengaruh signifikan terhadap status stunting  balita.  Temuan  ini  memberikan pemahaman  lebih  mendalam  tentang elemen-elemen  yang  dapat  menjadi  target intervensi  untuk  mengurangi  kejadian stunting [14].
- Sulistyawati menyoroti peran status ekonomi keluarga sebagai faktor risiko utama kejadian stunting  pada  balita  [15].  Dengan menekankan  bahwa  status  ekonomi  tidak terlepas dari pendapatan perkapita keluarga, penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan ekonomi keluarga dapat menjadi
strategi  kunci  dalam  upaya  pencegahan stunting.

## 2.2 Landsan Teori

## 1. Stunting
Stunting adalah kondisi ketika pertumbuhan fisik dan  perkembangan  anak-anak  terhambat  atau tertunda  akibat  kekurangan  gizi  kronis,  infeksi berulang,  dan  faktor  lingkungan  yang  tidak mendukung pertumbuhan optimal [16] . Stunting terutama terjadi pada masa pertumbuhan cepat, yaitu  dari  kehamilan  hingga  dua  tahun  pertama kehidupan anak.
Ciri utama stunting adalah tinggi badan anak yang lebih  pendek  dari  rata-rata  usianya.  Kondisi  ini dapat berdampak buruk pada kesehatan fisik dan perkembangan kognitif anak-anak. Stunting dapat menyebabkan  masalah  kesehatan  jangka panjang,  seperti  penurunan  daya  tahan  tubuh, penurunan  produktivitas  di  kemudian  hari,  dan risiko penyakit kronis.
Pencegahan  stunting  melibatkan  upaya-upaya untuk  meningkatkan  asupan  gizi  selama  masa kehamilan  dan  dua  tahun  pertama  kehidupan anak,  serta  penyediaan  lingkungan  yang  bersih dan sehat. Selain itu, pendidikan kesehatan dan pemberdayaan  orang  tua  juga  dapat  berperan penting  dalam  mencegah  stunting.  Program- program  kesehatan  dan  gizi  masyarakat  juga memiliki  peran  signifikan  [17]    dalam  mengatasi masalah stunting di tingkat populasi.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022

## 2. Stunting anak
Stunting  pada  anak  merupakan  kondisi  ketika anak  mengalami  hambatan  pertumbuhan  linier (tinggi badan) yang optimal untuk usianya [18]  . Hal ini disebabkan oleh berbagai faktor, termasuk kekurangan  gizi  kronis,  infeksi  berulang,  serta faktor-faktor  lingkungan  dan  sosial  ekonomi. Stunting  umumnya  terjadi  pada  periode  kritis pertumbuhan, seperti selama kehamilan dan dua tahun pertama kehidupan anak.
3. Regresi Linear
Regresi  linear  adalah  metode  statistik  yang digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  linier antara  satu  atau  lebih  variabel  independen (dikenal sebagai variabel prediktor) dan variabel dependen  [19]  .  Tujuan  utama  regresi  linear adalah  untuk  mengidentifikasi  dan  memahami pola hubungan antara variabel-variabel tersebut, serta  membuat  prediksi  atau  estimasi berdasarkan hubungan tersebut.

## 3. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  ini  menggunakan  metode regresi  linear  sebagai  pendekatan  utama  untuk menganalisis  peran  faktor  ekonomi  dan  sosial dalam  kejadian  stunting  pada  anak.  Langkah pertama  adalah  pengumpulan  data,  yang melibatkan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari sumber-sumber  yang  relevan,  termasuk  survei kesehatan dan gizi, data ekonomi keluarga, dan data  sosial.  Data  ini  akan  mencakup  informasi
tentang  status  stunting  anak  sebagai  variabel dependen,  serta  variabel  independen  seperti pendapatan  keluarga,  tingkat  pendidikan  orang tua,  akses  terhadap  layanan  kesehatan,  dan variabel sosial ekonomi lainnya.
Selanjutnya,  sampel  penelitian  akan  dipilih secara cermat untuk memastikan representativitasnya  terhadap  populasi  yang relevan.  Setelah  itu,  pengukuran  variabel  akan dilakukan  dengan  teliti,  termasuk  pengukuran status  stunting  anak  dengan  menggunakan indeks  Z-score  berdasarkan  berat  badan terhadap  tinggi,  serta  pengukuran  variabel independen.
Data  yang  telah  terkumpul  akan  diproses  dan dianalisis  menggunakan  metode  regresi  linear. Regresi  linear  sederhana  akan  digunakan  jika hanya satu variabel independen yang diuji, atau regresi linear berganda jika ada beberapa variabel independen  yang  relevan.  Analisis  ini  akan membantu  mengidentifikasi  hubungan  statistik antara  variabel  independen  dan  status  stunting anak.
Hasil analisis regresi linear akan diinterpretasikan untuk  menilai  signifikansi  statistik  dan  kekuatan hubungan  antara  faktor  ekonomi  dan  sosial dengan  stunting  pada  anak.  Selama  analisis, faktor-faktor  lain  yang  mungkin  memengaruhi status stunting anak akan  dipertimbangkan, dan usaha  akan  dilakukan  untuk  mengontrol  atau
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022
memasukkan faktor-faktor ini dalam model regresi jika relevan.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil
Data  penelitian  yang  digunakan  terdiri  dari sejumlah  variabel  yang  berpengaruh  terhadap stunting  antara  lain,  status  stunting  anak  (Z- Score), pendapatan keluarga, tingkat pendidikan orang  tua.  Data  tersebut  tersaji  dalam  Tabel  1 berikut ini :
Tabel 1. Data Penelitian
Status_St unting_Anak_ Indeks_Zscor e Penda patan_Ke luarga Tingkat_P endidikan_Or ang_Tua Akses_Ter hadap_Layan an_Kesehatan -2.3 500 9 80 -1.8 700 12 90
-2.6 400 6 75 -2.0 600 10 85 -1.5 800 13 92 -2.9 300 5 70 -1.7 900 14 95 -2.2 550 8 78 -2.4 450 7 72 -1.9 750 11 88 . . . . . . . . . . . . -2,8 410 5 69 -1,9 590 9 78 -2,6 430 6 72 -1,7 650 10 80 -2 600 8 75 -2,3 480 7 74 -2,1 520 9 79 -2,7 440 6 70 -1,8 610 11 85 -1,6 730 12 92
Akses terhadap layanan kesehatan. Berikut data yang  digunakan  peneliti  untuk  melakukan mengetahui hubungan antara faktor ekonomi dan sosial terhadap kejadian stunting sebagai berikut:
Tabel 2. Analisis Regresi Linier
Hasil  analisis  regresi  linier  pada  tabel  2  yang disajikan menunjukkan bahwa variabel independen  Pendapatan_Keluarga  memiliki pengaruh  yang  signifikan  dan  positif  terhadap variable dependen.
Tabel 3. Hasil R-Square
Hasil  analisis  regresi  linier  menunjukkan  bahwa model  yang  digunakan  memiliki  koefisien determinasi  (R-squared)  sebesar  0.304,  yang mengindikasikan  bahwa  sekitar  30.4%  variasi dalam  variabel  dependen  Status  Stunting  Anak Indeks Zscore.
Tabel 4. Hasil Analysis of Variance
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 2.505.821 3 835.274 14.006 .000b Residual 5.725.308 96 59.639 Total 8.231.129 99
Hasil  Analysis  of  Variance  untuk  model  regresi menunjukkan  bahwa  model  ini  secara  signifikan lebih  baik  dalam  menjelaskan  variasi  dalam variabel  dependen  Status  Stunting  Anak  Indeks Zscore    dibandingkan  dengan  model  yang  tidak memiliki variabel independen
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022

## 4.2 Pembahasan
Status_Stunting_Anak_Indeks_Zscore.  Hal  ini berarti  bahwa  semakin  kecil  pendapatan keluarga, semakin tinggi kemungkinan anak-anak mengalami stunting berdasarkan indeks Z-score. Nilai  koefisien  regresi  yang  positif  (0.767)  dan signifikansi  statistik  (p  =  0.007)  mendukung temuan ini.
Variabel  independen  Tingkat  Pendidikan  Orang Tua  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  Status  Stunting  Anak  Indeks_Zscore, dengan  nilai  koefisien  regresi  yang  sangat mendekati nol (0.000) dan p-value yang tinggi (p =  1.000).  Artinya,  tingkat  pendidikan  orang  tua tidak dapat digunakan untuk memprediksi status stunting anak dengan indeks Z-score.
Variabel  independen  Akses  Terhadap  Layanan Kesehatan juga tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap  Status  Stunting  Anak  Indeks  Zscore. Koefisien  regresi  yang  negatif  (-0.243) menunjukkan pengaruh negatif, tetapi nilai p yang tinggi (p = 0.536) menunjukkan bahwa pengaruh ini tidak signifikan secara statistik. hasil  analisis  menunjukkan  tidak  adanya kolinearitas  yang  signifikan  antara  variabel independen,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  nilai Tolerance  dan  VIF  yang  cukup  rendah.  Oleh karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam konteks  penelitian  ini,  Pendapatan_Keluarga adalah  faktor  yang  paling  signifikan  dalam memprediksi status stunting anak dengan indeks
Z-score, sementara
Tingkat_Pendidikan_Orang_Tua dan
Akses_Terhadap_Layanan_Kesehatan tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada variabel dependen.
Hasil  analisis  regresi  linier  R-  Square  dapat dijelaskan  oleh  kombinasi  variabel  independen yang  telah  dimasukkan  dalam  model.  Ini  berarti bahwa faktor-faktor seperti Pendapatan Keluarga, Tingkat  Pendidikan  Orang  Tua,  dan    Akses Terhadap Layanan Kesehatan  secara bersama- sama memberikan kontribusi dalam menjelaskan status stunting anak berdasarkan indeks Z-score. Nilai
Adjusted R-squared, yang mempertimbangkan  kompleksitas  model,  adalah 0.283.
Selain itu, nilai F Change yang signifikan (14.006 dengan  p  <  0.001)  menunjukkan  bahwa penambahan  variabel  independen  ke  dalam model secara signifikan meningkatkan kemampuan  model  dalam  menjelaskan  variasi dalam variabel dependen. Ini menegaskan bahwa model  ini  memiliki  relevansi  statistik  yang signifikan.
Terakhir,  Durbin-Watson  dengan  nilai  1.618 mendekati  2,  menunjukkan  bahwa  model  ini memenuhi  asumsi  otonomitas  kesalahan. Meskipun  model  ini  memiliki  kemampuan  yang cukup  baik  dalam  menjelaskan  variasi  dalam Status  Stunting  Anak  Indeks  Zscore,  penting untuk  mengingatkan  bahwa  hasil  ini  perlu
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022
dievaluasi  dengan  konteks  penelitian  dan pertimbangan  faktor-faktor  lain  yang  mungkin memengaruhi  hasil  stunting  anak  dalam kehidupan sehari-hari.
Hasil Analysis of Variance Ini terlihat dari nilai F- statistic  yang  tinggi  sebesar  14.006  dan  nilai  p (Sig.)  yang  sangat  rendah  (<0.05),  yaitu  0.000. Nilai  F-statistic  mengindikasikan  sejauh  mana model  regresi  mampu  memberikan  penjelasan yang  signifikan  terhadap  variasi  dalam  variabel dependen.
Lebih  spesifik,  Sum  of  Squares  untuk  regresi (2.505.821)  adalah  jumlah  variasi  yang  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen  yang dimasukkan  dalam  model,  sedangkan  Sum  of Squares untuk residual (5.725.308) adalah variasi yang tidak dapat dijelaskan oleh model. Hasil ini menunjukkan bahwa variabel independen seperti Pendapatan_Keluarga,      Tingkat  Pendidikan Orang  Tua,    dan    Akses  Terhadap  Layanan Kesehatan  secara  bersama-sama  memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  menjelaskan variasi  dalam  status  stunting  anak  berdasarkan indeks Z-score.
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa model  regresi  ini  secara  statistik  signifikan  dan relevan dalam konteks penelitian Anda.

## 5. Kesimpulan
Dari  analisis  yang  disajikan,  dapat  disimpulkan bahwa  model  regresi  yang  digunakan  dalam
penelitian memiliki signifikansi statistik yang kuat dalam  menjelaskan  variabilitas  dalam  variabel dependen,  yaitu  Status  Stunting  Anak  Indeks Zscore.  Analisis  Variance  menunjukkan  bahwa variabel independen secara signifikan meningkatkan  kemampuan  model  dalam menjelaskan variasi dalam status stunting anak. Nilai  F-statistic  yang  rendah  dan  tingkat signifikansi  yang  sangat  kecil  mengindikasikan bahwa model regresi secara signifikan lebih baik dalam  menjelaskan  variasi  dalam  variabel dependen.  Selain  itu,  nilai  R-squared  dan Adjusted  R-squared  yang  mencapai  30.4% menunjukkan bahwa variabel independen, seperti Pendapatan Keluarga, Tingkat Pendidikan Orang Tua,  dan  Akses  Terhadap  Layanan  Kesehatan, memberikan kontribusi signifikan dalam menjelaskan  variabilitas.  Analisis  statistik  juga menunjukkan  bahwa  tidak  ada  pelanggaran asumsi  otonomitas  kesalahan  dalam  model. Kesimpulannya,  hasil  ini  mendukung  bahwa model  regresi  efektif  dalam  menjelaskan  faktor- faktor  yang  memengaruhi  status  stunting  anak berdasarkan indeks Z-score.

## 6. Daftar Pustaka
[1 ] A. Rahmidini, S. St, dan M. Keb, “L iteratur Review :  Hubungan  Stunting  Dengan Perkembangan Motorik Dan Kognitif Anak, ” 2020.
[2] U.  B.  Asnol,  “Faktor -Faktor  Yang Berpengaruh  Terhadap  Stunting  Di  Tujuh Desa  PKMD  Kecamatan  Sungai  Tebelian Kabupaten Sintang Tahun 2023,” 2023.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.24022 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.24022
[3]  V.  De  Sanctis,  A.  Soliman,  N.  Alaaraj,  S. Ahmed,  F.  Alyafei,  dan  N.  Hamed,  “Early and Long-term Consequences of Nutritional Stunting:  From  Childhood  to  Adulthood: Early  and  Long-term  Consequences  of Nutritional  Stunting,” Acta  Bio  Medica Atenei Parm. , vol. 92, no. 1, hlm. 11346, Feb 2021, doi: 10.23750/abm.v92i1.11346.
[4] E. A. Suryana dan M. Azis, “ The Potential Of Economic  Loss  Due  To  Stunting  In Indonesia ,” J. Ekon. Kesehat. Indones. , vol. 8,  no.  1,  hlm.  52,  Jul  2023,  doi: 10.7454/eki.v8i1.6796.
[5]  F.  Wahyudi,  A.  Nugraheni,  A.  Margawati, dan D. A. Adespin, “Analysis of the Influence of Family Functions on Reducing of Stunting Inci- dence,” Unnes J. Public Health , 2023.
[6]  T.  Beal,  A.  Tumilowicz,  A.  Sutrisna,  D. Izwardy,  dan  L.  M.  Neufeld,  “A  review  of child  stunting  determinants  in  I NDONESIA ,” Matern.  Child.  Nutr. ,  vol.  14,  no.  4,  hlm. e12617, Okt 2018, doi: 10.1111/mcn.12617.
[7]  S. Suhaerudin, A. Sumardi, dan C. Juliane, “Linear  Regression  Analysis  To  Measure The Correlation Between Poverty Rate And Stunting  Rate,” sinkron ,  vol.  8,  no.  4,  hlm. 2635 – 2640, Okt 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i4.13007.
[8]  R. A. Utami, A. Setiawan, dan P. Fitriyani, “Identifying causal risk factors for stunting in children  under  five  years  of  age  in  South Jakarta,  Indonesia,” Enferm.  Clínica ,  vol. 29,  hlm.  606 – 611,  Sep  2019,  doi: 10.1016/j.enfcli.2019.04.093.
[9] R.  Hidayat,  “The  Relationship  between Feeding Patterns and Stunting Incidence in Toddlers Aged 12-59 Months in the Working Area  of  Pembina  Health  Center,  Plaju, Palembang,  Indonesia,” Sriwij.  J.  Pediatr. , vol.  1,  no.  1,  hlm.  1 – 4,  Apr  2023,  doi: 10.59345/sjped.v1i1.11.
[10] “7.jurnal -budget-Vol4Ed2-2019-144-
159.pdf.”
[11] I.  A.  Ibrahim  dan  R.  Faramita,  “Hubungan Faktor  Sosial  Ekonomi  Keluarga  dengan Kejadian Stunting Anak Usia 24-59 Bulan di Wilayah Kerja Puskesmas Barombong Kota Makassar Tahun 2014,” no. 2, 2014.
[13]  F.  O.  Aridiyah,  N.  Rohmawati,  dan  M. Ririanty, “Faktor -faktor yang Mempengaruhi Kejadian  Stunting  pada  Anak  Balita  di Wilayah Pedesaan dan Perkotaan,” vol. 3, no. 1, 2015.
[15]  M.  De  Onis dkk. ,  “The W  orld  H  ealth  O rganization’s  global  target  for  reducing childhood  stunting  by  2025:  rationale  and proposed actions,” Matern. Child. Nutr. , vol. 9,  no.  S2,  hlm.  6 – 26,  Sep  2013,  doi: 10.1111/mcn.12075.
[16]  Universitas  Hamzanwadi dkk. ,  “Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan  Wilayah  Penderita  Penyakit Stunting,” Infotek  J.  Inform.  Dan  Teknol. , vol. 6, no. 2, hlm. 400 – 410, Jul 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.17484.
[17]  Universitas  Hamzanwadi,  M.  Wasil,  M. Mahpuz,  dan  Universitas  Hamzanwadi, “Analisis  Pengaruh  Faktor  Kemiskinan Terhadap  Tingkat  Kesehatan  Dan  Gaya Hidup Masyarakat Desa Suralaga, Lombok Timur,  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  (SVM),” Infotek  J.  Inform. Dan Teknol. , vol. 4, no. 1, hlm. 11 – 19, Jan 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2978.
[18]  Y. Yuwanti, F. M. Mulyaningrum, dan M. M. Susanti, “ Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi  Stunting  Pada  Balita  Di Kabupaten Grobogan ,” J. Keperawatan Dan Kesehat.  Masy.  Cendekia  Utama ,  vol.  10, no.  1,  hlm.  74,  Mar  2021,  doi: 10.31596/jcu.v10i1.704.
[19] R. P. Sari dan R. S. Winanda, “Pemodelan Stunting  pada  Balita  di  Indonesia Menggunakan  Geographically  Weighted Regression (GWR)”.