Vol. 5, No. 2, Juli, 2024, Hal. 240-249 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i2.30142
Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI

## Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kasus Stunting di Sulawesi Selatan Menggunakan Geographically Weighted Regression
Siti Choirotun Aisyah Putri 1 , Afifah Salsabila 2 , Shafira Suardi 3 , Mutmainnah 4 , Aswi Aswi 5 * 1,2,3,4,5 Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, 90222, Indonesia
* Corresponding author, email: aswi@unm.ac.id

## Abstract
One of the prevalent nutritional issues affecting toddlers worldwide is stunting. Several studies on stunting cases  have  been  conducted  in  Indonesia.  However,  modeling  using  the  Geographically  Weighted Regression  (GWR)  method  in  South  Sulawesi  has  not  been  carried  out.  This  study  aims  to  identify  the variables that affect the incidence of stunting in each district in South Sulawesi based on spatial modeling using the GWR method. Data on the number of stunting cases, the pproportion of low-birth-weight infants, the  percentage  of  under-five  who  are  malnourished,  the  percentage  of  proper  drinking  water,  and  the percentage of poor people in South Sulawesi in 2020 were used. The results show that the GWR model has an 𝑅 ! value of 86.64%, which is higher than that of the global regression model. The factors that influence the percentage of stunting based on the GWR modeling results are the percentage of under-five who are malnourished and the percentage of proper drinking water. The findings of this study are anticipated to help  the  government  address  the  issue  of  stunting  in  South  Sulawesi.  Early  prevention  may  then  be implemented.
Keywords : Stunting, Spatial, Geographically Weighted Regression

## Abstrak
Salah satu masalah gizi yang paling umum mempengaruhi balita di seluruh dunia adalah stunting. Beberapa penelitian  mengenai  kasus  stunting  telah  dilakukan  di  Indonesia.  Namun  pemodelan  dengan  metode Geographically Weighted Regression (GWR) di Sulawesi Selatan belum dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk  mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  kasus  stunting  di  setiap  kabupaten  di Sulawesi  Selatan  berdasarkan  pemodelan  spasial  dengan  metode  GWR.  Data  yang  digunakan  adalah jumlah kasus stunting, proporsi bayi berat lahir rendah, persentase balita gizi buruk, persentase air minum layak,  dan  persentase  penduduk  miskin  di  Sulawesi  Selatan  tahun  2020.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  model  GWR  memiliki  nilai R ! sebesar  86,64%  lebih tinggi  dibandingkan dengan  model  regresi global. Faktor-faktor yang mempengaruhi persentase stunting berdasarkan hasil pemodelan GWR adalah persentase balita yang mengalami gizi buruk dan persentase penggunaan air minum yang layak. Temuan penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah mengatasi permasalahan kasus stunting di Sulawesi Selatan. Pencegahan dini kemudian dapat diterapkan.
Kata Kunci : Stunting, Spasial, Geographically Weighted Regression

## 1. Pendahuluan
Salah satu masalah gizi kronis yang dihadapi balita di dunia adalah stunting. Anak yang  menderita  stunting  akan  mudah  sakit  dan  kemampuan  kognitif  yang  kurang sehingga dapat mengakibatkan kerugian ekonomi pada jangka panjang [1]. Berdasarkan data yang telah dikumpulkan oleh World Health Organization (WHO), diketahui bahwa Indonesia adalah salah satu negara dengan prevalensi tertinggi ketiga di Asia Tenggara (36,4%) pada tahun 2005-2017 [2]. Pada tahun 2019, diperoleh bahwa Nusa Tenggara Timur merupakan provinsi dengan proporsi stunting tertinggi, diikuti Sulawesi Barat, dan Nusa  Tenggara  Barat.  Hasil  yang  diperoleh  ini  hampir  sama  dengan  hasil  dari  Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018, dimana proporsi stunting tertinggi berada di Nusa Tenggara Timur, diikuti oleh Sulawesi Barat, dan Aceh [3].
Berdasarkan data kabupaten yang ada di Sulawesi Selatan pada tahun 2019, sekitar 318.894  balita  0-59  bulan  diukur  tinggi  badannya.  Berdasarkan  hasil  pengukuran diperoleh  sebanyak  53.421  balita  yang  tergolong  pendek  (16,62%).  Kasus  tertinggi berada di Kota Makassar dengan jumlah balita yang menderita stunting sebanyak 5.443 balita (5,53%) [4]. Banyaknya kasus stunting yang terjadi bisa dipengaruhi oleh faktor gizi, status sosial keluarga maupun faktor lingkungan yang berbeda di setiap wilayah.
Pemodelan  spasial  mulai  banyak  digunakan  dalam  studi  etimologi  karena  mampu mengakomodasi  berbagai  struktur  ketergantungan  spasial  [5].  Analisis  spasial  telah diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  dalam  bidang  kesehatan,  ekonomi  dan industri  [6].  Salah  satu  metode  yang  dapat  diaplikasikan  untuk  melihat  aspek  spasial adalah  metode Geographically  Weighted  Regression (GWR).  Metode  GWR  ini memungkinkan estimasi parameter secara lokal, karena metode ini memperluas kerangka model regresi yang global menjadi lokal. Hubungan antara peubah prediktor dan peubah respons berbeda-beda di setiap area geografis karena setiap parameter regresi dihitung pada  masing-masing  titik  area  geografis  [7].  Penelitian  terkait  kasus  stunting  telah dilakukan oleh beberapa peneliti di antaranya penelitian terkait penyebab umum kasus stunting pada balita di Indonesia. Riset ini menyimpulkan bahwa pemberian Air Susu Ibu (ASI) non eksklusif selama 6 bulan pertama, panjang badan lahir yang pendek, tinggi badan, kelahiran prematur, status sosial ekonomi rumah tangga, serta status pendidikan ibu  merupakan  faktor  penting  yang  mempengaruhi  peningkatan  kasus  stunting  di Indonesia. Anak-anak yang berasal dari rumah tangga dengan jamban yang tidak layak serta air minum yang tidak diolah memiliki risiko yang lebih tinggi terhadap stunting. Kemudian,  diperoleh  informasi  bahwa  di  Indonesia,  stunting  pada  anak  laki-laki  jauh lebih berisiko dari anak perempuan [8].
Beberapa peneliti juga telah menggunakan metode spasial untuk menyelidiki kasus stunting.  Misalnya,  pemetaan  risiko  relatif  (RR)  kasus  stunting  yang  ada  di  Sulawesi Selatan  [9].  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah  metode  spasial berbasis  area  yaitu  model  Bayesian  Spasial.  Penelitian  kasus  stunting  yang mengimplementasikan  metode  GWR  telah  dilakukan  untuk  mengetahui  faktor  yang
mempengaruhi stunting di Indonesia [10]. Namun, penelitian terkait stunting di Sulawesi Selatan menggunakan metode GWR belum dilakukan. Metode GWR memiliki kelebihan yaitu memungkinkan setiap wilayah dapat diestimasi parameter regresinya [7]. Sehingga, faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kasus  stunting  di  setiap  kabupaten  dapat  berbeda. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  peubah  yang  mempengaruhi kejadian  stunting  di  setiap  kabupaten  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  berdasarkan pemodelan  spasial  dengan  metode  GWR.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  pemerintah  dalam  menanggulangi  masalah  kasus  stunting  yang  ada  di Sulawesi Selatan sehingga pencegahan dini dapat dilakukan.

## 2. Material dan Metode
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yaitu  data  jumlah stunting,  persentase  kasus  stunting,  persentase  bayi  dengan  berat  badan  lahir  rendah (BBLR),  persentase  balita  kurang  gizi,  persentase  air  minum  layak  dan  persentase penduduk miskin di Provinsi Sulawesi Selatan  (24 kabupaten/kota) pada tahun 2020 yang diperoleh dari Kantor Dinas Kesehatan provinsi Sulawesi Selatan. Pada penelitian ini, data dianalisis dengan menggunakan metode GWR melalui tahapan sebagai berikut.

## 2.1 Regresi Global
Regresi global adalah analisis yang digunakan untuk melihat ketergantungan antara satu peubah respon dengan satu atau lebih peubah prediktor. Persamaan model regresi global adalah sebagai berikut [10].
𝑦 ! =   𝛽 " + & 𝛽 # 𝑥 !# $ #%& + 𝜀 ! ; 𝑖 = 1, 2, … , 𝑛 (1)
dimana 𝑦 ! adalah data pengamatan ke- 𝑖 peubah respon, 𝑥 !# adalah nilai observasi peubah prediktor  ke- 𝑘 pengamatan  ke- 𝑖 , 𝛽 " adalah  nilai  intersep  model  regresi, 𝛽 # adalah koefisien  regresi  peubah  prediktor  ke- 𝑘 ,  dan 𝜀 ! adalah  error  pada  pengamatan  ke- 𝑖 ( 𝜀 ! ~𝐼𝐼𝐷𝑁(0, 𝜎 ' ) ).
Regresi global memiliki asumsi yaitu:
a. Normalitas Data
Pada  penelitian  ini,  uji  yang  digunakan  untuk  melakukan  uji  normalitas  data adalah uji Kolmogrov-Smirnov .
b. Multikolinieritas
Uji asumsi multikolinieritas digunakan untuk melihat keeratan hubungan antara peubah  prediktor  berdasarkan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF).  Apabila  nilai VIF < 10, maka terdapat indikasi multikolinieritas antar peubah prediktor. Nilai VIF dapat dihitung dalam bentuk persamaan berikut.
𝑉𝐼𝐹 = 1 1 − 𝑅 ( ' (2)
dimana 𝑅 ( ' adalah koefisien determinasi antar peubah [11].
c. Heteroskedastisitas
Jika residual pengamatan tidak sama dengan residual pengamatan lainnya maka disebut heteroskedastisitas. Uji yang digunakan untuk menguji heterogenitas adalah uji Breusch-Pagan (BP). Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝐻 " : Tidak terjadi heterogenitas.
𝐻 & : Terjadi heterogenitas.
𝐻 " ditolak jika p-value < taraf nyata 𝛼 = 0,05 .

## 2.2 Pengujian Aspek Spasial
Pengujian  dependensi  spasial  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  Moran’s I yang bertujuan  untuk  melihat  dependensi  spasial  pada  data.  Persamaan  dari  uji  Moran’s I adalah sebagai berikut:
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑤 !( ∗ (𝑦 ! − 𝑦B)C𝑦 ( − 𝑦BD * (%& * !%( ∑ ∑ 𝑤 !( ∗ ∑ (𝑦 ! − 𝑦B) ' * !%& * (+& * !%&
(3)
dimana I adalah nilai indeks Moran’s I , n adalah jumlah objek yang diamati, 𝑦B adalah rata-rata peubah respon dari seluruh wilayah yang diamati, dan 𝑤 !( ∗ adalah pembobot yang diperoleh dari queen contiguity .
2.3 Geographically Weighted Regression (GWR)
GWR  adalah  model  regresi  sederhana  yang  terboboti  [12].  Dalam  model  GWR, peubah respon diestimasi dengan peubah prediktor yang koefisien regresinya bergantung pada wilayah dari objek yang diamati. Model GWR diberikan dalam persamaan berikut [13].
𝑦 ! = 𝛽 " (𝑢 ! , 𝑣 ! ) + & 𝛽 # (𝑢 ! , 𝑣 ! ) $ #%& 𝑥 !# + 𝜀 ! (4)
dimana, (𝑢 ! , 𝑣 ! ) adalah  titik  koordinat  longitude  dan  latitude  wilayah  ke- 𝑖 .  Bentuk penaksir  parameter  untuk  setiap  wilayah  dari  model  GWR  ditentukan  dengan  metode Weighted Least Square (WLS) yaitu sebagai berikut:
𝜷 H(𝑢 ! , 𝑣 ! ) = (𝑿 , 𝑾(𝑢 ! , 𝑣 ! )𝑿) -& 𝑿 , 𝑾(𝑢 ! , 𝑣 ! )𝒀 (5)
dimana 𝑾 adalah matriks pembobot spasial pada model GWR yang ditentukan dengan menggunakan bandwidth optimum.  Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan
bandwidth optimum  diantaranya  adalah  metode Cross  Validation (CV)  dengan persamaan sebagai berikut:
𝐶𝑉 =   &[𝑦 ! − 𝑦N +! (ℎ)] ' *
!%& (6)
dengan 𝑦N +! (ℎ) merupakan nilai penduga dari 𝑦 ! dimana pengamatan di wilayah (𝑢 ! , 𝑣 ! ) dihilangkan  dari  proses  estimasi.  Untuk  memperoleh bandwidth yang  optimum  dapat dilihat dari nilai CV yang minimum.
2.4 Pembobot Spasial pada Geographically Weighted Regression (GWR)
Fungsi Kernel  Gaussian merupakan  fungsi  pembobot  yang  digunakan pada penelitian  ini  karena  pembobot  ini  dapat  mengatasi  masalah  diskontinuitas  dengan mendefinisikan  matriks  pembobot  sebagai  fungsi  kontinu.  Persamaan  fungsi Kernel Gaussian adalah sebagai berikut:
𝑤 ( (𝑢 ! , 𝑣 ! ) = 𝑒𝑥𝑝 S− T 𝑑 !( ℎ V ' W (7)
𝑑 !( = XC𝑢 ! − 𝑢 ( D ' + C𝑣 ! − 𝑣 ( D ' (8)
dimana ℎ adalah parameter non negatif yang diketahui dan 𝑑 !( adalah jarak Euclidean antara wilayah 𝑖 dengan 𝑗 .
Uji kesesuaian model untuk model GWR adalah sebagai berikut:
𝐻 " : Model GWR sama dengan model regresi global.
𝐻 & : Model GWR berbeda dengan model regresi global. Statistik uji:
𝐹 & = 𝑆𝑆𝐸(𝐻 " ) − 𝑆𝑆𝐸(𝐻 & )/𝑣 & 𝑆𝑆𝐸(𝐻 & ))/𝛿 & (9)
Keterangan:
𝑆𝑆𝐸(𝐻 " ) = 𝒀 , (𝑰 − 𝑯)𝒀 dengan 𝑯 = 𝑿(𝑿 , 𝑿) -& 𝑿 , , 𝑆𝑆𝐸(𝐻 & ) = 𝒀 , (𝑰 − 𝑳) , (𝑰 − 𝑳)𝒀 ,
𝑑𝑓 & = . " # . # dengan 𝑣 ! = 𝑡𝑟C[(𝑰 − 𝑯) − (𝑰 − 𝑳) , (𝑰 − 𝑳)] ! D ,
𝑑𝑓 ' = / " # / # dengan 𝛿 ! = 𝑡𝑟C[(𝑰 − 𝑳) , (𝑰 − 𝑳)] ! D, 𝑖 = 1, 2 .
Dengan kriteria uji tolak 𝐻 " jika 𝐹 & ≥ 𝐹 0,23 " ,23 # pada taraf signifikansi 5%.
Untuk  mengidentifikasi  peubah  prediktor  yang  berpengaruh  secara  lokal  dapat menggunakan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 " : Tidak terdapat perbedaan pengaruh dari peubah prediktor antara satu wilayah dengan wilayah lainnya.
𝐻 & : Ada perbedaan pengaruh dari peubah prediktor antara satu wilayah dengan wilayah lainnya.
Statistik uji:
𝐹 ' = 𝑉 # ' /𝑡𝑟 e 1 𝑛 𝐵 # , g𝐼 − 1 𝑛 𝐽i 𝐵 # j 𝑆𝑆𝐸(𝐻 & )/𝛿 & (10)
dimana,
𝑉 # ' = 1 𝑛 k&C𝛽l # (𝑢 ! , 𝑣 ! D * !%& − 1 𝑛 &C𝛽l # (𝑢 ! , 𝑣 ! D * !%& m ' = 1 𝑛 𝛽l # , n𝐼 − 1 𝑛 𝐽o 𝛽l # 𝑑𝑓 & = 5 " # 5 # dan 𝑑𝑓 ' = / " # / # dengan 𝛾 ! = 𝑡𝑟 e & * 𝐵 # , g𝐼 − & * 𝐽i 𝐵 # j !
, 𝑖 = 1, 2 .
Dengan  kriteria uji, tolak 𝐻 " jika 𝐹 ' ≥ 𝐹 0,23 " ,23 # pada taraf signifikansi 5%.

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Analisis Deskriptif
Pada tahun 2020, ditemukan sebanyak 60.183 kasus stunting di Provinsi Sulawesi Selatan.  Kasus  tertinggi  ditemukan  di  Kota  Makassar  dengan  jumlah  kasus  stunting sebanyak 5.443 (5,53%). Sedangkan kasus terendah ditemukan di Kota Palopo dengan jumlah kasus stunting sebanyak 572 (32,85%).

## 3.2 Pemodelan Regresi Global
Model  regresi  global  dapat  digunakan  dalam  melihat  pola  hubungan  antara persentase balita yang menderita stunting di setiap kabupaten di provinsi Sulawesi Selatan dengan  faktor-faktor  yang  diduga  dapat  mempengaruhinya.  Berdasarkan  hasil  analisis yang telah dilakukan, bentuk model regresi global adalah:
𝑌 = −1,154 − 0,046𝑋 & + 1,604𝑋 ' − 0,008𝑋 6 + 0,310𝑋 7 Setelah  dilakukan  pemilihan  model  terbaik,  diperoleh  model  dengan  peubah prediktor balita kurang gizi yaitu,
𝑌 = −1,154 + 1,604𝑋 ' dengan nilai 𝑅 ' sebesar 0,7243 yang artinya 72,43% persentase balita menderita stunting di  Sulawesi  Selatan  dapat  dijelaskan  dengan  persentase  balita  kurang  gizi.  Sedangkan 27,57% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diamati dalam penelitian ini. Uji keseluruhan  model  regresi  diperoleh  nilai p-value < 𝛼 = 0,05 sehingga  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  paling  tidak  terdapat  satu  parameter  regresi  yang  berpengaruh signifikan terhadap kasus stunting di Sulawesi Selatan tahun 2020.
Setelah  memperoleh  bentuk  model  regresi  global  kemudian  dilakukan  pengujian asumsi model regresi yang hasilnya adalah sebagai berikut.
1. Uji Normalitas
Uji Kolmogorov-Smirnov digunakan  dalam  menguji  normalitas  data.  Berdasarkan pengujian diperoleh nilai D sebesar 0,176 dengan p-value sebesar 0,053 sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa residual berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  dilakukan  menggunakan  nilai  VIF.  Berdasarkan  pengujian diperoleh nilai VIF untuk setiap peubah prediktor sebagai berikut.
Tabel 1. Nilai VIF Peubah Prediktor 𝑋 & 𝑋 ' 𝑋 6 𝑋 7 Nilai VIF 1,051 1,081 1,365 1,377
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  antar  peubah  prediktor  tidak  berkorelasi,  sehingga peubah prediktor yang diduga dapat mempengaruhi persentase balita menderita stunting dapat digunakan dalam membentuk model regresi global.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  melalui  uji  BP.  Berdasarkan  pengujian  diperoleh nilai  BP  13,369  dengan  p-value  =  0,009  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat heterogenitas pada data.

## 3.3 Pengujian Aspek Spasial
Pengujian  yang  digunakan  dalam  melihat  ada  tidaknya  autokorelasi  spasial  antar wilayah yang ada di Sulawesi Selatan adalah statistik Moran’s I . Diperoleh nilai Moran’s I 0,206 ( p-value = 0,04) yang mengindikasikan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada data. Kemudian, untuk melihat keragaman pada data, pengujian yang digunakan adalah uji BP. Berdasarkan pengujian, diperoleh nilai BP 13,369 dengan p-value = 0,009 yang mengindikasikan bahwa terdapat heterogenitas pada data sehingga asumsi pada regresi global  tidak  terpenuhi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  dilanjutkan  dengan  menggunakan metode GWR yang dapat mengatasi keragaman pada data yang diamati.

## 3.4 Pemodelan GWR
Metode GWR merupakan pengembangan dari regresi yang dapat menghasilkan nilai parameter yang berbeda-beda untuk setiap titik wilayah amatan. Tahapan pembentukan model GWR adalah sebagai berikut.
1. Pemilihan Pembobot Fungsi pembobot yang dipilih adalah fungsi Kernel Gaussian karena pembobot ini dapat mengatasi masalah diskontinuitas dengan mendefinisikan matriks pembobot sebagai fungsi kontinu.
2. Pengujian Model GWR secara Simultan
Pengujian  model  GWR  ini  bertujuan  untuk  melihat  adanya  pengaruh  faktor wilayah di setiap kabupaten/kota yang ada di Sulawesi Selatan terhadap persentase kasus  stunting.  Berdasarkan  pemodelan  yang  telah  dilakukan,  nilai  SSE  untuk kedua model GWR dan model regresi global dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Model GWR SSE df F P-value Model GWR 158,643 13,238 2,064 0,091 Model Regresi 327,466 19
Pada taraf signifikansi sebesar 5%, keputusan yang dapat diambil adalah terima 𝐻 " yang  mengindikasikan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  antara  model  GWR  dan model regresi global.
3. Pemilihan Model Terbaik
Model  terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai 𝑅 ' yang  dapat  menjelaskan  besarnya kebaikan  model  yang  digunakan.  Nilai 𝑅 ' dari  setiap  model  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai 𝑅 ' Model Regresi Global dan GWR Model 𝑅 ' Regresi Global 72,43% GWR 86,64%
Berdasarkan Tabel 3, dapat ditarik kesimpulan bahwa model GWR lebih baik dari model regresi global karena model GWR memiliki nilai 𝑅 ' (86,64%) yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  model  regresi  global  (72,43%).  Model  GWR  ini digunakan  untuk  memodelkan  persentase  stunting  di  Sulawesi  Selatan.  Nilai taksiran parameter pada model GWR bersifat lokal sehingga setiap wilayah yang ada  di  Sulawesi  Selatan  memiliki  parameter  yang  berbeda.  Misalnya,  estimasi parameter yang diperoleh berdasarkan analisis untuk wilayah Kota Makassar dan Kabupaten Enrekang adalah sebagai berikut:
𝑌 89#9::9; = −10,384 + 0,064𝑋 & + 1,783𝑋 ' + 0,079𝑋 6 + 0,288𝑋 7
𝑌 <*;=#9*> = −2,225 − 0,245𝑋 & + 1,773𝑋 ' − 0,011𝑋 6 + 0,552𝑋 7 dimana, 𝑋 & adalah  persentase  bayi  dengan  BBLR, 𝑋 ' adalah  persentase  balita kurang  gizi, 𝑋 6 adalah  persentase  air  minum  layak,  dan 𝑋 7 adalah  persentase penduduk miskin.
Setelah  memperoleh  estimasi  parameter  dari  tiap  lokasi,  selanjutnya  adalah membandingkan  nilai 𝑡 ?!@A*> dari  tiap  parameter  dengan 𝑡 @9B=C .  Hal  tersebut mengakibatkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  di  setiap  wilayah  juga  akan berbeda  sesuai  dengan  hasil  dari  perbandingan  nilai  statistik  uji-t.  Faktor  yang berpengaruh  terhadap  persentase  stunting  di  setiap  kabupaten/kota  dengan menggunakan  model  GWR  berdasarkan  hasil  perbandingan  statistik  uji-t  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Persentase Stunting
Peubah Kabupaten/Kota 𝑋 & - 𝑋 ' Barru,  Bantaeng,  Bulukumba,  Bone,  Enrekang,  Gowa,  Jeneponto, Kepulauan  Selayar,  Luwu  Utara,  Luwu  Timur,  Luwu,  Makassar, Maros, Palopo, Pangkep, Pare-pare, Pinrang, Sidrap, Sinjai, Soppeng, Takalar, Toraja Utara, Tana Toraja, Wajo 𝑋 6 Enrekang, Gowa, Luwu, Makassar, Palopo, Sidrap, Bantaeng 𝑋 7 -
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  peubah 𝑋 & dan 𝑋 7 tidak berpengaruh  di  semua  lokasi.  Sedangkan  peubah 𝑋 ' dan 𝑋 6 berpengaruh  di beberapa  daerah  yang  ada  di  Sulawesi  Selatan.  Sehingga,  model  akhir  yang diperoleh  berdasarkan  analisis  untuk  wilayah  Kota  Makassar  dan  Kabupaten Enrekang adalah sebagai berikut:
𝑌 89#9::9; = −10,384 + 1,783𝑋 ' + 0,079𝑋 6
𝑌 <*;=#9*> = −2,225 + 1,773𝑋 ' − 0,011𝑋 6

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pemodelan  regresi  global,  faktor  yang  mempengaruhi  persentase stunting adalah persentase balita kurang gizi di Sulawesi Selatan. Sementara itu, model GWR memiliki nilai kebaikan model yang lebih besar dibandingkan model regresi global yaitu sebesar 86,64%. Faktor yang mempengaruhi persentase stunting pun turut berbeda. Berdasarkan  hasil  pemodelan  GWR,  faktor  yang  mempengaruhi  persentase  stunting adalah persentase balita kurang gizi dan persentase penggunaan air minum layak.
Kelebihan dari penelitian ini adalah model yang terbentuk menghasilkan parameter regresi dari setiap wilayah berbeda-beda. Sehingga, faktor-faktor yang berpengaruh di setiap wilayah juga berbeda. Sedangkan kekurangan dari penelitian ini, hanya terdapat empat  peubah  prediktor  yang  digunakan.  Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan menambah  peubah  prediktor  dan  mengembangkan  model  menggunakan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) pada data kasus stunting.

## Daftar Pustaka
[1] Komalasari,  K.,  Supriati,  E.,  Sanjaya,  &  Ifayanti,  H.  Faktor-Faktor  Penyebab Kejadian Stunting Pada Balita. Maj. Kesehat. Indones. , 1(2), pp. 51–56, 2020, doi: 10.47679/makein.202010.
[2] Kemenkes R. I. Hasil Riset Kesehatan Dasar Tahun 2018. Kementrian Kesehat. RI , 53(9), pp. 1689–1699, 2018.
[3] Kemenkes  RI, Profil  Kesehatan  Indonesia  2020 .  Indonesia,  2020.  doi: 10.1524/itit.2006.48.1.6.
[4] Dinas  Kesehatan  Sulawesi  Selatan, Profil  Kesehatan  Provinsi  Sulawesi  Selatan 2021.  Dinas  Kesehat.  Provinsi  Sulawesi  Selatan .  Makassar: Dinas  Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan, 2021.
[5] Griffith, D. A., & Anselin, L. Spatial Econometrics: Methods and Models , 65(2). 1989. doi: 10.2307/143780.
[6] Qiu,  Q.,  Sung,  J.,  Davis,  W.,  &  Tchernis,  R.  Using  spatial  factor  analysis  to measure  human  development. J.  Dev.  Econ. ,  132,  130–149,  2018,  doi: https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2017.12.007.
[7] Ma,  Y.,  &  Gopal,  S.  Geographicallyweighted  regression  models  in  estimating median home prices in towns of Massachusetts based on an urban sustainability framework. Sustain. , 10(4), 2018, doi: 10.3390/su10041026.
[8] Beal, T., Tumilowicz, A., Sutrisna, A., Izwardy, D., & Neufeld, L. M. A review of child stunting determinants in Indonesia. Matern. Child Nutr. , 14(4), 1–10, 2018, doi: 10.1111/mcn.12617.
[9] Aswi, A., Sukarna, S., & Nurhilaliyah. Pemetaan Risiko Relatif Kasus Stunting di Provinsi Sulawesi Selatan. Sainsmat , 11(1), 11–20, 2022.
[10]  Cholid,  F.,  Trishnanti,  D.,  &  Azies,  H.  A.  Pemetaan  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Stunting pada Balita dengan Geographically Weighted Regression (GWR). Semnakes, 2019, 156–165, 2019.
[11]  Anjas,  M.,  Sukarsa,  A.  I.  K.  G.,  &  Kencana,  I.  P.  E.  N.  Penerapan  Metode Geographically Weighted Regression (Gwr) Pada Kasus Penyakit Pneumonia Di
Provinsi Jawa Timur. E-Jurnal Mat. , 8(1), 27, 2019, doi:
10.24843/mtk.2019.v08.i01.p231.
[12]  Raza,  O.,  Mansournia,  M.  A.,  Foroushani,  A.  R.,  &  Holakouie-Naieni,  K. Geographically weighted regression analysis: A statistical method to account for spatial heterogeneity. Arch. Iran. Med. , 22(3), 155–160, 2019.
[13]  Caraka, R. E., & Yasin, H. Geographically Weighted Regression (GWR) : Sebuah Pendekatan Regresi Geografis , Edisi Pert. Indonesia: Mobius, 2017.