Geographically Weighted Elastic Net Logistic Regression (Studi Kasus: Prevalensi Balita Stunting Menurut Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Tahun 2017)
No Thumbnail Available
Date
2020-01-14
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Balita mengalami stunting masih menjadi permasalahan yang banyak
dihadapi khususnya oleh negara-negara berkembang di dunia. Asupan gizi serta
status kesehatan ibu dan anak merupakan faktor penting yang mempengaruhi
prevalensi balita mengalami stunting. Pendekatan Geographically Weighted
Elastic net Logistic Regression (GW-ENLR) merupakan salah satu metode
regresi logistik lokal terpinalti yang dapat melakukan fungsi seleksi variabel
secara simultan untuk memberikan pemahaman secara geografis mengenai
faktor-faktor dan fenomena terkait prevalensi balita stunting. Wilayah
kabupaten/kota di pulau Jawa dijadikan sebagai unit observasi karena memiliki
jumlah penderita balita stunting terbanyak di Indonesia berdasarkan data survei
Pemantauan Status Gizi (PSG) tahun 2017. Uji Breusch Pagan dilakukan untuk
mengetahui ada tidaknya keragaman spasial antar wilayah sebagai validasi awal
menggunakan pendekatan GW-ENLR. Melalui ukuran ketepatan prediksi model,
GWENLR menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan metode lainnya
dengan tingkat akurasi mencapai 95%. Bandwidth adaptif optimal diperkirakan
21%: 25 dari 119 kabupaten/kota di pulau Jawa. Dengan menggunakan tunning
parameter optimal λ = 0,01 dan parameter penalti optimal α = 0,2 didapatkan
faktor Persentase ibu hamil mengalami Kekurangan Energi Kronis mendapatkan
Pemberian Makanan Tambahan dan Persentase ibu hamil mendapatkan Tablet
Tambah Darah kurang dari 90 tablet sebagai faktor yang paling berpengaruh
terhadap prevalensi balita mengalami stunting di setiap wilayah kabupaten/kota
pulau Jawa, sedangkan faktor-faktor lainnya hanya berpengaruh di sebagian
besar wilayah kabupaten/kota pulau Jawa.
Description
Keywords
Stunting, Balita, Geographically Weighted Regression (GWR)