Regresi Generalized Poisson Untuk Memodelkan Kejadian Balita Stunting Di Jawa Timur

Istiani, - and Dra. Endang Wahyu Handamari,, M.Si. (2023) Regresi Generalized Poisson Untuk Memodelkan Kejadian Balita Stunting Di Jawa Timur. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Stunting adalah kondisi gagal tumbuh anak akibat kekurangan gizi kronis yang berdampak terjadinya risiko gangguan perkembangan fisik dan kognitif. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang masih memiliki masalah stunting yaitu sebesar 19,2% di tahun 2022. Secara global, stunting menjadi salah satu target Sustainable Development Goals (SDGs) pada tujuan pembangunan berkelanjutan ke-2 yaitu menghilangkan kelaparan dan segala bentuk malnutrisi pada tahun 2030 serta mencapai ketahanan pangan. Pemodelan banyaknya kasus stunting perlu dilakukan untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh sehingga banyaknya penderita stunting dapat diminimalisir. Data kasus stunting merupakan data berdistribusi Poisson akan tetapi berpotensi mengalami pelanggaran asumsi equidispersi, sehingga dalam penanganannya diperlukan model yang dapat mengatasi. Model regresi Generalized Poisson merupakan perluasan dari model regresi Poisson yang digunakan untuk mengatasi data yang mengalami pelanggaran asumsi equidispersi. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui variabel yang berpengaruh terhadap faktor-faktor yang memengaruhi kasus balita stunting di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022 menggunakan model regresi Generalized Poisson. Data yang digunakan adalah data banyaknya kejadian balita stunting di 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2022 serta faktor-faktor yang diduga memengaruhinya. Hasil model regresi Generalized Poisson dengan statistik diperoleh kesimpulan bahwa variabel yang memengaruhi banyaknya kasus stunting secara signifikan adalah persentase balita yang mendapatkan vitamin A dan persentase keluarga terhadap akses fasilitas sanitasi layak di tiap kabupaten/kota yang ada di Provinsi Jawa Timu

English Abstract

Stunting is a condition where children fail to thrive due to chronic malnutrition which results in the risk of physical and cognitive development disorders. East Java is one of the provinces that still has problems stunting as 19,2% in 2022. Globally, stunting is one of the targets Sustainable Development Goals (SDGs) in the 2nd sustainable development goal, namely eliminating hunger and all forms of malnutrition by 2030 and achieving food security. Modeling the number of stunting cases needs to be done to find out what factors influence the number of sufferers so stunting can be minimized. Case stunting data is distributed data Poisson however, it has the potential to experience violations of assumptions equidispersion, so that in handling it we need a model that can overcome it. Generalized Poisson regression model is an extension of the regression Poisson model which is used to overcome data that experiences violation of assumptions equidispersion. The aim of this research is to determine the variables that influence the factors that influence cases of children stunting in East Java Province in 2022 using a generalized Poisson regression model. The data used is data on the number of stunting incidents of toddlers in 38 districts/cities in East Java Province in 2022 and the factors thought to influence it. Result of generalized Poisson regression model with statistics it can be concluded that the variables influence the number of cases stunting significantly is the percentage of toddlers who receive vitamin A and the percentage of families who have access to proper sanitation facilities in each district/city in East Java Province.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	052309
Uncontrolled Keywords:	regresi Generalized Poisson, regresi Poisson, overdispersi, stunting
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User:	Unnamed user with username nova
Date Deposited:	29 Feb 2024 07:21
Last Modified:	29 Feb 2024 07:21
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/216682

Text (DALAM MASA EMBARGO) Gt Istiani.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)

Actions (login required)

View Item