Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Emasains : Jurnal Edukasi Matematika dan Sains
Annisa, Rahmatul
Unknown Affiliation
Earth & Planetary Sciences Education Environmental Science Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Prevalence of Undernourishment (PoU) di Indonesia Menggunakan Model Spatial Autoregressive (SAR) Annisa, Rahmatul; Ervi Dayana Putri; Chairina Wirdiastuti
Emasains : Jurnal Edukasi Matematika dan Sains Vol. 15 No. 2 (2026): Juli 2026 (On Progres)
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika dan Pendidikan Biologi Universitas PGRI Mahadewa Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59672/emasains.v15i2.6191

Abstract

Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs) merupakan kerangka pembangunan global yang dirancang untuk mewujudkan pembangunan berkelanjutan hingga tahun 2030. Di Indonesia, tingkat kerawanan pangan nasional mencapai 8,27 persen pada tahun 2024, menurun sekitar 0,26 poin dibandingkan tahun 2023 yang sebesar 8,53 persen. Meskipun terjadi penurunan secara nasional, prevalensi kekurangan gizi di beberapa provinsi di Indonesia masih tergolong tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Spatial Autoregressive (SAR) memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model Ordinary Least Squares (OLS) dan Spatial Error Model (SEM). Dengan demikian, model SAR merupakan model terbaik dalam menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi prevalensi kekurangan gizi antar provinsi di Indonesia tahun 2024. Hasil uji signifikansi model menunjukkan bahwa pendapatan per kapita, persentase rumah tangga dengan sanitasi layak, serta persentase rumah tangga dengan akses air bersih merupakan faktor yang berpengaruh terhadap kerawanan pangan di Indonesia. Nilai koefisien determinasi yang dihasilkan sebesar 75,56%, yang menunjukkan bahwa variabel independen dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen secara cukup kuat.
Co-Authors Chairina Wirdiastuti Ervi Dayana Putri