REGRESI LINIER BERGANDA DAN SPATIAL DURBIN MODEL UNTUK MENGIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI KOTA MEDAN - Ade Maulina Panjaitan; Susiana . . (KARISMATIKA: Kumpulan Artikel Ilmiah, Informatika, Statistik, Matematika dan Aplikasi, 2018)
ABSTRAKKasus gizi buruk di kota Medan terus mengalami peningkatan dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya. Pada tahun 2015, Kota Medan berada pada peringkat ke-2 kasus gizi buruk balita terbanyak di Sumatera Utara. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi gizi buruk balita di kota Medan dan menentukan model terbaik yang dapat menggambarkan gizi buruk balita di kota Medan. Analisis yang digunakan adalah regresi linier berganda dengan Ordinary Least Square (OLS) dan Spatial Durbin Model (SDM). Berdasarkan analisis Moran’s I, diperoleh adanya dependensi spasial pada variabel angka gizi buruk balita di kota Medan serta beberapa faktor yang mempengaruhinya. Dengan demikian perlu dilakukan analisis spasial model SDM. Dari hasil penelitian, diperoleh model SDM menghasilkan R-square sebesar 0.703 dan AIC sebesar 117.2534. variabel yang secara signifikan mempengaruhi gizi buruk balita di kota Medan dengan model SDM adalah banyaknya balita yang mendapat imunisasi lengkap  dan banyaknya rumah tangga miskin  Kata kunci : gizi buruk, dependensi spasial, Spatial Durbin Model, Ordinary Least Square ABSTRACTCases of malnutrition in the city of Medan continues to increase compared with previous years. In 2015, the city of Medan is ranked 2nd malnutrition of children under five in North Sumatra. This study aims to identify factors that affect infant malnutrition in the city of Medan and determine the best model to describe malnourished children under five in the city of Medan. The analysis used is multiple linear regression with ordinary least squares (OLS) and Spatial Durbin Model (SDM). Based on the analysis of Moran's I, obtained their spatial dependencies in the variable infant malnutrition rate in the city of Medan as well as some of the factors that influence it. Thus the need to analyze the spatial model of HR. From the research results, obtained SDM models produce R-square of 0703 and AIC at 117.2534. variables that significantly affect malnourished children under five in the city of Medan with human models is the number of infants are fully immunized  and the number of poor households . Keywords: malnutrition, spatial dependencies, Spatial Durbin Model, Ordinary Least Square