Pemodelan Gizi Buruk Balita Di Indonesia Dengan Model Robust Spasial Autoregresif - Tasya Abrari; Ferra Yanuar; Dodi Devianto (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2023)
Gizi buruk merupakan suatu keadaan kekurangan konsumsi zat gizi yang disebabkan oleh rendahnya konsumsi energi protein dalam makanan sehari-hari, ditandai dengan berat dan tinggi badan di bawah rata-rata. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik pada kasus gizi buruk balita serta melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi gizi buruk balita pada provinsi-provinsi di Indonesia. Data yang digunakan adalah data hasil studi status gizi Indonesia oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Untuk mendapatkan model terbaik, diperlukan model regresi spasial dengan mempertimbangkan pengaruh spasial suatu daerah. Metode regresi spasial yang menunjukkan adanya efek spasial pada variabel terikatnya disebut Spatial Autoregressive Model (SAR). Pada kasus tertentu, pengujian efek spasial yang melibatkan data pencilan menyebabkan suatu metode gagal dalam menangani efek spasial tersebut sehingga perlu adanya kombinasi model SAR dengan metode regresi robust yang membentuk Robust Spatial Autoregressive Model (RSAR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel persentase asuransi kesehatan dan akses air bersih berpengaruh terhadap gizi buruk balita. RSAR M-estimator mengakomodir keberadaan outlier dalam model regresi spasial, hal ini ditunjukkan dengan penurunan RMSE yang disebabkan oleh perubahan parameter koefisien penduga. Model Robust-SAR merupakan model terbaik karena memiliki nilai RMSE terkecil serta robust terhadap spatial outlier.