Pemodelan Spatial Autoregressive Quantile Regression (SARQR) Menggunakan Pembobot Queen Contiguity Pada Kasus Stunting Balita di Indonesia - Evida Oktaviana; Prizka Rismawati Arum; M. Al Haris (Universitas Muhammadiyah Semarang, 2023)
SDGs memiliki target dalam penurunan persentase angka stunting yang termasuk menghilangkan kelaparandan segala bentuk malnutrisi. Stunting merupakan masalah gizi kronis pada balita yang ditandai dengan tinggibadan yang lebih pendek dibandingkan dengan anak seusianya. Perlu adanya perhatian khusus bagi pemerintahdalam mengurangi angka stunting dengan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian stunting diIndonesia. Analisis yang dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel dependen dengan variabelindependen yaitu analisis regresi linear. Apabila dalam pengamatan mempunyai efek spasial, maka metodeanalisis yang digunakan adalah analisis regresi spasial. Dalam kasus tertentu, pengujian efek spasial denganmelibatkan outlier pada data penelitian dapat menyebabkan suatu metode gagal dalam menangani efek spasialtersebut. Maka, untuk mengatasi adanya outlier dan ketergantungan pada spasial metode yang dapat digunakanadalah Spatial Autoregressive Quantile Regression (SARQR). Metode SARQR adalah pengembangan darimetode SAR di mana terdapat berbagai level kuantil pada model. Penelitian ini berfokus memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi kasus stunting pada balita di Indonesia. Model terbaik yang dihasilkan adalah modelSARQR pada kuantil 0.75 dengan nilai AIC sebesar 51.76. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yangmempengaruhi kasus stunting di Indonesia adalah persentase imunisasi dasar lengkap, persentase bayi beratbadan lahir rendah, dan persentase perempuan yang pernah kawin di bawah umur 18 tahun.Kata Kunci : Outlier, Spatial Autoregressive Quantile Regression, Stunting.