Penerapan Model Geographically Weighted Lasso pada Kasus Stunting Tingkat Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2023 - Esa Nurtiara; Nusar Hajarisman (UNISBA Press, 2024)
Abstract. Stunting is the impaired growth and development of children due to chronic malnutrition and recurrent infections characterised by body length or height below standard values. Spatial analysis is used to see whether there are spatial effects, namely data homogeneity or heterogeneity. It is necessary to test using the Geographically Weighted Regression (GWR) method to see these spatial effects. However, this method is not sufficient to be used if there is multicollinearity or a relationship between independent variables in each region of measurement. Therefore, testing is done using the Geographially Weighted Lasso (GWL) method which is an extension of the GWR method. This study aims to apply the GWL model to see spatial risk factors in stunting cases in Bandung city in an effort to reduce stunting rates. GWR modelling is done to be able to overcome the heterogeneity problem, but there is a new problem, namely the emergence of multicollinearity in the GWR model, multicollinearity occurs in the variable infants with malnutrition status ( ). To deal with this problem, it is necessary to do further modelling using the GWL method. With a coefficient of determination of 87.61%, the model can explain that the number of LBW babies ( ), the number of babies receiving exclusive breastfeeding ( ), the number of proper sanitation ( ), and the number of babies with poor nutritional status ( ) can affect the number of stunting cases in West Java Province. It is known that the number of babies with poor nutritional status ( ) has a significant effect in each district /city in West Java Province. Abstrak. Stunting merupakan gangguan pertumbuhan dan perkembangan anak akibat kekurangan gizi kronis dan infeksi berulang yang ditandai dengan panjang atau tinggi badan yang berada di bawah nilai standar. Analisis spasial digunakan untuk melihat ada tidaknya efek spasial, yaitu kehomogenan data atau heterogenitas. Perlu dilakukan pengujian dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) untuk melihat efek spasial tersebut. Namun, metode tersebut belum cukup untuk digunakan apabila terjadi multikolinearitas atau adanya hubungan antarvariabel bebas di setiap wilayah pengamaan. Maka dilakukan pengujian dengan menggunakan metode Geographially Weighted Lasso (GWL) yang meupakan perluasan dari metode GWR. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model GWL untuk melihat faktor risiko secara spasial pada kasus stunting di kota Bandung dalam upaya penekanan penurunan angka stunting. Pemodelan GWR dilakukan untuk dapat mengatasi masalah heterogenitas tersebut, namun terdapat masalah baru yaitu munculnya multikolinearitas pada model GWR, multikolinearitas tersebut terjadi pada variabel bayi dengan status gizi kurang ( ). Untuk menangani masalah tersebut maka perlu dilakukan pemodelan selanjutnya dengan menggunakan metode GWL. Dimana dengan nilai koefisien determinasi sebesar 87.61% model tersebut dapat menjelaskan bahwa jumlah bayi BBLR ( ), jumlah bayi yang menerima ASI eksklusif ( ), jumlah sanitasi layak ( ), dan jumlah bayi dengan status gizi kurang ( ) dapat memengaruhi jumlah kasus stunting di Provinsi Jawa Barat.Diketahui bahwa jumlah bayi dengan status gizi kurang ( ), berpengaruh secara signifikan di setiap wilayah kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat.