Perbandingan Model Regresi Linier Berganda untuk Memprediksi Kasus Stunting di Indonesia - Ryan Fadhillah Faizal Hakim; Sevi Nurafni (Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Koperasi Indonesia, 2025)
Stunting merupakan salah satu permasalahan yang tengah dihadapi Indonesia, yang berdampak pada pertumbuhan fisik dan kognitif anak-anak, serta kualitas sumber daya manusia di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan membandingkan model regresi linier berganda guna memprediksi jumlah kasus stunting di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Kementerian Dalam Negeri serta data Hasil Riset Kesehatan Dasar 2018 dari Kementerian Kesehatan. Metode yang digunakan adalah Ordinary Least Squares (OLS). Variabel-variabel independen yang dianalisis meliputi jumlah balita, penanganan tinja, akses ke rumah sakit dan puskesmas, insiden diare, status gizi buruk, program pemberian makanan tambahan, imunisasi, dan prematuritas. Analisis menunjukkan bahwa beberapa variabel, seperti jumlah balita, akses ke rumah sakit, diare, status gizi buruk, dan program pemberian makanan tambahan, memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah kasus stunting. Hasil model menunjukkan bahwa model 1 regresi linier yang dibangun memiliki nilai Adj. R-Squared sebesar 97,2% dan model 2 regresi linier memiliki nilai Adj. R-Squared sebesar 96% yang menunjukkan kemampuan model dalam menjelaskan variabilitas data stunting dengan baik. Kedua model ini dapat digunakan untuk memprediksi kasus stunting dan mengidentifikasi variabel-variabel yang berkontribusi secara signifikan. Kesimpulannya, model regresi linier berganda yang dikembangkan dapat menjadi alat yang efektif dalam memprediksi kasus stunting dan membantu pemerintah serta pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi intervensi yang lebih tepat guna mengurangi prevalensi stunting di Indonesia.