<![CDATA[Stunting merupakan masalah kesehatan yang perlu diperhatikan mengingat dampak dan resikonya yang cukup signifikan. Penelitian ini ditujukan guna menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi jumlah balita stunting di sepuluh wilayah Nusa Tenggara Timur (NTT) selama tahun 2021-2024. Metode yang dipergunakan ialah regresi data panel. Data panel merujuk pada kombinasi data cross-section dan time series. Data cross section mencakup sepuluh kabupaten di NTT yaitu Sumba Barat, Sumba Timur, Kupang, Timor Tengah Selatan, Timor Tengah Utara, Belu, Alor, Lembata, Flores Timur dan Sikka, sementara data time-series meliputi tahun 2021-2024. Variabel yang dianalisis meliputi produk domestik regional bruto perkapita (PDRBK), upah minimum kabupaten/kota (UMK), tingkat pengangguran (TP), dan jumlah penduduk miskin (POV). Mengacu hasil uji Chow dan Hausman, Random Effect Model (REM) terpilih menjadi model estimasi terbaik. Perolehan analisis uji t mengindikasikan, peningkatan jumlah penduduk miskin (POV) memengaruhi positif terhadap peningkatan angka stunting, sedangkan upah minimum kabupaten/kota (UMK) yang lebih tinggi berhubungan dengan penurunan angka stunting. Sementara itu, variabel PDRBK dan TP tak memengaruhi signifikan terhadap jumlah balita stunting. Selain itu, hasil uji F mengindikasikan, PDRBK, UMK, TP, dan POV secara bersamaan mempengaruhi jumlah balita stunting. Dengan koefisien determinasi sebesar 53,57% menujukkan variasi jumlah balita stunting bisa diterangkan oleh variabel meliputi PDRBK, UMK, TP dan POV, sementara sisanya 46,41% diterangkan oleh variabel bebas lainnya yang tak dimasukkan dalam model analisis.faktor]]>
Copyrights © 2025
