Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Stunting dengan Metode Spatial Durbin Model (SDM) di Jawa Barat
Abstract
Abstract. Spatial Durbin Model (SDM) He is the developer of the Spatial Autoregressive Model (SAR) with add the effect of spatial lag on the independent variable so that added spatial lag to the weighting model on the independent variable and dependent. The purpose of this study is to model the spatial regression of SDM for determine the factors that influence the occurrence of stunting in West Java. In observing the spatial relationship between locations, a weighting matrix is used spatial is Queen Contiguity. A total of 27 district/city observations The dependent variable (Y) is the number of observations. Stunting in every district/city in West Java. Independent variable (X) used is the number of babies born with low birth weight (LBW). Number of babies who are exclusively breastfed, Number of families who have. The number of Posyandu and the number of poor people in West Java. Before testing the model, a spatial effect test must be carried out, namely by Moran's Index Test (Moran's I). The results of the tests carried out show. An independent variable that has a significant effect on the number of stunting cases. In West Java, the number of proper sanitation and the number of poor people with a value of R2 is 79.84%, which means that this model describes stunting cases in Java West, while the rest is explained by other variables outside the model by 20.16%.
Keywords: Spatial Durbin Model, Spatial Autoregressive Model, Queen Contiguity, Stunting.
Abstrak. Spatial Durbin Model (SDM) merupakan pengembang dari Spatial Autoregressive Model (SAR) dengan menambahkan pengaruh spasial lag pada variabel independen sehingga ditambahkan spasial lag pada model pembobotan pada variabel independen maupun dependen.Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan regresi spasial SDM untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi terjadi stunting di Jawa Barat. Dalam pengamatan hubungan spasial antar lokasi digunakan matriks pembobot spasial yaitu Queen Contiguity. Sebanyak 27 pengamatan kabupaten/kota digunakan sebagai unit pengamatan dengan variabel dependen (Y) adalah jumlah terjadinya stunting di setiap kabupaten/kota di Jawa Barat. Variabel independen (X) yang digunakan adalah jumlah bayi lahir dengan berat badan rendah (BBLR), Jumlah bayi yang mendapatkan ASI eksklusif, Jumlah keluarga yang mempunyai akses sanitasi layak, jumlah Posyandu dan jumlah penduduk miskin di Jawa Barat. Sebelum melakukan pengujian model harus dilakukan uji efek spasial yakni dengan Uji Indeks Moran (Moran’s I). Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus stunting di Jawa Barat ialah jumlah sanitasi layak dan jumlah penduduk miskin denga nilai R2 adalah 79.84% yang berarti bahwa model ini menjelaskan kasus stunting di Jawa Barat,sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model sebesar 20.16%.
Kata Kunci: Spatial Durbin Model, Spatial Autoregressive Model, Queen Contiguity, Stunting.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Netherlands: Kluwer Academic Publisher.
BPS. (2019). Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota tahun 2019. BPS Provinsi Jawa Barat.
Dinkes. (2019). Profil Kesehatan Jawa Barat tahun 2019. Bandung: Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat.
Ikha Rizky Ramadani, R. R. (2013). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Gizi Buruk Balita di Jawa Tengah dengan Metode Spatial Durbin Model.Jurnal Gaussian, Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman 333- 342, 338
Lesage dan Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. Boca Ration: CRC Press.
Hajarisman, N., & Karyana, Y. (2016). Geographic Modeling on the Infant Mortality Rate in West Java. Mimbar: Jurnal Sosial Dan Pembangunan, 32(1), 194–205.
WHO.(2013). Childhood Stunting Challenges and Opportunities WHO/NMH/NHD/GRS/14.1,2
Shofwani Sheila Ghazia, Kudus Abdul. (2021). Penentuan Kriteria Pengunjung dalam Pemilihan Green Hotel di Kota Bandung Menggunakan Metode Discrete Choice Experiment dengan Desain Choice Sets Kombinatorial. Jurnal Riset Statistika, 1(1), 1-9.
DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.28604
   Â