Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression

Kasus balita gizi buruk di Indonesia khususnya di Jawa Timur masih tergolong cukup tinggi. Laju gizi buruk dapat ditekan apabila faktor-faktor yang mempengaruhi gizi buruk dapat diketahui. Oleh sebab itulah diperlukan adanya suatu pemodelan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan. Kasus gizi buruk termasuk dalam data count, sehingga untuk pemodelan dapat menggunakan Regresi Poisson dan GWPR yang memperhatikan aspek spasial. Penelitian ini menitikberatkan pada pemilihan model terbaik dari GWPR berdasarkan kriteria kebaikan model R2 yang terdiri atas tiga macam yaitu R2 residual tak terboboti, R2 pearson, dan R2 devians. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai R2 yang terbesar ialah R2 residual tak terboboti dengan fungsi kernel yang digunakan adalah fungsi kernel bisquare. Secara umum variabel yang berpengaruh hampir di setiap kabupaten/kota ialah rasio jumlah tenaga kesehatan dibanding jumlah balita dan rata-rata usia pertama perkawinan ≤16 tahun.