View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Undergraduate Theses
      • UT - Faculty of Mathematics and Natural Sciences
      • UT - Statistics and Data Sciences
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Assessing Stunting Determinants of Children Under 5 Years Old in Indonesia 2016 - 2022: Spatial Panel Regression Analysis

      Thumbnail
      View/Open
      Cover (316.1Kb)
      Fulltext (4.420Mb)
      Lampiran (1.946Mb)
      Date
      2024
      Author
      Girsang, Dicky Lihardo
      Djuraidah, Anik
      Oktarina, Sachnaz Desta
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Child stunting remains a critical issue for human resource development in Indonesia, despite a 10% reduction in prevalence to 21.6% in 2022. This study employs spatial panel regression to assess and understand the spatial distribution of stunting rates across Indonesian provinces, identify the determinant factors of stunting among children under five, and determine the most effective approach for reducing stunting prevalence as the recommendations. This method is underutilized in supporting policy-making and program development at both national and regional levels. Given significant socio-economic disparities and infrastructural limitations across the archipelago, prioritizing effective interventions is crucial. The findings reveal that the Spatial Autoregressive Model (SAR) with Fixed Effect Model (FEM) with time effects is the best model for analysing stunting prevalence from 2016 to 2022 in Indonesia. The analysis results indicate that high school graduation rates, gender inequality, and unmet health service needs are significant predictors. The selected SAR-FE model demonstrates a coefficient of determination of 67.84% and an AIC of -860.36 using a k-nearest neighbour weighting matrix. This research provides critical insights into the determinants and spatial distribution of stunting in Indonesia, offering policymakers tailored evidence to design effective interventions.
       
      Masalah stunting pada anak tetap menjadi isu penting untuk pengembangan sumber daya manusia di Indonesia, meskipun prevalensinya mengalami penurunan sebesar 10% menjadi 21.6% pada tahun 2022. Penelitian ini menggunakan regresi panel spasial untuk mengidentifikasi determinan stunting serta memahami disparitas regional yang terjadi di Indonesia. Tujuan penelitian ini yakni untuk mengidentifikasi distribusi spasial tingkat stunting di seluruh provinsi Indonesia, mengkaji faktor-faktor penentu stunting pada anak di bawah lima tahun, serta menentukan pendekatan paling efektif untuk mengurangi prevalensi stunting dalam bentuk rekomendasi. Hasil di lapangan menyatakan bahwa metode ini masih kurang dimanfaatkan dalam mendukung pembuatan kebijakan dan pengembangan program di tingkat nasional dan regional. Dengan disparitas sosial-ekonomi yang signifikan dan keterbatasan infrastruktur di seluruh kepulauan, prioritas intervensi yang efektif menjadi poin yang sangat krusial. Temuan studi ini mengungkapkan bahwa Spatial Autoregressive Model (SAR) dengan Fixed Effect Model (FEM) atau model pengaruh tetap dengan efek waktu adalah model terbaik untuk menganalisis prevalensi stunting dari tahun 2016 hingga 2022 di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat kelulusan sekolah menengah atas, ketidaksetaraan gender, dan kebutuhan pelayanan kesehatan yang tidak terpenuhi adalah prediktor signifikan. Model SAR-FE terpilih menunjukkan nilai koefisien determinasi sebesar 67.84% dan AIC sebesar -860.36 dengan menggunakan matriks pembobot k-nearest neighbour.
       
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/154484
      Collections
      • UT - Statistics and Data Sciences [2260]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository