Analisis Komparatif Estimator M, S, dan LTS pada Regresi Robust dalam Pemodelan Stunting di Jawa Barat Tahun 2024

Abstract

Stunting masih menjadi tantangan kesehatan global yang signifikan, salah satunya di Jawa Barat sebagai provinsi yang memiliki jumlah balita terbanyak dan perbedaan data antar kabupaten/kota yang ekstrim memicu kemunculan data pencilan. Kondisi tersebut menyebabkan metode Ordinary Least Squares (OLS) menghasilkan estimasi yang bias. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor stunting di Jawa Barat tahun 2024 menggunakan pendekatan regresi robust untuk memperoleh model terbaik dalam menangani pencilan. Metode yang dibandingkan adalah estimasi-M, S, dan LTS dengan variabel independen meliputi indeks ketahanan pangan, jumlah balita bergizi kurang, dan jumlah balita ditimbang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa OLS gagal memenuhi asumsi normalitas dan homoskedastisitas akibat adanya pencilan di Kabupaten Bogor, Cirebon, Bandung, dan Garut. Estimasi-S terpilih sebagai metode terbaik dengan nilai koefisien determinasi terkoreksi sebesar 92.5%, yang membuktikan ketangguhannya dalam menangani data ekstrem. Temuan utama menunjukkan bahwa jumlah balita bergizi kurang merupakan prediktor paling signifikan dan dominan terhadap angka stunting. Implikasi penelitian ini menegaskan perlunya kebijakan intervensi gizi yang fokus pada pemulihan balita gizi kurang di tingkat kabupaten/kota untuk mempercepat penurunan jumlah stunting secara efektif.