Pendekatan Regresi Nonparametrik Truncated Spline Dengan Principal Component Analysis (PCA) Dalam Memodelkan Prevalensi Stunting Di Indonesia

Stunting merupakan kondisi gizi kurang yang berlangsung kronis sejak awal masa tumbuh kembang anak. Prevalensi stunting Indonesia telah mengalami penurunan hingga mencapai 27,7% pada tahun 2021. Persentase tersebut masih berada di atas standar yang ditetapkan oleh WHO yaitu 20 persen dan target yang ditetapkan pemerintah dalam RPJMN 2020-2024 yaitu 14 persen pada tahun 2024 mendatang. Olehnya, penting bagi pemerintah untuk mengambil langkah baru guna membantu mencapai target penurunan stunting dengan cepat. Pemodelan stunting berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya diharapkan dapat digunakan sebagai referensi pemerintah dalam mengambil kebijakan target penurunan stunting. Penelitian ini menggunakan pendekatan regresi nonparametrik truncated spline dengan principal component analysis. Hasil penelitian ini menerangkan bahwa kombinasi knot (2,2,3,3,3) merupakan titik knot optimal dengan nilai GCV paling minimum sebesar 10,06 sehingga diperoleh model y ?=246,56+0,22?PC?_1-2,72 (?PC?_1-0,08)_+^1+2,89(?PC?_1-1,79)_+^1-0,34?PC?_2+5,45(?PC?_2-?6,32)?_+^1-5,76(?PC?_2-7,31)_+^1+1,62?PC?_3-4,24(?PC?_3+?14,83)?_+^1+3,93(?PC?_3+11,19)_+^1-1,39(?PC?_3+3,90)_+^1-1,23(?PC?_4+7,55)_+^1-3,51(?PC?_5+7,52)_+^1+6,70(?PC?_5+4,70)_+^1-3,91?(?PC?_5-0,95)?_+^1 dan koefisien determinasi sebesar 0,9364 yang artinya komponen utama dapat menjelaskan prevalensi stunting sebesar 93,64% sedangkan 6,36% lainnya diuraikan oleh variabel lain di luar model.