Stunting merupakan salah satu permasalahan kesehatan yang signifikan di Indonesia karena berdampak pada pertumbuhan fisik, perkembangan kognitif, serta kualitas sumber daya manusia di masa depan. Untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhinya, menggunakan pendekatan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) dan Generalized Additive Model (GAM), yang mampu menangkap hubungan non-linear antar variabel secara fleksibel. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor konsumsi gizi terhadap prevalensi stunting pada balita usia 6“23 bulan di Indonesia serta membandingkan kinerja kedua model.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model MARS menghasilkan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,7319 dengan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 2,8249, yang berarti model mampu menjelaskan sekitar 73,19% variasi prevalensi stunting. Model ini mengidentifikasi bahwa hanya dua variabel yang berkontribusi signifikan, yaitu konsumsi protein hewani (X1) dan konsumsi minuman manis (X2), dengan pola hubungan non-linear pada X1 dan hubungan linear setelah titik ambang tertentu pada X2. Sementara itu, model GAM menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai R² sebesar 0,7734 dan RMSE sebesar 2,5968, yang mengindikasikan kemampuan model dalam menjelaskan 77,34% variasi data dengan tingkat kesalahan prediksi yang lebih rendah. Hasil GAM juga menunjukkan bahwa variabel konsumsi protein hewani (X1) memiliki pengaruh non-linear yang signifikan, sedangkan konsumsi minuman manis (X2) dan konsumsi makanan tidak sehat (X3) berpengaruh secara linear dan signifikan, serta variabel tidak mengonsumsi buah dan sayur (X4) tidak signifikan dalam model.
Secara substantif, hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumsi protein hewani memiliki pola hubungan yang kompleks terhadap stunting, dengan adanya titik ambang tertentu yang menyebabkan perubahan arah pengaruh. Di sisi lain, konsumsi minuman manis dan makanan tidak sehat secara konsisten meningkatkan prevalensi stunting. Perbedaan karakteristik antara MARS dan GAM juga memberikan pemahaman yang saling melengkapi, di mana MARS lebih unggul dalam mengidentifikasi titik perubahan (knot), sedangkan GAM mampu merepresentasikan hubungan secara lebih halus melalui fungsi smooth.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa kedua metode, MARS dan GAM, efektif dalam memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi prevalensi stunting di Indonesia, namun GAM menunjukkan kinerja yang lebih unggul berdasarkan nilai R² yang lebih tinggi dan RMSE yang lebih rendah. Faktor konsumsi gizi, khususnya protein hewani, minuman manis, dan makanan tidak sehat, terbukti berperan signifikan dalam menentukan tingkat stunting. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar dalam perumusan kebijakan intervensi gizi yang lebih terarah. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan variabel lain seperti faktor sosial ekonomi, pola asuh, dan lingkungan, serta menggunakan pendekatan metodologis yang lebih komprehensif guna meningkatkan akurasi model dan memperkaya kajian di bidang statistika kesehatan.
Artikel selengkapnya terkait permasalahan yang disajikan dapat diakses melalui link yang diberikan di bawah. Dan semoga artikel ini dapat menjadi media pembelajaran sekaligus menambah wawasan kita terkait pemodelan dalam statistika.
Penulis : Ardi Kurniawan
Artikel lengkap (open access) dapat diakses melalui laman :
