Penjelasan Data Model Regresi dari hasil pengolahan data jumlah stunting di 20 puskesmas dan 11 data layanan dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Significance F
- Significance F (0,026199): Nilai ini menunjukkan signifikansi keseluruhan dari model regresi. Karena nilai ini lebih kecil dari 0,05, kita dapat menyimpulkan bahwa ada setidaknya satu variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap prevalensi stunting pada tingkat signifikansi 5%.
2. R-Square
- R-Square (0,851665): Ini menunjukkan bahwa sekitar 85% variasi dalam prevalensi stunting untuk anak-anak di 20 Puskesmas dapat dijelaskan oleh model yang dibangun. Nilai ini menunjukkan model yang sangat baik dalam menjelaskan data yang dianalisis.
3. Koefisien dan P-value
Berikut adalah analisis koefisien dan p-value dari masing-masing variabel independen:
- Intercept dengan nilai (158): Ini adalah nilai estimasi jumlah rata-rata stunting dari 20 Pukesmas ketika semua variabel independen adalah nol adalah sebesar 158 anak lebih rendah dari rata-rata jumlah stunting di tahun observasi yaitu 353 anak yang menderita stuting.
- Diberi ASI Eksklusif (-0,68; p-value: 0,020): Koefisien negatif ini menunjukkan bahwa anak yang diberi ASI eksklusif cenderung memiliki prevalensi stunting yang lebih rendah. P-value yang signifikan (di bawah 0,05) menunjukkan bahwa ini adalah faktor penting yang perlu diperhatikan.
- Kunjungan Pelayanan Pertama Ibu Hamil (2,64; p-value: 0,009): Koefisien positif menunjukkan bahwa lebih banyak kunjungan ke layanan kesehatan pada kehamilan pertama berhubungan dengan penurunan prevalensi stunting. P-value yang juga signifikan menegaskan pentingnya kunjungan awal bagi ibu hamil.
- Kunjungan Pelayanan Keempat Ibu Hamil (3,10; p-value: 0,179): Koefisien positif namun dengan p-value yang tidak signifikan menunjukkan bahwa ini tidak berpengaruh signifikan terhadap prevalensi stunting.
- Partisipasi Masyarakat (-0,41; p-value: 0,008): Koefisien negatif dan signifikan menunjukkan bahwa partisipasi aktif masyarakat dapat menurunkan prevalensi stunting.
- Keluarga Berencana (KB) Aktif (-0,13; p-value: 0,25): Meskipun memiliki koefisien negatif, p-value menunjukkan bahwa tidak signifikan, sehingga tidak ada pengaruh yang jelas terhadap stunting.
- Penanganan Komplikasi Kebidanan (-2,15; p-value: 0,127): Koefisien negatif tetapi tidak signifikan menunjukkan bahwa faktor ini tidak berkontribusi secara signifikan terhadap penurunan prevalensi.
- Diare untuk Semua Umur (-0,21; p-value: 0,447): Koefisien menunjukkan hubungan negatif, tetapi p-value yang tinggi menunjukkan ketidakberpengaruhan.
- Desa dengan Dana Kesehatan (0,00; p-value: 0,595): Sangat tidak signifikan, menunjukkan tidak ada pengaruh yang berarti.
- Pemberian Tablet Tambah Darah pada Ibu Hamil (-4,04; p-value: 0,062): Hampir signifikan, koefisien negatif menunjukkan bahwa intervensi ini mungkin menurunkan prevalensi stunting.
- Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) (7,93; p-value: 0,263): Koefisien positif tetapi tidak signifikan; ada ketidakjelasan mengenai pengaruh BBLR terhadap stunting.
- Penduduk Akses Jamban Sehat (0,019; p-value: 0,435): Koefisien ini menunjukkan hubungan positif kecil tetapi tidak signifikan.
Diskusi
Kesimpulan dari pernyataan permasalahan "Apakah ada ada setidaknya satu variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah stunting pada tingkat signifikansi 5%.? Ada variabel independen yang berpengaruh , dengan sign F <0,05 dengan model regresi ini menunjukkan bahwa ada tiga faktor mempengaruhi jumlah stunting di antara anak-anak di 20 Puskesmas yaitu Diberi ASI eksklusif, kunjungan pelayanan pertama ibu hamil, dan partisipasi masyarakat adalah faktor-faktor yang signifikan.
Y=158+(0,68.X1)+(2,64.X2)+(0,41.X4)
Dimana
Y = Jumlah stunting
