The Province of East Java has its characteristics that differentiate it from any other regions. Dissimilarities incharacteristics of a region may encompass issues such as social, economic, cultural, parenting, education, and theenvironment, so as to cause the difference in the case of severe under nutrition between one region to another. Sufferersof malnutrition in one region may be linked and influenced by the surrounding regions. Therefore, we need a statisticalmodeling that can take into account the spatial factor. Statistical methods that can be used to analyze the data and alsotakes into account the spatial factor are the Geographically Weighted Regression (GWR). This study is aimed todetermine the case of malnutrition models in East Java Province using GWR model with kernel adaptive bi-squareweighting and comparing it to the conventional linear regression model. The data used in the study are secondary dataobtained from the National Socio-Economic Survey and Basic Health Research (2010) conducted in 38 districts in EastJava. Estimation is done by using the Weighted Least Squares method that provides different weighting values to eachregion. The result showed that there are 38 models of the malnutrition case that is different from each district in EastJava. The GWR model with bi-square kernel weighting function is better in modelling the case of malnutrition in EastJava compared to the conventional linear regression models that are based on the criteria of goodness that is the Rsquare,Mean Square Error and the Akaike Information Criterion.Pendugaan Persentase Kejadian Gizi Buruk di Jawa Timur Menggunakan Model Regresi Terboboti Geografis.Provinsi Jawa Timur memiliki karakteristik wilayah yang berbeda. Perbedaan karakteristik wilayah dapat berupa masalahsosial, ekonomi, budaya, pola asuh, pendidikan, dan lingkungan, sehingga dapat menyebabkan adanya perbedaankejadian balita gizi buruk antara wilayah satu dengan wilayah lainnya. Penderita gizi buruk dari satu wilayah didugadipengaruhi oleh wilayah sekitarnya. Oleh karena itu, diperlukan suatu pemodelan statistik dengan memperhitungkanfaktor spasial. Metode statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis data dengan memperhitungkan faktor spasialadalah regresi terboboti geografis (RTG). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kejadian gizi buruk diProvinsi Jawa Timur menggunakan model RTG dengan pembobot kernel adaptif kuadrat ganda dan membandingkanmodel RTG dengan model regresi linear konvensional. Data yang digunakan adalah data sekunder dari survei sosialekonomi nasional (SUSENAS) dan Riset Kesehatan Dasar (RISKESDA) 2010 pada 38 kabupaten/kota di Jawa Timur.Pendugaan parameter model dilakukan dengan menggunakan metode weighted least squares (WLS) yaitu denganmemberikan pembobot yang berbeda untuk setiap wilayah. Hasil penelitian diperoleh terdapat 38 model kejadian giziburuk yang berbeda untuk setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Model RTG dengan menggunakan pembobot fungsikernel kuadrat ganda lebih baik digunakan untuk memodelkan kejadian gizi buruk di Jawa Timur dibandingkan denganregresi linear konvensional berdasarkan kriteria kebaikan model yaitu R-square, mean square error (MSE) dan Akaikeinformation criterion (AIC). |