PENERAPAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENANGANI OVERDISVERSI PADA MODEL POISSON DALAM KASUS STUNTING DI PROVINSI SUMATERA UTARA

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang signifikan memengaruhi kejadian stunting pada balita di Provinsi Sumatera Utara dengan menerapkan Regresi Binomial Negatif untuk mengatasi masalah overdispersi yang tidak dapat ditangani oleh model Poisson. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahun 2023 dari Dinas Kesehatan dan Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara yang mencakup 33 kabupaten/kota. Variabel dependen (�) adalah jumlah kasus stunting, sedangkan variabel independen meliputi ibu hamil mengonsumsi tablet tambah darah (�1), ibu hamil mengalami kekurangan energi kronis (�2), konsultasi kehamilan (�3), imunisasi lengkap (�4), berat badan lahir rendah (�5), ASI eksklusif (�6), akses air minum layak (�7), sanitasi layak (�8), penduduk miskin (�9), dan keluarga penerima manfaat (�10). Pengolahan data dilakukan dengan bantuan software R, termasuk uji multikolinearitas, standardisasi data, uji goodness of fit, dan uji signifikansi parameter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Poisson tidak sesuai akibat adanya overdispersi (rasio deviance/df = 378,524), sehingga digunakan Regresi Binomial Negatif. Model Regresi Binomial Negatif yang diperoleh adalah: ln(�) = 4.424761 + 0.005586�2 + 0.005934�5 − 0.000359�6 + 0.015652�7 − 0.000939�8 + 0.000023�9 − 0.000008�10
Dari tujuh variabel yang dianalisis, hanya dua yang berpengaruh signifikan terhadap stunting, yaitu ibu hamil mengalami kekurangan energi kronis (�2) dan ASI eksklusif (�6). Interpretasi model menunjukkan bahwa peningkatan cakupan ASI eksklusif berhubungan dengan penurunan kasus stunting, sementara tingginya prevalensi kekurangan energi kronis pada ibu hamil meningkatkan risiko stunting.