DOI: https://doi.org/10.14710/j.gauss.15.1.67-76

PEMODELAN CLUSTERWISE LINEAR REGRESSION UNTUK IDENTIFIKASI FAKTOR YANG MEMENGARUHI PREVALENSI STUNTING DI JAWA TENGAH

*Berliana Ercha Pratiwi  -  Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Indonesia
Anton Saputro  -  Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Indonesia
Afifa Nur Mila  -  Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Indonesia
Moch. Abdul Mukid scopus  -  Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Indonesia
Masithoh Yessi Rochayani scopus  -  Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Indonesia
Open Access Copyright 2026 Jurnal Gaussian under http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0.

Citation Format:
Abstract
Sustainable development in the Sustainable Development Goals (SDGs) emphasizes health as a key pillar, including in overcoming malnutrition that causes stunting. Central Java Province recorded a stunting prevalence rate of 20.7% in 2023, so it is necessary to analyze the factors that influence this condition. This study uses the Clusterwise Linear Regression (CLR) method to identify factors that contribute to the prevalence of stunting based on regional characteristics. The variables analyzed include the percentage of low birth weight babies (LBW), mothers who exclusively breastfeed less than six months, women who marry at an early age, households with proper sanitation, households with clean water sources, and households that have a Prosperous Family Card (KKS). The results showed that there were 3 optimal clusters. The coefficient of determination for each cluster was 99.52% for cluster 1, 99.76% for cluster 2, and 98.26% for cluster 3.

Note: This article has supplementary file(s).

Fulltext View|Download |  Research Instrument
Untitled
Subject
Type Research Instrument
  Download (413KB)    Indexing metadata
Email colleagues
Keywords: Stunting; Sustainable Development Goals; Clusterwise Linear Regression; Kesehatan

Article Metrics:

Article Info
Section: Articles
  1. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (21 Februari 2024). Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses Terhadap Sanitasi Layak Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah, 2023. Diakses pada 14 Juni 2025, dari https://jateng.bps.go.id/id/statistics-table/3/VGtGTU5qbDFlQzl1VWxCTVNWZElXbWRhWkUwMFVUMDkjMw==/persentase-rumah-tangga-yang-memiliki-akses-terhadap-sanitasi-layak-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-jawa-tengah--2023.html?year=2023
  2. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (22 Juli 2024). Jumlah Bayi Lahir, Bayi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR), dan Bergizi Kurang Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah, 2023. Diakses pada 14 Juni 2025, dari https://jateng.bps.go.id/id/statistics-table/2/Mzc4IzI=/jumlah-bayi-lahir-bayi-berat-badan-lahir-rendah-bblr-bblr-dirujuk-dan-bergizi-buruk-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-jawa-tengah.html
  3. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (23 Agustus 2024). Persentase Penduduk Wanita Berumur 10 Tahun ke Atas yang Pernah Kawin menurut Kabupaten/Kota dan Umur Perkawinan Pertama di Provinsi Jawa Tengah, 2023. Diakses pada 14 Juni 2025, dari https://jateng.bps.go.id/id/statistics-table/2/MTE0OCMy/persentase-penduduk-wanita-berumur-10-tahun-ke-atas-yang-pernah-kawin-menurut-kabupaten-kota-dan-umur-perkawinan-pertama-di-provinsi-jawa-tengah.html
  4. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (23 Juli 2024). Persentase Rumah Tangga menurut Kabupaten/Kota, Sumber Air Minum Bersih, dan Akses Air Minum Layak, 2023. Diakses pada 14 Juni 2025, dari https://jateng.bps.go.id/id/statistics-table/2/MTU2MCMy/persentase-rumah-tangga-menurut-kabupaten-kota--sumber-air-minum-bersih--dan-akses-air-minum-layak--persen-.html
  5. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (26 Agustus 2024). Persentase Rumah Tangga yang Menerima Kartu Perlindungan Sosial (KPS)/Kartu Keluarga Sejahtera (KKS) menurut Kabupaten/Kota, 2023. Diakses pada 14 Juni 2025, dari https://jateng.bps.go.id/id/statistics-table/2/MTYyNSMy/persentase-rumah-tangga-yang-menerima-kartu-perlindungan-sosial--kps--kartu-keluarga-sejahtera--kks--menurut-kabupaten-kota--persen-.html
  6. Bagirov, A. M., Mahmood, A., & Barton, A. (2017). Prediction of monthly rainfall in Victoria, Australia: Clusterwise linear regression approach. Atmospheric research, 188, 20-29
  7. Chin, W. W. (1998) The partial least squares approach for structural equation modeling. Modern Methods for Business Research
  8. Corrêa, E. M., Gallo, C. D. O., Antunes, J. L. F., & Jaime, P. C. (2023). The tendency of stunting among children under five in the Northern Region of Brazil, according to the Food and Nutrition Surveillance System, 2008-2017. Jornal de Pediatria, 99, 120-126
  9. Erni, L. (2024, July 4). Jumlah Bayi Mendapat ASI Eksklusif. Retrieved from Portal Data Jawa Tengah: https://data.jatengprov.go.id/dataset/d37-sdjt-jumlah-bayi-mendapat-asi-eksklusif
  10. Erni, L. (2024, July 4). Prevalensi Stunting. Retrieved from Portal Data Jawa Tengah: https://data.jatengprov.go.id/dataset/42f-sdjt-prevalensi-stunting
  11. Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Pogram IBM SPSS Edisi Sembilan. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
  12. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson Education
  13. Hardinata, R., Oktaviana, L., Husain, F. F., Putri, S., & Kartiasih, F. (2023, October). Analisis faktor-faktor yang memengaruhi stunting di Indonesia tahun 2021. In Seminar Nasional Official Statistics (Vol. 2023, No. 1, pp. 817-826)
  14. Judge, G. G., Griffiths, W. E., Hill, R. C., Lütkepohl, H., & Lee, T. C. (1991). The theory and practice of econometrics. John wiley & sons
  15. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2016). Situasi Balita Pendek. ACM SIGAPL APL Quote Quad, 29(2), 63–76. https://doi.org/10.1145/379277.312726
  16. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2018). Situasi Balita Pendek (Stunting) Di Indonesia. Jakarta: Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI
  17. Meylisah, E., Rini, D. S., Fransiska, H., Agwil. W. & Sartono. B. (2023). Modeling Clusterwise Linear Regression on Poverty Rate in Indonesia. BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Applications
  18. Rahmawati, S. D., Sudarno, & Wilandari, Y. (2025). Cluster Optimization Using Cluster wise Linear Regression Method with Akaike Information Criterion to Identify Factors Influencing the Number of DHF Cases. International Journal of Research Publication and Reviews,
  19. Wulandari, S., & Kurniawan, R. (2019). Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Jawa Timur Berdasarkan Kasus Stunting Balita Menggunakan Algoritme Fuzzy Particle Swarm Optimization-Fuzzy C-Means. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 7(1)

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.