Pemodelan Geographically Weighted Regression dengan Pendekatan Spline Truncated pada Kasus Balita Gizi Kurang di Provinsi Sulawesi Selatan

Model Geographically Weigthed Regression (GWR) telah banyak dikembangkan pada data yang memiliki bentuk kurva regresi mengikuti pola parametrik. Namun, pada beberapa kondisi terdapat kemungkinan bahwa pola suatu data menyebar secara acak sehingga bentuk kurva regresinya tidak diketahui. Permasalahan analisis pada data spasial yang memiliki bentuk kurva regresi tidak diketahui dapat diselesaikan menggunakan pengembangan kajian regresi nonparametrik yang mempertimbangkan faktor geografis melalui metode GWR dengan pendekatan spline truncated. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan metode GWR dengan pendekatan spline truncated untuk memodelkan data balita gizi kurang di Provinsi Sulawesi Selatan beserta faktor-faktor yang memengaruhinya. Hasil analisis menunjukkan bahwa model GWR dengan pendekatan spline truncated terbaik dengan pembobot fixed kernel gaussian dan nilai GCV optimum pada 3 titik knot memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 99,51%. Faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap balita gizi kurang di Provinsi Sulawesi Selatan adalah persentase penyakit diare pada balita dan persentase penduduk miskin.