Pemodelan Regresi Logistik Biner Categorical Principal Component Analysis dengan Estimator Spline Truncated (Studi Kasus: Data Keluarga Berisiko Stunting di Kabupaten Tana Toraja pada tahun 2023) = Binary Logistic Regression Modeling with Categorical Principal Component Analysis and Truncated Spline Estimator (Case Study: Families at Risk of Stunting in Tana Toraja Regency, 2023)

Latar Belakang. Regresi logistik biner digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen biner, tetapi rentan terhadap multikolinieritas, tetapi rentan terhadap multikolinieritas, termasuk ketika variabel independennya kategorik. Categorical Principal Component Analysis (CATPCA) dapat mengatasi masalah ini dengan mereduksi dimensi data kategorik menjadi komponen utama yang tidak berkorelasi. Sementara itu, penerapan estimator spline truncated mampu meningkatkan fleksibilitas model dalam menangkap pola data yang kompleks. Oleh karena itu, model regresi logistik biner CATPCA dengan estimator spline truncated digunakan untuk menganalisis faktor risiko stunting di Kabupaten Tana Toraja tahun 2023. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk memahami hubungan hubungan antara keluarga berisiko stunting dengan faktor-faktor yang memengaruhinya melalui model regresi logistik biner CATPCA dengan estimator spline truncated. Metode. Model diestimasi dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan diterapkan pada data keluarga berisiko stunting di Kabupaten Tana Toraja tahun 2023 dengan sembilan variabel independen. Hasil. Berdasarkan hasil CATPCA diperoleh bahwa lima komponen utama pertama telah memenuhi persentase varians kumulatif ≥ 80%. Pemodelan terbaik diperoleh dengan satu titik knot yang menghasilkan Generalized Cross Validation (GCV) minimum sebesar 0,1108. Model tersebut menghasilkan nilai akurasi sebesar 86,40%. Lebih lanjut, model mengindikasikan bahwa kondisi sanitasi dan akses air minum yang tidak layak, serta peringkat kesejahteraan rendah tanpa tanpa pendampingan sosial meningkatkan risiko stunting, sedangkan keberadaan baduta menurunkan risiko. Kesimpulan. Model regresi logistik biner CATPCA dengan estimator spline truncated menunjukkan akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi faktor risiko stunting, dengan hasil yang menegaskan perlunya intervensi pada sanitasi, akses air bersih, dan pendampingan sosial di Kabupaten Tana Toraja.