Analisis Mediasi Multipel Paralel Kausal Step pada Data Stunting menurut Kabupaten/Kota

Abstract

Abstract. In linear regression analysis, the relationship between the independent variable X and the dependent variable Y may not always have a direct effect. A third variable, called mediator variable M, can act as an intermediary between the two variables, explaining the cause-and-effect process. Mediator variables serve as intermediaries connecting the independent variable to the dependent variable, allowing for mutual influence. Baron and Kenny's causal step mediation analysis method, introduced in 1986, is used to determine if a variable acts as a mediator. This method is applied to stunting data from the Health Profile of West Java Province in 2022. Previous research indicates that the number of low birth weight (LBW) babies and cases of diarrhea in toddlers can serve as mediator variables in the relationship between sanitation adequacy and toddler stunting cases. Regression coefficient testing and Sobel Test on West Java's stunting data for 2022 show that the relationship between sanitation adequacy and toddler stunting cases can be mediated by the number of LBW cases and diarrhea in toddlers simultaneously. However, the LBW variable can only partially mediate, as sanitation adequacy can still directly affect the number of stunting cases without going through the LBW or diarrhea variables first.

Abstrak. Dalam analisis regresi linier, hubungan antara variabel bebas X dan variabel tak bebas Y tidak selalu memiliki efek langsung. Dalam praktiknya, mungkin muncul variabel ketiga yang bertindak sebagai perantara antara kedua variabel tersebut. Variabel ini disebut variabel mediasi M, yang menjelaskan proses sebab akibat di antara kedua variabel tersebut. Variabel mediasi berperan sebagai perantara dalam menghubungkan variabel bebas dengan variabel tak bebas, memungkinkan terjadinya pengaruh timbal balik. Metode analisis mediasi langkah kausal Baron dan Kenny, yang diperkenalkan pada tahun 1986, digunakan untuk menentukan apakah suatu variabel berperan sebagai mediator. Metode ini diterapkan pada data stunting dari Profil Kesehatan Provinsi Jawa Barat tahun 2022. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa jumlah bayi berat badan rendah lahir (BBLR) dan kasus diare pada balita dapat berperan sebagai variabel mediator dalam hubungan antara kelayakan sanitasi dan kasus stunting balita. Pengujian koefisien regresi dan Uji Sobel pada data stunting Jawa Barat tahun 2022 menunjukkan bahwa hubungan antara kelayakan sanitasi dan kasus stunting balita dapat dimediasi oleh jumlah kasus BBLR dan diare pada balita secara bersamaan. Namun, variabel BBLR hanya dapat memediasi sebagian, karena kelayakan sanitasi masih dapat memengaruhi jumlah kasus stunting secara langsung tanpa melalui variabel BBLR atau diare terlebih dahulu.