Dalam analisis regresi poisson, variabel terikat harus memenuhi asumsi yaitu nilai variansi sama dengan nilai rata-ratanya atau biasa disebut dengan equidispersi. Tetapi pada kenyataan yang sering terjadi ketika melakukan analisis adalah nilai variansi dari variabel terikatnya lebih besar daripada nilai rata-ratanya yang disebut dengan overdispersi. kejadian stunting merupakan salah satu kejadian poisson data kasus stunting adalah data diskrit atau count data. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan kasus stunting di Kabupaten Mamasa Tahun 2022 dengan menggunakan metode analisis generalized poisson regresion. Pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Mamasa. Hasil analisis menunjukkan bahwa ASI ekslusif, berat badan lahir, dan sanitasi layak merupakan faktor yang dapat menyebabkan stunting

In Poisson regression analysis, the dependent variable must meet the assumption that the variance value is the same as the average value or what is usually called equidispersion. However, what often happens when carrying out analysis is that the variance value of the dependent variable is greater than the average value, which is called overdispersion. Stunting incidents are one of the Poisson events. Stunting case data is discrete data or count data. This research aims to model stunting cases in Mamasa
Regency in 2022 using the generalized Poisson regression analysis method. This study used secondary data obtained from the Mamasa District Health Service. The results of the analysis show that exclusive breastfeeding, birth weight, and proper sanitation are factors that can cause stunting.