Korespondensi : E-mail: nuke.amalia@yahoo.com

## FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA HARAPAN HIDUP DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2014 DENGAN MELIHAT NILAI STATISTIK CP MALLOWS

## FACTORS THAT AFFECTING LIFE EXPECTANCY IN EAST JAVA 2014 WITH CP MALLOWS STATISTICS
Nuke Amalia 1 , Mahmudah 1
1 Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga
Info Artikel

## Abstrak
Latar Belakang : Jawa Timur mempunyai AHH jauh di bawah provinsi lain yang berada  di  Pulau  Jawa.  Teori  Belum  menyatakan  bahwa  derajat  kesehatan dipengaruhi  oleh  empat  faktor,  yaitu  faktor  lingkungan,  perilaku,  pelayanan kesehatan  dan  keturunan. Tujuan :  Identifikasi  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi  angka  harapan  hidup  di  Jawa  Timur  pada  tahun  2014. Metode : Jenis  penelitian  adalah  penelitian  analitik  dengan  data  sekunder.  Unit  analisis berupa  kabupaten/  kota  di  Jawa  Timur.  Analisis  menggunakan  regresi  linier berganda  dengan  statistik Cp  mallows .  Variabelnya  adalah  angka  harapan  hidup (Y), angka kejadian diare (X 1 ), persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan  sehat  (X 2 ),  persentase  angka  buta  huruf  (X 3 )  dan  rasio  dokter  (X 4 ). Hasil : Kombinasi  dengan  2  variabel  memiliki  kriteria Cp  mallows ,  yaitu  1,7  dan  R 2 adj terbesar yaitu 56,8. Variabel tersebut adalah angka kejadian diare dan angka buta huruf.  Uji  koefisien  regresi  dan  uji  serentak  menunjukkan  bahwa  p<α(0,05) dengan model yaitu:AHH=74,172 - 0,058 (Angka Kejadian Diare) - 0,430 (Angka Buta  Huruf). Simpulan  dan  saran :  Faktor  yang  mempengaruhi  AHH  di  Jawa Timur tahun 2014 adalah angka kejadian diare dan angka  buta huruf. Pemerintah perlu  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  untuk  menjaga  kebersihan  lingkungan dan pentingnya pendidikan.

## Sejarah Artikel :
Diterima 15 Desember 2018
Disetujui 05 Desember 2019
Dipublikasikan 16 Desember 2019 Kata Kunci:
Angka  Harapan  Hidup, Jawa  Timur,  Kejadian diare,  Buta  Aksara,  Cp Mallows
Keywords : Life  Expectancy,  East Java, Incidence of diarrhea,  Illiteracy,  Cp Mallows Abstract Background: LE of East Java is lower than other provinces on the Java Island.
H.L.Blum  theory  said  that  health  status  is  influenced  by  four  factors, environmental, behavioral, health services and genetic.  Objective: Identification of  factors  suspected  to  affect  life  expectancy  in  East  Java  province  in  2014. Methods:  Analytic  research  with  secondary  data.  The  analysis  unit  is  district/ city  in  East  Java.  Analysis  using  multiple  linear  regression  with  Cp  mallows statistics.  The  variables  are  life  expectancy  (Y),  incidence  of  diarrhea  (X 1 ), percentage  of  households  behave  clean  and  healthy  life  (X 2 ),  percentage  of illiteracy  (X 3 )  and  ratio  of  doctors  (X 4 ).  Results:  The  combination  of  the  two variables  is  the  best  model  with  criteria  Cp  mallows,  1.7  and  the  largest  R 2 adj , 56.8.  The  variables  in  the  model  are  incidence  of  diarrhea  and  illiteracy. Regression  coefficient  and  simultaneous  test  show  that  p<α(0.05).  There  is  no problems of assumptions test, so this model is the best model:AHH = 74.172-.058 (Incidence  of  Diarrhea)  -  0.430  (Illiteracy).  Conclusions  and  suggestion: Factors  that  affecting  LE  in  East  Java  2014  are  incidence  of  diarrhea  and illiteracy.  The  government  needs  to  increase  public  awareness  to  maintain  a healthy  environment  and  the  importance  of  education  so  high  health  status  can increase.
Nuke Amalia | Faktor yang Mempengaruhi Angka ….. Jurnal Wiyata, Vol. 7 No. 1 Tahun 2020

## PENDAHULUAN
Indeks  pembangunan  manusia (IPM)  di  Indonesia  pada  tahun  2014  sebesar  0,684 (BPS,  2015).  Angka  tersebut  masih  berada  di  bawah  IPM  dari  negara-negara  ASEAN lainnya,  seperti  Singapura  (0,912),  Brunei  Darussalam  (0,856),  Malaysia  (0,779),  dan Thailand  (0,726).  Angka  harapan  hidup  (AHH)  adalah  salah  satu  indikator  yang digunakan dalam penentuan IPM di suatu negara. Angka harapan hidup dapat digunakan untuk  melihat  derajat  kesehatan  masyarakat  di  suatu  negara  karena  AHH  dibentuk  dari beberapa  indikator  kesehatan  (BPS,  2014).  Keberhasilan  pembangunan  di  bidang kesehatan  pada  suatu  daerah  ditandai  dengan  tingginya  AHH.  Peningkatan  AHH  pada suatu  daerah  juga  akan  diiringi  dengan  peningkatan  derajat  kesehatan  masyarakat, begitupula  sebaliknya.  Peningkatan  AHH  memberikan  gambaran  tentang  kualitas  hidup dan kesehatan manusia.
Human  Development  Report yang  diterbitkan  oleh  UNDP  ( United  Nations Development Programme ) mencatat Indonesia sebagai negara yang memiliki AHH pada tahun  2014  sebesar  68,9.    Pada  tahun  yang  sama,  AHH  di  provinsi  Jawa  Timur  adalah 70,43 (BPS, 2015). Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang menempati peringkat rendah dibandingkan dengan provinsi lainnya yang berada di Pulau Jawa.
Teori  H.L.  Blum  menyatakan  bahwa  derajat  kesehatan  dipengaruhi  oleh  empat faktor,  yaitu  faktor  lingkungan,  perilaku,  pelayanan  kesehatan  dan  keturunan.  Penelitian H.L.  Blum  di  Amerika  mendapatkan  faktor  lingkungan  merupakan  kontribusi  terbesar dalam  derajat  kesehatan  (Notoadmojo,  2007).  Faktor  lingkungan  meliputi  lingkungan fisik  maupun  sosial.  Indikator  kesehatan  yang  dipengaruhi  oleh  lingkungan  fisik  dapat digambarkan dengan angka kesakitan.
Tingkat  pengetahuan  dapat  mempengaruhi  kualitas  pendidikan  di  suatu  negara. Indikator pendidikan seperti angka buta huruf (ABH) merupakan gambaran pendidikan di suatu  daerah.  Tingkat  pengetahuan  tentang  kesehatan  yang  tinggi  akan  mempengaruhi perilaku  kesehatan  dalam  masyarakat.  Lawrence  Green dalam Notoadmojo  (2007) menyatakan bahwa perilaku dipengaruhi oleh tiga faktor, yaitu predisposisi, penguat, dan pendukung. Pendidikan merupakan faktor pendukung dari tingkat pengetahuan.
Tinggi  rendahnya  AHH  dari  suatu  negara  tergantung  pada  faktor-faktor  yang mempengaruhi  dari  AHH  itu  sendiri.  Sehingga  perlu  dilakukan  pemodelan  untuk  dapat mengetahui.  Identifikasi  faktor  yang  mempengaruhi  AHH  di  Jawa  Timur  dapat menggunakan analisis regresi linier berganda.
Analisis  regresi  linier  berganda  adalah  analisis  yang  digunakan  untuk  melihat pengaruh dari suatu kasus. Analisis ini mempunyai banyak  metode untuk memunculkan suatu model, salah satunya dengan melihat nilai statistik Cp mallows . Nilai Cp mallows menjamin  bahwa  model  yang  memuat  semua  variabel  independen  merupakan  variabel penting  (Burnham et  al., 2002).  Analisis  yang  digunakan  pada  kasus  ini  untuk mengetahui  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi  angka harapan hidup di provinsi Jawa Timur pada tahun 2014.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini    merupakan  penelitian  terapan  ( applied  research ),  karena menerapkan  suatu  metode statistik  yaitu  regresi  linier  berganda  dengan  melihat statistik Cp  Mallows .  Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  data publikasi  di  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  dan  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur pada  tahun  2014.  Sampel  penelitian  adalah  seluruh  kabupaten/kota  yang  berada  di provinsi  Jawa  Timur,  yaitu  sebanyak  38  kabupaten/kota.  Data  yang  digunakan  sebagai variabel  adalah  angka  harapan  hidup  (Y)  dan  faktor  yang  diduga  mempengaruhinya, meliputi angka kejadian diare (X 1 ), persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan
Nuke Amalia | Faktor yang Mempengaruhi Angka ….. Jurnal Wiyata, Vol. 7 No. 1 Tahun 2020
sehat  (X 2 ),  persentase  angka  buta  huruf  (X 3 )  dan  rasio  dokter  (X 4 ).  Penelitian menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda  dengan  metode  statistik Cp  mallows . Cp mallows adalah  nilai  dugaan  jumlah  kuadrat  simpangan  persamaan  regresi  dari  model sebenarnya  yang  tidak  diketahui.  Statistik Cp  mallows digunakan  pada  regresi  linier dengan  melihat  semua  persamaan  yang  mungkin  untuk  dijadikan  model. Ordinary  least square (OLS)  sebagai  estimasi  parameter  model  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai minimum dari jumlah kuadrat eror.

## Pemodelan dengan Statistik Cp Mallows
Jumlah  kombinasi  variabel  (persamaan)  yang  mungkin  sebanyak  2 k (k  adalah  variabel independen).  Jadi,  jumlah  persamaan  yang  mungkin  dijadikan  model  sebanyak  2 4 =  16. Pemilihan  kombinasi  berdasarkan  pada  nilai Cp yang  mendekati  parameter  dan  R 2 adj terbesar.  Kombinasi  dikelompokkan  menurut  banyaknya  variabel,  sehingga  setiap kelompok didapatkan satu kombinasi yang terbaik (Tabel 1).
Tabel 1. Kombinasi Variabel Terbaik Menurut Jumlah Kelompok
Kombinasi dengan n variabel Kombinasi Variabel R-adj 2 (%) Cp 1 variabel X 3 47,6 8,1 2 variabel X 1 , X 3 56,8 1,7 3 variabel X 1 , X 2 , X 3 56,1 3,3 4 variabel X 1 , X 2 , X 3 , X 4 55,2 5,0

## Uji Koefisien Regresi (Uji t)
Uji  t  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  masing-masing  variabel  independen  terhadap variabel dependennya. Hipotesis yang digunakan adalah H 0 : Variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen H 1 : Variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Kriteria penolakan H 0 adalah jika p<α(0,05). Kombinasi yang terpilih mempunyai semua variabel independen yang signifikan. Jika salah satu variabel independen ada yang tidak signifikan,  maka  kombinasi  tersebut  bukan  merupakan  model  regresi  yang  terpilih. Kombinasi dengan 4 variabel tidak memenuhi kriteria penolakan H 0 , begitu juga dengan kombinasi  3  variabel.  Kombinasi  dengan  2  variabel  telah  memenuhi  kriteria  uji  t. Variabel tersebut adalah angka kejadian diare (X 1 ) dan persentase angka buta huruf (X 3 ). Tabel 2. Uji Koefisien Regresi Prediktor Koefisien T-hitung p Konstanta 74,172 91,364 0,000 X 1 -0,058 -2,954 0,006 X 3 -0,430 -6,132 0,000
Nuke Amalia | Faktor yang Mempengaruhi Angka ….. Jurnal Wiyata, Vol. 7 No. 1 Tahun 2020

## Uji Serentak (Uji F)
Pengujian  yang  selanjutnya  adalah  uji  serentak  untuk  melihat  pengaruh  variabel  independen secara  bersama-sama  terhadap  variabel  dependen.  Kombinasi  dengan  2  variabel  adalah kombinasi yang sesuai kriteria uji t, sehingga hipotesis dari uji F ini adalah. H 0 : Angka kejadian diare dan angka buta huruf secara serentak tidak mempengaruhi angka harapan hidup H 1 :  Angka  kejadian  diare  dan  angka  buta  huruf  secara  serentak  mempengaruhi  angka harapan hidup Kriteria penolakan H 0 adalah p<α(0,05).
Tabel 3. Uji Serentak Model Derajat Bebas JKT JKR F p Regresi 2 214,315 107,158 25,344 0,000 Residual 35 147,984 4,228 Total 37 362,300
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  p<α(0,05),  sehingga  angka  kejadian  diare  dan  angka  buta  huruf secara bersama-sama mempengaruhi angka harapan hidup.
Kombinasi variabel yang sesuai dengan kriteria uji t dan uji F adalah kombinasi dengan 2 variabel  independen,  yaitu  angka  kejadian  diare  (X 1 )  dan  angka  buta  hurf  (X 3 ).  Kombinasi tersebut mempunyai nilai Cp yang mendekati parameter, yaitu sebesar 1,7 dan mempunyai R 2 adj terbesar, yaitu 56,8 (Tabel 1). Model regresi yang didapat adalah:
AHH = 74,172 - 0,058 (angka kejadian diare) - 0,430 (angka buta huruf) Selanjutnya dilakukan pengujian asumsi untuk model yang terpilih

## Asumsi Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  melihat  apakah  nilai  residual  dari  model  yang  didapat  sudah memenuhi normal atau tidak. Pengujian normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dan hipotesis yang digunakan adalah.
H 0 : Eror berdistribusi normal H 1 : Eror tidak berdistribusi normal Uji  Kolmogorov-Smirnov  menunjukkan  bahwa  nilai  p  yang  diperoleh  sebesar  0,736  yang berarti nilai tersebut lebih besar dari nilai α=5%. Nilai rata-rata dari distribusi normal juga harus bernilai  0.  Data  ini  memunyai  nilai  rata-rata  distribusi  normal  yaitu  0.  Kesimpulannya  adalah data berdistribusi normal, yang berarti asumsi ini terpenuhi.

## Asumsi Multikolinieritas
Asumsi  lain  dalam  regresi  linier  berganda  menyebutkan  bahwa  tidak  boleh  terjadi multikolinieritas,  artinya  antar  variabel  independen  tidak  saling  berkorelasi.  Deteksi multikolinieritas  dilihat  dengan  menggunakan  nilai  variance  inflation  factor  (VIF).  Jika  nilai VIF>10,  maka  terdapat  multikolinieritas  dalam  model  regresi.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  tidak  ada  nilai  VIF  yang  berada  di  atas  10,  jadi  tidak  ada  kasus  multikolinieritas  pada variabel independen dan asumsi multikolinieritas terpenuhi.
Tabel 4. Uji Asumsi Multikolonieritas Parameter VIF Interpretasi Hasil β 1 1,011 Nilai VIF<10, nilai TOL>0,1 β 3 1,011 Nilai VIF<10, nilai TOL>0,1
Nuke Amalia | Faktor yang Mempengaruhi Angka ….. Jurnal Wiyata, Vol. 7 No. 1 Tahun 2020
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  permasalahan  dalam  multikolinieritas  karena mempunyai nilai VIF<10.

## Asumsi Heteroskedastisitas
Adanya  heteroskedastisitas  dalam  model  menyebabkan  model  tidak  mempunyai  varian  yang minimum  dan  OLS  tidak  dipercayai  lagi  kebenarannya.  Asumsi  yang  harus  terpenuhi  dalam regresi  linier  adalah  kebalikan  dari  heteroskedastisitas,  yaitu  homoskedastisitas.  Cara  untuk mengetahui  asumsi  tersebut  adalah  dengan  uji  Glejser.  Uji  Glejser  mengusulkan  untuk meregresi nilai absolut residual sebagai variabel dependen. Hipotesis yang digunakan adalah. H 0 : Residual memiliki varian sama (homoskedastisitas) H 1 : Residual memiliki varian tidak sama (heteroskedastisitas) Pengambilan keputusannya adalah jika p<0,05 maka terjadi penolakan H 0 dan jika p>0,05 maka terjadi  penerimaan  H 0 .  Hasil  dari  uji  Glejser  pada  data  menunjukkan  bahwa  semua  variabel independen  mempunyai  nilai  p>0,05  sehingga  H 0 diterima.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah tidak ada heteroskedastisitas pada hasil analisis, maka asumsi ini terpenuhi.
Tabel 5. Uji Asumsi Heteroskedastisitas (Uji Glejser)
Parameter p β 1 0,178 β 3 0,220

## Asumsi Autokorelasi
Autokorelasi  merupakan  asumsi  untuk  menguji  kebebasan  eror.  Autokorelasi  tidak  boleh  ada pada  model  regresi  linier  berganda,  karena  dapat  menyebabkan  estimator  OLS  tidak menghasilkan estimator BLUE ( best linear unbiased estimator ). Durbin Watson adalah nilai uji statistik  yang  sering  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  autokorelasi.  Nilai  yang  dihasilkan Durbin Watson ini dibandingkan dengan nilai yang berada pada tabel Durbin Watson. Hipotesis dari uji autokorelasi adalah.
H 0 : Sisaan saling bebas (tidak ada korelasi antar sisaan) H 1 : Sisaan tidak saling bebas (terdapat korelasi antar sisaan) Pengambilan keputusan nilai Durbin Watson adalah:
1. Jika nilai D antara d u dan 4-d u , maka H 0 diterima
2. Jika nilai D<d l atau D>4-d l , maka H 0 ditolak 3. Jika nilai D antara du dan dl atau antara 4-d u dan 4-d l , maka tidak dapat disimpulkan.
Tabel 6. Uji Asumsi Autokorelasi (Durbin-Watson)
Nilai
Durbin
Watson
(D)
Nilai d u dan d l Interpretasi Hasil 1,62 d l = 1,37 d u = 1,59 D diantara d u (1,59) dan 4-d u (2,41)
Pengujian  autokorelasi  dengan  uji  Durbin  Watson  menunjukkan  bahwa  nilai  Durbin Watson  yang  diperoleh  sebesar  1,62  (Tabel  7).  Nilai  tersebut  terletak  diantara  d u dan  4-d u , sehingga kesimpulannya adalah tidak ada korelasi antar sisaan (asumsi autokorelasi terpenuhi).

## HASIL PENELITIAN
Model yang telah dilakukan uji koefisien regresi dan uji serentak (uji F) terdapat pada Tabel . Diperoleh  bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  AHH  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2014  angka kejadian diare (X 1 ) dan persentase angka buta huruf (X 3 ).
Nuke Amalia | Faktor yang Mempengaruhi Angka ….. Jurnal Wiyata, Vol. 7 No. 1 Tahun 2020
Tabel 1. Kombinasi Variabel Terbaik Menurut Jumlah Kelompok Kombinasi dengan n variabel Kombinasi Variabel R-adj 2 (%) Cp 1 variabel X 3 47,6 8,1 2 variabel X 1 , X 3 56,8 1,7 3 variabel X 1 , X 2 , X 3 56,1 3,3 4 variabel X 1 , X 2 , X 3 , X 4 55,2 5,0
Berdasarkan  hasil  olah  data  dengan  menggunakan software Minitab diperoleh  model  regresi dari AHH di provinsi Jawa Timur pada tahun 2014 adalah:
AHH=74,172 - 0,058 (Angka Kejadian Diare) - 0,430 (Angka Buta Huruf) Model tersebut menunjukkan bahwa setiap adanya peningkatan satu persen angka kejadian diare dapat  menurunkan  AHH  sebesar  0,058  dengan  asumsi  faktor  yang  lain  konstan.  Begitu  juga dengan  angka  buta  huruf,  setiap  peningkatan  satu  persen  angka  buta  huruf  dapat  menurunkan AHH  sebesar  0,43  dengan  asumsi  faktor  lain  konstan.  Angka  kejadian  diare  dan  angka  buta huruf memberikan koefisien negatif terhadap AHH di provinsi Jawa Timur.

## PEMBAHASAN
Angka  harapan  hidup  merupakan  salah  satu  indikator  derajat  kesehatan  masyarakat. Derajat  kesehatan  masyarakat  akan  tinggi  dengan  meningkatnya  AHH  itu  sendiri.  Angka Harapan Hidup juga dapat menggambarkan tingkat keberhasilan program di bidang kesehatan di suatu daerah.
Hasil  analisis  tentang  faktor  yang  mempengaruhi  AHH  menggunakan  regresi  linier berganda  dengan  melihat  nilai  statistik Cp  mallows .  Kombinasi  variabel  yang  mungkin  untuk dijadikan  model  merupakan  langkah  awal  dalam  analisis.  Jumlah  kombinasi  variabel  yang mungkin adalah sebanyak 16 persamaan. Selanjutnya dipilih kombinasi variabel dengan kriteria nilai Cp yang mendekati parameter dan R 2 adj terbesar. Kombinasi dengan 2 variabel merupakan model  terbaik  setelah  dilakukan  uji  t  dan  uji  serentak.  Hasil  analisis  regresi  yang  baik  adalah ketika dilakukan uji asumsi regresi terlebih dahulu. Asumsi tersebut meliputi asumsi normalitas, multikolinieritas,  heteroskedastisitas,  dan  autokorelasi.  Semua  asumsi  tersebut  telah  terpenuhi dalam  model,  sehingga  tidak  terdapat  permasalahan  dalam  asumsi  regresi  dan  model  yang terpilih merupakan model yang terbaik.
Teori  H.L.Blum  membuktikan  bahwa  faktor  lingkungan  merupakan  faktor  yang  paling berpengaruh  terhadap  derajat  kesehatan  masyarakat  (Notoadmojo,  2007).  Lingkungan  fisik mencakup suhu, kelembapan udara, penyinaran matahari, dan lain-lain. Amaliah (2010) dalam penelitiannya,  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  bermakna  antara  sanitasi lingkungan dengan kejadian diare. Selain itu, faktor yang mempengaruhi angka harapan hidup di  provinsi  Jawa  Timur  adalah  angka  buta  huruf  (ABH).  Angka  buta  huruf  dapat menggambarkan  kualitas  pendidikan  di  suatu  wilayah.  Kualitas  pendidikan  berkaitan  dengan tingkat  pengetahuan  dan  teknologi  sehingga  kebutuhan  hidup  manusia  terpenuhi.  Pendidikan dasar  merupakan  modal  dasar  untuk  membentuk  derajat  kesehatan  masyarakat  yang  tinggi. Sehat  dan  cerdas  adalah  kombinasi  sesuai  untuk  meningkatkan  derajat  kesehatan  masyarakat yang dapat melangsungkan kualitas hidup masyarakat itu sendiri.

## SIMPULAN
Faktor-faktor yang mempengaruhi angka harapan hidup di provinsi Jawa Timur pada tahun 2014 adalah angka kejadian diare dan angka buta huruf. Angka kejadian diare dan angka buta huruf  mempunyai  korelasi  yang  negatif  terhadap  AHH,  artinya  jika  terjadi  peningkatan  pada kedua variabel tersebut, maka dapat menurunkan AHH.

## SARAN
Nuke Amalia | Faktor yang Mempengaruhi Angka ….. Jurnal Wiyata, Vol. 7 No. 1 Tahun 2020
Saran-saran  yang  dapat  diberikan  melalui  hasil  penelitian  adalah  pemerintah  provinsi perlu  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  akan  menjaga  kebersihan  lingkungan  untuk menurunkan  angka  kejadian  diare.  Selain  itu,  pemerintah  provinsi  juga  dapat  meningkatkan kesadaran  masyarakat  akan  pentingnya  pendidikan  agar  masyarakat  provinsi  Jawa  Timur mempunyai  kualitas  pendidikan  yang  tinggi  serta  dapat  menjadi  masyarakat  sehat  dan  cerdas. Bagi peneliti selanjutnya dapat mengidentifikasi dengan variabel lain yang belum pernah diteliti agar penelitian tentang AHH dapat berkembang.

## REFERENSI
Amaliah,  S.  2010.  Hubungan  Sanitasi  Lingkungan  dan  Faktor  Budaya  dengan  Kejadian  Diare pada  Anak  Balita  di  Desa  Toriyo  Kecamatan  Bendosari  Kabupaten Sukoharjo. Jurnal Unimus 91-97.
Badan Pusat Statistik. 2015. Hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional Tahun 2014 Provinsi Jawa Timur . BPS Jawa Timur. Surabaya.
Badan Pusat Statistik. 2015. Laporan Eksekutif Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2014 . Agustus. BPS Jawa Timur. Surabaya.
Burnham,  K.  P.  dan  Anderson,  D.  R.  2002. Model  Selection  and  Multimodel  Inference: apractical information-theoretic approach . Springer. New York.
Notoadmojo, S. 2007. Kesehatan Masyarakat: Ilmu dan Seni. Rineka Cipta. Jakarta.
United Nations Development Programme. 2015. Human Development Report 2015: Work for Human Development . UNDP. New York.