Abstrak —Anak  usia  prasekolah  dan  sekolah  merupakan kelompok yang rawan terinfeksi cacing karena perilaku bersih dan  sehat  yang  masih  bergantung  pada  orang  tua  dan  ling- kungan  sekitar.  Pada  tahun  2015,  World  Health  Organization (WHO)  melaporkan  lebih  dari  24%  populasi  dunia  terinfeksi cacing dan 60%nya adalah anak-anak. Pada tahun 2017 terda- pat sebanyak 28% anak Indonesia dilaporkan terinfeksi cacing (Media  Indonesia,  2017).  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemo- delan pada tingkat cacingan di Kabupaten Ende, Nusa Tengga- ra  Timur  berdasarkan  faktor-faktor  yang  diduga  mempenga- ruhinya.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  survei  kasus cacingan oleh Balai Besar Teknik Kesehatan dan Pengendalian Penyakit (BBTKLPP) Surabaya pada balita dan siswa sekolah dasar. Variabel respon yang digunakan adalah data kategorik dengan dua kategori, yaitu cacingan dan tidak cacingan. Vari- abel prediktor yang digunakan yaitu usia, jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, PHBS, dan status gizi. Oleh karena itu me- tode  yang  digunakan adalah regresi logistik biner. Hasil pene- litian menunjukkan bahwa usia merupakan variabel yang ber- pengaruh signifikan terhadap tingkat cacingan pada balita. Se- dangkan pada anak 6-12 tahun tidak terdapat variabel predik- tor yang signifikan.
Kata Kunci —Anak, Balita, Cacingan, Kabupaten Ende, Regresi Logistik Biner

## I. PENDAHULUAN
ACINGAN  adalah  infeksi  cacing  parasit  usus  dari golong-an  Nematoda  usus  yang  ditularkan  melalui tanah, atau disebut Soil Transmitted Helminths (STH). Kasus in-feksi STH terjadi akibat tertelannya telur cacing dari tanah atau masuknya larva aktif yang ada di tanah melalui kulit [1]. Tahun  2015,  World  Health  Organization  (WHO)  mela- porkan  lebih  dari  24%  populasi  dunia  terinfeksi  cacing  dan 60%  diantara-nya  adalah  anak-anak.  Penyebaran  penyakit cacingan  adalah  dengan  terkontaminasinya  tanah  oleh  tinja yang  mengandung  telur  dan  atau  larva  cacing.  Penyakit  ca- cingan mengganggu pencernaan, penyerapan, dan metabolis- me  makanan  sehingga  dapat  menyebabkan  kerugian  zat  gizi karbohidrat  dan  protein.  Dampak  lain  dari  cacingan  adalah anemia,  perkembangan  fisik  dan  perkembangan  mental  ter- hambat,  kemunduran  intelektual,  dan  menurunkan  imunitas tubuh pada anak-anak [2].
Pada tahun 2017 sebanyak 28% anak Indonesia terin-feksi cacing  [3].  Tingginya  tingkat  cacingan  dapat  disebab-kan beberapa  faktor,  seperti  kebersihan  pribadi  yang  kurang,
konsumsi  makanan  yang  terdapat  telur  atau  larva  cacing, lingkungan  yang  kotor,  dan  tingkat  ekonomi  yang  rendah. Selain  itu  anak-anak  lebih  sering  melakukan  kontak  dengan tanah karena kegiatan bermain. Anak usia 6-12 tahun rentan terkena infeksi cacing karena rasa ingin tahu yang tinggi un- tuk  bermain  secara  intens  dengan  tanah  [4].  Pada  umur  ter- sebut  anak-anak masih bergantung pada orang tuanya untuk menjaga  kebersihan  diri,  seperti  mencuci  tangan  sebelum makan  dan  buang  air.  Faktor  risiko  seseorang  bisa  terkena infeksi cacing antara lain umur, jenis kelamin, perilaku hi-dup bersih  dan  sehat,  sumber  air  bersih,  dan  faktor  lingkung-an fisik  seperti  kelembapan  tanah,  adanya  lahan  pertanian  / perkebunan, faktor sosial, dan ekonomi [5].
Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya menunjuk-kan bahwa  kebersihan  lingkungan,  pekerjaan,  kebiasaan  hi-dup sehat,  jenis  kelamin,  dan  umur  memiliki  pengaruh  ter-hadap infeksi  usus  oleh  cacing  [6].  Selain  itu  ditemukan  ada-nya hubungan  yang  signifikan  antara  kebiasaan  cuci  tangan dengan  insiden  cacingan  pada  siswa  sekolah  dasar  [7].  Na- mun belum terdapat pemodelan pada tingkat cacingan untuk Kabupaten  Ende,  dimana  Kabupaten  Ende  merupakan  dae- rah endemik infeksi cacing usus. Oleh karena itu pada pene- litian  ini  akan  dilakukan  pemodelan  tingkat  cacingan  di  Ka- bupaten  Ende.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  survei  ka- sus  cacingan  oleh  Balai  Besar  Teknik  Kesehatan  dan  Peng- endalian  Penyakit  (BBTKLPP)  Surabaya.  Sampel  pada  sur- vei yang dilakukan adalah balita dan siswa sekolah dasar.
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  deskripsi karakteristik  tingkat  cacingan  pada  balita  dan  anak  umur  6- 12 tahun di Kabupaten Ende beserta faktor-faktor yang didu- ga memengaruhinya. Serta akan dibuat model tingkat cacing- an masing-masing pada balita dan anak umur 6-12 tahun de- ngan metode regresi logistik biner. Variabel respon yang di- gunakan  adalah  data  kategorik  dengan  dua  kategori,  yaitu terinfeksi  cacing  dan  tidak  cacingan.  Variabel  prediktor  un- tuk balita adalah berat badan, umur, tinggi badan, jenis kela- min,  status  gizi,  dan  hasil  PX.  Varia-bel  prediktor  untuk  a- nak  umur  6-12  tahun  adalah  umur,  berat  badan,  jenis  kela- min,  perilaku  hidup  sehat,  dan  hasil  uji  sampel  tanah.  Oleh karena  itu  akan  digunakan  metode  regresi  logistik  biner  un- tuk memodelkan tingkat cacingan di Kabupaten Ende.

## Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Infeksi Cacing pada Balita dan Anak Umur 6-12 Tahun di Kabupaten Ende, Nusa Tenggara Timur dengan Metode Regresi Logistik Biner
Esti Wulandari dan Purhadi Departemen Statistika, Fakultas Matematika Komputasi dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : purhadi@statistika.its.ac.id
C

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Distribusi Bernoulli
Distribusi bernoulli adalah distribusi probabilitas dis-krit dari  kejadian  sukses  dan  gagal  yang  memiliki  peluang kejadian sukses atau 1 sebesar p dan peluang kejadian gagal atau  0  sebesar  q=1-p.  Definisi  distribusi  peluang  bernoulli ditunjukkan oleh persamaan berikut.
(1 ) ( ; )
y y f y p p q   (2.2)
dengan: y = 0, 1 p = probabilitas sukses q = probabilitas gagal = 1 – p

## B. Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  merupakan  regresi  non  linier  dimana model yang ditentukan akan mengikuti pola kurva linier. Re- gresi  Logistik  Biner  merupakan  suatu  metode  analisis  data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel res- pon (Y) yang bersifat biner (0 dan 1) atau dycotomous deng- an variabel prediktor (X) [8]. Variabel bebas pada regresi lo- gistik dapat berupa variabel kategorik atau kontinyu, sedang- kan variabel respon berupa variabel berskala kategorik.
0 1 1 0 1 1 ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) (1 ( )) p p p p T T exp X X exp X X exp exp                   x x x x   (2.3)
dengan:
j  = nilai parameter, dengan j = 1, 2, …, p
( )  x =  peluang  kejadian  sukses,  dengan  peluang  kejadian
0 ( ) 1    x
Transformasi dari log ( ) 1 ( )    x x akan menghasilkan bentuk lo- git sehingga diketahui taksiran dari model logistik biner ada- lah:
0 1 1 ( ) ( ) ln (1 ( )) p p g x X X    
             x x (2.4)

## C. Penaksiran Parameter Regresi Logistik Biner
Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  penaksiran parameter  dalam  regresi  logistik  adalah Maximum  Likeli- hood (MLE) . Metode MLE memberikan nilai estimasi β de- ngan  memaksimalkan  fungsi likelihood dengan  syarat  data harus  mengikuti  suatu  distribusi  tertentu [9] . Pada  regresi logistik, setiap pengamatan mengikuti distribusi bernoulli se- hingga dapat ditentukan fungsi likelihood sebagai berikut.
( 1 ) 1 ( ( )) (1 ( ) ( ) ) i y T n T i exp ex L p      x x    (2.5)
Fungsi  l ikelihood tersebut  lebih  mudah  dimaksimum-kan dalam bentuk ln ( ) L  dan dinyatakan dengan l( ) 
0 1 1 ( ) y ln 1 ( ) p n n i i T i j j j i l x exp   
                x    (2.6)
Nilai β maksimum  didapat  dengan  menurunkan persamaaan 2.7 terhadap β dan hasilnya adalah sama dengan 0.
0 1 1 0 exp y y 0 1 exp p j ij n n j i ij i ij p i i j ij j x x x x                                      (2.7)
dimana  turunan  pertama  fungsi  ln likelihood ( ( )) L  terha- dap adalah sebagai berikut.
1 1 y 0, 0,1, 2, , ( ) n n i ij i T j i i ex x x p p j        x  (2.8)
Untuk mendapatkan nilai taksiran β dari turunan perta- ma  fungsi ( ) L  digunakan  metode Newton  Raphson . Persa- maan yang digunakan sebagai berikut.
      1 ( 1) ( )
( ) ( ) , 0,1, 2, t t t t t      H g     (2.9)
dengan
0 1 ( ) ( ) ( ) T p l l l       
           g   
dan  H  merupakan  matriks  Hessian. Elemenelemen dari H a- dalah
2 ( ) j ju u l h        , sehingga
11 12 1 21 22 2 1 2 p p p p pp h h h h h h h h h                X

## D. Uji Hipotesis
Terdapat  tiga  uji  hipotesis yang dilakukan dalam anali- sis regresi logistik biner, yaitu uji serentak, uji parsial, dan uji kesesuaian model.
1. Uji serentak
Uji  serentak  dilakukan  untuk  mengetahui  signifikan  a- tau tidaknya parameter variabel bebas secara serentak. Hipo- tesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
0 1 1 0 p     H : β β β
1 0; 1, 2, , j j p   H : β
Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
    2 ˆ 2 ln 2 ln ˆ L G L                (2.10)
Statistik  uji G 2 mengikuti  distribusi Chi-Square. Tolak H 0 pada taraf nyata α jika nilai dari 2 2 ( , ) df G    atau  bila p- value < α. Hal tersebut menunjukkan bahwa variabel predik- tor secara bersama-sama mempengaruhi variabel respon. 2. Uji parsial
Uji  hipotesis  parsial  dilakukan untuk mengetahui signi- fikansi tiap-tiap parameter variabel bebas. Hipotesis yang di- gunakan adalah sebagai berikut.
0 0 j  H : β (Variabel X tidak mempengaruhi variabel Y)
1 0 j  H : β (Variabel X mempengaruhi variabel Y)
Statistik uji yang adalah sebagai berikut ˆ
ˆ ( ) j j W SE    (2.11)
Nilai   j SE β merupakan  akar  dari  elemen  diagonal  u- tama  ke- j+1 pada   1 H   β ,  yaitu  matriks Hessian turunan kedua yang telah diinverskan dari fungsi likelihood . Tolak H 0 pada taraf nyata α jika nilai dari
2 W Z   atau bila p-val-ue <
α.
3. Uji kesesuaian model
Uji  kesesuaian  model  regresi  logistik  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  model  yang  diperoleh  sudah  layak  atau tidak  terdapat  perbedaan  antara  hasil  pengamatan  dan  ke- mungkinan  hasil  prediksi  model.  Uji  kesesuaian  model  dila- kukan  dengan  menggunakan Hosmer-Lemeshow  Goodness of-fit . Hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan signifikan antara hasil pengamatan dan kemungkinan hasil prediksi model) H 1 : Model tidak sesuai Statistik uji:
  2 ' ' 1 ˆ (1 ) k g k k k k k k o n C n         (2.12)
dengan: g  = Banyak kelompok = Total frekuensi pengamatan kelompok ke- k
= Jumlah pengamatan kelompok ke- k
= Taksiran rata-rata peluang kelompok ke- k
Statistik  uji  yang  digunakan  pada uji ini  mengikuti dis- tribusi Chi-Square dengan  derajat  bebas  sebesar  g-2  dan  ti- ngkat  nyata  sebesar  α.  Keputusan  tolak  H 0 diperoleh  ketika nilai 2 ( , 2) ˆ g C     atau bila p-value < α.

## E. Odd Ratio
Interpretasi  setiap  koefisien  dalam  model  regresi logis- tik dilakukan dengan mengggunakan odds ratio (perbanding- an risiko) [8]. Persamaan dari odds ratio untuk variabel pre- diktor yang memiliki kategori 1 dan 0 adalah:
0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 e e e e e e e              
                           
 
(2.13)
Interpretasi  dari  nilai odds  ratio sebesar adalah probabilitas  suatu  respon  memiliki  kategori  1  dibanding  de- ngan  respon  dengan  kategori  0  pada x  =  1 adalah  sebesar kali dibandingkan pada x = 0 . Odds  ratio untuk  variabel  prediktor  yang  memiliki  je- nis data kontinu, maka persamaan odds ratio untuk x = c a- dalah sebagai berikut.
1 c e    (2.14)
Interpretasi dari nilai odds ratio sebesar 1 c e  adalah, un- tuk  setiap  kenaikan x sebesar  c  maka  probabilitas  variabel respon memiliki kategori 1 dibanding respon dengan katego- ri 0 akan naik sebesar 1 c e  kali.

## F. Multikolinieritas
Deteksi  multikolinearitas  untuk  data  berskala  nominal dan  ordinal  dapat  digunakan  uji  dependensi.  Hipotesis  yang digunakan pada uji independensi adalah sebagai berikut. H 0 : Tidak ada hubungan antara variabel yang diamati
H 1 : Ada hubungan antara dua variabel yang diamati Statistik uji:
2 1 1 2 ln p n ij ij i j ij x G x e             (2.15)
Dengan
x ij = nilai observasi baris ke- i kolom ke- j e ij = nilai ekspektasi baris ke- i kolom ke- j
Statistik  uji  yang  digunakan  mengikuti  distribusi Chi- Square dan  tingkat nyata sebesar α. Keputusan tolak H 0 di- peroleh  ketika  nilai 2 2 ,(n p)( ) p n G      atau  bila p-value <  α.
Hal tersebut menunjukkan adanya hubungan antara dua vari- abel yang diamati.

## G. Cacingan
Penyakit  cacingan  akibat  infeksi  dari Soil  Transmitted Helminths (STH)  merupakan  suatu  penyakit  yang  ditandai dengan  adanya  cacing  pada  feses  manusia  yang  merupakan hospes  utama  dari  infeksi  STH.  Infeksi  cacing  ditularkan melalui  tanah  dengan  tingkat  sanitasi  yang  buruk.  Kasus  in- feksi  STH  terjadi  karena  tertelannya  telur  cacing  dari  tanah atau  tertelannya  larva  aktif  yang  ada  di  tanah  melalui  kulit [5].
Penyakit  cacingan  mempengaruhi  pencernaan,  penye- rapan,  dan metabolisme makanan sehingga dapat menyebab- kan  kerugian  zat  gizi  karbohidrat  dan  protein.  Dampak  lain dari  cacingan  adalah  kekurangan  darah,  menghambat  per- kembangan  fisik  dan  mental,  kemunduran  intelektual,  serta menurunkan imunitas tubuh pada anak-anak [2].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder berupa hasil survei kasus cacingan dan faktor yang mempengaruhinya  oleh  Balai  Besar  Teknik  Kesehatan Ling- kungan dan Pengendalian Penyakit (BBTKLPP) Surabaya di Kabupaten Ende, Nusa Tenggara Timur dengan jumlah sam- pel sebanyak 593 individu. Sampel terdiri dari 204 siswa se- kolah  dasar  untuk  golongan  umur  6-12  tahun  dan  84  balita yang  dipilih  secara  acak  dari  30  desa  terpilih,  dengan  siswa sekolah dasar dipilih dari 13 sekolah terpilih.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  di- sajikan pada Tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Variabel Prediktor Balita Variabel Definisi Keterangan Skala Y Tingkat cacingan 0 = Tidak cacingan 1 = Terinfeksi cacing Nominal X 1 Umur Rasio X 2 Berat badan Rasio X 3 Tinggi Badan Rasio X 4 Jenis Kelamin 0 = Laki-laki 1 = Perempuan Nominal X 5 Status Gizi 0 = Sangat kurus 1 = Kurus 2 = Normal 3 = Gemuk 4 = Obesitas Ordinal
Tabel 2. Variabel Prediktor Anak 6-12 Tahun Variabel Definisi Keterangan Skala Y Tingkat cacingan 0 = Tidak cacingan 1 = Terinfeksi cacing Nominal Y cacingan Jenis cacing 0 = Cacing gelang 1 = Lainnya Nominal X 1 Umur Rasio X 2 Jenis Kelamin 0 = Laki-laki 1 = Perempuan Nominal X 3 Status Gizi 0 = Sangat kurus 1 = Kurus 2 = Normal Ordinal X 3 Status Gizi 3 = Gemuk 4 = Obesitas Ordinal X 4 Tempat BAB 0 = Jamban sendiri 1 = Sungai Nominal X 4 Tempat BAB 2 = Kebun
3 = Sembarangan Nominal X 5 Sumber Air Minum
0 = Ledeng/PAM 1 = Sumur 2 = Sungai
Nominal
X 5
Sumber Air Minum 3 = Mata air
4 = Penampungan air
Nominal X 6 Cuci Tangan Sebelum Makan 0 = Dengan air 1 = Dengan air dan sabun Nominal X 7 Cuci Tangan Setelah BAB 0 = Dengan air 1 = Dengan air dan sabun Nominal X 8 Alas Kaki Saat Main 0 = Pakai 1 = Tidak pakai Nominal X 9 Kondisi Kuku 0 = Bersih 1 = Kotor Nominal

## C. Langkah Penelitian
Langkah-langkah  analisa  data  yang  digunakan  dalam penelitian adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan karakteristik tingkat cacingan pada bali- ta dan anak umur 6-12 tahun di Kabupaten Ende beserta faktor-faktor  yang  diduga  memengaruhinya  mengguna- kan statistika deskriptif.
2. Melakukan  pemodelan  terhadap  tingkat  cacingan  di  Ka- bupaten Ende menggunakan regresi logistik biner dengan cara berikut.
a. Deteksi multikolinieritas
b. Menaksir parameter model Regresi Logistik Biner meng- gunakan metode MLE
c. Melakukan  pengujian  signifikansi  model  secara  serentak dan parsial
d. Melakukan uji kesesuaian model
e. Melakukan interpretasi model regresi logistik biner  deng- an melihat nilai odds ratio
3. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Deskripsi Karakteristik Tingkat Cacingan
Berikut  merupakan  karakteristik  pada  faktor-faktor  yang menyatakan  tingkat  cacingan  di  Kabupaten  Ende  untuk balita.  Faktor  pengaruh  yang  digunakan  yaitu  usia,  jenis ke- lamin, berat badan, tinggi badan, dan status gizi.
Tabel 3. Statistik Deskriptif Tingkat Cacingan Balita Variabel Mean Median Min Max Usia 36,47 40 3 56 Berat Badan 11,16 11 7 16 Tinggi Badan 85,66 88,5 59 100
Berdasarkan  tabel  di  atas  diketahui  rata-rata  usia  balita yang  menderita  cacingan  adalah  36,47  bulan  dan nilai medi- annya  adalah  40.  Hal  ini  dapat  diartikan  terdapat  sebanyak 50%  balita  menderita  cacingan  yang  berusia  lebih  dari  40 bulan. Balita paling muda yang mengalami cacingan berusia 3 bulan sedangkan balita paling tua berusia 56 bulan.
Balita  yang  mengalami  cacingan  memiliki  rata-rata  be- rat  badan  11,6  kg dengan mayoritas berat badan balita yang cacingan yaitu lebih dari 11 kg. Hal ini dapat dilihat dari ni- lai  median  dari  balita  penderita  cacingan  yang  menunjukkan angka 11. Berat badan balita penderita cacingan paling kecil adalah 7 kg dan yang terbesar adalah 16 kg.
Untuk rata-rata tinggi badan balita cacingan yaitu 85,66 cm.  Median  dari  balita  cacingan  adalah  88,5  yang  ar-tinya terdapat  lebih  dari  setengah  balita  cacingan  memiliki  tinggi badan  lebih  dari  88,5  cm  dengan  tinggi  badan  maksi-mum 100 cm.
Tabel 4. Karakteristik Tingkat Cacingan Balita Variabel Cacingan Tidak Cacingan Jumlah Jenis Kelamin Laki-laki 7 33 40 Perempuan 10 33 43 Jumlah 17 66 83 Status Gizi Sangat kurus 2 7 9 Kurus 5 18 23 Normal 10 36 46 Gemuk 0 5 5 Obesitas 0 0 0 Jumlah 17 66 83
Jumlah  balita  yang  cacingan  di  Kabupaten  Ende  adalah sebanyak  17  anak  atau  20,4%, dengan 7 anak berjenis kela- min  laki-laki  dan  10  anak  perempuan.  Jumlah  sampel  balita wanita diketahui lebih banyak dibanding laki-laki yaitu sebe- sar  43  anak  atau  51,8%.  Status gizi terhadap cacingan pada balita di Kabupaten Ende diketahui bahwa balita yang memi- liki  status  gizi normal adalah sebanyak 46 anak atau 55,4%, dengan  21,73%  balita  mengalami  cacingan.  Balita  yang menderita  cacingan  dengan  status  gizi  sangat  kurus  adalah 6%  dan  sangat  kurus  sebesar  2,4%.  Berdasarkan  tabel di a- tas,  tidak  terdapat  balita  gemuk  yang  menderita  cacingan, dan  tidak  terdapat  balita  yang  mengalami  obesitas.  Tidak  a- danya  balita  obesitas  pada  tabel  ditunjukkan  dengan persen- tase sebesar 0% untuk kolom status gizi obesitas. Untuk me- nyeimbangkan  jumlah  sampel  yang  digunakan,  kategori  un- tuk status gizi maka kategori status gizi dimampatkan menja- di 3. Yaitu kurus, normal, dan gemuk.
Berbeda dengan faktor-faktor pemengaruh cacingan balita, tingkat  cacingan  pada  anak  6-12 tahun menggunakan faktor pengaruh  jenis  kelamin,  usia,  status  gizi,  dan  PHBS  atau perilaku  hidup  sehat.  Perilaku  hidup  sehat  seperti  tem-pat BAB,  sumber  air  minum,  cuci  tanggan  setelah  BAB,  cuci tangan  sebelum  makan,  kebiasaan  memakai  alas  kaki  saat bermain, dan kondisi kebersihan kuku.
Tabel  5  merupakan  karakteristik  dari  faktor-faktor  yang menyata-kan tingkat cacingan untuk anak umur 6-12 tahun.
Berdasarkan Tabel 5, jumlah sampel laki-laki lebih banyak dibanding jumlah sampel perempuan, yaitu berturut-turut 112 dan 92 anak. Jumlah anak yang cacingan di Kabu-paten Ende adalah  sebanyak  25  anak  dari  total  204  anak,  de-ngan  13 anak  (52%)  adalah  laki-laki  dan  12  anak  (48%)  ada-lah
perempuan.  Tidak  terdapat  selisih  yang  signifikan  antara jumlah penderita cacingan laki-laki dan perempuan.
Tabel 5. Karakteristik Tingkat Cacingan Anak Variabel Cacingan Tidak Cacingan Jumlah Jenis Kelamin Laki-laki 13 99 112 Perempuan 12 80 92 Jumlah 25 179 204 Gizi Sangat kurus 2 24 26 Kurus 5 38 43 Normal 17 110 127 Gemuk 1 4 5 Obesitas 0 3 3 Jumlah 25 179 204 Tempat BAB Jamban 21 153 174 Sungai 2 17 119 Kebun 0 2 2 Lainnya 2 7 9 Jumlah 25 179 204 Sumber Air Minum Ledeng/PAM 7 53 60 Sumur 1 19 21 Sungai 0 5 5 Mata Air 9 60 69 Lainnya 8 42 50 Jumlah 25 179 204 Kuku Bersih 15 92 107 Kotor 10 87 97 Jumlah 25 179 204
Untuk  status  gizi  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  62,3%  a- nak  berusia  6-12  tahun  memiliki  status  gizi  normal.  Dianta- ranya  sebanyak  13,4%  anak  berstatus gizi normal menderita cacingan.  Anak  cacingan  yang  berstatus  gizi  sangat  kurus  2 orang, kurus 5 orang, dan gemuk 1 orang. Dapat dilihat juga bahwa  tidak  terdapat  anak  dengan  status  gizi  obesitas  yang mengidap  cacingan.  Sama  dengan  variabel  status  gizi  pada balita,  untuk  menyeimbangkan  jumlah  sampel  yang  diguna- kan, kategori status gizi dimampatkan mejadi dua. Yaitu sta- tus gizi normal dan tidak normal.
Diketahui  bahwa  mayoritas  anak  6-12  tahun  menggu- nakan  jamban  sebagai  tempat  BAB.  Total  anak  yang  meng- gunakan  jamban  sebagai  tempat  BAB  adalah  sebanyak  174 orang atau 85,3% dari jumlah sampel. Sebanyak 21 anak da- ri 174 anak yang menggunakan jamban sebagai tempat BAB meng-alami  cacingan.  Dapat  dilihat  juga  bahwa  sebanyak  2 orang yang menggunakan sungai dan lainnya sebagai tempat BAB  mengalami  cacingan.  Sedangkan  2  orang  yang  meng- gunakan  kebun  sebagai  tempat BAB tidak ada yang menga- lami  cacingan.  Untuk  menyeimbangkan  data,  maka  kategori untuk tempat BAB dimampatkan menjadi dua kategori, yaitu jamban dan lainnya.
Sumber  air  minum  anak  usia  6-12  tahun  di  Kabupaten Ende  yang  berasal  dari  ledeng/PAM  adalah  sebanyak  60  o- rang  anak  atau  29,4%,  dengan  7  anak  diantaranya  menga- lami cacingan. Anak yang sumber air minumnya berasal dari sumur adalah sebanyak 20 anak dengan 1 diantaranya meng- alami  cacingan.  Anak  yang  air  minumnya  berasal  dari  mata air  ada  sebanyak  69  anak  dengan  9  diantaranya  menderita cacingan. Dan terdapat 8 anak yang air minumnya dari sum- ber yang lain mengalami cacingan. Sedangkan dari total 5 a- nak  yang  air  minumnya  berasal  dari  sungai  tidak  ada  yang mengalami cacingan.
Anak  umur  6-12  tahun  yang  memiliki  kuku  bersih  ada sebanyak 107 orang atau 52,5% sedangkan anak yang memi- liki  kuku  kotor  ada  sebanyak  97  orang  atau  47,5%.  Anak yang  menderita  cacingan  kebanyakan  memiliki  kuku  bersih. Hal  ini  dapat  dilihat  bahwa  persentase  anak  cacingan  yang memiliki kuku bersih adalah sebesar 60%.
Berikut  ini  merupakan  perbandingan  kebiasaan  mencu-ci tangan  sebelum  makan,  yaitu  pada  Gambar  1,  dan menc-uci tangan  setelah  buang  air  besar,  pada  Gambar  2,  pada  a-nak umur  6-12  tahun  yang  mengalami  cacingan  di  Kabupa-ten Ende.
Gambar 1. Perbandingan Kebiasaan Cuci Sebelum Makan Anak.
Gambar 2. Perbandingan Kebiasaan Cuci Sesudah BAB Anak.
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  mayoritas  anak  cacing-an telah  mencuci  tangan  sebelum  makan  menggunakan  air  dan sabun.  Diketahui  sebanyak  76%  anak  yang  mengalami cacingan  mencuci  tangan  sebelum  makan  menggunakan  air dan sabun. Sedangakan sebanyak 24% lainnya hanya mencu- ci  tangan  menggunakan  air  saja.  Hal  ini  sejalan  dengan Gambar  2  yang  menunjukkan  kebiasaan  cuci  tangan  anak usia  6-12  tahun  setelah  buang  air  besar.  Dapaat  dilihat  bah- wa  68%  anak  yang  mengalami  cacingan  mencuci  tangannya menggunakan  air  dan  sabun  setelah  BAB,  dan  sisanya  men- cuci tangan dengan air saja.

## Gambar 3. Perbandingan Kebiasaan Memakai Alas Kaki Anak.
Diketahui  bahwa  lebih  dari  setengah  anak  yang  menga- lami  cacingan  di  Kabupaten  Ende  menggunakan  alas  kaki saat bermain. Hal ini dapat dilihat pada persentase anak yang memakai  alas  kaki  yaitu  sebanyak  56%  sedangkan  44%  la- innya tidak menggunakan alas kaki saat bermain. Jumlah ke- seluruhan anak yang menggunakan alas kaki saat bermain a- dalah  sebanyak  114  orang  dan  anak  yang  tidak  mengguna- kan alas kaki saat bermain sebanyak 90 orang.

## B. Pemodelan Tingkat Cacingan
Berikut ini adalah hasil analisis regresi logistik biner untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat cacingan di Kabupaten Ende.
1. Uji Independensi
Hasil  perhitungan  nilai  c hi-square untuk  balita  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Uji Independensi Balita Variabel 2  2 (0,2, ) df  Keputusan
Jenis Kelamin (X 4 ) 0,422 1,642 Gagal Tolak H 0 Status Gizi (X 5 ) 0,100 1,642 Gagal Tolak H 0
Variabel  jenis  kelamin  dan  status  gizi  memiliki  nilai chi- square yang lebih  kecil  dibanding  dengan  nilai chi-square tabelnya  sehingga  keputusan  uji  independensi  adalah  gagal tolak  H 0 .  Artinya  tidak  terdapat  hubungan  yang  signifikan antara  tingkat  cacingan  dengan  variabel  jenis  kelamin  dan status gizi.
Hasil  perhitungan  nilai  c hi-square untuk  anak  umur  6- 12 tahun dapat dilihat pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Uji Independensi Anak Variabel 2  2 (0,2, ) df  Keputusan Jenis Kelamin (X 2 ) 0,097 1,642 Gagal Tolak H 0 Status Gizi (X 3 ) 0,400 1,642 Gagal Tolak H 0 Tempat BAB (X 4 ) 0,058 1,642 Gagal Tolak H 0 Sumber Air Minum (X 5 ) 1,418 3,219 Gagal Tolak H 0 Cuci Sebelum Makan (X 6 ) 0,473 1,642 Gagal Tolak H 0 Cuci Setelah BAB (X 6 ) 1,205 1,642 Gagal Tolak H 0 Alas Kaki Saat Main (X 7 ) 0,000 1,642 Gagal Tolak H 0 Kondisi Kuku (X 8 ) 0,651 1,642 Gagal Tolak H 0
Berdasarkan hasil uji independensi diketahui bahwa ti-dak terdapat  variabel  prediktor  yang  memiliki  hubungan  sig- nifikan  dengan  tingkat  cacingan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari keseluruhan  nilai chi-square yang lebih  kecil  dibanding  de- ngan chi-square tabel  sehingga  didapat  keputusan  tolak  H 0 yang  artinya  tidak  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara vari-abel prediktor dengan tingkat cacingan.
Anak  yang  cacingan  dipisahkan  dan  dilakukan  olah  da-ta dengan  variabel  respon  berupa  0  =  cacing  gelang  dan  1  = lainnya. Hasil uji independensi adalah sebagai berikut.
Tabel 9.
Hasil Uji Independensi Anak Cacingan
Variabel 2  2 (0,2, ) df 
Keputusan Jenis Kelamin (X 2 ) 1,963 1,642 Tolak H 0 Status Gizi (X 3 ) 0,618 1,642 Gagal Tolak H 0 Tempat BAB (X 4 ) 0,250 1,642 Gagal Tolak H 0 Sumber Air Minum (X 5 ) 1,128 3,219 Gagal Tolak H 0 Cuci Sebelum Makan (X 6 ) 0,024 1,642 Gagal Tolak H 0 Cuci Setelah BAB (X 6 ) 1,001 1,642 Gagal Tolak H 0 Alas Kaki Saat Main (X 7 ) 0,001 1,642 Gagal Tolak H 0 Kondisi Kuku (X 8 ) 0,116 1,642 Gagal Tolak H 0 Variabel yang memiliki nilai chi-square hitung lebih besar dibanding chi-square tabel yaitu jenis kelamin (X 2 ). Nilai 2  (1,963)  lebih  besar  dibanding  nilai 2 (0,2,1)  (1,642)  se-hingga didapat keputusan tolak H 0 yang artinya terdapat hu-bungan signifikan  antara  jenis  cacing  yang  menginfeksi  de-ngan variabel  jenis  kelamin.  Namun  pada  variabel  jenis  ke-lamin dike-tahui  bahwa  terdapat  50%  frekuensi  harapan  yang nilainya kurang dari 5 sehingga dilakukan uji fisher’s dengan hasil p-value sebesar  0,226  yang  artinya  gagal  tolak  H 0 . Variabel  prediktor  anak  cacingan  yang  akan  diolah  yaitu variabel  prediktor  yang  memiliki  signifikansi  kurang  dari  a- tau  mendekati  nilai  0,2,  yaitu  jenis  kelamin  dan  cuci  tangan setelah BAB.
2. Pemodelan Balita
a. Hasil Uji Serentak
Berikut  merupakan  hasil  uji  serentak  model  cacingan balita dengan taraf signifikan α = 0,2.
Tabel 10. Hasil Uji Serentak Balita 2  df 2 (0,2, ) df  P value Keputusan Step 3 5,433 3 3,642 0,191 Tolak H 0
Uji  signifikansi  secara  serentak  untuk  keseluruhan varia-bel prediktor pada step 3 menghasilkan nilai chi-square se-besar  5,433.  Nilai  tersebut  lebih  besar  dibanding  dengan ni-lai chi-square tabel  dengan  derajat bebas 3 sebesar 4,642 sehingga  didapat  keputusan  tolak  H 0 .  Kesimpulan  dari  uji serentak  yaitu  variabel  pediktor  berpengaruh  signifikan secara serentak terhadap model.
b. Hasil Uji Parsial
Berikut merupakan hasil dari uji hipotesis parsial.
Tabel 11. Hasil Uji Parsial Balita B Wald df P value Step 3 a Constant -4,949 3,259 1 0,071 Usia (X 1 ) 0,043 3,810 1 0,051 TB (X 3 ) 0,021 0,495 1 0,482 Jenis Kelamin (X 4 ) (1) 0,716 1,436 1 0,231
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  variabel  usia  ber- pengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  cacingan  pada  taraf signifikansi  20%.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai p value se- besar 0,124 kurang dari α sebesar 0,2. Sedangkan untuk va- riabel  lainnya  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat cacingan, ditunjukkan dengan nilai p value yang lebih besar da- ri α sebesar 0,2.
Model  logit  yang  menggambarkan  hubungan  antara  va- riabel  usia  (X 1 )  dengan  tingkat  cacingan  (Y)  adalah  sebagai berikut.
(1) ( ) 4,949 0, 043 0, 021 0, 043 g x usia TB sex     
c. Hasil Uji Kesesuaian Model
Hasil dari uji kesesuaian model untuk model yang diha- silkan adalah sebagai berikut.
Tabel 12. Hasil Uji Kesesuaian Model Balita
2  df 2 (0,2, ) df  P value Keputusan Step 3 6,904 8 11,03 0,547 Gagal Tolak H 0
Uji kesesuaian model untuk mengetahui kesesuaian model yang terbentuk menghasilkan nilai chi-square sebesar 6,904. Nilai  tersebut  lebih  kecil  dibanding  dengan 2 (0,2,8)  (11,03) sehingga  didapat  keputusan  gagal  tolak  H 0 .  Artinya  model yang  dihasilkan  sesuai,  atau  tidak  terdapat  perbedaan  yang signifikan  antara  hasil  pengamatan  dengan  kemungkin-an hasil  prediksi  model.  Nilai R-sq yang  dihasilkan  sebesar 0,099,  artinya  variabel  prediktor  dapat  menjelaskan  model sebesar 9,9%.
d. Hasil Odds Ratio
Tabel 13. Odd Ratio Balita
Exp(B) Step 3 a Constant 0,007 Usia (X 1 ) 1,044 TB (X 3 ) 1,021
Jenis Kelamin (X 4 ) (1) 2,046
Sesuai dengan hasil uji hipotesis parsial didapatkan bahwa variabel yang signifikan terhadap model adalah varia-bel usia, maka nilai odd ratio yang diinterpretasikan adalah odd ratio dari  variabel  usia  saja.  Berdasarkan  tabel  di  atas,  dijelaskan bahwa  pertambahan  usia  balita  sebesar  1  bulan  a-kan meningkatkan resiko balita cacingan sebesar 1,044 kali lipat. e. Hasil Uji Ketepatan Klasifikasi Model Hasil  dari  uji  ketepatan  klasifikasi  model  untuk  model regresi logistik biner pada balita disajikan pada tabel 14. Ha- sil  dari  uji  ketepatan  klasifikasi  model  pada  balita  diketahui bahwa  balita  yang  tidak cacingan  yang  tepat diklasifikasikan sebanyak  66  orang,  sedangkan  sebanyak  17  balita  cacingan salah diklasifikasikan. Se-hingga diketahui bahwa model yang terbentuk  dapat  meng-klasifikasikan  secara  tepat  sebe-sar 79,5%.
Tabel 14. Uji Ketepatan Klasifikasi Balita Y (Tingkat cacingan) Prediksi
Jumlah Tidak Cacingan Cacingan Step 3 Tidak Cacingan 66 0 100% Cacingan 17 0 0 Jumlah 83 0 79,5%
3. Pemodelan Anak 6-12 Tahun
a. Hasil Uji Serentak
Berikut  merupakan  hasil  uji  serentak  dari  model cacingan anak dengan taraf signifikan α = 0,2.
Tabel 15.
Hasil Uji Serentak Anak
2  df 2 (0,2, ) df  P value
Keputusan Step 9 1,237 1 1,642 0,266 Gagal Tolak H 0
Uji  signifikansi  secara  serentak  menghasilkan  nilai chi- square sebesar  1,237.  Nilai  tersebut  lebih  kecil  dibanding dengan  nilai sebesar  1,642  sehingga  didapat  kepu- tusan  gagal  tolak  H 0 .  Kesimpulan  dari  uji  serentak  yaitu  ti- dak  terdapat  variabel  pediktor  yang berpengaruh secara sig- nifikan terhadap model.
b. Hasil Uji Parsial
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  serentak  sebelumnya, didapat  hasil  bahwa  tidak  terdapat  variabel  prediktor  yang berpengaruh  signifikan  pada  model  secara  serentak.  Sehing- ga tidak dilakukan uji hipotesis parsial.
4. Pemodelan Anak Cacingan 6-12 Tahun
a. Hasil Uji Serentak
Hasil  uji  serentak  untuk  anak  cacingan  umur  6-12  ta-hun adalah sebagai berikut.
Tabel 16. Hasil Uji Serentak Anak Cacingan 2  df 2 (0,2, ) df  P value Keputusan Step 1 a 5,208 3 3,642 0,157 Tolak H 0
Uji  signifikansi  secara  serentak  untuk  keseluruhan  vari- abel  prediktor  menghasilkan  nilai chi-square hitung  5,208, nilai  tersebut  lebih  kecil  dibanding  dengan  nilai chi-square tabel dengan derajat bebas 3 sebesar 4,642 sehingga didapat keputusan tolak H 0 . Kesimpulan dari uji serentak yaitu terda- pat variabel pediktor yang berpengaruh secara signifikan ter- hadap model.
b. Hasil Uji Parsial
Uji  parsial  untuk  mengetahui  signifikansi  masing-ma-sing variabel prediktor pada anak cacingan adalah sebagai berikut.
Tabel 17.
Hasil Uji Parsial Anak Cacingan B Wald df P value Step 1 a Constant -2,683 1,175 1 0,278 Usia (X 1 ) (1) 0,408 0,290 1 0,160 Jenis Kelamin (X 2 ) (1) -1,791 1,049 1 0,088 Cuci Stl BAB (X 7 ) (1) 0,861 0,805 1 0,370
Variabel yang signifikan terhadap model yaitu variabel usia dan  jenis  kelamin.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  nilai p-va-lue variabel usia sebesar 0,160 dan variabel jenis kelamin sebesar 0,088.  Nilai  tersebut  kurang  dari  nilai  α  sebesar  0,2.  Ke- simpulan  dari  uji  hipotesis  parsial  adalah  variabel  usia  dan jenis  kelamin  mempengaruhi  jenis  cacing  yang  mengin-feksi anak umur 6-12 tahun secara signifikan.
Model  yang  menggambarkan  hubungan  antara  jenis  ca- cing  dengan  variabel  usia  (X 1 ),  jenis  kelamin  (X 2 ),  dan  cuci tangan setelah BAB (X 7 ) adalah sebagai berikut.
(1) (1) ( ) 2, 683 0, 408 1, 791 0,861 g x usia sex CSB     
c. Hasil Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  untuk  mengetahui  kesesuaian  model anak  cacingan  menghasilkan  nilai  chi-square  sebesar  3,848. Nilai tersebut lebih kecil dibanding dengan nilai tabel sebe-sar 4,642  sehingga  didapat  keputusan  gagal  tolak  H 0 .  Artinya model  yang  dihasilkan  sesuai,  atau  tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil  prediksi  model.  Nilai  R-sq  yang  diha-silkan  yaitu sebesar  0,258  yang  artinya  variabel  prediktor  dapat menjelaskan model sebesar 25,8%.
d. Hasil Odds Ratio
Tabel 18.
Odd Ratio Anak Cacingan Exp(B) Step 1 a Constant 0,068 Usia 1,504 Jenis Kelamin (1) 0,167 Cuci Setelah BAB (1) 2,365
Sesuai dengan hasil uji hipotesis parsial didapatkan bahwa variabel yang signifikan terhadap model adalah vari-abel usia dan  jenis  kelamin.  Berdasarkan  tabel  di  atas  pertambahan usia  anak  sebesar  1  tahun  akan  meningkatkan  resiko  balita cacingan  sebesar  1,504  kali  lipat.  Dan  untuk  jenis  kelamin perempuan akan beresiko mengalami cacingan se-besar 0,167 kali lipat dibandingkan dengan anak laki-laki.
e. Hasil Uji Ketepatan Klasifikasi Model
Hasil ketepatan klasifikasi pada anak berumur 6-12 ta-hun yang  menderita  penyakit  cacingan  cacingan  adalah  seba-gai berikut.
Tabel 19. Uji Ketepatan Klasifikasi Anak Cacingan Y (Tingkat cacingan) Prediksi Jumlah Ascaris lumricoides Lainnya Ascaris lumricoides 3 6 33,3% Lainnya 1 15 93,8% Jumlah 4 21 72%
Hasil  uji  ketepata  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  jenis cacing  gelang  ( Ascaris  lumricoides )  tepat  diklasifikasikan sebanyak  5,  sedangkan  sebanyak  4  anak  salah  diklasifikasi- kan.  Untuk  jenis  cacing  lain-nya  tepat  diklasifikasikan  seba-
nyak  15,  dan  salah  dikasifikasikan  sebanyak  1.  Model dapat mengklasifikasikan secara tepat sebesar 80%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan analisis yang dilakukan diperoleh kesim-pulan sebagai berikut.
1. Balita yang menderita cacingan rata-rata berusia 36 bulan, memiliki tinggi badan 86 kg, berat badan 11 kg, dan lebih dari  setengah  balita  yang  cacingan  memiliki  status  gizi normal.  Balita  perempuan  memiliki  persentase  cacingan lebih  tinggi  dari  laki-laki.  Sedangkan  untuk  anak umur 6- 12  tahun,  yang  paling  banyak  menderita  cacingan  adalah anak  laki-laki,  anak  berumur  kurang  dari  sama  dengan  9 tahun, dan berstatus gizi normal. Perilaku hidup sehat pa- da  anak  cacingan  umur  6-12  tahun  paling  banyak  yaitu menggunakan  jamban  untuk  tempat  BAB,  mengambil  air dari ledeng /PAM dan mata air untuk air minum, mencuci tangan  dengan  air  dan  sabun  setelah  BAB,  dan  sebelum makan,  menggunakan  alas  kaki  saat  main,  dan  memiliki kuku yang bersih.
2. Model  regresi  logistik  biner  tingkat  cacingan  terhadap faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi  menunjukkan bahwa  variabel  yang  signifikan  adalah  variabel  usia.  Se- dangkan  pada  model  regresi  logistik  tingkat  cacingan  pa- da anak 6-12 tahun tidak terdapat variabel yang signifikan

## B. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  diperoleh  saran  yang  di- berikan  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  melakukan  pe-
nambahan  data,  khususnya  untuk  penderita  cacingan  untuk membuat  data  menjadi balance .  Penambahan  data  dapat  di- lakukan  dengan  memperluas  wilayah  yang  diambil  sebagai sampel.  Untuk  pihak  BBTKLPP  Surabaya  sebaiknya  meng- kaji  ulang  untuk  jumlah  dan  persebaran  sampel  yang  akan digunakan  sehingga  data dan hasil penelitian yang dilakukan lebih berarti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Aike,  “A  New  Look  at  the  Statistical  Model  Identification,” IEEE Trans. Autom. Control , vol. 19, pp. 716–723, 1974.
[2] M.  Albonico,  H.  Allen,  L.  Chistulo,  D.  Engels,  and A. Gabrielli, “Controlling  Soil  Transmitted  Helminths  in  Pre-School  Age Children Through Preventive Chemotheraphy,” PLoS Negl. Trop.
Dis. , vol. 2, no. 3, p. 126, 2008.
[3] A.  Andaruni,  F.  Sari,  and  S.  Bangun,  “Gambaran  Faktor-Faktor Penyebab  Infeksi  Cacingan  pada  Anak  di  SDN  01  Pasirlangu Cisarua,” Bandung, 2012.
[4]
K. Burnham and D. Anderson, Model Selection and Inference: A
PracticalInformation-Theoretical Approach . New York:
Springer-Verlag, 1998.
[5]
Departemen  Kesehatan  Republik  Indonesia,  “Keputusan  Menteri Kesehatan No 424/menkes/sk/VI/2006  Tentang  Pedoman Pengendalian Kecacingan,” 2006.
[6] N. Draper and H. Smith, Applied Regression Analysis . New York: John Wiley & Sons, Inc, 1998.
[7] D.  Hosmer  and  J.  Lemeshow, Applied  Logistic  Regression ,  2nd ed. USA: John Wiley & Sons Inc, 2000.
[8] D. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regressi , 2nd ed. New Jersey: Person Prentice Hall, 2007.
[9]
S. Putri, “Hubungan Perilaku Mencuci Tangan Setelah Buang Air Besar dan Sanitasi Lingkungan dengan Insidensi Kecacingan pada SD Negeri 1 Ngemplak,” Surakarta, 2018.