## Analisis Spasial Kejadian Tuberkulosis di Kota Banda Aceh Spatial Analysis of Tuberculosis Event in the City of Banda Aceh
Farrah Fahdhienie 1 *, Tiara Mairani 1 , Phossy Vionica Ramadhana 1 , Saiful Kamal 2
1 Faculty of Public Health University Muhammadiyah of Aceh
2 Health Office of Aceh Province *Korespondensi Penulis : farrah.fahdhienie@unmuha.ac.id
Abstrak
Latar belakang: Gejala klinis TBC dan Covid-19 yang hampir sama memunculkan stigma di masyarakat untuk menahan diri tidak mendatangi pelayanan  kesehatan.  Kondisi  tersebut  berdampak  pada  penurunan  penemuan  kasus  dan  terhambatnya  penanganan  TB.  Maka  perlu, mengidentifikasi faktor risiko untuk memutuskan mata rantai penularan dan melaksanakan program pencegahan serta penanggulangan TBC Paru BTA dilakukan analisis kewilayahan sebaran kasus secara deskriptif analitik dengan pendekatan Geographic Information System (GIS). Tujuan: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pengelompokan  kasus  TBC  serta  populasi  kasus  TBC  Paru  BTA  (+)  dengan pendekatan Geographic Information System (GIS).
Metode: Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  analitik  dengan  pendekatan Geographic  Information  System (GIS)  untuk mengidentifikasi pengelompokan kasus TBC serta populasi kasus TBC Paru BTA (+) berjumlah 455 kasus menggunakan data sekunder dari Laporan TB 03 SO (Sensitif Obat) Program Tuberkulosis Dinkes Aceh. Teknik analisis data menggunakan QGIS 2.6.1, SatScan dan GeoDa. Hasil: Kasus TB di Kota Banda Aceh paling tinggi terjadi pada laki-laki, pada tahun 2019 sebanyak 73% dan tahun 2020 kasus sebanyak 65.1% pada kelompok umur terbanyak menderita TB pada kategori usia produktif. Hasil uji bivariat BiLISA tahun 2019 menunjukkan bahwa 14 desa (15,5%) dan 13 desa (14,4%) pada tahun 2020 memiliki hubungan signifikan antara kepadatan penduduk dengan jumlah kasus TB serta uji Moran’s Scatterplot menunjukkan nilai Moran’s I = 0,096 pada tahun  2019 dan nilai Moran’s I = 0,032  pada tahun 2020 artinya terdapat autokorelasi spasial positif antara kepadatan penduduk dengan kejadian TB Paru di Kota Banda Aceh dan terdapat pengelompokan kasus di Kecamatan Meuraxa pada tahun 2019.
Kesimpulan: Penelitian ini menemukan bahwa laki-laki lebih rentang untuk terinfeksi TB Paru. Terdapat hubungan yang signifikan antara kepadatan penduduk dengan kejadian TB Paru.
Kata Kunci: Tuberkulosis (TB); Analysis Spasial; Geographic Information System (GIS); Faktor Risiko

## Abstract
Introduction: Tuberculosis  (TB)  remains  a  significant  public health  issue  worldwide  and  is  a leading  cause  of  mortality.  The  COVID-19 pandemic has created challenges in identifying and treating TB cases due to the overlap of clinical symptoms between TB and COVID-19. This situation has led to a stigma in society, resulting in individuals refraining from attending health services. This stigma has a considerable impact on decreasing case findings and delaying TB treatment. Thus, it is crucial to identify risk factors for TB and carry out prevention and control programs.
Objective: This study aims to identify the clustering of TB cases and the population of AFB pulmonary TB cases.
Method: This study used a descriptive-analytical method with a Geographic Information System (GIS) approach to analyze secondary data obtained from the TB Report 03 DS (Drug Sensitive) Tuberculosis Program of Aceh Province Health Office. A total of 455 cases were analyzed using QGIS 2.6.1, SatScan, and GeoDa.
Result: The study found TB cases were more likely to occur in men than women and a large number of TB cases were found among productive age people. The BiLISA bivariate test demonstrated a significant association between population density and the incidence of pulmonary TB in fourteen villages in 2019 and thirteen villages in 2020. Moran's Scatterplot test showed a positive spatial autocorrelation between population density and the incidence of pulmonary TB in Banda Aceh City, with Moran's I value of 0.096 in 2019 and Moran's I value: 0.032 in 2020. The study also identified a clustering of TB cases in the Meuraxa District in 2019.
Conclusion: This study highlights that  men were more susceptible to TB infection, and there is a positive correlation between population density in an area and the incidence of pulmonary TB.
Keywords: Tuberculosis (TB); Spatial Analysis; Geographic Information System (GIS); Risk Factors

## ISSN 2597– 6052
DOI: https://doi.org/10.56338/mppki.v6i8.3536

## MPPKI

## Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia The Indonesian Journal of Health Promotion
Research Articles
Open Access

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis (TB) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium Tuberculosis sampai saat ini  masih  menjadi  salah  satu  penyebab  utama  kematian  di  seluruh  dunia.  Indonesia  berada  diperingkat  ke  dua penyumbang kasus tertinggi di dunia setelah India (1). Provinsi Aceh termasuk salah satu penyumbang tertinggi insiden TB di Indonesia dengan Case Notification Rate (CNR) 115 per 100.000 penduduk. CNR Kota Banda Aceh 604 per 100.0000 penduduk yang menjadikan Kota tersebut berada pada urutan kelima tertinggi (2).
Analisis spasial dapat memetakan secara geografis sebaran penyakit berbasis wilayah yang dipengaruhi oleh berbagai  faktor  ruang  seperti  ketinggian,  iklim,  suhu,  kepadatan  penduduk,  dan  lainnya  (3).  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  dan  analisis  spasial  digunakan  untuk  mendeteksi  pengelompokan  spasial  TB  di  banyak  negara berkembang (4). Analisis pengelompokan spasial TB dapat membantu pejabat kesehatan masyarakat menemukan wilayah geografis berisiko tinggi dan kelompok populasi yang memerlukan intervensi yang ditargetkan (5).
Analisis  spasial  dengan  menggunakan  SIG  saat  ini  semakin  banyak  digunakan  untuk  mengetahui  dan memahami distribusi, pola penyebaran, serta pengelompokan kasus penyakit menular (6), (7), (5), (8), (9). Analisis spasial dapat mengidentifikasi pengelompokan kasus TB berdasarkan stratifikasi masyarakat yang memiliki sosial ekonomi  rendah  (9).  Analisis  spasial  juga  dapat  mengetahui  distribusi  kasus  TB  berdasarkan  faktor  risiko  baik lingkungan  maupun  sosial  ekonomi  dengan  mengamati  jumlah  penderita  di  suatu  wilayah  pada  waktu  tertentu berdasarkan faktor risiko yang terkait (10).
Kota Banda Aceh merupakan pusat pemerintahan dan perekonomian yang memiliki luas area terkecil dari 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh dan memiliki kepadatan penduduk urutan ketujuh tertinggi. Analisis spasial dapat mengidentifikasi  pengelompokan  kasus  dan  wilayah  beresiko  tinggi  penularan  TB  sehingga  dapat  membantu program  pengendalian  TB  seperti  alokasi  anggaran  yang  lebih  efektif,  skrining  aktif  untuk  penderita  bergejala, distribusi obat, intervensi pada masyarakat tepat sasaran, dan mengidentifikasi faktor-faktor di balik penyebaran TB di kecamatan yang berisiko tinggi.

## METODE
Data kasus Tuberkulosis (TB) Paru berasal dari data sekunder Laporan TB Dinas Kesehatan Aceh tahun 2019 (146 kasus) dan 2020 (309 kasus) yang berjumlah 455 kasus. Penelitian ini menggunakan analisis spasial dengan program QGIS 2.6.1 dimana data kasus TB dikelompokkan berdasarkan alamat tempat tinggal yang tersebar di 9 kecamatan dan yang menjadi titik koordinatnya adalah kantor kecamatan sebagai titik tengah pusat administrasi. Titik  koordinat  diperoleh  dari Google  Earth  Pro .  Langkah  berikutnya  melakukan  analisis clustering kasus  TB menggunakan SatScan dengan memperhatikan nilai Risiko Relatif (RR) dan Log Likelihood Ratio (LLR). Kemudian menganalisis  hubungan  kejadian  TB  dengan  kepadatan  penduduk  menggunakan  GeoDa  untuk  mengetahui autokorelasi spasial (nilai Moran’s I).

## HASIL Karakteristik Responden
Menyajikan informasi terkait proporsi kasus TB tahun 2019 dan 2020.
Tabel 1. Proporsi kasus TB tahun 2019 dan 2020 No Jenis Kelamin 2019 2020 n % n % 1 Laki-laki 226 73.1 95 65.1 2 Perempuan 83 26.9 51 34.9 Total 309 100 146 100
Banda  Aceh  terdiri  dari  sembilan  kecamatan  dengan  total  sembilan  puluh  desa.  Pada  tahun  2019  jumlah penduduk  sebanyak  241.794  jiwa,  dan  pada  tahun  2020  dilaporkan  sebanyak  255.029  jiwa.  Pada  tahun  2019, sebanyak 309 kasus TB dilaporkan, terdiri dari 226 laki-laki (73,1%) dan 83 perempuan (26,9%). Pada tahun 2020, jumlah kasus TB menurun menjadi sekitar 146 kasus, terdiri dari 65,1% laki-laki dan 34,9% perempuan.
Tabel 2. Distribusi Kelompok Usia Penderita TB Tahun 2019 dan Tahun 2020
No Kelompok Umur (Tahun) 2019 2020 n % n % 1 Balita (0-5 tahun) 4 1.3 - - 2 Kanak-kanak (5-11 tahun) 3 1.0 - - 3 Remaja Awal (12-16 tahun) 3 1.0 2 1.4 4 Remaja Akhir (17-25 tahun) 39 12.6 27 18.5

## MPPKI (Agustus, 2023) Vol. 6 No. 8
5 Dewasa Awal (26-35 tahun) 48 15.5 27 18.5 6 Dewasa Akhir (36-45 tahun) 65 21.0 25 17.1 7 Lansia Awal (46-55 tahun) 67 21.7 26 17.8 8 Lansia Akhir (56-65 tahun) 58 18.8 27 18.5 9 Manula (> 65 tahun) 22 7.1 12 8.2 Total 309 100 146 100
Pada tahun 2019, dewasa akhir menyumbang 21,7% kasus TB, sedangkan lansia dini menyumbang 20% dari total kasus  TB.  Pada tahun  2020, sebagian  besar  kasus  TB  dilaporkan  di  antara remaja  akhir,  dewasa  awal,  dan pralansia (masing-masing 18,5%). Tidak ada kasus yang dilaporkan pada balita dan anak-anak pada tahun 2020.

## Analisis Bivariat
Hasil analisis bivariat dengan menggunakan Uji Bivariat BiLISA dan uji bivariat Moran's Scatterplot disajikan pada gambar di bawah ini:
Gambar 1. Peta Signifikansi Uji Bivariat BiLISA antara Kepadatan Penduduk dengan Jumlah Kasus TB Tahun 2019 di Kota Banda Aceh
Hasil  uji  bivariat  BiLISA  (Gambar  1)  menunjukkan  adanya  korelasi  yang  signifikan  antara  kepadatan penduduk dengan kasus TB di 14 desa (15,5%). Nilai p adalah 0,001 di satu desa, 0,01 di tiga desa, dan 0,05 di sepuluh desa. Namun, tidak ada korelasi yang diamati antara kepadatan populasi dan kasus TB pada tahun 2019.
Gambar 2. Peta Klaster Uji Bivariat BiLISA antara Kepadatan Penduduk dengan Jumlah Kasus TB Tahun 2019 di Kota Banda Aceh
Uji bivariat yang dilakukan antara kepadatan penduduk dengan jumlah kasus TB menggunakan peta klaster (Gambar 2) menunjukkan klaster di empat belas desa. Secara khusus, lima desa diklasifikasikan sebagai kategori High-High (HH), enam sebagai Low-Low (LL), dua sebagai Low-High (LH), dan satu sebagai kategori High-Low (HL).
Gambar 3. Hasil Uji Bivariat Moran's Scatterplot antara Kepadatan Penduduk dengan Jumlah Kasus TB di Kota Banda Aceh Tahun 2019
Uji  bivariat Scatterplot  Moran (Gambar  3)  menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial  yang  positif  antara kepadatan penduduk dengan kejadian TB paru di Kota Banda Aceh tahun 2019 yang ditunjukkan dengan nilai Moran sebesar 0,096.

## Gambar 4. Peta Signifikansi Uji Bivariat BiLISA antara Kepadatan Penduduk dengan Jumlah Kasus TB di Kota Banda Aceh Tahun 2020
Uji bivariat BiLISA (Gambar 4) menemukan hubungan yang signifikan antara kepadatan penduduk dengan kasus TB di 13 desa (14,4%) di Banda Aceh pada tahun 2020. Dari jumlah tersebut, empat desa menunjukkan p- value 0,001,  dan  sembilan  desa  menunjukkan p-value nilai  0,05.  Namun,  tidak  ada  korelasi  antara  kepadatan penduduk dengan jumlah kasus TB di 77 desa lainnya.
Gambar 5. Peta Klaster Uji Bivariat BiLISA antara Kepadatan Penduduk dan Jumlah Kasus TB di Banda Aceh Tahun 2020
Uji bivariat BiLISA peta klaster antara kepadatan penduduk dengan jumlah kasus TB (Gambar 5) didapatkan klaster di tiga belas desa. Dua desa menampilkan kategori High-High (HH), tiga desa menampilkan kategori Low- Low (LL), dan delapan desa menampilkan kategori Low-High (LH).
Gambar 6. Hasil Bivariate Moran's Scatterplot antara Kepadatan Penduduk dengan Jumlah Kasus TB Kota Banda Aceh Tahun 2020
Berdasarkan hasil uji bivariat Moran's Scatterplot (Gambar 6), autokorelasi spasial antara kepadatan penduduk dengan kejadian TB paru di Kota Banda Aceh tahun 2020 adalah positif ( Moran's I = 0,032).
Tabel 3. Hasil Bivariat Cluster Moran’s Scatterplot antara Kepadatan Penduduk dengan Jumlah Kasus TB Kota Banda Aceh
Tahun 2019 dan Tahun 2020 2019 2020 Cluster Desa Cluster Desa Quadrant I High-High (HH) Kuta Alam, Peuniti, Nuesu Jaya, Setui, Ateuk Deah Tanoh Quadrant I High-High (HH) Mulia, Neusu Jaya Quadrant II Low-High (LH) Kopelma Darussalam dan Lamseupeung Quadrant II Low-High (LH) Alue Naga, Deah Raya, Tibang, Jeulingke, Bandar Baru, Kampung Baru, Lamdingin, Kopelma Darussalam Quadrant III Low-Low (LL) Ulee Lheue, Deah Glumpang, Gampong Pie, Blang Oi, Peulanggahan, Asoi Naggroe Quadrant n III Low-Low (LL) Dayah Baro, Lamjamee, Gampong Blang Quadrant IV High-Low (HL) Lam Ara Quadrant IV High-Low (HL) -
Berdasarkan hasil uji bivariat BiLISA, terdapat klaster TB di empat belas desa pada tahun 2019, lima desa masuk kategori High-High (HH), dua desa masuk kategori Low-High (LH), enam desa masuk kategori Low-Low (LL),  dan  satu  desa  masuk  kategori High-Low (HL).  Sedangkan  pada  tahun  2020  terdapat  tiga  belas  desa  yang menunjukkan klaster TB. Dua desa masuk dalam kategori High-High (HH), tiga desa masuk dalam kategori Low- Low (LL), dan delapan desa masuk dalam kategori Low-High (LH).
Tabel 4. Hasil Analisis Klaster Kasus TB Tahun 2019 dan Tahun 2020 Tahun Status Gini Cluster Radius (km) RR LLR 2020 Cluster 1 No 0.84 9.66 4.09 Cluster 2 No 0 8.27 2.46 2019 Cluster 1 Yes (Most Likely) 1.36 4.50 16.8 Cluster 2 No 0.63 2.98 4.6 Cluster 3 No 1.37 1.79 3.8 Cluster 4 No 0.46 3.21 2.3 Cluster 5 No 0 6.66 2.1 Cluster 6 No 1.68 2.21 1.9

## MPPKI (Agustus, 2023) Vol. 6 No. 8
Tahun Status Gini Cluster Radius (km) RR LLR Cluster 7 No 0.67 2.06 1.8 Cluster 8 No 1.04 1.89 1.8 Cluster 9 No 0.62 2.06 1.4 Cluster 10 No 0.39 3.13 1.4 Cluster 11 No 0 1.96 1.3
Analisis klaster SatScan mengungkapkan satu Most Likely Cluster di wilayah Kabupaten Meuraxa pada tahun 2019, dengan radius 1,36, RR 4,5, dan LLR 16,8. Informasi lebih lanjut mengenai analisis klaster kasus TB tahun 2019 dan 2020 serta peta klaster kasus TB tahun 2019 dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 7.
Gambar 7. Peta Klaster Kasus TB Kota Banda Aceh Tahun 2019

## PEMBAHASAN
Kota Banda Aceh berada pada urutan ke tujuh jumlah kasus TB tertinggi di Provinsi Aceh merupakan pusat pemerintahan dan aktivitas perekonomian sehingga menjadi pilihan masyarakat dari berbagai  wilayah lain untuk tinggal  dan  mencari  pekerjaan.  Kota  ini  memiliki  kepadatan  penduduk  tertinggi  dari  23  Kabupaten/Kota  lain sehingga meningkatkan risiko penularan TB (11).
Kasus TB pada laki-laki di Kota Banda Aceh lebih banyak daripada wanita.  Laki-laki memiliki kebiasaan merokok yang menunjukkan bahwa 2 – 6 kali lebih berisiko terinfeksi TB karena merokok dapat menurunkan fungsi paru-paru dan melemahkan sistem kekebalan tubuh (12), (13). Usia penderita TB terbanyak berada pada kelompok usia  produktif  15  –  54  tahun  karena  memiliki  mobilitas  tinggi,  berinteraksi  dengan  banyak  orang,  dan  semakin meningkatkan penyakit komorbid (12), (14), (15).
Scatterplot  Moran menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial  positif  atau  memiliki  pola  yang  cenderung mengelompok antara kepadatan penduduk dengan kejadian TB. Jumlah kasus TB terbanyak ditemukan pada wilayah dengan kepadatan penduduk yang tinggi. Informasi tentang distribusi dan pola penyebaran TB dapat digunakan untuk menyusun strategi intervensi program kesehatan. Pola penyakit yang mengelompok dapat mempermudah petugas untuk melakukan intervensi program kesehatan dibanding dengan pola menyebar (6), (11). Spasial TB di Kecamatan Kedaton menunjukkan bahwa kejadian TB meningkat dengan kepadatan penduduk yang lebih tinggi (10). Sebelas klaster spasial murni dan tiga space-time clusters terdeteksi (P <0,001) signifikan TB di daerah perbatasan Gurage, Ethiopia Selatan, menunjukkan bahwa penularan TB di daerah tersebut dengan kepadatan penduduk (4).
Analisis  klaster  menggunakan  SatScan  mengungkapkan  adanya  satu Most  Likely  Cluster di  Kecamatan Meuraxa pada tahun 2019 dengan radius 1,36, nilai RR 4,5, dan nilai LLR 16,8, dengan 24 kasus TB yang dilaporkan di wilayah ini. Sebaliknya, tidak ada klaster TB yang ditemukan pada tahun 2020. Namun, analisis mengungkapkan nilai RR 9,66, yang menunjukkan bahwa individu yang berada di klaster 1 berisiko 9,66 kali lebih besar tertular TB daripada mereka yang tinggal di luar klaster 1. Demikian pula dengan analisis juga mengungkapkan nilai RR 8,27 untuk klaster 2, menyiratkan bahwa individu yang tinggal di klaster ini 8,27 kali lebih mungkin untuk tertular TB dibandingkan mereka yang berada di luar klaster. Hasil dari kejadian TB clustering spasial dan space-time clusters di perbatasan Gurage, Ethiopia Selatan antara 2016 dan 2017 termasuk sejumlah besar klaster kasus TB di lokasi klaster  dan  ukuran  klaster  dengan  klaster  risiko  tinggi  TB  terdeteksi  di  daerah  perbatasan  karena  sering  terjadi perpindahan penduduk dari satu daerah ke daerah lain karena alasan sosial ekonomi (9), (10). Hal ini sejalan dengan hasil  kajian  tentang  dinamika  klaster  spasial-temporal  yang  berkembang  signifikan  di  kecamatan  dengan  angka notifikasi  TB  tinggi.  Pada  tahun  2015,  klaster  cakupan  wilayahnya  lebih  luas  dan  kasus  TB  lebih  banyak dibandingkan klaster tahun 2016. Pada tahun 2015, untuk setiap radius 1 km terdapat sekitar 84 pasien TB. Pada tahun 2016, untuk setiap radius 1 km terdapat sekitar delapan pasien TB (4).

## KESIMPULAN
Studi ini  menemukan autokorelasi  spasial  yang  positif  antara  kepadatan  penduduk  dengan  kejadian  TB  di Banda  Aceh  tahun  2019  dan  2020.  Selain  itu,  hanya  satu  kecamatan  (Meuraxa)  yang  mengungkapkan pengelompokan kasus TB di Banda Aceh tahun 2019, dan tidak ada pengelompokan Kasus TBC terdeteksi pada tahun 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
1. World Health Organization (WHO). Global Tuberculosis Report 2022 [Internet]. 2023 [cited 2023 May 24]. Available from: https://reliefweb.int/report/world/global-tuberculosis-report-2022?
2. Aceh D. Profil Kesehatan Aceh Tahun 2021. 2021.
3. Achmadi UF. Manajemen Penyakit Berbasis Wilayah. Depok: Universitas Indonesia Press; 2008.
4. Tadesse  S,  Enqueselassie  F,  Hagos  S.  Spatial  and  space-time  clustering  of  tuberculosis  in  Gurage  Zone, Southern Ethiopia. PLoS One. 2018;13(6):1–14.
5. Readhead  A,  Chang  AH,  Ghosh  JK,  Sorvillo  F,  Higashi  J,  Detels  R.  Spatial  distribution  of  tuberculosis incidence in Los Angeles County. BMC Public Health [Internet]. 2020 Sep 21 [cited 2022 Aug 3];20(1). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32957943/
6. Fahdhienie F, Sitepu FY. Spatio-temporal analysis of tuberculosis incidence in North Aceh District, Indonesia 2019-2021. Geospat Health. 2022;17(2).
7. Yu Y, Wu B, Wu C, Wang Q, Hu D, Chen W. Spatial-temporal analysis of tuberculosis in Chongqing, China 2011-2018.  BMC  Infect  Dis  [Internet].  2020  Jul  22  [cited  2022  Aug  3];20(1).  Available  from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32698763/
8. Rahmaniati H. Analisis Spasial Kasus Baru Tuberkulosis BTA (+) terhadap Kepadatan Penduduk di Jawa Tengah Tahun 2016-2018. J Ilmu Kesehat Masy [Internet]. 2020 Jul 16 [cited 2022 Sep 24];9(03):137–43. Available from: https://journals.stikim.ac.id/index.php/jikm/article/view/498
9. Wardani DWSR, Wahono EP. Spatio‑Temporal Dynamics of Tuberculosis Clusters in Indonesia. Indian J Community Med. 2020;45(1):43–7.
10. Fatikha  AN,  Martini  M,  Hestiningsih  R,  Kusariana  N.  Spatial  Analysis  of  a  Tuberculosis  Incidence  in Magelang City in 2021. Dis Prev Public Heal J. 2021;16(1):37–46.
11. Smith JP, Oeltmann JE, Hill AN, Tobias JL, Boyd R, Click ES, et al. Characterizing tuberculosis transmission dynamics in high-burden urban and rural settings. Sci Rep [Internet]. 2022 Dec 1 [cited 2023 May 24];12(1). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35474076/
12. Seifert  M,  Aung  HT,  Besler  N,  Harris  V,  Mar  TT,  Colman  RE,  et  al.  Age  and  sex  distribution  of Mycobacterium tuberculosis infection and rifampicin resistance in Myanmar as detected by Xpert MTB/RIF. BMC  Infect  Dis  [Internet].  2021  Dec  1  [cited  2023  May  24];21(1).  Available  from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34372793/
13. Obore N, Kawuki J, Guan J, Papabathini SS, Wang L. Association between indoor air pollution, tobacco smoke and tuberculosis: an updated systematic review and meta-analysis. Public Health [Internet]. 2020 Oct 1 [cited 2023 May 24];187:24–35. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32889229/
14. Fahdhienie F, Agustina A, Ramadhana PV. ANALYSIS OF RISK FACTORS FOR THE INCIDENCE OF TUBERKULOSIS IN THE WORK AREA OF PIDIE HEALTH CENTER , PIDIE REGENCY. SEL J Penelit Kesehat. 2019;7(2):52–60.
15. Shimeles  E,  Enquselassie  F,  Aseffa  A,  Tilahun  M,  Mekonen  A,  Wondimagegn  G,  et  al.  Risk  factors  for
tuberculosis: A case–control study in Addis Ababa, Ethiopia. PLoS One [Internet]. 2019 Apr 1 [cited 2022
Aug 2];14(4):e0214235. Available from: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0214235