P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
Autokorelasi Spasial Kasus Tuberkulosis di Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2018-2020

## Helmi Suryani Nasution, Muhammad Syukri
Universitas Jambi, Jl. Letjend Soeprapto no.33 Kota Jambi, syukri.muhammad@unja.ac.id
Diterima 24 Agustus 2022, disetujui 28 Oktober 2022, diterbitkan 31 Oktober 2022 Pengutipan:  Nasution,  H.S  &  Syukri,  M.  (2022). Autokorelasi  Spasial  Kasus  Tuberkulosis  di  Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2018-2020 , 13(2), 752-763, 2022

## ABSTRAK
Tuberkulosis tidak hanya  menjadi masalah di tingkat global dan Indonesia tetapi juga di Provinsi Jambi.  Penularan  TB  dapat  membentuk  klaster  baik  secara  tempat  maupun  waktu.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  klaster atau autokorelasi  spasial TB  di Kabupaten  Muaro Jambi tahun 2018-2020. Data sekunder berupa jumlah agregat semua kasus TB yang memulai pengobatan di  tahun  2018-2020  diperoleh  dari  Sistem  Informasi  Tuberkulosis  Terpadu  (SITB)  berbasis pelaporan online .Unit  analisis  adalah  desa/kelurahan.  Analisis  Getis  Ord  G*  dilakukan  untuk mengidentifikasi  wilayah  klaster  TB.  Jumlah  semua  kasus  TB  selama  tiga  tahun  adalah  1.194 kasus.  Kasus  TB  terlihat  mengelompok  baik  di  wilayah  yang  padat  penduduk  maupun  tidak. Karena angka cakupan pengobatan yang masih rendah maka analisis spasial berdasarkan notifikasi akan berbeda dengan analisis spasial berdasarkan insiden. Selain peningkatan penemuan kasus TB baik secara pasif maupun aktif, diperlukan juga penguatan sistem surveilans TB.  Penelitian spasial lain  yang  memasukkan  variable  sosio-demografi,  ekonomi,  lingkungan,  dan  lain  sebagainya dengan  menggunakan  analisis  lebih  lanjut  seperti Geographically  Weighted  Regression (GWR) juga diperlukan.
Kata Kunci: spasial, autokorelasi, tuberkulosis, Jambi

## ABSTRACT
Tuberculosis is not only become a problem at global and Indonesia but also in Jambi Province. TB transmission can create clusters both in place and time. This study aims to identify TB clusters or spatial autocorrelation in Muaro Jambi in 2018-2020. Secondary data in the form of the aggregate number  of  all  TB  cases  who  started  treatment  in  2018-2020  was  retrieved  from  online-based reporting,  namely  Sistem  Informasi  Tuberkulosis  Terpadu  (SITB).  The  unit  of  analysis  is  the village.Getis Ord G* analysis was conducted to identify the TB cluster area. The total number of TB cases for three years was 1,194 cases. TB cases appear clustered in both high and low-density areas.  Since  the  number  of  treatment  coverage  is  still  low,  the  spatial  analysis  based  on notifications will be different from the spatial analysis based on incidence. In addition, in order to increase  TB  case  finding  both  passively  and  actively,  it  is  also  necessary  to  strengthen  the  TB surveillance  system.  Other  spatial  studies  that  include  socio-demographic,  economic, environmental,  and  other  variables  using  further  analysis  such  as  Geographically  Weighted Regression (GWR) are also required.
Keywords: spasial, autokorelasi, tuberculosis, Jambi

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis  (TB)  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  bakteri  basil  tahan  asam yaitu Mycobacterium tuberculosis yang utamanya menyerang paru. TB disebarkan melalui udara.  Penyakit  ini  merupakan  penyakit  menular  yang  termasuk  ke  dalam  10  besar
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
penyebab  kematian  di  dunia  dan  penyebab  utama  kematian  dari  infeksi  tunggal.  Sekitar 25%  penduduk  dunia  terinfeksi  oleh M.  tuberculosis .  Peluang  terjadinya  TB  akan  lebih besar  pada  orang  dengan  HIV/AIDS,  kurang  gizi,  diabetes,  merokok,  dan  konsumsi alkohol (World Health Organization, 2020).
Hingga  saat  ini,  tuberkulosis  masih  menjadi  permasalahan  kesehatan  masyarakat baik  di  tingkat  global  maupun  Indonesia.  Menurut  estimasi  WHO,  pada  tahun  2020  di tingkat global diperkirakan insiden TB sebesar 9.870.000 kasus atau 127 kasus per 100.000 penduduk  dan  jumlah  kematian  karena  TB  sebesar  1.494.000  kasus  atau  19,7  kasus  per 100.000 penduduk (World Health Organization, 2021). Indonesia berada di posisi ke-3 di antara  negara-negara  yang  memiliki  beban  TB  yang  tinggi.  Estimasi  insiden  TB  di Indonesia adalah sebesar 824.000 (755.000-897.000) kasus atau 301 (276-328) per 100.000 penduduk. Sementara itu, estimasi jumlah total kematian akibat TB adalah 97.800 (88.300- 108.300) kasus  atau 35,8 (32,6-39,9) per 100.000 penduduk  (World Health Organization, 2021).
Angka treatment  coverage (TC)  TB  menggambarkan  seberapa  banyak  kasus  TB yang  terjangkau  oleh  program.  Di  Indonesia,  angka  TC  pada  tahun  2020  adalah  41,7%. Angka ini masih berada di bawah target nasional yaitu 80%. Di tahun 2020, Provinsi Jambi merupakan provinsi dengan angka TC terendah ke-2 di antara seluruh provinsi di Indonesia yaitu  21,5%  (Indonesia,  2021).  Di  antara  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi,  Kabupaten Muaro  Jambi  berada  di  urutan  ke-3  dengan  angka treatment  coverage sebesar  12,9% (Dinas Kesehatan Provinsi Jambi, 2021).
Klaster  penularan  TB  dapat  terjadi  baik  secara  tempat  maupun  waktu  (Dowdy et al. ,  2014).  Analisis  klaster  penyakit  dapat  membantu  mendeteksi hostpot yang  signifikan dan  kelompok  berisiko  tinggi  dalam  ruang  dan  waktu  yang  dapat  membantu  pembuatan kebijakan dan program tersebut untuk mencegah dan mengobati infeksi TB (Ratovonirina et al. , 2017). Spasial dan space-time clustering telah diterapkan banyak diaplikasikan pada banyak  studi-studi  tentang  penyakit  TB  (Ge et  al. ,  2016;  Asemahagn,  Alene  and  Yimer, 2021; Kiani et al. , 2021).
Penelitian  mengenai  faktor  risiko  TB  sudah  banyak  dilakukan  di  Provinsi  Jambi.
Misalnya  adalah  hubungan  antara  status  gizi,  lingkungan  (kelembaban  udara,  lingkungan fisik  rumah),  dan  sosial  ekonomi  terhadap  tuberculosis  (Erris,  2015;  Devi,  Jalius  and
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
Kalsum, 2020; Ruth Rahayuning Asih Budi et al. , 2021). Penelitian lain adalah mengenai hubungan  antara  pengetahuan  dan  sikap  pasien  serta  pendidikan  kesehatan  keluarga dengan  pencegahan  penularan  TB  (susilawati,  Ramdhani  and  Purba,  2018;  Syaripi,
Suryenti  Putri  and  Wantoro,  2022)  serta  hubungan  antara  diabetes  melitus  dengan tuberculosis  (Nasution  and  Halim,  2021).  Akan  tetapi,  belum  ada  penelitian  geospasial mengenai  TB  yang  dilakukan  di  Kabupaten  Muaro  Jambi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi klaster atau autokorelasi spasial TB di Muaro Jambi tahun 2018-2020.

## METODE PENELITIAN

## Area Studi
Secara georafis Kabupaten Muaro Jambi terletak antara 1°15’-2°20’ Latitude dan di antara 103°10’-104°20’ Longitude. Kabupaten Muaro Jambi merupakan salah satu dari 11 kabupaten/kota yang ada di Provinsi Jambi dengan luas wilayah 532.600 Ha (5.326 km2) dan  berada  pada  ketinggian  0-38  meter  di  atas  permukaan  laut.  Kabupaten  Muaro  Jambi terbagi  atas  11  kecamatan  dan  155  desa/kelurahan  dengan  jumlah  penduduk  pada  2020 sebanyak  412.052  jiwa.  Wilayah  Kabupaten  Muaro  Jambi  secara  rinci  dapat  dilihat  pada gambar di bawah.

## Gambar1. Peta Administrasi Kabupaten Muaro Jambi

## Desain Penelitian dan Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  studi  ekologi  dengan  unit  analisis  155 desa/kelurahan  yang  ada  di  Kabupaten  Muaro  Jambi.  Semua  data  TB  diolah  ke  dalam
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
aplikasi  aplikasi Microsoft  Excel lalu  kemudian  dianalisis  menggunakan  aplikasi open source Geoda 1.20 menggunakan metode analisis Getis Ord G*.
Peta  tematik  bertujuan  untuk  memperlihatkan  sebaran  proporsi  kasus  TB  per desa/kelurahan.  Analisis  Getis  Ord  G*  memiliki  tujuan  menemukan  wilayah  klaster  TB. Konsep umum dan penting  yang bisa ditemukan  dalam literatur analisis spasial bahwa di mana  pengamatan  yang  lebih  dekat  dalam  keruangan  cenderung  lebih  terkait  dan  mirip daripada  yang  berjauhan  (Waters,  2017).  Pengelompokan  spasial  atau  autokorelasi  dapat didefinisikan  sebagai  agregasi  spasial  peristiwa  penyakit  atau  faktor  risiko  yang  tidak mungkin  terjadi  secara  kebetulan,  terutama  setelah  diketahui  faktor  risiko  yang mempengaruhi distribusi spasial telah diperhitungkan (Lessler et al. , 2017).

## Sumber Data
Kasus TB yang digunakan dalam penelitian ini merupakan semua kasus baik yang terkonfirmasi  secara  bakteriologis  maupun  terdiagnosis  secara  klinis  yang  memulai pengobatan  dari  1  Januari  2018  sampai  dengan  31  Desember  2020.  Data  kasus  tersebut merupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Sistem  Informasi  Tuberkulosis  (SITB) Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jambi.  SITB  merupakan  sistem  berbasi online mengenai pencatatan  dan  pelaporan  kasus  TB  nasional.  Sistem  pencatatan  dan  pelaporan  ini berjenjang mulai dari fasilitas pelayanan kesehatan, dinas kesehatan kabupaten/kota, dinas kesehatan provinsi, dan Kementerian Kesehatan. .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Jumlah  semua  kasus  TB  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  pada  tahun  2018,  2019,  dan 2020 secara berturut-turut adalah 444 kasus, 490 kasus, dan 260 kasus. Karakteristik orang yang mengalami kasus TB berdasarkan jenis kelamin dan usia dapat dilihat pada tabel 1 di bawah  ini.  Pada  tabel  tersebut,  terlihat  bahwa  persentase  jumlah  kasus  paling  banyak dilaporkan di tahun 2019 yaitu 490 kasus (41,04%), jenis kelamin laki-laki yaitu sebanyak 741 kasus (62,06%), dan berusia 15-64 tahun yaitu sebesar 611 kasus (81,47%).
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
Tabel 1. Karakteristik Orang yang Mengalami Kasus TB di Kabupaten Muaro Jambi Tahun 2018-2020 Variabel Jumlah % Tahun 2018 444 37,18 2019 490 41,04 2020 260 21,78 Jenis Kelamin Laki-laki 741 62,06 Perempuan 453 37,94 Usia* 0-14 tahun 57 7,60 15-64 tahun 611 81,47 ≥ 65 tahun 82 10,93
*)  data  usia  di  tahun  2018  tidak  dimasukkan  ke  dalam  table  karena  variable  usia  tidak  tersedia  dari  data agregat yang diperoleh

## Gambaran Sebaran Proporsi Kasus TB
Gambaran penyebaran proporsi kasus TB per kelurahan/desa untuk masing-masing tahun disajikan dalam peta tematik di bawah ini. Proporsi kasus TB adalah jumlah seluruh kasus  TB dibagi  dengan jumlah penduduk  yang  kemudian dikali  dengan  100  (dinyatakan dalam persen).
Tahun 2018
Tahun 2019
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969

## Tahun 2020
Gambar 2. Peta Tematik Sebaran Kasus TB di Muaro Jambi Tahun 2018-2020
Pada  gambar  2  dapat  terlihat  persentase  kasus  TB  yang  merupakan  pembagian antara  semua  kasus  TB  dengan  jumlah  penduduk  kemudian  dikali  100%.  Dari  gambar tersebut,  sebaran  paling  dominan  kasus  TB  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  pada  tahun  2018 adalah <0,103% yang tersebar di 81 desa/keluaran (52,3%). Di tahun 2019, sebaran kasus paling dominan adalah <0,162% yaitu terdapat di 101 desa/kelurahan (65,2%). Pada tahun 2020,  sebaran  kasus  dominan  adalah  <0,071%  yang  terdapat  di  119  desa/kelurahan (76,8%).

## Klaster Kasus TB
Klaster kasus TB dapat diperoleh dari hasil uji GetisOrd Gi*(d) statistic . Tujuannya adalah  untuk  menemukan  pola  sebaran/ clustering TB  berbasis  lokal  area.  Hasil  analisis LISA di dilihat pada gambar di bawah ini.
Tahun 2018
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
Tahun 2019
Tahun 2020
Gambar 3. Klaster Kasus TB di Muaro Jambi Tahun 2018-2020
Pada  tahun  2018  ditemukan  terdapat  pengelompokkan  kategori  tinggi  pada  10 desa/kelurahan.  Desa/kelurahan  tersebut  adalah  Rantau  Maju,  Solok,  Lopak  Alai,  Ramin, Bukit Makmur, Matra Manunggal, Bukit Mulya, Pinang Tinggi, Sungai Dayo, dan Talang Duku. Sementara desa kategori rendah ( low ) adalah Muhajirin, Sungai Bungur, Londerang, Kelurahan Tempino, Tanjung Pauh KM.32, Tanjung Pauh KM.39, Pondok Meja, Tanjung Pauh Talang Pelita, Muara Sebapo, Ladang Panjang, Sungai Gelam, Petaling Jaya, Talang Bukit, Sumber Mulya, dan Markanding.
Dari  hasil  analisis  diketahui  bahwa  pada  tahun  2019  terdapat  beberapa desa/kelurahan  yang  masuk  kategori  tinggi  kasus  TB  yaitu  Kumpeh  Pudak,  Muara Kumpeh,  Kasang  Pudak,  Kasang  Kota  Karang,  Mulya  Jaya,  Bukit  Mulya,  dan  Talang Duku.  Wilayah  dengan  pengelompokan  kategori  rendah  adalah  Muhajirin,  Kedotan, Sungai  Bungur,  Danau  Lamo,  Tanjung  Pauh  Km.32,  Pelempang.  Ibru,  Sebapo,  Tanjung Pauh Km.39, Suka Damai, Pondok Meja, Tanjung Pauh Talang, dan Marga.
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
Di  tahun  2020  terdapat  beberapa  desa/kelurahan  yang  masuk  kategori  kelompok tinggi kasus yaitu Sekernan, Tunas Baru, Sogo, Rondang, Tanjung Katung, Mudung Barat, Bukit  Mulya.  Desa/kelurahan  yang  masuk  dalam  klaster  kasus  rendah  adalah  Puding, Pulau Mentaro, Mekar Sari, Maju Jaya, Niaso, Kelurahan Tempino, Tanjung Pauh Km.32, Ibru,  Nagasari,  Sebapo,  Pondok  Meja,  Tanjung  Pauh  Talang  Pelita,  Teluk  Raya, Pemunduran,  Sipin  Teluk  Duren,  Bukit  Makmur,  Ladang  Panjang,  Sungai  Gelam, Kunangan, Kemingking Dalam.

## Pembahasan
Berdasarkan  data  jumlah  kasus  TB,  terjadi  penurunan  jumlah  kasus  yang  cukup signifikan di tahun 2020 yaitu sekitar 44%. Penurunan jumlah kasus yang dilaporkan juga dapat  terjadi  karena under-reporting ( Assessment  of  Declines  in  Reported  Tuberculosis Cases --- Georgia and Pennsylvania, 2009 , 2011). Hal ini terjadi karena pandemi covid-19 yang  berdampak  pada  cakupan  penemuan  kasus  TB  (World  Health  Organization,  2021). Selain  itu,  jumlah  kasus  TB  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kasus  TB  yang  terlaporkan atau  ternotifikasi.  Dengan  TC  12,9%  (Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jambi,  2021)  maka diperkirakan terdapat 87,1% kasus TB yang tidak terlaporkan. Hal ini dapat menyebabkan perbedaan analisis spasial antara data notifikasi dengan insiden (Shaweno et al. , 2017).
Klaster  TB  yang  tinggi  terdapat  di  beberapa  desa/kelurahan  di  Kecamatan  Bahar Utara,  Kumpeh,  Kumpeh  Ulu,  Mara  Sebo,  Sekernan,  Sungai  Bahar,  dan  Taman  Rajo. Kepadatan penduduk di wilayah ini berkisar antara 29-1.608 jiwa/km 2 dengan median 104 jiwa/km 2 (BPS,  2022a,  2022c,  2022d,  2022e,  2022h,  2022j,  2022g).  Wilayah  dengan klaster TB rendah terdapat  di  desa/kelurahan  yang  ada di  Kecamatan  Bahar Utara, Jambi Luar  Kota,  Kumpeh,  Kumpeh  Ulu,  Mara  Sebo,  Mestong,  Sungai  Bahar,  Sungai  Gelam, dan Taman Rajo. Kepadatan penduduk berkisar antara 5-538 jiwa/km 2 dengan median 97 jiwa/km 2 (BPS, 2022a, 2022b, 2022c, 2022d, 2022e, 2022f, 2022h, 2022i, 2022j).
Dari data tersebut dapat diketahui bahwa pengelompokan kasus TB sebagian besar terjadi  di  wilayah  yang  tidak  padat  penduduk.  Berbeda  dengan  teori  yang  menyebutkan kasus  TB  membentuk  klaster  di  daerah  yang  memiliki  kepadatan  penduduk  yang  tinggi (Dangisso, Datiko and Lindtjørn, 2020; Helmy et al. , 2022). Pada penelitian lain diketahui bahwa klaster kasus TB tidak hanya terjadi di daerah endemis tinggi tetapi juga di daerah dengan endemis yang rendah (Shaweno et al. , 2018).Di Hong Kong, kepadatan penduduk
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
juga tidak berhubungan dengan terjadinya TB. Akan tetapi, pendidikan  yang rendah, usia tua, dan kemiskinan yang berhubungan dengan TB (Chan-Yeung et al. , 2006).
Selain  faktor  kepadatan  jumlah  penduduk,  faktor  iklim,  lingkungan,  pelayanan kesehatan juga berpengaruh terhadap variasi spasial TB  (Dangisso, Datiko and Lindtjørn, 2020;  Alene et  al. ,  2021).  Faktor  lingkungan  seperti  temperatur,  curah  hujan,  kecepatan angin,  dan  tekanan  udara  juga  dinyatakan  berhubungan  dengan  tuberkulosis  (Cao et  al. , 2016).  Karena  keterbatasan  data  yang  tersedia  maka  penelitian  ini  tidak  memasukkan variable-variabel lain yang berhubungan dengan TB. Hal ini menjadi keterbatasan di dalam penelitian ini. Selain itu, untuk mengetahui heterogenitas spasial antara variable prediktor dengan  angka  notifikasi  kasus  TB  dapat  menggunakan Geographically  Weighted Regression (GWR) (Dangisso, Datiko & Lindtjørn, 2020).

## KESIMPULAN
Kasus TB di Kabupaten Muaro Jambi tahun 2018-2020 terbukti mengelompok di beberapa desa/kelurahan.  Jika  dikaitkan  dengan  kepadatan  penduduk,  klaster  TB  terjadi  baik  di daerah  padat  maupun  kurang  penduduk.  Dengan  angka  cakupan  pengobatan  yang  masih rendah,  maka  analisis  spasial  berdasarkan  notifikasi  akan  berbeda  dengan  analisis  spasial berdasarkan insiden. Oleh karena itu,  selain  upaya peningkatan penemuan kasus  TB baik secara  pasif  maupun  aktif,  diperlukan  juga  penguatan  sistem  surveilans  TB.  Perlu  juga dilakukan  penelitian  lain  dengan  mengikutsertakan  variable  sosio-demografi,  ekonomi, lingkungan,  dan  lain  sebagainya  dengan  menggunakan  analisis  lebih  lanjut  seperti Geographically Weighted Regression (GWR)

## DAFTAR PUSTAKA
Alene,  K.  A. et  al. (2021)  ‘Spatiotemporal  Patterns  of  Tuberculosis  in  Hunan  Province, China’, International  journal  of  environmental  research  and  public  health , 18(13). doi: 10.3390/IJERPH18136778.
Asemahagn, M. A., Alene, G. D. and Yimer, S. A. (2021)  ‘Spatial-temporal clustering of notified  pulmonary  tuberculosis  and  its  predictors  in  East  Gojjam  Zone, Northwest Ethiopia’, PLOS ONE , 16(1), p. e0245378. doi: 10.1371/JOURNAL.PONE.0245378.
Assessment  of  Declines  in  Reported  Tuberculosis  Cases  ---  Georgia  and  Pennsylvania,
2009 (2011). Available at: https://www.cdc.gov/mmwr/preview/mmwrhtml/mm6011a3.htm  (Accessed:  24
October 2022).
BPS  (2022a) Kecamatan  Bahar  Utara  dalam  Angka  2022 .  Available  at:
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/bdf5999b4eba6873ac768 808/kecamatan-bahar-utara-dalam-angka-2022.html (Accessed: 24 October 2022).
BPS  (2022b) Kecamatan  Jambi  Luar  Kota  dalam  Angka  2022 .  Available  at: https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/3b9a2fdd61e06471dfa40 283/kecamatan-jambi-luar-kota-dalam-angka-2022.html  (Accessed:  24  October 2022).
BPS (2022c) Kecamatan Kumpeh dalam Angka 2022 . Available at: https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/a0df1376fd6d256134bcb 96a/kecamatan-kumpeh-dalam-angka-2022.html (Accessed: 24 October 2022).
BPS  (2022d) Kecamatan  Kumpeh  Ulu  dalam  Angka  2022 .  Available  at: https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/2c4e4eee6958b354f29de 725/kecamatan-kumpeh-ulu-dalam-angka-2022.html  (Accessed:  24  October 2022).
BPS (2022e) Kecamatan Mara Sebo dalam Angka 2022 . Available at:
https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/8f1bc2111d8bf22842d94
84e/kecamatan-maro-sebo-dalam-angka-2022.html (Accessed: 24 October 2022).
BPS (2022f) Kecamatan Mestong dalam Angka 2022 . Available at:
https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/4e62661485a31bbaf8fc8
6a6/kecamatan-mestong-dalam-angka-2022.html (Accessed: 24 October 2022).
BPS (2022g) Kecamatan Sekernan dalam Angka 2022 . Available at: https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/1f3d8d475c8bfb01efe06 047/kecamatan-sekernan-dalam-angka-2022.html (Accessed: 24 October 2022).
BPS  (2022h) Kecamatan  Sungai  Bahar  dalam  Angka  2022 .  Available  at: https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/f875ff002b73a640ab65f 783/kecamatan-sungai-bahar-dalam-angka-2022.html  (Accessed:  24  October 2022).
BPS  (2022i) Kecamatan  Sungai  Gelam  dalam  Angka  2022 .  Available  at: https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/6fc6136838b5289a764c6 fb2/kecamatan-sungai-gelam-dalam-angka-2022.html  (Accessed:  24  October 2022).
BPS (2022j) Kecamatan Taman Rajo dalam Angka 2022 . Available at: https://muarojambikab.bps.go.id/publication/2022/09/26/44b09d68c95b517250e8 13d8/kecamatan-taman-rajo-dalam-angka-2022.html  (Accessed:  24  October 2022).
Cao, K. et al. (2016) ‘Spatial-Temporal Epidemiology of Tuberculosis in Mainland China: An Analysis Based on Bayesian Theory’, International Journal of Environmental Research and Public Health , 13(5). doi: 10.3390/IJERPH13050469. Chan-Yeung,  M. et  al. (2006)  ‘Population-based  prospective  molecular  and  conventional epidemiological  study  of  tuberculosis  in  Hong  Kong’, Respirology ,  11(4),  pp. 442–448. doi: 10.1111/j.1440-1843.2006.00871.x.
Dangisso,  M.  H.,  Datiko,  D.  G.  and  Lindtjørn,  B.  (2020)  ‘Identifying  geographical heterogeneity  of  pulmonary  tuberculosis  in  southern  Ethiopia:  a  method  to identify  clustering  for  targeted  interventions’, Global  Health  Action ,  13(1).  doi: 10.1080/16549716.2020.1785737.
Devi,  A.,  Jalius,  J.  and  Kalsum,  U.  (2020)  ‘Pengaruh  Faktor  Sosial,  Ekonomi  Dan Lingkungan  Terhadap  Kejadian  Tuberkulosis  Paru  Pada  Anak  Di  Kota  Jambi’, Jurnal Pembangunan Berkelanjutan , 3(2), pp. 1–6. doi: 10.22437/JPB.V3I2.9655.
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jambi  (2021) Profil  Kesehatan  Provinsi  Jambi  Tahun  2020 .
Jambi.
Available at:
http://dinkes.jambiprov.go.id/file/informasi_publik/UFJPRklMICAyMDIwLnBkZ gMTY0MTI2NzkyOA_Wkt1641267928_XtLnBkZg.pdf  (Accessed:  19  March 2022).
Dowdy,  D.  W. et  al. (2014)  ‘Transforming  the  Fight  Against  Tuberculosis:  Targeting Catalysts of Transmission’, Clinical Infectious Diseases: An Official Publication of  the  Infectious  Diseases  Society  of  America ,  59(8),  p.  1123.  doi: 10.1093/CID/CIU506.
Erris, H. (2015) ‘Hubungan Status Gizi dan Kelembaban Udara dengan Kejadian Tb Paru di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Putri  Ayu  Kota  Jambi  Tahun  2014’, Scientia Journal , 4(1), p. 286490. Available
at: https://www.neliti.com/publications/286490/ (Accessed: 24 October 2022).
Ge,  E. et  al. (2016)  ‘Spatial  and  temporal  analysis  of  tuberculosis  in  Zhejiang  Province, China,  2009-2012’, Infectious  Diseases  of  Poverty ,  5(1),  pp.  1–10.  doi: 10.1186/S40249-016-0104-2/FIGURES/4.
Helmy,  H. et  al. (2022)  ‘Investigating  Spatial  Patterns  of  Pulmonary  Tuberculosis  and Main  Related  Factors  in  Bandar  Lampung,  Indonesia  Using  Geographically Weighted  Poisson  Regression’, Tropical  Medicine  and  Infectious  Disease ,  7(9). doi: 10.3390/TROPICALMED7090212.
Indonesia,  K.  K.  R.  (2021) Profil  Kesehatan  Indonesia  2020 , Kementrian  Kesehatan Republik Indonesia . Available at:
https://pusdatin.kemkes.go.id/resources/download/pusdatin/profil-kesehatan- indonesia/Profil-Kesehatan-Indonesia-Tahun-2020.pdf.
Kiani, B. et al. (2021) ‘Spatio-temporal epidemiology of the tuberculosis incidence rate in Iran 2008 to 2018’, BMC Public Health , 21, pp. 1–20. doi: http://dx.doi.org/10.1186/s12889-021-11157-1.
Lessler, J. et al. (2017) ‘What is a Hotspot Anyway?’, The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene , 96(6), p. 1270. doi: 10.4269/AJTMH.16-0427. Nasution, H. S. and Halim,  R. (2021)  ‘Tuberculosis Case Finding  And Diabetes Mellitus Screening      In  Vulnerable  Populations  Budi  Luhur  Nursing  Home  Jambi’, Interest : Jurnal Ilmu Kesehatan , 54(1), pp. 54–63. doi:
10.37341/INTEREST.V0I0.321.
Ratovonirina,  N.  H. et  al. (2017)  ‘Assessment  of  tuberculosis  spatial  hotspot  areas  in Antananarivo, Madagascar, by combining spatial analysis and genotyping’, BMC infectious diseases , 17(1), p. 562. doi: 10.1186/S12879-017-2653-9/FIGURES/4.
Ruth Rahayuning Asih Budi, D. et al. (2021) ‘Hubungan Lingkungan Fisik Rumah Dengan Penyakit  Tuberkulosis  Paru  Di  Puskesmas  Kuala  Tungkal  II,  Jambi’, Jurnal Abdimas Musi Charitas , 4(2), pp. 230–240. doi: 10.32524/JKSP.V4I2.270. Shaweno, D. et al. (2017) ‘A novel Bayesian geospatial method for estimating tuberculosis incidence  reveals  many  missed  TB  cases  in  Ethiopia’, BMC  infectious  diseases , 17(1). doi: 10.1186/S12879-017-2759-0.
Shaweno,  D. et  al. (2018)  ‘Methods  used  in  the  spatial  analysis  of  tuberculosis epidemiology: a systematic review’, BMC Medicine , 16. doi: http://dx.doi.org/10.1186/s12916-018-1178-4.
susilawati,  susilawati, Ramdhani, D. Y. and Purba, E. S. (2018). Hubungan  pengetahuan dan    sikap  pasien  dengan  upaya  pencegahan  penularan  tuberkulosis  paru  di
P-ISSN 1693-7945, E-ISSN : 2622-1969
wilayah  kerja  puskesmas  muaro  kumpeh    kabupaten  muaro    jambi  tahun  2015,
Jurnal Akademika Baiturrahim Jambi , 5(2), pp. 79–88. doi: 10.36565/JAB.V5I2.11.
Syaripi,  A.,  Suryenti  Putri,  V.  and  Wantoro,  G.  (2022)  ‘Pengaruh  Pendidikan  Kesehatan terhadap  Pengetahuan  dan  Tindakan  Keluarga  dalam  Pencegahan  Penularan Tuberkulosis’, Jurnal  Akademika  Baiturrahim  Jambi ,  11(2),  pp.  226–236.  doi: 10.36565/JAB.V11I2.520.
Waters,  N.  (2017)  ‘Tobler’s  First  Law  of  Geography’, International  Encyclopedia  of Geography:  People,  the  Earth,  Environment  and  Technology ,  pp.  1–13.  doi: 10.1002/9781118786352.WBIEG1011.
World Health Organization (2020) Global tuberculosis report 2020 . Geneva. Available at: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/336069/9789240013131-eng.pdf.
World  Health  Organization  (2021) Global  Tuberkulosis  Report  2021 , World  Health Organization . Geneva: CIP data are available at http://apps.who.int/iris. Available at:  https://www.who.int/teams/global-tuberculosis-programme/tb-reports/global- tuberculosis-report-2021 (Accessed: 17 March 2022).