## Analisis Pola Persebaran ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) Sebagai Dampak Industri Migas di Kabupaten Bojonegoro Menggunakan
Spatial Pattern Analysis dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic
Niswatul Qona’ah dan Sutikno
Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : niswatulqonaah@gmail.com; sutikno@statistika.its.ac.id
Abstrak —Salah  satu  dampak  negatif  yang  dirasakan masyarakat di kawasan eksplorasi migas Bojonegoro adalah banyak  yang  terserang  ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernafasan Akut).  Berdasarkan  data  10  besar  penyakit  terbanyak  di puskesmas  Kabuputen  Bojonegoro,  penyakit  ISPA  selalu menduduki  peringkat  pertama  sejak  tahun  2010  sampai tahun  2015.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian terhadap  adanya  autokorelasi  spasial  pada  data  ISPA  tiap kecamatan di Bojonegoro pada tahun 2012-2015. Pengujian secara global menggunakan indeks Moran’s I menunjukkan bahwa  terdapat  autokorelasi  spasial  pada  tahun  2012  dan 2013 yang siginifikan pada α=5%, pada tahun 2014 dan 2015 signifikan pada α>5% namun tidak sampai lebih dari 15%. Sementara  dengan  menggunakan  indek’s  Geary’s  C menunjukkan  bahwa  terdapat  autokorelasi  spasial  pada tahun  2015  yang  signifikan  pada  α=5%  dan  pada  tahun 2012, 2013, 2014 signifikan pada α>5% namun tidak sampai lebih dari 15%.  Deteksi hotspot kejadian ISPA tahun 2012 menggunakan  pengujian  LISA  menunjukkan  bahwa wilayah yang menjadi hotspot yaitu kuadran I  (HH) meliputi kecamatan  Trucuk,  Bojonegoro,  dan  Kapas.  Kuadran  IV (HL)  meliputi  kecamatan  Tambakrejo.  Wilayah  dalam kuadran  II  (LH)  merupakan  coldspot  kejadian  ISPA meliputi  kecamatan  Sukosewu.  Sedangkan  wilayah  dalam kuadran III (LL) meliputi kecamatan Sekar, Ngambon, dan Gondang  tergolong  wilayah  yang  aman.  Deteksi  hotspot kejadian  ISPA  tahun  2012  menggunakan flexibly  shaped spatial  scan  statistic diperoleh  3  kantong  ISPA  yang signifikan. Kantong pertama terdiri dari 7 kecamatan yaitu Bojonegoro,  Dander,  Trucuk,  Malo,  Kasiman,  Padangan, dan Purwosari dengan resiko relatif sebesar 1,413. Kantong kedua  hanya  terdiri  dari  1  kecamatan  yaitu  Kepohbaru dengan  resiko  relatif  sebesar  1,142.  Kantong  ketiga  terdiri dari 2 kecamatan yaitu Balen dan Sukosewu dengan resiko relatif sebesar 1,079 .
Kata  Kunci —Bojonegoro, Flexibly  Shaped  Spatial  Scan Statistic , ISPA, Geary’s C , LISA, Moran’s I

## I. P ENDAHULUAN
ekayaan  alam  berupa  migas  membuat  masyarakat Bojonegoro  berharap  sangat  tinggi  akan  segera keluar dari kemiskinan. Sementara dalam sistem Undang Undang Indonesia, migas adalah milik negara, dan daerah penghasil mendapatkan bagian 6% (dari keuntungan dan netto) untuk minyak dan 12% untuk gas [1]. Masyarakat yang  tinggal  di  kawasan  eksplorasi  migas  merasakan
dampak  negatif  dari  proyek  tersebut,  khususnya  di Kecamatan  Ngasem,  Purwosari,  dan  Kalitidu.  Warga  di sekitar wilayah tersebut banyak terserang penyakit ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) [2].
ISPA  adalah  infeksi  saluran  pernafasan  yang  dapat berlangsung sampai 14 hari. Secara klinis ISPA ditandai dengan  gejala  akut  akibat  infeksi  yang  terjadi  di  setiap bagian saluran pernafasan dengan berlangsung tidak lebih dari 14 hari [3]. Faktor paling utama yang mempengaruhi ISPA adalah rokok dan polusi udara. Faktor-faktor yang mempengaruhi ISPA yaitu penggunaan bahan bakar untuk memasak dan kepadatan hunian rumah [4].
Menurut Dinas Kesehatan Kabupaten Bojonegoro pada tahun 2015, penyakit ISPA menempati peringkat pertama dalam  10  besar  penyakit  terbanyak  di  Bojonegoro  sejak tahun  2010  hingga  tahun  2015.  Hal  ini  disebabkan pencemaran udara di Kabupaten Bojonegoro cukup tinggi. Kegiatan  eksplorasi  migas  di  beberapa  wilayah  di Kabupaten Bojonegoro merupakan penyumbang pencemaran udara yang cukup besar. Penelitian penyakit ISPA sebelumnya pernah dilakukan antara lain rujukan [5] tentang  proporsi  kasus  ISPA  pada  balita  di  Kabupaten Gresik  dengan Geographically  Weighted  Regression ( GWR ).
Penelitian  ini  akan  menganalisis  persebaran  kejadian penyakit  ISPA  di  Kabupaten  Bojonegoro  dengan mempertimbangkan lokasi (kecamatan) dan waktu (tahun) menggunakan metode spatial pattern analysis dan flexibly shape  spatial  scan  statistic .  Metode spatial  pattern analysis cukup  baik  dalam  menyajikan  peta  kerawanan penyakit  sekaligus  dapat  mengidentifikasi  keterkaitan antar  lokasi  dan  waktu  [6].  Penelitian  sebelumnya  yang menggunakan  metode  ini  antara  lain  rujukan  [7]  yaitu tentang spatial pattern analysis kejadian penyakit demam berdarah untuk informasi early warning bencana di Kota Surabaya.  Sementara  itu,  penelitian  dengan  metode flexibly  shape  spatial  scan  statistic pernah  dilakukan rujukan  [8]  tentang  kasus  pneunomia  balita  di  Kota Surabaya.
K

## II. T INJAUAN P USTAKA

## Autokorelasi Spasial
Autokorelasi  spasial  adalah  korelasi  antara  variabel dengan dirinya sendiri berdasarkan ruang atau dapat juga diartikan  suatu  ukuran  kemiripan  dari  objek  di  dalam suatu  ruang  (jarak,  waktu  dan  wilayah)  [9].  Adanya autokorelasi spasial mengindikasikan bahwa nilai attribut pada  daerah  tertentu  terkait  oleh  nilai  attribut  tersebut pada daerah lain yang letaknya berdekatan.

## Matriks Pembobot Spasial
Matriks pembobot spasial W berdasarkan persentuhan batas  wilayah  ( contiguity )  menyatakan  bahwa  interaksi spasial terjadi antar wilayah yang bertetangga [10]. Secara umum,  terdapat  3  tipe  interaksi,  yaitu Rook  Contiguity (persentuhan  sisi), Bishop Contiguity (persentuhan  titik vertek), dan Queen Contiguity (persentuhan sisi dan titik vertek).  Wilayah  yang  bertetanggaan  diberikan  nilai  1, sedangkan yang lain 0.
Gambar 1. Ilustrasi Contiguity
Dengan menggunakan Queen Contiguity untuk Gambar 1. didapatkan matriks W sebagai berikut.
(2.1)

## Pengujian Efek Dependensi Spasial Global
Statistik uji yang dapat digunakan dalam mengidentifikasi pengaruh spasial pada data secara global diantaranya adalah Moran’s I dan Geary’s C.
1) Moran’s I
Moran’s I mengukur korelasi satu variabel misal x ( x i dan x j )  dimana i ≠ j , i =1,2,..., n , j =1,2,.... n dengan  banyak data sebesar n , maka formula dari Moran’s I adalah pada persamaan (2.2).
      
   n i i n i n j j i ij x x S x x x x w n I 1 2 0 1 1 ) ( ) )( ( ˆ (2.2)
Dengan 𝑥̅ merupakan  rata-rata  dari  variabel x , w ij merupakan elemen dari matrik pembobot, dan S 0 = Σ i Σ j w ij . Nilai dari indeks 𝐼̂ ini berkisar antara -1 sampai 1. Jika 𝐼̂ > 𝐼 0 ,  maka  mempunyai  pola  mengelompok  (autokorelasi positif), jika 𝐼̂ > 𝐼 0 , maka berpola menyebar tidak merata (tidak  ada  autokorelasi),  dan 𝐼̂ > 𝐼 0 ,  memiliki  pola menyebar  (autokorelasi  negatif). I 0 merupakan  nilai ekspektasi  dari I yang  dirumuskan 𝐸(𝐼) = −1 𝑛−1 [9]. Pengujian hipotesis terhadap parameter I dapat dilakukan sebagai berikut.
H 0 : I = I 0 (tidak ada autokorelasi spasial) H 1 : I ≠ I 0 (terdapat autokorelasi spasial)
)) ˆ ( rˆ (va ˆ 0 I I I Z   (2.3)
Dengan 𝐼̂ adalah estimasi indeks Moran’s I, Z adalah nilai  statistik  uji  indeks  Moran’s  I, E ( I )  adalah  nilai ekspektasi  indeks  Moran’s  I,  dan  var( I )  adalah  nilai varians indeks Moran’s I.
  
   2 2 0 2 0 2 1 2 0 2 0 2 1 2 ) 1 ( 1 ) 3 )( 2 )( 1 ( 3 ) 1 ( ) 3 )( 2 )( 1 ( 3 3 3 ) var(                  n S n n n S nS S n n k S n n n S nS S n n n I (2.4)
Dengan,
       n i n i i i x x x x k 1 1 2 2 4 ) ) ( /(( ) (       n i n j ji ij w w S 1 1 2 2 1 1 ) (     n i i i w w S 1 2 . . 2 ) ( ,    n j ij i w w
1 . dan    n j ji i w w 1 .
Pengujian ini akan tolak H 0 jika |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑍 ( 𝛼 2 ,𝑛−1) | .

## 2) Geary’s C
Indeks Geary’s C dirumuskan  sebagai berikut (Lee & Wong, 2001).
          n i i n i n j j i ij x x S x x w n C 1 2 0 1 1 2 ) ( 2 ) ( ) 1 ( ˆ (2.5)
Nilai w ij , x i , x j , n dan S 0 yang  digunakan  dalam persamaan (2.5) sama dengan nilai pada persamaan (2.2)
Jika nilai 𝐶̂ antara 0 dan 1, maka pola sebarannya adalah mengelompok  (autokorelasi  positif),  jika  nilai 𝐶̂ mendekati  1,  polanya  menyebar  tidak  merata  (tidak  ada autokorelasi),  dan  pada  nilai 𝐶̂ antara  1  dan  2,  pola sebarannya  merata  (autokorelasi  negatif)  [9].  Langkah pengujian terhadap parameter C adalah sebagai berikut. H 0 : 1  C (tidak ada autokorelasi spasial) H 1 : 1  C (terdapat autokorelasi spasial) Statistik Uji :
) ˆ ( rˆ va 1 ˆ C C Z   (2.6)
Dengan 𝐶̂ merupakan  estimasi  indeks  Geary’s  C, Z merupakan  nilai  statistik  uji  indeks  Geary’s  C,  dan var( C )merupakan nilai varians dari indeks Geary’s C.     ) 3 )( 2 ( ) 1 ( 3 ) 3 )( 2 ( 4 ) 2 ( 6 3 ) 1 ( ) 3 )( 2 ( ) 1 ( 3 3 ) 1 ( ) ( 2 2 2 0 2 2 2 2 0 2 1                        n n n k n n S n n n k n n n n S n S n n n k n n n S n C Var (2.7)
Nilai S 0 , S 1 ,  dan S 2 yang  digunakan  pada  persamaan (2.7) sama dengan yang digunakan pada persamaan (2.4). Pengujian ini akan tolak H 0 jika nilai |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑍 ( 𝛼 2 ,𝑛−1) .

## Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA)
LISA  mengidentifikasi  bagaimana  hubungan  antara suatu  lokasi  pengamatan  terhadap  lokasi  pengamatan lainnya. Adapun indeksnya adalah sebagai berikut [9].
  j j ij i i z w z I ˆ ˆ ˆ (2.8)
z i dan z j pada persamaan (2.8) merupakan deviasi dari nilai rata-rata.
s x x z i i / ) ( ˆ   (2.9)
s adalah nilai standar deviasi dari x i .
Berikut  merupakan  pengujian  statistik  terhadap parameter I i .
                 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 que e n W
H 0 : ) ( i i I E I  (tidak ada autokorelasi spasial pada lokasi ke- i ) H 1 : ) ( i i I E I  (terdapat autokorelasi spasial pada lokasi ke- i ) Statistik uji :
) ˆ r( aˆ v ) ( ˆ i i i I I E I Z   (2.10)
Dengan 𝐼̂ 𝑖 merupakan  estimasi  indeks  LISA, Z merupakan nilai statistik uji indeks LISA, E ( I i ) merupakan nilai  ekspektasi  indeks  LISA, var ̂ (𝐼̂ 𝑖 ) merupakan  nilai varians dari indeks LISA.
) 1 /( ) ( .    n w I E i i (2.11) 2 2 . 2 2 4 ) ( 2 2 4 ) 2 ( . ) 1 ( ) 2 )( 1 ( ) / 2 ( 2 ) 1 ( ) var(                  n w n n n m m w n m m n w I i k h i i i (2.12)
Dengan,
  j ij i w w 2 ) 2 ( . , j i 
     i k i h ih ik kh i w w w ) ( 2
  j ij i w w 2 2 . ) (
Pengujian ini akan tolak H 0 apabila |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑍 ( 𝛼 2 ,𝑛−1) .
Moran’s Scatterplot
Moran’s  Scatterplot merupakan  alat  untuk  melihat hubungan antara nilai pengamatan yang telah distandarisasi dengan nilai rata-rata daerah tetangga yang juga telah distandarisasi [9]. Untuk  lebih jelasnya, dapat dilihat pada ilustrasi berikut.
Gambar 2. Moran’s Scatterplot
Kuadran  I  (kanan  atas)  disebut High-High (HH), menunjukkan daerah  yang  mempunyai nilai  pengamatan tinggi dikelilingi oleh daerah yang tinggi pula. Kuadran II (kiri  atas)  disebut Low-High (LH),  menunjukkan  daerah dengan  nilai  pengamatan  rendah  namun  dikelilingi  oleh daerah dengan nilai pengamatan tinggi. Kuadran III (kiri bawah)  disebut Low-Low (LL),  menunjukkan  daerah dengan  nilai  pengamatan  rendah  dikelilingi  oleh  daerah yang  rendah  pula.  Kuadran  IV  (kanan  bawah)  disebut High-Low (HL),  menunjukkan  daerah  dengan  nilai pengamatan  tinggi  namun  dikelilingi  oleh  daerah  yang memiliki nilai pengamatan rendah [11].

## Metode Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic
Spatial  scan  statistic merupakan  salah  satu  metode statistik  yang  digunakan  untuk  mendeteksi cluster pada sebuah  lokasi  yang  berupa  titik  maupun  data  agregrat. Metode Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic mempunyai power lebih tinggi daripada Circular Spatial Scan  Statistic saat cluster yang  dideteksi  adalah non- circular dan  fleksibel  terhadap  bentuk  kantong  yang dihasilkan sehingga tidak terbatas pada bentuk lingkaran saja [12].
Algoritma  yang  digunakan  untuk  mendapatkan Z dengan pre-specified  maximum  length L  adalah  sebagai berikut.
1.   Membentuk himpunan wilayah Z   il m il m m L l n i Z Z        1 , 1 , 1 ) ( dimana n adalah banyaknya data pengamatan, L adalah banyak wilayah maksimum dalam satu kantong dan m adalah banyak data bangkitan dengan simulasi monte- Carlo.
2.  Himpunan  wilayah  Z  dibagi  menjadi  dua  himpunan wilayah  baru  yakni  Z 0 dan  Z 1 , dimana  Z 0 adalah himpunan  wilayah  dari  Z  yang  acak  dan  Z 1 juga merupakan himpunan wilayah acak dari Z selain Z 0 3.  Buat 2 himpunan baru yakni Z 0 ’ terdiri dari wilayah Z 1 yang berbatasan dengan Z 0 dan Z 1 ’ terdiri dari wilayah Z 1 yang tidak berbatasan dengan Z 0 4.  Ulangi langkah 3 hingga Z 0 dan Z 1 menjadi himpunan kosong.
5.  Jika  Z 1 menjadi  himpunan  kosong  terlebih  dahulu maka  Z  adalah  berhubungan,  jika  Z 0 kosong  terlebih dahulu maka Z tidak berhubungan.
6.  Ulangi  langkah  2-5  hingga  terbentuk  maksimum  L wilayah.
Prosedur untuk mendapatkan p- value dengan pendekatan Monte Carlo adalah sebagai berikut.
1. Menghitung  penjumlahan  nilai log  likelihood  ratio tertinggi t 0 untuk data riil.
2. Membangun data acak yang ukurannya sama dengan data riil yang dibangun di bawah kondisi H 0 . 3. Melakukan  proses  pembentukan scanning  window Z dari data acak yang dibangun berdasarkan kondisi H 0. 4. Mencari nilai log likelihood ratio dari setiap scanning window , dan dicatat apakah jumlah kasus yang diamati lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  yang  diestimasi, kemudian  menjumlahkan  nilai log  likelihood  ratio yang  jumlah  kasusnya  lebih  besar  dari  jumlah  yang diestimasi,  untuk  setiap scanning  window .  Langkah selanjutnya,  mendapatkan  penjumlahan  nilai log likelihood  ratio yang  tertinggi  dari  simulasi  pertama pembangunan data acak tersebut.
5. Mengulang  langkah  2,  3,  dan  4  sebanyak m kali pengulangan/simulasi,  sehingga  memperoleh m penjumlahan  nilai log  likelihood  ratio tertinggi  dari data acak dan data riil.
Hitung p- value ,   1 ) ( 0    m t x T banyaknya p
t 0 menyatakan  penjumlahan  nilai log  likelihood  ratio tertinggi. T(x) adalah  penjumlahan  nilai log  likelihood ratio dari data acak yang dibangun di bawah kondisi H 0 . m adalah banyaknya simulasi untuk membangun data. Jika P-value < α maka tolak H 0 yang berarti bahwa window Z adalah wilayah kantong yang signifikan [12].

## ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut)
ISPA  adalah  infeksi  saluran  pernafasan  yang  dapat berlangsung sampai 14 hari. Secara klinis ISPA ditandai dengan  gejala  akut  akibat  infeksi  yang  terjadi  di  setiap bagian saluran pernafasan dengan berlangsung tidak lebih dari  14  hari.  ISPA  merupakan  kelompok  penyakit  yang komplek dan heterogen, yang disebabkan oleh 300 lebih jenis  virus,  bakteri,  dan  jamur  [3].  Faktor  paling  utama yang mempengaruhi ISPA adalah rokok dan polusi udara. Faktor-faktor yang mempengaruhi ISPA yaitu penggunaan  bahan  bakar  untuk  memasak  dan  kepadatan
hunian  rumah.  Suatu  studi  melaporkan  bahwa  upaya penurunan  angka  kesakitan  ISPA  dapat  dilakukan diantaranya  dengan  cara  membuat  ventilasi  yang  cukup untuk  mengurangi  polusi  asap  dapur  dan  mengurangi polusi udara lainnya. [4].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Pemerintah Kabupaten  Bojonegoro  pada  tahun  2012-2015.  Data tersebut  adalah  jumlah  kejadian  penyakit  ISPA  yang terdapat pada 27 kecamatan.

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah jumlah  penyakit  ISPA  tahunan  pada  tiap  kecamatan  di Kabupaten  Bojonegoro  mulai  tahun  2012  sampai  2015. Untuk mengetahui salah satu gambaran karakteristik tiap kecamatan di Kabupaten Bojonegoro digunakan variabel jumlah dan kepadatan penduduk.

## Metode Analisis Data
Tahapan  analisis  data  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan  persebaran  penyakit  ISPA  di Kabupaten Bojonegoro pada tahun 2012-2015
2. Pembuatan peta sebaran penyakit ISPA dengan Spatial Pattern Analysis
a. Mengidentifikasi  pola  sebaran  kejadian  penyakit ISPA berdasarkan indeks Moran’s I
b. Menguji dependensi spasial indeks Moran’s I
c. Mengidentifikasi  pola  sebaran  kejadian  penyakit ISPA berdasarkan indeks Geary’s C
d. Menguji dependensi spasial indeks Geary’s C
e. Membuat dan menganalisis Moran’s Scatterplot
f. Menguji  dependensi  spasial  lokal  menggunakan LISA
g. Membuat peta hotspot kejadian ISPA berdasarkan hasil pengujian LISA
3. Mendeteksi  kelompok  daerah  yang  menjadi hotspot penyakit  ISPA  dengan Flexibly  Shaped  Spatial  Scan Statistic
a. Mengidentifikasi kandidat kantong ISPA/ hotspot dengan algoritma metode Flexibly Shaped Spatial Scan  Statistic .  Penentuan pre-set  maximum number mengacu pada pre-set maximum number yang  digunakan  pada  metode Flexibly  Shaped Spatial Scan Statistic
b. Menghitung  jumlah  populasi  dan  jumlah  kasus untuk setiap kantong ISPA
c. Menghitung  fungsi log  likelihood dari  setiap kantong  ISPA kemudian  menguji  signifikansi kantong ISPA dengan simulasi Monte Carlo untuk mendapatkan p-value
d. Menghitung Relative  Risk untuk  setiap  kantong ISPA
e. Membuat peta hotspot penyakit ISPA berdasarkan kantong ISPA yang signifikan

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Deskripsi  Kejadian  Penyakit  ISPA  di  Kabupaten Bojonegoro
Berikut  ini  hasil  deskripsi  data  kejadian  ISPA  di Kabupaten  Bojonegoro  berdasarkan  kecamatan  dan waktu.
1) Kejadian Penyakit ISPA Menurut Kecamatan
Kejadian  ISPA  di  Kabupaten  Bojonegoro  pada  setiap kecamatan  memiliki  karakteristik  yang  beragam. Deskripsi rata-rata data ISPA tahun 2012-2015 pada setiap kecamatan secara visual dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Rata-rata Kejadian ISPA Pada Tiap Kecamatan di Bojonegoro
Batang  yang  berwarna  merah  menggambarkan kecamatan  dengan  rata-rata  jumlah  kejadian  ISPA tertinggi yaitu kecamatan Dander dengan rata-rata jumlah ISPA sebesar 12231. Kecamatan dengan rata-rata kejadian ISPA  terendah  ditunjukkan  oleh  batang  yang  berwarna hijau  yaitu kecamatan  Kedewan dengan  rata-rata jumlah ISPA sebesar 606,25.
2) Kejadian Penyakit ISPA Menurut Waktu
Berikut  deskripsi  kejadian  ISPA  di  kabupaten Bojonegoro berdasarkan waktu yaitu tahun 2012-2015.
T ABEL 1. N ILAI R ATA - RATA DAN R AGAM K EJADIAN P ENYAKIT ISPA DI K ABUPATEN B OJONEGORO T AHUN 2012 SAMPAI 2015 Tahun Rata-rata Ragam 2012 4158,63 6939506 2013 3767,23 7062548 2014 4056,33 8719981 2015 4147,96 9145321
Berdasarkan waktu (tahun) pada Tabel 1, menunjukkan bahwa  kejadian  ISPA  di  Kabupaten  Bojonegoro  paling banyak  terjadi  pada  tahun  2012  yaitu  dengan  rata-rata jumlah  kejadian  sebesar  4158,63.  Pada  tahun  2013  rata- rata jumlah kejadian ISPA turun menjadi sebesar 3767,23. Setelah  itu,  pada  tahun  2014  dan  2015  rata-rata  jumlah kejadian  ISPA  naik  kembali  masing-masing  menjadi sebesar 4056,33 dan 4147,96.

## Hubungan  Kejadian  ISPA  antar  Kecamatan  dan Pola  Persebarannya  Menggunakan  Spatial  Pattern Analysis
Pola  persebaran  kejadian  ISPA  tahun  2012-2015 terindikasi  mengelompok.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai indeks  Moran’s  I  yang  lebih  besar  daripada  E(I).  Hasil perhitungan indeks Moran’s I, E(I), var (I), dan Z hitung per tahun  mulai  dari  tahun  2012  sampai  tahun  2015  dapat dilihat pada Tabel 2.
T ABEL 2. N ILAI I NDEKS M ORAN ’ S I, E(I), V AR (I), DAN Z HITUNG K EJADIAN ISPA DI B OJONEGORO T AHUN 2012-2015 Tahun I E(I) Var(I) Z hitung P- value 2012 0,30136 -0,03846 0.01336 2,94 0,0033
2013 0,24083 -0,04000 0.01258 2,50 0,0124 2014 0,15123 -0,03846 0.01498 1,55 0,1211 2015 0,16960 -0,03846 0.01534 1,68 0,0929
Berdasarkan  pengujian  mengenai  adanya  autokorelasi spasial  menggunakan  indeks  Moran’s  I  pada  Tabel  2, menunjukkan  bahwa  terdapat  autokorelasi  spasial  pada tahun 2012 yang signifikan pada  α > 0,33%, pada tahun 2013  signifikan  pada  α  >  1,24%,  pada  tahun  2014 signifikan  pada  α  >  12,11%,  serta  pada  tahun  2015 signifikan pada α > 9,29%.
Nilai  indeks  Geary’s  C  mengindikasikan  bahwa  pada tahun  2012-2015  jumlah  kejadian  ISPA  di  Kabupaten Bojonegoro  memiliki  pola  mengelompok.  Hal  ini ditunjukkan dengan nilai indeks Geary’s C yang terletak antara  0  dan  1.  Hasil  perhitungan  indeks  Geary’s  C, Var(C), dan Z hitung selengkapnya disajikan pada Tabel 3.
T ABEL 3. N ILAI I NDEKS G EARY ’ S C, V AR (C), DAN Z HITUNG K EJADIAN ISPA DI B OJONEGORO T AHUN 2012-2015 Tahun C Var(C) Z hitung P- value 2012 0,7017 0,0363 -1,5657 0,0594 2013 0,7176 0,0375 -1,4583 0,0735 2014 0,7646 0,0371 -1,2221 0,1112 2015 0,6773 0,0344 -1,7399 0,0409
Berdasarkan  pengujian  terhadap  adanya  autokorelasi spasial  menggunakan  indeks  Geary’s  C  pada  Tabel  3, menunjukkan  bahwa  terdapat  autokorelasi  spasial  pada tahun 2012 yang signifikan dengan α > 5,94%, pada tahun 2013  signifikan  pada  α  >  7,35%,  pada  tahun  2014 signifikan pada α > 11,12%, serta pada tahun 2015 yang signifikan pada α > 4,09%.
ISPA  pada  tahun  2012  merupakan  angka  kejadian tertinggi dibandingkan dengan angka kejadian pada tahun- tahun  yang  lain  pada  4  tahun  terakhir.  Oleh  karena  itu, pembahasan  selanjutnya  menggunakan  data  pada  tahun 2012.  Berdasarkan  hasil  Moran’s scatterplot pada  tahun 2012,  dapat  diketahui  bahwa  sebagian  besar  angka kejadian  ISPA  di  tiap  kecamatan  di  Kabupaten Bojonegoro pada tahun 2012 menyebar di kuadran I (HH) dan  3  (LL).  Sebaran  titik  merah  pada  Gambar  4 merupakan  kecamatan  yang  menyebar  berdasarkan pengaruhnya  terhadap  kecamatan  yang  bersebelahan (bertetangga).  Sumbu  X  (horisontal)  pada  Gambar  4 merupakan  jumlah  kejadian  ISPA  tiap  kecamatan  yang telah  distandarisasi  dan  sumbu  Y  (vertikal)  merupakan rata-rata jumlah kejadian ISPA kecamatan tetangga yang telah distandarisasi.
Keterangan :
Kuadran HH Kuadran LH  Kuadran LL Kuadran HL 1. Balen 17. Ngasem 4. Bubulan 6. Dander 2. Baureno 22. Sumberejo  5. Gondang 19. Padangan 3. Bojonegoro 27. Sukosewu  10. Kasiman 23. Tambakrejo 7. Kalitidu 11. Kedewan
8. Kanor 14. Malo 9. Kapas 15. Ngambon 12. Kedungadem 16. Sekar 13. Kepohbaru 18. Ngraho 26. Trucuk 20. Purwosari 21. Sugihwaras 24. Temayang 25. Margomulyo
Gambar 4. Moran’s Scatterplot Penderita ISPA di Kabupaten Bojonegoro Tahun 2012
Pendeteksian Hotspot ISPA Menggunakan LISA dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic
Analisis  wilayah  yang  menjadi hotspot dan coldspot kejadian  ISPA  menggunakan  hasil  pengujian  LISA didasarkan  pada  adanya  aspek  autokorelasi  spasial  pada suatu  wilayah  (hubungan  suatu  wilayah  dengan  wilayah lainnya).  Hasil  pendeteksian hotspot dan coldspot kejadian  ISPA  di  Bojonegoro  secara  visual  pada  tahun 2012 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta Hotspot Kejadian ISPA di Bojonegoro Tahun 2012 Berdasarkan Hasil Pengujian LISA
Wilayah  yang  menjadi hotspot yaitu  kuadran  I    (HH) meliputi  kecamatan    Trucuk,  Bojonegoro,  dan  Kapas. Selain  itu  wilayah  yang  menjadi hotspot adalah  kuadran IV (HL) meliputi kecamatan Tambakrejo. Wilayah dalam kuadran  II  (LH)  merupakan coldspot kejadian  ISPA meliputi kecamatan Sukosewu. Sedangkan wilayah dalam kuadran  III  (LL)  meliputi  kecamatan  Sekar,  Ngambon, dan Gondang tergolong wilayah yang aman.
Selanjutnya,  pendeteksian  wilayah  yang  menjadi hotspot kejadian  ISPA  di  Kabupaten  Bojonegoro dilakukan  menggunakan  metode flexibly  shaped  spatial scan statistic . Hasil deteksi kantong ISPA menggunakan memberikan informasi bahwa pada tahun 2012 terbentuk 4 kantong ISPA di Kabupaten Bojonegoro, namun hanya 3 kantong yang signifikan. Kantong pertama terdiri dari 7 kecamatan,  kantong  kedua  dan  keempat  terdiri  dari  1 kecamatan,  kantong  ketiga  terdiri  2  kecamatan.  Untuk mengetahui letak kantong ISPA secara visual pada tahun 2012 dapat dilihat pada Gambar 6.
3 2 1 0 -1 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 Zstd W Zs td Mean(WZstd) Mean(Zstd) 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Lokasi Eksplorasi Migas Lokasi Eksplorasi Migas
Kantong  pertama  terdiri  dari  7  kecamatan  yaitu Bojonegoro, Dander, Trucuk, Malo, Kasiman, Padangan, dan Purwosari. Wilayah tersebut merupakan wilayah yang paling rawan dengan resiko relatif sebesar 1,413. Kantong kedua  terdiri  dari  1  kecamatan  yaitu  Kepohbaru  dengan resiko relatif sebesar 1,142. Kantong ketiga terdiri dari 2 kecamatan  yaitu  Balen  dan  Sukosewu  dengan  resiko relatif sebesar 1,079.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## Kesimpulan
Jumlah  kejadian  ISPA  di  Kabupaten  Bojonegoro selama  4  tahun  terakhir  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun 2012. Kecamatan yang konsisten dengan jumlah kejadian ISPA  tertinggi  adalah  kecamatan  Dander.  Selain  itu, kecamatan  Baureno  juga  merupakan  kecamatan  yang konsisten  dengan  jumlah  kejadian  ISPA  yang  tinggi selama 4 tahun terakhir.
Hasil  pengujian  menggunakan  indeks  Moran’s  I menunjukkan  bahwa  terdapat  autokorelasi  spasial  pada tahun  2012  dan  2013  yang  siginifikan  pada  α=5%, pada tahun 2014 dan 2015 signifikan pada α>5% namun tidak sampai lebih dari 15%. Sementara dengan menggunakan indek’s  Geary’s  C  menunjukkan  bahwa  terdapat autokorelasi spasial pada tahun 2015 yang signifikan pada α=5% dan pada tahun 2012, 2013, 2014 yang signifikan pada  α>5%  namun  tidak  sampai  lebih  dari  15%.  Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  indeks  Moran’s  I  lebih sensitif  dalam  mendeteksi  adanya  autokorelasi  spasial dibanding dengan indeks Geary’s C.
Berdasarkan  hasil  pengujian  LISA,  kecamatan  yang menjadi hotspot kejadian  ISPA  meliputi  wilayah  yang termasuk  dalam  kuadran  I  (HH)  yaitu  Trucuk, Bojonegoro, dan Kapas. Selain itu, wilayah yang menjadi hotspot kejadian  ISPA  adalah  yang  termasuk  dalam kuadran  IV  (HL)  meliputi  kecamatan  Tambakrejo. Wilayah  yang  menjadi coldspot adalah  yang  termasuk dalam  kuadran  II  (LH)  meliputi  kecamatan  Sukosewu. Sementara itu, wilayah yang termasuk dalam kuadran III (LL) meliputi kecamatan Sekar, Ngambon, dan Gondang tergolong  wilayah  yang  aman.  Dengan  menggunakan flexibly shaped spatial scan statistic diperoleh 3 kantong ISPA  yang  signifikan.  Kantong  pertama  terdiri  dari  7 kecamatan  yaitu  Bojonegoro,  Dander,  Trucuk,  Malo, Kasiman, Padangan, dan Purwosari dengan resiko relatif sebesar  1,413.  Kantong  kedua  terdiri  dari  1  kecamatan yaitu  Kepohbaru  dengan  resiko  relatif  sebesar  1,142. Kantong ketiga terdiri dari 2 kecamatan yaitu Balen dan Sukosewu dengan resiko relatif sebesar 1,079.

## Saran
Hasil  pendeteksian hotspot ISPA  menggunakan  LISA lebih bermanfaat sebagai early warning jangka panjang
terhadap  serangan  penyakit  ISPA.  Hal  ini  dikarenakan hasil deteksi hotspot menggunakan LISA didasarkan pada adanya  aspek  autokorelasi,  sehingga  dapat  diketahui potensi pengaruh daerah tersebut pada kondisi yang akan datang didasarkan pada kondisi saat ini. Sedangkan hasil pendeteksian hotspot menggunakan flexibly  shaped spatial  scan  statistic lebih  bermanfaat  untuk  mendeksi hotspot pada  waktu  tertentu  karena  didasarkan  pada tingginya prevalensi kejadian ISPA di suatu wilayah pada waktu tertentu.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Khaw,  P.  (2014). Dampak  Industrialisasi  Migas  Terhadap Lingkungan Bojonegoro .
[http://artikelsekolahpenting.blogspot.co.id/2014/11/dampak- industrialisasi-migas-terhadap.html], diakses pada tanggal 15 Desember 2015.
[2] Hasan, R. (2012). Ribuan Warga di Kawasan Blok Cepu Terkena Ispa. [http://www.lensaindonesia.com/2012/10/09/celaka-ribuan- warga-di-kawasan-blok-cepu-terkena-ispa.html],  diakses  pada tanggal 17 Desember 2015.
[3] LITBANGKES.  (2004). Kajian  Riset  Operasional  Intensifikasi Pemberantasan  Penyakit  Menular  Tahun  1998/1999-2003. Jakarta:  Direktorat  Jendral  Pemberantasan  Penyakit  Menular Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan  Departemen Kesehatan.
[4] Achmadi.  (1993) Faktor  Penyebab  Penyakit  ISPA .  Jakarta: Gramedia.
[5] Hidayah, R. N. (2014). Pemodelan Proporsi Kasus Penyakit Infeksi Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  bagian  Atas  pada  Balita  di Kabupaten  Gresik  dengan  Geographically  Weighted  Regression. Surabaya: Program Sarjana, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[6] Curtis,  J.  A.,  &  Lee,  A.  W.  (2010). Spatial  Pattern  of  Diabetes Related  SHealth  Problems  for  Vulneral  Populations  in  Los Angeles. USA.
[7] Arrowiyah.  (2011). Spatial  Pattern  Analysis  Kejadian  Penyakit Demam  Berdarah  Dengue  untuk  Informasi  Early  Warning Bencana  di  Kota  Surabaya. Surabaya:  Program  Sarjana,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[8] Maghfiroh, F. N. (2014). Pemodelan Kasus Pneunomia Balita di Kota Surabaya dengan GWPR dan Flexibly Shaped Scan Statistic. Surabaya: Program Sarjana, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[9] Lee, J., & Wong, D. W. (2001). Statistical Analysis With Arcview GIS. New York: John Willey & Sons, Inc.
[10] Anselin, L. (2002). Spatial Weights . [http://www.dpi.inpe.br/gilberto/
[11] tutorials/software/geoda/tutorials/w8_weights.pdf], diakses pada tanggal 17 Desember 2015.
[12] Kartika,  Y.  (2007). Pola  Penyebaran  Spasial  Demam  Berdarah Dengue di Kota Bogor tahun 2005. Bogor: Skripsi Program Sarjana tidak dipublikasikan, Institut Pertanian Bogor.
[13] Tango, T., & Takahashi, K. (2005). A flexibly shaped spatial scan statistic  for  detecting  clusters. International  Journal  of  Health Geographics .