Identification of Factors Affecting Smoking Prevalence in West Java using Spatial Modeling *
Identifikasi Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Prevalensi Merokok di Jawa Barat Menggunakan Pemodelan Spasial
Aditya Firman Baktiar 1 ‡ and Toza Sathia Utiayarsih 2
1 Badan Pusat Statistik Kota Lubuklinggau, Indonesia
2 Politeknik Statistika STIS, Indonesia
‡ corresponding author: adityafirmanb@gmail.com
Copyright © 2022 Aditya Firman Baktiar and Toza Sathia Utiayarsih.  This is an open-access article distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Smoking  behavior  is  certainly  a  serious  problem  that  needs  to  be  resolved immediately  in  Indonesia.  It  because  smoking  has  been  shown  to  trigger  various diseases.  More  than  that,  smoking  can  also  causes  death.  Based  on  the  results  of Riskesdas  in  2013  and  2018,  the  province  with  the  highest  smoking  prevalence  in Indonesia is Jawa Barat. Moreover, the prevalence of smoking in Jawa Barat also shows a  stable  trend  and has  always  been  above  the  national  prevalence  since  2001.  If  we look  at  the  spatial  distribution,  the  prevalence  of  smoking  in  Jawa  Barat  shows  a grouping  where  close  districts/cities  have  a  similar  values  to  each  other.  It  indicates spatial dependencies that need to be accommodated in the modeling. Therefore, this study was conducted to determine the factors that influence the prevalence of smoking in Jawa Barat by using spatial analysis. Based on the spatial lag model, it was found that the percentage of the population graduating from high school and the percentage of the highland area had a significant effect on smoking prevalence in Jawa Barat. While the percentage of the married population, the percentage of the working population, and tobacco production had no significant effect.
Keywords : smoking prevalence, spatial dependence, spatial lag model.

## 1.  Pendahuluan
Kesehatan merupakan modal utama bagi setiap manusia untuk menjalani kehidupan sehari-hari.  UU  Kesehatan  Nomor  23  tahun  1992  menyebutkan  bahwa  kesehatan adalah  keadaan  sejahtera  dari  badan,  jiwa,  dan  sosial  yang  memungkinkan  setiap orang  hidup  produktif  secara  sosial  dan  ekonomi.  Salah  satu  perilaku  yang  dapat
* Received: Oct 2021; Reviewed: Apr 2022; Published: May 2022
menimbulkan berbagai gangguan kesehatan adalah merokok. Merokok terbukti dapat menurunkan kesehatan secara keseluruhan dan dapat menimbulkan penyakit hampir pada semua organ tubuh. Selain itu, merokok juga sangat berbahaya bagi ibu yang sedang hamil (Kusumawardani et al., 2018).
Indonesia merupakan salah satu konsumen rokok terbesar  di  dunia. Pada 2016, jumlah konsumsi rokok Indonesia menjadi yang terbesar kedua di dunia dengan total konsumsi  mencapai  316  miliar  batang  rokok.  Hanya  kalah  dari  Cina  yang  memiliki konsumsi  sebanyak  2,35  triliun  batang  rokok  (Drope  et  al.,  2018).  Di  Indonesia, berdasarkan  data  Riskesdas  2018,  usia  pertama  kali  merokok  penduduk  sebagian besar terkonsentrasi pada usia 15-19 tahun dengan persentase 52,1% dan pada usia 10-14  tahun  dengan  persentase  23,1%.  Bustan  (2007)  menyatakan  bahwa  perilaku merokok dimulai sejak usia 10 tahun atau lebih di mana semakin awal usia merokok maka  akan  semakin  sulit  untuk  berhenti  dari  perilaku  tersebut  (dalam  Juliansyah  & Rizal, 2017)
Gambar 1: Perbandingan prevalensi merokok penduduk di atas 10 tahun di Jawa Barat dan Indonesia pada 2001-2018
Sumber: Surkesnas (2001) dan Riskesdas (2007, 2013 dan 2018), Kemenkes RI
Jika  dibandingkan  menurut  provinsi  pada  penduduk  di  atas  usia  10  tahun,  Jawa Barat menjadi provinsi  dengan prevalensi merokok tertinggi di Indonesia pada  2013 dan  2018  dengan  angka  prevalensi  pada  kedua  periode  tersebut  masing-masing sebesar 32,7% dan 32,05%. Jika ditelusuri lebih lanjut, dari Gambar 1 terlihat bahwa sejak  tahun  2001  hingga  2018  prevalensi  merokok  penduduk  di  Jawa  Barat  selalu berada di atas prevalensi nasional serta memiliki tren yang cenderung naik.
Pada tahun 2015, pemerintah telah menetapkan salah satu target pembangunan kesehatan dalam RPJMN 2015-2019 yaitu prevalensi merokok penduduk usia 10-18 tahun  sebesar  5,4%  pada  2019.  Namun  kenyataannya  di  Jawa  Barat  angka prevalensinya sebesar 10,62% pada 2018 yang artinya angka tersebut masih sangat jauh  dari  target.  Hal  ini  menyisakan  pekerjaan  rumah  bagi  pemerintah  Jawa  Barat untuk  dapat  segera  menekan  angka  prevalensi  merokok  penduduk  yang  ada  di daerahnya.
Berdasarkan  Gambar  2  nampak  bahwa  prevalensi  merokok  di  Jawa  Barat  pada 2013  menunjukkan  adanya  pengelompokan  di  mana  angka  prevalensi  tinggi cenderung  mengelompok  pada  kabupaten/kota  di  bagian  selatan  sedangkan  angka
31,04 32,4 32,7 32,05 27,7 29,2 29,3 28,9 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 2001 2007 2013 2018 Jawa Barat
Indonesia
.
prevalensi yang rendah cenderung mengelompok di bagian utara. Angka prevalensi merokok yang cenderung mirip pada daerah yang berdekatan tersebut menunjukkan adanya efek ketergantungan antarwilayah. Ini sesuai dengan pemikiran Tobler dalam Anselin  (1988)  yaitu  segala  sesuatu  saling  terkait,  namun  sesuatu  yang  lebih  dekat jaraknya memiliki keterkaitan yang lebih kuat dibandingkan dengan sesuatu yang jauh. Oleh sebab itu diperlukan model regresi spasial yang dapat mengakomodasi adanya ketergantungan antarwilayah tersebut sehingga dapat menghasilkan model yang lebih baik.

## Gambar 2: Sebaran prevalensi merokok penduduk di atas 10 tahun di Jawa Barat tahun 2013
Sumber: Riskesdas 2013, Kemenkes RI
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  pola  sebaran  spasial  prevalensi  merokok  dan  variabel  terkait  lainnya melalui peta tematik, serta mendapatkan Indeks Moran untuk mengidentifikasi adanya efek  spasial.  Selain  itu,  untuk  mengetahui  faktor  yang  berpengaruh  terhadap prevalensi merokok di Jawa Barat pada 2018, maka penelitian ini juga bertujuan untuk mendapatkan  model  regresi  linier  berganda  dan  regresi  spasial  mengenai  angka prevalensi merokok di Jawa Barat.
Penelitian mengenai perilaku merokok penduduk cukup sering dilakukan, namun masih  jarang  penelitian  yang  mempertimbangkan  adanya  ketergantungan antarwilayah.  Salah  satu  penelitian  yang  menggunakan  pendekatan  spasial  dalam kasus  ini  adalah  penelitian  Krishnamoorthy  &  Ganesh  (2020)  yang  menemukan adanya  autokorelasi  spasial  positif  pada  prevalensi  penggunaan  tembakau  wanita India. Penelitian lain mengenai perilaku merokok yang dilakukan oleh Nyirenda et al. (2019) di Zambia menemukan bahwa di perkotaan risiko menjadi perokok lebih tinggi untuk  penduduk  berstatus  cerai  dan  berpisah,  namun  lebih  rendah  bagi  penduduk berpendidikan formal. Sementara itu di perdesaan risiko menjadi perokok lebih rendah pada  penduduk  menikah  dan  berpendidikan  formal.  Namun,  di  perdesaan,  resiko menjadi perokok lebih tinggi pada mereka yang bersatatus bekerja.
Penelitian lainnya oleh Sreeramareddy et al. (2011) di Nepal dengan regresi logistik menemukan  bahwa  orang  yang  lebih  tua,  laki-laki,  berpendidikan  lebih  rendah  dan mereka dengan kuintil kekayaan lebih rendah, lebih cenderung menggunakan semua bentuk  tembakau.  Selain  itu,  penduduk  dengan  status  cerai  hidup/cerai  mati/pisah,
tinggal  di  daerah  perdesaan,  wilayah Mid-Western dan Far-Western ,  serta  daerah perbukitan dan pegunungan lebih cenderung merokok.
Penelitian lain yang dilakukan di Indonesia oleh Septiono et al. (2020) menemukan bahwa status merokok terkait dengan produksi tembakau daerah. Selain itu, penelitian (Fernando,  et  al.,  2015)  menemukan  bahwa  pendidikan,  pekerjaan,  dan  umur berpengaruh signifikan terhadap perilaku merokok.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Penelitian ini menggunakan berbagai sumber data, diantaranya data Riskesdas 2018 yang diselenggarakan oleh Kemenkes RI, Susenas KOR 2018 dan survei perusahaan perkebunan 2018 yang diselenggarakan oleh BPS, dan data Digital Elevation Model dari Badan Informasi Geospasial. Penelitian ini mencakup seluruh wilayah Jawa Barat yang meliputi 27 kabupaten/kota. Variabel dependen yang digunakan yaitu prevalensi merokok penduduk di atas 10 tahun sementara variabel independen yang digunakan yaitu persentase penduduk  di atas 10 tahun  yang tamat SMA/sederajat, persentase penduduk  di  atas  10  tahun  berstatus  kawin,  persentase  penduduk  di  atas  10  tahun berstatus bekerja, persentase wilayah dataran tinggi, dan produksi tembakau.

## 2.2 Metode Penelitian
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  dan  analisis inferensia.  Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  melihat  pola  sebaran  spasial  angka prevalensi  merokok  dan  variabel  lainnya.  Sementara  analisis  inferensia  digunakan untuk memeriksa adanya keterkaitan spasial dan memeriksa variabel mana saja yang berpengaruh  signifikan  terhadap  prevalensi  merokok  di  Jawa  Barat  melalui  Regresi Linier Berganda (RLB) dan regresi spasial. Tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5%. Tahapan analisis inferensia yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Membentuk model RLB dengan metode Ordinary Least Square (OLS).
2. Melakukan uji simultan dan uji parsial estimasi parameter RLB untuk melihat adanya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Statistik uji yang digunakan untuk uji simultan adalah sebagai berikut (Kutner,
2005):
𝐹 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸 ~𝐹 (𝑝−1 ; 𝑛−𝑝)
Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 1−𝛼;(𝑝−1; 𝑛−𝑝) atau p-value < α. Jika H 0 ditolak, maka dapat disimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu  variabel  independen  yang  signifikan terhadap variabel dependen.
Sementara untuk uji parsial menggunakan statistik uji berikut (Kutner, 2005):
𝑡 = 𝑏 𝑘 𝑠(𝑏 𝑘 ) ~𝑡 𝑛−𝑝
Keterangan: 𝑏 𝑘 : penduga parameter 𝛽 𝑘 ;  k = 1,2, . . . , p − 1 𝑠(𝑏 𝑘 ) : simpangan baku dari 𝑏 𝑘
.
Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 1−𝛼/2;(𝑛−𝑝) atau p-value < α. Jika H 0 ditolak, maka dapat disimpulkan  bahwa  variabel  independen  ke-k  signifikan  terhadap  variabel dependen.
3. Melakukan  uji  dependensi  spasial  menggunakan  nilai Moran’s  I untuk  melihat apakah  terdapat  keterkaitan  spasial  prevalensi  merokok  antarwilayah  di  Jawa Barat.  Penimbang  yang  digunakan  adalah  penimbang queen. Statistik Global Moran’s I dapat dihitung dengan rumus berikut:
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 (𝑦 𝑖 − 𝑦̅)(𝑦 𝑗 − 𝑦̅) 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗≠𝑖 𝑛 𝑖=1 ) ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan: 𝑦 𝑖 : nilai observasi pada wilayah ke-i
𝑦̅ : rata-rata nilai observasi
𝑛 : jumlah observasi
𝑤 𝑖𝑗 : penimbang keterkaitan wilayah ke-i dan ke-j Statistik ujinya adalah:
𝑍(𝐼) = 𝐼 − 𝐸(𝐼) √𝑉𝑎𝑟(𝐼) ~𝑁(0,1)
Tolak 𝐻 0 jika |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑍 1−𝛼/2 atau p-value <  α.  Jika  H 0 ditolak,  maka  dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada pengamatan.
4. Melakukan uji Lagrange Multiplier (LM) untuk mengidentifikasi adanya efek spasial lag atau spasial error dalam model. Uji LM- lag menggunakan statistik uji berikut ini (Anselin, 2003):
𝐿𝑀 𝜌 = ( 𝒆′𝑾𝒚 𝒆 ′ 𝒆/𝑁 ) 2 𝐷 ~𝜒 2 (1)
dengan
𝐷 = [ (𝑾𝑿𝜷) ′ (𝑰 − 𝑿(𝑿 ′ 𝑿) −𝟏 𝑿′)(𝑾𝑿𝜷) 𝜎 2 ] + 𝑡𝑟(𝑾 𝟐 + 𝑾′𝑾)
Tolak 𝐻 0 jika 𝐿𝑀 𝜌(ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔) > 𝜒 2 1−𝛼;(1) atau p-value < α. Jika H 0 ditolak, maka dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  efek  spasial lag ,  sehingga  model  yang  tepat  untuk digunakan adalah SLM.
Sementara statistik uji pada uji LM- error adalah (Anselin, 2003):
𝐿𝑀 𝜀 = ( 𝒆′𝑾𝒆 𝒆 ′ 𝒆/𝑁 ) 2 𝑡𝑟(𝑾 𝟐 + 𝑾′𝑾) ~𝜒 2 (1)
Tolak 𝐻 0 jika 𝐿𝑀 𝜀(ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔) > 𝜒 2 1−𝛼;(1) atau p-value < α. Jika H 0 ditolak, maka dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  efek  spasial error ,  sehingga  model  yang  tepat  untuk digunakan adalah SEM.
5. Pada  Uji LM-lag dan LM-error ,  jika  keduanya  tidak  signifikan  maka  model  yang digunakan adalah model  RLB. Jika salah satunya signifikan, maka dilihat  apakah LM-lag atau LM-error yang signifikan. Jika LM-lag yang signifikan maka digunakan Spatial Lag Model (SLM), sedangkan jika LM-error yang signifikan maka digunakan Spatial  Error  Model (SEM) . Jika  keduanya  signifikan  maka  dilakukan  pengujian Robust Lagrange Multiplier (RLM) . 6. Jika RLM-lag signifikan maka model yang digunakan adalah SLM, sedangkan jika RLM-error signifikan maka model yang digunakan adalah SEM .

## 7. Pembentukan model spasial. Model spasial pada umumnya adalah sebagai berikut
:
𝑀𝐸𝑅𝑂𝐾𝑂𝐾 𝑖 = 𝜌 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑀𝐸𝑅𝑂𝐾𝑂𝐾 𝑗 27 𝑗=1,𝑖≠𝑗 + 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑆𝑀𝐴 𝑖 + 𝛽 2 𝐾𝑊𝑁 𝑖 +𝛽 3 𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴 𝑖 + 𝛽 4 𝑃𝐿𝐴𝑇𝑂 𝑖 + 𝛽 5 𝑃𝑅𝑂𝐷𝑈𝐾𝑆𝐼 𝑖 + 𝑢 𝑖 dengan
𝑢 𝑖 = 𝜆 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗 + 𝜀 𝑖 27 𝑗=1,𝑖≠𝑗 𝑀𝐸𝑅𝑂𝐾𝑂𝐾 𝑖 : prevalensi merokok penduduk kabupaten/kota ke-i 𝑀𝐸𝑅𝑂𝐾𝑂𝐾 𝑗 : prevalensi merokok penduduk kabupaten/kota ke- j; i≠j dan j adalah kabupaten/kota tetangga i
𝑆𝑀𝐴 𝑖 : persentase penduduk tamat SMA/sederajat kabupaten/kota ke-i 𝐾𝑊𝑁 𝑖 : persentase penduduk kawin kabupaten/kota ke-i
𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴 𝑖 : persentase penduduk bekerja kabupaten/kota ke-i
𝑃𝐿𝐴𝑇𝑂 𝑖 : persentase wilayah dataran tinggi kabupaten/kota ke-i
𝑃𝑅𝑂𝐷𝑈𝐾𝑆𝐼 𝑖 : produksi tembakau kabupaten/kota ke-i
𝜀 𝑖
: error term kabupaten/kota ke-i 𝜌 : koefisien spatial lag 𝜆 : koefisien spatial error 𝑢 𝑖
: error spasial kabupaten/kota ke-i
𝑤 𝑖𝑗 : nilai elemen matriks penimbang spasial 8. Pengujian parameter model regresi spasial.
9. Evaluasi  dan  interpretasi  model  regresi  yang  terbentuk.  Tujuan  dilakukannya evaluasi adalah untuk mengetahui model mana yang lebih baik antara model regresi spasial dan model RLB. Evaluasi ini dilakukan dengan uji Likelihood Ratio (LR) dan melihat nilai 𝑅 2 yang dihasilkan.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
3.1 Pola Sebaran Spasial Prevalensi Merokok dan Variabel Terkait Lainnya di Jawa Barat Tahun 2018

## a.  Prevalensi Merokok
Konsumsi rokok yang tinggi masih menjadi permasalahan penting yang perlu segera diselesaikan di Indonesia, terutama untuk provinsi Jawa Barat yang berdasarkan hasil Riskesdas tahun 2013 dan 2018 memiliki prevalensi merokok tertinggi dibandingkan provinsi  lain.  Untuk  melihat  sebaran  spasial  prevalensi  merokok  dan  variabel  yang diduga memengaruhinya di Jawa Barat, penulis memberikan uraiannya melalui peta tematik.  Peta  tematik  yang  ditampilkan  dalam  penelitian  ini  membagi  tiap  variabel menjadi tiga kategori yaitu rendah, sedang, dan tinggi menggunakan metode Natural Breaks .
Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  prevalensi  merokok  penduduk  10  tahun  ke  atas pada kabupaten/kota di Jawa Barat sebagian besar berada pada kategori sedang dan tinggi. Seluruh kabupaten/kota di Jawa Barat yang masuk dalam  kategori prevalensi merokok tinggi berada di bagian selatan dan tengah Jawa Barat di mana Kabupaten Garut menjadi yang tertinggi dengan 37,56% disusul Kabupaten Sumedang (36,75%) dan Kota Sukabumi (35,88%). Sementara kabupaten/kota dengan prevalensi merokok
.
rendah  mengelompok  pada  kabupaten/kota  yang  berbatasan  langsung  dengan  DKI Jakarta  yaitu  Kota  Bekasi  (23,04%),  Kabupaten  Bekasi  (27,4%),  dan  Kota  Depok (27,77%) serta kabupaten/kota yang berbatasan dengan Jawa Tengah di bagian utara yaitu Kabupaten Cirebon (28,38%) dan Kota Cirebon (26,26%). Berdasarkan Gambar 3  juga  dapat  diketahui  bahwa  terjadi  pengelompokan  angka  prevalensi  merokok  di Jawa Barat yang mengindikasikan adanya dependensi spasial. Namun diperlukan uji lanjutan menggunakan Moran’s I untuk membuktikan hal tersebut.
Gambar 3: Sebaran prevalensi merokok penduduk berusia di atas 10 tahun di Jawa Barat tahun 2018

## b.  Persentase Penduduk Tamat SMA/Sederajat
Berdasarkan Gambar 4 dapat dilihat bahwa kabupaten/kota dengan penduduk tamat SMA/sederajat  pada  kategori  tinggi  seluruhnya  merupakan  kota  madya  kecuali Kabupaten  Bekasi.  Hal  ini  memperlihatkan  bahwa  masih  terjadi  kesenjangan pendidikan di mana pendidikan yang tinggi lebih dinikmati oleh penduduk perkotaan. Selain itu, dari gambar tersebut juga  dapat diketahui bahwa mayoritas kabupaten di Jawa Barat masuk dalam kategori rendah pada variabel pendidikan ini. Sebanyak 11 kabupaten  hanya  memiliki  persentase  penduduk  yang  tamat  SMA/sederajat  pada rentang  13,12%  hingga  21,55%,  dengan  kabupaten  yang  memiliki  nilai  terendah adalah Kabupaten Tasikmalaya (13,12%).
Gambar 4: Sebaran persentase penduduk berusia di atas 10 tahun yang tamat SMA/sederajat di Jawa Barat tahun 2018

## c.  Persentase Penduduk Berstatus Kawin
Gambar  5  memperlihatkan  bahwa  sebagian  besar  kabupaten/kota  di  Jawa  Barat masuk pada kategori sedang dan tinggi untuk variabel persentase penduduk kawin. Sementara,  pada  kategori  rendah  lebih  terkonsentrasi  di  kota-kota  besar  di  Jawa Barat,  misalnya  Kota  Bogor  (54,68%),  Kota  Bandung  (54,86%),  Kota  Sukabumi (56,62%), Kota Tasikmalaya (57,26%), Kota Bekasi (57,39%), Kota Cirebon (57,63%), dan Kota Depok (57,96%).
Gambar 5: Sebaran persentase penduduk berusia di atas 10 tahun berstatus kawin di Jawa Barat tahun 2018

## d.  Persentase Penduduk Berstatus Bekerja
Gambar 6 menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah di Jawa Barat masuk dalam kategori rendah pada variabel persentase penduduk bekerja. Kabupaten Pangandaran menjadi daerah dengan persentase penduduk berstatus bekerja tertinggi di Jawa Barat dengan  persentase  sebesar  61,97%,  disusul  Kabupaten  Majalengka  (59,86%),  dan Kota Tasikmalaya (58,28%). Sementara daerah dengan persentase terendah adalah Kota Sukabumi (48,24%). Apabila dilihat pola sebarannya, daerah dengan persentase penduduk bekerja kategori sedang dan tinggi cenderung mengelompok pada daerah yang  berdekatan  dengan  Jawa  Tengah  yaitu  Kabupaten  Pangandaran,  Kabupaten Tasikmalaya,  Kota  Tasikmalaya,  Kabupaten  Majalengka,  Kabupaten  Ciamis, Kabupaten Kuningan, dan Kota Banjar.
.
Gambar 6: Sebaran persentase penduduk berusia di atas 10 tahun berstatus bekerja di Jawa Barat tahun 2018

## e.  Persentase Wilayah Dataran Tinggi
Berdasarkan publikasi Jawa Barat dalam Angka tahun 2019, Jawa Barat merupakan daratan yang dibedakan atas wilayah pegunungan di  bagian selatan, wilayah lereng bukit  di  bagian  tengah,  wilayah  dataran  rendah  di  bagian  utara,  dan  wilayah  aliran sungai.  Hal  ini  sesuai  dengan  Gambar  7  yang  memperlihatkan  persentase  luas dataran tinggi pada kabupaten/kota di Jawa Barat.
Berdasarkan Gambar 7 terlihat bahwa seluruh daerah di bagian utara Jawa Barat masuk  dalam  kategori  rendah,  sementara  daerah  di  tengah  dan  selatan  sebagian besar  masuk  dalam  kategori  sedang  dan  tinggi.  Beberapa  kabupaten/kota  di  Jawa Barat  yang  tidak  memiliki  wilayah  dataran  tinggi  adalah  Kabupaten  Indramayu, Kabupaten  Bekasi,  Kota  Bekasi,  Kota  Cirebon,  Kota  Depok,  Kota  Tasikmalaya,  dan Kota  Banjar.  Sementara  kabupaten/kota  yang  keseluruhannya  merupakan  wilayah dataran tinggi adalah Kabupaten Bandung, Kota Bandung, dan Kota Cimahi.
Gambar 7: Sebaran persentase wilayah dataran tinggi di Jawa Barat tahun 2018

## f.  Produksi Tembakau
Tembakau merupakan salah satu komoditas perkebunan yang dihasilkan di Indonesia. Pulau Jawa, Nusa Tenggara, dan Kalimantan menjadi produsen terbesar tembakau di Indonesia.  Pada  2018,  sebagian  besar  produk  tembakau  dihasilkan  di  Pulau  Jawa dengan persentase terhadap total produksi nasional sebesar 72,22%. Provinsi Jawa Barat  sendiri  menempati  urutan  kelima  sebagai  provinsi  dengan  produksi  tembakau terbanyak yaitu mencapai 8,2 ribu ton.

## Gambar 8: Sebaran produksi tembakau di Jawa Barat tahun 2018
Berdasarkan Gambar 8 dapat dilihat bahwa hampir seluruh daerah di Jawa Barat masuk dalam kategori rendah untuk variabel produksi tembakau dan hanya terdapat empat  kabupaten  yang  masuk  dalam  kategori  sedang  dan  tinggi  yaitu  Kabupaten Garut,  Kabupaten  Sumedang,  Kabupaten  Bandung,  dan  Kabupaten  Majalengka. Kabupaten Garut dan Sumedang menjadi produsen utama tembakau  di Jawa Barat dengan produksi masing-masing sebesar 3,138 ribu ton dan 2,462 ribu ton pada 2018.

## 3.2 Pemodelan Regresi Linier Berganda
Persamaan model RLB yang didapatkan adalah sebagai berikut.
𝑀𝐸𝑅𝑂𝐾𝑂𝐾 𝑖 ̂ = 38,3056 − 0,1601𝑆𝑀𝐴 𝑖 ∗ − 0,2483𝐾𝑊𝑁 𝑖 + 0,2204𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴 𝑖 + 0,051𝑃𝐿𝐴𝑇𝑂 𝐼 ∗ + 0,8545𝑃𝑅𝑂𝐷𝑈𝐾𝑆𝐼 𝑖 Pengujian  simultan  menghasilkan  nilai 𝐹 >2,68  dan  p-value  <  0,05  sehingga keputusan yang diambil adalah tolak 𝐻 0 . Artinya dengan tingkat signifikansi 5% dapat disimpulkan  terdapat  minimal  satu  variabel  yang  signifikan  terhadap  prevalensi merokok penduduk di Jawa Barat. Sementara, berdasarkan hasil uji parsial, dengan tingkat signifikansi 5% dari 5 variabel independen yang digunakan terdapat 2 variabel yang  signifikan  memengaruhi  prevalensi  merokok  penduduk  di  Jawa  Barat  yaitu persentase  penduduk  tamat  SMA/sederajat  dan  persentase  wilayah  dataran  tinggi. Dengan hasil tersebut maka dapat diartikan bahwa peningkatan persentase penduduk 10 tahun ke atas yang tamat SMA/sederajat sebesar satu persen akan menurunkan prevalensi merokok penduduk 10 tahun ke atas sebesar 0,1601 persen dengan asumsi
.
variabel  lain  konstan.  Selain  itu,  persentase  wilayah  dataran  tinggi  memberikan pengaruh  positif  terhadap  prevalensi  merokok  penduduk  di  Jawa  Barat.  Koefisien determinasi  yang  dihasilkan  model  adalah  60,14%.  Ini  menunjukkan  bahwa  model RLB dengan menggunakan lima variabel independen mampu menjelaskan keragaman prevalensi  merokok  di  Jawa  Barat  sebesar  60,14%,  sementara  39,86%  sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model.
Tabel 1: Pengujian normalitas, homoskedastisitas, dan autokorelasi
Asumsi Statistik Uji p-value/nilai stat Normalitas Jarque-Bera 0,7099 Homoskedastisitas Breusch-Pagan 0,5954 Non-autokorelasi Durbin-Watson 1,5243 Tabel 2: Pengujian non multikolinearitas Variabel VIF SMA 2,1592 KWN 3,3172 KERJA 1,8433 PLATO 1,2292 PRODUKSI 1,2485
Berdasarkan pengujian asumsi klasik pada Tabel 1, didapatkan nilai p-value untuk uji Jarque-Bera dan  uji Breusch-Pagan masing-masing  sebesar  0,7099  dan  0,5954. Dengan hasil tersebut maka keputusan yang diambil adalah gagal tolak H 0 sehingga dengan  taraf  uji  5%  dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi  normalitas  dan  asumsi homoskedastisitas terpenuhi. Pada uji non-autokorelasi didapatkan nilai DW sebesar 1,5243 yang terletak di antara dL dan dU sehingga tidak dapat ditarik kesimpulan atas pengujian  yang  dilakukan.  Menurut  Chen  (2016),  uji Durbin-Watson seringkali  tidak efektif  untuk  digunakan  dalam  regresi  linier  pada  data  spasial  dan  cara  yang  lebih efektif yaitu menggunakan analisis autokorelasi spasial, sehingga dalam penelitian ini dilakukan pemeriksaan lanjutan dengan Moran’s I . Pada asumsi non-multikolinearitas didapatkan  nilai  VIF  kurang  dari  10  untuk  seluruh  variabel  independen  yang  artinya tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen.

## 3.3 Identifikasi Efek Spasial

## a.  Autokorelasi Spasial Global
Berdasarkan Tabel 3, dengan permutasi sebanyak 999 kali didapatkan nilai pseudo p- value sebesar  0,001  dan z-value sebesar  3,8397  (lebih  besar  dari  Z 0,975 =1,96) sehingga keputusannya yaitu tolak  H 0 . Dari pengujian tersebut artinya pada taraf uji 5% didapatkan kesimpulan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada data prevalensi merokok  di  Jawa  Barat.  Jika  dilihat  arah  hubungannya,  berdasarkan  nilai Moran’s  I yang lebih besar dari E(I) = -0,0385 maka dapat diartikan bahwa terdapat autokorelasi spasial positif antarwilayah. Hal ini menunjukkan bahwa secara umum wilayah dengan
prevalensi  merokok  tinggi  dikelilingi  oleh  wilayah  lain  yang  memiliki  prevalensi merokok tinggi dan wilayah dengan prevalensi merokok rendah dikelilingi oleh wilayah lain yang memiliki prevalensi merokok rendah.
Tabel 3: Hasil uji autokorelasi spasial global Moran’s I z-value Pseudo p-value 0,4917 3,8397 0,001

## b.  Autokorelasi Spasial Lokal
Hasil pemeriksaan autokorelasi spasial lokal dapat dilihat melalui Moran’s Scatterplot dan peta Local Indicators of Spatial Association (LISA). Wilayah pada kuadran I dan III dalam Moran’s Scatterplot merupakan wilayah yang memiliki prevalensi merokok yang relatif  sama  dengan  tetangganya,  sementara  wilayah  pada  kuadran  II  dan  IV merupakan  wilayah  yang  memiliki  prevalensi  merokok  yang  berbeda  dengan tetangganya. Jika dilihat pada Gambar 9, sebagian besar daerah di Jawa Barat masuk dalam kuadran I dan III yang artinya mayoritas kabupaten/kota di Jawa Barat dikelilingi oleh  tetangga  yang  memiliki  angka  prevalensi  merokok  yang  relatif  sama.  Untuk melihat signifikansi dari autokorelasi spasial lokal dapat dilakukan dengan LISA seperti pada Gambar 10.
Gambar 9: Moran’s Scatterplot prevalensi merokok Kuadran II Kuadran I Kuadran III Kuadran IV
.
Gambar 10: LISA cluster map prevalensi merokok
Gambar 10 menunjukkan bahwa terdapat 8 wilayah di Jawa Barat yang memiliki Local Moran’s I yang signifikan. Dari 8 wilayah tersebut, sebanyak 5 wilayah masuk dalam  kelompok High-High .  Lima  wilayah  tersebut  antara  lain:  Kabupaten  Cianjur, Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Sumedang,  dan  Kabupaten Tasikmalaya. Selain itu, terdapat 2 wilayah yaitu Kabupaten Bekasi dan Kota Bekasi yang masuk dalam kelompok Low-Low serta Kabupaten Bogor yang masuk kelompok High-Low. Wilayah High-High merupakan wilayah dengan prevalensi merokok tinggi dan dikelilingi oleh wilayah yang juga memiliki prevalensi merokok tinggi, wilayah Low- Low merupakan  wilayah  dengan  prevalensi  merokok  rendah  dan  dikelilingi  oleh wilayah yang juga memiliki prevalensi merokok rendah, sementara wilayah High-Low merupakan wilayah dengan prevalensi merokok tinggi, namun dikelilingi oleh wilayah yang memiliki prevalensi merokok rendah.
c.  Pemeriksaan Moran’s I Error dan Penentuan Model Spasial
Tabel  4  menunjukkan  bahwa Moran’s  I  (error) menghasilkan  tolak  H 0 yang  artinya terdapat  dependensi  spasial  dalam  model  regresi  linier  berganda.  Selain  itu, didapatkan  juga  bahwa  hasil  uji LM-lag signifikan  sementara  uji LM-error tidak signifikan  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  efek  spasial lag dan  tidak terdapat  efek  spasial error. Berdasarkan  kriteria  pemilihan  model  yang  telah dipaparkan di bagian metodologi maka model spasial yang digunakan adalah Spatial Lag Model .
Tabel 4: Pengujian dependensi spasial dalam model regresi linier berganda
Uji Dependensi Spasial Nilai p-value Keputusan Moran’s I (error) 2,3964 0,0166 Tolak H 0 LM-lag 4,3444 0,0371 Tolak H 0 LM-error 1,3009 0,254 Gagal Tolak H 0
Garut Tasikmala Sumedan g Bandun g Cianjur Bogor Bekasi Kota

## 3.4 Pembentukan Spatial Lag Model
Persamaan model spasial lag yang didapatkan adalah sebagai berikut.
𝑀𝐸𝑅𝑂𝐾𝑂𝐾 𝑖 ̂ = 0,5288 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 27 𝑗=1,𝑖≠𝑗 𝑀𝐸𝑅𝑂𝐾𝑂𝐾 𝑗 ∗ + 25,4866 − 0,1151𝑆𝑀𝐴 𝑖 ∗ −
0,2267𝐾𝑊𝑁 𝑖 + 0,0988𝐾𝐸𝑅𝐽𝐴 𝑖 + 0,0351𝑃𝐿𝐴𝑇𝑂 𝑖 ∗ + 0,784𝑃𝑅𝑂𝐷𝑈𝐾𝑆𝐼 𝑖 Untuk  mengetahui  model  mana  yang  lebih  baik,  digunakan  uji Likelihood  Ratio . Berbdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai p-value (0,0152) yang signifikan pada taraf uji 5% yang artinya model spasial lag lebih baik dibandingkan dengan model RLB. Selain  itu,  nilai  koefisien  determinasi  yang  dihasilkan  dari  model  spasial lag adalah 70,45%.  Hal  ini  berarti  model  spasial lag dengan  memasukkan  lima  variabel independen  mampu  menjelaskan  keragaman  prevalensi  merokok  di  Jawa  Barat sebesar 70,45%, sementara 29,55% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak tercakup dalam model. Besarnya nilai tersebut menunjukkan bahwa model spasial lag dapat  menjelaskan  angka  prevalensi  merokok  lebih  baik  dibandingkan  RLB  yang hanya menghasilkan koefisien determinasi sebesar 60,14%.
Untuk mengetahui variabel yang signifikan  terhadap prevalensi merokok di Jawa Barat  dilakukan  uji Wald .  Berdasarkan  hasil  uji Wald , pada  taraf  uji  5%  dapat disimpulkan bahwa variabel yang signifikan memengaruhi prevalensi merokok di Jawa Barat  adalah  persentase  penduduk  tamat  SMA/sederajat  dan  persentase  wilayah dataran tinggi.
Berdasarkan  hasil  pemodelan  regresi  spasial  didapatkan  nilai intercept sebesar 25,4866  yang  berarti  apabila  seluruh  variabel  bernilai  nol  maka  angka  prevalensi merokok penduduk di atas 10 tahun pada kabupaten/kota yang tidak memiliki tetangga di  Jawa  Barat  diperkirakan  sebesar  25,4866  persen.  Variabel  persentase  penduduk tamat SMA/sederajat berhubungan negatif dan signifikan terhadap prevalensi merokok di  Jawa  Barat.  Nilai  koefisien  regresi  sebesar  -0,1151  menunjukkan  bahwa peningkatan  persentase  penduduk  di  atas  10  tahun  yang  tamat  SMA/sederajat sebesar satu persen akan menurunkan prevalensi merokok penduduk di atas 10 tahun sebesar 0,1151 persen dengan asumsi variabel lain konstan. Hasil penelitian ini sesuai dengan  penelitian  yang  dilakukan  Caraballo  et  al.  (2019)  yang  menemukan  bahwa kota metropolitan dengan tingkat pendidikan lebih rendah memiliki angka  prevalensi merokok pada penduduk dewasa yang lebih tinggi. Hal tersebut mungkin disebabkan karena  orang  yang  berpendidikan  rendah  tidak  menyadari  bahaya  kesehatan  dari penggunaan tembakau (Sreeramareddy et al., 2011).
Variabel persentase wilayah dataran tinggi signifikan terhadap prevalensi merokok di Jawa Barat. Koefisien regresi yang bernilai positif menunjukkan bahwa persentase wilayah  dataran  tinggi  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  prevalensi  merokok penduduk  10  tahun  ke  atas.  Dalam  penelitian  ini,  persentase  wilayah  dataran  tinggi merupakan variabel pendekatan untuk persentase penduduk yang tinggal di dataran tinggi yang datanya tidak tersedia. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian  hasil lain yang dilakukan Sreeramareddy et al. (2011) yang menemukan bahwa penduduk yang  tinggal  di  pegunungan  dan  perbukitan  di  Nepal  memiliki  kecenderungan  untuk merokok lebih tinggi dibandingkan penduduk yang tinggal di daerah dataran rendah. Hal  tersebut  erat  kaitannya  dengan  suhu  dingin  di  daerah  dataran  tinggi.  Penelitian yang  dilakukan  oleh  (Widiyaningsih  &  Suharyanta,  2020)  di  Dataran  Tinggi  Dieng menemukan bahwa alam terjal dan suhu yang dingin menjadi salah satu penghalang
.
penduduk dalam berkreativitas sehingga sebagian dari mereka menghalaunya dengan merokok
Variabel  persentase  penduduk  berstatus  kawin  tidak  signifikan  memengaruhi prevalensi merokok di Jawa Barat. Hal ini dapat disebabkan karena memiliki pasangan yang diharapkan dapat membantu seseorang untuk berhenti merokok tampaknya tidak berlaku  di  Indonesia  dan  negara  Asia  lainnya  (Ayuningtyas  et  al.,  2021).  Penelitian yang  dilakukan  Ayuningtyas  et  al.  (2021)  di  Indonesia  menemukan  bahwa  perokok bereaksi positif terhadap kontrol sosial istri dan menyetujui aturan merokok di rumah terkait dengan keberadaan anak, tetapi tidak pada permintaan untuk berhenti merokok. Selain  itu,  dukungan  psikologis  yang  diharapkan  didapatkan  oleh  penduduk  yang berstatus  kawin  juga  mungkin  tidak  berlaku.  Menurut  Timban  et  al.  (2018),  memiliki status  kawin  justru  dapat  meningkatkan  stres  karena  permasalahan  sosial  ekonomi yang terjadi dalam rumah tangga.
Pengaruh  persentase  penduduk  bekerja  terhadap  prevalensi  merokok  di  Jawa Barat juga menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Hasil ini sejalan dengan penelitian Griep et al. (2015) yang tidak menemukan adanya hubungan antara stres kerja dengan status  merokok.  Hal  tersebut    disebabkan  karena  orang  sering  memulai  perilaku merokok  sebelum  memasuki  pasar  tenaga  kerja  sehingga  stres  kerja  akan  kurang terkait  dengan  prevalensi  merokok  dibandingkan  dengan  intensitas  merokok (Landsbergis et al., 1998).
Selanjutnya, variabel produksi tembakau berhubungan positif dan tidak signifikan terhadap  prevalensi  merokok  penduduk  10  tahun  ke  atas  di  Jawa  Barat.  Pengaruh produksi  tembakau  yang  tidak  signifikan  dapat  disebabkan  karena  tinggal  di  daerah penanam tembakau tidak membuat rokok lebih mudah diperoleh, sebab penanaman tembakau  di  rumah  untuk  produksi  rokok  rumahan  jarang  terjadi  (Wilson  &  Higgins, 1984). Di Indonesia sendiri, industri rokok kecil dan menengah hanya memiliki pangsa pasar  sebesar  4,2%  (Santoso,  2016).  Hal  ini  disebabkan  karena  industri  kecil  tidak mampu  bersaing  dengan  industri  rokok  besar  yang  mempunyai  banyak  modal, profesional,  dan  kemampuan  beriklan  yang  masif  (Sulastri  &  Suhono,  2016).  Selain itu, apabila dilihat berdasarkan data yang ada, sebagian besar kabupaten/kota di Jawa Barat  masuk  pada  kategori  rendah  untuk  produksi  tembakau  sehingga  hal  ini  juga mendorong variabel produksi tembakau menjadi tidak signifikan.
Koefisien 𝜌 yang  bernilai  positif  dan  signifikan  menunjukkan  angka  prevalensi merokok  suatu  kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  dipengaruhi  secara  signifikan  dengan arah positif oleh angka prevalensi merokok kabupaten/kota yang menjadi tetangganya. Koefisien 𝜌 sebesar 0,5288 berarti bahwa prevalensi merokok suatu kabupaten/kota akan  naik  sebesar  0,5288  kali  penimbang  spasial  apabila  prevalensi  merokok tetangganya naik satu persen.

## 4.  Simpulan
Berdasarkan  paparan  pada  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  disampaikan,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  pola  pengelompokan  pada  angka  prevalensi merokok penduduk di Jawa Barat berdasarkan wilayah. Hal ini dibuktikan dari adanya efek spasial berupa autokorelasi spasial positif pada data prevalensi merokok di Jawa Barat berdasarkan nilai Global Moran’s I.
Berdasarkan  hasil  pemodelan  didapatkan  bahwa  variabel  persentase  penduduk tamat  SMA/sederajat  dan  persentase  wilayah  dataran  tinggi  signifikan  terhadap prevalensi  merokok  di  Jawa  Barat.  Variabel  persentase  penduduk  tamat SMA/sederajat memberikan pengaruh negatif, sementara variabel persentase wilayah dataran tinggi memberikan pengaruh yang positif terhadap prevalensi merokok di Jawa Barat.  Selain  itu,  koefisien  spasial lag yang  signifikan menunjukkan  adanya  kaitan angka prevalensi merokok antarwilayah di Jawa Barat.
Untuk  penelitian  berikutnya  dapat  menambahkan  variabel  mengenai  adanya Peraturan Daerah yang mengatur tentang Kawasan Tanpa Rokok (KTR). Variabel ini diperlukan  untuk  melihat  signifikansi  dari  intervensi  yang  dilakukan  oleh  pemerintah daerah melalui Perda tersebut untuk dapat menurunkan prevalensi merokok penduduk di daerah mereka.

## Daftar Pustaka
Anselin, L. (1988b). Spatial Econometrics: Methods and Models . https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1
Anselin,  L.  (2003b).  Spatial  Econometrics.  In  B.  H.  Baltagi  (Ed.), A  Companion  to Theoretical Econometrics . https://doi.org/10.1002/9780470996249.ch15
Ayuningtyas, D., Tuinman, M., Prabandari, Y. S., & Hagedoorn, M. (2021b). Smoking- Related  Social  Control  in  Indonesian  Single-Smoker  Couples. International Journal of Behavioral Medicine , 28 (4): 455 –465. https://doi.org/10.1007/s12529-020-09935-z
Caraballo, R. S., Rice, K. L., Neff, L. J., & Garrett, B. E. (2019b). Social and Physical Environmental  Characteristics  Associated  With  Adult  Current  Cigarette Smoking.
Preventing Chronic Disease , 16 : 180373. https://doi.org/10.5888/pcd16.180373
Chen, Y. (2016b). Spatial Autocorrelation Approaches to Testing Residuals from Least
Squares Regression. PLOS ONE , 11 (1): e0146865. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146865
Drope,  J.,  Schluger,  N.,  Cahn,  Z.,  Drope,  J.,  Hamill,  S.,  Islami,  F.,  …  Stoklosa,  M. (2018b). The  Tobacco  Atlas (6th  ed.).  Atlanta:  American  Cancer  Society  and Vital Strategies.
Fernando,  P.,  Saptiko,  &  Pratiwi,  S.  E.  (2015b).  Hubungan  Tingkat  Pendidikan, Pekerjaan  dan  Umur  Terhadap  Perilaku  Merokok  di  Kota  Pontianak  Tahun 2015. Jurnal Mahasiswa PSPD FK Universitas Tanjungpura , 5 (01).
Griep, R. H., Nobre, A. A., Alves, M. G. de M., da Fonseca, M. de J. M., Cardoso, L. de O., Giatti, L., … Chor, D. (2015b). Job strain and unhealthy lifestyle: results from  the  baseline  cohort  study,  Brazilian  Longitudinal  Study  of  Adult  Health (ELSA-Brasil). BMC Public Health , 15 (1): 309. https://doi.org/10.1186/s12889- 015-1626-4
.
Juliansyah,  E.,  &  Rizal,  A.  (2017b).  Faktor  Umur,  Pendidikan,  dan  Pengetahuan dengan  Perilaku  Merokok  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Sungai  Durian, Kabupaten Sintang. VISIKES: Jurnal Kesehatan Masyarakat , 17 (01): 92 –107.
Kementrian  Kesehatan  RI.  (2018). Laporan  Nasional  Riskesdas  2018 .  Jakarta: Kementrian Kesehatan RI.
Krishnamoorthy,  Y.,  &  Ganesh,  K.  (2020b).  Spatial  pattern  and  determinants  of tobacco use among females in India – Evidence from a nationally representative survey (NFHS-4). Nicotine Tob Res. , 22 (12): 2231 –2237.
Kusumawardani,  N.,  Tarigan,  I.,  Suparmi,  &  Schlotheuber,  A.  (2018b).  Socio- economic, demographic and geographic correlates of cigarette smoking among Indonesian  adolescents:  results  from  the  2013  Indonesian  Basic  Health Research  (RISKESDAS)  survey. Global  Health  Action , 11 (sup1):  54 –62. https://doi.org/10.1080/16549716.2018.1467605
Kutner,  M.  H.  (Ed.).  (2005b). Applied  linear  statistical  models (5th  ed).  Boston: McGraw-Hill Irwin.
Landsbergis,  P.  A.,  Schnall,  P.  L.,  Deitz,  D.  K.,  Warren,  K.,  Pickering,  T.  G.,  & Schwartz,  J.  E.  (1998b).  Job  Strain  and  Health  Behaviors:  Results  of  a Prospective  Study. American  Journal  of  Health  Promotion , 12 (4):  237 –245. https://doi.org/10.4278/0890-1171-12.4.237
Nyirenda, H. T., Mulenga, D., Silitongo,  M., Nyirenda, H. B., & Nyirenda, T. (2019b). Spatial  distribution  and  correlates  of  smoking  in  Zambia. BMJ  Open , 9 (8): e030044. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-030044
Santoso, R. (2016b). Dilema Kebijakan Pengendalian Tembakau di Indonesia. Kajian , 21 (3): 201 –219.
Septiono, W., Kuipers, M. A. G., Ng, N., & Kunst, A. E. (2020b). The impact of local smoke ‐ free policies on smoking behaviour among adults in Indonesia: a quasi ‐ experimental national study.
Addiction , 115 (12): 2382 –2392. https://doi.org/10.1111/add.15110
Sreeramareddy,  C.  T.,  Ramakrishnareddy,  N.,  Harsha  Kumar,  H.,  Sathian,  B.,  & Arokiasamy,  J.  T.  (2011b).  Prevalence,  distribution  and  correlates  of  tobacco smoking  and  chewing  in  Nepal:  a  secondary  data  analysis  of  Nepal Demographic  and  Health  Survey-2006. Substance  Abuse  Treatment, Prevention, and Policy , 6 (1): 33. https://doi.org/10.1186/1747-597X-6-33
Sulastri, E. M., & Suhono, S. (2016b). Analisis Struktur, Kinerja, dan Perilaku Industri Rokok  di  Indonesia  Selama  Periode  2003  -  2012. Account hink :  Journal  of Accounting and Finance , 1 (01). https://doi.org/10.35706/acc.v1i01.444
Timban, I., Langi, F. F. L. G., & Kaunang, W. P. J. (2018b). Determinan Merokok di Indonesia  Analisis  Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2012. Jurnal KESMAS , 7 (5): 11.
Widiyaningsih, D., & Suharyanta, D. (2020b). Pengaruh Sosial Budaya Dan Geografis Terhadap Perilaku Merokok Lansia Perempuan Di Dataran Tinggi Dieng. Jurnal Manajemen Kesehatan Yayasan RS. Dr. Soetomo , 6 (2): 245 –254.
Wilson, R. W., & Higgins, C. W. (1984b). Smoking Behavior and the Tobacco Crop.
Journal  of  School  Health , 54 (9):  343 –346.  https://doi.org/10.1111/j.1746- 1561.1984.tb09746.x