http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/jukmas

## Analisis Spasial Temporal Sosiodemografi Dan Variabilitas Iklim Terhadap
Kejadian Tuberkulosis Paru BTA Positif di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017
Siti Fitriyani, Meliana Sari
Fakultas Ilmu Kesehatan, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email : meliana.sari@uinjkt.ac.id

## Abstrak
Tuberkulosis  merupakan  penyakit  menular  yang  menjadi  penyebab  kematian  tertinggi  di dunia. Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah kasus TB Paru tertinggi di Indonesia. Diantara  berbagai  faktor  yang  memengaruhi  kejadian  TB  adalah  aspek  keruangan.  Penelitian  ini merupakan studi ekologi yang bertujuan mengetahui hubungan dan autokorelasi spasial kejadian TB Paru BTA positif dengan variabel sosiodemografi dan variabilitas iklim di Provinsi Jawa Barat tahun 2013-2017. Analisis data dilakukan dengan uji korelasi Spearman , Moran’s I , LISA, dan BiLISA. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  tidak  terdapat  autokorelasi  spasial  Kejadian  TB  Paru  di  provinsi  Jawab Barat.  Hasil  analisis  bivariat  LISA  (BiLISA) menunjukkan  terdapat  autokorelasi  spasial  lokal  pada variable  Rumah  Sehat  di  tahun  2013  TB  Paru  BTA  positif  dengan  pola  acak.  Tidak  terdapat autokorelasi  spasial  antara  factor  sosidemografi  lainnya  dengan    Kejadian  TB  Paru  positif. Diharapkan kepada Dinas Kesehatan untuk meningkatkan upaya penemuan kasus dan meningkatkan promosi kesehatan terkait penyakit TB Paru, rumah sehat dan perilaku hidup bersih dan sehat pada daerah-daerah dan masyarakat yang berada di lokasi berisiko.
Kata Kunci : Tuberkulosis, Autokorelasi Spasial, Sosiodemografi, Iklim

## Abstract
Tuberculosis  is  an  infectious  disease  that  is  the  leading  cause  of  death  in  the  world.  West  Java Province is the province  with  the highest  number  of  pulmonary  TB  cases  in  Indonesia.  Among  the various  factors  that  influence  the  incidence  of  TB  is  the  spatial  aspect.  This  study  is  an  ecological study  with  the  aims  to  determine  the  spatial  distribution  and  autocorrelation  of  smear-positive pulmonary TB events with sociodemographic variables and climate variability in West Java Province in  2013-2017.  Data  analysis  was  performed  with  the  Spearman,  Moran’s  I,  LISA,  and  BiLISA correlation  tests.  The  results  of  this  study  indicate  that  there  is  no  spatial  autocorrelation  of  the incidence of pulmonary TB in the province of West Answer. The results of the bivariate  analysis of LISA (BiLISA) showed that there was a local spatial autocorrelation on the Healthy House variable in 2013  with  positive  smear  positive  pulmonary  TB  with  a  random  pattern.  There  is  no  spatial autocorrelation  between  other  sociodemographic  factors  and  the  incidence  of  positive  pulmonary TB.  Health  Office  shouldl  increase  efforts  to  find  cases  and  improve  health  promotion  related  to pulmonary TB, healthy homes, and clean and healthy living behaviors in areas and communities at- risk locations.
Keywords : Pulmonary TB, Spatial Autocorrelation, Sociodemographic, Climate

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis merupakan penyakit
menular  penyebab  kematian  nomor  satu  di
dunia. Diperkirakan sekitar 10 juta orang di dunia terinfeksi  kasus  TB  baru  (5,7  juta  laki-laki;  3,2 juta  perempuan;  1,1  juta  anak-anak),  dan menyebabkan  1,5  juta  kematian  (1).  Indonesia
menjadi  negara  ketiga  dengan  jumlah  kasus  TB Paru terbanyak di dunia. Menurut hasil Riskesdas (2018),  kasus  TB  di  Indonesia  cenderung  tinggi dan berkembang pesat pada pada kelompok usia 15  tahun  ke  atas,  orang  yang  hidup  dalam kemiskinan,  tingkat  pendidikan  rendah  dan kelompok  masyarakat  dengan  tingkat  sosial ekonomi menengah hingga terbawah. Jawa Barat merupakan  Provinsi  penyumbang  jumlah  kasus terbanyak  di  Indonesia,  dan  sebagian  besar terjadi pada kelompok usia 15 tahun ke atas (3).
TB  merupakan  penyakit  sosial,  sehingga peningkatan  pola  kejadian  peyakitnya  dapat dipengaruhi  oleh  kondisi  lingkungan  sekitar melalui  adanya  interaksi  sosial  (4).  Penyakit  TB memiliki kecenderungan menyebabkan pengelompokan  spasial  karena  sebagian  besar penderitanya  memiliki  determinan  sosial  yang sama  dan  tinggal  berkelompok  sehingga memperbesar  risiko  terinfeksi  TB  (5).  Beberapa studi  sebelumnya  (6–9)  menunjukkan  bahwa kejadian  penyakit  TB  cenderung  memiliki pengelompokan spasial, pola musiman dan tinggi di  daerah-daerah  rentan  (memiliki  jumlah  kasus TB  BTA  positif  tinggi,  padat  penduduk,  sosial ekonomi rendah, kondisi lingkungan buruk).
Penggunaan  analisis  spasial  dalam mengkaji  kejadian  TB  Paru  berdasarkan  tempat dapat  memberikan  informasi  yang  lebih  detail dan komprehensif. Diantaranya untuk mengetahui  kecenderungan  letak  dan  sebaran masalah  kesehatan  sehingga  dapat  mendeteksi area  dengan  risiko  TB  tinggi.  Informasi  yang diberikan  juga  dapat  menjelaskan  faktor  spasial yang berperan dalam kejadian penyakit dan peta endemisitas penyakit yang dapat mempengaruhi luasnya penularan ke wilayah lainnya.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  studi  ekologi dengan  pendekatan  analisis  spasial dan  berbasis pada  data  sekunder.  Penelitian  dilakukan  di Provinsi  Jawa  Barat  dengan  unit  analisis  27 Kabupaten/Kota  pada  bulan  Mei-Juni  2020. Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  angka penemuan kasus baru (CDR) TB Paru BTA positif di  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2013-2017.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  diperoleh  dari dokumen  publikasi  yang  dikeluarkan  oleh  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat (Data CDR TB Paru
BTA  Positif,  Cakupan  Rumah  Sehat,  Cakupan Ruma  ber-PHBS),  Badan  Pusat  Statistik  (Data Kepadatan  Penduduk  dan  Kemiskinan),  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  Provinsi Jawa Barat (Data variabilitas iklim yaitu rata-rata per  tahun:  suhu  udara  ( o C),  kelembaban  (%), curah  hujan  (mm),  dan  durasi  penyinaran matahari  (%),  dan  Badan  Informasi  Geospasial (Peta administrasi Provinsi Jawa Barat).
Analisis  data  spasial  yang  dilakukan adalah Global  Moran’s  I dan Local  Moran’s  I (LISA) menggunakan Aplikasi Quantum GIS (QGis) dan Geoda. Sedangkan analisis statistic menggunakan  uji  korelasi spearman dengan SPSS.

## HASIL
Hasil  analisis  univariat  CDR  TB  Paru  BTA positif  dan  variabel  sosiodemografi  (kepadatan penduduk,  kemiskinan,  cakupan  rumah  sehat, dan cakupan rumah ber-PHBS) ditampilan dalam Gambar 1.
Berdasarkan  data  dari  Dinas  Kesehatan Provinsi  Jawa  Barat,  kecenderungan  kasus  baru TB  Paru  BTA  positif  di  setiap  Kabupaten/Kota menunjukkan  tren  yang  fluktuatif  dengan penemuan  kasus  tertinggi  pada  tahun  2016  di Kota Sukabumi dan Kota Banjar (Gambar 1a).
Kepadatan penduduk di setiap Kabupaten/Kota  semakin  meningkat  dari  tahun ke  tahun  terutama  di  wilayah  perkotaan,  dan hampir  semua  wilayah  Kota  memiliki  kepadatan penduduk yang tinggi (Gambar 1b).
Persentase kemiskinan cenderung menurun  dengan  kemiskinan  yang  tinggi cenderung berada pada wilayah Kabupaten  yang masih  memiliki  karakteristik  pedesaan  (Gambar 1c).
Tren  cakupan  rumah  sehat  (Gambar  1d) dan  cakupan  rumah  tangga  ber-PHBS  (Gambar 1e)  menunjukkan  cakupan  yang  semakin meningkat  dari  tahun  ke  tahun  namun  sebagian besar  daerah  masih  memiliki  cakupan  kurang dari 70%.
Gambar 1. Tren CDR TB Paru BTA Positif dan Variabel Sosiodemografi di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017
Berdasarkan  Gambar  2,  suhu  udara  di Provinsi  Jawa  barat  tahun  2013-2017  berkisar antara 23,3 0 C-25,7 0 C dengan suhu terendah pada tahun  2017 dan  suhu  tertinggi pada tahun  2016 (Gambar 2a). Kelembaban udara di Provinsi Jawa barat  cenderung  stabil  dan  tidak  menunjukkan adanya  peningkatan  atau  penurunan  yang signifikan  dengan  kelembaban  terendah  74% (2015)    dan  kelembaban  tertinggi  80%  (2016) (Gambar 2b).
Dalam  lima  tahun  periode  yang  diamati, curah  hujan  tertinggi  di  Provinsi  Jawa  Barat terjadi  pada  tahun  2016  dengan  curah  hujan rata-rata  295,8  mm  dan  terendah  pada  tahun 2015 dengan
curah  hujan  rata-rata  184,7  mm  (Gambar  2c). Lama  penyinaran  matahari  tertinggi  di  Provinsi Jawa Barat dalam lima tahun adalah pada tahun 2015  yaitu  sebesar  67%  dan  terendah  adalah pada tahun 2016 sebesar 51,58% (Gambar 2d).
pada  tahun  2016  dengan  curah  hujan rata-rata  295,8  mm  dan  terendah  pada  tahun 2015  dengan  curah  hujan  rata-rata  184,7  mm (Gambar 2c). Lama penyinaran matahari tertinggi di  Provinsi  Jawa  Barat  dalam  lima  tahun  adalah pada  tahun  2015  yaitu  sebesar  67%  dan terendah  adalah  pada  tahun  2016  sebesar 51,58% (Gambar 2d).
(a) CDR TB Paru BTA Positif (b) Kepadatan Penduduk (c) Kemiskina n (d) Cakupan Rumah Sehat (e) Cakupan Rumah Ber-PHBS
Gambar 2 . Tren CDR TB Paru BTA Positif dan Variabilitas Iklim di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017
Hasil uji statistik pada Tabel.1 menunjukkan  tidak  terdapat  korelasi  yang signifikan  antara  CDR  TB  Paru  BTA  positif dengan  kepadatan  penduduk,  kemiskinan,
cakupan  rumah  sehat,  cakupan  rumah  ber- PHBS,  suhu  udara,  kelembaban,  curah  hujan dan durasi penyinaran matahari di Provinsi Jawa Barat tahun 2013-2017 ( p-value > 0.05).
Tabel 1. Korelasi antara TB Paru BTA Positif dengan Variabel Sosiodemografi dan Variabilitas Iklim di
Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017 Variabel r P-value Kepadatan Penduduk 2013 -0.145 0.470 2014 0.178 0.374 2015 0.218 0.275 2016 0.312 0.113 2017 0.092 0.650 Kemiskinan 2013 0.130 0.526 2014 -0.078 0.706 2015 -0.024 0.906 2016 -0.069 0.732 2017 -0.167 0.406 Cakupan Rumah Sehat 2013 -0.239 0.230 2014 -0.137 0.494 2015 -0.050 0.804 2016 -0.068 0.735 2017 -0.025 0.901 Cakupan Rumah Tangga ber-PHBS 2013 -0.038 0.849 2014 0.056 0.781 2015 0.085 0.674
2016 -0.057 0.778 2017 -0.240 0.228 Variabilitas Iklim Suhu 0.580 0.306 Kelembaban 0.447 0.450 Curah Hujan 0.800 0.104 Durasi Sinar Matahari -0.447 0.450
Sumber: Hasil pengolahan data Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat, Badan Pusat Statistik,
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Berdasarkan  Uji  autokorelasi  spasial menunjukkan tidak terdapat autokorelasi spasial
Kejadian TB Paru di Provinsi Jawa Barat (Tabel 2) dan  pola  spasial  secara  acak  (Gambar  3)
Tabel 2. Hasil Uji Univariat Global Moran’s I CDR TB Paru BTA Positif di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017
Tahun Moran’s I E(I) Z Score Keterangan 2013 0.096 -0.0385 0.9462 Tidak Signifikan 2014 0.153 -0.0385 1.3072 Tidak Signifikan 2015 0.140 -0.0385 1.2396 Tidak Signifikan 2016 0.142 -0.0385 1.4730 Tidak Signifikan 2017 0.160 -0.0385 1.3491 Tidak Signifikan Sumber : Hasil pengolahan data Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat
Gambar 3. Peta Pengelompokan Univariat LISA CDR TB Paru BTA Positif di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017
Hasil  analisis  menunjukkan  terdapat beberapa  daerah  yang  membentuk  autokorelasi spasial lokal yang signifikan  di beberapa  wilayah setiap  tahunnya.  Kluster  yang  terbentuk teridentifikasi    pada  semua  kuadran  dan cenderung  terjadi  di  beberapa  lokasi  yang  sama
setiap  tahunnya.  Selama  4  tahun,  Kabupaten Subang  selalu  berada  pada  kuadran high-low , yaitu  daerah  yang  memiliki  jumlah  penemuan kasus  tinggi  dan  dikelilingi  oleh  daerah  dengan jumlah penemuan kasus yang rendah.
Tabel 3. Hasil Uji Bivariat Global Moran’s I antara CDR TB Paru BTA Positif dengan Kepadatan Penduduk, Kemiskinan, Cakupan Rumah Sehat, dan Cakupan Rumah Tangga ber-PHBS di Provinsi Jawa Barat Tahun
2013-2017 Tahun Moran’s I E(I) Z Score Keterangan Kepadatan Penduduk 2013 -0.065 -0.0385 -0.4924 Tidak Signifikan 2014 -0.063 -0.0385 -0.5127 Tidak Signifikan 2015 -0.069 -0.0385 -0.5194 Tidak Signifikan 2016 0.011 -0.0385 0.3294 Tidak Signifikan 2017 -0.036 -0.0385 -0.2185 Tidak Signifikan Kemiskinan 2013 -0.056 -0.0385 -0.4507 Tidak Signifikan 2014 0.115 -0.0385 1.0578 Tidak Signifikan 2015 0.131 -0.0385 1.2120 Tidak Signifikan 2016 -0.036 -0.0385 -0.4396 Tidak Signifikan 2017 -0.067 -0.0385 -0.6893 Tidak Signifikan Cakupan Rumah Sehat 2013 0.222 -0.0385 1.9894 Signifikan 2014 0.142 -0.0385 1.1958 Tidak Signifikan 2015 -0.010 -0.0385 -0.1158 Tidak Signifikan 2016 -0.117 -0.0385 -1.1910 Tidak Signifikan 2017 -0.029 -0.0385 -0.3181 Tidak Signifikan Cakupan Rumah Tangga ber-PHBS 2013 0.002 -0.0385 0.0895 Tidak Signifikan 2014 -0.017 -0.0385 -0.1571 Tidak Signifikan 2015 0.019 -0.0385 0.2227 Tidak Signifikan 2016 0.006 -0.0385 0.1067 Tidak Signifikan 2017 -0.076 -0.0385 -0.7708 Tidak Signifikan
Sumber : Hasil pengolahan data Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat, Badan Pusat Statistik, Badan
Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
Hasil analisis menunjukkan hanya variabel rumah sehat  tahun  2013  yang  memiliki  autokorelasi dengan  kejadian  CDR  TB  Paru  di  Provinsi  Jawa Barat. Analisis lanjutan dengan bivariat LISA pada Gambar  4,  menunjukkan  pada  tahun  2013 terdapat  empat  daerah  dengan  autokorelasi spasial  lokal  yang  signifikan  yang  membentuk pola  mengelompok.  Sedangkan  pada  tahun- tahun  selanjutnya  tidak  terdeteksi  adanya  pola
spasial  global  namun  terdapat  autokorelasi spasial  lokal  yang  signifikan  di  beberapa  wilayah lainnya  pada  semua  kuadran.  namun  hanya variabel  cakupan  rumah  sehat  karena  memiliki autokorelasi  spasial  yang  signifikan  baik  secara global maupun lokal.
Gambar 4. Peta Pengelompokan Bivariat LISA antara CDR TB Paru BTA Positif dengan Cakupan Rumah Sehat di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017
Pada  Gambar  4.  menunjukkan  pada tahun  2013  terdapat  empat  daerah  dengan autokorelasi  spasial  lokal  yang  signifikan  yang membentuk  pola  mengelompok,  hal  ini  sesuai dengan  hasil  uji Global  Moran’s  I yang mendeteksi  adanya  pola  spasial  yang  signifikan. Sedangkan  pada  tahun-tahun  selanjutnya  tidak terdeteksi  adanya  pola  spasial  global  namun terdapat autokorelasi spasial lokal yang signifikan  di  beberapa  wilayah  lainnya  pada semua  kuadran.  Hasil  uji  bivariat  LISA  pada variabel lainnya menunjukkan terdapat autokorelasi  spasial  lokal  yang  signifikan  di beberapa wilayah.

## PEMBAHASAN
Angka  penemuan  kasus  baru  TB  Paru BTA  positif  di  Jawa  Barat  cenderung  menurun dari  tahun  ke  tahun  dengan  distribusi  CDR  yang masih  rendah  di  sebagian  besar  wilayah. Penelitian  ini  menunjukkan  tidak  terdapat  pola spasial  TB  yang  signifikan  setiap  tahunnya, namun  menunjukkan  terdapat  beberapa  daerah yang  membentuk  kluster  spasial  lokal  yang signifikan menurut LISA. Hasil penelitian ini sama dengan  penelitian  sebelumnya  (8,10),  namun tidak  sama  dengan  penelitian  Lima et  al .  (2019) (7). Perbedaan hasil ini kemungkinan dipengaruhi  oleh  adanya  perbedaan  kondisi geografis di setiap daerah serta unit analisis yang diteliti.  Meskipun  tidak  terdapat  pola  spasial
yang  mengelompok,  teridentifikasinya  kluster spasial  lokal  menunjukkan  adanya  perbedaan distribusi kasus di setiap wilayah (10).
Perbedaan  angka  penemuan  kasus  di setiap  wilayah  dipengaruhi  oleh  beberapa kondisi  seperti  kondisi  geografis  masing-masing wilayah,  faktor  sosiodemografi,  peran  petugas program  dalam  upaya  penemuan  kasus, preferensi  berobat  pasien  serta  kemudahan akses  ke  pelayanan  kesehatan  (6,11).  Pasien dengan  TB  BTA  positif  lebih  infeksius,  sehingga kasus  TB  Paru  BTA  positif  menjadi  salah  satu indikator  risiko  penularan  TB  (12).  Oleh  karena itu,  daerah  yang  memilliki  dan  dikelilingi  oleh daerah  dengan  penemuan  kasus  tinggi  harus menjadi perhatian dalam upaya penanggulangan TB. Daerah dengan penemuan kasus rendah dan dikelilingi  oleh  daerah  dengan  penemuan  kasus tinggi  atau  sebaliknya  kemungkinan  merupakan daerah  yang  menerima  limpahan  kasus  dari daerah  tetangganya  karena  banyak  pasien  yang berobat ke luar daerah sehingga pencatatan dan laporan kasusnya terdata di tempat pengobatan, contohnya  adalah  banyak  penduduk  Kabupaten Indramayu yang berobat ke pelayanan kesehatan di  Kota  Cirebon,  sehingga  penemuan  kasus  di Kab.  Indramayu  rendah  dan  di  Kota  Cirebon tinggi (11).
Sebaran kepadatan penduduk di Provinsi Jawa  Barat  menunjukkan  distribusi  yang  tidak merata  dengan  kesenjangan  yang  sangat  luas.
Dalam  penelitian  ini  tidak  ditemukan  adanya hubungan  yang  signifikan  antara  kepadatan penduduk dengan TB Paru BTA positif ( p > 0.05). Hasil  penelitian  ini  memiliki  temuan  yang  sama dengan beberapa penelitian sebelumnya (13,14), namun  berbeda  dengan  hasil  dua  penelitian lainnya  (15,16)  yang  menunjukkan  adanya hubungan  yang  signifikan.  Penelitian  ini  juga menunjukkan  tidak  terdapat  pengelompokan spasial  global  yang  signifikan  antara  kepadatan penduduk  dengan  CDR  TB  Paru  BTA  Positif, namun  terdapat  autokorelasi  spasial  lokal  yang signifikan  di  beberapa  daerah  pada  semua kluster,  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya yang dilakukan Soo (2014).
Kondisi  yang  padat  dapat  meningkatkan risiko peningkatan paparan terhadap orang yang menderita  TB  Paru  sehingga  akan  memudahkan penyebaran  kuman  (14,17)  Terlepas  dari  kondisi kepadatan penduduk, kejadian TB juga dipengaruhi  oleh  faktor  risiko  lain  seperti kemiskinan  tinggi,  cakupan  rumah  sehat  rendah dan PHBS rendah. Sehingga tingginya penemuan kasus  TB  di  suatu  daerah  kemungkinan dipengaruhi karakteristik variabel lainnya (12).
Tidak ditemukan  adanya hubungan  yang signifikan antara kemiskinan dengan TB Paru BTA positif ( p > 0.05). Hasil temuan dalam penelitian ini  sesuai  dengan  temuan  pada  beberapa penelitian  sebelumnya  (13,15),  namun  berbeda dengan hasil penelitian Harling and Castro (2014) yang  menemukan  adanya  hubungan  yang signifikan  (17).  Penelitian  ini  juga  menunjukkan tidak  terdapat  pengelompokan  spasial  global yang  signifikan  antara  kemiskinan  dengan  TB Paru  BTA  Positif,  namun  terdapat  autokorelasi spasial  lokal  yang  signifikan  di  beberapa  daerah pada  semua  kluster,  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya (8).
Masyarakat  dengan  kondisi  miskin mempunyai  keterbatasan  dalam  mengakses pelayanan kesehatan dan perumahan sehat (18), kemiskinan  juga  menyebabkan  rendahnya kemampuan untuk mengonsumsi makanan  yang bergizi  (17)  sehingga  meningkatkan  kerentanan terhadap  penularan  TB.  Tidak  ditemukannya hubungan  dan  autokorelasi  spasial  yang signifikan  dalam  penelitian  ini  bisa  jadi  karena faktor  lain  seperti  perpindahan  penduduk  dan terbatasnya  sumber  daya  dan  pelayanan kesehatan, sehingga darah dengan kondisi sosial
ekonomi  yang  baik  tetap  memiliki  risiko penularan yang tinggi (19).
Tidak  ditemukan  adanya  hubungan  yang signifikan  antara  cakupan  rumah  sehat  dengan TB  Paru  BTA  positif  ( p >  0.05).  Hasil  temuan dalam  penelitian  ini  sejalan  dengan  beberapa penelitian  sebelumnya  (14,20),  namun  tidak sesuai  dengan  penelitian  Saputra  (2020)  yang menunjukkan  hasil  signifikan.  Penelitian  ini mengidentifikasi  adanya  autokorelasi  spasial global  yang  signifikan  antara  CDR  dengan cakupan  rumah  sehat  pada  tahun  2013  di wilayah  Barat  Daya,  artinya  hubungan  spasial antara  CDR  dengan  cakupan  rumah  sehat memiliki  pola  yang  mengelompok.  Sedangkan pada  tahun-tahun  selanjutnya  (2014-2017)  tidak terdapat pengelompokan spasial yang signifikan.
Kondisi  rumah  yang  tidak  sehat  akan menjadi  reservoir  bagi  seluruh  lingkungan. Sehingga  semakin  baik  cakupan  rumah  sehat  di suatu  wilayah  akan  semakin  memperkecil  risiko masyarakat  menjadi  sakit  (3).    Keberadaan kuman  TB  atau  penderita  TB  Paru  BTA  positif  di dalam  rumah  dengan  kondisi  yang  tidak memadai  akan  meningkatkan  jumah  kontak dengan  kuman  atau  penderita  sehingga menyebabkan  terjadinya  infeksi.  Sedangkan kondisi rumah yang memenuhi syarat sehat akan mengurangi  potensi  perkembangan  kuman penyebab  penyakit  dan  terjadinya  penularan penyakit (21).
Tidak tidak ditemukan adanya hubungan yang  signifikan  antara  cakupan  rumah  tangga ber-PHBS dengan TB  Paru BTA positif ( p > 0.05). Temuan ini sesuai dengan penelitian sebelumnya (22) dimana beberapa aspek PHBS tidak memiliki hubungan  yang  signfikan  dengan  kejadian  TB, namun tidak sesuai dengan penelitian Kurniawan (2010)  dan  Saputra et  al .,  (2020).  Penelitian  ini juga menunjukkan tidak terdapat pengelompokan  spasial  global  yang  signifikan antara cakupan rumah ber-PHBS dengan CDR TB Paru  BTA  Positif,  namun  terdapat  beberapa daerah  yang  memiliki  autokorelasi  spasial  lokal yang signifikan.
Perilaku  seorang  penderita  TB  mengenai cara  batuk  dan  membuang  dahak  yang  tidak sesuai  etika  menjadi  salah  satu  faktor  risiko penularan  TB  ke  orang  lain  (24).    Perilaku merokok  dan  kebiasaan  mengonsumsi  makanan juga  merupakan  salah  satu  aspek  PHBS  yang
kaitannya  dengan  status  gizi  atau  imunitas  yang dapat  memengaruhi  kondisi  kesehatan.  Orang dengan  imunitas  yang  buruk  akan  rentan  untuk sakit jika terinfeksi kuman TB (1,24).
Tiga  unsur  variabilitas  iklim  di  Provinsi Jawa  Barat  yaitu  suhu,  kelembaban  dan  curah hujan  menunjukkan  tren  yang  konsisten  dengan penurunan  dan  peningkatan  kasus  TB  Paru  BTA positif. Sedangkan durasi paparan sinar matahari menunjukkan  tren  yang  berkebalikan  dengan penurunan dan peningkatan kasus TB. Meskipun menunjukkan  kekuatan  hubungan  yang  cukup kuat,  hasil  statistik  menunjukkan  tidak  terdapat hubungan yang signifikan antara variabilitas iklim dengan  TB  Paru,  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya  (13).  Hasil  yang  tidak  signifikan kemungkinan  terjadi  karena  durasi  penelitian yang sangat singkat.
Kondisi  Iklim  merupakan  salah  satu faktor  yang  dapat  berpengaruh  terhadap perkembangan mikroorganisme penyebab penyakit  (25).  Perubahan  iklim  akan  diikuti  oleh perubahan  ekosistem  yang  dapat  merubah  pola interaksi  antara  lingkungan  dan  manusia  yang berdampak  terhadap  kesehatan.  Beberapa penelitian  menunjukkan  pola  musiman  TB  yang meningkat  pada  musim  semi  dan  musim  panas (26,27).  Ketika  musim  dingin,  tingkat  paparan sinar  matahari  akan  semakin  rendah  (27)  dan biasanya  akan  semakin  banyak  aktifitas  dalam ruangan  yang  menyebabkan  kondisi  lingkungan menjadi  padat,  lembab,  dan  sirkulasi  udaran menurun,  akan  meningkatkan  viabilitas  kuman TB  (26).  Selain  viabilitas M.  tb , Perubahan  iklim juga  akan  berpengaruh  terhadap  sistem  imun individu. Kurangnya paparan sinar matahari akan berdampak  pada  penurunan  kadar  vitamin  D (28).  Keberadaan  kuman  TB  di  lingkungan  yang kontak  dengan  seseorang  pada  kondisi  imun kurang  baik,  akan  memudahkan  perkembangan dan  memperparah  kondisi  penyakit.  Seseorang yang mengalami kontak pada saat musim  dingin dan  mengembangkan  infeksi  kemungkinan  akan menjadi kasus pada musim panas.

## KESIMPULAN
Tidak  terdapat  korelasi  yang  signifikan antara  kejadian  TB  Paru  BTA  Positif  dengan variabel  sosiodemografi  (kepadatan  penduduk, kemiskinan,  cakupan  rumah  sehat,  cakupan rumah  tangga  ber-PHBS)  dan  variabilitas  iklim
(suhu  udara,  kelembaban,  curah  hujan  dan durasi  penyinaran  matahari)  di  Provinsi  Jawa Barat tahun 2013-2017. Tidak terdapat autokorelasi  spasial  global  yang  signifikan  pada kejadian  TB  Paru  BTA  positif  dan  variabel sosiodemografi,  kecuali  variabel  cakupan  rumah sehat  pada  tahun  2013,  namun  terdapat autokorelasi  spasial  lokal  yang  signifikan  di beberapa  wilayah  pada  semua  variabel  setiap tahunnya.
Oleh  karena  itu,  disarankan  bagi  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat untuk memperbaiki  kualitas  data  yang  dipublikasikan terutama terkait data kasus dengan memisahkan kasus  yang  berasal  dari  dalam  dan  luar  daerah. Dinas  Kesehatan  juga  sebaiknya  meningkatkan upaya  pencegahan  dan  pengendalian  yang merata di semua wilayah Kabupaten/Kota karena sebaran penyakit TB terjadi secara acak dan tidak membentuk pola spasial sehingga setiap wilayah memiliki potensi yang sama terhadap penyebaran  penyakit  TB.  Diharapkan  untuk penelitia  selanjutnya  agar  dapat  melakukan penelitian  dengan  unit  analisis  yang  lebih  kecil seperti  Desa  atau  Kecamatan  serta  memastikan validitas  data  yang  digunakan  agar  hasil penelitian lebih valid.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  dapat  diberikan kepada:  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat, Badan  Pusat  Statistik,  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika,  dan  Badan  Informasi Geospasial  yang  telah  menyediakan  data  yang diperlukan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   WHO.  Global  Tuberculosis  Report  2019. Geneva; 2019. 297 p.
2.   RISKESDAS.  Hasil  Utama  Riset  Kesehatan Dasar  2018.  Kementrian  Kesehat  Republik Indones. 2018;1(1):1–200.
3.   Dinkes Provinsi Jawa Barat. Profil Kesehatan Provinsi Jawa Barat 2017. 2018. 52 p.
4.   Oren  E,  Koepsell  T,  Leroux  BG,  Mayer  J. Area-based  socio-economic  disadvantage and  tuberculosis  incidence.  Int  J  Tuberc Lung Dis. 2012;16(7):880–5.
5.   Wardani DWSR, Lazuardi L, Mahendradhata
Y,  Kusnanto  H.  Pentingnya  Analisis  Cluster Berbasis  Spasial  dalam  Penanggulangan Tuberkulosis  di  Indonesia.  Kesmas  Natl Public Heal J. 2013;(1):147.
6.   Dangisso  MH,  Datiko  DG,  Lindtjørn  B. Spatio-temporal  analysis  of  smear-positive tuberculosis  in  the  Sidama  Zone,  Southern Ethiopia. PLoS One. 2015;10(6):1–19.
7.   Lima SVMA, Dos Santos AD, Duque  AM,  De Oliveira  Goes  MA,  Da  Silva  Peixoto  MV,  Da Conceição  Araújo  D,  et  al.  Spatial  and temporal analysis of tuberculosis in an area of social inequality in Northeast Brazil. BMC Public Health. 2019;19(1):1–9.
8.   Soo  BY.  A  Spatial  Analysis  of  Tuberculosis and its Relationship to Social Characteristics in Korea. 2014.
9.   Li  XX,  Wang  LX,  Zhang  J,  Liu  YX,  Zhang  H, Jiang  SW,  et  al.  Exploration  of  ecological factors  related  to  the  spatial  heterogeneity of  tuberculosis  prevalence  in  P.  R.  China. Glob Health Action. 2014;7(1).
10.   Álvarez-Hernández  G,  Lara-Valencia  F, Reyes-Castro  PA,  Rascón-Pacheco  RA.  An analysis  of  spatial  and  socio-economic determinants  of  tuberculosis  in  Hermosillo, Mexico,  2000-2006.  Int  J  Tuberc  Lung  Dis. 2010;14(6):708–13.
11.   Dinkes  Jawa  Barat.  LKIP  2016  (Laporan Kinerja Instansi Pemerintah). Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat. 2017.
12.   Zhao F, Cheng S, He G, Huang F, Zhang H, Xu B, et al. Space-Time Clustering Characteristics of Tuberculosis in. PLoS One. 2013;8(12):2005–11.
13.   Achmad  FA.  Analisis  Spasial  Penyakit Tuberkulosis  Paru  BTA  Positif  di  Kota Administrasi  Jakarta  Selatan  Tahun  2007- 2009. 2010.
14.   Haq  A,  Achmadi  UF,  Susanna  D.  Analisis Spasial  (Topografi)  Tuberkulosis  Paru  Di Kota  Pariaman,  Bukittinggi,  Dan  Dumai Tahun 2010-2016. J Ekol Kesehat. 2019;18(3):149–58.
15.   De  Abreu  E  Silva  M,  Di  Lorenzo  Oliveira  C, Teixeira  Neto  RG,  Camargos  PA.  Spatial distribution  of  tuberculosis  from  2002  to
2012  in  a  midsize  city  in  Brazil.  BMC  Public Health  [Internet].  2016;16(1):1–8.  Available from: http://dx.doi.org/10.1186/s12889- 016-3575-y
16.   Mahara G, Yang K, Chen S, Wang W, Guo X. Socio-Economic  Predictors  and  Distribution of Tuberculosis Incidence in Beijing, China: A Study  Using  a  Combination  of  Spatial Statistics  and  GIS  Technology.  Med  Sci. 2018;6(2):26.
17.   Harling  G,  Castro  MC.  A  spatial  analysis  of social  and  economic  determinants  of tuberculosis in Brazil. Heal Place. 2014;
18.   Ruswanto  B.  Analisis  Spasial  Sebaran  Kasus Tuberkulosis  Paru  Ditinjau  Dari  Faktor Lingkungan  Dalam  dan  Luar  Rumah  di Kabupaten Pekalongan.
Universitas Diponegoro. 2010.
19.   Ge  E,  Zhang  X,  Wang  X,  Wei  X.  Spatial  and temporal analysis of tuberculosis in Zhejiang Province  ,  China  ,  2009-2012.  Infect  Dis Poverty  [Internet].  2016;1–10.  Available from: http://dx.doi.org/10.1186/s40249- 016-0104-2
20.   Sasmita,  Junaidi  H,  Ainurafiq.  Pola  Spasial Kejadian  TB  Paru  BTA  Positif  di  Wilayah Kerja  Puskesmas  Puuwatu  Tahun  2013- 2015.  J  Ilm  Mhs  Kesehat  Masy  [Internet].
2017;2(6):1–10. Available from:
http://ojs.uho.ac.id/index.php/JIMKESMAS/ article/download/3033/2281
21.   Saputra  FF,  Wahjuni  CU,  Isfandiari  MA. Spatial  Modeling  of  Environmental-Based Risk Factors of Tuberculosis in Bali Province: an  Ecological  Study.  J  Berk  Epidemiol. 2020;8(1):26.
22.   Zhafirah N, Susanna D. Perilaku Hidup Bersih dan  Sehat  (  PHBS  )  dengan  Kejadian Gangguan  Pernapasan  pada  Balita  di Kawasan  Pesisir  Desa  Sedari  ,  Kecamatan Cibuaya  ,  Karawang  ,  Jawa  Barat  Tahun 2018.  J  Nas  Kesehat  Lingkung  Glob. 2020;1(1):46–54.
23.   Kurniawan  DA.  Hubungan  PHBS  dengan Kejadian  Tuberkulosis  Paru  pada  Warga  di Kelurahan  Jaraksari,  Wonosobo,  Jawa Tengah. 2010.
24.   Kemenkes  RI.  Peraturan  Menteri  Kesehatan
Republik  Indonesia  Nomor  67  Tahun  2016 Tentang Penanggulangan Tuberkulosis. 2016 p. 163.
25.   Ortíz  Bultó  PL,  Rodríguez  AP,  Valencia  AR, Vega  NL,  Gonzalez  MD,  Carrera  AP. Assessment of human health vulnerability to climate  variability  and  change  in  Cuba. Environ Health Perspect. 2006;114(12):1942–9. 26.   Fares  A.  Seasonality  of  tuberculosis.  J  Glob Infect Dis. 2011;3(1):46–55.
27.   Koh GCKW, Hawthorne G, Turner AM, Kunst
H,  Dedicoat  M.  Tuberculosis  Incidence Correlates  with  Sunshine:  An  Ecological  28- Year  Time  Series  Study.  PLoS  One. 2013;8(3):1–5.
28.   Cui Z, Lin D, Chongsuvivatwong V, Zhao J, Lin M,  Ou  J,  et  al.  Detecting  spatiotemporal pattern of tuberculosis and the relationship between ecological environment and tuberculosis, a spatial panel data analysis in Guangxi,  China.  2018;1–15.  Available  from: http://dx.doi.org/10.1101/348169