ISSN (P) 2088-3536 ISSN (E) 2528-3375

## PREVENTIF: JURNAL KESEHATAN MASYARAKAT
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT, UNIVERSITAS TADULAKO
http://jurnal.fkm.untad.ac.id/index.php/preventif

## Sistem Informasi Geografis Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur Pada Tahun 2018
Nadea Alda Nariswari* 1
1 Departemen Epidemiologi, Biostatistika Kependudukan, dan Promosi Kesehatan, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Airlangga
Author's Email Correspondence (*): nadea.alda.nariswari-2017@fkm.unair.ac.id Phone: +6281357817515

## ABSTRAK
Tuberkulosis  adalah  salah  satu  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  Mycobacterium  tuberculosis. Provinsi  Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  dengan  jumlah  kasus  Tuberkulosis  tertinggi  di Indonesia  selama  tahun  2018.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menggambarkan  sebaran  data  kasus Tuberkulosis  di  tiap  wilayah  dan  menganalisis  faktor  apa  saja  yang  dapat  memengaruhi  jumlah  kasus Tuberkulosis  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2018.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  observasional analitik  dengan  desain  cross  sectional.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  semua  kabupaten/kota  di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2018, yaitu sejumlah 38 kabupaten/kota. Sampel yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  total  populasi.  Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pemetaan  dan regresi  linier  berganda  menggunakan  aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  yaitu  GeoDa.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang  mempengaruhi jumlah  kasus Tuberkulosis adalah kepadatan penduduk dan jumlah puskesmas. Sedangkan variabel jumlah penduduk miskin dan cakupan rumah sehat tidak  berpengaruh.  Diharapkan  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  khususnya  Dinas  Kesehatan  Provinsi dapat menentukan strategi yang tepat untuk mencegah dan mengendalikan penyakit Tuberkulosis.
Kata Kunci : Tuberkulosis; Pemetaan; Regresi Linier Berganda; SIG; GeoDa
Published by: Tadulako University Address :
Jl.Soekarno Hatta KM 9. Kota Palu, Sulawesi Tengah, Indonesia.
Phone: +628114120202
Email: Preventif.fkmuntad@gmail.com
Article history :
Received : 03 11 2021 Received in revised form : 15 11 2021 Accepted : 20 12 2021 Available online : 31 12 2022
licensed by Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .

## ABSTRACT
Tuberculosis  is  an  infectious  disease  caused by  Mycobacterium  tuberculosis.  East  Java  Province is  one  of  the  provinces  with  the  highest  number  of  Tuberculosis  cases  in  Indonesia  in  2018.  The purpose  of  this  study  is  to  describe  the  distribution  of  tuberculosis  case  data  in  each  region  and analyze the factors that affect the number of tuberculosis cases in in East Java Province in 2018. This study is an analytical observational study with a cross sectional design. Population in this study were all  cities  in  East  Java  Province  in  2018  as  many  as  38  cities.  The  sample  in  this  study  was  total population.  The  analysis  that  used  in  this  research  is  mapping and  multiple  linear  regression  using Geographic Information System (GIS) application named GeoDa. The research shows that the factors affecting  the  number  of  tuberculosis  cases  are  population  density  and  number  of  health  centers. Meanwhile,  there  are  no  effect  of  variables  of  the  number  of  poor  population  and  the  coverage  of healthy houses. It is hoped that the East Java Province Government, especially the  Province Health Office, can determine the right strategy to prevent and control diarrheal diseases.
Keywords : Tuberculosis; Mapping; Multiple Linear Regression; GIS; GeoDa

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis  atau  yang  sering  dikenal  dengan  TBC  disebabkan  oleh  bakteri Mycobacterium  tuberculosis (M.  tuberculosis)  dan  termasuk  penyakit  menular  (1). Tuberkulosis merupakan salah satu dari 10 penyebab kematian tertinggi di dunia. Pencegahan penyakit  Tuberkulosis  dalam  konteks  yang  lebih  luas  diperlukan  untuk  menurunkan  kasus Tuberkulosis.  Misalnya,  kemiskinan,  kualitas  perumahan,  perlindungan  sosial,  kekurangan gizi dan pertumbuhan ekonomi (2).
Berdasarkan  Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2018,  sebanyak  566.623  kasus Tuberkulosis ditemukan, menunjukkan peningkatan dibandingkan pada tahun 2017 sebanyak 446.732 kasus. Salah satu dari tiga provinsi dengan jumlah kasus TBC tertinggi di Indonesia pada tahun 2018 adalah Jawa Timur. Selain itu, Jawa Timur menjadi salah satu provinsi yang masih belum dapat mencapai target angka keberhasilan pengobatan kasus tuberkulosis (3).
Jumlah seluruh kasus TBC di Jawa Timur pada tahun 2018 dilaporkan sebanyak 54.863 kasus.  Jumlah  ini  meningkat  dibandingkan  pada  tahun  2017,  yaitu  sebanyak  48.183  kasus. Mayoritas  penderita  Tuberkulosis  adalah  penduduk  dengan  usia  produktif,  sehingga  secara tidak langsung penyakit Tuberkulosis dapat menimbulkan masalah sosial ekonomi (4).
Pemetaan  sebaran  penyakit  dapat  membantu  dalam    menentukan  rencana  pencegahan dan  pengendalian.  Liu et  al .  menyatakan  pemetaan  penyakit  dapat  membantu  dalam penanggulangan penyakit melalui deteksi dini lokasi-lokasi yang berisiko tinggi (5). Dengan adanya sistem pemetaan sebaran penyakit diharap informasi tentang titik dan angka sebaran penyakit  dapat  lebih  mudah  diakses  (6).  Pemetaan  sebaran  penyakit  di  suatu  wilayah  dapat
dilakukan  dengan  bantuan  Sistem  Informasi  Geografis  dan  divisualisasikan  dalam  bentuk peta  digital  (5).  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan, mengelola, dan menginterpretasikan sebuah data di berbagai bidang. Di Indonesia, pada saat ini  SIG  dibidang  kesehatan  telah  dikenal  luas  sebagai  alat  bantu  surveilans,  bahkan  pada tingkat lanjut dapat digunakan untuk memprediksi suatu kejadian penyakit berdasarkan faktor risiko (7). Salah satu aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dapat digunakan untuk melakukan  pemetaan  sebaran  penyakit  adalah  Geoda.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada, peneliti  tertarik  untuk  menganalisis  faktor  apa  saja  yang  dapat  memengaruhi  jumlah  kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur tahun 2018.

## METODE
Penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik dengan desain cross sectional . Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  semua  Kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada tahun 2018, yaitu sejumlah 38 Kabupaten/kota. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah semua total populasi yaitu 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2018.
Data yang diambil merupakan data sekunder yang telah dipublikasi melalui Badan Pusat Statistik  dan  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur,  yaitu  berupa  data  jumlah  kasus Tuberkulosis,  kepadatan  penduduk,  jumlah  penduduk  miskin,  cakupan  rumah  sehat,  dan jumlah puskesmas.
Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah  kepadatan  penduduk,  jumlah penduduk  miskin,  cakupan  rumah  sehat,  dan  jumlah  puskesmas.  Variabel  dependen  adalah jumlah kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2018.

## HASIL

## Pemetaan
Gambar 1. Peta Sebaran Jumlah Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan,  peta  tematik  equal  interval  pada  Gambar  1,  ditunjukkan  bahwa  batas bawah=200  dan  batas  atas=7.007.  Kemudian  dibagi  menjadi  4  kelas,  dengan  interval  yang sama.  Rentang  nilai  200-1.901,750;  1.901,750-3.603,500;  3.603,500-5.305,250;  dan 5.305,250-7.007.  Jumlah  kasus  Tuberkulosis  pada  kelas  interval  pertama  terdapat  di  30 kabupaten/kota. Pada kelas interval kedua terdapat di 7 Kabupaten/kota. Kemudian, tidak ada kabupaten/kota  pada  kelas  interval  ketiga.  Pada  kelas  interval  ke-empat  terdapat  1 kabupaten/kota.  Sehingga,  jumlah  kasus  Tuberkulosis  Provinsi  Jawa  Timur  tertinggi  pada tahun 2018 terdapat di Kota Surabaya dengan rentang nilai 5.305,250-7.007.
Gambar 2. Peta Sebaran Kepadatan Penduduk di Provinsi Jawa Timur
Berdasarkan  Peta  Tematik  equal  interval  pada  Gambar  2,  ditunjukkan  bahwa  batas bawah=278,380 dan batas atas=8.231,740. Kemudian dibagi menjadi 4 kelas, dengan interval yang  sama.  Rentang  nilai  278,380-2.266,720;  2.266,720-4.255,060;  4.255,060-6.243,400; dan  6.243,400-8.231,740.  Kepadatan  penduduk  pada  kelas  interval  pertama  terdapat  di  29 kabupaten/kota.  Pada  kelas  interval  kedua  terdapat  di  2  kabupaten/kota.  Pada  kelas  interval ketiga terdapat di 5 kabupaten/kota . Pada kelas interval ke-empat terdapat 2 kabupaten/kota. Kepadatan Penduduk Provinsi Jawa Timur tertinggi pada tahun 2018, yaitu terdapat di Kota Surabaya dan Kota Mojokerto dengan rentang nilai 6.243,400-8.231,740.
Gambar 3. Peta Sebaran Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan  peta  tematik  equal  interval  pada  Gambar  3,  ditunjukkan  bahwa  batas bawah=7.040  dan  batas  atas=268.490.  Kemudian  dibagi  menjadi  4  kelas,  dengan  interval yang sama. Rentang nilai 7.040-72.402,500; 72.402,500-137.765; 137.765-203.127,500; dan 203.127,500-268.490.  Jumlah  penduduk  miskin  pada  kelas  interval  pertama  terdapat  di  9 kabupaten/kota. Pada kelas interval kedua terdapat di 16 kabupaten/kota. Pada kelas interval ketiga terdapat di 8 kabupaten/kota. Pada kelas interval ke-empat terdapat 5 kabupaten/kota. Sehingga,  jumlah  penduduk  miskin  Provinsi  Jawa  Timur  tertinggi  pada  tahun  2018,  yaitu terdapat di Kab. Sampang, Kab. Sumenep, Kab. Malang, Kab. Probolinggo, dan Kab. Jember dengan rentang nilai 203.127,500-268.490.
Gambar 4. Peta Sebaran Jumlah Puskesmas di Provinsi Jawa Timur
Berdasarkan  peta  tematik  equal  interval  pada  Gambar  4,  ditunjukkan  bahwa  batas bawah=3  dan  batas  atas=63.  Kemudian  dibagi  menjadi  4  kelas,  dengan  interval  yang  sama. Rentang  nilai  3-18;  18-33;  33-48;  48-63.  Jumlah  Puskesmas  pada  kelas  interval  pertama terdapat di 9 kabupaten/kota. Pada kelas interval kedua terdapat di 18 kabupaten/kota. Pada kelas  interval  ketiga  terdapat  di  9  kabupaten/kota.  Pada  kelas  interval  ke-empat  terdapat  2 kabupaten/kota. Sehingga, jumlah Puskesmas Provinsi Jawa Timur tertinggi pada tahun 2018, yaitu terdapat di Kota Surabaya dan Kab. Jember dengan rentang nilai 48-63.
Gambar 5. Peta Sebaran Cakupan Rumah Sehat di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan  peta  tematik  equal  interval  pada  Gambar  5,  ditunjukkan  bahwa  batas bawah=29.670  dan  batas  atas=97.850.  Kemudian  dibagi  menjadi  4  kelas,  dengan  interval yang sama. Rentang nilai 29.670-46.715; 46.715-63.760; 63.760-80.805; dan 80.805-97.850. Cakupan  rumah  sehat  pada  kelas  interval  pertama  terdapat  di  2  kabupaten/kota.  Pada  kelas
interval  kedua  terdapat  di  5  kabupaten/kota.  Pada  kelas  interval  ketiga  terdapat  di  15 kabupaten/kota. Pada kelas interval ke-empat terdapat 16 kabupaten/kota. Sehingga, cakupan rumah sehat Provinsi Jawa Timur tertinggi pada tahun 2018, yaitu terdapat di Kota Surabaya, Kab. Bangkalan, Kab. Gresik, Kab.  Lamongan, Kab. Sidoarjo, Kab. Jember, Kab. Jombang, Kab.  Lumajang,  Kab.  Trenggalek,  Kota  Kediri,  Kota  Madiun,  Kota  Probolinggo,  Kota Pasuruan, Kota Batu, Kota Malang, dan Kota Mojokerto dengan rentang nilai 80.805-97.850.

## Regresi Linier Berganda
Gambar 6. Hasil Analisis Regresi Linier
Hasil penelitian menunjukkan bahwa p=0,30903, dengan digunakan tingkat signifikansi ⍺ =5%  dapat  diketahui  bahwa  nilai  signifikansi  lebih  besar  daripada  alfa.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  residual  data  penelitian  ini  berdistribusi  normal.  Pengujian multikolinieritas  menunjukkan  nilai condition  number sebesar  17,934296.  Nilai  yang  ≤30, menunjukkan  telah  memenuhi  asumsi  tidak  adanya  multikolinieritas.  Uji  heterogenitas dengan  uji  Breusch-Pagan  (p=0,26984)  menunjukkan  tidak  terjadi  heteroskedastisitas,  yang berarti data telah memenuhi asumsi homoskedastisitas.
Beberapa pengujian tersebut menunjukkan data yang dianalisis telah memenuhi asumsi. Lebih  lanjut,  hasil  pengujian  menunjukkan  kepadatan  penduduk  berpengaruh  signifikan terhadap  jumlah  kasus  Tuberkulosis  (p=0,0000),  variabel  jumlah  penduduk  miskin
berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  jumlah  kasus  Tuberkulosis  (p=0,15884),  variabel cakupan  rumah  sehat  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  jumlah  kasus  Tuberkulosis (p=0,322239), dan variabel jumlah puskesmas berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus Tuberkulosis (p=0,00000).

## PEMBAHASAN

## Hubungan  Jumlah  Penduduk  Miskin  dengan  Jumlah  Kasus  Tuberkulosis  di  Provinsi Jawa Timur
Jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur  pada  tahun  2018  sebanyak  4.332.590  jiwa. Jumlah  ini  menurun  dari  tahun  2017,  yaitu  sebanyak  4.617.010  jiwa.  Tingkat  kemiskinan Jawa  Timur  berada  di  atas  angka  nasional,  yaitu  sebesar  10,85  persen,  dibandingkan  angka kemiskinan nasional sebesar 9,66 persen (8).
Hubungan  antara  kemiskinan  dengan  Tuberkulosis  bersifat  timbal  balik.  Mereka yang terinfeksi  penyakit  Tuberkulosis  secara  tidak  langsung  akan  memengaruhi  perekonomian mereka dan dapat menyebabkan kemiskinan. Sebaliknya, kondisi kemiskinan dapat membuat seseorang rentan terinfeksi penyakit Tuberkulosis (9).
Pada  penelitian  ini,  faktor  jumlah  penduduk  miskin  memiliki  pengaruh  yang  tidak signifikan  terhadap  jumlah  kasus  Tuberkulosis.  Hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian yang dilakukan oleh Karima (2020) yang bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang  berpengaruh  terhadap  jumlah  kasus  tuberkulosis  di  Indonesia.  Penelitian  tersebut menyatakan  bahwa  ada  pengaruh  jumlah  penduduk  miskin  terhadap  jumlah  kasus Tuberkulosis (10).

## Hubungan Kepadatan Penduduk dengan Jumlah Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Timur
Jumlah anggota keluarga yang banyak dapat meningkatkan jumlah penduduk. Semakin meningkatnya  pertumbuhan  penduduk  yang  tidak  disertai  dengan  luasnya  wilayah  akan menimbulkan tingginya angka kepadatan penduduk (11).Kepadatan penduduk di Jawa Timur pada  tahun  2018  mencapai  826,39  jiwa/km 2 .  Jumlah  ini  meningkat  dari  tahun  sebelumnya sekitar 822 jiwa/km 2 . Angka kepadatan tertinggi pada tahun 2018 terletak di Kota Surabaya (8).
Faktor  kepadatan  penduduk  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah seluruh kasus Tuberkulosis. Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Putri
(2019)  yang  berlokasi  di  wilayah  kerja  Puskesmas  Karya  Jaya  Palembang  yang menunjukkan ada pengaruh antara kepadatan hunian terhadap kejadian TB Paru (12).

## Hubungan  Cakupan  Rumah  Sehat  dengan  Jumlah  Kasus  Tuberkulosis  di  Provinsi Jawa Timur
Salah  satu  indikator  untuk  mengukur  kondisi  lingkungan  adalah  rumah  sehat.  Rumah sehat  adalah  rumah  tinggal  yang  memenuhi  syarat  kesehatan  yang  terdiri  dari  komponen rumah, sarana sanitasi dan perilaku lain seperti memiliki jamban yang sehat, sarana air bersih dan  pembuangan  limbah,  tempat  pembuangan  sampah,  jamban  sehat,  ventilasi  yang  baik, kepadatan hunian rumah sesuai dan lantai rumah tidak dari tanah. Pada tahun 2018, cakupan rumah  sehat  di  Provinsi  Jawa  Timur  sebesar  74,94%.  Angka  ini  meningkat  dibandingkan pada tahun sebelumnya sebesar 68,63% (4).
Pada  penelitian  ini,  faktor  cakupan  rumah  sehat  memiliki  pengaruh  yang  tidak signifikan terhadap jumlah kasus Tuberkulosis. Penelitian  yang dilakukan oleh Rosari et al. (2017)  juga  menemukan  bahwa  rumah  sehat  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap insiden Tuberkulosis Paru (13).

## Hubungan  Jumlah  Puskesmas  dengan  Jumlah  Kasus  Tuberkulosis  di  Provinsi  Jawa Timur
Puskesmas  merupakan  ujung  tombak  penyelenggaraan  pelayanan  kesehatan  dasar  di tingkat  masyarakat.  Dalam  Permenkes  No.  75  Tahun  2014  disebutkan  bahwa  Puskesmas adalah  fasilitas  pelayanan  kesehatan  yang  menyelenggarakan  upaya  kesehatan  masyarakat dan  upaya  kesehatan  perorangan.  Upaya  pelayanan  kesehatan  yang  dilaksanakan  baik promotif,  preventif,  kuratif,  maupun  rehabilitatif.  Salah  satu  upaya  kesehatan  pokok  yang dilaksanakan  Puskesmas  adalah  upaya  pelayanan  pencegahan  dan  pengendalian  penyakit menular dan tidak menular (14).
Faktor  jumlah  puskesmas  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah  kasus Tuberkulosis.  Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  lain  yang  bertujuan  untuk  meneliti model  faktor  risiko  penyakit  Tuberkulosis  oleh  Juwita,  Fentia,  dan  Masnarivan  (2021). Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  dari  jumlah  fasilitas  kesehatan terhadap prevalensi Tuberkulosis (15).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan jumlah kasus TBC tertinggi di  Indonesia  selama  tahun  2018.  Kota  Surabaya  menjadi  kota  dengan  jumlah  kasus Tuberkulosis  tertinggi.  Kepadatan  penduduk  tertinggi  terdapat  di  Kota  Surabaya  dan  Kota Mojokerto. Jumlah penduduk miskin tertinggi terdapat di 5 wilayah, yaitu di Kab. Sampang, Kab.  Sumenep,  Kab.  Malang,  Kab.  Probolinggo,  dan  Kab.  Jember.  Jumlah  Puskesmas terbanyak  terdapat  di  di  Kota  Surabaya  dan  Kab.  Jember.    Cakupan  Rumah  Sehat  tertinggi terdapat  di  Kota  Surabaya,  Kab.  Bangkalan,  Kab.  Gresik,  Kab.  Lamongan,  Kab.  Sidoarjo, Kab.  Jember,  Kab.  Jombang,  Kab.  Lumajang,  Kab.  Trenggalek,  Kota  Kediri,  Kota  Madiun, Kota Probolinggo, Kota Pasuruan, Kota Batu, Kota Malang, dan Kota Mojokerto. Penelitian menunjukkan bahwa faktor yang memengaruhi jumlah kasus Tuberkulosis adalah kepadatan penduduk dan jumlah puskesmas. Sedangkan variabel jumlah penduduk miskin dan cakupan rumah  sehat  tidak  berpengaruh.  Diharapkan  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  khususnya Dinas  Kesehatan  Provinsi  dapat  menentukan  strategi  yang  tepat  untuk  mencegah  dan mengendalikan penyakit Tuberkulosis.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Vidyastari  YS,  Cahyo  K,  Masyarakat  FK,  Dipoengoro  U.  Faktor  –  Faktor  yang Mempengaruhi Pencapaian Target CDR (Case Detection Rate) Oleh Koordinator P2TB dalam Penemuan Kasus di Puskesmas Kota Semarang. J Kesehat Masy. 2019;7(1):535– 44.
2.   WHO. Global Tuberculosis Report. 2020.
3.   KEMENKES RI. Profil Kesehatan Indonesia 2018. 2019. 207 p.
4.   Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur.  Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun 2018. 2019.
5.   Jaya IGNM, Tantular B, Zulhanif. Optimalisasi GeoDa dalam Pemodelan dan Pemetaan Penyakit di Kota Bandung. J Pengabdi Kpd Masy. 2018 Mar;2(3):215–9.
6.   Waskito DY, Kresnowati L, Subinarto S. Pemetaan Sebaran Sepuluh Besar Penyakit Di Pusat Kesehatan Masyarakat Mojosongo Kabupaten Boyolali Berbasis Sistem Informasi Geografis. J Ris Kesehat. 2018;6(2):7.
7.   Ganinov  IT,  Huda  S.  Penerapan  Sistem  Informasi  Geografis  Faktor  Risiko  Penyakit Leptospirosis. J Ilm Ilmu Kesehat Wawasan Kesehat. 2019;5(2):280–4.
8.   Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Timur.  Provinsi  Jawa  Timur  dalam  Angka  2019. 2019.
9.   Tabilantang  DE,  Nelwan  JE,  Kaunang  WPJ.  Analisis  Spasial  Distribusi  Tuberkulosis Paru Basil Tahan Asam (BTA)  Positif di Kota Manado Tahun 2015  – 2017. KESMAS. 2018;7(4).
10.  Karima  N  Al.  Model  Geographically  Weighted  Poisson  Regression  dengan  Fungsi Pembobot  Adaptive  Gaussian  (Studi  Kasus :  Jumlah  Kasus  Tuberkulosis  di  Indonesia Tahun 2018). 2020.
11.  Hakim  RN.  Aplikasi  Regresi  Panel  untuk  Pemodelan  Jumlah  Kasus  Tuberkulosis Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2012-2015 [Internet].  2018. Tersedia  pada: http://repository.unair.ac.id/74886/
12.  Putri  KD,  Sitorus  RJ.  Hubungan  Kepadatan  Hunian  dengan  Kejadian  TB  Paru  di Wilayah  Kerja  Puskesmas  Karya  Jaya  Palembang  [Internet].  2019.  Tersedia  pada: https://repository.unsri.ac.id/2008/
13.  Rosari  R,  Bakri  S,  Santoso  T,  Wardani  DWS.  Pengaruh  Perubahan  Penggunaan  Lahan terhadap Insiden Penyakit Tuberkulosis Paru: Studi di Provinsi Lampung (Effect of Land Use  toward  Pulmunary  Tuberkulosis  Incidence:  Study  in  Lampung  Province).  J  Sylva Lestari. 2017 Jan 26;5(1):71–80.
14.  KEMENKES  RI.  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  75  Tahun 2014 Tentang Pusat Kesehatan Masyarakat. 2014;634.
15.  Juwita  R,  Fentia  L,  Masnarivan  Y.  Pemodelan  Faktor  Risiko  Penyakit  Tuberkulosis. 2021.