Submitted:2023-09-30               Accepted: 2023-10-28
This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## ANALISIS PENYEBARAN JUMLAH KASUS PMK PADA HEWAN TERNAK SAPI DI KABUPATEN LOMBOK TENGAH MENGGUNAKAN INDEKS MORAN TAHUN 2022

## Analysis Spread of Mouth and Nail Disease (PMK) Cattle in Central Lombok Regency
Using Moran Index in 2022
Ayu Septiani 1 , Ristu Haiban Hirzi 2* , Nawwarun Uyun Fikriah 3 1,2,3 Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Hamzanwadi Jl. Cut Nyak Dien No.85, Pancor, 83611, Nusa Tenggara Barat, Indonesia
E-mail Corespponding Author : ristuastalavista@gmail.com *
Abstrak: Salah satu sektor penting dalam pertumbuhan perekonomian Indonesia adalah sektor peternakan. Keberhasilan peternakan baik besar maupun kecil, dipengaruhi oleh kesehatan ternaknya. Sejak tahun 1990 Indonesia dinobatkan sebagai negara bebas PMK oleh OIE sejak tahun 1990. Namun, pada awal bulan april 2022  PMK  mulai  mewabah  kembali  secara  luas  dan  menjangkit  hewan  ternak  khususnya  ternak  sapi. Dampak  dari  wabah  ini,  banyak  peternak  yang  mengalami  kerugian  yang  signifikan.  Wabah  PMK  ini menjadikan Provinsi NTB berada di rangking ke 6 dengan total kasus aktif PMK. Sebaran kasus PMK di NTB, Lombok Tengah merupakan kasus terbanyak dengan jumlah 28.612 ekor dari populasi sapi sebanyak 323.232  ekor.  Metode  yang  peneliti  gunakan  ini  adalah  analisis  jumlah  penyebaran  PMK  dengan pendekatan  peta  sebaran.  Adapun  tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pemerintah terkait mengetahui penyebaran PMK. Berdasarkan analisis data dapat diketahui pola penyebaran penyakit mulut dan kuku di Kabupaten Lombok Tengah jika dilihat dari moran scatterplot menunjukkan bahwa pola sebaran PMK berada pada kuadran I dan III.
Kata Kunci: Indeks Moran, PMK, Ternak Sapi.
Abstract: One of the important sectors in Indonesia's economic growth is the livestock sector. The success of livestock, whether large or small, is influenced by the health of the livestock. Since 1990, Indonesia has been named a PMK-free country by the OIE since 1990. Since 1990, Indonesia has been named a PMK- free country by the OIE since 1990. However, at the beginning of April 2022, PMK began to spread again widely and infected livestock, especially cattle. As a result of  this outbreak, many breeders experienced significant  losses. This PMK cases outbreak has  put  NTB Province in  6th  place in  terms of  total  active PMK cases. The distribution of PMK cases in NTB, Central Lombok is the largest number of cases with 28,612 heads from a cattle population of 323,232 heads. The method that researchers use is analysis of the number of  PMK distribution  using  a distribution map approach. The aim of this research is to  help  the relevant  government  understand  the  spread  of  PMK.  Based  on  data  analysis,  it  can  be  seen  that  the distribution pattern of spread of Mouth and Nail Disease (PMK) in Central Lombok Regency, if seen from the Moran scatter plot, shows that the distribution pattern of FMD is in quadrants I and III..
Keywords: Cattle, Moran’s Index, PMK

## 1. PENDAHULUAN
Peternakan  merupakan  salah  satu  sektor  yang  memliki  peran  penting  dalam  pertumbuhan  perekonomian Indonesia.  Namun,  tingkat  risiko  kerugian  pada  sektor  peternakan  sangat  tinggi,  seperti  ternak  mengalami kematian,  kehilangan,  dan  bencana  alam.  Adapun  langkah  yang  diambil  pemerintah  untuk  mengatasi  risiko tersebut dengan menerbitkan undang- undang No. 19 Tahun 2013 tentang Perlindungan dan Pemberdayaan Petani (UU  P3)  dan  Permentan  No.  40  Tahun  2015  tentang  Fasilitas  Asuransi  Pertanian.  Kebijakan  tersebut  menjadi landasan dalam terciptanya Asuransi Usaha Ternak Sapi/Kerbau (AUTS/K) yang mulai berjalan pada tahun 2016 [1].
Keberhasilan  peternakan  baik  besar  maupun  kecil,  dipengaruhi  oleh  kesehatan  ternaknya.  Jika  ternak mengidap  suatu  penyakit  apabila  diabaikan,  kemudian  ternak  mengalami  kritis  dapat  menyebabkan  kematian ternak  dan  penurunan  produksi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kesehatan  ternak  patut  dipertimbangkan  dan diterapkan dalam usaha peternakan [2].
Penyakit pada ternak dapat menimbulkan kerugian ekonomi yang  signifikan bagi peternak. Hal ini dapat menghambat  produksi  dan  reproduksi  ternak.  Penyakit  menular  sering  mendapat  perhatian  serius  yang penanganannya harus dilakukan secara cepat dan tepat. Salah satu kebijakan kesehatan hewan adalah melindungi budidaya ternak dari ancaman wabah penyakit terutama terhadap penyakit hewan strategis [3].
Indonesia telah dinyatakan sebagai negara bebas PMK oleh OIE sejak tahun 1990 dan memiliki kewajiban mempertahankan  status  sebagai  negara  bebas  PMK  tanpa  vaksinasi.  Namun,  penyakit  PMK  mulai  mewabah kembali secara luas dan menjangkit hewan ternak khususnya sapi pada awal bulan april 2022 [4]. Di Indonesia penyebaran Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) meluas hampir di seluruh Provinsi. Penularan yang sangat cepat itu menimbulkan berbagai dampak, salah satunya kerugiaan bagi peternak. Dimana para peternak yang tidak dapat menjual ternaknya dikarenakan kesehatan dan keamanan hewan ternak [5].
Dampak dari wabah ini, sebagian besar peternak mengalami kerugian besar, baik secara finansial maupun waktu yang mereka habiskan untuk pemeliharaan hewan ternaknya. Dikarenakan banyak peternak sapi, terutama di pedesaan yang tidak mengetahui cara mengobati penyakit ini karna membutuhkan biaya yang sangat besar jika melakukan pemeriksaan ke dokter hewan. Oleh karena itu, untuk memudahkan peternak, diperlukan pengetahuan terkait sebaran PMK ini [6].
Pada akhir bulan Juni 2022, tercatat 19 provinsi dan 221 kabupaten/kota tertular PMK dengan jumlah kasus 291.538 ekor sakit, 96.060 ekor sembuh, 2.944 ekor potong bersyarat dan 1.733 ekor mati [4]. Berdasarkan data Dinas Kesehatan Hewan Provinsi NTB hingga 3 Juli 2022, jumlah kasus PMK mencapai 55.861 ekor. Diantaranya, 27.433 ekor masih dalam keadaan sakit, 28.179 ekor sudah dinyatakan sembuh, 176 ekor sudah dipotong bersyarat dan 72 ekor dinyatakan mati. Adapun sebaran kasus PMK di pulau Lombok terbanyak di Lombok Tengah dengan jumlah kasus sebanyak 28.612 ekor dari jumlah populasi sapi sebanyak 323.232 ekor  [6]. Provinsi NTB sendiri berada di peringkat ke 6 dengan total kasus aktif PMK [7].
Dampak wabah PMK dirasakan oleh peternak yang berada di Kabupaten Lombok Tengah. Oleh karena itu, diperlukan analisis penyebaran jumlah PMK pada hewan ternak sapi dengan metode Indeks Moran. Indeks Moran adalah salah satu teknik analisis spasial yang dapat digunakan untuk menentukan adanya autokorelasi spasial antar lokasi pengamatan jumlah kasus PMK di suatu daerah diperkirakan dipengaruhi oleh jumlah kasus PMK di daerah sekitarnya. Hal ini mungkin terjadi karena adanya faktor kedekatan atau ketetanggaan antar daerah. Oleh karena itu,  diperkirakan  terjadi  adanya keterkaitan  daerah  terhadap  jumlah  kasus  PMK  tersebut. Sehingga, diharapkan dapat  memudahkan  mengetahui  pola  sebaran  penyakit  PMK  bagi  peternak  sapi  dan  pemerintah  terkait  dalam mengambil langkah awal dalam menangani penyakit yang dialami hewan ternak sapi.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Data dan Variabel Penelitian
Jenis penelitian ini adalah kuantitatif karena data yang digunakan berupa data numerik. Sumber data yang digunakan adalah data Sekunder, dimana data sekunder yang bersumber dari Dinas Pertanian Lombok Tengah. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini berupa data Penyakit Mulut dan Kuku di Kabupaten Lombok Tengah tahun 2022 yaitu:
• Variabel Y: Penyakit Mulut dan Kuku (PMK)
• Variabel X1: Luas Wilayah
• Variabel X2: Jumlah yang Musnah
• Variabel X3: Jumlah Ternak
Adapun definisi operasional variabel dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Definisi Penyakit Mulut dan Kuku/PMK (Y) Data  PMK  pada  tahun  2022  di  Kabupaten  Lombok Tengah Luas Wilayah (X1) Semua  luas  wilayah  desa  yang  di  Kabupaten  Lombok Tengah Jumlah yang Musnah (X2) Hewan  ternak  sapi  yang  mati  dan  yang  di  potong bersyarat akibat terkena PMK Jumlah Ternak (X3) Jumlah  ternak  tahun  2022  yang  di  ambil  berdasarkan desa di Kabupaten Lombok Tengah

## 2.2   Metode Penelitian

## 2.2.1 Efek Spasial
Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh spasial antar pengamatan yang satu dengan yang lain dilakukan analisis  uji  efek  spasial  ( spatial  dependence )  [8].  Uji  efek  spasial  ini  digunakan  untuk  mengetahui  adanya autokorelasi spasial dan dependensi spasial. Moran’s I digunakan untuk mendeteksi keterkaitan antar lokasi [9].

## 1) Indeks Moran
Metode yang paling banyak digunakan untuk menghitung autokorelasi spasial adalah Indeks Moran ( Moran’s I ). Indeks Moran ( Moran’s I ) dapat digunakan untuk mendeteksi permulaan dari keacakan spasial. Keacakan spasial ini dapat mengindikasikan adanya pola-pola yang mengelompok atau membentuk tren terhadap ruang [10].
Moran’s I dapat digunakan mengetahui adanya dependensi spasial antar lokasi. Autokorelasi spasial adalah taksiran dari korelasi antar nilai amatan yang berkaitan dengan lokasi pada variabel yang sama. Jika terdapat pola  sistematik  dalam  penyebaran  sebuah  variabel,  maka  terdapat  autokorelasi  spasial.  untuk  mengetahui apakah ada autokorelasi spasial  antar lokasi  dapat dilakukan uji autokorelasi spasial dengan menggunakan Moran’s I dapat diformulasikan sebagai berikut [11]:
𝐼 = 𝑛 ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 𝑛 𝑖 (𝑦 𝑖 −𝑦)(𝑦 𝑗 −𝑦) ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 𝑛 𝑖 (𝑦 𝑖 −𝑦) 2 (1)
Keterangan:
𝐼    ∶  Indeks Moran
𝑛   ∶  banyak lokasi kejadian
𝑦 𝑖 ∶  nilai pengamatan pada wilayah ke − 𝑖 𝑦 𝑗 ∶  nilai pengamatan pada wilayah ke − 𝑗 𝑦     ∶  rata − rata nilai pengamatan
𝑤 𝑖𝑗 : penimbang keterkaitan antara wilayah 𝑖 dan 𝑗
Indeks Moran memiliki niliai yang berkisar antara -1 sampai 1 (−1 < 𝐼 < 1) . Nilai nol pada indeks moran menyatakan  data  tidak  berkelompok  berdasarkan  wilayahnya  [12].  Nilai 𝐼 positif  menunjukkan  terjadinya pengelompokan  wilayah  dengan  karakteristik  sama.  Sedangkan,  nilai 𝐼 negatif  menunjukkan  terjadinya pengelompokan wilayah dengan karakteristik berbeda. Nilai 𝐼 yang mendekati nol menunjukkan tidak terjadi keterkaitan antar wilayah [11].
Uji hipotesis untuk Indeks Moran adalah sebagai berikut:
i. Hipotesis yang digunakan untuk pengujian terhadap parameter I adalah sebagai berikut:
H 0 ∶ I = 0 (tidak ada autokorelasi spasial antarlokasi)
H 1 ∶ I ≠ 0 (terdapat autokorelasi spasial antarlokasi)
ii. Statistik uji:
Statistik uji untuk Indeks Moran adalah sebagai berikut [13]:
𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 : 𝑍(𝐼) = 𝐼−𝐸(𝐼) √𝑣𝑎𝑟(𝐼) (2)
𝐸(𝐼) = 𝑙 0 1 𝑛−1 (3)
𝑣𝑎𝑟(𝐼) = 𝑛 2 𝑠 1 −𝑛𝑠 1 +3𝑠 0 2 (𝑛 2 −1)𝑠 0 2 − 𝐸 (4)
𝑠 0 = ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (5)
𝑠 1 = 1 2 ∑ ∑ (𝑤 𝑖𝑗 + 𝑤 𝑗𝑖 ) 2 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (6)
𝑠 2 = ∑ (∑ 𝑗𝑖 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 + ∑ 𝑤 𝑗𝑖 𝑛 𝑗=1 ) 2 𝑛 𝑖=1 (7)
Keterangan:

## 𝐼              ∶  nilai 𝑀𝑜𝑟𝑎𝑛’𝑠 𝐼
𝑍 (𝐼)       ∶  nilai statistik uji 𝑀𝑜𝑟𝑎𝑛’𝑠 𝐼
𝑉𝑎𝑟 (𝐼) ∶  Varian 𝑀𝑜𝑟𝑎𝑛’𝑠 𝐼
𝐸 (𝐼)       ∶ 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑀𝑜𝑟𝑎𝑛’𝑠 𝐼
iii. Kriteria  Uji:  hipotesis 𝐻 0 akan  ditolak  jika 𝑝 –  𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 atau  penolakan 𝐻 0 yaitu  jika |𝑍(𝐼)|   > 𝑍 𝛼 2 dengan 𝑍 𝛼 2 adalah (1,96).
2) Moran’s Scatterplot
Moran’s Scatterplot merupakan diagram yang menunjukan hubungan antara nilai amatan pada suatu lokasi yang distandarisasi dengan rata-rata nilai amatan tetangganya [13]. Berikut adalah gambar Scatterplot [14]:

## Gambar 1. Kuadran Moran’s Scatterplot
Pada Moran’s Scatterplot terdapat empat kuadran yang berbeda, kuadran tersebut menunjukkan tipe hubungan spasial antara suatu daerah dengan daerah yang berdekatan seperti berikut:
a. Pada  kuadran  I ( High-High ),  mengidentifikasi  serta  menunjukkan  wilayah  dengan  nilai  pengamatan tinggi dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
b. Pada  kuadran  II ( Low-High ),  mengidentifikasi  serta  menunjukkan  wilayah  dengan  nilai  pengamatan rendah dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
c. Pada  kuadran  III (Low-low) mengidentifikasi  serta  menunjukkan  wilayah  dengan  nilai  pengamatan rendah dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan rendah.
d. Pada  kuadran  IV (High-Low), mengidentifikasi  serta  menunjukkan  wilayah  dengan nilai  pengamatan tinggi dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan rendah.
Apabila Moran’s  Scetterplot banyak  menempatkan  pengamatan  di  kuadran  HH  dan  kuadran  LL  maka cenderung mempunyai nilai autokorelasi spasial yang positif. Sedangkan Moran’s Scatterplot yang banyak
menempatkan pengamatan di kuadran HL dan LH akan maka cenderung mempunyai nilai atokorelasi spasial yang negatif [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  berikut  untuk  menunjukkan  karakteristik  atau  gambaran  umum  mengenai  data Penyebaran PMK di Kabupaten Lombok Tengah pada tahun 2022. Berikut penjelasan persentase penyebaran PMK berdasarkan banyak desa di Kabupaten Lombok Tengah.

## Gambar 2. Peta penyebaran PMK di Kabupaten Lombok Tengah
Gambar 2 menjelaskan bahwa kategori jumlah penyebaran PMK di Kabupaten Lombok Tengah menjadi 4 bagian dengan nilai interval dari jumlah penyebaran PMK yaitu daerah berwarna hijau dengan nilai interval 0  - 200 kasus, kuning dengan nilai interval 200 - 400 kasus, oranye dengan nilai interval 400 - 700 kasus, dan merah dengan nilai interval 7000 – 2000 kasus. Pada peta penyebaran Gambar 2 tersebut terdapat warna merah terletak di Desa Sengkol yang dapat diartikan bahwa jumlah penyebaran PMK desa tersebut paling tinggi.

## 3.2   Uji Dependensi Spasial

## 1. Pengujian Moran’s I
Pengujian efek spasial untuk mengetahui pengaruh spasial pada setiap variabel dapat ditunjukkan melalui scatterplot atau nilai Moran’s I. Berikut adalah scatterplot dari Moran’s I .

## Gambar 3.  Moran’s Scatterplot
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  pola  sebaran  data  PMK  berada  pada  kuadran  I  dan  III.  Sehingga  dapat diketahui bahwa desa dengan nilai yang tinggi pada setiap  variabel tersebut pada desa yang juga memiliki nilai tinggi dan desa dengan nilai yang rendah berkelompok dengan daerah yang juga memiliki nilai rendah. Persentase penyebaran  PMK  di  Kabupaten  Lombok  Tengah  tahun  2022  memiliki Moran’s  I sebesar  0,1486.  Kemudian diperoleh 𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 : 𝑍(𝐼) = 𝐼−𝐸(𝐼) √𝑣𝑎𝑟(𝐼) , dan 𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 3,012 . Indeks  Moran  I =  0,1486  yang  berarti  autokorelasi positif, yang menunjukkan penyebaran PMK di  Kabupaten Lombok Tengah berdasarkan desa mempunyai pola penyebaran  mengelompok  ( cluster ).  Pola  penyebaran  mengelompok  yang  mengindikasikan  karakteristik  yang sama antar desa yang berdekatan. Kemudian dapat dilihat juga uji hipotesis dengan nilai 𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 3,012 > 𝑍 𝛼 2 = 1,96 sehingga 𝐻 0 ditolak yang artinya bahwa terdapat dependensi spasial antar lokasi.

## 2. Moran’s Scatterplot
Berikut gambar penyebaran PMK desa berdasarkan empat kuadran:
Analisis Moran’s Scatterplot PMK diperoleh hasil sebaran nilai-nilai pengamatan sebagai berikut:
I. Kuadran I dengan jumlah 37 desa yaitu: Beber, Aik Berik, Gemel, Bagu, Kel. Gerantung, Beraim, Ketara, Bangket Parak, Pengembur, Taman Indah, Rembitan, Kuta, Sukaraja, Batunyala, Lendang Ara, Teruwai, Pagutan,  Prabu,  Mertak,  Sukadana,  Batujai,  Pengengat,  Pringgarata,  Pramaike,  Jurang  Jaler,  Sintung, Bonjeruk, Nyerot, Sepakek. Desa ini memiliki nilai PMK tinggi dan dikelilingi oleh kecamatan lain yang memiliki nilai PMK tinggi pula ( High - High ).
II. Kuadran II dengan jumlah 26 desa yaitu: Segala Anyar, Aik Darek, Kel. Sesake, Setuta, Dakung, Kateng, Kidang, Bakan, Ungga, Bujak, Tanak Awu, Bilebante, Semoyang, Kabul, Semparu, Tanak Rarang, Bonder, Beleka, Durian, Pendem, Marong, Ganti, Jango, Sengkerang, Gapura, Kawo. Desa ini memiliki nilai PMK rendah dan dikelilingi oleh desa lain yang memiliki nilai PMK tinggi ( Low - High ).
III. Kuadran  III dengan  jumlah  45  desa  yaitu:  Selebung,  Kerembong,  Wajageseng,  Barejulat,  Kompang Rembiga, Janapria, Montong Ajan, Teratak, Pejanggik, Mantang, Batutulis, Batu Jangkih, Mujur, Darmaji, Montong Sapah, Dasan Baru, Pelambik, Kel. Tiwugalih, Kel. Praya, Serage, Langko, Aik Mual, Monggas, Loang  Maka,  Saba,  Mekar  Bersatu,  Penujak,  Renggagata,  Kel.  Gonjak,  Teduh,  Darek,  Mrtk.  Tombok, Mekar  Damai,  Kel.  Panjisari,  Waduk  Pengga,  Aik  Bual,  Pandan  Indah,  Kel.  Prapen,  Montong  Terep, Montong Gamang.  Desa ini memiliki nilai PMK rendah dan dikelilingi oleh desa lain yang memiliki nilai rendah pula ( Low - Low ).
IV. Kudran  IV dengan  jumlah  32  desa  yaitu:  Mas-Mas,  Tampak  Siring,  Selebung  Rembiga,  Setiling,  Aik Bukak,  Bunkate,  Bun  Baok,  Bebuak,  Muncan,  Pujut,  Kel.  Jontlak,  Barabali,  Labulia,  Kr.  Sidemen, Setanggor,  Teratak,  Pagutan,  Perina,  Pengenjek,  Mekar  Sari,  Murbaya,  Banyu  Urip,  Pemepek,  Jelantik, Selong Belanak, Sukarara, Pengadang, Ubung, Tumpak, Kelebuh, Mangkung, Sengkol. Desa ini memiliki nilai PMK tinggi dan dikelilingi oleh desa lain yang memiliki nilai PMK rendah ( High - Low ).
Adapun pola penyebaran PMK di Lombok Tengah berdasarkan Moran’s Scatterplot adalah sebagai berikut:
Gambar 5.  Peta Penyebaran PMK desa di Lombok Tengah

## 4. KESIMPULAN
Pola  penyebaran  PMK  di  Kabupaten  Lombok  Tengah  jika  dilihat  dari Moran  Scatterplot menunjukkan bahwa  pola  data  berada  pada  kuadran  I  dan  III,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  autokorelasi  bernilai  positif  dan membentuk  pola  mengelompok  antar  desa  yang  berdekatan.  Peningkatan  PMK  di  Kabupaten  Lombok  Tengah berdasarkan persentase penyebarannya yang berada di 9 desa dengan jumlah berkisar antara 700-2000 sapi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih  penulis sampaikan kepada Universitas Hamzanwadi atas  bantuan penelitian melalui hibah internal tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Fadhil,  Allaily,  &  Z. R.,  “Strategi  Diseminasi  Asuransi  Usaha  ternak  Sapi/Kerbau  kepada   Peternak  di Provinsi Aceh,” Jurnal Teknologi Industri Pertanian , vol. 31, no. 3, pp. 305-315, 2021.
[2] B. Nursanni, D. Yulanto, & S. Rahmadani, “Pembinaan Desinfeksi Kandang pada Peternakan Rakyat Sebagai Upaya Pencegah Wabah Penyakit Mulut dan Kuku,” Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia , vol. 2, no. 4, pp. 101-108, 2022.
[3] M. Pratama, D. Pramudya, & Y. Endrawati, “Sosialisasi Penyakit Hewan Ternak dan Penanggulangannya di Desa Ciseureuh, Kecamatan Ketanggungan, Kabupaten Brebes,” Jurnal Pusat Inovasi Masyarakat , vol. 2, no. 4, pp. 652-656, 2020.
[4]  M.  Rohma,  A.  Zamzami,  H.  Putri,  H.  Adelia,  &  D.  Widianingrum,  “Kasus  Penyakit  Mulut  Dan  Kuku  di Indonesia  Epidemiologi,  Diagnosis  Penyakit,  Angka  Kejadian,  Dampak  Penyakit,  Dan  Pengendalian,” National Conference of Applied Animal Science , vol. 3, pp. 15-22, 2022.
[5] Y. Sutaryono, M. Azmi, A. Amini, A. Putri, D. Amalia, D. Fakhrunnisa, . . . R. Wardani, “Upaya Pengendalian Wabah  Penyakit  Mulut  Dan  Kuku  Pada  Kelompok  Ternak  Program  1000  Sapi  Di  Desa  Teruwai  Melalui Program Kuliah Kerja  Nyata  Tematik  Universitas  Mataram,” Jurnal  Pengabdian  Magister  Pendidikan  IPA , vol. 5, no. 4, pp. 1-5, 2022.
[6] A.Bani, & Asruddin “Pendeteksian Penyakit Mulut dan Kuku Pada Sapi dengan Menerapkan Metode Naïve Bayes,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC ), vol. 3, no. 4, pp. 264-268, 2022.
[7]  BNPB,  I.  (2022,  August  26).  Kenaikan  Kasus  PMK  di  Sumbawa  Diduga  dari  Lalu-Lintas  Truk  Logistik. BNPB.  Di  ambil  pada  tanggal  8  Agustus  2023,  dari  https://www.bnpb.go.id/berita/kenaikan-kasus-pmk-di- sumbawa-diduga-dari-lalulintas-truk-logistik
[8] D. Novitasari, & L. Khikmah, “Penerapan Model Regresi Spasial pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Tengah,” Statistika , vol. 19, no. 2, pp. 123-134, 2019.
[9] W. Revildy, S. Lestari, & Y. Nalita, “Pemodelan Spatial Error Model (SEM) Angka Prevalensi Balita Pendek (Stunting) di Indonesia Tahun 2018,” Seminar Nasional Official Statistics , pp. vol. 2020, no. 1, pp. 1224-1231, 2020.
[10]  T.  Wuryandari,  A.  Hoyyi,  D.  Kusumawardani,  &  D.  Rahmawati,  “Identifikasi  Autokorelasi  Spasial  pada Pengangguran di Jawa tengah Menggunakan Indeks Moran,” Media Statistika , vol. 7, no. 1, pp. 1-10, 2014.
[11] K. Santoso, F. Abiyyi, & A. Marselino, “Analisis Spasial Kemiskinan pada Masa Pemulihan Pandemi Covid- 19 di Jawa Barat Tahun 2021,” Jurnal Statistika dan Aplikasinya , vol. 6, no.2, pp. 288-299, 2022.
[12] R. Zidni, N. Humairoh, P. Nabilah, & E. Widodo, “Penerapan Spatial Error Model (SEM) untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kriminalitas,” Seminar Nasional Official Statistics , vol. 2021 no. 1 pp. 333- 342, 2021.
[13] E. Habinuddin, “Identifikasi Autokorelasi Spasial Pada Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung”. SIGMA-Mu , vol. 13, no. 1, pp. 7-15, 2021.
[14] R. Mailanda, D. Kusnandar, & N. Huda, “Analisis Autokorelasi Spasial Kasus Positif Covid-19 Menggunakan Indeks Moran Dan LISA,” Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , vol. 11, no. 3, pp. 483-492, 2022.
[15] R. Hernawati, & M. Ardiyansyah, “Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks Moran,” Jurnal Rekayasa Hijau , vol. 1, no. 3, pp. 221-231, 2017.