## Autokorelasi Spasial Angka Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Tengah, Jawa
Timur dan Jawa Barat Tahun 2022 dengan Metode Moran’s I dan Geary’s C
Spatial Autocorrelation of Neonatal Mortality Rates in the Provinces of Central Java, East Java and West Java in 2022 Using Moran's I and Geary's C Methods
Mochamad Anwarid Ardans Pratama 1* , Martya Rahmaniati Makful 2
1 Program Studi Ilmu Kesehatan Masyarakat - Biostatistika, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia; Depok 16424; Indonesia | email : ardanspratama@gmail.com
2 Departemen Biostatistika dan Ilmu Kependudukan, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia; Depok 16424; Indonesia | email : tyarm@ui.ac.id *Korespondensi Penulis: ardanspratama@gmail.com
Abstrak
Latar belakang: Provinsi Jawa Tengah, Provinsi Jawa Timur dan Jawa Barat merupakan 3 provinsi tertinggi penyumbang kematian neonatal secara nasional. Secara persentase kematian neonatal di 3 Provinsi ini sebesar 40,65% dari jumlah kematian neonatal di tingkat nasional. Tujuan: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  autokorelasi  spasial  antar  kabupaten/kota  berdasarkan  angka  kematian neonatal dan mengidentifikasi kabupaten/kota yang menjadi hotspot kematian neonatal di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat tahun 2022.
Metode: Penelitian  ini  berdesain  studi  ekologi  dengan  pendekatan  spasial.  Analisis  autokorelasi  global  pada  penelitian  ini  menggunakan pendekatan metode Geary’s C dan Moran’s I , sedangkan autokorelasi lokal menggunakan metode Local Moran dan Local Geary . Hasil: Hasil uji autokorelasi secara global angka kematian neonatal menggunakan metode Moran’s I maupun Geary’s C menunjukkan adanya autokorelasi positif dan membentuk pola mengelompok. Cluster map dengan metode Local Moran mengidentifikasi 5 wilayah hotspot , yaitu Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Jember, Kabupaten Banyuwangi, Kabupaten Bondowoso dan Kabupaten Situbondo, sedangkan cluster map dengan  metode Local  Geary mengidentifikasi  6  wilayah  hotspot  yaitu  Kabupaten  Banyumas,  Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Wonosobo, Kabupaten Rembang dan Kabupaten Bondowoso.
Kesimpulan: Berdasarkan analisis autokorelasi global dengan metode Geary’s C dan Moran’s I Angka Kematian Neonatal di Provinsi Jawa Tengah,  Provinsi  Jawa  Timur  dan  Jawa  Barat  menunjukkan  pola  mengelompok.  Metode  Local  Moran  mengidentifikasi  5  wilayah hotspot sedangkan dengan menggunakan metode Local Geary mengidentifikasi 6 wilayah hotspot.
Kata Kunci: Kematian Neonatal; Autokorelasi Spasial; Moran’s I; Geary’s C

## Abstract
Introduction: Central Java, East Java and West Java provinces are the 3 highest provinces contributing to neonatal deaths nationally. The percentage of neonatal deaths in these 3 provinces amounted to 40.65% of the total neonatal deaths at the national level. Objective: This study aims to determine whether there is spatial autocorrelation between districts/cities based on neonatal mortality rates and identify districts/cities that are hotspots for neonatal deaths in the provinces of Central Java, East Java and West Java in 2022. Method: This research has an ecological study design with a spatial approach. Global autocorrelation analysis in this study uses the Geary's C and Moran's I method approach, while local autocorrelation uses the Local Moran and Local Geary methods.
Result: The global autocorrelation test results of neonatal mortality using Moran's I and Geary's C methods showed positive autocorrelation and formed a clustering pattern. The cluster map using the Local Moran's method identified 5 hotspot areas, namely Banjarnegara Regency, Jember Regency, Banyuwangi Regency, Bondowoso Regency and Situbondo Regency, while the cluster map using the Local Geary's method identified 6 hotspot areas, namely Banyumas Regency, Purbalingga Regency, Banjarnegara Regency, Wonosobo Regency, Rembang Regency and Bondowoso Regency.
Conclusion: Based on global autocorrelation analysis using the Geary's C and Moran's I methods, the Neonatal Mortality Rate in Central Java Province, East Java and West Java Province shows a clustered pattern. The Local Moran method identifies 5 hotspot areas, while using the Local Geary method identifies 6 hotspot areas.
Keywords: Neonatal Mortality; Spatial Autocorrelation; Moran’s I; Geary’s C

## ISSN 2597– 6052
DOI: https://doi.org/10.56338/mppki.v7i4.4900

## MPPKI

## Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia The Indonesian Journal of Health Promotion
Research Articles
Open Access

## PENDAHULUAN
Neonatal adalah masa 28 hari pertama kehidupan dengan neonatus sebagai sebutan untuk bayi yang berada pada masa tersebut. Periode neonatal dapat diklasifikasikan menjadi dua, yaitu neonatal dini (0-6 hari) dan neonatal akhir  (7-28  hari)  (1).  Periode  neonatal  merupakan  waktu  paling  rentan  untuk  bayi  yang  sedang  melakukan penyesuaian fisiologis dalam memenuhi kebutuhan pada lingkungan di luar rahim (2). Bayi usia kurang satu bulan termasuk golongan umur  yang memiliki risiko gangguan kesehatan paling tinggi dan berbagai masalah kesehatan bisa muncul. Berbagai risiko tersebut bisa berakibat pada risiko kematian bila tidak mendapat penanganan yang tepat dan memadai (3).
Menurut data dari UNICEF, anak menghadapi risiko kematian tertinggi pada bulan pertama kehidupannya dengan  rata-rata  global  18  kematian  per  1.000  Kelahiran  Hidup  (KH)  di  tahun  2021.  Sebagai  perbandingan, probabilitas kematian setelah bulan pertama dan sebelum mencapai usia 1 tahun diperkirakan 11 kematian per 1.000 dan  probabilitas  kematian  setelah  mencapai  usia  1  tahun  dan  sebelum  mencapai  usia  5  tahun  diperkirakan  10 kematian per 1.000 pada tahun 2021(3).
Angka Kematian Neonatal (AKN) di Indonesia berdasarkan Hasil Survei Demografi Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2017 sebesar 15 per 1.000 kelahiran hidup, angka ini menyiratkan bahwa 1 dari 67 anak meninggal dalam  bulan  pertama  kehidupannya  (4).  Angka  Kematian  Neonatal  tersebut  masih  belum  mencapai  target  bila dibandingkan target Sustainable Development Goals (SDG’s) di tahun 2030 yaitu 12 kematian per 1000 kelahiran hidup. Kejadian kematian neonatal mendapat perhatian karena indikator ini berkaitan secara langsung dengan target kelangsungan hidup anak dan menggambarkan kondisi sosial, ekonomi, kesehatan dan lingkungan (5).
Berdasarkan Profil Kesehatan Indonesia tahun 2021, diketahui bahwa Provinsi Jawa Tengah, Provinsi Jawa Timur dan Jawa Barat merupakan 3 provinsi tertinggi penyumbang kematian neonatal secara nasional dengan jumlah kematian  sebesar  3.010  kematian  di  Provinsi  Jawa  Tengah,  2.725  kematian  di  Provinsi  Jawa  Timur  dan  2.366 kematian di Provinsi Jawa Barat. Secara persentase kematian neonatal di 3 Provinsi ini sebesar 40,65% dari jumlah kematian neonatal di tingkat nasional  (6). Hasil penelitian oleh Azizah dan Handayani (2017) melaporkan bahwa kematian neonatal merupakan refleksi dari program layanan kesehatan kepada ibu dan anak termasuk layanan ANC, pertolongan  persalinan  oleh  tenaga  kesehatan  yang  berkompeten  dan  layanan postnatal .  Jadi,  semakin  tingginya kejadian kematian neonatal di suatu wilayah, menunjukkan semakin rendahnya kualitas pelayanan kesehatan kepada ibu  dan  anak  (7).  Hasil  penelitian  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Darwis  (2020)  yang menyatakan bahwa pada kategori bayi yang mendapatkan pelayanan KN1 tidak berkualitas berisiko 21,01 (95%CI =  2,82  –  156,4)  kali  lebih  tinggi  untuk  mengalami  kejadian  kematian  neonatal  dibanding  bayi  yang  mendapat pelayanan  KN1  berkualitas  setelah  dikontrol  variabel  jenis  kelamin,  berat  badan  lahir,  frekuensi  ANC  dan karakteristik persalinan (8).
Analisis spasial dapat memberikan gambaran suatu masalah/situasi kesehatan dalam perspektif kewilayahan. Analisis  spasial  sangat  perlu  diaplikasikan  karena  dapat  dimanfaatkan  sebagai tools dalam  proses  pengambilan keputusan  untuk  intervensi  program  berbasis  wilayah  dan  masalah  (9).  Metode  ini  mampu  untuk  mengolah  data dalam  bentuk  data  titik,  garis  dan  lokasi  dari  informasi  yang  dikumpulkan  dalam  area  studi  tertentu.    Beberapa manfaat  analisis  spasial  dalam  bidang  kesehatan  masyarakat  yaitu  sebagai  alat  untuk  memvisualisasikan  data kesehatan,  studi  korelasi  lingkungan  untuk  mengetahui  daerah  yang  dianggap  bermasalah  kesehatan  serta  dapat membentuk persamaan model prediktif secara statistik (10).
Data  sebaran  kejadian  kematian  neonatal  di  Indonesia  masih  diolah  dan  disajikan  dalam  bentuk  tabel, sedangkan metode analisis secara spasial melalui pendekatan Sistem Informasi Geografis masih terbatas. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  autokorelasi  spasial  antar  kabupaten/kota  berdasarkan  angka kematian neonatal dan mengidentifikasi kabupaten/kota yang menjadi hotspot kematian neonatal di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat tahun 2022.

## METODE
Penelitian ini berdesain studi ekologi dengan pendekatan spasial. Penelitian ini menggunakan unit analisis spasial pada tingkat administrasi kabupaten dan kota di Provinsi Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat yang  terdiri  dari  100  kabupaten/kota.  Data  penelitian  berupa  data  sekunder  dari  Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa Tengah,  Provinsi  Jawa  Timur  dan  Provinsi  Jawa  Barat  Tahun  2022  serta  peta  digital  3  provinsi  tersebut  dari https://tanahair.indonesia.go.id/ .  Data  sebaran  kejadian  kematian  neonatal  dikategorikan  dengan  metode natural break menggunakan aplikasi QGIS 3.32.2 dan autokorelasi spasial dianalisis dengan aplikasi GeoDa versi 1.22.0.2 dan Rstudio 4.3.2.
Analisis autokorelasi global pada penelitian ini menggunakan pendekatan metode Geary’s C dan Moran’s I, sedangkan  autokorelasi  lokal  menggunakan  metode Local  Moran dan Local  Geary .  Matriks  pembobot  pada penelitian ini menggunakan metode queen contiguity . Matriks queen contiguity merupakan matriks pembobot yang memperhatikan persinggungan sisi dan sudut pada area peta (11).

## MPPKI (April, 2024) Vol. 7 No. 4
Moran’s I merupakan metode yang paling popoler dalam mengukur autokorelasi secara global (12). Metode ini menghitung perbedaan antara nilai pengamatan di suatu wilayah dengan nilai rata-ratanya  dan perbedaan antara nilai  pengamatan  pada  masing-masing  tetangga  terhadap  nilai  rata-rata  (13).  Nilai Moran’s I  berkisar  antara  -1 sampai  1.  Semakin  tinggi  nilai  indeks  Moran  menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial  positif.  Nilai  I  perlu dibandingkan dengan nilai harapannya yaitu E[I], jika nilai I > E[I] mengindikasikan autokorelasi bernilai positif dan memiliki  pola  mengelompok,  nilai  I  =  E[I]  menunujukkan  tidak  adanya  autokorelasi  spasial  dan  nilai  I  <  E[I] menunjukkan autokorelasi bernilai negatif dan memiliki pola data menyebar (14).
Metode Geary’s  C membandingkan  antara  dua  nilai  wilayah  secara  langsung,  dua  nilai  wilayah  yang berdekatan  dibandingkan  dengan  yang  lainnya  secara  langsung.  Adanya  autokorelasi  positif  yang  sempurna ditunjukkan  dengan  koefisien Geary’s  C =  0  (15) . Nilai  yang  didapatkan  dalam  perhitungan Geary’s C  berkisar antara 0 sampai 2. Nilai C = 1 menunjukkan bahwa tidak terdapat autokorelasi spasial. Nilai C < 1 mengindikasikan autokorelasi positif dan memiliki pola mengelompok sedangkan nilai C > 1 mengindikasikan autokorelasi negatif dan memiliki pola data menyebar (16).
Local Moran dan Local Geary merupakan indeks lokal yang digunakan untuk mengetahui kecenderungan adanya pola pengelompokan secara lokal (17). Indeks lokal ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi wilayah yang menjadi hotspot dan cold  spot (18).  Output Local  Moran yang  dihasilkan  dari  aplikasi  GeoDa  berupa Moran’s scatterplot, cluster map,  significance map , sedangkan output Local Geary berupa cluster map,  significance map (19) .

## HASIL
Berdasarkan data  pada  Profil  Kesehatan  Tahun  2022,  AKN  tertinggi  di  Provinsi  Jawa  Tengah  terjadi  di Kabupaten Wonogiri sebesar 9,8 kematian per 1.000 KH, sedangkan yang terendah pada Kota Surakarta sebesar 1,4 kematian  per  1.000  KH  (20).  Pada  Provinsi  Jawa  Barat,  AKN  tertinggi  terdapat  pada  Kota  Banjar  sebesar  11,7 kematian per 1.000 KH, sedangkan yang terendah terdapat pada Kabupaten Bekasi sebesar 0,3 kematian per 1.000 KH  (21).  Di  Provinsi  Jawa  Timur,  Kabupaten  Bondowoso  menjadi  wilayah  dengan  AKN  tertinggi  sebesar  11 kematian  per  1.000  KH  dan  AKN  terendah  di  Kota  Kediri  dengan  angka  0,5  kematian  per  1.000  KH  (22) . Peta sebaran AKN per kabupaten/kota dapat disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta Sebaran AKN di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2022
Nilai Moran’s I AKN yang didapatkan dari output aplikasi GeoDa sebesar 0,3352 lebih besar dibandingkan dengan nilai harapannya E(I) yaitu sebesar -0,0101, hal ini menunjukkan terjadinya autokorelasi spasial positif atau membentuk pola mengelompok. Hasil uji signifikansi dengan randomisasi permutasi 999 didapatkan nilai p sebesar 0,001  <  α  =  0,05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  autokorelasi  secara  spasial  antara  kabupaten/kota berdasarkan AKN di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat.
Hasil  uji  autokorelasi  secara  global  angka  kematian  neonatal  menggunakan Geary’s  C dengan  matriks pembobot queen  contiguity pada  aplikasi  Rstudio  didapatkan  nilai  sebesar  0,651.  Nilai Geary’s C  diketahui  <  1, menunjukkan adanya autokorelasi positif dan memiliki pola mengelompok. Hasil uji signifikansi dihasilkan nilai p
sebesar 0.00001 < α = 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi secara spasial antara kabupaten/kota berdasarkan AKN di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat.
Untuk mengidentifikasi kabupaten/kota yang menjadi hotspot kematian neonatal di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat digunakan output Local Moran dan Local Geary berupa Cluster Map . Hasil output Local Moran Cluster Map (Gambar 2) didapatkan 5 kabupaten dengan kategori High-High yaitu angka kematian neonatal tinggi  yang  dikelilingi  oleh  kabupaten/kota  dengan  angka  kematian  neonatal  yang  juga  tinggi,  yaitu  Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Jember, Kabupaten Banyuwangi, Kabupaten Bondowoso dan Kabupaten Situbondo.
Gambar 2. Local Moran Cluster Map AKN di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2022
Hasil output Local Geary Cluster Map (Gambar 3) didapatkan 6 kabupaten hotspot angka kematian neonatal yaitu Kabupaten Banyumas, Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Wonosobo, Kabupaten Rembang dan Kabupaten Bondowoso.
Gambar 3. Local Geary Cluster Map AKN di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2022

## PEMBAHASAN
Penelitian ini berdesain studi ekologi dengan menggunakan data agregat di tingkat kabupaten/kota sebagai unit  analisisnya,  sehingga  rentan  menimbulkan  terjadinya ecological  fallacy jika  hasil  analisis  data  pada  tingkat agregat  digunakan  untuk  menjelaskan  efek  sebab  akibat  di  tingkat  individu.  Data  yang  digunakan  pada  studi  ini merupakan data sekunder yang dipublikasikan oleh Dinas Kesehatan Provinsi yaitu dalam bentuk Profil Kesehatan
Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2022. Dengan pemanfaatan data sekunder, peneliti tidak dapat menjamin validitas dan realibilitas data tersebut.
Kematian  neonatal  merupakan  masalah  kesehatan  masyarakat  di  seluruh  dunia  dan  salah  satu  masalah kesehatan  utama  di  negara-negara  berpenghasilan  rendah  dan  menengah  (23).  Penelitian  ini  mendeteksi  adanya autokorelasi spasial dengan metode Moran’s I maupun Geary’s C, hal ini dapat diartikan bahwa kejadian kematian neonatal di Provinsi Jawa Tengah, Jawa Timur dan Jawa Barat di Tahun 2022 berpola mengelompok ( clustered ). Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gudayu  (2023)  menemukan  bahwa  terdapat  pola mengelompok  pada  kejadian  kematian  neonatal  di  Negara  Ethiopia  dengan  nilai Moran’s I  sebesar  0,1005  dan p value sebesar 0,02 (24).
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Yuffty  (2023)  didapatkan  hasil  bahwa  angka  kematian  neonatal  pada kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Tengah pada Tahun 2021, memiliki hubungan keterkaitan antar wilayah dengan pola mengelompok ( clustered ). Pola persebaran mengelompok terbentuk pada determinan yang  berpengaruh pada kematian  neonatal  antara  lain  variabel  cakupan  komplikasi  kebidanan  ditangani,  cakupan  K4,  BBLR,  cakupan neonatus dengan komplikasi ditangani, persentase puskesmas, ketinggian wilayah, dan kerapatan jalan. Sedangkan variabel cakupan persalinan ditolong tenaga kesehatan dan cakupan kunjungan neonatal lengkap memiliki pola yang menyebar (25).
Hotspot analysis merupakan metode deteksi cluster spasial yang mengidentifikasi konsentrasi spasial yang signifikan secara statistik nilai-nilai tinggi dan nilai-nilai rendah terkait dengan seperangkat fitur geografis, untuk dapat menjadi wilayah hotspot yang signifikan secara statistik, suatu wilayah harus memiliki nilai yang tinggi dan dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai tinggi juga (26). Hasil dari Cluster map dengan metode Local Moran dan Local  Geary didapatkan  wilayah  hotspot  yang  berbeda. Cluster  map dengan  metode Local  Moran mengidentifikasi 5 wilayah hotspot, sedangkan cluster map dengan metode Local Geary mengidentifikasi 6 wilayah hotspot. Adanya perbedaan jumlah wilayah hotspot tersebut kemungkinan disebabkan karena metode Moran’s I lebih sensitif untuk mengidentifikasi adanya autokorelasi pada tingkat global, namun pada tingkat local metode Geary’s C  lebih  sensitif  dibandingkan  dengan Moran’s I  (27),  selain  itu  metode Geary’s  C lebih  sensitif  dalam mengidentifikasi perbedaan pada wilayah dengan tetangga yang sedikit (28).

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  dari  hasil  uji  autokorelasi  secara  global  angka  kematian  neonatal menggunakan  metode Moran’s I  maupun Geary’s  C menunjukkan adanya  autokorelasi  positif  dan  memiliki  pola mengelompok. Dan Cluster map dengan metode Local Moran mengidentifikasi 5 wilayah hotspot , yaitu Kabupaten Banjarnegara,  Kabupaten  Jember,  Kabupaten  Banyuwangi,  Kabupaten  Bondowoso  dan  Kabupaten  Situbondo, sedangkan cluster map dengan metode Local Geary mengidentifikasi 6 wilayah hotspot yaitu Kabupaten Banyumas, Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Rembang  dan  Kabupaten Bondowoso.

## SARAN
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan informasi untuk Dinas Kesehatan setempat untuk dapat menentukan kabupaten/kota yang menjadi prioritas intervensi utama dalam upaya peningkatan kualitas pelayanan kesehatan bagi ibu dan anak. Bagi peneliti yang tertarik dengan penelitian ini dapat melanjutkan penelitian dengan menggunakan metode lain seperti Getis-Ord dan memasukkan variabel independen yang berpengaruh pada AKN untuk dilakukan pemodelan secara spasial.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Kannaujiya AK, Kumar K, Upadhyay AK, McDougal L, Raj A, James KS, et al. Effect of preterm birth on early neonatal,  late  neonatal,  and  postneonatal  mortality  in  India.  PLOS  Global  Public  Health.  2022  Jun 28;2(6):e0000205.
2.  Elshazzly  M,  Anekar AA,  Shumway  KR,  Caban  O.  Physiology,  Newborn.  In:  StatPearls [Internet].  Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2023 [cited 2023 Nov 9]. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK499951/
3.  UNICEF.  The  neonatal  period  is  the  most  vulnerable  time  for  a  child  [Internet].  2023  [cited  2023  Jun  20].
Available from: https://data.unicef.org/topic/child-survival/neonatal- mortality/#:~:text=The%20first%2028%20days%20of,1%2C000%20live%20births%20in%201990.
4.  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana  Nasional,  Badan  Pusat  Statistik,  Kementerian  Kesehatan, USAID. Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2017. 2018.
5.  Bappenas.  METADATA  INDIKATOR  TUJUAN  PEMBANGUNAN  BERKELANJUTAN  (TPB)/ SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS (SDGs) INDONESIA PILAR PEMBANGUNAN SOSIAL. 2020.
6.  Kementerian Kesehatan RI. Profil Kesehatan Indonesia Tahun-2021. 2022.
7.  Azizah  I,  Handayani  OK.  Kematian  Neonatal  di  Kabupaten  Grobogan.  HIGEIA  (Journal  of  Public  Health Research and Development). 2017 Oct 31;1(4):72–85.
8.  Darwis  RA.  HUBUNGAN  KUALITAS  PELAYANAN  KUNJUNGAN  NEONATAL  PERTAMA  (KN1) DENGAN  KEMATIAN  NEONATAL:  ANALISIS  DATA  SDKI  2017  [Internet].  Universitas  Gadjah  Mada; 2020 [cited 2024 Feb 7]. Available from: https://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/191586
9.  Makful MR. Geografi Kesehatan Masyarakat: Teori dan Kasus. CV Literasi Nusantara Abadi; 2022.
10.  Eryando T. Spatial Analysis for Enhancing the Use of Health Data Availability from Different Sources to Help the Decision-Making Process. Kesmas: Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional. 2022 Aug 29;17(3):165.
11.  Akolo  IR.  PERBANDINGAN  MATRIKS  PEMBOBOT  ROOK  DAN  QUEEN  CONTIGUITY  DALAM ANALISIS  SPATIAL  AUTOREGRESSIVE  MODEL  (SAR)  DAN  SPATIAL  ERROR  MODEL  (SEM). Jambura Journal of Probability and Statistics. 2022 May 29;3(1):11–8.
12.  Hernawati  R,  Ardiansyah  MY.  Analisis  Pola  Spasial  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  di  Kota  Bandung Menggunakan  Indeks  Moran.  jrh  [Internet].  2018  Mar  6  [cited  2023  Dec  10];1(3).  Available  from: https://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/rekayasahijau/article/view/1774
13.  Mitchell A. The Esri guide to GIS analysis: geographic patterns and relationships. $n Volume 1. Second edition. Redlands, California: Esri Press; 2020. 1 p.
14.  Anselin  L.  Global  Spatial  Autocorrelation  [Internet].  2020  [cited  2023  Oct  25].  Available  from: https://geodacenter.github.io/workbook/5a_global_auto/lab5a.html
15.  Lee J, Wong DWS. Statistical analysis with ArcView GIS. New York: John Wiley; 2001. 192 p.
16.  Pfeiffer D, Robinson T, Stevenson M, Stevens K, Rogers D, Clement. Spatial Analysis in Epidemiology. Oxford: Oxford university press; 2008. (Oxford biology).
17.  Anselin  L.  Local  Spatial  Autocorrelation  [Internet].  2020  [cited  2023  Oct  25].  Available  from: https://geodacenter.github.io/workbook/6a_local_auto/lab6a.html
18.  Fatati  IF,  Wijayanto  H,  Sholeh  AM.  ANALISIS  REGRESI  SPASIAL  DAN  POLA  PENYEBARAN  PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI PROVINSI JAWA TENGAH. MEDIA STATISTIKA. 2017 Dec 30;10(2):95–105.
19.  Anselin  L.  Local  Spatial  Autocorrelation  (2)  [Internet].  2020  [cited  2023  Nov  30].  Available  from: https://geodacenter.github.io/workbook/6b_local_adv/lab6b.html
20.  Dinkes Provinsi Jawa Tengah. Profil Kesehatan Provinsi Jawa Tengah Tahun 2022. 2023. 21.  Dinkes Provinsi Jawa Barat. Profil Kesehatan Provinsi Jawa Barat Tahun 2022. 2023. 22.  Dinkes Provinsi Jawa Timur. Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2022. 2023.
23.  Blencowe H, Cousens S, Jassir FB, Say L, Chou D, Mathers C, et al. National, regional, and worldwide estimates of stillbirth rates in 2015, with trends from 2000: a systematic analysis. The Lancet Global Health. 2016 Feb 1;4(2):e98–108.
24.  Gudayu TW. Epidemiology of neonatal mortality: a spatial and multilevel analysis of the 2019 mini-Ethiopian demographic and health survey data. BMC Pediatrics. 2023 Jan 17;23(1):26.
25.  Yuffty  D.  Analisis  Spasial  Kematian  Neonatal  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2021.  Fakultas  Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia; 2023.
26.  Getis  A,  Ord  JK.  The  Analysis  of  Spatial  Association  by  Use  of  Distance  Statistics.  Geographical  Analysis. 1992;24(3):189–206.
27.  Levine N. Spatial Autocorrelation Statistics. Ned Levine & Associates Houston, TX [Internet]. 2015; Available from:https://nij.ojp.gov/sites/g/files/xyckuh171/files/media/document/CrimeStat%2520IV%2520Chapter%252 05.pdf
28.  Grekousis G. Spatial Analysis Methods and Practice: Describe – Explore – Explain through GIS [Internet]. 1st ed. Cambridge University Press; 2020 [cited 2023 Nov 30]. Available from:
https://www.cambridge.org/core/product/identifier/9781108614528/type/book