## ANALISIS SPASIAL KEPADATAN PENDUDUK TERHADAP KASUS TUBERKULOSIS DI PROVINSI JAWA BARAT 2019-2021
Andini Ayu Lestari*, Martya Rahmaniati Makful, Coraima Okfriani Departemen Biostatistika dan Ilmu Kependudukan, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia
Email: Andini Ayu Lestari – aa.andiniayu@gmail.com
ABSTRAK
Kata kunci: Tuberkulosis,  Pediatrik,
Analisis  Spasial,  TB  di Pediatrik, Indeks Moran Indonesia merupakan negara ke-3 dengan kasus TB tertinggi di dunia. Jawa Barat merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia  yang  dilaporkan  memiliki  jumlah kasus  tertinggi.  Salah  satu  factor  yang  menyebabkan  penyebaran  TB  yaitu kepadatan penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari sebaran analisis spasial kasus baru TB berdasarkan faktor risiko kepadatan penduduk di Provinsi Jawa  Barat  tahun  2019-2021.  Penelitian  ini  merupakan  studi  ekologi  dengan menggunakan  Exploratory  Spatial  Data  Analysis  (ESDA).  Variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kasus  baru  (insiden)  TB  dan  kepadatan penduduk di Jawa Barat tahun 2019-2021. Hasil perhitungan nilai indeks moran terhadap  hubungan  kasus  baru  TB  dengan  kepadatan  penduduk  menunjukkan hasil bahwa terdapat autokorelasi positif. Uji LISA menunjukkan tiga wilayah yang  masuk  kategori  High-high  untuk  penyebaran  TB  berdasarkan  kepadatan penduduk  pada  tahun  2019-2021  yaitu:  Kota  Depok,  Kota  Bogor,  dan  Kota Bekasi. Ketiga wilayah tersebut disarankan menjadi wilayah prioritas intervensi program TB untuk Provinsi Jawa Barat. ABSTRACT Keywords: Tuberculosis,  Pediatric, Spatial  Analysis,  TB  in Pediatric, Moran’s Index Indonesia is the 3rd country with the highest TB cases in the world. West Java is one of the provinces in Indonesia which is reported to have the highest number of cases. One of the factors that causes the spread of TB is population density. This study aims to study the spatial analysis distribution of new TB cases based on risk factors for population density in West Java Province in 2019-2021. This research is an ecological study using Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA). The variables used in this study are new cases (incidents) of TB and population density in West Java in 2019-2021. The results of calculating the moran index value on the relationship between new TB cases and population density show that there is a positive autocorrelation. The LISA test shows three areas that are in the High-High category for the spread of TB based on population density in 2019- 2021, namely: Depok City, Bogor City, and Bekasi City. These three areas are suggested  to  be  priority  areas  for  TB  program  intervention  for  West  Java Province..

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis  (TB)  merupakan  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  bakteri Mycobacterium Tuberculosis dan ditularkan oleh penderita TB melalui udara lewat percikan dahak. TB masih merupakan masalah kesehatan masyarakat di dunia. TB menduduki peringkat 10  besar  penyakit  yang  mengakibatkan  kematian  di  dunia.  Berdasarkan  Global  TB  Report, diperkirakan terdapat 10 juta orang dengan TB dan 1,2 juta kematian akibat TB di dunia tahun 2019. [5]
Indonesia merupakan negara ke-3 dengan kasus TB tertinggi di dunia setelah China dan India. Jumlah kasus baru TB di Indonesia tahun 2019 diperkirakan sebesar 845.000 kasus atau setara  dengan  312  per  100.000  penduduk  [5].  Survei  Prevalensi  Tuberkulosis  di  Indonesia
(SPTB) tahun 2013‐2014 menunjukkan prevalensi tuberkulosis paru yang terkonfirmasi secara bakteriologis sebesar 759 per 100.000 penduduk [6]
Berdasarkan Profil Kesehatan Indonesia tahun 2021, jumlah kasus TB yang ditemukan sebanyak  397.377  kasus,  meningkat  bila  dibandingkan  semua  kasus  tuberkulosis  yang ditemukan pada tahun 2020 yaitu sebesar 351.936 kasus. Jumlah kasus tertinggi dilaporkan dari provinsi dengan jumlah penduduk yang besar yaitu Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah [7]. Berdasarkan Laporan Tahunan Program Penanggulangan Tuberkulosis, Provinsi Jawa Barat merupakan wilayah dengan jumlah kasus TB tertinggi di Indonesia [8].
Berdasarkan hasil Riskesdas tahun 2018 kasus TB di Indonesia cenderung tinggi dan berkembang  pada  kelompok  usia  15  tahun  ke  atas,  orang  yang  hidup  dengan  kemiskinan, tingkat  pendidikan  rendah,  dan  kelompok  masyarakat  dengan  tingkat  sosial  ekonomi menengah hingga rendah [9].
Beberapa faktor yang menyebabkan penyebaran TB yaitu kepadatan penduduk, kondisi ekonomi rumah tangga, pelayanan kesehatan yang tersedia dan dapat diakses, sanitasi rumah tangga dan kebiasaan perilaku PHBS [10].
Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  67  Tahun  2016  Tentang Penanggulangan TB menyatakan bahwa faktor risiko terjadinya TB paru salah satunya adalah faktor lingkungan yaitu lingkungan perumahan yang padat dan kumuh, serta ruangan dengan sirkulasi  udara  yang  kurang  baik  dan  tanpa  cahaya  matahari  [11].  Selain  itu  kepadatan penduduk dapat mempercepat penularan dan pemindahan penyakit dari satu orang ke orang lain [12].
TB merupakan penyakit sosial sehingga peningkatan pola kejadian penyakit tersebut dapat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan sekitar melalui adanya interaksi sosial. Penyakit TB memiliki  kecenderungan  menyebabkan  pengelompokan  spasial  karena  sebagian  besar penderitanya  memiliki  determinan  sosial  yang  sama  dan  tinggal  berkelompok  sehingga meningkatkan risiko terinfeksi TB. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari sebaran analisis spasial kasus baru TB berdasarkan faktor risiko kepadatan penduduk di Provinsi Jawa Barat tahun 2019-2021.

## METODE
Penelitian ini merupakan studi ekologi dengan menggunakan Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA). Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah kasus baru (insiden) TB dan kepadatan penduduk di Jawa Barat tahun 2019-2021. Penelitian ini menggunakan data agregat yang diperoleh dari data rutin surveilans TB Direktorat P2PM Kementerian Kesehatan tahun  2017-2021  (Data  kasus  TB),  Badan  Pusat  Statistik  (Data  Kepadatan  Penduduk,  dan Badan Informasi Geospasial (Peta administrasi Provinsi Jawa Barat).
Kasus baru TB yaitu pasien yang terdiagnosis TB oleh tenaga kesehatan baik secara klinis maupun bakteriologis dan mulai pengobatan dengan OAT di tahun 2019-2021.
Unit analisis dalam penelitian ini adalah kabupaten/kota di Jawa Barat. Populasi studi penelitian  ini  adalah  seluruh  penduduk  yang  teregister  di  27  kabupaten/kota  Jawa  Barat. Sampel penelitian ini adalah seluruh penduduk yang terdiagnosis TB dan diobati OAT serta tercatat di data rutin surveilans TB Direktorat P2PM Kementerian Kesehatan tahun 2019-2021. Analisis data pada penelitian ini menggunakan Metode Moran’s Index dan Local Indicators of
Spatial Association (LISA) dengan uji statistik pada program GeoDa. Unit analisis penelitian ini adalah Kabupaten/ Kota di Jawa Barat.
Rentang nilai dari Indeks Moran dalam kasus matriks pembobot spasial terstandarisasi adalah -1 ≤ I ≤ 1. Nilai -1 ≤ I < 0 menunjukkan adanya autokorelasi spasial negatif, sedangkan nilai 0 < I ≤ 1 menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif, nilai Indeks Moran bernilai nol mengindikasikan  tidak  berkelompok.  Nilai  Indeks  Moran  tidak  menjamin  ketepatan pengukuran  jika  matriks  pembobot  yang  digunakan  adalah  pembobot  tak  terstandarisasi. Moran Scatterplot adalah alat yang digunakan untuk melihat hubungan antara nilai pengamatan yang  terstandarisasi  dengan  nilai  rata-rata  tetangga  yang  sudah  terstandarisasi.  Jika digabungkan  dengan  garis  regresi  maka  hal  ini  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  derajat kecocokan  dan  mengidentifikasi  adanya  outlier.  Moran  Scatterplot  dan  moran  cluster  map dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  keseimbangan  atau  pengaruh  spasial.  Tipe-tipe hubungan spasial dikategorikan menjadi empat kuadran sebagai berikut:
Kuadran II atau LH Kuadran I atau HH (Low-High) (High-HIgh) Kuadran III atau LL Kuadran IV atau HL (Low-Low) (High-Low)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data jumlah kasus TB yang ditemukan dan data kepadatan penduduk disajikan dalam bentuk grafik per Kabupaten/ Kota seluruh Provinsi Jawa Barat. Berdasarkan grafik 1, terlihat kecenderungan kasus baru TB di setiap Kabupaten/ Kota menunjukkan tren yang fluktuatif dengan penemuan kasus tertinggi pada tahun 2019-2021 di Kabupaten Bogor. Sementara itu, kepadatan  penduduk  di  setiap  Kabupaten/  Kota  cenderung  sama  dalam  periode  2019-2021. Kepadatan penduduk tertinggi terdapat di Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Cimahi, dan Kota Depok.

## Analisis Spasial Kepadatan Penduduk Terhadap Kasus Tuberkulosis Di Provinsi Jawa Barat 2019- 2021
Pengujian autokorelasi spasial secara global menggunakan indeks moran untuk hubungan kasus baru tuberkulosis terhadap kepadatan penduduk tahun 2019-2021 dapat dilihat pada tabel 1. Hasil perhitungan nilai indeks moran hubungan kasus baru TB dengan kepadatan penduduk pada tahun 2019 terlihat pada Tabel 1. yaitu sebesar 0.497. Nilai tersebut lebih besar dari (E(I))=Io = - 0,039 menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi positif. Dari hasil uji signifikansi dapat diketahui bahwa nilai Z(I) = 4.3929 > Z0,95 = 1,645. Sehingga H0 ditolak atau terdapat autokorelasi spasial. Hasil perhitungan nilai indeks moran hubungan kasus baru TB dengan kepadatan penduduk pada tahun 2020 sebesar 0,472. Nilai tersebut lebih besar dari (E(I))=Io = - 0,039 menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi positif. Dari hasil uji signifikansi dapat diketahui bahwa nilai Z(I) = 4.2139 >  Z0,95  =  1,645.  Sehingga  H0  ditolak  atau  terdapat  autokorelasi  spasial.  Nilai  indeks  moran hubungan kasus baru TB dengan kepadatan penduduk pada tahun 2021 sebesar 0.439 Nilai tersebut lebih besar dari (E(I))=Io = -0,039 menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi positif. Dari hasil uji signifikansi dapat diketahui bahwa nilai Z(I) = 3.488 > Z0,95 = 1,645. Sehingga H0 ditolak atau terdapat autokorelasi spasial.
Tabel 1. Tabel Hasil Index Moran tahun 2019-2021
Index Tahun Moran E(I) Sd Z hit 2019 0.497 - 0.1144 4.3929 0.039 2020 0.472 - 0.1129 4.2139 0.039 2021 0.439 - 0.1147 3.488 0.039
Gambar 1. Peta Klaster Hubungan Kepadatan Penduduk dan Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat Tahun 2019-2021

## Analisis Spasial Kepadatan Penduduk Terhadap Kasus Tuberkulosis Di Provinsi Jawa Barat 2019-2021
Gambar 2.Peta signifikansi Hubungan Kepadatan Penduduk dan Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat tahun 2019- 2021
Berdasarkan  analisis  spasial  local  menggunakan  LISA,  terlihat  plot  yang  terdapat diantara  kuadran  I,  II,  III,  dan  IV  baik  pada  tahun  2019,  2020,  dan  2021  lebih  banyak mengelompok di kuadran I, II dan kuadran III yang dapat dilihat pada gambar 1 dan 2.
Di tahun 2019, terdapat tiga wilayah yang masuk dalam kuadran I (High-High), dimana menunjukkan bahwa daerah yang memiliki nilai kasus tinggi juga dikelilingi dengan daerah yang memiliki kasus tinggi: Kota Depok, Kota Bogor, dan Kota Bekasi. Hal ini menunjukkan adanya autokorelasi positif. Sementara itu, terdapat tiga wilayah di Kuadran II (Low-High), dimana menunjukkan bahwa daerah yang memiliki nilai kasus rendah namun dikelilingi oleh daerah yang memiliki nilai kasus tinggi: Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, dan Kabupaten Karawang. Hal ini menunjukkan adanya autokorelasi negatif. Terdapat pula dua wilayah di Kuadran  III  (Low-Low),  dimana  memiliki  nilai  kasus  rendah  dan  dikelilingi  oleh  daerah dengan  kasus  rendah  pula,  yaitu  Kabupaten  Tasikmalaya  dan  Kabupaten  Ciamis.  Hal  ini menunjukkan adanya autokorelasi positif.
Di tahun 2020, terdapat tiga wilayah yang masuk dalam kuadran I (High-High) yaitu Kota  Depok,  Kota  Bogor,  dan  Kota  Bekasi  Bekasi.  Hal  ini  menunjukkan  tiga  kabupaten tersebut  terdapat  autokorelasi  spasial  positif.  Terdapat  empat  wilayah  di  Kuadran  II  (Low- High) yaitu Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, Kabupaten Karawang, Kabupaten Cianjur. Hal ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial negatif. Sementara itu, terdapat dua wilayah di  Kuadran  III  (Low-Low)  yaitu  Kabupaten  Tasikmalaya  dan  Kabupaten  Ciamis.  Hal  ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif.
Di tahun 2021, terdapat tiga wilayah yang masuk dalam kuadran I (High-High) yaitu Kota  Depok,  Kota  Bogor,  dan  Kota  Bekasi  Bekasi.  Hal  ini  menunjukkan  tiga  kabupaten tersebut  terdapat  autokorelasi  spasial  positif.  Terdapat  empat  wilayah  di  Kuadran  II  (Low- High) yaitu Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, Kabupaten Karawang, Kabupaten Cianjur. Hal ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial negatif. Serta, tiga wilayah di Kuadran III
(Low-Low) yaitu Kabupaten Tasikmalaya Kabupaten Ciamis, dan Kabupaten Cirebon. Hal ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif.

## Pembahasan
Jumlah kasus TB yang ditemukan di Jawa Barat cenderung menurun pada tahun 2020 dibandingkan  sebelumnya  akibat  dampak  dari  pandemi  COVID-19,  di  tahun  2021  terjadi peningkatan jumlah kasus TB yang ditemukan di beberapa kabupaten/kota. 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 [2].
Hasil perhitungan nilai indeks moran hubungan kasus TB dengan kepadatan penduduk pada tahun 2019-2021 menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi positif atau memiliki pola yang  cenderung  mengelompok.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  uji  signifikansi  disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi spasial sehingga ada hubungan secara spasial antara kasus baru TB  dengan  kepadatan  penduduk  di  Jawa  Barat.  Hal  ini  berarti,  hubungan  antara  kepadatan penduduk dan kasus tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat membentuk pola yang mengelompok berdasarkan  klasternya.  Selanjutnya,  hasil  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  wilayah Kabupaten/ Kota yang padat penduduknya cenderung memiliki kasus tuberkulosis yang juga tinggi.  Kondisi  yang  padat  dapat  meningkatkan  risiko  peningkatan  paparan  terhadap  orang yang  menderita  TB  Paru  sehingga  akan  memudahkan  penyebaran  kuman[3].  Terlepas  dari kondisi  kepadatan  penduduk,  kejadian  TB  juga  dipengaruhi  oleh  faktor  risiko  lain  seperti kemiskinan tinggi, cakupan rumah sehat rendah dan PHBS rendah. Dalam penelitian Dye et al (2010)  mengemukakan  dalam  hasil  studinya  bahwa  kepadatan  penduduk  menjadi  hal  yang penting untuk dikendalikan dalam rangka pengendalian penyakit tuberkulosis[4].
Hasil  analisis  bivariat  dengan  LISA  menunjukkan  terdapat  beberapa  wilayah  yang membentuk autokorelasi spasial lokal yang signifikan setiap tahunnya. Kluster yang terbentuk teridentifikasi pada kuadran I,II,III dan cenderung terjadi di beberapa lokasi yang sama setiap tahunnya.  Dari  tahun  2019-2021  Kota  Depok,  Kota  Bogor,  dan  Kota  Bekasi  berada  pada kuadran High-High yaitu tingginya kasus TB di wilayah tersebut dipengaruhi oleh kasus TB dan kepadatan penduduk di wilayah sekitarnya.
Terdapat penambahan kabupaten yang masuk pada kategori Low-High dari tahun 2019 terdapat tiga Kabupaten, menjadi empat kabupaten di tahun 2020 dan 2021, yaitu Kabupaten Bekasi,  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten,  Kabupaten  Cianjur.  Penambahan  ini  diestimasikan dapat membahayakan daerah di sekitarnya jika dihubungkan dengan kepadatan penduduk.
Kepadatan penduduk dapat mempercepat penularan dan pemindahan penyakit dari satu orang ke orang lain [12], terutama pada penyakit yang dapat menular melalui udara/ droplet dalam  keadaan  jumlah  penduduk  yang  padat  kuman  yang  berada  di  udara  dapat  terhirup dengan mudah oleh banyak orang, salah satunya penyakit TB [13]. Dengan demikian, empat kabupaten ini merupakan wilayah dengan risiko rendah kasus TB karena kepadatan penduduk yang rendah dapat mengurangi risiko penularan dan intensitas infeksi TB.

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  diketahui  bahwa  secara  spasial  keberadaan  kepadatan penduduk berpengaruh terhadap kasus TB di Provinsi Jawa Barat di tahun 2019-2021. Hal ini menunjukkan  bawah  pola  penyebaran  kejadian  Tuberkulosis  adalah  berkelompok.  Dari pemetaan klaster, diketahui bahwa tiga wilayah dalam tiga tahun berturut-turut berada dalam kategori High-high, yaitu Kota Depok, Kota Bogor, dan Kota Bekasi. Hal ini menunjukkan bahwa  ketiga  daerah  tersebut  merupakan  daerah hotspot dan  disarankan  menjadi  daerah prioritas  untuk  program  TB  di  Jawa  Barat . Selain  itu,  terjadi  kenaikan  daerah  yang  masuk dalam  kategori Low-High, dimana  daerah  dengan  kasus  rendah  namun  dikelilingi  daerah dengan kasus tinggi. Hal ini perlu menjadi perhatian agar wilayah dengan kasus rendah tidak terdampak pada wilayah di sekitarnya yang memiliki kasus tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian Kesehatan RI, KMK RI No 364 Tentang Pedoman Penanggulangan TB, 2009.
[2] M. Sari and S. Fitriyani, Analisis Spasial Temporal Sosiodemografi Dan Variabilitas Iklim Terhadap Kejadian Tuberkulosis Paru BTA Positif di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2017, J. Untuk Masy. Sehat , vol. 5, no. 2, pp. 140–150, Oct. 2021, doi: 10.52643/JUKMAS.V5I2.1514.
[3] G. Harling and M. C. Castro, A spatial analysis of social and economic determinants of tuberculosis in Brazil, Health Place , vol. 25, pp. 56–67, 2014, doi: 10.1016/J.HEALTHPLACE.2013.10.008.
[4] C. Dye and B. G. Williams, The population dynamics and control of tuberculosis, Science , vol. 328, no. 5980, pp. 856–861, May 2010, doi:
10.1126/SCIENCE.1185449.
[5] WHO, "Global Tuberculosis Report 2020", Geneva; 2020. 219. p
[6] Kementerian Kesehatan RI, Survei Prevalensi Tuberkulosis Indonesia 2013- 2014. Jakarta; 2015. p.58
[7] Kementerian Kesehatan RI, Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2021. Jakarta; 2021. p.172-173
[8] Kementerian Kesehatan RI, Laporan Tahunan Program Penangulangan Tuberkulosis Nasional Tahun 2021. Jakarta; 2022. p.32
[9] Kementerian Kesehatan RI, Laporan Nasional Riskesdas 2018. Jakarta;2019. p.1-200.
[10] Siwiendrayanti A, Sukendra DM, Arofah D. Analisis Spasial dan Temporal Persebaran Kasus Baru TB Paru BTA (+) di Kabupaten Batang. J Kesehat Lingkung Indones. 2018;17(2):95.
[11] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 67 Tahun 2016 Tentang Penanggulangan Tuberkulosis [Internet]. 2016 p. 1–163
[12] Heriyani F, Sutomo AH, Info A. Risk Factors of the Incidence of Pulmonary Tuberculosis in Banjarmasin city, Kalimantan, Indonesia. Int J Public Heal Sci. 2013;2(1):1-6
[13] Turner RD, Chiu C, Churchyard GJ, Esmail H, Lewinsohn DM, Gandhi NR, et al. Tuberculosis Infectiousness and Host Susceptibility. J Infect Dis.
2017;216(Suppl 6):1–8

## This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License