Model Spasial Faktor Risiko Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat Tahun 2021: Pemanfaatan Data Rutin untuk Pengambilan Keputusan
Authors: Riznawati Aldila , Eryando Tris , Prabawa Artha 
Published: March 2024

Latar Belakang: Pemanfaatan data rutin di bidang kesehatan salah satunya untuk mengestimasi beban suatu penyakit termasuk determinannya. Tuberculosis (TB) masih menjadi masalah kesehatan global yang menginfeksi 10,6 juta orang di seluruh dunia pada tahun 2021, dimana Indonesia menjadi penyumbang beban kasus tertinggi kedua. Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah temuan kasus TB terbanyak di Indonesia dalam 5 tahun terakhir Metode: Data bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Barat tahun 2022 dan Statistik Perumahan Provinsi Jawa Barat 2021. Analisis deskriptif, autokorelasi spasial, dan analisis Geographically Weighted Regression (GWR) dilakukan menggunakan perangkat lunak pengolahan data, GeoDa dan GWR4. Hasil disajikan dalam bentuk peta menggunakan aplikasi QGIS. Analisis spasial dilakukan untuk melihat persentase kasus TB dengan faktor-faktor risiko TB.Hasil: Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus TB di Provinsi Jawa Barat yang artinya sebaran kasus membentuk pola mengelompok. Adapun kabupaten/kota yang menjadi hotspot dan merupakan wilayah prioritas intervensi penanganan kasus TB di Provinsi Jawa Barat adalah Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, Kabupaten Karawang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Sukabumi, Kota Bekasi, Kota Bogor dan Kota Depok. Model GWR menemukan faktor risiko yang memiliki pengaruh berbeda di tiap wilayah kabupaten/kota yaitu penduduk miskin, suhu dan ketinggian wilayah, sehingga bentuk intervensi kesehatan yang dilakukan juga berbeda. Kesimpulan: Pemanfaatan data rutin dengan pendekatan spasial ini diharapkan dapat menjadi pendukung pengambilan keputusan (decision making support) terkait program dan kebijakan intervensi kesehatan yang spesifik wilayah sehingga tepat sasaran dan mampu menurunkan jumlah kasus TB.Kata kunci: Analisis spasial, Faktor risiko, GWR, Pemanfaatan data rutin, Tuberkulosis
Background: One of the uses of routine data in the health sector is to estimate the burden of a disease including its determinants. TB remains a global health problem that infected 10.6 million people worldwide in 2021, and Indonesia has the second highest TB caseload globally. West Java is the province with the highest number of TB case findings in Indonesia in the last five years. Method: Data sourced from 2022 West Java Province Central Statistics Agency and 2021 West Java Province Housing Statistics. Descriptive analysis, spatial autocorrelation, and GWR analysis were carried out using SPSS, GeoDa, and GWR4. Results were presented in map form using QGIS application. Spatial analysis was carried out to know the percentage of TB cases with TB risk factors.Result: The results of this study indicate a positive spatial autocorrelation that has a significant effect on the number of TB cases in West Java, which means that the distribution of cases forms a clustered pattern. The regencies/cities that have become hotspots and priority areas for intervention in handling TB cases in West Java were Bekasi Regency, Bogor Regency, Karawang Regency, Purwakarta Regency, Sukabumi Regency, Bekasi City, Bogor City and Depok City. The GWR model found risk factors that have different effects in each regency/city area, specifically the poor population, temperature, and altitude so the forms of health interventions carried out were also different.Conclusion: The utilization of routine data with a spatial approach is expected to be decision-making support related to region-specific health intervention programs and policies so that they are targeted and able to reduce the number of TB cases. Keywords: GWR, Risk factor, Routine data utilization, Spatial analysis, Tuberculosis