PENERAPAN FLEXIBLE SPACE TIME SCAN STATISTICS UNTUK MENGIDENTIFIKASI HOTSPOT TUBERKULOSIS

  • zaima nurrusydah Statistic Indonesia of SUlawesi Tenggara Province
    (ID)
  • Ni Putu Ayu Mila Dewi
    (ID)

Abstract

Tuberculosis (TB) merupakan kedaruratan global yang sampai saat ini belum teratasi. Menurut Global Tuberculosis Report 2019, Indonesia menjadi negara dengan kasus TB tertinggi kedua di dunia. Jumlah kasus TB terbanyak di Indonesia berada di Provinsi Jawa Barat. Demi kemajuan program eliminasi TB di Indonesia, maka layanan TB berbasis wilayah sangat diperlukan. Dengan melakukan identifikasi hostpot TB, prioritas untuk menjangkau populasi yang beresiko tinggi dapat dilakukan. Flexible Space Time Scan Statistic (STSS) merupakan salah satu metode analisis spatiotemporal yang mampu mengidentifikasi hotspot TB. Penelitian ini menerapkan Flexible STSS pada kabupaten Bogor yang pada tahun 2018 memiliki jumlah penderita TB terbanyak dibandingkan kabupaten/kota lainnya di Provinsi Jawa Barat. Hasil analisis menunjukkan lima hotspot TB di wilayah kabupaten dan kota Bogor yang sebagian besar tersebar di bagian barat Kabupaten Bogor. Kecamatan Leuwiliang, Leuwisadeng, Cibungbulang, Ciampea, Cigudeg, Nanggung, dan Sukajaya selain memiliki kecenderungan yang tinggi untuk menjadi hotspot TB juga memiliki resiko peningkatan terjadinya TB yang tinggi.

References

WHO. 2018. “Research for Tuberculosis Elimination”. [Online]. [Diakses pada 18 Februari 2020]. Tersedia: https://www.who.int/tb/publications/TB_research.pdf?ua=1.

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. 2018. “ Kemenkes Percepat Atasi 3 Masalah Kesehatan”. [Online]. [Diakses 18 Februari 2020]. Tersedia: http://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20180305/2425127/rakerkesnas-2018-kemenkes-percepat-atasi-3-masalah-kesehatan/.

WHO. 2019. “Global Tuberculosis Report 2019”. Geneva: WHO.

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. 2019. “Data dan Informasi Profil Kesehatan Indonesia 2018”. Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik Indonesia.

Riono. Pandu. 2018. “Eliminasi Tuberkulosis di Indonesia : Tantangan dan Peluang”. [Online]. 2018, [Online]. [Diakses 18 Februari 2020]. Tersedia: https://www.kemkes.go.id/resources/download/infoterkini/materi%20pra%20rakerkesnas%202018/Pakar%20TBC.pdf

Achmadi, UF. 2009. “Manajemen Penyakit Berbasis Wilayah”, Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional, vol.3, no. 4, pp. 147-153

Haran M, Molinero J, Patil GP. 2006. “Large Scale Plant Disease Forecasting: Case Study of Fusarium Head Blight”. Center for Statistical Ecology and Environmental Statistics. DGO 2006 Conference

Estri MN, Supriyanto. 2009. “Evaluasi Pola Spasial Tuberkulosis di Banyumas Menggunakan Fuzzy Set Berbasis Sistem Informasi Geografis”, Jurnal Ilmiah Matematika & Pendidikan Matematika, vol. 1, no. 1, pp. 7-17.

Wardani DW, Lazuardi L, Mahendradhata Y, Kusnanto, H. 2014. “Clustered Tuberculosis Incidence in Bandar Lampung, Indonesia”, WHO South-East Asia Journal of Public Health, vol. 3, no. 2, pp. 179-185.

Columbia University. 2018. Spatiotemporal Analysis [Internet]. [diakses padaDesember 2018]. tersedia pada https://www.mailman.columbia.edu/research/

Tango T, Takahashi K. 2005. “A Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic for Detecting Clusters”. International Journal of Helath Geographics. 4(1):11-25.

Haining RP. 2003. “Spatial Data Analysis: Theory and Practice”. Cambridge (UK): Cambridge University Press.

Published
2020-12-23
How to Cite
[1]
zaima nurrusydah and N. P. A. Mila Dewi, “PENERAPAN FLEXIBLE SPACE TIME SCAN STATISTICS UNTUK MENGIDENTIFIKASI HOTSPOT TUBERKULOSIS”, MSA, vol. 8, no. 2, pp. 111 - 115, Dec. 2020.
Abstract viewed = 426 times