Abstrak
Tuberkulosis (TB) adalah salah satu penyakit menular yang masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia. Terlebih, adanya pandemi COVID berimbas kepada berkurangnya progress dan penanganan TB di tahun 2021. Maka dari itu peneliti ingin mengetahui kondisi tuberkulosis dan melihat hubungan spasial yang ada pada kasus TB dengan faktor-faktor risikonya di salah satu wilayah dengan jumlah kasus tertinggi di Indonesia; Pulau Jawa, di tingkat kabupaten/kota. Peneliti membagi faktor risiko kedalam dua kelompok, yaitu faktor geografis seperti rata-rata ketinggian, suhu tahunan, dan kelembaban tahunan, serta faktor sosiodemografi yang mencakup kepadatan penduduk/densitas, jumlah fasilitas kesehatan, dan rata-rata usia diagnosis. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya pola mengelompok di seluruh variabel; Proporsi TB, Jumlah Fasilitas Kesehatan, Rata-Rata Umur Diagnosis, Kepadatan Penduduk, Ketinggian Rata-Rata, Suhu, dan Kelembaban tahunan. Peneliti kemudian menguji signifikansi dan menemukan adanya hubungan spasial pada Rata-Rata Umur Diagnosis, Kepadatan Penduduk, Ketinggian Rata-Rata, Suhu, dan Kelembaban tahunan, sedangkan tidak ditemukan adanya hubungan spasial antara jumlah fasilitas kesehatan dengan proporsi TB. Hasil penelitian ini bisa dijadikan sebagai rekomendasi dalam alokasi sumber daya penanganan TB, dan sebagai kesempatan bagi penelitian selanjutnya untuk menggali lebih jauh mengenai hubungan kompleks antara TB dengan faktor-faktor risikonya.
Tuberculosis (TB) is an infectious disease that’s still pose as problem for public health in Indonesia. Moreover, the COVID pandemic has an impact on reducing TB care and progress in 2021. Therefore, the researcher want to know the latest condition of tuberculosis and see the spatial relationship between TB cases and their risk factors in one of the regions with the highest number of cases in Indonesia; Java, at the district/city level. Researchers divided risk factors into two groups, namely geographical factors such as average altitude, annual temperature, and annual humidity, and sociodemographic factors which include population density/density, number of health facilities, and average age of diagnosis. The results of this study indicate that there is a clustering pattern across all variables; Proportion of TB, Number of Health Facilities, Average Age at Diagnosis, Population Density, Average Altitude, Temperature, and Annual Humidity. The researcher then tested for significance and found a spatial relationship to mean age at diagnosis, population density, average height, temperature and annual humidity, while no spatial relationship was found between the number of health facilities and the proportion of TB. The results of this study can be used as a recommendation in the allocation of TB treatment resources, and as an opportunity for further research to explore further the complex relationship between TB and its risk factors.