Abstrak:

ABSTRAK Nama : Yolanda Handayani Program Studi : Ilmu Kesehatan Masyarakat Peminatan Biostatistik Judul : Stunting pada Anak Usia di Bawah 2 Tahun di 3 Provinsi Sulawesi Tahun 2017 dengan Pendekatan Spasial Pembimbing : Dr. Martya Rahmaniati, S.Si., M.Si Pendahuluan: Seribu hari pertama kehidupan merupakan momentum kritis yang akan menentukan kualitas generasi masa depan suatu bangsa. Hal ini karena perlunya gizi terbaik berupa asupan gizi selama kehamilan, serta ASI dan makanan yang tepat sesuai umur untuk perkembangan otak anak. Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain studi cross sectional. Analisis penelitian ini yaitu analisis prediksi menggunakan regresi logistik dan analisis spasial menggunakan GWR. Sampel penelitian ini berjumlah 2.232 individu dan 25 kabupaten/kota di Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara dan Sulawesi Barat. Hasil: Hasil penelitian ini menunjukkan variabel suplementasi besi folat ibu, suplementasi vitamin A baduta usia 7-23 bulan, menyusui bayi usia 0-6 bulan dan pemberian MP–ASI baduta usia 7-23 bulan membentuk model prediksi. Model lokal spasial dibentuk oleh ibu hamil yang tidak suplementasi besi folat, baduta usia 7-23 bulan yang tidak mendapatkan MP–ASI, bayi usia 0-6 bulan yang tidak ASI Eksklusif dan bayi yang tidak mendapatkan pelayanan kesehatan, serta variabel persalinan tidak dibantu tenaga kesehatan menjadi model global spasial. Kesimpulan: Ibu hamil yang tidak suplementasi besi folat, baduta usia 7-23 bulan yang tidak mendapatkan MP–ASI, bayi usia 0-6 bulan yang tidak ASI Eksklusif dan bayi yang tidak mendapatkan pelayanan kesehatan akan memicu 58% kejadian stunting di 3 Provinsi Sulawesi, di mana variabel ibu hamil yang tidak mendapatkan suplementasi besi folat berhubungan secara statistik di 8 kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Tengah. Oleh karena itu, diperlukan intervensi tambahan berupa suplementasi besi folat ibu hamil selain intervensi persalinan dibantu tenaga kesehatan di 8 kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Tengah. Kata kunci: stunting, spasial, GWR

---

ABSTRACT Name : Yolanda Handayani Study Program : Public Health Sciences Biostatistics Specialization Title : Stunting in Child Under 2 Years of Age in 3 Sulawesi Province in 2017 with A Spatial Approach Counsellor : Dr. Martya Rahmaniati, S.Si., M.Si Background: The first thousand days of life is a critical momentum that will determine the quality of future generations of a nation. This is due to the need for the best nutrition for children in the form of nutritional intake during pregnancy and breast milk foods that are age-appropriate for the child's brain development. Method: This study uses a quantitative approach using a cross sectional study design. The analysis of this study is prediction analysis using logistic regression and spatial analysis using GWR. The sample in this study are 2,232 individuals and 25 districts in Central Sulawesi, Southeast Sulawesi and West Sulawesi. Results: The results showed variable maternal folate supplementation, supplementation of vitamin A baduta aged 7-23 months, breastfeeding infants aged 0-6 months and give complementary food baduta aged 7-23 months making predictive models. The spatial local model is made by pregnant women who are not iron folate supplementation, those aged 7-23 months who do not get complementary food, infants aged 0-6 months who are not exclusive breastfeeding and babies who are not health care, and labor-dependent variables are not supported health becomes a global spatial model. Conclusion: Pregnant women who are not iron folate supplementation, those aged 7-23 months who do not get complementary food, infants aged 0-6 months who are not exclusive breastfeeding and babies who do not receive health services will trigger 58% of the incidence of stunting in 3 Sulawesi provinces, in where the variable of pregnant women who did not receive iron folate supplementation was statistically related in 8 districts of Central Sulawesi Province. Therefore, additional intervention is needed in the form of iron folate supplementation for pregnant women in addition to labor interventions assisted by health workers in 8 districts of Central Sulawesi Province. Keywords: stunting, spasial, GWR

Abstrak: Pneumonia merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan kematian tertinggi pada balita. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan kejadian pneumonia akibat kebakaran hutan di Provinsi Riau Tahun 2014?2015 dengan Analisis Geographically Weighted Regression (GWR).Penelitian ini menggunakan desain studi cross sectional dengan populasi target adalah semua kabupaten/kota di provinsi Riau. Penelitian dilakukan dengan analisis univariat, bivariat, dan multivariable dengan analisis GWR.Hasil analisis bivariat menunjukkan bahwa faktor ISPU dan penggunaan bahan bakar rumah tangga yang tidak aman memiliki hubungan dengan pneumonia (p < 0,05). Sementara hasil analisis multivariable menunjukkan bahwa koefisien B ISPU sebesar 0,001 yang berarti proporsi pneumonia balita akan meningkat sebesar 0,001 apabila nilai ISPU meningkat.

---

Pneumonia is a disease that causes high mortality in infants. The purpose of this study was to determine whether there are differences in the incidence of pneumonia due to forest fires in Riau Province on 2014-2015 with Geographically Weighted Regression ( GWR ) analysis.This study uses a cross sectional study design with the target population was all districts / cities in Riau Province. This study carried out by univariate, bivariate and multivariable analysis with GWR.The Results of bivariate analysis showed that the factors ISPU and household fuel has relationship with pneumonia ( p < 0.05 ). While the results of multivariable analysis showed that coefficient B of ISPU is 0.001, which means the proportion of pneumonia toddlers will be increased by 0,001 when the value of ISPU increased.

Abstrak:

---

Abstrak: Penyakit diare masih merupakan masalah kesehatan masyarakat di negara berkembang seperti di Indonesia, karena morbiditas dan mortalitas-nya yang masih tinggi. Di Propinsi Jawa Barat Kabupaten Cianjur merupakan 10 kabupaten yang masih tinggi kejadian diare pada penduduknya. Penelitian ini dengan rancangan cross-sectional dan sumber data sekunder dari Survey Cepat FKM-UI Tahun 2012. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis faktor yang berhubungan dengan diare menggunakan analisis regresi linear dan regresi spasial SGWR (Semiparametric Geographically Weigthed Regression). Hasil analisis regresi linear didapatkan kebiasaan BAB menjadi faktor utama dengan dikontrol proporsi SPAL, balita, pendidikan SD, akses air dan jarak ke pencemar. Hasil analisis SGWR didapatkan model GWR global (letak pencemar dan balita) dan model GWR lokal (Kebiasaan BAB dan SPAL). SGWR dengan pembobotan jarak optimal sebesar 3 Km sampai 15 Km mampu memprediksi dengan model yang lebih sesuai untuk tiap area. Kata Kunci : Diare, Regresi, SGWR, GWR

Abstrak: Kematian akibat tuberkulosis (TB) secara global sebanyak lebih dari 95% terjadi pada negara berpenghasilan rendah dan menengah. Indonesia ikut menyumbang 60% dari keseluruhan kasus TB global (WHO, 2015). Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Banten termasuk ke dalam lima provinsi dengan estimasi prevalensi TB tertinggi di Indonesia (Riskesdas, 2007 dan 2013). Perlu dibuat model yang mempertimbangkan kondisi lokal spesifik dengan memperhatikan perbedaan lokasi dari aspek geografis, kependudukan, dan kondisi sosial (Eryando, 2007 dan Rahmaniati, 2015). Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif analitik dengan desain potong lintang. Kajian faktor risiko kejadian TB sesuai konsep Model Perilaku Kesehatan oleh Green (1980) dan Kerangka Kerja Faktor Risiko TB oleh WHO (2010) dengan metode Geographically Weighted Regression (GWR) pada 13 kabupaten/kota di Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Banten. Hasil penelitian memperlihatkan tiga kelompok faktor risiko dapat menjelaskan kontribusi parameter dalam pemodelan kejadian TB di kedua provinsi sebesar 6%. Model GWR mampu menggambarkan variasi tiga kelompok faktor risiko kejadian TB di kedua provinsi sebesar 96%. Estimasi rata-rata proporsi kejadian TB akan meningkat pada risiko pendidikan rendah, bekerja, dan tersedianya fasilitas kesehatan TB. Status pendidikan menjadi parameter yang bernilai signifikan pada setiap kabupaten/kota. Setiap kabupaten/kota menghasilkan nilai estimasi berbeda yang menunjukkan besaran koefisien kejadian TB yang dipengaruhi oleh setiap perubahan parameternya. Setiap kabupaten/kota di kedua provinsi melalui Dinas Kesehatan perlu menerapkan kebijakan dan intervensi dengan pertimbangan nilai estimasi parameter pada faktor risiko sesuai pemodelan GWR, terutama peningkatan pendidikan dan promosi kesehatan TB. Kata kunci: Geographically Weighted Regression (GWR), Tuberkulosis (TB), Faktor Risiko Deaths from tuberculosis (TB) globally by more than 95% occur in low- and middle-income countries. Indonesia contributes 60% of all global TB cases (WHO, 2015). DKI Jakarta Provinces and Banten Provinces are included in the five provinces with the highest estimated prevalence of TB in Indonesia (Riskesdas, 2007 and 2013). Its need some model to consider the specific local conditions, which is geographical, demographic, and social aspects for appropriate health system improvement by region (Eryando, 2007 and Rahmaniati, 2015). This research is an analytic quantitative research with cross sectional design. Assessment of risk factors for TB incidence according to the Health Behavior Model by Green (1980) and TB Risk Factors Framework by WHO (2010) using Geographically Weighted Regression (GWR) method in 13 districts/cities in DKI Jakarta Province and Banten Province. The results showed three groups of risk factors could explain the contribution of parameters in modeling TB incidence in both provinces by 6%. The GWR model was able to describe the variation of three groups of TB risk factors in both provinces by 96%. The average estimate of the proportion of TB incidence will increase in the risk of low education, work, and the availability of TB health facilities. Educational status becomes a significant parameter in every district/city. Each district/city produces a different estimation value indicating the magnitude of TB incidence coefficients that is affected by each parameter change. Each district/city in both provinces through the Department of Health needs to implement policies and interventions with consideration of parameter estimation values on risk factors according to GWR modeling, especially improving TB education and promotion. Keywords: Geographically Weighted Regression (GWR), Tuberculosis (TB), Risk Factor

Abstrak: Indonesia termasuk ke dalam kategori high burden countries untuk bebantertinggi TB dunia, menempati urutan ketiga setelah India dan Cina.Penanggulangan penyakit ini salah satunya dengan pemodelan kejadian TB Parudengan faktor-faktor risikonya dengan analisis regresi linear. Namun, belum tentucocok diterapkan disemua wilayah karena memiliki kondisi geografis yangberbeda, sehingga dapat menyebabkan adanya perbedaan kasus TB Paru antarawilayah satu dengan wilayah yang lainnya. Oleh karena itu, perlu dimasukkanunsur pengaruh geografis dengan pemodelan regresi linear spasial atauGeographically Weighted Regression (GWR), dalam penelitian ini untuk menilaihubungan kejadian TB Paru dengan faktor kondisi lingkungan fisik rumah,kondisi lingkungan rumah tinggal, karakteristik kependudukan, danmemanfaatkan pelayanan kesehatan terhadap kejadian TB Paru. Penelitian inimenggunakan desain studi potong lintang (cross sectional) dengan menggunakandata Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2010. Sampel penelitian ini adalahresponden dalam Riskesdas 2010 berusia 15 tahun ke atas di Jawa Barat. Hasilpenelitian menunjukkan bahwa memanfaatkan pelayanan kesehatan merupakanfaktor dominan yang berhubungan dengan kejadian TB Paru di tiapKabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat kecuali Majalengka dan Pekerjaan jugaberhubungan hanya di Kabupaten Bogor.Kata kunci: TB Paru, Regresi Linear, Spasial, GWR

---

Indonesia is in the category of high-burden countries for the highest burden ofPulmonary Tuberculosis of the world, the third rank after India and China. Theeffort to overcome this disease is to do modeling the prevalence of PulmonaryTuberculosis using linear regression model globally. However, it is notnecessarily suitable to be applied in all areas because every area has differentgeographical condition, so it can lead to differences of TB cases between oneregion with another region. Therefore, the effect of geographic elements need tobe incorporated with linear regression modeling spatial or GeographicallyWeighted Regression (GWR). This study applied GWR model to assess theassociation of Pulmonary Tuberculosis prevalence by the physical condition of thehome environment, residential environment, demographic characteristics, andhealth care utilizing factors on the prevalence of Pulmonary Tuberculosis. Thisstudy used a cross-sectional study design using Riskesdas Data - 2010. Samples inthis study were Riskesdas 2010 respondents aged 15 years and over in West Java.The results showed that utilize of health care is the dominant factor associatedwith the prevalence of Pulmonary Tuberculosis in each district/city of West Javaexcept Majalengka, also related employement status only in Bogor Regency.Keywords: Pulmonary Tuberculosis, Linear Regression, Spatial, GWR