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:

---

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: Outcome misclassification is widespread in epidemiology, but methods to account for it are rarely used. We describe the use of multiple imputation to reduce bias when validation data are available for a subgroup of study participants. This approach is illustrated using data from 308 participants in the multicenter Herpetic Eye Disease Study between 1992 and 1998 (48% female; 85% white; median age, 49 years). The odds ratio comparing the acyclovir group with the placebo group on the gold-standard outcome (physician-diagnosed herpes simplex virus recurrence) was 0.62 (95% confidence interval (CI): 0.35, 1.09). We masked ourselves to physician diagnosis except for a 30% validation subgroup used to compare methods. Multiple imputation (odds ratio (OR) = 0.60; 95% CI: 0.24, 1.51) was compared with naive analysis using self-reported outcomes (OR = 0.90; 95% CI: 0.47, 1.73), analysis restricted to the validation subgroup (OR = 0.57; 95% CI: 0.20, 1.59), and direct maximum likelihood (OR = 0.62; 95% CI: 0.26, 1.53). In simulations, multiple imputation and direct maximum likelihood had greater statistical power than did analysis restricted to the validation subgroup, yet all 3 provided unbiased estimates of the odds ratio. The multiple-imputation approach was extended to estimate risk ratios using log-binomial regression. Multiple imputation has advantages regarding flexibility and ease of implementation for epidemiologists familiar with missing data methods.

Abstrak: Hipertensi merupakan salah satu penyebab kematian dini pada masyarakat, WHOmelaporkan hampir satu milyar orang di dunia menderita hipertensi dan diprediksimeningkat menjadi 1,5 milyar pada tahun 2025 nanti. Kurang aktivitas fisik merupakansalah satu faktor risiko hipertensi yang dapat dimodifikasi dengan usaha dan biaya yangtidak terlalu besar. Pada tahun 2013, prevalensi hipertensi pada penduduk dewasa diIndonesia sebesar 25,8% dan proporsi kurang aktivitas fisik sebesar 26,1%. Tujuanpenelitian ini adalah mengetahui prevalensi hipertensi, proporsi kurang aktivitas fisik danhubungan aktivitas fisik dengan hipertensi pada penduduk dewasa di Indonesiaberdasarkan data IFLS 5 tahun 2014. Desain yang digunakan adalah cross sectional,populasi penelitian yakni seluruh penduduk dewasa (≥18 tahun) yang menjadi respondenIFLS 5 tahun 2014 dengan sampel sebanyak 26.043 responden. Kriteria hipertensimenggunakan pedoman JNC-7 (140/90 mmHg), penilaian aktivitas fisik berdasarkankebiasaan melakukan kegiatan fisik minimal selama 10 menit dalam seminggu, terdiridari aktif dan kurang aktif. Uji statistik pada analisis bivariat dan multivariatmenggunakan cox regression. Hasil analisis menunjukkan prevalensi hipertensi sebesar24,09%, proporsi kurang aktivitas fisik sebesar 35,68%, serta terdapat hubungan yangsignifikan antara aktivitas fisik dengan hipertensi (P value 0,000). Penduduk yang kurangaktivitas fisik berisiko 1,15 kali mengalami hipertensi dibandingkan penduduk yangmemiliki aktivitas fisik aktif (PR: 1,15; 95% CI: 1,09-1,21). Disarankan kepadamasyarakat untuk melakukan kegiatan fisik ringan berupa jalan kaki minimal selama 30menit setiap harinya dan kepada Dinas Kesehatan untuk berinovasi dalam memberikanedukasi kepada masyarakat terkait pentingnya aktivitas fisik dengan menggunakan sosialmedia (Facebook, Twitter, Instagram dan lainnya).
Kata kunci :Hipertensi, aktivitas fisik, cross sectional, cox regression, IFLS 5.

---

Hypertension is the leading causes for prematur death worldwide. Globally, WHOreported about nearly one billion people living with hypertension and it is estimated thatthis number will escalate to more than 1,5 billion by the year 2025. Insufficient physicalactivity is one of the modifiable risk factors for hypertension, which is not required greateffort and cost. In 2013, the prevalence of hypertension among Indonesian adults was25,8% and the proportion of insufficient physical activity was 26,1%. This study aims toknow the prevalence of hypertension, the proportion of insufficient physical activity andalso its relationship among the Indonesian adults based on IFLS 5 data in 2014. A cross-sectional study was conducted among 26.043 respondents in IFLS 5 aged 18 years andabove. The JNC-7 guidelines used to defined hypertension (if systolic blood pressure≥140 mmHg and/or diastolic ≥90 mmHg), whereas physical activity measured by thehabit of performing physical activity for at least 10 minutes a week. Statistical test onbivariate and multivariate analysis using cox regression. The prevalence of hypertensionwas 24,09% and the proportion of insufficient physical activity was 35,68%. Statisticaltest shown there was a significant relationship between physical activity and hypertension(P value 0,000), people with insufficient physical activity at risk 1,15 times havinghypertension than those with active physical activity (PR: 1,15; 95 % CI: 1,09-1,21).Adults should do at least 30 minutes walking everyday, province/district health officeneeds to use social media such as Facebook, Instagram, Twitter, etc, in order to promotingthe benefit of physical activity.
Keywords :Hypertension, physical activity, cross sectional, cox regression, IFLS 5.

Abstrak:

Penyakit ginjal kronis merupakan penyebab kematian nomor 12 pada tahun 2017 dan diprediksi menjadi penyebab kematian nomor 5 pada tahun 2040. Berdasarkan data SKI 2023, prevalensi penyakit ginjal kronis di Indonesia adalah 0,18%. Walaupun relatif relatif kecil, masalah yang dihadapi adalah deteksi dini risiko dari faktor risiko penyakit ginjal kronis. Permasalahan penanganan penyakit ginjal kronis di Indonesia adalah kurangnya edukasi mengenai deteksi dini penyakit ginjal kronik serta faktor risikonya kepada masyarakat. Berdasarkan permasalahan ini, dilakukan penelitian untuk melihat faktor-faktor penyebab ginjal kronis di Indonesia. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data SKI 2023 dengan jumlah sampel sebanyak 22639 individu. Penelitian ini dilakukan dengan uji kai kuadrat dan dilanjutkan dengan regresi logistik. Dari hasil regresi logistik yang dilakukan didapatkan hasil bahwa variabel yang menjadi faktor terbesar penyebab penyakit ginjal kronis adalah diabetes ( p-value = 0,008 ; OR = 4.792 (1,52-15,14)). Karena hasil penelitian menunjukkan diabetes sebagai faktor terbesar penyebab penyakit ginjal kronis, maka peneliti menyarankan bahwa terdapat dua fokus kebijakan yang dapat dilakukan. Pertama untuk penderita diabetes dalam hal pengontrolan penyakit, dan kedua kepada orang sehat dalam hal skrining dan deteksi dini serta promosi kesehatan untuk penerapan pola hidup sehat.

---

Chronic kidney disease was the 12th leading cause of death in 2017 and is predicted to be the  fifth leading cause of death in 2040. Based on SKI 2023 data, the prevalence of chronic  kidney disease in Indonesia is 0.18%. Although relatively small, the problem faced is early  detection of the risk of chronic kidney disease risk factors. The problem of handling chronic  kidney disease in Indonesia is the lack of education regarding the early detection of chronic  kidney disease and its risk factors to the community. Based on this problem, a study was  conducted to see the factors causing kidney chronicity in Indonesia. The study was conducted  using SKI 2023 data with a sample size of 22,639 individuals. This study was conducted  using the chi-square test and continued with logistic regression. From the results of the  logistic regression, it was obtained that the variable that was the most significant factor  causing chronic kidney disease was diabetes (p-value = 0.008; OR = 4.792 (1.52-15.14)).  Because the results of the study showed diabetes as the most significant factor causing  chronic kidney disease, the researcher suggested that there were two policy focuses that could  be implemented. Firstly, for people with diabetes in terms of disease control, and secondly,  for healthy people in terms of screening and early detection as well as health promotion for  implementing a healthy lifestyle. 

Abstrak:

 ABSTRAK

Latar Belakang: Meskipun Tujuan Pembangunan Berkelanjutan 2030 untuk angka kematian balita telah tercapai, angka kematian neonatal di Indonesia tetap tinggi, dengan lebih 70.000 kematian neonatal di tahun 2018, yang menempatkan Indonesia di peringkat ke-8 secara global. Hal ini merupakan tantangan besar untuk mencapai visi "Indonesia Emas 2045". Meskipun berbagai intervensi termasuk sari sisi finansial dalam akses pelayanan kesehatan telah meningkatkan pemanfaatan layanan, tdaik sertamerta ditunjukkan dalam bentuk peningkatan status kesehatan neonatal, menunjukkan adanya masalah sistemik dan kualitas pelayanan. Studi ini menelaan faktor determinan yang kompleks terhadap status kesehatan neonatal di Indonesia, termasuk dari sisi penerapan desentralisasi kesehatan, disparitas sosial ekonomi, dan variasi geografis. Dengan mengeksplorasi faktor-faktor ini, studi ini menekankan kebutuhan mendesak peningkatan pelayanan maternal dan neonatal dalam memperbaiki ketimpangan maupun meningkatkan status kesehatan secara keseluruhan.

 

Metode: Menggunakan data survei nasional tahun 2018 dari 34 provinsi, 513 kabupaten/kota, dan 300.000 rumah tangga, dengan fokus pada 73.086 perempuan berusia 10-54 tahun yang melahirkan dalam lima tahun terakhir, kami mengeksplorasi bagaimana faktor individu, rumah tangga, kabupaten, dan provinsi memengaruhi hasil kesehatan neonatal. Studi ini mengintegrasikan regresi multilevel, indeks konsentrasi, dan regresi spasial untuk menilai dampak determinan sosial dan ketidaksetaraan sistemik menggunakan STATA 14.0 dan ArcGIS Pro3. Analisis kebijakan sederhana yang selaras dengan tujuh pilar sistem kesehatan nasional juga dilakukan untuk menjelaskan lebih lanjut disparitas dalam hasil kesehatan.

 

Hasil: Studi ini mengungkapkan, meskipun sebagian besar dapat dicegah, angka kematian neonatal tetap tinggi dengan disparitas yang signifikan. Melalui analisis regresi multilevel dan spasial, dibuktikan bahwa disparitas kesehatan neonatal dipengaruhi oleh status sosial ekonomi, lokasi geografis, dan akses terhadap layanan kesehatan. Pada model akhir, yang menggabungkan faktor tingkat individu dan komunitas, varians yang tidak terjelaskan berkurang sebesar 30% (PCV), dimana faktor komunitas masih menjelaskan 14% variabilitas (ICC = 0,1389). Variabilitas risiko tingkat komunitas menurun yang terlihat dari perubahan Median Odds Ratio (MOR) dari 2,28 menjadi 2,00. Hasil ini menekankan pentingnya faktor individu dan komunitas dalam upaya mengurangi risiko lanjut dari bayi lahir yang berisiko.

Studi ini menekankan pengaruh kesiapan sisi suplai dan kualitas pelayanan termasuk efektivitas antenatal dan kelahiran di fasilitas kesehatan dalam meningkatkan hasil kesehatan neonatal, meskipun banyak kelahiran masih terjadi di luar fasilitas kesehatan. Neonatus lebih berisiko secara signifikan terkonsentrasi di distrik dengan kapasitas fiskal lebih rendah, sementara pemeriksaan antenatal lebih tinggi di kabupaten yang lebih kaya, menunjukkan adanya kesenjangan alokasi sumber daya. Temuan ini menunjukkan pentingnya kebijakan kesehatan yang spesifik, memperhatikan kondisi local dalam menurunkan kesenjangan dan meningkatkan status kesehatan.

---

ABSTRACT

Background. Despite achieving the 2030 Sustainable Development Goals for reducing under-5 mortality, Indonesia's Neonatal Mortality Rate remains alarmingly high, with over 70,000 neonatal deaths in 2018, ranking it 8th globally. This situation poses a stark challenge to Indonesia's "Great Indonesia 2045" vision. Notably, while interventions to eliminate financial barriers to healthcare have increased service utilization, improvements in neonatal health outcomes have not followed, highlighting systemic and quality issues within the health sector. This study addresses the complex determinants of neonatal outcomes in Indonesia, including the effects of a decentralized health system, socioeconomic disparities, and geographic variations. By exploring these factors, it underscores the urgent need to enhance maternal and neonatal services to rectify inequities and improve overall health outcomes.

Methods: We analyzed 2018 national survey data from 34 provinces, 513 districts, and 300,000 households, focusing on 73,086 women aged 10-54 who had given birth in the preceding five years. We explored how individual, household, district, and provincial factors influence neonatal health outcomes by employing multilevel regression, concentration indices, and spatial regression to assess the impact of social determinants and systemic inequalities using tools like STATA 14.0 and ArcGIS Pro 3. A simplified policy analysis, aligned with the national health system's seven pillars, including community initiatives, was also conducted to further highlight disparities in health outcomes.

Results: Key findings reveal a neonatal mortality rate that, despite being preventable in many cases, remains high with significant disparities. Utilizing spatial and multilevel regression analyses, the research highlighted that neonatal health disparities are influenced by socioeconomic status, geographic location, and access to health services. The final model, incorporating both individual and community-level factors, reduced unexplained variance by 30% (PCV), with community factors still explaining 14% of the variability (ICC = 0.1600). The community-level risk variability also decreased, as shown by a reduction in the Median Odds Ratio (MOR) from 2.28 to 2.00. These results highlight the importance of targeting both individual and community factors to reduce the risk of babies being born at risk.

Additionally, the study underscores the influences of supply-side readiness and quality of service delivery including effectiveness of antenatal care and institutional delivery in improving neonatal health outcomes, although many births still occur outside of health facilities. High-risk neonates were found to be concentrated significantly in districts with lower fiscal capacity, while antenatal care checkups were predominantly higher in wealthier districts, pointing to a resource allocation gap. These findings point to the critical need for targeted health policies, local-specific interventions to bridge the equity gap and improve neonatal health outcomes.