DOI: https://doi.org/10.14710/jkm.v9i4.30078

GAMBARAN SEBARAN KASUS TUBERKULOSIS DALAM PENDEKATAN SPASIAL DAN TEMPORAL

*Mulia Syakira Ramadhani  -  Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro, Jl. Prof. H. Soedarto, S.H.,Tembalang, Semarang, Indonesia | Universitas Diponegoro, Indonesia
Suhartono Suhartono  -  Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro, Jl. Prof. H. Soedarto, S.H.,Tembalang, Semarang, Indonesia | Universitas Diponegoro, Indonesia
Onny Setiani scopus  -  Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro, Jl. Prof. H. Soedarto, S.H.,Tembalang, Semarang, Indonesia | Universitas Diponegoro, Indonesia
Received: 1 Feb 2021; Published: 1 Aug 2021.

Citation Format:
Abstract

Indonesia terlaporkan dalam Global Report Tuberculosis 2020 menduduki peringkat kedua kasus tuberkulosis di Dunia yaitu sejumlah 543.874 kasus. Penelitian sebelumnya menyebutkan analisis spasial dan temporal  dapat mengidentifikasi epidemiologi tuberkulosis dengan skala lebih luas, namun metode tersebut masih kontradiksi penggunaannya. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui kegunaan analisis spasial dan temporal dalam dalam penanganan kasus TB. Jenis penelitian adalah kualitatif pendekatan systematic review dengan metode PRISMA (Preferred Reporting Items for Sytematic Review and Meta-analysis).Database elektronik yang digunakan dari SCOPUS, Science Direct, Google Scholar, dan ProQuest,  database disaring dengan PRISMA flow chart. Kriteria inklusi yaitu topik artikel analisis spasial dan temporal kasus TB paru BTA positif di Indonesia; gambaran spasial pada artikel penelitian terlihat jelas; artikel terpublikasi Tahun 2010-2020; dan artikel berbahasa Indonesia atau Inggris. Sedangkan kriteria eksklusinya adalah artikel tidak memuat metode klusterisasi, dan  artikel tidak open access dan tidak full text. Penelusuran pertama ditemukan 36 artikel, tahap kedua terpilih 12 artikel, tahap ketiga terpilih 6 artikel dan tambahan 1 artikel dari penyaringan daftar pustaka. Sehingga   terpilih 7 artikel penelitian yang akan dianalisis. Hasil kajian menunjukkan kasus TB beberapa daerah di Indonesia membentuk kluster, didukung analisis temporal kemungkinan perubahan kluster sangat tinggi. Analisis spasial dan temporal dapat menggambarkan dispersi kasus TB, kluster, tren penyakit dan memprediksi sebaran kasus TB di masa depan. Sehingga disimpulkan bahwa pendekatan spasial dan temporal dapat digunakan sebagai solusi eliminasi kasus TB di Indonesia.

Note: This article has supplementary file(s).

Fulltext View|Download |  Research Instrument
Untitled
Subject
Type Research Instrument
  Download (115KB)    Indexing metadata
Keywords: Spasial; Spasial dan Temporal; Tuberkulosis; Indonesia

Article Metrics:

Article Info
Section: Artikel Penelitian
Language : ID
Recent articles
GAMBARAN PENERAPAN PROTOKOL KESEHATAN TERKAIT COVID-19 PADA PEGAWAI KANTOR KESEHATAN PELABUHAN (Studi di KKP Seluruh Indonesia) PERBEDAAN PENGETAHUAN, SIKAP,PRAKTIK DAN KEBERADAAN JENTIK SEBELUM DAN SETELAH INTERVENSI PENERAPAN SATU RUMAH SATU JURU PEMANTAU JENTIK DI DESA KOROWELANGANYAR KECAMATAN CEPIRING KABUPATEN KENDAL TINGKAT PENGETAHUAN DAN UPAYA PREVENTIF IBU PKK DALAM PENCEGAHAN COVID-19 DI MASA PANDEMI DI WILAYAH RW 11, KELURAHAN METESEH, SEMARANG. More recent articles
  1. World Health Organization. Global Tuberculosis Report 2020. https://www.who.int/publications/i/item/9789240013131
  2. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2019. Katalog Da. Jakarta: Sekretasis Jendral Kementerian Kesehatan; 2020. https://doi.org/10.1088/1751-8113/44/8/085201
  3. Pengantar K. Anti-Tuberculosis. Curr Bioact Compd 2012;2:105–105. https://doi.org/10.2174/1573407210602010105
  4. Marlinae L, Arifin S, Noor IH, Rahayu A, Zubaidah T, dkk. Desain Kemandirian Pola perilaku Kepatuhan Minum Obat Pada Penderita TB Anak Berbasis Anroid. 2019. http://eprints.ulm.ac.id/id/eprint/7541
  5. Wardani DWSR, Lazuardi L, Mahendradhata Y, Kusnanto H. Pentingnya Analisis Cluster Berbasis Spasial dalam Penanggulangan Tuberkulosis di Indonesia. Kesmas Natl Public Heal J 2013:147. https://doi.org/10.21109/kesmas.v0i0.391
  6. Rengganis Wardani D, Wahono E. Spatio-temporal dynamics of tuberculosis clusters in Indonesia. Indian J Community Med 2020;45:43–7. https://doi.org/10.4103/ijcm.IJCM_182_19
  7. Tabilantang DE, Nelwan JE, Kaunang WPJ, Kesehatan F, Universitas M, Ratulangi S. Analisis Spasial Distribusi Tuberkulosis Paru Basil Tahan Asam (BTA) Positif Di Kota Manado Tahun 2015 – 2017.Jurnal Kesmas 2018;7: 4
  8. .[8] Siwiendrayanti A, Sukendra DM, Arofah D. Analisis Spasial dan Temporal Persebaran Kasus Baru TB Paru BTA (+) di Kabupaten Batang. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia 2018;17:95. https://doi.org/10.14710/jkli.17.2.95-103
  9. Asyary A, Prasetyo A, Eryando T, Mahendradhata Y. Predicting transmission of pulmonary tuberculosis in daerah istimewa Yogyakarta province, Indonesia. Geospatial Health 2019;14. https://doi.org/10.4081/gh.2019.673
  10. Resha M, Suyuti A, Sadjad RS, Niswar M. Mapping the Pattern of Spread of Tuberculosis Cases using Spatio-Temporal Approach in Makassar; South Sulawesi. International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications2019
  11. Simbolon DR, Mutiara E, Lubis R. Analisis spasial dan faktor risiko tuberkulosis paru di Kecamatan Sidikalang, Kabupaten Dairi - Sumatera Utara tahun 2018. Berita Kedokteran Masyarakat 2019;35:65. https://doi.org/10.22146/bkm.42643
  12. Hastuti T, Ode L, Ahmad AI, Ibrahim K. Analisis Spasial, Korelasi Dan Tren Kasus TB Paru BTA Positif Menggunakan Web Sistem Informasi Geografis Di Kota Kendari Tahun 2013-2015. Jurnal Ilmu Mhs Kesehatan Masyarakat 2017;1
  13. Sitepu R, Irmeilyana I, Gultom B. Analisis Cluster terhadap Tingkat Pencemaran Udara pada Sektor Industri di Sumatera Selatan. J Penelitian Sains 2011;14:168311
  14. Kulldorff M. SaTScanTM User Guide for Version 9.6 2018:8
  15. Darmi Y, Setiawan A. Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk. J Media Infotama Univ Muhammadiyah Bengkulu 2016;12:148–57
  16. Larasati NM, Subiyanto S, Sukmono A. Analisis Penggunaan dan Pemanfaatan Tanah (P2T) Menggunakan Sistem Informasi Geografis Kecamatan Banyumanik Tahun 2016. J Geod Undip Oktober 2017;6
  17. Rahmaniati M, Eryando T, Susanna D, Pratiwi D, Nugraha F, Ruliansah A, et al. Penggunaan Model Standard Deviational Ellipse (SDE) Pada Analisis Kasus Penyakit Demam Berdarah Dengue Di Kota Banjar Tahun 2013 . Aspirator 2014;6:21-28
  18. Rahmawati H, Rahmaniati M. Analisis Spasial Kasus Baru Tuberkulosis BTA (+) terhadap Kepadatan Penduduk di Jawa Tengah Tahun 2016-2018. J Ilmu Kesehatan Masy 2020;9:137–43. https://doi.org/10.33221/jikm.v9i03.498
  19. Syukur S. Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Tbc Paru Di Wilayah Kerja Puskesmas Bolangitang 2018. https://doi.org/10.31227/osf.io/fk2qp
  20. Yuniar I, Dwi Lestari S. Hubungan Status Gizi Dan Pendapatan Terhadap Kejadian Tuberkulosis Paru. J Perawat Indonesia 2017;1:18–25
  21. Fahreza et al. Hubungan antara Kualitas Fisik Rumah dan Kejadian Tuberkulosis Paru dengan Basil Tahan Asam positif di Balai Kesehatan Paru Masyarakat Semarang. J Kedokt Muhammadiyah 2012;1:9–13
  22. Masita A, Yuniar N, Lisnawaty L. Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Pemanfaatan Pelayanan Kesehatan Pada Masyarakat Desa Tanailandu Di Wilayah Kerja Puskesmas Kanapa-Napa Kecamatan Mawasangka Kabupaten Buton Tengah Tahun 2015. J Ilm Mhs Kesehat Masy Unsyiah 2016;1:183869
  23. Dotulong JFJ, Sapulete MR, Kandou GD. Hubungan Faktor Risiko Umur, Jenis Kelamin Dan Kepadatan Hunian Dengan Kejadian Penyakit Tb Paru Di Desa Wori Kecamatan Wori. J Kedokt Komunitas Dan Trop 2015;3:57–65
  24. Muaz F. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kejadian Tuberkulosis Paru Basil Tahan Asam Positif Di Puskesmas Wilayah Kecamatan Serang Kota Serang Tahun 2014. 2014
  25. Pangalo RM, Asrifuddin A, Kapantow NH, Kesehatan F, Universitas M, Ratulangi S. Faktor Risiko Kejadian Tuberkulosis Paru Di Puskesmas Enemawira Kecamatan Tabukan Utara Kabupaten Kepulauan Sangihe. Kesmas 2019;7

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.