MODELING OF THE NUMBER OF TUBERCULOSIS CASES IN INDONESIA

Abstrak

Salah satu isu kesehatan yang tercantum dalam Sustainable Development Goals (SDG’s) adalah mengakhiri epidemi tuberkulosis (TBC) di tahun 2030. Indonesia merupakan negara dengan jumlah kasus TBC tertinggi ketiga di dunia setelah India dan China pada tahun 2018.  Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan jumlah kasus tuberkulosis di Indonesia sesuai dengan karakteristik wilayah masing-masing.  Geographically Weighted Lasso  (GWL) merupakan metode yang digunakan untuk mengatasi multikonieritas lokal yang muncul pada model Geographically Weighted Regression (GWR).  Adanya multikolineritas lokal (VIF >10) pada setiap variabel penjelas yang digunakan. Banten, Jawa Barat, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Nusa Tenggara Timur dan Papua adalah provinsi dimana seluruh variabel penelitian berpengaruh terhadap jumlah kasus tuberkulosis. Variabel yang paling banyak berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus tuberculosis di setiap wilayah di Indonesia adalah jumlah puskesmas. Oleh karena itu, untuk mengakhiri jumlah kasus tuberkulosis pemerintah sebaiknya menambah jumlah puskesmas dan meningkatkan pelayanan kesehatan.