Electronic Theses and Dissertation

Abstrak tuberkulosis (tb) merupakan salah satu penyakit menular yang telah menyebar hampir di semua wilayah di dunia dalam beberapa dekade terakhir. menurut who, indonesia merupakan negara kedua dengan jumlah kasus tb terbesar di dunia. penyebaran kasus tb sudah meluas ke seluruh provinsi di indonesia, termasuk di provinsi aceh. provinsi aceh merupakan salah satu provinsi dengan angka kejadian tb tertinggi di indonesia. penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai estimasi risiko relatif tb pada kabupaten/kota di provinsi aceh menggunakan pendekatan bayesian conditional autoregressive (car) dengan model besag-york-mollie (bym), kemudian diklasifikasikan masing-masing kabupaten/kota, serta melakukan pemetaan untuk melihat pola sebaran risiko relatif penyakit tb di provinsi aceh. penelitian ini menggunakan cross-sectional sebagai desain penelitian. data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari profil kesehatan aceh berupa data jumlah kasus tb di seluruh kabupaten/kota di provinsi aceh tahun 2016-2022. metode analisis yang digunakan adalah bayesian car model bym yang dilengkapi dengan pemetaan penyakit. dari hasil estimasi, kota banda aceh memiliki nilai risiko relatif tertinggi pada tahun 2016 yaitu sebesar 2.24 sedangkan kabupaten bener meriah nilai risiko relatif terendah pada tahun 2018 yaitu sebesar 0,09. hasil klasifikasi berdasarkan nilai estimasi risiko relatif tb tahun 2022, kota lhokseumawe dan kota banda aceh memiliki tingkat risiko lebih tinggi terhadap risiko penyebaran penyakit tb. sementara itu, kota sabang dan kabupaten bener meriah memiliki tingkat risiko lebih rendah. dari hasil pemetaan terlihat pola sebaran risiko relatif menunjukkan bahwa terdapat variasi tingkat risiko kasus tb di setiap kabupaten/kota di provinsi aceh. kata kunci: tuberkulosis, estimasi risiko relatif, pemetaan penyakit, bayesian conditional autoregressive, besag-york-mollie

ABSTRACT Tuberculosis (TB) is an infectious disease that has spread to almost all regions of the world in recent decades. According to WHO, Indonesia is the second country with the largest number of TB cases in the world. The spread of TB cases has spread to all provinces in Indonesia, including Aceh Province. Aceh Province is one of the provinces with the highest TB incidence rate in Indonesia. This study aims to estimate the relative risk of TB in districts/municipalities in Aceh Province using the Bayesian Conditional Autoregressive (CAR) approach with the Besag-York-Mollie (BYM) model, then classify each district/municipality, and conduct mapping to see the distribution pattern of the relative risk of TB disease in Aceh Province. This study used cross-sectional as the research design. The data used in this study are secondary data sourced from the Aceh Health Profile in the form of data on the number of TB cases in all districts / cities in Aceh Province in 2016-2022. The analysis method used is the Bayesian CAR model BYM which is equipped with disease mapping. From the estimation results, Banda Aceh City had the highest relative risk value in 2016, which amounted to 2.24, while Bener Meriah District had the lowest relative risk value in 2018, which amounted to 0.09. Classification results based on the estimated relative risk value of TB in 2022, Lhokseumawe City and Banda Aceh City have a higher risk level for the risk of TB disease spread. Meanwhile, Sabang City and Bener Meriah District have a lower risk level. The mapping of the relative risk distribution pattern shows that there are variations in the risk level of TB cases in each district/city in Aceh Province. Keywords: Tuberculosis, Relative Risk Estimation, Disease Mapping, Bayesian Conditional Autoregressive, Besag-York-Mollie