Analisis Sebaran dan Faktor Risiko Kasus TBC Menggunakan Geographically Weighted Regression Analisis Sebaran dan Faktor Risiko Kasus TBC Menggunakan Geographically Weighted Regression di Provinsi Jawa Barat - amalia_234 (Codeverse: Journal of Emerging Digital Realities, 2025)
Tingginya kasus tuberkulosis (TBC) di Provinsi Jawa Barat serta adanya perbedaan karakteristik antar wilayah mendorong perlunya analisis berbasis spasial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebaran kasus TBC dan mengidentifikasi faktor risiko yang mempengaruhinya menggunakan pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data sekunder dari BPS tahun 2025 pada 27 kabupaten/kota. Variabel yang digunakan meliputi jumlah kasus TBC, persentase akses air minum layak, dan persentase penduduk miskin. Analisis dilakukan melalui regresi linier berganda (OLS), uji pengaruh spasial, serta pemodelan GWR. Hasil menunjukkan bahwa model OLS memiliki nilai R² sebesar 0,9382 dan secara parsial hanya variabel persentase penduduk miskin yang berpengaruh signifikan. Model GWR memberikan hasil yang lebih baik dengan nilai R² sebesar 0,9981 dan mampu menangkap variasi pengaruh antar wilayah secara lokal. Oleh karena itu, Model GWR lebih efektif dibandingkan OLS dalam menjelaskan pola spasial kasus TBC. Temuan ini menunjukkan bahwa faktor risiko memiliki pengaruh yang berbeda di setiap wilayah, sehingga pendekatan berbasis spasial penting dalam perumusan kebijakan kesehatan yang lebih tepat sasaran.