Pendampingan Pemanfataan Data Spasial Untuk Intervensi Kesehatan Publik: Studi Kasus Pemetaan Risiko TB di Wilayah Perkotaan

Daffa Jiyad Pratama; Trizaurah Armiani; Devi Sartika; Ade Sukma Wati; Rahmadilla Putri Aulia; M. Farizh Anugrah

doi:10.59025/3mwenz92

Authors

Daffa’ Jiyad Pratama Politeknik Negeri Sriwijaya
Trizaurah Armiani Politeknik Negeri Sriwijaya
Devi Sartika Politeknik Negeri Sriwijaya
Ade Sukma Wati Politeknik Negeri Sriwijaya
Rahmadilla Putri Aulia Politeknik Negeri Sriwijaya
M. Farizh Anugrah Politeknik Negeri Sriwijaya

DOI:

https://doi.org/10.59025/3mwenz92

Keywords:

Sosialisasi, Pendampingan, TB, SIG, KDE

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas dan keterampilan Komunitas Masyarakat Sehat Sriwijaya dalam memanfaatkan data spasial untuk pemetaan risiko Tuberkulosis (TB) di wilayah perkotaan Palembang. Penyebaran TB di daerah perkotaan sering dipengaruhi oleh faktor lingkungan, kepadatan penduduk, serta keterjangkauan layanan kesehatan. Oleh karena itu, penggunaan pendekatan spasial menjadi penting untuk mendukung perencanaan intervensi kesehatan yang lebih efektif dan berbasis bukti. Kegiatan dilakukan melalui metode pendampingan partisipatif. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan mitra dalam mengelola serta menganalisis data spasial untuk mengidentifikasi titik-titik risiko TB dengan lebih akurat. Peta digital yang dihasilkan memberikan gambaran yang jelas mengenai wilayah berisiko tinggi, sehingga dapat dijadikan dasar dalam perumusan strategi pencegahan dan penanganan TB secara lebih tepat sasaran. Selain peningkatan kapasitas teknis, kegiatan ini juga menumbuhkan kesadaran mitra akan pentingnya penggunaan data berbasis bukti dalam mendukung kebijakan kesehatan publik. Dampak jangka panjang diharapkan berupa penerapan teknologi geospasial secara berkelanjutan dalam pemantauan penyakit menular dan penguatan kolaborasi antara akademisi dengan masyarakat untuk mendukung pembangunan kesehatan di tingkat lokal.

References

Prasetyo, D. A. (2025, March 25). Miris, Indonesia Masih Peringkat Ke-2 Kasus TBC Terbanyak di Dunia. Https://Health.Detik.Com/Berita-Detikhealth/d-7840450/Miris-Indonesia-Masih-Peringkat-Ke-2-Kasus-Tbc-Terbanyak-Di-Dunia.

Badan Pusat Statistik Sumatera Selatan (2024). Kasus Penyakit Menurut Kabupaten/Kota dan Jenis Penyakit - Tabel Statistik. Https://Sumsel.Bps.Go.Id/Id/Statistics-Table/2/ODQ4IzI=/Kasus-Penyakit-Menurut-Kabupaten-Kota-Dan-Jenis-Penyakit.Html.

Al Machmudi, M. I. (2024). Faktor Penyebaran Tuberkolosis di Indonesia. Https://Mediaindonesia.Com/Humaniora/701748/Faktor-Penyebaran-Tuberkolosis-Di-Indonesia.

BPS Kota Palembang (2025). Kota Palembang Dalam Angka 2025. Https://Palembangkota.Bps.Go.Id/Id/Publication/2025/02/28/0208b66a6228c7c108c3f7c4/Kota-Palembang-Dalam-Angka-2025.Html.

Lin, H., Zhang, R., Wu, Z., Li, M., Wu, J., Shen, X., & Yang, C. (2023). Assessing the spatial heterogeneity of tuberculosis in a population with internal migration in China: a retrospective population-based study. Frontiers in Public Health, 11. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1155146 DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1155146

Mulyawan, R. (2025). Kernel Density Estimation Adalah: Menurut Ahli, Formula, dan Contohnya! Https://Rifqimulyawan.Com/Kamus/Kernel-Density-Estimation/.

Geospatial Health. (2023). Spatial and temporal clustering analysis of pulmonary tuberculosis and its associated risk factors in southwest China. Geospatial Health, 18(1), 1169. https://www.geospatialhealth.net/index.php/gh/article/view/1169 DOI: https://doi.org/10.4081/gh.2023.1169

BMC Public Health. (2024). Spatial and temporal analysis and forecasting of TB reported incidence in western China. BMC Public Health, 24(1), 19994. https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-024-19994-6 DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-024-19994-6

Husain, A., & Wahyuni, F. (2022). Sistem Informasi Geografis (SIG) Penyebaran Penyakit Menular di Kota Baubau. Jurnal Ilmiah Universitas Dayanu Ikhsanuddin, 11(1), 1–8. https://ejournal.unidayan.ac.id/index.php/JIU/article/view/1927

Maulana, A., & Utami, N. (2024). Implementasi Kernel Density Estimation dalam Analisis Sebaran Kasus DBD Berbasis WebGIS. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 11(1), 112–120. https://doi.org/10.26555/jtiik.v11i1.30247

Setiawan, H., & Rahmat, I. (2023). Sistem Informasi Geografis untuk Pemetaan Penyakit Menular di Kabupaten Kayong Utara. Jurnal Citra Sains Komunikasi MIPA Universitas Tanjungpura, 12(2), 115–123. https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/51324