Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Permasalahan penggunaan energi listrik di Indonesia sudah menjadi isu yang harus dikritisi dan ditindaklanjuti. Penggunaan energi yang tidak sesuai dengan kebutuhan penduduk harus dicari alternatif lain, salah satu potensi energi yang dapat digunakan adalah energi surya sebagai sumber energi terbarukan. Di Indonesia, khususnya di wilayah Jawa Barat mempunyai permasalahan yang sama yaitu mengenai krisisnya energi listrik dimana provinsi Jawa Barat masih menggunakan bahan bakar fosil sebagai sumber energi listrik. Dampak dari fosil sendiri pasti akan sangat membahayakan lingkungan sehingga diperlukannya penggunaan energi terbarukan seperti radiasi matahari. Matahari sudah digunakan sebagai alat pembangkit listrik tenaga surya yang biasa dikenal dengan PLTS. PLTS di Indonesia masih mempunyai tantangan yang cukup besar yaitu ketidakstabilan data (intermitten) sinar matahari karena terdapat faktor hidrometeorologi. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan estimasi radiasi matahari di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan pemodelan WRF (Weather Research and Forecasting) menggunakan data yang berasal dari GFS (Global forecasting System) ds083.3 yang diambil dari NCAR (National Center for Atmospheric). Estimasi radiasi matahari yang dimulai dari pukul 00.00 - 18.00 UTC + 7 dengan 2 Domain yang diolah berdasarkan uji akurasi data model WRF dengan data lapangan (AWS) dan didapatkan nilai RMSE, MBE dan R2.  Data yang digunakan 1-3 Agustus 2022 disaat puncak musim kemarau dan keadaan clear sky. Pada penelitian ini konfigurasi yang digunakan berasal dari konfigurasi skema 1, skema 2 dan skema 3. Namun, dari beberapa konfigurasi didapatkan konfigurasi skema 1 menghasilkan lebih baik dengan nilai RMSE 267,61 dan R2 di angka 0,53 dan rRMSE di angka 69,82%. Lalu pada pola spasial persebaran GHI terdapat 3 pola persebaran yang dibagi menjadi 3 distribusi warna, masing-masing warna memperlihatkan kondisi wilayah dan juga penduduk. Sedangkan pada hasil overlay pola spasial pengaruh ketinggian terhadap dibagi menjadi 3 berdasarkan dengan 3 kategori ketinggian, didapatkan bahwa wilayah dengan ketinggian semakin tinggi maka GHI yang diterima akan semakin sedikit dan begitupun sebaliknya, semakin rendah ketinggian maka GHI yang diterima semakin tinggi.

---

The issue of electricity usage in Indonesia has become a matter that needs to be criticized and addressed. The use of energy that does not align with the population's needs requires finding alternative sources, one of which is solar energy as a renewable energy source. In Indonesia, particularly in West Java, there is a similar issue regarding the electricity crisis, where the province still relies on fossil fuels for electricity. The impact of fossil fuels is undoubtedly harmful to the environment, necessitating the use of renewable energy such as solar radiation. The sun has been harnessed as a source for solar power generation, commonly known as PLTS (Pembangkit Listrik Tenaga Surya). PLTS in Indonesia still faces significant challenges, primarily the intermittent nature of solar radiation due to hydrometeorological factors. Therefore, this study estimates solar radiation in West Java Province using the WRF (Weather Research and Forecasting) model, with data from the GFS (Global Forecasting System) ds083.3 obtained from NCAR (National Center for Atmospheric Research). Solar radiation estimation is conducted from 00:00 to 18:00 UTC + 7 with 2 domains processed based on the accuracy test of WRF model data with field data (AWS), resulting in RMSE, MBE, and R² values. The data used are from August 1-3, 2022, during the peak of the dry season and under clear sky conditions. This study uses configurations from scheme 1, scheme 2, and scheme 3. However, among the various configurations, scheme 1 performed the best, with an RMSE value of 267.61, an R² value of 0.53, and an rRMSE of 69.82%. The spatial pattern of GHI distribution revealed three distribution patterns, each represented by a different color, illustrating the conditions of different regions and populations. Additionally, the overlay results of the spatial pattern regarding the influence of elevation were categorized into three height categories. It was found that regions with higher elevations received less GHI, whereas lower elevations received higher GHI.Keywords: Estimation, West Java, Solar Radiation, Weather Research and Forecasting (WRF)."

"Energi terbarukan yang berasal dari radiasi matahari merupakan salah satu sumber energi potensial di Indonesia karena letak geografisnya. Hal ini dapat mendukung pemenuhan kebutuhan energi yang terus meningkat, khususnya di wilayah Provinsi Jawa Barat yang memiliki kepadatan penduduk tertinggi di Indonesia. Namun, radiasi matahari bersifat intermiten karena dipengaruhi oleh kondisi atmosfer yang dinamis, sehingga diperlukan estimasi nilai radiasi matahari yang mencapai permukaan bumi. Penelitian ini melakukan estimasi radiasi matahari menggunakan model Gated Recurrent Unit (GRU) pada dua lokasi, yaitu Puslitbang PLN dan BMKG Sumedang, berdasarkan skema parameter terbaik. Analisis spasial dilakukan menggunakan model Weather Research and Forecasting (WRF), serta pengujian hybrid model dilakukan untuk meningkatkan akurasi model GRU. Hasil model menunjukkan nilai relative root mean square error (rRMSE) yang tinggi untuk Puslitbang PLN (50,21%) dan BMKG Sumedang (46,19%). Berdasarkan pola sebaran radiasi matahari terhadap tutupan lahan, nilai radiasi tinggi tersebar di wilayah terbangun dan rendah pada wilayah vegetasi. Selanjutnya, integrasi data dari model WRF dilakukan untuk meningkatkan akurasi estimasi radiasi matahari. Namun, peningkatan akurasi ini hanya terjadi pada lokasi BMKG Sumedang dengan nilai rRMSE 45,05%, sementara di Puslitbang PLN tidak terdapat peningkatan yang signifikan karena kualitas data temporal yang kurang baik. Oleh karena itu, pengembangan metode serta ketersediaan data temporal berkualitas baik menjadi hal yang penting untuk menghasilkan model dengan akurasi tinggi.

---

Renewable energy from solar radiation is a potential energy source in Indonesia due to its geographical location. This can support the growing energy needs, especially in West Java Province, which has the highest population density in Indonesia. However, solar radiation is intermittent due to dynamic atmospheric conditions, necessitating the estimation of solar radiation reaching the Earth's surface. This study estimates solar radiation using the Gated Recurrent Unit (GRU) model at two locations: Puslitbang PLN and BMKG Sumedang, based on the best parameter scheme. Spatial analysis was conducted using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, and hybrid model testing was carried out to improve the accuracy of the GRU model. The model results showed relatively high relative root mean square error (rRMSE) values for Puslitbang PLN (50.21%) and BMKG Sumedang (46.19%). Based on the distribution patterns of solar radiation against land cover, high radiation values were found in built-up areas and low values in vegetated areas. Furthermore, data integration from the WRF model was performed to enhance the accuracy of solar radiation estimation. However, this accuracy improvement was only observed at the BMKG Sumedang location, with an rRMSE value of 45.05%, while no significant improvement was noted at Puslitbang PLN due to poor temporal data quality. Therefore, the development of methods and the availability of high-quality temporal data are crucial to achieve high model accuracy."

"Provinsi Jawa Barat memiliki potensi yang signifikan untuk pengembangan energi surya melalui pemanfaatan radiasi matahari. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi radiasi matahari di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode ANN untuk menemukan model konfigurasi optimal dan menganalisis distribusi spasialnya. Pengukuran radiasi matahari dilakukan di lima lokasi berbeda, dengan dua lokasi terbaik dipilih untuk pemrosesan data. Dataset yang digunakan adalah data tahun 2022, yang dibagi menjadi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Hasilnya menunjukkan bahwa konfigurasi optimal 6-30-1 di lokasi Puslitbang PLN mencapai nilai RMSE sebesar 135,8 W/m², rRMSE sebesar 54,8%, MBE sebesar 15,9 W/m², dan rMBE sebesar 0,064%. Sementara itu, untuk lokasi Sumedang, konfigurasi optimal adalah 5-40-1, yang menghasilkan nilai RMSE sebesar 156,7 W/m², rRMSE sebesar 49,29%, MBE sebesar 7,75 W/m², dan rMBE sebesar 0,024%. Secara keseluruhan, model ini masih memiliki kesalahan estimasi sebesar 48-50%.Untuk meningkatkan akurasi, penelitian ini mengintegrasikan model ANN dengan WRF, yang mampu meningkatkan akurasi di Sumedang sebesar 2%. Analisis menunjukkan bahwa daerah dengan ketinggian rendah memiliki intensitas radiasi matahari yang tinggi, sedangkan daerah dengan ketinggian lebih tinggi menerima radiasi matahari yang lebih rendah

---

West Java Province has significant potential for solar energy development through the utilization of solar radiation. This study aims to estimate solar radiation in West Java Province using ANN methods to find the optimal configuration model and analyze its spatial distribution. Solar radiation measurements were conducted at five different locations, with the two best locations selected for data processing. The dataset used is from the year 2022, which was divided into 70% training and 30% testing. The results showed that the optimal configuration of 6-30-1 at the Puslitbang PLN location achieved an RMSE value of 135.8 W/m², an rRMSE of 54.8%, an MBE of 15.9 W/m², and an rMBE of 0.064%. Meanwhile, for the Sumedang location, the optimal configuration was 5-40-1, which produced an RMSE value of 156.7 W/m², an rRMSE of 49.29%, an MBE of 7.75 W/m², and an rMBE of 0.024%. Overall, this model still has an estimation error of 48-50%. To improve accuracy, this study integrated the ANN model with WRF, which was able to increase accuracy in Sumedang by 2%. Analysis shows that low-altitude areas have high solar radiation intensity, while higher-altitude areas receive lower solar radiation."

"Automatic Weather Station (AWS) mengalami kendala berupa kerusakan komponen dan kegagalan sistem komunikasi, sehingga menyebabkan data parameter tidak lengkap. Kerusakan komponen juga terjadi pada pyranometer. Penurunan kinerja pyranometer menghasilkan penyimpangan, ketidakpastian pengukuran intensitas radiasi matahari, serta gap data. Imputasi data menjadi salah satu solusi dalam meminimalisir penyimpangan pengukuran dan terjadinya missing data pyranometer AWS. Penelitian ini bertujuan mendesain serta menganalisis performa akurasi model imputasi data intensitas radiasi matahari pyranometer AWS multisite ketika terjadi gap data. Penelitian ini berupaya memanfaatkan kaitan spasio-temporal intensitasi radiasi matahari AWS multisite di dalam model imputasi. Algoritma Long-Short Term Memory (LSTM) digunakan sebagai estimator pada jaringan pyranometer AWS multisite. Tahap pemodelan imputasi data meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pembuatan skenario missing data, desain LSTM dan pengujian model. Metode berbasis machine learning ini diharapkan mampu mengimputasi data AWS pada missing data dalam jangka menit maupun jam, jika AWS mengalami kerusakan sistem atau gangguan jaringan komunikasi. Nilai MAPE model LSTM untuk imputasi pyranometer AWS Cikancung untuk missing data 30 menit, 1 jam dan 3 jam berturut-turut yaitu 1,81% ; 2,72% ; dan 5,07%. Nilai MAPE model LSTM untuk AWS Cimalaka untuk missing data 30 menit, 1 jam dan 3 jam berturut-turut yaitu 0,46% ; 1,25% ; dan 3,24%. Nilai MAPE model LSTM untuk AWS Cipasung untuk missing data 30 menit, 1 jam dan 3 jam berturut-turut yaitu 2,30% ; 1,67% ; dan 0,94%.

---

Automatic Weather Station (AWS) experienced problems in the form of component damage and communication system failure, resulting in incomplete parameter data. Component damage also occurs in pyranometers. Decreased pyranometer performance results in deviations, uncertainty in measuring solar radiation intensity, and data gaps. Data imputation is one solution to minimize measurement deviations and the occurrence of missing AWS pyranometer data. This research aims to design and analyze the accuracy performance of the multisite AWS pyranometer solar radiation intensity data imputation model when a data gap occurs. This research attempts to utilize the spatio-temporal relationship of multisite AWS solar radiation intensity in the imputation model. The Long-Short Term Memory (LSTM) algorithm is used as an estimator in the multisite AWS pyranometer network. The data imputation modeling stage includes data collection, data pre-processing, creating missing data scenarios, LSTM design and model testing. This machine learning-based method is expected to be able to impute AWS data for missing data in minutes or hours, if AWS experiences system damage or communication network disruption. The MAPE value of the LSTM model for the AWS Cikancung pyranometer for missing data of 30 minutes, 1 hour and 3 hours respectively is 1.81%; 2.72% ; and 5.07%. The MAPE value of the LSTM model for AWS Cimalaka for missing data of 30 minutes, 1 hour and 3 hours respectively is 0.46%; 1.25% ; and 3.24%. The MAPE value of the LSTM model for AWS Cipasung for missing data of 30 minutes, 1 hour and 3 hours respectively is 2.30%; 1.67% ; and 0.94%."

"Jawa Barat merupakan salah satu wilayah yang mengalami banyak kejadian gempa bumi serta memiliki area penduduk yang lebih padat dibanding daerah lain di Indonesia. Dampak gempa bumi pada wilayah yang padat penduduk memiliki ancaman dan resiko yang lebih besar. Untuk memetakan daerah potensi bencana tersebut, dibutuhkan metode yang efektif, murah, dan efisien sehingga mampu mempercepat analisis mitigasi bencana. Metode memanfaatkan data mikrotremor seismik pasif untuk estimasi frekuensi resonansi, terutama pada lapisan sedimenter atau lapisan tanah di atas batuan dasar. Hasil yang diperoleh adalah area dengan indeks kerentanan terhadap kejadian gempa bumi. Akuisisi data dilakukan menggunakan Broadband Seismograph Trillium PH 120 pada 18 stasiun seismograf. Studi ini menggunakan 4 parameter, yaitu: parameter frekuensi natural (f0), amplifikasi tanah (A0), periode dominan (t0), dan indeks kerentanan tanah (Kg). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai frekuensi dominan tingkat menengah yang diperoleh adalah 0,11 - 11,88 Hz dengan identifikasi oleh batuan alluvial yang terdiri dari sandy-gravel, sandy hard clay, dan loam. Amplifikasi tanah didominasi oleh nilai klasifikasi sedang sebesar 1,4-6,21. Periode dominan dengan rentang nilai 0,09-8,59 s yang diidentifikasi oleh batuan alluvial yang terdiri dari hasil sedimentasi delta, top soil, maupun lumpur. Indeks kerentanan seismik bernilai tinggi dalam rentang 0,2-118,805. Untuk kecepatan gelombang geser hingga kedalaman 30 m (Vs30)di daerah tersebut memiliki rentang nilai 218-5000 m/s yang terdiri dari 3-4 lapisan. Dengan demikian, daerah penelitian tergolong dalam jenis tanah dengan frekuensi tinggi, dimana batuan penyusunnya berupa batuan tersier yang terdiri dari soil hasil pelapukan batuan vulkanik. Apabila daerah Jawa Barat mengalami kejadian gempa besar, maka akan menyebabkan resiko kerusakan yang cukup tinggi pada wilayah yang memiliki indeks kerentanan tinggi dan lapisan tanah yang tebal.

---

West Java is one of the areas that experiences many earthquakes and has a denser population area than other regions in Indonesia. The impact of an earthquake on a densely populated area has a greater threat and risk. To map these potential disaster areas, an effective, inexpensive, and efficient method is needed so as to accelerate disaster mitigation analysis. The Horizontal to Vertical Spectral Ratio method utilizes passive seismic microtremor data to estimate the resonance frequency, especially in the sedimentary or soil layer above the bedrock. The results obtained are areas with an index of vulnerability to earthquakes. Data acquisition was carried out using the Broadband Seismograph Trillium PH 120 at 18 seismograph stations. This study uses 4 parameters, namely: natural frequency parameter (f0), soil amplification (A0), dominance period (T0), and soil susceptibility index (Kg). The results showed that the mid-level dominant frequency values obtained were 0.11-11.88 Hz by identification by alluvial rocks consisting of sandy gravel, sandy hard clay, and loam. Soil amplification is dominated by moderate classification values of 1.4-6.21. The dominant period with a value range of 0.09-8.59 s identified by alluvial rocks consisting of delta sedimentation, topsoil, and mud. The seismic vulnerability index has a high value in the range 0.2-118.805. Then, for shear wave velocity to a depth of 30 m (Vs30) in that area, it has a value range of 218-5000 m/s consisting of 3-4 layers. Thus, the study area can be classified as a type of soil with high frequency, where the constituent rocks are tertiary rocks consisting of soil weathering of volcanic rocks. If the West Java area experiences a large earthquake, it will cause a fairly high risk of damage to areas that have a high vulnerability index and thick soil layers."

"

Sukabumi merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki pengalaman terdampak bencana gempabumi. Potensi untuk terjadi guncangan akibat gempabumi juga masih besar mengingat daerah ini berada di busur depan tektonik Pulau Jawa. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan gambaran pendekatan distribusi potensi bahaya gempabumi hingga potensi risikonya terhadap pertumbuhan distribusi jumlah penduduk. Metodologi yang digunakan untuk potensi bahaya gempabumi adalah dengan pendekatan Peak Ground Acceleration (PGA) yang dapat dikoreksi pada skala yang lebih baik dengan analisis AVS30. Selain itu, untuk melihat potensi dampak terhadap penduduk di tahun 2030, dilakukan pemodelan distribusi pertumbuhan tutupan lahan permukiman dengan menggunakan pendekatan Marcov-chain. Selanjutnya, dengan pendekatan gabungan antara pemodelan random forrest dan proyeksi lahan terbangun serta proyeksi geometrik jumlah penduduk diperoleh sebuah model kepadatan penduduk tahun 2030 dengan tingkat akurasi yang baik. Hasil akhir penelitian dapat memberikan gambaran potensi sebaran dan jumlah penduduk yang berada diwilayah berisiko guncangan permukaan gempabumi yang dikelompokan dalam tiga kategori, risiko rendah, sedang, dan tinggi. Risiko bencana gempabumi dinilai dari potensi gempabumi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak enam jenis, yaitu: potensi gempa bawah permukaan, kondisi fisik, infrastruktur, kebijakan, tutupan lahan, dan jumlah penduduk. Hasil kajian potensi dampak gempabumi dengan melihat proyeksi pertumbuhan permukiman dan penduduk di Sukabumi dapat memberikan informasi potensi risiko gempabumi terhadap pertumbuhan penduduk terbesar berada di wilayah Kota Sukabumi dan sekitar teluk Pelabuhan Ratu. Informasi tersebut dapat menjadi referensi yang lebih baik terutama dalam menyusun strategi antisipasi dalam upaya menjaga pembangunan yang berkelanjutan.

 

---

Sukabumi is one of the regions in Indonesia that has experience affected by earthquake. The potential for shocks due to earthquakes is still large considering that this area located at the front arc tectonic system of the Java island. The aims of this study is to illustrate the distribution of potential surface shaking based earthquake and it’s risk thought population distribution. The methodology used for potential earthquake hazards is the combination between Peak Ground Acceleration (PGA) approach and AVS30 analysis. In addition, to see the potential impact of the population in 2030, the distribution of residential land cover is developed using the Marcov Chain approach. Furthermore, with combination approach between random forrest modelling, projected land cover, and geometric projections of population, a population density model of 2030 was obtained with better accuracy. The final results of this study can provide an overview of distribution and number of residents in the potential surface shaking areas that are grouped into three different categories: low, medium, and high risk. Earthquake disaster risk is assessed from the potential of the earthquake. There are six variables that used in this study, namely: subsurface earthquake potential shaking, physical condition, infrastructure, regulation, land cover, and population. The results of the study of the potential impact of the earthquake by looking at the projected growth in settlements and residents in Sukabumi area. It can provide information on the potential risk of earthquakes to the largest population growth in the area of Sukabumi City and around the port of Pelabuhan Ratu. This information can be a better reference, especially in preparing anticipatory strategies for resilience sustainable development programme.

 

"

"Energi matahari adalah salah satu energi terbarukan dengan potensi besar di negara tropis termasuk Indonesia. Pemanenan energi surya melalui sistem fotovoltaik memiliki tantangan besar karena intermittency dan ketidakpastian serta tidak tersedianya data yang diukur di setiap lokasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan radiasi matahari di lokasi tertentu dengan menggunakan model ASHRAE Clear-Sky dan informasi cuaca lokal melalui algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Model ASHRAE Clear-Sky digunakan sebagai dasar penyinaran maksimum yang akan dikalibrasi dengan mempertimbangkan informasi cuaca setempat. Model peramalan dikembangkan dengan menggunakan algoritma backpropagation dari JST. Metode yang diusulkan disimulasikan di Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat memberikan estimasi akurat dari penyinaran matahari dengan rata-rata kesalahan absolut dalam tiga hari yang berbeda adalah 58,30."

"Kota Bekasi adalah kota dengan penduduk terbanyak di Provinsi Jawa Barat. Di Bekasi, pergerakan utamanya menggunakan kendaraan. Salah satu polutan hasil pembakaran mesin kendaraan adalah PM10 yang dapat diperoleh dari data volume kendaraan, passive sampler, dan Landsat 8. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola spasial PM10 di Kota Bekasi serta menganalisis validitas model spasial PM10 dari volume kendaraan/Landsat 8 dengan PM10 dari passive sampler sebagai validator. Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif spasial dan analisis statistik RMSE. Berdasarkan PM10 dari volume kendaraan, jalan arteri berkapasitas besar mencakup wilayah PM10 dengan indeks kualitas buruk. Berdasarkan PM10 dari Landsat 8, hal tersebut terjadi berlawanan. Berkaitan dengan kondisi kemacetan, di jalan arteri berkapasitas kecil terdapat beberapa titik pengukuran volume kendaraan yang mengalami macet sekaligus tidak macet. PM10 dengan indeks kualitas udara tidak sehat juga dapat bersumber dari wilayah pemukiman, perdagangan dan jasa, serta industri. RMSE model spasial PM10 dari volume kendaraan memiliki tingkat kesalahan lebih rendah daripada model spasial PM10 dari Landsat 8. Meskipun begitu, jika dilakukan analisis lebih lanjut dengan mempertimbangkan aspek keruangan (seperti penggunaan lahan) maka terdapat beberapa area dan titik model yang berlokasi di wilayah penggunaan lahan yang sama. Hal ini menunjukkan bahwa kombinasi kesalahan model dan hubungannya dengan karakteristik spasial dapat menjadi pendekatan baru untuk menilai kinerja model.

---

Bekasi City is a city with the largest population in West Java Province. In Bekasi City, the movement mainly uses vehicles. This study aims to analyze PM10 spatial pattern in Bekasi City and analyze validity of PM10 spatial model from vehicle volume/Landsat 8 with PM10 from passive sampler as a validator. This research uses descriptive spatial analysis and Root Mean Square Error (RMSE) statistical analysis. Based on PM10 from vehicle volume, large capacity arterial roads cover PM10 with poorer quality index. Based on PM10 from Landsat 8, it happens in opposite phenomena. In relation to congestion traffic, on small capacity arterial roads some points of vehicle volume measurement are congested, and other points are not. PM10 with unhealthy air quality index also can be sourced from residential, trade & service, and industrial areas. Then, RMSE of PM10 spatial model from vehicle volume has lower error than PM10 spatial model from Landsat 8. However, if further analysis considers spatial characteristics (such as land use), there are several areas models that are in the same land use. This shows that combination of model errors and their relationship to spatial characteristics can be a new approach to assessing model performance."

"Tuberkulosis masih merupakan masalah kesehatan masyarakat yang utama di dunia, termasuk di Indonesia. Menemukan dan menyembuhkan pasien merupakan cara terbaik dalam upaya pencegahan penularan TB, dengan menerapkan strategi DOTS. Sejalan dengan kebijakan pembangunan nasional, pelaksanaan strategi pengendalian TB nasional diprioritaskan pada daerah terpencil, perbatasan dan kepulauan terutama yang belum memenuhi target penemuan kasus dan keberhasilan pengobatan. Terdapat lima provinsi dengan TB paru tertinggi dan dua tertinggi yaitu Provinsi Jawa Barat (0.7%), Papua (0.6%). Akses pelayanan kesehatan pasien TB menunjukan ketidakmerataan, dimana hanya ada di wilayah perkotaan dan berada pada ekonomi tinggi. Permasalahan dalam penelitian ini adalah masih ditemukan pasien TB yang tidak mendapatkan akses pelayanan kesehatan. Keterbatasan akses pelayanan kesehatan pasien TB dapat disebabkan oleh kondisi individu yang berbeda-beda serta adanya perbedaan kondisi fisik (geografis). Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan model spasial akses pelayanan kesehatan di provinsi Jawa Barat dan Papua.Penelitian ini menggunakan desain potong lintang dan menggunakan data yang berasal dari Riset Kesehatan Dasar 2013. Lokasi penelitian di 2 provinsi yaitu di provinsi Jawa Barat dan provinsi Papua. Analisis penelitian dengan menggunakan regresi logistik untuk melihat pengaruh karakteristik individu terhadap akses pelayanan kesehatan dan analisis spasial statistik menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR) untuk melihat spasial akses pelayanan kesehatan. Akses pelayanan kesehatan adalah pasien TB yang melakukan pemeriksaan dahak, foto rontgen dan mendapatkan obat anti TB.Akses pelayanan kesehatan pasien TB di provinsi Papua masih rendah. Karakteristik individu yang mempengaruhi akses pelayanan kesehatan adalah asuransi kesehatan, pekerjaan, menikah, mengetahui ketersediaan fasilitas kesehatan. Model spasial akses pelayanan kesehatan menghasilkan dua jenis variabel pembentuknya, yaitu adanya variabel lokal dan variabel global. Variabel lokal adalah variabel yang mempunyai pengaruh unsur kewilayahannya terhadap akses pelayanan kesehatan, sedangkan variabel global merupakan variabel yang berpengaruh di tingkat provinsi.Masih rendahnya pasien TB yang melakukan akses pelayanan dapat disebabkan oleh sulitnya pasien TB dalam mencapai fasilitas kesehatan, terutama di wilayah dengan perbedaan geografis. Sehingga perlunya ada kebijakan dalam menyiapkan sarana dan prasarana kesehatan pasien TB, yaitu dengan mulai memasukan tenaga kesehatan terlatih di bidang tuberkulosis pada seluruh fasilitas pelayanan kesehatan.

---

Tuberculosis is a major public health problem in the world, including in Indonesia. Finding and curing the patients are the best way of preventing transmission of TB by implementing the DOTS strategy. Implementation of the national TB control strategy prioritized in remote, border and island especially TB patients who do not meet the target case detection and treatment success. There are two of provinces with the highest and second highest TB namely west Java province (0.7%) and Papua (0.6%). Accessibility to health services of TB patients showed inequality, which only exist in urban areas and at high economic status. The problem in this research is find the of TB patients who do not get accessibility to health services. Limited accessibility to health services of TB patients could be caused by conditions different individuals as well as differences in physical conditions (geographic). The purpose of this study is to setup a spatial model of accessibility to health services in the province of West Java and Papua.

This study used a cross-sectional design and data derived from the Basic Health Research in 2013 (RISKESDAS). Research sites in the provinces of West Java and Papua. Research analysis applied logistic regression to determine the effect of individual characteristics of accessibility to health services and statistical spatial analysis using the Geographically Weighted Regression (GWR) for a model of spatial accessibility to health services.

Accessibility to health care is the patient of TB sputum examination, x-rays and getting anti-TB. Accessibility to health services of TB patients in the province of Papua remains low. Individual characteristics that affect accessibility to health care are health insurance, employment, marriage, the availability of health facilities. Spatial models of accessibility to health services generate two types of constituent variables, the local variables and global variables. Local variables are variables that influence the spatial element of accessibility to health services, while global variables are variables that influence at the provincial level.

The low TB patients who do accessibility services may be caused by the difficulty in the of TB patients to health facilities, especially in the areas with geographical differences. Thus the need for a policy in preparing health facilities TB patients, i.e. to start entering trained health personnel in the field of tuberculosis in the entire health care facility."