POLA SPASIAL TEMPORAL DAERAH BERESIKO DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI KOTA SEMARANG DENGAN LOCAL INDICATOR OF SPATIAL ASSOCIATON (LISA) Oleh NINING DWI LESTARI M0108099 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2014
ii
ABSTRAK Nining Dwi Lestari, 2014. POLA SPASIAL TEMPORAL DAERAH BERESIKO DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI KOTA SEMARANG DENGAN LOCAL INDICATOR OF SPATIAL ASSOCIATION (LISA). Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret. Demam berdarah dengue (DBD) merupakan penyakit endemis yang ditularkan melalui nyamuk Aedes aegypti yang sering terjadi di daerah tropis maupun subtropis. Hampir seluruh kelurahan di Kota Semarang merupakan daerah endemis DBD. Di samping itu Kota Semarang merupakan wilayah yang selalu menempati peringkat pertama untuk kejadian DBD. Karakteristik epidemiologi DBD diantaranya adalah indeks temporal yaitu probabilitas kejadian ( ), durasi epidemi ( ) dan intensitas transmisi ( ) DBD. Penelitian ini bertujuan melakukan pemetaan ketiga indeks temporal DBD yang terjadi di Kota Semarang dengan LISA, untuk mengetahui tipe resiko kejadian DBD di Kota Semarang. Selain itu juga dilakukan evaluasi besar (magnitude) maupun tingkat keparahan (severity) DBD di delapan pola resiko spasial. Penelitian ini menggunakan data kejadian DBD dari 177 kelurahan di Kota Semarang tahun 2012, kemudian ditransformasi kedalam tiga indeks temporal. Autokorelasi spasial dapat ditentukan menggunakan indeks Moran dan local indicator of spatial association (LISA). LISA digunakan untuk memberikan informasi tentang hubungan spasial. LISA juga dapat digunakan sebagai indeks resiko spasial untuk mengetahui pola tipe resiko di masingmasing daerah. Dengan pola resiko spasial dari tiga indeks temporal, dimungkinkan untuk menerapkan strategi pengendalian yang lebih efektif, serta dapat dirancang di daerah-daerah beresiko dengan berbagai dampak kesehatan masyarakat. Hasil dari penelitian menunjukkan dari 177 kelurahan di Kota Semarang hanya 44 kelurahan masuk ke dalam katagori daerah yang bertipe resiko. Berdasarkan dari kedua indeks evaluasi diketahui bahwa daerah bertipe resiko Ti- K (Tinggi Kejadian), dan Ti- DI (Tinggi durasi dan intensitas), merupakan dua tipe daerah yang berkorelasi dengan kepadatan terbesar, atau daerah tersebut merupakan yang menyatakan tingkat keparahan (severity) terbesar. Sedangkan magnitude berada pada daerah tinggi durasi intensitas (Ti-DI). Kata Kunci: DBD, indeks temporal, LISA, tipe resiko, pola spasial temporal iii
ABSTRACT Nining Dwi Lestari, 2014. SPATIAL TEMPORAL PATTERN OF DENGUE HEMORRHAGIC FEVER (DHF) RISK AREA IN SEMARANG USING LOCAL INDICATOR OF SPATIAL ASSOCIATION (LISA). Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Sebelas Maret. The dengue hemorrhagic fever (DHF) is an endemic disease that is transmitted by Aedes aegypti mosquitos that frequently occurs in tropical and subtropical regions. Almost all villages in Semarang City are DHF endemic areas. In addition, The City of Semarang is a region which has always first rank for the incidence of DHF. Some characteristics of dengue epidemiology such as the probability occurrence of temporal index ( ), the duration of the epidemic ( ) and the intensity of transmission ( ) DHF. This study aimed to mapped the three temporal indexes of DHF occur in Semarang using LISA and to determine the type of risk incidence of DHF in Semarang. It also made a great evaluation of magnitude and severity of DHF in eight spatial risk patterns. This study used the incidence of DHF data from 177 villages in Semarang in 2012, then transformed into three temporal indexes. The spatial autocorrelation can be defined using Moran index and Local Indicator of Spatial autocorrelation (LISA). LISA is used as an spatial risk index to detect pattern of risk type in each area. By using the spatial patterns of the three temporal indexes, it is possible to implement a more effective control strategies, that also can be designed in risk areas to the public health impacts. The results of study showed of 177 sub-districts in Semarang only 44 villages included to the category type of risk areas. Based on the evaluation two indexes it was known that the risk of type area Ti-K (High-Occurrence), and Ti-DI (High duration and intensity), were the two types of regions that correlated with the density of the largests or the area that was stating as the biggest severity. While the magnitude was in the region of high intensity duration (Ti-DI). Keywords: DHF, temporal index, LISA, type of risk, spatial temporal pattern iv
MOTTO Suatu tujuan tak akan pernah terwujud tanpa adanya suatu tindakan, dengan tindakanlah semua akan menjadi nyata v
PERSEMBAHAN Skripsi ini penulis persembahakan untuk Ibu, Bapak dan Suami tercinta yang sela motivasi vi
KATA PENGANTAR Puji Syukur kepada Allah SWT yang senantiasa memberikan rahmat dan karunianya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Penyusunan skripsi tidak lepas dari bantuan beberapa pihak, oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada 1. Irwan Susanto, S.Si., DEA dosen pembimbing I dan Dra. Mania Roswitha, M.Si dosen pembimbing II atas segala bimbingan dan motivasi kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini. 2. Seluruh dosen Matematika yang telah telah membagi ilmunya kepada penulis selama proses belajar sampai disusunnya skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pembaca dan pihak yang berkepentingan. Surakarta, April 2014 Penulis vii
DAFTAR ISI PENGESAHAN... ii ABSTRAK... iii ABSTRAK... iv MOTO... v PERSEMBAHAN... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... viii DAFTAR TABEL... x DAFTAR GAMBAR... xi DAFTAR NOTASI... xii I. PENDAHULUAN... 1 1.1. Latar Belakang Masalah... 1 1.2. Perumusan Masalah... 3 1.3. Tujuan penelitian... 3 1.4. Manfaat Penelitian... 4 II. LANDASAN TEORI... 5 2.1. Tinjauan Pustaka... 5 2.2. Teori Pendukung... 6 2.2.1. Demam Berdarah Dengue (DBD)... 6 2.2.2. Data Spasial... 7 2.2.3. Indeks Temporal... 7 2.2.4. Matriks Pembobotan Spasial... 9 2.2.5. Autokorelasi Spasial... 9 2.2.6. Indeks Moran... 10 2.2.7. Moran Scatterplot... 12 2.2.8. Local Indicator of Spatial Association (LISA)... 13 2.2.9. Tipe Resiko... 17 2.2.10. Indeks Evaluasi... 19 2.3. Kerangka Pemikiran... 20 3. METODE PENELITIAN... 21 viii
4. PEMBAHASAN... 23 4.1. Data... 23 4.2. Pola Spasial Temporal... 23 4.2.1. Pemetaan Kejadian, Durasi, dan Intensitas Trnasmisi DBD tahun 2012... 23 4.2.2. Pengujian Autokorelasi Spasial Global dengan Indeks Moran... 27 4.2.3. Pemetaan Indeks Temporal dengan Local Indicator of Spatial Association (LISA)... 30 4.2.4. Pemetaan Lima Tingkat Resiko spasial... 35 4.2.5. Penentuan Tipe Resiko DBD Berdasarkan Kombinasi dari Ketiga Indeks Temporal... 37 4.2.6. Evaluasi Perbandingan dari besar dan tingkat keparahan DBD di Kota Semarang tahun 2012... 41 5. PENUTUP... 43 5.1. Kesimpulan... 43 5.2. Saran... 43 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN ix
DAFTAR TABEL Tabel 2.1. Klasifikasi delapan kemungkinan tipe resiko yang didefinisikan dari ketiga indeks temporal... 18 Tabel 4.1. Nilai probabilitas kejadian, durasi epidemi dan intensitas transmisi demam berdarah dengue (DBD) Kota Semarang... 23 Tabel 4.2. Nilai indeks Moran dan p-value indeks temporal DBD... 29 Tabel 4.3. Nilai LISA dan p-value untuk probabilitas kejadian DBD yang signifikan tinggi... 33 Tabel 4.4. Nilai LISA dan p-value untuk intensitas transmisi DBD yang signifikan tinggi... 34 Tabel 4.5. Tipe resiko spasial DBD di Kota Semarang tahun 2012... 37 Tabel 4.6. Nilai rata-rata dan standar deviasi dari masing-masing indeks temporal untuk delapan kemungkinan tipe resiko... 40 Tabel 4.7. Karateristik geografis, kepadatan populasi, dan evaluasi resiko DBD untuk delapan tipe resiko melalui dua indeks (DBD/POP Dan kepadatan DBD)... 42 x
DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1. Moran scatterplot... 12 Gambar 2.2. Lima tipe resiko daerah... 17 Gambar 4.1. Peta interval IR DBD... 24 Gambar 4.2. Peta interval probabilitas kejadian DBD... 25 Gambar 4.3. Peta interval durasi epidemi DBD... 25 Gambar 4.4. Peta interval intensitas penyebaran DBD... 26 Gambar 4.5. Gambar peta administratif Kota Semarang... 27 Gambar 4.6. Matriks pembobotan spasial Kota Semarang menggunakan pembobot Queen Contiguity... 28 Gambar 4.7. Output OpenGeoda 9.15 untuk indeks Moran (a) Moran scatterplot (b) Probabilitas kejadian DBD 2012... 30 Gambar 4.8. LISA cluter map untuk probabilitas kejadian DBD 2012... 32 Gambar 4.9. LISA cluter map untuk durasi epidemi DBD 2012... 33 Gambar 4.10. LISA cluter map untuk intensitas transmisi DBD 2012... 34 Gambar 4.11. Peta tingkat resiko spasial Kota Semarang tahun 2012... 35 Gambar 4.12. Peta tipe resiko Kota Semarang tahun 2012... 38 xi
DAFTAR NOTASI : Probabilitas kejadian daerah i : Durasi epidemi daerah i : Intensitas transmisi daerah i : Jumlah minggu adanya kejadian : Total minggu dalam setahun : Jumlah minggu dalam gelombang epidemi : Jumlah gelombang epidemi pada minggu berurutan dalam satu tahun : Jumlah kasus DBD : Populasi beresiko : Gelombang epidemi dalam satu tahun yang berlangsung selama lebih dari dua minggu : Matriks pembobot spasial W dengan order : Jarak antara lokasi i dan lokasi j : Nilai indeks Moran untuk masing-masing indeks temporal : Elemen matriks pembobot spasial W : Nilai indeks temporal (,, atau ) pada daerah i : Nilai indeks temporal (,, atau ) pada daerah j : Banyaknya lokasi kejadian : Nilai rata-rata nilai indeks temporal (,, atau ) untuk seluruh daerah : Nilai statistik uji indeks Moran : Nilai harapan indeks Moran : Nilai Variansi indeks Moran : Nilai indeks LISA dari indeks temporal (,, atau ) pada daerah i : Nilai statistik uji indeks LISA untuk lokasi i : Nilai harapan indeks LISA untuk lokasi i xii
: Nilai Variansi indeks LISA untuk lokasi i Ti-KDI : Suatu daerah memiliki nilai kejadian, durasi maupun intensitas DBD yang tinggi Ti-KD : Suatu daerah memiliki nilai kejadian dan durasi yang tinggi akan tetapi memiliki intensitas DBD yang rendah Ti-K : Suatu daerah memiliki nilai kejadian yang tinggi akan tetapi memiliki durasi dan intensitas DBD yang rendah Ti-DI : Suatu daerah memiliki durasi dan intensitas yang tinggi akan tetapi memiliki nilai kejadian DBD yang rendah Ti-I : Suatu daerah memilikis intensitas yang tinggi akan tetapi memiliki nilai kejadian dan durasi DBD yang rendah Ti-KI : Suatu daerah memiliki nilai kejadian dan intensitas yang tinggi akan tetapi memiliki durasi DBD yang rendah Ti-D : Suatu daerah memiliki durasi yang tinggi akan tetapi memiliki nilai kejadian dan intensitas DBD yang rendah : Suatu daerah tidak ada yang tinggi dalam baik kejadian, durasi, maupun intensitas : Operasi trace : Matriks identitas : matriks yang semua elemennya 1 : transpos dari matriks : matriks pembobot terstandar xiii