Menentukan Titik Rawan Malaria Di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Metode K-Means Clustering
DOI:
https://doi.org/10.59581/jusiik-widyakarya.v1i4.1750Abstract
Malaria is one of the diseases that is currently affected, but is still a threat and often causes unusual events in NTT province. Malaria in NTT province is the second highest malaria disease in Indonesia after Papua. The method used to analyze the vulnerability to malaria in NTT province is K-Means Clustering. The purpose of analyzing the level of malaria vulnerability is to find out which districts have the highest to lowest vulnerability in NTT province, which is carried out in a geographic information system. The results of the analysis showed tha 7 districts were classified as low malaria vulnerability, 1 district as medium, 12 districts as high and 2 districts as very high. The level of vulnerability can be understood as the level of malaria endemicity.
References
Dhuhita, W. M. (2015). Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita. Jurnal Informatika, 160-174.
Fadilah, G. E., & Azizah, R. (2022). Analisis Faktor Risiko Perilaku dengan Kasus Malaria pada Masyarakat di Indonesia-Meta Analysis 2016-2021 : Literature Review. Jurnal Kesehatan, 1336-1345.
Gustientiedina, Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 17-24.
Herlinda, V., Darwis, D., & Dartono. (2021). Analisis Clustering untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 94-99.
Kemismar, Y. Y., Manurung, I. F., & Weraman, P. (2022). Risiko Karakteristik Orang dan Tempat Perindukan Vektor terhadap Kejadian Malaria di Kabupaten Manggarai Provinsi Nusa Tenggara Timur. Jurnal Penelitian Kesehatan, 4.
Kurniati, P., Putra, H. M., & Prakasa, A. (2022). Cara Mudah Belajar Menulis Jurnal Menggunakan Referensi Otomatis Microsoft Word dan Zotero. Jurnal Ilmiah , 1-11.
Lado, I. S., Mado, F. G., & Sirait, R. W. (2010). Evaluasi Output Program Pemberantasan Malaria (P2M) Di Wilayah Kerja Puskesmas Seba Kecamatan Sabu Barat Kabupaten Kupang. Jurnal Pangan, Gizi dan Kesehatan, 268-271.
Malino, B. T., Langi, F. L., & Ratag, B. T. (2023). Analisis Distribusi Kasus dan Kematian Akibat Malaria di Indonesia. Jurnal Kesehatan Tambusai, 9.
Metisen, B. M., & Sari, H. L. (2015). Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila. Jurnal Media Infotama, 110-118.
Ngambut, K., & Sila, O. (2013). Faktor Lingkungan dan Perilaku Masyarakat tentang Malaria di Kecamatan Kupang Timur Kabupaten Kupang. Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional, 271-278.
Salome, A., & Picauly, I. (2016). Analisis Kinerja Pengelola UPK Perdhaki Keuskupan Kupang Dalam Upaya Peningkatan Surveilens Malaria di Propinsi Nusa Tenggara Timur. Jurnal Kesehatan Masyarakat, 1014-1024.
Septian, A., Anwar, M. C., & Marsum. (2015). Studi Korelasi Beberapa Faktor yang Mempengaruhi Kejadian Demam Berdarah Dengue Di Kabupaten Banyumas Tahun 2010-2015. Jurnal Kesehatan, 230-237.
Susilowati, S. D. (2018). Insiden Malaria, Penunjang Diagnostik, dan Hubungannya dengan Curah Hujan di Kecamatan Golewa Selatan, Ngada, NTT periode Oktober 2014-April 2016. Intisari Sains Medis, 172-176.
Sutriyawan, A., & Kurniawati, R. D. (2020). Proyeksi dan Pemetaan Sebaran Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG). Jurnal Kesehatan Masyarakat, 71-81.
Widayani, P., & Yuliantari, E. (2017). Penggunaan Spatial Multicriteria Analysis untuk Menentukan Daerah Rawan Malaria di Kabupaten Purworejo. Jurnal Manusia dan Lingkungan, 81-88.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Yustina Bete Dos Santos, Rasti Lani, Atfandianus Ewal, Bastian Jumilton Lenggu, Yampi R Kaesmetan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
