## PENGELOMPOKKAN WILAYAH BENCANA ENDEMI DEMAM BERDARAH DENGUE DI JAWA TIMUR DENGAN FUZZY GEOGRAPHICALLY WEIGHTED CLUSTERING – PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## CLUSTERING FOR DISASTER AREAS ENDEMIC DENGUE HEMORRHAGIC FEVER BASED ON FACTORS HAD CAUSED IN EAST JAVA USING FUZZY GEOGRAPHICALLY WEIGHTED CLUSTERING – PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

## Fikri Handoko Putra
Jurusan Komputasi Statistik, Sekolah Tinggi Ilmu Statistik

## Robert Kurniawan
Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Masuk tanggal: 21-04-2016, diterima untuk diterbitkan tanggal: 29 Agustus 2016

## Abstrak
DBD  adalah  penyakit  yang  merupakan  masalah  kesehatan  masyarakat  dan  endemik  di  hampir  semua kabupaten / kota di Jawa Timur. Penyakit ini ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Albopictus. Saat  ini  tidak  ada  obat  anti-virus  dan  vaksin  untuk  mencegah  demam  berdarah,  maka  untuk  memutus  rantai penularan,  pengendalian  vektor  dianggap  paling  tepat  saat  ini,  tetapi  karena  vektor  tersebar  luas,  maka  perlu untuk  mengontrol  keberhasilan  total  cakupan  (meliputi  seluruh  wilayah)  agar  nyamuk  tidak  bisa  berkembang biak. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi bagaimana pola pengelompokkan wilayah endemi di Jawa Timur berdasarkan faktor penyebab DBD sehingga pengendalian  vektor dapat difokuskan di beberapa  wilayah tertentu  yang  memiliki  potensi  penyakit  DBD  tertinggi  di  Jawa  Timur.  Metode  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  FGWC-PSO  untuk  mengklasifikasikan  daerah  di  Jawa  Timur  dengan  pendekatan  dari beberapa  faktor  yang  terkait  dengan  peningkatan  penyakit  DBD.  Data  yang  digunakan  adalah  dari  penerbitan Jawa Timur Dalam  Angka Tahun 2013, Profil Kesehatan Propinsi Jawa Timur pada tahun 2012, dan Data dan Informasi  Bencana  Indonesia  di  Jawa  Timur  pada  tahun  2012.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  menyebabkan jumlah  tertinggi  DBD  di  beberapa  daerah  di  Provinsi  Jawa  Timur,  yaitu:  Bangkalan,  Sampang,  Pamekasan, Sumenep,  Tulungagung,  dan  Mojokerto.  Salah  satu  penyebab  demam  tinggi  berdarah  di  daerah  adalah rendahnya  kesadaran  rumah  tangga  berperilaku  hidup  bersih  dan  sehat  dan  jumlah  rumah  tangga  yang mengandung  larva  nyamuk ketika diperiksa  secara teratur. Jadi, hasil pengelompokan dapat digunakan sebagai fokus  utama  pada  pengendalian  vektor  DBD  di  beberapa  daerah  yang  memiliki  potensi  tertinggi  demam berdarah di provinsi Jawa Timur.
Kata Kunci: DBD, FGWC-PSO, Jawa Timur

## Abstract
DHF is a disease that is a public health problem and is endemic in almost all districts / cities in East Java. The disease is transmitted through the bite of Aedes aegypti and Albopictus. There is currently no anti-viral drugs and vaccines to prevent dengue fever, then to break the chain of transmission, vector control is considered most appropriate at this time, but because the vector is widespread, it is necessary to control the success of the total coverage  (covering  the  whole  area)  so  that  mosquitoes  can  not  be  multiply.  This  research  was  proposed  to investigate of classify the endemic regions in East Java based factor that causes dengue vector control can be focused on certain areas that have the highest potential of dengue fever in East Java. This research was used a method FGWC-PSO to classify areas in East Java with the approach of some of the factors associated with an increase in dengue disease. The data will be used is from the publication of the East Java in Figures In 2013, East  Java  Provincial  Health  Profile  in  2012,  and  Indonesian  Disaster  Data  and  Information  in  East  Java  in 2012.  Overall,  causes  the  highest  number  of  dengue  fever  in  some  areas  in  East  Java  province,  namely: Bangkalan, Sampang, Pamekasan, Sumenep, Tulungagung, and Mojokerto. One cause of high fever dengue in the regions is the low awareness of households to behave clean and healthy living and the number of households that contained mosquito larvae when examined on a regular basis. So, the result of grouping can be used as a
primary  focus  on  dengue  vector  control  in  some  areas  that  have  the  highest  potential  of  dengue  fever  in  the province of East Java.
Keywords: DHF, FGWC-PSO, East Java.

## PENDAHULUAN
Penyakit  demam  berdarah dengue (DBD)  atau Dengue  Haemorrhagic  Fever (DHF)  merupakan  salah  satu  masalah kesehatan  masyarakat  yang  penting  di Indonesia.  Pertama  kali  dikenali  pada tahun 1779 di  Kairo, dan pada tahun  yang sama  juga  didapati  terjadi  di  Asia  yaitu  di Jakarta  yang  dahulu  masih  bernama Batavia  (Koban,  2005,  hal.9).  Namun sebenarnya  demam  berdarah    di  Indonesia pertama  kali  ditemukan  di  kota  Surabaya pada  tahun  1968,  dimana  sebanyak  58 orang  terinfeksi  dan  24  orang  diantaranya meninggal  dunia (Angka Kematian (AK) : 41,3  %).  Sejak  saat  itu,  penyakit  ini menyebar  luas  ke  seluruh  Indonesia (Depkes RI, 2009).
Meskipun  hanya  disebabkan  oleh gigitan  nyamuk  tetapi  penyakit  ini  bisa menyerang  semua  orang,  mengakibatkan kesakitan  dan  kematian  terutama  pada anak-anak, bisa mewabah bahkan Kejadian Luar Biasa (KLB) (Sitorus, 2009). Sampai dengan bulan Januari 2015, terdapat  1.817 kasus  DBD  yang  telah  dilaporkan  Dinas Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  kepada
Kementrian Kesehatan RI. Laporan tersebut menyatakan bahwa ada peningkatan  kasus  DBD  sebesar  85,41% bila  dibandingkan  bulan  yang  sama  di tahun  2014,  yaitu  980  kasus  (Slamet,
2015).
Seluruhnya
terdapat 15
kabupaten/kota  yang  menyandang  status
Kejadian  Luar  Biasa  (KLB)  dikarenakan jumlah  kasus  DBD  di  wilayah  tersebut meningkat  dua  kali  lipat  dibandingkan dengan  bulan  yang  sama  di  tahun  2014, yaitu  Kabupaten  Sumenep,  Kabupaten
Jombang, Kabupaten Trenggalek, Kabupaten Banyuwangi, Kota Probolinggo,  Kabupaten  Tulung  Agung, Kabupaten  Kediri,  Kabupaten  Madiun,
Kabupaten  Pamekasan,  Kota  Madiun, Kabupaten Magetan, Kabupaten Ponorogo, Kabupaten
Lamongan,
dan Kota Mojokerto (Kemenkes RI, 2015)
Berdasarkan data tersebut diatas menunjukan bahwa kasus DBD meningkat begitu  cepat  di  Provinsi  Jawa  Timur,  dari 15  kabupaten/kota  (Januari  2015)  menjadi 18 kabupaten/kota (Februari 2015). Padahal  sebelumnya,  berdasarkan  data Ditjen Pengendalian Penyakit &
Penyehatan  Lingkungan  (PP  dan  PL),
Kemenkes  RI  lima  provinsi  dengan  angka kesakitan  DBD  tertinggi  adalah  Bali (158,48) ,  DKI  Jakarta (104,04) ,  D.I Yogyakarta (95,09) ,  Kalimantan  Timur
(92,73) dan  Sulawesi  Tengah (66,82) . Sementara itu berdasarkan data yang sama, Jawa  Timur (39,14) berada  pada  posisi keempat  di  bawah  angka  kesakitan  DBD Nasional (45,85) (Kemenkes RI, 2014).
Berdasarkan  informasi  dari  Dinas Kesehatan  Jawa  Timur,  seperti  pada gambar  1,  terjadi trend angka  kesakitan DBD  yang  relatif  tinggi  di  Provinsi  Jawa Timur  dari  tahun  2008  –  2012,  tetapi sempat  mengalami  penurunan  di  tahun 2011. Jumlah kematian yang terjadi terlihat dapat  ditekan.  DBD  juga  sudah  menjadi masalah  yang  rutin  dihadapi  pada  setiap musim  hujan mau pun pasca musim  hujan (Dinkes Jawa Timur, 2013).
Sumber: Dinkes Jawa Timur 2013
Gambar  1. Trend Penderita  DBD  dan Jumlah  Kematian  Akibat  DBD  Provinsi Jawa Timur Tahun 2008-2012.
Penyakit  DBD  adalah  penyakit infeksi  virus  akut  yang  disebabkan  oleh virus Dengue dan  terutama  menyerang anak-anak  dengan  ciri-ciri  demam  tinggi
   n i j ij i i w A     1
'
mendadak  dengan  manifestasi  pendarahan dan  bertendensi  menimbulkan  syok  dan kematian.  Penyakit  ini  ditularkan  melalui gigitan  nyamuk Aedes  Aegypti dan Albopictus yang  membawa  virus Dengue . Jenis  nyamuk  tersebut  banyak  ditemukan di  hampir  seluruh  pelosok  Indonesia kecuali ketinggian lebih dari 1000 meter di atas  permukaan  laut.  Masa  inkubasi penyakit  ini  diperkirakan  lebih  kurang tujuh hari (Siregar, 2004).
Saat  ini  untuk  mencegah  DBD yang  bertujuan  untuk  memutuskan  rantai penularan,  masih  dengan  menggunakan cara  pengendalian  vektor,  karena  cara  ini dianggap  yang  paling  memadai  saat  ini. Hal tersebut dikarena belum ditemukannya vaksin untuk mencegah virus DBD. Vektor DBD khususnya Aedes Aegypti sebenarnya mudah dikendalikan, karena sarang- sarangnya terbatas di tempat yang berisi air bersih serta genangan yang tidak
menyentuh  tanah  dan  jarak  terbangnya maksimum  100  meter.  Tetapi  karena vektor tersebar luas, maka untuk keberhasilan  pengendaliannya  diperlukan total  coverage (meliputi  seluruh  wilayah) agar nyamuk tidak dapat berkembang biak lagi.
Beberapa  faktor  yang  berhubungan dengan  peningkatan  kejadian  DBD  dan KLB yang sulit atau tidak dapat
dikendalikan  berdasarkan  Dinkes  Jawa Timur  (2013),  dalam  penelitian  ada beberapa  yang  dicakup  seperti  kepadatan penduduk,
mobilitas, lancarnya
transportasi  (darat,  laut,  dan  udara), perubahan  musim  dan  perubahan  iklim dunia, kebersihan lingkungan dan perilaku hidup  sehat,  serta  jenis  dan  keganasan virusnya.Hal ini disebabkan karena keterbatasan  sumber  data  yang  ada.  Hal yang  sama  disampaikan  oleh  Wahyono (2010)  yang  menyatakan  bahwa  banyak faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kejadian demam  berdarah,  antara  lain  karakteristik individu,  lingkungan  perumahan,  perilaku, lingkungan fisik dan kemiskinan.
Achmadi  (2010),  mengatakan  bahwa beberapa  faktor yang  mempengaruhi penyebaran penyakit DBD, yaitu meningkatnya  kepadatan  dan  mobilitas penduduk  menyebabkan  persebaran  virus dengue  yang  disebarkan  nyamuk  pun  ikut meluas.  Sehingga  wilayah  endemi  demam berdarah  pun  semakin  meluas  dan  hampir semua  wilayah  di  Indonesia,  khususnya  di Provinsi Jawa Timur.
Dari  penjelasan  sebelumnya,  maka penelitian
ini bertujuan untuk menginvestigasi  pola  pengelompokkan wilayah endemi di Jawa Timur berdasarkan faktor penyebab DBD sehingga pengendalian vektor dapat difokuskan  di  beberapa  wilayah  tertentu yang  memiliki  potensi  penyakit  DBD tertinggi di Jawa Timur.

## METODE
Metode analisis pengelompokkan  yang digunakan
dalam  penelitian  ini  yaitu  metode Fuzzy
Geographically Weighted Clustering –
Particle  Swarm  Optimization  ( FGWC-PSO). Metode  tersebut  merupakan  sebuah  metode clustering berbasis optimisasi terhadap metode Fuzzy  Geographically  Weighted Clustering (FGWC)  dengan  menggunakan metode Particle Swarm  Optimization (PSO). Metode  FGWC  adalah  metode clustering alternatif  yang  memperhatikan  efek  geografi dari  algoritma Fuzzy  C-Means (FCM) dengan mendukung kemampuan untuk menerapkan  populasi  efek  jarak  dalam
menganalisis cluster geo-demografi.  Metode ini  diusulkan  oleh  G.  A.  Mason  dan  R.  D. Jacobson (2007). Hasil penyesuaian keanggotan cluster dalam  algoritma  FGWC yang  dihitung  disetiap  iterasi  dari  metode FCM adalah sebagai berikut:
(1)
dimana μ' i merupakan anggota baru cluster di wilayah i dan μ i adalah anggota lama cluster
  a ij b j i ij d m m w        c i n k k i m ik FGWC x v X V U J 1 1 2 min ) ; , ( 
di  wilayah i.  Kemudian, w ij adalah ukuran penimbang  sejumlah  interaksi antara pasangan wilayah-wilayah geografi.
Penimbang  ditentukan  oleh  jarak  antara pusat  wilayah  atau  panjang  batasan  umum antara  wilayah-wilayah  tersebut atau keduanya.  Parameter  A  ditentukan  untuk meyakinkan bahwa rata-rata nilai penimbang  keanggotaan  masih  berada  di dalam  batas  0  dan  1.  Sedangkan,  α  dan  β masing-masing  adalah  penimbang  untuk anggota lama dan rata-rata nilai keanggotaan di wilayah sekitarnya
didefinisikan sebagai berikut
α + β = 1 (2)
dimana  nilai  α  dan  β  merupakan  variabel- variabel skala untuk memengaruhi keaslian anggota  dibandingkan  dengan  penimbang keanggotaan  yang  didefinisikan  sebagai berikut
(3)
dimana  m i m j masing-masing  adalah populasi  wilayah  i  dan  j,  d ij adalah  jarak antara  i  dan  j,  kemudian  a  merupakan parameter  yang  memengaruhi  besar  d ij, sedangkan  b  merupakan  parameter  yang memengaruhi besar m i m j . Metode ini memiliki kelemahan disebabkan  menentukan  pusat cluster maupun  matriks  keanggotaan  secara  acak selama  iterasi  di  awal  proses  inisialisasi. Sehingga,  menyebabkan  metode  FGWC mudah  terjebak  di local  optima. Oleh karena itu, dilakukan optimisasi menggunakan  metode  PSO.  Metode  PSO akan  mengambil  alih  proses  ketika menentukan  pusat cluster maupun  matriks keanggotaan  yang  dilakukan  oleh  metode FGWC.  Sehingga,  metode  FGWC  dapat mencapai global  optima .  Metode  PSO diusulkan oleh James Kennedy dan Russel Eberhart  (1995)  dalam  McCullock  (2015), dimana  metode  ini  meniru  tingkah  laku sekumpulan hewan yaitu, burung dan ikan, yang tidak memiliki leader ketika sekumpulan hewan tersebut mencari
makan  (Rini,  Shamsuddin,  dan  Yuhanis, 2011).
Algoritma  FGWC-PSO  merupakan hasil  integrasi  dua  algoritma  yaitu Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) dan Particle Swarm Optimization
(PSO)  yang  dilakukan  oleh  Arie  Wahyu
Wijayanto dan Ayu Purwarianti pada tahun 2014. Algoritma FGWC memiliki beberapa  keterbatasan  ketika  melakukan pengelompokkan, karena FGWC menentukan  pusat  cluster  secara  acak selama  proses  iterasi  ditahap  inisialisasi.
Keterbatasan  dalam  memilih  titik  pusat secara  acak  tersebut,  menyebabkan  proses iterasi  gagal  untuk  mencapai  solusi  global optimum.  Masalah  ini  akan  memberikan dampak  terhadap  kualitas  cluster  yang dihasilkan oleh FGWC. Selanjutnya, untuk mengatasi keterbatasan ini, maka algoritma PSO  akan  digunakan  untuk  menentukan pusat  cluster  atau  matrik  keanggotaan  di tahap  inisialisasi  pada  algoritma  FGWC. Fungsi  objektif  FGWC  (J FGWC )  yang  akan diminimumkan adalah sebagai berikut:
(4)
( 6 )
dimana  m  adalah  penimbang  eksponen digunakan  untuk  menentukan  tingkat fuzzyness sebuah cluster , μ ik adalah sebuah elemen  dari  partisi  matrik,  v i adalah  pusat cluster , dan x k adalah titik data.
Metode FGWC-PSO menggunakan beberapa indeks pengukuran untuk mengetahui hasil clustering yang terbaik,yaitu: Partition  Coefficient (PC),
Classification  Entropy (CE), Partition Index  (SC),  Separation  Index  (S),  Xie  and Beni’s  Index  (XB), dan IFV  Index  (IFV). Pengukuran-pengukuran tersebut seringkali  digunakan  untuk  mengukur kinerja  algoritma clustering (Balazs  B., Janos  A.,  Balazs  Feil,  2005).  Berikut macam-macam pengukurannya:

## Partition Coefficient (PC)

   c i N j ij N PC 1 1 2 1       c i N j ij a ij N CE 1 1 ) ( log 1        
   c i c k i k i N j i j m ij v v N v x
SC 1 1 2 1 2 ) (  2 , 1 1 2 2 min ) ( i k k i c i N j i j ij v v N v x S        2 , 1 1 2 min ) ( i k k i c i N j i j m ij v v N v x XB       
PC  Index mengukur  jumlah  tumpang tindih  antara cluster dan  jumlah cluster didefinisikan sebagai berikut
(5) dimana : μ ij =  keanggotaan  titik  data  j  di  dalam cluster i N = Jumlah titik data ( records ) c = Jumlah cluster dari  formula  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  nilai PC  index berada  di  dalam batas  [1/c,1].  Jumlah cluster yang  optimal ketika berada di nilai PC yang maksimum.

## Classification Entropy (CE)
CE index mengukur tingkat fuzzyness dari  sebuah  partisi  matrik  dan formula  tersebut  didefinisikan  sebagai berikut
(6)
dimana: μ ij = keanggotaan titik data j  di  dalam cluster i N  = Jumlah titik data ( records )
c  = Jumlah cluster
dari  formula  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  nilai CE  index berada  di  dalam batas  [0,log a c].  Jumlah cluster yang optimal  ketika  berada  di  nilai  CE  yang maksimum.

## Partition Index (SC)
SC  Index adalah  rasio  dari  jumlah kekompakan  dan  pemisahan  dari  cluster. Formula  tersebut  didefinisikan  sebagai berikut
(7)
dimana: μ ij = keanggotaan titik data j  di  dalam cluster i N  = Jumlah titik data ( records )
c  = Jumlah cluster
Partisi  yang  lebih  baik  diindikasikan dengan semakin rendahnya nilai SC Index.

## Separation Index (S)
S  Index  menggunakan  pemisahan jarak  minimum  untuk  validitas  sebuah partisi.
(8) ( 1 6 )
dimana:
μ ij =  keanggotaan  titik  data  j  di  dalam cluster i N  = Jumlah titik data ( records ) c  = Jumlah cluster
Sejumlah cluster yang  optimal  diketahui jika nilai S Index tersebut minimal. Xie and Beni’s Index (XB)
XB Index bertujuan untuk mengkuantifikasikan rasio dari total varian dalam cluster dan  pemisahan  sebuah cluster .
(9) ) (
dimana: μ ij = keanggotaan titik data j di dalam cluster i N  = Jumlah titik data ( records ) c  = Jumlah cluster Sejumlah cluster yang  optimal  diketahui jika nilai XB Index tersebut minimal.

## IFV Index (IFV)
IFV  seringkali  digunakan  untuk menvalidasi fungsi sebuah fuzzy clustering untuk  data  spasial,  dikarenakan  IFV  kuat dan  stabil.  Ketika  IFV  →  maksimum, makan  akan  menghasilkan  nilai  yang paling optimal dari sebuah kumpulan data. Formula ini didefinisikan sebagai berikut
                      c j D N k N k kj kj SD N c N c IFV 1 max 2 1 1 2 2 2 log 1 log 1 1   
(10)
dimana: μ ij = keanggotaan titik data j di dalam cluster i N  = Jumlah titik data ( records )
c  = Jumlah cluster

## DATA
Penelitian  ini  menggunakan  data dari  hasil  publikasi  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  yaitu  Jawa  Timur  Dalam  Angka Tahun 201
3,  data  dari  hasil  publikasi  Dinas
Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  yaitu
Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur Tahun 2012, serta data dari website Badan Penanggulangan  Bencana  yaitu  Data  dan Informasi  Bencana  Indonesia  di  wilayah Jawa  Timur  Tahun  2012.  Selanjutnya, wilayah  yang  dijadikan  objek  penelitian adalah  Provinsi  Jawa  Timur  yang  terdiri dari  29  kabupaten  dan  sembilan  kota. Selain  itu,  metode  yang  digunakan  dalam penelitian yaitu,
FGWC-PSO,
menggunakan data berupa jumlah populasi tiap  wilayah,  data  ini  diperoleh  dari  Jawa Timur Dalam Angka Tahun 2013 dan data jarak antar wilayah, data ini diperoleh dari jarak  antar  pusat  ( centroid ) polygon dari shapefile Provinsi Jawa Timur.
Berdasarkan  latar  belakang,  dari beberapa  faktor  penyebab  penyebaran demam  berdarah,  pada  penelitian  ini digunakan beberapa variabel yang mewakili  faktor-faktor  yang  berpengaruh. Variabel-variabel tersebut adalah Persentase Demam Berdarah (X1), Persentase Dinding Bambu (X2),
Persentase  Rumah  Tangga  Miskin  (X3), Persentase  Rumah  Tidak  Sehat  (X4), Persentase  Rumah  Tidak  PHBS  (X5), Persentase  Rumah  Tidak  Bebas  Jentik (X6),  Persentase  Penampungan  Air  Hujan (X7),  Jumlah  Kejadian  Banjir  Dalam Setahun  (X8),  Persentase  Atap  Ijuk  (X9). Pemilihan  variabel  tersebut  berdasarkan penelitian  dari  Wahyono  pada  tahun  2010 yang  melakukan  penelitian  di  wilayah Kecamatan  Cimanggis,  Depok,  Jawa Barat.
Sehingga  berdasarkan  kesembilan variabel  tersebut,  pada  penelitian  ini  akan dilakukan  proses clustering dengan menggunakan metode
FGWC-PSO, dengan  parameter  yang  sudah  ditetapkan
(fixed) sebagai  berikut:  alfa  =  0.5,  beta  =
0.5, a = 1, b = 1, threshold = 0.0001, c1 = 2,  c2  =  2,  maksimum  iterasi  =  100.  Pada penelitian  ini  dicobakan  dengan  pada jumlah cluster 2 dan 3 serta nilai fuzziness fixed yang  digunakan  adalah  1.5  .  Nilai dari  parameter  yang  digunakan  dalan penelitian ini sudah ditentukan berdasarkan kebutuhan  untuk  metode  FGWC-PSO. Metode FGWC-PSO tersebut dibuat dengan  bahasa  pemrograman  R  yang menggunakan framework shiny yang sudah ada  dalam  sebuah  aplikasi  Forum  Analisis Statistik (FAST) (Putra, 2015).

## HASIL
Pada penelitian ini hanya
dicobakan untuk  dua cluster ,  yaitu dengan cluster 2  dan cluster 3.  Berdasarkan jumlah  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa Timur sebanyak 38,  Tabel  1 menunjukkan kabupaten/kota yang berada di Jawa Timur berdasarkan id per wilayah.
Tabel  1.  Kabupaten/kota  Provinsi  Jawa Timur
ID Kab/Kota ID Kab/Kota (1) (2) (3) (4) 1 Pacitan 20 Magetan 2 Ponorogo 21 Ngawi 3 Trenggalek 22 Bojonegoro 4 Tulungagung 23 Tuban 5 Blitar 24 Lamongan 6 Kediri 25 Gresik 7 Malang 26 Bangkalan 8 Lumajang 27 Sampang 9 Jember 28 Pamekasan 10 Banyuwangi 29 Sumenep 11 Bondowoso 30 Kediri 12 Situbondo 31 Blitar 13 Probolinggo 32 Malang 14 Pasuruan 33 Probolinggo 15 Sidoarjo 34 Pasuruan 16 Mojokerto 35 Mojokerto 17 Jombang 36 Madiun 18 Nganjuk 37 Surabaya 19 Madiun 38 Batu
Jumlah cluster = 2
Gambar  2  menunjukkan  hasil
pengelompokkan
kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Timur  yang  diperoleh  jika  jumlah cluster yang  digunakan  sebanyak  dua. Warna abu-abu menunjukkan keanggotaan wilayah  terhadap cluster 1,  sedangkan warna  biru  menunjukkan  keanggotaan wilayah terhadap cluster 2.
Gambar 2. Peta Distribusi Dua Cluster
Jumlah  keanggotaan  wilayah  terhadap cluster 1  sebanyak  34  kabupaten/kota. Sedangkan  jumlah  keanggotaan  wilayah terhadap cluster 2  sebanyak  empat kabupaten/kota.  Tabel  2  menunjukkan kabupaten/kota  yang  masuk  ke  dalam cluster yang berjumlah dua.
Tabel  2.  Hasil  Pengelompokkan  FGWC- PSO ( cluster = 2)
Cluster 1 ( id ) Cluster 2 ( id ) (1) (2) (3) Pacitan (1) Nganjuk (18) Bangkalan (26) Ponorogo (2) Madiun (19) Sampang (27) Trenggalek (3) Magetan (20) Pamekasan (28) Tulungagung (4) Ngawi (21) Sumenep (29) Blitar (5) Bojonegoro (22) Kediri (6) Tuban (23) Malang (7) Lamongan (24) Lumajang (8) Gresik (25) Jember (9) Kota Kediri (30) Banyuwangi (10) Kota Blitar (31) Bondowoso (11) Kota Malang (32) Situbondo (12) Probolinggo (33) Probolinggo (13) Pasuruan (34)
Pasuruan (14)
Mojokerto (35)
Sidoarjo (15) Kota  Madiun (36) Mojokerto (16) Surabaya (37) Jombang (17) Kota Batu (38)
Kemudian,  nilai  rata-rata  variabel dari kedua cluster dapat dilihat di tabel 3.
Tabel 3. Rata-Rata Variabel Kelompok Cluste r X1 X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8  X9 (1) (2) (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10) 1 26.5 3 6.93 11.5 8 31.2 6 55.1 7 18.9 9 0.52 1.18 0.03 2 29.0 9 12.9 3 22.4 2 39.8 4 65.6 8 88.5 1 3.68 1.00 0.05
Berdasarkan  tabel  3,  menunjukkan bahwa  sebagian  besar  nilai  rata-rata  untuk cluster 2  lebih  besar  dibandingkan cluster
1,  kecuali  di  variabel  jumlah  kejadian banjir  dalam  setahun  (X8),  hal  ini disebabkan  nilai  rata-rata  untuk cluster 1 lebih  besar  dibandingkan cluster 2. Kemudian, secara umum tabel 3 menunjukkan  bahwa  potensi  penyakit DBD tertinggi mengelompok di cluster 2.
Jumlah cluster = 3 Gambar  3  menunjukkan  hasil pengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi  Jawa  Timur  yang  diperoleh  jika jumlah cluster yang  digunakan  sebanyak tiga. Warna abu-abu menunjukkan keanggotaan  wilayah  terhadap cluster 1, warna  biru  menunjukkan  keanggotaan wilayah  terhadap cluster 2,  sedangkan warna  hijau  menunjukkan  keanggotaan wilayah terhadap cluster 3.
Gambar 3. Peta Distribusi Tiga Cluster Jumlah keanggotaan wilayah terhadap cluster 1 sebanyak 18 kabupaten/kota. Sedangkan, jumlah keanggotaan  wilayah  terhadap cluster 2 sebanyak  14  kabupaten/kota.  Kemudian, jumlah  keanggotaan  wilayah  terhadap cluster 3 sebanyak 6 kabupaten/kota. Tabel 4  menunjukkan  kabupaten/kota  yang masuk  ke  dalam cluster yang  berjumlah tiga.
Kemudian,  nilai  rata-rata  variabel dari ketiga cluster dapat dilihat di tabel 5. Berdasarkan  tabel  5,  menunjukkan bahwa  sebagian  besar  nilai  rata-rata  untuk cluster 3  lebih  besar  dibandingkan cluster 1  dan  2,  kecuali  untuk  variabel  Demam Berdarah, Rumah Tidak Sehat, dan Jumlah Kejadian  Banjir  Dalam  Setahun.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  potensi  penyakit DBD tertinggi mengelompok di cluster 3. Sesuai  dengan  batasan  masalah pada penelitian ini, ditetapkan hanya 2 dan 3 jumlah cluster yang ujicobakan. Dan bisa dicobakan  untuk  jumlah cluster lebih  dari 3,  ini  disesuaikan  dengan  kebutuhan analisis yang akan digunakan.
Perbandingan  jumlah cluster mana  yang baik  digunakan  enam  indeks  validitas sebagai  pengukurannya,  hasilnya  seperti pada tabel 6.
Tabel  4.  Hasil  Pengelompokkan  FGWC- PSO ( cluster = 3) Cluster 1 ( id ) Cluster 2 ( id ) Cluster 3 ( id ) (1) (2) (3) Blitar (5) Pacitan (1) Tulungagung (4) Kediri (6) Ponorogo (2) Mojokerto (16) Malang (7) Trenggalek (3) Bangkalan (26) Jember (9) Lumajang (8) Sampang (27) Sidoarjo (15) Banyuwangi (10) Pamekasan (28) Jombang (17) Bondowoso (11) Sumenep (29) Madiun (19) Situbondo (12) Magetan (20) Probolinggo (13) Tuban (23) Pasuruan (14) Lamongan Nganjuk (18)
(24) Gresik (25) Ngawi (21) Kota Kediri (30) Bojonegoro (22) Kota Blitar (31) Pasuruan (34) Malang (32) Kota Batu (38) Probolinggo (33)
Mojokerto (35) Madiun (36) Surabaya (37)

## Tabel 5. Rata-Rata Variabel
Cluster X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) 1 31.11 4.59  10.65 24.25 47.27 16.1  0.63  1.06  0.01 2 22.69 9.88 13 39.75 64.13 11.14 0.45 1.36 0.03 3 23.45 11.07 18.28 38.2 64.98 92.34 2.47 1 0.08
Tabel  6.  Hasil clustering FGWS-PSO dengan jumlah cluster 2 dan 3 berdasarkan enam Indeks Validitas.

## KESIMPULAN, SARAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN
Berdasarkan  tabel  3  dan  5  dapat diketahui  bahwa  secara  berurutan  wilayah kabupaten/kota  yang  memiliki  potensi penyakit  DBD  terbesar  terkelompok  di cluster 2  dan  3.  Kemudian,  untuk  jumlah cluster =  2,  pengelompokkan  wilayah berpotensi memiliki penyakit DBD tertinggi  berada  di  Pulau  Madura,  yaitu Bangkalan,  Sampang,  Pamekasan,  dan Sumenep.  Secara  spasial,  bahwa  wilayah- wilayah  itu  pun  memiliki  kedekatan  jarak satu sama lain.
Sesuai  dengan  hasil  pengolahan, jumlah cluster =  3,  pengelompokkan wilayah  berpotensi  memiliki  penyakit DBD  tertinggi  berada  di  Pulau  Madura (Bangkalan,  Sampang,  Pamekasan,  dan Sumenep),  Tulungagung  dan  Mojokerto. Salah  satu  penyebab  tingginya  penyakit DBD  di  wilayah-wilayah  tersebut  adalah disebabkan  oleh  banyaknya  rumah  yang
M c Indeks PC CE SC S XB IF V (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 1.5 2 0.70 0.21 0.42 0.97 3.28 44.
27
1.5 3 0.41 0.41 0.07 1036.4 18.14 75. 93
terdapat  jentik  nyamuk  ketika  dilakukan pemeriksaan secara berkala dan rendahnya
kesadaran rumah tangga  untuk  berperilaku hidup bersih dan sehat.
Berdasarkan  tabel  6,  disarankan menggunakan  jumlah cluster 2.  Karena dari 6 indeks validitas yang digunakan, ada 4  indeks  validitas  yang  lebih  baik dibandingkan  jika  jumlah cluster 3. Sehingga  hasil clustering yang  sesuai dengan  studi  kasus  demam  berdarah  di Jawa Timur yaitu dengan jumlah cluster 2. Pemberantasan vektor DBD,
khususnya Aedes Aegypti dapat difokuskan di  wilayah-wilayah  yang  memiliki  potensi penyakit DBD tertinggi sehingga pemberantasan  vektor  lebih  efektif  dan efisien.  Salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  untuk  memberantas  vektor nyamuk adalah fogging yang telah mempertimbangkan arah angin dan sosialisasi  akan  pentingnya  hidup  bersih dan sehat, seperti 3M (Menutup, Menguras, dan Menimbun) sehingga dapat membatasi  tempat  perkembangbiakkan vektor nyamuk tersebut, kemudian menghilangkan  kebiasaan  menggantung pakaian,  serta  menggunakan  kelambu ketika tidur.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa baik untuk jumlah cluster = 2 dan jumlah cluster  =  3, pulau  Madura  tetap  menjadi kelompok kabupaten yang menjadi kelompok  dengan  kejadian  DBD  paling
tinggi.  Hal  ini  senada  dengan  hasil penelitian Kurniawan dan Haqiqi (2015)[8], yang menyatakan pengelompokan endemi DBD paling tinggi dengan  jumlah cluster  =  2, terkonsentrasi di  kabupaten  di  pulau  Madura.  Penyebab tingginya  penyakit  DBD  di  wilayah tersebut  antara  lain  rendahnya  kesadaran rumah  tangga  untuk  berperilaku  hidup bersih dan sehat, dan tingginya keberadaan jentik  nyamuk  di  rumah-rumah  ketika dilakukan pemeriksaan secara berkala.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  peneliti  menyarankan sebagai  implikasi  kebijakan  yang  bisa diterapkan,  yaitu  dengan  pengendalian vektor  DBD  yang  lebih  difokuskan  di wilayah-wilayah  yang  memiliki  potensi penyakit  DBD  tertinggi  di  Provinsi  Jawa Timur,  dalam  hal  ini  khususnya  di  semua kabupaten di pulau Madura. Dan penanggulangannya  bersifat  inklusif  dan responsif,  yaitu  melibatkan  semua  pihak dalam  melaksanakan  semua  program pembangunan  kesehatan  dan  programnya disesuaikan dengan kebutuhan dan keinginan  rakyat,  serta  lebih  tanggap terhadap permasalahan di daerah
khususnya  yang  diidentifikasi  sebagai endemi demam
berdarah.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmadi, Umar Fachmi, (2010). “Manajemen Demam Berdarah
Berbasis  Wilayah”, Buletin  Jendela Epidemiologi,  Vol.  2,  Agustus  2010. pp. 15 – 20. Badan Pusat Statistik, (2013), Jawa Timur Dalam Angka Tahun 2013, Surabaya: BPS. Balasko, B., Abonyi, J., & Feil, B. (2005). Fuzzy  clustering  and  data  analysis toolbox. Department of Process Engineering,  University  of  Veszprem, Veszprem .
Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur.
(2013). Profil  Kesehatan  Provinsi Jawa Timur 2012 . Surabaya:
Dinas   Kesehatan Provinsi   Jawa Timur. Kementerian
Kesehatan Republik Indonesia.  (2015). Kemenkes  Terima Laporan  Peningkatan  Kasus  DBD  di Jawa
Timur. http://www.depkes.go.id/article/view/ 15013000002/kemenkes-terima- laporan-peningkatan-kasus-dbd-di- jawa-timur.html<diakses  tanggal  16 Februari 2015> ----------.  (2015). Secara  Nasiobal,  DBD Belum Masuk Kategori KLB. .
http://www.depkes.go.id/article/view/
15020600001/secara-nasional-dbd- belum-masuk-kategori-klb.html .
<diakses tanggal 16 februari 2015> Koban, Antonis Wiwan. (2005). Kebijakan Pemberantasan Wabah Penyakit
Menular:  Kasus  Kejadian  Luar  Biasa
Demam  Berdarah  Dengue  (KLB DBD). The Indonesian Institute. Kurniawan,  Robert,  and  Baiq  Nurul Haqiqi. "PENGELOMPOKAN MENGGUNAKAN METODE SUBTRACTIVE  FUZZY  C-MEAN (SFCM),  STUDI  KASUS  DEMAM BERDARAH DI JAWA TIMUR." Jurnal Statistika 3.2 (2015).
Mason, G. A., and R. D. Jacobson. (2007). "Fuzzy  geographically  weighted clustering."  Proceedings  of  the  9th
international conference on geocomputation,  Maynooth,  Eire, Ireland. 2007. McCullock, John.”Particle Swarm Optimization”. http://mnemstudio.org/ particle- swarm-introduction.htm. (June 27, 2015, 23:49) Putra, Fikri Handoko. (2015). Pengembangan Modul Aplikasi Clustering Menggunakan Metode Fuzzy  Geographically Weighted Clustering Using Particle Swarm Optimization   (FGWC- PSO) Pada Forum Analisis Statistik (FAST). Komputasi Statistik. Sekolah Tinggi Ilmu Statistik. Jakarta. [Skripsi]. 2015. Rini, Dian Palupi, Siti Mariyam Shamsuddin,  and  Siti  Sophiyati Yuhaniz.(2011)."Particle swarm optimization:   technique, system and challenges." International Journal of Computer Applications .14.1 (2011):19-26. Rini,  D.  P.,  Shamsuddin,  S.  M.,  &
Yuhaniz,  S. S.  (2011).  Particle  swarm optimization:  technique,  system  and challenges. International  Journal  of Computer Applications, 14 (1), 19-26. Siregar,  Faziah  A.  (2004),  "Epidemiologi dan  Pemberantasan Demam Berdarah Dengue (DBD) di Indonesiai".
Fakultas  Kesehatan  Masyarakat. Universitas Sumatra Utara. Sitorus,  Rotua  Sumihar.  (2009). Perilaku Masyarakat dalam Pencegahan Penyakit Demam Berdarah Dengue di Puskesmas  Medan  Johor  Kota  Medan Tahun 2009. [Tesis]. Medan: Universitas Sumatera Utara. Slamet HP. (2015). KLB Demam
Berdarah. Antara  News  Jawa  Timur. http://www.antarajatim.com/lihat3/ber ita/150557/klb-demam-berdarah . <diakses tanggal 18 Februari 2015>
Subdirektorat KLB, Ditjen PP&PL, Kementerian  Kesehatan  RI,  2009, Change To The Vector Borne Diseases In Indonesia.
Wahyono, Tri Yunis Miko, Budi Haryanto, Sigit  Mulyono,  (2010),  Faktor-faktor yang  Berhubungan  dengan  Kejadian Demam Berdarah dan Upaya Penanggulangannya  di  Kecamatan Cimanggis, Depok, Jawa Barat,
Buletin  Jendela  Epidemiologi,  Vol.  2, Agustus 2010. pp. 31 – 43. Wijayanto, Arie Wahyu, and  Purwarianti, Ayu.  (2014)  "Improvement  of  fuzzy geographically  weighted  clustering using  particle  swarm  optimization."
Information  Technology  Systems  and Innovation (ICITSI), 2014 International Conference on. IEEE ,  2014.