To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Record and Library Journal

## Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases, Case Study in East Java Province
Representasi Hasil Pemodelan Data Spasial Penyakit Campak, Studi Kasus di Provinsi Jawa

## Timur
Anik Vega Vitianingsih 1 , Achmad Choiron 2 , Dwi Cahyono 3 ,
Suyanto 4
Teknik Informatika, Universitas Dr.Soetomo Surabaya 1,2,3

## Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dr. Soetomo Surabaya 4

## Abstract
Background of the study: Measles is a major cause of child death caused by a lack of immunization when a child is a baby.
Purpose: The  discussion  in  this  paper  aims  to  describe  the  results  of  the analysis  of  the  spatial  data  modeling  of  measles,  knowing  the  percentage distribution  of  measles-prone  areas,  each  district  based  on  coverage  on immunization  status  with  good,  average,  fair  and  poor  classification categories. The classification results include areas with good, average, fair, and poor immunization coverage status categories.
Method: The  method  used  i.e.  with  to  requirement  gathering  information data  from  the  East  Java  health  profile  book  in  2011-2016  for  the  measles attribute, a literature study to describe the parameter requirements based on the  coverage  of  immunization  status  (infant  immunization  status,  PD3I, epidemic, and nutritional status), and selection of artificial intelligent (AI) system methods that are in accordance with data behavior for the spatial data modeling process in the formulation of alternative preference values with a decision-making  system  that  involves  multi-criteria  parameters  (multiple attributes  decision-making/MADM)  with  Simple  Additive  Weighting (SAW) method.
Findings: The alternative preference value Vi in the spatial data modeling process with the SAW method can be used as a mathematical model for the same data series behavior.
Conclusion: The results of the representation in the modeling of spatial data and  this  attribute  data  can  be  used  as  a  reference  for  planning  in  the development of health care centers in areas with poor immunization status categories.
Keywords: spatial analysis, spatial data modeling, measles, MADM.
Paper Type:
Research Paper
Submitted: 30 July 2019 Accepted: 11 April 2020
* Correspondence: Anik Vega Vitianingsih
E-mail: vega@unitomo.ac.i
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Abstrak
Latar  belakang: Penyakit  campak  menjadi  penyebab  utama  kematian  anak yang disebabkan oleh faktor kurangnya imunisasi saat anak masih bayi.
Tujuan: Pembahasan dalam makalah ini bertujuan untuk memberikan paparan dari  representasi  hasil  analisa  pada  pemodelan  data  spasial  penyakit  campak, mengetahui prosentase sebaran wilayah rawan penyakit campak per Kabupaten dimasing-masing  Wilayah  Kecamatan  berdasarkan  cakupan  status  imunisasi dengan kategori klasifikasi baik, cukup, kurang dan buruk.
Metode  Penelitian: Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  mengumpulkan kebutuhan informasi yang didapat dari buku profil kesehatan Jawa Timur tahun 2011-2016  untuk  atribut  penyakit  campak,  studi  literatur  untuk  menguraikan kebutuhan parameter berdasarkan cakupan status imunisasi yang meliputi status imunisasi bayi, PD3I, epidemic, dan status gizi, dan pemilihan metode sistem cerdas yang sesuai dengan perilaku data untuk proses pemodelan data spasial dalam  perumusan  nilai  preferensi  alternatif  dengan  sistem  pengambilan keputusan yang melibatkan multi-kriteria parameter ( multiple attribute decision making /MADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Temuan: Nilai prefensi alternatif V i pada proses pemodelan data spasial dengan metode  SAW  dapat  dijadikan  sebagai  model  matematis  untuk  perilaku  data series yang sama.
Kesimpulan: Hasil  dari  representasi  pada  pemodelan  data  spasial  dan  data atribut  ini  dapat  digunakan  sebagai  rujukan  untuk  melakukan  perencanaan dalam pengembangan pusat  layanan kesehatan pada wilayah dengan kategori status imunisasi buruk.
Kata Kunci: analisa spasial, pemodelan data spasial, penyakit campak, MADM.
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Pendahuluan
Campak adalah penyebab angka kematian terbesar di dunia, World Health Organization (WHO) mencatat bahwa Indonesia berada di peringkat ke-5 untuk penyebaran penyakit campak dan rubella secara global (World Health Organization, 2017) diperbarui pada Juni 2018. Pemerintah dalam hal ini  Dinas  Kesehatan,  saat  menentukan  wilayah  kejadian  luar  biasa  (KLB)  terhadap  daerah  rawan penyakit campak pada suatu wilayah berdasarkan faktor angka kejadian kasus yang dibukukan dalam Buku Profil Kesehatan. Data penyakit campak di Provinsi Jawa Timur, disajikan dalam bentuk peta analog dan buku profil kesehatan Provinsi Jawa Timur yang terdokumentasi pada setiap tahunnya. Data tersebut dapat digunakan untuk menggambarkan cakupan data dasar sebagai informasi awal data penyakit campak dan ruang lingkup analisis data. Ruang lingkup data analisis berdasarkan parameter yang mempengaruhi terjadinya kejadian luar biasa (endemik) memberikan klasifikasi daerah rawan penyakit tropis campak berdasarkan faktor risiko status imunisasi melalui analisis dalam pemodelan data spasial.
Representasi  hasil  pemodelan  data  spasial  dilakukan  dengan  menguraikan  kebutuhan  data dasar (peta analog dan data tabular), sedangkan analisa spasial dengan menguraikan metode AI yang digunakan  untuk  proses  pemodelan  data  spasial  (T.C.  Bailey,  1995)  (Parker  &  Asencio,  2009) (Banerjee,  Carlin,  &  Gelfand,  2014)  (Patanè  &  Spagnuolo,  2016).  Data  tabular  merupakan  data kualitatif  dalam  bentuk  angka  yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  dan  pengukuran  (A.  S. Fotheringham, C. Brundson, 2010).
Penelitian  sebelumnya  membahas framework melalui  analisis  dan  desain  sistem  informasi geografis (SIG) berbasis web yang dimulai dengan menganalisis persyaratan sistem informasi, analisa geoprosesing layer, dan membuat prototipe sistem, disini masih merupakan framework global untuk semua penyakit tropis yang meliputi tuberculosis (TBC), difteri, pertusis, tetanus neonatorum, kusta, demam  berdarah  dengue  (DBD),  campak,  HIV-AIDS,  malaria,  dan  filariasis)  (A.  V.  Vitianingsih, Cahyono,  &  Choiron,  2017).  Analisa  pada  spasial  data  modeling  untuk  penyakit  campak  dengan menggunakan metode AI Simple Additive Weighting (SAW) didapatkan hasil uji konsistensi dengan metode Cohen's Kappa Method Consistency Test (MCT) memiliki nilai koefisien moderate dengan rata-rata nilai K =0,41 (A. Vitianingsih, Choiron, Cahyono, Umam, & Suyanto, 2019). Metode SAW dipilih pada analisa pemodelan data spasial karena perilaku data kualitatif diperoleh, sehingga akan memudahkan komputasi untuk memberikan efisiensi, memiliki kemampuan untuk mengukur kriteria parameter, dan menghasilkan alternatif pengambilan keputusan dalam bentuk matematika sederhana. Tetapi,  pada  penelitian  tersebut  belum  ditampilkan  representasi  hasil  keseluruan  nilai  persentase wilayah dengan kategori baik, cukup, kurang, dan buruk per tahunnya. Cara melakukan identifikasi pada parameter yang mempengaruhi kejadian suatu penyakit, seperti halnya penyakit campak sudah dimodelkan  secara  matematis  (Hadeler,  2011).  Identifikasi  parameter  dengan  model  nonspasial, output yang dihasilkan meliputi data seri waktu prevalensi, populasi dari penyebaran penyakit dan kondisi dinamika lingkungan (Almberg, Cross, Johnson, Heisey, & Richards, 2011).
Pembahasan pada paper ini mengusulkan akuisisi data berupa representasi hasil analisa pada proses pemodelan data spasial melalui Buku Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur dari tahun 2011- 2016 menggunakan metode SAW, dengan menampilkan persentase wilayah rawan penyakit campak per kabupaten berdasarkan parameter imunisasi bayi, penyakit yang dapat dicegah dengan imunisasi (PD3I), kejadian luar biasa campak (epidemi) dan status gizi (Ingridara & Garna, 2017). Data tersebut menjadi data kualitatif yang terdiri dari kriteria multiparameter untuk sistem pengambilan keputusan (MADM).
Hasil representasi analisa pada pemodelan data spasial penyakit campak ini yaitu peta dasar regional dalam bentuk shapefile ( *.shp ) digital dan analisis peta dalam bentuk dataset spasial yang digunakan sebagai parameter yang mempengaruhi suatu wilayah dikatakan rentan terhadap sebaran penyakit  campak.  Persentase  hasil  pemodelan  data  spasial  dengan  metode  SAW  dalam  bentuk klasifikasi  cakupan status  imunisasi  penyakit campak, yaitu (i) baik,  jika tren bulan sekarang naik dibandingkan bulan lalu dan nilai kumulatif hingga bulan berjalan tercapai atau melampaui target, (ii)
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
cukup,  jika  tren  bulan  sekarang  naik  dibandingkan  bulan  lalu  dan  nilai  kumulatif  hingga  bulan berjalan mencapai  target minimum, (iii)  kurang, jika tren bulan sekarang naik  dibandingkan bulan lalu dan nilai kumulatifnya sampai bulan berjalan tidak mencapai minimum, dan (iv) buruk, jika tren turun dibandingkan bulan lalu dan nilai kumulatif hingga bulan berjalan tidak tercapai / tidak melebihi target. Hasil ini dapat digunakan sebagai referensi dalam mengembangkan pemodelan data spasial, untuk memetakan daerah tropis yang terkena penyakit campak berdasarkan klasifikasi cakupan status imunisasi  sebagai  langkah  mitigasi  untuk  mengatasi  dan  mengantisipasi  penyebaran  penyakit campak. Penggunaan teknologi GIS untuk memetakan pengawasan penyakit campak sebagai langkah mitigasi sudah banyak dilakukan pada banyak negara(N. Bhart, A. Djibo, M. J. Ferrari, R. F.Grais, A. J. Tatem, C. A. Mccabe, O. N. Bjornstad, 2010) termasuk diantaranya negara Cina, (Y. Zhu et al., 2013)  (B.  Zhu,  Fu,  Liu,  &  Mao,  2018)  (Gao,  2010),  Thailand  (Laohasiriwong,  Puttanapong,  & Singsalasang, 2018), Istanbul (Ulugtekin, Alkoy, Seker, & Goksel, 2006), dan Ireland (Fitzpatrick et al., 2012).

## Metode Penelitian
Metode penelitian pada Gambar 1 menjabarkan urutan langkah-langkah untuk menampilkan representasi hasil pemodelan data spasial penyakit campak. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan melakukan analisa kebutuhan data dasar berupa peta analog Provinsi Jawa Timur yang berisi  kecamatan  pada  masing  kabupaten,  dan  data  tabular  penyakit  campak  yang  didapatkan  dari Buku  Profil  Kesehatan  (Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur,  2012)  (Dinas  Kesehatan  Provinsi Jawa Timur, 2013) (Timur, 2014) (Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2015a) (Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2015b) (Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur, 2017). Peta analog digunakan sebagai bahan untuk mendapatkan layer peta digital ( *.shp ) sebagai data spasial dengan melakukan digitasi.
Start
Analisa Kebutuhan Data Dasar : - Peta Analog
- Data Tabular Digitasi Peta Analog
Menjadi Peta Digital ( *.shp )
Entry Data Tabular ke layer *.shp

## Analisa Metode AI
untuk Pemodelan Data Spasial (Metode SAW)
Menentukan Skala Nilai Klasifikasi Dengan Metode Guttman
Representasi Hasil Pemodelan Data
Spasial Penyakit
Campak
Start Joint layer *.shp Tahun 2011 to 2016
Grafik 1. Metode Penelitian Representasi Hasil Pemodelan Data Spasial Penyakit Campak
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
Data tabular digunakan sebagai dasar data yang akan digunakan untuk menganalisa kebutuhan parameter sebagai data atribut. Entry Data tabular ke layer ( *.shp ) pada masing-masing kecamatan ditiap  kabupaten  dengan  menggabungkan  semua  hasil  layer  dari  tahun  2011  sampai  tahun  2016. Melakukan analisa metode AI yang digunakan dalam pemodelan data spasial dengan metode SAW berdasarkan  parameter  imunisasi  bayi,  PD3I,  KLB,  dan  status  gizi  (A.  Vitianingsih  et  al.,  2019). Bobot atribut dan tingkat kepentingan di setiap parameter diperoleh dari sumber wawancara di Divisi Pengendalian  dan  Pencegahan  Penyakit  untuk  Divisi  Pengawasan  dan  Imunisasi  Dinas  Kesehatan Provinsi  Jawa  Timur.  Nilai  preverensi  untuk  menentukan  range  nilai  pada  skala  klasifikasi  yang dihitung dengan metode Guttman (Guttman, 1944), nilai variabel V i pada perhitungan metode SAW diperoleh  dari  hasil  normalisasi  dan  preferensi  pada  setiap  atribut  parameter  dimana  (i)  wilayah dengan cakupan imunisasi baik jika nilai V i ≥ 0,875, (ii) wilayah dengan cakupan imunisasi baik jika nilai cukup V i ≥ 0,75 && V i < 0,875 , (iii) wilayah dengan cakupan imunisasi baik jika nilai kurang V i ≥ 0,625 && V i < 0,75 , dan (iv) wilayah dengan cakupan imunisasi baik jika nilai buruk V i < 0,625 (A.  Vitianingsih  et  al.,  2019).  Nilai  tersebut  akan  menghasilkan  representasi  persentase  wilayah dengan kategori cakupan status imunisasi baik, cukup, kurang, dan buruk.

## Hasil dan Diskusi
Representasi  Hasil  pemodelan data spasial  pada  penyakit campak  tahun  2011-2016  dengan metode SAW berdasarkan parameter status imunisasi bayi, PD3I, epidemik, dan status gizi bayi pada Gambar  2.  Kecamatan  yang  terdapat  pada  masing-masing  kabupaten  diberikan  visualisasi  dalam bentuk  peta  digital.  Kecamatan  dengan  warna  hijau  merupakan  wilayah  dengan  status  cakupan imunisasi baik, termasuk wilayah dengan kategori tidak rawan untuk penyebaran penyakit campak. Warna orange menggambarkan  wilayah  dengan  status  cakupan  imunisasi  cukup,  sehingga  perlu diwaspadai untuk penyebaran penyakit campak. Warna orange dan merah termasuk wilayah dengan status imunisasi  kurang dan buruk, sehingga hal  ini harus ada tindakan pencegahan sebagai  upaya antisipasi wilayah rawan penyebaran penyakit campak.
Representasi hasil pemodelan data atribut yang dihasilkan pada proses pemodelan data spasial pada  Tabel  1,  dan  Tabel  2  merupakan  nilai  persentase  kenaikan  atau  penurunan  nilai  yang disinkronkan dengan data KLB di lapangan. Data tersebut hasil dari per kabupaten yang direkap dari total  kecamatan  yang  termasuk  wilayah  rawan  penyakit  tropis  campak  dengan  cakupan  status imunisasi  baik,  cukup,  kurang,  dan  buruk.  Uji  coba  wilayah  sudah  dilakukan  pada  Kabupaten Ngambon Kecamatan Bojonegoro (A. Vitianingsih et al., 2019), di mana hasil perhitungan manual dengan hasil uji coba pada pemodelan data spasial sudah sesuai nilai kebenarannya.
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
Gambar  2. Hasil Pemodelan Data Spasial Penyakit CampakProsentase Daerah Rawan Penyakit
Tropis berdasarkan Cakupan Status Imunisasi Tabel 1. Total Wilayah Dengan Hasil Klasifikasi Metode SAW Class 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Baik 69% 74% 64% 67% 62% 66% Cukup 17% 12% 14% 20% 16% 20%
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
Kurang 12% 9% 18% 11% 19% 12% Buruk 2% 5% 4% 2% 2% 2%
Tabel 2. Representasi hasil pemodelan data spasial Untuk  Prosentase Daerah Rawan Penyakit Tropis berdasarkan Cakupan Status Imunisasi Dengan Metode SAW Tahun 2011-2016
District 2011 2012 2013 Baik Cukup Kurang Buruk Baik Cukup Kurang Buruk Baik Cukup Kurang Buruk Pacitan 7,69% 84,62% 0,00% 7,69% 28,57% 42,85% 21,42% 7,14% 0,00% 7,69% 0,00% 92,31% Ponorogo 10,00% 70,00% 20,00% 0,00% 5,00% 65,00% 30,00% 0,00% 5,00% 45,00% 50,00% 0,00% Ternggalek 7,14% 42,86% 50,00% 0,00% 7,69% 38,46% 53,85% 0,00% 15,38 % 38,46% 46,15% 0,00% Tulungaguang 5,26% 73,68% 21,05% 0,00% 5,26% 26,32% 68,42% 0,00% 5,26% 26,32% 68,42% 0,00% Blitar 12,00% 72,00% 16,00% 0,00% 4,17% 87,50% 8,33% 0,00% 8,33% 25,00% 66,67% 0,00% Kediri 6,90% 75,86% 17,24% 0,00% 8,00% 72,00% 20,00% 0,00% 8,00% 80,00% 12,00% 0,00% Malang 2,63% 47,37% 50,00% 0,00% 0,00% 72,97% 27,03% 0,00% 5,41% 54,05% 40,54% 0,00% Lumajang 9,52% 47,62% 42,86% 0,00% 0,00% 36,84% 63,16% 0,00% 5,26% 47,37% 47,37% 0,00% Jember 6,45% 67,74% 25,81% 0,00% 3,23% 41,94% 54,84% 0,00% 6,45% 51,61% 38,71% 3,23% Banyuangi 0,00% 41,67% 58,33% 0,00% 4,17% 58,33% 37,50% 0,00% 0,00% 25,00% 75,00% 0,00% Bondowoso 4,17% 20,83% 70,83% 4,17% 8,33% 37,50% 50,00% 4,17% 0,00% 0,00% 29,17% 70,83% Situbondo 0,00% 0,00% 0,00%  100,00% 23,53% 58,82% 17,65% 0,00% 5,88% 70,59% 23,53% 0,00% Probolinggo 11,11% 59,26% 29,63% 0,00% 7,41% 77,78% 14,81% 0,00% 3,70% 66,67% 29,63% 0,00% Pasuruan 10,34% 3,45% 79,31% 6,90% 0,00% 17,24% 75,86% 6,90% 0,00% 6,90% 3,45% 89,66% Sidoarjo 5,56% 33,33% 61,11% 0,00% 16,67% 33,33% 50,00% 0,00% 5,56% 50,00% 44,44% 0,00% Mojokerto 5,00% 55,00% 40,00% 0,00% 0,00% 10,00% 15,00% 75,00% 5,00% 15,00% 75,00% 5,00% Jombang 4,76% 71,43% 23,81% 0,00% 9,52 57,14% 33,33% 0,00% 14,29% 76,19% 9,52% 0,00% Nganjuk 0,00% 4,76% 38,10% 57,14% 0,00% 4,76% 23,81% 71,43% 0,00% 4,76% 9,52% 85,71% Madiun 0,00% 40,00% 60,00% 0,00% 13,33% 20,00% 66,67% 0,00% 6,67% 33,33% 60,00% 0,00% Magetan 20,00% 65,00% 5,00% 10,00% 5,00% 75,00% 10,00% 10,00% 10,00% 70,00% 10,00% 10,00% Ngawi 0,00% 30,00% 60,00% 10,00% 0,00% 30,00% 65,00% 5,00% 15,00% 25,00% 55,00% 5,00% Tuban 10,00% 75,00% 15,00% 0,00% 5,00% 70,00% 25,00% 0,00% 5,00% 30,00% 65,00% 0,00% Lamongan 3,70% 22,22% 74,07% 0,00% 3,70% 62,96% 33,33% 0,00% 0,00% 7,41% 92,59% 0,00% Bojonegoro - - - - 10,71% 46,43% 39,29% 3,57% 7,14% 50,00% 39,29% 3,57% Gresik 11,11% 11,11% 77,78% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 100,00 % 0,00% 55,56% 44,44% 0,00% Bangkalan 0,00% 72,22% 27,78% 0,00% 0,00% 72,22% 27,78% 0,00% 0,00% 33,33% 38,89% 27,78% Sampang 14,29% 14,29% 71,43% 0,00% 0,00% 42,86% 50,00% 7,14% 7,14% 57,14% 28,57% 7,14% Pamekasan 15,38% 76,92% 7,69% 0,00% 23,08% 53,85% 23,08% 0,00% 0,00% 46,15% 53,85% 0,00% Sumenep 3,57% 25,00% 67,86% 3,57% 0,00% 28,57% 67,86% 3,57% 0,00% 7,14% 17,86% 75,00% Surabaya 0,00% 22,58% 67,74% 9,68% 6,45% 16,13% 77,42% 0,00% 3,23% 22,58% 74,19% 0,00% Batu 66,67% 33,33% 0,00% 0,00% 66,67% 33,33% 0,00% 0,00% 33,33% 66,67% 0,00% 0,00% District 2014 2015 2016 Baik Cukup Kurang Buruk Baik Cukup Kurang Buruk Baik Cukup Kurang Buruk Pacitan 7,69% 53,85% 30,77% 7,69% 7,69% 53,85% 30,77% 7,69% 7,69% 61,54% 23,08% 7,69% Ponorogo 5,00% 75,00% 20,00% 0,00% 10,00% 30,00% 60,00% 0,00% 0,00% 65,00% 35,00% 0,00% Ternggalek 7,69% 38,46% 53,85% 0,00% 7,69% 46,15% 46,15% 0,00% 7,69% 61,54% 30,77% 0,00% Tulungaguang 5,26% 42,11% 52,63% 0,00% 5,26% 36,84% 57,89% 0,00% 5,26% 47,37% 47,37% 0,00% Blitar 0,00% 70,83% 29,17% 0,00% 0,00% 12,50% 0,00% 87,50% 12,50% 8,33% 79,17% 0,00% Kediri 8,00% 44,00% 48,00% 0,00% 4,00% 84,00% 12,00% 0,00% 8,00% 80,00% 12,00% 0,00%
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
District
2011 2012 2013 Baik Cukup Kurang Buruk Baik Cukup Kurang Buruk Baik Cukup Kurang Buruk Malang 0,00% 35,14% 64,86% 0,00% 5,41% 51,35% 43,24% 0,00% 8,11% 72,97% 18,92% 0,00% Lumajang 5,26% 36,84% 52,63% 5,26% 5,26% 26,32% 68,42% 0,00% 5,26% 63,16% 31,58% 0,00% Jember 3,23% 48,39% 45,16% 3,23% 6,45% 64,52% 29,03% 0,00% 6,45% 74,19% 19,35% 0,00% Banyuangi 0,00% 50,00% 50,00% 0,00% 0,00% 33,33% 62,50% 4,17% 4,17% 20,83% 75,00% 0,00% Bondowoso 0,00% 25,00% 70,83% 4,17% 4,17% 41,67% 50,00% 4,17% 4,17% 33,33% 58,33% 4,17% Situbondo 17,65% 47,06% 35,29% 0,00% 11,76% 41,18% 47,06% 0,00% 5,88% 58,82% 35,29% 0,00% Probolinggo 3,70% 62,96% 29,63% 3,70% 3,70% 59,26% 33,33% 3,70% 7,41% 66,67% 25,93% 0,00% Pasuruan 0,00% 10,34% 20,69% 68,97% 0,00% 10,34% 79,31% 10,34% 0,00% 6,90% 82,76% 10,34% Sidoarjo 5,56% 55,56% 38,89% 0,00% 22,22% 72,22% 5,56% 0,00% 16,67% 61,11% 22,22% 0,00% Mojokerto 0,00% 75,00% 25,00% 0,00% 0,00% 20,00% 80,00% 0,00% 5,00% 50,00% 45,00% 0,00% Jombang 23,81% 66,67% 9,52% 0,00% 0,00% 23,81% 76,19% 0,00% 4,76% 28,57% 66,67% 0,00% Nganjuk 0,00% 9,52% 85,71% 4,76% 4,76% 38,10% 52,38% 4,76% 0,00% 9,52% 38,10% 52,38% Madiun 0,00% 93,33% 6,67% 0,00% 6,67% 40,00% 53,33% 0,00% 6,67% 60,00% 33,33% 0,00% Magetan 20,00% 55,00% 15,00% 10,00% 0,00% 5,00% 35,00% 60,00% 5,00% 70,00% 15,00% 10,00% Ngawi 5,00% 50,00% 40,00% 5,00% 0,00% 0,00% 15,00% 85,00% 5,00% 25,00% 60,00% 10,00% Tuban 5,00% 60,00% 35,00% 0,00% 10,00% 65,00% 25,00% 0,00% 0,00% 75,00% 25,00% 0,00% Lamongan 3,70% 44,44% 51,85% 0,00% 3,70% 51,85% 44,44% 0,00% 3,70% 44,44% 51,85% 0,00% Bojonegoro 0,00% 50,00% 50,00% 0,00% 7,14% 53,57% 39,29% 0,00% 3,57% 53,57% 42,86% 0,00% Gresik 5,56% 16,67% 77,78% 0,00% 5,56% 44,44% 50,00% 0,00% 5,56% 22,22% 72,22% 0,00% Bangkalan 5,56% 61,11% 33,33% 0,00% 5,56% 27,78% 61,11% 5,56% 11,11% 38,89% 50,00% 0,00% Sampang 14,29% 57,14% 21,43% 7,14% 0,00% 78,57% 14,29% 7,14% 7,14% 28,57% 64,29% 0,00% Pamekasan 0,00% 69,23% 30,77% 0,00% 7,69% 38,46% 53,85% 0,00% 7,69% 30,77% 61,54% 0,00% Sumenep 7,14% 53,57% 35,71% 3,57% 0,00% 28,57% 67,86% 3,57% 7,14% 50,00% 39,29% 3,57% Surabaya 6,45% 29,03% 64,52% 0,00% 6,45% 74,19% 19,35% 0,00% 6,45% 61,29% 29,03% 3,23% Batu 33,33% 66,67% 0,00% 0,00% 33,33% 66,67% 0,00% 0,00% 33,33% 66,67% 0,00% 0,00%

## Kesimpulan
Representasi  hasil  pada  pemodelan  data  spasial  ini  merupakan  langkah  konkret  untuk merencanakan dan menggambarkan persyaratan data, metode AI dan desain arsitektur aplikasi GIS yang  akan  dibangun.  Kegiatan-kegiatan  dalam  analisis  data  spasial  yang  digunakan  sebagai  dasar untuk  pemodelan  data  spasial  SIG,  meliputi  (i)  menggambarkan  kebutuhan  data  spasial  dan  data atribut  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk  pemodelan  data  spasial  SIG,  (ii)  membuat pemodelan sistem proses menggunakan use case diagram, (iii) membuat desain arsitektur teknologi informasi  untuk  mengetahui  arah  teknologi  yang  akan  dikembangkan,  dan  (iv)  Memilih  dan menentukan  metode  AI  yang  sesuai  dengan  perilaku  data  yang  telah  dianalisis  ,  ini  adalah  bagian yang sangat penting karena berkaitan dengan nilai-nilai hasil alternatif yang akan dihasilkan. Studi model MADM dengan metode SAW dalam pembahasan makalah ini dapat menjadi referensi dalam pemodelan data spasial dan data atribut untuk membuat aplikasi berbasis desktop atau Web-GIS. Nilai preferensi pada variable V i dalam metode SAW dapat diimplementasikan pada uji coba pemodelan data spasial dalam GIS, menggunakan perilaku data series yang berbeda untuk menentukan validitas hasil  klasifikasi  alternatif.  Penelitian  di  masa  depan  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  menguji tingkat  perbandingan hasil pengukuran di lapangan dengan hasil representasi data yang dihasilkan pada pemodelan data spasial ini melalui perhitungan nilai presisi, recall, dan akurasi.
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Ucapan Terima Kasih
Makalah ini adalah hasil dari kegiatan tahun kedua pada Penelitian Strategis Nasional yang didanai oleh Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat. Direktorat Jenderal Penguatan Penelitian dan Pengembangan Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2018 Nomor: 120 / SP2H / LT / DRPM / 2018, 30 Januari 2018. Terima  kasih  kepada  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  untuk  data  "Buku  Profil  Kesehatan Provinsi Jawa Timur 2011-2016" yang diberikan untuk pengujian metode yang digunakan.

## Referensi
A. S. Fotheringham, C. Brundson,  and M. C. (2010). Qualitative Geography : Perspectives on Spatial
Data Analysis. In The Sage
handbook of qualitative
geography . https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.2009.00642.x
Almberg, E. S., Cross, P. C., Johnson, C. J., Heisey, D. M., & Richards, B. J. (2011). Modeling routes of  chronic  wasting  disease  transmission:  Environmental  prion  persistence  promotes  deer population decline and extinction. PLoS ONE , 6 (5).
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0019896
Banerjee, S., Carlin, B. P., & Gelfand, A. E. (2014). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data . https://doi.org/10.1007/s11004-006-9076-2
Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur.  (2012). Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  Th  2011 . https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2
Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. (2013). Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2012 . Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur.
Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur.  (2015a). Profil  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur  2014 .
Retrieved
from www.depkes.go.id/resources/download/profil/PROFIL_KES...2014/15_Jatim_2014.pdf Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. (2015b). Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur 2015 . Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur.
Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. (2017). Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2016. In Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur Tahun 2012 . Retrieved from http://www.depkes.go.id/resources/download/profil/PROFIL_KES_PROVINSI_2016/15_Ja tim_2016.pdf
Fitzpatrick, G., Ward, M., Ennis, O., Johnson, H., Cotter, S., Carr, M. J., … Fitzgerald, M. (2012).
Use  of  a  geographic  information  system  to  map  cases  of  measles  in  real-time  during  an outbreak in Dublin, Ireland, 2011. Eurosurveillance , 17 (49), 1–11.
https://doi.org/10.2807/ese.17.49.20330-en
Gao, S. (2010). Advanced Health Information Sharing With Web-Based Gis . (272), 272.
Guttman, L. (1944). A Basis for Scaling Qualitative Data. American Sociological Review , 9 (2), 139. https://doi.org/10.2307/2086306
Hadeler,  K.  P.  (2011).  Parameter  identification  in  epidemic  models. Mathematical  Biosciences , 229 (2), 185–189. https://doi.org/10.1016/j.mbs.2010.12.004
Ingridara,  N.,  &  Garna,  H.  (2017).  Hubungan  Usia  ,  Status  Gizi  ,  dan  Status  Imunisasi  dengan Kejadian  Campak  pada  Anak  Usia  0  –  5  Tahun  di  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Al-Ihsan Periode  Januari  2016  –  Mei  2017  Relationship  Between  Age  ,  Nutritional  Status  ,  and Immunization  Status  with  the  Incid. Bandung  Meeting  on  Global  Medicine  &  Health (BaMGMH) , 1 (1), 49–54.
Laohasiriwong,  W.,  Puttanapong,  N.,  &  Singsalasang,  A.  (2018).  Prevalence  of  hypertension  in Thailand: Hotspot clustering detected by spatial  analysis. Geospatial Health , 13 (1), 20–27. https://doi.org/10.4081/gh.2018.608
N. Bhart, A. Djibo, M. J. Ferrari, R. F.Grais, A. J. Tatem, C. A. Mccabe, O. N. Bjornstad, B. T. G. (2010).  Measles  hotspots  and  epidemiological  connectivity. Epidemiology  and  Infection ,
To cite this document: Vitianingsih, A. V, Choiron, A., Cahyono, D., & Suyanto. (2020). Representation of Spatial Data Modeling Results Measles Diseases: Case Study in East Java Province. Record and Library Journal, 6 (1), 14-23.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
138 (9), 1308–1316. https://doi.org/10.1017/S0950268809991385 Parker, R. N., & Asencio, E. K. (2009). GIS and Spatial Analysis for the Social Sciences: Coding, Mapping and Modeling . Political Justice and Religious Values. Patanè, G., & Spagnuolo, M. (2016). Heterogenous Spatial Data: Fusion, Modeling, and Analysis for GIS Applications. Synthesis Lectures on Visual Computing , 8 (2), 1–155. https://doi.org/10.2200/S00711ED1V01Y201603VCP024
T.C. Bailey, A. C. G. (1995). Interactive Spatial Data Analysis. In Interactive Spatial Data Analysis . https://doi.org/10.1016/0277-9536(95)00183-2
Timur, D. K. P. J. (2014). Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur 2013 . Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur.
Ulugtekin, N., Alkoy, S., Seker, D., & Goksel, C. (2006). Use of GIS in epidemiology: A case study in  Istanbul. Journal  of  Environmental  Science  and  Health  -  Part  A  Toxic/Hazardous
Substances and Environmental Engineering , 41 (9), 2013–2026.
https://doi.org/10.1080/10934520600780636
Vitianingsih, A., Choiron, A., Cahyono, D., Umam, A., & Suyanto, S. (2019). Spatial Data Modeling on  GIS  for  Classification  of  Measles-prone  Region  Using  Multiple  Attribute  Decision Making. International  Journal  of  Intelligent  Engineering  and  Systems , 12 (3),  97–107. https://doi.org/10.22266/ijies2019.0630.11
Vitianingsih,  A.  V.,  Cahyono,  D.,  &  Choiron,  A.  (2017).  Analysis  and  design  of  web-geographic information  system  for  tropical  diseases-prone  areas:  A  case  study  of  East  Java  Province, Indonesia. 2017  4th  International  Conference  on  Information  Technology,  Computer,  and Electrical Engineering (ICITACEE) , 255–260. https://doi.org/10.1109/ICITACEE.2017.8257713
World Health Organization. (2017). Global Measles and Rubella Update June 2018. World Health Organization , (April), 6. Retrieved from
http://www.who.int/immunization/monitoring_surveillance/burden/vpd/surveillance_type/ac tive/Global_MR_Update_February_2018.pdf?ua=1
Zhu, B., Fu, Y., Liu,  J., &  Mao, Y. (2018). Spatial  distribution of 12 class B notifiable infectious diseases in China: A retrospective study.
PLoS ONE , 13 (4), 1–17. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195568
Zhu, Y., Xu, Q., Lin, H., Yue, D., Song, L., Wang, C., … Li, X. (2013). Spatiotemporal analysis of infant  measles  using  population  attributable  risk  in  Shandong  Province,  1999-2008. PLoS ONE , 8 (11). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0079334