Indonesian of Health Information Management Journal

## Pengelompokan Daerah Rawan Demam Berdarah Dengue di Provinsi DKI Jakarta
Afifatul Ilma Widyatami, Dwi Ari Suryawan Politeknik Statistika STIS, Jakarta, Indonesia Jalan Otto Iskandardinata No.64C Jakarta Timur Korespondensi E-mail: 211709499@stis.ac.id
Submitted: 29 Maret 2021, Revised: 27 Mei 2021, Accepted: 12 Juni 2021

## Abstract
Indonesia is the country with the highest cases of dengue fever in Southeast Asia, according to The World Health Organization (WHO) from 1968 to 2009. DKI Jakarta with high population density and flood intensity being cautioned for being aware of cases of dengue fever, because it may make growth in dengue mosquitoes spreading. Data show that almost every year DKI Jakarta is in the top 10 provinces with the highest cases of dengue fever. By using the clustering method, it is possible to make groups of data with  similar characteristics  into  specific  classes.  Data  used  is  secondary  data  from  2016  which  is  collected  from  the  website https://data.jakarta.go.id/. The result from clustering can be used to decide which zone needs special treatment based on numbers of dengue fever cases, prone to flood, areas wide, total population, temporary landfills, and green space numbers variables. From the analysis, we can conclude that DKI Jakarta has 19 sub-districts with high risk, 10 sub-districts with medium risk, and 15 sub- districts with low risk.
Keyword : dengue fever, cluster analysis, DKI Jakarta

## Abstrak
Indonesia merupakan negara dengan kasus demam berdarah dengue tertinggi di Asia Tenggara sejak tahun 1968 hingga  tahun  2009  berdasarkan  data  World  Health  Organization  (WHO).  DKI  Jakarta  dengan  kepadatan penduduknya yang tinggi dan intensitas banjir yang cukup tinggi menjadi perhatian agar dapat waspada terhadap kasus demam berdarah dengue, dikarenakan dapat memicu perkembangan  nyamuk penyebab demam berdarah dengue.  Data  profil  kesehatan  Republik  Indonesia  menunjukan  bahwa  hampir  setiap  tahunnya  provinsi  DKI Jakarta  memasuki  10  besar  provinsi  di  Indonesia  dengan  kasus  demam  berdarah  dengue  terbanyak.    Dengan menggunakan metode klaster, dapat dilakukan pengelompokan data dengan karakteristik yang memiliki kemiripan menjadi kelas-kelas tertentu. Data yang digunakan merupakan data sekunder pada tahun 2016 yang dikumpulkan melalui website https://data.jakarta.go.id/. Hasil dari analisis klaster dapat digunakan untuk menentukan daerah mana yang masuk ke dalam kategori yang perlu penanganan khusus berdasarkan variabel jumlah penderita demam berdarah  dengue,  jumlah  rw  rawan  banjir,  luas  wilayah,  jumlah  penduduk,  tempat  pembuangan  sementara  dan jumlah ruang terbuka hijau. Dari analisis data yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa di DKI Jakarta terdapat kecamatan  dengan  tingkat  kerawanan  tinggi  sebanyak  19  kecamatan,  10  kecamatan  dengan  tingkat  kerawanan sedang dan 15 kecamatan dengan tingkat kerawanan rendah.
Kata Kunci: demam berdarah, analisis klaster, DKI Jakarta

## Pendahuluan
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit demam akut disebabkan oleh virus yang ditularkan oleh nyamuk. Nyamuk tersebut berasal dari nyamuk Aedes yang tersebar luas di daerah tropis dan subtropis di seluruh dunia (1). Penyebab timbulnya penyakit Demam Berdarah Dengue adalah empat virus dengue yang kemudian ditularkan melalui nyamuk Aedes Aegypti dan Aedes Albopictus. Nyamuk ini  sebagian  besar  berada  di  daerah  tropis  dan  subtropis  yaitu  antara  Indonesia  sampai  bagian  utara Australia (2)
Indonesia adalah salah satu negara dengan kasus DBD tertinggi di Asia Tenggara dengan Angka Kejadian/ Incidence Rate (IR) DBD cenderung meningkat dari tahun ke tahun. Berdasarkan data IR DBD per provinsi milik Kementerian Kesehatan, pada tahun 2016, tiga provinsi dengan angka kesakitan DBD tertinggi adalah Bali, Kalimantan Timur, dan DKI Jakarta. Jumlah kasus kematian akibat DBD di seluruh
Indonesia pada tahun 2016 mencapai 1585 kasus dengan kasus kematian tertinggi terdapat pada provinsi Jawa Timur.
Kasus DBD di DKI Jakarta dari tahun ke tahun fluktuatif, namun mengalami lonjakan yang besar di tahun 2015 ke 2016. Berdasarkan data pada profil kesehatan DKI Jakarta, jumlah kasus DBD yang  tercatat  tahun  2015  sebanyak  4194  kasus  dan  di  tahun  2016  meningkat  menjadi  22697  kasus. Lonjakan kasus ini merupakan yang tertinggi selama 5 tahun terakhir di DKI Jakarta. Untuk persebaran kasus DBD di Provinsi DKI Jakarta tahun 2015, wilayah dengan persebaran kasus DBD tertinggi berada di Jakarta Barat. Kemudian, pada tahun 2016 persebaran kasus DBD tertinggi di DKI Jakarta ada di kawasan  Jakarta  Timur.  Hal  ini  menyebabkan  pada  tahun  2016,  kota  Jakarta  Timur  menjadi  daerah endemik kasus DBD.
Daerah-daerah  rawan  DBD  perlu  diketahui  agar  masyarakat  lebih  berhati-hati  jika  sedang menempati suatu daerah, berniat menempati suatu daerah, atau bepergian ke daerah-daerah tersebut. Daerah  Rawan  DBD  merupakan  daerah  yang  memiliki  risiko  tinggi  penularan  penyakit  DBD  (3). Mengetahui daerah rawan DBD dapat memberikan sinyal peringatan kepada pemerintah, agar dapat lebih memberi perhatian khusus kepada daerah yang memiliki tingkat kerawanan tinggi.
Faktor-faktor penyebab endemik DBD di antaranya lingkungan, sosial, dan sarana kesehatan. Tindakan pencegahan perlu dilakukan ketika mengetahui daerah rawan DBD, seperti menjaga kebersihan lingkungan  dan  menghindari  diri  dari  gigitan  nyamuk,  sangat  bermanfaat  dalam  mengurangi  risiko terjangkit DBD (3). Dengan mengetahui daerah yang rawan DBD dapat dilakukan tindak pencegahan atau upaya penurunan kasus pada daerah tersebut.
Berdasarkan  penelitian  A  Ramadhani,  P  Widayani,  BS  Widartono(4)  yang  memetakan kerawanan DBD di Purwokerto Timur, salah satu variabel yang digunakan dalam penelitian adalah, jarak pemukiman dari sungai. Jarak pemukiman dari sungai menjadi salah satu variabel karena sebagian besar sungai  yang  melewati  wilayah  Kecamatan  Purwokerto  Timur  merupakan  sungai  -  sungai  kecil  yang memiliki banyak lubang dan batu - batu yang memiliki potensi untuk menjadi tempat genangan air ketika arus air tidak terlalu deras, dimana genangan - genangan air tersebut memiliki potensi untuk menjadi sarang nyamuk demam berdarah. Diketahui pula bahwa lokasi dataran banjir berasosiasi dengan aliran sungai dengan pola meandering (5) . Selain itu, Banjir memiliki pengaruh tidak langsung terhadap DBD melalui perubahan iklim (6). Sehingga, pada penelitian ini, diputuskan menggunakan variabel wilayah rawan banjir level rukun warga (RW) yang tersebar di enam kabupaten/kota provinsi DKI Jakarta sebagai variabel pembangun cluster .
Faktor  lain  yang  menjadi  salah  satu  variabel  dalam  daerah  rawan  dbd  adalah  kepadatan penduduk (7). Kepadatan penduduk adalah luas wilayah(km 2 ) dibagi dengan jumlah penduduk per satuan unit. Kepadatan penduduk mempengaruhi proses penularan atau pemindahan penyakit dari satu orang ke orang lain. Tanpa adanya upaya-upaya pencegahan yang memadai, semakin padat penduduk maka menyebabkan  semakin  kondusif  perkembangbiakan  virus  sehingga  dapat  mengakibatkan  terjadinya peningkatan kasus (7),(8). Dengan kata lain, semakin kecil suatu wilayah atau semakin banyak jumlah penduduk di wilayah tersebut dapat mengakibatkan terjadinya peningkatan kasus. Sehingga diputuskan dalam  penelitian  ini  untuk  mengguanakan  dua  variabel  pembentuk  kepadatan  penduduk,  yaitu  luas wilayah  dan  jumlah  penduduk  sebagai  variabel proxy dalam  pembentukan cluster ,  mengingat  semakin banyak variabel yang digunakan maka akan semakin representative.
Pemanfaatan  lahan  untuk permukiman memiliki  keterkaitan  yang  sangat  erat  terhadap  DBD karena  menyangkut  habitat  nyamuk  Aedes  spp.  berkembangbiak  sebagai  vektor  penular  DBD. Permukiman  yang  padat,  tingkat  sanitasi  yang  rendah  dan  kesadaran  masyarakat  tentang  kebersihan lingkungan yang kurang dapat meningkatkan risiko transmisi virus dengue oleh nyamuk Aedes spp (8). Karenanya, lahan yang sempit dan banyaknya jumlah penduduk yang tinggi dapat  digunakan sebagai indikator atau parameter bahwa daerah tersebut mungkin rawan akan kasus DBD.
Dengan adanya penelitian ini, dapat menentukan daerah atau kecamatan mana saja yang perlu diberi perhatian khusus terhadap kasus DBD. Selain itu dengan adanya pengelompokan daerah rawan DBD, pemerintah provinsi dapat menentukan langkah-langkah apa saja yang dapat dilakukan untuk melawan kasus DBD di DKI Jakarta. Di sisi lain, dengan adanya penelitian ini dapat melihat gambaran umum kasus DBD di DKI Jakarta dan variabel-variabel pembangun cluster rawan DBD.
Berdasarkan variabel-variabel yang telah ditinjau, dapat dibuat cluster tingkat kerawanan DBD di DKI  Jakarta.  Analisis  cluster  dapat  dilakukan  dengan  cara  pengelompokan  kecamatan  berdasarkan variabel-variabel yang digunakan. Hasil dari analisis cluster berupa pengkategorian kecamatan berdasarkan tingkat kerawanannya. Dari pengkategorian diharapkan masyarakat dan pemerintah dapat lebih waspada kepada daerah tersebut, sehingga dapat bertindak lebih cepat dan tepat dalam penyusunan kebijakan pemberantasan DBD di Provinsi DKI Jakarta.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat gambaran variabel yang digunakan untuk mengelompokan daerah rawan DBD dari tiap kotamadya dan kabupaten di Provinsi DKI Jakarta, yang dilihat dari variabel jumlah penduduk, luas wilayah, jumlah RW rawan banjir, luas tempat pembuangan sampah , luas ruang terbuka hijau, dan jumlah kasus DBD. Kemudian, melakukan analisis deksriptif mendalam pada jumlah kasus  DBD  tiap  kecamatan  serta  membuat  peta  persebarannya.  Selanjutnya  pengelompokan  tiap kecamatan  yang  ada  di  Provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan  tingkatan  kerawanan  DBD  menjadi  tiga kategori menggunakan analisis cluster . Pada penelitian ini metode analisis cluster yang digunakan adalah Hierarchical Clustering dengan metode ragam minimum (Ward’s Method) . Hasilnya berupa pengkategorian kecamatan

## Metode Penelitian Sumber Data
Penelitian menggunakan data sekunder yang didapatkan dari hasil publikasi oleh pemprov DKI Jakarta melalui website data.jakarta.go.id. Data yang dikumpulkan adalah data cross sectional dengan data tahunan pada tahun 2016, dengan unit analisisnya adalah kecamatan yang ada di DKI Jakarta. Variabel yang digunakan untuk analisis adalah variabel jumlah penduduk, luas wilayah, jumlah rw rawan banjir, luas tempat pembuangan sampah, luas ruang terbuka hijau, dan jumlah kasus Demam Berdarah Dengue menurut kecamatan (Dikumpulkan pada bulan januari s.d Februari pada tahun 2016).
Tabel 1. Variabel Yang Digunakan Sebagai Pembentuk Cluster Nama Variabel Satuan Data Sumber Data Jumlah Penduduk Jiwa Badan Pusat Statistik Luas Wilayah Kilometer Persegi Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Jumlah RW Rawan Banjir Rukun Warga (RW) Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Luas Tempat Pembuangan Sampah Meter Persegi Dinas Lingkungan Hidup Luas Ruang Terbuka Hijau Meter Persegi Dinas Pertamanan dan Pemakaman Jumlah Kasus DBD Kasus Dinas Kesehatan Sumber: data.jakarta.go.id

## Metode Analisis Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif ditujukan untuk melihat gambaran dari variabel yang digunakan secara umum. Analisis  deskriptif  yang  dilakukan  berupa  pembuatan  peta  tematik,  pembuatan  tabel  dan  grafik. Tujuannya untuk melihat persebaran tiap-tiap variabel pembangun klaster daerah rawan dbd di DKI Jakarta. Analisis deskriptif dapat memberikan bayangan mengenai analisis lanjutan yang dapat digunakan selanjutnya.
Analisis Klaster Analisis  klaster merupakan  metode  untuk  mengelompokkan  objek  ke  dalam  klaster  dimana objek-objek  di  dalam  kelompok  relatif  homogen  satu  sama  lain  sedangkan  antarkelompok  bersifat heterogen. Perangkat lunak yang digunakan untuk menganalisis adalah R Studio versi 4.0.3. Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam melakukan proses analisis klaster:  (9), (10):
1. Merumuskan  masalah,  hal  yang  paling  penting  di  dalam  analisis  klaster  adalah  pemilihan variabel-variabel yang akan dipergunakan.
2. Memilih ukuran kedekatan. Pada analisis klaster terdapat tiga ukuran kedekatan untuk mengukur kesamaan jarak antara pasangan obyek, jarak Euclidean, Squared Euclidean, dan Cityblock atau Manhattan.
3. Memilih prosedur proses analisis klaster, Terdapat dua metode umum dalam algoritma klaster, yaitu hierarki dan non-hierarki. Analisis klaster dengan metode hierarki ada beberapa metode yaitu metode pautan tunggal (single linkage), metode pautan lengkap (complete linkage), metode pautan  rata- rata  (average  linkage),  dan  metode  Ward  (Ward’s  method).  Pada  metode  non - hierarki terdapat metode K-means.
4. Menentukan banyaknya klaster, Menurut Sudjana (11), isi utama dalam analisis klaster adalah menentukan  berapa  banyaknya  klaster . Sebenarnya  tidak  ada  aturan  yang  baku  menentukan berapa  banyaknya  jumlah  klaster , namun  demikian  ada  beberapa  petunjuk  yang  bisa dipergunakan yaitu:
1. Pertimbangan teoritis, konseptual, praktis, mungkin dapat diusulkan untuk menentukan berapa banyaknya klaster yang sebenarnya.
2. Di  dalam pengelompokkan hierarki,  jarak  dimana  klaster  digabung  dapat  digunakan  sebagai kriteria.
3. Penentuan banyaknya klaster memperhatikan aspek kegunaan.
4. Menginterpretasi hasil klaster, Menurut Simamora (12), interpretasi dibutuhkan untuk memberi nama spesifik yang dapat menggambarkan isi klaster dan untuk mengetahui profil dari setiap klaster yang dibentuk dari rata-rata setiap klaster pada setiap obyek.

## Hierarchical Clustering
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  hirarki (hierarchical  clustering) ,  yaitu  suatu  metode pengelompokan  data  yang  dimulai  dengan  mengelompokkan  dua  atau  lebih  objek  yang  memiliki kesamaan paling dekat, kemudian paling dekat kedua dan seterusnya sehingga klaster akan membentuk semacam pohon dimana terdapat hierarki (tingkatan) yang jelas antar objek, dari yang paling mirip sampai paling  tidak mirip.  Hasil  dari  metode  hierarki  dapat  disajikan  dalam  bentuk  dendogram.  Dendogram adalah  representatif  visual  dari  langkah-langkah  dalam  analisis  klaster  yang  menunjukkan  bagaimana klaster terbentuk dan nilai koefisien jarak pada setiap langkah.

## Jarak Euclidean
Dalam   pengelompokannya   digunakan   suatu   ukuran   yang   dapat menerangkan  keserupaan atau  kedekatan  antar  data  untuk  menerangkan  struktur  grup sederhana  dari  data  yang  kompleks, yaitu  ukuran  jarak  atau  similaritas  dan  ukuran  jarak yang sering digunakan adalah ukuran jarak Euclidean (13). Jarak Squared Euclidean antara kelompok objek ke-i dan kelompok objek ke-j dari p variabel didefinisikan sebagai berikut:
𝑑𝑖𝑗 =   ∑ (𝑋 𝑖𝑘 − 𝑋 𝑗𝑘 ) 2 𝑝 𝑘=1 (1)
Di mana:
P   = banyaknya variabel dij = jarak antara objek ke-i dan objek ke-j X ik = data dari objek ke-i pada variabel ke-k X jk = data dari objek ke-j pada variabel ke-k

## Analisis Klaster Metode Ward’s
Untuk  mengelompokkan  kecamatan  berdasarkan  tingkat  kerawanan  DBD  di  Provinsi  DKI Jakarta, dipilih analisis klaster metode ragam minimum ( minimum variance atau ward’s method). Metode ward’s bertujuan untuk memperoleh klaster yang memiliki varian dalam klaster sekecil mungkin. Metode ini mengelompokkan objek berdasarkan pada kenaikan sum of square error (SSE). Pada tiap tahap, dua klaster yang memiliki kenaikan SSE paling kecil digabungkan.  Formula untuk SSE adalah sebagai berikut:
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ (𝑥 𝑗 − 𝑥̅ 𝑁 𝑗=1 )′(𝑥 𝑗 − 𝑥̅) (2)
Keterangan : 𝑥 𝑗 = nilai atau data dari objek ke-j 𝑥̅ = rata-rata dari keseluruhan objek dalam klaster

## Hasil dan Pembahasan
DKI  Jakarta  memiliki  luas  wilayah  sebesar  661,5kilometer  persegi  dengan  jumlah  penduduk pada 2016 sebesar 10,28 juta jiwa. Dengan wilayah yang yang tidak terlalu luas jika dibandingkan Provinsi lain dan jumlah penduduk yang banyak menjadikan DKI Jakarta provinsi dengan kepadatan penduduk tertinggi di Indonesia. Hal ini bisa membahayakan, mengingat salah satu penyebab perluasan demam berdarah adalah kepadatan penduduk (7).

## Tabel 2
Rata-rata Variabel Berdasarkan Kabupaten/Kotamadya Tahun 2016 Nama  Kota/ Kabupaten Luas Ruang Terbuka  Hijau (meter persegi) Luas Tempat Pembuangan Sampah (meterpersegi) Kasus DBD RW Rawan Banjir luas wilayah (kilometer persegi) Jumlah penduduk Jakarta Barat 374040.1 2609 34.87 10.37 16.15 303801.2 Jakarta Pusat 438521.9 1225.87 14.62 4.75 6.01 113798.9 Jakarta Selatan  398219.7 2354.7 42 8.3 14.20 216370.8 Jakarta Timur 359040.2 1560 43.1 16.8 18.83 281799.4 Jakarta Utara    336023.5 1580.25 36.5 32.33 22.92 288240.7 Kepulauan Seribu 20247.5 0 0 0 4.35 11505.5
Sumber : data.jakarta.go.id (diolah)
Tabel di atas menunjukkan rata-rata untuk masing-masing variabel di kabupaten/kota di DKI Jakarta. Rata-rata variabel luas ruang terbuka hijau paling tinggi di Jakarta Pusat, dengan rata-rata luas ruang terbuka hijau 438521,9 meter persegi sedangkan paling kecil ada kabupaten Kepulauan Seribu . Rata-rata luas tempat pembuangan sampah paling tinggi berada di Jakarta Barat dengan rata-rata luas per kecamatannya sebesar 2609 meter persegi dan paling kecil di Kabupaten Kepulauan Seribu. Kasus DBD tertinggi berada di Jakarta Timur, dengan rata-rata jumlah kasus per kecamatannya sebesar 43-44 kasus. Sedangkan untuk jumlah RW rawan banjir, rata-rata paling tinggi berada di Jakarta utara, yaitu sekitar 32- 33  rw.  Untuk  rata-rata  luas  wIlayah  yang  terluas  ada  di  Jakarta  Timur,  sedangkan  kab/kota  dengan penduduk terbanyak ada di Jakarta Barat. Variabel-variabel tersebut akan digunakan untuk analisis klaster daerah rawan deman berdarah dengue .

## Kasus DBD
Angka Kasus DBD menunjukan berapa banyak kasus Demam Berdarah Dengue yang terjadi. Gambar peta tematik (Gambar 1) dan Grafik jumlah kasus DBD (Gambar 2) di bawah menggambarkan jumlah  kasus  DBD  yang  terjadi  di  Provinsi  DKI  Jakarta  menurut  kecamatan.  Secara  umum,  hampir seluruh kecamatan memiliki jumlah kasus DBD kecuali kecamatan Kep. Seribu Utara dan Kep. Seribu Selatan.

## Gambar 1 Peta Sebaran Kasus DBD di DKI Jakarta Tahun 2016
Sumber: diolah
Gambar peta tematik di atas menunjukan persebaran kasus DBD di DKI Jakarta. Peta tematik menunjukan  ada  tiga  kecamatan  yang  memiliki  kasus  lebih  dari  69 kasus.  Ketiga  kecamatan  tersebut berada di Jakarta Barat, Jakarta Selatan, dan Jakarta Timur masing-masing. Daerah dengan jumlah kasus kurang  dari  22  kasus  kebanyakan  berada  di  Jakarta  Pusat  dan  Kepulauan  Seribu.  Hampir  seluruh kecamatan di Jakarta Pusat dan Kep. Seribu memiliki kasus kurang dari 22 kasus.

## Gambar 2
Grafik Jumlah Kasus DBD di DKI Jakarta Tahun 2016 Sumber: Diolah
Grafik di atas menunjukan gambaran jumlah kasus DBD di DKI Jakarta menurut kecamatan pada tahun 2016. Berdasarkan grafik, kecamatan yang memiliki jumlah kasus terbanyak adalah kecamatan Cengkareng, dan yang terbanyak kedua adalah kecamatan Duren Sawit. Kecamatan dengan jumlah kasus DBD terendah adalah kecamatan Kep. Seribu Utara dan Kep. Seribu Selatan, yaitu tanpa kasus DBD.

## Analisis Klaster
Proses analisis klaster dari setiap kecamatan secara singkat dapat dilihat berdasarkan dendogram . Dendogram digunakan untuk menunjukkan anggota kelompok jika akan ditentukan berapa jumlah klaster yang akan dibentuk. Pada penelitian ini jumlah klaster yang akan dibentuk berjumlah tiga.

## Gambar 3 Dendogram Hierarchichal Clustering
Sumber: diolah
Klaster  pertama,  ditunjukkan  oleh  kotak  paling  kanan,  adalah  klaster  yang  berisi  kecamatan dengan tingkat rawan DBD tinggi. Klaster kedua, ditunjukkan oleh kotak paling kiri, berisi kecamatan yang tergolong pada tingkat rawan DBD sedang. Sedangkan klaster yang ketiga, yaitu yang ditunjukkan oleh kotak yang berada di tengah, berisikan kecamatan dengan tingkat rawan DBD yang rendah.
Gambar 4 Heatmap Variabel Sumber: diolah
Selanjutnya terdapat heatmap untuk masing-masing variabel klaster . Heatmap tersebut menunjukkan semakin banyak warna gelap pada setiap variabel, maka semakin tinggi tingkat kerawanan DBD pada suatu kecamatan. Seperti pada heatmap kecamatan nomor 36 yaitu Pulogadung, memiliki warna merah bata di variabel jumlah kasus DBD, warna jingga dan jingga yang lebih gelap pada luas wilayah,jumlah penduduk  dan  luas  ruang  terbuka  hijau,  dan  warna  krem  pada  luas  tempat  pembuangan  sampah, kemudian Pulogadung masuk dalam klaster 1 karena memiliki warna gelap yang lebih banyak.

## Gambar 5

## Peta Persebaran Klaster Daerah Rawan DBD yang terbentuk
Sumber : Dinas Kesehatan (diolah)
Berdasarkan peta persebaran tingkat kerawanan DBD di atas, dapat dilihat klaster kecamatan di Provinsi DKI Jakarta . Klaster yang mendominasi provinsi DKI Jakarta adalah  klaster 1 yaitu tingkat kerawanan DBD tinggi dengan 19 kecamatan. klaster 1 terdiri atas kecamatan Cakung, Cempaka Putih, Cengkareng,  Cilandak,  Ciracas,  Grogol  Petamburan,  Jatinegara,  Kebayoran  Baru,  Kebon  Jeruk, Kembangan, Koja, Kramat Jati, Makasar, Menteng, Pasar Minggu, Penjaringan, Pulogadung, Tanjung Priok,  dan  Tebet.  klaster  2  yaitu  tingkat  kerawanan  DBD  sedang  terdiri  atas  kecamatan  Cilincing, Cipayung,  Duren  Sawit,  Gambir,  Jagakarsa,  Kalideres,  Kebayoran  Lama,  Kemayoran,  Setiabudi,  dan Tanah Abang. klaster 3 yaitu tingkat kerawanan DBD rendah berada di kecamatan Johar Baru, Kelapa Gading,  Kepulauan  Seribu  Selatan,  Kepulauan  Seribu  Utara,  Mampang  Prapatan,  Matraman, Pademangan, Palmerah, Pancoran, Pasar Rebo, Pesanggrahan, Sawah Besar, Senen, Taman Sari, dan Tambora.
Dari peta tersebut, terlihat klaster 1 mengelompok di wilayah barat laut Jakarta yaitu Penjaringan, Cengkareng, Kembangan, Kebon Jeruk, dan Grogol Petamburan.  Hal ini menandakan adanya kesamaan karakteristik kewilayahan pada daerah tersebut untuk mengelompok pada klaster 1 . Pada gambar klaster 1 yakni tingkat kerawanan DBD tinggi paling banyak berada di Jakarta Timur. Hal ini sesuai dengan pernyataan Adrian tahun 2017 yang menyatakan Jakarta Timur merupakan daerah Endemik DBD. Dari peta tematik tersebut juga menunjukkan semua kecamatan di Kabupaten Kepulauan Seribu masuk dalam klaster 3 yaitu tingkat kerawanan DBD rendah. Hal ini menandakan Kabupaten Kepulauan Seribu masih aman dari kasus DBD berdasarkan variabel-variabel klaster.

## Karakteristik Tiap Klaster
Untuk melihat karakteeristik setiap klaster, digunakan diagram batang rata-rata variable tiap klaster. Dapat  dilihat  untuk  rata-rata  variable  jumlah penduduk,  luas  wilayah,  dan  kasus  DBD,  klaster  1  dan klaster 2 memiliki rata-rata yang hampir sama. Untuk rata-rata variable luas ruang terbuka hijau dan  luas tempat pembuangan sampah, klaster 2 memiliki rata-rata luas tertinggi. Sedangkan untuk rata-rata jumlah rw rawan banjir per kecamatan, klaster 1 memiliki rata-rata tertinggi secara berurutan diikuti klaster 2, lalu klaster 3. Dari semua variable, klaster tiga memiliki karakteristik rata-rata semua variable rendah. Klaster 2 memiliki karakteristik luas ruang terbuka hijau dan tempat pembuangan sampah tinggi, dan Klaster 1 memiliki karakteristik rata-rata jumlah rw rawan banjir tinggi.

## Gambar 6 Diagram Batang Rata-Rata Variabel Tiap Kluster
Sumber : Dioolah

## Kesimpulan
Secara umum diketahui bahwa kasus DBD paling banyak berada di Jakarta Timur. Akan tetapi, kecamatan dengan kasus DBD tertinggi berada di kecamatan Cengkareng. Selain itu, diketahui bahwa Kepulauan Seribu tidak memiliki kasus DBD di bulan Februari tahun 2016 pada saat data dikumpulkan. Kabupaten  Kepulauan  Seribu  selalu  memiliki  statistik  rata-rata  paling  rendah  untuk  setiap  variabel pembangun klaster. Dari hasil pengelompokan dilakukan pengkategorian daerah menjadi tiga kategori. Kategori daerah yang dihasilkan yaitu, daerah dengan kerawanan tinggi, daerah dengan kerawanan sedang dan  daerah  dengan  kerawanan  rendah.  Terdapat  19  kecamatan  dengan  tingkat  kerawanan  tinggi,  10 daerah  dengan  tingkat  kerawanan  sedang,  dan  15  kecamatan  dengan  tingkat  kerawanan  rendah  di Provinsi DKI Jakarta. Daerah dengan tingkat kerawanan DBD tinggi (klaster 1) paling banyak berada di Jakarta  Timur.  Untuk  karakteristik per  variabelnya,  klaster  tiga  memiliki  karakteristik  rata-rata  semua variable rendah. klaster 2 memiliki karakteristik luas ruang terbuka hijau dan tempat pembuangan sampah tinggi, dan klaster 1 memiliki karakteristik rata-rata jumlah rw rawan banjir tinggi. Dengan mengetahui hasil  dari pengelompokan,  diharapkan  dapat  mempermudah  dalam  melakukan  tindakan  dalam  hal penanganan maupun pencegahan demam berdarah dengue di DKI Jakarta baik bagi pemerintah maupun masyarakat.    Bagi  pemerintah,  dengan  mengetahui  kecamatan  mana  yang  masuk  kategori  dengan kerawanan tinggi dan sedang, dapat memberikan perhatian lebih dan dapat menentukan kebijakan lebih tepat lagi kedepannya. Untuk masyarakat, dapat lebih berhati-hati jika sedang menempati suatu daerah, berniat menempati suatu daerah, atau bepergian ke daerah-daerah dengan tingkat kerawanan tinggi atau sedang, tanpa persiapan khusus.

## Daftar Pustaka
1. Soedarto. Demam berdarah Dengue : Dengue Haemorrhagic Fever. Jakarta: Sagung Seto; 2012.
2. Dinas Kesehatan DKI Jakarta. Profil Kesehatan DKI Jakarta. 2016.
3. Nareza M. Daerah Berisiko Tinggi DBD [Internet]. 2021 [cited 2021 May 27]. Available from: https://www.alodokter.com/daerah-berisiko-tinggi-DBD
4. Ramadhani A, Widayani P, Widartono BS. Pemetaan kerawanan penyakit demam berdarah Dengue Menggunakan Metode Multi Kriteria di Kecamatan Purwokerto Timur. J Bumi Indones [Internet]. 2014;3(2):1 – 9. Available from:
http://lib.geo.ugm.ac.id/ojs/index.php/jbi/article/view/625
5. Harsoyo B. Mengulas Penyebab Banjir Di Wilayah Dki Jakarta. J Sains Teknol Modif Cuaca. 2013;14(1):37 – 43.
6. Tarmana D. Potensi Peluang Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Proyeksi Perubahan Iklim ( Study Kasus : DKI Jakarta). Indones J Infect Dis. 2013;1(2):14 – 22.
7. Achmadi UF, Sukowati S. Demam Berdarah Dengue. Bul Jendela Epidemiol. 2010;2.
8. Ruliansyah A, Yuliasih Y, Hasbullah S. Pemanfaatan citra ASTER dalam penentuan dan verifikasi daerah rawan Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Banjar Provinsi Jawa Barat.
ASPIRATOR - J Vector-borne Dis Stud. 2015;6(2):55 – 62.
9. Supranto J. Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi. Jakarta: Rineka Cipta; 2004.
10. Pramana S, Yuniarto B, Mariyah S, Santoso I, Nooraeni R. Data Mining dengan R Konsep Serta Implementasi. Jakarta: In Media; 2018.
11. Sudjana. Metode statistika. Bandung: Tarsito; 2002.
12. Simamora B. Analisis Multivariat Pemasaran. Gramedia Pustaka Utama; 2005.
13. Johnson RA, Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th ed. New Jersey: Prentice Hal, Inc.; 2012.