## Clustering Determinan Tuberkulosis Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku Utara

## Samsul Bahri Loklomin
Universitas Halmahera, shemfirdauscsbt@gmail.com

## Muhammad Yahya Matdoan
Universitas Pattimura, keepyahya@gmail.com

## Hendra Lema
Universitas Halmahera, hendralema@gmail.com
ABSTRAK. Tuberkulosis merupakan salah satu penyebab  kematian  utama  di  dunia.  Penyakit  ini disebabkan  oleh  bakteri  kompleks  Mycobacterium tuberculosis yang biasanya menyerang paru-paru. Analisis Cluster  adalah  teknik  statistik  untuk  mengelompokkan sejumlah  besar  variabel  ke  dalam  kelompok.  Dalam penelitian  ini  variabel  yang  digunakan  adalah  variabel yang  dianggap  mempengaruhi  penyakit  Tuberkulosis (TB)  di  Provinsi  Maluku  Utara.  Provinsi  Maluku  Utara merupakan  salah  satu  provinsi  yang  memiliki  penyakit TB  terbanyak.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan Analisis Cluster dengan keseluruhan variabel yang diteliti yaitu Kemiskinan (X1), Jumlah Tenaga Medis (X2), Usia (X3),  Jenis  Kelamin  (X4),  Tingkat  Partisipasi  Sekolah (X5), dan Tenaga Kerja (X6) diperoleh 3 Cluster . Klaster 1  terdiri  dari  2  kabupaten  yaitu  Kabupaten  Halmahera Selatan dan Kabupaten Halmahera Utara. Klaster 2 terdiri dari  7  kabupaten  yaitu  Halmahera  Barat,  Halmahera Tengah,  Kepulauan  Sula,  Kabupaten  Halmahera  Timur, Kabupaten  Pulau  Morotai,  Kabupaten  Pulau  Taliabu  dan Kabupaten  Tidore  Kepulauan.  Klaster  3  terdiri  dari  1 Kota, Kota Ternate.
Kata kunci: Analisis Klaster, Tuberkulosis,
Provinsi Maluku Utara

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Tuberkulosis  (TB)  merupakan  suatu penyakit  infeksi  menular  yang  disebabkan  oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis , yang dapat menyerang  berbagai  organ  tubuh,  terutama paru-paru.  Penyakit  ini  bila  tidak  diobati  atau pengobatannya  tidak tuntas  dapat menimbulkan komplikasi berbahaya hingga kematian. Tuberkulosis  diperkirakan  sudah  ada  di  dunia sejak  5000  tahun  sebelum  Masehi,  namun kemajuan  dalam  penemuan  dan  pengendalian penyakit  Tuberkulosis  baru  terjadi  dalam  dua abad terakhir [1].
Sumber  penularan  TB  adalah  penderita tuberkulosis BTA positif, pada waktu batuk atau
bersin,  penderita  menyebarkan  kuman  ke  udara dalam bentuk droplet (percikan dahak). Beberapa faktor yang mengakibatkan menularnya  penyakit  TB  paru adalah  kebiasaan buruk pasien TB paru yang meludah sembarangan [2]. Selain itu, penyakit tuberkulosis  erat  kaitanya  dengan  sanitasi lingkungan  rumah,  tingkat  pendidikan  dan jumlah penghasilan keluarga. Sanitasi lingkungan rumah sangat mempengaruhi keberadaan bakteri myocobactrium tuberculosis , dimana  bakteri  ini  dapat  hidup  selama  1-2  jam bahkan sampai beberapa hari hingga berminggu-minggu  tergantung  ada  tidaknya unsur matahari, kelembaban, suhu dan kepadatan penghuni rumah [3]. Faktor lingkungan    meliputi  kondisi  yang  berasal  dari faktor eksternal dan internal yang mempengaruhi  perkembangan  dan  perilaku seseorang  atau  kelompok.  Faktor  lingkungan eksternalnya  meliputi  fisik,  biologis,  sosial ataupun psikologis. Sedangkan faktor lingkungan internalnya meliputi keadaan proses mental dalam tubuh individu seperti pengalaman, kemampuan emosional dan kepribadian  [4].  Oleh  karena  itu,  orang  yang tinggal di lingkungan rumah kumuh, udara yang kotor,  rumah  yang  kurang  sinar  matahari, lembab  dan  berdebu,  mempunyai  resiko  tinggi untuk terinfeksi kuman myocobactrium tuberculosis .  Kejadian  penyakit  tuberculosis  ini merupakan  hasil  dari  hubunga  inteaktif  antar manusia  dan  perilakunya  dengan  komponen lingkungan yang memiliki potensi penyakit [5].
Tuberkulosis  masih  merupakan  salah  satu penyakit  yang  menimbulkan masalah  kesehatan dimasyarakat  dan  termasuk  penyakit  pembunuh nomor  satu  diantara  penyakit  menular  dan
menempati  urutan  ketiga  dalam  kategori sepuluh  penyakit  pembunuh  tertinggi  di Indonesia. Indonesia merupakan Negara pertama  diantara  high  burden  countris  (HBCs) di  wilayah    South-East  Asian  Region  SEARO, yang  mampu  mancapai  target  global  TB  untuk deteksi kasus (70%) dan keberhasilan pengobatan  (85%)  pada  tahun  2006.  Namun beban  TBC  di  Indonesia  masih  sangat  tinggi mengingat  setiap  tahun  masih  ada  2  per  1000 penduduk  Indonesia  sebagai  kasus  baru.  Setiap tahun  terdapat  178  orang  perhari  meninggal karena TB [6].
Provinsi Maluku Utara berdasarkan laporan  dari  tiap  kabupaten  terlihat  ada peningkatan  dari  tahun  ke  tahun.  Diantaranya dilihat  cakupan  penemuan  penderita  TB  BTA positif  atau Case  Detection  Rate (CDR)  pada tahun  2014  sebesar  1006  (1,06%)  penderita, tahun 2015 menunjukan sebesar 1037 (1,037%), serta  256  (0,26%)  ditahun  2016  pada  triwulan pertama menunjukan bahwa di Provinsi Maluku Utara kasus penyakit Tuberkulosis masih tinggi [7].  Berdasarkan  data  penderita  TB  dari  Dinas Kesehatan  Maluku  Utara,  dapat  diketahui bahwa  kondisi  TB  di  Maluku  Utara  sangat memprihatinkan.  Untuk  mengantisipasi  TB, perlu  mengetahui  faktor  faktor  penyebab  dari peningkatan  TB  itu  sendiri.  Oleh  karena  itu, penulis  tertarik  melakukan  penelitian  lebih lanjut tentang faktor-faktor penyebab meningkatnya  TB  di  Maluku  Utara  dengan menggunakan metode Analisis Cluster. Analisis Cluster adalah teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokan  objek-objek/cases  berdasarkan karakteristik  yang  dimilikinya.  Analisis  Cluster mengklasifikasi  objek  sehingga  setiap  objek yang  memiliki  sifat  yang  mirip  (paling  dekat kesamaannya)  akan  mengelompok  ke  dalam satu  Cluster  (kelompok)  yang  sama.  Tujuan penelitian ini untuk membentuk cluster wilayah Kabupaten/Kota  berdasarkan  variabel-variabel yang  mempengaruhi  meningkatnya  kasus  TBC, penelitian ini dibatasi pada data Cross Section .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Analisis Multivariat
Analisis  multivariat  merupakan  salah
satu  jenis  analisis  statistik  yang  digunakan untuk  menganalisa data  dengan  banyak  peubah bebas dan peubah terikat. Secara umum analisis multivariat  di  bagi  menjadi  dua metode,  yaitu: metode  dependen  ( dependent  method )  dan metode independen ( independent method ). Metode dependen digunakan untuk menganalisis  ketergantungan  digunakan  untuk menjelaskan  atau  memprediksi variabel  terikat berdasarkan  dua  atau  lebih  variabel  bebas. Sedangkan  metode  independen  ini  digunakan untuk  menjelaskan  seperangkat  variabel  untuk pengelompokan  berdasarkan  variabe-variabel tertentu.
Metode ini dikelompokkan menjadi tiga, yaitu  analisis  faktor,  analisis cluster ,  dan  skala multidimensional. Menurut  [12],  data  dalam analisis  multivariat  dapat  dinyatakan  dalam bentuk  matriks  dengan n baris  (objek)  dan p kolom  (variabel).  Misalnya  dalam  suatu pengamatan terdapat p variabel, dari banyaknya n objek,

## Analisis Cluster
Clutering adalah proses membuat pengelompokan  sehingga  semua  anggota  dari setiap partisi mempunyai persamaan berdasarkan  matriks  tertentu.  Analisis cluster atau  analisis  kelompok  merupakan  teknik analisa data yang bertujuan untuk mengelompokan  individu  atau  objek  ke  dalam beberapa kelompok yang memiliki sifat berbeda antar  kelompok,  sehingga  individu  atau  objek yang  terletak  di  dalam  satu  kelompok  akan mempunyai  sifat  relatif  homogen.  Tujuan analisis cluster adalah mengelompokan objekobjek tersebut. Analisis Cluster memiliki beberapa kelebihan dan juga kekurangan sebagai berikut: 1) Kelebihan
a. Dapat  mengelompokan  data  observasi dalam  jumlah  besar  dan  variabel  yang relatif  banyak.  Data  yang  di  reduksi dengan kelompok akan mudah dianalisis.
b. Dapat  dipakai  dalam  skala  data  ordinal, interval dan rasio.

## 2) Kelemahan
a. Pengelompokan bersifat subjektifitas peneliti karena hanya melihat dari gambar dendogram.
b. Untuk  data  heterogen  antara  objek penelitian  yang  satu  dengan  yang  lain akan sulit bagi peneliti untuk menentukan jumlah kelompok yang di bentuk.
c. Metode-metode yang dipakai memberikan perbedaan  yang  signifikan,  sehingga dalam  perhitungan  biasanya  masing- masing metode dibandingkan.
d. Semakin  besar  observasi,  biasanya tingkat kesalahan akan semakin besar.

## Proses Analisis Cluster
a. Menetapkan  ukuran  jarak  antar  data. Mengukur  kesamaan  antara  objek. Sesuai  prinsip  dasar  cluster  yang mengeelompokan
objek yang
mempunyai  kemiripan,  maka  proses pertama  adalah  mengukur  seberapa  jauh ada  kesamaan  objek.  Pengukuran  jarak yang  populer  adalah  metode Euclidean distance .  Pada  dasarnya,  cara  ini  akan memasukan  sebuah  data  ke  dalam cluster tertentu  dengan  mengukur  jarak data tersebut ke pusat cluster .
b. Melakukan proses standarisasi data  jika diperlukan.
c.   Melakukan pengklasteran. Proses inti clustering adalah pengelompokan  data,  yang  biasa  dilakukan dengan dua metode yaitu: 1. Metode Hierarki Metode ini mulai pengelompokan dengan dua atau lebih objek yang mempunyi kesaman  paling  dekat.  Kemudian  proses diteruskan  ke  objek  lain  yang  mempunyai kedekatan  kedua.  Demikian  seterusnya sehingga cluster akan  membentuk  semacam pohon  dimana  ada  hierarki  (tingkatan  yang jelas)  antara  objek.  Dendogram  biasanya digunakan  untuk  membantu  memperjelas proses hierarki tersebut.
2. Metode Nonhierarki
Berbeda dengan metode hierarki, metode ini  justru  di  mulai  dengan  menentukan terlebih dahulu
jumlah cluster yang  diinginkan.  Setelah jumlah cluster diketahui, baru proses cluster dilakukan  tanpa  mengikuti  proses  hierarki. Metode ini juga disebut K-Means cluster . d.  Melakukan penanaman cluster- cluster yang terbentuk.
e. Melakukan validasi dan profiling
cluster . Adapun ciri-ciri cluster adalah homogenitas  (kesamaan)  yang  tinggi  antara anggota  dalam  satu cluster ( within  cluster ) dan  heterogenitas  (perbedaan)  yang  tinggi antara cluster yang  satu  dengan cluster lain ( between-cluster ).  Analisis  cluster  memiliki beberapa istilah penting, antara lain:
1. Distances  between  cluster  centers ,  yaitu jarak  yang  menunjukan  bagaimana terpisahnya pasangan individu cluster .
2. Keanggotaan cluster ( cluster membership ),  ialah  keanggotaan  yang menunjukan cluster untuk  setiap  objek yang menjadi anngotanya.
3. Pusat cluster ( cluster centers ), ialah titik awal  di  mulai  pengelompokan  dalam cluster nonhierarki.
4. Rata-rata lama cluster ( cluster centroid ), ialah  nilai  rata-rata  variabel  dari  semua objek  atau  observasi  dalam cluster tertentu.
5. Skedul aglomerasi ( agglomeration schedule ), ialah jadwal yang memberikan  informasi  tentang  objek atau  kasus  yang  dikelompokan  pada setiap  tahap  pada  suatu  proses  analisis cluster yang hierarki[13].

## Uji Anova
Analisis varians ( analysis of variance ) adalah suatu  metode  analisis  statistika  yang  termasuk ke  dalam  cabang  statistika  inferensi.  Dalam literatur  Indonesia  metode  ini  dikenal  dengan berbagai nama lain, seperti analisis ragam, sidik
ragam,  dan  analisis  variansi.  Ia  merupakan pengembangan  dari  masalah  Behrens-Fisher, sehingga  uji-F  juga  dipakai  dalam  pengambilan keputusan.  Analisis  varians  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Sir  Ronald  Fisher,  bapak statistika  modern.  Dalam  praktik,  analisis varians  dapat  merupakan  uji  hipotesis  (lebih sering  dipakai)  maupun  pendugaan  ( estimation , khususnya di bidang genetika terapan). Analisis of variance atau ANOVA merupakan salah satu teknik  analisis  multivariate  yang  berfungsi untuk  membedakan  rerata  lebih  dari  dua kelompok  data  dengan  cara  membandingkan variansinya.  Analisis  varian  termasuk  dalam kategori  statistic  parametrik.  Sebagai  alat statistika parametrik, maka untuk dapat menggunakan  rumus  ANOVA  harus  terlebih dahulu  perlu  dilakukan  uji  asumsi  meliputi normalitas,  heterokedastisitas  dan  random sampling[15].
Analisis  varian  dapat  dilakukan  untuk menganalisis  data  yang  berasal  dari  berbagai macam  jenis  dan  desain  penelitian.  Analisis varian  banyak  dipergunakan  pada  penelitian- penelitian  yang  banyak  melibatkan  pengujian komparatif  yaitu  menguji  variabel  terikat dengan cara membandingkannya pada kelompok-kelompok  sampel  independen  yang diamati.  Analisis  varian  saat  ini  banyak digunakan dalam penelitian survey dan penelitian  eksperimen.  Secara  umum,  analisis varians  menguji  dua  varians  (atau  ragam) berdasarkan  hipotesis  nol  bahwa  kedua  varians itu  sama.  Varians  pertama  adalah  varians antarcontoh ( among samples ) dan varians kedua adalah  varians  di  dalam  masing-masing  contoh ( within  samples ).  Dengan  ide  semacam  ini, analisis  varians  dengan  dua  contoh  akan memberikan hasil yang sama dengan uji-t untuk dua  rerata  ( mean ).  Supaya  sahih  (valid)  dalam menafsirkan hasilnya, analisis varians menggantungkan  diri  pada  asumsi  yang  harus dipenuhi dalam perancangan percobaan.
Prinsip  pengujian  anova  yaitu  menganalisis variabilitas  atau  keragaman  data  menjadi  dua sumber  variasi,  yaitu  variasi  dalam  kelompok ( within ) dan variasi antar kelompok ( between ).   Terdapat  dua  jenis  Anova,  yaitu Anova  satu  jalur  ( one-way  anova )  dan  Anova dua jalur ( two-way Anova ).

## Tuberkulosis (TB)
Tuberkulosis  (TB)  adalah  suatu  infeksi menular  dan  bisa  berakibat  fatal  disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis , Mycobacterium  bovis atau Mycobacterium africanum .  TB  menunjukkan  penyakit  yang paling  sering  disebabkan  oleh Mycobacterium tuberculosis ,  tetapi  kadang  disebabkan  oleh Mycobacterium  bovis atau Mycobacterium africanum .  Di  negara  berkembang,  anak-anak terinfeksi  oleh  mikobakterium  lainnya  yang menyebabkan  TB.  Organisme  ini  disebut Mycobacterium  bovis ,  yang  bisa  disebarkan melalui susu yang tidak disterilkan [14].
Penyakit  TB  merupakan  penyakit  kronis atau  menahun  yang  telah  lama  dikenal  oleh masyarakat luas. Penemuan Robbert Kock pada tahun  1882  secara  meyakinkan  telah  dapat memberikan  bukti  bahwa  tuberkulosis  adalah suatu  penyakit  infeksi  yang  disebabkan  oleh bakteri  yang  diberi  nama Mycobacterium tuberculosis .  Orang  yang  pertama  kali  dapat membuktikan  bahwa  TB  adalah  suatu  penyakit yang dapat ditularkan yaitu Villenim yang hidup pada  tahun  1827-1894.  Penyakit  TB  biasa terdapat  pada  paru-paru,  tetapi  mungkin  juga pada  organ  lain  seperti  kelenjar  getah  bening ( nodus lymphaticus ) [15].

## 3. METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Sumber data pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari publikasi  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Maluku Utara dan sumber informasi resmi lainnya.

## Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan adalah 1  variabel  respon  yaitu  Tuberkulosis    (TB)  dan 6  variabel  prediktor  yaitu  Kemiskinan,  Jumlah Tenaga  Kesehatan,  usia,  Jenis  kelamin,  Angka Partisispasi Sekolah, Angkatan Kerja.

## Alat dan Bahan Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah analisis Cluster untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota dengan karakteristik tertentu dari variabel-varibael yang
mempengaruhi  meningkatnya  TBC  di  Provinsi Maluku Utara. Dalam analisis cluster terdapat 2 metode  yaitu  metode  hierarki  dan  non  hierarki. Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  Hierarki [8].
Metode Hierarki dimulai dengan pengelompokan  dengan  dua  atau  lebih  objek yang  mempunyai  kesamaan  paling  dekat. Kemudian  proses  diteruskan  kepada  objek  lain yang  mempunyai  kedekatan  kedua.  Demikian seterusnya  sehingga  cluster  akan  membentuk semacam  “pohon”,  di  mana  ada hierarki (tingkatan)  yang  jelas  antar  objek,  dari  yang paling  mirip  sampai  paling  tidak  mirip.  Secara logika  semua  objek  pada  akhirnya  akan membentuk sebuah cluster.
Dendogram
biasanya digunakan
untuk
membantu memperjelas  proses  hierarki  tersebut.  Dalam metode  Hierarki  cluster  terdapat  dua  tipe  dasar yaitu agglomertive (pemusatan)  dan divisive (penyebaran) [9].
Dalam  metode Agglomerative ,  setiap obyek  atau  observasi  dianggap  sebagai  cluster tersendiri.  Dalam tahap  selanjutnya,  dua cluster yang mempunyai kemiripan digabungkan menjadi sebuah cluster baru, demikian selanjutnya.  Sebaliknya,  dalam  metode  divisive beranjak  dari  sebuah  cluster  besar  yang  terdiri dari semua obyek atau observasi.
Selanjutnya,  obyek  atau  observasi  yang paling tinggi nilai ketidakmiripannya dipisahkan,  demikian  selanjutnya.  Keuntungan penggunaan  metode  Hierarki  dalam  analisis Cluster  adalah  mempercepat  pengolahan  dan menghemat  waktu  karena  data  yang  diinputkan akan  membentuk  Hierarki  atau  membentuk tingkatan  tersendiri  sehingga  mempermudah dalam  penafsiran,  namun  kelemahan  dari metode  ini  adalah  seringnya  terdapat  kesalahan pada  data  outlier,  perbedaan  ukuran  jarak  yang digunakan,  dan  terdapatnya  variabel  yang  tidak relevan [10].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskriptif  Tuberkulosis  Kabupaten  Kota  di Maluku Utara
Provinsi  Maluku  Utara  merupakan  Provinsi yang  tidak  termasuk  dalam  zona  merah
penderita  Tuberkulosis  (TBC)  di  Indonesia. Dinas  Kesehatan  Provinsi  Maluku  Utara menyatakan  bahwa  di  Provinsi  Maluku  Utara belum dinyatakan sebagai daerah Kejadian Luar Biasa  TBC  karena  jumlah  penderita  TBC  di masing-masing Kabupaten/Kota relatif sedikit.
Gambar 1. Deskriptif Jumlah Penderita TBC Kabupaten/Kota
Dari  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa Tuberkolosis  di  Maluku  Utara  tahun  2018 terbanyak  penderitanya  berada  di  Kota  Ternate dengan  816  dan penderita terendah  berada di kabupaten  Pulau  Taliabu  dengan  57  kasus. Sedangkan  jika  diambil  nilai  rata-rata  Provinsi maka  Provinsi  Maluku  Utara  pada  tahun  2018 memiliki  rata-rata  penderita  257  kasus  dengan jumlah total kasus sebanyak 2574 kasus.

## Analisis Cluster Terhadap Determinan TBC
Pada analisis Cluster perlu dilakukan standarisasi  data  apabila  terdapat  data  yang terkumpul mempunyai variabilitas satuan, maka perlu  dilakukan  langkah  standarisasi  atau transformasi  terhadap  variabel  yang  relevan  ke bentuk Z–score .
Tabel 1. Initial Cluster Centers
Cluster 1 2 3 Zscore_(Y) 0,527  -0,581 2,362 Zscore_(X1)  -0,615 2,329  -1,115 Zscore_(X2) 1,449  -0,156  -0,947 Zscore_(X3) 1,357  -0,419 1,799 Zscore_(X4) 1,575  -0,447 1,529 Zscore_(X5)  -0,502  -1,199 1,872 Zscore_(X6) 1,161  -0,611 2,006 Pada  Tabel  1  merupakan  tampilan
pertama  proses clustering data  dari  hasil transformasi atau standarisasi sebelum dilakukan iterasi. Untuk mendeteksi berapa kali proses  iterasi  yang  dilakukan  dalam  proses clustering  dari  10  sampel  pada  penelitian  ini, maka  perlu  dilakukan  pengujian  selanjutnya untuk melihat jumah iterasi.
Tabel 2. Iteration History Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 1 1,319 2,090 0,000 2 0,994 0,257 0,000 3 0,000 0,000 0,000
Berdasarkan Tabel 2, diperlihatkan bahwa ternyata  proses  clusterring  yang  dilakukan melalui  3  tahapan  iterasi  untuk  mendapatkan cluster  yang  tepat.  Diperoleh  juga  bahwa  jarak minimum  antar  pusat  cluster  yang  terjadi  dari hasil  iterasi  adalah  3.99.  Selanjutnya  adalah melakukan akhir proses clustering.
Tabel 3. Final Cluster Centers
Cluster 1 2 3 Zscore(Y) 0,61167  -0,51232  2,36292 Zscore(X1)  -0,74393  0,37187  -1,11525 Zscore(X2) 1,73655  -0,36083  -0,94731 Zscore(X3) 1,11137  -0,57459  1,79938 Zscore(X4) 1,27822  -0,58372  1,52962 Zscore(X5)  -0,33277  -0,17238  1,87220 Zscore(X6) 1,02177  -0,57860  2,00667
Pada  Tabel  3  diatas  masih  dengan  proses standarisasi  data  sebelumnya,  yang  mengacu pada Z-score dengan  ketentuan  statistik  dalam analisis  cluster.  Pada  tabel  dapat  dilihat  bahwa terdapat nilai negatif (-) yang berarti data berada di  bawah  rata-rata  total.  Sebaliknya  terdapat nilai (+) yang berarti terdapat data berada di atas rata-rata total.
Pengujian Anova digunakan untuk melihat perbedaan variabel pada cluster yang terbentuk. Dalam  hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  F-hitung dan  nilai  probabilitas  (signifikansi)  masing- masing  variabel.  Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa nilai  F-hitung  dari    variabel  TBC  (Y)  34,4  dan nilai  signifikansi  <  0,05  maka  semakin  besar perbedaan  pada cluster  yang  terbentuk. Dengan cara yang sama dapat dilihat bahwa:
Tabel 4. Uji Anova
Cluster
F Sig. MS df Zscore_(Y) 4,08 2 34,4  0,00 Zscore_(X1) 1,66 2 2,0  0,20 Zscore_(X2) 3,92 2 23,6  0,00 Zscore_(X3) 4,01 2 28,6  0,00 Zscore_(X4) 3,99 2 27,7  0,00 Zscore_(X5) 1,97 2 2,7  0,13 Zscore_(X6) 4,23 2 54,6  0,00 1. Variabel  kemiskinan  ( )  2,04  dan  nilai signifikansi  0,20>0,05  maka  semakin  kecil perbedaan pada cluster yang terbentuk.
2. Variabel  jumlah  tenaga  medis  ( )  23,65 dan  nilai  signifikansi  0,00<0,05  maka semakin besar perbedaan pada cluster yang terbentuk
3. Variabel  usia  ( )  28,61  dan  nilai signifikansi 0,00<0,05 maka semakin besar perbedaan pada cluster yang terbentuk
4. Variabel jenis kelamin ( ) 27,77 dan nilai signifikansi 0,00<0,05 maka semakin besar perbedaan pada cluster yang terbentuk
5. Variabel  angka  partisipasi  sekolah  ( ) 28,61  dan  nilai  signifikansi  0,13>0,05 maka semakin kecil perbedaan pada cluster yang terbentuk
6. Variabel  angkatan  kerja  ( )  54,64  dan nilai  signifikansi  0,00<0,05  maka  semakin besar perbedaan pada cluster yang terbentuk.
Untuk  melihat  jumlah  masing-masing Cluster yang terbentuk  dapat dilihat pada Tabel 5.  Pada  tabel tersebut  diperoleh  untuk  cluster  1 terdiri  dari  2  Kabupaten/Kota,    cluster  2  dan  3 masing-masing  terdiri  dari  7  Kabupaten/Kota serta 1 Kabupaten/Kota.
Berdasarkan  5,  dapat  dilihat  bahwa, diperoleh  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku Utara terbagi dalam 3 Cluster sebagai berikut:
Tabel 5. Number of Cases in each Cluster Kab/Kota Clus  Jarak  Cluster
Halmahera Barat 2 1,03 2 Halmahera Tengah 2 1,00 Kepulauan Sula 2 1,58 Halmahera Selatan 1 0,55 1 Halmahera Utara 1 0,55 Halmahera Timur 2 2,23 2 Pulau Morotai 2 0,94 Pulau Taliabu 2 1,34 Kota Ternate 3 0 3 Tidore Kepulauan 2 1,54 2 1. Cluster 1  terdiri  dari  2  Kabupaten  yaitu
Kabupaten Halmahera Selatan, Kab. Halmahera Utara,  dengan jarak 0,55;,0,55;,
2. Cluster 2  terdiri  dari  7  Kabupaten  yaitu
Kabupaten  Halmahera  Barat,  Halmahera Tengah,  Kepulauan  Sula,  Kabupaten  Timur, Kabupaten  Pulau  Morotai,  Kabupaten  Pulau Taliabu,  dan  Kabupaten  Tidore  Kepulauan dengan  jarak  1,03;,  1,01;,  1,58;,2,23;,  0,95;, 1,35;, 1,54.
3. Cluster 3  terdiri  dari  1  Kota  yaitu  Kota Ternate dengan jarak 0.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  maka terdapat  3  cluster  kabupaten/kota  di  Provinsi Maluku Utara. Cluster 1 terdiri dari 2 kabupaten yaitu Kabupaten Halmahera Selatan, Kabupaten Halmahera  Utara,  dengan  jarak  0,55  dan  0,55. Cluster  2  terdiri  dari  7  kabupaten  yaitu Kabupaten Halmahera Barat, Halmahera Tengah,  Kepulauan  Sula,  Kabupaten  Timur, Kabupaten  Pulau  Morotai,  Kabupaten  Pulau Taliabu,  dan  Kabupaten  Tidore  Kepulauan dengan  jarak  1,03    1,01    1,58    2,23    0,95  1,35 1,54.  Cluster  3  terdiri  dari  1  Kota  yaitu  Kota Ternate dengan jarak 0.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Depkes RI. Data Kasus DBD per Bulan di Indonesia  Tahun  2016.  Jakarta:  Depkes RI: 2017.
[2] Antono. S.K. 2012. Gambaran Radiologik Tuberkulosis  pada  Bayi  dan  Anak.
Bandung:  Bagian  Ilmu  Kesehatan  Anak FK UNPAD; 2012.
[3] Chmadi, U.F, (2008), Manajemen penyakit  berbasis  wilayah,  Jakarta:  UI Press.
[4] Nursalam.  (2008).  Konsep  dan  Penerapan Metedologi Penelitian Ilmu Kepeerawatan Jakarta: Salemba Medika.
[5] Erawatyningsih,  E.,  &  Purwanta,  H.  S. (2009). Faktor-faktor yang mempengaruhi ketidakpatuhan  berobat  pada  penderita tuberkulosis  paru.  Berita  Kedokteran Masyarakat, 25(3), 117-122.
[6] Depkes RI. Data Kasus DBD per Bulan di Indonesia Tahun 2018 Jakarta: Depkes RI: 2019
[7] Dinkes Provinsi Maluku Utara,  “Laporan Kesehatan  Provinsi  Maluku    Utara”.
Ternate: 2019.
[8] Goreti, M., Nasution, Y. N., & Wahyuningsih,  S.  (2017).  Perbandingan Hasil Analisis Cluster dengan Menggunakan Metode Single Linkage dan Metode  C-Means.  Jurnal  Eksponensial,
7(1), 9-16.
[9] Fithriyyah,  A.  (2017).  Analisis  Cluster Spasial  Tingkat  Kerawanan  Demam Berdarah Dengue (DBD) di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015.
[10] Ningrat,  D.  R.,  Di  Asih,  I.  M.,  &
Wuryandari,  T.  (2016).  Analisis  Cluster Dengan  Algoritma  K-Means  Dan  Fuzzy
C-Means Clustering
Untuk Pengelompokan  Data  Obligasi  Korporasi. Jurnal Gaussian, 5(4), [11] Fadhli,  M.  (2011).  Sistem  Pakar  untuk
Mendiagnosa Penyakit Kucing
Menggunakan Metode Backward Chaining.  In  Seminar  Nasional  Teknologi
Informasi Komunikasi dan Industri.
[12] Talakua, M. W., Leleury, Z. A., & Taluta, A.  W.  (2017).  Analisis  cluster  dengan menggunakan  metode  k-means  untuk pengelompokkan Kabupaten/Kota di provinsi  maluku  berdasarkan  indikator indeks pembangunan manusia tahun 2014. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika dan Terapan, 11(2), 119-128.
[13] Martin,  J.  Dan  Oxman,  S.  (1988). Building  Expert  Systems  a  Tutorial.  New Jersey: Prentice Hall.
[14] Misnadiarly.  2006.  Diabetes  Melitus
Gangren, Ulcer, Infeksi, Mengenali gejala, Menanggulangi, dan Mencegah komplikasi. Jakarta: Pustaka Obor
Populer.
[15] Ghozali,  I.  (2009).  Aplikasi  Analisis Multivariate  dengan  Program  SPSS.
UNDIP.