Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Aplikasi Sebagai Penentuan Pola Spasial Breeding Plac e

## Di Sekitar Aliran Sungai Progo
Andhy Sulistyo 1 , Resmiaini 2 1,2 Poltekkes  Bhakti Setya Indonesia Yogyakarta
1 Prodi Rekam Medis  Poltekkes  Bhakti Setya Indonesia Yogyakarta
2 Prodi Tranfusi Darah  Poltekkes  Bhakti Setya Indonesia Yogyakarta e-mail: * , 1 Andhysulistyo@gmail.com , 2 Resmiaini@gmal.com
Abstrak
Kedekatan dengan  sungai  merupakan  area  rawan  terhadap penyakit  demam  berdarah. Belum  adanya  aplikasi  yang  dapat  menentukan  sebaran  breeding  place  yang  hasilnya dikombinasikan  secara  spasial.  Penelitian  ini  bertujuan  membuat  aplikasi,  mempelajari  pola spasial  dan  pengaruh    kedekatan  sungai    Progo  terhadap  perkembangbiakan  nyamuk  Aedes aegypti. Populasi berada di empat  wilayah Kabupaten Bantul yang dekat aliran sungai Progo. Ada  empat  desain  studi  yang  digunakan  yaitu studi assessment,  experiment,  observasi    dan modelling.  Data  dianalisis  dengan    ArcGis  10.3.  Koordinat  diexport  ke  ArcGis  untuk menvisualisasikan penyebaran breeding place sebagai variabelnya. Teknik analisa menggunakan skor  dan  buffer,  Mean  Center,  Average  Nearest  Neighbor  (ANN),  Moran’s  Index  dan  regresi berbobot geografis (GWR). Hasil nilai ANN diperoleh bahwa sebaran breeding place memiliki rasio sebesar 0,442891 , Z-score sebesar -11,963454 , Moran I  nilai z-score = 9,004  dan  dengan metode  GWR    r2=  0.79.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  bahwa  kedekatan  dengan  sungai mempunyai  pengaruh  besar  terhadap  perkembangbiakan  breeding    place.  Empat  kecamatan Bantul yang dekat dengan Sungai Progo yaitu Sedayu, Pajangan, Pandak dan Srandakan. Pusat rata-rata perkembangbiakan breeding place terletak di Pajangan
Kata kunci—breeding place, spasial, Sungai Progo

## 1. PENDAHULUAN
emam  Berdarah  Dengue(DBD)  merupakan  penyakit  yang  ditularkan  oleh  virus  Dengue . Virus ini masuk ke tubuh manusia melalui gigitan nyamuk Aedes Aegypti. DBD merupakan salah  satu  penyakit  tropis  yang  banyak  ditemukan  di  Indonesia.  Penyakit  DBD  dapat  muncul sepanjang  tahun    dan  menyerang  segala  usia[1].  Penyakit  DBD  di  Yogyakarta  cenderung meningkat  setiap  tahunnya.  Kejadian  DBD  mengalami  fluktuasi  sejak  tahun  2008  hingga sekarang.  Hampir  semua  wilayah  Yogyakarta    merupakan  daerah  endemi  DBD.  Hal  tersebut berdasarkan Laporan Dinas Kesehatan Yogyakarta[2].  Penelitian M. F. Salim dkk menyimpulkan bahwa  rancangan  sistem  informasi  berbasis mobile surveilans  kasus  DBD  sesuai  kebutuhan pengguna . Sehingga dapat  mengakomodir kebutuhan pengguna  khususnya daerah endemi DBD dalam pengelolaan kegiatan surveilans .
Permasalahan dalam penelitian ini yang menjadi penyebab kejadian DBD adalah keberadaan kontainer  yang  dipakai  oleh  manusia.  Hal  ini  yang  menyebabkan  sisa-sisa  kontainer  sebagai penampungan air. Kontainer yang menyebab terjadinya tempat perkembangbiakan nyamuk Aedes aegypti disebut breeding place [3].
Penyajian  informasi  dalam  bentuk  pemetaan  penyebaran  penyakit  dapat  membantu  dalam mendapatkan data secara cepat dan akurat mengenai persebaran penyakit yang terdapat di daerah. Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  digunakan  untuk  mengetahui  keberadaan breeding  place
D
2 sebagai  sumber  nyamuk Aedes  Aegypti vektor  dengan  membuat  peta  studi  wilayah[4]. Penggunaan smartphone  android saat  ini  merupakan  suatu kebutuhan.  Sistem  operasi Android masih  berbasis Linux dan Android bersifat open  source sehingga  mudah  mengembangkan aplikasi([5].  Teknologi  semakin  berkembang  dan  memberi  kemudahan  dalam  mendapatkan informasi[6].  Peta  virtual  yang  tersedia  secara  online  telah  disediakan  Google  Maps[7]. Penentuan  letak  geografis  suatu  wilayah  sangat  terbantukan  dengan  adanya  GPS  di s martphone [7].  Hasil  informasi  aplikasi  disimpan  dalam database yang  selanjutnya  dapat diintegrasikan  dengan  komputer.  Dengan  menggunakan  data  yang  dikumpulkan,  peta  yang menunjukkan lokasi breeding place [4] .
Rancangan  Penelitian  ini  adalah  eksperimen  murni  ( True  experiment )  dalam  pembuatan aplikasinya.Tahapan pengembangan aplikasi GPS mobile dengan metode mobile -D . Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif dalam pengumpulan data yang dihasilkan dari aplikasi yang  telah  dibuat.Hasil  dari  proyek  akhir  adalah  aplikasi    GPS mobile dan  Sistem  Informasi berbasis  Geospasial  yang  dapat  mengubah kinerja  Jumantik  dengan  aplikasi  modern,  rapi,  dan sistematis sehingga datanya yang didapat dapat memenuhi kebutuhan yang diinginkan.
Penelitian  ini  kami  fokuskan  pada  koordinat breeding  place sebagai  sumber perkembangbiakan  nyamuk Aedes  Aegypti    . Tujuannya  adalah    mempelajari  perkembangan nyamuk Aedes Aegypti dengan kedekatan  sungai secara spasial. Aplikasi GPS mobile sebagai alat bantu memantau lokasi keberadaan  jentik nyamuk Aedes Aegypti di sekitar Sungai Progo . Data  yang  diperoleh  secara  online  dapat  ditampilkan  di  Google  Maps  dan  memberi  informasi kasus DBD  secara cepat . Hal ini sesuai dengan penelitian yang pernah dilakukan oleh Yohanes Joko  Supriyadi  dkk  bahwa  kedekatan    sungai  mempunyai  pengaruh  besar  terhadap  kepadatan populasi  nyamuk.  Hasilnya  DBD  di  permukiman  penduduk  bantaran  Sungai  Martapura Kecamatan Martapura Timur dengan parameter Density Figure termasuk kategori tinggi.[8]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Desain Studi
Penelitian kami membagi empat jenis desain studi yaitu studi assisment , studi experiment , studi observasi dan modeling . Studi assessment dengan mengamati kasus DBD di Kabupaten Bantul. terdapat 1424 kasus DBD pada  tahun 2019  sedangkan  pada  tahun  2020  sebanyak  1222  kasus  DBD  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1 Grafik angka kesakitan (IR dan angka kematian (CFR) demam berdarah dengue di Kabupaten Bantul Tahun 2014–2020[9]
Studi experiment dengan  membuat  aplikasi  untuk  mengetahui  titik  koordinat breeding  place. Desain  Basis  Data  langsung  dibuat  di  program  dengan  SQlite.  Diagram  alir  dalam  pembuatan aplikasi ini sampai analisis dengan ArcGis 10.3 dapat dilihat pada Gambar 2.
3

## Gambar 2 Diagram alur proses analisis
Studi observasi dengan melakukan pengamatan di empat kecamatan yang dekat dengan Sungai Progo.  Aplikasi yang telah dibuat digunakan untuk menangkap posisi koordinat Breeding Place . Studi Modeling digunakan  untuk  menganalisa  hasil  dari  tangkapan  koordinat Breeding  Place . Data  diolah  menghasilkan  pengaruh  kedekatan  sungai  dengan  penyakit  DBD.  Hasilnya  diuji autokorelasi jumlah Breeding Place dengan wilayah empat kecamatan.

## 2. 2 Lokasi
Populasi  dalam  penelitian  kami  ada  di  wilayah  Kabupaten  Bantul  yaitu  Kecamatan Sedayu, Srandakan, Pandak dan Pajangan. Variabel terikat  berupa jarak terhadap  Sungai Progo dan variabel bebas adalah titik Breeding Place .

## 2.3 Teknik Analisa
Skor dan Buffer Skoring  memberikan  bobot  pada  peta  tematik  pada  poligon-poligon  wilayah  yang  memiliki kesamaan  karakteritik.  Proses Buffering adalah  proses  memberi  batasan  pada  area  tertentu  di suatu wilayah. Penelitian kami menggunakan jarak sungai dengan wilayah tepi sungai. Sampah banyak terbawa aliran sungai dan dapat menimbulkan Breeding Place [10] . Buffer dan Skoring terhadap sungai dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jarak  Wilayah Dengan Sungai skor Jarak status 1 >1000m aman 2 100m-1000m rawan 3 <100m sangat rawan
Analisis  ini  digunakan  untuk  mengetahui  pola  sebaran  titik  berdasarkan  jarak[10].  Jarak mengasumsikan  jarak  rata-rata  antara  tetangga  dalam  distribusi  acak(Elisabet, et  al 2020). Persamaan (1), (2), (3), (4) untuk mencari Average Nearest Neighbor (ANN) disimpulkan dengan T dimana
T= 𝐽𝑢 𝐽ℎ (1)
Jh= 1 2√𝑃 (2)
P = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 𝑙𝑢𝑎𝑠 𝑤𝑖𝑙𝑎𝑦𝑎ℎ (3) Ju= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 (4) Keterangan : T =  Index penyebaran titik(ANN)
4 Jh =  Jarak rata-rata acak P =  Kepadatan titik wilayah (km 2 ) Ju =  Jarak titik dibagi jumlah titik Hasil dari T dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai T Nilai T Pola 1,41-2,15 menyebar 0,71-1,14 acak(menyebar dan mengelompok) 0-7 mengelompok
Pusat rata-rata
Pusat rata-rata adalah koordinat lintang dan bujur rata-rata dari semua fitur dalam ruang lingkup studi,  dan  perhitungannya  tepat  untuk  melacak perubahan yang  terjadi  dalam  distribusi  spasial fitur dan perbandingannya dan dihitung dengan persamaan (5) , (6) sebagai berikut X= ∑ 𝑥 𝑖 𝑁 𝑁 𝑖=1
(5)
Y= ∑ 𝑦 𝑖 𝑁 𝑁 𝑖=1 (6)
Dimana, Xi dan Yi adalah koordinat fitur i, dan N sama dengan jumlah total fitur dan atribut.
Moran's I Koefisien Moran's I merupakan pengembangan dari korelasi pearson pada data univariate series. Koefisien Moran’s I digunakan untuk uji dependensi spasial atau autokorelasi antar amatan atau lokasi[12].  Dalam  penelitian  ini,  pola  spasial  Sungai  Progo  dievaluasi  Moran.  Moran's  I membandingkan nilai variabel di satu lokasi dengan yang ada di lokasi lain. Ini dihitung dengan persamaan (7) sebagai berikut:
Rumus
𝐼 = 𝑁 ∑ ∑ 𝑤 𝑖.𝑗 (𝑋 𝑖 −𝑋)(𝑋 𝑗 −𝑋) (∑ ∑ 𝑤 𝑖.𝑗 ) ∑(𝑋 𝑖 −𝑋)(𝑋 𝑗 −𝑋) 2 (7)
Dimana, N adalah banyaknya kasus, X saya adalah nilai variabel di lokasi tertentu, X j adalah nilai variabel di lokasi lain, ∑ adalah variabel rata-rata, dan W aku j adalah bobot yang digunakan untuk  perbandingan  yang  dibuat  antara  lokasi  i  dan  j.  W  aku  j  adalah  matriks  berbobot berdasarkan jarak, dan juga merupakan kebalikannya jarak antara lokasi i dan j.
Regresi berbobot geografis (GWR)
GWR  adalah  salah  satu  dari  beberapa  teknik  regresi  spasial,  yang  semakin  banyak  digunakan dalam  geografi  dan  disiplin  ilmu  lainnya[13].  Dalam  penelitian  ini,  GWR  digunakan  untuk mengetahui  pengaruh  sungai  terhadap    perkembangbiakan  nyamuk  model  regresi  pembobotan geografis adalah dengan persaman (8) sebagai berikut:
𝑦𝑖 = 𝛽 0 (𝑢𝑖, 𝑣𝑖) + ∑ 𝛽𝑜(𝑢𝑖, 𝑣𝑖)𝑋𝑖𝑘 + 𝑖 ∈
(8)
i=1,2,..n
Dalam persamaan ini, (u i , v i ) membentuk koordinat titik ke-i di ruang angkasa. β (u i , v i )adalah fungsi kontinu dari β, K (V, U) di setiap titik Ι. X i1, ..., X aku p, itu variabel penjelas pada poin i dan i €, adalah kesalahan. Untuk set data yang diberikan dari parameter regional, βK (V, U) diperkirakan dengan kuadrat terkecil tertimbang proses. W i j bobot untuk i = 1, 2 ..., n pada posisi apa pun (u i , v i ) diperoleh sebagai fungsi kontinu dari interval antara titik i dan titik data lainnya
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Studi assessment
5
Jumlah kasus DBD di empat Kecamatan tepian sungai Progo pada bulan Maret 2020 dapat dilihat di Gambar 3
Gambar 3 Jumlah kejadian kasus DBD di empat kecamtan tepi Sungai Progo
Studi  Experiment
Pengembangan  perangkat  lunak  menggunakan  metode  mobile-D  [6].  Tahapan  pengembangan aplikasi ini meliputi :
1) Explore perencanaan dan  menyusun mengembangan sistem 2) Initialize , perancangan sistem 3) Productionize , implementasi 4) Stabilize , mengintegrasikan semua sub sistem 5) System test and fix , menguji dan melakukan perbaikan sistem. Tampilan aplikasi yang sudah jadi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Tampilan aplikasi GPS mobile
Keterangan tampilan : Tombol Button Ambil Koordinat digunakan mengambil koordinat posisi breeding place. Tombol Simpan  Koordinat  digunakan  menyimpan  koordinat breeding  place. Tombol  Batal  dan  keluar untuk  membatalkan  penyimpanan  dan  keluar  dari  aplikasi.  Tombol export excel  digunakan mengkonversi basisdata ke excel.
6
Studi Observasi Observasi  lapangan  disekitar  lokasi  tepi  sungai  Progo yang  terdiri  empat  orang  untuk  mencari breeding  place .  Data  dikirim  ke  admin  setelah  di export ke  excel  lewat WhatApps berupa koordinat.xls  Visualisasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Visualisasi pengiriman data ke admin
Hasil koordinat pada  Gambar  digabungkan dengan empat kecamatan kemudian ditampilkan di ArcGis 10.3.  Dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 .  Titik koordinat b reeding place digabungkan dengan wilayah empat Kecamatan Bantul
Studi modelling
Titik breeding place dan sungai dilakukan dengan proses Buffering fungsi ini menghasilkan data spasial baru yang berbentuk poligon atau area dengan jarak tertentu dari data spasial yang menjadi masukannya.  Data  spasial  titik  akan  menghasilkan  data  spasial  baru  yang  berupa  lingkaran- lingkaran yang mengelilingi titik-titik pusatnya. Untuk data spasial garis akan menghasilkan data spasial baru yang berupa poligon-poligon yang melingkupi garis-garis[14].  Demikian pula untuk data spasial poligon berupa poligon-poligon yang lebih besar dan konsentris.  Peta kasus wilayah aliran Sungai Progo Kabupaten Bantul dapat dilihat pada Gambar 7
7
Gambar 7 . Peta kasus wilayah aliran Sungai Progo Kabupaten Bantul setelah di skor dan buffer
Hasil  penelitian  menunjukkan  pusat  rata-rata  penyebaran breeding  place berada  di  Kecamatan Pajangan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Pusat rata-rata breeding place
Hasil  analisis  ANN  menggunakan  ArcGis  10.3,  diperoleh  bahwa  sebaran Breeding  Place memiliki  rasio  sebesar  0,442891  dengan Z-score sebesar  -11,963454<  -2.58 P-value 0,000 dengan tingkat kepercayaan adalah 95 persen dapat dilihat pada Tabel 3. Pola sebaran Breeding Place yang terjadi di wilayah Kabupaten Bantul bersifat berkerumun dan rasio tersebut berada dalam parameter yang menunjukkan pola spatial clustered .
Tabel 3.Hasil Perhitungan Average Nearest Neighbor
Average Nearest Neighbor Summary Observed Mean Distance 215,5650 Meters Nearest Neighbor Ratio 0,442891 z-score -11,963454 p-value 0,000000 Study Area : 119397099,963365
Distribusi spasial sebarang breeding place Nilai  yang  dihitung  sebaran breeding  place disekitar  sungai  progo. Moran  I menunjukkan autokorelasi spasial positif . Nilai z-score = 9,004 pada tingkat kepercayaan. 0.01 dari 2.58. Pola yang dihasilkan adalah mengelompok.

## 8
Geographically Weighted Regression ( GWR) Gambar  9  menunjukkan  pengaruh  Sungai  Progo  terhadap  perkembangbiakan breeding  place . Hasil  menunjukkan  bahwa  perkembang  biakan breeding  place dipengaruhi  oleh  kedekatan dengan sungai
Gambar 9 Model GWR untuk menilai pengaruh Sungai Progo terhadap perkembangbiakan breeding place
R2 adalah ukuran goodness of fit . Nilainya bervariasi dari 0,0 hingga 1,0, dengan nilai yang lebih tinggi berarti mempunyai korelasi yang sangat besar[15]. Penelitian kami mendapatkan nilai R2 0.791    yang  berarti  menunjukkan  korelasi  positif  bahwa breeding  place sangat  berpengaruh terhadap kedekatan sungai

## 3.2 Pembahasan
Kasus DBD di Kabupaten Bantul mengalami fluktuatif dari tahun ke tahun. Studi assessment dapat  dilihat    bahwa  empat  kecamatan  sekitar  Sungai  Progo  kasus  DBD  cukup besar  terutama Pandak dan Pajangan,
Hasil  observasi  lapangan  menggunakan  Aplikasi  GPS  mobile  mendapatkan  titik breeding place di empat kecamatan seperti dapat dilihat pada Tabel 4.
Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  kedekatan  sungai  mempunyai  pengaruh  besar  terhadap perkembangan nyamuk Aides Aigipti . Hal ini disebabkan sungai membawa kontainer-kontainer sebagai  tempat  perkembangbiakan nyamuk,  Hasil  Studi  oleh  Arwan  Putra  Wijaya  tahun  2017 sejalan  dengan  penelitian  ini  yaitu  adanya  pengaruh  kedekatan  sungai  dengan  perkembangan nyamuk Aides Aigipti [16].
Tabel 4. Sebaran Titik Breeding Place di Empat Kecamatan Bantul
Dekat Aliran Sungai Progo Kecamatan Desa Jumlah Titik Srandakan Trimurti 6 Srandakan Poncosari 8 Pandak Triharjo 9 Pandak Caturharjo 1 Pandak Wijirero 2 Pandak Gilangharjo 0 Pajangan Sendadangsari 18 Pajangan Guwosari 0 Pajangan Triwidadi 10 Sedayu Argosari 35 Sedayu Argodadi 36 Sedayu Argorejo 0 Sedayu Argomulyo 0
Dari  studi  modeling  menunjukan  hasil  skor  dan  buffer  bahwa  jarak  100  meter  dari  sungai dengan breeding place merupakan area rawan terhadap terjangkitnya wabah DBD. Pusat rata-rata
9
berkembangnya breeding  place di  empat  kecamatan  Bantul  yang  bersebelahan  dengan  sungai terletak di Kecamatan Pajangan Berdasarkan hasil pengujian dengan metode  ANN diperoleh bahwa sebaran Breeding Place memiliki rasio sebesar 0,442891 dengan Z-score sebesar -11,963454 yang menunjukan breeding place mempunyai pola berkerumun dengan kedekatan 0.443 m.
Berdasarkan hasil pengujian dengan metode  Moran I distribusi spasial sebaran breeding place disekitar  sungai progo menunjukkan  autokorelasi spasial positif  dan pola berkerumun. Hal ini sesuai penelitian kami nilai z-score = 9,004.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  metode  GWR  faktor  kedekatan  dengan  sungai perkembangbiakan breeding place mempunyai korelasi positif.  Hal ini bisa dibuktikan nilai dari r2= 0.79.
4. KESIMPULAN
1. Penggunakan  aplikasi  GPS  mobile  sangat  efektif  dalam  penentuan  titik  lokasi  keberadaan breeding place.
2. Hasil  studi  modeling dapat  disimpulkan bahwa  kedekatan  dengan  sungai  menjadi  sumber perkembangbiakan nyamuk Aedes Aegypti sebagai penyebab DBD .
3. Untuk pengembangan berikutnya dalam pembuatan aplikasi dilengkapi fitur yang lebih baik dan menarik dan analisa spasial dapat menggunakan program R .

## 5. SARAN
Aplikasi  ini    sangat  tergantung  dengan  kekuatan  sinyal  dalam  penentuan  koordinat. Faktor-faktor  yang  sangat  berpengaruh  dalam  penentuan  koordinat  adalah  spesifikasi Smartphone , kedekatan BTS dan jenis pelayanan jaringan internet. Aplikasi hanya dapat berjalan di sistem operasi android, Untuk itu dalam pengembangan aplikasi  berikutnya diharapkan  bisa dijalankan di sistem operasi lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Politeknik  Kesehatan  BSI  Yogyakarta  yang  mendukung  dan  membantu  aplikasi  ini dalam penggunaan perpustakaan dan laboratorium komputer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Wijirahayu and T. W. Sukesi, “Hubungan Kondisi Lingkungan Fisik dengan Kejadian Demam Berdarah Dengue di Wilayah Kerja Puskesmas Kalasan Kabupaten Sleman,” J. Kesehat. Lingkung. Indones. , vol. 18, no. 1, pp. 19–24, Apr. 2019.
[2] M. F. Salim, M. Syairaji, K. T. Wahyuli, and N. N. A. Muslim, “Pengembangan Sistem Informasi Surveilans Demam Berdarah Dengue Berbasis Mobile sebagai Sistem Peringatan Dini Outbreak di Kota Yogyakarta,” J. Kesehat. Vokasional , vol. 6, no. 2, p. 99, 2021.
[3] A. Sulistyo, Sunardi., A. Yudhana, and R. Aini, “Analisa Perbandingan GPS Google Maps Dan GPS Google Earth Dalam Penentuan Titik Koordinat Breeding Place,” Respati , vol. 13, no. 3, Nov. 2018.
[4] S. A. Putri1 and S. Anggraeni, “View of ANDROID-BASED MOSQUITO LARVA RECORDING SYSTEM DESIGN USING CERTAINTY FACTOR METHOD FOR DBD ENDEMIC CONTROL,” J. TECHNO Nusa Mandiri , vol. 16, pp. 147–154, 2019.
[5] A. Yudhana and M. D. D. Putra, “Rancang Bangun Sistem Pemantauan Infus Berbasis Android,” TRANSMISI. , vol. 20, pp. 91–95, 2018.
[6] N. Saputri, A. Oktarini, R. . Halim, and Nasrul, “Aplikasi Peta Titik Rawan Banjir di Kota Palembang,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, p. 450, 2019.
[7] M. Thet Htar Nyo, W. Zaw Hein, and A. Professor, “Design and Construction of Navigation

## 10
Based Auto Self Driving Vehicle using Google Map API with GPS International Journal of Trend in Scientific Research and Development (IJTSRD) Design and Construction of Navigation Based Auto Self-Driving Vehicle using Google Map API with GPS the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0) (http://creativecommons.org/licenses/by /4.0),” 2019.
[8] Y. J. Supriyadi and Y. Suryatinah, “Pola kepadatan populasi vektor penyakit DBD di permukiman penduduk bantaran Sungai Martapura Kecamatan Martapura Timur Tahun 2017 The density pattern of DHF vector in the residential area of Martapura River Sub District East Martapura in 2017,” vol. 4, no. 2, pp. 65–72, 2018.
[9] “Profil Kesehatan Kab.Bantul,” 2021. [Online]. Available: https://dinkes.bantulkab.go.id/filestorage/dokumen/2021/05/Profil Kesehatan 2021.pdf.
[10] A. Sulistyo, Sunardi, A. Yudhana, and R. Aini, “Kombinasi Teknologi Aplikasi GPS Mobile dan Pemetaan SIG dalam Sistem Pemantauan Demam Berdarah (DBD),” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 6–14, 2019.
[11] T. Elisabet, L. X. Erick, and M. Denny, “Analisis Sebaran Makam Adat Toraja Di Kecamatan Sesean Suloara Kabupaten Toraja Utara,” J. Pendidik. dan Penelit. Geogr. , vol. Vol. 1 No., no. 2, pp. 47–51, 2020.
[12] S. Syamsir and D. M. Pangestuty, “Autocorrelation of Spatial Based Dengue Hemorrhagic Fever Cases in Air Putih Area, Samarinda City,” J. Kesehat. Lingkung. , vol. 12, no. 2, p. 78, 2020.
[13] R. E. Caraka and Hasbi Yasin, Geographically weighted regression (GWR) Sebuah pendekatan Regresi Geografis , 1st ed. Yogyakarta: Mobius, 2017.
[14] A. P. Kirilenko, “Geographic Information System (GIS),” pp. 513–526, 2022.
[15] L. Riza and A. Emma Pravitasari, “Daya Dukung Lahan dalam Perencanaan Tata Ruang Wilayah View project Spatial Modelling of Land Use Change in Gunung Halimun Salak National Park and Its Buffer Area View project,” TATA LOKA , vol. 21, pp. 253–266, 2019.
[16] A. Putra Wijaya and A. Sukmono, “ESTIMASI TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS INFORMASI GEOSPASIAL,” J. Geogr.  Media Inf.
Pengemb. dan Profesi Kegeografian , vol. 14, no. 1, pp. 40–53, May 2017.