Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks Moran
Rika Hernawati, Muhamad Yordi Ardiansyah Jurusan Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung Email: rikah@itenas.ac.id

## ABSTRACT
Bandung has the highest case of dengue fever in West Java, which is 3134 cases in 2014. The spread of dengue fever can be analyzed spatially by spatial autocorrelation to find out the correlation relationship pattern  between  locations.  The  method  of  spatial  autocorrelation  was  using  the  Moran  Index  method. From  these  methods  can  determine  the  relationship  of  spatial  autocorrelation  in  the  spread  of  dengue fever  and  determine  spatial  distribution  pattern  of  dengue  fever  in  Bandung.  The  results  of  spatial autocorrelation analysis shows the spatial autocorrelation in dengue hemorrhagic cases in Bandung, the one-way significance test indicates a positive autocorrelation in Dengue hemorrhagic cases in Bandung and spatial distribution pattern is the spatial distribution pattern of the cluster.
Kata kunci : spatial autocorrelation, spatial pattern, Moran Index, dengue fever.

## ABSTRAK
Kota Bandung merupakan kota yang mempunyai kasus penyakit demam berdarah tertinggi di Jawa Barat yang berjumlah 3134 kasus pada tahun 2014. Sebaran penyakit demam berdarah dapat dianalisis secara spasial yaitu dengan autokorelasi spasial untuk mengetahui pola hubungan korelasi antar lokasi. Metode autokorelasi  spasial  yang  digunakan  adalah  metode  Indeks  Moran.  Dari  metode  tersebut  dapat menentukan  hubungan  autokorelasi  spasial  dalam  penyebaran  penyakit  demam  berdarah  dan menentukan  pola  sebaran  spasial  penyakit  demam  berdarah  di  Kota  Bandung.  Dari  hasil  analisis autokorelasi  spasial  menunjukan  terdapat  autokorelasi  spasial  pada  kasus  demam  berdarah  dengue  di Kota  Bandung,  uji  signifikansi  satu  arah  menunjukan  adanya  autokorelasi  positif  pada  kasus  demam berdarah  Dengue  di  Kota  Bandung  dan  pola  sebaran  spasial  dihasilkan  adalah  pola  spasial  sebaran cluster.
Keywords : Autokorelasi Spasial, Pola Spasial, Indeks Moran, demam berdarah.

## Rika Hernawati, Muhamad Yordi Ardiansyah

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  catatan  Dinas  Kesehatan  Kota  Bandung,  pada  tahun  2014  terdapat  3134  kasus  demam berdarah  yang  terjadi  di  Kota  Bandung.  Penyebab  melonjaknya  kasus  DBD  selain  cuaca,  perilaku hidup  bersih  dan  sehat  (PHBS)  belum  sepenuhnya  diterapkan  masyarakat    [1].  DBD  identik  dengan hujan,  akan  tetapi  pada  saat  musim  kemarau  kasus  DBD  tetap  banyak,  hal  ini  ditunjang  mobilitas penduduk semakin tinggi, jadi faktor pencetus DBD di Kota Bandung banyak, ditambah PHBS masih lemah  [1].  Demam  Berdarah  Dengue  disebabkan  oleh  virus  dengue  yang  ditularkan  melalui  gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus yang sebelumnya telah terinfeksi oleh virus dengue dari penderita demam berdarah lainnya. Kedua jenis nyamuk Aedes ini terdapat hampir di seluruh pelosok Indonesia, nyamuk Aedes umumnya menyukai tempat di air bersih yang tidak berhubungan langsung dengan tanah meletakan telur pada permukaan air bersih  secara individual. Melihat tingginya jumlah kasus Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung, maka perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui pola sebaran spasial yang berhubungan dengan penyakit tersebut salah satunya dengan menggunakan pendekatan  statistika  spasial.  Analisis  spasial  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengukur  pola kejadian  penyakit  yang  dapat  memberikan  wawasan  epidemiologi  penyakit  [2].  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  analisis  data  spasial  dengan  menggunakan  metode  autokorelasi  spasial  untuk mengetahui  pola  hubungan  atau  korelasi  antar  lokasi.  Autokorelasi  spasial  adalah  korelasi  antara variabel  dengan  dirinya  sendiri  berdasarkan  ruang  atau  dapat  juga  diartikan  suatu  ukuran  kemiripan dari  objek  didalam  suatu  ruang  (jarak,  waktu,  dan  wilayah)  [3].  Adanya  autokorelasi  spasial mengindikasikan bahwa nilai atribut pada daerah tertentu terkait oleh nilai atribut tersebut pada daerah lain  yang  letaknya  berdekatan  (bertetangga).  Analisis  spasial  penyakit  demam  berdarah  untuk mengetahui  autokorelasi  spasial  salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Indeks  Moran. Menurut  Rosli  dkk.  [2]  indeks  Moran  merupakan  teknik  dalam  analisis  spasial  untuk  menghitung hubungan spasial yang terjadi dalam ruang unit.
Penelitian  analisis  spasial  mengenai  penyakit  demam  berdarah  sudah  banyak  dilakukan,  misalnya penelitian yang dilakukan oleh Kanchana Nakhapakorn dan Supet Jirakajohnkool pada tahun 2006 di Sukhothai, Thailand [4] dan Rheni Puspitasari dan Irwan Susanto pada tahun 2011 di Sukoharjo, Jawa Tengah  [5],  yaitu  mengenai  analisis  kasus  demam  berdarah  menggunakan  Indeks  Moran.  Penelitian sejenis  untuk  wilayah  Kota  Bandung  dan  sekitarnya  belum  banyak  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini hubungan spasial diperlukan untuk mengetahui apakah terdapat autokorelasi spasial dalam penyebaran penyakit demam berdarah yang terjadi di Kota Bandung dan dapat mengetahui pola sebaran penyakit demam berdarah di Kota Bandung, dari hasil tersebut  dapat digunakan sebagai referensi atau acuan oleh  dinas  kesehatan  untuk  mengantisipasi  penyakit  demam  berdarah.  Data  yang  digunakan  berupa data jumlah kasus penyakit demam berdarah pada tahun 2014 di Kota Bandung dan data spasial yaitu peta administrasi Kota Bandung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data
Data yang digunakan adalah:
a. Data kasus demam berdarah per kecamatan (30 kecamatan) di Kota Bandung tahun 2014 yang bersumber dari Dinas Kesehatan Kota Bandung.
Tabel 1. Data Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Tahun 2014 (Sumber: Dinas Kesehatan Kota Bandung, 2014)
No KECAMAT AN JUMLAH KASUS
No KECAMAT AN
JUMLAH KASUS 1 BANDUNG KULON 75 16 ARCAMANIK 105 2 BABAKAN CIPARAY 155 17 ANT APANI 148 3 BOJONGLOA KALER 106 18 MANDALAJAT I 61 4 BOJONGLOA KIDUL 100 19 KIARACONDONG 172 5 AST ANAANYAR 96 20 BAT UNUNGGAL 165 6 REGOL 143 21 SUMUR BANDUNG 80 7 LENGKONG 236 22 ANDIR 72 8 BANDUNG KIDUL 108 23 CICENDO 64 9 BUAHBAT U 202 24 BANDUNG WET AN 39 10 RANCASARI 135 25 CIBEUNYING KIDUL 124 11 GEDEBAGE 52 26 CIBEUNYING KALER 72 12 CIBIRU 76 27 COBLONG 134 13 PANYILEUKAN 44 28 SUKAJADI 86 14 UJUNG BERUNG 107 29 SUKASARI 111 15 CINAMBO 28 30 CIDADAP 38 3134 T OT AL DI KOTA BANDUNG TAHUN 2014

## DATA JUMLAH KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE
b. Peta batas administrasi Kota Bandung skala 1:50.000, yang bersumber dari Pusdalisbang (Pusat Data dan Analisa Pembangunan) Provinsi Jawa Barat.
2.2.  Metode

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pengumpulan data-data yang diperlukan, yaitu data kasus penyakit demam berdarah tiap Kecamatan di Kota  Bandung  pada  Tahun  2014  dan  peta  administrasi  Kota  Bandung.  Kemudian  melakukan  proses penggabungan data peta batas administrasi wilayah Kota Bandung dengan data jumlah kasus Demam Berdarah  Dengue.  Proses  penggabungan  bertujuan  untuk  merepresentasikan  data  kualitatif  dan kuantitatif  secara  visual.  Sehingga  dapat    diperoleh  data  spasial  penyakit  Demam  Berdarah  Dengue. data spasial tersebut memberikan informasi yang sudah terintegras, yaitu lokasi administrasi wilayah dalam  bentuk  vektor  dan  informasi  atribut  berupa  jumlah  kasus  Demam  Berdarah  Dengue  di  setiap lokasi.  Selanjutnya  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan  metode  statistika  spasial  untuk mengetahui apakah data tersebut saling memiliki korelasi.
Tahap  berikutnya  yaitu  membuat  matriks  pembobotan.  Dalam  analisis  spasial  untuk  mengetahui adanya  autokorelasi  komponen  utama  yang  diperlukan  adalah  peta  lokasi.  Peta  digunakan  untuk menentukan  hubungan  kedekatan  Kecataman  Kota  Bandung,  dengan  demikian  akan  lebih  mudah untuk memberikan pembobotan pada masing-masing lokasi atau kecamatan. Dari peta Kota Bandung diketahui  bahwa  terdapat  30  Kecamatan  sehingga  matriks  pembobotan  akan  berukuran  30  x  30. Metode  matriks  pembobotan  matriks  yang  digunakan  adalah  Queen  Cotiguity  dan  cara  memperoleh matriks  pembobotan  spasial  berdasarkan  standardize  contiquity  matrix W (matriks  pembobotan standarisasi) diperoleh dengan cara memberi nilai atau bobot yang sama rata terhadap tetangga lokasi terdekat dan lokasi yang lainnya diberi bobot nol [6].
Data Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue Tahun 2014 per Kecamatan
Peta Administratif Kota Bandung
Spasialisasi Data Matriks Pembobotan Metode Queen Contiguity Menghitung Nilai Indeks Moran dari Data Jumlah Kasus Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung
Uji Autokorelasi Spasial menggunakan Uji Signifikansi Indeks Moran
Membuat Moran’s Scatterplot
Menganalisis Autokorelasi Spasial dan Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung
Peta Pola Sebaran Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung

## Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks Moran
Daerah  pengamatannya  ditentukan  berdasarkan  sisi-sisi  yang  saling  bersinggungan  dan  sudut  juga diperhitungkan. Ilustrasi untuk queen contiguity dapat dilihat pada Gambar 2, dimana B1, B2, B3, dan B4 serta C1, C2, C3, dan C4 merupakan tetangga dari A.
C1 B2 C2 B1 A B3 C4 B4 C3

## Gambar 2. Queen contiguity [6]
Berdasarkan  matriks  pembobotan  spasial,  dapat  diketahui  jumlah  tetangga  lokasi  yang  dimiliki  oleh masing-masing Kecamatan.
Menghitung  nilai  Indeks  Moran.  Metode  Indeks  Moran  merupakan  metode  yang  sering  digunakan untuk  pengukuran  autokorelasi  spasial  global.  Indeks  Moran  dapat  diaplikasikan  untuk  mendeteksi feature spasial acak yang mengindikasikan bentuk pola spasial yang berkelompok (cluster), menyebar ataupun acak seperti pada Gambar 3. Indeks Moran menghitung perbedaan antara nilai sebuah feature dan  nilai  rata-rata  untuk  semua  feature  dan  perbedaan  antara  nilai  feature  pada  masing-masing tetangga terhadap nilai rata-rata [7].
Perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut [7]:
𝑰 = 𝑵 ∑ 𝒊 ∑ 𝒋 𝒘𝒊𝒋 ∑ 𝒊 ∑ 𝒋 𝒘𝒊𝒋(𝑿𝒊−𝑿 ̅)(𝑿𝒊−𝑿 ̅)
∑ 𝒊(𝑿𝒊−𝑿 ̅) 𝟐
Dimana : I
= nilai Moran’s I
N = banyaknya lokasi kejadian Xi
= nilai pada lokasi i
Xj = nilai pada lokasi j 𝑋̅
= rata-rata jumlah variabel
Wij
= elemen pada pembobotan antara daerah i dan j
Nilai Moran I (I) yang diperoleh dari hasil perhitungan autokorelasi spasial dapat mengindikasi pola feature yang terbentuk. Adapun pola feature yang terbentuk berdasarkan nilai Moran’s I dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Pola Feature yang Terbentuk
I > 0
Kluster ( terdapat banyak kemiripan niali pada feature ) I < 0 Acak ( pola feature tidak jelas )
I = 0 Menyebar ( nilai feature yang tinggi dan rendah menyebar dalam dataset Moran's I Keterangan Sumber: (Mitchell, 2005)
Selain  dapat  mengetahui  pola  feature  yang  terbentuk  nilai  Indeks  Moran  hasil  perhitungan  juga dipergunakan  untuk  menghitung  autokorelasi  spasial.  Ada  atau  tidaknya  autokorelasi  spasial  dalam
sebuah dataset dilakukan uji statistik Moran’s I dengan nilai harapannya. Adapun tahapan uji statistic sebagai berikut ( Lee dkk, 2001 ) :
1. Penentuan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternative,  hipotesis uji satu arah autokorelasi spasial yaitu :
H 0 : I = 0, tidak ada autokorelasi spasial. Untuk hipotesis alternatifnya adalah: H 1 : I > 0, artinya terdapat autokorelasi spasial positif H 1 : I < 0, artinya terdapat autokorelasi spasial negatif H0 ditolak jika nilai | Z(I) | > Z(α) atau | Z(I) | < -Z(α) sehingga terdapat autokorelasi spasial.
2. Penentuan nilai kritis, nilai Z kritis (Z(α)) dihitung dengan α/2 untuk derajat kepercayaan 99%.
3. Penentuan nilai uji, nilai uji (Z(I)) dihitung dengan tahapan sebagai berikut :
a. Menghitung nilai harapan statistik (E(I)) menggunakan rumus : 𝐸(𝐼) = 𝟏 (𝒏−𝟏)
b. Menghitung nilai variansi menggunakan rumus :
𝑉𝐴𝑅(𝐼) = 𝒏 𝟐 𝑺 𝟏 −𝒏𝑺 𝟐 +𝟑(𝑪) 𝟐 (𝑪) 𝟐 (𝒏 𝟐 −𝟏) Dimana :
𝐶 = ∑ 𝐶 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝐶𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
𝑺𝟏 = ∑ 𝑪 ∑ (𝑪𝒊𝒋+𝑪𝒋𝒊) 𝟐 𝒏 𝒋=𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 𝟐
Dimana :
Cij = elemen matriks contiguity Ci = total nilai baris ke-I matriks contiguity Cj = total niali kolom ke-I matriks contiguity
c. Menghitung nilai uji statistik menggunakan rumus :
𝑍(𝐼) = 𝐼−𝐸(𝐼) √𝑉𝐴𝑅 (𝐼) Dimana :
I = nilai Moran’s I Z(I) = nilai statistik uji Moran’s I
E(I) = nilai harapan dari Moran’s I

## VAR(I )= variansi dari Moran’s I
4. Pengambilan  keputusan,  keputusan  yang  diambil  mengacu  kepada  diterima  atau  tidak  hipotesis nol dan hipotesis altrnatif, adapun keputusan yang dapat diambil yaitu :
a. Menerima H0, bila nilai uji berada dibawah nilai kritis atas,
b. Menerima H0, bilai nilaiuji diatas nilai kritis bawah
c. Menolak H0, jika nilai uji dibawah nilai kritis bawah
d. Menolak H0, jika nilai uji di atas nilai kritis atas
e.
Selanjutnya  mengidentifikasi  autokorelasi  yang  terjadi  apakah  termasuk  autokorelasi  positif  atau autokorelasi negatif. Untuk pola pengelompokan dan penyebaran antar lokasi dapat disajikan dengan Moran’s  Scatterplot  yang  menunjukkan  hubungan  antara  nilai  amatan  pada  suatu  lokasi (distandarisasi) dengan rata-rata nilai amatan dari lokasi-lokasi yang bertetanggaan dengan lokasi yang bersangkutan.
Moran’s  Scetterplot  adalah  salah  satu  cara  untuk  menginterpretasikan  statistik  Moran’s  I.  Moran’s Scetterplot merupakan alat untuk melihat hubungan antara Zstd (nilai pengamatan yang distandarisasi)

## Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks Moran
dengan  nilai  rata-rata  lokal  yang  dihitung  dari  matriks  pembobot    WZstd    (nilai  rata-rata  lokal  yang dihitung dari matriks pembobot spasial). Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Ilustrasi nilai Zstd dan WZstd pada Morans Scatterplot [8]
Moran’s  Scatterplot  terbagi  atas  4  kuadran.  Kuadran  I  (terletak  di  kanan  atas)  disebut  High-High (HH),  menunjukan  daerah  yang  mempunyai  nilai  pengamatan  tingg  dikelilingi  oleh  daerah  yang mempunyai  nilai  pengamatan  tinggi.  Kuadran  II  (terletak  di  kiri  atas)  disebut  Low-High  (LH), menunjukan daerah dengan pengamatan rendah tapi dikelilingi oleh daerah dengan nilai pengamatan tinggi.  Kuadran  III  (terletak  di  kiri  bawah)  disebut  Low-Low  (LL),  menunjukan  daerah  dengan nilai pengamatan rendah dan dikelilingi oleh daerah dengan nilai pengamatan rendah. Kuadran IV (terletak di  kanan  bawah)  disebut  High-Low  (HL),  menunjukan  daerah  dengan  nilai  pengamatan  tinggi  yang dikelilingi oleh daerah dengan nilai pengamatan rendah [8].
Moran’s  Scetterplot  yang  banyak  menempatkan  pengamatan  di  kuadran  HH  dan  kuadran  LL  akan cenderung  mempunyai  nilai  autokorelasi  spasial  yang  positif.  Sedangkan  Moran’s  Scatterplot  yang banyak  menempatkan  pengamatan  di  kuadran  HL  dan  LH  akan  cenderung  mempunyai  nilai atokorelasi  spasial  yang  negatif.  Untuk  memperjelas  hasil  analisis,  maka  posisi  masing-masing pengamatan  pada  Moran’s  Sceterrplot    dapat  dipetakan  pada  masing-masing  letak  geografis  daerah dalam suatu peta tematik.
Dari proses pengolahan data tersebut menggunakan metode Moran’s I di dapat hasil berupa Scetterplot dan Peta pola sebaran penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung.

## 2.3. Wilayah Studi
Pada penelitian ini yang dijadikan wilayah studi adalah daerah Kota Bandung yang terletak di Provinsi Jawa Barat tepatnya (6°54′53,08″) LU dan (107°36′35,32″) BT, serta berada pada ketinggian ±768 m di atas permukaan laut, dengan titik tertinggi di berada di sebelah utara dengan ketinggian 1.050 meter di atas permukaan laut dan sebelah selatan merupakan kawasan rendah dengan ketinggian 675 meter di atas permukaan laut. Secara administratif Kota Bandung dibagi menjadi 30 kecamatan.
Gambar 4.  Peta Administratrif Kota Bandung

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Perhitungan Autokorelasi Spasial
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah berupa informasi mengenai kecamatan-kecamatan yang berada di Kota Bandung yang memiliki data kasus demam berdarah Dengue saling berkolerasi antara kecamatan  yang  satu  dengan  kecamatan  yang  lain.  Proses  autokorelasi  spasial  digunakan  untuk mengetahui pola penyebaran penyakit demam berdarah Dengue yang terjadi di seluruh kecamatan di Kota  Bandung.  Dari  data  penyakit  demam  berdarah  Dengue  tersebut  membentuk  pola-pola mengelompok pada lokasi tertentu.
Hasil  perhitungan  autokorelasi  spasial  pada  penyakit  demam  berdarah  Dengue  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Proses Autokorelasi Spasial (Indeks Moran) Penyakit Demam Berdarah Dengue
Dari  hasil  perhitungan  autokorelasi  spasial  dengan  menggunakan  metode  Indeks  Moran,  maka  dapat diketahui parameter-parameter meliputi nilai Indeks Moran sebesar 0,227025 nilai tersebut kurang dari 2,58  hipotesis  H0  ditolak  sehingga  terdapat  autokorelasi  spasial  pada  penyakit  demam  berdarah Dengue,  nilai  harapan  (Expected  Value)  sebesar  -0,034483  ,nilai  variansi  -0,034483,  nilai  z-score 2.311392,  dan  p-value  0,020811.  Parameter-parameter  tersebut  selanjutnya  digunakan  untuk perhitungan  uji  statistik,  sehingga  dapat  diketahui  ada  atau  tidak  ada  autokorelasi  spasial  pada  data jumlah kasus Demam Berdarah Dengue  dan bagaimana pola sebaran yang terbentuk.
Adapun hasil uji statistik penyakit demam berdarah Dengue dapat dilihat pada Tabel 4.
Nilai Harapan Moran's I Variansi Z-score P-value 0,227025 2,311392 0,0128 2,311392 0,020811

## Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks Moran
Tabel 4. Uji Signifikansi Moran’s I pada Penyakit Demam Berdarah Dengue
2,311392 < 2,58 maka H0 ditolak 0,227025 > 0 maka H1 diterima Moran's I Z(I) Z(α/2) Uji Statistik Keterangan 0,227025 2,311392 2,58 Autokorelasi positif, pola spasial membentuk Cluster
Hasil uji statistik memberikan informasi bahwa terdapat hubugan spasial pada kasus penyakit demam berdarah  Dengue  dimana  hasil  perhitungan  H0  ditolak  dan  H1  diterima  sehingga  memiliki autokorelasi spasial positif dan pola sebaran yang terbentuk merupakan pola Cluster.
Adapun  hasil  analisis  autokorelasi  spasial  penyakit  demam  berdarah  Dengue  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Analisis Autokorelasi Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue
Dari  hasil  analisis  autokorelasi  spasial penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  pada  Gambar  5  diperoleh nilai  indeks  Moran  sebesar  0,227025,  nilai  harapan  sebesar  -0,034483,  variansi  0,012800.  Hasil analisis autokorelasi spasial ini mengevaluasi apakah pola dinyatakan mengelompok, menyebar, atau acak.
Ketika  z-score  atau  p-value  menunjukkan  signifikansi  statistik,  nilai  indeks  Moran  positif mengindikasikan  kecenderungan  pengelompokan  sedangkan  nilai  indeks  Moran  negatif mengindikasikan  kecenderungan  menyebar.  z-score  dan  p-value  adalah  ukuran  signifikansi  statistik yang memberitahu ada atau tidak untuk menolak hipotesis nol. Hipotesis nol menyatakan bahwa nilai- nilai  yang  terkait  dengan  kasus  demam  berdarah  Dengue  didistribusikan  secara  acak.  Mengingat  z-
score 2.311392, ada kurang dari 5% kemungkinan bahwa pola berkerumun ini bisa menjadi hasil dari kebetulan acak, sehingga mempunyai nilai kepercayaan sebesar 95 %.

## 3.2. Pembahasan
a) Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penyakit Demam Berdarah Dengue tahun 2014, data tersebut diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Bandung. Data tersebut berisi jumlah kasus  penyakit  demam  berdarah  ditiap  Kecamatan  dengan  jumlah  30  Kecamatan  di  Kota Bandung.  Data-data  tersebut  dianalisis  secara  spasial  untuk  mengetahui  ada  atau  tidak autokorelasi  spasial  yang  terjadi  di  setiap  kecamatan    dan  bagaimana  bentuk  pola  sebaran spasial yang terjadi dari hasil proses autokorelasi spasial.
b) Moran’s Scatterplot

## Gambar 6. Moran’s Scatterplot Penyakit Demam Berdarah Dengue
Analisis Moran’s Scatterplot penyakit demam bardarah Dengue diperoleh hasil sebaran nilai- nilai pengamatan sebagai berikut:
Kuadran  I: Arcamanik,  Rancasari,  Buah  Batu,  Antapani,  Kiaracondong,  Bandung  Kidul, Batununggal,  Lengkong,  Regol,  Bojongloa  Kaler.  Kecamatan  ini  memiliki  nilai  penyakit demam  berdarah  tinggi  dan  dikelilingi  oleh  kecamatan  lain  yang  memiliki  nilai  penyakit demam berdarah tinggi pula (High-High).
Kuadran II: Mandalajati, Sumur Bandung, Cibeunying Kaler, Cidadap, Sukasari, Bojongloa Kidul,  Bandung  Kulon.  Kecamatan  ini  memiliki  nilai  penyakit  demam  berdarah  rendah  dan dikelilingi  oleh  kecamatan  lain  yang  memiliki  nilai  penyakit  demam  berdarah  tinggi  (Low- High).
Kuadran  III: Cibiru,  Panyileukan,  Gedebage,  Cinambo,  Sukajadi,  Cicendo,  Andir, Astanaanyar.  Kecamatan  ini  memiliki  nilai  penyakit  demam  berdarah  rendah  dan  dikelilingi oleh kecamatan lain yang memiliki nilai penyakit demam berdarah rendah pula (Low-Low).
Kudran IV: Ujung Berung, Cibeunying Kidul, Bandung Wetan, Coblong, Babakan Ciparay. Kecamatan ini memiliki nilai penyakit demam berdarah tinggi dan dikelilingi oleh kecamatan lain yang memiliki nilai penyakit demam berdarah rendah (High-Low).

## Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks Moran

## Gambar 7. Visualisasi Autokorelasi Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue
Dari Gambar 7. diketahui pola spasial penyakit Demam Berdarah Dengue yang termasuk pola Cluster  berada  pada  kuadran  I  (High-High),  kuadran  III  (Low-Low).  Kecamatan-kecamatan yang  termasuk  ke  dalam  pola  Cluster  kuadran  I  (High-High)  antara  lain:  Kecamatan Batununggal  (165  Kasus  DBD),  Buahbatu  (202  Kasus  DBD),  Kiaracondong  (172  Kasus DBD), Lengkong ( 236 Kasus DBD). Sedangkan untuk kecamatan-kecamatan yang termasuk ke  dalam  pola  Cluster  kuadran  III  (Low-Low)  adalah  Kecamatan  Panyileukan  (44  Kasus DBD).

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  autokorelasi  spasial  penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  yang  terjadi  di  Kota Bandung,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  autokorelasi  spasial  yaitu  autokorelasi  spasial  yang bersifat positif. Dari hasil uji signifikansi metode indeks Moran dapat disimpulkan bahwa pola sebaran spasial  yang  terbentuk  penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  di  Kota  Bandung  memiliki  pola  sebaran mengelompok  (Cluster).  Adapun  peta  pola  sebaran  spasial  penyakit  demam  bardarah  Dengue  yang terjadi  di  Kota  Bandung  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  peta  pola  sebaran  spasial  penyakit  Demam Berdarah  Dengue,  kecamatan-kecamatan  yang  termasuk  pola  Cluster  (kuadran  I  (High-High)  dan kuadran  III  (Low-Low))  antara  lain:  Kecamatan  Batununggal,  Buahbatu,  Kiaracondong,  Lengkong (High-High) dan Kecamatan Panyileukan (Low-Low).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pikiran  Rakyat.  (2016). Kasus  Demam  Berdarah Terbanyak  Terjadi  di  Kota  Bandung.  Pikiran Rakyat Online. http://www.pikiran-rakyat.com/bandung-raya/2016/11/04/kasus-demam- berdarah-terbanyak-terjadi-di-kota-bandung-waspadalah-383883.
[2] Rosli, dkk (2010). Spatial mapping of dengue incidence: A case study in Hulu Langat District, Selangor, Malaysia. International Journal of Human and Social Sciences, 5(6), 410-414.
[3] Gardner,  B.,  Sullivan,  P.  J.,  Lembo,  Jr,  A.  J.  (2003).  Predicting  stream  temperatures: geostatistical  model  comparison  using  alternative  distance  metrics.  Canadian  Journal  of Fisheries and Aquatic Sciences, 60(3), 344-351.
[4] Nakhapakorn, K., & Jirakajohnkool, S. (2006). Temporal and spatial autocorrelation statistics of dengue fever. Dengue Bulletin-Volume 30.
[5] Puspitasari,  R.,  &  Susanto,  I.  (2011).  Analisis  Spasial  Kasus  Demam  Berdarah  di  Sukoharjo Jawa Tengah dengan Menggunakan Indeks Moran. Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan  Matematika  dengan  tema”  Matematika  dan  Pendidikan  Karakter  dalam Pembelajaran”. Yogyakarta: UNY.
[6] Kosfeld,  R.,  &  Dreger,  C.  (2006).  Thresholds  for  employment  and  unemployment:  A  spatial analysis  of  German  regional  labour  markets,  1992–2000.  Papers  in  Regional  Science,  85(4), 523-542.
[7] Mitchell, A. (2005). The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2: Statistical Measurements and Statistics.
[8] Kartika,  Y.  (2007).  Pola  Penyebaran  Spasial  Demam  Berdarah  Dengue  di  Kota  Bogor  tahun 2005. Departemen Statistika, Institut Pertanian Bogor.
[9] Perobelli,  F.,  &  Haddad,  E.  (2003).  Brazilian  interregional  trade  (1985-1996):  an  exploratory spatial data analysis. ANPEC-Associação Nacional dos Centros de Pósgraduação em Economia [Brazilian Association of Graduate Programs in Economics].
[10] Lee, J., & Wong, D. W. S. W. (2000). GIS and Statistical Analysis with ArcView. John Wiley & Sons, Inc., New York, USA; 2001.p. 192.
[11] Oyana,  T.  J.,  Margai,  F.  M.,  Evans,  A.,  Scott,  K.  E.,  &  MacRoy,  P.  (2006,  November). Identification  of  spatial  patterns  and  neighborhood  characterization  of  elevated  levels  of  child lead  poisoning  in  the  city  of  Chicago,  1997–2003.  In  Race,  Ethnicity  &  Place  Conference. November (pp. 1-4).