Zen, Muhammad Zen
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Self Organizing Maps untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota Rawan Demam Berdarah Dengue di Jawa Barat Berdasarkan Faktor Lingkungan dan Sosial-Ekonomi: Penerapan Self Organizing Maps untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota Rawan Demam Berdarah Dengue di Jawa Barat Berdasarkan Faktor Lingkungan dan Sosial-Ekonomi Zen, Muhammad Zen
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 3 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.3.art19

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan permasalahan kesehatan serius di Indonesia, khususnya di Provinsi Jawa Barat yang memiliki jumlah kasus tertinggi secara nasional. Penyebaran DBD dipengaruhi oleh berbagai faktor lingkungan dan sosial-ekonomi seperti curah hujan, ketinggian wilayah, kepadatan penduduk, dan jumlah penduduk miskin. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat berdasarkan potensi kerawanan DBD menggunakan metode Self Organizing Maps (SOM). Metode SOM dipilih karena kemampuannya dalam mengidentifikasi pola tersembunyi dari data multidimensi dan memvisualisasikannya, yang terbukti lebih efektif pada penelitian sebelumnya dibandingkan metode lain. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi jumlah curah hujan, ketinggian wilayah, kepadatan penduduk, jumlah penduduk miskin, dan jumlah kasus DBD. Untuk penentuan jumlah cluster didapatkan sebanyak enam cluster dengan menggunakan metode K-Means Clustering dan divalidasi dengan metrik Davies-Bouldin Index (DBI), Silhouette Score, dan Calinski–Harabasz Index. Dengan menganalisis lima variabel utama, Hasil SOM mengungkap bahwa cluster 3 dan 5 memiliki tingkat kerentanan tertinggi akibat kepadatan penduduk sangat serta jumlah kasus DBD yang besar. Cluster 1 dan 4 memiliki risiko terendah, sementara cluster 2 dan 6 tergolong risiko sedang dengan karakteristik geografis dan sosial-ekonomi yang berbeda. Hasil penelitian ini diharapkan mampu menjadi dasar bagi penargetan intervensi yang tepat sasaran dan perumusan kebijakan adaptif yang responsif terhadap perubahan.