Andrias, Rezkia Putri (2016) IDENTIFIKASI POLA KLUSTER PERSEBARAN KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL DENSITY-BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE (HDBSCAN). S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (13kB)
	Text Abstrak.pdf Download (12kB)
	Text Bab I.pdf Download (25kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (243kB)
	Text Full-Text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat yang bersifat endemis di Kabupaten Aceh Utara. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola persebaran spasial kasus DBD serta memetakan wilayah hotspot kerawanan guna mendukung intervensi dinas kesehatan yang lebih tepat sasaran. Metode utama yang digunakan adalah Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN), dengan metode Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) diterapkan sebagai pembanding performa. Pengujian kualitas kluster dievaluasi menggunakan metrik Density-Based Clustering Validation (DBCV). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola persebaran kasus DBD di Kabupaten Aceh Utara terpusat di wilayah pesisir utara dan bagian barat dengan mobilitas serta kepadatan penduduk tinggi. Dari total 143 data pasien, metode HDBSCAN berhasil mengidentifikasi 16 kluster spasial dengan 36 data noise (25,17%), serta mencapai skor DBCV sebesar +0,3878. Sementara itu, metode OPTICS menghasilkan 11 kluster dengan 57 data noise (39,86%) dan skor DBCV sebesar -0,9996. Area dengan konsentrasi kasus tertinggi (kluster terpadat) teridentifikasi pada Kluster 7 yang berpusat di Kecamatan Kecamatan Syamtalira Bayu, Desa Dayah Baro, yang ditetapkan sebagai wilayah prioritas utama penanganan. Berdasarkan evaluasi matematis dan pemetaan spasial, metode HDBSCAN terbukti lebih optimal, adaptif, dan akurat dibandingkan OPTICS dalam memetakan pola persebaran spasial DBD di Kabupaten Aceh Utara. Kata Kunci: Demam Berdarah Dengue (DBD), HDBSCAN, OPTICS, Kluster Spasial, DBCV, Aceh Utara.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Rezkia Putri Andrias
Date Deposited:	07 Sep 2026 03:28
Last Modified:	07 Sep 2026 03:28
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22494

Actions (login required)

View Item