ANALISIS SEBARAN KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KECAMATAN WERU, KABUPATEN SUKOHARJO

GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM-BASED ANALYSIS OF DENGUE HEMORRHAGIC FEVER CASE DISTRIBUTION IN WERU SUBDISTRICT, SUKOHARJO REGENCY

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit berbasis vektor yang masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia dengan pola sebaran yang dipengaruhi faktor lingkungan dan kependudukan. Pendekatan analisis spasial skala mikro masih terbatas, sehingga diperlukan integrasi metode seperti autokorelasi, overlay, dan buffering untuk mendukung intervensi yang lebih tepat sasaran. Kecamatan Weru, Kabupaten Sukoharjo, merupakan wilayah dengan kasus tertinggi pada tahun 2024. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola sebaran spasial kasus DBD serta hubungannya dengan kepadatan penduduk dan curah hujan. Metode yang digunakan adalah kuantitatif autokorelasi dengan pendekatan Sistem Informasi Geografis melalui pemetaan tematik, overlay, buffering, serta uji Bivariate Moran’s I dan Moran scatterplot menggunakan data sekunder tahun 2024 tingkat desa. Hasil menunjukkan bahwa hubungan spasial antara kepadatan penduduk dan curah hujan dengan kasus DBD bersifat lemah dan tidak membentuk klaster signifikan (Moran’s I mendekati nol dan negatif). Namun, terdapat konsentrasi kasus tinggi di Desa Tegalsari dan Karakan yang dipengaruhi faktor lingkungan lokal seperti drainase dan kedekatan spasial. Kesimpulan menunjukkan bahwa distribusi DBD lebih dipengaruhi oleh heterogenitas lingkungan mikro dibandingkan faktor makro, sehingga pengendalian perlu difokuskan pada intervensi berbasis mikro area di sekitar zona risiko.

Kata kunci: Analisis Spasial, Curah Hujan, Demam Berdarah Dengue, Kepadatan Penduduk, Sistem Informasi Geografis

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a vector-borne disease that remains a public health problem in Indonesia, with its distribution pattern influenced by environmental and demographic factors. Micro-scale spatial analysis approaches remain limited; therefore, the integrating of methods such as autocorrelation, overlay, and buffering is necessary to support more targeted interventions. Weru Subdistrict, Sukoharjo Regency, recorded the highest number of DHF cases in 2024. This study aimed to analyze the spatial distribution pattern of DHF cases and its relationship with population density and rainfall. The study employed a quantitative spatial autocorrelation approach using a Geographic Information System (GIS) framework, including thematic mapping, overlay, buffering, and Bivariate Moran’s I testing, and Moran scatterplot analysis based on village-level secondary data from 2024. The results showed that the spatial relationship between population density, rainfall, and DHF cases was weak and did not form significant clusters (Moran’s I values were colose to zero and negative). However, a high concentration of cases was identified in Tegalsari and Karakan Villages, which was influenced by local environmental factors such as drainage conditions and spatial proximity. In conclusion, the distribution of DHF was more strongly influenced by micro-environmental heterogeneity than by macro-level factors. Therefore, control strategies should focus on micro-area-based interventions in high-risk zones.

Keywords: Dengue Hemorrhagic Fever, Geographic Information System, Population Density, Rainfall, Spatial Analysis