METODE SPASIAL SKATER UNTUK PENGELOMPOKAN LOKASI BERDASARKAN FASILITAS AIR BERSIH DAN SANITASI
Keywords:
Spasial, SKATER, PengelompokanAbstract
Metode ‘K’luster Analysis by Tree Edge Removal (SKATER) merupakan metode statistik spasial untuk pengelompokan lokasi berdasarkan hubungan dependensi antar lokasi. Seperti pada kasus perilaku dan fasilitas air bersih dan sanitasi masyarakat di Kabupaten Bekasi, Jawa Barat. Karakteristik masyarakat dalam hal fasilitas air bersih dan sanitasi tersebut memiliki hubungan spasial antar kecamatan. Selanjutnya dilakukan pengelompokan kecamatan-kecamatan menggunakan metode SKATER tersebut. Hasil pengelompokan adalah terdapat 6 kelompok lokasi (dari 23 kecamatan). Karakteristik pengelompokan tersebut adalah Kecamatan dengan persentase kepemilikan air bersih, jamban, dan TPA yang tinggi berdekatan dengan yang tinggi pula dan berada di Kabupaten Bekasi bagian tengah. Sementara itu, persentase yang rendah cenderung ada di bagian utara.
Downloads
References
Bekti, RD dan Rachmawati, RN, 2013, Spatial Cluster for Clustering the Influence Factor of Birth and Death Child In Bogor Regency, West Java, AIP Conf Proc. 1589.468-471. 2014.
Bekti, R.D and Sutikno, Spatial Durbin Model to Identify Influential Factors of Diarrhea, J. Math. Statist, 8, 2012, 396-402.
Bekti, R.D, Nurhadiyanti, G,, dan Irwansyah, E, 2013, Penentuan Pola Spasial Kejadian Diare Melalui SAR dan SEM di Kabupaten Bekasi Berbasis Komputer. Thesis Binus. Jakarta
Bekti, RD, Nurhadiyanti, G, dan Irwansyah, E, 2014, Spatial Pattern of Diarrhea Based on Regional Economic and Environment by Spatial Autoregressive Model. AIP Publishing. Volume 1621. Pages 454-461
Dinas Kesehatan Kabupaten Bekasi, 2010, Profil Kesehatan Kabupaten Bekasi Tahun 2010. Bekasi : Dinas Kesehatan Kabupaten Bekasi.
Guo, D, Regionalization with dynamically constrained agglomerative clustering and partitioning (REDCAP), International Journal of Geographical Information Science, Vol. 22, No. 7, 2008, pp801–823.
Lee, J. and D.W.S. Wong, 2001. Statistical Analysis with ArcView GIS. Ist Edn., John Wiley and Sons, New Yjork, ISBN-10: 047143776X, pp: 208.
Reis, IA., Camara, G., R. Assuncao, R., Monteiro, AMV., 2007, Data-Aware Clustering for Geosensor Networks Data Collection, Anais XIII SimpósioBrasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, pp. 6059-6066.
Tango, T., 2010, Statistical Methods for Disease Clustering, USA : Springer.
