Pemodelan spasial kejadian penyakit tuberkulosis melalui analisis citra QuickBird dan sistem informasi geografis :: Kasus Daerah Kota Yogyakarta, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta

ERLANGGA, Satya, Dr. Sudibyakto, M.S

2009 | Tesis | S2 Penginderaan Jauh

Tingkat penularan penyakit Tuberkulosis (TB) di Indonesia tergolong masih tinggi. Diperlukan kajian mengenai variasi spasial kejadian penyakit TB dan parameter kondisi lingkungan untuk mengetahui faktor penentu kejadian penyakit TB, yang selanjutnya dapat dilakukan pemodelan spasial untuk mengetahui daerah yang beresiko terhadap penyakit TB. Tujuan dari penelitian adalah : 1) mengkaji kemampuan citra QuickBird untuk ekstraksi parameter kondisi lingkungan terkait kejadian penyakit TB dan kontribusinya dalam pemodelan spasial panyakit TB, 2) mengkaji hubungan keruangan antara parameter kondisi lingkungan dengan kejadian penyakit TB, 3) melakukan pemodelan spasial untuk menentukan daerah yang beresiko terhadap kejadian penyakit TB. Analisis citra QuickBird terdiri dari : interpretasi citra, uji akurasi dan penyajian data spasial parameter lingkungan yang diduga terkait penyakit TB, meliputi : 1) jarak terhadap sungai; 2) jarak terhadap jalan utama; 3) jarak terhadap pusat-pusat kegiatan; 4) kepadatan bangunan; dan 5) potensi interaksi keruangan. Data spasial kejadian TB diperoleh dengan melakukan geocode menggunakan GPS pada alamat pasien TB tahun 2004, analisis spasial dilakukan untuk mengetahui apakah sebaran kejadian TB merupakan sebaran yang dependen dengan menggunakan metode nearest neighbor index dan spatial autocorrelaiton moran-I index. Selanjutnya dilakukan analisa korelasi spasial antara sebaran kejadian penyakit TB dengan parameter lingkungan dengan metode cross nearest neighbor distance dan bivariate local moran-I. Hasil korelasi spasial digunakan sebagai pembobot dalam melakukan pemodelan spasial untuk menentukan daerah yang beresiko terhadap penyakit TB dengan menggunakan pemodelan indeks, pemodelan regresi digunakan untuk prediksi kejadian TB. Validasi model dilakukan dengan membandingkan hasil pemodelan spasial dengan data aktual kejadian TB tahun 2006 dan 2008. Penelitian ini berhasil menunjukkan kemampuan dan kontribusi citra Quickbird dalam pemodelan spasial kejadian penyakit Tuberkulosis, dengan menghasilkan data spasial parameter lingkungan yang diduga terkait kejadian penyakit TB dengan akurasi yang memadai, yang selanjutnya menjadi basis data spasial dalam sistem informasi geografis untuk pemodelan spasial untuk menentukan daerah yang rentan dan beresiko terhadap TB serta prediksi kasus TB. Spatial statistics analysis memiliki peran yang sangat menentukan dalam keberhasilan mendeskripsikan sebaran secara kuantitatif dan mengidentifikasi korelasi spasial antara dua set sebaran.

The level of tuberculosis (TB) infection in Indonesia is still high. It require a study about spatial variation from TB cases and the condition of environment parameter to identify the determinant factor of TB disease, later on can be used in spatial modeling to specify the area with high risk of TB diseases. The aims of this research are : 1) to analyze QuickBird imagery capability to produce spatial data of environment parameter condition which related with distribution of tuberculosis cases and it contribution on spatial modeling of TB disease, 2) to analyze spatial correlation between environment parameter and distribution of tuberculosis cases, 3) to identify the area with high risk of TB diseases using spatial modeling. QuickBird imagery analysis are consist of : image interpretation, field checking, accuration test, and desemination of spatial data of environment parameter which estimated related with distribution of TB cases, including : 1) distance to river; 2) distance to main street; 3) distance to centers of activity; 4) building density; and 5) potency of spatial interaction. Spatial data of individual cases of TB was obtained by geocode input using GPS to the address of tuberculosis patient year 2004, spatial analysis was worked for knowing whether distribution of Tuberculosis cases was random pattern by using nearest neighbor distance method and spatial autocorrelation moran-I index. Next, spatial correlation analysis was executed between tuberculosis cases distribution and environment parameter by using cross nearest neighbor distance and bivariate local moran-I. The result of spatial correlation analysis used as weighting factor on spatial modeling to determining the area with high risk of tuberculosis diseases by using index model. Regression model was used to predict the cases of Tuberculosis. Model validation executed by comparing the result of spatial model with actual data of Tuberculosis cases year 2006 and 2008. This research had succeed to shown contribution and ability of QuickBird imagery in spatial modeling of tuberculosis disease, productively spatial data of environment parameter which related with distribution of tuberculosis cases with adequate accuracy, which later on used as spatial database and formulated by geographic information system in spatial modeling. Spatial statistics analysis have important role to explaining quantitatively from a geographic distribution and to find spatial relationship among others

Kata Kunci : QuickBird,Spatial Statistics,Pemodelan Spasial,Tuberkulosis,Spatial Statistics Analysis, Spatial Modeling, Tuberculosis