Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah penyakit menular yang memengaruhi paru-paru. Gejala biasanya muncul dalam beberapa jam hingga beberapa hari setelah terpapar. Gejala ISPA dapat bervariasi, meskipun umumnya termasuk demam dan batuk. Gejala umum lainnya meliputi sakit tenggorokan, pilek, sesak napas, mengi, atau kesulitan bernapas. Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) memengaruhi setidaknya 25% dari populasi Surabaya.
Penelitian mengenai ISPA
Badan Pusat Statistik Surabaya melaporkan bahwa jumlah pasien ISPA meningkat secara signifikan dari tahun 2015 hingga 2016, dari 191.800 menjadi 443.465 kasus. Pada Mei 2019, Dinas Kesehatan Surabaya juga melaporkan bahwa ISPA telah terdaftar sebanyak 305.270 kasus. Hubungan antara polusi udara dan ISPA cukup kompleks untuk dibahas secara mendalam.
Penelitian sebelumnya telah menemukan hubungan antara tingkat polusi udara dan prevalensi penyakit pernapasan. Namun, Dinas Kesehatan Surabaya melaporkan bahwa kualitas udara rendah merupakan penyumbang terbesar terhadap ISPA di Surabaya, mencapai 40%. Dinas Kesehatan Surabaya dan Badan Pusat Statistik Surabaya telah mengumpulkan dan menganalisis data terkait ISPA per kecamatan.
Publikasi sebelumnya telah menunjukkan bahwa faktor risiko ISPA adalah kepadatan populasi, kepadatan hunian, polusi udara, dan sanitasi lingkungan yang rendah. ISPA memiliki pola tertentu berdasarkan faktor geografis dan sosial. Memahami tren ini merupakan rencana praktis untuk manajemen ISPA dan dapat membantu manajer kesehatan. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang dapat mengevaluasi dan mengelompokkan data terkait kasus ISPA. Ini adalah sistem yang mempertimbangkan hubungannya dengan faktor-faktor geografis dan lingkungan, bukan hanya jumlah orang yang terlibat.
Pemerintah memiliki peran penting dalam memberikan pelayanan publik kepada masyarakat. Perubahan dalam sistem politik-ekonomi dan hubungan korporasi yang dihasilkan dari Revolusi Industri 4.0 telah mengubah kebutuhan organisasi pemerintah dalam berbagai tingkat ruang lingkup dan kompleksitas.
Transformasi organisasi pemerintah sangat penting dan harus terus dikejar sebagai instrumen bagi pejabat pemerintah untuk menanggapi perubahan. Dengan berbagai fenomena kemajuan teknologi dan efeknya yang telah dijelaskan di atas, kebutuhan mendesak untuk transformasi organisasi pemerintah untuk menanggapi tuntutan akuntabilitas dan transparansi publik semakin tinggi saat ini karena perkembangan era Revolusi Industri 4.0.
Dalam beberapa tahun terakhir, telah terjadi keberhasilan luar biasa dalam menggunakan berbagai bidang pengumpulan data dari komputer genggam, ponsel cerdas, tablet PC, asisten digital pribadi, dan notebook. Data GIS dengan mudah menyimpan, mengubah, menggabungkan, dan menghubungkan objek spasial dunia nyata. Data spasial yang diekspresikan dengan sumber data lain memberikan sarana efisien untuk perencanaan, pengambilan keputusan, dan pengelolaan banyak aspek kegiatan sosial-ekonomi yang mendapatkan manfaat dari dimensi spasial.
Mobilitas adalah fenomena yang sangat penting dan merupakan tren terkini yang paling penting dalam teknologi informasi (TI), terutama dalam kategori solusi biaya rendah. Sistem dan perangkat komputasi mobile mengubah cara GIS disampaikan dari awan ke tangan pengguna, memberikan akurasi data, integritas keandalan, pengurangan kesalahan, dan pengujian dan pemrosesan waktu nyata biaya informasi lebih banyak waktu dan upaya, protokol komunikasi yang lebih cepat, dan produktivitas yang meningkat.
Pemantauan jarak jauh satelit resolusi tinggi dapat mengekstrak data spasial dalam sektor kesehatan. Sistem Informasi Geografis (SIG) menangkap, mengevaluasi, mengorganisir, dan menginterpretasikan informasi permukaan bumi. SIG dapat memproses dan memvisualisasikan data spasial dan atributnya. SIG juga dapat memantau penyebaran lokasi ISPA berdasarkan lingkungannya.
Clustering adalah metode analisis data yang digunakan dalam penambangan data untuk mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama untuk kelompok tertentu. Pengelompokan adalah alat yang sangat berguna dalam sektor medis untuk mengeksplorasi model dan struktur dalam kumpulan data yang ditandai dan tidak ditandai. Berbeda dengan metode yang diawasi, pengelompokan adalah metode yang tidak diawasi yang bekerja pada kumpulan data tanpa variabel output (target), dan tidak ada yang diketahui tentang hubungan antara observasi, yaitu data yang tidak ditandai.
Metode K-means
Metode K – means telah menunjukkan hasil pengelompokan yang sangat baik saat membandingkan kumpulan data besar dengan algoritma pengelompokan lainnya, seperti SOM (Self Organizing Maps) dan Hirarkis. Penelitian kami bertujuan untuk membuat sistem untuk mengelompokkan dan memvisualisasikan penyebaran ISPA di Surabaya. Metode K – Means dipilih sebagai metode pengelompokan untuk penyebaran ISPA di Surabaya. Penelitian ini diharapkan menjadi langkah pertama dalam mitigasi penyebaran ISPA di Surabaya. Sistem ini akan mengklasifikasikan daerah yang terkena ISPA di Surabaya berdasarkan variabel pendukung, termasuk populasi, luas wilayah, kepadatan penduduk, jumlah penderita ISPA, dan jumlah industri menengah dan besar, dan Sistem Informasi Geografis akan memvisualisasikan hasil pengelompokan. Sistem ini akan membantu pemerintah memvisualisasikan masalah kesehatan yang berkaitan dengan populasi untuk memantau dan memproses program kesehatan Masyarakat.
Penulis : Faried Effendy
Referensi:
Effendy, Faried, Taufik Taufik, and Hismoyo Narendra. “Mobile application for acute respiratory infection clustering.” AIP Conference Proceedings. Vol. 2975. No. 1. AIP Publishing, 2023.
Link:
