KLASIFIKASI DISTRIBUSI PENDERITA INFEKSI SALURAN PERNAPASAN AKUT (ISPA) MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI KABUPATEN LUWU BERBASIS ARCGIS ONLINE
Abstract
Acute Respiratory Infection (ARI) is a health issue characterized by an uneven distribution of cases across Luwu Regency; consequently, regional grouping is required to assist in prioritizing management efforts. This study aims to classify the distribution of ARI cases using the K-Means Clustering method and to visualize the results via an ArcGIS Online-based digital map. A quantitative method with a spatial-descriptive approach was employed, utilizing data on the number of ARI cases across 22 districts in Luwu Regency from 2023 to 2025, obtained from the Luwu Regency Health Office. The research process involved data collection and processing, the determination of three clusters (low, medium, and high) using the K-Means method, and the visualization of clustering results through ArcGIS Online. The findings demonstrate that the K-Means method effectively grouped districts into three categories based on the similarity of ARI case counts, while ArcGIS Online successfully presented an interactive digital map that facilitates the identification of the spatial distribution of ARI cases. Thus, the developed system provides easily understandable spatial information and supports monitoring, decision-making, and the formulation of ARI management strategies in Luwu Regency.
References
Ardiansyah, I., Maulana, M. R., Susiyanti, S., Abdullah, S., Subagiyo, A., Widyanto, A., & Nova, R. I. T. (2025). Analisis Spasial Faktor Sosial, Pelayanan Kesehatan, dan Lingkungan terhadap Kasus COVID-19 di Jawa Tengah. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia, 24(3), 351–362. https://doi.org/10.14710/jkli.76257
A’yun, I. Q., & Umaroh, R. (2023). Polusi Udara dalam Ruangan dan Kondisi Kesehatan: Analisis Rumah Tangga Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 23(1), 16–26. https://doi.org/10.21002/jepi.2022.02
Crispin, A. R., Edbert, Hulu, V. T., Kamble, P. B., & Dharma, A. (2025). Tren dan Potensi Sistem Informasi Geografis dalam Penanggulangan Demam Berdarah: Analisis Bibliometrik. Data Sciences Indonesia (DSI), 5(1), 126–136. https://doi.org/10.47709/dsi.v5i1.6351
Darmawan, S. A. D., & Karmilasari. (2024). Penerapan Metode K-Means Clustering dan Simple Moving Average untuk Memprediksi Jenis Penyakit di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 11(4), 877–886. https://doi.org/10.25126/jtiik.1148703
Desiani, A., Indra Maiyanti, S., Andriani, Y., Suprihatin, B., Amran, A., Marselina, N. C., & Salsabila, A. (2023). Perbandingan Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. Jurnal PROCESSOR, 18(1). https://doi.org/10.33998/processor.2023.18.1.700
Esri. (2025). ArcGIS ® Online What can you do with ArcGIS Online?
Fadila, F. N., & Siyam, N. (2022). Analisis Data: Polusi Udara di Jakarta Meningkat 166,67% Sejak Awal 2023. Journal of Public Health Research and Development, 6(4), 1.
GAZALI, M., & ADEKO, R. (2023). Analisis Faktor Lingkungan, Perilaku Terhadap Kejadian Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Atas (Ispa) Di Lembaga Permasyarakatan Bentiring Bengkulu. Journal of Nursing and Public Health, 11(1), 92–98. https://doi.org/10.37676/jnph.v11i1.4088
Hafiz, M., Anggraini, S., Prodi, M., Informasi, S., Tinggi, S., Informatika, M., & Royal, D. K. (2024a). Klasterisasi Penyakit Menular di Indonesia Menggunakan Metode K-means Clustering. Dalam Journal of Computer)online) (Vol. 4, Nomor 1).
Hafiz, M., Anggraini, S., Prodi, M., Informasi, S., Tinggi, S., Informatika, M., & Royal, D. K. (2024b). Klasterisasi Penyakit Menular di Indonesia Menggunakan Metode K-means Clustering. Dalam Journal of Computer)online) (Vol. 4, Nomor 1).
Harliana, H., Rusdiyan Yusron, R. D., & Machfud, I. (2022). Klasifikasi dan Monitoring Status Gizi Balita Melalui Penerapan Metode Naïve Bayes Classification Berbasis GIS. Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS, 4(02), 161–168. https://doi.org/10.46772/intech.v4i02.869
Jurnal, P. :, Masyarakat, K., Rosyada, N. N., Afandi, M. B., Kesehatan, D., Airlangga, U., Epidemiologi, D., Promosi, D., & Fakultas, K. (t.t.). Eksplorasi Pola Penyakit Menular di Nusa Tenggara Timur Menggunakan Algoritma K-Means Clustering.
Kesehatan, J., Kalimantan, P. B., Kedokteran, F., Mulawarman, U., Fitrah, M. A., Saefurrohim, M. Z., & Utami, D. M. (2025). Spatial Distribution of Dengue Hemorrhagic Fever Cases in the Temindung Primary Health Care Area, Samarinda City, 2024: A Nearest Neighbour Analysis. Dalam JKPBK (Vol. 8, Nomor 2). http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/JKPBK
Muhammad, H., & Anggraini, S. (2024). Klasterisasi Penyakit Menular di Indonesia Menggunakan Metode K-means Clustering. J-Com (Journal of Computer), 4(1), 50–57. https://doi.org/10.33330/j-com.v4i1.3033
Nahdhiyatul Fikriyah, V., Al Hasbi, H., Lila Anggani, N., El Izzudin Kiat, U., Ahmad Yani, J., Tengah, J., Keperawatan, P., Estu Utomo, S., Jalan Tentara Pelajar, I., Geografi, F., Muhammadiyah Surakarta, U., Jalan Ahmad Yani, I., & Tengah Informasi Artikel Abstrak, J. (t.t.). Visualisasi dan Analisis Data Fasilitas Kesehatan Berasis web Dengan ArcGIS Storymaps. Jurnal Ilmiah Kesehatan Keperawatan, 18, 2022–2029. https://doi.org/10.26753
Naila Amelia Shahada, Bambang Agus Herlambang, & Ahmad Khoirul Anam. (2026). Analisis Persebaran Kasus Diare dan Tuberkulosis di Kabupaten Rembang Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) Tahun 2023-2024. Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, 4(1), 121–132. https://doi.org/10.61132/merkurius.v4i1.1356
Padang, S., Hulu, S., & Sipayung, S. P. (2026). Analisis Pengelompokan kabupatan/kota di Provinsi Sumatera Utara berdasarkan Penyakit Menular Menggunakan Algoritma K-Means. Dalam Informatics and Computer Engineering Journal (Vol. 6, Nomor 1). https://sumut.bps.go.id
Pemanfaatan, S., Dalam, S., & Kesehatan Untuk Mahasiswa, S. (t.t.). Imaniar Sevtiyani et al.
Permata Sari, Y., & Basir, C. (2025). Analisis Klaster Dengan Metode K-means pada Persebaran Kasus Covid-19 Berdasarkan Desa di Kecamatan Kemang – Bogor. Pelita : Jurnal Penelitian dan Karya Ilmiah, 24(2), 33–45. https://doi.org/10.33592/pelita.v24i2.5504
Qona`ah, N., & Sutikno, S. (2016). Analisis Pola Persebaran ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) Sebagai Dampak Industri Migas di Kabupaten Bojonegoro Menggunakan Spatial Pattern Analysis dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic. Jurnal Sains dan Seni ITS, 5(2), 462–467.
Ri, K. (2023). https://mediakom.kemkes.go.id/.
Ridho, T. R. A., Fakhriza, M., & Ikhwan, A. (2024). Penerapan Algoritma K-means Dalam Mengelompokkan Penyebaran Penyakit di Kecamatan SEI Balai. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), 8(1), 1–7. https://doi.org/10.59697/jtik.v8i1.487
Rosyada, N. N., Afandi, M. B., & Mahmudah, M. (2026a). Eksplorasi Pola Penyakit Menular di Nusa Tenggara Timur Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Prepotif : Jurnal Kesehatan Masyarakat, 10(1), 505–512. https://doi.org/10.31004/prepotif.v10i1.55205
Rosyada, N. N., Afandi, M. B., & Mahmudah, M. (2026b). Eksplorasi Pola Penyakit Menular di Nusa Tenggara Timur Menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Prepotif : Jurnal Kesehatan Masyarakat,, 10(1), 505–512. https://doi.org/10.31004/prepotif.v10i1.55205
Ruhban, A., Sahrun, N. I., & Indraswari, N. L. A. (2023). The Relationship Between the Physical Condition of Houses and Occupant Behavior with the Incidence of ARI in the Balla Village, Bajo Subdistrict, Luwu Regency. Sulolipu : Media Komunikasi Sivitas Akademika dan Masyarakat, 23(2), 250–260.
Setiyawan, D. T., Berlilana, B., & Barkah, A. S. (2025). Analisis Pola Penyebaran Penyakit Menggunakan Pendekatan Clustering Hierarkis dan K-means. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 10(4), 4251–4260. https://doi.org/10.29100/jipi.v10i4.7328
Siampa, I. T. A., Noor, N. N., & Yusnitasari, A. S. (2023). Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Infeksi Saluran Pernapasan Akut Pada Balita. Hasanuddin Journal of Public Health, 4(1), 57–71. https://doi.org/10.30597/hjph.v4i1.25895
Sudianto, A., Wasil, M., & Mahpuz, M. (2021). Penerapan Sistem Informasi Geografis dalam Pemetaan Sebaran Kasus Gizi Buruk. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi, 4(2), 142–150. https://doi.org/10.29408/jit.v4i2.3559
Syahputra, I., Ilhamsyah, I., Rahmayuda, S., & Febrianto, F. (2022a). Sistem Klasterisasi Data Kesehatan Penduduk Untuk Menentukan Rentang Derajat Kesehatan Daerah Menggunakan K-means. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 10(1), 66–73. https://doi.org/10.31294/jki.v10i1.12872
Syahputra, I., Ilhamsyah, I., Rahmayuda, S., & Febrianto, F. (2022b). Sistem Klasterisasi Data Kesehatan Penduduk Untuk Menentukan Rentang Derajat Kesehatan Daerah Menggunakan K-means. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 10(1), 66–73. https://doi.org/10.31294/jki.v10i1.12872
Tarmizi, D., & Ridha, Muh. R. (2021). Sistem Informasi Geografis Berbasis Web Persebaran Fasilitas Pelayanan. Jurnal Perangkat Lunak, 3, 111–123.
Umiyati. (2021). Faktor Risiko Lingkungan Fisisk Rumah Terhadap Kejadian Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Pada Balita (Literature Review) (Vol. 4, Nomor 1).
Vinueza-Martinez, J., Correa-Peralta, M., Ramirez-Anormaliza, R., Franco Arias, O., & Vera Paredes, D. (2024). Geographic Information Systems (GIS) Based on WebGIS Architecture: Bibliometric Analysis of the Current Status and Research Trends. Dalam Sustainability (Switzerland) (Vol. 16, Nomor 15). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). https://doi.org/10.3390/su16156439
WHO, W. H. O. (2020). Pusat Pengobatan Infeksi Saluran Pernapasan Akut Berat. World Health Organization, 100.
Wibowo, A. S., & Mulyastuti, I. D. (t.t.). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Jumlah Fasilitas Kesehatan Menurut Pemerintah Provinsi DKI Jakarta. Diambil https://jakarta.bps.go.id
Yusuf, D., Guilin, X., & Jiao, D. (2023). Application of K-Means Clustering Algorithm to Obtain Recommendations for Strategies to Increase the Number of Students in the Information Systems Study Program at ITB Ahmad Dahlan Jakarta. Journal of Computer Science Advancements, 1(4), 204–214. https://doi.org/10.70177/jsca.v1i4.581
