POLA KECENDERUNGAN SPASIAL KEJADIAN MALARIA (STUDI KASUS ; DI KABUPATEN KEPULAUAN SELAYAR TAHUN 2011-2013)
Bibliographic record
Abstract
Aspek spasial (wilayah) penting dikaji karena pada dasarnya kejadian penyakit merupakan fenomena spasial dengan karakteristik, seperti keberadaan habitat, ketinggian permukaan tanah (topografi), kepadatan penduduk, dan kondisi iklim semuanya merupakan variabel penting yang menentukan kejadian penyakit, terutama penyakit akibat vector seperti malaria. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola kecenderungan spasial penyakit malaria berdasarkan keberadaan habitat larva Anopheles, iklim (curah hujan dan hari hujan), topografi (ketinggian wilayah), dan demografi (kepadatan penduduk) beserta korelasinya dengan kejadian malaria. Penelitian menggunakan jenis desain studi ekologi yakni exploratory studies dan berlokasi di wilayah daratan utama Kabupaten Kepulauan Selayar (6 Kecamatan) memanfaatkan data sekunder tahun 2011-2013 serta data hasil observasi lapangan. Data dianalisis secara spasial dalam bentuk peta tematik (peta overlay) dan analisis statistik dengan uji korelasi Spearman-rho dan uji korelasi Gamma. Hasil penelitian menunjukkan kecenderungan spasial kejadian malaria dengan pola berkerumun, mengumpul pada wilayah tertentu yang banyak terdapat habitat larva dengan curah hujan rendah (>50 mm) dan hujan<10 hari/bulan, terkosentrasi di wilayah dataran rendah dan dekat dengan garis pantai (>100 mdpl) dengan kepadatan penduduk kurang padat (51-250 Jiwa/Km2). Hasil uji korelasi menunjukkan tidak ada korelasi bermakna curah hujan, hari hujan, dan kepadatan penduduk, sedangkan korelasi keberadaan habitat dan dengan kejadian malaria berkorelasi positif (p=0.042<0.05, r=0.829) dan ketinggian wilayah berkorelasi negatif (0.018 < 0.05, r= - 0.580). Perlu perbaikan registrasi penderita malaria, rutin melakukan survey entomologi dan melakukkan survey migrasi untuk mengantisipasi penularan kasus impor menjadi kasus lokal.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".