VISUALISASI PREVALENSI PENYAKIT KOMORBID YANG RENTAN TERJANGKIT COVID 19 MENGGUNAKAN MULTIDIMENSIONAL SCALING

TAMI MUMTAZ NOVELIA, . (2021) VISUALISASI PREVALENSI PENYAKIT KOMORBID YANG RENTAN TERJANGKIT COVID 19 MENGGUNAKAN MULTIDIMENSIONAL SCALING. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

[img] Text
COVER.pdf

Download (2MB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (317kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (645kB) | Request a copy
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (257kB) | Request a copy
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (551kB) | Request a copy
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (168kB) | Request a copy
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (243kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (684kB) | Request a copy

Abstract

Penyakit komorbid yang diderita seseorang menjadi penyebab kerentanan seseorang terjangkit Covid-19. Diketahui terdapat 5 jenis penyakit komorbid yang menyebabkan penderita rentan terjangkit Covid-19 yaitu asma, diabetes melitus, stroke, penyakit jantung, dan hipertensi. Lima jenis penyakit tersebut merupakan penyakit tidak menular yang tidak memberikan gejala bagi penderitanya. Peningkatan angka penyakit komorbid tidak menular perlu ditekan dengan melakukan pemeriksaan/ screening/ deteksi dini dalam upaya pengendalian faktor risiko. Hal tersebut dapat dilakukan di fasilitas kesehatan tingkat pertama yaitu puskesmas. Akan tetapi, persebaran fasilitas penunjang kesehatan di Indonesia belum merata. Berdasarkan uraian tersebut, maka dilakukan proses visualisasi penyakit komorbid ditiap provinsi di Indonesia untuk mengetahui kesesuaian antara prevalensi penyakit komorbid tidak menular rentan covid 19 dengan jumlah fasilitas kesehatan di Indonesia menggunakan analisis Multidimensional Scaling. Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat kesamaan pola kemiripan prevalensi penyakit komorbid pada tahun-tahun tersebut. Kesamaan pola tersebut adalah penyakit komorbid dan stroke yang jaraknya berjauhan dengan provinsi-provinsi di Indonesia pada tahun 2007, 2013, dan 2018. Hal tersebut mengindikasikan bahwa penyakit komrobid hipertensi dan stroke memiliki prevalensi terendah pada tiap provinsi di Indonesia. Comorbidities that a person suffers from are the cause of a person's vulnerability to contracting Covid-19. It is known that there are 5 types of comorbidities that cause sufferers to be susceptible to contracting Covid-19, there are asthma, diabetes mellitus, stroke, heart disease, and hypertension. The five types of diseases are non-infectious diseases, which do not cause symptoms for sufferers. The increase in the number of non-infectious comorbidities needs to be suppressed by conducting examinations/ screening/ early detection to control risk factors. This can be done at the first level health facilities, namely puskesmas. However, the distribution of health support facilities in Indonesia is not evenly distributed. Based on this description, the process of forming a perception map was carried out to determine the suitability between the prevalence of non-infectious comorbidities susceptible to covid 19 and the number of health facilities in Indonesia using Multidimensional Scaling analysis. The results of the analysis in this study indicate that there are similar patterns of prevalence of comorbid diseases (comorbidities) in those years. The similarity of the pattern is that comorbid diseases and stroke are far apart from the provinces in Indonesia in 2007, 2013, and 2018. This indicates that comorbid hypertension and stroke have the lowest prevalence in each province in Indonesia.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Additional Information: 1). Dr. Ir. Bagus Sumargo, M.Si. ; 2). Siti Rohmah Rohimah, S.Pd., M.Si.
Subjects: Sains > Matematika
Divisions: FMIPA > S1 Statistika
Depositing User: Users 11794 not found.
Date Deposited: 30 Aug 2021 05:47
Last Modified: 30 Aug 2021 08:20
URI: http://repository.unj.ac.id/id/eprint/18182

Actions (login required)

View Item View Item