DBD merupakan penyakit endemis di Kabupaten Sleman dan masuk dalam kategori endemis nasional. Tercatat dari tahun 2001 = 2013 terdapat 6.307 kasus DBD. Dengan melihat hal tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk mengkaji Kerentanan Wilayah Terhadap Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Sleman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means Cluster. Metode K-Means Cluster mengelompokan desa–desa berdasarkan kemiripan ciri atau kemiripan nilai variabel exsposure dan sensitivity. Variabel–variabel tersebut yaitu total kasus DBD dari tahun 2001-2013, rata-rata Incidance Rate (IR) tahun 2001-2013, endemisitas DBD, kepadatan penduduk, kepadatan bangunan, Angka Bebas Jentik (ABJ), dan curah hujan. Tingkat kemiripan tiap desa diukur dari jarak terdekat desa–desa tersebut terhadap pusat-pusat cluster yang terbentuk selama proses custering. Desa–desa tersebut akan membentuk kelompok berdasarkan jarak terdekatnya terhadap pusat clsuter akhir (final cluster center). Setelah dikelompokan berdasarkan kedekatan jarak dengan pusat cluster kemudian dikelompokan kembali berdasarkan tingkat kerentanannya menjadi tiga kelas kerentanan yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Dalam penelitian ini terdapat 86 desa yang akan dikelompokan. Hasil dari penelitian menyatakan bahwa 22 desa merupakan desa dengan kerentanan terhadap DBD tinggi, 27 desa merupakan desa dengan kerentanan terhadap DBD sedang, dan 37 merupakan desa dengan kerentanan rendah.

---

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is endemic disease in Sleman Regency and in the category of national endemic. Recorded from 2001 - 2013 there were 6,307 cases of DHF. By looking at that, the study aims to assess the Place Vulnerability to Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) Epidemic in Sleman Regency. The method in this study is using K - Means Cluster. K - Means Cluster use to group villages by the similarity characteristic or variable value of exposure and sensitivity. The variables are the number of dengue cases from 2001-2013, Average of Incidence Rate 2001-2013, Endemicity, Population density, Building density, Angka Bebas Jentik and Precipitation.

Similarity villages measured by the nearest distance from the villages to the cluster center at process clustering. That village will form groups based on nearest distance to the final cluster centers. After the groups based on the nearest distance to the center of the cluster then re-grouped based on their level of vulnerability into three classes, low, medium, and high. There are 86 village will be grouped.

The results of the study mentions that 22 villages are high vulnerability, 27 villages are in medium vulnerability and 37 villages with a low vulnerability to DHF.