SUMMARY
AbstractCurrently the spatial pattern information of dental and oral health is still limited. One method to study dental and oral health patterns is using spatial approach assisted by a Geographic Information System. Tooth filling itself is one of the treatments to overcome dental and oral health. So this study aims to determine the pattern of grouping and the number of dental fillings spatially. The grouping pattern or called spatial autocorrelation was analyzed using several spatial autocorrelation methods. The methods include analysis of Moran I, Getis-Ord Gi*, and LISA. While LISA stands for Local Indicator of Spatial Association. The research sample is 27 subdistricts. The number of dental fillings in 27 subdistricts ranges from 0 to 163. From the results of the study, it is known that the Moran I index ranges from -0.625 to 0.763. It is known that 12 subdistricts have a Moran I value > 0. While the Getis-Ord Gi* index range is from -1,438 to 5,175 with 12 subdistricts having a Getis-Ord Gi* value > 0. Based on LISA analysis, it is known that there is a spatial autocorrelation and grouping with LISA classification goes into in the HH class covers 2 subdistricts. This means that in the 2 subdistricts the number of dental fillings is known to be the highest, clustered, and has spatial autocorrelation compared to other subdistricts. AbstrakSaat ini informasi pola spasial kesehatan gigi dan mulut masih terbatas. Sedangkan salah satu metode untuk mempelajari pola kesehatan gigi dan mulut adalah dengan menggunakan pendekatan spasial yang dibantu dengan Sistem Informasi Geografis. Tumpatan gigi sendiri adalah salah satu perawatan untuk mengatasi kesehatan gigi dan mulut. Maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola pengelompokkan dan jumlah angka tumpatan gigi secara spasial. Pola pengelompokkan atau disebut autokorelasi spasial dianalisa dengan menggunakan beberapa metode autokorelasi spasial. Adapun metode itu mencakup analisis Moran I, Getis-Ord Gi*, dan LISA. Sedangkan LISA merupakan singkatan dari Local Indicator of Spatial Association. Sampel penelitian adalah 27 kecamatan. Angka tumpatan gigi sendiri pada 27 kecamatan berkisar dari 0 sampai 163. Dari hasil penelitian diketahui kisaran indeks Moran I adalah dari -0,625 sampai 0,763. Diketahui bahwa 12 kecamatan memiliki nilai Moran I > 0. Sedangkan kisaran indeks Getis-Ord Gi* adalah dari -1,438 sampai 5,175 dengan 12 kecamatan memiliki nilai Getis-Ord Gi* > 0. Berdasarkan analisa LISA, diketahui adanya autokorelasi spasial dan pengelompokkan dengan klasifikasi LISA masuk ke dalam kelas HH mencakup 2 kecamatan. Artinya di 2 kecamatan itu angka tumpatan gigi diketahui tertinggi, mengelompok, dan memiliki autokorelasi spasial dibandingkan kecamatan lainnya.