Latar Belakang: Di Indonesia, malaria masih merupakan penyakit menular dan menjadi masalah kesehatan masyarakat. Di Indonesia, terdapat 443.530 kejadian malaria pada tahun 2022, dan tercatat 71 kasus kematian terkait malaria. Sesuai antisipasi, tujuan pemberantasan malaria semakin maju, dengan 372 dari 514 kabupaten dan kota berpeluang bebas malaria pada akhir tahun 2022. Hanya ada satu kabupaten yang penularan malarianya terjadi di Pulau Jawa dan Bali, dan itulah Purworejo di Jawa Tengah. Karena malaria adalah penyakit yang bersifat lokal, maka diperlukan upaya pengendalian lokal. Sebagian besar penyakit malaria disebabkan oleh variabel perilaku dan lingkungan. Dalam epidemiologi, analisis spasial sangat berguna untuk menentukan pengelompokan penyakit dan menilai prevalensi penyakit dalam kaitannya dengan lokasi geografis. Tujuan: memahami unsur-unsur yang berkontribusi terhadap terjadinya penyakit malaria di Kabupaten Purworejo serta gambaran spasial kejadian tersebut Metode: Angka kejadian malaria di Kabupaten Purworejo pada tahun 2022 akan dideskripsikan dan dipetakan dengan menggunakan penelitian deskriptif kuantitatif ini. Badan Pusat Statistik (BPS), badan informasi geografis, dan data sekunder laporan malaria Kabupaten Purwerejo menjadi sumber data yang dimanfaatkan. Alat QGIS 3.10, STATA 17, dan GEODA digunakan untuk pengumpulan dan pemrosesan data. Koordinat data geografis setiap kasus tersedia, dan analisis statistik dilakukan untuk menentukan distribusi frekuensi dan persentase setiap variabel faktor risiko yang mempengaruhi kejadian malaria serta melakukan analisis spasial untuk menentukan pola geografis penyebaran penyakit. . Hasil: Berdasarkan karakteristik demografi dan pemeriksaan malaria kasus terbanyak ditemukan pada usia 18-45 tahun (51,05%),  Berdasarkan jenis kelamin persentasi jumlah laki-laki ditemukan lebih banyak dari Perempuan (64,87%), pekerjaan yang terbanyak adalah petani (78%) pemeriksaan terbanyak dilakukan dengan mikroskop (99%), Jenis parasite terbanyak adalah Falciparum (85,48%), berdasarkan klasifikasi sumber penularan yang terbanyak merupakan kasus indigenous (83,61%) dan kasus terbanyak ditemukan pada puskesmas Kaligesing. (33,96%). Berdasarkan analisis univariat variabel independent kasus malaria tahun 2022 Kabupaten Purworejo  rata rata jumlah curah hujan adalah 3209,25 dengan nilai terendah adalah 2971 dan nilai tertinggi adalah 4217. Ratarata Kelembaban adalah 87, 75 dengan nilai terendah adalah 84% dan tertinggi adalah 89%. Jika dilihat dari kepadatan penduduk maka kepadatan penduduk terendah adalah 427 jiwa/km2 dan tertinggi adalah 1669 jiwa/km2. Berdasarkan ketinggian memiliki ratarata 64,9375 mdpl dengan terendah adalah 12 mdpl dan tertinggi adalah 213 mdpl. Berdasarkan wilayah kasus di atas dapat diambil kesimpulan bahwa kasus malaria bila dilihat dari penyebarannya memiliki gambaran dengan pola spasial. Peta buffer jangkauan pusat layananan dengan jarak 1000 m dari puskesmas terdapat 241 (56,4%)dari 427 kasus malaria. Kasus malaria pada tahun 2022 terdapat pada daerah denganketinggian wilayah diatas 18 mdpl atau berada diantara 18-213 mdpl. Berdasarkan curahhujan terlihat pada peta 98% kasus berada pada jumlah curah hujan yang lebih rendah(2971 mm) dan 2% berada pada jumlah curah hujan yang lebih tinggi. Sebagian besarkasus 2022 (98%) tersebar pada daerah yang kepadatan penduduknya yang terendah yaitu427-608/km2   namun Sebagian kasus (2%) terdapat juga pada daerah dengan kepadatanpenduduk yang paling tinggi yaitu kepadatan penduduk 929-1669.km2. Pada Peta terlihatbahwa 98% kasus malaria berada pada kelembaban 89% dan 2% kasus berada padakelembaban 84%. Pada Analisa indeks moran ditemukan I = 0,124 dengan E(I) =-0,0667,dan P=0,04 yang menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif. I>E(I) menunjukkanbahwa polanya adalah mengelompok. Autokorelasi spasial penyebaran malariaKabupaten Purworejo terlihat bahwa penyebaran kasus malaria tahun 2022 terdapatautokorelasi spasial positif. Berdasarkan nilai I dan E(I) menunjukkan bahwa polapenyebarannya adalah mengelompok. Nilai P  =0,03 yang lebih kecil dari alpha makahipotesis Ho ditolak berdasarka uji yang telah dilakukan ini yang berarti terdapatautokorelasi spasial kejadian malaria tahun 2022. peta LISA cluster terlihat bahwa adasatu kecamatan dengan kasus malaria tinggi  dikelilingi oleh kecamatan yang memilikikasus malaria yang tinggi yaitu  kecamatan Kaligesing. Terdapat 2 wilayah kecamatandengan kasus rendah yang disekelilingnya terdapat kecamatan yang memiliki kasus yangtinggi yaitu kecamatan Loano dan Bagelan. Pada kuadran 3 menunjukkan lokasi pengamatan kecamatan yang memiliki kasus yang rendah yang sekelilingnya adalahkecamatan yang memiliki kasus rendah juga yaitu kecamatan kemiri. Pada Kuadranempat tidak ditemukan kecamatan tinggi dikelilingi kecamatan rendah. Berdasarkananalisa Spasial Error Model di atas terlihat bahwa faktor lingkungan mempengaruhipenyebaran penyakit malaria di Kabupaten Purworejo. Faktor ketinggian wilayah,kepadatan penduduk, curah hujan dan kelembaban mempengaruhi penyebaran kasusmalaria di Kabupaten Purworejo. Kata kunci: Malaria, analisis spasial

Dengue merupakan penyakit infeksi virus yang ditularkan melalui nyamuk Aedes aegypti dan menjadi tantangan kesehatan masyarakat di Indonesia. Pada tahun 2024, Kota Depok mencatat 5.040 kasus dengue (IR 266/100.000 penduduk) dengan 13 kematian (CFR 0,25%), jauh melebihi target nasional (IR ≤10/100.000). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor risiko kejadian dengue secara spasial di Kota Depok tahun 2024 dengan menggunakan pendekatan mix-method. Penelitian ini menggunakan desain cross-sectional untuk pendekatan kuantitatif dengan data sekunder dan pendekatan explanatory untuk kualitatif melalui wawancara mendalam. Analisis spasial dilakukan menggunakan perangkat lunak QGIS dan GeoDa. Variabel yang dianalisis meliputi jenis kelamin, usia, kepadatan penduduk, perilaku hidup bersih dan sehat (PHBS), serta angka bebas jentik (ABJ). Kasus dengue menunjukkan pola spasial mengelompok dengan autokorelasi spasial pada variabel-variabel yang diteliti. Model Spatial Error Model (SEM) memberikan hasil terbaik dengan nilai AIC terendah (657,88) dan R² sebesar 0,276. Efek spasial eror sebesar 37,4% menunjukkan pengaruh dari wilayah sekitar terhadap penyebaran kasus dengue. Kepadatan penduduk ditemukan sebagai variabel signifikan yang berhubungan dengan kejadian dengue. Wilayah prioritas untuk intervensi meliputi Kelurahan Bedahan, Rangkapan Jaya Baru, Depok Jaya, Mampang, dan Cisalak. Pendekatan spasial efektif dalam mengidentifikasi wilayah risiko tinggi dengue dan variabel yang memengaruhi penyebarannya. Disarankan agar intervensi dengue lebih difokuskan pada wilayah dengan kepadatan tinggi, peningkatan edukasi PHBS, integrasi analisis spasial dalam perencanaan program, serta koordinasi lintas sektor. Strategi ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pengendalian dengue yang berbasis data dan wilayah.

Dengue is a viral infection transmitted by Aedes aegypti mosquitoes and remains a significant public health threat in Indonesia. In 2024, the city of Depok reported 5,040 dengue cases (IR 266/100,000 population) and 13 deaths (CFR 0.25%), far exceeding the national target of IR ≤10/100,000. This study aims to spatially analyze the risk factors associated with dengue incidence in Depok City in 2024 using a mixed-methods approach. A cross-sectional ecological design was used for the quantitative component, supported by secondary data, while the qualitative component followed an explanatory design through in-depth interviews. Spatial analysis was conducted using QGIS and GeoDa. The variables analyzed included gender, age, population density, household-level Clean and Healthy Living Behavior (PHBS), and larva-free index (ABJ). Dengue cases exhibited a clustered spatial pattern with spatial autocorrelation across the studied variables. The Spatial Error Model (SEM) yielded the best performance with the lowest AIC (657.88) and R² of 0.276. A spatial error effect of 37.4% indicated that neighboring areas influence dengue transmission. Among all variables, population density was significantly associated with dengue incidence. Priority intervention areas identified were Bedahan, Rangkapan Jaya Baru, Depok Jaya, Mampang, and Cisalak sub-districts. A spatial approach is effective in identifying high-risk areas and key factors influencing dengue transmission. It is recommended that dengue prevention programs prioritize high-density areas, strengthen PHBS education, integrate spatial analysis into health program planning, and enhance cross-sector coordination. These strategies are expected to improve the effectiveness of dengue control efforts based on spatial and epidemiological data.