## PEMODELAN SPASIAL EPIDEMIOLOGI DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI DI KECAMATAN DEPOK KABUPATEN SLEMAN YOGYAKARTA
Prima Widayani prima.widayani@gmail.com Program Studi Kartografi Penginderaan Jauh Jurusan Sains Informasi Geografi dan Pengembangan Wilayah Fakultas Geografi UGM

## ABSTRACT
The  objective  of  this  research  is  for  developing  a  prototype  of  Dengue Haemorrhagic Fever Epidemiologic Spatial Modeling to define the irritable area rates for  that  disease. The research is  conducted at  Depok, Sleman, Yogyakarta. The model’s made by GIS with overlaying 8 parameters: population density, the cleaning activity frequency of water vessel, waste management pattern, frequency of fogging, drainage condition, settlement pattern, distance settlement from river, and  survillance.  Each  parameter’s  analyzed  by  cross  tabs  analyze  to  see  its correlation  with  the  actual  case.    The  result  from  this  analyze  is  used  to  give weighting  factors  for  those  parameters.  The  research  finding  show  that  8 parameters have partial correlation with actual case of  dengue fever. The result model  is  tested  again  with  the  actual  dengue  fever  case.    As  we  can  see  from crosstab  test  ,the  value  of  C  (coefficient  contingency)  =  0,558.    So  the  research gives a meaningful test, and we can take conclusion that there’s a real correlation between dengue fever irritable model and actual dengue fever case.
Key words : Spatial modeling, epidemiology, dengue haemorrhagic fever

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Wilayah  Indonesia  memiliki  sumberdaya  alam  dan  keanekaragaman  hayati yang  tinggi,  namun  Indonesia  juga  kaya  akan  bencana  yang  kerap  menimpa beberapa wilayah di Indonesia. Bencana terus menimpa Indonesia akhir-akhir ini, mulai dari bencana alam banjir, tanah longsor, kebakaran hutan, gunung meletus, kekeringan,  gempa  bumi  dan  tsunami  menimpa  beberapa  wilayah  di  Indonesia. Bencana  tersebut  menimbulkan  korban  jiwa  dan  harta  benda  yang  tidak  sedikit nilainya.  Menurut  WHO,  difinisi  bencana  adalah  setiap  kejadian  yang menyebabkan  kerusakan,  gangguan  ekologis,  hilangnya  nyawa  manusia  atau memburuknya  derajat  kesehatan  atau  pelayanan  kesehatan  pada  skala  tertentu yang  memerlukan  respon  dari  luar  masyarakat  atau  wilayah  yang  terkena.  Dari difinisi  diatas  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  yang  dinamakan  bencana  tidak hanya  bencana  alam,  tetapi  kejadian  Kejadian  Luar  Biasa  (KLB)  juga  dapat dikategorikan  sebagai  bencana.  Kejadian  Luar  Biasa  yang  pernah  terjadi  di Indonesia antara lain  Demam Berdarah, Diare, Polio.
Sejak  dari  dulu  awal  ditemukannya  penyakit  demam  berdarah  di  Indonesia pada  tahun  1968  hingga  sekarang,  penyakit  ini  banyak  menelan  korban  jiwa. Pemberantasan  penyakit  ini  terus  menerus  diupayakan  untuk  mengurangi  angka kematian  dengan  berbagai  macam  program  yang  dicanangkan  oleh  pemerintah seperti  Program  3M  PLUS  ( menguras,  mengubur  barang  yang  tidak  dipakai, menutup  tempat  penampungan  air,  plus  menghindari  gigitan  nyamuk ), pengasapan  ( fogging ),  pembentukan  jumantik,  pembagian  abate,  dan  program  – program  lainnya. Namun  tetap saja penyakit ini masih sulit  dikendalikan bahkan dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Fakultas Kedokteran UGM menyebutkan bahwa  beberapa  nyamuk  sudah  memiliki  resistensi  terhadap  insektisida  yang digunakan  sebagai  bahan fogging .  Hal  ini  sungguh  sangat  menyulitkan  bagi  kita untuk menghentikan populasi nyamuk.  Sebenarnya hingga saat ini kegiatan yang masih  dirasa  efektif  untuk  menekan  populasi  nyamuk  Aedes  aegypti  adalah memutus  mata  rantai  perkembangbiakannya,  yaitu  dengan  usaha  dan  kesadaran dari  masyarakat  untuk  tidak  menyediakan  sarana  atau  wadah  bagi perkembangbiakan nyamuk ini.
Sistem  Informasi  Geografis  memiliki  peran  penting  dalam  siklus  manajemen bencana,  mulai  dari  pencegahan,  mitigasi,  tanggap  darurat  hingga  rehabilitasi. Peta  merupakan  salah  satu  cara  terbaik  untuk  memvisualisasikan  hasil  penilaian kerawanan  ( vulnerabilitas ).  Peta  dapat  memadukan  dimensi  keruangan  (spasial), karakteristik  dari  hazard  serta  berbagai  informasi  lainnya  seperti  gambaran lingkungan maupuan data masyarakat yang relevan.
Pada  saat  dan  setelah  bencana  terjadi,  berbagai  aktivitas  kesehatan  harus dilakukan  untuk  mengatasi  masalah  kesehatan  para  korban  serta  mencegah memburuknya derajat kesehatan masyarakat  yang terkena bencana. Pada tahapan tanggap  darurat,  energi  yang  cukup  besar  biasanya  dicurahkan  untuk  evakuasi korban.  Kegiatan  lain  yang  juga  sudah  harus  dimulai  segera  meliputi  kesehatan lingkungan,  surveilans  dan  pemberantasan  penyakit,  pelayanan  kesehatan  serta distribusi logistik kesehatan dan bahan makanan. Problem yang seringkali terjadi kemudian  adalah  persoalan  manajemen  dan  koordinasi  kegiatan  serta  sumber daya.  Alokasi  tenaga  kesehatan,  obat-obatan  dan  bahan  makanan  memerlukan informasi yang akurat mengenai jumlah populasi dan lokasi penampungan korban (Anis, 2007)

## Lokasi penelitian
Kecamatan Depok merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Sleman Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Ditinjau secara geografis letak Kecamatan Depok  berada  pada  110 0 24’  BT  sampai  110 0 28’  BT dan 7 0 46’  LS sampai  7 0 50’ LS. Kecamatan  Depok  memiliki  3  Desa  yaitu  Desa  Caturtunggal,  Desa Condongcatur  dan  Desa  Maguwoharjo.  Luas  wilayah  Kecamatan  Depok  sebesar 2832,58 Ha.
Dibuat oleh : Prima Wdayani 419580 419580 429570 429570 439560 439560 449550 449550 9 13 08 6 0 91 30 8 60 9 14 08 5 0 91 40 8 50 9 15 08 4 0 91 50 8 40 9 16 08 3 0 91 60 8 30 9 17 08 2 0 91 70 8 20 Kabu paten  Sl eman Km 1.2 0.8 0.4 0 S N E W PETA CITRA QUICKBIRD KECAMATAN DEPOK KABUPATEN SLEMAN PROVINSI DIY Condongcatur Caturtunggal Maguwoharjo 432000 432000 435000 435000 438000 438000 91 38 00 0 91 38 00 0 91 41 00 0 91 41 00 0 91 44 00 0 91 44 00 0
Gambar 1. Peta Citra Quickbird Kecamatan Depok
Melihat  angka  kejadian  DBD  yang  tinggi  di  Kecamatan  depok  dari  tahun  ke tahun,  maka  peneliti  menggunakan  Kecamatan  Depok  sebagai  daerah  penelitian untuk  membuat  model  spasial  tingkat  kerawanan  wilayah  terhadap  demam berdarah.  Angka  kejadian  di  Kecamatan  Depok  dari  tahun  ke  tahun  selalu mengalami  peningkatan  jumlah  penderita  demam  berdarah.  Pada  tahun  2002 jumlah  penderita  demam  berdarah  sebanyak  49  jiwa  pada  tahun  2003  yang merupakan  Kejadian  Luar  Biasa  di  Indonesia,  termasuk  di  Kecamatan  Depok mengalami  peningkatan  tajam  sebesar  243  penderita,  angka  ini  terus  menurun hingga  tahun  2007  dan  mengalami  peningkatan  lagi  dengan  jumlah  penderita mencapai 200 jiwa.
0 50 100 150 200 250 Jumlah Penderita 2002 2003 2004 2005 2006 Nov-07 Tahun Jumlah Penderita DBD di Kecamatan Depok (Jiwa) Jumlah Penderita (Jiwa)
Gambar 2. Diagram Batang Jumlah penderita DBD di kecamatan depok dari Th 2002 - 2007
Sumber : Dinas Kesehatan Kab.Sleman

## Tujuan Penelitian
1. Mengetahui  faktor  lingkungan  yang  berpengaruh  terhadap  kejadian  demam berdarah.
2. Penyusunan  prototype  pemodelan  spasial  epidemiologi  demam  berdarah dengue untuk menentukan tingkat kerawanan wilayah terhadap penyakit DBD dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis.

## METODE PENELITIAN
Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu, pengumpulan  data,  pengolahan  data,  survai  lapangan,  pembuatan  peta  kejadian demam  berdarah  ( incident  rate ),  pembuatan  model  dan  pengujian  hasil.  Adapun bahan dan alat yang dibutuhkan adalah sbb :

## Bahan
(1)Peta  Rupa  Bumi  Indonesia  skala  1  :  25.000,  (2)  Data  penderita  demam berdarah  di  Kecamatan  Depok  tahun  2002-2007  dari  Dinas  kesehatan  dan Puskesmas,  (3) Data blok permukiman, tata letak, kepadatan rumah, jarak lokasi permukiman dengan sungai dari hasil interpretasi citra Quickbird tahun 2007, (3) Data  kondisi  saluran  drainase,  frekwensi  membersihkan  bak,    fogging  dan keberadaan jumantik yang dipeoleh dari hasil pengamatan di lapangan

## Alat
Seperangkat komputer, Plastik transparansi, OHP, GPS Garmin seri 76 CsX, dan Quesioner.

## Pengolahan Data
1. Pengolahan data dari Citra Satelit Quickbird
Data yang diambil dari citra penginderaan jauh pada penelitian ini berupa data kepadatan permukiman, pola permukiman dan jarak permukiman dengan  sungai. Setiap  parameter  yang  diambil  dari  citra  kemudian  diklasifikasikan  dan  diberi harkat sbb :
Tabel 1. Klasifikasi kepadatan permukiman per dusun Kepadatan Permukiman (luas blok permukiman/luas dusun) Kelas Harkat 0,07- 33,1 rendah 1 33,2 – 66,23 sedang 2 > 66,24 tinggi 3 Sumber : Hasil perhitungan Tabel 2. Klasifikasi Tata Letak dan Pola Permukiman Persentase bangunan Kriteria penilaian Harkat >= 50% Pola teratur, hampir semua rumah menghadap ke jalan, luas kapling rumah dan bentuk rumah hampir seragam. 1
25 – 50 % Pola teratur, hampir semua rumah menghadap ke jalan, luas kapling rumah dan bentuk rumah hampir seragam. 2 < 25% Pola teratur, hampir semua rumah menghadap ke jalan, luas kapling rumah dan bentuk rumah hampir seragam. 3 Sumber : Ditjen Cipta karya PU tahun 1979 dengan modifikasi. Tabel 3. Klasifikasi jarak permukiman dengan sungai Jarak dari blok permukiman Harkat ≤ 100 m 1 101 – 200 m 2 > 200 m 3 Sumber: Hasil perhitungan
2. Pengolahan data dari survai lapangan
Data yang diambil langsung di lapangan meliputi kondisi tempat pembuangan sampah,  saluran  drainase  dan  frekuensi  membersihkan  bak  penampungan  air, pengasapan  ( fogging ),  keberadaan  juru  pemantau  jentik.  Data  yang  diperoleh memiliki koordinat sehingga dapat dipetakan dan selanjutnya diberi harkat sbb:

## Tabel 4. Klasifikasi Kondisi Pembuangan Sampah
Persentase jumlah keluarga yang memiliki tempat sampah atau diangkut dengan truk sampah Harkat Ada Tempat penampungan sampah atau sampahnya diangkut  > 50% 1 Ada Tempat penampungan sampah atau sampahnya diangkut  25% - 50% 2 Ada Tempat penampungan sampah atau sampahnya diangkut  < 25% 3
Sumber : Ditjen Cipta Karya PU tahun 1979 dengan modifikasi
Tabel 5. Klasifikasi Kondisi Saluran Drainase Persentase penghuni permukiman pada unit pemetaan mempunyai saluran darinase Harkat > 50% penghuni permukiman pada unit pemetaan mempunyai saluran darinase dan kondisinya berfungsi dengan baik 1 25% - 50% penghuni permukiman pada unit pemetaan mempunyai saluran darinase dan kondisinya berfungsi dengan baik 2 < 25% penghuni permukiman pada unit pemetaan mempunyai saluran darinase dan kondisinya  baik 3 Sumber : Ditjen Cipta Karya PU tahun 1979 dengan modifikasi Tabel 6. Klasifikasi Frekuensi Membersihkan Bak Penampungan Air Frekuensi membersihkan bak penampungan air Harkat 3 kali dalam 1 minggu 1 1 kali dalam 1 minggu 2 > 1 minggu baru dikuras 3 Sumber : Andianasolo  2001. Tabel 7. Klasifikasi pengasapan ( fogging ) Pemberian fogging tiap dusun Harkat Ada fogging dalam 1 dusun 1 Ada fogging tetapi tidak menyeluruh dalam 2
1 dusun Tidak ada fogging dalam 1 dusun
3 Sumber : Hasil analisis Tabel 8 .Klasifikasi keberadaan juru pemantau jentik Keberadaan Jumantik Harkat Ada juru pemantau jentik dalam 1 dusun 1 Ada juru pemantau jentik tetapi tidak menyeluruh dalam 1 dusun 2 Tidak ada juru pemantau jentik dalam 1 dusun 3 Sumber : Hasil analisis
Pembuatan peta IR ( Inciden Rate ) atau Kejadian DBD Pembuatan peta kejadian demam berdarah diperoleh dengan  jalan menghitung penderita  demam  berdarah  pada  tiap-tiap  dusun  dan  kemudian  dikelaskan  agar diperoleh  status  daerah  tersebut.    Daerah  yang  memiliki  IR  ( Inciden  Rate )  atau banyaknya  kasus  per  100.000  penduduk    >  20/100.000  maka  daerah  tersebut dinyatakan memiliki kasus DBD tinggi. Daerah yang kasus DBDnya tinggi dapat juga dilihat dari nilai CFR ( case fatality rate ).
CFR = (jumlah kematian/jumlah penderita)x 100
Jika  CFR  >  1%  maka  darah  tersebut  dinyatakan  memiliki  kasus  DBD  tinggi (Departemen Kesehatan RI, 2004)

## Pembuatan Model
Metode  pembuatan  model  kerawanan  wilayah  dilakukan  dengan  metode pengharkatan/skoring. Masing-masing parameter yang diperoleh baik melalui data sekunder maupun dari kerja lapangan diberi skor dan dikalikan dengan pembobot sesuai  dengan  bobot  yang  telah  ditentukan.  Keseluruhan  parameter  kemudian ditumpang susunkan sehingga total skor dapat diketahui.

## Pengujian Model
Pengujian dilakukan dengan menganalisis hasil klasifikasi kerawanan wilayah yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  dengan  kasus  demam  berdarah  yang  terjadi  di Kecamatan  Depok.    Peta  tingkat  kerawanan  terhadap  penyakit  demam  berdarah yang  dihasilkan  kemudian  dianalisis  terhadap  distribusi  penderita  demam berdarah  pada  daerah  yang  sama.  Peta  zonasi  kerawanan  yang  dihasilkan ditumpang  susunkan  dengan  data  penderita  demam  berdarah  di  lingkungan Kecamatan  Depok  sehingga  baru  dapat  dilakukan  analisis  asosiasi  spasial.  Dari hasil  tumpang  susun  kedua  peta  selanjutnya  dihitung  frekuensinya  dan  disajikan dalam bentuk tabel ( crosstab ).  Berdasarkan tabel tersebut kemudian disusun tabel analisis  yang  digunakan  untuk  menghitung  C  ( contingency  coefficient ).  Formula yang  digunakan  untuk  menghitung  C  ( contingency  coefficient )  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
X 2                             ................................................................................(1)
C  =          X 2 + n
Keterangan : n   = jumlah data X 2 = nilai Chi-Square B    K X 2 = ∑   ∑  ( Oij – Eij ) 2 / Eij i=j    j=1 Oij = Observed frequency (frekuensi pengamatan) Eij = Expected frequency (frekuensi yang diharapkan)
Agar  harga  C  yang  diperoleh  dapat  dipakai  untuk  menilai  derajat  asosiasi  antara faktor,  maka  harga  C  perlu  dibandingkan  dengan  koefisien  kontingensi maksimum yang bisa terjadi.  Harga C maksimum dihitung dengan rumus :
m –1 ...........................................(2)
C maks  =           m
keterangan : m = harga minimum antara B (banyak baris) dan K (banyak kolom).
Menurut Sudjana (1992), hasil perbandingan antara C dan Cmaks dapat diartikan sebagai berikut :
C = 0 berarti tidak ada hubungan atau tidak ada assosiasi ( no correspondence )
C => 0 dan < 1, berarti ada hubungan atau asosiasi sebagian ( partial correspondence ) C = 1, berarti ada hubungan atau asosiasi sempurna ( perfect correspondence )

## Gambar 3. Diagram alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilkan beberapa peta tematik yang merupakan parameter pembentuk  model  kerawanan  wilayah  terhadap  demam  berdarah,  serta  peta kerawanan  wilayah  hasil  pemodelan  spasial.  Selain  itu  dari  data  sekunder  dapat pula  dipetakan  kejadian  demam  berdarah  di  Kecamatan  Depok  selama  kurun waktu dari tahun 2006 – 2007. Selain peta, hasil dari penelitian ini berupa analisis statistik hasil pengujian tiap parameter dengan data kejadian demam berdarah dan pengujian model spasial yang dihasilkan dengan data kejadian demam berdarah di Kecamatan Depok.
DEMAM BERDARAH DENGUE
8 parameter penentu : frekwensi membersihkan bak air, pola permukiman, drainase, tempat pembuangan sampah, keberadaan jumantik, kepadatan permukiman, fogging, jarak permukiman dari sungai Vektor : Nyamuk Aedes aegypti Agent : Manusia Lingkungan Uji Statistik tiap parameter dengan kejadian DBD untuk mengetahui besarnya bobot tiap parameter Overlay 8 parameter  (data grafis dan atribut): - frekuensi pembersihan bak air - Pola permukiman - Drainase - Tempat pembuangan sampah - keberadaan jumantik - Kepadatan permukiman - fogging - Lokasi rumah sakit, puskesmas MODEL SPASIAL Peta Tingkat Kerawanan Wilayah Terhadap DBD Pengujian Model dengan Kejadian DBD ( Nilai Inciden Rate) dari data sekunder
EVALUASI HASIL  PENGUJIAN Klasifikasi dan pemberian skor pada masing-masing parameter
Maguwoharjo Caturtunggal Condongcatur PETA KEJADIAN (INCIDEN RATE) DBD KECAMATAN DEPOK  KABUPATEN SLEMAN YOGYAKARTA S N E W 0 0.4 0.8 1.2 Km IR rendah IR sedang IR tinggi Legenda Kabu paten  Sl eman 419580 419580 429570 429570 439560 439560 449550 449550 9 13 08 6 0 91 30 8 60 9 14 08 5 0 91 40 8 50 9 15 08 4 0 91 50 8 40 9 16 08 3 0 91 60 8 30 9 17 08 2 0 91 70 8 20 432000 432000 434000 434000 436000 436000 438000 438000 91 40 00 0 91 40 00 0 91 42 00 0 91 42 00 0 91 44 00 0 91 44 00 0 Sumber : Peta RBI Data penderita DB Dibuat oleh :
Prima Wdayani
Gambar 4. Peta Kejadian (IR) Demam Berdarah di Kecamatan Depok
Berdasarkan data sekunder dari Dinas Kesehatan, maupun survai di lapangan di  ketahui  bahwa  wilayah  Desa  Caturtunggal,  Condongcatur  dan  Maguwoharjo tergolong  dalam  klasifikasi  IR  tinggi,  namun  pada  penelitian  kali  ini,  peneliti mencoba mengkelaskan lagi dan membaginya dalam unit-unit kecil berupa dusun untuk  mengetahui  dusun  mana  yang  merupakan  penyumbang  kasus  DBD sehingga di Kecamatan Depok memiliki IR yang tinggi.  Untuk melihat status per dusun dapat dilihat pada tabel dibawah ini dan pola spasialnya dapat dilihat pada peta.

## Tabel 9. Klasifikasi IR per dusun di Kecamatan Depok
Status IR ( Inciden Rate ) Rendah < 0,1/1000 penduduk Sedang 0,1/1000 – 0,9/1000 penduduk Tinggi ≥ 1/1000 penduduk Sumber : Departeman Kesehatan, 2004 dengan modifikasi Tabel 10.  Luas dan persentase kelas Incident Rate Klasifikasi IR Luas (Ha) Persentase (%) Rendah 315.84 18.91 Sedang 914.22 54.72 Tinggi 440.56 26.37 Total 1670.62 100.00 Sumber: Perhitungan dan pengolahan dengan SIG
Condongcatur Caturtunggal Maguwoharjo Dibuat oleh : Prima Wdayani Sumber : Peta RBI Overlay 8 parameter 432000 432000 434000 434000 436000 436000 438000 438000 91 40 00 0 91 40 00 0 91 42 00 0 91 42 00 0 91 44 00 0 91 44 00 0 419580 419580 429570 429570 439560 439560 449550 449550 9 13 08 6 0 91 30 8 60 9 14 08 5 0 91 40 8 50 9 15 08 4 0 91 50 8 40 9 16 08 3 0 91 60 8 30 9 17 08 2 0 91 70 8 20 Kabu paten  Sl eman Legenda Km 1.2 0.8 0.4 0 S N E W PETA KERAWANAN DBD DI KECAMATAN DEPOK  KABUPATEN SLEMAN YOGYAKARTA Non permukiman Agak rawan Rawan Sangat rawan
Hasil pengolahan data dan tumpang susun peta telah dihasilkan model spasial yang berupa Peta Kerawanan Wilayah Terhadap Demam Berdarah di Kecamatan Depok.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  perhitungan  dapat  dilihat  bahwa persentase terbesar adalah kelas rawan dengan total luas  829,82 Ha atau 49,67 % dari  total  luas  blok  permukiman.  Kelas  sangat  rawan  menempati  urutan  kedua dengan total luas 589,87 Ha atau 35,31%. Hal ini mengindikasikan bahwa hampir di  seluruh  wilayah  Kecamatan  Depok  memiliki  resiko  tinggi  terkena  penyakit demam  berdarah.  Karena  luasanya  besar,  maka  perlu  mendapatkan  penanganan dengan  segera  karena  bisa  jadi  daerah  tersebut  makin  meluas  jika  tidak  segera dilakukan  perbaikan  kualitas  lingkungan  maupun  pola  hidup  masyarakatnya. Sehingga  daerah  ini  perlu  mendapat  prioritas  penanganan  I  yang  lebih  intensif dibandingkan dengan daerah lain.  Perbaikan lingkungan dan penyadaran terhadap penduduk  perlu  ditingkatkan.  Bimbingan  penyuluhan  tetap  perlu  diberikan  agar masyarakat lebih berhati-hati dan mulai tergerak untuk mengelola lingkungannya agar bebas dari jentik nyamuk. Daerah yang agak rawan memiliki luas 250,93 Ha atau 15,02% dari total luas blok permukiman. Daerah yang agak rawan ini bukan berarti telah bebas dari ancaman penyakit demam berdarah, karena jika tidak ada pengelolaan  lebih  lanjut  bisa  jadi  status  daerahnya  akan  meningkat  menjadi daerah rawan bahkan sangat rawan.
Gambar 5. Peta kerawanan DBD di Kecamatan Depok
Analisa  keterkaitan  antara  parameter  lingkungan,  prilaku  manusia  dan upaya pencegahan dengan kejadian Demam Berdarah.
Analisis  statistik  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  beberapa parameter yang dipakai yaitu kepadatan permukiman, pola/tata letak permukiman, jarak  permukiman  dari  sungai,  kondisi  drainase,  frekuensi  membersihkan  bak penampungan  air,  tata  cara  pembungan  sampah,  pengasapan  ( fogging ),  dan keberadaan  jumantik  dengan  kejadian  demam  berdarah  yang  ada  di  daerah penelitian.  Hal  ini  diperlukan  agar  nantinya  dalam  memberikan  bobot  pada masing masing parameter untuk tujuan pemodelan spasial dapat diberikan secara proporsional sesuai dengan besarnya hubungan atau keterkaitan antara parameter tersebut dengan kejadian demam berdarah.
Analisis statistik yang digunakan adalah uji independen antara dua faktor atau crosstab dengan  bantuan software SPSS.  Berdasarkan  hasil  analisis  akan diselidiki  mengenai  asosiasi  atau  hubungan  atau  kaitan  antar  faktor.  Sebelum dilakukan  analisis,  masing-masing  parameter  yang  telah  dipetakan  dioverleykan dengan kejadian demam berdarah yang ada di lapangan.
Setelah  dilakukan  analisis cosstab antara  masing-masing  parameter  dengan kejadian  demam  berdarah  di  Kecamatan  Depok,  maka  diperoleh  hasil  sebagai berikut :
Tabel 11.  Hasil Analisis Statistik Dengan Crosstab (Chi Square ) Parameter C( coeficien contingency ) Cmaks C/Cmaks Kepadatan permukiman 0.32 0.816 0.4 Pola permukiman 0.1 0.816 0.1 Jarak permukiman dari sungai 0.24 0.816 0.3 Kondisi Drainase 0.14 0.816 0.2 Frekwensi membersihkan bak air 0.38 0.816 0.5 Pola pembuangan sampah 0.14 0.816 0.2 Fogging 0.33 0.816 0.4 Jumantik 0.39 0.816 0.5 Sumber : Hasil analisis statistik
Tabel 12 . Bobot tiap parameter berdasarkan hasil analisis statistik
No Parameter Bobot (C/Cmaks)*10 1. Kepadatan Permukiman 4 2. Pola permukiman 1 3. Jarak permukiman dari sungai 3 4. Kondisi saluran drainase 2 5. Frekuensi membersihkan bak penampungan air 5 6. Pola pembungan sampah 2 7. Pemberian Fogging 4 8. Keberadaan Jumantik 5 Sumber : Hasil analisis statistik
Analisa  Hubungan  Antara  Pemodelan  Spasial  Kerawanan  Wilayah Terhadap DBD dengan Kejadian Sesungguhnya.
Model  spasial  yang  telah  dihasilkan  tidak  dapat  begitu  saja  diterima  dan dipakai.    Perlu  pengujian  lebih  lanjut  apakah  model  dapat  diterima  atau  tidak. Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  apakah  hasil  pemodelannya  sudah  sesuai dengan  kenyataan  yang  terjadi  di  lapangan  atau  malah  sebaliknya.    Sebelum dilakukan  pengujian,  terlebih  dahulu  harus  diketahui  berapa  jumlah  penderita yang  terdapat  di  wilayah  Kecamatan  Depok  dan  distribusinya  di  masing-masing Dusun.  Jumlah penderita tersebut tidak bisa langsung digunakan untuk pengujian tetapi  sebelumnya  harus  dibagi  dengan  jumlah  penduduk  yang  ada  di  wilayah dusun  tersebut  dan  dijadikan  ‰.    Artinya  di  setiap  1000  penduduk  ada  berapa penderita.  Hasilnya  kemudian  dikelaskan  lagi  menjadi  3  kategori  kelas  yaitu wilayah  dengan  kategori  penderita  rendah,  sedang  dan  tinggi  seperti  yang  telah dijelaskan di atas.
Peta  kerawanan  terhadap  DBD  di  Kecamatan  Depok  di  tumpang  susunkan dengan peta kejadian DBD di Kecaatan Depok.  Berdasarkan hasil tumpang susun peta dapat dilakukan analisis secara spasial kecocokan antara peta kerawanan atau hasil dari pemodelan dengan kejadian sesungguhnya.
Hasil uji independen antara dua faktor dengan menggunakan crosstab antara model  yang  dihasilkan  dengan  kejadian  demam  berdarah  yang  sesungguhnya  di lapangan, diperoleh hasil besarnya koefisien contingensi (C) = 0,558.
Untuk  mengetahui  keeratan  hubungan  antara  model  dengan  kejadian sesungguhnya  maka  nilai  koefisien  contingensi  perlu  dibandingkan  dengan  nilai koefisien contingensi maksimum (CmaKs)  yang bisa terjadi.  Makin dekat harga C  dengan  Cmaks  maka  makin  besar  derajat  assosiasi  antara  2  faktor.    Dari  hasil perhitungan  diperoleh  nilai  Cmaks  =  0,816  dan  nilai  C  =  0,558  nampak  bahwa derajat hubungannya besar.
Model  yang  telah  dihasilkan  diharapkan  dapat  ikut  membantu  dalam  usaha perencanaan  pecegahan  wabah  DBD.  Dalam  perkembangannya,  ada  beberapa variabel  yang  menentukan  terjadinya  wabah  demam  berdarah.  Pertama,  nyamuk sebagai vektor (penular penyakit) yang bertelur pada genangan yang timbul akibat musim  hujan.  Telur  menetaskan  larva  dan  selanjutnya  tumbuh  dan  berkembang menjadi nyamuk dewasa. Virus Dengue akan hidup dalam tubuh nyamuk ini. Kedua,  faktor  lingkungan,  yaitu  lingkungan  pekarangan  yang  tidak  bersih, seperti  bak  mandi  yang  jarang  dikuras,  pot  bunga,  genangan  air  di  berbagai tempat,  nyamuk  sampah  terutama  ban  bekas,  batok  kelapa,  potongan  bambu, drum, kaleng-kaleng bekas, botol-botol yang dapat menampung air dalam jangka waktu  yang  lama.  Perlu  diketahui  juga  jenis  nyamuk  ini  adalah  jenis  nyamuk ''elite'' yang hanya bisa berkembang biak pada air yang bersih dan jernih.
Ketiga, faktor iklim dan musim, dimana demam berdarah akan muncul setiap tahun  sebagai  ancaman  yang  serius  bagi  masyarakat  kita.  Keempat,  faktor manusia, yang kemungkinan dapat tertular atau terjangkiti dan kemudian menjadi penderita demam berdarah.
Nyamuk Aedes  aegypti menghisap  darah  manusia,  nyamuk  ini  dikenal memiliki  gigitan  yang  aktif  sekali.  Terutama  pada  waktu  pagi  atau  sore  hari. Dalam beberapa menit saja gigitannya berpindah-pindah mencapai puluhan orang
yang  sedang  berada  di  suatu  tempat  kumpulan  orang.  Oleh  karena  itu  nyamuk Aedes  aegypti tergolong  sebagai  nyamuk  dengan  tingkat  daya  tular  yang  sangat aktif.
Kepadatan  populasi  nyamuk  ini  sejalan  dengan  tingkat  kepadatan  penduduk dengan lingkungan yang tidak terpelihara. Satu hal yang penting untuk dimengerti lingkungan  dan  faktor  iklim  yang  panas  dan  lembab  akibat  musim  hujan  darat memperpanjang  umur  nyamuk Aedes  aegypti .  Sekali  saja  nyamuk  ini mengandung  virus  dengue  maka  selama  hidupnya  akan  mampu  menularkan penyakit demam berdarah.
Sebagai  langkah  preventif  dan  antisipasi  maka  tidak  ada  alasannya  bila  kita semua memiliki kewaspadaan dini terhadap ancaman wabah demam berdarah ini. Masyarakat  diminta  memiliki  kepedulian  terhadap  kebersihan  lingkungan (sanitasi) sehingga nyamuk Aedes aegypti tidak mampu berkembang.
Tidak terlalu muluk apabila mulai dari sekarang masyarakat harus mulai  ikut aktif  membantu  pemerintah  dalam  usaha-usaha  pencegahan  penyakit  yang  dapat dipengaruhi  oleh  perubahan  iklim  ini.  Yaitu  dengan  cara  ''memotong''  siklus perkembangbiakan  nyamuk  atau  bahkan  menghilangkan  semua  habitat  nyamuk yang  ada.  Kapan  kondisi  aman  terhadap  ancaman  penyakit  tersebut  tercapai? Hasilnya  sangat  ditentukan  oleh  partisipasi  masyarakat  dalam  mengantisipasi keadaan tersebut.

## SIMPULAN
1. Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis  dengan  SIG,  8  parameter  yang dipakai  yaitu  kepadatan  permukiman,  pola  permukiman,  jarak  permukiman dengan  sungai,  frekuensi  membersihkan  bak  penampungan  air,  pola pembuangan  sampah,  kondisi  drainase, fogging dan  keberadaan  jumantik, seluruhnya memiliki hubungan yang assosiasi sebagian ( partial corespondence ) dengan kejadian DBD.
2. SIG  dapat  digunakan  untuk  membuat  pemodelan  spasial  kerawanan  wilayah terhadap  DBD  sehingga  dapat  dihasilkan  peta  kerawanan  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  perencanaan  penanggulangan  dan  pecegahan wabah DBD.
3. Pemodelan  spasial  kerawanan  wilayah  terhadap  demam  berdarah  di Kecamatan Depok menghasilkan 3 kelas kerawanan yaitu, agak rawan dengan luas  sebesar  250,93  Ha  (15,02  %),  rawan  dengan  luas  sebesar  829,82  Ha (49,67%), sangat rawan 589,87 Ha ( 35,31 %).
4. Pengujian dengan menggunakan analisis crosstab dan korelasi terhadap model spasial  kerawanan  wilayah  terhadap  demam  berdarah  yang  telah  dihasilkan, dengan  kejadian  demam  berdarah  yang  sesungguhnya  di  lapangan memberikan  hasil  bahwa  nilai  C  (Koefisien  kontingensi)  =  0,558  ada hubungan positif antara model dengan kejadian sesungguhnya di lapangan dan model dapat diterima.
Beberapa simpulan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Perlu  dilakukan  pengujian  terhadap  parameter-parameter  lainnya  seperti mobilitas  penduduk  yang  kemungkinan  memiliki  pengaruh  yang  lebih  besar jika  dibandingkan  dengan  parameter  lingkungan  dan  penduduk  yang digunakan pada penelitian ini.
2. Perlu  terus  dilakukan  pengelolaan  lingkungan  dan  penyuluhan  kepada masyarakat  untuk  mengurangi  kerawanan  wilayah  terhadap  demam  berdarah dan  lebih  meminimalisir  wabah  demam  berdarah  di  lingkungan  Kecamatan Depok pada khususnya dan di Yogyakarta pada umumn

## DAFTAR PUSTAKA
Adrian Ong and Mya Sandar. (2007). Fatal Dengue Hemorrhagic Fever in Adults During  a  Dengue  Epidemic  in  Singapore. International  Journal  of Infectius Disease . Volue II. Issue 3. Pages 263-267.
Andianasolo, Haja and Bohra, Alpana. (2001). Apllication of GIS in Modelling of Dengue  Risk    Based  on  Socio-Cultural  data  :  Case  of  Jalor,  Rajasthan, India. Paper presented at the 22 nd Asian Conference on Remote Sensing. , Singapore Institute of Surveyors and Valuers  (SISV).
Andrew  Haines,  Anthony  J.  McMichael  and  Paul  R.  Epstein.  (2000).  Global Climate  Change  and  Health, Canada’s  Leading  Medical  Journal, September 19, 2000; 163 (6)
Anis  Fuad.  (2007).  Peran  SIG  untuk  Kesehatan, Makalah  Seminar ,  disajikan dalam  seminar  Peranan  Kesehatan  Masyarakat  dalam  Penanggulangan Bencana
Barbazan,  Philippe.  (2003). Dengue  Haemorrhagic  Fever  (DHF)  in  the  Central Plain  of  Thailand.  Remote  Sensing  and  GIS  to  Identify  Factors  and Indicators  Related  to  Dengue  Transmission .  Thailand:  The  Center  for Vaccine Development, Mahidol University.
Clara B. Ocampo And Dawn M. Wesson. ( 2004). Population Dynamics Of Aedes Aegypti  From  A  Dengue  Hyperendemic  Urban  Setting  In  Colombia. The American Society Of Tropical Medicine And Hygiene . Pp. 506-513. Departemen Kesehatan RI. (2007). Laporan Tahunan Direktorat P2ML, Penyakit Menular . [Online]. Tersedia:http/www.depkes.go.id. (Juli 2007). Fabián  Méndez and  Mauricio  Barreto.  (2006). Human  And  Mosquito  Infections By  Dengue  Viruses  During  And  After  Epidemics  In  A  Dengue–Endemic Region  Of  Colombia. The  American  Society  Of  Tropical  Medicine  And Hygiene . Pp. 678-683.
Gentilini,  Brousse,  Amat rose, Felix and paris. (1984). Travel in The Tropics the Infection  Risk .  Basle,  Switzerland:  F.  Hoffmann.  La  Roche  and  Co. Limited Company.
Goh.  (2002).  Surveillance  For  Dengue  Fever/Dengue  Haemorrhagic  Fever  in Singapore, Singapore. Epidemiological News Bulletin , Vol 28. No 5. Mantra,  Ida  Bagus.  (2001). Langkah  –  Langkah  Penelitian  Survai,  Usulan Penelitian, dan Laporan Penelitian . Yogyakarta: Fakultas Geografi UGM.
Manson  Bahr,  and  Apted.  (1982). Manson’s  Tropical  Diseases .  Eighteenth Edition.  The  English  Language  Book  Society  and  Bailliere  Tindall, London.
Mohammad  Ali  and  Yukiko  Wagatsuma. ( 2003).  Use  Of  A  Geographic Information  System  For  Defining  Spatial  Risk  For  Dengue  Transmission In  Bangladesh:  Role  For  Aedes  Albopictus  In  An  Urban  Outbreak. The American Society Of Tropical Medicine And Hygiene . Pp. 634-640. Nasry,  Noor.  1997. Pengantar  Epidemiologi  Penyakit  Menular .  Jakarta:  Rineka Cipta.
Sudjana. (1992). Metoda Statistika . Edisi ke 5. Bandung: Transito. Susumutu  Hotta.  (1978). Dangue  And  Related  Arboviruses .  Kobe:  University School of Medicine.
WHO. (2003). Dangue and Dangue Haemorrhagic Fever. Who Report on Global Surveillance of Epidemic-prone Infectious Diseases . Chapter 6. Wil Gesler. (2002). The Uses Of Spatial Analysis In Medical Geography. Social Science &   Medicine , Volume 23, Issue 10.Pages 963-973.
Yoshio  Tsuda  and  Wannapa  Suwonkerd . (2006) . Different  Spatial  Distribution Of Aedes Aegypti And Aedes Albopictus Along An Urban–Rural Gradient And  The  Relating  Environmental  Factors  Examined  In  Three  Villages  In Northern  Thailand .  Journal  Of  The  American  Mosquito  Control Association . (pp. 222–228).