JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101

## PENGARUH FAKTOR IKLIM, KEPADATAN PENDUDUK DAN ANGKA BEBAS JENTIK (ABJ) TERHADAP KEJADIAN DEMAM BERDARAH
DENGUE (DBD) DI KOTA JAMBI
Emilia Chandra
Program Studi Magister Ilmu Lingkungan Pascasarjana Universitas Jambi

## ABSTRAK
Penyakit demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat  di  Indonesia  yang  disebabkan  oleh  lingkungan,  jumlah  penderitanya cenderung meningkat dan penyebarannya  semakin luas.  Kejadian DBD dipengaruhi oleh  berbagai  faktor,  salah  satunya  dipengaruhi  oleh  cuaca/iklim.    Secara  geografis Indonesia  termasuk  beriklim  tropis  yang  terbagi  menjadi  beberapa  wilayah  ekologi yang spesifik, yang merupakan tempat yang cocok untuk perkembangbiakan vektor, terutama vektor Aedes aegypti. Tujuan penelitian ini adalah memetakan kejadian DBD di  Kota  Jambi,  menganalisis  pengaruh  iklim  (temperatur,  kelembaban  dan  curah hujan),  terhadap  kejadian  DBD  di  Kota  Jambi  Menganalisis  pengaruh  kepadatan penduduk,  Menganalisis  pengaruh  ABJ  terhadap  kejadian  DBD  di  Kota Jambi.Penelitian  ini  merupakan  penelitian  studi  ekologi  atau  studi  korelasi  populasi tentang faktor iklim (temperatur, kelembaban dan curah hujan) dengan kejadian DBD di  Kota  Jambi  dalam  5  tahun  (2010-2014),  dianalisis  secara  pemetaan,  grafik  dan regresi. Hasil penelitian diperoleh bahwa temperatur yang tinggi tidak mempengaruhi tingginya kejadian DBD di Kota Jambi, Kelembaban berpengaruh terhadap kejadian DBD, dimana semakin rendah  kelembaban maka kejadian DBD semakin tinggi, Curah hujan berpengaruh terhadap kejadian DBD, dimana semakin tinggi curah hujan maka kejadian  DBD  semakin  tinggi,  Kepadatan  penduduk  berpengaruh  terhadap  kejadian DBD, semakin tinggi kepadatan penduduk maka semakin tinggi kejadian DBD, ABJ tidak  berpengaruh  terhadap  kejadian  DBD,  rendahnya  ABJ  tidak  mempengaruhi tingginya kejadian DBD
Kata kunci : DBD, Iklim, Kepadatan Penduduk, ABJ
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101

## I. Pendahuluan
Pemanasan global ( Global climate ) merupakan salah satu masalah lingkungan yang selalu menjadi topik yang hangat dibicarakan.  Akibat gejala alam tersebut banyak berbagai dampak yang muncul, pemanasan global dikabarkan  merupakan salah satu faktor yang mengakibatkan ketidaklaziman habitat serangga.  Mewabahnya penyakit demam berdarah di seluruh Indonesia akhir-akhir ini bukan hanya disebabkan oleh sikap dan pola hidup yang tidak higienis, namun dipicu  oleh  pemanasan  global  yang  turut  memicu  pertumbuhan  nyamuk  yang  menjadi  kebal (resisten) terhadap insektisida. (Anies, 2015 : 141) Jumlah kejadian DBD di Kota Jambi di Tahun 2014 dapat dilihat pada tabel 1.1.
Tabel 1.1  Kejadian Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD)  Per Kecamatan di Kota Jambi Tahun 2014
No Kec. Penderita % Penduduk IR 1 Telanai Pura 91 13,4 96.798 94,3 2 Jambi Timur 94 13,8 79.251 117,6 3 Jambi Selatan 160 23,6 135.530 119,2 4 Danau Teluk 14 2,0 11.998 115,6 5 Pelayangan 0 0 13.365 0 6 Pasar Jambi 7 1,0 12.593 54,4 7 Jelutung 80 11,8 62.502 127,6 8 Kota Baru 232 34,2 164.030 147,2 JUMLAH 678 100 576.067 117,69

## Sumber data : Dinkes Kota Jambi 2014
Berdasarkan data Dinas Kesehatan Kota Jambi sebanyak 678 penderita atau IR sebesar 117,69  per  100.000  penduduk,  dengan  kejadian DBD  tertinggi  di  Kecamatan  Kotabaru  yaitu sebanyak 232 orang penderita atau IR sebesar 147,2 per 100.000 Penduduk, kejadian DBD di Kota Jambi tahun 2014 ini dua kali lipat lebih besar dari kejadian DBD di tahun 2013
Kaitan interaktif antara penentu Kejadian DBD yaitu virus penyebab dengue , manusia, nyamuk vektor dan lingkungan. Faktor manusia dan lingkungan menjadi faktor yang berperan selain vektor dan virus. Kota Jambi beriklim tropis dengan curah hujan yang signifikan, bahkan di bulan terkering terdapat banyak hujan, dengan suhu rata-rata tahunan adalah 26,9 o C dan curah hujan tahunan rata-rata adalah 2347 mm (BMKG Kota Jambi). Kepadatan penduduk kota Jambi pada tahun 2014 sebesar 2.804,88 jiwa/km2 dengan pertumbuhan penduduk tiap tahun rata-rata 2 % dikategorikan padat dimana perbandingan jumlah penduduk yang ideal adalah setiap 1 km2 wilayah dihuni oleh 120 penduduk (Sugiharyanto, 2007 : 2), Pertambahan penduduk yang pesat tidak  didukung  perilaku  dan  gaya  hidup  menerapkan  lingkungan  yang  bersih.    Klimatologis seperti kelembaban udara, curah hujan, pemanasan global mendukung secara optimal kapasitas vektorial nyamuk Aedes dalam berkembang biak dapat dilihat dari ABJ kota Jambi sebesar 91,73 % masih dibawah ABJ yang dianjurkan oleh Pemerintah yaitu < 95% (Dirjen P2PL, 2013 : 16) Pemerintah  kota  Jambi  telah  melakukan  upaya  untuk  membatasi  penyebaran  penyakit DBD seperti PSN yang terus menerus, pengasapan ( fogging ) dan larvasidasi dan kegiatan ABJ secara berkala, namun kejadian DBD tetap meningkat dan ABJ menunjukkan angka yang kurang
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
baik. Peneliti tertarik mengambil beberapa faktor yang berhubungan dengan kondisi yang terjadi di Kota Jambi seperti iklim, kepadatan penduduk dan ABJ karena kondisi di kota Jambi pada tahun 2014 sedang mengalami pancaroba, kepadatan penduduk yang tidak merata, ABJ yang kurang baik dan kejadian DBD yang tinggi, yang kemudian di analisa secara spasial.
Diharapkan  dengan  penelitian  ini  pemerintah  dan  masyarakat  bisa  mengelompokkan  tempat- tempat resiko DBD di kota Jambi sehingga kegiatan pemberantasan dan pencegahan DBD lebih terfokus dan tepat sasaran
Berdasarkan fenomena tersebut peneliti merumuskan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana Gambaran peta kejadian DBD berdasarkan goegrafis wilayah Kelurahan di Kota Jambi ?
2. Bagaimana pengaruh iklim terhadap kejadian DBD di Kota Jambi ?
3. Bagaimana pengaruh kepadatan penduduk terhadap kejadian DBD di Kota Jambi?
4. Bagaimana pengaruh angka bebas jentik  (ABJ) terhadap kejadian DBD di Kota Jambi ?
5. Bagaimana pengaruh Iklim, kepadatan penduduk dan ABJ terhadap kejadian DBD di Kota Jambi?
Tujuan dari penelitian ini adalah ;
1. Memetakan kejadian DBD di Kota Jambi menurut geografis wilayah kelurahan
2. Menganalisis pengaruh iklim (temperatur, kelembaban dan curah hujan), terhadap kejadian DBD di Kota Jambi
3. Menganalisis pengaruh kepadatan penduduk terhadap kejadian DBD di Kota Jambi
4. Menganalisis pengaruh ABJ terhadap kejadian DBD di Kota Jambi
5. Menganalisis pengaruh Iklim, kepadatan penduduk dan ABJ terhadap kejadian DBD di Kota Jambi
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  kinerja  surveilans  dalam penanggulangan DBD khususnya dalam memberikan basis data spasial atau informasi mengenai integrasi antara parameter iklim, kepadatan penduduk dan ABJ yang mempengaruhi kejadian penyakit  DBD  dengan  menggunakan  GIS.    Serta  sebagai  informasi  bagi  masyarakat  tentang iklim,  kepadatan  penduduk  dan  ABJ  terhadap  kejadian  DBD  sehingga  dapat  diupayakan penanggulangannya.

## II. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  studi  ekologi  atau  studi  korelasi.  Penelitian dilaksanakan  pada  bulan  Agustus  sampai  Oktober  tahun  2015  di  Kota  Jambi,  penelitian  ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari berbagai instansi terkait yaitu Dinas Kesehatan Kota Jambi, Balai Besar Badan Metereologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kota Jambi dan Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Jambi. Data kasus DBD adalah data jumlah kasus DBD per  bulan  menurut  Kelurahan  di  Kota  Jambi  dari  tahun  2010-2014.    Analisa  data  dilakukan
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
dengan  analisis univariat, bivariat dan univariat. Analisis data dilakukan dengan menggunakan ArcGIS version 9.3 untuk menghasilkan peta kerentanan DBD yang dilakukan dengan overlay terhadap seluruh peta dari parameter yang diidentifikasi. Digitasi yaitu memasukan data spasial ke dalam peta dasar (Peta grid kota Jambi)

## III.  Hasil dan Pembahasan
Dari hasil penelitan didapat hasil deskripsi statistik sebagai berikut;
Tabel 3.1  Deskripsi statistik variabel yang mempengaruhi DBD
Variabel Mean Median SD Min Max Kejadian DBD 44,85 25,00 10,52 77,00 286,00 Temperatur 26,95 26,90 0,34 25,80 30,70 Kelembaban 83,07 83,50 0,60 77,00 86,00 Curah Hujan 185,61 183,50 5,71 12,60 389,00 Kepadatan Penduduk 3258,93 3158,89 293,74 764,20 9815,66 ABJ 87,92 89,45 7,63 68,12 100
Untuk  mengetahui  pengaruh  antara  iklim  (temperatur,  kelembaban  dan  curah  hujan), kepadatan  penduduk  dan  ABJ  dengan  kejadian  DBD  dilakukan  uji  korelasi  dan  regresi. Berdasarkan uji statistik didapat hasil seperti pada tabel 4.3
Tabel 3.2  Analisis Korelasi dan Regresi Faktor Lingkungan
Variabel r R Persamaan Garis P value Temperatur 0,080 0,006 IR=84,5 - 2,8*Temp 0,163 Curah Hujan 0,346 0,120 IR = 15,3 – 0,04*CH 0,000* Kelembaban 0,480 0,230 IR = 230,59 – 2,68*KL 0,000* Kepadatan Penduduk 0,153 0,023 IR = 6,69 + 0 * KP 0,007* ABJ 0,101 0,010 IR= 11,5 – 0,045*ABJ 0,169
Berdasarkan  hasil  uji  statistik  didapatkan  bahwa  temperatur  tidak  mempengaruhi terjadinya  DBD  (r=0,080  atau  8  %),  dimana  P  value  =  0,163  >  0,05,    sedangkan  faktor kelembaban  mempengaruhi terjadinya  DBD,  dengan  IR  DBD  menunjukkan  pengaruh  sedang (r=0,480  atau  48%)  dimana  menurut  Colton  bila  r  =  0,26  –  0,50  merupakan  area  hubungan sedang, r dalam penelitian ini berpola negatif artinya semakin bertambah kelembaban semakin berkurang kasus DBD. Nilai koefisien determinasi 0,230 artinya persamaan garis regresi yang diperoleh  dapat  menerangkan  23%  variasi  kasus  DBD.  Hasil  uji  statistik  didapatkan  ada pengaruh yang signifikan antara kelembaban dengan IR DBD.
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan faktor curah hujan memiliki pengaruh sedang (r=0,346 atau 34,6%) dimana menurut Colton bila r = 0,26 – 0,50 kekuatan hubungan sedang, dan r berpola negatif dengan terjadinya DBD, artinya semakin bertambah curah hujan semakin berkurang kasus DBD. Nilai koefisien determinasi 0,120 artinya persamaan garis regresi yang diperoleh  dapat  menerangkan  12%  variasi  kasus  DBD.  Hasil  uji  statistik  didapatkan  ada pengaruh  yang  signifikan  antara  curah  hujan  dengan  IR  DBD.  Kepadatan  penduduk  pada penelitian  ini  memiliki  hubungan  dengan  kejadian  DBD,  hubungan  tersebut  dengan  kategori hubungan rendah (r=0,153 atau 15,3 %) dan berpola positif artinya semakin bertambah kepadatan penduduk semakin tinggi kemungkinan bertambahnya kejadian DBD.
Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan ABJ  tidak berpengaruh dengan terjadinya DBD (r=0,101 atau 10,1%) dengan P value 0,169.   Hal ini menunjukkan kejadian DBD di Kota Jambi dalam penelitan ini tidak dipengaruhi oleh ABJ baik ABJ yang tinggi maupun rendah.
Kejadian DBD di Kota Jambi mengalami fluktuasi selama 5 tahun  periode 2010-2014. Jumlah penderita tinggi diiringi dengan IR yang tinggi dan jumlah penduduk yang tinggi, seperti jumlah penderita DBD tertinggi adalah di Kecamatan Kotabaru pada tahun 2011 sebanyak 409 orang dengan IR 287,5 per 100.000 penduduk, dan jumlah penduduk yang tinggi yaitu sebanyak 142.237 jiwa, bila tidak ada penderita atau 0 kejadian maka IR juga 0 seperti pada Kecamatan Pelayangan  yang  memiliki  jumlah  penduduk  sebanyak  122.508  jiwa  pada  tahun  2010. Kecamatan dengan kejadian terendah yaitu Kecamatan Danau Teluk dan Pelayangan, Kecamatan tersebut  berada  di  seberang  Kota  Jambi  dimana  di  daerah  tersebut  jarang  ditemui  tempat perindukan nyamuk DBD.  Kecamatan Kota Baru dan Jambi Selatan merupakan dua kecamatan tertinggi kejadian DBD di Kota Jambi terutama Kecamatan Kota Baru selalu menjadi langganan kejadian DBD tertinggi.
Gambar 3.1. Peta Kejadian DBD per  Kelurahan di Kota Jambi
Pada Gambar 4.2 Insiden rate (IR) tinggi > 55 per 100.000 penduduk menyebar di setiap kelurahan di kota Jambi, bisa dilihat dari warna merah yang sebagian besar mendominasi peta Kota Jambi.  Kelurahan Cempaka Putih, Lebak Bandung dan Payo Lebar dan sebagian besar daerah seberang kota Jambi dengan IR 20-55 per 100.000 penduduk dikategorikan sedang, pada peta  di  beri  warna  kuning.   IR  <  20  per  100.000  penduduk  dengan  kategori rendah  diwarnai
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
dengan warna hijau yaitu di kelurahan Teluk Kenali, Arab Melayu dan Kampung Tengah. Tahun 2011  merupakan  puncak  kejadian  DBD  dalam  periode  5  tahun  periode  2010-2015  dan kejadiannya merata di sebagian besar wilayah Kota Jambi, ini menunjukkan bahwa tingginya kejadian DBD yang dalam hal ini tidak hanya menumpuk di suatu wilayah namun menyebar diwilayah-wilayah yang ada di Kota Jambi, seperti yang terlihat pada gambar 3.2 dapat kita lihat titik sebaran penyakit DBD di tahun 2014.
Gambar. 3.2  Peta Kejadian DBD berdasarkan titik koordinat penderita
Terlihat  titik  sebaran  terdapat  diseluruh  kelurahan  di  Kecamatan  Kota  Baru  Jambi, disetiap Kelurahan terdapat titik kejadian DBD, terutama di Kelurahan Mayang Mangurai terlihat banyak titik kejadian yang menyebar di Kelurahan tersebut.
Tabel 3.3 Data Iklim per Tahun di Kota Jambi
No Tahun Temp Curah Hujan Kelembaban 1 2010 27,05 257,42 84,58 2 2011 26,85 192,08 82,50 3 2012 26,92 133,80 82,00 4 2013 26,75 196,25 83,42 5 2014 27,16 148,50 82,38
Data  iklim  tidak  dapat  dilakukan  analisis  secara  spasial  dikarenakan  kendala  tidak diperolehnya data per wilayah, oleh karena itu untuk iklim dianalisis secara Grafik menggunakan data  iklim  per  bulan.  Perubahan  lingkungan  adalah  akibat  dari  banyak  faktor  yang  berperan terhadap timbul dan meluasnya penyakit menular.  Saat ini telah terjadi perubahan lingkungan yang sangat nyata, bukan hanya skala kecil dilingkungan rumah, melainkan sudah terjadi secara mendunia  berupa global  warming. Iklim  dapat  berpengaruh  terhadap  pola  penyakit  infeksi karena  agen  penyakit  baik  virus,  bakteri  atau  parasit,  dan  faktor  kondisi  lingkungan  ambient
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
lainnya.  Selain itu, WHO(1999:5) juga menyatakan bahwa penyakit yang ditularkan melalui nyamuk  seperti  DBD  berhubungan  dengan  kondisi  cuaca  yang  hangat.  Temperatur  dapat berpengaruh terhadap pola penyakit infeksi dimana cuaca yang lembab dan hangat merupakan kondisi yang menguntungkan bagi nyamuk untuk berkembang biak.
Hasil uji keeratan hubungan antara iklim menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang bermakna antara temperatur dengan kejadian DBD selama tahun 2010-2014, sedangkan kelembaban  dan  curah  hujan  berpengaruh  secara  signifikan  dengan  kejadian  DBD.  Kenaikan kepadatan penduduk terbesar terjadi di tahun 2012 sebanya 82,56 jiwa /km 2 sedangkan terendah ditahun 2014 sebanyak 32,75 jiwa/km 2 .  Kecamatan Jelutung mempunyai kepadatan penduduk tertinggi  bisa  dilihat  pada  tahun  2014  kepadatan penduduknya  mencapai    7.891,67  jiwa/km 2 , sedangkan  Kecamatan  Danau  Teluk  mempunyai  kepadatan  penduduk  terendah  yakni  764,20 jiwa/km 2
Pola  kepadatan  penduduk  selama  5  tahun  periode  2010-2014  di  Kota  Jambi  hampir merata  di  setiap  tahun.  Bila  dilihat  dari  Jumlah  penduduk  maka  yang  terbesar  adalah  di Kecamatan  Kotabaru  disusul  Jambi  selatan, Telanaipura,  Jambi  Timur,  Jelutung, Pelayangan, Pasar Jambi dan Danau Teluk, Banyaknya jumlah penduduk dapat menyebabkan penularan DBD yang semakin cepat.
Pada Tabel 4.11 dapat dilihat kepadatan rata-rata di Kelurahan yang ada di Kota Jambi selama 5 tahun periode tahun 2010-2014.
Tabel 3.4 Kepadatan rata-rata di Kota Jambi pada tahun 2010 -2014 Tahun Kepadatan Penduduk per km2 Mean SD CV 2010 4988,34 4503,21 90,27 2011 4776,39 4532,53 94,89 2012 5075,39 4606,65 90,76 2013 4689,29 4288,78 91,46 2014 5133,75 4489,18 87,44 5 th 4932,63 4169,86 84,54
Pada Tabel 4.10 dapat dilihat sebaran setiap tahunnya memiliki pola yang sama demikian pula dengan Grafik rata-rata penduduk per 5 tahun. Untuk wilayah kelurahan penduduk yang padat  terdapat  di  kelurahan  Rajawali  di  wilayah  Kecamatan  Jambi  Timur  sedangkan  yang terendah di Kelurahan Jelmu Kecamatan Pelayangan Kota Jambi. Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan  faktor  Kepadatan  penduduk  berpengaruh  lemah  (r=0,153  atau  15,3%)  dengan terjadinya DBD dan berpola positif artinya semakin padat penduduk semakin meningkat kasus DBD. Nilai koefisien determinasi 0,023 artinya persamaan garis regresi yang diperoleh dapat menerangkan  2%  variasi  kejadian  DBD.  Hasil  uji  statistik  didapatkan  ada  hubungan  yang signifikan  antara  kepadatan  penduduk  dengan  Kejadian  DBD.      Kepadatan  penduduk  pada penelitian  ini  memiliki  hubungan  dengan  kejadian  DBD,  hubungan  tersebut  dengan  kategori hubungan rendah (r=0,153 atau 15,3 %) dan berpola positif artinya semakin bertambah kepadatan penduduk semakin tinggi kemungkinan bertambahnya kejadian DBD.
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
Gambar 3.3  Peta Hubungan Kepadatan Penduduk dengan Kejadian DBD (IR) per Kelurahan di Kota Jambi
Pada Gambar 4.11 terlihat daerah yang beresiko tinggi adalah di daerah dengan penduduk yang  padat  kecuali  dikelurahan  Cempaka  Putih  yang  beresiko  sedang,  hal  ini  dikarenakan kelurahan tersebut walaupun berpenduduk padat namun memiliki kategori IR rendah.  Kelurahan yang mempunyai kepadatan penduduk yang tinggi mempunyai kejadian DBD yang tinggi pula. Tingginya  kejadian  pada  daerah  yang  padat  penduduknya  tidak  luput  dari  peran  nyamuk Ae. Aegypti sebagai  vektor  DBD  dengan  padatnya  penduduk  pada  suatu  daerah  maka  akan memperbesar peluang nyamuk infektif menggigit manusia lalu menyebarkan DBD pada populasi di daerah tersebut.
Tingkat kepadatan penduduk yang terus bertambah dan transportasi yang  semakin baik semakin  rawan  dengan  penularan  DBD  apabila  tidak  disertai  dengan  pencegahan perkembangnya  nyamuk Ae.  Aegypti .    Penelitian  ini  sejalan  dengan  Antonius    (2005)  yang mengatakan  bahwa  daerah  yang  terjangkit  demam  berdarah  dengue  pada  umumnya  adalah kelurahan yang padat penduduknya dan jarak antar rumah yang saling berdekatan memudahkan penularan penyakit.
Tingkat kepadatan penduduk di Kota Jambi yang terus bertambah dan transportasi yang semakin baik serta perilaku masyarakat dalam penampungan air sangat rawan berkembangnya jentik  nyamuk Aedes  aegypti ,  maka  masalah  penyakit  DBD  akan  semakin  besar  bila  tidak dilakukan  upaya  pemberantasan  secara  intensif.    Pencegahan  berkembangnya  nyamuk Aedes aegypti sebagai penular DBD menjadi mutlak dilakukan. Manusia merupakan pembawa utama virus dengue ,  dengan  demikian  penularan  virus  makin  meningkat  dengan  makin  besarnya populasi manusia (WHO,1999).
Berdasarkan analisis overlay sebaran penderita DBD berdasarkan kepadatan penduduk di Kecamatan Kotabaru Jambi seperti pada Gambar 4.12 berikut.
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101

## Gambar 3.4. Sebaran Penderita DBD Berdasarkan Kepadatan Penduduk
Kepadatan penduduk pada Gambar 4.12 terlihat bahwa sebaran penderita DBD tersebar di seluruh kelurahan yang ada di Kecamatan Kota Baru Kota Jambi baik yang penduduknya padat maupun  tidak  padat.  Terdapat  beberapa  kelurahan  yang  penduduknya  padat  memiliki  jumlah penderita yang banyak seperti pada Kelurahan Mayang Mangurai, Jelutung, Simpang III Sipin dan Sukakarya cenderung memiliki jumlah penderita  yang banyak dan menyebar.  Kelurahan dengan penduduk yang tidak padat seperti Bagan Pete, Kenali Bawah, Kenali Atas, Paal V dan Rawasari terlihat sebaran titik kejadian DBD tidak sebanyak Keluarahan lain.
Data ABJ dari tahun ke tahun mengalami peningkatan berdasarkan data yang diperoleh dari tahun 2012 sampai dengan 2014 yaitu 86,66 % ditahun 2012, di tahun 2013 sebesar 90,03 % di tahun 2014 sebesar 91,73 %, data  ABJ dapat dilihat pada Tabel 4.13. Pola yang terjadi di tiap Kelurahan tidak terlalu berfluktuasi, cenderung sama disetiap kecamatannya, namun untuk Kecamatan Danau teluk terlihat memiliki ABJ tertinggi dibanding Kecamatan lainnya di kota Jambi, dan terendah di Kecamatan Telanai Pura
ABJ  Rata-rata  per  Kelurahan  di  Kota  Jambi  pada  tahun  2010-2015  dapat  dilihat  pada Tabel 3.5.
Tabel 3.5 ABJ  rata-rata per Kelurahan di Kota Jambi pada tahun 2010 -2014 Tahun ABJ (%) per Kelurahan Mean S.D CV 2010 0 0 0 2011 0 0 0 2012 86,93 9,85 11,33 2013 87,34 11,2 12,82 2014 89,49 8,22 9,19 5 th 87,92 7,63 8,68
ABJ di kota Jambi rata-rata berkisar di angka 59-100, ABJ terendah di Kelurahan Kenali Besar Kecamatan Kota Baru yaitu 59,55 di tahun 2012 namun ditahun berikutnya mengalami peningkatan namun masih di bawah target nasional ABJ yaitu ≥ 95%, sedangkan ABJ tertinggi adalah di Kelurahan teluk kenali yaitu 100% dalam tiga tahun berturut-turut dari tahun 2012-
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
2014.  Berdasarkan hasil uji statistik didapatkan ABJ  tidak berpengaruh dengan terjadinya DBD (r=0,101 atau 10,1%) dengan P value 0,169.   Hal ini menunjukkan kejadian DBD di Kota Jambi dalam penelitan ini tidak dipengaruhi oleh ABJ baik ABJ yang tinggi maupun rendah.  Hubungan ABJ dengan terjadinya DBD menunjukkan tidak ada pengaruh yang signifikan sesuai hasil uji statistik
Gambar 3.5  Peta Hubungan ABJ dengan Kejadian DBD (IR) per Kelurahan di Kota Jambi
Pada  Gambar  4.16  hubungan  ABJ  gan  kejadian  DBD  ditunjukkan  dengan  banyaknya warna merah yang berarti risiko kejadian DBD tinggi
Berdasarkan hasil penelitian di atas dapat dilihat bahwa tidak ada pengaruh antara ABJ dan  jumlah  penderita  DBD,  dikarenakan  masih  terdapat  kelurahan  yang  memiliki  ABJ  tinggi yaitu ≥ 95%, namun jumlah penderita cenderung tinggi dan meningkat seperti pada Kelurahan Suka Karya dan Kenali Besar. ABJ meningkat setiap tahunnya namun kejadian DBD juga tetap meningkat setiap tahunya, hal ini membuktikan ABJ tidak mempengaruhi kejadian DBD di Kota Jambi.
Kejadian DBD tetap tinggi dikarenakan kemungkinan penularan DBD melalui perilaku nyamuk  yang  mempunyai  mobilitas  tinggi  dan  akibat  padatnya  penduduk  dan  dan  padatnya rumah sehingga nyamuk mudah menggigit dan berpindah-pindah dari manusia satu ke yang lain. ABJ  atau Larva  Free  Index adalah  Persentase  rumah  dan  atau  tempat  umum  yang  tidak  di temukan  jentik  pada  pemeriksaan  jentik.  Angka bebas  jentik  ini  di  peroleh  dari  suatu  survey jentik  (Larva  Survey)  yang  biasanya  di  lakukan  oleh  pemerintah  melalui  Kementerian kesehatannya  untuk  menentukan  apakah  suatu  wilayah  atau  daerah  sudah  bebas  jentik  atau belum.  Survey  jentik  ini  dilakukan  sebagai  salah  satu  cara  pencegahan  dini  wabah  penyakit Demam Berdarah yang di sebabkan oleh nyamuk Aedes aegypti yang berkembang biak dalam bentuk jentik.
Jentik  nyamuk  merupakan  cikal  bakal  nyamuk  dewasa  yang  dapat  diamati  di  sarang- sarang  nyamuk.    Semakin  banyak  jentik  nyamuk  yang  ditemukan,  semakin  banyak  nyamuk dewasa yang beterbangan, semakin besar risiko penularan DBD yang terjadi.
Angka bebas jentik di katakan tinggi jika tidak di temukan jentik di daerah yang di survey, dan  dikatakan  rendah  jika  banyak  di  temukan  jentik.  ABJ  menjadi  indikator  dari  kesuksesan
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
fogging  dan  pencegahan  awal  demam  berdarah.ABJ  di  kota  Jambi  termasuk  kategori  rendah karena rata-rata dibawah angka 95 % yang merupakan target nasional, jentik ini akan menjadi dewasa dan berkembangbiak, untuk berkembang biak nyamuk memerlukan darah manusia untuk proses pematangan terlurnya, dengan cara menggigit manusia, lewat proses menggigit manusia inilah penularan virus dengue terjadi sehingga kejadian DBD meningkat.
Kebiasaan masyarakat terutama di perumahan yang kurang air adalah menampung air untuk  persediaan  sehari-hari  menjadi  salah  satu  faktor  rendahnya  ABJ,  seperti  di  Kelurahan Mayang Mangurai yang rata-ratanya ABJ nya dibawah 95%.  Ketersediaan air besih yang tidak lancar dan air tanah yang kualitasnya kurang baik menyebabkan banyak warga yang menampung air  di  drum  dan  ember  yang  terbuka  selama  berhari-hari  sehingga  nyamuk  dengan  leluasa berkembang biak.
Terdapat pengaruh beberapa faktor lingkungan yang diteliti yaitu kelembaban, curah hujan dan kepadatan penduduk, bila dilihat dari peta 4.19 dapat dilihat sebagian besar memiliki resiko yang tinggi.
Gambar  3.6      Peta  Hubungan  Kepadatan  Penduduk,  ABJ  dengan  Kejadian  DBD  (IR)  per Kelurahan di Kota Jambi
Dari hasil overlay kepadatan penduduk, ABJ dan Kejadian DBD (IR) yang terlihat pada Gambar 4.19 sebagian besar Kota Jambi memiliki potensi risiko tinggi kejadian DBD.  Sebagian besar daerah  Seberang  Kota  Jambi  dan  daerah  Kelurahan  Ekajaya  memiliki  potensi  risiko  sedang kejadian DBD, hanya Kelurahan Arab Melayu dan Teluk Kenali yang  memiliki potensi risiko rendah.
Analisis  statistik  multivariat  dalam  penelitian  ini  merupakan  metode  statistik  yang memungkinkan  kita  melakukan  penelitian  terhadap  lebih  dari  dua  variabel  secara  bersamaan. Dengan menggunakan teknik analisis ini maka dapat menganalisis pengaruh iklim, kepadatan penduduk dan ABJ terhadap kejadian DBD dalam waktu yang bersamaan.
Model persamaan ini telah di uji asumsi, dimana asumsi ini yang terpenuhi adalah model Insiden rate Kejadian DBD= 639,2 + 0,12 CH – 7,8 KL + 0 KP, adapun asumsi yang digunakan langkah pemodelan Seleksi Bivariat, Pemodelan Multivariat, Uji Asumsi, dan model terakhir. Dalam Uji asumsi pada penelitian ini terdiri dari  5 asumsi yaitu Asumsi Eksistensi (variabel
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
random),  Independensi,  Linieritas,  Homoscedascity,  Normalitas  dan  Diagnostik Multicollinearity
Dengan model persamaan model Insiden rate Kejadian DBD= 639,2 + 0,12 CH – 7,8 KL + 0 KP ini, kita dapat memperkirakan insiden rate dengan menggunakan variabel curah hujan, kelembaban dan kepadatan penduduk. Adapun arti koefisien B untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
- Setiap  kenaikan  curah  hujan  sebesar  1  mm,  maka  insiden  rate  kejadian  DBD  meningkat sebesar 0,12 per 100.000 penduduk setelah dikontrol variabel kelembaban dan kepadatan penduduk.
- Pada  daerah  yang  kelembabannya  kurang  insiden  rate  kejadian  DBD  menurun  7,8  per 100.000 penduduk setelah dikontrol variabel curah hujan dan kepadatan penduduk.
- Variabel kepadatan penduduk tidak menambah ataupun mengurangi insiden rate kejadian DBD.
Pada hasil diatas variabel yang paling besar pengaruhnya terhadap insiden rate kejadian DBD adalah curah hujan. Dari persamaan yang diperoleh, dapat dimasukkan prediksi iklim per tanggal 19 November 2015 sebagai berikut :
Diket : Kelembaban :  65 – 97 %  dengan rata-rata kelembaban 81 Curah Hujan : 100-150 mm dengan rata-rata curah hujan 125 mm Kepadatan penduduk diabaikan karena di kalikan 0 hasilnya akan 0
Rumus Insiden rate Kejadian DBD= 639,2 + 0,12 CH – 7,8 KL + 0 KP= 639,2 + 0,212 (125) – 7,8 (81) + 0= 10,7
Berdasarkan standar error of estimate (SEE) dan tabel Z dengan tingkat kepercayaan 95% maka variasi variabel dependen adalah tabel Z x SEE = 1,96 x 4.199 = ± 8,230.  Maka dapat disimpulkan bahwa kejadian DBD pada tanggal 19 November 2015 dengan tingkat kepercayaan 95  %  adalah  10,7  ±  8,230  atau  2,5  s/d  18,9  kejadian    per  100.000  penduduk  Hasil  ini menggambarkan 35,7% pengaruh variabel-variabel ini, dimana 64,3 % lainnya adalah faktor lain yaitu Faktor Penjamu (manusia ; pengetahuan dan perilaku), Faktor Agen (karakteristik virus dengue) dan faktor lingkungan lainnya seperti kebersihan.
Menurut  penelitian  Nur  Purwoko  Widodo  tahun  2012  bahwa  pekerjaan  dari  variabel karakteristik, penggunaan kasa anti nyamuk dari faktor perilaku berhubungan dengan kejadian DBD.  Menurut Fathi dkk tahun keberadaan kontainer air merupakan faktor yang paling berperan terhadap  penularan  atau  kejadian  DBD  demikian  pula  Menurut  Rusmimpong  tahun  2012 Mobilitas,  Jarak rumah,  tata  rumah, Tempat penampungan  air,  TPA  alami,  keberadaan  jentik memiliki hubungan dengan kejadian DBD sedangkan menurut suyasa dkk tahun 2007 Faktor lingkungan seperti mobilitas penduduk, keberadaan tempat ibadah, keberadaan pot tanaman hias, keberadaan saluran air hujan dan keberadaan kontainer.  Serta faktor perilaku seperti tindakan dan kebiasaan menggantung baju berhubungan dengan kejadian DBD.
Kondisi  lingkungan  dan  partisipasi  masyarakat  mempunyai  hubungan  dengan  upaya pengendalian  DBD    menurut  Djauhari  2004,  sedangkan  menurut  Alidan  tahun  2011  bahwa pengetahuan,  sikap,  penyuluhan  kesehatan    dan  perilaku  PSN  terdapat  hubungan  bermakna
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
dengan kejadian DBD.  Demikian pula menurut Wisfer dkk 2013 ada hubungan  keberadaan larva  Aedes  aegypti  dengan  jumlah  TPA.    Namun  menurut  Rahayu  tahun  2010  menyatakan bahwa perilaku penduduk seperti melaksanakan 3M, tidur pagi hari, tidur sore hari dan membuka jendela pagi hingga sore hari tidak ada hubungan  dengan kejadian DBD.  Demikian pula menurut rusmimpong  tahun  2013  bahwa  pendidikan  dan  pekerjaan  tidak  memiliki  pengaruh  dengan kejadian DBD serta menurut Wisfer tahun 2013 bahwa jumlah penghuni dan kondisi TPA tidak berhubungan dengan kejadian DBD.
Dengan  di perolehnya rumus persamaan, kejadian DBD dapat diprediksi sebesar 35,7 % dengan  menggunakan  data  curah  hujan  dan  kelembaban  udara,  maka  antisipasi  terhadap terjadinya DBD dapat dilakukan.  Iklim merupakan faktor lingkungan yang tidak dapat diduga dan  di  hindari  namun  kejadian  DBD  dapat  kita  tekan  dengan  memperhatikan  64,3  %  faktor lainnya dengan cara PSN dan 3M yang dilakukan secara rutin dan teratur.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilaksanakan  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Peta  wilayah  Kota  Jambi  sebagian  besar  berwarna  merah  berarti  kejadian  DBD  di  Kota Jambi beresiko tinggi.
2. Temperatur yang tinggi tidak mempengaruhi tingginya kejadian DBD di Kota Jambi.
3. Kelembaban  berpengaruh  terhadap  kejadian  DBD,  dimana  semakin  rendah    kelembaban maka kejadian DBD semakin tinggi
4. Curah hujan berpengaruh terhadap kejadian DBD, dimana semakin rendah curah hujan maka kejadian DBD semakin tinggi.
5. Kepadatan  penduduk  berpengaruh  terhadap  kejadian  DBD,  semakin  tinggi  kepadatan penduduk maka semakin tinggi kejadian DBD.
6. ABJ  tidak  berpengaruh  terhadap  kejadian  DBD,  rendahnya  ABJ  tidak  mempengaruhi tingginya kejadian DBD.
7. Faktor lingkungan paling dominan pengaruhnya terhadap kejadian DBD dalam penelitian ini adalah Curah Hujan.
IV.  DAFTAR PUSTAKA
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
Achmadi, F.U. (2005). Manajemen Penyakit Berbasis Wilayah . Kompas. Jakarta
Anies, (2015). Penyakit Berbasis Lingkungan . Ar-ruzz media. Yogyakarta
Antonius, W.K. Kebijakan Pemberantasan Wabah Penyakit Menular, Kasus Kejadian Luar Biasa  Demam  Berdarah  Dengue  (KLB  DBD) ,  2003,  Available  from  : http://www.theindonesiainstitute.com
Cochran, W.G. (1991) Teknik Penarikan Sampel . UI Press. Jakarta.
Ginanjar, Genis (2008) Demam Berdarah . B-first. Yogyakarta Gubler, D.J, (1970) Comparison for  reproductive  potentials  of  Aedes  (stegomyla)  Albopictus  Skuse  and  Aedes (Stegomyia) Polynesiensis marks , Mosquito News. Geneva.
Hastono, P, S. (2007) Analisis Data Kesehatan . FKM UI. Jakarta
Husein,  R.  (2006) Konsep  Dasar  Sistem  Informasi  Geografis .  [diakses  dari  Ilmu Komputer.com]
Indarto. (2012). Konsep Dasar Analisis Spasial . Andi Offset. Yogyakarta.
Indrawan. (2001). Mengenal dan mencegah Demam Berdarah . Pionir Jaya. Bandung.
Kemenkes RI. (2013). Pedoman Pengendalian Demam Berdarah Dengue di Indonesia . Ditjen P2PL. Jakarta.
Mustofa. Laksono IS. Seminar Kedokteran Tropis Kajian KLB Demam Berdarah dari Biologi Molekular Sampai Pemberantasannya . UGM.Yogyakarta.
Nadesul, Hadrawan. (1996) Penyebab, pencegahan, dan pengobatan Demam Berdarah . Puspa Swara. Jakarta.
Pemerintah Kota jambi. (2014). Profil dan Potensi Kota Jambi 2014 ,  BAPPEDA Kota Jambi. Jambi
Riyanto.,  Putra,  P.E.,  Indelarko,  H.,  (2009). Pengembangan  Aplikasi  Sistem  Informasi Geografis . Gava Media. Yogyakarta.
Satroasmoro,  S.  Ismael,  S.  (2011) Dasar-dasar  Metodologi  Penelitian  Klinis .  Sagung  Seto. Jakarta.
Sodiq, M. (2013) Pemanasan Global . Graha Ilmu. Yogyakarta.
Soenarmo,  HS.  (2009). Pengideraaan  Jauh  dan  Pengenalan  Sistem  Informasi  Geografis Untuk BIdang Ilmu Kebumian . ITB, Bandung.
JURNAL PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN eISSN: 2622-2310 (e); 2622-2302 (p), Volume 1. no (1) 2019 DOI: https://doi.org/10.22437/jpb.v21i1.5101
Solihin G (2004) Ekologi Vektor Demam Berdarah Dengue. Warta Kesehatan TNI-AL,. 2004 Volume XVIII No. 1
Suenarmo,  H.S.  (2009). Penginderaan  Jauh  dan  Pengenalan  Sistem  Informasi  Geografis untuk Bidang Ilmu Kebumian . ITB. Bandung.
Sugiharyanto, 2007. Geografi dan Sosiologi 2 . Penerbit Yudistira : Yogyakarta .
Sugiyono, (2006) Statistika untuk Penelitian , Alfabeta, Bandung
Sutaryo. (2004). Dengue ., Medika. Yogyakarta
Tjasyono bayong (1995) Klimatologi Umum , ITP, Bandung
WHO. (1999). Demam Berdarah Dengue . EGC. Jakarta.
Widoyono.  (2011). Penyakit  tropis  epidemiologi,  penularan,  pencegahan  dan pemberantasannya . Penerbit Erlangga. Semarang.
Yousman, Y., 2003. Sistem Informasi Geografis dengan Mapinfo Profesional . Yogyakarta.
Yunus H.S., 2005. Manajemen Kota , Pustaka Pelajar, Yogyakarta.