## JUKMAS
http://ejournal.urindo.ac.id/index.php/jukmas

## Model Prediksi Unsur Iklim Terhadap Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Provinsi Jawa Barat

## Citra Puspa Juwita, Lucky Anggiat, Weeke Budhyanti
Program studi Fisioterapi, Fakultas Vokasi, Universitas Kristen Indonesia Jl. Mayjen Sutoyo No.2, Jakarta Timur, Indonesia
E-mail: citra.simatupang@uki.ac.id

## Abstrak
Angka case  fatality  rate (CFR)  dari  kasus  demam  berdarah  dengue  yang  terjadi  di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2018 adalah 0,56. Penanganan untuk menekankan angka CFR kasus  DBD  setiap  tahunnya  menjadi  program  rutin  yang  terus  diupayakan  tetapi  tampaknya belum  dapat  menekankan  angka  kematian  tersebut.  Unsur  iklim  yang  meliputi  curah  hujan, suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan lamanya penyinaran matahari dapat mempengaruhi kasus DBD. Data iklim yang tersedia online dapat menjadi early warning system melalui model prediksi jumlah kasus DBD. Tujuan penelitian untuk mendapatkan model prediksi unsur iklim terhadap jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Barat tahun 2010-2019. Melalui desain penelitian observasi dan pendekatan kuantitatif dengan uji analisis korelasi Spearmen Rho menunjukkan hasil  bahwa  kelembaban  rata-rata  berkorelasi  positif  kuat  dan  bermakna  (r=0,64;  p<0,01), lamanya penyinaran matahari berkorelasi negatif cukup kuat dan bermakna (r= -0.43; p< 0,01), dan  kecepatan  angin  rata-rata  berkorelasi  positif  sangat  lemah  dan  tidak  bermakna  (r=0,1; p>0,05)  terhadap  jumlah  kasus  DBD.  Model  prediksi  yang  tepat  dengan  analisis  regresi berganda  yaitu  DBD=-9548.071+133.005*kelembaban  rata-rata+177.887*kecepatan  angin rata-rata.  Hasil  model  prediksi  dapat  dipakai  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat  untuk mendapatkan angka kasus DBD, dimana ketika didapat angka kasus yang tinggi maka pada satu bulan kedepan dapat siap siaga untuk memberikan pertolongan yang cepat guna mengurangi angka CFR.
Kata kunci: Model prediksi, demam berdarah dengue, kelembaban, lamanya penyinaran matahari.

## Abstract
The case fatality rate (CFR) of dengue haemorrhagic fever (DHF) cases that occurred in West  Java  in  2018  was  0.56.  Handling  to  emphasize  the  annual  CFR  rate  of  DHF  cases  is  a routine  program that  continues  to be  pursued but  seems unable to emphasize the mortality rate.  Climatic  elements  which  include  rainfall,  temperature,  humidity,  wind  speed  and  the length of sun exposure can affect dengue cases. The climate data available online may serve as an  early  warning  system  through  a  prediction  model  for  the  number  of  dengue  cases.  The objective of our research was to obtain a predictive model for climate elements on the number of  dengue  cases  in  West  Java  Province  in  2010-2019.  Through  the  observational  research design  and  quantitative  approach  with  the  Spearmen  Rho  correlation  analysis  test,  it  shows that the average humidity has a strong and significant positive correlation (r = 0.64; p <0.01), the length of sun exposure has a strong and significant negative correlation (r = -0.43; p <0.01), and the average wind speed has a very weak and insignificant positive correlation (r = 0.1; p>
0.05)  with  number  of  DHF.  The  correct  prediction  model  with multiple  regression  analysis  is DHF=-9548.071+133.005*average  humidity+177,887*average  wind  speed.  The  results  of  the prediction model may be used by the West Java Provincial Health Office to get the number of DHF cases, where when a high number of cases is obtained, one month ahead can be ready to provide quick assistance to reduce the CFR rate.
Keywords : Prediction model, dengue haemorrhagic fever, humidity, duration of sun exposure.

## PENDAHULUAN
Angka kejadian Demam berdarah dengue pada  tingkat  Nasional  berfluktuatif  pada tahun  2014  sebanyak  100.347  orang, ditahun 2015 sebanyak 129.650, ditahun 2016  sebanyak  204.171,  ditahun  2017 sebanyak  68.407,  dan  pada  tahun  2018 sebanyak  53.075  (Kemenkes,  2019). Angka kejadian demam berdarah dengue dari  tahun  2014  terus  naik  sampai puncaknya  di  tahun  2016,  setelah  itu berangsur-angsur  turun  sampai  tahun 2018.  Tercatat  bahwa  pada  tahun  2018 angka kejadian DBD di Jawa Barat adalah 17,94%  per  100.000  penduduk  dengan case fatality rate 0.56.
Penyakit  Demam  berdarah  dengue merupakan  penyakit  yang  sudah  lama kita  ketahui  sebagai  penyakit  menular dan  dapat  berakibat  kematian  apabila terlambat pertolongan. Dengan berkembangnya  ilmu pengetahuan  maka diharapkan  bagi  para  ilmuwan  dapat memberikan sumbangsih jalan keluar
terhadap  setiap  permasalahan  yang terjadi  di  kehidupan  manusia  termaksud mengatasi  penyakit  demam  berdarah dengue.
Provinsi  Jawa  Barat  merupakan  provinsi yang  berbatasan  dengan  laut  Jawa  di utara,  Jawa  Tengah  di  timur,  Samudera Hindia  di  selatan,  serta  Banten  dan  DKI Jakarta  di  barat  memiliki  27  kabupaten/ kota dengan jumlah penduduk 49.316.712 pada tahun 2019. Dilihat dari keadaan perbatasan tersebut maka  Jawa Barat  merupakan  wilayah  yang  rentan terhadap  peningkatan  dan  penurunan kejadian  penyakit  DBD  sebagai  penyakit tular vektor karena Jawa Barat memiliki 2 perbatasan  lautan  dan  dekat  dengan  ibu kota  negara  yang  memiliki  SDM  dan fasilitas  kesehatan  yang  sangat  baik. Tingkat  CFR  tinggi  di  Provinsi  Jawa  Barat kemungkinan  dikarenakan  terlambatnya pertolongan bagi si penderita.
Salah  satu  upaya  meminimalisasikan
angka  CFR  adalah  dengan  memprediksi kejadian  DBD.  Penelitian  terdahulu dengan model prediksi parameter unsur iklim  yang  menyebabkan  kejadian  DBD meliputi curah hujan, suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan lamanya penyinaran  matahari  selama  periode tertentu  (Ariati  &  Anwar,  2014; Raksanagara  et  al,  2015;  Hidayati  et  al, 2017).  Berdasarkan  latar  belakang tersebut  maka  penelitian  ini  ingin mengetahui model prediksi kasus demam berdarah melalui unsur iklim.

## METODE
Penelitian ini akan menggunakan desain observasional dengan pendekatan kuantitatif, studi ekologi untuk mengetahui  hubungan  variabilitas  iklim melalui  curah  hujan,  suhu,  kelembaban, kecepatan angin, dan lamanya penyinaran  matahari  dengan  jumlah kejadian  DBD  di  Provinsi  Jawa  Barat tahun 20010 – 2019.
Sampel  dari  penelitian  ini  adalah  total populasi  yaitu  semua  penduduk  yang didiagnosa  DBD  dari  tahun  2010-2019. Pengumpulan  data  dilakukan  melalaui data  sekunder  yaitu  data  Iklim  diambil dari pencatatan rutin stasiun klimatologi
Bogor  dan  data  kejadian  demam berdarah  dari  pelaporan  puskesmas  ke dinas kesehatan Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat.
Penelitian  ini  juga  menggunakan  desain waktu  ( time  series )  dalam  urutan  waktu bulanan  selama  10  (sepuluh)  tahun. Dengan  menggunakan  analisis  univariat melalui  deskripsi  dari  variabel  DBD  dan unusr iklim di Provinsi Jawa Barat 2010- 2019.  Analisis  bivariat  menggunakan Spearmen  Rho.  Studi  ekologi  juga disebut  studi  korelasi  yang  bertujuan untuk  melihat  korelasi  antara  kejadian DBD  dengan  parameter  Iklim  sehingga akan didapat kekuatan hubungan dalam bentuk  “r”  ( Yuandari  E  &  Rahman ,  2014).
Analisis  uji  multivriat  dengan  regresi linier  berganda  untuk  mendapatkan model  prediksi  didapat  dari  unsur  iklim yang  berpengaruh  terhadap  kasus  DBD yaitu yang mempunyai nilai p<0,25.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Normalitas Data
Pada  penelitian  ini  uji  normalitas  yang digunakan adalah uji kolmogorov Smirnov karena jumlah subjek
pengamatan sebanyak 120 unit.
Hasil uji normalitas sebagai berikut:

## Tabel 1. Uji Normalitas Data
Variabel P value Kolmogorov- Smirnov a Distribusi Kasus DBD 0,000 Tidak normal Curah hujan (mm) 0,200 * Normal Suhu rata-rata (°C) 0,001 Tidak normal Kelembapan rata-rata (%) 0,000 Tidak normal Kecepatan angin rata-rata (m/s) 0,000 Tidak normal Lamanya penyinaran matahari (jam) 0,200 * Normal
Data  yang  didapat  tidak  terdistibusi normal  pada  variabel  angka  kejadian
DBD,  suhu  rata-rata,  kelembaban  rata-
rata,  dan  kecepatan  angin  rata-rata dimana nilai p <0,05. Analisis Univariat Tabel 2. Kasus DBD di Provinsi Jawa Barat 2010-2019 Min Max Mean SD 309 5052 1713,2 992,3 Dengan  interval  kepercayaan  95% jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa barat 2010-2019  rata-rata  dalam  setahun adalah 1.713 kasus. Tabel 3. Unsur Iklim di Provinsi Jawa Barat 2010-2019 Variabel Min Max Mean SD Curah hujan Suhu Kelembaban Kecepatan Angin Lama Penyinaran Mahatari 0,4 24,6 71,6 0,2 0,4 34,9 28,3 89,4 10 8,4 12,6 26,1 82,5 1,7 5,3 6.5 0,5 4,2 0,9 1,8
Dengan interval kepercayaan 95%, maka curah  hujan  rata-rata  dalam  setahun adalah  12,6  mm,  suhu  rata-rata  dalam setahun  adalah  26,1 0 C,  kelembaban rata-rata  dalam  setahun  adalah  82,5%,
kecepatan angin rata-rata dalam setahun  adalah  1,7  knot  dan  lama penyinaran  rata-rata  dalam  setahun adalah 5,3 jam.

## Analisis Bivariat
Tabel  4.  Korelasi  Unsur  Iklim  dengan  kasus  DBD  di  Provinsi  Jawa  Barat  Tahun  2010- 2019
Variabel r Nilai P Curah hujan (mm) 0,029 0,755 Temperatur rata-rata (°C) -0,105 0,253 Kelembapan rata-rata (%) 0,636 ** 0,000 Kecepatan angin rata-rata (m/s) 0,113 0,221 Lamanya penyinaran matahari (jam) -0,433 ** 0,000 Dengan uji Spearman Rho maka didapat ada  dua  unsur  iklim  yang  mempunyai hubungan yang bermakna yaitu kelembaban  rata-rata  yang  berkorelasi positif  kuat  (r=0,64;  p<0,01),  dan lamanya penyinaran matahari berkorelasi negatif cukup kuat (r= -0,43; p< 0,01).

## Analisis Multivariat
Dari  hasil  uji  korelasi  analisis  bivariat
yang mempunyai nilai p<0,25 dimasukkan  ke  dalam  model  analisis multivariat regresi linear berganda yaitu unsur  kelembaban,  lama  penyinaran matahari,  dan  kecepatan  angin  rata- rata.  Kejadian  DBD  pada  bulan  ini dipengaruhi  oleh  kondisi  iklim  satu bulan  sebelumnya  ( Time  lag ).  Adapun analisis ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Analisis Multivariat Unsur Iklim dengan Kasus DBD di Provinsi Jawa Barat Tahun 2010-2019
Tahap Model Analisis Koefisien Tidak Standar Std Eror Koefisien Korelasi Nilai p Model 1 Kelembaban 149,782 24,123 0,626 0,000 Kecepatan angin 173,178 79,829 0,163 0,032 Penyinaran matahari 56,838 54,613 0,105 0,300 Model 2 Kelembaban 133,005 17,953 0,556 0,000 Kecepatan angin 177,887 79,729 0,167 0,028
Ada  2  tahap  permodelan  yang  didapat yaitu  pada  model  pertama  adalah kelembaban,  kecepatan  angin,  dan penyinaran  matahari,  karena  pada permodelan  tahap  1  terdapat  nilai p>0,05  yaitu  pada  lamanya  penyinaran matahari,  maka  harus  dikeluarkan.
Tahap analisis model kedua kedua unsur iklim  yang  tepat  untuk  memprediksi kasus  DBD  yaitu  kelembaban  dan kecepatan angin dengan hubungan yang bermakna.
Persamaan  regresi  linear  untuk  dapat memprediksi  kasus  DBD  yaitu  DBD=- 9548.071+133.005*kelembaban rata- rata+177.887*kecepatan  angin  rata- rata.
Sebagai contoh Tahun 2010 mean kelembaban Bulan Januari = 87,9 0 dan mean Kecepatan angin = 2, maka prediksi kasus pada Bulan Berikutnya adalah:
DBD  =
-9548,071+133,005*87,9+177,887*2
= 2499 kasus
Kelembaban  udara  adalah  variabilitas iklim yang dipengaruhi dengan
temperatur dan curah hujan,
kelembaban yang tinggi dapat menyebabkan  umur  nyamuk  menjadi lebih  panjang  dan  penyebaran  lebih luas, sehingga nyamuk memiliki kemungkinan  besar  untuk  menularkan virus  kepada  host  (Karim  et  al,  2012;
Tang  et  al,  2020;  Islam,  et  al,  2018; Widawati  &  Faudiyah,  2018;  Juwita, 2020). Kecepatan angin merupakan saat terbang  nyamuk  ke  dalam  dan  luar rumah,  kecepatan  angin  yang  tinggi maka  jarak  terbang  nyamuk  pun  lebih jauh, sehingga nyamuk dapat menginfeksi secara luas kepada manusia (Chumpu  et  al,  2019;  Septian  et  al, 2017).  Hasil  korelasi  kecepatan  angin dan  kasus  DBD  lemah,  tetapi  masuk kedalam  salah  satu  unsur  model prediksi.
Model prediksi kejadian demam berdarah  dengue  di  Kendari  2000-2015 menghasilkan  model  prediksi  antara suhu rata-rata dan kelembaban (Rasmanto,  2016).  Sejalan  dengan penelitian ini bahwa kelembaban mencari  unsur  iklim  dalam  memprediksi kasus  DBD.  Model  prediksi  ini  dapat menjadi early  warning  system bagi petugas kesehatan karena dapat mengetahui sejak dini jumlah kasus DBD. Apabila  didapat  angka  kasus  DBD  yang tinggi melalui model prediksi unsur iklim, petugas  kesehatan  mempunyai  waktu siap siaga untuk memberikan pempersiapkan fasilitas pelayanan kesehatan  dan  bahkan  dapat  lebih  giat
dalam  memberikan  edukasi  kepada masyarakat  sehingga  kasus  DBD  dapat ditekan seminimal mungkin.

## SIMPULAN
Jumlah kasus demam berdarah berkorelasi  positif  kuat  dan  bermakna dengan  kelembaban,  berkorelasi  negatif cukup  kuat  dan  bermakna  dengan lamanya  penyinaran  matahari  dan berkorelasi  positif  sangat  lemah  dan tidak bermakna dengan kecepatan angin rata-rata.    Dari  2  permodelan  yang dihasilkan  maka  model  prediksi  yang tepat adalah DBD=- 9548.071+133.005*kelembaban rata-
rata+177.887*kecepatan angin rata-rata.
Dengan  model  prediksi  ini  maka direkomendasikan kepada dinas kesehatan  provinsi  Jawa  barat  untuk menggunakan  data  unsur  iklim  dalam memprediksi jumlah kasus DBD sehingga upaya  pencegahan  kematian  dengan pertolongan  sedini  mungkin  dapat dilaksanakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Kementerian  Ristek dan  Dikti  yang  telah  mendanai  penelitian ini,  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat, Badan Meteorologi, Klimatologi, dan
Geofisika  yang  telah  mengijinkan  dan mendukung pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
1. Ariati  J,  Anwar  A.  Model  Prediksi
Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue (DBD)  Berdasarkan  Faktor  Iklim  di
Kota  Bogor,  Jawa  Barat.  Indonesian Bulletin of Health Research. 2014: p. 249-256.
2. Raksanagara  A,  Arisanti  N,  Rinawan F. Dampak Perubahan Iklim Terhadap
Kejadian  Demam  Berdarah  di  Jawa Barat.  JSK  Sistem  Kesehatan.  2015; 1(1): p. 43-47.
3. Hidayati  L,  Hadi  UK,  Soviana  S.
Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue di  Kota  Sukabumi  Berdasarkan Kondisi  Iklim.  Acta  Veterinaria Indonesiana. 2017; 5(1): p. 22-28.
4. Yuandari E, Rahman RTA. Metodologi  Penelitian  dan  Statistik Bogor: IN MEDIA; 2014.
5. Karim  MN,  Munshi  US,  Anwar  N,
Alam MS. Climatic Factors Influencing  Dengue  Cases  in  Dhaka
City: A Model for Dengue Prediction. The  Indian  Journal  of  Medical
Research. 2012; 135(1).
6. Tang SCN, Musofa R, Pudji L. Climate
Variability  and  Dengue  Hemorrhagic Fever  in  Surabaya,  East  Java, Indonesia. Indian Journal of Medical Research. 2020; 11(2): p. 131-137.
7. Widawati  M,  Faudiyah  MEA.  Faktor Iklim Berpengaruh Terhadap
Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue di  Kota  Cimahi  Tahun  2004-2013. SPIRAKEL. 2018; 10(2): p. 86-96.
8. Juwita  CP.  Variabilitas  Iklim  dengan Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue di  Kota  Tanggerang.  Gorontalo Journal  of  Public  Health.  2020;  3(1):
p. 8-14.
9. Chumpu R, Khamsemanan N, Cholwich N. The Associantion Between  Dengue  Incidences  and Provincial-level Weather Variables in Thailand  From  2001  to  2014.  PLoS One. 2019; 14(12).
10. Septian A, Anwar MC, Marsum. Studi Korelasi  Beberapa  Faktor  yang Mempengaruhi  Keajdian  Demam Berdarah  Dengue  di  Kabupaten Banyumas Tahun 2010-2015. BUletin Keslingmas. 2017.
11. Rasmanto  MF,  Sakka  A,  Ainurafiq.
MOdel  Prediksi  Kejadian  Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Unsur  Iklim  di  Kota  Kendari  Tahun 2000-2015. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Kesehatan Masyarakat. 2016; 1(3): p.
1-14.
12. Islam  MZ,  Rutherford  S,  Phung  D,
Uzzaman MN, Baum S, Huda MM, et al.  Correlates  of  Climate  Variability and Dengue Fever in Two
Metropolitan  Cities  in  Bangladesh.
Cureus. 2018; 10(10): p. 1-9.
13. Kementerian Kesehatan. (2019).
Profil  Data  Kesehatan  Indonesia. Jakarta.