## Faktor yang Mempengaruhi Kejadian Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Model Spasial di Kabupaten Sikka Tahun 2019-2021
Anastasia Sofia Lete Keraf, Pius Weraman , Honey Ivon Ndoen,  Yendris Krisno Syamruth Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Nusa Cendana anastasiakeraf10@gmail.com

## Abstrak
Berbagai  usaha  pengendalian  kasus  DBD  di  Kabupaten  Sikka  telah  dilakukan,  salah  satunya dengan  mengeluarkan Instruksi Bupati di  tahun  2019  namun  kasus  justru  naik  sebesar  1.816  kasus dari  620  kasus  di  tahun  2019.  Di  tahun  2020  dikeluarkan  lagi  Instruksi  Bupati  sehingga  kasus  DBD mengalami penurunan menjadi 183 kasus.Terdapat banyak faktor risiko terhadap peningkatan kasus DBD  yang  belum  dideteksi.Salah  satunya  dengan  melihat  faktor  risiko  DBD  dari  sudut  kewilayahan (spasial).Kabupaten  Sikka  telah  mengalami  4  kali  KLB  dalam  kurun  waktu  2010-2021.Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kejadian  DBD  yang  dikaji  dalam model  analisis  spasial.Jenis  penelitian  ini  adalah  observasional  analitik  dengan  desain  studi ekologi.Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  instansi terkait. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh kepadatan penduduk di tahun 2020 terhadap kejadian  DBD,  sedangkan  kepadatan  penduduk  di  tahun  2019  dan  2021  tidak  terdapat  pengaruh. Terdapat 6 kecamatan yang menjadi area hotspot(High-High) dalam pengaruh kepadatan penduduk dengan DBD yaitu Kecamatan Nelle, Kewapante, Kangae, Alok,Alok Timur dan Lela, sedangkan area coldspot  (Low-High) yaitu  Kecamatan  Alok  Timur  dan  Koting.  Ketinggian  wilayah  tidak  memiliki pengaruh terhadap kejadian DBD tahun 2019-2021.Terdapat 2 kecamatan hotspot yaitu Kecamatan Nelle dan Koting, sedangkan area coldspo t terdapat pada Kecamatan Kewapnate, Alok Timur, Kangae dan Lela. Tidak terdapat pengaruh suhu, kelembaban dan curah hujan di tahun 2019, sedangkan di tahun  2020  kelembaban  berpengaruh  positif  dan  curah  hujan  berpengaruh  negatif    terhadap kejadian DBD dan di tahun 2021 ada pengaruh positif  kelembaban udara terhadap kejadian DBD di Kabupaten Sikka.  Saran program penanggulangan DBD perlu lebih diprioritaskan pada area hotspot dan coldspot. Perlu adanya siaga DBD daerah tetangga  KLB DBD.
Kata kunci : Aedes aegypti, Moran’s I, LISA, Autokorelasi spasial, Regresi spasial

## Abstract
Various efforts to control dengue cases in Sikka Regency have been carried out, one of which was by issuing a Regent's Instruction in 2019 but cases increased by 1,816 cases from 620 cases in 2019. In 2020 another Regent's Instruction was issued so that dengue cases decreased to 183 cases. There are many risk factors for increasing dengue cases that have not been detected. One way is to look at the risk factors for dengue fever from a regional (spatial) perspective. Sikka Regency has experienced 4 outbreaks  in  the  period  2010-2021.  The  study  aims  to  analyze  the  factors  that  influence  the incidence of DHF studied in the spatial analysis model. Type of research is analytic observational with an  ecological  study  design.  The  data  used  in  this  study  is  secondary  data.  The  results  showed  that there was an effect of population density in 2020 on the incidence of DHF, while population density in 2019 and 2021 had no effect. There are 6 sub-districts that become hotspot areas (High-High) in the influence of population density with DHF, namely Nelle, Kewapante, Kangae, Alok, East Alok and Lela Districts, while the coldspot (Low-High) areas are East Alok and Koting Districts. The altitude of the area has no effect on the incidence of DHF in 2019-2021. There are 2 hotspots, namely Nelle and Koting  sub-districts,  while  the  coldspot  areas  are  in  Kewapante,  Alok  Timur,  Kangae  and  Lela  sub- districts. There is no effect of temperature, humidity and rainfall in 2019, whereas in 2020 humidity has a positive effect and rainfall has a negative effect on the incidence of DHF and in 2021 there is a
positive  effect  of  air  humidity  on  the  incidence  of  DHF  in  Sikka  Regency.  Suggestions  for  dengue prevention programs need to be prioritized in hotspot and coldspot areas. There needs to be an alert for DHF in neighboring areas of DHF outbreaks.
Keywords : Aedes Aegypti,  Moran’s I, LISA, Autocorrelation spatial, Spatial regression

## PENDAHULUAN
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  adalah penyakit  infeksi  yang  disebabkan  oleh  virus dengue dan  ditularkan  melalui  gigitan  vektor nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus (1).  Demam Berdarah  Dengue  (DBD) merupakan  penyakit  yang  dapat  ditemukan hampir  di  seluruh  dunia,  namun  paling  sering terjadi  di  negara-negara  yang  beriklim  tropis atau  subtropis.  Diketahui,  penyakit  ini  sudah menyebar  ke  beberapa  negara,  termasuk Indonesia,  dimana  2,5  miliar  orang  tinggal  di negara  endemik  Demam  Berdarah  Dengue. Asia  Tenggara  dan  Pasifik  Barat  menyumbang 70%  dari  populasi  yang  berisiko.  Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO)  mengatakan  bahwa Asia Tenggara memiliki kasus DBD terbanyak di dunia, dan Indonesia menempati urutan kedua setelah  Thailand(2).  Saat  ini  Indonesia merupakan  salah  satu  Negara  yang  seluruh provinsinya  mengalami  epidemik  tiap  4-5 tahun  sekali.  Jumlah  kasus DBD di tahun  2021 sebesar 73.518 kasus dengan  kasus meninggal sebesar 705 kasus. IR kasus DBD 27,0% dan CFR 0,96 (3).
Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  adalah salah  satu  provinsi  yang  menjadi  penyumbang kasus  DBD  yang  cukup  tinggi  di  Indonesia.  Di tahun 2020 kasus DBD sebesar 5.968 dengan IR 109/100.000  penduduk  dengan  CFR  sebesar 1,0%,  namun  di  Tahun  2021  kasus  DBD  di Provinsi  NTT  mengalami  penurunan  kasus menjadi  2.543  kasus  dan  IR  46,6/100.000 penduduk dengan CFR sebesar 0,6%).
Walaupun  demikian,  kasus  DBD  masih cenderung  cukup  tinggi  di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur.
Kabupaten Sikka juga salah satu Kabupaten  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur yang  endemis  DBD  dan  cukup  sering mengalami  KLB.  Di  Tahun  2019  kasus  DBD sebanyak  582  kasus  dengan  penderita  yang meninggal  sebanyak  13  dengan  IR  sebesar 185,6/100.000  penduduk  dan  CFR  2,2%. Sedangkan  di  Tahun  2020  kasus  DBD meningkat  2  kali  lipat  menjadi  1,811  kasus dengan  penderita  yang  meninggal  sebesar  16 orang  dengan  IR  sebesar  561,1  per  100.000 penduduk  dan  CFR  0.9%.  Pada  Tahun  2021 kasus  DBD  di  Kabupaten  Sikka  mengalami penurunan  menjadi  183  kasus  IR    56,7% denganCFR 0.
Dalam upaya pemberantasan DBD Pemerintah  mempunyai  target  nasional  dalam penurunan  jumlah  kasus/IR  dan  angka kematian/CFR  yaitu  IR  DBD  <  49  per  100.000 penduduk  dan  CFR  <  1%.  Untuk  itu  perlu diketahui  faktor  risiko  DBD  agar  dapat memperkecil risiko untuk terinfeksi DBD.Selain itu,  perlu  adanya  pendekatan  lingkungan  yang sistematis dikarenakan penyakit DBD
merupakan penyakit yang berbasis lingkungan.Beberapa  faktor  risiko  kejadian Demam  Berdarah  Dengue  adalah  faktor individu  (perilaku,  usia,  jenis  kelamin)  dan faktor  lingkungan  yang  dibagi  menjadi  tiga  (3) yaitu; lingkungan fisik yaitu jarak antar rumah, jenis countainer ,  ketinggian  tempat,  ventilasi
rumah,  kelembaban,  suhu,  curah  hujan  dan kecepatan  angin;  lingkungan  sosial  meliputi kepadatan  hunian,  kepadatan  penduduk; lingkungan biologi meliputi Angka Bebas Jentik (ABJ), House  Index (HI), Countainer  Index (CI), Breteau Index (BI) (4) .
Persebaran  kasus  DBD  dan  faktor lingkungan  yang  mempengaruhinya  dapat dianalisis secara spasial. Dalam hukum Tobler I disebutkan  bahwa  “Segala  sesuatu  saling berhubungan  satu  sama  lain,  tetapi  sesuatu yang  dekat  lebih  mempunyai  pengaruh daripada  sesuatu  yang  jauh”  (5).  Dengan demikian  daerah  yang  tertular  penyakit  DBD maka  kemungkinan  daerah  sekitarnya  juga akan  tertular  DBD.  Hal  ini  dapat  dilihat  dalam penelitian  sebelumnya  yang  menemukan adanya  kasus  DBD  yang  mengelompok  pada Kabupaten  Lumajang  di  Tahun  2015  (6). Analisis  spasial  yang  bermanfaat  untuk mengetahui  korelasi  antar  variabel  pada wilayah  yang  diamati  disebut  autokorelasi spasial. Sedangkan indek moran’s I merupakan metode yang sering digunakan untuk pengukuran  autokorelasi spasial global.  Indeks Moran  dapat  diaplikasikan  untuk  mendeteksi feature spasial  acak  yang  mengindikasikan bentuk  pola  spasial  yang  berkelompok ( cluster ),  menyebar  ataupun  acak  (7)  seperti penelitian  yang  dilakukan  di  Kota  Padang dengan  variabel  jumlah  penduduk,  jumlah kepadatan  penduduk,  suhu,  curah  hujan  dan kecepatan  angin  dengan  DBD  menunjukkan nilai  <1  yang  artinya  terdapat  autokorelasi
positif  dengan  nilai  Moran’s  I  lebih  besar  dari E[I] (8). Ini menunjukkan pola persebaran yang mengelompok  dengan  karakteristik  yang  mirip dengan  wilayah  tetangganya.  Hasil  yang diberikan dalam Indeks Moran’s I global berupa hubungan  variable  bebas  dengan  variable terikat  secara  global  sedangkan  indeks  lokal Local  Indicators  of  Spatial  Autocorrelation (LISA)  justru  untuk  mengetahui  hubungan variable  bebas  dan  terikat  secara  lokal.Selain itu  dapat  pula  mendeteksi  wilayah-wilayah yang rentan untuk terinfeksi DBD seperti  pada Kel.  Lubuk  Minturun,  Gunung  Sarik,  Kuranji, Korong  Gadang,  Pasar  Ambacang,  Lubuk Lintah,  Anduring  dan  Kurao  Pagang  di  Kota Padang  yang  memiliki  kasus  DBD  dan kepadatan  penduduk  tinggi  dikelilingi  oleh kelurahan  dengan  kasus  DBD  dan  kepadatan penduduk  yang  tinggi  (8).  Dengan  demikian daerah  dengan  kepadatan  penduduk  tinggi rentan  untuk  memiliki  kasus  DBD  yang  tinggi pula,  apalagi  dipengaruhi  oleh  kelurahan tetangga  yang  memiliki  kepadatan  penduduk yang  tinggi  juga  tentulah  akan  mempercepat penyebaran  DBD.  Dengan  demikian  melihat bagaimana  wilayah  Kabupaten  Sikka  yang endemis  DBD  dan  mengalami  peningkatan kasus  yang  begitu  tajam  di  tahun  2020  maka tujuan penelitian ini untuk melihat kerentanan wilayah  di  Kabupaten  Sikka  yang  dipengaruhi oleh  kepadatan  penduduk,  ketinggian  wilayah, Suhu,  Kelembaban  udara  dan  curah  hujan terhadap  kejadian  Demam  Berdarah  Dengue. Dengan  harapan  bahwa  dengan  adanya pemetaan  wilayah  yang  rentan  DBD  yang
didasari  pada  faktor  risiko  DBD  dapat  menjadi acuan  pemerintah  untuk  lebih  siaga  terhadap wilayah-wilayah  dengan  faktor  risiko  tersebut karena akan memicu peningkatan kasus.

## METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah  observasional analitik  dengan  desainstudi  ekologi.Studi ekologi  merupakan  suatu  pengamatan  dengan unit analisis populasi dalam suatu daerahadministrasi  tertentu  sehingga  dapat diketahui  hubungan  faktor  risiko  tertentu terhadap  adanya  kejadian  suatu  penyakit. Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  Bulan  Juli- Agustus tahun 2022 di Kabupaten Sikka dengan sampel  penelitian  menggunakan  total  sampel dan  unit sampel berupa 21 kecamatan.  Teknik pengambilan  data  di  lapangan  menggunakan data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Dinkes Kabupaten  Sikka  (jumlah  kasus  DBD  per Kecamatan  dan  data  DBD  per  bulan),  BPS Kabupaten  Sikka (jumlah  kepadatan  penduduk dan  ketinggian  wilayah  per  kecamatan)  dan BMKG Kabupaten Sikka (suhu, kelembaban dan curah  hujan  per  bulan)  dengan  syarat  bahwa instansi-instansi  terkait  bersedia  mengijinkan peneliti untuk memiliki data tersebut dan data yang  diambil  berupa  data  DBD,  kepadatan penduduk, ketinggian wilayah, suhu, kelembaban  dan  curah  hujan  tahun  2019  – 2021.  Instrumen  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  hanya  berupa checklist yang dipegang  oleh  peneliti  untuk  memeriksa kembali kelengkapan data di lapangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Autokorelasi Spasial Kasus DBD
Gambar  1.  Indeks  Moran’s  I  Kasus  DBD  di Kabupaten Sikka Tahun 2019-2021
Gambar diatas merupakan gambar Morans scatterplot kasus DBD dari tahun 2019- 2021.Dalam  gambar  diatas  terdapat  hasil indeks  moran  sepanjang  tahun  2019-2021.Di tahun 2019-2021 hasil indeks moran menunjukkan  nilai  yang  positif  sehingga mengindikasikan bahwa lokasi yang berdekatan memiliki kasus DBD yang mirip dan cenderung  mengelompok.  Selain  itu  nilai Moran’s  I  pada  kasus  DBD  tahun  2019-2021 lebih besar dari E[I] yang bernilai – 0,0500 yang artinya  kasus  DBD  terkluster.  Berikut  adalah peta  kluster  kasus  DBD  di  Kabupaten  Sikka tahun 2019-2021
Gambar  2.  Peta  Kluster  Kasus  DBD  di
Kabupaten Sikka Tahun 2019-2021 Dalam peta kluster LISA diatas disimpulkan  bahwa  kasus  DBD  di  tahun  2019 membentuk  hubungan  spasial  High-High  pada dua  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Alok  Timur dan  Kangae.  Dalam  hal  ini  diketahui  bahwa Kecamatan Alok Timur dan Kangae merupakan kecamatan  yang  memiliki  kasus  DBD  yang tinggi  dengan  dikelilingi  oleh  kecamatan  yang memiliki  kasus  DBD  yang  tinggi  pula, sedangkan  Low-Low  menunjukkan  kecamatan yang memiliki kasus DBD rendah dikelilingi oleh kecamatan  yang  memiliki  kasus  DBD  yang rendah  pula  yakni  pada  Kecamatan  Mapitara dan  Talibura  dan  Low-High    menunjukkan wilayah  dengan  kasus  DBD  rendah  dikelilingi oleh  wilayah  dengan  kasus  DBD  yang  tinggi yaitu  terdapat  pada  Kecamatan  Nelle  dan Kewapante.  Pada  tahun  2020  terdapat  4 kecamatan  yang  memiliki  hubungan  spasial High-High  yakni  Kecamatan  Kangae,  Alok Timur, Alok dan Koting. Terdapat 3 kecamatan membentuk  pola  spasial  Low-Low  yakni Kecamatan Talibura, Mapitara dan Doreng.Low-High  terdapat  di  2  kecamatan yaitu  Kecamatan  Lela  dan  Nelle.Tahun  2021 Kecamatan  Kangae  dan  Alok  Timur  memiliki hubungan  spasial  High-High  dan  hubungan spasial  Low-Low  terdapat  pada  Kecamatan Nelle dan Koting.
Kecamatan Alok Timur, Alok, Kangae, dan Koting merupakan  kecamatan  yang berpotensi untuk  menyebarkan  kasus  DBD  di  wilayah
sekitarnya.  Keempat  kecamatan  tersebut disebut  sebagai  wilayah  hotspot.  Kecamatan Alok Timur dan Kangae dalam 3 tahun terakhir menjadi  kecamatan  yang  memiliki  hotspot. Dengan  demikian  program  pemberantasan kasus  DBD  perlu  lebih  ditingkatkan  lagi  pada kedua  kecamatan  tersebut.  Wilayah  hotspot merupakan  wilayah  dengan  kasus  DBD  yang tinggi  sehingga  sangat  berisiko  untuk  menjadi wilayah  transmisi  infeksi  DBD  ke  wilayah sekitarnya.  Penelitian  yang  dilakukan  di Kabupaten Lumajang mengenai analisis kerawanan  persebaran  kasus  DBD  di  tahun
2015 menemukan Kecamatan Pasirian termasuk  pada  Kuadran  I  (High-High)  yang menjadi  pusat  persebaran  kasus  DBD  di  area sekitarnya(6).  Sedangkan  wilayah  dengan sebutan  coldspot  merupakan  wilayah  yang rentan  terjadi  penularan.Dalam  hal  ini  terjadi pada  Kecamatan  Nelle,  Lela  dan  Kewapante. Dalam  menanggulangi  masalah  DBD  pada kecamatan  yang  memiliki  kasus  DBD  yang tinggi,  perlu  juga  menetapkan  wilayah  yang berdekatan  sebagai  wilayah  yang  rawan  DBD sehingga  dalam  pengendalian  penyakit  tidak hanya  memfokuskan  pada  kecamatan  yang memiliki  kasus  tinggi  saja  tetapi  juga  pada daerah sekitarnya. Selain itu dalam pengendalian  penyakit  dibutuhkan  sistem kesehatan  yang  kuat  dalam  memberikan informasi karena mampu menganalisis wilayah dengan  prevalensi  penderita  paling  berisiko untuk  dilakukan  pengendalian  penyakit  dan peningkatan pelayanan kesehatan (9).
Autokorelasi  Spasial  Kepadatan  Penduduk dengan Kasus DBD
Tabel  1.  Analisis  Bivariat  LISA  Kepadatan Penduduk dengan Kasus DBD
Tahun  Moran’s I E[I] Z value P value 2019 0,141 - 0,0500 1,6002  0,07 2020 0,263 - 0,0500 2,9983  0,006 2021 0,230 - 0,0500 2,7489  0,016

## Sumber: Data diolah, 2022
Hasil  uji  bivariat  LISA  ( Local  Indicators Spatial Autocorrelation ) pada tabel 1 didapatkan  nilai  signifikansi  (<  0,05)  pada variabel  kepadatan  penduduk  tahun  2019  > 0,05.  Artinya tidak adanya  autokorelasi spasial kepadatan  penduduk  dengan  kejadian  DBD  di Kabupaten  Sikka.  Sedangkan  di  tahun  2020- 2021  nilai  signifikan<  0,05  sehingga  dapat simpulkan  adanya  autokorelasi  spasial  antara kepadatan  penduduk  dengan  kasus  DBD  yang ada di Kabupaten  Sikka.  Nilai indeks Moran’s  I >  0  yang  menunjukkan  adanya  autokorelasi spasial positif.
Hasil  uji  diatas  didapatkan  nilai  indeks Morans’  I  kepadatan  penduduk  tahun  2019- 2021  lebih  besar  dari  E[I]  =  -0,0500  yang mengindikasikan bahwa pola hubungan kepadatan  penduduk  tahun  2019-2021  antar kecamatan  adalah  mengelompok.  Sedangkan penelitian yang sebelumnya menunjukkan pola yang  menyebar  antara  kepadatan  penduduk dengan  kasus  DBD  (10).  Hal  ini  dikarenakan
adanya  faktor  lain  yang  memungkinkan terjadinya ledakan kasus DBD pada kecamatan yang  memiliki  kepadatan  penduduk  yang rendah.  Sedangkan  pada  Kabupaten  Sikka justru dengan jelas memperlihatkan Kecamatan  dengan  kepadatan  penduduk  yang rendah  dengan  kasus  DBD  yang  rendah  pula, dalam  hal  ini  terjadi  pada  Kecamatan  Waigete dan Waiblama.
Gambar  3.  Bivariat  LISA  Kepadatan  Penduduk dengan Kasus DBD Tahun 2019-2021
Peta  Kluster  Bivariat  LISA  tahun  2019- 2021  menunjukkan  hasil  yang  berbeda- beda.Dimana  di  tahun  2019  terdapat  3 kecamatan  yang  memiliki  pola  spasial  High- High  yakni  Kecamatan  Nelle,  Kewapante  dan Kangae.Pola  spasial  Low-Low  terdapat  di Kecamatan  Talibura  dan  Mapitara,  sedangkan Low-High  terdapat  pada  Kecamatan  Alok Timur.  Di  tahun  2020  terdapat  5  kecamatan dengan pola spasial High-High yaitu Kecamatan Nelle,  Alok,  Alok  Timur,  Kangae  dan  Lela. Sedangkan Low-Low terdapat pada Kecamatan Talibura  dan  Mapitara,  Low-High  pada Kecamatan  Koting  dan  High-Low  terdapat  di
Kecamatan Doreng.Pada tahun 2021
Kecamatan  Kangae,  Alok  Timur  dan  Nelle memiliki  pola  spasial  High-High  dan  Low-High pada
Kecamatam Koting.Penelitiandi Kabupaten  Klaten  menunjukkan  wilayah hotspot  pada  Kecamatan  Jogonalan  di  tahun 2020(11).  Penelitian  di  Kota  Padang  juga menunjukkan  beberapa  wilayah  memiliki kepadatan penduduk yang tinggi diikuti dengan kasus DBD yang tinggi pula(8).

## Autokorelasi  Spasial  Ketinggian  Wilayah dengan Kasus DBD
Tabel  2.  Analisis  Bivariat  LISA  Ketinggian
Wilayah dengan Kasus DBD Tahun  Moran’s I E[I] Z value P value 2019 -0,090 - 0,0500 - 1,0941 0,132 2020 -0,060 - 0,0500 - 0,7747 0,218 2021 -0,108 - 0,0500 - 1,2999 0,090 Sumber : Data diolah, 2022
Hasil  uji  pada  tabel  diatas  mendapatkan nilai  indeks  moran  lebih  dari  nilai  harapan indeks  moran  (I[E]) sehingga  dengan  demikian disimpulkan bahwa ketinggian wilayah memiliki  pola  spasial  yang  mengelompok. Diketahui  juga  nilai  indeks  moran  bernilai negatif.Hal  ini  dikarenakan  kecamatan  di Kabupaten  Sikka  memiliki  ketinggian  wilayah yang  rendah  namun  diikuti  dengan  kasus  DBD yang  tinggi.Dengan  demikian  pola  Low-High  di Kabupaten Sikka bersifat mengelompok secara
spasial.  Hasil  penelitian  lainnya  menunjukkan bahwa  sebaran  kasus  lebih  banyak  terjadi  di daerah  dengan  ketinggian  rendah  yaitu  <200 mdpl  (12).  Ketinggian  merupakan  faktor  yang penting dalam membatasi penyebaran nyamuk Aedes  aegypti .  Jumlah  nyamuk  di  dataran rendah  berkisar  dari  sedang  hingga  tinggi, sedangkan  di  pegunungan  jumlah  nyamuknya rendah  (12).  Penelitian  lainnya  menemukan telur Aedes aegypti di dalam rumah di dataran rendah  2,67  kali  lebih  banyak  dibandingkan  di dataran  tinggi,  telur Aedes  aegypti di  luar rumah  di  dataran  rendah  2  kali  lebih  banyak dibandungkan  di  dataran  tinggi,  kemudian temuan jentik Aedes aegypti di dataran rendah 4  kali  lebih  banyak  dibandingkan  di  dataran tinggi,  temuan  nyamuk Aedes  aegypti dewasa 4,5  kali  lebih  banyak  di  dataran  rendah daripada di dataran tinggi dan temuan nyamuk parous di dataran rendah lebih banyak 2,38 kali ketimbang  di  dataran  tinggi  dan  temuan  umur nyamuk  di  dataran  rendah  umurnya  lebih  tua dibandingkan  dengan  temuan  nyamuk  di dataran tinggi (13).
Gambar  4.  Bivariat  LISA  Ketinggian  Wilayah dengan Kasus DBD Tahun 2019-2021
Peta  kluster  bivariat  LISA  menunjukkan bahwa  di  tahun  2019  pola  spasial  High-High terdapat  pada  Kecamatan  Nelle,  sedangkan Low-Low terdapat pada Kecamatan Talibura.Pola  spasial  Low-High  terdapat  pada Kecamatan Kewapante, Kangae dan Alok Timur dan  High-Low  pada  Kecamatan  Mapitara.Pada Tahun 2020 terdapat 2 kecamatan dengan pola spasial  High-High  yakni  Kecamatan  Nelle  dan Koting dan Low-Low pada Kecamatan Talibura. Terdapat 4 kecamatan yang memiliki hubungan spasial  Low-High  yakni  Kecamatan  Alok,  Alok Timur, Kangae dan Lela serta 2 kecamatan yang memiliki pola spasial High-Low yakni Kecamatan  Doreng  dan  Mapitara.  Tahun  2021 terdapat  2  kecamatan  dengan  pola  spasial High-High  yakni  Kecamatan  Koting  dan  Nelle dan  2  kecamatan  yang  memiliki  pola  spasial Low-High  yaitu  Kecamatan  Alok  Timur  dan Kangae.
Bivariat  Suhu,  Kelembaban  dan  Curah  Hujan dengan Kasus DBD
Tabel  3.  Analisis  Bivariat  Pearson  Suhu,
Kelembaban  dan  Curah  hujan  dengan
Kasus DBD Tahun 2021 N o Variabel Kasu s DBD 201 9 Kasu s DBD 202 0 Kasu s DBD 202 1 1 Suhu Korelasi Pearso n 0,47 8 0,10 8 - 0,29 0
Signifik an 0,11 6 0,73 9 0,36 0 2 Kelembab an Korelasi Pearso n 0,72 5 0,75 8 0,77 5 Signifik an 0,00 8 0,00 4 0,00 3 3 Curah Hujan Korelasi Pearso n 0,66 8 0,23 3 0,55 6 Signifik an 0,01 8 0,46 6 0,06 1
Sumber: Data diolah, 2022
Hasil  statistik  kelembaban  udara  dan curah  hujan  di  Kabupaten  Sikka  Tahun  2019 menunjukkan  adanya  hubungan    yang  kuat dengan  kasus  DBD  yang  terjadi  di  Kabupaten Sikka.  Sedangkan  suhu  udara  tidak  memiliki hubungan  dengan  kasus  DBD  yang  ada  di Kabupaten  Sikka.Hasil  perhitungan  ini  juga menunjukkan  adanya  hubungan  antara  curah hujan  dengan  kelembaban  udara.  Kemudian pengaruh variabel kelembaban udara terhadap kasus  DBD  sebesar  52,5%  (r=  0,752;  P=0,008) dan  sisanya  diluar  variabel.  Sedangkan pengaruh curah hujan sebesar 44,6% (r=0,668; P=0,018) terhadap kejadian DBD yang terjadi di Kabupaten Sikka.
Variabel  kelembaban  udara  memiliki hubungan  signifikan  yang  kuat  dengan  kasus DBD  yang  ada  di  Kabupaten  Sikka  tahun 2020.Selain  itu,  variabel  kelembaban  udara juga berhubungan dengan curah hujan. Dengan demikian  pengaruh  variabel  kelembaban terhadap  kejadian  DBD  sebesar  57,4% (r=0,758; P=0,004)) di Kabupaten Sikka, sisanya
dari  luar  model.  Sedangkan  variabel  suhu  dan curah  hujan  tidak  berhubungan  dengan  kasus DBD yang terjadi di Kabupaten Sikka.
Uji  statistik  diatas  menunjukkan  korelasi yang  kuat  antara  kelembaban  udara  di Kabupaten Sikka dengan kasus DBD yang ada di tahun  2021.Pengaruh  variabel  kelembaban udara  terhadap  kasus  DBD  sebesar  60% (r=0,775;  P=0,003),  sisanya  diluar  variabel. Selain itu uji statistik juga menunjukkan adanya hubungan suhu dengan kelembaban udara dan curah hujan dengan kelembaban udara, namun variabel  suhu  dan  curah  hujan  tidak menunjukkan adanya hubungan yang signifikan terhadap kasus DBD yang terjadi di Kabupaten Sikka Tahun 2021.
Pada  penelitian  terdahulu  di  Kota  Bandar Lampung menunjukkan tidak ada korelasi suhu udara dengan kasus DBD di tahun 2007, namun di  tahun  2008  menunjukkan  korelasi  yang lemah(14). Hasil penelitian peneliti justru tidak menunjukkan adanya hubungan.Hal ini dikarenakan  rata-rata  suhu  per  bulan  di Kabupaten  Sikka  memiliki  selisih  yang  kecil sehingga  sulit  untuk  dideteksi  hubungannya dengan  kasus  DBD  yang  terjadi.Suhu  yang berfluktuasi  perkembangan  larva  lebih  cepat dibandingkan  pada  suhu  tetap.  Nyamuk termasuk  berdarah  dingin  dimana  proses metabolisme  dan  siklus  hidupnya  tergantung pada  suhu  dan  lingkungan  serta  tidak  dapat mengatur  suhu  tubuhnya  sendiri  terhadap perubahan  lingkungan.Dengan  demikian,  suhu yang  tetap  menyulitkan  nyamuk  untuk
berkembang.  Hubungan  suhu  udara  dengan kejadian  DBD  pertahun  di  Kota  Malang  pada tahun 2002-2011 menunjukkan hubungan yang sangat  kuat  (r=0,705)  dan  berpola  positif artinya  semakin  tinggi  suhu  udara  maka kejadian DBD akan meningkat (15).
Kelembaban  udara  selama  tahun  2019- 2021  menunjukkan  hubungan  yang  kuat  di Kabupaten  Sikka.  Searah  dengan  penelitian lainnya  yang  menunjukkan  adanya  hubungan yang  kuat  kelembaban  udara  dengan  kejadian DBD  perbulan  di  Kota  Malang  pada  tahun 2002-2011  (15).  Namun  penelitian  ini  justru berbanding  terbalik  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Nuryati  dan  Thamrin,  (2012) yang  menunjukkan  tidak  adanya  hubungan kelembaban udara selama  tahun 2006-2008 di Kota  Bandar  Lampung(14).  Kelembaban  udara yang  optimal  dapat  menyebabkan  daya  tahan hidup  nyamuk  bertambah,  juga  berdampak pada  kegiatan  reproduksi  dan  kelangsungan hidup  nyamuk.  Kelembaban  yang  ideal  diatas 70%  sehingga  dalam  3  tahun  terakhir  kasus DBD  di  Kabupaten  Sikka  tertinggi  pada Kelembaban  diatas  80%.  Pada  kelembaban kurang  dari  60%  umur  nyamuk  menjadi  lebih pendek  sehingga  tidak  memiliki  waktu  yang cukup dalam pemindahan virus.
Curah  hujan  memiliki  peran  penting dalam perkembangbiakan nyamuk.Hujan menjadi perantara dalam pembentukan tempat perindukan nyamuk namun juga dapat merusak tempat perindukan nyamuk itu sendiri jika  terlalu  deras.  Dalam  hal  ini  di  Kabupaten
Sikka  pada  tahun  2019  menunjukkan  adanya hubungan  curah  hujan  dengan  DBD  namun tahun  2020  dan  2021  tidak  menunjukkan adanya  hubungan.  Walaupun  demikian,  kasus DBD  di  Kabupaten  Sikka  selama  tahun  2019- 2021 selalu meningkat pada musim penghujan. Penelitian  lainnya  tidak  menunjukkan  adanya hubungan  curah  hujan  dengan  DBD(16). Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  suhu,  kelembaban  udara  dan  curah hujan  merupakan  variabel  yang  saling mendukung dalam perkembangbiakan nyamuk.

## Regresi Spasial
Tabel  4.  Analisis  Regresi  Spasial  Kepadatan
Penduduk  dengan  Kasus  DBD  Tahun 2019-2021 Output 2019 2020 2021 R Squared 0,198 0,272 0,318 Akaike Info Criterion 212,714 232,422 164,331 Breusch Pagan test 0,601 0,650 0,392 Morans I (Error) 0,721 0,005 0,660 Lagrand Multiplier (lag) 0,422 0,020 0.315 Lagrand Multiplier (Error) 0,954 0,050 0,989
Sumber : Data diolah, 2022
Tabel  diatas  merupakan  tabel  hasil  uji regresi  klasik  yang  digunakan  untuk  melihat pengaruh  variabel  independen  secara  spasial
terhadap  variabel  dependen.  Hasil  uji  R Squared  di  tahun  2019  adalah  0,198.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh variabel  bebas  memberikan  pengaruh  yang nyata  terhadap  variabel  respon  pada  tingkat kepercayaan  95%  yaitu  sebesar  19,8%  sisanya dari  luar  variabel.  Sedangkan  di  tahun  2020 terdapat  27,2%  variabel  bebas  memberikan pengaruh yang nyata terhadap variabel respon. Di  tahun  2021  menunjukkan  bahwa  31,8% variabel  bebas  memberikan  pengaruh  yang nyata terhadap variabel respon dengan tingkat kepercayaan 95% pada model. Hasil uji Breusch Pagan digunakan untuk menguji permasalahan heterokedastisitas.  Hasil Breusch  Pagan yang menunjukkan  nilai  0,6  di  tahun  2019;  0,65  di tahun  2020  dan  0,39  di  tahun  2021.  Hasil tersebut  >  0,05  sehingga  menunjukkan  bahwa tidak  adanya  pengaruh  heterogenitas  spasial dalam  model  selama  tahun  2019-2021.  Nilai Lagrand Multiplier digunakan untuk mengetahui  permasalahan  korelasi  spasial dalam  model.  Di  tahun  2020  nilai Lagrand
Multiplier 0,02< 0,05 sehingga dapat disimpulkan  bahwa  ada  pengaruh  korelasi spasial dalam model. Sedangkan di tahun 2019 dan  2021  nilai Lagrand  Multiplier >  0,05 menunjukkan  bahwa  tidak  adanya  pengaruh korelasi  spasial  dalam  model  yang  diteliti. Pengujian  regresi  spasial  hanya  sampai padapengujian  klasik  karena  nilai Lagrand Multiplier  Lag maupun Error tidak  ada  yang signifikan  di  tahun  2019  dan  2021.Sedangkan di  tahun  2020  nilai  Lagrand  Multiplier  Lag  dan
Error  signifikan  sehingga  tetap  menggunakan regresi klasik.
Tabel  5,  6,  dan  7  menunjukkan  bahwa variabel  kepadatan  penduduk  berpengaruh terhadap  kejadian  DBD  di  Kabupaten  Sikka tahun 2021, sedangkan di tahun 2019 dan 2020 tidak  berpengaruh  karena  nilai  probabilitas  > 0,05. Demikian pula nilai probabilitas ketinggian  wilayah  yang  lebih  besar  dari  0,05. Hasil  koefisien  kepadatan  penduduk  tahun 2021  menunjukkan  nilai  0,0127.  Hal  ini menunjukkan peningkatan kepadatan penduduk  dapat  meningkatkan  kasus  DBD sebesaar 0,0127 satuan.
Faktor  kepadatan  penduduk  sangat mempengaruhi proses penularan atau transmisi  suatu  penyakit  ke  satu  orang  ke orang  lainnya,  dalam  hal  ini  penyakit  DBD. Daerah  yang  memiliki  kepadatan  penduduk yang  tinggi  akan  mempermudah  terjadinya penularan  virus dengue yang  dibawa  oleh vektor  nyamuk  sehingga  dapat  menyebabkan tingginya  angka  insiden  kasus  DBD  di  daerah yang  memiliki  kepadatan  penduduk  yang tinggi.  Wilayah  dengan  kepadatan  penduduk yang tinggi memberikan peluang besar nyamuk Aedes  aegypti yang  terdapat  virus dengue di dalam  tubuhnya  melakukan  transmisi  virus melalui  gigitan  nyamuk  ke  tubuh  manusia. Semakin  padat  suatu  wilayah,  maka  potensi penularan  penyakit semakin  besar  (16).  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agcrista Permata Kusuma, (2015) menggunakan analisis spasial  menunjukkan  adanya  pengaruh  spasial
sebaran  kasus  DBD  dengan  kepadatan penduduk(17).  Namun  dalam  penelitian  ini   di tahun  2019-2020  justru  tidak  menunjukkan adanya pengaruh kepadatan penduduk dengan kasus  DBD  berdasarkan  analisis  spasial. Sedangkan  di  tahun  2021  terdapat  pengaruh spasial  kepadatan  penduduk  dengan  kejadian DBD yang terjadi di Kabupaten Sikka.
Ketinggian  tempat  berpengaruh  terhadap keberadaan  nyamuk Aedes  aegypti .Nyamuk tersebut hidup pada daerah dengan ketinggian 1000  meter  diatas  permukaan  laut  karena nyamuk tidak dapat berkembangbiak disebabkan  oleh  suhu  udara  yang  terlalu rendah.
Nyamuk Aedes  aegypti yang  hidup  pada ketinggian  0-500  meter  dari  permukaan memiliki  daya  hidup  yang  tinggi,  sedangkan pada  ketinggian  1000  meter  dari  permukaan laut  nyamuk Aedes  aegpti idealnya  masih  bisa bertahan  hidup.  Pada  ketinggian  1000-1500 meter  dari  permukaan  laut  pada  daerah  Asia Tenggara merupakan batas penyebaran nyamuk Aedes  aegypti (18) . Dalam  penelitian ini  juga  menunjukkan  tidak  adanya  pengaruh ketinggian wilayah dengan kasus DBD.Walaupun  begitu  pada  kecamatan  yang memiliki  ketinggian  rendah  seperti  Kecamatan Alok,  Alok  Timur,  Alok  Barat  dan  Kangae memiliki kasus DBD yang tinggi.
Tabel 5. Hasil Uji Parameter Regresi Klasik DBD
di Kabupaten Sikka Tahun 2019 Output Tahun 2019 Constan t Kepadata n Penduduk Ketinggia n Wilayah Coefficien t 30,236 0,023 -0,071 Std. Error 13,082 0,018 0,054 t-Statistic 2,311 1,295 -1,317 Probabilit y 0,032 0,211 0,204 Sumber: Data diolah, 2022
Tabel 6. Hasil Uji Parameter Regresi Klasik DBD
di Kabupaten Sikka Tahun 2020 Output Tahun 2020 Constan t Kepadata n Penduduk Ketinggia n Wilayah Coefficien t 76,952 0,0593 -0,089 Std. Error 20,804 0,028 0,086 t-Statistic 3,690 2,068 -1,040 Probabilit y 0,001 0,0532 0,311 Sumber: Data diolah, 2022
Tabel 7. Hasil Uji Parameter Regresi Klasik DBD
di Kabupaten Sikka Tahun 2021 Output Tahun 2021 Constan t Kepadata n Penduduk Ketinggia n Wilayah Coefficien t 6,895 0,0127 -0,0213 Std. Error 4,119 0,005 0,017 t-Statistic 1,673 2,251 -1,248 Probabilit y 0,111 0,037 0,227 Sumber: Data diolah, 2022
Berikut  adalah  persamaan  regresi  spasial kepadatan  penduduk  dan  ketinggian  wilayah dengan kejadian DBD di Kabupaten Sikka :
Tahun  2019: y ˆ i =30,236  +  0,023 X 1 i – 0,071 X 2 i
Tahun  2020  : y ˆ i =76,952  +  0,059 X 1 i – 0,089 X 2 i
Tahun  2021  : y ˆ i =6,895  +  0,012 X 1 i –
0,021 X 2 i

## Regresi Linear Berganda
Tabel 8. Uji Regresi Linear Berganda Tah un Variabel Unsta nd. Coef. B t. Sig.  Parti al 201 9 Constant   - 702,7 7 - 2,1 17 0,0 67 Suhu 16,51 1,7 59 0,1 17 0,52 8 Kelemba ban Udara 4,00 1,2 22 0,2 57 0,39 6 Curah hujan 0,00 0,0 34 0,9 74 0,12 202 0 Constant   - 5358, 94 - 3,6 47 0,0 07 Suhu 68,82 1,4 87 0,1 75 0,46 5 Kelemba ban Udara 50,23 6,5 60 0,0 00 0,91 8 Curah Hujan -3,33 - 3,7 67 0,0 05 - 0,80 0 202 1 Consent - 616,7 8 - 2,5 57 0,0 34
Suhu 12,88 1,9 19 0,0 91 0,56 2 Kelemba ban Udara 3,76 3,6 68 0,0 06 0,79 2 Curah Hujan -0,09 - 1,7 90 0,1 11 - 0,53 5 Sumber: Data diolah, 2022 Hasil uji statistik variabel suhu, kelembaban udara dan curah hujan tahun 2019 tidak  menunjukkan  adanya  pengaruh,  namun secara simultan berpengaruh terhadap kejadian  DBD  di  Kabupaten  Sikka.  Sedangkan variabel  kelembaban udara dan curah hujan di tahun  2020  berpengaruh  terhadap  kejadian DBD.  Variabel kelembaban  udara berpengaruh positif terhadap kasus DBD yang artinya bahwa peningkatan  kelembaban  udara  akan  diiringi dengan  peningkatan  kasus  DBD.  Sedangkan variabel  curah  hujan  berpengaruh  negatif terhadap  kejadian  DBD,  dengan  demikian curah  hujan  yang  tinggi  akan  menurunkan kasus DBD.Variabel kelembaban udara berpengaruh  positif  terhadap  kejadian  DBD yang terjadi di Kabupaten Sikka Tahun 2021.
Hasil  penelitian  di  Kabupaten  Sikka  tidak menunjukkan pengaruh suhu terhadap kejadian  DBD.Hal  ini  dikarenakan  rata-rata suhu udara per bulan memiliki selisih yang kecil sehingga  sulit  dideteksi  pengaruhnya  dengan kejadian  DBD  di  Kabupaten  Sikka.Penelitian sebelumnya  tidak  ada  pengaruh  temperatur dengan  kejadian  DBD  di  Kota  Jambi  Tahun 2014(19). Sedangkan penelitian di Kota Ternate
menunjukkan adanya pengaruh suhu terhadap kejadian DBD pada Tahun 2007-2014(20).
Kelembaban  udara  sepanjang  3  tahun terakhir  menunjukkan  pengaruh  yang  positif terhadap kejadian DBD di Kabupaten Sikka.Diketahui bahwa peningkatan kelembaban udara seiring dengan peningkatan kasus DBD. Penelitian yang dilakukan Chandra, (2019) menunjukkan kelembaban mempengaruhi terjadinya DBD, dengan IR DBD menunjukkan  pengaruh  yang  sedang(19). Ridha et  al. ,(2019)  menginterpretasi  bahwa setiap  peningkatan  sebesar  1  satuan  variabel kelembaban  akan  meningkatkan  variabel kejadian penyakit DBD sebesar 1,121 satuan di Kota Ternate Tahun 2007-2014(20).
Curah hujan berhubungan dengan kelembaban  udara.Dalam  3  tahun  terakhir curah  hujan  yang  tinggi  diikuti  dengan kelembaban  udara  yang  tinggi  pula.Namun curah  hujan  yang  tinggi  dapat  pula  merusak tempat perindukan nyamuk. Oleh karena itu di tahun  2020  curah  hujan  secara  parsial berpengaruh  negatif  terhadap  kasus  DBD. Penelitian  lainnya  menunjukkan  hasil  uji statistik  didapatkan  faktor  curah  hujan memiliki pengaruh sedang dan berpola negatif dengan  terjadinya  DBD,  artinya  semakin bertambah  curah  hujan  semakin  berkurang kasus DBD(19).
Dengan  begitu  didapatkan  persamaan linear sebagai berikut
Kejadian  DBD  2019  =  -702,772  +  16,516X 1 + 4,003X 2 + 0,007X 3 ;
Kejadian  DBD  2020  =  -5358,948  +  68,825X 1 + 50,230 X 2 - 3,338X 3 ;
Kejadian  DBD  2021  =  -616,788  +  12,889X 1 + 3,767 X 2 - 0,098X 3 .
Tabel 9.Uji F Regresi Linear Pada Variabel Suhu,
Kelembaban  dan  Curah  Hujan  di Kabupaten Sikka Tahun 2019-2021 Tahun F Sig. Tahun 2019 5.120 0,029 Tahun 2020 15.337 0,001 Tahun 2021 7.939 0,009 Sumber: Data diolah, 2022
Tabel  uji  F  diatas  menunjukkan  nilai  a  < 0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  di  tahun 2019-2021 variabel independen secara simultan  berpengaruh  terhadap  kejadian  DBD yang terjadi di Kabupaten Sikka.
Tabel  10.  Nilai  R  Pada  Model  Regresi  Linear
Berganda Tahun R R Square Adusted R Square 2019 0,811 0,658 0,529 2020 0,923 0,852 0,796 2021 0,865 0,749 0,654
Sumber: Data diolah, 2022
Nilai  R  Square  di  tahun  2019  adalah 0,65,8;  hal  ini  berarti  pengaruh  variabel  suhu udara,  kelembaban  udara  dan  curah  hujan secara  simultan  terhadap  kasus  DBD  sebesar
65,8%.  Di  tahun  2020  pula  sebesar  85,2%  dan di tahun 2021 sebesar 74,9%.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang menggunakan  data  sekunder  yang  diambil  di beberapa  instansi  yaitu  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Sikka,  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten  Sikka  dan  Badan  Meteorologi, Klimatologi  dan  Geofisika  Kabupaten  Sikka yang  kemudian  diolah  menggunakan  uji Moran’s  I  dan  uji  regresi  klasik  pada  variabel kepadatan  penduduk,  ketinggan  wilayah dengan  DBD,  uji  Korelasi  Pearson  dan  uji regresi  linear  berganda  pada  variabel  suhu, kelembaban  dan  curah  hujan  sehingga  hasil penelitian  yang  diperoleh  peneliti  yaitu,  Tidak adanya  pengaruh  ketinggian  wilayah  dengan kejadian  DBD  di  Kabupaten  Sikka  tahun  2019- 2021. Namun banyak kecamatan yang memiliki kasus  DBD  yang  tinggi  pada  kecamatan  yang memiliki  ketinggian  yang  rendah.  Hubungan spasial  High-High  terdapat  pada  Kecamatan Nelle  dan  Koting,  pola  spasial  Low-Low  pada Kecamatan  Talibura,  pola  spasial  Low-High pada  Kecamatan  Kewapante,  Kangae,  Alok Timur,  Alok  dan  Lela  dan  High-Low  pada Kecamatan  Mapitara  dan  Doreng.  Adanya pengaruh kepadatan penduduk dengan kejadian  DBD  di  Kabupaten  Sikka  tahun  2021, sedangkan  di  tahun  2019  dan  2020  tidak berpengaruh. Terdapat hubungan spasial High- High  pada  Kecamatan  Nelle,  Kewapante, Kangae,  Alok,  Alok  Timur  dan  Lela.Pola  spasial
Low-Low  pada  Kecamatan  Talibura  dan Mapitara,  High-Low  pada  Kecamatan  Doreng dan Low-High pada Kecamatan Alok Timur dan Koting.  Adanya  pengaruh  negatif  curah  hujan terhadap  kejadian  DBD  di  Kabupaten  Sikka tahun 2020, sedangkan di tahun 2019 dan 2021 tidak  ada  pengaruh.  Tidak  adanya  pengaruh rata-rata  suhu  dengan  kejadian  DBD  di Kabupaten Sikka tahun 2019-2021.

## PENUTUP
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya  kepada  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Sikka,  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten  Sikka  dan  Badan  Meteorologi, Klimatologi  dan  Geofisika  Kabupaten  Sikka yang  telah  memberikan  izin  kepada  peneliti untuk melakukan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Kementerian  Kesehatan)  RI.  Profil
Kesehatan  Indonesia  Tahun  2019 [Internet].  Kementerian  Kesehatan  RI.
Jakarta:  Kementerian  Kesehatan  RI;
2020.  28–28  p.  Available  from:
http://www.kemkes.go.id
2. Kementerian Kesehatan RI. Profil
Kesehatan  Indonesia  Tahun  2017 [Internet].  Vol.  1227.  2017.  496  p. Available from: website: http://www.kemkes.go.id 3. Kemenkes RI. Profil Kesehatan
Indonesia  [Internet].  2021.  Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. Available
from: http://www.kemkes/go.id 4. Kurniawati  R.  Analisis  Spasial  Sebaran Kasus  Demam  Berdarah  Dengue  di Kabupaten Jember Tahun 2014 [Internet].  Universitas  Jember;  2015. Available from: https://repository.unej.ac.id/handle/12 3456789/68807 5. Yandell BS, Anselin L. Spatial Econometrics:  Methods  and  Models.
Vol.  85,  Journal  of  the  American Statistical Association. 1990. 905 p.
6. Kurniadi  A,  Sutikno.  Analisis  Spasial Persebaran  dan  Pemetaan  Kerawanan Kejadian  Kasus  Demam  Berdarah Dengue di Kabupaten Lumajang dengan Spatial  Pattern  Analysis  dan  Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic. J Sains dan Seni ITS. 2018;7(2):2337–3520.
7. Hernawati  R,  Ardiansyah  MY.  Analisis Pola  Spasial  Penyakit  Demam  Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks  Moran.  J  Rekayasa  Hijau.
2018;1(3):221–32.
8. Yuliana  R,  Rahmaniati  M,  Apriantini  I, Triarjunet  R.  Analisis  Autokorelasi Spasial Kasus Demam Berdarah Dengue di  Kota  Padang.  J  Ilmu  Kesehat.
2022;6(1):34–42.
9. Katarina  YT,  Syamruth  YK.  Sebaran Pelayanan Kesehatan Penderita
Hipertensi  di  Kabupaten  Kupang  Tahun 2020  Dengan  Aplikasi  QGIS.  J  Kesehat.
2022;11(2):85–90.
10. Novratilova S, Budi AP. Analisis Sebaran
Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Di Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2018. (Jurnal  Ilm  Mhs  Kesehat  Masyarakat). 2021;6(1):1–8.
11. Astuti  SD,  Rejeki  DSS,  Nurhayati  S. Analisis  Autokorelasi  Spasial  Kejadian Demam  Berdarah  Dengue  (  DBD  )  di
Kabupaten Klaten Tahun 2020. J Vektor
Penyakit. 2022;16(1):23–32.
12. Paomey  VC,  Nelwan  JE,  Kaunang  WPJ,
Kesehatan F, Universitas M, Ratulangi S. Sebaran  Penyakit  Demam  Berdarah Dengue  Berdasarkan  Ketinggian  Dan Kepadatan  Penduduk  Di  Kecamatan Malalayang  Kota  Manado  Tahun  2019. Kesmas  [Internet].  2019;8(6):521–7.
Available from: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/ kesmas/article/view/25720 13. Wahyuningsih S. Kajian Tentang Nyamuk  Aedes  aegypti  di  Daerah Dataran  Rendah  dan  Dataran  Tinggi  di Kabupaten  Karanganyar  Tahun  2003.
2004;3(2):46–9.
14. Nuryati  E,  Thamrin.  Analisis  Spasial Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue  Di Kota  Bandar  Lampung  Tahun  2006- 2008. J Ilmu Kesehat. 2012;1(2):1–15.
15. Sihombing,  Gustina  Fajarwati  IM.
Hubungan  Curah  Hujan,  Suhu  Udara, Kelembaban Udara, Kepadatan
Penduduk  dan  Luas  Lahan  Pemukiman
Dengan  Kejadian  Demam  Berdarah
Dengue  Di  Kota  Batam  Periode  Tahun 2002-2011. Lingkung dan Keselam Kerja
[Internet].  2014;3(1).  Available  from: https://media.neliti.com/media/publica tions/14459-ID-hubungan-curah-hujan- suhu-udara-kelembaban-udara- kepadatan-penduduk-dan-luas-lah.pdf 16. Jum  Dewi  Sartika,  Hasanuddin  Ishak  D.
Hubungan  Curah  Hujan,  Kepadatan Penduduk Dan Perilaku Dengan
Kejadian  DBD  Di  Wilayah  Kabupaten
Maros. Kesehat Masy. 2015;
17. Agcrista Permata Kusuma DMS. Analisis
Spasial  Kejadian  Demam  Berdarah Dengue Berdasarkan
Kepadatan Penduduk.  Unnes  J  Public  Heal [Internet].  2015;3(1):1–10.  Available from:
http://journal.unnes.ac.id/sju/index.ph p/ujph%0A
18. Tamengkel HV, Sumampouw OJ,
Pinontoan  OR.  Ketinggian  Tempat  Dan Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue. Indones  J  Public  Heal  Community  Med.
2020;1(1):12–8.
19. Chandra  E.  Pengaruh  Faktor  Iklim, Kepadatan  Penduduk  dan  Angka  Bebas Jentik  (ABJ)  Terhadap  Kejadian  Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Jambi. J Pembang  Berkelanjutan.  2019;1(1):1– 15.
20. Ridha  MR,  Indriyati  L,  Tomia  A, Juhairiyah.  Pengaruh  Iklim  Terhadap Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue  di Kota  Ternate.  Spirakel.  2019;11(2):53– 62.