## Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia
18 (1), 2019, 25 – 33
DOI : 10.14710/jkli.18.1.25-33

## Klasifikasi Wilayah Provinsi Aceh Berdasarkan Tingkat Kerentanan Kasus Malaria Tahun 2015 – 2018
Aja Fatimah Zohra 1 , Samsul Anwar 1* , Aida Fitri 1 , Muhammad Haikal Nasution 1
1 Jurusan Statistika, FMIPA, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding Author : samsul.anwar@unsyiah.ac.id
Artikel : Diterima Januari 2019 ; Disetujui Maret 2019 ; Publikasi April 2019

## ABSTRAK
Latar  belakang: Malaria  merupakan  salah  satu  kasus  penyakit  yang  tidak  pernah  hilang. World  Health Organization (WHO)  memperkirakan  sebanyak  300  hingga  500  juta  orang  terinfeksi  malaria  tiap  tahunnya dengan angka kematian berkisar antara 1,5 hingga 2,7 juta pertahun . Pemerintah melalui Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) tahun 2015-2019 menargetkan sebanyak 300 kabupaten/kota akan memiliki sertifikasi  eliminasi  malaria  pada  tahun  2019.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  pendahuluan  terkait  dengan distribusi dan prevalensi kejadian malaria di Provinsi Aceh. Meskipun sebagian besar kabupaten/kota di Provinsi Aceh sudah memiliki sertifikat eliminasi malaria, akan tetapi sebagian wilayah masih terdapat kasus malaria yang relatif  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jenis  parasit plasmodium yang  paling  dominan menyebabkan  penyakit  malaria  dan  mengklasifikasikan  wilayah  Provinsi  Aceh  yang  rentan  terserang  kasus malaria berdasarkan indikator Annual Parasite Incidence (API) . Metode: Penelitian ini adalah penelitian analitik kuantitatif dengan pendekatan data panel . Sampel pada penelitian ini adalah kasus malaria yang terjadi di 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh dari tahun 2015 sampai 2018 yang bersumber dari Dinas Kesehatan Provinsi Aceh. Metode statistik yang digunakan adalah analisis non-parametrik Kruskal-Wallis test , Mann-Whitney test dan K-Means Clustering. Hasil: Terdapat  tiga  jenis  parasit  yang  paling  dominan  menyebabkan  kasus  malaria  di  Provinsi  Aceh  yaitu plasmodium  vivax,  plasmodium  falcifarum dan plasmodium  knowlesi. Berdasarkan  indikator Annual  Parasite Incidence (API),  metode K-means  clustering menunjukkan  bahwa  Kabupaten  Aceh  Jaya,  Kota  Sabang  dan Kabupaten Aceh Selatan merupakan tiga wilayah yang paling rentan untuk terserang kasus malaria di Provinsi Aceh.
Simpulan: Jenis-jenis parasit penyebab kasus malaria tertinggi adalah plasmodium vivax, plasmodium falcifarum dan plasmodium knowlesi . Tiga wilayah di Provinsi Aceh yang paling rentan terserang kasus malaria berdasarkan indikator API adalah Kabupaten Aceh Jaya, Kota Sabang dan Kabupaten Aceh Selatan.
Kata kunci: klasifikasi wilayah; k-means clustering ; malaria; parasit plasmodium ; Provinsi Aceh

## ABSTRACT
Title: Classification of Aceh Province Region Based on Vulnerability Levels of Malaria Cases in 2015 - 2018 Background: Malaria is a case of an emerging disease. World Health Organization (WHO) estimates that 300 to 500 million people are infected with malaria each year with mortality rate ranging from 1.5 to 2.7 million per year. The government through the National Medium Term Development Plan (RPJMN) for 2015-2019 targets as many as 300 districts/cities to have certification of malaria elimination in 2019. This is a preliminary study related to the distribution and prevalence of malaria incidence in Aceh Province. Although most districts/cities in Aceh Province  have  been awarded  malaria  elimination  certificates,  some  regions  still  have  relatively  high  cases  of malaria. This study aims to determine the type of plasmodium parasite that is the most dominant cause of malaria and to classify the regions in Aceh Province that is vulnerable to malaria cases based on the Annual Parasite Incidence (API) indicator.
Method: This study is a quantitative analytical research study with panel data approach. The sample in this study was malaria cases that occurred in 23 districts/cities in Aceh Province from 2015 to 2018 obtained from the Aceh
Provincial Health Office. The statistical methods used in this study were the non-parametric Kruskal-Wallis test, Mann-Whitney test and K-Means Clustering analyses.
Result: There are three types of parasites which are the most dominant causes of malaria cases in Aceh Province, namely  plasmodium  vivax,  plasmodium  falcifarum  and  plasmodium  knowlesi.  Based  on  the  Annual  Parasite Incidence (API) indicator, the K-means clustering method shows that Aceh Jaya District, Sabang City and South Aceh District are the three most vulnerable areas for malaria in Aceh Province.
Conclusion: The  types  of  parasites  that  cause  the  highest  malaria  cases  are  plasmodium  vivax,  plasmodium falcifarum and plasmodium knowlesi. Three regions in Aceh Province that are most vulnerable to malaria cases based on API indicator are Aceh Jaya District, Sabang City and South Aceh District.
Keywords: regional classification; k-means clustering; malaria; parasite plasmodium; Aceh Province

## PENDAHULUAN
Menurut World  Health  Organization (WHO), malaria adalah penyakit  yang disebabkan oleh parasit plasmodium yang  ditularkan  kepada  manusia  melalui gigitan  nyamuk Anopheles betina  yang  terinfeksi. Penyakit  malaria  dapat  dicegah  dan  disembuhkan, namun juga dapat menyebabkan kematian apabila tidak ditangani  dengan  tepat. 1 Orang  yang  terkena  gejala malaria akan mengalami demam, menggigil, berkeringat,  sakit  kepala,  mual  atau  muntah. 2 Pada sebagian  besar  negara  endemis  malaria,  penyakit  ini sering  ditemukan  pada  anak-anak  atau  pasien  yang lebih tua dengan keluhan demam yang sedang mencari perawatan di fasilitas kesehatan. 3
Indonesia adalah salah satu negara yang berisiko terhadap kasus malaria dengan prevalensi sebesar 1,4% dan angka insiden sebesar 0,3% dengan angka Annual Parasite Incidence (API) tahun 2015 sebesar 0,85%. 4 Salah  satu  agenda  pembangunan  nasional  yang tertuang  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah Nasional (RPJMN) tahun 2015-2019 adalah meningkatkan kualitas hidup manusia dan masyarakat Indonesia  melalui  pelaksanaan  program  Indonesia Sehat. Salah satu indikator dalam sasaran pembangunan  kesehatan  tersebut  adalah  jumlah kabupaten/kota  yang  memiliki  sertifikasi  eliminasi malaria. 5 Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik Indonesia  Nomor  293/MENKES/SK/IV/2009  tentang Eliminasi  Malaria  di  Indonesia  dikeluarkan  untuk mewujudkan  masyarakat  yang  hidup  sehat,  terbebas dari  penularan  malaria  secara  bertahap  sampai  tahun 2030. 6 Pemerintah  menargetkan  sebanyak  300 kabupaten/kota  akan  memiliki  sertifikasi  eliminasi malaria  pada  tahun  2019  yang  ditetapkan  dalam RPJMN  tahun  2015-2019. 5 Upaya  penanggulangan penyakit  malaria  di  Indonesia  sudah  dimulai  sejak tahun  2007  dan  dipantau  dengan  menggunakan indikator  API  yang  merujuk  pada  kebijakan Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. 7 WHO memperkirakan sebanyak 300 hingga 500 juta  orang  terinfeksi  malaria  tiap  tahunnya. 8 Dari jumlah  tersebut,  terdapat  sekitar  3  juta  kasus  malaria berat  (malaria  komplikasi)  dan  kematian  akibat malaria. 9 Sumber  lain  menyebutkan  bahwa  sebanyak 1,5 juta hingga 2,7 juta jiwa meninggal setiap tahunnya terutama  anak-anak  dan  ibu  hamil. 10 Kasus  malaria merupakan salah satu kasus penyakit yang tidak pernah
hilang  ( emerging ).  Kejadian Luar  Biasa  (KLB)  kasus malaria  terjadi  hampir  di  semua  benua,  tidak  hanya meningkatkan  gangguan  kesehatan  masyarakat, tetapi juga menimbulkan kematian, menurunkan produktivitas  kerja,  dan  dampak  ekonomi  lainnya termasuk  menurunnya  pariwisata  akibat  malaria impor. 11 Malaria impor merupakan kasus malaria yang terjadi pada seseorang yang berkunjung ke daerah yang rawan  timbulnya  penyakit  malaria  dan  kemudian kembali  ke  daerah  asalnya  yang  bukan  merupakan wilayah  endemis  malaria. Beberapa  KLB  malaria diakibatkan oleh adanya perubahan lingkungan dimana tempat  perkembangbiakan  potensial  nyamuk  vektor malaria semakin luas atau semakin bertambah. 12 Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskedas)  tahun  2010 menyebutkan bahwa penyebab malaria tertinggi adalah plasmodium  falsifarum yaitu  sebesar  86,4%  dan plasmodium  ovale sebesar  6,9%. 2 Berdasarkan informasi yang diperoleh dari Jaringan Survey Inisiatif pada  tahun  2018,  hingga  saat  ini  masih  terdapat  4 kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh  yang  belum memperoleh  sertifikasi  eliminasi  malaria.  Keempat kabupaten  yang  masih  terdapat  kasus  malaria  dan berpotensi  menularkannya  tersebut  adalah  Kabupaten Nagan Raya, Aceh Barat, Aceh Jaya, dan Aceh Besar. 13 Meskipun  sebagian  besar  kabupaten/kota  di  Provinsi Aceh  sudah  memiliki  sertifikat  eliminasi  malaria, namun kasus malaria masih terjadi di sebagian wilayah seperti  di  Kabupaten  Aceh  Selatan.  Walaupun  telah memperoleh  sertifikat  eliminasi  malaria,  namun insiden  kasus  malaria  masih  tinggi  di  kabupaten tersebut.
Penelitian  tentang  penyakit  malaria  di  Provinsi Aceh telah dilakukan di beberapa wilayah diantaranya Kabupaten  Aceh  Barat,  Kabupaten  Nagan  Raya, Kabupaten Aceh Jaya dan Kota Sabang. Penelitian di Kabupaten Aceh Barat difokuskan pada analisis faktor risiko  kejadian  malaria  dengan  mengambil  sampel  di wilayah  kerja  Puskesmas  Kuala  Bhee  Kecamatan Woyla. 14 Selanjutnya, penelitian di Kabupaten Nagan Raya  dilakukan  oleh  Tim  Litbang  Biomedis  Aceh untuk  mengetahui  kepadatan  vektor  penyakit  malaria di  Kabupaten  Nagan  Raya. 15 Penelitian  di  Kabupaten Aceh Jaya menganalisis faktor-faktor yang berhubungan  dengan  kejadian  malaria  berdasarkan Model  Community  as  Partner dengan  sampel  para pekerja tambang emas di Gunong Ujeun. 16 Selain itu,
penelitian  lain  mengungkapkan  bahwa  terdapat  11 jenis  nyamuk Anopheles di  wilayah  Aceh  Jaya. 17 Sedangkan penelitian  yang dilakukan di Kota Sabang lebih  difokuskan  pada  pemantauan  gejala  klinis penyakit  malaria  yang  timbul  di  wilayah  endemis. 18 Kota  Sabang  merupakan  salah  satu  wilayah  endemis penyakit  malaria  di  Provinsi  Aceh.  Penelitian  lain  di Kota Sabang dilakukan untuk mendapatkan prevalensi penderita  malaria di Pulau Weh, pasca Tsunami pada akhir 2004. 19 Penelitian lainnya menyimpulkan bahwa terdapat dua jenis parasit plasmodium di wilayah Kota Sabang,  yaitu  parasit plasmodium  falciparum dan plasmodium vivax. 20
Salah  satu  langkah  awal  dalam  membantu Pemerintah  Aceh  maupun  kabupaten/kota  dalam mengidentifikasi  dan  mengeliminasi  kasus  malaria adalah  dengan  meneliti  jenis  parasit plasmodium penyebab  malaria  dan  mengklasifikasikan  wilayah yang  rentan  terserang  kasus  malaria.  Sehingga pemerintah  dapat  bekerja  secara  lebih  fokus  pada wilayah dengan tingkat kerentanan kasus malaria yang tinggi. Identifikasi jenis parasit plasmodium penyebab malaria  pernah  dilakukan  di  Kecamatan  Oba  Tengah Kota  Tidore  Kepulauan. 21 Klasifikasi  wilayah penyebaran  penyakit  malaria  yang  pernah  dilakukan adalah  dengan  memanfaatkan  sistem  teknologi informasi menggunakan teknologi Web-GIS. 22 Namun penelitian  tersebut  tidak  menggunakan  indikator  API sebagai dasar klasifikasinya.
Berdasarkan  fakta  yang  telah  diuraikan  di  atas, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis parasit plasmodium yang  paling  dominan  menyebabkan penyakit  malaria  dan  mengklasifikasikan  wilayah Provinsi  Aceh  yang  rentan  terserang  kasus  malaria berdasarkan nilai API.

## MATERI DAN METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah  analitik  kuantitatif dengan  pendekatan  data  panel.  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  berupa  kasus  malaria yang terjadi di 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh dari tahun 2015 - 2018. Data tersebut bersumber dari Dinas Kesehatan (Dinkes) Provinsi Aceh dan merupakan data panel.  Data  panel  adalah  gabungan  antara  data  runtut waktu  ( time  series )  dan  data  silang  ( cross  section ). Data yang digunakan merupakan data prevalensi kasus malaria  di  23  kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh  serta jenis  parasit plasmodium penyebab  malaria  yang dihimpun dalam kurun waktu tahun 2015 - 2018.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  deskriptif  dan  inferensia.  Analisis deskriptif  menggambarkan  kasus  malaria  secara umum.  Sedangkan  analisis  inferensia  dilakukan melalui beberapa pengujian statistik. Analisis statistik yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  jenis  parasit plasmodium penyebab  kasus  malaria  adalah  analisis Kruskal-Wallis  test dengan  uji  lanjut Mann-Whitney test karena  data  yang  digunakan  tidak  berdistribusi normal, antar kelompok data tidak memiliki kesamaan varian  dan  tidak  saling  independen.  Selanjutnya,
analisis K-Means  Clustering digunakan  untuk mengklasifikasikan wilayah Provinsi Aceh yang rentan terserang kasus malaria .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif
Data  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  jenis parasit plasmodium yang  paling  dominan  penyebab malaria di Provinsi Aceh adalah data jumlah penderita penyakit malaria berdasarkan jenis parasit plasmodium . Tabel 1 merangkum karakteristik sampel penderita  penyakit  malaria  berdasarkan  jenis  kelamin dan kelompok usia.
Tabel  1.  Karakteristik  sampel  penderita  penyakit malaria
Variabel n % Jenis Kelamin Laki-laki 969 93,35 Perempuan 69 6,65 Kelompok Usia 0-11 bulan 0 0,00 1- 4 tahun 2 0,19 5 – 9 tahun 10 0,96 10 – 14 tahun 10 0,96 ≥ 15 tahun 1016 97,88
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  lebih  dari  93% pasien  yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini  berjenis kelamin laki-laki. Selanjutnya jika dilihat berdasarkan kelompok  usianya,  maka  diketahui  bahwa  97,88% pasien berusia di atas atau sama dengan 15 tahun. Data dari  Dinkes  Provinsi  Aceh  juga  menunjukkan  bahwa pasien yang berusia balita hanya sebanyak 0,19% atau 2  orang  saja.  Dari  total  1.038  kasus  yang  tercatat  di Dinkes Provinsi Aceh, tidak ada satu pun kasus malaria yang terjadi pada bayi usia 0-11 bulan.
Selanjutnya, data yang digunakan untuk mengklasifikasi  wilayah  yang  rentan  terserang penyakit malaria di Provinsi Aceh adalah data jumlah penderita malaria di setiap kabupaten/kota. Gambar 1 menampilkan  data  jumlah  kasus  malaria  yang disebabkan oleh 6 jenis parasit plasmodium di Provinsi Aceh.
Gambar 1. Jumlah kasus malaria berdasarkan jenis parasit plasmodium 190 703 3 111 0 31 0 100 200 300 400 500 600 700 800 P. Falcifarum P. Vivax P. Malariae P. Knowlesi P. Ovale Mix Ju m lah K as u s M al ar ia Jenis Parasit
Selama  tahun  2015  –  2018,  telah  terjadi  1.038 kasus  malaria  di  Provinsi  Aceh.  Gambar  1 menunjukkan  bahwa  jenis  parasit plasmodium  vivax merupakan  penyebab  kasus  malaria  tertinggi  yaitu sebanyak  703  (67,73%)  kasus.  Selanjutnya  terdapat 190  (18,30%)  dan  111  (10,69%)  kasus  malaria  yang masing  -  masing  disebabkan  oleh plasmodium falcifarum dan plasmodium Knowlesi. Sedangkan ketiga  jenis  parasit plasmodium lainnya  hanya menyebabkan 34 kasus atau 3,28%. Diagnosis infeksi malaria  dinyatakan  positif  malaria  apabila  ditemukan parasit plasmodium dalam  darah  dengan  pemeriksaan secara mikroskop atau memiliki hasil Rapid Diagnostic Test (RDT) yang positif.
Penyebaran  kasus  malaria  juga  dapat  dilihat secara  lebih  rinci  untuk  setiap  kabupaten/kota  di Provinsi  Aceh  melalui  Gambar  2.  Terlihat  bahwa Kabupaten  Aceh  Jaya  dan  Aceh  Selatan  merupakan dua  kabupaten  dengan  kasus  malaria  yang  paling banyak di Provinsi Aceh. Terdapat 409 kasus malaria yang  terjadi  di  Kabupaten  Aceh  Jaya  dan  215  kasus malaria  di  Kabupaten  Aceh  Selatan.  Sedangkan Kabupaten  Gayo  Lues  merupakan  satu-satunya kabupaten  yang  tidak  memiliki  kasus  malaria  selama periode waktu penelitian.
Gambar 2. Jumlah penderita malaria berdasarkan kabupaten/kota

## Analisis Inferensial

## Evaluasi Jenis Parasit Penyebab Malaria
Analysis  of  Variance  (Anova) digunakan  untuk menguji  hipotesis  tentang  perbedaan  rata-rata  lebih dari  dua  populasi.  Terdapat  tiga  asumsi  yang  harus terpenuhi  dalam  pengujian Anova yaitu  asumsi normalitas,  homogenitas  varians  dan  sampel  saling bebas atau independen. 23 Uji normalitas data dilakukan dengan Shapiro-Wilk  test ,  Homogenitas  varians  diuji dengan Levene’s  test dan  asumsi  independen  diuji dengan Chi-Square test . Pengujian  awal  mengenai  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  data
penelitian  tidak  berdistribusi  secara  normal,  jenis parasit plasmodium yang berbeda menyebabkan kasus malaria dengan nilai varian yang tidak sama serta data penelitian  tidak  saling  independen.  Sehingga  uji  non- parametrik Kruskal-Wallis  test digunakan  untuk menganalisis  jenis  parasit plasmodium penyebab malaria di Provinsi Aceh.
Kruskal-Wallis test dapat  digunakan  sebagai metode  alternatif  dari  Anova. 24 Pada  penelitian  ini, Kruskal-Wallis test dapat digunakan untuk melihat ada tidaknya  pengaruh  jenis  parasit plasmodium yang berbeda  terhadap  kasus  malaria  di  Provinsi  Aceh. Hipotesis  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
H 0 : M 1 = M 2 = M 3 = M 4 = M 5 = M 6 (semua jenis parasit plasmodium menyebabkan  kasus  malaria  dengan nilai median yang sama)
H 1 :  M i ≠  M j (minimal  terdapat  dua  jenis  parasit plasmodium yang  menyebabkan  kasus  malaria dengan nilai median yang berbeda)
Hasil  pengujian  statistik  memberikan  nilai Kruskal-Wallis  chi-square sebesar  129,57  dengan p- value <  0,001.  Nilai p-value yang  kecil  tersebut menunjukkan bahwa minimal terdapat dua jenis parasit plasmodium yang menyebabkan kasus malaria dengan nilai median yang berbeda. Oleh sebab itu, maka perlu dilakukan  pengujian  lebih  lanjut  untuk  mengetahui jenis  parasit plasmodium mana  saja  yang  memiliki perbedaan  nilai  median  dengan  menggunakan  uji Mann-Whitney test . Mann-Whitney  test adalah  metode  yang  dapat digunakan  untuk  membandingkan  dua  kelompok independen yang tidak membutuhkan asumsi normalitas data. 25 Dalam penelitian ini, Mann-Whitney test digunakan untuk melihat apakah dua jenis parasit plasmodium yang berbeda menyebabkan kasus malaria dengan  nilai  median  yang  berbeda  atau  tidak.  Kedua jenis  parasit plasmodium yang  diujikan  dikatakan menyebabkan kasus malaria dengan nilai median yang berbeda apabila memiliki nilai p-value yang lebih kecil dari pada tingkat signifikansi 0,05.
Tabel  2  merangkum  hasil Mann-Whitney  test seluruh  kemungkinan  perbandingan  antar  dua  jenis parasit plasmodium yang  berbeda.  Pada  kasus  ini, terdapat 15 kemungkinan perbandingan antar dua jenis parasit plasmodium yang  berbeda  berdasarkan  aturan kombinasi. Nilai statistik yang ditampilkan pada Tabel 2  adalah  nilai p-value dari  seluruh  kemungkinan perbandingan  yang  disajikan  dalam  bentuk  matriks. Matriks tersebut bersifat simetris, artinya perbandingan antara parasit plasmodium i dan j adalah sama dengan perbandingan antara parasit plasmodium j dan i .
215 409 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 S im eul ue A ce h S ingki l A ce h S el at an A ce h T engga ra A ce h T im ur A ce h T enga h A ce h B a ra t A ce h B e sa r P idi e B ir eue n A ce h U ta ra A ce h B a ra t D aya G ayo L ue s A ce h T am ia ng N aga n R a ya A ce h Ja ya B e ne r M e ri ah P idi e Ja ya B a nda A c eh S ab ang L angs a L hoks eum aw e S u b ul us sa la m Ju m lah K as u s M al ar ia Kabupaten/Kota
Tabel 2. Nilai signifikansi menggunakan Mann-Whitney Test
Jenis Parasit plasmodium Falcifarum Vivax Malariae Knowlesi Ovale Mix Falcifarum - 0,010 * <0,001 ** <0,001 ** <0,001 ** <0,001 ** Vivax 0,010 * - <0,001 ** <0,001 ** <0,001 ** <0,001 ** Malariae <0,001 ** <0,001 ** - 0,005 * 0,158 0,016 * Knowlesi <0,001 ** <0,001 ** 0,005 * - <0,001 ** 0,575 Ovale <0,001 ** <0,001 ** 0,158 <0,001 ** - <0,001 ** Mix <0,001 ** <0,001 ** 0,016 * 0,575 <0,001 ** -
* signifikan pada α = 0,05 ; ** signifikan pada α = 0,001
Dari  15  perbandingan  antar  dua  parasit plasmodium tersebut,  hanya  dua  perbandingan  yang memiliki nilai p-value yang lebih besar dari pada 0,05 yaitu  perbandingan  antara plasmodium  malariae dengan plasmodium  ovale dan  perbandingan  antara plasmodium knowlesi dengan mix (campuran) dengan nilai p-valeu masing-masing  sebesar  0,158  dan  0,575 (Tabel  2).  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kedua perbandingan  jenis  parasit plasmodium tersebut memiliki  kasus  dengan  nilai  median  yang  sama. Sedangkan  perbandingan  antar  dua  jenis  parasit plasmodium lainnya  terbukti  secara  signifikan menyebabkan jumlah kasus dengan nilai median yang berbeda.  Melalui  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa plasmodium vivax merupakan jenis parasit plasmodium yang menyebabkan kasus malaria tertinggi di Provinsi Aceh  selama  rentang  waktu  penelitian.  Sebuah penelitian yang dilakukan di Kabupaten Sumba Tengah Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  pada  tahun  2015 menyimpulkan bahwa penderita penyakit malaria yang disebabkan  oleh plasmodium vivax akan  mengalami peningkatan sel limfosit yang cukup signifikan. Selain meningkat pada pasien dengan penyakit malaria yang disebabkan oleh plasmodium vivax , penelitian tersebut juga  menunjukkan  bahwa  penderita  malaria  yang disebabkan oleh plasmodium falciparum juga mengalami  peningkatan  jumlah  sel  limfosit  yang signifikan. Penelitian pada 67 pasien  malaria tersebut menyimpulkan adanya perbedaan peningkatan jumlah sel  limfosit  yang  signifikan  antara plasmodium falciparum (84%)  dan plasmodium  vivax (74%). 26 Meskipun  demikian,  penelitian  lain  terhadap  440 pasien malaria menyimpulkan bahwa lymphocytopenia tidak dapat digunakan  sebagai  marker diagnosis pada penderita  malaria  impor  terutama  pada  fase  akut. 27 Dengan  demikian,  dibutuhkan  penelitian  yang  lebih lanjut  mengenai  peningkatan  sel  limfosit  pada penderita  malaria  yang  disebabkan  oleh  jenis plasmodium lainnya.
Sebagai  catatan,  perbedaan  status  hematologis pasien  malaria  yang  disebabkan oleh  plasmodium falciparum dan plasmodium vivax tidak hanya terbatas pada  sel  limfosit.  Penelitian  malaria  di  RSUP  M. Djamil pada periode Januari 2011 hingga Maret 2013 menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan pada kadar  hemoglobin,  hematokrit  dan  trombosit  antara pasien malaria yang disebabkan plasmodium falciparum dengan plasmodium vivax. 28

## Klasifikasi  Wilayah  Provinsi  Aceh  Berdasarkan Tingkat Kerentanan Malaria
Pengklasifikasian suatu kasus atau wilayah dapat dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode statistik,  salah  satunya  adalah  metode K-means clustering. K-means  clustering merupakan  sebuah metode clustering non-hirarki  yang  mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster. 29
Dalam    kasus  ini,  klasifikasi  wilayah  Provinsi Aceh  menurut  tingkat  kerentanan  penyakit  malaria didasarkan  pada  kriteria  nilai  API.  API  merupakan indikator untuk menentukan tingkat kebebasan sebuah daerah  akan  penyakit  malaria,  dimana  nilai  API diperoleh  dari  jumlah  kasus  malaria  dalam  setahun dibagi  dengan  jumlah  penduduk  dan  dikali  dengan 1000. 7 Data  yang  digunakan  adalah  data  API  seluruh kabupaten/kota  yang  ada  di  wilayah  Provinsi  Aceh mulai  dari  tahun  2015  sampai  dengan  tahun  2018. Indiktor API memiliki  empat  kategori  yaitu No  Case Incidence (API  =  0), Low  Case  Incidence  (LCI) jika nilai API kurang  dari  1, Moderate  Case  Incidence (MCI) jika nilai API berada antara 1 sampai 5 dan High Case Incidence jika nilai API lebih dari 5. Akan tetapi, wilayah  kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh  hanya memiliki  tiga  kategori  API,  yaitu No  Case  Incidence (kategori  1), Low  Case  Incidence (kategori  2)  dan Moderate Case Incidence (kategori 3) dengan jumlah masing-masing sebanyak 1, 21 dan 1 kabupaten/kota.
Kabupaten  Gayo  Lues  merupakan  satu-satunya kabupaten di Provinsi Aceh yang tidak memiliki kasus penyakit  malaria  atau  termasuk  kedalam  kategori  1. Selanjutnya  Kabupaten  Aceh  Jaya  merupakan  satu- satunya kabupaten yang memiliki jumlah kasus malaria terbanyak di Provinsi Aceh dengan nilai API < 5 dan termasuk  kedalam  kategori  3.  Sedangkan  21 kabupaten/kota lainnya termasuk ke dalam kategori 2 dengan  nilai  API  yang  bervariasi  antara  0  sampai dengan  1,  sehingga  memungkinkan  untuk  membagi wilayah  kabupaten/kota  tersebut  ke  dalam  beberapa cluster baru. Wilayah  yang berada dalam satu cluster akan  memiliki  nilai  API  yang  berdekatan,  sedangkan wilayah yang berbeda cluster akan memiliki nilai API yang  berjauhan.  Klusterisasi  ini  dilakukan  untuk memudahkan pihak terkait misalnya Dinas Kesehatan Provinsi Aceh maupun kabupaten/kota untuk mengidentifikasi  wilayah  -  wilayah  yang  rentan terserang  penyakit  malaria,  sehingga  program penanggulangan  penyakit  malaria  dapat  difokuskan pada wilayah-wilayah dengan tingkat kerentanan yang
lebih  tinggi.  Jumlah cluster yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebanyak 3 cluster yaitu Low Case Incidence Cluster 1, Low Case Incidence Cluster 2 dan Low  Case  Incidence Cluster 3. Cluster 1  merupakan wilayah dengan tingkat kerentanan yang paling rendah dan cluster 3  merupakan  wilayah  dengan  tingkat kerentanan yang paling tinggi untuk kategori Low Case Incidence.
Analisis K-means  clustering didasarkan  pada jarak antar pengamatan atau data. Jarak terdekat suatu
data dengan cluster tertentu akan menentukan dimana letak data tersebut dalam cluster yang tersedia.  Hasil klusterisasi  dari  21  kabupaten/kota  yang  termasuk dalam kategori Low Case Incidence (LCI) ditampilkan pada Tabel 3 pada bagian kategori 2. Selain itu, Tabel 3  juga  memuat  daftar  kabupaten/kota  yang  termasuk dalam kategori 1 ( No Case Incidence ) dan 3 ( Moderate Case Incidence). Kabupaten/kota yang termasuk dalam kategori  1  dan  3  tersebut  tidak  diikutsertakan  dalam analisis K-means clustering.

## Tabel 3. Klasifikasi wilayah kabupaten/kota di Provinsi Aceh berdasarkan indikator API
Kategori Kabupaten/Kota Keterangan Kategori 1 No Case Incidence Kab. Gayo Lues Tidak ada kasus Kategori 2 Low Case Incidence Cluster 1 Kab. Simeulue, Kab. Aceh Singkil, Kab. Aceh Tenggara,  Kab.  Aceh  Timur,  Kab.  Aceh Tengah,  Kab.  Aceh  Barat,  Kab.  Aceh  Besar, Kab.  Pidie,  Kab.  Bireuen,  Kab.  Aceh  Utara, Kab.  Aceh  Barat  Daya,  Kab.  Aceh  Tamiang, Kab.  Nagan  Raya,  Kab.  Bener  Meriah,  Kab. Pidie  Jaya,  Kota  Banda  Aceh,  Kota  Langsa, Kota Lhokseumawe, Kota Subulussalam Rendah Cluster 1 Low Case Incidence Cluster 2 Kab. Aceh Selatan Rendah Cluster 2 Low Case Incidence Cluster 3 Kota Sabang Rendah Cluster 3 Kategori 3 Moderate Case Incidence Kab. Aceh Jaya Sedang
Gambar 3. Peta klasifikasi wilayah Provinsi Aceh berdasarkan tingkat kerentanan kasus malaria
Berdasarkan  Tabel  3  pada  kategori  2,  diketahui bahwa  dari  21  kabupaten/kota  yang  dianalisis,  19 kabupaten/kota diantaranya termasuk ke dalam cluster 1 (Low Case Incidence Cluster 1) yaitu Kab. Simeulue, Kab.  Aceh  Singkil,  Kab.  Aceh  Tenggara,  Kab.  Aceh Timur,  Kab.  Aceh  Tengah,  Kab.  Aceh  Barat,  Kab. Aceh  Besar,  Kab.  Pidie,  Kab.  Bireuen,  Kab.  Aceh Utara,  Kab.  Aceh  Barat  Daya,  Kab.  Aceh  Tamiang, Kab. Nagan Raya, Kab. Bener Meriah, Kab. Pidie Jaya, Kota  Banda  Aceh,  Kota  Langsa,  Kota  Lhokseumawe dan Kota Subulussalam. Selanjutnya terdapat masing- masing  1  wilayah  yang  termasuk  ke  dalam  cluster  2 (Low  Case  Incidence  Cluster  2)  yaitu  Kab.  Aceh Selatan dan cluster 3 (Low Case Incidence Cluster 3) yaitu Kota Sabang.
Selain  itu,  Tabel  3  juga  menunjukkan  bahwa terdapat  1  wilayah  yang  termasuk  dalam  kategori  1 (kabupaten/kota  yang  tidak  memiliki  kasus  malaria sama sekali) yaitu Kabupaten Gayo Lues dan 1 wilayah dalam  kategori  3  (Moderate  Case  Incidence)  yaitu Kabupaten Aceh Jaya. Wilayah yang termasuk dalam kategori  3  merupakan  wilayah  dengan  kasus kerentanan  penyakit  malaria  yang  paling  tinggi diantara  kategori  lainnya  di  Provinsi  Aceh.  Hasil klasifikasi pada Tabel 3 juga dapat ditampilkan dalam bentuk peta pada Gambar 3.
Gambar  3  menunjukkan  klasifikasi  wilayah kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh  berdasarkan  tingkat kerentanan  terserang  kasus  malaria  yang  dibedakan berdasarkan  gradiasi  warna.  Wilayah  yang  tidak terdapat kasus malaria sama sekali (kategori 1) diberi warna hijau tua dengan keterangan No Case Incidence (NCI).  Warna  hijau  muda  menunjukkan  wilayah kabupaten/kota  dengan  tingkat  kerentanan  terserang penyakit malaria yang paling rendah (kategori 2 cluster 1)  dengan  keterangan LCI  -  Rendah .  Warna  kuning menunjukkan  wilayah  dengan  tingkat  kerentanan terserang penyakit malaria kategori rendah menengah (kategori 2 cluster 2) dengan keterangan LCI – Sedang dan  warna  orange  menunjukkan  wilayah  dengan tingkat kerentanan terserang penyakit malaria kategori rendah yang paling tinggi (kategori 2 cluster 3) dengan keterangan LCI  –  Tinggi. Sedangkan  warna  merah menunjukkan  wilayah  dengan  tingkat  kerentanan terserang penyakit malaria kategori menengah dengan keterangan MCI ( Moderate Case Incidence ).
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa Kabupaten  Aceh  Jaya,  Kota  Sabang  dan  Kabupaten Aceh  Selatan  merupakan  3  wilayah  dengan  tingkat kerentanan untuk terserang kasus malaria yang paling tinggi  di  Provinsi  Aceh  dibandingkan  dengan kabupaten/kota  lainnya.  Sehingga  diharapkan  kepada Dinas Kesehatan dan lembaga terkait lainnya, baik di tingkat  provinsi  maupun  ketiga  kabupaten/kota tersebut  untuk  lebih  proaktif  dalam  menangani  kasus malaria yang terjadi.
Status kesehatan di suatu daerah dipengaruhi oleh empat faktor yang berhubungan dan saling mempengaruhi  yaitu  faktor  lingkungan,  perilaku, pelayanan  kesehatan  dan  keturunan. 30 Wilayah  yang
rentan terserang penyakit malaria umumnya berbatasan dengan laut. Habitat perkembangbiakan yang potensial bagi  nyamuk Anopheles  spp .  sebagai  vektor  penyakit malaria  adalah  lagun,  sungai  dan  persawahan  yang berlokasi  dekat  dengan  garis  pantai. 31 Habitat perkembangbiakan  nyamuk Anopheles  spp .  tersebut lebih  banyak  pada  air  yang  keruh  dan  terkena  sinar matahari  secara  langsung. 32 Selain  itu,  faktor individual dan perilaku seperti pendidikan, penghasilan,  pengetahuan,  sikap,  tindakan,  dan pemakaian  kelambu  juga  berhubungan  dengan kejadian  malaria. 33 Sehingga  peran  aktif  masyarakat juga  sangat  dibutuhkan  dalam  upaya  mendukung program  eliminasi  malaria  terutama  di  daerah  yang rentan untuk terserang kasus malaria.
Pencegahan  penyakit  malaria  merupakan  hal yang sangat penting untuk dilakukan oleh pemerintah. Beberapa  negara  yang  mengalami  KLB  malaria  terus berupaya  untuk  memperketat  program  pencegahan penyakit  malaria  seperti  yang  di  lakukan  di  Negara Republik  Zambia  dengan  program National  Malaria Control  Strategic  Plan yang  terdiri  dari  4  strategi utama  yaitu:  pengendalian  vektor  menggunakan penyemprotan residu dalam ruangan ( Indoor Residual Spraying /IRS) dan penggunaan kelambu berinsektisida ( Insecticide-Treated  Nets /ITNs);  manajemen  kasus malaria  dengan  menggunakan  diagnosa  yang  efektif dan terapi kombinasi berbasis obat ( Artemisinin-Based Combination  Therapy/ ACTs);  pengendalian  malaria pada ibu hamil melalui strategi intermiten pengobatan presumtif  ( Intermittent  Presumptive  Treatment /IPTp) dan  strategi  pemanfaatan  informasi,  pendidikan,  dan komunikasi atau komunikasi perubahan perilaku. 34 Selain menggunakan strategi pengendalian vektor menggunakan IRS dan ITNs, penggunaan strategi lain seperti pemanfaatan larva dan pengguna  metode baru yang sedang dikembangkan di sub-sahara Afrika yaitu house  improvement telah  menunjukkan  adanya perkembangan  yang  positif  dalam  mengurangi  kasus malaria  meskipun  masih  membutuhkan  penelitian lebih  lanjut  mengenai  efektivitas  kedua  metode tersebut. 35 Secara umum, upaya pengendalian penyakit malaria  telah  menunjukkan  kemajuan  yang  sangat berarti dalam 10 tahun terakhir. Setidaknya terdapat 25 projek penelitian vaksin malaria, 47 obat-obatan dan 13 produk  pengendalian  vektor  malaria  yang  sedang dikembangkan secara global. 36
Keterbatasan  penelitian  merupakan  hal  yang penting  untuk  disampaikan.  Penelitian  ini  memiliki beberapa keterbatasan, terutama yang berkaitan dengan data penelitian. Data yang digunakan merupakan data sekunder  sehingga  tidak  semua  variabel  pendukung yang  dibutuhkan  tersedia,  sebagai  contoh  adalah  usia setiap  pasien  secara  terperinci  dalam  satuan  tahun. Selain  itu,  data  kasus  penyakit  malaria  yang  tersedia pada  masing-masing  kabupaten/kota  merupakan  data agregat,  sehingga  analisis  pada  wilayah  administrasi yang lebih kecil misalnya kecamatan dan kemukiman (istilah khusus yang digunakan di Provinsi Aceh untuk merujuk  pada  kumpulan  beberapa  desa)  tidak  dapat
dilakukan untuk melihat gambaran distribusi penyakit malaria di Provinsi Aceh secara lebih mendetail.

## SIMPULAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  3  jenis  parasit plasmodium penyebab  kasus  malaria  tertinggi  di  Provinsi  Aceh adalah plasmodium vivax, plasmodium falcifarum dan plasmodium  knowlesi .  Analisis K-means  clustering menunjukkan bahwa  sebagian besar  wilayah Provinsi Aceh  memiliki tingkat  kerentanan  yang rendah  untuk terserang kasus malaria. 3 wilayah yang paling rentan untuk terserang kasus malaria di Provinsi Aceh adalah Kabupaten  Aceh  Jaya,  Kota  Sabang  dan  Kabupaten Aceh Selatan.
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  Pemerintah Aceh,  terutama  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Aceh  agar dapat memberikan perhatian khusus untuk mengeliminasi kasus malaria di Kabupaten Aceh Jaya, Kota  Sabang  dan  Kabupaten  Aceh  Selatan  yang memiliki  tingkat  kerentanan  terserang  kasus  malaria yang paling tinggi dibandingkan dengan kabupaten/kota  lainnya.  Bagi  masyarakat  yang berdomisili  di  ketiga  wilayah  tersebut,  diharapkan untuk  lebih  peduli  terhadap  faktor-faktor  penyebab penyakit malaria dan ikut serta menyukseskan program pemerintah dalam upaya mengeleminasi kasus malaria di Provinsi Aceh.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   World  Health  Organization  (WHO).  Malaria. https://www.who.int/en/news-room/fact- sheets/detail/malaria.  Diakses  tanggal  22  Februari 2019.
2.   Kemenkes  RI.  Profil  Kesehatan  Indonesia  2014. Jakarta: 2015.
3.   World Health Organization (WHO). World Malaria Report 2017. Geneva; 2017.
4.   Triana D, Rosana E, Anggraini R. Pengetahuan dan Sikap  Terhadap  Perilaku  dalam  Penanggulangan Malaria  di  Kelurahan  Sukarami  Kota  Bengkulu. Unnes  Journal  of  Public  Health  2017,  6(2):107– 112.
5.   Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional. Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2015-2019 Buku I Agenda Pembangunan Nasional. Jakarta; 2014.
6.   Kemenkes RI. Eliminasi Malaria di Indonesia. SK Nomor: 293/MENKES/SK/IV/2009. Jakarta; 2009. 7.   Kemenkes  RI.  Pedoman  Surveilans  Malaria.  SK Nomor: 275/MENKES/SK/III/2007. Jakarta; 2007.
8.   Putra  TRI.  Malaria  dan  Permasalahannya.  Jurnal Kedokteran Syiah Kuala 2011, 11(2):103–114.
9.   Babba I. Faktor-faktor Risiko yang Mempengaruhi Kejadian  Malaria  (Studi  Kasus  di  Wilayah  Kerja Puskesmas  Hamadi  Kota  Jayapura).  Tesis  . Universitas Diponegoro; 2007.
10.  Kemenkes  RI.  Pedoman  Penatalaksana  Kasus Malaria di Indonesia. Jakarta; 2011.
11.  Winardi  E.  Faktor-faktor  yang  berhubungan
dengan kejadian malaria di kecamatan Selebar kota Bengkulu. Tesis. Universitas Indonesia; 2004.
12. Santi M. Faktor-faktor yang Berhubungan dengan Kejadian  Malaria  pada  Penduduk  Kecamatan Lengkong  Kabupaten  Sukabumi  yang  Pernah Bermigrasi  Tahun  2011.  Skripsi.  Universitas Indonesia; 2012.
13. Jaringan Survey Inisiatif. Kajian Tematik Program Percepatan  Eliminiasi  Malaria  Di  Aceh.  Banda Aceh; 2018.
14.  Junaidi  H,  Raharjo  M,  Setiani  O.  Analisis  Faktor Risiko  Kejadian  Malaria  di  Wilayah  Kerja Puskesmas  Kuala  Bhee  Kecamatan  Woyla Kabupaten Aceh Barat. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia 2015, 14(2):40–44.
15.  Hadifah  Z,  Marleta  R,  Yulidar  Y,  Fahrni  I, Ekowatiningsih R, Wilya V, et al. Penyakit Malaria dan Kepadatan Vektor di Kabupaten Nagan Raya. Banda Aceh; 2012.
16. Wijaya  E,  Hermasyah  H,  Yusuf  R.  Faktor-Faktor yang  Berhubungan  dengan  Kejadian  Malaria Berdasarkan  Model  Community  as  Partner  pada Pekerja Tambang Emas Gunong Ujeun. Jurnal Ilmu Keperawatan. 2017, 5(2):1–13.
17.Muhammad R, Soviana S, Hadi UK. Keanekaragaman  jenis  dan  karakteristik  habitat nyamuk  Anopheles  spp.  di  Desa  Datar  Luas, Kabupaten  Aceh  Jaya,  Provinsi  Aceh.  Jurnal Entomologi Indonesia 2015, 12(3):139–148.
18.  Siahaan  L.  Gejala  dan  Tanda  Klinis  Malaria  di daerah  Endem.  Majalah  Kedokteran  Nusantara 2008, 58(6):211–215.
19. Siahaan  L,  Yuniarti T. Malaria Pasca Tsunami di Pulau  Weh.  Kesmas:  National  Public  Health Journal 2008, 2(5):210–214.
20.  Asih  PB,  Rozi  IE,  Pratama  NR,  Hidayati  AP, Marantina  SS,  Kosasih  S,  et  al.  The  baseline distribution  of  malaria  in  the  initial  phase  of elimination  in  Sabang Municipality, Aceh Province,  Indonesia.  Malaria  Journal  2012, 11(1):291–297.
21.  Puasa  R,  Asrul  A,  Kader  A.  Identifikasi Plasmodium  Malaria  di  desa  Beringin  Jaya Kecamatan  Oba  Tengah  Kota  Tidore  Kepulauan. Jurnal Riset Kesehatan 2018, 7(1):21–24.
22.  Falianingrum  A,  Muludi  K,  Irawati  AR. Perancangan WEB-GIS Penyebaran Wabah Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  dan Malaria  di  Kota  Bandar  Lampung.  Jurnal Komputasi 2012, 1(1):23–30.
23.  Lind  DA,  Marchal  WG,  Wathen  SA.  Statistical Techniques  in  Business  &  Economics.  Fifteenth Edition. New York: McGraw-Hill/Irwin; 2012.
24.  Pagano  RR.  Understanding  Statistics  in  the Behavioral  Sciences.  Fourth  Edition.  Eagan, Minnesota: WestPublishing Company; 1994.
25.  Nachar  N.  The  Mann-Whitney  U:  A  Test  for Assessing  Whether  Two  Independent  Samples Come  from  the  Same  Distribution.  Tutorials  in Quantitative  Methods  for  Psychology  2008,
4(1):13–20.
26.  Mau  F,  Mulatsih  M.  Perubahan  Jumlah  Limfosit pada  Penderita  Malaria  Falciparum  dan  Vivax. Buletin Penelitian Kesehatan 2017, 45(2):97–102.
27.  van  Wolfswinkel  ME,  Vliegenthart-Jongbloed  K, de  Mendonça  Melo  M,  Wever  PC,  McCall  MB, Koelewijn  R,  et  al.  Predictive  value  of lymphocytopenia  and  the  neutrophil-lymphocyte count  ratio  for  severe  imported  malaria.  Malaria
Journal 2013, 12(1):101–109.
28.  Afdhal  MJ,  Nurhayati  N,  Julizar  J.  Artikel Penelitian  Membandingkan  Status  Hematologis Pasien Malaria Falciparum dengan Vivax di RSUP M  .  Djamil  Januari  2011  –  Maret  2013.  Jurnal Kesehatan Andalas 2014, 3(3):415–419.
29. Agusta Y. K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informasi  2007, 3:47–60.
30.  Mayasari  R,  Andriayani  D,  Sitorus  H.  Faktor Risiko  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian Malaria  di  Indonesia  (Analisis  Lanjut  Riskesdas 2013).  Buletin  Penelitian  Kesehatan  2016, 44(1):13–24.
31.  Kazwaini  M,  Mau  F.  Hubungan  Sebaran  Habitat Perkembangbiakan Vektor dengan Kejadian
Malaria  di  Daerah  High  Incidence  Area  (HIA) Kabupaten  Lombok  Tengah  Provinsi  Nusa Tenggara  Barat.  Buletin  Penelitian  Kesehatan
2015, 43(1):23–34.
32.  Willa  RW,  Kazwaini  M.  Penyebaran  Kasus  dan Habitat  Perkembangbiakan  Vektor  Malaria  di Kabupaten Sumba Timur Provinsi Nusa Tenggara Timur. Jurnal Ekologi Kesehatan 2015, 14(3):218– 228.
33.  Sir  O,  Arsin  A,  Syam  I,  Despitasari  M.  Faktor- Faktor  yang  Berhubungan  dengan  Kejadian Malaria  di  Kecamatan  Kabola,  Kabupaten  Alor, Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) Tahun 2014.
Jurnal Ekologi Kesehatan 2015, 14(4):334–341.
34. Chanda E, Kamuliwo M, Steketee RW, Macdonald MB, Babaniyi O, Mukonka VM. An Overview of the Malaria Control Programme in Zambia. ISRN Preventive  Medicine  2013,    2013(Article  ID 495037):1–8.
35.  Tizifa  TA,  Kabaghe  AN,  McCann  RS,  van  den Berg H, Van Vugt M, Phiri KS. Prevention Efforts for  Malaria.  Current  Tropical  Medicine  Reports 2018, 5(1):41–50.
36.  Hemingway  J,  Shretta  R,  Wells  TNC,  Bell  D, Djimdé  AA,  Achee  N,  et  al.  Tools  and  Strategies for Malaria Control and Elimination: What Do We Need to Achieve a Grand Convergence in Malaria? PLoS Biology 2016, 14(3):e1002380.