## POLA SPASIO-TEMPORAL RISIKO DEMAM D ENGUE MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS KECAMATAN KEPANJEN KABUPATEN MALANG
Endang Surjati Email: endang_unikama@yahoo.com

## Abstrak
Citra  Pleiades  merupakan  citra  dengan very  high  resolution yang  dapat  menyajikan informasi  objek  permukaan  bumi  sangat  detil.  Resolusi  spasial  citra  Pleiades  yang  tinggi mempunyai  kemampuan  analisis  dalam  beberapa  aplikasi  terutama  dalam  memberikan informasi  kondisi  permukiman.  Integrasi  data  penginderaan  jauh  dan  sisitem  informasi geografi  bermanfaat  untuk  mengetahui  pola  spasial  fenomena  permukaan  bumi  yang merupakan fokus utama dalam geografi. Kasus demam berdarah dengue membentuk suatu pola tertentu di permukaan bumi. Untuk  mendeteksi pola tersebut dipergunakan teknologi yang  mendukung  yaitu  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi  geografi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menguji  kemampuan  citra  Pleiades  dalam  identifikasi  parameter lingkungan  yang  berpengaruh  terhadap  penyakit  DBD  dan  membuat  model  pola  spasio temporal  untuk  mengetahui  risiko  penyakit  DBD  di  Kecamatan  Kepanjen  Kabupaten Malang.  Metode  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  metode  ekstraksi  data dari citra satelit, analisis spasial ( overlay dan buffer ), dan analisis spasial statistik. Metode- metode  tersebut  bermanfaat  untuk  melakukan  deskripsi  mengenai  faktor-faktor  penyebab penyakit  (DB)  dan  menganalisis  pola  spasio-temporal  penyakit  DB.  Berdasarkan  hasil penelitian,  diperoleh  bahwa  tingkat  akurasi  hasil  interpretasi  citra  Pleiades  untuk identifikasi  penggunaan  lahan  adalah  88,47%.  Kategori  akurasi  hasil  interpretasi  tersebut masuk dalam kategori tinggi. Pola spasio temporal risiko penyakit DBD yaitu bahwa kasus DBD  membentuk  kluster  pada  wilayah  dengan  kepadatan  permukiman  yang  tinggi  dan berdekatan  dengan  sungai.  Sedangkan  pola  temporalnya  menunjukkan  adanya  hubungan antara kejadian DBD dengan musim hujan di Kecamatan Kepanjen Kabupaten Malang.
Kata kunci: model spasio-temporal, analisis spasial, dan demam dengu.

## PENDAHULUAN
Nyamuk  merupakan  vector  penyebab beberapa  penyakit  diantaranya  yaitu: malaria, yellow fever, dengue, arboviruses,  Japanese  encephalitis  and filariasis.  Karakteristik  fisik  lingkungan dan  faktor  iklim  sangat  berperan penting  dalam  menjelaskan  distribusi spesies, perilaku dan kelimpahan vector nyamuk.  Air  merupakan  komponen yang  penting  untuk  keberlangsungan hidup  larva  nyamuk,  baik  berupa  air mengalir,  genangan  air,  air  yang  bersih maupun  terkena  polusi,  sweet  or brackish,  sangat  menentukan  distribusi dari  nyamuk.  Lingkungan  dari  tahapan pertumbuhan larva dan nyamuk dewasa
mengalami  saling  ketergantungan  pada waktu  nyamuk  dewasa  memerlukan akses  terhadap  keberadaan  air  untuk meletakkan telurnya (WHO, 1988).
Pemetaan geospasial
dengan menggunakan penginderaan jauh sangat berpotensi  untuk  identifikasi  habitat larva  nyamuk  dalam  wilayah  yang relatif  besar  yang  sulit  atau  tidak mungkin untuk dilakukan survei medan. Data  penginderaan  jauh  yang  bisa dipergunakan dalam hal  ini adalah citra satelit  dan  foto  udara  yang  dapat dipergunakan  untuk  idnetifikasi  faktor- faktor  lingkungan.  Penginderaan  jauh dan system informasi geografis mempunyai kemampuan untuk integrasi
data  dan  analisis  spasial,  pemetaan  dan pemodelan spasial.

## PERMASALAHAN
Satelit Pleiades menghasilkan data citra satelit  dalam  dua  moda,  yaitu  moda pankromatik  (saluran  pankromatik)  dan moda  multispectral  (saluran  biru,  hijau, merah,  dan  inframerah  dekat).  Citra pankromatik mempunyai resolusi spasial  0.5  dan  citra  multispektral mempunyai  resolusi  spasial  2  meter. Satelit  Pleiades  (1A  dan  1  B)  adalah satelit kembar yang dioperasikan terpisah  sejauh  180  derajat  dengan tujuan  untuk  mendapatkan  citra  satelit resolusi  tinggi  dalam  waktu  singkat, yaitu  dalam  sehari  satu  lokasi  akan dilalui  dua  kali  yaitu  oleh  satelit Pleiades 1A dan Pleiades 1B.
Citra resolusi tinggi dapat dipergunakan untuk mendapatkan informasi mengenasi  kondisi  lingkungan  secara detil,  misal  jenis  penggunaan  lahan, kondisi permukiman,
kepadatan bangunan,  dan  mengukur  jarak  dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Penelitian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah citra Pleiades  yang mempunyai  resolusi spasial  yang  tinggi  mempunyai  tingkat akurasi yang tinggi pula dalam menampilkan informasi mengenai parameter  lahan  yang  dipergunakan untuk mengetahui risiko penyakit DB.
Tingginya  angka  kejadian  penyakit  DB di  Kecamatan  Kepanjen  dikaitkan dengan kondisi karakteristik lingkungan yang  ada.  Beberapa  kondisi  lingkungan yang berpengaruh terhadap meningkatnya  kasus  DB  yaitu:  jenis penggunaan lahan, kepadatan permukiman, dan jarak terhadap sungai. Kecamatan Kepanjen merupakan
kecamatan  di  Kabupaten  Malang  yang mempunyai  kepadapatn  penduduk  yang
tinggi  dan  mengalami  perkembangan wilayah  yang  sangat  cepat.  Kecamatan Kepanjen  merupakan  kota  kecamatan sebagai  pusat  pemerintahan  dan  kota yang  ada  di  Kabupaten  Malang. Pengembangan  wilyah  yang  sangat cepat di Kecamatan Kepanjen menyebabkan terjadinya perubahan penggunaan lahan non terbangun menjadi terbangun. Hal tersebut merupakan salah satu penyebab cepatnya  persebaran  kasus  demam berdarah di Kecamatan Kepanjen meningkat  setiap  tahunnya.  Bangunan yang  semakin  padat  dengan  pola  yang tidak  teratur  khususnya  untuk  pola permukiman,  memudahkan  nyamuk untuk  menyebarkan  virus  penyebab demam  berdarah.  Kepadatan  tersebut tentunya  membuat  jangkauan  terbang nyamuk  menjadi  lebih  dekat  sehingga penyebaran  pun  lebih  cepat.  Sungai juga  merupakan  salah  satu  faktor lingkungan yang mempengaruhi penyebaran DBD. Genangan air
tersebut  merupakan  tempat  yang  cocok untuk  bertelur  nyamuk.  Oleh  sebab    itu sungai  juga  berpotensi  sebagai  tempat berkembang  biaknya  nyamuk Aedes Aegypti .
Demam dengue dapat menyebar luas di seluruh  wilayah  yang  berpotensi  untuk perkembang  biakan  dari  agent  dan vector  penyebab  penyakit  tersebut. Upaya pencegahan dan penanggulangan
DB  dapat  dilakukan  dengan  kegiatan surveilans dan penyelidikan epidemiologi. Penanggulangan terhadap penyakit  DB  harus  memperhatikan aspek-aspek lingkungan yang berpengaruh. Untuk menganalisis kejadian  DB  tentunya  perlu  dilakukan analisis  spasial  dan  temporal  untuk mengetahui  bagaiman  pola  persebaran dan  periode  waktu  yang  bagaimana kejadian DB mengalami puncak peristiwa yang tinggi.
Model spasial dibuat untuk menggambarkan  pola  spasial  risiko penyakit, memahami
mekanisme biologi  yang  berpengaruh  terhadap kejadian  penyakit,  dan  memprediksi kejadian  penyakit  secara  geogafis. Model  spasial  dan  temporal  kejadian penyakit  DB  perlu  dibuat  untuk mengetahui  kearah  mana  kemungkinan
daerah endemis atau daerah
kemungkinan  terjadi  Kejadian  Luar Biasa  (KLB)  DBD  akan  terjadi, sehingga dengan data model spatial pola distribusi penyakit penderita DBD akan menjadi  data  dasar  untuk  prioritas pencegahan, penanganan
dan pemberantasan DBD. Pengumpulan  data  melalui  analisis medan tentunya memerlukan waktu dan biaya  yang  banyak.  Oleh  karena  itu diperlukan suatu metode untuk
mengumpulkan  data  lingkungan  yang berpengaruh  terhadap  kejadian  DBD. Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka diperlukan teknologi yang dapat dipergunakan dengan waktu yang
relative  singkat  dan  biaya  yang  relatif murah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui tingkat akurasi citra Pleiades  untuk  identifikasi  parameter lingkungan  yang  berpengaruh  terhadap penyakit  DB  dan  analisis  spasio temporal untuk mengetahui risiko penyakit  DB  di  Kecamatan  Kepanjen Kabupaten Malang

## METODE
Kecamatan  Kepanjen  merupakan  salah satu  kecamatan  yang  berada  dalam wilayah adminsitrasi Kabupaten Malang.  Berada  20  km  sebelah  selatan Kota Malang. Batas wilayah administrasi Kecamatan Kepanjen            Sebelah  Utara  adalah Kecamatan  Pakisaji,  Sebelah  Selatan adalah Kecamatan Pagak, Sebelah Barat
adalah  Kecamatan  Kromengan  dan Ngajum,  dan  Sebelah  Timur  adalah Kecamatan  Gondanglegi.  Kecamatan Kepanjen  terbagi  atas  14  desa  dan  4 kelurahan  dengan  luas  keseluruhan mencapai  44,68  Km²  atau  sekitar 0              luas  wilayah  Kabupaten Malan.
Citra  Pleiades  multispektral  tahun  2015 daerah  perekaman  wilayah  Kecamatan Kepanjen  Kabupaten  Malang  Jawa
Timur, diperoleh dari Bappeda Kabupaten  Malang,  data  kasus  DBD  di Kecamatan  Kepanjen  dan  Peta  Rupa Bumi  Indonesia  skala  1:25  000  tahun 2004  wilayah  Kecamatan  Kepanjen Kabupaten Malang Jawa Timur dipergunakan  sebagai  sumber  data dalam penelitian ini. Variabel lingkungan yang dapat diperoleh dari penginderaan jauh mempunyai  tingkat  kerincian  yang bervariasi  yang  dipengaruhi  oleh  jenis citra  dan  kerincian  kategori  dari variabel yang akan diinterpretasi. Interpretasi  citra  dilakukan  dengan memperhatikan karakteristik spasial dan spectral dari citra yang akan diinterpretasi. Berikut variabel lingkungan  yang  dipergunakan  untuk mengetahui  habitat  perkembang  biakan nyamuk vektor penyakit DBD: penggunaan lahan, kepadatan permukiman,  dan  jarak  permukiman dari  sungai.  Populasi  dalam  penelitian ini  adalah  semua  desa  yang  ada  pada Kecamatan  Kepanjen  Kota  Malang.
Teknik pengambilan  sampel yang digunakan  adalah stratified  random sampling ,  yaitu  sampel  dipilih  pada daerah tertentu yang dianggap mempunyai  risiko  dan  tidak  berisiko terhadap demam dengue .

## HASIL
Tingkat  akurasi  interpretasi  terhadap data  spasial  yang  diperoleh  citra Pleiades  mencapai  87%.  Nilai  akurasi tersebut  termasuk  dalam  kategori  baik, atau  dengan  kata  lain  bahwa  hasil interpretasi  dapat  dipergunakan  sebagai input  data  dalam  analisis  spasial. Sedangkan  keofisien  nilai kappa yang diperoleh berdasarkan perhitungan adalah 0.82, yang masuk dalam kategori sangat  baik.  Berdasarkan  nilai kappa tersebut  dapat  diartikan  bahwa  terdapat kesesuaian  yang  sangat  tinggi  antara objek yang diinterpretasi dengan menggunakan  citra  Pleades  dan  objek yang terdapat pada medan.
Faktor  yang  berpengaruh  terhadap persebaran  DBD  terutama  disebabkan oleh  iklim,  kepadatan  bangunan  dan jarak  permukiman  terhadap  sungai. Persebaran penyakit DBD di Kecamatan Kepanjen  Kabupaten  Malang  banyak tersebar  di  daerah  permukiman  padat dan  dekat  dengan  aliran  sungai.  Pola spasio  temporal  distribusi  penyakit DBD dapat dilihat pada gambar 1.a dan 1.b
Pola spasio temporal persebaran penyakit  demam dengue dipengaruhi perubahan  kondisi  lingkungan  yang dipresentasikan oleh adanya dua musim, yaitu musim kemarau dan musim hujan.
Kelimpahan vector nyamuk diindikasikan  oleh  adanya  kelimpahan larva.  Kelimpahan  larva  terjadi  pada habitat yang sesuai untuk perkembangbiakan dan tempat
peristirahatan  nyamuk.  Habitat  yang sesuai  untuk  perkembang  biakan  dan sebagai  tempat  peristirahatan  nyamuk adalah  daerah  dengan  vegetasi  yang rapat dan adanya genangan air.
Gambar 1.a Peta Lokasi Kasus Demam Dengue di Kecamatan Kepanjen Kabupaten Malang Tahun 2013
Gambar 1.b Peta Lokasi Kasus Demam Dengue di Kecamatan Kepanjen Kabupaten Malang Tahun 2015
Demam  berdarah  (DB)  atau  demam berdarah dengue (DBD) adalah penyakit febril  akut  yang  ditemukan  di  daerah tropis,  dengan  penyebaran  geografis yang mirip dengan malaria. Penyakit ini disebabkan  oleh  vector  nyamuk  yang menularkan  demam  berdarah  yaitu nyamuk Aedes  aegypti .  Badan  nyamuk ini  lebih  kecil  dari  nyamuk  rumah  dan pada  badan  dan  tungkai  nyamuk terdapat  belang  hitam  dan  putih.  Pada habitat  yang  sesuai,  maka  vector nyamuk  tersebut  akan  berkembangbiak dengan  cepat  dan  akan  semakin meningkatkan  kelimpahan  vektornya. Pada penelitian ini menetapkan variabel yang  paling  berpengaruh  terhadap kelimpahan vaktor nyamuk yaitu penggunaan lahan, kepadatan bangunan dan  jarak  permukiman  terhadap  sungai. Dengan  demikian  maka,  habitat  yang sesuai akan menimbulkan risiko perkembang  biakan  vector  nyamuk penyebab  terjadinya  penyakit  demam dengue .

## Gambar 2. Morfologi Nyamuk Aedes Aegypti
Dengan mengetahui pola spasio temporal penyakit demam dengue maka selanjutnya  akan  bisa  diketahui  risiko wilayah  untuk  terkena  penyakit  demam dengue dengan menganalisis pola spasial dan temporalnya secara
bersama-sama.  Wilayah  yang  berisiko terkena  demam  dengue  di  Kecamatan Kepanjen  Kabupaten  Malang  terbagi
menjadi  4  kelas  zona  yang  mempunyai 4  level  risiko,  yaitu:  tidak  ada  risiko, risiko  rendah,  risiko  sedang,  dan  risiko tinggi. (Gambar 3.)

## PEMBAHASAN
Citra  Pleiades  mempunyai  keunggulan pada  resolusi  spasial  dan  spectral. Resolusi  spasial  citra  pankromatik mencapai  0.5  m  sedangkan  citra multispectral mempunyai resolusi spasial  sebesar  2  m.  Resolusi  spectral pada citra pankromatik mencakup 480 – 830 nm dan citra multispectral meliputi beberapa  saluran,  yaitu  saluran  biru (430 – 55 nm), hijau (490 – 610 nm), merah  (600  –  720  nm),  dan  inframerah dekat  (750  –  950  nm).  Citra  dengan karakteristik resolusi spasial dan spectral tersebut sangat baik untuk studi permukiman.  Selain  itu  citra  dengan ressolusi  halus  dapat  dipergunakan untuk beberapa aplikasi, diantaranya
Gambar 3. Peta Risiko Demam Berdarah Dengue Kecamatan Kepanjen Kabupaten Malang
Tingkat  akurasi  citra  Pleiades  termasuk dalam akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 87%.  Beberapa  hal  yang  berpengaruh terhadap  kemudahan  dalam  melakukan interpretasi  citra  terhadap  objek  di permukaan  bumi,  yaitu  jenis  citra (resolusi  citra),  kondisi  awan,  tema yang  diinterpretasi,  tingkat  kedetilan objek,  dan  kontras  citra.  Citra  resolusi halus  merupakan  citra  yang  dapat memberikan informasi kondisi permukaan  bumi  lebih  detil  dan  lebih jelas kenampakannya. Meskipun biasanya  citra  dengan  resolusi  halus akan menyajikan wilayah yang
diinterpretasi  lebih  sempit.  Kondisi awan akan berpengaruh terhadap kenampakan  objek  di  permukaan  bumi yang  tidak  dapat  dianalisis  karena tertutup  oleh  awan.  Tema  objek  yang akan diinterpretasi juga sangat berpengaruh terhadap keberhasilan dalam  melakukan  interpretasi.  Semakin komplek  tema  yang  akan  diinterpretasi maka  semakin  rumit  dalam  melakukan analisis  objek.  Tingkat  kedetilan  objek yang dianalisis juga berpengaruh terhadap  keberhasilan  dalam  interpetasi citra.  Semakin  detil  objek  yang  akan diinterpratasi,  maka  resolusi  citra  yang diperoleh  juga  hasul  semakin  halus. Kontras citra berpengaruh dalam membedakan  kenampakan  objek  yang ada pada citra. Semakin tinggi kontrasnya, maka semakin mudah untuk membedakan  objek  yang  berbeda  pada citra.
Analisis  pola  spasio  temporal  akan memberikan  hasil  yang  lebih  baik dalam  rangka  untuk  mengetahui  risiko suatu  wilayah  maupun  kemampuan prediksi,  daripada  melakukan  analisis spasial  dan  temporal  secara  terpisah. Model  pola  spasial-temporal  dalam penelitian  datanya  dapat  dikumpulkan berupa  data  spasial  dan  temporal, misalnya  pada  pengamatan  stasiun
pemantauan cuaca dimana data dikumpulkan secara berkala (harian/mingguan) maupun data mengenai kejadian suatu fenomena pada beberapa periode waktu. Dengan demikian analisis data harus memperhatikan  ketergantungan  spasial selama  proses  pengamatan,  sehingga pengamatan  di  setiap  pola  kejadian tidak  independen  tetapi  membentuk rangkaian waktu. Dengan kata lain, kita harus memperhitungkan korelasi temporal seperti korelasi spasial. Peta  yang  dihasilkan  untuk  masing- masing tahun 2013 dan 2016
menunjukkan  perbedaan  yang  jelas dalam  pola  spasial  distribusi  penyakit demam  dengue  terutama  di  sebelah selatan Kecamatan Kepanjen. Selain itu juga  terdapat  adanya  kecenderungan temporal  terhadap  kejadian  penyakit demam dengue , meskipun belum membuktikan  kecenderungan  temporal secara  keseluruhan.  Pengamatan  secara spasial  dan  temporal  menunjukkan puncak pada bulan Februari tahun 2013 dan  2016  serta  bulan  Juli  tahun  2016. Risiko penyakit dipengaruhi oleh periode musim. Periode musim berpengaruh terhadap lingkungan sebagai habitat vector nyamuk.
Beberapa  faktor  lingkungan  fisik  yang dipengaruhi  oleh  periode  musim,  yaitu: munculnya  genangan-genangan  air  dan suhu  yang  rendah  pada  musim  hujan menyebabkan melimpahnya larva nyamuk.
Gejala  penyakit  terkadang  sulit  untuk dideteksi oleh petugas kesehatan. Tetapi dengan mengamati pola spasio temporal penyakit  maka  dapat  dideteksi  awal mengenai trasmisi suatu penyakit tertentu. Dalam hal ini iklim mempunyai  peran  yang  penting  sekali terkait  dengan  pola  spasio  temporal transmisi  suatu  penyakit.  Indikator
iklim  (dan  faktor  lingkungan  fisik  lain) dapat  dipergunakan  untuk  menjelaskan puncak kejadian suatu penyakit
berdasarkan  karakteristik  spasial  dan temporal.  Deskripsi  karakteristik  secara spasio  temporal  akan  lebih  bermakna daripada  penjelasan  murni  spasial  dan murni  temporal.  Menjawab  masalah spasio  temporal  dan  hubungan  antara pengaruh iklim terhadap kejadian penyakit  dapat  memberikan  informasi yang berharga mengenai alokasi sumber daya kesehatan masyarakat untuk tujuan pencegahan dan pengobatan penyakit.
Daerah penelitian dibagi menjadi empat zona  wilayah  yang  berisiko  terhadap kejadian penyakit demam dengue , yaitu tidak  berisiko,  risiko  rendah,  risiko sedang, dan risiko tinggi. Pada kategori tidak  berisiko  merupakan  zona  wilayah yang mempunyai lingkungan bebas dari perkembang  biakan  nyamuk  dan  tidak terdapat  penderita  di  daerah  tersebut. Zona  risiko  rendah  merupakan  wilayah dengan tingkat risiko terjadinya penyakit  sangat  kecil.  Zona  risiko tingkat  sedang  termasuk  dalam  zona wilayah  yang  perlu  untuk  diwaspadai akan  menimbulkan  kejadian  luar  biasa penyakit  demam  dengue.  Pada  zona wilayah  sedang  apabila  tidak  ditangani dengan  baik,  kemungkinan  kejadian penyakit  demam  dengue  akan  menjadi tinggi. Meskipun pada lingkungan  yang kurang  disukai  oleh  vector  sebagai habitat, tetapi zona tersebut mempunyai prevalensi  penderita  demam  dengue yang  tentunya  tinggi.  Kondisi  tersebut akan  mempercepat  penularan  demam dengue pada manusia.
Pada zona wilayah dengan risiko  tinggi merupakan  zona  yang  termasuk  sangat berbahaya.  Selain  merupakan  zona dengan  kondisi  lingkungan  yang  paling disukai  oleh  vector  nyamuk  juga merupakan wilayah dengan kasus
demam  dengue  yang  tinggi.  Wilayah dengan zona risiko yang tinggi diindikasikan  oleh  adanya  kepadatan bangunan  yang sangat  padat.  Bangunan yang sangat padat tentunya memberikan indikasi akan kepadatan penduduk yang juga  padat.  Bangunan  yang  semakin padat  dengan  pola  yang  tidak  teratur khususnya  untuk  pola  permukiman,
memudahkan nyamuk untuk menyebarkan  virus  penyebab  demam berdarah.  Kepadatan  tersebut  tentunya membuat  jangkauan  terbang  nyamuk menjadi lebih dekat sehingga penyebaran pun lebih cepat.
Genangan air dan sungai juga merupakan  tempat  habitat  yang  sesuai untuk perkembang biakan vector nyamuk. Lingkungan tersebut merupakan  tempat  yang  cocok  untuk bertelur nyamuk Aedes Aegypti. Analisis  buffer  dapat  dipergunakan untuk mengetahui jarak sungai terhadap permukiman. Lebar buffer yang dipertimbangkan  adalah  sesuai  dengan kemampuan  terbang  nyamuk.  Semakin dekat  dengan  sungai  maka  risiko penularan penyakit demam dengue juga semakin  tinggi  dan  semakin  jauh  dari sungai  maka  risiko  penularan  penyakit demam dengue akan semakin rendah.

## KESIMPULAN
1. Citra  Pleiades  merupakan  citra dengan  resolusi  spasial  halus  yang dapat dipergunakan untuk mengetahui  variabel  lingkungan (penggunaan lahan) yang berpengaruh terhadap kejadian demam  dengue  dengan  tingkat akurasi 87%.
2. Proses  ekologi  terutama  transmisi suatu penyakit mempunyai
karateristik  gabungan  dari  domain spasial  dan  temporal,  daripada spasial murni atau temporal murni.

## DAFTAR RUJUKAN
Albert,  Donald  P.,  Gesler,  Wibert  M. And  Levergood,  Barbara.  2005. Spatial Analysis, GIS, and Remote Sensing Aplications In The Health Sciences,  Taylor  &  Francis  e- Lubrary.
Bergquist. 2001.  Vector-borne parasitic diseases:  new  trends  in  data collection  and  risk  assessment, Acta  Tropica  79  (2001)  13–20, Switzerland .  www.parasitology- online.com Bannerman  dan  Roitberg.  2014.  Impact of  extreme  and  fluctuating temperatures on aphid– parasitoid  dynamics,  Oikos  © 2013 Nordic Society Oikos
Beck,  Louisa  R.,et.al.  2000.  Remote Sensing and Human Health:New Sensors and New Opportunities, Vol.  6,  No.  3,  May–June  2000 Emerging  Infectious  Diseases, California,  USA (diakses  28
Oktober 2014) Bergquist. 2001. Vector-Borne Parasitic Diseases:  New  Trends  In  Data Collection And Risk Assessment,  Acta  Tropica  79 (2001)  13–20  (Elsevier),  (Akses 30 Oktober 2014) Campbell dan Wynne. 2011. Introduction  to  Remote  Sensing Fif  th  Edition. New  York:  The Guilford Press
Chin, James. 2000. Control of Communicable Diseases Manual. American Public Health Association, Washington. Correia. 2004. Remote sensing as a tool to  survey  endemic  diseases  in Brazil,  Cad.  Saúde  Pública,  Rio de  Janeiro,  20(4):891-904,  jul- ago,  2004. (Akses  30  Oktober 2014) Fortin,  Marie-Josee  and  Dale,  Mark.
2005. Spatial  Analysis  A  Guide
for Ecologists . Cambridge University Press, New York. Guermod. 2008. The Modelling Process in Geography (from Determinism  to  Complexity) . John  Wiley&Sons,  Inc.  ISTE Ltd. Guptill, Stephen C. dan Moore, Chester G.  2013. Essentials  of  Medical Geology: Revised Edition. Springer Science . Hassan,  Nogoumy,  dan  Kassem.  2012. Characterization  of  landscape features associated with mosquito  breeding  in  urban Cairo  using  remote  sensing, Institute of Environmental Studies  &  Research,  Ain  Shams University,  Cairo,  EgyptStanton et.  Al.,  2013, Baseline  drivers of lymphatic filariasis in Burkina Faso, Geospatial Health 8(1), 2013, pp. 159-173. Khormi    dan  Kumar.  2013.  Using geographic  information  system and  remote  sensing  to  study common mosquito-borne diseases  in  Saudi  Arabia:  A review, Journal of Food, Agriculture & Environment Vol.11, WFL  Publisher  Science and Technology. Stevens, Pfeiffer. 2011. Spatial modelling of disease using data- and knowledge-driven approaches,  Spatial  and  Spatio- temporal Epidemiology 2 (2011) 125–133, journal  homepage: www.elsevier.com/locate/sste. 2011 Published by Elsevier Ltd.
Wu  Chuang1  and  Wimberly.  Remote Sensing  of  Climatic  Anomalies and  West  Nile  Virus  Incidence in  the  Northern  Great  Plains  of the  United  States. PLoS  ONE 7(10):e46882.doi:10.1371/journ al.pone.0046882,  October  2012 | Volume 7 | Issue 10 | e46882.