## Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia
23 (2), 2024, 207 – 214 DOI : 10.14710/ jkli.23.2.207-214 Available at https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jkli
Studi  Ekologi  Hubungan  Iklim  Terhadap  Kejadian  Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kabupaten Bogor Tahun 2013-2022
Lulu Rakhmatsani, Dewi Susanna *
Departemen Kesehatan Lingkungan, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, Gedung C Lantai 2 Kampus Baru UI Depok 16424, Indonesia
* Corresponding author: dsusanna2@ui.ac.id
Info Artikel:Diterima 12 Januari 2024 ; Direvisi 2 Mei 2024 ; Disetujui 6 Mei 2024 Tersedia online : 10 Mei 2024 ; Diterbitkan secara teratur : Juni 2024
Cara sitasi: Rakhmatsani L, Susanna D. Studi Ekologi Hubungan Iklim Terhadap Kejadian Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kabupaten Bogor Tahun 2013-2022. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia [Online]. 2024 Jun;23(2):207-214. https://doi.org/10.14710/jkli.23.2.207-214.

## ABSTRAK
Latar belakang: Terdapat 2.997.097 kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) yang dilaporkan hingga 1 Juli 2023, sebanyak 0,13% masuk dalam kategori berat. Pada akhir tahun 2022 jumlah kasus DBD di Indonesia mencapai 143.000  kasus,  dengan  angka  kejadian  DBD  terbanyak  berada  di  Provinsi  Jawa  Barat,  Jawa  Timur  dan  Jawa Tengah.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  iklim  terhadap  kejadian  DBD  di  Kabupaten Bogor tahun 2013-2022.
Metode: Menggunakan studi ekologi time series dan jenis data yang digunakan yaitu data sekunder. Data iklim diperoleh dari website Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) dan data kasus DBD diperoleh dari  Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia  dan  Dinas Kesehatan Kabupaten  Bogor. Penelitian dilakukan pada November-Desember 2023. Analisis data menggunakan analisis univariat dan bivariat dengan uji Korelasi Spearman.
Hasil: Kejadian  DBD  tidak  berhubungan  dengan  variabel  suhu  yaitu  koefisien  korelasi  (r)  -0,097  dan p  value 0,297  pada lag 1  bulan.  Kejadian  DBD  berhubungan dengan  variabel  kelembapan yaitu  (r)  0,451  dan p  value 0,0001 serta variabel curah hujan yaitu (r) 0,352 dan p value 0,0001 pada lag 1 bulan. Simpulan : Variabel  suhu  tidak  berhubungan  sementara  kelembapan  dan  curah  hujan  berhubungan  dengan kejadian  DBD,  terdapat  suhu  ekstrem  yang  menyebabkan  produksi  telur  menurun  sehingga  potensi  penularan DBD  rendah  serta  semakin  tinggi  kelembapan  dan  curah  hujan  menyebabkan  produksi  nyamuk  meningkat sehingga potensi penularan DBD tinggi. Oleh karena itu diperlukan kerja sama antara pemerintah dan masyarakat agar  kasus  DBD dapat  mengalami  penurunan, di  antaranya  edukasi  masyarakat  terus  menerus  dan  pemerintah menyusun kebijakan terkait pengendalian dan pencegahan DBD.

## Kata kunci: Iklim; DBD; Studi Ekologi

## ABSTRACT
Title:  Ecological  Study  of  Climate  Influence  on  Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  Incidence  in  Bogor Regency 2013-2022 Background: There were 2,997,097 Dengue Fever (DHF) cases reported until July 1, 2023, 0.13% of which were categorized as severe. By the end of 2022, the number of DHF cases in Indonesia reached 143,000 cases, with the highest number of DHF cases in the provinces of West Java, East Java and Central Java. The purpose of this study was to determine the effect of climate on the incidence of DHF in Bogor Regency in 2013-2022.
Method: Using  time  series  ecological  studies  and  the  type  of  data  used  is  secondary  data.  Climate  data  was obtained  from  the  website  of  the  Meteorology,  Climatology  and  Geophysics  Agency  and  DHF  case  data  was obtained  from  the  Ministry  of  Health  of  the  Republic  of  Indonesia  and  the  Bogor  District  Health  Office.  The research was conducted in November-December 2023. Data analysis used univariate and bivariate analysis with the Spearman Correlation test.
Result: The incidence of DHF was not related with the temperature variable, namely the correlation coefficient (r) -0.097 and p value 0.297 at a lag of 1 month. The incidence of DHF is related to the humidity variable, namely (r) 0.451 and p value 0.0001 and the rainfall variable, namely (r) 0.352 and p value 0.0001 at a lag of 1 month. Conclusion : Temperature variables are not related while humidity and rainfall are related to the incidence of DHF,  there  are  extreme  temperatures  that  cause  egg  production  to  decrease  so  that  the  potential  for  DHF transmission is low and the higher the humidity and rainfall causes mosquito production to increase so that the potential for DHF transmission is high. Therefore, cooperation between the government and the community is needed  so  that  dengue  cases  can  decrease,  including  continuous  community  education  and  the  government formulating policies related to dengue control and prevention.
Keywords : Climate; Dengue Fever; Ecological Study

## PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO)  Amerika mencatat dari awal tahun 2023 terdapat konfirmasi dan dugaan  sebanyak  tiga  juta  pada  kejadian  Demam Berdarah Dengue (DBD).  Terdapat  2.997.097  kasus yang dilaporkan sampai 1 Juli 2023 diantaranya 0,13% kategori  DBD  berat.  Jumlah  kasus  DBD  tertinggi terdapat  di  negara-negara  seperti  Brazil  yaitu  1.249 kasus, Peru yaitu 701 kasus, Kolombia yaitu 683 kasus, Bolivia  yaitu  591  kasus  dan  Meksiko  yaitu  141 kasus.( 1)
Jumlah  penderita  DBD  di  Indonesia  sendiri masih  mengalami  fluktuasi  pada  periode  tahun  2015- 2022.  Pada  tahun  2015  jumlah  yang  terjangkit  DBD sebesar  129.650,  tahun  2016  mengalami  kenaikan menjadi  204.171,  tahun  2017  dan  2018  mengalami penurunan  di  mana  2017 berjumlah  68.407  dan  2018 sebesar 65.602. Lalu kembali naik dengan jumlah yang signifikan  per  tahun  2019  berjumlah  138.127,  tahun 2020 sebesar 103.509. (2) Pada akhir tahun 2022 jumlah kasus  DBD  di  Indonesia  mencapai  143.000  kasus, dengan  angka  kejadian  DBD  terbanyak  berada  di Provinsi Jawa Barat, Jawa Timur dan Jawa Tengah. (3)
Kabupaten  Bogor  merupakan  salah  satu wilayah  yang  terdapat  di  Provinsi  Jawa  Barat. Kabupaten Bogor memiliki kasus DBD yang terus naik selama  lima  tahun  dari  2017-2021  yaitu  pada  tahun 2017  sebanyak  277  kasus,  tahun  2018  sebanyak  741 kasus,  tahun  2019  sebanyak  1210  kasus,  tahun  2020 sebanyak  1296  kasus  dan  tahun  2021  sebanyak  2220 kasus. (4) Wilayah  Kabupaten  Bogor  termasuk  iklim tropis  dengan  rata-rata  curah  hujan  tahunan  3.654 mm/tahun dan curah hujan bulanan sekitar 79,0-652,0 mm/bulan.  Suhu  rata-rata  setiap  bulan  sebesar  26°C dan kelembapan udara 70% serta kecepatan angin rata- rata per tahun 4,3 knot. (5)
Perubahan  kondisi  iklim  atau  cuaca  dapat berdampak  pada  penyakit  menular  melalui  pengaruh patogen,  vektor,  inang,  dan  lingkungan  hidup mereka. (6) Penularan  DBD  sangat  dipengaruhi  oleh vektor  utamanya,  yaitu  nyamuk Aedes  aegypti . Terdapat kecenderungan peningkatan kasus DBD saat
memasuki  masa  pancaroba,  di  mana  suhu  udara  dan curah  hujan  mengalami  peningkatan.  Bahkan,  pada beberapa  bulan  tertentu  setiap  tahun,  terjadi peningkatan  kasus  DBD  hingga  lima  kali  lipat dibandingkan  bulan-bulan  lainnya. (3) Empat  serotipe DBD  yaitu  DEN-1,  2,  3,  4  menyebabkan  390  juta infeksi setiap tahunnya, 96 juta di antaranya bergejala, yang  merupakan  beban  penyakit  global  yang signifikan. (7) Sehingga  menjadi  topik  penelitian  yang penting terkait dengan hubungan antara pola iklim dan cuaca lokal global serta wabah penyakit.( 8) Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan case time series suatu metode yang dapat diterapkan secara umum  untuk  menyelidiki  keterkaitan  antara  kondisi kesehatan  dengan  faktor  risiko  yang  mengalami fluktuasi sepanjang waktu, (9) dalam hal ini yaitu faktor iklim  dan  kejadian  DBD  bulanan  dari  Januari  2013 sampai Desember 2022.
Suhu rata-rata, suhu minimum dan curah hujan rata-rata ditemukan memiliki korelasi yang signifikan terhadap  kejadian  DBD  pada  tiga  Provinsi  yaitu Banteay  Meanchey,  Kampong  Thom  and  Siem Reap. (10) Demikian  juga  suhu  minimum  pada  jeda  1 bulan  serta  kelembaban  relatif  pada  jeda  0  hingga  1 bulan  memiliki hubungan  yang  positif  terhadap  DBD di Guangzhou. (11) Temuan ini serupa dengan suhu dan curah hujan dengan jeda waktu yang berbeda memiliki hubungan yang positif dengan kejadian DBD lokal. (12) Demikian juga pola cuaca, khususnya suhu dan curah hujan, mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kejadian DBD di Provinsi Nuevo Leo’n dan Veracruz yang  merupakan  provinsi  endemis  yaitu  di  Nuevo Leo’n dari 1,7 menjadi 2,4 kasus dan di Veracruz dari 2,6  menjadi  4,2  kasus  yang  dilaporkan  per  100.000 orang.  Pada  provinsi  Quere’taro  merupakan  rawan epidemi serta kasus DBD masih jarang terjadi dari 0,04 menjadi 0,08 kasus yang dilaporkan per 100.000 orang setiap tahunnya. (13) Suhu dan kelembapan berhubungan positif  dengan  kejadian  DBD  dan  dampak  tertinggi terlihat pada jeda dua bulan. Dengan asumsi kenaikan suhu 1°C akan terdapat peningkatan sebesar 583 kasus,
kenaikan 2°C akan  terdapat peningkatan 2.782 kasus, dan kenaikan 3,3°C akan terdapat peningkatan 16.030 kasus pada akhir abad ini. (14) Kelembapan (RR=0,916), curah hujan (RR=0,998),  dan  kecepatan  angin  (RR=0,951) memiliki  korelasi  negatif  dengan  kejadian  DBD  di Guangzhou pada tahun 2011-2014 (Chen et al., 2016). Demikian  juga  tidak  terdapat  hubungan  yang signifikan  pada  suhu  dan  kejadian  demam  berdarah (r 2 =0,04156;  p=0,1472)  di  Kolombia. (15) Perubahan iklim  di  masa  depan  dapat  mempengaruhi  bionomik nyamuk  vektor Aedes  aegypti dan  potensi  penularan virus dengue ,  namun  hasilnya  tidak  konsisten  antara dua  skenario  B1  dan  A2,  sehingga  tidak  dapat diprediksi  apakah  akan  terjadi  peningkatan  atau penurunan  jumlah  nyamuk  vektor  di  masa  depan. (16)
Meskipun  populasi  vektor  dapat  menjadi  besar, kemungkinan penularan DBD bisa terhambat jika umur nyamuk lebih pendek daripada periode masa inkubasi ekstrinsik. Dengan demikian, vektor yang banyak tidak selalu mencerminkan risiko penularan DBD. Virus dan vektor  dapat  beradaptasi  terhadap  perubahan  iklim seiring  waktu,  dan  perubahan  ini  terjadi  secara bertahap. Oleh  karena  itu, hubungan antara iklim dan penularan  DBD  juga  dapat  mengalami  perubahan seiring berjalannya waktu. (17)
Faktor  kelembapan  (r=0,351;  p=0,006)  dan curah  hujan  (r=0,258;  p=0,046)  memiliki  hubungan berkekuatan sedang dengan kejadian DBD, sedangkan suhu tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan kejadian DBD (p>0,05) (Adrian, 2021). Variabel curah hujan dan kelembapan relatif dengan lag 2 bulan serta suhu  udara  dengan lag 1  bulan  memiliki  hubungan yang  signifikan  dengan  kasus  DBD. (18) Kelembapan relatif  dan  kecepatan  memiliki  hubungan  yang signifikan  dengan  tingkat  korelasi  sedang  terhadap kejadian  DBD  di  Kota  Administrasi  Jakarta  Timur Tahun  2016-2021. (19) Adanya  hubungan  bermakna sedang dengan arah negatif antara suhu udara dengan kejadian  DBD,  hubungan  yang  sedang  dengan  arah positif  antara  curah  hujan  dan  kelembapan  dengan kejadian  DBD,  serta  hubungan  yang  tidak  bermakna antara kecepatan angin dengan kejadian DBD. (20)

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  menggunakan  studi  ekologi dengan desain time series selama 10 tahun yaitu 2013- 2022 di Kabupaten Bogor. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data iklim diperoleh dari Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) melalui website https://dataonline.bmkg.go.id/data_iklim yang  dapat diakses  oleh  publik  secara  bebas  dengan  sebelumnya membuat  akun  terlebih  dahulu.  Data  iklim  yang diunduh  yaitu  seperti  data  curah  hujan,  kelembapan rata-rata, dan suhu udara rata-rata. Data iklim meliputi data per bulan selama 10 tahun sehingga terdapat 120
data, namun terdapat data yang kosong pada bulan Juli dan Agustus 2015 sehingga data yang digunakan hanya 118 data.
Data  penyakit  DBD  diperoleh  dari  Sekretaris Direktorat  Jenderal  Pencegahan  dan  Pengendalian Penyakit  (P2P)  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia dan Dinas Kesehatan Kabupaten Bogor yang sebelumnya  telah  mengirimkan  surat  permohonan pengambilan  data  terlebih  dahulu.  Data  penyakit meliputi  data  kasus  bulanan  DBD  dari  Januari  2013 sampai Desember 2022 sehingga terdapat 120 data.
Grafik merupakan cara umum untuk visualisasi hubungan  data  yang  kompleks  atau  besar.  Grafik memiliki  tujuan  yaitu  menyajikan  tren  atau  korelasi antar  variabel  secara  visual  jika  terlalu  rumit  untuk dijelaskan  dalam  teks  dan  ruang  yang  terbatas. (21) Dalam  hal  ini  korelasi  yang  dimaksud  dapat  dibuat grafik  yaitu  kejadian  DBD  dan  suhu,  kejadian  DBD dan  kelembapan,  kejadian  DBD  dan  curah  hujan. Pembuatan grafik menggunakan Microsoft Excel pada template insert combo . Time lag adalah jeda waktu antara dua peristiwa yang berkaitan. Dilihat dari satu peristiwa, terdapat dua kategori time lag yaitu sebelum dan setelah kejadian. (22) Pengujian  menggunakan time  lag ini  bertujuan  untuk menentukan  apakah  korelasi  antara  variabel  suhu, kelembapan,  dan  curah  hujan  pada  bulan-bulan sebelumnya dengan kejadian DBD menjadi lebih kuat dan  signifikan  dibandingkan  dengan  bulan  yang sama. (23) Pengukuran time  lag dilakukan  dengan  cara menarik  ke  bawah  variabel  suhu,  kelembapan  dan curah  hujan  secara  manual  menggunakan Microsoft excel pada  bulan  pertama  lalu  dipindah  pada  bulan kedua  kemudian  dibandingkan  dengan  kasus  DBD pada bulan kedua, hal ini disebut lag 1 yaitu jeda waktu 1 bulan. Jika pada lag 2 maka pada jeda waktu 2 bulan, begitu  seterusnya.  Berdasarkan  data  variabel  suhu, kelembapan,  curah  hujan  dan  DBD  yang  semula terdapat  118  data  menjadi  117  data  pada lag 1  dan seterusnya.
Analisis data terdiri dari analisis univariat dan bivariat.  Analisis  bivariat  dihitung  menggunakan aplikasi  SPSS  yaitu  uji  Korelasi  Spearman  dengan syarat  apabila  asumsi  tidak  terpenuhi,  distribusi  data tidak  normal  dan  menghubungkan  data  numerik dengan numerik. (24)

## HASIL DAN PEMBAHASAN HASIL
Hasil  curah  hujan  tertinggi  terjadi  pada  bulan Januari  yang  diikuti  dengan  kasus  DBD  yang  tinggi pada bulan berikutnya (Gambar 1). Hasil kelembapan bulanan  tertinggi  di  Kabupaten  Bogor  sebagian  besar pada periode bulan Januari-Februari (Gambar 2). Hasil suhu  bulanan  tertinggi  di  Kabupaten  Bogor  sebagian besar  pada  periode  April-Mei  diikuti  dengan  kasus DBD yang rendah pada April-Mei (Gambar 3).
Gambar 1. Kejadian DBD dan Curah Hujan Bulanan di Kabupaten Bogor Tahun 2013-2022
Gambar 2. Kejadian DBD dan Kelembapan Bulanan di Kabupaten Bogor Tahun 2013-2022
Gambar 3. Kejadian DBD dan Suhu Bulanan di Kabupaten Bogor Tahun 2013-2022

## 1. Univariat
Hasil pengolahan data secara univariat (Tabel 1) yaitu diperoleh kejadian DBD maksimal sebanyak 733 orang dan curah hujan maksimal yaitu 1134 mm. Rata- rata suhu di Kabupaten Bogor yaitu 21,61°C dan rata- rata  kelembapan  yaitu  85,99%.  Hasil  uji  normalitas menggunakan  Kolmogorov-Smirnov  menunjukkan
suhu, kelembapan, dan kejadian DBD memiliki nilai p value <  0,05  yang  berarti  data  berdistribusi  tidak normal, sedangkan curah hujan memiliki nilai p value >  0,05  yaitu  sebesar  0,200  yang  berarti  data berdistribusi  normal.  Oleh  karena  tiga  variabel menunjukkan  distribusi  tidak  normal  sehingga  untuk analisis bivariat menggunakan uji Korelasi Spearman.
Tabel 1. Hasil Univariat Faktor Iklim dan Kejadian DBD di Kabupaten Bogor Tahun 2013-2022
Variabel N Min-Max Mean Median Standar Deviasi (SD) 95% CI Mean Kolmogorov- Smirnov Nilai p Suhu 118 20,4-36,9 21,61 21,51 1,45 21,34-21,87 0,000* Kelembapan 118 72,93-93,81 85,99 86,56 3,94 85,27-86,71 0,000* Curah Hujan 118 5,80-1.134 287,85 273,75 191,4 252,95-322,74 0,200 DBD 118 3-733 127,46 92,50 136,466 102,58-153,34 0,000* Ket : * (signifikan)
2. Bivariat Hasil pengolahan data secara bivariat (Tabel 2) menunjukkan kelembapan  pada lag 1  bulan  memiliki koefisien korelasi (r) sedang yaitu 0,451 yang memiliki arti setiap kenaikan kelembapan selama 1 bulan maka terjadi  kenaikan  kasus  DBD  pada  bulan  berikutnya, dan terdapat hubungan yang signifikan antara kejadian DBD dengan kelembapan dengan nilai p value < 0,05.
Curah  hujan  dengan  kejadian  DBD  juga  memiliki hubungan  signifikan  pada lag 1  bulan  dengan  nilai p value < 0,05  dan  memiliki r  sedang yaitu 0,352 yang memiliki arti setiap 1 bulan kenaikan curah hujan maka akan  terjadi  kenaikan  kasus  DBD  pada  bulan berikutnya.  Pada  variabel  suhu  tidak  memiliki hubungan  yang  signifkan  karena p  value >  0,05  dan memiliki korelasi yang sangat lemah pada lag 1 bulan.
Tabel 2. Hasil Bivariat Faktor Iklim dengan Kejadian DBD di Kabupaten Bogor Tahun 2013-2022
Variabel Lag 0 bulan (N=118) Lag 1 bulan (N=117) Lag 2 bulan (N=116) Lag 3 bulan (N=115) r p-value r p-value r p-value r p-value Suhu -0,078 0,400 -0,097 0,297 -0,043 0,650 -0,039 0,680 Kelembapan 0,432 0,000* 0,451 0,000* 0,354 0,000* 0,204 0,029* Curah Hujan 0,259 0,005* 0,352 0,000* 0,306 0,000* 0,164 0,079 Ket : * (signifikan)

## PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pada (Tabel 2) menggunakan uji  Korelasi  Spearman,  telah  diperoleh  koefisien korelasi (r) antara variabel suhu dengan kejadian DBD sebesar -0,097 artinya memiliki kekuatan korelasi yang sangat lemah serta p value sebesar 0,297 yaitu tidak ada hubungan antara variabel suhu dengan kejadian DBD, terjadi  pada lag 1  bulan.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  adanya  kondisi  perubahan  suhu  tidak menunjukkan  adanya  korelasi  yang  positif  dengan kejadian  DBD  di  Kabupaten  Bogor  selama  10  tahun terakhir  yaitu  Januari  2013  sampai  Desember  2022. Dikarenakan  Indonesia  berada  di  iklim  tropis  dengan suhu rata-rata tahunan yang tinggi, penurunan tingkat kelangsungan  hidup  dan  aktivitas  nyamuk  secara harian memiliki potensi untuk mengurangi penyebaran demam  berdarah.  Sejalan  dengan  penelitian (25) menunjukkan tidak ada hubungan yang signifikan pada variabel suhu dengan kejadian DBD di Kota Palu pada tahun 2013-2017 dengan p value yaitu 0,253 dan nilai (r) yaitu -0,087 memiliki korelasi yang sangat lemah. Pada  penelitian(2 6) berbanding  terbalik  yaitu terdapat hubungan yang signifikan pada variabel suhu dengan kejadian DBD di Kota Manado dengan p value yaitu 0,000 dan nilai (r) yaitu -0,845 memiliki korelasi negatif yang sangat kuat serta memiliki suhu tertinggi pada  bulan  Agustus  yaitu  28,7°C.  Suhu  berperan penting dalam proses perkembangan dan kelangsungan hidup Aedes  aegypti ,  rentang  suhu  yang  ideal  untuk pertumbuhan  nyamuk  adalah  25-30°C.  Jika  suhu mencapai lebih dari 40°C maka nyamuk dewasa akan mengalami  kematian,  telur  dan  larvanya  akan mengalami  kegagalan  dalam  proses  perkembangan. Larva aedes aegypti tidak dapat berkembang pada suhu 10°C. (27) Pada  wilayah  dengan  suhu  rata-rata  tahunan 22°C, produksi telur nyamuk Aedes aegpti per minggu mencapai  tingkat  tinggi  saat  suhu  rata-rata  harian berada dalam rentang 12-18°C. Namun produksi telur dapat  mengalami  penurunan  ketika  suhu  melewati 22°C. (28) Jumlah  produksi  telur  nyamuk  dapat mengalami  penurunan  signifikan  saat  suhu  mencapai level ekstrim, khususnya melebihi 36°C. (29)
Pada  (Tabel  1)  dapat  dilihat  bahwa  suhu minimum  yaitu  20,4°C  dan  suhu  maksimum  yaitu 36,9°C di Kabupaten Bogor pada Januari 2013 sampai Desember  2022.  Hal  ini  menunjukkan  proses perkembangan dan kelangsungan hidup nyamuk Aedes aegypti memiliki  keadaan  yang  fluktuatif,  di  mana ketika  suhu  minimum  maka  proses  pertumbuhan nyamuk  seperti  produksi  telur  akan  meningkat sedangkan  pada  saat  suhu  maksimum  yang  ekstrem
maka proses produksi telur akan menurun, dibuktikan dengan data kasus DBD sebanyak 231 orang pada suhu minimum  di  bulan  Januari  2014  sedangkan  hanya  93 orang  terkena  DBD  pada  bulan  April  2015  di  suhu ekstrem.
Berdasarkan hasil pada (Tabel 2) menggunakan uji  Korelasi  Spearman,  telah  diperoleh  koefisien korelasi  (r)  antara  variabel  kelembapan  dengan kejadian DBD sebesar 0,451 artinya memiliki kekuatan korelasi yang sedang serta p value sebesar 0,0001 yaitu ada  hubungan  antara  variabel  kelembapan  dengan kejadian  DBD,  terjadi  pada lag 1  bulan.  Dapat diketahui  bahwa lag 1  memiliki  kekuatan  hubungan yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  yang  lain, sehingga menunjukkan bahwa perubahan kelembapan menyebabkan  kenaikan  kejadian  DBD  pada  1  bulan setelahnya. Hasil tersebut menunjukkan bahwa adanya kondisi  perubahan  kelembapan  menunjukkan  adanya korelasi  yang  positif  dengan  kejadian  DBD  di Kabupaten  Bogor  selama  10  tahun  terakhir  yaitu Januari  2013  sampai  Desember  2022.  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian (30) menunjukkan  adanya  hubungan yang  signifikan  antara  variabel  kelembapan  dengan kejadian  DBD  di  Sri  Lanka  pada  tahun  2015-2019 dengan  nilai p  value yaitu  0,0001  dan  nilai  (r)  yaitu 0,163.
Kelembapan  memiliki  hubungan  yang  negatif dengan suhu (31) sehingga pada suhu yang tinggi maka kelembapan rendah dan sebaliknya. Sistem pernapasan nyamuk terbentuk oleh trakea dan spirakel yang tidak dilengkapi mekanisme pengaturan serta selalu terbuka sepenuhnya.  Pada  kondisi  kelembapan  rendah,  cairan dalam  tubuh  nyamuk  menguap,  yang  pada  akhirnya dapat  menyebabkan  kematian. (26) Nyamuk Aedes aegypti mampu  bertahan  hidup  pada  kondisi kelembapan minimal 60%. (32)
Penelitian (33) memiliki  kelembapan  rata-rata  di Bangkok mencapai 72,9%, sehingga tingkat kelembapan  di  Bangkok  masih  berada  dalam  rentang yang  dapat  meningkatkan  potensi  penyebaran  DBD. Sejalan  dengan  (Tabel  1)  yaitu  memiliki  kelembapan minimum  72,93%  dan  maksimum  93,81%  di Kabupaten Bogor pada Januari 2013 sampai Desember 2022.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi kelembapan maka akan memperpanjang umur nyamuk sehingga  tingkat  kelembapan  tersebut  memiliki korelasi  positif  dengan  kejadian  DBD,  dibuktikan dengan  terdapat  kasus  DBD  sebanyak  36  orang  pada kelembapan minimun di bulan Februari 2014 dan 118 orang  pada  kelembapan  maksimum  di  bulan  Oktober 2015.
Pada  penelitian (25) berbanding  terbalik  yaitu menunjukkan tidak ada hubungan yang signifikan pada variabel  kelembapan  dengan  kejadian  DBD  di  Kota Palu pada tahun 2013-2017 dengan p value yaitu 0,412 dan nilai (r) yaitu 0,029. Hal ini terjadi karena kekuatan hubungan yang sangat lemah dan kelembapan udara di Kota Palu memiliki rata-rata sebesar 76,19%. Berbeda dengan  kondisi  kelembapan  di  Kabupaten  Bogor memiliki  rata-rata  85,99%  di  mana  kisaran  tersebut dapat memperpanjang umur nyamuk dan meningkatkan  penyebaran  virus.  Sejalan  dengan penelitian(34) menunjukkan tidak ada hubungan yang signifikan pada variabel  kelembapan  dengan kejadian DBD di Kota Bandar Lampung pada tahun 2016-2018 dengan p value yaitu 0,201 dan nilai (r) yaitu 0,216. Berdasarkan hasil pada (Tabel 2) menggunakan uji  Korelasi  Spearman,  telah  diperoleh  koefisien korelasi (r) antara variabel curah hujan dengan kejadian DBD sebesar 0,352 artinya memiliki kekuatan korelasi yang  sedang  serta p  value sebesar  0,0001  yaitu  ada hubungan antara variabel curah hujan dengan kejadian DBD,  terjadi  pada lag 1  bulan.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa adanya kondisi perubahan  curah hujan  menunjukkan  adanya  korelasi  yang  positif dengan kejadian DBD di Kabupaten Bogor selama 10 tahun  terakhir  yaitu  Januari  2013  sampai  Desember 2022. Hal ini dapat terjadi karena pada saat hujan turun masih  banyak  genangan  air  di  wadah  di  lingkungan sekitar  rumah  warga,  yang  dapat  berpotensi  menjadi tempat  berkembang  biak  nyamuk Aedes  aegypti dan meningkatkan kejadian DBD. Sejalan dengan penelitian(35) terdapat hubungan yang signifikan pada variabel curah hujan dengan kejadian DBD di Filipina dengan p value yaitu < 0,001 dan nilai (r) yaitu 0,379 memiliki korelasi yang lemah.
Hujan  memiliki  peran  yang  sangat  krusial dalam siklus hidup nyamuk karena membantu mereka melalui  fase  remaja,  yang  semuanya  berlangsung  di dalam  air,  mulai  dari  telur  sampai  kepompong. (36) Curah  hujan  mempengaruhi  banyaknya  telur  dan nyamuk Aedes  aegypti .  Kejadian  ini  disebabkan  oleh telur  nyamuk  yang  menetas  di  dalam  wadah-wadah yang  tergenang  setelah  banjir,  serta  pertumbuhan vegetasi  yang  meningkat  setelah  hujan. (37–39) Curah hujan menciptakan tempat bertelur di luar ruangan bagi nyamuk Aedes aegypti , namun kejadian hujan ekstrem dapat  menghapus  larva-larva  tersebut  dari  beberapa lokasi. (40) Sejalan  dengan  penelitian (41) curah  hujan ekstrem sebanyak 330 mm dalam rentang waktu sekitar 4 minggu dapat mengurangi epidemi DBD sementara waktu.
Pada (Tabel 1) nilai minimum curah hujan yaitu 5,80  mm  dan  nilai  maksimumnya  yaitu  1.134  mm  di Kabupaten Bogor pada Januari 2013 sampai Desember 2022.  Hasil  ini  menunjukkan  adanya  kondisi  curah hujan  yang  fluktuatif  dan  ekstrem,  dapat  dibuktikan dengan  kasus  DBD  pada  curah  hujan  minimum sebanyak 24 orang di bulan September 2019 dan pada curah  hujan  maksimum  sebanyak  231  orang  di  bulan Januari 2014. Namun, dapat diketahui pada curah hujan
rata-rata bulanan seperti Januari 2016 yaitu 272,5 mm terdapat  kasus  DBD  terbanyak  yaitu  733  orang,  lalu pada  November  2021  dengan  curah  hujan  343,8  mm terdapat  kasus  DBD  sebanyak  577  orang,  pada  curah hujan  408,3  mm  di  bulan  Januari  2019  terdapat  416 orang,  dan  pada  Februari  2016  dengan  curah  hujan 581,7  mm  terdapat  673  orang  terkena  DBD, menunjukkan  bahwa  kondisi  curah  hujan  rata-rata bulanan  yang  tidak  pada  kondisi  esktrem  dapat mempengaruhi  banyaknya  telur  dan  jumlah  nyamuk sehingga  berkorelasi  positif  dengan  kejadian  DBD  di Kabupaten Bogor.
Kekuatan pada penelitian ini yaitu menggunakan data sekunder sehingga lebih ekonomis dari segi biaya dan memiliki waktu yang lebih singkat. Selain  itu  data  dapat  diperoleh  dengan  mudah  jika terdapat pada website yang dapat diakses secara online dengan  bebas  seperti  data  iklim  (suhu,  kelembapan, dan curah hujan). Kelemahan dalam penelitian ini yaitu proses  pencarian  data  seperti  data  kasus  DBD  cukup sulit  karena  pengambilan  data  selama  10  tahun terakhir, sulit untuk mengevaluasi tingkat akurasi data, terdapat  data  iklim  yang  kosong  selama  2  bulan berturut-turut yaitu Juli dan Agustus 2015. Keterbatasan dalam penelitian ini yaitu peneliti hanya melakukan  analisis  data  pada  analisis  univariat  dan bivariat  saja.  Analisis  multivariat  tidak  dilakukan karena tidak memenuhi asumsi heil-gauss regresi linear ganda yaitu pada asumsi normalitas dan homosdasticity.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  menunjukkan bahwa  suhu  tidak  memiliki  hubungan  positif  dengan kejadian DBD, sedangkan kelembapan dan curah hujan memiliki hubungan positif dengan kejadian DBD pada lag 1 bulan  di  Kabupaten  Bogor  dari  Januari  2013 sampai  Desember  2022.  Suhu  maksimum  yang ekstrem  menyebabkan  produksi  telur  menurun sehingga  kejadian  DBD  juga  rendah.  Kelembapan yang  tinggi  menyebabkan  jumlah  nyamuk  meningkat sehingga  kejadian  DBD  tinggi.  Curah  hujan  rata-rata bulanan juga menyebabkan jumlah nyamuk meningkat sehingga  kejadian  DBD  tinggi.  Oleh  karena  itu, masyarakat  harus  meningkatkan  kewaspadaan  pada kondisi  suhu  rendah  dan  kelembapan  yang  tinggi, karena  pada  kondisi  tersebut  dapat  meningkatkan kejadian DBD. Diperlukan edukasi masyarakat tentang pengendalian  nyamuk  secara  rutin,  melatih  setiap rumah  tangga  untuk  melakukan  1  rumah  1  Jumantik (Juru  Pemantau  Jentik)  secara  rutin,  serta  pemerintah khususnya  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bogor  untuk menyusun kebijakan terkait dengan pengendalian  dan pencegahan  DBD.  Selain  itu  diperlukan  penelitian lebih  lanjut  pada  faktor  lain  seperti  faktor demografi, sosial, perilaku masyarakat, dan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi kejadian DBD.

## DAFTAR PUSTAKA
1. World  Health  Organization (WHO).  Dengue-the Region of the Americas. 2023. [cited 2024 Feb 1]. 2.  Kementerian  Kesehatan  (Kemenkes).  Data  DBD Indonesia. 2021. [cited 2024 Feb 1].
3.  Kementerian  Kesehatan  (Kemenkes).  Laporan Tahunan 2022 Demam Berdarah Dengue . Direktorat  Jenderal  Pencegahan  dan  Pengendalian Penyakit. 2023. [cited 2024 Feb 1].
4.  Jumlah  Kasus  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD) Berdasarkan  Jenis  Kelamin  di  Jawa  Barat [Internet]. [cited 2024 Feb 1].
5.  Profil  Kesehatan  Kabupaten  Bogor  2019.pdf [Internet]. [cited 2024 Feb 1].
6.  Wu  X,  Lu  Y,  Zhou  S,  Chen  L,  Xu  B.  Impact  Of Climate  Change  On  Human  Infectious  Diseases: Empirical  Evidence  And  Human  Adaptation. Environment  International.  2016  Jan;86:14–23. https://doi.org/10.1016/j.envint.2015.09.007.
7.  Bhatt  S,  Gething  PW,  Brady  OJ,  Messina  JP, Farlow  AW,  Moyes  CL,  et  al.  The  Global Distribution And Burden Of Dengue. Nature. 2013 Apr
25;496(7446):504–7.
https://doi.org/10.1038/nature12060.
8.  Butterworth  MK,  Morin  CW,  Comrie  AC.  An Analysis of the Potential Impact of Climate Change on  Dengue  Transmission  in  the  Southeastern United  States.  Environ  Health  Perspect.  2017 Apr;125(4):579–85. https://doi.org/10.1289/EHP218.
9.  Gasparrini  A.  The  Case  Time  Series  Design. Epidemiology. 2021 Nov;32(6):829–37. https://doi.org/10.1097/EDE.0000000000001410. 10. Choi Y, Tang CS, McIver L, Hashizume M, Chan V,  Abeyasinghe  RR,  et  al.  Effects  Of  Weather Factors  On  Dengue  Fever  Incidence  And Implications For Interventions In Cambodia. BMC Public Health. 2016 Mar 8;16(1): 4–6. https://doi.org/10.1186/s12889-016-2923-2.
11. Wang C, Jiang B, Fan J, Wang F, Liu Q. A Study of  the  Dengue  Epidemic  and  Meteorological Factors  in  Guangzhou,  China,  by  Using  a  Zero- Inflated  Poisson  Regression  Model.  Asia  Pac  J Public Health. 2014 Jan 1;26(1):48–57. https://doi.org/10.1177/1010539513490195.
12. Sang S, Yin W, Bi P, Zhang H, Wang C, Liu X, et al.  Predicting  Local  Dengue  Transmission  in Guangzhou,  China,  through  the  Influence  of Imported  Cases,  Mosquito  Density  and  Climate Variability.  PLOS  ONE.  2014  Jul  14;9(7):4–8. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0102755.
13. Colón-González FJ, Fezzi C, Lake IR, Hunter PR. The  Effects  of  Weather  and  Climate  Change  on Dengue. PLOS Neglected Tropical Diseases. 2013
Nov 14;7(11):5–6. https:doi.org/10.1371/journal.pntd.0002503 14. Banu S, Hu W, Guo Y, Hurst C, Tong S. Projecting The  Impact  Of  Climate  Change  On  Dengue Transmission In Dhaka, Bangladesh. Environment
International. 2014 Feb 1;63:137–142. https://doi.org/10.1016/j.envint.2013.11.002 15. Mattar S, Morales V, Cassab A, Rodríguez-Morales AJ.  Effect  Of  Climate  Variables  On  Dengue Incidence In A Tropical Caribbean Municipality Of Colombia, Cerete, 2003–2008. International Journal of Infectious Diseases. 2013
May;17(5):e358–9.
https://doi.org/10.1016/j.ijid.2012.11.021
16. Williams CR, Mincham G, Ritchie SA, Viennet E,
Harley  D.  Bionomic  Response  Of  Aedes  Aegypti To  Two  Future  Climate  Change  Scenarios  In  Far North  Queensland,  Australia:  Implications  For Dengue Outbreaks. Parasites & Vectors. 2014 Sep 19;7(1):447.  https://doi.org/10.1186/1756-3305-7- 447
17. Morin  CW,  Comrie  AC,  Ernst  K.  Climate  and Dengue Transmission: Evidence and Implications. Environ  Health  Perspect.  2013;121(11–12):1264– 72. https://doi.org/10.1289/ehp.1306556
18. Nugraha F, Haryanto B, Wulandari RA, Pakasi TT. Studi  Ekologi  Hubungan  Kejadian  Demam Berdarah  Dengue  (DBD)  dengan  Faktor  Iklim  di Kota Administrasi  Jakarta Pusat, Indonesia Tahun 1999-2018.  Jurnal  Ilmu  Kesehatan  Masyarakat.
2021 Sep 1;10(03):142–8. https://doi.org/10.33221/jikm.v10i03.923 19. Rojali R, Restiaty I, Lisa D, Setyadi MD. Hubungan Perubahan  Iklim  Dengan  Kejadian  Demam Berdarah  Dengue  (Dbd)  Di  Kota  Administrasi Jakarta  Timur  Tahun  2016-2021.  Sulolipu:  Media Komunikasi  Sivitas  Akademika  dan  Masyarakat.
2023 Jun 27;23(1):172–86. https://doi.org/10.32382/sulolipu.v23i1.3301 20. Wirayoga  MA.  Hubungan  Kejadian  Demam Berdarah Dengue Dengan Iklim Di Kota Semarang Tahun 2006-2011. Unnes Journal of Public Health, 2014 Mar 11;2(4): 4–8.
https://doi.org/10.15294/ujph.v2i4.3055
21. Slutsky  DJ.  The  Effective  Use  of  Graphs.  J  Wrist Surg. 2014 May;3(2):67–8.
22. Yadnya  IMS,  Baskoro  WT,  Putra  MDJ.  Analisa Time Lag Suhu Permukaan Laut Yang Berhubungan  Dengan  Curah  Hujan  Rata-Rata Dasarian  Di  Provinsi  Bali.  Buletin  Fisika,  2015 Aug;16(2):40–48.
23. Widyantoro  W,  Nurjazuli  N,  Darundianti  YH. Hubungan Faktor Cuaca dengan Kejadian Demam Berdarah di Kabupaten Bantul. J Sci n.a [Internet]. 2021
Dec 17;6(4):823–830.
https://doi.org/10.30604/jika.v6i4.863
24. Hastono SP. Analisis Data Pada Bidang Kesehatan [Internet]. [cited 2024 Feb 1].
25. Rau,  M.  J.,  &  Komaria,  S.  Pitriani.  Hubungan Faktor  Perubahan  Iklim  dengan  Kejadian  Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Palu Tahun 2013- 2017.  Prev  J  Kesehat  Masy  Fak  Kesehatan Masyarakat,
Univ Tadulako [Internet]. 2019;10(2):83–94. https://doi.org/10.22487/preventif.v10i2.123
26. Monintja TCN, Arsin AA, Amiruddin R, Syafar M. Analysis  Of  Temperature  And  Humidity  On Dengue Hemorrhagic Fever In Manado Municipality.  Gac  Sanit.  2021  Jan  1;35:S330–3. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2021.07.020
27. Liu Z, Zhang Q, Li L, He J, Guo J, Wang Z, et al. The  Effect  Of  Temperature  On  Dengue  Virus Transmission  By  Aedes  Mosquitoes.  Front  Cell Infect  Microbiology.  2023  Sep  21;13:1242173. https://doi.org/10.3389/fcimb.2023.1242173 28. Betanzos-Reyes  ÁF,  Rodríguez  MH,  Romero- Martínez M, Sesma-Medrano  E,  Rangel-Flores  H, Santos-Luna R, et al. Association Of Dengue Fever With  Aedes  Spp.  Abundance  And  Climatological Effects. Salud Pública de México. 2018 Feb;60(1):12–20. https://doi.org/10.21149/8141 29. Marinho  RA,  Beserra  EB,  Bezerra-Gusmão  MA, Porto V de S, Olinda RA, dos Santos CAC. Effects Of  Temperature  On  The  Life  Cycle,  Expansion,
And  Dispersion  Of  Aedes  Aegypti  (Diptera: Culicidae)  In  Three  Cities  In  Paraiba,  Brazil. Journal  Of  Vector  Ecology.  2016;41(1):1–10. https://doi.org/10.1111/jvec.12187
30. Faruk  MO,  Jannat  SN,  Rahman  MdS.  Impact  Of
Environmental Factors On The Spread Of Dengue Fever In Sri Lanka. Int J Environ Sci Technol. 2022 Nov
1;19(11):10637–48. https://doi.org/10.1007/s13762-021-03905-y
31. Legg R. Properties Of Humid Air, Air Condition. 32. Mordecai EA, Caldwell JM, Grossman MK, Lippi CA, Johnson LR, Neira M, et al. Thermal Biology Of  Mosquito‐Borne  Disease.  Ecol  Lett.  2019 Oct;22(10):1690–708. https://doi.org/10.1111/ele.13335
33. Polwiang S. The Time Series Seasonal Patterns Of Dengue  Fever  And  Associated  Weather  Variables In  Bangkok  (2003-2017).  BMC  Infectious Diseases. 2020 Mar 12;20(1):2–3. https://doi.org/10.1186/s12879-020-4902-6 34. Putri  DF,  Triwahyuni  T,  Husna  I,  Sandrawati  S. Hubungan  Faktor  Suhu  dan  Kelembaban  Dengan Kasus  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Kota Bandar  Lampung.  Jurnal  Analis  Kesehatan.  2020
Jul 10;9(1):17–23. https://doi.org/10.26630/jak.v9i1.2112
35. Yu  AKD,  Ytienza  SIE,  Yu  AMD,  Yu  VCS, Wangkay  KAK,  Wong  MAR,  et  al.  Correlation Between  Incidence  Of  Dengue  And  Climatic Factors In The Philippines: An Ecological. Health Sciences Journal. 2020;60–68.
36. Abdullah  NAMH,  Dom  NC,  Salleh  SA,  Salim  H, Precha N. The Association Between Dengue Case And  Climate:  A  Systematic  Review  And  Meta- Analysis. One Health. 2022 Dec;15:2–3. https//doi.org. 10.1016/j.onehlt.2022.100452
37. Che-Mendoza  A,  Martin-Park  A,  Chávez-Trava JM,  Contreras-Perera  Y,  Delfín-González  H, González-Olvera  G,  et  al.  Abundance  and Seasonality  of  Aedes  aegypti  (Diptera:  Culicidae) in Two Suburban Localities of South Mexico, With Implications for Wolbachia (Rickettsiales:
Rickettsiaceae)-Carrying Male Releases for Population Suppression. J Med Entomol. 2021 Apr 2;58(4):1817–25.
https://doi.org/10.1093/jme/tjab052
38. Sallam  MF,  Fizer  C,  Pilant  AN,  Whung  PY. Systematic  Review:  Land  Cover,  Meteorological, and  Socioeconomic  Determinants  of  Aedes Mosquito  Habitat  for  Risk  Mapping.  International Journal  of  Environmental  Research  and  Public Health. 2017 Oct;14(10):6–7. https://doi.org/10.3390/ijerph14101230
39. Yang B, Borgert BA, Alto BW, Boohene CK, Brew J,  Deutsch  K,  et  al.  Modelling  Distributions  Of Aedes  Aegypti  And  Aedes  Albopictus  Using Climate, Host Density And Interspecies Competition.  PLOS  Neglected  Tropical  Diseases. 2021 Mar 25;15(3):2–3.
https://doi.org/10.1371/journal. pntd.0009063
40. Seidahmed  OME,  Eltahir  EAB.  A  Sequence  of Flushing and Drying of Breeding Habitats of Aedes aegypti  (L.)  Prior  to  the  Low  Dengue  Season  in Singapore.  PLOS  Neglected  Tropical  Diseases.
2016 Jul 26;10(7):2–4. https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0004842 41. Chien  LC,  Yu  HL.  Impact  Of  Meteorological Factors On The Spatiotemporal Patterns Of Dengue Fever  Incidence.  Environment  International.  2014 Dec 1;73:46–56. https://doi.org/10.1016/j.envint.2014.06.018
©2024. This open-access article is distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.