## POTENSI PELUANG DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) BERDASARKAN PROYEKSI PERUBAHAN IKLIM (STUDY KASUS : DKI JAKARTA)

## POTENCY OF PROBABILITY FOR DENGUE HERMOLOGIC FEVER

## (DHF) ACCORDING TO CLIMATE CHANGE PROJECTION

## ( CASE STUDY : DKI JAKARTA )

## Dede Tarmana
Abstrak :Pengaruh  perubahan  iklim  terhadap  demam  berdarah dengue (DBD)  bersifat  tidak  langsung.  Hal  ini karena  terdapat  faktor  perantara  penyebab  yaitu  nyamuk Aedes  Aegypti .  Perkembangbiakan  dan  siklus  hidup nyamuk Aedes Aegypti inilah yang dipengaruhi langsung oleh kondisi iklim. Kesesuaian iklim dengan lingkungan hidup  nyamuk aedes  Aegypti ditandai  dengan  temperatur  hangat  dan  curah  hujan  tinggi  seperti  Indonesia. Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  proyeksi  peluang  DBD  secara  rata-rata  untuk  periode  2014- 2038  berdasarkan  proyeksi  curah  hujan  dan  temperatur.  Metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh  iklim  terhadap  kesehatan  (demam  berdarah)  antara  lain  statistik downscaling ,  analisis  komponen utama,  dan  regresi  logistik  ordinal.  Hasil  analisis  menunjukan  bahwa  curah  hujan  yang  sesuai  dengan  demam berdarah berkisar 100-300 mm.  Untuk curah hujan relatif tinggi 120 – 317 mm  yang terjadi pada bulan Januari- Februari,  ancaman  paling  kuat  adalah  bahaya  banjir  dan  DBD.  Untuk  temperatur  udara,  proyeksi  ke  depan (2014-2038) berkisar antara  26 – 30 o C, kondisi ini masih optimal untuk perkembangan nyamuk Aedes Aegypti . Proyeksi  peluang  demam  berdarah  berdasarkan  proyeksi  curah  hujan  dan  temperatur  menunjukan  wilayah Jakarta  masih  berpeluang  tinggi  sebagai  wilayah  katagori  resiko  tinggi  demam  berdarah  dengan    nilai  peluang 0,74 – 0,99.
Kata Kunci : Perubahan iklim, Demam berdarah, Logistik ordinal, Peluang.
Abstract :  Influence  of  climate  change  to  Dengue  hermologic  fever(DHF)  has  indirect  characteristic.  There  are other  factor  as  medium  DHF  case,  that  is  aedes  Aegypti  mosquito.  Life  cycle  and  breeding  of  aedes  Aegypti mosquito  has  direct  contact  with  climate  condition.  Suitability  between  climate  and  life  environment  of  aedes Aegypti mosquito marked with warm temperature and heavy rainfall like Indonesia. The purpose of this study to know  projection  of  DHF  average  probability  period  2013-2038  base  on  rainfall  and  temperature  projection. Statistical  method,  such  as  downscalling  statistic,  principal  component  analysis  and  ordinal  logistic  regression was  applied  to  know  impact  of  climate  on  health  (dengue  cases).  Result  of  analysis  shows  suitability  between rainfall with DHF case is 100-300 mm. January-February has heavy rainfall 120 – 317mm, so needed attention more  and  more  stressing  about  flood  disaster  and  DHF  case.  In  the  period  of  2014-2038,  interval  temperatur occurred between 26 – 30 o C. The interval temperature like this  is optimal condition  for Aedes Aegypti breeding. The result of probability projection shows that Jakarta  is still the region for high risk DHF,  with probability value 0,74 – 0,99.
Keywords : Climate change, Dengue hermologic fever, Ordinal logistic, Probability.
Korespondensi : Pusat Perubahan Iklim dan Kualitas Udara BMKG Jl Angkasa I No 2 Kemayoran Jakarta Pusat 10720 Indonesia Email : tarmana_dede@yahoo.com

## PENDAHULUAN
Laporan  hasil  kajian Intergovermental Panel for Climate  Change (IPCC)  yang ke-4  ( Assessment  Report 4 ≈ AR4) pada Tahun  2007  mengatakan  bahwa  suhu permukaan  global  meningkat  sebesar 0,74  ±  0,32 0 C  selama  abad  ke-20. 1
Secara  dominan  penyebab  kejadian  ini adalah  adanya  kenaikan  yang  tajam  dari konsentrasi gas rumah kaca (GRK ≈ CO 2 , CH 4 ,  N 2 O,  CHF 3 ,  SF 6 ,  CF 4 )  sebagai dampak  aktivitas  manusia.  Bukti  adanya kenaikan  suhu  permukaan  bumi  ditandai dengan melelehnya lapisan es di berbagai wilayah daratan (misal : Puncak Jaya  Wijaya  Papua). 2 Selain  itu    bukti lainnya  adalah  BMKG  mencatat  data temperatur  bulan  Juli  di  Jakarta  telah mengalami  peningkatan  sebesar  1,4 o C dalam kurun waktu 100 tahun terakhir. 3
Hal  yang  perlu  di  waspadai  dari fenomena  perubahan  iklim  dan  menjadi pemikiran  para  ahli  adalah  dampak  yang ditimbulkan.
Beberapa
informasi menunjukan bahwa seiring dengan terjadinya fenomena ini maka akan terjadi peningkatan    frekuensi  bencana  alam banjir,  longsor,  kekeringan,  gelombang panas,  badai,  dan  wabah  penyakit (Malaria , Dengue  Hermologic  Fever ). 4 Menurut United  States  Environmental Protection Agency beberapa sektor kehidupan yang berpotensi terkena dampak  perubahan  iklim  antara  lain sektor  kesehatan,  pertanian,  kehutanan, sumber  daya  air,  infrastruktur,  area pantai,  perikanan,  dan  lingkungan  alami lainnya. 5 Pada  konvensi  tahun  2007, IPCC mengeluarkan laporan yang berkaitan  dengan  dampak  perubahan iklim  terhadap  bidang  kesehatan.  Secara umum  salah  satu  isi  laporannya  berisi bahwa  perubahan  iklim  akan  mengubah distribusi beberapa jenis nyamuk (Malaria dan Aedes  Aegypti )  dan  penyakit- penyakit menular lainnya. 1
Menurut  organisasi  kesehatan  dunia (WHO)  wilayah  Indonesia  merupakan wilayah  endemik  terhadap  beberapa penyakit  yaitu cholera ,  demam  berdarah, dan  malaria. 6 Sehingga  dengan  kondisi ini  masyarakat  Indonesia  harus  selalu waspada  terhadap  ancaman  beberapa vektor  penyakit  di  atas,  terlebih  dengan adanya  perubahan  iklim.  Secara  teoritis negara-negara yang beriklim tropis mempunyai  temperatur  yang  hangat dengan  variabilitas  curah  hujan  tinggi sebagai lingkungan nyaman untuk kehidupan  vektor  seperti  nyamuk Aedes Aegypti. Tarmana 7 dalam penelitiannya di Jakarta  menyebutkan  bahwa  puncak kejadian  demam  berdarah  terjadi  pada interval temperatur 27 -29 o C.
Kementerian
kesehatan
dalam memberikan  informasi  tentang  kasus demam berdarah dengue (DBD) mengklasifikasikan  ke  dalam  3  (tiga) tingkatan  resiko,  yaitu  :    resiko  tinggi (kasus  DBD  >  55),  resiko  menengah  (20 <  kasus  DBD<55)  dan  resiko  rendah (kasus  <  20).  Dengan  tingkat  kepadatan penduduk  yang  tinggi  dan  kondisi  iklim serta lingkungan yang mempunyai
kesesuaian  untuk  pertumbuhan  nyamuk, maka  Jakarta  rentan  dalam  kategori wilayah dengan resiko tinggi DBD. 8
Secara demografi dan topografi Jakarta  terletak  pada  posisi  koordinat 5 o 19’12”  –  6 o 23’54”  LS  dan  106 o 22’42”  – 106 o 58’48”  dengan  tingkat  kepadatan penduduk  yang  cukup  tinggi  serta memiliki  topografi  secara  umum  relatif datar dengan rata-rata ketinggian 8 m dpl (diatas  permukaan  laut)  tanpa  ada pegunungan,  dilalui  oleh  13  sungai mengalir  dari  daerah  penopang  Jakarta dan  bermuara  di  laut  Jawa  yang bersinggungan  langsung  dengan  pantai Jakarta Utara. Kondisi karakteristik wilayah seperti ini memungkinkan adanya bencana-bencana yang berkaitan dengan aliran  air  (bencana  banjir)  akibat  dari curah  hujan  wilayah  Jakarta  sendiri  dan kiriman  dari  luar  daerah  Jakarta.  Dari gambaran kondisi geografi dan demografi serta  klimatologis  dimana  wilayahnya relatif  datar,  kepadatan  penduduk  tinggi serta  mempunyai  temperatur  optimum untuk  perkembangan  nyamuk aedes Aegypti ditambah  penunjang  genangan curah hujan
sebagai tempat perkembangbiakannya, maka diyakini kalau  Jakarta  mempunyai  kerentanan pada  sektor  kesehatan  sebagai  dampak dari perubahan iklim 9. Berdasarkan kondisi  Jakarta    dan  adanya  laporan IPCC yang menyebutkan bahwa perubahan iklim (peningkatan suhu) akan meningkatkan  peluang  terjadi  penyakit tular  vektor  (contoh  :  DBD),  maka  perlu dilakukan  kajian  seberapa  besar  peluang kejadian  kasus  DBD  dimasa  yang  akan datang  berdasarkan  informasi  skenario perubahan  iklim  (suhu  udara  dan  curah hujan),  hal  ini  menjadi  enting  guna perencanaan dalam program menghadapi kasus DBD
Dari  uraian  di  atas,  penelitian  ini mempunyai rumusan masalah bagaimana hubungan  antara  unsur  iklim  dengan kasus demam berdarah yang terjadi serta bagaimana  proyeksi  peluang  kejadian demam  berdarah  di  masa  yang  akan datang  berdasarkan  proyeksi  perubahan iklim  untuk  periode  2014-2038.  Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan  gambaran  proyeksi  ke
depan  tentang  peluang  kejadian  demam berdarah berdasarkan
proyeksi perubahan  iklim  skenario  A1B    periode 2014-2038, sehingga gambaran  ini  dapat menjadi  masukan  untuk  perencanaan langkah-langkah  kebijakan  yang  harus diambil.  Pemilihan  periode  dan  skenario proyeksi perubahan iklim ini di sesuaikan dengan  rencana  pembangunan  jangka panjang (25 tahun) dan kebijakan optimis pemerintah  Indonesia  dalam  mereduksi karbon  untuk  menahan  laju  perubahan iklim.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian adalah  data  iklim  rata-rata  periode  1980- 2010 curah hujan (CH) dan temperatur (T) Stasiun  pengamatan  Pondok  Betung, Kemayoran  dan  Tanjung  Priok  yang bersumber dari Badan Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG),  data proyeksi  perubahan  iklim  skenario  A1B periode  2014-2038  resolusi  20  x  20  km dari MRI ( Meteorology Research Institute ) Jepang  dan  data  kejadian  kasus  DBD periode  2002-2010  dari  Dinas  Kesehatan propinsi DKI Jakarta.
Sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya yang sudah dilakukan tarmana (2010) dan rumusan  masalah  serta  tujuan  penelitian, maka  untuk  mewujudkannya  digunakan beberapa metode penelitian yaitu :
-  Metode Statistik Downscalling 11 digunakan  mendapatkan  data  proyeksi domain  area  penelitian  (Jakarta)  dari data iklim global MRI.
-  Metode  PCA  ( Principal  Component Analysis )  untuk  mereduksi  beberapa variabel  unsur  iklim  dari  berbagai stasiun di propinsi DKI Jakarta sehingga  mndapatkan  1  (satu)  peubah baru yang dapat memberikan
gambaran  umum  Iklim  Jakarta  dengan proporsi di atas 50% . 12, 17
-  Model Regresi Logistik Ordinal
digunakan  untuk  menghitung  proyeksi peluang  DBD  berdasarkan  proyeksi curah  hujan  dan  temperatur  udara periode 2014-2038. 13, 16
Persamaan untuk menghitung  proyeksi peluang resiko demam berdarah
berdasarkan curah hujan dan temperatur:
.................(1) ...(2)
.........................................................(3)
Keterangan  :  - π 1 =  Peluang  DBD  resiko rendah,  π 2 =  Peluang  resiko  menengah, π 3 = Peluang resiko tinggi.

## HASIL
Proyeksi Temperatur Udara
Gambar  1a. Proyeksi    temperatur  udara  rata- rata  (2014-2038)
Gambar  1b .  Perubahan  proyeksi  temperatur udara terhadap  temperatur rata-rata saat ini
Gambar 1a. menunjukan hasil proyeksi  temperatur  udara  Jakarta  yang secara rata-rata terjadi peningkatan dengan  interval  0,3 o C.  Bila  ditinjau  dari waktu  bulanan,  peningkatan  tertinggi terjadi  pada  bulan  Maret  dan  Oktober (Gambar 1b.). Hal ini karena  pada bulan- bulan  tersebut,  posisi  matahari  berada  di garis khatulistiwa untuk menuju kebelahan bumi  bagian  selatan  dan  utara.  Sehingga energi  matahari  yang  diterima  oleh permukaan bumi lebih besar bila dibandingkan dengan bulan-bulan lainnya.
Gambar  2. Tren proyeksi  temperatur udara
(2014- 2038)
Gambar  2.  menunjukan  tren  kenaikan temperatur  udara  setiap  tahun  pada masing-masing bulan dengan interval tren 0,03 o C.  Nilai  ini  menunjukan  bahwa berdasarkan  data  hasil  proyeksi  periode 2014-2038 akan terjadi kenaikan temperatur udara sebesar 0,03 satuan per tahun.  Sehingga  bila  diambil  tren  linear maka pada akhir periode 2014-2038 akan terjadi kenaikan suhu sebesar 0,72 o C.
Secara  spasial  gambar  3.  menunjukan bahwa  varibilitas  temperatur  udara  antar lokasi  di  DKI  Jakarta  relatif    kecil.  Selain antar lokasi, rangkaian peta pada gambar.3  yang  disusun  berdasarkan bulan  ini  di  maksudkan  hanya  untuk memberikan  kemudahan  dalam  melihat
sedikit  penjelasan  sebaran  temperatur yang  tidak  memiliki  perbedaan  terlalu jauh.  Gambaran  detail  peta  tersebut menjadi satu . Peta  proyeksi  sebaran  temperatur udara merupakan peta rata-rata temperatur  yang  diperoleh  melalui  hasil penurunan skala (teknik downscaling ) dari Global  Circulation  Model  (GCM)  yang dikeluarkan oleh MRI jepang. Seperti telah dijelaskan sebelumnya bahwa berdasarkan referensi WMO (6)
perkembangan  nyamuk aedes  Aegypti dipengaruhi oleh keadaan suhu dan curah hujan.  Sehingga  dengan  mengetahui keadaan  temperatur  udara  dan  curah hujan  dimasa  yang  akan  datang,  maka dapat  menjadi  acuan  bagaimana  peluang perkembangan  vektor  nyamuk  penyebab kasus  DBD.  Di  samping  itu  tindakan pencegahan  dan  kontrol  vektor  dapat lebih ditingkatkan.  Berdasarkan informasi dari  peta  sebaran  temperatur  tentang kecilnya  variabilitas  temperatur  antar lokasi,  maka  pola  sebaran  peluang  DBD tidak  akan  berbeda  jauh  antar  lokasi sejauh  tidak  ada  perbedaan  penanganan DBD antar lokasi.
Gambar 3 . Peta proyeksi  temperatur udara rata-rata bulanan (2014-2038)
Gambar  4. a.  Proyeksi    curah  hujan  rata-rata  bulanan  (2014-2038),    b.    Perubahan  CH  proyeksi terhadap curah hujan rata-rata saat ini

## Proyeksi Curah Hujan
Curah hujan di wilayah Jakarta memiliki tipe  monsun,  yaitu  tipe  hujan  yang ditandai  dengan  grafik  cekung  dan memiliki  2  (dua)  puncak  hujan  antara bulan November - Desember dan Januari- Maret. 3 Hasil  proyeksi  CH  pada  gambar 4a.  menunjukan  kesamaan  pola  antara curah  hujan  hasil  proyeksi  dengan  curah hujan  rata-rata  observasi.  Hal  ini  berarti bahwa  secara  pola  proyeksi  curah  hujan ke  depan  tidak  mengalami  perubahan. Namun bila dilihat besaran curah hujannya,  maka  ke  depan  untuk  periode 2014-2038  ada  perubahan  besaran  curah hujan  yang  variatif  (Gambar  4b).  Dimana sepanjang  tahun  ada  bulan-bulan  yang curah  hujannya  lebih  kecil  dari  curah hujan  rata-rata  saat  ini  dan  ada  juga bulan-bulan  yang  curah  hujannya  lebih besar dari rata-rata saat ini.
Untuk  bulan-bulan  yang  secara  rata- rata  periode  saat  ini  memilki  curah  hujan tinggi dan ke depan mengalami peningkatan, maka dapat dijadikan sebagai  peringatan  dini  akan  dampak yang ditimbulkannya. Bila dikaitkan dengan  vektor  penyakit  (nyamuk aedes Aegypti ),  maka  dengan  adanya  curah hujan yang cukup tinggi maka limpasan air akan menghanyutkan tempat-tempat perkembangan  jentik  sehingga  dapat memutuskan rantai reproduksi nyamuk Pada  bulan  yang  memiliki  curah  hujan rata-rata  rendah  (April  dan  Mei)  dan  di proyeksi  akan  mengalami  peningkatan seperti  ditunjukan  pada  gambar.5,  maka akan  menyebabkan    perubahan    sebaran
vektor  penyakit.  Hal  ini  dimungkinkan dengan  adanya  perubahan  curah  hujan akan  tercipta  lingkungan  baru  untuk perkembang- biakan  nyamuk.
Peta  proyeksi  curah  hujan  seperti tampak pada gambar 6., menunjukan pola sebaran  yang  merata  di  seluruh  wilayah Jakarta.  Interval  curah  hujan  yang  terjadi berkisar antara 29,2 – 317,1 mm
Gambar  5 . Tren proyeksi  temperatur udara rata-rata bulanan (2014- 2038)
Menurut  Tarmana 7 menyebutkan  bahwa secara umum curah hujan yang mempunyai  kesesuaian  dengan  kasus DBD berkisar antara 100 – 300 mm. Maka dengan  informasi  ini,  terdapat    bulan- bulan  tertentu  yang  curah  hujannya mempunyai  kesesuaian  dengan  kasus DBD. Curah hujan Bulan November – Mei berkisar  100 –  300  mm  yang  berarti mempunyai
kesesuaian untuk perkembangan kasus DBD (vektor nyamuk Aedes  aegypti )  dibanding  bulan- bulan lainnya.
a
b
Gambar 6. Peta proyeksi  curah hujan rata-rata bulanan (2014-2038)

## Proyeksi Peluang Demam Berdarah
Proyeksi  peluang  DBD  untuk  tiga klasifikasi  yaitu  klasifikasi  resiko  rendah, menengah  dan  tinggi,  berdasarkan  input proyeksi  temperatur  dan  curah  hujan mendapatkan hasil bahwa wilayah Jakarta masih  berpeluang  tinggi  untuk  berada pada resiko tinggi DBD (kasus DBD > 55). Mengacu  pada  laporan  Kementerian Kesehatan tahun 2010 dalam buletin data surveilance menyebutkan  bahwa  selama ini  Jakarta  selalu  berada  pada  kategori Propinsi dengan resiko DBD tinggi. 8
Dengan  menggunakan  persamaan  model logistik  1,2  dan  3  diperoleh  nilai  proyeksi peluang  demam  berdarah  seperti  pada Tabel  1.  Hasil  perhitungan  proyeksi peluang  DBD  menunjukan  bahwa  untuk klasifikasi  resiko  DBD  rendah    nilai peluangnya  berkisar  0,0005-0,088,  resiko DBD  sedang  nilainya  0,002-0,233  dan resiko DBD tinggi 0,74 – 0,99.
Berdasarkan  perbandingan  nilai peluang  pada  tiga  kategori  maka  peluang resiko  DBD  tinggi  nilainya  lebih  besar daripada dua kategori lainnya (resiko DBD rendah dan sedang). Hal ini
mengindikasikan bahwa ke depan Jakarta masih  tergolong  kedalam  wilayah  dengan resiko  DBD  tinggi.  Hasil  proyeksi  peluang ini juga menunjukan bahwa  untuk periode 2014-2038  kondisi  temperatur  dan  curah hujan  masih  memiliki  keseuaian  untuk siklus hidup/perkembangbiakan vektor nyamuk aedes Aegypti .
Tabel  1. Peluang  DBD  berdasarkan  Proyeksi Curah Hujan(CH)  dan Temperatur (T)
Rendah Sedang Tinggi Jan 0,00055 0,00245 0,99754 feb 0,00152 0,00676 0,99323 Mar 0,01359 0,05650 0,94349 Apr 0,02665 0,10360 0,89639 Mei 0,03432 0,12840 0,87159 Jun 0,06904 0,21950 0,78049 Jul 0,07224 0,22640 0,77359 Agust 0,07563 0,23349 0,76650 Sep 0,08850 0,25831 0,74168 Okt 0,05676 0,19084 0,80915 Nop 0,02300 0,09105 0,90894 Des 0,01035 0,04378 0,95621 Peluang DBD setiap Klasifikasi B u l a n
Gambar  8 .    Proyeksi  peluang  DBD  rata-rata  periode  2014-2038  (resiko  rendah,  sedang  dan tinggi) berdasarkan proyeksi CH rata-rata dan T rata-rata periode 2014-2038

## PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil yang telai di uraikan sebelumnya,  maka  ada  beberapa  point pembahasan  yang  terkait  tujuan  dari kajian  ini.  Bahwa  karena kondisi  topografi relatif  datar  dan  tutupan  lahan  Jakarta yang  permukaannya  sebagian  besar ditutupi  oleh  bangunan-bangunan,  maka dengan    situasi  atmosfir  yang  sudah dipenuhi  oleh  gas-gas  karbon  (efek  gas rumah kaca), temperatur udara dipermukaan mengalami peningkatan (dirasakan  semakin  panas).  Khusus  bila dilihat  dari  sektor  kesehatan,  dengan adanya  kenaikan  temperatur  maka  akan terjadinya    percepatan  reproduksi  vektor penyakit  (nyamuk aedes  Aegypti ).  Perlu ada tindakan preventif dalam hal penguatan  kebijakan  dalam  menekan kesehatan lingkungan supaya tidak tercipta  lingkungan  baru  yang  optimum untuk pertumbuhan nyamuk. Untuk tindakan  refresif  dapat  dengan  teknologi dalam menciptakan obat-obatan/ pestisida yang ampuh dan ramah lingkungan dalam membasmi vektor penyakit.
Memperhatikan pola sebaran temperatur  berdasarkan  waktu  (bulanan) sepanjang  tahun  seperti  tampak  pada
gambar 3., kondisi temperatur udara relatif hangat berkisar antara 26 – 30 o C. Interval temperatur  seperti  ini  sesuai  dengan siklus  hidup  dan  perkembangan  nyamuk aedes Aegypti . 7 Oleh karena itu penanganan terhadap perkembangan vektor penyakit DBD mutlak harus dilakukan dengan baik guna meminimalisir tingkat  DBD  yang  akan  terjadi.  Sejalan dengan pola sebaran waktu pada temperatur,  sebaran  DBD  di  Jakarta terjadi  sepanjang  tahun  dengan  kriteria resiko tinggi.
Untuk  proyeksi  curah  hujan  2014- 2038,  menurut  hasil  menunjukan  sedikit perubahan  tidak  konsisten,  pada  bulan tertentu ada yang curah hujan mengalami peningkatan  dan  ada  yang  lebih  rendah. Dengan kondisi demikian beberapa kemungkinan yang akan berdampak pada DBD  adalah  1.  Akan  ada  pergeseran waktu  dan  wilayah  yang  sesuai  dengan perkembangan nyamuk, 2. Karena secara pola  dan  jumlah  curah  hujan  relatif  tidak jauh berbeda, maka kemungkinan kedepan intensitas curah hujan akan lebih tinggi,  artinya  bila  pada  saat  ini  curah hujan  jatuh  dalam  15-20  hari  maka kedepan dimungkinan hanya terjadi dalam waktu  (hari  hujan)  yang  lebih  sedikit,  3.
Dengan  tidak  konsistennya  curah  hujan, maka dampak yang ditimbulkan akan sulit untuk  di  deteksi  termasuk  terhadap penyebaran  vektor  penyakit.  Mengacu pada  beberapa  kemungkinan  dari  curah hujan, maka terkait kasus demam berdarah  akan  timbul  lokasi-lokasi  baru yang  membuat  peluang  kejadian  demam berdarah akan lebih meningkat.
Terkait  hasil  proyeksi  peluang  resiko DBD  tinggi  di  Jakarta  cukup  signifikan (gambar 7.),  maka peran curah hujan dan temperatur udara sebagai penyedia lingkungan  dan  pemicu  perkembangan jentik  nyamuk aedes  Aegypti cukup berpengaruh. Hal ini tergambar dari kurva proyeksi  peluang  DBD    pada  gambar  7., yang  menunjukan  bahwa  besar  kecilnya nilai  peluang  ditentukan  berdasarkan  nilai proyeksi  curah  hujan  dan  temperatur. Pada kondisi curah hujan Intensitas tinggi dan  menyebabkan  bencana  banjir,  CH akan  menghasilkan  air  limpasan  sebagai penghanyut jentik pada genangan permukaan  yang  terlewati.  Namun  tidak demikian  halnya  untuk  genangan  yang berada di luar jangkauan air limpasan.
Tingginya  proyeksi  peluang  DBD  ke depan,  dapat  menjadi  dasar  bagi  para pemangku  kebijakan  untuk  menyiapkan langkah  strategi  adaptasi  yang  baik  guna meminimalisir  kasus  DBD  yang  akan terjadi.  Bagi  masyarakat  umum  informasi ini  mengindikasikan  bahwa  ke  depan dengan  pengalaman  yang  ada,  mereka harus  dapat  mengambil  langkah  untuk mengantisipasi wabah penyakit DBD.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, maka kesimpulan dari penelitian  ini  adalah  proyeksi  temperatur udara  periode  2014-2038  menunjukan adanya peningkatan yang konsisten dengan jangkauan sebesar 0,3 o C, nilai ini akan  berpengaruh  terhadap  percepatan reproduksi nyamuk aedes Aegypti sebagai penyebab  DBD.  Untuk  proyeksi  curah hujan, perubahannya tidak konsisten, ada bulan-bulan  yang  mengalami  kenaikan curah  hujan  dan  ada  yang  mengalami penurunan.  Bulan  Januari,  Februari  dan Nopember  mempunyai  curah  hujan  rata-
rata  dan    proyeksi  CH  relatif  tinggi    yaitu 120  -  317  mm,  perlu  mendapat  perhatian lebih  terkait  ancaman  bencana  banjir  dan wabah DBD. Untuk proyeksi peluang DBD ke  depan,  wilayah  DKI  Jakarta  masih berpeluang  tinggi    tergolong  dalam kategori wilayah resiko tinggi DBD dengan nilai peluang 0,74-0,99.

## SARAN
Perubahan curah hujan dan temperatur  udara  meningkatkan  peluang demam  berdarah,  informasi  ini  menjadi dasar  bahwa  ke  depan  perlu  ada kebijakan yang tepat untuk dapat meminimalisir  kejadian  demam  berdarah. Terkait rencana aksi nasional, maka perlu diambil  langkah  mitigasi  untuk  menahan laju  perubahan  iklim,  dan  adaptasi  dalam menghadapi dampak yang akan terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  IPCC  working  group  II.  2007. Regional Vulnerable Impacts, adaptation  and  Vulneability .  IPCC fourth assessment reports.
2.  Aldrian  E.,Karmini  M.,  Budiman.
2011. Adaptasi dan Mitigasi Perubahan Iklim di Indonesia.
Jakarta : Pusat Perubahan Iklim dan Kualitas Udara BMKG.
3.  BMKG  Reports.  2010. Seasonal Prediction  :  Wet  and  Dry  Season Prediction .  Jakarta  :  Pusat  Iklim Agriklimat dan Iklim Maritim BMKG.
4.  Hales,  S.,  Edwards,  S.J.,  Kovats, R.S.,  2003. Impacts  on  Health  of climate  Change .  Geneva  :  WHO- WMO-UNEP.
5.  Githeko,  A.  Dan  Woodward,  A., 2003. International  Concensus  on The  Science  of  Climate  Change . The IPCC Third Assessment Report.
6.  WMO  dan  WHO,  2012. Atlas  of Health  and  Climate  :  Realizing  the Potential to Improve Health
Outcomes  Through  the  Use  of Climate  Services .  Switzerland  :

## WHO Press
7.  Tarmana, D., 2011. Potential Impact of  Climate  Change  on  Dengue Hermologic  Fever  (DHF)  Disease  in Indonesia .  South  Korea  :  Annual APCC Report 2012.
8.  Team  Bulletin  data  surveilance, 2010.  Window  of  Epidemologi  : Dengue  Fever  Cases .  Jakarta  : Ministry of Health.
9.  Tarmana,  D.,  dan  Nuraidi,  2010. Identifikasi Potensi Dampak Perubahan Iklim terhadap Kesehatan  (DBD)  di  Jakarta.  Thesis : Institut Pertanian Bogor. 10. T.W. Anderson, 1984. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis .  Second  Edition.  John Wiley & Sons.
11. Wigena,  A.H.,  2006.  Pemodelan Statistical Downscaling dengan Regresi Projection  Pursuit untuk
Peramalan  Curah  Hujan  Bulanan. Disertasi . IPB 12. M. J. Greenacre, 1993. Correspondence Analysis in Practice .  Academic  Press,  Harcourt,
Brace & Company.
13. Agresti and Allan, 1996. An Introduction  to  Categorical  Data
Analysis . New York: John Wiley and Sons
14. Hosmer,  D.W.  and  S.  Lemeshow, 1989. Applied  Logistic  Regression . New York: John Wiley and Sons.
15. Kaiser,  H.F.,  1970. A  Second Generation Little Jiffy . Psychometrika, 35, 401-405.
16. Kelley,  T.L.,  1942. The  reliability coefficient . Psychometrika, 7, 75-85.
17. Linacre, J.M., 2008. Winsteps Rasch measurement
(Version 3.63.2). Chicago, IL: MESA Press.
18. BMKG-ICCTF  Reports,  2011. Public Awareness,  Training  And  Education Programme  on  Climate  Change
Issue  for  All  Level  of  Societies, Mitigation  and  Adaptation .  Jakarta-
Indonesia
19. Ditjen  P2PL,  2008. Impact  of Global Warming,  Dengue  cases  Increase. Jakarta  :  Tempo  Interaktif  13  April 2008
20. Tarmana,  D.,  And  Aldrian,  E.,  2010. Vulnerability Maps of Dengue
Hermologic  Fever  (DHF)  in  Jakarta . Jakarta  :Joint  Cooperation  BMKG with Ministry of Health.