## ANALISIS PENGARUH KARAKTERISTIK WILAYAH (KELURAHAN) TERHADAP BANYAKNYA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI KOTA SEMARANG
Rita Rahmawati 1 , Kartono 2 , Robertus Heri Sulistyo 2 , Betha Noranita 3 , Eko Adi Sarwoko 3 , Asep Yoyo Wardaya 4
1 Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM Universitas Diponegoro
2 Staf Pengajar Jurusan Matematika FSM Universitas Diponegoro
3 Staf Pengajar Jurusan Informatika FSM Universitas Diponegoro
4 Staf Pengajar Jurusan Fisika FSM Universitas Diponegoro

## Abstract
DBD still become one of the major problems of public health in Indonesia because the death rate tended  sufferers  to  increase  from  year  to  year.  Incredible  happening  (KLB)  of  DBD  which  was initially occurring every five years, now it’s getting often happens. In the city of Semarang, during 2009 occurring 165 times KLB in urban village, 35 times KLB in the level of community health centers  and  15  times  KLB  at  the  district  level.  Though  the  number  of  DBD  cases  in  2009  from 2008  was  declining,  but  in  this  year  also  noted  that  the  number  of  deaths  resulting  from  DBD increased to 43 people from 18 people in 2008. This research aims to analyze the characteristics of the  neighborhood  (whose  data  is  always  updated  by  BPS  via  PODES)  that  affect  the  number  of cases  of  DBD  (whose  data  is  always  updated  by  DKK)  in  Semarang  city,  by  creating  the  best regression models using stepwise technique. Regression model analysis of results obtained best is Y = 23.029 + 0.004 X1 – 0.074 X2 + 0.070X3, where Y is IR/10000 PDDK, that is the number of residents affected by DBD for each 10000 inhabitants, X1 is the number of residents aged 15-24 years, X2 is total area of land of rice fields and X3 is area of land for buildings and grounds around the page.
Keywords: DBD, Characteristics of the Neighborhood, Regression, Stepwise

## 1. Pendahuluan
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  sering menimbulkan  wabah  dan  menyebabkan  kematian.  Penyakit  yang  ditularkan  oleh  nyamuk Aides  aegypti ini  masih  menjadi  salah  satu  masalah  utama  kesehatan  masyarakat  di Indonesia karena angka kematian penderitanya cenderung meningkat dari tahun ke tahun. Kejadian  Luar  Biasa  (KLB)  penyakit  DBD  yang  semula  terjadi  setiap  5  tahun,  kini semakin  sering  terjadi.  Tahun  2004,  kasus  DBD  menjadi  KLB  di  12  provinsi  dengan jumlah penderita 79462 orang dan 957 diantaranya meninggal. Awal tahun 2007, kembali terjadi KLB di 11 provinsi di Indonesia. Jumlah kasus DBD 2007 hingga Juli 2007 tercatat sebanyak 102175 kasus dengan jumlah kematian mencapai 1098 jiwa [2] .
DBD  di  Indonesia  mulai  dikenal  pada  tahun  1968  di  Surabaya  dengan  jumlah penderita  58  orang  dan  kematian  24  orang  (41.3%).  Penyakit  ini  menyebar  ke  seluruh wilayah Indonesia, sehingga pada tahun 1980 seluruh provinsi di Indonesia telah terjangkit penyakit  ini.  Banyak  upaya  untuk  memberantas  perkembangan  penyakit  ini  telah dilakukan,  yang  mengarah  pada  pembatasan  gerak  dan  populasi  nyamuk  sebagai  vektor DBD  pada  manusia,  diantaranya  program  yang  paling  sering  dikampanyekan  yaitu program  3M  (menguras,  menutup  dan  mengubur).  Kegiatan  pokok  pemerintah  dalam pemberantasan DBD tidak hanya meliputi penemuan kasus, pengobatan bagi penderitanya
serta  penyemprotan  di  lokasi  kasus  DBD,  namun  juga  dilakukan  pengamatan  terhadap wilayah penderita. Pada tahun 1980 sampai dengan 1985, program kegiatan pemberantasan DBD  dikembangkan  dengan  melaksanakan  abatisasi  massal  bagi  kota-kota  dengan endemisitas  DBD  tinggi  yang  meliputi  seluruh  wilayah  Indonesia.  Abatisasi  massal  ini kemudian  dipertajam  sasarannya  melalui  stratifikasi  wilayah  endemis  dan  non  endemis, yang  dalam  perkembangannya  status  wilayah  terbagi  menjadi  4  strata  yaitu  endemis, sporadis, potensial dan bebas [4] .
Di  Kota  Semarang,  Profil  Kesehatan  Kota  Semarang  Tahun  2009  mencatat  ada sebanyak  3883  kasus  DBD  pada  tahun  tersebut.  Jumlah  ini  mengalami  penurunan  yang cukup  signifikan  dari  tahun  2008  yang  mencapai  5249  kasus  atau  turun  26%.  Kasus bulanan  DBD  tertinggi  dari  tahun  2004  hingga  2009  adalah  pada  bulan  Februari  2004, bulan Januari, Februari, April, Mei, Oktober dan Nopember 2008, serta bulan Juni, Juli dan Agustus 2009. Kota Semarang mengalami KLB pada bulan Januari 2009 (kenaikan 2 kali atau lebih dari bulan Desember 2008), Juni, Juli, Agustus, September dan Desember 2009 karena  terjadi  kenaikan  2  kali  lipat  atau  lebih  dari  bulan  yang  sama  tahun  sebelumnya. Sampai dengan berakhirnya tahun 2009 masih terjadi KLB di 50 kelurahan, 14 puskesmas dan  7  kecamatan  di  Kota  Semarang.  Selama  tahun  2009  terjadi  165  kali  KLB  di  tingkat kelurahan,  35  kali  KLB  di  tingkat  puskesmas  dan  15  kali  KLB  di  tingkat  kecamatan. Meskipun  jumlah  kasus  DBD  pada  tahun  2009  menurun  dari  tahun  2008,  namun  dalam Profil Kesehatan Kota Semarang Tahun 2009 juga tercatat bahwa jumlah kematian akibat DBD mengalami kenaikan menjadi 43 orang dari 18 orang pada tahun 2008.
Masih  maraknya  masalah  DBD  ini  membuat  banyak  kalangan  yang  meneliti  dan menganalisis faktor risiko kejadian DBD. Penelitian  yang telah banyak dilakukan, adalah dengan melihat faktor perilaku masyarakat serta penelitian DBD yang lebih menyoroti dari sisi  kesehatan,  walaupun  kasus  DBD  juga  sangat  mungkin  dipengaruhi  oleh  keadaan (karakter)  lokasi  atau  ruang  ( space )  yaitu  wilayah  atau  kelurahan  tempat  masyarakat bermukim. Hasil pendataan Dinas Kesehatan mencatat bahwa pada tahun 2009, kelurahan tanpa  penderita  DBD  didominasi  oleh  kelurahan  di  wilayah  Gunungpati  dan  Mijen  yang berada  di  daerah  perbukitan.  Ini  berarti  memungkinkan  kondisi  wilayah  mempengaruhi endemisitas  DBD  di  Kota  Semarang.  Untuk  itu,  dalam  penelitian  ini  akan  dianalisis karakteristik wilayah yang secara statistika mempengaruhi endemisitas DBD dalam rangka mengembangkan  sistem  informasi  deteksi  dini  kejadian  luar  biasa  DBD.  Unit pengamatannya adalah wilayah dengan tingkat kelurahan, yaitu sebanyak 177 kelurahan di Kota  Semarang.  Sedangkan  data  karakteristik  kelurahan  diperoleh  dari  data  PODES (Potensi Desa) yang dilakukan oleh BPS secara rutin.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1  Analisis Regresi
Analisis  regresi  berkenaan  dengan  studi  ketergantungan  satu  variabel  tak  bebas, pada  satu  atau  lebih  variabel  lain  yang  menjelaskan  (variabel  bebas),  dengan  maksud menaksir  dan/atau  meramalkan  nilai  rata-rata  (populasi)  variabel  tak  bebas,  berdasarkan nilai  yang  diketahui  atau  tetap  (dalam  pengambilan  sampel  berulang)  dari  variabel  yang menjelaskan [3] .
Model regresi linear dengan k variabel bebas, dituliskan sebagai berikut:
Y i =  1 +  2 X 2i +  3 X 3i + … +  k X ki + u i ,  i = 1, 2, …, n (1)
dengan:  1 = intersep  2 sampai  k = koefisien kemiringan parsial
u   = unsur gangguan stokhastik Y i = nilai Y pada observasi ke-i n   = ukuran sampel Dalam bentuk matriks, Persamaan (1) dapat dituliskan sebagai [3] :
Y = X  + U (2)
dengan:
Y =             N Y Y Y
... 2 1 , X =             kN n n k k X X X X X X X X X ... 1 ... ... ... ... ... ... 1 ... 1 2 1 2 22 12 1 21 11
,  =             k   
... 2 1 , U =             n u u u ... 2 1
Asumsi yang mendasari model regresi linear klasik, dalam notasi matriks:
1. E( U ) = 0 dimana U dan 0 adalah vektor kolom Nx1 dan 0 merupakan vektor nol 2. E( UU T ) =  2 I , dimana I adalah matriks identitas dengan ukuran NxN
3. Matriks X tidak stokhastik
4. Rank (derajat) dari X adalah k (banyaknya kolom dalam X ) dan k lebih kecil dari N (banyaknya observasi)

## 2.2  Metode Stepwise dalam Regresi
Model Regresi seringkali diperoleh dari beberapa tahap sebelum dihasilkan model terbaik.  Salah  satunya  adalah  dengan  menentukan  variabel  mana  yang  seharusnya dimasukkan  ke  dalam  model  dari  sejumlah  variabel  bebas  yang  tersedia.  Variabel  bebas terbaik  (yaitu  yang  berkorelasi  paling  kuat  dengan  variabel  tak  bebas)  akan  digunakan pertama  kali,  kemudian  yang  terbaik  kedua  dan  seterusnya.  Prosedur  seperti  ini  dikenal dengan Regresi Stepwise.
Regresi stepwise melibatkan dua jenis proses yaitu forward selection dan backward elimination . Teknik ini dilakukan melalui beberapa tahapan. Pada masing-masing tahapan akan diputuskan variabel bebas mana yang dimasukkan ke dalam model dan variabel mana yang  dihilangkan  karena  berkorelasi  dengan  variabel  bebas  lain  dalam  model.  Proses  ini dilakukan  terus  menerus  hingga  tidak  ada  lagi  variabel  yang  memenuhi  kriteria  untuk ditambahkan atau dihilangkan sehingga akan diperoleh model regresi terbaik.

## 3. Data dan Metode

## 3.1  Data
Dalam penelitian ini, digunakan data seluruh kelurahan di wilayah Kota Semarang, yaitu  sebanyak  177  kelurahan  dari  16  Kecamatan  yang  ada  di  wilayah  Kota  Semarang. Ke-enambelas kecamatan tersebut yaitu; Kecamatan Banyumanik, Candisari, Gajahmungkur, Gayamsari, Genuk, Gunungpati, Mijen, Ngaliyan, Pedurungan, Semarang Barat,  Semarang  Selatan,  Semarang  Tengah,  Semarang  Timur,  Semarang  Utara, Tembalang  dan  Kecamatan  Tugu.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang diperoleh dari:
1. BPS Kota Semarang.
Data diambil dari Kecamatan Dalam Angka (KDA) tahun 2010, yaitu tahun terbaru (saat  penelitian  ini  dimulai)  KDA  yang  telah  dipublikasikan  oleh  BPS.  Dalam KDA,  unit  pengamatan  adalah  Kelurahan,  dengan  beberapa  hal  yang  diukur  yaitu
tentang  Geografi,  Pemerintahan,  Kependudukan,  Sosial,  Pertanian,  Perekonomian, serta Transportasi dan Komunikasi [1] .
Pada penelitian ini digunakan data:
a. Geografi,  yaitu  variabel  yang  mengukur  Penggunaan  Areal  Tanah,  dengan rincian  luasan  tanah  sawah  dan  tanah  kering.  Tanah  sawah  sendiri  terdiri  dari tanah  sawah  teknis,  setengah  teknis,  sederhana,  tadah  hujan  serta  sawah lainnya,  termasuk  tanah  sawah  (basah)  yang  sementara  tidak  diusahakan. Sedangkan  tanah  kering  terdiri  dari  pekarangan  untuk  bangunan  dan  halaman, tegal  atau  kebun,  gembalaan  (padang  rumput)  atau  lapangan,  kolam,  tambak serta perkebunan dan lainnya.
b. Kependudukan.  Pada  bagian  Kependudukan  dalam  KDA,  digunakan  data jumlah penduduk menurut kelompok usia, mulai dari kelompok 0-4 tahun, 5-9 tahun, 10-14 tahun, dan seterusnya hingga kelompok usia 75 tahun atau lebih.
c. Sosial. Pada bagian Sosial ini digunakan data mengenai banyaknya sekolah dan murid untuk tingkat TK, SD, SLTP dan SLTA.
2. Dinas Kesehatan Kota (DKK) Semarang. Data yang diambil dari DKK adalah terkait jumlah kasus DBD pada tahun 2010 di seluruh  Kelurahan  yang  ada  di  Kota  Semarang.  Besaran  kasus  DBD  oleh  DKK diukur dalam IR/10000 PDDK, yang menunjukkan banyaknya warga yang terkena DBD untuk setiap 10000 penduduk yang ada pada setiap kelurahan.
Pertimbangan  dalam  pemilihan  data  pada  penelitian  ini  adalah,  bahwa  data  mengenai karakteristik  kelurahan  selalu  tersedia  setiap  tahun  yang  dikumpulkan  oleh  BPS  melalui kegiatan PODES. Demikian juga dengan data jumlah kasus DBD yang selalu dipantau dan dicatat  oleh  DKK.  Pemanfaatan  data  dengan  lebih  optimal  diharapkan  dapat  memberi kontribusi  mengenai  faktor-faktor  yang  mengkin  mempengaruhi  banyaknya  kasus  DBD yang terjadi.

## 3.2  Metode Analisis
Langkah-langkah  analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
1. Analisis  awal  dimulai  dengan  seleksi  variabel  yang  diperoleh  dari  BPS  Kota Semarang,  sebagai  variabel  bebas  ( independent  variabel ).  Seleksi  atau  pemilihan variabel ini dilakukan dengan beberapa pertimbangan yaitu:
a. Kemungkinan adanya keterkaitan dengan kasus DBD.
b. Kelengkapan  data  yang  terdapat  dalam  semua  Kelurahan  dalam  Kecamatan yang  ada  dalam  KDA.  Hal  ini  mengingat  bahwa  tidak  semua  variabel  yang seharusnya  diukur  terdapat  dalam  setiap  Kecamatan  dalam  KDA  2010  yang dipublikasikan.  Pertimbangan  kelengkapan  data  dilakukan  untuk  menghindari missing data (data hilang) yang dapat mengurangi validitas dari hasil analisis.
2. Uji Korelasi variabel.
Uji  korelasi  dilakukan  terhadap  semua  variabel  yang  terdapat  pada  setiap  KDA secara keseluruhan.
3. Analisis Regresi. Dalam penelitian ini digunakan analisis regresi linear berganda, dengan variabel tak bebas (Y) adalah IR/10000 PDDK. Metode regresi yang digunakan adalah stepwise sehingga pemilihan variabel bebas yang digunakan melibatkan semua variabel yang memenuhi langkah 1 metode analisis ini.
4. Pemodelan. Hasil pemodelan berupa persamaan regresi yang menghasilkan pendugaan terbaik.
5. Untuk  keperluan  analisis  dan  pengolahan  data  digunakan  perangkat  lunak ( software ) SPSS 11.5 dan Minitab 14.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Variabel-variabel  bebas  yang  digunakan  dalam  pengujian  mengenai  pengaruhnya terhadap banyaknya kasus DBD berdasarkan analisis awal ada sebanyak 23 variabel, yang terdiri dari:
a. Sebanyak 8 variabel tentang luas dari jenis-jenis pemanfaatan tanah dan geografis, yaitu:
i. Luas lahan sawah teknis
ii. Luas lahan sawah setengah tehnis
iii. Luas lahan sawah tadah hujan
iv. Luas lahan pekarangan untuk bangunan dan halaman sekitar
v. Luas keseluruhan tanah sawah
vi. Luas keseluruhan tanah kering
vii. Luas wilayah kelurahan
viii. Kepadatan penduduk per hektar
Semua luasan wilayah dalam satuan hektar (ha).
b. Sebanyak 4 variabel mengenai golongan usia, yaitu umur 0-14 tahun, 15-24 tahun, 25-39 tahun dan 40 tahun atau lebih.
c. Sebanyak 11 variabel mengenai banyaknya bangunan sekolah, murid maupun guru dari tingkatan SD, SLTP hingga SLTA atau gabungannya.
Analisis  selanjutnya  digunakan  23  variabel  di  atas  untuk  melihat  kedekatannya dengan banyaknya kasus DBD pada tiap wilayah Kelurahan. Uji korelasi dilakukan untuk tujuan  ini,  dan  hasilnya  menunjukkan  variabel-variabel  berikut  ini  memiliki  korelasi (hubungan) yang signifikan dengan banyaknya kasus DBD:
1. Luas lahan sawah setengah teknis
2. Luas lahan sawah tadah hujan
3. Luas lahan pekarangan untuk bangunan dan halaman sekitar
4. Luas keseluruhan tanah sawah
5. Banyaknya penduduk usia 0-14 tahun
6. Banyaknya penduduk usia 15-24 tahun
7. Banyaknya penduduk usia 25-39 tahun
8. Banyaknya penduduk usia 40 tahun atau lebih
9. Banyaknya sekolah SD
10. Banyaknya murid SD
11. Banyaknya guru SD
12. Banyaknya sekolah SLTP, dan
13. Banyaknya sekolah SLTP dan SLTA
Meskipun  ketiga  belas  variabel  di  atas  secara  signifikan  berkorelasi  dengan banyaknya kasus DBD, namun ditemukan juga bahwa di antara  variabel-variabel tersebut terjadi  multikolinieritas  yang  secara  statistika  akan  mengganggu  hasil  pemodelan  akhir. Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  analisis  yang  digunakan  untuk  memilih  variabel-variabel bebas  yang  dapat  digunakan  agar  mendapatkan  persamaan  terbaik  adalah  analisis  regresi stepwise . ANOVA dan masing-masing koefisien dari analisis ini dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. ANOVA Regresi Stepwise Model Jumlah Kuadrat Db Kuadrat Tengah F-hit Sig. 1  Regresi Residual Total 10462.848 68340.516 78803.364 1 175 176 10462.848 390.517 26.792 0.000 a 2  Regresi Residual Total 12550.581 66252.783 78803.364 2 174 176 6275.291 380.763 16.481 0.000 b 3  Regresi Residual Total 14797.509 64005.855 78803.364 3 173 176 4932.503 369.976 13.332 0.000 c
Keterangan:
a. Prediktor: (konstanta), Banyaknya penduduk usia 15-24 tahun
b. Prediktor: (konstanta), Banyaknya penduduk usia 15-24 tahun, Luas keseluruhan tanah sawah
c. Prediktor:  (konstanta),  Banyaknya  penduduk  usia  15-24  tahun,  Luas  keseluruhan  tanah  sawah,  Luas lahan pekarangan untuk bangunan dan halaman sekitar
d. Peubah tak bebas: IR/10000 PDDK
Dari  Tabel  1,  dapat  disimpulkan  bahwa  berdasarkan  data  yang  digunakan, persamaan  terbaik  adalah  yang  melibatkan  3  variabel  bebas  yaitu  Banyaknya  penduduk usia  15-24  tahun  (X1),  Luas  keseluruhan  tanah  sawah  (X2)  dan  Luas  lahan  pekarangan untuk bangunan dan halaman sekitar (X3). Sedangkan dari Tabel 2, dapat diperoleh model yang dihasilkan adalah, bahwa banyaknya kasus DBD dapat diduga dengan persamaan:
Y = 23.029 + 0.004 X1 – 0.074 X2 + 0.070 X3
dengan
Y = IR/10000 PDDK, yaitu banyaknya warga yang terkena DBD untuk setiap
10000 penduduk X1 = Banyaknya penduduk usia 15-24 tahun X2 = Luas keseluruhan tanah sawah X3 = Luas lahan pekarangan untuk bangunan dan halaman sekitar Tabel 2. Koefisien Regresi Stepwise Model Koefisien tidak standar Koefisien standar t-hit Sig. B Standar error Beta 1  konstanta) X1 22.212 0.006 2.531 0.001 0.364 8.775 5.176 0.000 0.000 2  konstanta) X1 X2 25.047 0.006 -0.061 2.777 0.001 0.026 0.321 -0.168 9.091 4.461 -2.342 0.000 0.000 0.020 3  konstanta) X1 X2 X3 23.029 0.004 -0.074 0.070 2.858 0.001 0.026 0.029 0.206 -0.205 0.202 8.059 2.427 -2.833 2.464 0.000 0.016 0.005 0.015

## 5. Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
1. Berdasarkan  ketersediaan  data  karakteristik  wilayah  kelurahan  dan  jumlah  kasus DBD,  terdapat  13  variabel  bebas  yang  berkorelasi  kuat  dengan  jumlah  kasus  DBD setiap wilayah kelurahan.
2. Dari  13  variabel  bebas  yang  berkorelasi,  diperoleh  model  regresi  terbaik  berdasar metode  stepwise  yaitu  Y  =  23.029  +  0.004  X1  –  0.074  X2  +  0.070  X3,  dimana Y = IR/10000 PDDK, yaitu banyaknya warga yang terkena DBD untuk setiap 10000 penduduk, X1 = Banyaknya penduduk usia 15-24 tahun, X2   = Luas  keseluruhan tanah sawah, X3 = Luas lahan pekarangan untuk bangunan dan halaman sekitar.
3. Nilai  positif  pada  koefisien  X1  dan  X3  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak penduduk  usia  15-24  tahun  atau  semakin  besar  luas  lahan  pekarangan  untuk bangunan  dan  halaman  sekitar,  maka  semakin  banyak  kasus  DBD  pada  suatu Kelurahan. Sedangkan nilai negatif pada koefisien X2 menunjukkan bahwa semakin besar  luas  tanah  sawah,  maka  kecenderungannya  akan  semakin  sedikit  banyaknya kasus DBD.

## DAFTAR PUSTAKA
1. BPS, Kecamatan dalam Angka tahun 2010 , Semarang, 2010.
2. Gama, T.A. and Betty, R.F., Analisis Faktor Risiko Kejadian DBD di Desa Mojosongo Kabupaten Boyolali, Eksplanasi , Volume 5 Nomor 2 Edisi Oktober 2010, Surakarta.
3. Gujarati, D., Ekonometrika Dasar , Erlangga, Jakarta, 1999.
4. Hiswani,  Pencegahan  dan  Pemberantasan  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD), USU Digital  Library ,  Sumatera  Utara,  2003, http://library.usu.ac.id/download/fkm/fkm- hiswani9.pdf (diakses pada Desember 2012).