## PEMETAAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN ANALISIS POLA SPASIAL DI KABUPATEN PEKALONGAN
Hasbi Yasin 1 , Ragil Saputra 2
1 Jurusan Statistika FSM UNDIP
2 Jurusan Informatika FSM UNDIP

## Abstract
The  number  of  dengue  haemorrhagic  fever  (DHF)  incidence  in  Pekalongan  from  year  to year  is  very  volatile.  In  2006,  there  was  352  cases,  718  cases  occurred  in  2007,  2008  saw  403 cases, 2009 there  were 753 cases, whereas in 2010 a decline to 223 cases. This is possible  due to the  lack  of  information  about  the  place,  time  and  location  of  the  incident  spread  of  dengue  in Pekalongan. Various  efforts have been  made to address these  issues both society and  government but  the  incidence  of  this  disease  has  not  been  effectively  suppressed.  The  results  of  data  analysis showed  that  the  incidence  of  dengue  in  Pekalongan  mostly  occurs  during  the  rainy  season  is  the period  from  January  to  June.  The  DHF  incidence  tends  to  be  higher  in  Kedungwuni.  Highest incidence  of  DHF  occurred  in  April  2010.  In  addition,  there  are  some  months  that  indicate  the spatial relationships in the incidence of dengue in Pekalongan, ie January, February, July, October and December. The sub-district that has a positive autocorrelation is  Kedungwuni, Wonopringgo, and  Tirto.  While  the  sub-district  has  a  negative  autocorrelation  is  Karangdadap.  Most  of  the  sub- districts in Pekalongan status is still endemic for dengue.
Keywords : DHF, Moran’s Index, Spatial Pattern

## 1. Pendahuluan
Menurut  Ginanjar  (2004) [3] ,  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  penyakit yang disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan  Aedes  albopictus  yang  sebelumnya  telah  terinfeksi  oleh  virus  dengue  dari  penderita DBD lainnya. Kedua jenis nyamuk Aedes ini terdapat hampir di seluruh pelosok Indonesia. Populasi  nyamuk  ini akan  meningkat pesat pada  saat  musim  hujan. Berbagai upaya telah dilakukan untuk mengatasi permasalahan ini baik masyarakat maupun pemerintah, namun angka terjangkitnya penyakit ini masih belum dapat ditekan secara efektif.
Berdasarkan  profil  kesehatan  Kabupaten  Pekalongan  tahun  2011 [2] p enyakit  DBD telah  menyebar  luas  ke  seluruh  wilayah  Kabupaten  Pekalongan.  Dari  tahun  ke  tahun jumlah  penderita  DBD  cenderung  fluktuatif.  Pada  tahun  2006  terjadi  352  kasus,  2007 terjadi  718  kasus,  2008  terjadi  403  kasus,  2009  terjadi  753  kasus,  sedangkan  pada  tahun 2010  menurun  menjadi  223 kasus. Hal  ini karena kurangnya  informasi  mengenai tempat, waktu dan lokasi persebaran kejadian DBD di Kabupaten Pekalongan.
Peta sebaran  secara geografis penyakit sangat berguna untuk mempelajari hubungan antara  iklim dengan penyakit  atau  masalah kesehatan  lain secara empirik dan  bermanfaat untuk  membantu  mengimplementasikan  rencana  intervensi.  Informasi  sebaran  wilayah rawan  menurut  tempat  dan  waktu  diperlukan  dalam  menentukan  wilayah  prioritas pelaksanaan  program  antisipasi  dan  penanggulangan.  Serangkaian  kegiatan  pemberian peringatan sesegera mungkin kepada masyarakat tentang kemungkinan terjadinya bencana disuatu tempat oleh  lembaga  yang  berwenang disebut dengan sistem peringatan dini  atau early  warning  system (UU  No.24 tahun  2007).  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  peta  sebaran yang  diharapkan  mampu  untuk  menentukan  wilayah  prioritas  pelaksanaan  program antisipasi dan penanggulangan wabah DBD di Kabupaten Pekalongan.
Beberapa penelitian yang pernah dilakukan yang berhubungan dengan penyakit DBD adalah model peringatan dini penyakit demam berdarah dengan menggunakan faktor iklim diantaranya:  Sasmito,  Gunaman,  dan  Widiatmoko  (2006) [7] yang  menyusun  model peringatan  dini  DBD  di  Kota  Jakarta.  Menurut  Rosli  et  al.  (2010) [6] ,  dalam  penelitian kesehatan,  analisis  spasial  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengukur  pola  kejadian penyakit  yang  dapat  memberikan  wawasan  epidemiologi  penyakit.  Dalam  kasus  ini analisis spasial dilakukan dengan dua langkah yaitu menentukan autokorelasi spasial yang terjadi dalam ruang unit untuk menentukan pola kejadian penyakit dan membuat pemetaan penyakit.
Penelitian  ini  akan  menyusun  peta  rawan  persebaran  kejadian  penyakit  DBD  di Kabupaten Pekalongan dengan mempertimbangkan lokasi (kecamatan), waktu (bulan), dan musim  dengan  pendekatan  analisis  pola  spasial  ( spatial  pattern  analysis ).  Metode  ini cukup  baik  dalam  menyajikan  peta  kerawanan  penyakit  sekaligus  dapat  megidentifikasi keterkaitan  antar  lokasi  dan  waktu [1] .  Metode  ini  juga  sangat  efektif  dalam  mendeteksi variasi  secara  geografi [8] .  Dengan  melakukan  penelitian  ini  diharapkan  memberikan masukan kepada instansi terkait untuk mencegah terjadinya kasus demam berdarah.

## 2. Tinjauan Pustaka Bahan dan Metode

## Spatial Autocorrelation
Autokorelasi  spasial  adalah  korelasi  antara  variabel  dengan  dirinya  sendiri berdasarkan  ruang  atau  dapat  juga  diartikan  suatu  ukuran  kemiripan  dari  objek  di  dalam suatu ruang (jarak, waktu dan wilayah). Jika terdapat pola sistematik di dalam penyebaran sebuah  variabel,  maka  terdapat  autokorelasi  spasial.  Adanya  autokorelasi  spasial mengindikasikan bahwa nilai atribut pada daerah tertentu terkait oleh nilai atribut tersebut pada daerah lain yang letaknya berdekatan atau bertetangga [1] .

## Matrik Pembobot Spasial
Matrik  pembobot  spasial  dapat  ditentukan  dengan  beragam  metode.  Salah  satu metode  penentuan  matrik  pembobot  spasial  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Queen contiguity (persinggungan sisi-sudut). Matrik pembobot w ij berukuran n x n , dimana setiap elemen matrik menggambarkan ukuran kedekatan antara pengamatan i dan j .
Pada  Gambar  1  diberikan  ilustrasi  mengenai  perhitungan  matrik  pembobot menggunakan Queen  contiguity .  Ilustrasi  tersebut  menggunakan  lima  daerah  sebagai pengamatannya.  Elemen  matrik  didefinisikan  1  untuk  wilayah  yang  bersisian  ( common side ) atau titik sudutnya ( common vertex ) bertemu dengan daerah yang menjadi perhatian, sedangkan  daerah  lainnya  didefinisikan  elemen  matrik  pembobot  sebesar  nol.  Untuk daerah 3, didapatkan w 31 = 0, w 32 = 1, w 33 = 0, w 34 = 1, dan w 35 = 1. Matrik w ij ini memiliki ukuran matrik 5 x 5. Ilustrasi lebih lengkapnya disajikan pada Gambar 1 berikut
Gambar 1. Ilustrasi Perhitungan Matriks Pembobot C ontiguity (2) (3) (1) (5) (4) 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0      
   
   
  Matriks 

## Indeks Moran’s I
Moran's  I  mengukur  korelasi  satu  variabel  misal x ( i x dan j x )  dimana i ≠ j , i = 1,2,... n , j = 1,2,... n dengan banyak data sebesar n , maka formula dari Moran’s I adalah pada Persamaan (1) [5] .
1 1 2 0 1 ( )( ) ( ) n n ij i j i j n i j n w x x x x I S x x          (1) 0 1 1 n n ij i j S w    
x pada  Persamaan  (1)  merupakan  rata-rata  dari  variabel x , ij w merupakan  elemen  dari matrik pembobot, dan 0 S adalah jumlahan dari elemen matrik pembobot. Nilai dari indeks I ini  berkisar  antara  -1  dan  1.  Identifikasi  pola  menggunakan  kriteria  nilai  indeks I ,  jika I > I 0 , maka mempunyai pola mengelompok ( cluster ), jika I > I 0 , maka berpola menyebar tidak  merata  (tidak  ada  autokorelasi),  dan I < I 0 ,  memiliki  pola  menyebar. I 0 merupakan nilai ekspektasi dari I yang dirumuskan sebagai berikut [4] :
  0 1 1 E I I n     .
Pengujian hipotesis terhadap parameter I dapat dilakukan sebagai berikut. H 0 : tidak ada autokorelasi spasial H 1 : terdapat autokorelasi positif (indeks Moran’s I bernilai positif) H 1 : terdapat autokorelasi negatif (indeks Moran’s I bernilai negatif ).
Menurut Lee dan Wong [4] statistik uji dari indeks Moran’s I diturunkan dalam bentuk statistik peubah acak normal baku. Hal ini didasarkan pada teori Dalil Limit Pusat dimana untuk  n  yang  besar  dan  ragam  diketahui  maka Z ( I )  akan  menyebar  normal  baku  sebagai berikut:
 
  var hit I E I Z I   (2)
dengan I adalah  indeks  Moran’s I ,  Z hit adalah  nilai  statistik  uji  indeks  Moran’s I ,  E( I ) adalahnilai  ekspektasi  indeks  Moran’s I ,  dan  Var( I )  adalah  nilai  varians  dari  indeks Moran’s I .
                    2 2 2 1 2 0 1 2 0 2 2 2 0 0 3 3 3 1 2 6 1 Var 1 2 3 1 2 3 1
n n n S nS S k n n S nS S I n n n S n n n S n                 
dengan:
  2 1 1 1 1 2 n n ij ji i j S w w      ,   2 2 . . 1 1 2 n i i i S w w     , . 1 n i ij j w w    dan . 1 n i ji j w w   
    4 1 2 2 1 n i i n i i x x k
x x
          


## 
Pengujian ini akan menolak hipotesis awal jika nilai Z hit > Z(  ) (autokorelasi positif) atau Z hit > - Z(  ) (autokorelasi negatif). Positif autokorelasi spasial megindikasikan bahwa antar lokasi pengamatan memiliki keeratan hubungan.
Lo c al Indi c ator of Spatial Auto c orrelation (LISA) Pengidentifikasian  koefisien auto c orrelation secara  lokal  dalam  artian  menemukan korelasi  spasial  pada  setiap  daerah,  dapat  digunakan  Moran’s  I.  Moran’s  Ipada  LISA mengindikasikan local autocorrelation. LISA disini mengidentifikasi bagaimana hubungan antara  suatu  lokasi  pengamatan  terhadap  lokasi  pengamatan  yang  lainnya.  Adapun indeksnya adalah sebagai berikut [4] :
1 n i i ij j i I z w z    (3)
i z dan j z pada persamaan (3) merupakan deviasi dari nilai rata-rata.
  i i z x x   
 adalah nilai standar deviasi dari i x .
Pengujian terhadap parameter i I dapat dilakukan sebagai berikut.
H 0 : tidak ada autokorelasi spasial H 1 : terdapat autokorelasi spasial
Statistik uji:
    Var i i hit i I E I Z I   (4)
dengan i I merupakan  indeks LISA, Z hit merupakan nilai  statistik uji  indeks LISA,   i E I merupakan nilai ekspektasi indeks LISA, dan   var i I merupakan nilai  varians dari indeks LISA.
  . 1 i i w E I n   
Pengujian ini akan menolak hipotesis awal jika nilai Z hit terletak pada   2 hit Z Z   .

## Moran’s Scatterplot
Lee dan  Wong (2001) [4] menyebutkan  bahwa Moran’s Scatterplot adalah salah satu cara  untuk  menginterpretasikan  statistik  Indeks  Moran. Moran’s  Scatterplot merupakan alat  untuk  melihat  hubungan  antara  (nilai  pengamatan  yang  sudah  distandarisasi)  dengan (nilai  rata-rata  daerah  tetangga  yang  telah  distandarisasi).  Ilustrasi  lebih  lengkap  dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Moran Scatterplot
Kuadran I (terletak di kanan atas) disebut High-High (HH), menunjukkan daerah yang mempunyai  nilai  pengamatan  tinggi  dikelilingi  oleh  daerah  yang  mempunyai  nilai
pengamatan tinggi. Kuadran II (terletak di kiri atas) disebut Low-High (LH), menunjukkan daerah dengan pengamatan rendah tapi dikelilingi daerah dengan nilai pengamatan tinggi. Kuadran  III  (terletak  di  kiri  bawah)  disebut Low-Low (LL),  menunjukkan  daerah  dengan nilai  pengamatan  rendah  dan  dikelilingi  daerah  yang  juga  mempunyai  nilai  pengamatan rendah.  Kuadran  IV  (terletak  di  kanan  bawah)  disebut High-Low (HL),  menunjukkan daerah  dengan  nilai  pengamatan  tinggi  yang  dikelilingi  oleh  daerah  dengan  nilai pengamatan  rendah. Moran’s  Scatterplot yang  banyak  menempatkan  pengamatan  di kuadran  HH  dan  kuadran  LL  akan  cenderung  mempunyai  nilai  autokorelasi  spasial  yang positif  ( cluster ).  Sedangkan Moran’s Scatterplot yang  banyak  menempatkan  pengamatan di kuadran HL dan LH akan cenderung mempunyai nilai autokorelasi spasial yang negatif.

## 3. Hasil dan Pembahasan Keaadaan Geografis Kabupaten Pekalongan
Kabupaten  Pekalongan  merupakan  salah  satu  dari  35  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa Tengah,  yang  berada  di  daerah  Pantura  bagian  barat  sepanjang  pantai  utara  Laut  Jawa memanjang ke selatan dengan Kota Kajen sebagai Ibu Kota pusat pemerintahan.

## Gambar 3 . Peta Administrasi Kabupaten Pekalongan

## Kejadian Penyakit DBD Menurut Kecamatan
Kejadian  penyakit  DBD  di  Kabupaten  Pekalongan  pada  periode  2010  sampai  2011 memiliki  karakteristik  yang  beragam.  Rata-rata  tertinggi  angka  kejadian  DBD  adalah sebesar  3.58  perbulan  yang  terjadi  di  kecamatan  Kedungwuni,  sedangkan  ada  beberapa kecamatan  yang  tidak  pernah  muncul  adanya  kejadian  penyakit  DBD  yaitu  di  kecamatan Kandangserang,  Lebakbarang  dan  Petungkriono.  Sedangkan  keragaman  tertinggi  adalah sebesar  6.43  yang  terjadi  di  kecamatan  Kedungwuni.  Deskripsi  secara  lengkap  kejadian penyakit DBD di Kabupaten Pekalongan menurut kecamatan periode 2010-2011 disajikan pada Tabel 1.
Tingginya  kejadian  penyakit  DBD  di  Kecamatan  Kedungwuni  tidak  lepas  dari besarnya  kepadatan  penduduk  yang  ada  pada  wilayah  tersebut.  Kecamatan-kecamatan dengan  kepadatan  penduduk  yang  cukup  tinggi  terjadi  di  kecamatan  Kedungwuni,  Tirto, Wiradesa,  dan  Buaran.  Kecamatan  Buaran  merupakan  kecamatan  dengan  kepadatan
penduduk  tertinggi  yaitu  sebesar  lebih  dari  4538  jiwa/km 2 .  Selengkapnya  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Tabel 1. Nilai Rata-rata dan Ragam Jumlah Kejadian Penyakit DBD Tiap Bulan di Kabupaten Pekalongan Tahun 2010 sampai 2011 Menurut Kecamatan
Kecamatan Rata-rata  Ragam Kecamatan Rata-rata  Ragam Buaran 1.50 2.26 Siwalan 0.13 0.11 Doro 0.63 1.46 Sragi 0.17 0.23 Kajen 0.88 0.81 Talun 0.13 0.11 Kandangserang 0.00 0.00 Tirto 0.38 0.42 Karangdadap 0.50 0.87 Wiradesa 0.54 0.61 Kedungwuni 3.58 6.43 Wonokerto 0.17 0.23 Kesesi 1.04 1.09 Wonopringgo 0.83 0.93 Lebakbarang 0.00 0.00 Karanganyar 0.46 0.61 Paninggaran 0.17 0.14 Bojong 1.42 2.34 Petungkriono 0.00 0.00
Gambar 4. Kepadatan Penduduk Kabupaten Pekalongan Menurut Kecamatan Tahun 2011

## Kejadian Penyakit DBD Menurut Waktu
Berdasarkan waktu kejadian penyakit DBD di Kabupaten Pekalongan pada periode 2010- 2011  menunjukkan  bahwa  kejadian  DBD  paling  banyak  terjadi  pada  semester  pertama, yaitu  bulan  Januari-Juni.  Periode  ini  merupakan  musim  hujan  (Desember-Maret)  dan musim  transisi  menuju  kemarau  (April-Juni).  Sebaliknya,  pada  bulan  Juli-Desember  atau semester kedua kejadian DBD  cenderung  lebih rendah karena  bulan-bulan  ini  merupakan musim kemarau (Juni-September) dan transisi  menuju  musim  hujan (Oktober-Desember). Selama periode 2010-2011 kejadian DBD terbesar adalah pada bulan April dan Mei 2010, sedangkan  pada  bulan  Juli  2011  dan  Agustus  2011  merupakan  bulan  dengan  angka kejadian penyakit DBD terrendah.
KAJEN TALUN DORO PETUNGKRIONO KESESI PANINGGARAN SRAGI BOJONG KANDANGSERANG TIRTO LEBAKBARANG KARANGANYAR SIWALAN KARANGDADAP WONOKERTO WONOPRINGGO KEDUNGWUNI WIRADESA BUARAN Keckabpkl_dbd.shp 164 - 440
441 - 902 903 - 1885 1886 - 2801 2802 - 4538 N E W S

## Hubungan Kejadian DBD Antar Kecamatan dan Pola Sebarannya
Pada  tahun  2010  menunjukkan  bahwa  pada  bulan  Januari,  Februari,  Juli,  Oktober  dan Desember  memiliki  pola  penyebaran  kejadian  DBD  yang  mengelompok.  Hal  ini  berarti bahwa angka kejadian  DBD  antar kecamatan pada  beberapa  bulan tersebut  hampir sama. Sementara  pada  bulan-bulan  yang  lain  diindikasikan  angka  kejadian  DBD-nya  tidak membentuk  kelompok  yang  berarti  bahwa  angka  kejadian  DBD  antar  kecamatan  pada bulan  tersebut  cukup  beragam.  Sedangkan  pada  tahun  2011  tidak  terdapat  periode  bulan yang memiliki pola penyebaran kejadian DBD yang mengelompok. Hal ini berarti bahwa angka  kejadian  DBD  antar  kecamatan  pada  beberapa  bulan  tersebut  hampir  sama  tidak membentuk  kelompok  yang  berarti  bahwa  angka  kejadian  DBD  antar  kecamatan  pada bulan tersebut cukup beragam.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Indeks Moran’s I , E( I ), Var( I ),
dan Z hitung tahun 2010 Bulan I E( I ) Var( I ) Zhitung  Pvalue Januari 0.1523  -0.0556 0.0057 2.7652  0.0028 a Februari 0.3691  -0.0556 0.0142 3.5611  0.0002 a Maret 0.1080  -0.0556 0.0139 1.3901  0.0823 April 0.0664  -0.0556 0.0108 1.1735  0.1204 Mei 0.1100  -0.0556 0.0142 1.3897  0.0823 Juni 0.0627  -0.0556 0.0143 0.9908  0.1609 Juli 0.1706  -0.0556 0.0186 1.6601  0.0485 b Agustus 0.1311  -0.0556 0.0191 1.3517  0.0883 September  -0.0313  -0.0556 0.0178 0.1819  0.4278 Oktober 0.1884  -0.0556 0.0172 1.8624  0.0313 b Nopember 0.0686  -0.0556 0.0166 0.9653  0.1672 Desember 0.1223  -0.0556 0.0084 1.9427  0.0261 b
a Signifikan pada α = 1% , b Signifikan pada α = 5%
Tabel 3. Hasil Perhitungan Indeks Moran’s I , E( I ), Var( I ), dan Z hitung tahun 2011
Bulan I E( I ) Var( I )  Zhitung  Pvalue Januari 0.0466  -0.0556 0.0169 0.7857 0.2161 Februari -0.1050  -0.0556 0.0136 -0.4236 0.6642 Maret -0.0255  -0.0556 0.0160 0.2379 0.4062 April -0.1457  -0.0556 0.0121 -0.8192 0.7939 Mei 0.0695  -0.0556 0.0160 0.9887 0.1615 Juni -0.1526  -0.0556 0.0170 -0.7431 0.7714 Juli -0.1715  -0.0556 0.0123 -1.0466 0.8524 Agustus -0.0484  -0.0556 0.0005 0.3310 0.3706 September  -0.1432  -0.0556 0.0177 -0.6580 0.7448 Oktober -0.0712  -0.0556 0.0119 -0.1429 0.5571 Nopember  -0.0582  -0.0556 0.0147 -0.0215 0.5089 Desember 0.0909  -0.0556 0.0161 1.1535 0.1244
Berdasarkan pengujian terhadap adanya autokorelasi spasial  dengan menggunakan indeks  Moran’s  (Tabel  2)  menunjukkan  bahwa  pada  bulan  bulan  Januari,  Februari,  Juli, Oktober dan Desember 2010  memiliki  autokorelasi spasial positif. Sedangkan pada tahun 2011 sesuai  dengan Tabel 3 terlihat tidak  ada autokorelasi  spasial positif  maupun  negatif pada  bulan-bulan  tersebut.Berdasarkan  tingkat  signifikan,  menunjukkan  bahwa  bulan- bulan  tersebut  mempunyai  autokorelasi  spasial  dengan  tingkat  signifikan  lebih  dari  5%. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kedekatan  lokasi  kecamatan  tidak  hanya  bersinggungan sisi atau tepi, namun  lebih dari  itu. Kedekatan  ini  dapat  juga dipengaruhi oleh  jarak  yang menghubungkan  dan  tingkat  mobilitas  penduduk  antar  kecamatan.  Oleh  karena  itu, kemungkinan  matriks  pembobot  yang  digunakan  tidak  hanya  ketersinggungan  saja, melainkan juga menggunakan pendekatan jarak antar kecamatan.
Analisis  selanjutnya  adalah  dengan  memperhatikan  kejadian  penyakit  yang tertinggi  yaitu pada  bulan  April 2010.  Berdasarkan  hasil  Moran’s Scatterplot pada bulan April 2010, diperoleh informasi bahwa sebagian besar angka kejadian penyakit DBD tiap kecamatan di Kabupaten Pekalongan pada bulan April 2010 menyebar di kuadran 1 (HH) dan  kuadran  2  (LH).  Pencaran  titik-titik  amatan  pada  Gambar  5  merupakan  kecamatan yang  menyebar  berdasarkan  pengaruhnya  terhadap  kecamatan  yang  bersebelahan.  Titik pencar pada kuadran 1 (HH) menunjukkan kecamatan yang angka DBD-nya tinggi berada di  antara  kecamatan-kecamatan  yang  angkan  DBD-nya  tinggi  pula.  Kuadran  2  (LH) menunjukkan  kecamatan  yang  angka  DBD-nya  rendah  berada  di  antara  kecamatan- kecamatan  yang  angkan  DBD-nya  tinggi.  Kuadran  3  (LL)  menunjukkan  kecamatan  yang angka  DBD-nya  rendah  berada  di  antara  kecamatan-kecamatan  yang  angkan  DBD-nya rendah pula. Kuadran 4 (HL) menunjukkan kecamatan yang angka DBD-nya tinggi berada di  antara  kecamatan-kecamatan  yang  angkan  DBD-nya  rendah.  Kuadran  HH  dan  LL mengindikasikan  kesamaan  karakteristik  antar  kecamatan  (pola  mengelompok)  dan kuadran LH dan HL mengindikasikan keragaman karakteristik antar kecamatan.
Gambar 5. Moran’s Scatterplot penderita DBD pada bulan April 2010
Pengujian  LISA  memberikan  hasil  yang  beragam.  Kecamatan  Kedungwuni, Wonopringgo,  Karangdadap  dan  Tirto  merupakan  beberapa  kecamatan  yang  memiliki hubungan  spasial  dengan  kecamatan-kecamatan  lain  yang  berdekatan.  Hasil  perhitungan nilai I i dan p-value untuk periode April 2010 selengkapnya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Hitung dan p-value LISA pada Bulan April 2010
Kecamatan I i p-value Kecamatan I i p-value Buaran 0.105 0.118 Siwalan -0.081 0.318 Doro 0.048 0.344 Sragi 0.012 0.384 Kajen -0.027 0.264 Talun 0.022 0.434 Kandangserang 0.022 0.358 Tirto -0.243 0.052 b Karangdadap -0.295 0.014 b Wiradesa 0.059 0.148 Kedungwuni 0.803 0.010 a Wonokerto 0.227 0.318 Kesesi 0.012 0.316 Wonopringgo 0.129 0.012 a Lebakbarang 0.104 0.478 Karanganyar -0.204 0.256 Paninggaran 0.140 0.252 Bojong 0.239 0.090 Petungkriono 0.124 0.390
a Signifikan pada α = 1% , b Signifikan pada α = 5%
Hasil Moran’s  scatterplot dan  LISA  memberikan  informasi  bahwa  kecamatan  yang memiliki  autokorelasi  posistif  adalah  kecamatan  Kedungwuni,  Wonopringgo,  dan  Tirto. Sementara kecamatan yang memiliki autokorelasi negatif adalah Kecamatan Karangdadap. Hal  ini  dapat  dijelaskan  pula  dengan  gambar  peta  siginifikansi  LISA  pada  Gambar  6. Sedangkan peta pengelompokkan kecamatan dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 6. Peta Signifikansi LISA dan Pengelompokkan Kecamatan April 2010

## Peta Endemisitas
Tingkat kerawanan kecamatan terhadap ancaman penyakit DBD didasarkan pada kejadian DBD pada 3 tahun terakhir, yaitu tahun 2008, 2009 dan 2010. Oleh karena itu pada tahun 2011 di Kabupaten Pekalongan didapat hasil bahwa terdapat 14 kecamatan yang berstatus endemis, 3 kecamatan berstatus sporadis, dan 2 kecamatan berstatus aman/potensial. Pola penyebaran  status  kerawanan  kecamatan  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Artinya  dengan masih  banyaknya  kecamatan  yang  berstatus  endemis,  maka  perlu  penanganan  yang  lebih serius yang dapat menurunkan angka kejadian DBD.
Gambar 7. Peta Sebaran Tingkat Kerawanan DBD Kabupaten Pekalongan Tahun 2011

## 4. Kesimpulan
Hasil  analisis  data  menunjukkan  bahwa  kejadian  DBD  di  Kabupaten  Pekalongan sebagian  besar terjadi pada  musim  hujan  yaitu pada periode bulan  Januari-Juni.  Kejadian DBD  cenderung  lebih  tinggi  di  Kecamatan  Kedungwuni.  Kejadian  DBD  tertinggi  terjadi pada  bulan  April  2010.  Selain  itu,  terdapat  beberapa  bulan  yang  mengindikasikan hubungan  spasial  pada  kejadian  DBD  di  Kabupaten  Pekalongan,  yaitu  bulan  Januari, Februari,  Juli,  Oktober  dan  Desember.  Kecamatan  yang  memiliki  autokorelasi  posistif adalah  kecamatan  Kedungwuni,  Wonopringgo,  dan  Tirto.  Sementara  kecamatan  yang memiliki autokorelasi negatif adalah Kecamatan Karangdadap. Sebagian besar kecamatan- kecamatan di Kabupaten Pekalongan masih berstatus endemis terhadap kejadian DBD.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Curtis, J. A. and Lee, A. W., Spatial Pattern of Diabetes Related Health Problems for Vulneral Populations in Los Angeles , USA, 2010.
2. Dinkes Kab. Pekalongan, Profil Kesehatan Kabupaten Pekalongan 2011 , 2011, URL: http://www.dinkes.pekalongankab.go.id , 7 Februari, 2012.
3. Ginanjar, G., Demam Berdarah , PT. Mizan Publika, Bandung, 2004.
4. Lee J. and Wong S.W.D., Statistical Analysis with Arcview GIS , John Willey & Sons, Inc., United Stated of America, 2001.
5. Paradis, E., Moran's Autocorrelation , 2010, http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/Rdoc/library/ape/html/MoranI.html , 22-02-2012.
6. Rosli,  M.H.,  Er,  A.C.,  Asmahani,  A.,  Naim,  M.M.R.,  Harsuzilawati,  M.,  Spatial Mapping  of  Dengue  Incident:  A  Case  Study  in  Hulu  Langat  District,  Selangor, Malaysia, International  Journal  of Human and Social Sciences ,  2010,  Vol. 5,  No.  6: 410 - 414.
7. Sasmito,  G.H.  dan  Widiatmoko,  H.,  Informasi  Meteorologi  Untuk  Peringatan  Dini Bahaya  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Wilayah  DKI  Jakarta. Laporan  Proyek Pengembangan Meteorologi dan Geofisika Tahun 2006 , BMKG Jakarta, 2006.
8. Tottrup,  C.,  Tersbol,  P.B.,  Lindeboom,  W.  and  Meyrowitsch,  D.,  Putting  Child Mortality  on  Map:  Towards  an  Understanding  of  Inequity  in  Health, Tropical Medicine & International Health, 2009, Vol. 14, No. 6 : 653-662.
KAJEN TALUN DORO PETUNGKRIONO KESESI PANINGGARAN SRAGI BOJONG KANDANGSERANG TIRTO LEBAKBARANG KARANGANYAR SIWALAN KARANGDADAP WONOKERTO WONOPRINGGO KEDUNGWUNI WIRADESA BUARAN Keckabpkl_dbd.shp Aman Endemis Sporadis N E W S