## IDENTIFIKASI DENSITY FIGURE DAN PENGENDALIAN VEKTOR DEMAM BERDARAH PADA KELURAHAN CICADAS BANDUNG

## IDENTIFICATION OF VECTOR DENSITY FIGURE AND DENGUE VECTOR CONTROL IN CICADAS BANDUNG
*1 Lini Ariva dan 2 Katharina Oginawati Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung, Jl Ganesha 10 Bandung 40132 e-mail : 1 lini.ariva@students.itb.ac.id dan 2 katharina_oginawati@ftsl.itb.ac.id
Abstrak: Dengue  Haermorrhagic  Fever  (DHF)  atau  Demam  Berdarah  adalah  salah  satu  penyakit yang sering mewabah di Indonesia . Pemantauan jentik nyamuk Aedes aegypti sebagai vektor penyakit ini  menjadi  kegiatan  rutin  yang  dilakukan  dinas  kesehatan  dengan  bantuan  kader.  Dari  data  dinkes tahun  2011  didapatkan  angka  rumah  bebas    jentik  sebesar    93,38%  untuk  Kota    Bandung.  Walau demikian  angka    kejadian  DHF    di    kota  Bandung  terus  meningkat.  Untuk  mengetahui  faktor  resiko penyebab kejadian demam berdarah di kelurahan Cicadas yang padat penduduk, maka dilakukan suatu penelitian  Cross  Sectional  Study.  Berdasarkan  analisis  data  penelitian  lapangan,  kelurahan  Cicadas sebagai  wilayah  studi  memiliki  angka  bebas  jentik  sebesar  77,78%,  House  Index(HI)  22,22%, Container  Index(CI)  12,84%  dan  Breteau  Index  (BI)  27,45.  Sehingga  didapatkan  nilai  Density Figure(DF)  adalah  4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kepadatan  populasi  nyamuk  adalah  sedang. Sehingga diperlukan tindakan pengendalian nyamuk sebagai vektor penyakit. Dan dari hasil kuesioner didapatkan bahwa 17%  dari  total    responden  tidak  melakukan  pengendalian  vektor  sama  sekali. 48%  dari  total  responden melakukan salah satu dari empat jenis pengendalian vektor (fisik, biologi, kimia,  proteksi  diri).  Dan  didapatkan  bahwa  jenis  pengendalian  vektor  yang  paling  sering  dilakukan oleh  masyarakat  di  kelurahan  Cicadas  adalah  secara  kimia,  yaitu  62%  dari  total  responden. Kemungkinan tingginya penggunaan jenis pengendalian tersebut karena dianggap yang paling praktis dan  memberikan  efek  yang  terlihat  secara  kasat  mata.  Berdasarkan  hasil  regresi  linear  didapatkan bahwa  terdapat  hubungan antara  pengendalian vector  dengan  kejadian DHF  sebesar 15,8%.
Kata kunci: ABJ, DF, DHF , Jentik nyamuk, Pengendalian vektor penyakit
Abstract: Dengue  Haermorrhagic  Fever  (DHF)  or  dengue  fever  is  a  disease  that  often  epidemic  in Indonesia.  Monitoring  of  mosquito  Aedes  aegypti  larva  as  a  vector  of  the  disease  become  routine activities  carried  out  with  the  help  of  representative  of  health  service.  From  the  health  office  data  in 2011,  the    number  of  free  larva  Index  of  Kota  Bandung  is  93,38%.  However  the  numbers  of  DHF  in Bandung  keep  rising.  To  know  their  risk  factors  that  causing  dengue  in  Cicadas  neighborhood ,  then we  conducted  a  study  of  Cross  Sectional  Study.  Based  on  data  analysis,  field  research,  Cicadas  as studylocation  has  free  larva  Index  (FLI)  77,78%,  House  Index  (HI)  22,22%,  Container  Index  (CI) 12.84% and the Breteau Index (BI) 27,45. So we obtained the value of the Density Figure (DF) is 4. This data shows that the mosquito population density is medium. So further action are needed to  control the mosquito  as  vector  of  dengue  disease.  And  from  the  results  of  the  questionnaire.  we  found  that 17% of  the  respondents  did  not  do  any  vector  control  at  all.  48%  of  the  total  respondents  perform  one  of four  types  of  control  vector  (physical,  biological,  chemical,  self  protection).  The    vector  control  that are  the  most  frequently  committed  by  people  in  the  Cicadas  are  by  chemically.  I.e.  62%  of  total respondents. The possibility to use othis type of control is high because peoples in Cicadas considered this  as  the  most  practical  control  and  give  a  visible  effect.Based  on  linear  regression,  the correlations  between  vector  control  and  DHF  cases  is 15,8 %.
Keyword: , DF, DHF , FLI, Mosquito larva, Vector control

## PENDAHULUAN
Penyakit Dengue  Haermorrhagic  Fever atau  demam  berdarah  dengue  (DBD)  di Indonesia  dicurigai  terjadi  pertama  kali  di  Surabaya  pada  tahun  1969.  Kemudian  DBD dilaporkan   dikota-kota    lain   seperti   Bandung   dan    Yogyakarta   pada    tahun   1972 (Ginanjar,2007).  Dan  terbukti  bahwa  memang  angka  kejadian  demam  berdarah  di  kota Bandung tergolong tinggi. Berdasarkan data Dinas Kesehatan kota Bandung, terjadi kenaikan angka  kejadian  demam  berdarah  dari  tahun  ke  tahun.  Pada  tahun  2010,  2011  dan 2012  terdapat  3435,  3901  dan  5096  kejadian.  Terlihat  bahwa  kejadian  demam  berdarah meningkat cukup drastis pada tahun 2012. Penyakit ini sering ditemukan pada kawasan padat penduduk karena mempermudah penularan virus dengue oleh vektor.
Menurut Nazri (2011), ditemukan bahwa daerah perumahan bertindak sebagai eksposur area  utama  untuk  mendistribusikan  virus  dengue,  diikuti  oleh  kawasan  industri  terbuka  dan komersial.  Dan  menurut  Padmanabha  (2010)  warga  hidup    tanpa  air  ledeng,  sehingga mereka  memiliki  kebiasaan  menyimpan  air  untuk  berjaga-jaga.  Berdasarkan  hal  tersebut, maka    dilakukan    penelitian    di    kawasan    pemukiman    Cicadas,    Bandung.    Seperti  terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Peta lokasi Kelurahan Cicadas Bandung
Lokasi  ini  dipilih  karena  berdasarkan  data  kelurahan  Cicadas  total  Kepala Keluarga  (KK)    adalah    3722    sehingga    merupakan    lokasi    dengan    kepadatan penduduk    yang    cukup  tinggi.  Berdasarkan  data  dinkes  2011  pada  kecamatan Cibeunying  Kidul  dan  termasuk  didalamnya  kelurahan  Cicadas  sumber  air  bersih 57,29% berasal dari Air Ledeng (Perpipaan /Sambungan rumah), 10,81% dari Sumur Pompa  Tangan  (SPT),  14,55%  dari  Sumur  Gali  (SGL)  dan  0,04%  dari  sumber  lain (misal Penampungan Air Hujan).  Masalah  yang ingin dibahas  dalam  penelitian  ini adalah    mengenai    kepadatan    populasi    larva    nyamuk Aedes  aegepti dengan parameter  House  Index  (HI),  Container  Index  (CI),  Breteau  Index  (BI)  dan  Angka Bebas Larva (ABL) pada bulan Maret- April 2013 dan kebiasaan masyarakat cicadas dalam  mengendalikan  nyamuk aedes  aegypti sebagai  vektor  penyakit  demam berdarah.

## METODOLOGI
Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah studi literature, pengumpulan data primer dengan melakukan survey lapangan, kuesioner dan wawancara. Data primer yang didapat adalah data keberadaan jentik nyamuk, jumlah kontainer, dan kebiasaan warga dalam mengendalikan vektor. Data sekunder yang didapat berupa data Profil penyakit DBD di Kota Bandung  dari  Dinas  Kesehatan,  data  rumah  bebas  jentik  dan  data  jumlah  penduduk  dari Kelurahan  Cicadas.  Dengan  total  populasi  sebesar  3722  KK  maka  dilakukan  penentuan jumlah sample dengan metode Taro Yamane, seperti terlihat pada persamaan (1) berikut:
(1)
Dengan n= ukuran sampel, N adalah ukuran populasi dan e= tingkat kesalahan yang diinginkan.  Ukuran  sampel  yang  didapat  adalah  97  sampel  dengan  e=  0.1,  dan  361  sampel untuk  e=  0.05.  Semakin  kecil  nilai  e  maka  akan  semakin  akurat.  Namun  karena  segala keterbatasan  sampling dilakukan pada 153 KK dari total 3722 KK. Dengan demikian ukuran sampel  minimal  telah  terlampaui  dan  diharapkan  nilainya  akan  lebih  baik  karena  semakin banyak  sample  akan  memperkecil  kesalahan  yang  mungkin  terjadi.  Sampling  tersebar  di  15 RW   pada   kelurahan   Cicadas.   Inspeksi   larva   dilakukan   di   rumah   dan   radius   5   meter disekitarnya. (Thammapalo,2007) .
Persamaan:
Analisis yang dilakukan adalah analisis laju populasi nyamuk. Analisis ini dilakukan dengan menghitung indeks larva yaitu ABJ, HI, CI, BI. ABJ (Angka Bebas Jentik) adalah persentase rumah penduduk yang tidak ditemukan larva nyamuk dapat dilihat pada Persamaan  (5) .  HI ( House  Index )  seperti  terlihat  pada Persamaan    (2) yaitu  persentase  rumah  yang ditemukan larva dari seluruh rumah yang diperiksa. CI ( Container Index ) seperti terlihat pada Persamaan  (3) adalah  persentase  wadah  yang  ditemukan  jentik  dari  seluruh  wadah  yang diperiksa.  BI (Bretau  Index seperti  terlihat  pada Persamaan  (4) adalah  jumlah  wadah  yang ditemukan larva nyamuk dalam 100 rumah yang diamati.
Setelah    didapatkan  nilai    dari    tiap    indeks,    kepadatan    vektor    ( Density  Figure , DF)  didapat  dari  gabungan  nilai  HI,  CI  dan  BI  yang  dinyatakan  dalam  skala  1-9    seperti terlihat  pada Tabel  1 berikut.  DF  dibagi  dalam  3  kategori  yaitu:  DF=1:  kepadatan  rendah, DF= 2-5: kepadatan sedang dan DF= 6-9: kepadatan tinggi.
Jumlah  total  dari  kuesioner  dan  wawancara  yang  valid  adalah  151  responden.  Dalam menganalisis data  kuesioner  mengenai pengendalian vektor,  baik secara fisik, kimia,  biologi dan proteksi diri maka dilakukan analisis univarat.  Analisis dilakukan terhadap variabel dari hasil  penelitian  untuk  mengetahui  proporsi  masing-masing  variabel  yang  diteliti.  Pada umumnya  analisis  ini  hanya  menghasilkan  distribusi  dan  persentase  dari  tiap  variabel (Notoatmodjo, 2005). Kemudian dilakukan analisis dengan metode regresi linier dan metode chi kuadrat menggunakan program Statistical Program For Social Sciences (SPSS) 17 untuk mendapatkan korelasi antara variable independen berupa pengendalian-pengendalian tersebut dengan variable dependan yaitu kejadian demam berdarah.
Tabel 1 . Kepadatan populasi larva nyamuk (Queensland Government, 2011) Tingkat Kepadatan House Index Container Index Breteau Index 1 1-3 1-2 1-4 2 4-7 3-5 5-9 3 8-17 6-9 10-19 4 18-28 10-14 20-34 5 29-37 15-20 35-49 6 38-49 21-27 50-74 7 50-59 28-31 75-99 8 60-76 32-40 100-199 9 77+ 41+ 200+
Dengan n : jumlah total kasus;  n11 : Kasus yang mengalami paparan; n12 : Kontrol yang  mengalami  paparan;  n21  :  Kasus  yang  tidak  mengalami  paparan;  n22  :  Kontrol  yang tidak mengalami paparan. Rumus yang digunakan adalah seperti terlihat pada persamaan (6) dengan   membuat matriks 2x2 (Fleiss,1981) seperti terlihat pada Tabel  2 dan menggunakan tabel  chi  kuadrat  [2-1;2-1;0.05]  maka  didapat  nilai  kritis  sebesar  5.991.  Dengan  chi  kuadrat maka dapat diketahui signifikansi hubungan data dari kedua variable.
Tabel 2 . Matriks 2x2 Chi Kuadrat Faktor Resiko Kejadian Demam Berdarah Jumlah Ya Tidak Ya n11 n12 n1. Tidak n21 n22 n2. Jumlah n.1 n.2 n..

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan pengolahan data pada Tabel  3. yang hasilnya dapat dilihat pada Gambar 2. Dapat  terlihat  bahwa  kejadian  demam  berdarah  di  Kota  Bandung  tiap  tahunnya  paling sering  terjadi  pada  rentang  antara  bulan  Januari  s/d  April.  Variabel  iklim  seperti  suhu, kelembaban dan curah hujan memiliki potensi untuk mempengaruhi perkembangbiakan nyamuk (Bee,2009)  sehingga  angka  kejadian  demam  berdarah  meningkat  pada  bulan-bulan  tertentu. Hal  tersebut  bisa  jadi  dikarena  kan  curah  hujan.  Menurut  Hayden  (2010),  curah  hujan pada  tingkat  regional  dan  ekologis  manusia  faktor-faktor  seperti  vegetasi  di  tingkat  lokal dalam  memprediksi  kehadiran  Aedes  aegypti  pada  skala  rumah  tangga  sehingga  curah  hujan adalah  komponen  penting  karena  dapat  membengaruhi  faktor  lain  seperti  kesuburan  vegetasi dan keberadaan air pada container.
Berdasarkan  data  tersebut  maka  survey  untuk  mendapatkan  data  Indeks  Jentik Nyamuk  dilakukan  diantara  bulan  tersebut,  yaitu  bulan  Maret-April  2013.  .Diharapkan dengan  demikian  peluang  bahwa jentik  yang  terpantau  adalah  jentik Aedes  aegypti semakin tinggi.  Dari  hasil  survey  dari  153  rumah,  didapatkan  bahwa  terdapat  34  rumah  dan  42 kontainer  yang  positif  jentik.  Dan  dengan  menggunakan  persamaan  diatas  untuk  melakukan Analisis  Laju  populasi  nyamuk  maka  didapatkan  nilai  angka  bebas  jentik  (ABJ)
sebesar  77,78%, House  Index (HI)  22,22%, Container  Index (CI)  12,84%  dan Breteau Index (BI) 27,45. Sehingga dari nilai-nilai tersebut didapatkan nilai Density Figure (DF) dari Tabel.1 adalah  4.  Berdasarkan  signifikansi  epidemiologi  jika  DF>1,  HI>1  dan  BI>5  maka menunjukkan   bahwa   lokasi   tersebut   beresiko   dalam   transmisi   penyakit   (Queensland Goverment,  2011).  Dan  karena  DF  yang  didapat  adalah  4  maka  menunjukkan  bahwa  DF adalah sedang.
Tabel 3. Kasus DBD Kota Bandung No Bulan 2008 2009 2010 2011 2012 1 Januari 91 789 371 631 436 2 Februari 349 898 579 402 493 3 Maret 467 764 353 416 519 4 April 377 838 324 247 482 5 Mei 305 651 350 295 573 6 Juni 309 588 348 318 537 7 Juli 209 539 232 345 454 8 Agustus 205 410 264 321 342 9 September 226 378 167 234 266 10 Oktober 497 310 156 197 261 11 November 220 297 147 197 321 12 Desember 161 207 144 298 412 Jumlah 3416 6669 3435 3901 5096
Sumber: Dinas Kesehatan, 2013
Gambar 2 . Rata-rata kasus tiap bulan
Jika  dibandingkan  dengan  data  Dinas  Kesehatan  tahun  2011  mengenai  persentase angka  rumah  bebas  jentik  sebesar  93,38%,  maka  terdapat  perbedaan  dengan  hasil  survey aktual.  Dimana  kondisi  Rumah  bebas  jentik  adalah  77,78%.  Hal  ini  bisa  jadi  dikarenakan perbedaan  temperatur  pada  tahun  2013  sehingga  mempengaruhi  peningkatan  laju  populasi nyamuk,  atau  dikarenakan  memang  terdapat  error  yang  cukup  besar  pada  saat  pendataan keberadaan jentik oleh kader puskesmas.
Berdasarkan analisis Univarat didapatkan bahwa dari empat jenis pengendalian vektor yaitu  fisik,  biologi,  kimia  dan  proteksi  diri,  pengendalian  vektor  secara  kimia  adalah  yang paling sering dilakukan. Seperti terlihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4 . Pengendalian vector Pengendalian Vektor Ya Tidak Fisik 25% 75% Biologi 10% 90% Kimia 62% 38% Proteksi Diri 26% 74%
Sebanyak    68%      dari      total      151      responden      seperti      terlihat      pada      tabel. Sementara  pengendalian  secara  fisik  (seperti  menggunakan  kasa  atau  raket  nyamuk) dilakukan  oleh  25%,  Biologi  (memelihara  ikan  di  wadah  penampungan  air  untuk  predator jentik  nyamuk)  oleh  10%.  dan  proteksi  diri  (seperti  penggunaan  lotion  anti  nyamuk)  oleh 26%  dari  total  151  responden.  Berdasarkan  hasil  wawancara,  warga  mengaku  pengendalian secara  kimia  dengan  menggunakan  obat  nyamuk  bakar,  semprot  dan  elektrik  sering  mereka lakukan  karena  paling  praktis  dan  terlihat  efeknya  secara  kasat  mata.  Walau  mereka  juga mengakui  bahwa  pengendalian    secara  kimia  membuat    mereka  agak    khawatir  akan mengganggu    kesehatan  akibat  zat  kimia  yang  mungkin  terhirup.  Laju  Populasi  Nyamuk  di kelurahan  Cicadas  kecamatan  Cibeunying  Kidul  Bandung  adalah  sedang.  Sehingga  perlu dilakukan peningkatan dalam memberantas sarang nyamuk. Namun demikian masih terdapat 17% dari total 151 responden yang tidak melakukan pengendalian vektor sama sekali seperti terlihat pada Gambar 3 berikut.
Dapat terlihat juga bahwa berdasarkan data kuesioner beberapa responden melakukan berbagai variasi jenis pengendalian. Terdapat 48% dari total responden melakukan satu jenis pengendalian  vektor.  Hal  tersebut  menunjukkan  hanya  pengendalian  fisik  saja,  biologi  saja, kima  saja  atau  proteksi  diri  saja  yang  mereka  lakukan.  Untuk  yang  melakukan  dua  jenis pengendalian  terdapat  29%  dari  total  responden,  tiga  jenis  variasi  pengendalian terdapat 6% dari totaal responden. Dari data diketahui bahwa tidak ada satu keluargapun yang melakukan keempat jenis pengendalian vektor.
Berdasarkan  hasil  regresi  linier  dengan  menggunakan  SPSS  17.0,  didapatkan  bahwa antara  kasus  demam  berdarah  sebagai  variable  dependant  dan  pengendalian  vector  sebagai variable independen memiliki hasil seperti terlihat pada tabel- tabel berikut.
Notasi superscript a  pada  tabel  adalah predictor, yaitu  variable  independen.  Notasi superscript b    adalah  variable  dependen    yaitu    kasus    DB.    Berdasarkan Tabel    5 , diketahui  bahwa  korelasi    antara  pengendalian    vector  (secara  fisik,    biologi,kimia    dan proteksi    diri)  dengan  kejadian  demam  berdarah  adalah  0.432  dengan  koefisien  determinasi 0.158.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kejadian  demam  berdarah  berhubungan  dengan  variasi jenis  pengendalian  vector  sebesar  15,8%.  Sehingga  terdapat  faktor  lain  yang  lebih berpengaruh.
Tabel 5 . Model Summary b Model R R square Adjusted R Square Std.  Error  of the Estimate Durbin- Watson 1 0,432 a 0,186 0,158 0,29185 2,198
Selanjutnya  dengan  menggunakan  SPSS  17.0  dilakukan  uji  normalitas  dengan menggunakan  Kolmogorov-Smirnov.  Seperti  terlihat pada Tabel  6 ,  terlihat  bahwa  nilai  dari Assymp  Sig.  adalah  0.00.  Dikarenakan  nilainya  (<0.05),  maka  menunjukkan  bahwa  data yang  didapat  tidak  terdistribusi  normal.  Namun  data  tersebut  tetap  digunakan  karena merupakan  data  observasi  terhadap  masyarakat  dimana  kemungkinan  bias  memang  cukup tinggi dan menyebabkan data tidak terdistibusi normal.
Tabel 6 . Uji normalitas dengan metode Kolmogorov-Smirnov
Unstandardized Residual N 150 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std.Deviation .28691420 Most Extreme Differences Absolute .349 Positive .173 Negative -.349 Kolmogorov-Smirnov Z 4.276 Asymp. Sig. (2-tailed) .000
Dikarenakan  data  tidak  terdistribusi  normal  maka  digunakan  uji  chi  kuadrat  untuk mengetahui  signifikansi  dari  variable  dependan  kasus  demam  berdarah  dengan  variable independen  yaitu pengendalian vector. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan matriks 2x2  seperti  terlihat  pada Tabel  7 dan persamaan  (6). Matriks  2x2  hanya  dapat  digunakan untuk menentukan dua hubungan variable. Oleh karena itu sebagai contoh penggunaan hanya akan  ditunjukkan  hubungan  antara  kasus  dengue  dengan  pengendalian  fisik.  Untuk pengendalian  lainnya  hanya  akan  ditunjukkan  nilai  chi  kuadrat-nya  seperti  terlihat  pada Tabel 8.
Tabel 7. Matriks hubungan kasus DB dengan pengendalian fisik P_Fisika Total Ya Tidak Kasus DB Ada kasus Count 1 16 17 Expected Count 4,3 12.7 17,0 Tidak ada Count 37 97 134
Expected Count 33,7 100,3 134,0 Total Count 113 38 113 Expected Count 113,0 38,0 113,0 Tabel 8. Signifikansi kasus DB dengan pengendalian vektor No Variabel Independen Matriks Pearson chi- square Continuity Correction 1 Pengendalian Fisik 2x2 3,782 2,717 2 Pengendalian Biologis 2x2 15,270 12,006 3 Pengendalian Kimiawi 2x2 0,656 0,297 4 Proteksi Diri 2x2 2,122 1,357
Berdasarkan tabel diketahui bahwa hubungan antara Kasus DB dengan Pengendalian vector  secara  fisik  kurang  signifikan  karena  nilainya  2.717  sehingga  masih  dibawah  5.991 sebagai nilai kritis untuk matriks 2x2 dengan α= 5%. Namun dari Tabel 7. terlihat bahwa 16 responden  yang  menderita  demam  berdarah  dari  total  17  penderita  adalah  yang  tidak melakukan  pengendalian  fisik  seperti  menggunakan  kasa  atau  raket  nyamuk.  Sehingga meskipun signifikansinya kecil namun pengendalian fisik ini sebaiknya tetap dilakukan untuk mengurangi resiko terkena demam berdarah. Pengendalian vector secara kimia ternyata tidak memiliki hubungan yang signifikan. Hal tersebut mungkin saja terjadi karena nyamuk Aedes aegypti sebagai  vector  dengue  telah  kebal  dengan  zat  kimia  aktif  pada  obat  nyamuk  karena dilakukan secara rutin. Oleh karena itu zat kimia hanya digunakan ketika terjadi wabah atau situasi  darurat  (WHO,1997).    Untuk  proteksi  diri  didapatkan  nilai  kritis >  1.357  maka  tidak ada   hubungan   yang   signifikan   antara   Kasus   DB   dengan   Pengendalian   vector   dengan menggunakan  proteksi  diri.  Untuk  pengendalian  secara  biologis  didapatkan  nilai  X 2 adalah 12.006. Karena derajat kebebasannya adalah 2 dan α= 5% maka nilai kritisnya adalah 5.991.  Karena  nilai    kritis    <  12.006    maka  terdapat    hubungan    yang  signifikan    antara Kasus  DB dengan Pengendalian vector secara biologis.  Pengendalian vector secara biologis memiliki  hubungan  signifikan  terhadap  kejadian  demam  berdarah  karena  penggunaan  ikan predator  dalam  memakan  fase  larva  dan  pupa  dari  nyamuk  sehingga  mampu  mengurangi populasi nyamuk Aedes aegypti sebagai vector dengue.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  survey  terhadap  153  rumah,  didapatkan  angka  bebas  jentik  (ABJ)  sebesar 77,78%, House  Index (HI)  22,22%, Container  Index (CI)  12,84%  dan Breteau  Index (BI) 27,45.  Sehingga  dari  nilai-nilai  tersebut  didapatkan  nilai Density  Figure (DF)  adalah  4. Karena  DF>1,  Hi>1  dan  BI>5      menunjukkan  adanya  resiko  transmisi  penyakit  DB.  Nilai DF=  4  menunjukkan  bahwa  kepadatan  populasi  nyamuk  adalah  sedang.  Sehingga  tindakan pencegahan  dan  pengendalian  vektor  perlu  dilakukan  untuk  mengurangi  resiko  terkena penyakit  Demam  Berdarah.  Berdasarkan  hasil  kuesioner  dan  wawancara  didapatkan  bahwa pengendalian vektor yang paling sering dilakukan oleh warga di kelurahan Cicadas Bandung adalah  pengendalian  secara  kimia.  Dengan  persentase  62%  dari  total  144  responden.  Dari data  juga  didapatkan  bahwa  terdapat  17%  dari  total  responden  yang  sama  sekali  tidak melakukan  pengendalian  vektor  demam  berdarah.  Dan  diketahui  pula  bahwa  tidak  ada  satu keluargapun  yang  melakukan  keempat  jenis  pengendalian  vektor.  Berdasarkan  hasil  regresi linear  didapatkan  bahwa  kejadian  demam  berdarah  berhubungan  dengan  variasi  jenis pengendalian  vector  sebesar  15,8%.  Dikarenakan  data  tidak  terdistribusi  normal  maka digunakan  analisis  Chi  kuadrat  untuk  mendapatkan  signifikansi  tiap  variable  dan  didapatkan
bahwa  pengendalian  biologis  memiliki  hubungan  yang  signifikan  dalam  mengurangi  kasus demam berdarah.

## DAFTAR PUSTAKA
Bee, T.K. Lye, K.H. Yean, S.T (2009). Modeling Dengue Fever Subject to Temperature Change . Sixth International    Conference    on    Fuzzy    Systems    and    Knowledge Discovery. P 62-65. Fleis,J.L. (1981). Statistical Methods for Rates and Proportions 2nd ed. NY : John Wiley and Sons. Ginanjar,  G.  (2007). Demam  Berdarah:  Apa  yang  dokter  anda  tidak  katakana  tentang.Bandung : PT Mizan Publika
Hayden,M.H.  (2010). Microclimate  and  Human  Factors  in  the  Divergent  Ecology  of  Aedes  aegypti along the Arizona, U.S./Sonora, MX Border. EcoHealth 7, 64–77
Nazri, C.D. (2011). Impact of Climate and Landuse variability based on Dengue   Epidemic Outbreak in      Subang      Jaya. IEEE      Colloquium      on      Humanities,      Science      and  Engineering Research (CHUSER 2011), Dec 5-6 2011, Penang
Notoatmodjo, S. (2005). Metodologi Penelitian Kesehatan. Jakarta: Rineka Cipta
Padmanabha,H.(2010). Ecological    Links    Between    Water    Storage    Behaviors    and    Aedes  aegypti Production: Implications for Dengue Vector Control in Variable Climate s. EcoHealth 7 , 78–
90 Soemirat,J.(2010). Epidemiologi Lingkungan. Yogyakarta: Gajahmada University Press. Thammapalo,S,  dan  Chongsuvivatwong,V.cs.  (2008). Environmental  factors  and  incidence  of dengue fever  and  dengue  hemorrhagic  fever  in  an  urban  area,  Southern  Thailand. Cambridge University Press. P 136, 135–143
Queensland  Government.  (2011). The  Queensland  Dengue  Management  Plan 2010- 2015. Fortitude Valley : Queensland Health.
WHO.  (1997). Dengue  Haemorrhagic  Fever:  Diagnosis,  Treatment,  Prevention      and Control  2nd Edition . Geneva : World Health Organization.
WHO.(1999) .      Demam      Berdarah      dengue:      Diagnosis,      Pengobatan,      Pencegahan      dan Pengendalian edisi 2 . Jakarta : Penerbit Buku Kedokteran EGC