KAJIAN PARAMETER KEBERADAAN VEKTOR PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) MENGGUNAKAN DUKUNGAN PENGINDERAAN JAUH ( REMOTE SENSING ) DI KOTA PONTIANAK
(Study Parameters Existence of Vectors Dengue Haemorrhagic Fever (DHF) Using Remote Sensing Support in the Pontianak Urban Areas)
Asmadi 1 , Akhmad Arif Amin 2 , Sri Budiarti 3 , Ir. Machmud Arifin Raimadoya, M.Sc 4
1 Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Jalan Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2 Departemen Kesehatan Masyarakat Veteriner, Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Lingkar Kampus IPB, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
3 Departemen Biologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Jalan Lingkar Kampus IPB, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
4 Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Jalan Lingkar Kampus IPB, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680

## Abstract
Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  transmission  dynamic  is  naturally  influenced  by  fluctuating environmental  conditions  that  could  be  locally  specific  even  at  the  level  of   urban  areas.  Remote sensing  technology  is  increasingly  recognized  as  a  powerful  tool  to  scan  DHF  endemic  areas  and could  be  used  to  monitor  DHF  vectors  fluctuation  and  the  related  biogeographical  environment.  A study was conducted to estimate the DHF transmission intensity in four endemic distric in Pontianak urban areas West Borneo. The estimation was based on environmental condition and the most of the data  were  obtained  through  remote  sensing  using  the  satellite  IKONOS  and  NOAA.  The  study subjects  were  the  environmental  conditions  of  the  urban  areas  considered  as  the  risk  factors  for DHF  transmission.  Data  were  collected  either  through  field  observations  and  remote  sensing.  Data set was analyzed with the discriminant analysis module using the SPSS 17.0. The results of the study showed that there were predictor variables of the environment risk factors should be considered in the  estimation  of  DHF  transmission  intensity  in  certain  DHF  endemic  distric.  Those  variables included:  (1)  air  temperature,  (2)  mosquito  vector  density,  (3)relative  humidity  and  (4)building density.  Linear  discriminant  function  was  obtained  to  predict  the  incidence  of  DHF  outbreak. Applying  this  model,  DHF  transmission  intensity  in  certain  distric  could  be  estimated  with  a  high accuracy. The result showed that the assessment model could be built following the formula:Y = 237,490 + 113,474 x (vector) – 121,828 x (temperature) – 98,999 x (relative humidity) + 78,782 x (building) that could be as high accuracy as 90,9 %.
Keywords: Remote  sensing  technology,  Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF),  DHF  transmission intensity, Mosquito vektor density, IKONOS, NOAA

## Pendahuluan
Penyakit  Demam  Berdarah Dengue (DBD)  adalah suatu  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus dengue famili flaviviridae ,  dengan  genusnya flavivirus .  Virus ini  mempunyai  empat  serotype  yang  dikenal  dengan Den-1, Den-2, Den-3 dan Den-4 yang masuk ke tubuh manusia  melalui  gigitan  vektor  nyamuk Aedes  aegypti dan Aedes  albopictus .  (WHO,  2001).  Penyakit  DBD merupakan  masalah  kesehatan  masyarakat,  umumnya terjadi  di  daerah  perkotaan  namun  saat  ini  juga  sudah menyebar  sampai  daerah  pedesaan,  dengan  sirkulasi serotype  virus  beragam  dan  endemik  khususnya  di negara-negara  tropis  dan  subtropis  seperti  Indonesia (Chakravarti  dan  Kumaria  2005).  Hampir  semua
wilayah  di  Indonesia  mempunyai  resiko  untuk terjangkit  penyakit  DBD,  sebab  baik  virus dengue penyebab  penyakit  maupun  nyamuk Aedes  aegypti sebagai  vektor  penularnya  sudah  tersebar  luas  di perumahan  penduduk  maupun  fasilitas  umum  di seluruh Indonesia (Handayani 2006).
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO, 2007) menyebutkan  bahwa  lebih  dari  50  juta  orang  di  dunia terinfeksi  virus  DBD  setiap  tahunnya,  dan  tiap  20 menit  ada  satu  anak  meninggal  karena  DBD.  Secara nasional morbiditas DBD di Indonesia pada tahun 2008 tercatat  136.399  kasus,  dan  angka  mortalitas  1.170 korban  jiwa  yang  kebanyakan  terjadi  pada  anak  di bawah  umur  15  tahun.  Pada  tahun  2007  tercatat 139.625  kasus  ( Incidence  Rate /IR  64,38%  )  dengan
Case  Fatality  Rate / CFR masih  di  atas  1%  (Ginanjar 2008).  Sedangkan  di  Kalimantan  Barat  insiden  DBD tertinggi  adalah  di  Kota  Pontianak,  dimana  sampai akhir Desember 2009 jumlah kasus positif DBD sudah tercatat  3.893  orang  dan  yang  meninggal  71  orang (CFR  1,82%)  sehingga  sudah  dinyatakan  KLB (Kejadian  Luar  Biasa)  oleh  Walikota  Pontianak (Dinkes Kota Pontianak 2009).
Sumunar (2008), menyatakan bahwa citra penginderaan jauh (remote sensing) berupa  citra  satelit mampu  menyajikan  kenampakan  permukaan  bumi sesuai  dengan  kenampakan  sebenarnya  di  lapangan sehingga beberapa parameter lingkungan yang berpengaruh terhadap habitat perkembangbiakan vektor  nyamuk Aedes  aegypti dan Aedes  albopictus sebagai  penular  penyakit  DBD,  seperti  suhu, kelembaban  relatif,  curah  hujan,  badan  air,  penutupan lahan vegetasi, ketinggian tempat, pola perumahan, dan kepadatan pemukiman dapat disadap dan diinterpretasi. Melalui  analisis  data  kondisi  lingkungan  yang diperoleh  dengan  dukungan  teknologi  penginderaan jauh satelit, dan mengintegrasikannya dengan data hasil survey  lapangan,  diharapkan  akan  dapat  diperoleh informasi  tentang  intensitas  penularan  DBD  di  suatu wilayah tertentu.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Mengkaji  seberapa  besar  dukungan  penginderaan jauh  ( remote  sensing )  dalam  mendeteksi  parameter keberadaan vektor DBD dalam menentukan tingkat intesitas penularan DBD.
2. Mengetahui parameter apasaja yang mempengaruhi keberadaan vektor DBD yang diperoleh menggunakan  dukungan  penginderaan  jauh  dan investigasi vektor Aedes Aegypti, terhadap intensitas penularan DBD.
3. Menduga jumlah penderita DBD berdasarkan kajian deteksi  parameter  lingkungan  dan  keberadaan vektor DBD menggunakan dukungan penginderaan jauh.

## Hipotesis
Hipotesis  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa parameter  lingkungan  dan  iklim  yang  datanya diperoleh  dari  dukungan  penginderaan  jauh  akan berkorelasi  positif  dan  signifikan  dengan  keberadaan vektor  DBD  dan  tingkat  intensitas  penularan/KLB DBD.

## Kerangka Pemikiran Penelitian
Secara  skematis,  kerangka  pemikiran  penelitian  ini dapat dilihat pada gambar:
DATA CITRA
SATELIT IKONOS
DATA CITRA
SATELIT NOAA Ekstraksi Liputan Lahan yang diperkirakan penyebab DBD
Ekstraksi parameter lingkungan yang diperkirakan penyebab DBD
Analisis Diskriminan lag 1 bulan Faktor-faktor lingkungan yang diperkirakan penyebab DBD Informasi Intensitas Penularan DBD Faktor resiko penularan DBD MODEL ESTIMASI KLB DBD Surveillance Keberadaan Vektor DBD
Investigasi vektor Aedes Aegypti
Pemantauan Jentik Pemasangan Ovitrap

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  5  (lima)  wilayah  yaitu,
Kecamatan Pontianak Barat, Pontianak Kota, Pontianak Selatan dan Kecamatan Pontianak Tenggara. Keempat kecamatan tersebut digunakan untuk pembuatan  model  karena  wilayah  tersebut  paling banyak  kasus  DBDnya,  sedangkan  wilayah  kecamatan Pontianak Utara digunakan untuk menguji model yang telah  dihasilkan  di  4  (empat)  kecamatan  tersebut  di atas.
Penelitian  ini  dilaksanakan  selama  6  (enam)  bulan dari bulan Oktober 2009 sampai dengan Maret 2010.
Rancangan  Penelitian. Metode  pengumpulan  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi dua  kelompok,  kelompok  pertama  (prediktor)  adalah data  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  faktor  resiko lingkungan penyebab demam berdarah dengue (DBD), yaitu  data  tutupan  lahan  dari  citra  satelit  IKONOS tahun  2003  dan  2008  dan  data  iklim  (suhu, kelembaban, dan curah  hujan)  dari  citra satelit NOAA tahun 2005-2009 dan data keberadaan vektor.
Data  kelompok  kedua  (prediktan)  adalah  data sebaran  penderita  positif  DBD  tahun  2005-2009  di wilayah  penelitian  yang  diperoleh  dari  Dinas Kesehatan,  Puskesmas  dan  rumah  sakit  di  Kota Pontianak.
Jenis dan sumber data. Jenis data adalah data primer dan  sekunder.  Data  primer  diperoleh  melalui  survey lapangan  dengan  melakukan  investigasi  pemantauan jentik dan pemasangan ovitrap di luar rumah penduduk yang  positif  menderita  DBD  sebanyak  15  rumah dengan  radius  tidak  lebih  dari  100  meter  dari  rumah penderita positif DBD (Depkes RI, 2004).
Data  sekunder  diperoleh  dari  penginderaan  jauh ( remote  sensing) citra satelit  IKONOS  (data  tutupan lahan dan vegetasi) dan citra satelit NOAA (data suhu, kelembaban,  dan  curah  hujan),  sedangkan  data penderita  DBD  diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  dan Rumah Sakit di Kota Pontianak.
Parameter  yang  diamati. Parameter  yang  diamati pada  penelitian  adalah  parameter  prediktor  dan prediktan, yaitu:
a. Parameter  predictor,  yaitu  parameter  keberadaan vektor  DBD  berupa  jentik Aedes  aegypti yang diperoleh  dari  pemantauan  jentik  dan  pemasangan ovitrap,  sedangkan  faktor  resiko  lingkungan diperoleh  dari  data  penginderaan  jauh  satelit IKONOS dan NOAA yang diperkirakan mempengaruhi  keberadaan  vektor  dan  intensitas penularan DBD.
b. Parameter  prediktan,  yaitu  jumlah  kasus  penderita DBD tahun 2005-2009 di lokasi penelitian.
Tahapan penelitian. Tahapan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian lapangan
Kegiatan  survey  pemeriksaan  jentik  dilakukan terhadap  kontainer  (penampungan  air  hujan) penduduk pada 15 rumah di lokasi yang ditemukan kasus positif DBD. Sedangkan untuk mengumpulkan telur nyamuk Aedesaegypti menggunakan ovitrap.
2. Penelitian laboratorium Melakukan Kolonisasi nyamuk dari telur sampai ke larva  guna  deteksi  vektor  DBD  dilakukan  di Laboratorium  Mikrobiologi  Jurusan  Kesehatan Lingkungan Poltekkes Depkes Pontianak.
Analisis  data. Keseluruhan  data  yang  diperoleh  dari data primer dan sekunder kemudian diintegrasikan dan dianlisis dengan analisis diskriminan untuk mengetahui variabel  prediktor  keberadaan  vektor  dan  intensitas penularan  DBD.  Model  analisis  statistik  yang diaplikasikan  adalah  analisis  regresi  linear  berganda yang  merupakan  model  analisis  data  dari  software SPSS versi 17.0.
Nilai  signifikansi  yang  diambil  adalah  95%,  jika nilai  F  hitung  mempunyai  tingkat  signifikan  <95%, maka variabel lingkungan tersebut tidak mempengaruhi  kejadian  KLB  dan  sebaliknya.  Bentuk umum  persamaan  regresi  linier  ganda  menurut  Hair et al. (1995) dapat ditulis sebagai berikut : Y = C + c 1 X 1 + c 2 X 2 +…+ c n X n .

## Hasil dan Pembahasan
Hasil Surveilans Keberadaan Vektor DBD
Penyelidikan  epidemiologi  ( surveilans )  merupakan langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini, yaitu pencarian penderita positif DBD, dan pemeriksaaan jentik serta pemasangan ovitrap di rumah penderita.  Dari  tiap  lokasi  kasus  dipasang  masing- masing  1  buah  ovitrap  pada  15  rumah  dengan  radius kurang dari 100 meter di sekitar titik utama dimana di situ pernah ada kasus positif DBD (Mardihusodo et al. 2007).
Standar  ovitrap  yang  digunakan  adalah  berukuran gelas  250  ml,  bercat  hitam  di  bagian  luar.  Sebagian ovitrap  (3/4)  diisi  dengan  air  hujan,  dalam  penelitian ini  dipasang  di  luar  rumah  yang  diduga  berpotensi menjadi  tempat  bertelurnya  nyamuk Aedesaegypti, yaitu  ditempat  yang  lembab,  tidak  kontak  langsung dengan  sinar  matahari  dan  air  hujan  (Perich et  al. 2003).
Menurut  WHO  (2007),  indeks  yang  digunakan untuk  menilai  kepadatan  vektor  jentik  atau  pupa nyamuk Aedes aegypti adalah sebagai berikut :
1. House  Indeks  (HI): adalah  persentase  rumah  yang ditemukan jentik (larva).
2. Container Indeks (CI): persentase kontainer air yang ditemukan positif jentik (larva).
Adapun hasil pemerikasaan terhadap vektor jentik nyamuk Aedes aegypti di wilayah penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil investigasi keberadaan vektor jentik nyamuk Aedes aegypti pada kontainer di lokasi kasus positif DBD kota Pontianak, Desember 2009 - Januari 2010
No Kecamatan House Indeks Container Indeks Diperiksa Positif HI (%) Diperiksa Positif CI (%) 1 Pontianak Selatan 75 16 21,33 225 24 10,67 2 Pontianak Barat 60 10 16,67 120 15 12,50 3 Pontianak Kota 75 12 16,00 225 23 10,22 4 Pontianak Tenggara 60 8 13,33 120 11 9,16 Jumlah 270 46 17,03 690 73 10,58
Hasil investigasi pemeriksaan vektor jentik nyamuk Aedes aegypti pada 270 rumah penduduk yang diperiksa diperoleh 46  rumah  positif  ditemukan  jentik  (17,03%). Sedangkan  pada  container  dari  690  yang  diperiksa  73 ditemukan  positif  jentik  (10,58%)  di  lokasi  kasus positif  DBD  Kota  Pontianak.  House  Index  (HI) tertinggi  di  Kecamatan  Pontianak  Selatan  (21,33%), sedangkan  Container  Indeks  (CI)  tertinggi  di Kecamatan Pontianak Barat (12,50%).
Hasil pemasangan Ovitrap untuk deteksi keberadaan telur nyamuk Aedes aegypti di lokasi kasus positif  DBD  di  Kota  Pontianak,  diperoleh  Index Ovitrap (IO) di luar rumah rata-rata 11,35%. Jumlah OI terbanyak berasal dari lokasi kasus BSR di Kecamatan Pontianak Kota 26,66%.
Hasil  pemeriksaan  telur  berdasarkan  proses kolonisasi  di  laboratorium,  jumlah  keseluruhan  telur nyamuk  993  butir  dengan  rata-rata  58  butir  per nyamuk.  Jumlah  stadium  pupa  hasil  kolonisasi terbanyak 45 ekor dengan total 391 ekor atau rata-rata 23  ekor.  Sedangkan  persentase  tertinggi  46,67% dengan  rata-rata  39,37%.  Hasil  kolonisasi  didominasi oleh  spesies Aedes  aegypti ,  sedangkan Aedes albopictus hanya 5 ekor.
Masih  tingginya  angka  keberadaan  vektor  (HI,  CI, dan  OI  >  10%)  di  lokasi  kasus  disebabkan  padatnya perumahan  penduduk  (>  60%)  dengan  jarak  antar
rumah  rapat  dan  kebanyakan  container  tidak  tertutup. Secara  epidemiologis  dan  berdasakan  uji  statistik, kepadatan  vektor  >  10%  ini  berpengaruh  signifikan terhadap insiden penularan DBD.

## Hasil  Analisis  Citra  Satelit  Penginderaan  Jauh (Remote sensing)
Analisis  citra  pengideraan  jauh  dilakukan  di  Pusat Pemanfaatan  dan  Pengembangan  Penginderaan  Jauh (Pusbangja)  LAPAN  Jakarta  dengan  perolehan  data seperti dibawah ini:

## 1. Analisis  citra  penginderaan  jauh  satelit IKONOS
Data yang diperoleh dari analisis citra penginderaan jauh  satelit  IKONOS  adalah  tutupan  lahan  (bangunan, jalan,  lahan  kosong,  tubuh  air,  dan  vegetasi),  seperti tertera pada Tabel 2. Namun yang diduga berhubungan langsung dengan epidemiologi keberadaan vektor DBD hanya  2,  yaitu  kepadatan  bangunan  dan  indeks kerapatan  vegetasi.  Perolehan  data  tutupan  lahan tersebut dilakukan melalui proses digitasi menggunakan software ArcView Gis 3.3.
Tabel 2. Hasil analisis digitasi tutupan lahan citra IKONOS tahun 2003 dan citra IKONOS tahun 2008, kota Pontianak
NO Klasifikasi Citra IKONOS 2003 Luas (hektar) (%) Citra IKONOS 2008 Luas (hektar) (%) 1 Bangunan 2.326,20 37,87 3.764,81 61,29 2 Jalan 291,17 4,74 300,85 4,90 3 Lahan kosong 1.233,62 20,08 455,04 7,41 4 Tubuh air 318,23 5,18 318,19 5,18 5 Vegetasi 1.973,45 32,13 1.303,78 21,22 J u m l a h 6.142,67 100 6.142,67 100
Menurut  UU  No.  26  tahun  2007  tentang  Penataan Ruang,  suatu  wilayah  kota  diwajibkan  memiliki  ruang terbuka hijau minimal 30% dari luas kota dan minimal 20%  berupa  ruang  terbuka  hijau  publik,  dimana semakin  luas  vegetasi  dan  terdistribusi  dengan  merata maka semakin  baik kualitas  lingkungan  fisik perumahan.  Hasil  analisis  digitasi  pada  citra  IKONOS tahun 2008 di lokasi penelitian diperoleh hasil tutupan lahan oleh  vegetasi 21,22% (1.303,78 ha), kurang dari
30%  dari  luas  wilayah,  sehingga  diduga  berpengaruh secara  epidemiologi  terhadap  keberadaan  vektor  dan intensitas  penularan  DBD.  Namun  setelah  dilakukan uji statistik ternyata tutupan lahan oleh vegetasi belum berpengaruh terhadap keberadaan vektor dan intensitas penularan/KLB DBD di Kota Pontianak.
Selain  tutupan  lahan  oleh  vegetasi,  faktor  yang diduga  berpengaruh  pada  keberadaan  vektor  dan intensitas penularan DBD adalah kepadatan bangunan.
Menurut  Martono  (2008),  kepadatan  perumahan dikatakan  padat  apabila  lebih  dari  60%  dari  luas wilayah.  Berdasarkan  analisis  digitasi  citra  satelit IKONOS tahun 2003 dan 2008 diperoleh hasil tutupan lahan  oleh  bangunan  mencapai  61,29%  (>60%)  dari luas  wilayah,  sehingga  secara  epidemiologi  diduga berpengaruh terhadap keberadaan vektor dan intensitas penularan/KLB DBD. Hasil uji statistik memperlihatka bahwa  tutupan  lahan  oleh  kepadatan  bangunan berpengaruh signifikan terhadap keberadaan vektor dan intensitas penularan/KLB DBD di Kota Pontianak.

## 2. Analisis  citra  penginderaan  jauh  satelit NOAA
Data yang diperoleh dari analisis citra penginderaan jauh  satelit  NOAA  adalah  parameter  lingkungan (iklim)  yang  diduga  berpengaruh  secara  epidemiologi dengan  vektor  dan  penularan  DBD  yaitu;  suhu  udara, kelembaban  relatif,  dan  curah  hujan.  Analisis  citra NOAA dilakukan dengan menggunakan software Envi 4.1. Ermapper 7.0. dan AcrView Gis 3.3.
Data  iklim  hasil  analisis  penginderaan  jauh  citra satelit NOAA tahun 2005-2009, Kota Pontianak adalah suhu  berkisar  antara  31-350C,  kelembaban  berkisar antara  55-70%,  dan  curah  hujan  berkisar  antara  107- 485 mm/bln. Secara umum, data curah hujan dan suhu udara  yang  dihasilkan  berdasarkan  model  pengukuran penginderaan  jauh  satelit  NOAA  dengan  pengukuran curah hujan dan suhu udara oleh stasiun BMG Supadio Pontianak  polanya  memiliki  kesamaan,  namun  kisaran nilainya  yang  berbeda.  Sedangkan  untuk  data kelembaban  hasilnya  berbeda,  baik  polanya  maupun kisaran  nilainya  jika  dibandingkan  dengan  data pengukuran BMG.
Berdasarkan  hasil  observasi  langsung  di  lapangan pada  bulan  Desember  2009  menggunakan  alat pengukur  suhu  udara  dan  kelembaban  sebagai pembanding (validasi) diperoleh pola dan kisaran nilai suhu  udara  dan  kelembaban  yang  sama  dengan  model
pengukuran  penginderaan  jauh  satelit  NOAA.  Nilai suhu  udara  di  Kota  Pontianak  berkisar  31-340C  dan kelembaban  relatif  berkisar  antara  60-77%.  Hasil penelitian  ini  diperoleh  karena  adanya  perbedaan  nilai parameter  suhu  udara  untuk  perkembangbiakan  vektor nyamuk  DBD,  dimana  hasil  penelitian  di  Kota Pontianak  suhu  optimal  diperoleh  berkisar  antara  31- 340C,  sedangkan  Depkes  RI  (2004)  menyebutkan bahwa suhu optimal adalah 25-270C.

## Model  Prediksi  Penularan  DBD  di  Kota Pontianak
Berdasarkan  data  penelitian  yang  diperoleh  secara langsung  melalui  survey  keberadaan  vektor  dan  data DBD  di  lapangan  dan  secara  tidak  langsung  melalui analisis  citra  penginderaan  jauh  satelit  IKONOS  dan NOAA, diperoleh 6 parameter faktor risiko lingkungan yang  diduga  secara  epidemiologis  langsung  maupun tidak  langsung  berpengaruh  terhadap  peningkatan  pe- nularan/KLB DBD.
Ke-6  parameter  yang  diduga  berpengaruh  secara epidemiologi terhadap keberadaan vektor dan intensites penularan DBD tersebut, yaitu: (1) kepadatan bangunan; (2) vegetasi; (3) suhu udara; (4) kelembaban udara; (5) curah hujan; dan (6) keberadaan vektor (CI, HI,  dan  IO).  Dari  6  variabel  prediktor  tersebut  5  data penelitian  (83,34%)  diperoleh  dengan  dukungan penginderaan jauh. Hanya data keberadaan vektor (CI, HI, dan IO) yang diperoleh dari survei  vektor DBD di lapangan,  ini  membuktikan  bahwa  data  penginderaan jauh  dapat  mendukung  kegiatan  pengamatan  DBD berbasis lingkungan.
Penetapan  variabel  prediktor  intensitas  penularan DBD. Adapun  cara  penetapan  ke-6  parameter  yang diduga  berpengaruh  secara  epidemiologi  terhadap keberadaan  vektor  dan  intensites  penularan  DBD adalah seperti tertera pada Tabel 3.
Tabel 3. Cara penetapan kategori dan kode untuk masing-masing variabel lingkungan dan iklim
No Variabel Kategori Kode Kategori Kode 1 Kepadatan bangunan > 60 % Berpengaruh < 60 % Tidak Berpengaruh 2 Indeks vegetasi < 30 % Berpengaruh ≥ 30 % Tidak Berpengaruh 3 Suhu udara 31 – 34 0 C Berpengaruh Selainnya Tidak Berpengaruh 4 Kelembaban udara 60 – 80 % Berpengaruh Selainnya Tidak Berpengaruh 5 Curah hujan > 300 mm Berpengaruh ≤ 300 mm Tidak Berpengaruh 6 Keberadaan Vektor (ABJ) > 10 % Berpengaruh ≤ 10 % Tidak Berpengaruh 7 KLB DBD Ya Berpengaruh Tidak Tidak Berpengaruh
Menurut  statistik  ada  4  variabel  prediktor  yang  cukup bermakna mengakibatkan penularan/KLB DBD di kota Pontianak,  yaitu  keberadaan  vektor,  suhu  udara, kelembaban  relatif  dan  kepadatan  bangunan.  Adapun hasil analisis diskriminan terhadap parameter prediktor intensitas penularan DBD dapat dilihat pada Tabel 4.
Model  Persamaan  Intensitas  Penularan  DBD. Hasil analisis  regresi  linier  ganda  menggunakan software SPSS  versi  17.0  seperti  disajikan  pada  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  ada  2  parameter  yang  tidak signifikan  menjadi  variabel prediktor karena  nilai signifikansinya  jauh  di  atas  0,05  yaitu  curah  hujan (0,879)  dan  vegetasi  (0,963).  Oleh  karena  itu  variabel yang  digunakan  sebagai  variabel prediktor adalah
vektor,  suhu  udara,  kelembaban,  dan  kepadatan bangunan, maka model persamaan intensitas penularan DBD dalam penelitian ini adalah :
Y = 237,490 + 113,474 x(vektor) – 121,828 x(suhu) – 98,999 x(kelembaban) + 78,782 x(bangunan), dengan
Koefisien  korelasi  (R)  =  0,905  dan  koefisien determinasi (R2) = 0,819.
Tabel 4. Hasil analisis diskriminan, koefisien dan konstanta variabel parameter prediktor intensitas penularan DBD
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 237,490 36,478 6,510 ,000 Vektor 113,474 21,891 ,386 5,184 ,000 Suhu -121,828 44,000 -,245 -2,769 ,008 Kelembaban -98,999 32,336 -,271 -3,062 ,003 Hujan 2,381 15,595 ,010 ,153 ,879 Vegetasi -1,101 23,856 -,004 -,046 ,963 Bangunan 78,782 30,826 ,226 2,556 ,014
Koefisien  korelasi  (R)  dari  persamaan  regresi  ganda linier sebesar 0,905 (mendekati nilai 1) artinya variabel prediktor  yaitu  vektor,  suhu  udara,  kelembaban,  dan kepadatan  bangunan  mempunyai  pengaruh  yang  kuat terhadap  keberadaan  vektor  dan  intensitas  penularan DBD.  Sedangkan  koefisien  determinasi  (R  square)  = 0,819  artinya  sekitar  81,9%  KLB  DBD  dapat dijelaskan  oleh  variabel  keberadaan  vektor,  suhu, kelembaban relatif, dan kepadatan bangunan. Sedangkan  18,1%  dijelaskan  oleh  sebab  atau  faktor lainnya.
Hasil perhitungan cutoff point dengan menggunakan  rumus  Zcu  =  (  18  x  -1,101  +  42  x 2,381) / (18 + 42) = 1,666. Artinya, jika nilai intensitas
penularan  DBD  <  1,666  maka  tidak  terjadi  KLB,  dan sebaliknya  jika  nilainya  >  1,666  akan  terjadi  KLB DBD.
Tingkat  Signifikansi  Model  Prediksi  Intensitas Penularan  DBD. Setelah  diperoleh  persamaan estimasi  dan  nilai cutoff  point, maka  dapat  diprediksi terjadinya  KLB  atau  tidak  terjadi  KLB.  Dari  60  data yang dikumpulkan hasil prediksi menunjukkan 16 data mengindikasikan  KLB  DBD,  sedangkan  44 data mengindikasikan  tidak  terjadi  KLB  DBD.  Seperti dalam Tabel 5 terlihat bahwa 5 data salah prediksi dan 55  data  benar  prediksinya.  Tingkat  signifikansi  dari model ini adalah 90,9%.
Tabel 5. Matrik co-ocurance hasil prediksi intensitas penularan DBD di 4 (empat) Kecamatan Kota Pontianak
Prediksi KLB NON Aktual KLB 11 7 NON 5 37
Tabel 6. Matrik co-ocurance hasil prediksi intensitas penularan DBD di Kecamatan Pontianak Utara
Prediksi KLB NON Aktual KLB 12 2 NON 4 42

## Penerapan  Model  Prediksi  Penularan  DBD  di Kecamatan Pontianak Utara
Penerapan  model  hasil  prediksi  di  4  Kecamatan Kota  Pontianak  untuk  Kecamatan  Pontianak  Utara adalah sebagai berikut:
1. Hanya paramter keberadaan vektor, suhu, kelembaban  relatif,  dan  kepadatan  bangunan  yang digunakan  sebagai  prediktor  untuk  prediksi intensitas penularan KLB DBD.
2. Kelembaban  60-80%,  suhu  31-34 0 C,  keberadaan vector  >  10%,  dan  kepadatan  bangunan  >  60% berpengaruh terhadap penularan/KLB DBD sehingga dikodekan menjadi 1 (berpengaruh). Hasil pengkodean  untuk  keberadaan  vektor,  suhu, kelembaban  relatif,  dan  kepadatan  bangunan dimasukkan  dalam  rumus  prediksi  intensitas  KLB DBD seperti berikut:
Y  =  237,490  +  113,474  x  (vektor)  –121,828  x (suhu)  –  98,999  x  (kelembaban)  +  78,782  x (bangunan)
3. Jika  nilai  Y  <  1,666  tidak  terjadi  KLB  dan sebaliknya terjadi KLB DBD.
Ketelitian  hasil  prediksi  terjadinya  KLB  DBD  di Kecamatan  Pontianak  Utara  adalah  93,3%,  lebih  teliti jika dibandingkan dengan model di 4 Kecamatan Kota Pontianak yaitu 90,9%. Ketelitian lebih dari 90% untuk prediksi penularan/KLB DBD dengan faktor keberadaan vektor, suhu udara, kelembaban relaif, dan kepadatan  bangunan  ini  cukup  tinggi,  artinya  faktor keberadaan vektor, suhu udara, kelembaban relaif, dan kepadatan  bangunan  berpengaruh  signifikan  terhadap terjadi KLB DBD.

## Kesimpulan
1. Parameter  prediktor  keberadaan  vektor  dan  tingkat intensitas  penularan/KLB  DBD  dapat  diperoleh dengan dukungan penginderaan jauh (IKONOS dan NOAA) sebesar 83,34%.
2. Keberadaan vektor, suhu udara, kelembaban relatif, dan  kepadatan  bangunan  merupakan  parameter prediktor  yang  signifikan  pengaruhnya  terhadap terjadinya  peningkatan  penularan/KLB  DBD  di Kota Pontianak.
3. Ketepatan estimasi model dapat mencapai 90,9% di 4  Kecamatan  Kota  Pontianak  tempat  model  dibuat dan  93,3%  di  Kecamatan  Pontianak  Utara  tempat menguji model.
4. Adanya  perbedaan  nilai  parameter  suhu  udara untuk  perkembangbiakan  vektor  DBD,  dimana  di Kota  Pontianak  suhu  optimal  diperoleh  berkisar antara 31-34
0 C, sedangkan Depkes RI menyebutkan bahwa suhu optimal adalah 25-27 0 C.

## Saran
1. Kebijakan pengamatan ( surveillance ) DBD berbasis lingkungan menggunakan dukungan penginderaan  jauh  ( remote  sensing )  ini  perlu dipertimbangkan untuk diaplikasikan, guna mencegah  terjadinya  peningkatan  kasus  atau  KLB DBD yang masih sering terjadi di Kota Pontianak.
2. Penelitian sejenis kiranya perlu dilakukan di daerah lain  yang  kondisi  lingkungannya  berbeda  dengan Kota  Pontianak  dan  menekankan  pada  aspek  yang bukan  daerah  perkotaan.  Mengingat  penyebaran
DBD  saat  ini  sudah  banyak  ditemukan  di  daerah pedesaan.

## Daftar Pustaka
Chakravarti  A,  Kumaria  R.  2005.  Eco-Epidemiologi
Analisis Dengue Infectious. Departement Microbiology.  Maulana  Azad  Medical  College New Delhi. India.
Depkes  RI.  2004.  Pencegahan  dan  Pemberantasan Demam Berdarah Dengue. Jakarta.
Dinkes  Kota  Pontianak.  2009.  Data  Sureveilans  DBD Tahun 2008.
Ginanjar.  2008.  Ketika  Nyamuk  Menyambut  Hujan. dalam;  Majalah  Ilmiah  Farmacia;  Ethical  Update. Wahana  Komunikasi  Lintas  Spesialis.  Volume  .7. No. 7. Februari 2008. Hal 37. Jakarta.
Hair  JF,  Anderson  ER,  Tatham  RL,  Black  WE.  1995. Multivariate  Data  Analysis.  Fourth  Edition. Prentice Hal. Hinglewood. New Jersey.
Mardihusodo et  al .  2007.  Bukti  Adanya  Penularan Virus  Dengue  Secara  Transovarial  Pada  Nyamuk Aedes  aegypti  Di  Kota  Yogyakarta.  Simposium Nasional  Aspek  Biologi  Molekuler.  Patogenesis. Manajemen  dan  Pencegahan  KLB.  Pusat  Studi Bioteknologi UGM. Yogyakarta. 16 Mei 2007.
Martono  DN.  2008.  Model  Kualitas  Lingkungan  Fisik Kawasan  Perumahan  Terencana  dan  Swadaya Berbasis Spasial. Pusdata. LAPAN. Jakarta.
Handayani N. 2006. Analisa Kecenderungan Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) Tahun 2001-2005 untuk  Peramalan  Tahun  2006-2010  Di  RSU  Dr. Pirngadi Medan.
Perich  MJ,  Kardec  A,  Braga  IA,  Portal  LF,  Burge  R, Zeichner BC, Brogdon WA, Wirtz RA. 2003. Field Evaluation of a Lethal Ovitrap Against DenguenVector  in  Brazil,  Medical  Veterinary Entomology, Brazil.
Sumunar  DRS.  2008.  Penentuan  Tingkat  Kerentanan Wilayah  Terhadap  Perkembangbiakan  Nyamuk Aedes  aegypti dan Aedes  albopictus dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis. Prosiding  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi. Universitas Lampung.
UU No. 26 tahun 2007 Tentang Penataan Ruang.
WHO.  2001.  Prevention  and  Control  of  Dengue  and
Dengue Haemorrhagic Fever. Comprehensif Guideline.  diterjemahkan  oleh  Palupi  W.  Penerbit EGC. Jakarta.
WHO.  2007.  Case  Fatality  Rate  dari  DF  dan  DHF  di wilayah Asia Tenggara.