Vol. 12 No. 2
DOI: 10.20473/jkl.v12i2.2020.78-86 ISSN: 1829 - 7285 E-ISSN: 2040 - 881X
Corresponding Author*:

## AUTOKORELASI KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE BERBASIS SPASIAL DI WILAYAH AIR PUTIH, KOTA SAMARINDA
Autocorrelation of Spatial Based Dengue Hemorrhagic Fever Cases in Air Putih Area, Samarinda City
Syamsir 1 *, Dwi Murdaningsih Pangestuty 2
1 Fakultas Kesehatan dan Farmasi, Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur, Jl. Juanda No. 15 Samarinda 75124, Indonesia 2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur, Jl. Juanda No. 15 Samarinda 75124, Indonesia
sya809@umkt.ac.id Article Info Submitted : 19 September 2019 In reviewed : 21 January 2020 Accepted : 02 March 2020 Available Online : 30 Aprl 2020 Kata Kunci : Pola, Dengue, Demam, Spasial
Keywords : Pattern, Dengue, Fever, Spatial
Published by Fakultas Kesehatan Masyarakat
Universitas Airlangga
Abstrak Abstract
Pendahuluan: Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang menular dengan cepat, khususnya di wilayah tropis dan subtropis. DBD dapat menular dengan cepat karena virus dengue dipindahkan oleh nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus ke dalam tubuh manusia. Salah satu provinsi yang merasakan dampak dari wabah DBD yaitu Provinsi Kalimantan Timur, khususnya Kota Samarinda. Upaya penanggulangan DBD sebenarnya telah diupayakan oleh petugas puskesmas di Kota Samarinda. Penyebab belum maksimalnya program pengendalian DBD di Kota Samarinda karena belum adanya pemetaan terkait wilayah rentan DBD. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan pola sebaran DBD di wilayah kerja Puskesmas Air Putih sehingga dapat memaksimalkan pelaksanaan program pengendalian DBD. Metode: Populasi dalam penelitian ini yaitu seluruh penderita DBD yang tercatat di Puskesmas Air Putih pada tahun 2018. Penarikan sampel menggunakan teknik total sampling . Analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  analisis  autokorelasi  spasial  dengan metode Moran’s I atau Indeks Moran. Metode Indeks Moran digunakan untuk mengetahui autokorelasi sebaran kasus DBD. Hasil dan Pembahasan : Hasil analisis autokorelasi  menunjukkan Z score < -Z
α/2 , artinya Ho ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada sebaran DBD di Puskesmas Air Putih. Berdasarkan nilai indeks moran (Moran’s I = -0,045850) yang bernilai negatif menunjukkan bahwa sebaran DBD di wilayah kerja Puskesmas Air Putih cenderung menyebaratau termasuk kategori dispersed. Kesimpulan: Kesimpulan penelitian ini yaitu semakin banyak kasus DBD di suatu wilayah padat penduduk maka semakin besar peluang terjadinya autokorelasi spasial. Kedekatan jarak antar kasus DBD dapat membentuk autokorelasi spasial dengan kategori dispersed .
Introduction: Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is the disease that spread quickly in tropical and subtropical regions. DHF can spread quickly because the dengue virus is transmitted through the Aedes aegypti and Aedes albopictus into the human body. One of the provinces that felt the impact of the dengue outbreak was East Kalimantan, especially Samarinda City. Efforts to prevent dengue have been attempted by health center officials in Samarinda City. The cause has not yet been effective in controlling DHF programs in Samarinda City because there is no mapping of DHF vulnerable areas. This study aims to map the pattern of DHF distribution in the working area of   the health center to maximize the implementation of the DHF control program. Methods: The population in this study were all DHF sufferers registered at the Air Putih Health Center in 2018. Withdrawal samples using total sampling techniques. The analysis used in this study is spatial autocorrelation analysis by Moran’s I. The Moran Index method is used to determine the autocorrelation of the distribution  of  DHF  cases. Result  and  Discussion :  The  results  of  the  autocorrelation  analysis showed a Z score <-Z α/2 , meaning Ho was rejected. This shows that there is spatial autocorrelation in  the  distribution  of  DHF  in  the  Health  Center.  Based  on  the  Moran’s  I  value  (Moran’s  I  = -0.045850) which has a negative value indicates that the distribution of DHF in the working area of    the  Health  Center  tends  to  spread  or  dispersed. Conclusion: This  study  concludes  that  the more cases of DHF in a densely populated area, the greater the chance of spatial autocorrelation. The closeness between DHF cases can form spatial autocorrelation with the dispersed category.
ORIGINAL RESEARCH
Open Access

## PENDAHULUAN
Demam  Berdarah Dengue (DBD)  adalah penyakit  yang  menular  dengan  cepat,  khususnya  di wilayah tropis dan subtropis. DBD dapat menular dengan cepat karena agent penyakit DBD berupa virus dengue masuk  ke  dalam  tubuh  ke  manusia  melalui  gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes Albopictus . Bionomik (kebiasaan) Aedes aegypti memiliki keterkaitan dengan lingkungan manusia sehingga menyebabkan penularan DBD dapat terjadi dengan cepat. Pada wilayah endemik, peningkatan kasus DBD dapat terjadi dalam kurun waktu yang singkat bahkan dapat menimbulkan kejadian luar biasa (KLB) di sebagian wilayah di dunia.
DBD  menyebar  dengan  cepat  di  sebagian besar wilayah di dunia. Menurut laporan WHO, jumlah penderita  DBD  terbanyak  berada  di  wilayah  Pasifik Barat, Asia Tenggara dan beberapa negara di Amerika. Jumlah kasusnya tercatat lebih dari satu juta kasus pada tahun 2008 kemudian meningkat menjadi lebih dari tiga juta kasus pada tahun 2015. Bahkan pada tahun 2016, terjadi wabah DBD di berbagai belahan dunia, khususnya di  negara  yang  berada  pada  wilayah  khatulistiwa  (1). Indonesia  termasuk  negara  dengan  jumlah  kasus Demam  Berdarah Dengue yang  terbanyak  di  benua Asia. Letak geografis Indonesia yang berada di kawasan tropis  memberikan  pengaruh  terhadap  kejadian  DBD. Berdasarkan data Kementerian Kesehatan (Kemenkes) Republik  Indonesia,  jumlah  kasus  DBD  pada  tahun 2015 hingga 2016 tercatat sebanyak lebih dari seratus ribu kasus. Bahkan pada tahun 2016, penderita Demam Berdarah Dengue yang  meninggal  dunia  sebanyak 1.598 orang (2).
Jumlah  kasus  DBD  di  Indonesia  bersifat fluktuatif,  sebagaimana  data  Kementerian  Kesehatan RI  menunjukkan  bahwa  terjadi  penurunan  kasus  DBD pada tahun 2017 jika dibandingkan dengan kasus DBD pada tahun 2016. Namun DBD tetap menjadi penyakit berbahaya  karena  kasus  DBD  terjadi  di  sebagian besar kabupaten/kota di Indonesia setiap tahunnya (3). Maka dari itu, DBD masih menjadi permasalahan yang membutuhkan penanganan serius dari pemerintah.
Salah  satu  provinsi  yang  merasakan  dampak dari wabah DBD yaitu Kalimantan Timur, khususnya Kota Samarinda. Dinas Kesehatan Kalimantan Timur pernah mencatat jumlah kasus DBD pada tahun 2014 sebanyak 1.686 penderita yang tersebar di seluruh kecamatan (4). Dua  tahun  setelahnya,  kasus  DBD  di  Kota  Samarinda mengalami peningkatan yang cukup siginifikan sebanyak 2.814  penderita  DBD.  Selain  itu, Incidence  Rate (IR) Demam  Berdarah Dengue mengalami  peningkatan sebanyak  290  per  100.000  penduduk  (5).  Meskipun jumlah kasus DBD di Kota Samarinda berkurang pada
tahun  2017,  tetapi  kejadian  DBD  masih  tersebar  di sebagian  besar  wilayah  yang  ada  di  Kota  Samarinda, khususnya di wilayah kerja Puskesmas Air Putih (6).
Tantangan  yang  dihadapi  dalam  mencegah terjadinya wabah DBD yaitu belum adanya vaksin yang dapat menjadi antibodi terhadap serangan virus dengue . Saat  ini  belum  ditemukan  vaksin  yang  dapat  menjadi antibodi  bagi  manusia  dari  infeksi  virus dengue .  Maka dari  itu,  cara  yang  paling  tepat  untuk  memutus  mata rantai  penularannya  penyakit  DBD  adalah  melakukan pengendalian  vektor  DBD.  Maka  dari  itu,  upaya  yang terus digalakkan oleh pemerintah dalam mengendalikan penyebaran  kasus  DBD  yaitu  dengan  program pengendalian vektor DBD.
Pemaksimalan program pencegahan penularan Demam Berdarah Dengue (DBD) di instansi kesehatan menjadi  agenda  utama  yang  harus  diprioritaskan  agar dapat menurunkan kasus DBD. Upaya penanggulangan DBD  sebenarnya  telah  diupayakan  oleh  petugas puskesmas.  Salah  satu  program  pengendalian  DBD yang dimaksimalkan oleh puskesmas yaitu pengendalian vektor  DBD.  Program  tersebut  telah  dikampanyekan secara masif melalui program 3M (Menguras, Menutup, Mendaur ulang). Bahkan program ini kemudian didukung dengan gerakan JUMANTIK (Juru Pemantau Jentik) di setiap wilayah kerja puskesmas.
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  tenaga kesehatan  dalam  mengendalikan  penyebaran Dengue Hemorrhagic  Fever (DHF)  di  Kota  Samarinda  yaitu belum  maksimalnya  pemetaan  wilayah  rentan, termasuk di wilayah kerja Puskesmas Air Putih. Setiap puskesmas  harus  mengetahui  pola  sebaran  DBD sebelum melakukan fogging atau program DBD lainnya agar pelaksanaan program DBD dapat berjalan efektif. Untuk  memaksimalkan  pelaksanaan  program  DBD maka  dibutuhkan  pemetaan  wilayah  rentan  DBD  yang akurat.  Penggunaan  peta  spasial  akan  membantu puskesmas  untuk  memprediksi  letak  wilayah  rentan DBD.  Peta  spasial  dapat  mendeteksi  wilayah  rentan DBD  khususnya  di  wilayah  yang  padat  penduduk. Bahkan  peta  spasial  tidak  hanya  mampu  menyajikan sebaran kasus DBD saja, tetapi juga dapat memetakan faktor risiko DBD seperti keberadaan jentik dan kondisi lingkungan seperti breeding habit (7).
Pemantaun penyebaran DBD dengan menggunakan data spasial menjadi sangat penting untuk memutuskan  mata  rantai  penyebaran  virus dengue . Penggunaan  data  spasial  untuk  mendapatkan  suatu informasi penting, dikenal dengan istilah Sistem Informasi Geografis (SIG). SIG digunakan sebagai alat bantu untuk memantau  atau  monitoring  sejauh  mana  penyebaran penyakit melalui media vektor, kondisi lingkungan, sosial,
pelayanan  kesehatan,  dan  menyelesaikan  berbagai masalah  kesehatan  masyarakat.  Sistem  informasi geografis (SIG) atau Geographic  Information  System (GIS) digunakan untuk melihat hubungan antara kasus DBD  dengan  kondisi  lingkungan.  Sistem  informasi geografis dapat menganalisis tren curah hujan dengan kejadian DBD. Maka dari itu, SIG dapat membantu dalam mengetahui pola kejadian DBD bahkan mengetahui pola sebaran kasus DBD (8). SIG dapat menjadi alat analisis yang  dapat  memprediksi  secara  akurat  kejadian  DBD beberapa tahun ke depan berdasarkan pola kasus DBD terdahulu.
Dalam  penggunaan  data  spasial,  terdapat beberapa metode yang telah dikembangkan untuk dapat menjelaskan tingkat hubungan pada suatu variabel. Jika dalam  analisis  yang  tidak  menggunakan  data  spasial atau data statistik yang bersifat umum, biasanya analisis yang  digunakan  jika  melibatkan  dua  variabel  yaitu  uji korelasi. Namun dalam data spasial, satu variabel dapat diuji dengan sesama objek yang ada di dalam variabel tersebut atau sering disebut autokorelasi. Dalam istilah spasial,  autokorelasi  diartikan  sebagai  analisis  yang bertujuan  untuk  melihat  tingkat  kesamaan  pada  suatu objek dalam suatu ruang (9).
Uji  autokorelasi  akan  menghasilkan  output berupa clustered (berkelompok), dispersed (menyebar), dan random (acak). Metode yang dapat digunakan dalam pengujian  autokorelasi  spasial  suatu  kejadian  yaitu Moran’s I atau disebut juga dengan istilah Indeks Moran. Metode Moran’s  I sangat  aplikatif  dalam  menganalisis berbagai  permasalahan,  termasuk  bidang  kesehatan khususnya penyebaran penyakit (10).
Pemetaan  wilayah  rentan  DBD  dengan menggunakan Moran’s  I belum  pernah  dilakukan  di Kota  Samarinda.  Beberapa  penelitian  DBD  yang  telah dilakukan di Kota Samarinda hanya sebatas uji statistik pada  variabel  tertentu.  Belum  pernah  dilakukan  uji autokorelasi spasial pada kasus DBD yang terjadi setiap tahunnya  di  Kota  Samarinda.  Oleh  karena  itu,  dalam memaksimalkan  pelaksanaan  program  pengendalian DBD maka dibutuhkan pengelolaan data spasial menjadi basis  data  surveilans  DBD.  Pengembangan  data spasial dalam mendukung pemaksimalan program DBD diharapkan  dapat  diterapkan  oleh  semua  puskesmas yang  ada  di  Kota  Samarinda.  Tujuan  penelitian  ini yaitu  mengetahui  pola  sebaran  DBD  di  wilayah  kerja Puskesmas Air Putih sehingga dapat memaksimalkan pelaksanaan program pengendalian DBD.

## METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  wilayah  kerja puskesmas Air Putih, Kota Samarinda. Latar belakang
yang    mendasari  pemilihan      lokasi  penelitian      di Puskesmas  Air  Putih  karena  merupakan  salah  satu puskemas  yang  memiliki  kasus  DBD  tertinggi  pada tahun  2018.  Oleh  karena  itu,  puskesmas  Air  Putih sangat  representatif  dijadikan  objek  penelitian.  Desain yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu cross sectional ,  dimana  data  titik  koordinat  penderita  DBD yang  dikumpulkan  yaitu  data  DBD  yang  tercatat  pada tahun  2018.  Penggunaan  data  DBD  untuk  penelitian telah mendapat persetujuan dari Dinas Kesehatan Kota Samarinda dan Puskesmas Air Putih Kota Samarinda. Pengumpulan  titik  koordinat  dilaksanakan  pada  bulan Mei – Agustus 2019. Lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian di Wilayah Kerja Puskesmas Air Putih
Populasi  penelitian  ini  yaitu  seluruh  penderita DBD di wilayah kerja Puskesmas Air Putih pada tahun 2018.  Teknik sampling yang  digunakan  yaitu total sampling dengan menggunakan kriteria berupa alamat penderita  DBD  lengkap.  Berdasarkan  teknik sampling yang  digunakan  maka  sampel  penelitian  ini  yaitu  data titik  koordinat  (alamat)  penderita  DBD  tahun  2018. Variabel penelitian ini yaitu titik koordinat alamat rumah penderita  DBD  di  wilayah  kerja  Puskesmas  Air  Putih, Kota  Samarinda.  Korelasi  antar  titik  koordinat  alamat rumah  penderita  DBD  diukur  dengan  menggunakan Moran’s I atau Indeks Moran pada ArcGIS Map.
Penelitian  ini  menjadikan  data  DBD  sebagai objek yang diteliti untuk mendapatkan pola sebaran DBD dengan menggunakan peta. Data primer pada penelitian ini yaitu titik koordinat alamat penderita DBD tahun 2018 yang  dikumpulkan  dengan Global  Positioning  System (GPS) Garmin .  GPS  Garmin  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  GPS  biasa seperti yang terdapat dalam handphone sehingga dapat mendukung  tingkat  akurasi  penelitian.  Adapun  data sekunder  yang  digunakan  yaitu  data  alamat  penderita yang tercatat di Puskesmas Air Putih.
Analisis pada penelitian ini yaitu analisis spasial dengan  metode Moran’s  I atau  Indeks  Moran.  Metode
Indeks Moran digunakan untuk mengetahui autokorelasi sebaran  kasus  DBD.  Indeks  Moran  juga  dikenal sebagai metode yang mampu melihat dependensi dan heterogenitas  spasial.  Oleh  karena  itu,  Indeks  Moran menjadi  metode  yang  lebih  representatif  digunakan untuk menentukan wilayah rentan DBD melalui analisis dependensi dan heterogenitas spasial kasus DBD.
Hasil    analisis  autokorelasi  dilihat  dari  nilai Z-score  atau  Z hitung dari  output  analisis  ArcGIS  yang dibandingkan dengan Z α/2 . Ho ditolak jika Z score > Z α/2 atau -Z score < -Z α/2 . Selain itu, untuk mengetahui apakah sampel (titik koordinat) yang diuji memiliki autokorelasi positif  atau  negatif  maka  dilakukan  perhitungan  nilai Moran’s  I.  Perhitungan  nilai  Moran’s  I  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  matematika  dan  kedua, dengan menggunakan software ArcGIS (11).
Perhitungan  nilai  Moran’s  I  dengan  rumus matematika sebagai berikut (9):
Keterangan: I : Indeks Moran
Wij  :  Elemen  penimbang  spasial  yang  mengacu pada letak wilayah i terhadap wilayah tetangga j ∑  : Rata-rata Xi  : Nilai variabel pengamatan wilayah i Xj  : Nilai variabel pengamatan wilayah tetangga j
Nilai Indeks Moran (I) < 0 menunjukkan bahwa autokorelasi  negatif,  artinya  pola  sebaran dispersed (menyebar).  Jika  nilai  I  =  0  menunjukkan  bahwa  tidak terjadi  autokorelasi  spasial,  artinya  pola  sebaran  tidak berkelompok.  Sedangkan  jika  nilai  I  >  0  menunjukkan bahwa  autokorelasi  positif,  artinya  pola  sebaran membentuk clustered atau berkelompok (10).
Gambar 2. Peta Sebaran DBD di Wilayah Kerja Puskes- mas Air Putih Tahun 2018
Titik  koordinat  alamat  penderita  DBD  yang telah  dikumpulkan  kemudian  dianalisis  menggunakan
software ArcGIS.  Sebelum  melakukan  uji  autokorelasi spasial  pada  titik  sebaran  DBD,  terlebih  dahulu  titik koordinat dimasukkan ke dalam peta yang telah memiliki spatial reference . Peta sebaran DBD (gambar 2) yang telah  memiliki spatial  reference dan  titik  koordinat (penderita DBD tahun 2018) kemudian dianalisis dengan menggunakan ArcGIS tools yaitu Hawths Analysis Tools dan Spatial Statistics Tools .

## HASIL
Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai Z-score atau Z
hitung = -1,821455. Berdasarkan output ArcGIS nilai kritis sebesar 10% dan Z α/2 = -1.65. Hasil ini menunjukkan -Z score < -Z α/2 , artinya Ho ditolak. Ini menunjukkan bahwa terdapat  autokorelasi  spasial  pada  sebaran  DBD  di Puskesmas Air Putih. Namun untuk mengetahui apakah autokorelasi  yang  terjadi  ke  arah  positif  atau  negatif maka dapat dilihat dari nilai Moran’s Index . Berikut nilai Moran’s Index yang ditunjukkan pada gambar 3.
Tabel 1. Hasil Analisis Moran’s Index pada Sebaran DBD di Wilayah Kerja Puskesmas Air Putih Tahun 2018
Moran’s I Expected Index Variance Z-score p-value -0,045850 -0,014706 0,000292 -1,821455 0,068538 *signifikansi pada α = 10%,

## Gambar 3. Hasil Analisis Autokorelasi Spasial
Berdasarkan nilai indeks moran (Indeks Moran = -0,045850) yang bernilai negatif menunjukkan bahwa autokorelasi  kasus  DBD  di  puskesmas Air  Putih  yaitu autokorelasi negatif sehingga sebaran DBD di wilayah kerja  Puskesmas  Air  Putih  cenderung  menyebar  atau termasuk kategori dispersed . Artinya pola sebaran DBD di wilayah kerja Puskesmas Air Putih tidak berkelompok pada  suatu  lokasi  tertentu.  Pola  sebaran  DBD  di
Puskesmas Air  Putih  cenderung  tersebar  di  beberapa wilayah  di  Kelurahan  Bukit  Pinang,  Air  Hitam  dan  Air Putih.

## PEMBAHASAN

## Autokorelasi Spasial Demam Berdarah
Dengue
Demam Berdarah Dengue masih menjadi salah satu emerging  disease di  sebagian  besar  wilayah  di dunia. Maka dari itu, tenaga surveilans dinas kesehatan kabupaten/kota  membutuhkan  metode  pemetaan sebaran  DBD  yang  akurat  sehingga  dapat  membantu dalam  menanggulangi  penyebaran  Demam  Berdarah Dengue (DBD).  Pola  sebaran  dan  tingkat  kerentanan suatu  wilayah  terhadap  penyebaran  DBD  dapat dianalisa dengan menggunakan Moran’s I . Pendekatan yang  digunakan  dalam Moran’s  I yaitu  menghitung tingkat korelasi antar titik (autokorelasi spasial) sehingga memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  dalam  menentukan wilayah rentan DBD (12).
Pola  penularan  DBD  yang  terjadi  di  berbagai belahan  dunia  menunjukkan  adanya  autokorelasi spasial.  Penelitian  yang  dilakukan  di  Kabupaten Lumajang, Indonesia, menunjukkan pola sebaran kasus DBD termasuk kategori dispersed atau menyebar (13). Pola  sebaran  kasus  DBD  di  Kota  Madurai,  India,  juga termasuk  kategori dispersed (menyebar)  (14).  Selain itu,  sebaran  kasus  DBD  di  wilayah  Seksyen  7  Shah Alam, Malaysia, juga menunjukkan autokorelasi spasial dengan kategori clustered atau berkerumun (15).
Autokorelasi  spasial  pada  kasus  DBD  dapat dipengaruhi  oleh  adanya  riwayat  kejadian  DBD sebelumnya pada suatu lokasi. Kasus DBD yang baru memiliki hubungan dengan kejadian DBD sebelumnya. Virus dengue dalam  tubuh  nyamuk Aaedes  aegypti berasal  dari  penderita  DBD  sebelumnya  kemudian ditularkan  ke  manusia  lain  yang  berada  di  lingkungan terdekat. Semakin banyak titik kasus DBD pada suatu wilayah maka semakin memperbesar peluang terjadinya autokorelasi spasial.
Semakin  banyak  kasus  DBD  di  suatu  wilayah yang  padat  penduduk  maka  semakin  besar  peluang terjadinya  autokorelasi  spasial.  Sebagaimana  yang terjadi  di  Kota  Bandung,  pola  sebaran  kasus  DBD memiliki  autokorelasi  spasial  yang  bersifat  positif  (16). Selain  itu,    fenomena  autokorelasi  spasial  kasus  DBD juga  terjadi  di  Kabupaten  Tanah  Datar,  Sumatera Barat,  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  antara kepadatan penduduk dengan pola sebaran kasus DBD. Alasannya  karena  jarak  terbang  nyamuk  sekitar  50 meter  akan  memudahkan  perpindahan  virus dengue pada  perumahan  yang  padat  penduduk  (7).  Kondisi yang sama juga terjadi di wilayah kerja puskesmas Air
Putih,  dimana  kasus  DBD  banyak  terjadi  di  kawasan perumahan padat penduduk sebagaimana Gambar 4.

## Gambar 4. Peta Sebaran DBD di Kawasan Padat Penduduk di Wilayah Kerja Puskesmas Air Putih Tahun 2018
Sebaran  kasus  DBD  dapat  dihitung  jarak penyebaran  kasusnya  dengan  menggunakan average nearest  neighbor .  Beberapa  kasus  DBD  memiliki jarak  penyebaran  penyakit  antara  100-200  meter  (14- 15).  Namun  terdapat  juga  metode  lain  yang  dapat digunakan  untuk  memetakan  radius  kerentanan  suatu wilayah  terhadap  DBD  seperti buffer dan proximity spatial . Sebagaimana penelitian yang pernah dilakukan di  Kota  Samarinda  terkait  analisis  efektivitas fogging dengan menggunakan buffer . Pada penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  program fogging belum  mampu menjangkau  seluruh  wilayah  rentan  DBD  di  wilayah kerja Puskesmas Makroman, Kota Samarinda (17).
Penggunaan metode Moran’s I , average nearest neighbor dan buffer  analysis dapat  membantu  dalam menentukan pusat lokasi penyebaran kasus DBD (18). Sebagai contoh, hotspot utama penyebaran kasus DBD di wilayah Taiwan Selatan terdapat di pusat perkotaan yang padat penduduk. Penentuan hotspot DBD tersebut ditentukan dengan menggunakan Moran’s I (19). Hotspot DBD  didasarkan  pada  pola  korelasi  antar  titik  kasus DBD di suatu wilayah. Hubungan antar titik kasus DBD ditunjukkan dengan bobot spasial sehingga dapat diukur banyaknya titik ( neighboor point ) yang saling berdekatan satu sama lain (20).
Risiko  penyebaran  DBD  pada hotspot yang padat  penduduk  dapat  meningkat  jika  masyarakat  di wilayah tersebut masih belum berperilaku hidup bersih dan  sehat,  khususnya  melaksanakan  program  3M (Menguras,  Menutup,  Mendaur  ulang).  Maka  dari  itu, peran ibu rumah tangga menjadi sangat penting dalam memutus mata rantai perkembangbiakan nyamuk Aedes aegypti di sekitar rumah. Pengelompokan rumah tangga berdasarkan kepadatan larva nyamuk Aedes aegypti di sekitar rumah dapat membantu dalam  memaksimalkan penanganan penularan DBD (21).
Program  pengendalian  penularan  DBD di  puskesmas  harus  dilaksanakan  secara  efektif. Pelaksanaan  program  pengendalian  DBD  harus tepat  pada  radius  penyebaran  virus dengue .  Misalnya pelaksanaan fogging , harus menjangkau seluruh radius yang  terdeteksi  keberadaan  nyamuk Aedes  aegypti yang telah membawa virus dengue atau di lokasi yang masyarakatnya  telah  terkena  penyakit  DBD.  Namun perlu  dipahami  bahwa  pengendalian  vektor  DBD melalui  program thermal  fogging dapat  menimbulkan permasalahan  baru  jika  tidak  dikelolah  dengan  baik. Penggunaan malation dalam  program thermal  fogging dapat membuat nyamuk Aedes aegypti menjadi resisten (22).
Faktor  lingkungan  fisik  juga  memberikan pengaruh  terhadap  peningkatan  radius hotspot DBD. Berdasarkan  beberapa  penelitian,  faktor  lingkungan fisik  seperti  curah  hujan  dan  kepadatan  penduduk termasuk faktor risiko yang berkontribusi besar terhadap penyebaran penyakit DBD. Selain itu, faktor lainnya yang menyebabkan  mudahnya  DBD  menjadi  wabah  yaitu keberadaan  tempat  bertelur  ( breeding  habit )  nyamuk Aedes  aegypti pada  air  jernih  dan  bersih  di  sekitar lingkungan  rumah.  Habitat  yang  paling  disukai  oleh nyamuk Aedes  aegypti yaitu  lingkungan  dalam  rumah terutama di bak mandi.
Kebiasaan  menggigit  nyamuk Aedes  aegypti bersifat antropofilik, a rtinya nyamuk Aedes aegypti lebih cenderung  menghisap  darah  manusia  dibandingkan makhluk hidup lainnya. Pada saat nyamuk Aedes aegypti menghisap  darah  penderita  DBD  maka  virus dengue menginfeksi tubuh nyamuk tersebut. Virus dengue yang masuk ke dalam tubuh nyamuk Aedes aegypti , akhirnya masuk  ke  dalam  kelenjar  ludahnya.  Virus dengue membutuhkan lebih dari delapan hari untuk berkembang biak  dengan  baik  sehingga  menjadi  infektif.  Setelah delapan hari, virus dengue dalam tubuh nyamuk Aedes aegypti kemudian akan terus bersifat infektif sepanjang hidupnya
Penanggulangan  penyakit  Demam  Berdarah Dengue  (DBD)  harus  dimulai  dengan  menghambat perkembangbiakan jentik nyamuk. Salah satu cara untuk mengurangi  penyakit  DBD  dapat  dilakukan  dengan menekan  populasi serangga vektor pembawanya (23). Selain  itu,  pengendalian  perkembangbiakan  nyamuk Aedes  aegypti dapat  dilakukan  dengan  pendekatan biologi seperti dengan menggunakan Teknik Serangga Mandul  (TSM).  TSM  merupakan  suatu  metode pengendalian vektor DBD dengan membunuh serangga menggunakan serangga itu  sendiri  ( autocidal  technique ). Teknik ini dapat mengurangi kepadatan nyamuk Aedes aegypti di suatu wilayah (24).

## Pemetaan  Wilayah  Rentan  Demam  Berdarah Dengue
DBD  dapat  dengan  mudah  menjadi  wabah karena nyamuk Aedes aegypti merupakan vektor (media pemindahan  penyakit)  yang  dapat  dengan  mudah berkembang  biak  di  sekitar  manusia. Apabila  nyamuk Aedes  aegypti telah  terinfeksi  virus dengue maka pemindahan  virus dengue dari  nyamuk Aedes  aegypti ke  dalam  tubuh  manusia  dapat  berlangsung  cepat. Virus dengue merupakan anggota  genus dari flavivirus dimana  terdiri  dari  empat serotipe .  Semua serotipe tersebut  dapat  menyebabkan  epidemi  DBD.  Virus dengue yang  terdapat  dalam  tubuh  penderita  Demam Berdarah Dengue (DBD)  dapat  berpindah  ke  manusia lainnya (bukan penderita DBD) melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti .
Dalam  memaksimalkan  pelaksanaan  program pengendalian penularan DBD, setiap puskesmas harus melakukan surveilans atau pemantauan penyakit secara berkala  dan  akurat.  Data  surveilans  penyakit  akan memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang  bagaimana mekanisme  program  pengendalian  DBD  yang  efektif. Namun  sebagian  besar  puskesmas  belum  mampu memaksimalkan  program  pengendaliaan  DBD  karena terkendala  keterlambatan  dan  tidak  lengkapnya  data penyakit yang dimiliki. Oleh karena itu, pembuatan sistem informasi  surveilans  epidemiologi  penyakit  menular dapat mengatasi permasalahan pemantauan penyakit di puskesmas. Tidak hanya di puskesmas, permasalahan serupa  juga  terjadi  di  beberapa  dinas  kesehatan. Pelaksanaan surveilans penyakit yang berpotensi KLB (Kejadian Luar Biasa) masih belum optimal (25).
Pencegahan  penularan  penyakit  DBD  tidak cukup  hanya  dengan  program  penyuluhan  semata. Nyamuk Aedes aegypti mampu  memindahkan  virus dengue di  suatu  wilayah  dengan  cepat.  Agar  tidak terjadi  wabah  DBD  maka  dibutuhkan  sebuah  strategi pencegahan  penyakit  berbasis  wilayah.  Pemantaun penyebaran  DBD  dengan  menggunakan  data  spasial- temporal  (ruang-waktu)  menjadi  sangat  penting  untuk memutuskan  mata  rantai  penyebaran  virus dengue . Dalam  memaksimalkan  program  pengendalian  DBD maka  puskesmas  harus  memiliki  sistem  pemantauan yang  mampu  memberikan  informasi  dengan  analisa akurat  terkait  wilayah  rentan  penularan  DBD.  Sistem pemantauan  DBD  yang  dirancang  harus  mampu membantu  pelaksanaan  program  pengendalian  DBD sehingga berjalan efektif. Selain itu, data spasial kasus DBD  dapat  digunakan  untuk  membuat  peta  sebaran dengan menggunakan berbagai metode yang ada dalam Geographic  Information  System (GIS).
Data  surveilans  DBD  yang  biasanya  terdapat
di puskesmas hanya berbentuk laporan kasus  seperti jumlah penderita DBD dari rumah sakit, identitas penderita DBD, pemeriksaan epidemiologi (PE), pemberian bubuk abate,  penyuluhan  dan  program  pengendalian  DBD lainnya (26). Data surveilans tersebut seharusnya masih bisa dikembangkan untuk mendapatkan informasi yang detail terkait pola penyebaran DBD. Oleh karena itu, GIS dapat menjadi solusi dalam pengolahan data surveilans DBD.  GIS  merupakan  sebuah  sistem  informasi  yang berfungsi  untuk  memetakan  sebaran  DBD  dengan menggunakan  titik  koordinat  yang  diambil  dengan menggunakan  alat Global  Position  System (GPS) sehingga  mampu  mengidentifikasi  wilayah  penularan DBD.
GIS  meemetakan  wilayah  endemis  sehingga mengoptimalkan  sistem  pemantauan  DBD.  Metode GIS  dapat  menghasilkan  peta  pola  sebaran  penyakit berdasarkan  faktor  risiko  tertentu.  Peta  persebaran tersebut    dapat  digunakan  dalam  perencanaan, monitoring  dan  evaluasi  program  pemberantasan DBD. Metode GIS berguna untuk memantau transmisi penyakit  berbasis  lingkungan  dan  dapat  memberikan rekomendasi strategi pencegahan penyakit (27)
Data  atribut  surveilans/pemantauan  DBD seperti angka bebas jentik (ABJ) dan data lainnya dapat dikolaborasikan dengan metode GIS untuk menentukan strategi  pengendalian  nyamuk  pembawa  DBD  yang efektif.  Sebagaimana  sebuah  penelitian  menunjukkan bahwa  distribusi  kasus  DBD  Kabupaten  Kendal  dibagi menjadi  tiga  kelompok  berdasarkan  radius buffer kasus  DBD.  Ketiga  kelompok  tersebut  yaitu  wilayah dengan  tingkat  kerentanan  rendah,  wilayah  dengan tingkat kerentanan sedang dan wilayah dengan tingkat kerentanan tinggi (28). Penentuan wilayah rentan DBD dapat  didasarkan  pada  pola  penularan  DBD  yang dipengaruhi  oleh  perilaku  nyamuk  vektor  DBD.  Maka dari itu, dalam menentukan strategi pengendalian vektor pembawa DBD maka dibutuhkan pemetaan kasus DBD dengan menggunakan sistem informasi geografis yang dikolaborasikan  dengan  keberadaan  jentik  nyamuk Aedes aegypti .
Penggunaan aplikasi komputer dalam pemantauan penyakit DBD menjadi solusi cerdas dalam menganalisa tingkat keparahan sebuah lokasi terhadap kejadian  DBD.  Sebagaimana  pengembangan  sistem pemantaun  DBD  berbasis  web  yang  dilakukan  oleh Dinas  Kesehatan  Kota  Pekanbaru.  Selain  membantu pelaporan DBD, sistem pemantauan DBD tersebut juga dapat memudahkan dinas kesehatan untuk menentukan wilayah  berdasarkan  tingkat  kerentanan  DBD  seperti endemis, sporadis dan bebas DBD (29).
Secara spesifik, model aplikasi yang diterapkan dalam pemantauan penyakit DBD yaitu aplikasi berbasis Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dimana  output  yang dihasilkan berupa pemetaan kejadian DBD pada sebuah lokasi. Penggunaan Sistem Informasi Geografis (SIG) di bidang kesehatan bertujuan untuk memberikan informasi terkait hubungan lingkungan manusia dengan kejadian penyakit, status gizi dan pelayanan kesehatan.
GIS    dapat      membantu    dalam  menganalisa kejadian DBD dengan faktor lingkungan seperti kondisi cuasa  atau  iklim.  Kejadian  DBD  dapat  terjadi  secara musiman  mengikuti  curah  hujan  pada  suatu  wilayah. Namun  tidak  semua  kejadian  DBD  memberikan dipengaruhi  oleh  curah  hujan.  Faktor  curah  hujan tidak  memberikan  pengaruh  secara  langsung perkembangbiakan  nyamuk Aedes  aegypti ,  tetapi dipengaruhi  oleh  curah  hujan  yang  menimbulkan genangan  air  yang  menjadi  wadah  perkembangbiakan nyamuk Aedes aegypti (30).
Faktor  lingkungan  fisik  lainnya  yang  dapat memberikan  pengaruh  terhadap  penyebaran  penyakit DBD  yaitu  kepadatan  penduduk  di  suatu  wilayah. Kejadian  DBD  memiliki  keterkaitan  secara  spasial dengan kepadatan penduduk di suatu wilayah. Nyamuk Aedes  aegypti yang  dapat  terbang  hingga  jarak  100 meter  berpotensi  besar  memindahkan  virus dengue kepada  manusia  yang  berada  pada  lingkungan  yang padat  penduduk.  Distribusi  kasus  DBD  ditemukan berkelompok  ( clusters/gregorious )  pada  wilayah  padat penduduk (31).
Mobilitas  manusia  juga  memberikan  pengaruh terhadap penyebaran DBD, dimana setiap hari manusia berpindah  tempat,  termasuk  berpindah  ke  wilayah endemi DBD sehingga membuat mereka dapat tertular penyakit  DBD  melalui  gigitan  nyamuk Aedes  aegypti . DBD dapat menular dengan cepat di lokasi yang padat penduduk. Nyamuk Aedes aegypti dapat memindahkan virus dengue dengan  durasi  singkat  di  wilayah  padat penduduk.  Kemampuan  nyamuk Aedes  aegypti untuk  dapat  terbang  pada  radius  lebih  dari  100  meter memudahkan virus dengue berpindah ke manusia. Tentu ini menjadi sinyal bahaya bagi sebuah lokasi yang telah terdapat kasus DBD sebelumnya (32).
Pemantaun penyebaran DBD dengan menggunakan  data  spasial-temporal  (ruang-waktu) menjadi sangat penting untuk memutuskan mata rantai penyebaran  virus dengue .  Pemantauan  penyakit  DBD berbasis  spasial-temporal  akan  membantu  tenaga kesehatan puskesmas untuk mengetahui wilayah mana yang  menjadi  prioritas  dalam  pelaksanaan  program pengendalian  DBD.  Tranmisi  virus serotipe  dengue
memiliki  implikasi  penting  terhadap  pengendalian Demam  Berdarah  Dengue  sehingga  menjadi  sangat penting  untuk  melakukan  pemantauan  penularan  virus dengue dengan spasial-temporal.
Peta  spasial  tidak  hanya  mampu  menyajikan sebaran kasus DBD saja, tetapi juga dapat memetakan faktor risiko yang berhubungan DBD seperti keberadaan jentik dan kondisi lingkungan breeding habit . Distribusi kejadian  DBD  dapat  dihubungkan  dengan  faktor lingkungan sehingga dapat digambarkan secara spasial dalam  bentuk  peta  sebaran  DBD  (33).  Pemantauan penyakit  berbasis  spasial-temporal  akan  membantu tenaga  kesehatan  untuk  mengetahui  wilayah  mana yang  menjadi  prioritas  dalam  pelaksanaan  program pengendalian DBD.
Salah  satu  program  pengendalian  vektor  DBD yang  menggunakan  sistem  informasi  geografis  yaitu program  JUMANTIK  (Juru  Pemantau  Jentik).  Program JUMANTIK  merupakan  program  yang  bertujuan  untuk mengurangi  jentik  nyamuk Aedes  aegypti di  sekitar rumah.  Program  ini  dilakukan  oleh  kader  puskesmas yang telah dilatih. Untuk memaksimalkan pelaksanaan program  JUMANTIK  maka  dibutuhkan  pemetaan wilayah rentan DBD berbasis spasial agar memudahkan kader  JUMANTIK  untuk  mengidentifikasi  rumah  yang terdapat  jentik.  Selain  itu,  penggunaan  peta  spasial dapat memudahkan untuk memprediksi wilayah rentan DBD.

## ACKNOWLEDGEMENT
Ucapan terimakasih, penulis sampaikan kepada Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi yang telah mendanai penelitian ini. Ucapan terimakasih juga kami sampaikan kepada tim pengumpul data yang telah berupaya  maksimal  sehingga  penelitian  dapat  selesai sesuai  dengan  jadwal  yang  telah  ditetapkan.  Ucapan terima kasih, penulis juga sampaikan kepada pengelolah LPPM  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan  Timur yang telah membantu administrasi penelitian ini.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian ini  yaitu  semakin  banyak  kasus  DBD  di  suatu  wilayah padat penduduk maka semakin besar peluang terjadinya autokorelasi spasial. Kedekatan jarak antar kasus DBD dapat membentuk autokorelasi spasial dengan kategori dispersed .  Saran  dalam  penelitian  ini  yaitu  petugas dinas  kesehatan  dan  puskesmas  harus  berupaya memaksimalkan  sistem  surveilans  DBD  yang  lebih akurat dengan berbasis sistem informasi geografis.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   WHO. Dengue and Severe Dengue. WHO. 2017. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs117/ en/
2.   Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Profil Kesehatan  Indonesia.  Jakarta  :  Kemenkes  RI; 2017.
3.   Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Data dan  Informasi,  Profil  Kesehatan  Indonesia  2017. Jakarta: Kemenkes RI; 2018.
4.   Dinas  Kesehatan  Kalimantan  Timur.  Profil Kesehatan Kalimantan Timur. Samarinda; 2015.
5.   Dinas Kesehatan Kota Samarinda. Profil Kesehatan Kota Samarinda Tahun 2016. Samarinda; 2016.
6.   Dinkes Kota Samarinda. Laporan Dinas Kesehatan Kota Samarinda Tahun 2017. Samarinda; 2017.
7.   Mangguang  MD,  Ari  NP.  Analisis  Kasus  DBD Berdasarkan Unsur Iklim dan Kepadatan Penduduk melalui  Pendekatan  GIS  di  Tanah  Datar. Jurnal Kesehatan  Masyarakat Andalas .  2017;10(2):166– 171. https://doi.org/10.24893/jkma.v10i2.202
8.   Nisaa  A,  Hartono,  Sugiharto  E.  Analisis  Spasial Dinamika  Lingkungan  Terkait  Kejadian  Demam Berdarah  Dengue  Berbasis  Sistem  Informasi Geografis  Di  Kecamatan  Colomadu,  Kabupaten Karanganyar. Journal of Information System Public Health .  2016;1(2):23–28. https://jurnal.ugm.ac.id/ jisph/article/view/8300
9.   Yuriantari NP, Hayati MN, Wahyuningsih S. Analisis Autokorelasi  Spasialtitik  Panas  Di  Kalimantan Timur  Menggunakan  Indeks  Moran  dan  Local Indicator Of Spatial Autocorrelation (LISA). Jurnal Eksponensial . 2017;8(1):63–70. http://jurnal.fmipa. unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/78 10.   Anuraga  G,  Sulistiyawan  E.  Autokorelasi  Spasial Untuk Pemetaan Karakteristik Indeks Pembangunan Kesehatan  Masyarakat  (IPKM)  pada  Kabupaten/ Kota Di Jawa Timur. J Statistika . 2017;5(2):32-41. http://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/ view/3193
11.   Nisa EK.  Identifikasi  Spatial  Pattern  dan  Spatial Autocorrelation  pada  Indeks  Pembangunan Manusia Provinsi Papua Barat Tahun 2012. Jurnal At-Taqaddum .  2017;9(2):202-226. http://journal. walisongo.ac.id/index.php/attaqaddum/article/ view/1914
12.   Pertiwi  KD,  Lestari  IP.  Spasial  Autokorelasi Sebaran Demam Berdarah Dengue di Kecamatan Ambarawa. Pro  Health  Jurnal  Ilmiah  Kesehatan . 2020;2(1):29-34. http://jurnal.unw.ac.id:1254/index. php/PJ/article/view/29-34
13.   Kurniadi  A,  Sutikno.  Analisis  Spasial  Persebaran dan Pemetaan Kerawanan Kejadian Kasus Dengue di  Kabupaten  Lumajang  dengan  Spatial  Pattern Analysis dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic. Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS .  2018;7(2):D32-D39. http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/ view/36634
14.   Balaji D, Saravanabavan V. Geo Spatial Variation of  Dengue Risk  Zone  in  Madurai  City  Using
Autocorrelation  Techniques. Geo  Journal .  2020; 1-21. https://doi.org/10.1007/s10708-020-10143-1.
15.   Hasim MH, Hiong TG, Mutalip MHA, Mahmud MAF, Lodz NA, Yoep N, et al. Spatial Density of Dengue Incidence : A  Case  Study  of A  Dengue  Outbreak in Seksyen 7 , Shah Alam. International Journal of Mosquito  Reseacrh .  2018;5(2):9–14. http://www. dipterajournal.com/archives/2018/5/2/A/5-1-9
16.   Hernawati R, Ardiansyah MY. Analisis Pola Spasial Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  di  Kota Bandung  Menggunakan  Indeks  Moran. Jurnal Rekayasa  Hijau .  2017;I(3):221–232. https://doi. org/10.26760/jrh.v1i3.1774
17.   Syamsir  S,  Daramusseng  A.  Analisis  Spasial Efektivitas  Fogging  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas Makroman, Kota Samarinda. Jurnal Nasional Ilmu Kesehatan .  2019;1(2):1-7. http://journal.unhas. ac.id/index.php/jnik/article/view/5996
18.   Latif  ZA,  Mohamad  MH.  Mapping  of  Dengue Outbreak  Distribution  Using  Spatial  Statistics  and Geographical  Information  System. In:  2015  2nd International  Conference  on  Information  Science and  Security  (ICISS) .  Seoul:  IEEE;  2012. https:// ieeexplore.ieee.org/document/7371016
19.   Huang C, Tam TYT, Chern Y, Lung SC, Chen N, Wu C.  Spatial  Clustering  of  Dengue  Fever  Incidence and  Its Association  with  Surrounding  Greenness. International  Journal  of  Environmental  Research Public  Health .  2018;1869(15):1–12. https://www. mdpi.com/1660-4601/15/9/1869
20.   Suryowati K, Bekti RD, Faradila A. A Comparison of  Weights  Matrices  on  Computation  of  Dengue Spatial  Autocorrelation. In:  IOP  Conf  Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing; 2018.  Available  from: https://iopscience.iop.org/ article/10.1088/1757-899X/335/1/012052
21.   Putra  FH,  Kurniawan  R.  Clustering  for  Disaster Areas Endemic Dengue Hemorrhagic Fever Based on Factors Had Caused in East Java Using Fuzzy Geographically  Weighted  Clustering  -  Particle Swarm  Optimization. Jurnal  Aplikasi  Statistika  & Komputasi Statistik . 2016;7(2):27–37. https://jurnal. stis.ac.id/index.php/jurnalasks/article/view/10
22.   Sukmawati, Ishak H, Arsin AA. Uji Kerentanan untuk Insektisida  Malathion  dan  Cypermethrine  (Cyf  50 EC)  Terhadap  Populasi  Nyamuk  Aedes  aegypti di Kota Makassar dan Kabupaten Barru. Higiene . 2018;4(1):41–47. http://journal.uin-alauddin.ac.id/ index.php/higiene/article/download/5838/5069
23.   Syam  I,  Pawenrusi  EP.  Efektifitas  Ekstrak  Buah Pare  (Momordica  Charantia)  dalam  Mematikan Jentik  Aedes  aegypti. Jurnal  Kesehatan Masyarakat  Andalas .  2016;10(1):19–23. https:// doi.org/10.24893/jkma.v10i1.158
24.   Sutiningsih  D,  Rahayu  A,  Sari  DP,  Santoso  L,
Yuliawati  S.  Analisis  Kepadatan  Nyamuk  dan Persepsi  Masyarakat  terhadap  Penggunaan Teknik  Serangga  Mandul. Jurnal  Kesehatan Masyarakat Andalas .  2016;10(1):108–113. https:// doi.org/10.24893/jkma.v10i1.171
25.   Mahfudhoh    B.    Komponen  Sistem  Surveilans Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Dinas Kesehatan Kota Kediri. Jurnal Berkala Epidemiologi . 2015;3(1):95–107.
https://e-journal.unair.ac.id/ index.php/JBE/article/download/1319/1078
26.   Sinawan,  Martini  S,  Purnomo  W.  Pengembangan Basis  Data  Surveilans  Faktor  Risiko  Kejadian Demam  Berdarah  Dengue  Di  Dinas  Kesehatan Kota  Mataram. Jurnal  Berkala  Epidemiologi . 2015;3(2):254–264. http://dx.doi.org/10.20473/jbe. V3I22015.254-264
27.   Megawaty  DA,  Simanjuntak  RY.  Pemetaan Penyebaran  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  Pada Dinas  Kesehatan  Kota  Metro. Explore  Jurnal Sistem  Informasi  dan  Telematika .  2017;8(2):147– 151. http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v8i2.954
28.   Wijaya  AP,  Sukmono  A.  Media  Pengembangan Ilmu dan Profesi Kegeografian Informasi Geografis (SIG)  akan  diperoleh  Berdarah. Jurnal  Geografi . 2017;14(1):40–53. https://journal.unnes.ac.id/nju/ index.php/JG/article/view/9776
29.   Novita  R,  Karluci.  Sistem  Informasi  Pemetaan Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD Wilayah  Kota  Pekanbaru  (Studi  Kasus :  Dinas Kesehatan Kota Pekanbaru). Jurnal Rekayasa dan Manajemen  Sistem  Informasi. 2015;1(1):44–48. http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/RMSI/ article/view/1304
30.   Kirana  K,  Pawenang  ET.  Analisis  Spasial  Faktor Lingkungan  pada  Kejadian  Demam  Berdarah Dengue  di  Kecamatan  Genuk. Unnes  Journal of  Public  Health .  2017;6(4):225-231. https://doi. org/10.15294/ujph.v6i4.10543
31.   Kusuma  AP,  Sukendra  DM.  Analisis  Spasial Kejadian  Demam  Berdarah  Dengue  Berdasarkan Kepadatan  Penduduk. Unnes  Journal  of  Public Health .  2016;5(1):48-56. https://doi.org/10.15294/ ujph.v5i1.9703
32.   Novasari AM, Sasongkowati R. Efektivitas Larutan Biji  Srikaya  (Annona  Squaamosa  L)  Sebagai Insektisida  Terhadap  Kematian  Nyamuk  Aedes Aegypti  dengan  Metode  Liquid  Electric. Jurnal Kesehatan  Lingkungan .  2017;9(2):200-208. http:// dx.doi.org/10.20473/jkl.v9i2.2017.200-208
33.   Yana  Y,  Rahayu  SR.  Analisis  Spasial  Faktor Lingkungan dan Distribusi Kasus Demam Berdarah Dengue. Higeia Journal of Public Health Research Development .  2017;1(3):106-116. https://journal. unnes.ac.id/sju/index.php/higeia/article/view/14779