Analisis Spasial Pengaruh House Index dengan Kasus DBD di Kecamatan Bangilan Kabupaten Tuban

Barokatul Aulia Izza; Ngadino Ngadino; Demes Nurmayanti; Marlik Marlik; Yudied Agung Mirasa

doi:10.22435/blb.v18i2.6214

Barokatul Aulia Izza Politeknik Kesehatan Surabaya,Jalan Pucang Jajar Tengah Nomor 56 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Ngadino Ngadino Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Surabaya,Jalan Pucang Jajar Tengah Nomor 56 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Demes Nurmayanti Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Surabaya, Jalan Pucang Jajar Tengah Nomor 56 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Marlik Marlik Politeknik Kesehatan Kementerian Kesehatan Surabaya, Jalan Pucang Jajar Tengah Nomor 56 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Yudied Agung Mirasa Balai Besar Teknik Kesehatan Lingkungan dan Pengendalian Penyakit Surabaya,Jalan Tenggilis Tengah Nomor 4 Surabaya, Jawa Timur, Indonesia

DOI: https://doi.org/10.22435/blb.v18i2.6214

Keywords: spatial analysis, house index, DHF, Bangilan District, Geoda

Abstract

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) in Tuban Regency was an important health problem. Bangilan sub-district is a sub-district in Tuban Regency which has high dengue cases. The Bangilan Health Center has not used mapping or spatial analysis in its surveillance activities for dengue cases. Disease mapping is useful in assisting surveillance activities and making it easier for us to find out the spread of the house index in each village area. The purpose of this study is to analyze the spatial house index with dengue cases in Bangilan District, Tuban Regency. This type of research is descriptive analytic. The population in this study is a house around DHF patients with a radius of 100 m from the patient's house in Bangilan District, with a total sample of 774 houses. The research variables were cases of DHF and house index. DHF cases in 2020-2022 were obtained from secondary data from the Bangilan Health Center, while the house index was obtained from the larvae survey results. The data were analyzed to determine the effect of the house index and dengue cases using the GeoDa application. The results showed that the average house index in Bangilan District was 20.8% which according to WHO was high. The pattern of spread of DHF cases is random with an Average Nearest Neighbor value = 1 and the results of Moran's Index (I) = 0.061, meaning that there is a strong spatial autocorrelation effect on the house index with DHF cases.

References

1. Widyatama EF. Faktor risiko yang berpengaruh terhadap kejadian Demam Berdarah Dengue di wilayah kerja Puskesmas Pare. J Kesehat Lingkung. 2018;10(4):417–23.

2. Kamal M, Kenawy MA, Rady MH, Khaled AS, Samy AM. Mapping the global potential distributions of two arboviral vectors Aedes aegypti and Ae. Albopictus under changing climate. PLoS ONE. 2018;13(12):e0210122. doi:10.1371/journal.pone.0210122.

3. Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. Profil kesehatan Provinsi Jawa Timur 2019. Surabaya: Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur; 2020.

4. Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur. Profil kesehatan Provinsi Jawa Timur 2021. Surabaya: Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur; 2022.

5. Kemenkes. Profil kesehatan Indonesia 2020. Jakarta: Kemenkes;2021.

6. Dinkes Tuban. Kabupaten Tuban dalam angka 2021. Tuban: Dinkes Tuban; 2022.

7. BPS Tuban. Kecamatan Bangilan dalam angka 2019. Tuban: BPS Tuban; 2020.

8. Washliyah S, Tarore D, Salaki C. Hubungan tempat perindukan dengan kepadatan larva Aedes aegypti sebagai vektor penyakit Demam Berdarah Dengue di wilayah kerja Puskesmas Kalumata Kota Ternate. J Bios Logos. 2019;9(2):62–6.

9. Kusumawati N, Sukendra D. Spasiotemporal Demam Berdarah Dengue berdasarkan house index, kepadatan penduduk dan kepadatan rumah. HIGEIA. 2020;4(2):168-77. doi:10.15294/higeia.v4i2.32507.

10. Diah YM, Zulfikar, Ulfa I, Hadifah Z. Pemetaan kasus Demam Berdarah Dengue dan kepadatan nyamuk berdasarkan Sistem Informasi Geografis (SIG) di wilayah kerja Puskesmas Lhoknga Kabupaten Aceh Besar. SEL Jurnal Penelitian Kesehatan. 2021;8(1):35–46. doi:10.22435/sel.v8i1.4399.

11. Trihastuti R. Faktor yang berkaitan dengan angka kejadian Demam Berdarah Dengue berdasarkan analisis spasial di Kabupaten Jombang Tahun 2014-2018 [Skripsi]. Surabaya: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga; 2020.

12. Depkes RI. Demam Berdarah Dengue. Bul Jendela Epidemiol. 2010;2.

13. Hidayah N, Mesatoding O, Srikandi S, Wijatmiko T, Isnawati R. Tingkat kepadatan jentik Aedes di pemukiman warga endemis DBD Kecamatan Turikale Kabupaten Maros, Sulawesi Selatan. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Biologi dan Saintek Ke-5 2020. 11 Juli 2020. Surakarta: UMS; 2020.p148–52.

14. Indarti DP, Martini, Yuliawati S. Kepadatan larva di kelurahan endemis tinggi Kelurahan Tembalang Kota Semarang : studi pendahuluan cross sectional deskriptif. J Kesehat Masy. 2019;7(2):1–6. doi: 10.14710/jkm.v7i2.23985.

15. Rohman H, Abdillah AR, Qhoiriyah AR. Analisis informasi kesehatan melalui pemetaan Demam Berdarah Dengue (DBD) di wilayah Prambanan, Gamping dan Mlati, Sleman, Yogyakarta. Trop Public Heal J. 2021;1(2):58–66. doi:10.32734/trophico.v1i2.7263.

16. Jaya I, Tantular B, Zulhanif. Optimalisasi Geoda dalam pemodelan dan pemetaan penyakit di Kota Bandung. J Mat dan Ilmu Pengetah Alam UNPAD. 2017;1(2):83–92.

17. Nyarmiati. Analisis spasial faktor risiko lingkungan pada kejadian Demam Berdarah Dengue. HIGEIA. 2017;1(4):25–35.

18. Chandra E. Pengaruh faktor iklim, kepadatan penduduk dan Angka Bebas Jentik (ABJ) terhadap kejadian Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Jambi. J Pembang Berkelanjutan. 2019;2(1):1–15. doi: 10.22437/jpb.v2i1.6434.

19. Maharani AR, Wahyuningsih NE, Murwani R. Hubungan kepadatan hunian dengan kejadian Demam Berdarah Dengue di Semarang. J Kesehat Masy. 2017;5(5):434–40. doi: 10.14710/jkm.v5i5.19165.

20. Dewi A, Sukendra D. Maya index dan karakteristik lingkungan area rumah dengan kejadian Demam Berdarah Dengue. HIGEIA (Journal Public Heal Res Dev. 2018;2(4):531–42. doi: 10.15294/higeia.v2i4.24699.

21. Masturoh I, Sugiarti I, Riandi Mu. Evaluasi sistem surveilans Demam Berdarah Dengue di Kota Tasikmalaya. BALABA. 2021;1:57–72. doi: 10.22435/blb.v17i1.4247.

22. Suryanto H. Analisis faktor perilaku, penggunaan kasa, dan house index dengan kejadian DBD di Kecamatan Dringu Kabupaten Probolinggo. Kesehat Lingkung. 2018;10(1):36–48.

23. Triwahyuni T, Husna I, Febriani D, Bangsawan K. Hubungan jenis kontainer dengan keberadaan jentik Aedes aegypti. J Ilm Kesehat Santi Husada. 2020;9(1):53–61. doi: 10.35816/jiskh.v11i1.219.

24. Nurjana MA, Kurniawan A. Preferensi Aedes aegypti meletakkan telur pada berbagai warna ovitrap di laboratorium. BALABA. 2017;13(1):37–42. doi: 10.22435/blb.v13i1.256.

25. Kinansi RR, Pujiyanti A. Pengaruh karakteristik tempat penampungan air terhadap densitas larva Aedes dan risiko penyebaran Demam Berdarah Dengue di daerah endemis di Indonesia. BALABA. 2020;1–20. doi: 10.22435/blb.v16i1.1924.

26. Lestari L. Pengaruh kondisi sanitasi lingkungan rumah dan partisipasi masyarakat dalam pemberantasan Sarang Nyamuk (PSN) terhadap kasus Demam Berdarah Dengue di Kecamatan Sumobito Kabupaten Jombang. Suara Bhumi. 2017;4(5):77–88.

27. Pertiwi KD, Lestari IP. Spasial autokorelasi sebaran Demam Berdarah Dengue di Kecamatan Ambarawa. Pro Heal J Ilm Kesehat. 2020;2(1):29–34. doi: 10.35473/proheallth.v2i1.389.

28. Wangdi K, Clements ACA, Du T, Nery SV. Spatial and temporal patterns of dengue infections in Timor-Leste, 2005-2013. Parasites And Vectors. 2018;11(9):1–9. doi: 10.1186/s13071-017-2588-4.

29. Widiastuti U, Eko WS, Rubaya AK. Analisis spasial breeding places potensial Aedes Sp di Desa Bangunharjo, Sewon, Bantul, Diy. Sanitasi J Kesehat Lingkung. 2021;13(1):38–48. doi:10.29238/sanitasi.v13i1.1082.

30. Marliani R. Identifikasi autokorelasi spasial tingkat pengangguran terbuka di Kalimantan Timur. BESTARI. 2021;1(2):39–49.

31. Sholihah N, Weraman P, Ratu J. Analisis spasial dan pemodelan faktor risiko kejadian Demam Berdarah Dengue Tahun 2016-2018 di Kota Kupang. J Kesehat Masy Indones. 2020;15(1):52-61. doi: 10.26714/jkmi.15.1.2020.52-61.

32. Saputro DRS, Widyaningsih P, Kurdi NA, Hardanti, Susanti A. Local Indicator Of Spatial Association (LISA) cluster map untuk identifikasi penyebaran dan pemetaan penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Tengah. Seminar Matematika Dan Pendidikan Matematika UNY 2017; Yogyakarta 11 November 2017. Yogyakarta: UNY; 2017.

33. Maharani NE, Rohsulina P. Pengaruh house index dan maya index terhadap kejadian Demam Berdarah Dengue di Kecamatan Grogol Kabupaten Sukoharjo menggunakan Geographic Information System (GIS). IKESMA. 2018;14(2):135–43. doi: 10.19184/ikesma.v14i2.10461.

34. Yuliasari I, Adi M, Wuryanto M. Pemetaan kepadatan jentik dan kasus DBD di wilayah kerja Puskesmas Mertoyudan I Kabupaten Magelang. J Kesehat Masy. 2019;7(3):22–8. doi: 10.14710/jkm.v7i3.25758.

35. Syamsir S, Daramusseng A, Rudiman R. Autokorelasi spasial Demam Berdarah Dengue di Kecamatan Samarinda Utara, Kota Samarinda. J Kesehat Lingkung Indones. 2020;19(2):119–26. doi: 10.14710/jkli.19.2.119-126.

36. Yana Y, Rahayu SR. Analisis spasial faktor lingkungan dan distribusi kasus Demam Berdarah Dengue. HIGEIA J Public Heal Res Dev. 2017;1(3):106–16.