9
Dalam penentuan nilai kisaran indeks dan tingkat kerawanan tiap kabupaten ini diasumsikan sebaran nilai indeks kerawanan menyebar menurut sebaran normal.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil-Hasil Analisis Statistik Awal Sebelum melakukan pemetaan wilayah-wilayah rawan DBD terlebih dahulu dilakukan beberapa analisis statistik awal. Analisis statistik awal yang dilakukan antara lain: melihat pola sebaran data IR seluruh Indonesia untuk menentukan nilai pembobotan untuk IR rata-rata dan DKDBD rata-rata yang disajikan dalam bentuk histogram pada gambar 6. Sedangkan nilai kisaran Indeks Kerawanan DBD dapat dilihat pada tabel 2.
Frequency
120.00%
1000
100.00%
800
80.00%
600
60.00%
400
40.00%
200
20.00%
0
0.00% 20 2.5 0 50 5 100 150 200 250 300 350 400 More 452
3.3.1.5. Pemetaan Indeks Kerawanan DBD tiap Kabupaten Pemetaaan Indeks Kerawanan DBD dengan cara memindahkan nilai-nilai indeks kerawanan DBD tiap kabupaten ke peta dengan bantuan software Arc View 3.3 menggunakan sistem pewarnaan. 3.3.2. Analisis Data Curah Hujan dengan IR DBD (Studi Kasus: Kabupaten Indramayu) Tahap pertama, mengklasifikasikan curah hujan bulanan berdasarkan ketentuan yang dikeluarkan BMG kedalam kategori sebagai berikut: Normal : 85% < CHi/CHr < 115 % Atas Normal : CHi/CHr > 115 % Bawah Normal : CHi/CHr < 85% Tahap kedua, menentukan rata-rata curah hujan tiga bulanan. Kemudian juga diklasifikasikan berdasarkan ketentuan BMG kedalam kategori normal, atas normal dan bawah normal. Tahap ketiga, menentukan klasifikasi IR DBD bulanan kedalam kategori ringan, sedang dan berat berdasarkan Sasaran Indonesia Sehat 2010 sebagai berikut: Ringan : IR < 0,42 Sedang : 0,42 ≤ IR < 1,67 Berat : IR ≥ 1,67 Tahap keempat, menentukan peluang kejadian DBD tingkat ringan, sedang dan berat pada kondisi curah hujan normal, atas normal dan bawah normal.
Histogram 1200
Bin
Frequency Cumulative %
Gambar 6. Pola Sebaran Data IR DBD tiap Kabupaten Seluruh Indonesia Tabel 2. Kisaran Indeks dan Tingkat Kerawanan DBD
N o 1 2 3 4 5
Tingkat Kerawanan Aman Agak Aman Agak Rawan Rawan Sangat Rawan
Selang Nilai Kerawanan 0 0 < IK ≤ 3,38 3,38 < IK ≤ 5,54 5,54 < IK ≤ 6,61 IK > 6,61
4.2 Wilayah Rawan DBD Tingkat Kabupaten di Indonesia Sebaran wilayah tingkat kerawanan DBD tiap kabupaten/kodya di Indonesia disusun berdasarkan nilai indeks kerawanan tiap kabupaten/kodya. Indeks kerawanan DBD diperoleh dari hasil pembobotan IR , DKDB dan FK DBD tiap tahun pada setiap kabupaten/kodya. Jumlah kabupaten/kodya di Indonesia berdasarkan tingkat kerawanannya dapat dilihat pada Tabel 2. Peta sebaran indeks kerawanan DBD se-Indonesia dapat dilihat pada Gambar 6. Tabel 3. Tingkat Kerawanan DBD tiap kabupaten se-Indonesia. Kategori Aman Agak Agak Rawan Sangat Wilayah Aman Rawan Rawan Sumatera 0 31 21 14 5 Jawa-Bali 0 3 13 42 58 Nusa 0 13 4 2 0 Tenggara Kalimantan 0 4 14 6 5 Sulawesi 0 11 16 6 6 Maluku 0 4 1 0 0 Irian Jaya 2 4 3 1 0
Berdasarkan nilai modus indeks kerawanan DBD tiap kabupaten/kodya di Indonesia didiperoleh wilayah Jawa-Bali memiliki 58 kabupaten /kodya yang termasuk dalam kategori sangat rawan dan 42 kabupaten/kodya yang termasuk dalam kategori rawan. Wilayah Sumatera memiliki
10
21 kabupaten/kodya yang termasuk dalam kategori agak rawan dan 31 kabupaten/kodya yang termasuk kategori agak aman. Wilayah Irian Jaya memiliki 2 kabupaten yang termasuk kategori aman. PETA INDEKS KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI INDONESIA 95
100
105
1 10
115
1 20
125
130
13 5
140
N
15
15
W
2
E
S
0
2
4 Meters
10
10
5
5
0
0
-5
-5
- 10
- 10
- 15
- 15
95
100
105
1 10
115
1 20
125
130
13 5
Legenda: Agak Aman Agak Rawan Aman Rawan Sangat Rawan Tidak ada data
Sumber: Labklim-IPB, 2006
Dibuat Oleh: Fitriyani Geofisika Meteorologi - IPB
140
Berdasarkan analisis indeks kerawanan DBD ternyata di Jawa-Bali terdapat 58 kabupaten sangat rawan, 42 kabupaten rawan, 13 kabupaten agak rawan, 3 kabupaten agak aman dan tidak ada kabupaten yang termasuk kategori aman. Tiga kabupaten yang agak aman tersebut adalah Banjarnegara, Wonosobo dan Purworejo. Wilayah Jawa-Bali merupakan daerah yang kabupatennya paling banyak termasuk kedalam kategori rawan dan sangat rawan. Ini berarti daerah Jawa-Bali sangat rentan terhadap kasus DBD. Hal ini dapat disebabkan karena tingkat kepadatan dan mobilitas penduduk yang tinggi. Peta sebaran indeks kerawanan DBD di JawaBali dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Peta Indeks Kerawanan DBD di Indonesia
Berdasarkan gambar 6 terlihat bahwa DBD telah menyebar hampir ke seluruh wilayah Indonesia. Namun, wilayah JawaBali memiliki kabupaten/kodya yang termasuk kategori rawan dan sangat rawan paling tinggi diantara seluruh wilayah yang ada di Indonesia. Daerah-daerah yang termasuk kategori rawan dan sangat rawan pada umumnya terletak di kota-kota besar dan ibukota propinsi.
110
N
W
95
100
105
PETA INDEKS KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI SUMATERA
110
N
5
5
W
0.8
E
S
0
0.8 Meters
Legenda: Agak Aman Agak Rawan Rawan Sangat Rawan
0
0
Sumber: Labklim - IPB, 2006 Indeks Lokasi
-5
-5
95
100
105
110
Dibuat Oleh: Fitriyani Geofisika Meteorologi - IPB
Gambar 8. Peta Indeks Kerawanan DBD di Sumatera
Jawa-Bali
E
S
1
-5
-5
0
1 Meters
Legenda: Agak Aman Agak Rawan Rawan Sangat Rawan
Sumber: Labklim-IPB, 2006 Indeks Lokasi
- 10
- 10
110
Sumatera Berdasarkan analisis indeks kerawanan DBD ternyata di sumatera terdapat 5 kabupaten sangat rawan, 14 kabupaten rawan, 21 kabupaten agak rawan, 31 kabupaten agak aman dan tidak ada kabupaten yang termasuk dalam kategori aman. Lima kabupaten yang sangat rawan adalah Banda Aceh, Kodya Padang, Kodya Palembang, kodya Pekanbaru dan Kepulauan Riau. Peta sebaran indeks kerawanan DBD di Sumatera dapat dilihat pada Gambar 7.
PETAINDEKS KERAWANAN DEMAMBERDARAH DENGUE DI JAWA-BALI
115
115
Dibuat Oleh: Fitriyani Geofisika Mateorologi -IPB
Gambar 9. Peta Indeks Kerawanan DBD di Jawa-Bali
Nusa Tenggara Berdasarkan analisis indeks kerawanan ternyata di Nusa Tenggara tidak terdapat kabupaten sangat rawan, 2 kabupaten rawan, 4 kabupaten agak rawan dan 13 kabupaten termasuk kategori agak aman. Dua kabupaten rawan tersebut adalah Mataram dan Kupang. Dua kabupatn ini merupakan ibukota propinsi NTB dan NTT, sehingga kepadatan penduduknya lebih tinggi di wilayah ini dibandingkan dengan wilayah-wilayah lain di Nusa Tenggara. Menurut Soedarmo (1997), tingkat kepadatan penduduk juga dapat mempengaruhi jumlah transmisi penyakit. Peta wilayah rawan DBD di Nusa Tenggara dapat dilihat pada Gambar 9.
11
120
PETAINDEKS KERAWANAN DEMAMBERDARAH DENGUE DI NUSATENGGARA
126
N
-6
-6
W
E
S
1
0
1 Meters
Legenda: Agak Aman Agak Rawan Rawan Tidak Ada Data
kabupaten Minahasa, kodya Bitung, kabupaten Barru, kabupaten Gowa dan kodya Ujung Pandang. Peta sebaran indeks kerawanan DBD di Sulawesi dapat dilihat pada Gambar 11. 115
120
125
PETAINDEKSKERAWANAN DEMAMBERDARAHDENGUE DI SULAWESI
130
Sumber: Labklim-IPB, 2006
N
W
E
S
Indeks Lokasi
0.5 0 0.5 Meters
- 12
- 12
0
0
120
Dibuat Oleh: Fitriyani Geofisika Meteorologi - IPB
126
Legenda : Agak Aman Agak Rawan Rawan Sangat Rawan
Sumber : Labklim-IPB, 2006 Indeks Lokasi :
Gambar 10. Peta Indeks Kerawanan DBD di Nusatenggara
Kalimantan Berdasarkan analisis indeks kerawanan DBD ternyata di Kalimantan terdapat 5 kabupaten sangat rawan, 6 kabupaten rawan dan 14 kabupaten agak rawan, 4 kabupaten agak aman dan tidak ada kabupaten termasuk kategori aman. Lima kabupaten sangat rawan tersebut adalah kodya Pontianak, kodya Banjarmasin, kodya Banjar, kodya Samarinda dan kodya Balikpapan. Sedangkan empat kabupaten yang dinyatakan agak aman adalah kabupaten Kapuas Hulu, kabupaten Barito Selatan, kabupaten Tabalong dan kabupaten Kota Baru. Peta sebaran Indeks kerawanan DBD di Kalimantan dapat dilihat pada Gambar 10. 110
112
114
116
115
120
125
Dibuat oleh : Fitriyani Geofisika Meteorologi-IPB
130
Gambar 12. Peta Indeks Kerawanan DBD di Sulawesi
Maluku Berdasarkan analisis indeks kerawanan DBD ternyata di Maluku tidak terdapat daerah yang termasuk kategori sangat rawan, rawan maupun aman. Di Maluku hanya terdapat 4 kabupaten kategori agak aman dan 1 kabupaten kategori agak rawan. Adapun kabupaten agak rawan adalah kabupaten Maluku Utara Peta sebaran indeks kerawanan DBD di Maluku dapat dilihat pada Gambar 12. 125
130
PETAINDEKS KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI MALUKU
135
PETAINDEKS KERAWANAN DEMAMBERDARAH DENGUE DI KALIMANTAN
118 4
4
-5
-5
N
W
W
0.6
0
0.6 Meters
E
S
0.8
E
S
0
0 N
0
Legenda : Agak Aman Agak Rawan
0.8 Meters
2
2
Sumber : Labklim-IPB, 2006
Legenda : Agak Aman Agak Rawan Rawan Sangat Rawan 0
0
Sumber : Labkilm-IPB, 2006
Indeks Lokasi : -5
-5
Indeks Lokasi : -2
-2
125
130
135
Dibuat oleh : Fitriyani Geofisika Meteorologi-IPB
-4
-4 110
112
114
116
118
Dibuat oleh : Fitriyani Geofisika Meteorologi
Gambar 11. Peta Indeks Kerawanan Kalimantan
DBD di
Sulawesi Berdasarkan analisis indeks kerawanan ternyata di Sulawesi terdapat 6 kabupaten sangat rawan, 6 kabupaten rawan, 16 kabupaten agak rawan, 11 kabupaten agak aman dan 0 kabupaten termasuk kategori aman. Enam kabupaten sangat rawan tersebut adalah kodya Manado,
Gambar 13. Peta Indeks Kerawanan DBD di Maluku
Irian Jaya Berdasarkan analisis indeks kerawanan DBD ternyata di Irian Jaya tidak terdapat daerah yang termasuk kategori sangat rawan, 1 kabupaten rawan, 3 kabupaten agak rawan, 4 kabupaten agak aman dan 2 kabupaten yang termasuk kategori aman. Kabupaten yang temasuk kategori rawan adalah kodya Jayapura. Sedangkan dua kabupaten yang termasuk dalam kategori aman adalah kabupaten
12
Paniai dan kabupaten Jayawijaya. Peta wilayah rawan DBD di Irian Jaya dapat dilihat pada Gambar 13. 130
135
PETAINDEKS KERAWANAN DEMAMBERDARAHDENGUE DI IRIANJAYA
140 0
0
N
W
E
S
0.9
0
0.9 Meters
Legenda: Agak Aman Agak Rawan Aman Rawan Sumber: Labklim-IPB, 2006
-5
-5
Indeks Lokasi :
130
135
Dibuat Oleh: Fitriyani Geofisika Meteorologi - IPB
140
Gambar 14. Peta Indeks Kerawanan DBD di Irian Jaya
4.2
Analisis Data Curah Hujan dengan IR DBD (Studi Kasus: Kabupaten Indramayu) Curah hujan akan berpengaruh terhadap ketersediaan habitat tempat perkembangbiakan vektor yang sesuai, sehingga secara langsung akan mengurangi atau meningkatkan jumlah populasi vektor. Menurut Sukowati (2004), Habitat vektor Demam Berdarah Dengue di Indonesia dipengaruhi oleh musim penghujan dan tersedianya air di pemukiman. 4 3
1
-1
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0 1
A n o m a li S S T
2
2001
2002
-2 -3 Tahun
C u ra h h u ja n ( m m )
700
mengalami penurunan. Secara umum terjadinya ledakan IR DBD secara dratis pada musim hujan setelah bulan-bulan ElNino. Pada saat bulan-bulan El-Nino ratarata curah hujan berada dibawah normal. Ledakan IR DBD dapat disebabkan karena tersedianya air sebagai habitat perkembangbiakan nyamuk dan suhu udara yang relatif tinggi. Hal ini akan mempercepat proses perkembangbiakan nyamuk sehingga mengakibatkan populasi nyamuk pun semakin meningkat. Dengan meningkatnya jumlah populasi nyamuk, tentunya akan menyebabkan IR DBD juga meningkat. Sistem imunitas tubuh juga akan mempengaruhi meningkatnya IR DBD. Menurut Sudardjad (1990), Sistem imunitas tubuh yang rendah akan mengakibatkan tubuh menjadi rentan terhadap penyakit. Semakin rendah sistem imunitas maka semakin besar peluang seseorang tertular suatu penyakit. Sistem imunitas tubuh juga dipengaruhi oleh perubahan cuaca. Faktor cuaca makro yang berpengaruh terhadap sistem imán tubuh antaralain: panas, dingin, curah hujan, angin dan kelembaban. Musim hujan atau musim kemarau yang berkepanjangan dan peralihan antara musim hujan ke musim kemarau akan mengganggu sistem homeostasis tubuh (Sudardjad, 1990) Berdasarkan analisis data time series curah hujan dan IR DBD di kabupaten Indramayu (Gambar 15) menunjukkan bahwa tingkat ledakan IR DBD terjadi setiap siklus tiga tahunan kecuali pada tahun 1997 dan tahun 1998 dimana IR DBD mengalami peningkatan drastis.
600 500
700
12.00
600
10.00
400 300 200 100
500 1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
8.00
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0 2001
2002
Tahun
400 6.00 300
12.00
4.00 200
8.00 6.00
2.00
100
4.00 2.00
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1 1992
2001
2002
Tahun
Gambar 15. Perbandingan pola SST, Curah Hujan dan IR DBD di Kabupaten Indramayu
Berdasarkan gambar 14 menunjukkan perbandingan antara SST, curah hujan dan IR DBD. Anomali SST yang tinggi menyebabkan anomali curah hujan rendah, sehingga intensitas curah hujan juga
1992
1993
1994
1995
1996
1997
Curah Hujan
1998
1999
2000
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0.00 1
0
0.00
1
In c id e n c e R a t e
10.00
2001
2002
IR DBD
Gambar 16. Curah hujan dan IR DBD tahun 19922002 di Kabupaten Indramayu
Kabupaten Indramayu memperlihatkan pola IR DBD di kabupaten Indramayu mengikuti pola curah hujan, dimana pada saat curah hujan tinggi maka IR juga tinggi (Gambar 15). Ini berarti IR DBD lebih
13
tinggi pada musim hujan di bandingkan pada musim kemarau . Menurut Tjasjono (1997) dalam Boer (1999), pengaruh ENSO di Indonesia kuat pada daerah sistem Monsun, lemah pada sistem Equatorial dan tidak jelas pada daerah yang mempunyai sistem Lokal. Berdasarkan pola curah hujan Kabupaten Indramayu termasuk daerah yang memiliki sistem monsun. Ini berarti curah hujan Kabupaten Indramayu sangat dipengaruhi fenomena ENSO. 4.3. Analisis Peluang Tingkat IR DBD Pada Kondisi Curah Hujan Normal, Atas Normal dan Bawah Normal. Analisis peluang tingkat IR DBD ditunjukkan oleh tabel 4, 5 dan 6. Tabel 4. Peluang IR DBD Ringan Pada Kondisi Normal, Atas Normal dan Bawah Normal. CH 3 Bulanan yang lalu
CH Bulanan
AN
N
DN
AN
78
40
30
N
0
0
0
DN
22
60
70
Berdasarkan Tabel 4 peluang IR DBD pada kategori ringan tertinggi yaitu 78% pada saat curah hujan bulanan diatas normal dan curah hujan tiga bulanan sebelumnya juga diatas normal. Sedangkan peluang IR DBD ringan terendah yaitu 0 % pada saat curah hujan bulanan normal dan curah hujan tiga bulan sebelumnya pada keadaan atas normal, normal dan bawah normal. Tabel 5. Peluang IR DBD Sedang Pada Kondisi Normal, Atas Normal dan Bawah Normal CH 3 Bulanan yang lalu
CH Bulanan
AN
N
DN
AN
34
29
21
N
38
25
21
DN
28
46
58
Berdasarkan Tabel 5 peluang IR DBD pada kategori sedang tertinggi yaitu 58% pada saat curah hujan bulanan dibawah normal dan curah hujan tiga bulanan sebelumnya juga dibawah normal. Sedangkan peluang IR DBD ringan terendah yaitu 21 % pada saat curah hujan bulanan normal dan curah hujan tiga bulan sebelumnya pada keadaan atas normal dan normal.
Tabel 6. Peluang IR DBD Berat Pada Kondisi Normal, Atas Normal dan Bawah Normal CH 3 Bulanan yang lalu
CH Bulanan
AN
N
DN
AN
80
40
27
N
20
40
27
DN
0
20
45
Berdasarkan Tabel 6 peluang IR DBD pada kategori sedang tertinggi yaitu 80 % pada saat curah hujan bulanan atas normal dan curah hujan tiga bulanan sebelumnya juga atas normal. Sedangkan peluang IR DBD ringan terendah yaitu 0 % pada saat curah hujan bulanan dibawah dan curah hujan tiga bulan sebelumnya pada keadaan dibawah normal. V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa: • Analisis Indeks kerawanan menunjukkan bahwa pulau Jawa merupakan daerah di Indonesia yang sebagian besar kabupaten/kodya termasuk dalam kategori wilayah rawan dan sangat rawan DBD dibanding dengan pulau-pulau lainnya. • Wilayah-wilayah yang termasuk ke dalam ketegori sangat rawan dan rawan biasanya adalah ibukota kabupaten atau ibukota propinsi dengan tingkat kepadatan penduduk yang tinggi. • Kabupaten Indramayu merupakan salah satu kabupaten di Indonesia yang termasuk kedalam kategori wilayah sangat rawan DBD di Indonesia. • Pola IR DBD di Kabupaten Indramayu mengikuti pola curah hujan . 5.2. Saran • Analisis dan pemetaan wilayah tingkat kerawanan DBD sebaiknya tidak hanya berdasarkan data kasus tetapi juga mempertimbangkan data faktor-faktor unsur iklim dan sosial ekonomi setiap kabupaten/kodya.
