skip to main content

Pengaruh Indeks Entomologi dan Sebaran Kasus Demam Berdarah Dengue di Kabupaten Sukoharjo

1Program Studi Sarjana Kesehatan Masyarakat, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Diponegoro, Jawa Tengah 50275, Indonesia

2Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Diponegoro, Jawa Tengah 50275, Indonesia, Indonesia

Open Access Copyright 2023 Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia under http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0.

Citation Format:
Abstract

Latar belakang: Penyakit DBD di Kabupaten Sukoharjo mengalami peningkatan kasus dan kematian. Tahun 2020 terdapat 185 kasus (IR = 20,38 per 100.000) dan meningkat menjadi 222 kasus (IR = 24.35 per 100.000) pada tahun 2021. Kasus tertinggi terdapat di Kecamatan Grogol dengan jumlah 55 kasus (IR = 43,12 per 100.000) dan nilai ABJ sebesar 94%. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh indeks entomologi terhadap kasus DBD dan sebaran kasus DBD.

Metode: Jenis penelitian yang digunakan adalah observasional dengan desain analytic case-control. Penelitian dilakukan pada bulan Maret – April 2022 dengan pemilihan sampel dilakukan secara purposive sampling dengan jumlah sampel 84 responden. Variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu HI, CI, BI dan ABJ dengan metode analisis univariat, bivariat dan analisis spasial.

Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa house index (p-value = 0,000), container index (p-value=0,000), breteau index (p-value = 0,000) dan angka bebas jentik (p-value=000) berpengaruh terhadap kasus DBD. Keberadaan jentik yang diketahui melalui indeks entomologi merupakan tanda adanya populasi jentik. Kepadatan jentik yang tinggi menandakan risiko tinggi penularan DBD. Pola spasial kasus DBD Kabupaten Sukoharjo yaitu autokorelasi positif dengan pola berkelompok dan kepadatan kasus tertinggi di Kecamatan Grogol.

Simpulan: Indeks entomologi yang mempengaruhi kasus DBD di Kabupaten Sukoharjo adalah house index, container index, breteau index dan angka bebas jentik dengan pola spasial sebaran kasus DBD yaitu berkelompok.

 

ABSTRACT

Title: Effect Of Entomological Index And Distribution Of Dengue Hemorrhagic Fever Cases In Sukoharjo Regency

Background: Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) in Sukoharjo Regency has increased in cases and deaths. In 2020 there were 185 cases (IR = 20.38 per 100,000) and increased to 222 cases (IR = 24.35 per 100,000) in 2021. CFR in 2020 was 3.78% and increased to 4.95% in 2021. The highest cases were in Grogol District with 55 cases (IR = 43.12 per 100,000) with the larva-free number being 94%. This study aims to determine the effect of the entomological index on cases of DHF and the distribution of dengue cases.

Method: The type of research used is observational with case-control analytic design. The study was conducted in March – April 2022 with the selection of samples carried out by purposive sampling with a total sample of 84 respondents. The variables used in this study are HI, CI, BI and larva-free number with univariate, bivariate and spatial analysis methods.

Result: The results showed that the house index (p-value = 0.000), container index (p-value = 0.000), breteau index (p-value = 0.000) and larva-free numbers (p-value = 0.000) had an effect on dengue cases. The presence of larvae known through the entomological index was a sign of the presence of a larva population. High larva density indicated a high risk of dengue transmission. The spatial pattern of DHF cases in Sukoharjo Regency is a positive autocorrelation with a group pattern and the highest case density is in Grogol District.

Conclusion: The entomological index that affected DHF cases in Sukoharjo Regency are the house index, container index, breteau index and larva-free numbers with a spatial pattern of distribution of DHF cases clustered.

 

Note: This article has supplementary file(s).

Fulltext View|Download |  CTA
Copyright Transfer Agreement
Subject
Type CTA
  Download (362KB)    Indexing metadata
 Turnitin
Turnitin
Subject
Type Turnitin
  Download (2MB)    Indexing metadata
 ES
Etichal Statement
Subject
Type ES
  Download (413KB)    Indexing metadata
Keywords: DBD; indeks entomologi; spasial

Article Metrics:

  1. Yana Y, Rahayu S. Analisis Spasial Faktor Lingkungan dan Distribusi Kasus Demam Berdarah Dengue. HIGEIA (Journal of Public Health Research and Development) 2017, 1(3):106-116
  2. Wang WH, Urbina AN, Chang MR, Assavalapsakul W, Lu PL, Chen YH, et al. Dengue hemorrhagic fever – A systemic literature review of current perspectives on pathogenesis, prevention and control. Journal of Microbiology, Immunology, and Infection 2020, 53(6):963-978. https://doi.org/10.1016/j.jmii.2020.03.007
  3. Kementerian Kesehatan RI. Situasi Penyakit Demam Berdarah Di Indonesia 2017. Journal of Vector Ecology 2018, 31:71-78
  4. Kemenkes RI. Profil Kesehatan Indonesia 2020. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. Jakarta; 2021
  5. Kuwa MKR, Sulastien H. Gambaran Presentasi Angka Bebas Jentik terhadap Kejadian Demam Berdarah di Kabupaten Sikka. Jurnal Ilmiah Stikes Kendal 2021, 11(4):635–640
  6. Maryanti E, Ismawati I, Prissilia U, Puteri AY. Potensi Transmisi Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Indeks Entomologi dan Maya Indeks di Tiga Kelurahan Kecamatan Sukajadi Kota Pekanbaru. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia 2020, 19(2):111-118. https://doi.org/10.14710/jkli.19.2.111-118
  7. Tansil MG, Rampengan NH, Wilar R. Faktor Risiko Terjadinya Kejadian Demam Berdarah Dengue Pada Anak. Jurnal Biomedik:JBM 2021, 13(1):90. https://doi.org/10.35790/jbm.13.1.2021.31760
  8. Ramadhani, Tri, Wahyudi BF. Pengaruh Penggunaan Lethal Ovitrap terhadap Populasi Nyamuk Aedes Sp sebagai Vektor Demam Berdarah Dengue. Jurnal Litbang Pengendalian Penyakit Bersumber Binatang Banjarnegara 2013, 9(1):21–26
  9. OECD-Organisation for Economic Co-operation and Development. Harmonisation of Regulatory Oversight in Biotechnology. Safety Assessment of Transgenic Organisms in the Environment. Vol. 8, OECD Publishing; 2018
  10. Kusumawati N, Sukendra DM. Spasiotemporal Demam Berdarah Dengue berdasarkan House Index, Kepadatan Penduduk dan Kepadatan Rumah. HIGEIA (Journal of Public Health Research and Development) 2020, 4(2):168-177
  11. Perwitasari D, RES RN, Ariati J. Indeks Entomologi dan Sebaran Vektor Demam Berdarah Dengue di Provinsi Maluku Utara Tahun 2015. Media Penelitian dan Pengembangan Kesehatan 2018, 28(4):279-288. https://doi.org/10.22435/mpk.v28i4.242
  12. Badrah S, Hidayah N. Hubungan antara Tempat Perindukan Nyamuk Aedes aegypti dengan Kasus Demam Berdarah Dengue Di Kelurahan Penajam Kecamatan Penajam Kabupaten Penajam Paser Utara. Journal of Tropical Pharmacy and Chemistry 2011, 1(2):150-157. https://doi.org/10.25026/jtpc.v1i2.23
  13. Suryanto H. Analysis of Behavioral Factors, Use of Gauze, and House Index with The Incidence of DHF in District Dringu Probolinggo. Jurnal Kesehatan Lingkungan 2018, 10(1):36-48. https://doi.org/10.20473/jkl.v10i1.2018.36-48
  14. Gifari MA, Rusmartini T, Astuti RDI. Hubungan Tingkat Pengetahuan dan Perilaku Gerakan 3M Plus dengan Keberadaan Jentik Aedes aegypti. Bandung Meet Global Medical Health 2017, 1(1):84-90
  15. Diallo D, Diallo M. Resting behavior of Aedes aegypti in southeastern Senegal. Parasites and Vectors. 2020, 13(1):1–7. https://doi.org/10.1186/s13071-020-04223-x
  16. Puteri TA, Darundiati YH, Dewanti NA. Hubungan Breeding Place Dan Resting Place Terhadap Kejadian Demam Berdarah Dengue (Dbd) Di Kecamatan Semarang Barat. Jurnal Kesehatatan Masyarakat 2018, 6(6):369–377
  17. Hastuti NM, Dharmawan R, Indarto D. Sanitation-Related Behavior, Container Index, and Their Associations with Dengue Hemorrhagic Fever Incidence in Karanganyar, Central Java. Journal of Epidemiology and Public Health 2017, 02(02):174–185. https://doi.org/10.26911/jepublichealth.2017.02.02.08
  18. Indriyani Z, Rahardjo M, Setiani Bagian Kesehatan Lingkungan O, Kesehatan Masyarakat F. Hubungan Faktor Lingkungan dengan Persebaran Kejadian Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kecamatan Jepara Kabupaten Jepara. Jurnal Kesehatan Masyarakat 2017, 3(3):842–850
  19. Respati T, Raksanagara A, Djuhaeni H, Sofyan A, Faridah L, Agustian D, et al. Berbagai Faktor yang Memengaruhi Kejadian Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung. ASPIRATOR (Jurnal Penelitian Penyakit Tular Vektor) 2017, 9(2):91–96. https://doi.org/10.22435/aspirator.v9i2.4509.91-96
  20. Trapsilowati, SKM, M.Kes W, Anggraeni YM, Prihatin MT, Pujiyanti A, Garjito TA. Indikator Entomologi dan Risiko Penularan Demam Berdarah Dengue (DBD) di Pulau Jawa, Indonesia. Vektora (Jurnal Vektor dan Reservoir Penyakit) 2019, 11(2):79–86. https://doi.org/10.22435/vk.v11i2.1829
  21. Ariati J, Anwar Musadad DD. Kejadian Demam Berdarah Dengue (Dbd) Dan Faktor Iklim Di Kota Batam, Provinsi Kepulauan Riau. The Indonesian Journal of Health Ecology 2012, 11(4):279-286
  22. Lahdji A, Putra BB. Hubungan Curah Hujan, Suhu, Kelembaban dengan Kasus Demam Berdarah Dengue di Kota Semarang. Syifa' Medika: Jurnal Kedokteran dan Kesehatan 2017, 8(1):46-53. https://doi.org/10.32502/sm.v8i1.1359
  23. Ariati J, Athena Anwar. Model Prediksi Kejadian Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Faktor Iklim di Kota Bogor, Jawa Barat. Buletin Penelitian Kesehatan 2014, 42(4):249–256
  24. Rokhmawanti N, Ginanadjar P, Martini M. Hubungan Maya Index Dengan Kejadian Demam Berdarah Dengue Di Kelurahan Tegalsari Kota Tegal. Jurnal Kesehatan Masyarakat 2015, 3(1):162–170
  25. Nisa C, Saraswati LD, Martini M, Adi MS. Hubungan Tutup Kontainer, Bahan Kontainer, dan Sumber Air dengan Tingkat Kejadian DBD di Wilayah Kerja Puskesmas Nogosari Kabupaten Boyolali. Jurnal Kesehatan Masyarakat. 2021, 9(6):848–851. https://doi.org/10.14710/jkm.v9i6.31899
  26. Prasetyowati H, Astuti EP, Widawati M. Faktor yang Berhubungan dengan Keberadaan Jentik Aedes aegypti di Daerah Endemis Demam Berdarah Dengue (DBD) Jakarta Barat. Balaba Jurnal Litbang Pengendali Penyakit Bersumber Binatang Banjarnegara 2017, 13(2):115–124. https://doi.org/10.22435/blb.v13i2.5804.115-124
  27. Anggraini S. The Existance of Larvae and Dengue Fever Incidence in Kedurus Sub-District in Surabaya. Jurnal Kesehatan Lingkungan 2018, 10(3):252. https://doi.org/10.20473/jkl.v10i3.2018.252-258
  28. Bafdal N, Amaru K, Pareira P BM, Teknologi F, Pertanian I, Padjadjaran U. Buku Ajar Sistem Informasi Geografis , Edisi 1. 1st ed. Bandung: Jurusan Teknik Manajemen Industri Pertanian FTIP UNPAD; 2011
  29. Wijayanti SPM. Karakteristik dan Pola Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue di Wilayah Endemis. 2019. 54 p
  30. Putri LK, Karnila R, Zahtamal. Analyis of the Distribution of Dengue Hemorrhegic Fever (Dhf) With A Spacial Approach in Pekanbaru City. Jurnal Ilmu Lingkungan 2019, 13(1):55–65
  31. Faiz N, Rahmawati R, Safitri D. Analisis Spasial Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue dengan Indeks Moran dan Geary’s (Studi Kasus di Kota Semarang Tahun 2011). Jurnal Gaussian 2013, 2(1):69–78
  32. Hernawati R, Ardiansyah MY. Analisis Pola Spasial Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bandung Menggunakan Indeks Moran. Jurnal Rekayasa Hijau 2018, 1(3):221–232. https://doi.org/10.26760/jrh.v1i3.1774
  33. Fuadzy H, Prasetyowati H, Marliyanih ES, etc. Autokorelasi Spasial Demam Berdarah Dengue di Kota Tasikmalaya.ASPIRATOR Jurnal Penelitian Penyakit Tular Vektor 2021, 13(2):113–126. https://doi.org/10.22435/asp.v13i2.5241
  34. Syamsir S, Daramusseng A, Rudiman R. Autokorelasi Spasial Demam Berdarah Dengue di Kecamatan Samarinda Utara, Kota Samarinda. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia 2020, 19(2):119–126. https://doi.org/10.14710/jkli.19.2.119-126
  35. Ruliansyah A, Yuliasih Y, Ridwan W, Kusnandar AJ. Analisis Spasial Sebaran Demam Berdarah Dengue di Kota Tasikmalaya Tahun 2011 – 2015. ASPIRATOR Jurnal Penelitian Penyakit Tular Vektor 2017, 9(2):85–90. https://doi.org/10.22435/aspirator.v9i2.6474.85-90
  36. Sulistyo A. Kombinasi Teknologi Aplikasi GPS Mobile dan Pemetaan SIG dalam Sistem Pemantauan Demam Berdarah (DBD). Khazanah Informatika Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika 2019, 5(1):6–14. https://doi.org/10.23917/khif.v5i1.7136
  37. Fariz TR. Pemodelan Spasial Kerawanan Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Menggunakan Logika Fuzzy Di Kabupaten Kudus. Jurnal Geografi Media Pengembangan Ilmu dan Profesi Kegeografian 2017;14(1):90–101
  38. How Kernel Density works—ArcGIS Pro | Documentation [Internet]. [cited 2022 Jun 13]. Available from: https://pro.arcgis.com/en/pro-app/2.8/tool-reference/spatial-analyst/how-kernel-density-works.html

Last update:

  1. Analysis of entomological indicators and distribution of Aedes aegypti larvae in dengue endemic areas

    Agung Sutriyawan, Abdul Manap, Neti Sulami, Agung Setiyadi, Dian Mariza Riskiah, Ratna Dian Kurniawati, Khariri Khariri. Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology, 100 (4), 2023. doi: 10.36233/0372-9311-406

Last update: 2024-11-22 11:36:21

No citation recorded.