mengikuti pasang surut air laut dan aktivitas pembangunan lain adalah pembukaan hutan dengan menebang pohon yang dilakukan oleh masyarakat
dengan tujuan untuk memperluas areal perkebunan. Namun hal ini berdampak bagi perkembangan dilokasi pemukiman penduduk. Nyamuk
yang tadinya mempunyai tempat perindukan di hutan akan berpindah tempat perindukannya ke lokasi pemukiman penduduk dan berpotensi kontak
dengan penduduk sehingga penularan malaria dapat meningkat juga. Akibat dari derap pembangunan yang kian cepat adalah kemungkinan timbulnya
tempat perindukan buatan manusia man made breeding places seperti diatas sehingga timbul perubahan lingkungan yang menguntungkan bagi
nyamuk malaria. Faktor yang cukup penting pula adalah peersepsi masyarakat disuatu
daerah terhadap penyakit malaria
20.
Persepsipandangan masyarakat di wilayah Bosnik tentang malaria adalah salah satu penyakit yang oleh
sebagian masyarakat masih dianggap sebagai suatu kebutuhan untuk diatasi diobati sendiri pada waktu sakit. Hal ini dapat dilihat dari ada sebagian
masyarakat yang mempunyai kebiasaan berada diluar rumah sampai larut malam dan hal ini berhubungan dengan status pekerjaan seperti nelayan,
tidak menggunakan kelambu pada waktu tidur malam hari, tidak memakai obat anti nyamuk maupun semptrotbakar dan tidak menggunakan kawat
kasa pada ventilasi masih banyak ditemukan dirumah-rumah penduduk.
9. Analisis Fluktuasi Curah Hujan Dengan Kasus Malaria
Tabel 4.9. Data Jumlah Curah Hujan Per Bulan Di Kecamatan Biak Timur
Thn 2001 Thn 2002
Thn 2003 Thn 2004
Thn 2005 Bulan
Curah Hujan
mm Kasus Curah
Hujan mm
Kasus Curah Hujan
mm Kasus Curah
hujan mm
Kasus Curah Hujan
mm Kasus
Januari 282 561 219 414 191 514 301 487 361 270
Februari 307 428 126 300 293 308 140 568 164 285 Maret
356 425 165 397 311 362 240 394 144 360 April
298 488 173 314 184 387 124 351 496 331 Mei
238 587 251 326 128 342 178 349 219 322 Juni
303 580 296 375 144 373 192 456 189 293 Juli
293 418 112 340 341 394 130 570 366 328 Agustus 157 467 200 456 462 404 59 369 37 408
September 270 355 155 399 239 462 283 385 215 345
Oktober 296 240 127 649 320 456 135 297 355 364 November 293 342 198 351 265 359 146 172 241 310
Desember 270 414 295 318 336 455 244 209 291 314 r = 0,036
r
2
= 0,001 p = 0,7832
Dari Tabel 4.9 di atas menjelaskan bahwa pada tahun 2001 curah hujan tertinggi 356mm pada bulan Maret dan terendah 157mm pada bulan
Agustus sedangkan kasus tertinggi 587 pada bulan Mei dan terendah 240 pada bulan Oktober, tahun 2002 curah hujan tertinggi 296mm pada bulan
Juni dan terendah 112mm pada bulan Juli sedangkan jumlah kasus tertinggi 649 pada hujan tertinggi 462mm pada bulan Agustus dan terendah 128mm
pada bulan Mei Sedangkan kasus tertinggi 514 pada bulan Januari dan kasus terendah 308 pada bulan Februari, tahun 2004 curah hujan tertinggi 301mm
pada bulan Januari dan terendah 59mm pada bulan Agustus sedangkan kasus tertinggi 570 pada bulan Juli dan kasus terendah 172 pada bulan November
dan tahun 2005 curah hujan tertinggi 496mm pada bulan April dan terendah 37mm pada bulan Agustus sedangkan kasus tertinggi 408 pada bulan
Agustus dan kasus terendah 270 pada bulan Januari.
Untuk melihat hubungan antara curah hujan dengan kasus malaria digunakan pendekatan Pearson Product moment . Hasil uji statistik diketahui
bahwa nilai koefisien korelasi r sebesar 0,036 yang artinya terdapat hubungan negatif antara curah hujan dengan kasus malaria. Sehingga dapat
dijelaskan bahwa terjadinya peningkatan curah hujan diikuti dengan penurunan kasus malaria, sebaliknya terjadinya penurunan curah hujan diikuti
dengan peningkatan kasus malaria namun tingkat hubungannya sangat rendah. Hal ini dapat diketahui dengan melihat nilai p = 0,783 p 0,05 yang artinya
tidak terdapat hubungan yang signifikan antara curah hujan dengan kasus malaria. Untuk melihat seberapa besar tingkat pengaruh curah hujan terhadap
kasus malaria dilakukan dengan perhitungan koefisien determinasi r
2
= 0,036
2
= 0,001. Hal ini berarti perubahan yang terjadi pada kasus malaria dapat dijelaskan melalui perubahan curah hujan sebesar 0,1 atau terjadinya
kasus malaria 0,1 ditentukan oleh curah hujan, dan 99,9 ditentukan oleh faktor lain. Hubungan antara fluktuasi curah hujan dengan kejadian malaria
dapat digambarkan pada grafik dibawah ini :
