30
Gambar 14 Sebaran spasial kasus positif malaria tiap desa di Kabupaten Sukabumi tahun 2004.
Gambar 15 Area Studi.
4.2. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian adalah
pengembangan model interaksi numerik dan model spasial penyebaran kasus malaria
berdasarkan data lingkungan dan unsur cuaca. Pengembangan model spasial tersebut
mencakup penentuan tempat perindukan dan habitat nyamuk, penyusunan model spasial
zona risiko malaria berdasarkan data lingkungan serta penysunan model spasial
unsur cuaca dalam menentukan lonjakan kasus malaria di Kabupaten Sukabumi.
4.3. Asumsi
Asumsi yang digunakan dalam penyusunan model spasial untuk memprediksi
penyebaran kasus malaria adalah: • Setiap jenis nyamuk Anopheles dewasa
merupakan vektor malaria mengandung parasit Plasmodium sp.
• Faktor proporsi infeksi parasit Plasmodium ke manusia dan infeksi
parasit Plasmodium manusia ke nyamuk diabaikan.
dengan proporsi infeksi parasit ke manusia Smith and McKencie, 2004 secara
matematis dinyatakan sebagai berikut:
...............................................5 dimana
.............................................6 dengan
α sebagai proporsi infeksi parasit terhadap manusia, R
sebagai nilai dugaan dari infeksi manusia ke manusia atau dari
infeksi nyamuk terhadap nyamuk. m, a, 1g, n, c, b dan 1r secara berturut-turut
merupakan rasio nyamuk terhadap manusia, kejadian gigitan nyamuk terhadap manusia 1
orang, tiap nyamuk, tiap hari, rata-rata umur nyamuk hari, masa inkubasi hari, efisiensi
transmisi nyamuk terhadap manusia, efisiensi jumlah manusia terhadap nyamuk dan periode
infeksi pada manusia. 4.4. Alat dan Bahan
4.4.1. Alat yang digunakan
Software Fungsi
Microsoft Office Word 2003
Pengolah kata Microsoft Office Exel
2003 Pengolah angka
ESRI ArcView 3.3 Pengolah data
spasial Er Mapper 6.4
Pengolah data satelit
Hardware Fungsi
PC Pentium IV 1.7 G.Hz, Memory 1.28 GB, HDD
40 GB Pengolah data
Printer Color Pencetak laporan
4.4.2. Data Data yang digunakan dalam
pengembangan model spasial malaria adalah: 1. Citra satelit LANDSAT TMETM+
tanggal akusisi 10 Juli 2005.
Sumber: BTIC SEAMEO-BIOTROP
2. Peta spasial administrasi Kabupaten Sukabumi.
Sumber: BAKOSURTANAL
3. Data iklim Suhu, Curah Hujan dan Hari Hujan Kabupaten Sukabumi.
Sumber: PSDA Kabupaten Sukabumi dan Stasiun Klimatologi Dramaga Bogor
4. Data vektor malaria dan penduduk tahun 1999-2004 Kabupaten Sukabumi, Jawa
Barat.
Sumber PPMPL Depkes Kabupaten Sukabumi
5. Peta Rupa Bumi Kecamatan Cibadak, Kabupaten Sukabumi Edisi I-1999, skala
1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
6. Peta Rupa Bumi Kecamatan Cigombong, Kabupaten Sukabumi Edisi I-1999, skala
1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
7. Peta Rupa Bumi Kecamatan Jampang Tengah, Kabupaten Sukabumi Edisi I-
1999, skala 1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
8. Peta Rupa Bumi Kotamadya Sukabumi, Kabupaten Sukabumi Edisi I-1999, skala
1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
9. Peta Rupa Bumi Kecamatan Cicurug, Kabupaten Sukabumi Edisi I-2000, skala
1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
10. Peta Rupa Bumi Kecamatan Cigenca, Kabupaten Sukabumi Edisi I-2000, skala
1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
11. Peta Rupa Bumi Kecamatan Gunung Sari, Kabupaten Sukabumi Edisi I-2000, skala
1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
12. Peta Rupa Bumi Kecamatan Parakan Salak, Kabupaten Sukabumi Edisi I-2000,
skala 1: 25 000
Sumber: BAKOSURTANAL
4.5. Metode Penelitian Pendekatan studi dibagi menjadi empat
bagian. Pertama adalah mengekstraksi dan mengolah citra satelit, kedua yaitu klasifikasi
daerah endemis malaria dan interaksi antara kasus positif malaria terhadap parameter
lingkungan. Ketiga, penyusunan model spasial zona risiko malaria dan penerapkan model
cuaca modifikasi WMM - Risdiyanto 2001 untuk mendapatkan parameter cuaca yang
digunakan sebagai input model perhitungan populasi vektor malaria serta keempat,
mengintegrasikan model spasial berdasarkan unsur-unsur lingkungan dan cuaca.
4.5.1. Pengekstrasian dan Pengolahan Citra
Satelit untuk Klasifikasi LandUsed Penggunaan Lahan
Klasifikasi penggunaan lahan LandUsed dilakukan secara supervised classification
berdasarkan peta rupa bumi di beberapa kecamatan, Kabupaten Sukabumi Edisi I-
Tahun 1999 dan Edisi I-Tahun 2000. Klasifikasi lahan bertujuan untuk menentukan
habitat dan tempat perindukan vektor setiap jenis nyamuk Anopheles yang dominan di
Kabupaten Sukabumi.
4.5.2. Klasifikasi Daerah Endemis
Malaria dan Interaksi Kasus Positif Malaria terhadap
Lingkungan
Klasifikasi daerah endemis malaria dilakukan dengan membandingkan sebaran
kasus positif malaria selama beberapa tahun secara berturut-turut di suatu wilayah. Daerah
endemis malaria merupakan daerah yang memiliki jumlah kasus positif tinggi setiap
tahun. Penentuan klasifikasi daerah endemis juga ditentukan oleh sebaran nyamuk
Anopheles yang dominan di daerah tersebut www.depkes.go.id berdasarkan kebiasaan,
habitat dan tempat perindukan tiap jenis nyamuk Anopheles.
Hubungan antara penyebaran kasus positif malaria terhadap lingkungan dilihat dari
interaksi antara faktor luasan tempat perindukan nyamuk dan fakor luasan
pemukiman penduduk terhadap kerapatan kasus tiap desa di Kabupaten Sukabumi.
Sedangkan pendekatan yang dilakukukan adalah teknik buffer area daru tempat
perindukan nyamuk. 4.5.3.
Pemodelan Spasial untuk Memprediksi Penyebaran Malaria
4.5.3.1. Model Spasial Zona Risiko Malaria
Prediksi tempat perindukan dan habitat vektor malaria digunakan untuk menentukan
model zona risiko malaria. Input data penyusunan model adalah pengunaan lahan,
ketinggian tempat dan kemiringan lereng Luo, 2001 dalam Wibowo, 2005 di
Kabupaten Sukabumi. Sedangkan pendekatan yang dilakukan untuk menentukan zona risiko
malaria dikembangkan dari metode Srivastava 2003, dengan persamaan sebagai berikut:
........7 dengan batas atas Zij dan batas bawah Zmj
penutupan lahan j=1, ketinggian j=2, curah hujan j=3 dan temperatute j=4.
4.5.3.2. Model Numerik Hubungan Antara
Prediktor dan Kasus Malaria
Pendugaan kasus malaria dilakukan dengan menggunakan robust regresi Poisson
dengan input kemunduran unsur cuaca tiap minggu Polynomial Distribution Lag-PDL of
weather. Secara umum regresi Poisson dengan PDL of weather Teklehaimanot et al.,
2004 secara matematis diekspresikan sebagai berikut:
....8
dengan EY
st
dinotasikan sebagai nilai kasus
dugaan dari rataan unsur-unsur cuaca pada minggu ke s pada waktu ke t;
max 1
, min
1 T
t T
T t
T −
−
, R
t-1
sebagai rataan suhu udara minimum dan maksimum tiap minggu
