Penelitian dilaksanakan pada bulan April sampai dengan Agustus 2006 di Laboratorium Meteorologi Departemen Geofisika dan Meteorologi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor dan Laboratorium Teknologi Inventaris Sumber Daya Alam, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) Jakarta. Sedangkan area studi adalah Kabupaten Sukabumi yang terletak pada 6043'-7029' Lintang Selatan dan 106049'-107000' Bujur Timur.
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, R0 sebagai nilai dugaan
dari infeksi manusia ke manusia atau dari infeksi nyamuk terhadap nyamuk. m, a, 1/g, n, c, b dan 1/r 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 TM/ETM+
(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 PPM&PL 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)
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 E(Yst) 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 −
− , Rt-1 sebagai rataan suhu
serta jumlah curah hujan tiap minggu pada minggu ke t. Sedangkan βst merupakan
koefisien dari PDL of weather pada waktu ke
t.
4.5.4. Integrasi Model Spasial
Pengintegrasian model spasial bertujuan untuk menghasilkan informasi spasial kasus positif malaria berdasarkan parameter– parameter lingkungan dan unsur cuaca di Kabupaten Sukabumi.