MODEL PREDIKSI KEJADIAN MALARIA (Studi Kasus Daerah Endemis Di Ekosistem Menoreh)

DWI SARWANI SRI REJEKI, Prof. dr. Hari Kusnanto, SU., Dr.PH.; Dr. E. Elsa Herdiana Murhandarwati, M,Kes., PhD.

2018 | Disertasi | S3 Ilmu Kedokteran

Latarbelakang Malaria masih merupakan masalah kesehatan masyarakat di perbukitan Menoreh 20 tahunan terakhir, bahkan terjadi peningkatan selama 5 tahun terakhir. Pemodelan malaria dan informasi mengenai spatial, temporal dan spatiotemporal malaria digunakan sebagai salah satu strategi dalam pengendalian malaria agar efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan menyusun model prediksi malaria berdasarkan faktor iklim dan intervensi, pada level individu berdasar faktor risiko dan mengidentifikasi pola distribusi malaria berdasarkan ruang (tempat) dan waktu pada level desa dan individu. Metoda Data iklim dan intervensi bulanan selama 10 tahun dianalisis time series menggunakan regresi binomial negatif dengan software R. Data malaria per bulan per desa bersumber dari dinas kesehatan tahun 2005-2015 dianalisis dengan global Spatial Autocorelation (Indeks Moran), purely temporal clustering, space-time clustering dengan software ArcGIS dan SaTScan. Pemodelan faktor resiko individu menggunakan analisis regresi logistik dengan software SPSS. Jumlah sampel dalam pemodelan faktor resiko yaitu 138 kasus penderita malaria bulan SeptemberDesember 2015 dan kontrol 138 orang. Dilakukan analisis buffering dan clustering terhadap jarak rumah dengan perkembangbiakan nyamuk dan juga pengelompokkan malaria. Hasil Kasus malaria pada periode bulan berjalan dipengaruhi oleh penemuan kasus melalui kegiatan MBS/MFS dan jumlah kasus malaria periode bulan sebelumnya. Distribusi sebaran spasial malaria di perbukitan Menoreh berpola clustered (mengelompok). Terdapat 19 pengelompokan (clusters) yang bermakna yang diidentifikasi dengan SaTScan antara tahun 2005-2015, dominan terletak di Purworejo. Hasil analisis purely temporal clustering menunjukkan waktu pengelompokkan malaria tidak mempunyai pola konsisten, yaitu setiap bulan (dari Januari-Desember) dapat terjadi pengelompokan malaria. Hasil space-time clustering menunjukkan satu cluster primer (most likely cluster) dan 3 cluster sekunder, yang tetap didominasi Kabupaten Purworejo. Model prediksi pada level individu yaitu probabilitas seseorang untuk menderita malaria pada kondisi ketinggian rumah > 500 m dpl, dinding rumah dari bambu/kayu, tidak dilakukan penyemprotan dalam 1 tahun terakhir dan jarak rumah dengan erkembangbiakan nyamuk 100 meter adalah sebesar 68%. Terjadi pengelompokan malaria dan penderita malaria bertempat tinggal dekat perkembangbiakan nyamuk. Kesimpulan Informasi model prediksi, analisis spasial, temporal dan spasiotemporal ini dimanfaatkan dalam rangka pengendalian malaria di ekosistem Menoreh.

Background Malaria has been public health problem in Menoreh hills for a long period over the last 20 years and tend to increase in the last 5 years. Predictive modelling and information about spatial, temporal dan spatiotemporal of malaria can be used to control malaria effectively and efficiently. This study aimed to develop a predictive model of malaria by climatic factors and interventions, at an individual level based on risk factors and identifying patterns of distribution of malaria by space and time at village level and the individual level. Method Monthly climate data and interventions during the 10 years analyzed by time series using negative binomial regression with the software R. Incident of malaria in village level was calculated based on DHO (District health office) reports from 2005 to 2015 analyzed by Global Spatial Autocorelation (Moran Index), purely temporal clustering, space-time clustering with ArcGIS and SaTScan software. Modeling of individual risk factors using logistic regression analyzes with SPSS software. The number of samples in the modeling of risk factors, 138 cases malaria in September to December 2015 and 138 controls. Buffering and clustering analysis to the distance between house and mosquito breeding and malaria grouping based on place and time. Result Cases of malaria influenced by the increasing activities of MBS / MFS and the number of malaria cases prior month. Distribution of the spatial distribution of malaria in the hills Menoreh patterned clustered. Nineteen (19) clusters were significantly identified with SaTScan during 2005-2015, mostly in Purworejo. Results of purely temporal clustering analysis showed that a malaria grouping had no consistent pattern, every month (from January to December) occurs clusters malaria. Space-time clustering results showed that the most likely cluster could covered eight villages during January 2006 to December 2010. The prediction model at the individual level shows that probability of a person to suffer from malaria on the condition of the home altitude> 500 m above sea level, the walls of bamboo / timber, spraying is not done in the last one year and the distance between home and breeding 100 meters is equal to 68%. Malaria occured residing near mosquito breeding place. Conclusion Information releted to predictive models, spatial, temporal and spasiotemporal analysis are utilized to control malaria effectively and efficiently in Menoreh hills.

Kata Kunci : malaria, prediksi, spatial, temporal dan spatiotemporal, malaria, prediction, spatial, temporal and spatiotemporal