Electronic Theses and Dissertation

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit menular yang telah menyebar dengan cepat hampir di semua wilayah di dunia dalam beberapa dekade terakhir. Menurut WHO sekitar setengah dari populasi dunia sekarang berada dalam risiko terserang DBD, terutama di kawasan Asia Tenggara yang merupakan salah satu wilayah dengan dampak terparah. Provinsi Aceh terletak di daerah yang beriklim tropis sehingga rentan terhadap serangan nyamuk Aedes yang dapat menyebarkan penyakit DBD. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai estimasi risiko relatif DBD di Provinsi Aceh menggunakan pendekatan Bayesian Conditional Autoregressive (CAR) dengan model Besag-York-Mollie (BYM), melakukan pemetaan untuk melihat pola sebaran risiko relatif penyakit DBD di Provinsi Aceh, serta menentukan kabupaten/kota di Provinsi Aceh yang memiliki tingkat kerawanan yang relatif lebih tinggi terhadap risiko penularan penyakit DBD. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari dinas kesehatan Provinsi Aceh berupa data jumlah kasus DBD di seluruh kabupaten/kota di Aceh tahun 2016-2019. Metode analisis yang digunakan adalah Bayesian CAR model BYM yang dilengkapi dengan pemetaan penyakit. Hasil estimasi yang diperoleh menunjukkan risiko relatif DBD di Aceh berada pada rentang 0,26-2,60. Dari hasil pemetaan terlihat pola sebaran risiko relatif dengan kategori rendah dan sangat rendah cenderung berada pada kabupaten/kota yang terletak di bagian tenggara Aceh, sedangkan risiko relatif dengan kategori sedang cenderung berada pada kabupaten/kota yang terletak di bagian barat laut Aceh, adapun kabupaten/kota dengan risiko relatif tinggi dan sangat tinggi menyebar secara acak. Langsa, Aceh Barat Daya, Banda Aceh, Aceh Tengah dan Lhokseumawe merupakan kabupaten/kota dengan tingkat kerawanan yang relatif lebih tinggi terhadap risiko penularan penyakit DBD di Provinsi Aceh, Sementara itu Aceh Singkil menunjukkan tren peningkatan risiko relatif yang cukup tinggi dalam kurun waktu tahun 2016 hingga 2019.

Kata kunci : Estimasi, Pemetaan Penyakit, Risiko Relatif, Demam Berdarah Dengue, Bayesian Conditional Autoregressive, Besag-York-Mollie.

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a contagious disease that has spread rapidly in almost all regions of the world in the last few decades. According to WHO, about half of the world's population is now at risk of having dengue fever, especially in Southeast Asia region, which is one of the worst affected area. Aceh Province is located in tropical climate area, making it vulnerable to the Aedes mosquito which can spread dengue fever. This study aims to obtain the estimated relative risk of DHF in Aceh Province using the Bayesian Conditional Autoregressive (CAR) approach with the Besag-York-Mollie (BYM) model, mapping the relative risk to see the pattern of DHF in Aceh Province, and also to determine districts/cities in Aceh Province that have a higher level of vulnerability to the risk of dengue transmission. The data used in this study is secondary data sourced from the Public Health Office of Aceh Province namely the number of dengue cases in all districts/cities in Aceh in the year 2016-2019. The analytical method used in this study is the Bayesian CAR with BYM model that is completed with a disease mapping. The estimation results show that the relative risk of dengue fever in Aceh is in the range 0.26-2.60. The mapping results show that the patterns of relative risk with the low and very low category tend to be in districts/cities located in the southeastern part of Aceh, while the patterns of relative risk with the medium category tend to be in districts/cities located in the northwestern part of Aceh, as for the patterns of relative risk with the high and very high category tend to be randomly distributed. Langsa, Aceh Barat Daya, Banda Aceh, Aceh Tengah and Lhokseumawe are districts/cities in Aceh Province that have a higher level of vulnerability to the risk of dengue transmission, while Aceh Singkil shows a fairly high trend of increasing relative risk from 2016 to 2019. Keywords : Estimation, Disease Mapping, Relative Risk, Dengue Hemorrhagic Fever, Bayesian Conditional Autoregressive, Besag-York-Mollie.