Abstrak

Latar belakang: Leptospirosis merupakan penyakit zoonosis yang disebabkan oleh bakteri leptospira dan menular kepada manusia melalui kontak dengan urine hewan dan lingkungan yang terkontaminasi bakteri leptospira. Kecamatan Tembalang merupakan daerah endemis leptospirosis selama tiga tahun terakhir. Tujuan penelitian ini mengkaji kegunaan citra penginderaan jauh untuk pemetaan faktor risiko lingkungan leptospirosis.

Metode: Penelitian ini menggunakan cara potong lintang, subyek sebanyak 246 dipetakan dengan GPS. Dengan program ArcGis 9.2 kasus leptospirosis ditumpang susun dengan citra Quickbird, kemudian dilakukan interpretasi kenampakan visual, dan dilakukan digitasi layar untuk identifi kasi faktor risiko secara visual.

Hasil: Berdasarkan visualisasi digital diperoleh data bahwa kasus leptospirosis tahun 2009 terbanyak tersebar membentuk klaster di wilayah Tembalang dengan indeks jarak terdekat 0,009 km, sedangkan indeks jarak terjauh 18 km. Kasus lebih banyak ditemukan pada anak-anak dan remaja laki-laki, secara temporal kasus meningkat pada musim kemarau, antara bulan Juli dan Agustus. Hasil interpretasi visual dan digitasi diperoleh peta penggunaan lahan, badan air, pemukiman, area luasan banjir, kerapatan vegetasi dan ketinggian tempat.

Kesimpulan: Citra penginderaan jauh resolusi spasial tinggi sangat baik untuk pemetaan faktor risiko leptospirosis. Sebaran kasus leptospirosis membentuk klaster di wilayah Tembalang, kasus didominasi anakanak
dan remaja laki-laki. (Health Science Indones 2012;1:45-50)

Kata kunci: citra penginderaan jauh, leptospirosis, Tembalang

Abstract

Background: Leptospirosis is a zoonotic disease, caused by leptospira bacteria and transmitted to human by contact though contaminated animal urine and environment. Tembalang Sub District is endemic area of
leptospirosis and increased at last three years. The aim of this research was to study the ability and usefulness of image remote sensing for mapping as distribution of leptospirosis, physical environment of risk factor analysis.

Methods: This cross sectional design consisted of 246 leptospirosis subjects mapped with GPS, and processed by using ArcGis 92 program. Leptospirosis case was overlaid with remote sensing (Quickbird image), then is done interpretation of spatial feature, and digitation on screen to visual identify of risk factor.

Results: Based on digital visualization leptospirosis cases in 2009 were clustered in Tembalang with shortest distance index 0,009 km and is furthermost 18 km. More case distribution found at children and men adolescent. Temporally, case increased in the dry season, among of July and August. Result of visual interpretation and digitation can obtain land use map, water body, settlement, fl oods area, vegetation index and height.

Conclusion: Spatial high resolution remote sensing image is very good for mapping of leptospirosis risk factor. Leptospirosis case distribution forms the cluster in Tembalang; case is predominated by children and
men adolescent. (Health Science Indones 2012;1:45-50)