Kabupaten Banyumas merupakan kabupaten endemis malaria di Provinsi
Jawa Tengah. Data Dinas Kesehatan Kabupaten Banyumas tahun 2008 -
2013 menunjukkan angka annual paracite incidence (API) yang selalu mengalami
fluktuasi. Dari 27 kecamatan, 22 di antaranya termasuk dalam kategori
medium case incidence (MCI) dan low case incidence (LCI). Faktor
lingkungan, perilaku, sosial ekonomi, dan iklim berdampak pada tinggi rendahnya
kejadian malaria. Tujuan penelitian adalah mengetahui faktor yang
berhubungan dengan API di Kabupaten Banyumas. Data dikumpulkan dari
Januari 2011 - Desember 2013 menggunakan penelitian analitik dengan
rancangan penelitian potong lintang dan menggunakan data sekunder dari
Dinas Kesehatan, Dinas Pertanian, dan Badan Pusat Statistik Kabupaten
Banyumas. Populasi adalah seluruh kecamatan di Kabupaten Banyumas
dan sampel diambil menggunakan teknik total sampling, sebanyak 27 kecamatan
dengan pengamatan selama 3 tahun menjadi 81 sampel. Hasil
penelitian menunjukkan 44,4% pengamatan termasuk kategori LCI dan
MCI, 48,1% termasuk kategori curah hujan tinggi, 49,4% termasuk kategori
wilayah yang luas, 49,4% termasuk kategori jumlah pendatang tinggi,
48,1% termasuk kategori kepadatan penduduk sedang. Sementara itu, dari
27 kecamatan, yang termasuk ketinggian rendah adalah 63,0%. Faktor
yang terbukti berhubungan dengan API adalah luas wilayah, jumlah pendatang,
kepadatan penduduk, sedangkan yang tidak berhubungan adalah
curah hujan dan ketinggian.
Banyumas is malaria endemic district in Central Java. Banyumas Health
Office data of 2008 - 2013 showed that, the Annual Parasite Incidence (API)
always fluctuated. From 27 subdistricts in Banyumas, there are 22 subdistricts
which fall into the category of middle case incidence (MCI) and low
case incidence (LCI). Malaria is a disease that closely associated with the
enviroment, behaviour, social economy, and climate. The purpose of this
study was to determine factors associated with API in Banyumas. Data
were collected from Januari 2011 - Desember 2011 using an analytic crosssectional
design using secondary data from Banyumas Health Office,
Agriculture Office and Statistic Center. The population in this study were all
subdistricts in Banyumas and samples were taken using total sampling
technique. The sample of this study was 27 districts. The results showed
that from 81 samples we obtained 44.4% of observations included in LCI
and MCI category, 48.1% with high rainfall, 49.4% with large areas, 49.4%
with high number of entrants, 48.1% with medium population density.
Meanwhile, from 27 districts, 63.0% included in low altitude category.
Factors associated with API in Banyumas were the extensive areas, the
number of entrants, and population density. The factors that are not associated
to the API were the rainfall and altitude regions.
