Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit infeksi yang menjadi masalah kesehatan masyarakat di Provinsi DKI Jakarta dengan angka kematian yang masih tinggi. Identifikasi faktor risiko kematian akibat DBD penting untuk meningkatkan strategi pencegahan dan penanganan kasus. Penelitian ini menggunakan desain studi observasional analitik dengan pendekatan case-control pada tahun 2024 di DKI Jakarta. Data sekunder diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi DKI Jakarta yang mencakup laporan kasus pasien DBD meninggal dan yang sembuh. Analisis bivariat dilakukan untuk memilih variabel kandidat dengan p-value <0,25, kemudian dilanjutkan analisis regresi logistik multivariat untuk menentukan faktor risiko kematian akibat DBD. Dari analisis bivariat, variabel domisili penduduk dan jenis fasilitas kesehatan memenuhi kriteria masuk ke analisis multivariat. Hasil regresi logistik multivariat menunjukkan bahwa domisili penduduk berpengaruh signifikan terhadap kematian akibat DBD dengan odds ratio 4,42 (p=0,024; 95% CI: 1,21–16,13). Pada model ini pasien yang berdomisili di DKI Jakarta memiliki risiko kematian 4,42 kali lebih tinggi dibanding pasien dari luar Jakarta. Variabel jenis fasilitas kesehatan meskipun memiliki odds ratio >1, tidak signifikan secara statistik (p=0,319). Domisili penduduk merupakan faktor risiko utama kematian akibat DBD di DKI Jakarta. Perlu penguatan sistem pelayanan kesehatan dan edukasi masyarakat untuk deteksi dini serta penanganan cepat guna menurunkan angka kematian akibat DBD.

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is an infectious disease that remains a public health problem in DKI Jakarta Province with a high mortality rate. Identifying risk factors for DHF-related death is crucial to improve prevention strategies and case management. This study employed an analytic observational case-control design in 2024 in DKI Jakarta. Secondary data were obtained from the DKI Jakarta Provincial Health Office, including reports of DHF patient deaths and survivors. Bivariate analysis was conducted to select candidate variables with p-value <0.25, followed by multivariate logistic regression analysis to determine risk factors for DHF mortality. Bivariate analysis identified resident identity and type of healthcare facility as eligible for inclusion in the multivariate model. The multivariate logistic regression revealed that resident identity (domicile) was significantly associated with DHF mortality, with an odds ratio of 4.42 (p=0.024; 95% CI: 1.21–16.13). Patients residing in DKI Jakarta had a 4.42 times higher risk of death compared to patients from outside Jakarta. Although the type of healthcare facility had an odds ratio >1, it was not statistically significant (p=0.319). Resident identity (domicile) is a significant risk factor for DHF-related death in DKI Jakarta. Strengthening the healthcare system and enhancing public education for early detection and timely treatment are crucial to reduce DHF mortality.

Latar Belakang: Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan melalui vektor nyamuk Aedes sp. Penyakit DBD menjadi salah satu penyakit yang relatif meningkat dalam dekade terakhir terkhusus pada wilayah Kota Jakarta Timur. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis hubungan antara faktor iklim dengan kejadian penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di wilayah Jakarta Timur pada periode tahun 2016-2025. Metode: Penelitian ini menggunakan desain studi ekologi berdasarkan waktu, yaitu ecological time trend study dengan populasi penelitian adalah seluruh masyarakat wilayah Jakarta Timur yang menderita DBD dan terdata pada Surveilans Epidemiologi dan Imunisasi Dinas Kesehatan Jakarta. Hasil: hasil analisi bivariat dengan uji korelasi menunjukkan bahwa hubungan yang signifikan secara statistik (p>0,05) dominan terjadi pada kelembapan udara terhadap kejadian penyakit DBD time lag 1 dan time lag 0. Sementara itu, hubungan yang signifikan secara statistik pada variabel suhu terjadi pada tahun 2020 (time lag 0) dan 2023 (time lag 0 dan time lag 1), serta hubungan yang signifikan secara statistik untuk variabel curah hujan terjadi pada tahun 2019 (time lag 1) dan 2020 (time lag 0 dan time lag 1). Hubungan faktor iklim terhadap kejadian DBD di Kota Administrasi Jakarta Timur cenderung bervariasi setiap tahunnya dan tidak seluruh variabel iklim memiliki hubungan yang signifikan secara statistik. Upaya penanggulangan dan pencegahan DBD perlu disesuaikan secara lebih adaptif terhadap dinamika kondisi cuaca dan penduduk, serta karakteristik wilayah agar pengendalian kasus DBD dapat dilakukan secara efektif.

Background: Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease caused by the dengue virus and transmitted through Aedes spp. mosquitoes. DHF has become one of the diseases that has relatively increased over the last decade, particularly in the East Jakarta Administrative City area. Objective: This study aimed to determine and analyze the relationship between climate factors and the incidence of Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) in East Jakarta during the 2016–2025 period. Methods: This study used an ecological time-trend study design. The study population consisted of all people in East Jakarta diagnosed with DHF and recorded in the Epidemiological Surveillance and Immunization database of the Jakarta Health Office. Results: The results of the bivariate analysis using correlation tests showed that statistically significant relationships (p < 0.05) predominantly occurred between air humidity and DHF incidence at time lag 0 and time lag 1. Meanwhile, statistically significant relationships for temperature were found in 2020 (time lag 0) and 2023 (time lag 0 and time lag 1). Statistically significant relationships for rainfall were identified in 2019 (time lag 1) and 2020 (time lag 0 and time lag 1). The relationship between climatic factors and DHF incidence in the East Jakarta Administrative City tended to vary annually, and not all climatic variables showed statistically significant associations. Therefore, DHF prevention and control efforts need to be adapted more responsively to weather dynamics, population conditions, and regional characteristics in order to improve the effectiveness of DHF case control.