Fokus dari studi epidemiologi adalah populasi didefinisikan secara geografis. Sebuah populasi umum digunakan dalam epidemiologi adalah dipilih dari salah satu area spesifik atau wilayah pada waktu tertentu. Struktur populasi bervariasi antara wilayah geografis dan periode waktu
(Bonita, et.al, 2006; 3-4). Namun demikian lingkup epidemiologi di bidang kesehatan secara luas tidak
hanya terkait dengan masalah kematian, penyakit dan kecacatan, akan tetapi studi epidemiologi juga dapat diaplikasikan
terhadap status kesehatan dan sarana kesehatan dan manajemen.
Sebagaiana menurut Vaugan and Morrow (1989;10) komponen kunci
dalam penyediaan data epidemiogi harus dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan yang mencakup :
1.
What,
adalah apa masalah kesehatan, jenis penyakit,atau kejadian apa yang sedang
dihadapi.
2.
Who, adalah
siapa atau populasi yang terkena atau mengalami masalah, bisa berupa
kelompok umur, jenis kelamin, suku, keturunan atau kebiasa hidup.
3.
Where,
adalah untuk menggambarkan di mana terjadinya masalah, hal ini penting untuk menunjukkan adanya perbedaan
geografis maupun persebaran penyakit/masalah kesehatan.
4.
When,
adalah informasi waktu terjadinya masalah, baik secara indidentil maupun periodik,
bisa bersifat hari, minggu, bulan, musim atau tahun.
5.
How, berupa
informasi mengenai besar masalah dan dampak yang ditimbulkan.
6.
Why, lebih
bersifat mengenai informasi yang terkait dengan penyebab dan resiko penyakit
atau menjawab hubungan antara determinan dengan penyakit dan kejadian terkait
kesehatan.
7.
So What,
berkenaan dengan jenis intervensi yang diperlukan dalam mengatasi penyakit atau
masalah kesehatan yang terjadi.
Dari uraian di atas
terdapat beberapa kata kunci dalam epidemiologi, yakni distribusi (persebaran penyakit/masalah kesehatan), frekuensi (besar atau jumlah kasus yang terjadi atau besar masalah
yang dihadapi) dan determinan (faktor-faktor penentu yang berhubungan dengan
penyakit/masalah kesehatan yang terjadi).
Bonita (2006;4) menyampaikan penjelasan terhadap kata kunci tersebut sebagai
berikut :
1.
Distribusi, dalam epidemiologi
dipelajari tentang distribusi frekuensi dan pola dari penyakit/masalah
kesehatan berdasarkan orang, tempat, dan waktu. Hal ini dikenal dengan
epidemiologi deskriptif.
2.
Determinan, epidemiologi juga
mempelajari determinan penyakit pada kelompok populasi tertentu. Pendekatan ini
sering dikenal dengan epidemiologi analitik. Pada epidemiologi analitik,
dipelajari hubungan sebab akibat antara paparan dengan terjadinya penyakit.
Penggunaan istilah determinan mencakup faktor risiko dan penyebab penyakit.
Faktor risiko dimaknai sebagai hal-hal yang meningkatkan peluang atau
kemungkinan untuk terjadinya penyakit atau masalah kesehatan, baik ada hubungan
sebab akibat atau tidak. Dengan demikian, pada epidemiologi analitik, tidak
sekedar ditanyakan mengenai what, who, where, dan when,
melainkan bertanya mengenai how dan why.
3.
Keadaan atau peristiwa
terkait kesehatan, penyakit menular memang
banyak menjadi perhatian epidemiologi. Dan saat ini masih banyak orang yang
beranggapan bahwa epidemiologi lebih terkait dengan penyakit menular. Hal ini
tidak sepenuhnya benar karena pada prakteknya, kini epidemiologi juga telah
diterapkan pada kejadian kesehatan
4.
Populasi, menunjukkan
bahwa fokus dari epidemiologi bukan individu, melainkan kelompok individu yang
memiliki ciri yang sama, misalnya penduduk wilayah geografis tertentu; kelompok
tingkat ekonomi seperti masyarakat miskin; kelompok pekerja seperti
buruh pabrik, nelayan, petani; kelompok umur tertentu seperti anak-anak,
lansia, ibu-ibu hamil dan lain-lain.
Adapun manfaat
dari studi epidemiologi dapat dilihat dari bagaimana kita mendefinisikan epidemiologi dari
sudut pandang kesehatan masyarakat. dalam hal ini
mengacu pada pernyataan IEA
(International Association Epidemiologi) pada Konferensi tahun 1975,
bahwa disiplin epidemiologi, bersama-sama dengan bidang
terapan ilmu ekonomi, ilmu
manajemen dan ilmu sosial, menyediakan
metode kuantitatif dan analitik yang penting, prinsip-prinsip, penyelidikan logis dan aturan untuk :
- Mendiagnosis, mengukur dan memproyeksikan
kebutuhan kesehatan masyarakat dan
populasi.
- Menentukan tujuan,
sasaran dan prioritas masalah kesehatan
- Mengalokasikan dan mengelola sumber
daya perawatan kesehatan
- Menilai strategi intervensi
dan mengevaluasi dampak dari pelayanan
kesehatan.
Sistem
Informasi Geografis (SIG)
Keunggulan SIG kenapa dipakai di
berbagai bidang adalah karena kemampuannya
mengintegrasikan antara data spasial dan data atribut sehingga dalam
analisisnya mampu menghasilkan informasi yang kompleks. Selain kemampuan
tersebut adalah penghematan waktu akibat dari Aplikasi SIG.
Saat ini SIG sudah diapliksikan dalam
berbgai bidang seperti pertanian, lingkungan, manajemen sumbur daya alam,
pariwisata, geologi, perencanaan dan lain sebagainya. Demikian halnya di bidang kesehatan, analisis spasial
sudah mulai dikenalkan lebih dari satu dekade yang lalu. Namun demikian
pemanfaatan SIG di bidang kesehatan hingga saat ini masih belum maksimal
khususnya dalam hal pemanfaatannya untuk melakukan analisis berbagai masalah
kesehatan.
Dengan menggunakan SIG dapat dilakukan berbagai
analisis untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan sebagai berikut:
- What,
yakni untuk
mencari keterangan (atribut atribut)
atau deskripsi mengenai suatu unsur peta yang terdapat pada posisiposisi yang
ditentukan.
- Where,
yakni untuk mengidentifikasi
unsur peta yang didiskripsinya (salah satu atau lebih atributnya) ditentukan.
Sebagai contoh SIG dapat menentukan lokasi yang sesuai untuk pembangunan sarana
kesehatan yang memiliki beberapa
kriteria yang harus dipenuhi.
- How,
Ini adalah pertanyaan kecenderungan,
mengidentifikasi kecenderungan perubahan trend spasial dari berbagai
unsur-unsur peta serta melihat bagaimana kondisi objek yang dianalisis secara
keruangan.
Epidemiologi
Spasial
Mengacu pada dua uraian di
atas, kita dapat mengetahui bahwa antara epidemiologi dan SIG terdapat beberapa
irisan yang sama, yakni untuk menjawab
pertanyaan-pertanyaan :what/who, where,
how bahkan pertanyaan why juga
dapat kita jawab dengan melalui analisis SIG. Dengan menggungakan anlisis
spasial, maka pertanyaa where dapat
di jawab dengan tampilandata spasial baik berupa peta ataupun titik koordinat.
Adapun pertanyaan what/who dalam analisis spasial diekspresikan dalam
bentuk tampilan data-data atribut, bisa berupa jumlah, persentase, prevalensi,
ataupun data lain dari suatu populasi. Sementara itu how dan why dapat
diperoleh dari analisis baik data spasial dan data atribut. Dengan metode
tertentu seperti overlay, buffer
analysis, density analysis atau permodelan yang lain terhadap beberapa data
spasial maupun data atribut, maka kita dapat melakukan analisis untuk menjawab
bagaimana suatu kejadian terjadi disebuah wilayah dan apa-apa yang menjadi
penyebabnya.
Dengan demikian analisis
epidemiliogi dapat dilakukan secara spasial atau keruangan, bahkan dengan
menggunakan model spasial, dapat memberikan gambaran yang lebih nyata dan mudah
dipahami oleh berbagai kalangan, karena analaisis dituangkan dalam bentuk peta.
Dengan analisis yang ditampilkan dalam bentuk peta, maka dita dapat melihat
gambaran secara lebih nyata wlayah atau lokasi dimana masalah atau kasus yang
dianalisis terjadi apabila data analisis data ditampilkan secara tabuler maupun
grafik.
Perbedaan penampilan analisis
data secara epidemiologi-spasial dengan analisis epidemiologi aspasial, secara
sederhana dapat dicontohkan pada distribusi kasus HIV/AIDS di wilayah Kabupaten
X pada tahun 2016 berikut :
a.
Peta Distribusi
Penderita HIV/AIDS menurut wilayah desa di Kabupaten X tahun 2016
b.
Distribusi
Penderita HIV/AIDS menurut wilayah desa di Kabupaten X tahun 2016
c.
Distribusi
Penderita HIV/AIDS menurut wilayah desa di Kabupaten X tahun 2016
Dari tiga tampilan data di
atas, terlihat bahwa penampilan data “a” adalah yang paling mudah untuk
dipahami dan dibaca. Secaha sekilas kita sudah dapat mengetahui wilayah-wilayah
yang memiliki persentase tinggi ataupun rendah
pederita HIV/AIDS. Disamping itu kita juga dapat langsung mengetahui
bahwa kantong-kantong penderita HIV terdapat di wilayah Kabupaten X bagian
Barat. Kelebihan ini tentunya tidak kita
peroleh dari tampilan data “b” maupun “c”. Analisis yang kita lakukan tentunya
akan lebih tajam apabila kita menggunakan gabungan ketiga tampilan di atas.