UNIVERSITAS ANDALAS
Pemodelan Epidemiologi dan Analisis Dinamika Wabah Penyakit Menular ORASI ILMIAH
Oleh: Defriman Djafri, SKM, MKM, Ph.D
Dibacakan Pada Acara Dies Natalis Ke-1 Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas Padang, 26 November 2013
Bismillahhirirrahmanirrahim Kepada Yth: ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒
Bapak Rektor Universitas Andalas Ketua Senat Universitas Andalas Ketua Badan Kehormatan DPRD Prop. Sumatera Barat Ketua Komisi IV DPRD Prop. Sumatera Barat Para Dekan di lingkungan Universitas Andalas Dekan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas Para Wakil Dekan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas Ketua dan anggota Senat Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas Ketua Bagian, Staf pengajar, Mahasiswa, Civitas Akademika Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas, bapak-bapak, ibu-ibu, saudara-saudara dan para hadirin yang saya muliakan.
Assalamu’alaikum Wr Wb, Puji dan Syukur marilah sama-sama kita panjatkan ke hadirat Allah SWT, begitu banyak rahmat nikmat dan hidayah-Nya yang telah dilimpahkan kepada kita semua. Sawalat dan salam juga kita sampaikan pada junjungan kita Nabi Muhammad SAW yang telah membimbing kita sampai pada saat ini yang berilmu pengetahuan. Hari ini merupakan hari yang sangat berbahagia bagi Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas, dengan ridho-Nya pada FKM Unand dapat melaksanakan Dies Natalis yang Ke-1. Alhamdulillah, hari ini genap satu tahun FKM Unand telah memiliki seorang Doktor, Unand dan Propinsi Sumatera Barat mempunyai seorang Doktor Ilmu Epidemiologi. Dengan iringan do’a semoga saya dan keluarga serta kita semua termasuk orang yang selalu mensyukuri nikmat yang telah diberikan Allah SWT, dan semoga kita dijauhi dari sifat sombong, angkuh atas ilmu yang diperoleh serta semoga kita tidak termasuk pada golongan
orang yang ingkar atas nikmat yang diberikan Allah SWT. Dengan izin-Nya dan ridho-Nya semuanya dapat tercapai dan terlaksana. Pada kesempatan ini, saya mengucapkan terima kasih kepada Dekan Fakultas Kesehatan Masyarakat yang telah memberikan kepercayaan kepada saya untuk menyampakan orasi ilmiah ini. Hadirin Bapak/Ibu yang saya hormati, Penyebaran penyakit menular selalu menjadi keprihatinan dan ancaman bagi kesehatan masyarakat. Oleh karena itu, pencegahan dan pengendaliaan penyakit menjadi kunci dan sangat penting dalam penganggulangannya. Kondisi ini juga menyebabkan masalah serius bagi kelangsungan hidup dan pengembangan ekonomi dan sosial masyarakat. Studi kuantitatif merupakan pondasi dari pencegahan dan pengendalian serta mempelajari mekasisme penularan penyakit. Dalam era perkembangan kemajuan pengetahuan dan metode ilmiah yang luar biasa, epidemiologi dan biostatistik merupakan tools yang sangat penting untuk memahami etiologi penyakit dan untuk mengidentifikasi pendekatan yang efektif dan efisien untuk pencegahan penyakit. Dalam konteks itu, perkenankanlah saya berbagi dan menyampaikan orasi ilmiah saya yang berjudul: “PEMODELAN EPIDEMIOLOGI DAN ANALISIS DINAMIKA WABAH PENYAKIT MENULAR” Hadirin Bapak/Ibu yang saya hormati, Banyak orang yang belum mengetahui dan paham apa itu disiplin ilmu epidemiologi, padahal masyarakat awam pun sering mengkonotasikan dalam sehari-hari dengan istilah yang lebih sempit yakni “epidemi” , “endemi” dan “pandemi”, epidemi adalah melonjaknya kasus penyakit menular atau biasa disebut wabah, endemi adalah penyebaran penyakit pada suatu daerah, wilayah atau kawansan tertentu, sedangkan pandemi adalah penyebaran dan lonjakan kasus/penyakit menular pada kawasan yang lebih luas, seperti benua, regional dan global.
2
Awalnya, secara sederhana epidemiologi didefnisikan sebagai ilmu epidemi/wabah. Definisi lain mengatakan ilmu tentang kejadian penyakit (Miettinen, 1978). Definisi ini memang tepat dan akurat, tetapi belum kongkrit dalam konteks kesehatan masyarat dalam hal ini untuk pencegahan penyakit itu sendiri. Epidemiologi yang diterjemahkan sebagai studi distribusi dan determinan penyakit pada manusia (MacMahon and Pugh, 1970), membawa sesuatu yang lebih kongkrit didalam pengukuran derajat kesehatan masyarakat, artinya kesehatan secara umum tidak hanya penyakit (diagnosis atau pengobatan) tetapi epidemiologi juga berperan didalam pengendalian dan pencegahan penyakit dan masalah kesehatan. Identifikasi penyebab munculnya penyakit merupakan tujuan utama dalam ilmu epidemiologi. Memahami konsep penyebab (cause) dan menemukan hubungan sebab-akibat/kausalitas (causatity) tidak lain bertujuan agar dapat mencegah munculnya penyakit. Salah satu kriteria dalam hubungan sebab-akibat dalam epidemiologi adalah temporalitas (satu kejadian mengikuti kejadian yang lain). Ilustrasi sederhana, ketika kita berkalikali mengamati suatu fenoma kejadian membuat kita berfikir keduanya adanya hubungan sebab-akibat. Sebagai contoh, seseorang kehujanan, kemudian keesokan harinya terkena batuk pilek. Pertanyaannya adalah apa penyebabnya?, apakah hujan menyebabkan batuk dan pilek?. Contoh lain dalam konteks sosial yang menjadi fenomena saat ini, seseorang memperoleh jabatan atau menjadi pejabat, kemudian setelah atau dalam posisi masih menjabat terindikasi korupsi atau tertangkap tangan korupsi. Pertanyaanya adalah apakah penyebabnya?, apakah jabatan menyebabkan seseorang korupsi? atau sebaliknya berkorupsi untuk mendapatkan jabatan makanya seseorang cenderung korupsi setelah memperoleh jabatan. Itulah fenomena, terkadang analogi dan sekuensi (temporalitas) belum tentu selalu sebab mendahului akibat. Dalam konteks kesehatan masyarakat, ilustrasi fenomena ini juga sering terjadi pada suatu kejadian penyakit atau masalah kesehatan. Suatu kejadian, kita tidak pernah mampu menemukan kekuatan atau hubungan secara pasti. Suatu kausalitas yang mengikat pengaruh terhadap penyebabnya, maka menunjukan bahwa sesuatu hal merupakan konsekuensi pasti dari lainnya. Oleh karena itu, kita hanya dapat menemukan bahwa 3
sesungguhnya kejadian satu hal mengikuti kejadian hal lainnya. Menentukan sebab/ faktor risiko dengan menggunakan argumentasi logika induktif mempunyai kelemahan, kita tidak akan pernah mengetahui dengan pasti kebenaran generalisasi ilmiah yang ditarik dari bukti-bukti empiris saja dan juga pengalaman, melainkan membutuhkan wawasan dan imajinasi dalam menelaah fenomena yang terjadi. Hadirin Bapak/Ibu yang saya hormati, Saat ini, begitu kompleks masalah kesehatan dan kejadian penyakit, ini diikuti pengetahuan yang terbatas tentang penyakit itu sendiri, termasuk didalamnya keterbatasan dalam mengetahui semua faktor komponen penyebab yang dapat mengakibatkan munculnya suatu penyakit. Model determinan dengan pendekatan probabilistik dan teknik statistik, penilaian ada-tidaknya hubungan (asosiasi) statistik (misalnya memperkirakan parameter kausalitas) pada populasi, kemudian dapat ditarik kesimpulan kausalitas (causal inference). Oleh karena itu, penggunaan statistik atau biostatistik yang merupakan tools dalam epidemiologi tidak dapat dipisahkan didalam menilai hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Estimasi dan presisi serta paramater statistik yang digunakan didalam pengukuran epidemiologi menjadi penting membuat kesimpulan dan inferensi di populasi. Ini menjadi tolak ukur ketika hasil estimasi menjadi landasan membuat suatu kebijakan kesehatan. Sebelum saya menjelaskan konsep pemodelan dalam epidemiologi, perlu kiranya saya sampaikan contoh prespektif biostatistik dalam epidemiologi dalam mengestimasi data kesehatan. Contoh kongkrit saat ini, ketika Angka Kematian Ibu (AKI) dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) dikatakan meningkat dari estimasi pada tentang waktu 2003-2007 sebayak 228/100.000 kelahiran hidup dibandingkan dengan estimasi pada rentang tahun 2008-2012 sebanyak 359/100.000 kelahiran hidup. Pertanyaannya adalah apakah angka ini benar-benar meningkat?. Dari prespektitf statistik dalam epidemiologi, kesalahan terjadi selama ini adalah pelaporan data selalu menggunakan estimasi titik (point estimation), tidak pernah menggunakan estimasi interval (rentang) yang selama ini pada penelitian kesehatan menggunakan 95% tingkat kepercayaan (confidence interval) di populasi. Artinya, kita perlu menghitung estimasi interval yang 4
sesunggunya dipercayai di populasi. Makanya timbul pertanyaan dan asumsi bahwa, jangan-jangan AKI selama ini tidak pernah turun?, ini mungkin terindikasi AKI selama ini masih di dalam rentang estimasi interval yang kita percayai 95% di populasi. Dari uraian contoh diatas, perspektif epidemiologi dan biostatistik didalam menilai angka kejadian penyakit dan kematian dibutuhkan penilaian dan estimasi yang yang tepat dan akurat. Hadirin Bapak/Ibu yang saya hormati, Dinamika dan Pengendalian Penyakit Menular Selama empat sampai lima dekade tahun terakhir, penyakit menular yang umumnya tidak dianggap sebagai penyebab utama kematian di negara maju. Produksi antibiotik (1950an), vaksin polio dan campak (akhir 1960an) adalah tonggak utama menuju tahap sejarah manusia dalam pencegahan penyakit. Kontribusi penyakit infeksi masih merupakan masalah serius pada negara berpenghasilan sedang/rendah, dimana masih bertanggung jawab untuk hampir sepertiga dari beban penyakit. (Mathers et al., 2008) Namun, perlu dicatat bahwa di negara berkembang terutama di Asia Tenggara penurunan angka kematian infeksi (masih berlangsung) sangat cepat oleh intervensi kesehatan masyarakat (Webb and Bain, 2010)
Gambar 1 Konstribusi penyakit infeksi dan kronis diantara negara berpenghasilan rendah/sedang dengan negara berpenghasilan tinggi
5
Di negara-negara maju penyakit kronis seperti kanker dan penyakit jantung mendapat lebih banyak perhatian daripada penyakit infeksi, tetapi penyakit infeksi tetap merupakan penyebab kematian yang lebih umum di dunia. Sekalipun vaksin ada tersedia banyak untuk penyakit infeksi, penyakit ini tetap menyebabkan morbiditas dan mortalitas di dunia, terutama di negara-negara sedang berkembang. Penyakit infeksi (infectious disease), yang juga dikenal sebagai communicable disease atau transmissible disease adalah penyakit yang nyata secara klinik (yaitu, tanda-tanda dan gejala-gejala medis dari karakteristik penyakit) yang terjadi akibat dari infeksi, keberadan dan pertumbuhan agen biologik patogenik pada organisme host individu. Dalam hal tertentu, penyakit infeksi dapat berlangsung sepanjang waktu. Patogen penginfeksi meliputi virus, bakteri, jamur, protozoa, parasit multi-seluler dan protein yang menyimpang yang dikenal sebagai prion. Patogen-patogen ini merupakan penyebab epidemi penyakit, dalam artian bahwa tanpa patogen, tidak ada epidemi infeksi terjadi. Epidemiologi adalah studi tentang penyebaran dan faktor-faktor prevalensi penyakit pada manusia. Fungsi pertama dari epidemiologi adalah untuk menguraikan penyebaran penyakit, yaitu mencari tahu siapa (person) yang mengalami, seberapa besar (magnitude), dari mana, di mana (place) dan kapan (when), ini menjadi kunci dan landasan untuk studi epidemiologi deskriptif. Fungsi kedua adalah untuk mengidentifikasi sebab-sebab atau menentukan faktor-faktor risiko penyakit guna mencari tahu mengapa semua orang tidak mengalami hal yang sama secara merata, agent (agen penyakit), host (penjamu) dan environment (lingkungan), ini merupakan equilibrium yang perlu dipelajari untuk studi epidemiologi analitik. Fungsi ketiga dari epidemiologi untuk membangun dan menguji teori yang ada selama ini. Fungsi keempat adalah untuk merencanakan, mengimplementasikan dan mengevaluasi program deteksi, pengendalian dan pencegahan penyakit. Pemodelan Epidemiologi & Model Dinamika Wabah Penyakit Menular Saat sekarang ini, pemodelan epidemiologi bisa memegang peranan penting dalam kedua fungsi terakhir ini (fungsi ketiga dan keempat). 6
Pemodelan epidemiologi berkenaan dengan pemodelan deterministik dinamis di mana populasi dibagi dalam kompartemen- kompartemen yang didasarkan pada status epidemiologi. Misalnya, yang rentan, terinfeksi, dan yang sudah pulih. Pergerakan antar kompartemen menjadi terinfeksi, berkembang terus, pulih atau bermigrasi dispesifikasi dengan persamaan diferensial di dalam matematika epidemiologi. Penyakit yang muncul dan muncul kembali menimbulkan bangkitnya kembali perhatian pada penyakit infeksi, ini yang disebut dengan istilah saat ini Re-emerging Infectious Diseases. Mekanisme penularan dari penginfeksi kepada yang rentan. Hampir semua penyakit infeksi dan penyebaran penyakit melalui rantai infeksi sudah diketahui. Akan tetapi, interaksi penularan pada populasi sangat kompleks, sehingga sulit memahami dinamika penyebaran penyakit berskala besar tanpa struktur formal dari model matematika. Pemodelan epidemiologi atas penularan penyakit infeksi semakin berpengaruh pada teori dan praktek penanganan dan pengendalian penyakit. Pemodelan matematika pada penyebaran penyakit infeksi telah menjadi bagian dari pengambilan keputusan kebijakan epidemiologi di banyak negara maju, termasuk United Kingdom, Belanda, Canada dan Amerika Serikat. Dengan demikian pendekatan pemodelan menjadi sangat penting untuk pengambilan keputusan tentang program pengendalian penyakit infeksi, dalam hal ini bentuk intervensi kesehatan masyarakat. Dalam rangka memahami model epidemiologi, pertama kita perlu memahami terminologi penyakit menular, biasanya dan paling sederhana dikategorikan sebagai akut atau kronis. Istilah akut mengacu pada "cepat" atau kata lain disebut juga “infeksi”, di mana respon imun relatif cepat menghilangkan patogen setelah periode waktu yang singkat ( hari atau minggu ). Sebagai contoh infeksi akut termasuk influenza, distemper, rabies, cacar air, dan rubella. Sedangkan infeksi kronis, berlangsung selama jangka waktu yang lebih lama ( bulan atau tahun ) dan contoh termasuk herpes dan chlamydia. Model dinamika untuk penyakit menular yang sebagian besar didasarkan pada kompartemen struktur yang awalnya diusulkan oleh Kermack dan McKendrick (1927,1932) dan dikembangkan kemudian oleh 7
banyak biomathematicalians lainnya. Untuk merumuskan model dinamis untuk transmisi epidemi penyakit, penduduk di suatu wilayah tertentu sering dibagi menjadi beberapa kelompok atau kompartemen yang berbeda. Seperti model menggambarkan dinamis hubungan diantara kompartemenkompartemen disebut model kompartemen.(Ma and Li, 2009) Model dengan berfokus pada infeksi akut, dengan asumsi patogen penyebab penyakit untuk jangka waktu yang diikuti oleh ( biasanya seumur hidup ) imunitas . Skenario ini secara matematis digambarkan oleh apa yang disebut model SIR ( Dietz 1967 ), model dasar didalam pemodelan epidemiologi penyakit menular. Fomula ini , yang awalnya dipelajari secara mendalam oleh Kermack dan McKendrick ( 1927 ) , mengkategorikan penjamu (host) dalam suatu populasi sebagai kelompok rentan (Susceptible) (jika sebelumnya tidak terpajan patogen penyakit ), terinfeksi (Infected) (jika saat ini terinfeksi oleh patogen ), dan pulih (Recovered) ( jika mereka telah bersih dari infeksi ).
S
I
R
Rentan (Susceptible)
Terinfeksi (Infected)
Pulih dan Kekebelan tubuh (Recovered & Immune)
Gambar 2 Model SIR dalam pemodelan epidemiologi
Kondisi rentan yang tertular dari sebuah kasus endemik, akan mengalami proses transisi melalui tahapan infeksi yang digambarkan pada Gambar 2. Kunci kuntitas matematis didalam epidemiologi penyakit menular adalah bilangan reproduksi (the reproduction number), yang biasanya dinotasikan dengan simbol R, didefinisikan sebuah jumlah kasus sekunder yang terinfeksi oleh satu individu penular. Sebagai ilustrasi diperoleh bilangan repoduksi R = 3 (artinya ini adalah waktu generasi atau sama dengan durasi infektivitas). Pada Gambar 3, jumlah infeksi baru meningkat pada tahapan pertama yang sama dengan jumlah bilangan reproduksi R. (Keeling and Rohani, 2008)
8
Status Awal
Generasi 1
1 terinfeksi
1 terinfeksi
Generasi 2
Generasi 3
2 terinfeksi
3 terinfeksi
Status Akhir
Tidak ada yang terinfeksi
Gambar 3 Penularan Infeksi melalui populasi
Ilustrasi pada Gambar 3 dapat dijelaskan bahwa, dari sistem variabel diberikan kompartemen kelompok rentan, dinotasikan dengan S (susceptible). Kelompok individu terinfesksi, dinotasikan I (Infected) dan kelompok individu yang keluar/bersih dari infeksi (pulih) oleh imunitas, dinotasikan dengan R (Recovered). Sedangkan individu mengalami kematian, keluar dari kompartemen diatas. Terinfeksi (Infected)
Rentan (Susceptible) Kelahiran
ν
S μ Kematian
β
I
Pulih dan Kekebelan tubuh (Recovered & Immune)
γ μ
Kematian
R μ Kematian
Gambar 4
Dinamika dan transmisi infeksi dapat bergerak dari status S → I dan I → R. Transisi antara kompartemen diatur oleh laju/tingkat (rate) , versi model sederhana diasumsikan konstan dalam waktu. Rate kelahiran, dinotasikan simbol ν menjelaskan individu rentan yang baru ke populasi, Rate kematian, dinotasikan simbol μ yakni kerugian individu karena kematian latar belakang penyakit terkait, dan γ menunjukkan rate individu yang pulih dari terinfeksi ke dalam imunitas. Elemen kunci dari model adalah transmisi menggambarkan 9
jangka infeksi sesuai dengan rate β menggunakan istilah jangka waktu massa. Gagasan di balik menggunakan istilah massa untuk menggambarkan transmisi bahwa individu dari populasi saling bertemu di individu secara acak dan masing-masing memiliki probabilitas yang sama per satuan waktu untuk memenuhi setiap individu lainnya. Oleh karena itu, untuk seseorang individu rate kerentanan bertemu orang yang terinfeksi tergantung pada kepadatan mereka atau prevalensi dalam populasi, atau dalam istilah matematika λ = β I, dimana λ (lambda) adalah apa yang disebut kekuatan infeksi. Kekuatan infeksi adalah ukuran risiko seseorang yang rentan untuk menjadi terinfeksi per satuan waktu. Hal ini tergantung pada prevalensi, baik secara mutlak pada jumlah orang yang terinfeksi dalam populasi, atau dalam arti relatif pada sebagian kecil dari orang yang terinfeksi di dalam populasi. Dalam kasus terakhir kita akan mendapatkan λ = β I / N dengan N yang menunjukkan besarnya populasi total. Parameter β adalah parameter komposit mengukur κ rate kontak dan kemungkinan/probabilitas penularan pada kontak q, sehingga β = κ q.(Kramer et al., 2010) Pada Gambar 4 dapat diterjemahkan ke dalam suatu sistem persamaan diferensial biasa sebagai berikut:
Rentan (Susceptible)
Terinfeksi (Infected)
Pulih dan Kekebelan tubuh (Recovered & Immune)
Jika model diatas ditambahkan dengan model intervensi, seperti contoh ketika seorang bayi diberikan vaksinasi segera setelah lahir, ini dinotasikan dengan p. Laju/rate dari kelahiran menjadi (1-p)ν kedalam 10
kompartemen rentan. Sedangkan pv dimasukan kedalam kompartemen imunitas “pulih” R. Dalam hal persamaan model ini mengarah sebagai berikut: Rentan (Susceptible)
Terinfeksi (Infected)
Pulih dan Kekebelan tubuh (Recovered & Immune)
Sebagai contoh penerapan, penelitian yang mengkaji rancangan rasional vaksin influenza dengan mempertimbangkan efek pada immunologi kekebalan influenza pada orang-orang dari epidemi influenza varian A setiap tahunnya, komposisi vaksin setiap tahun, dan penyimpangan evolusi varian virus A influenza setiap tahunnya. Ambang batas (thresholds) didalam pemodelan epidemiologi adalah jumlah / bilangan reproduksi dasar (Basic Reproduction Number) atau R0 = (β/γ), yang didefinisikan sebagai jumlah rata-rata infeksi sekunder yang dihasilkan bila seorang individu yang terinfeksi masuk ke dalam populasi di mana semua orang rentan atau disebut juga rata-rata jumlah individu sekunder terinfeksi oleh satu kasus utama (berlaku di tahap awal epidemi). Model endemik deterministik, infeksi bisa dimulai pada populasi yang benarbenar rentan jika R0 > 1 (epidemik), sedangkan R0 = 1 (endemik) dan R0<1 (eradikasi/pemberantasan). Dengan demikian jumlah reproduksi dasar R0 sering dianggap sebagai kuantitas ambang batas yang menentukan kapan infeksi bisa menginvasi dan tetap bertahan pada populasi yang baru. Untuk penyakit Cacar R0 secara global kisaran 3-5, Campak 10 -20, sedangkan Malaria mencapai 100. Hadirin Bapak/Ibu yang saya hormati, Dari uraian diatas, dapat disimpukan pemodelan epidemiologi merupakan salah satu bentuk yang dapat menjelaskan fenomena apa yang terjadi dilapangan, dan akan membuat langkah-langkah didalam penganggulangan 11
dan pengendalian penyakit. Ukuran epidemiologi didalam pemodelan merupakan indikator penting untuk pengambilan keputusan didalam menetapkan langkah-langkah pencegahan dan penanggulangan penyakit (evidenve based). Metodologi ilmiah menjadi penting didalam membangun kerangka penelitian kesehatan, baik penegakan diagnosis, maupun langkahlangkah penanggulangan dan pemberantasan penyakit.
Ucapan terima kasih Pada akhir bagian dari orasi ilmiah ini, izinkalah saya mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada pionir, perintis, guru dan sesepuh kami dr.Zulkarnain Agus, MPH, Sp.GK, Dr.dr. Hafni Bachiar, MPH, Dr.dr. Masrul, M.Sc, dr. Edison, MPH. Berkat perjuangan, kerja keras, cita-cita beliau Fakultas Kesehatan Masyarat Universitas Andalas ini dapat berdiri, semoga kedepan menjadi terdepan, center of excellence di regional dan nasional. Kepada Prof. Dr. dr. Rizanda Machmud, M.Kes dan Prof. dr. Nur Indrwaty Lipoeto, M.MedSc, Ph.D, Sp.GK, terima kasih atas dorongan dan dukungan selama ini, berkat beliau saya dapat menyelesaikan studi Ph.D dalam bidang epidemiologi, dan memperoleh kesempatan menjadi mahasiswa di Harvard School of Public Health, Harvard Univeristy, Boston, USA. Selanjutnya, terima kasih yang setinggi-tingginya kepada dr. Azwar Hijar, M.Sc selaku Ketua Bagian Epidemiologi dan Biostatistik, FKM Unand. Beliau selalu memberikan arahan, semangat dan berbagi pengalaman lapangan sehingga orasi ilmiah ini dapat dibuat dan diselesaikan. Kepada teman-teman sejawat di Bagian Epidemiologi dan Biostatistik, Bu Vivi, Pak Datuak Masrizal, Bunda Fauziah terima kasih atas dukungan selama ini, insyaallah dan kita do’akan tahun depan kita akan memperoleh Doktor kedua di bagian epidemiologi, yakni saudari Ade Suzana Eka Putri, SKM, MPH. Semoga studi beliau lancar dan lulus tepat waktu. Secara khusus saya ucapkan terima kasih yang setinggi-tingginya kepada teman-teman sejawat FKM Unand di Bagian AKK, GIZI, K3 & Kesling Dan Kespro yang tidak dapat saya ucapkan satu per satu. Terima kasih saya ucapkan teman-teman sejawat tenaga kependidikan yang tidak dapat saya sebutkan satu per-satu, dan secara khusus saya apresiasi kerja keras Bapak Arpentius, ST, MM dan Ibu Eri 12
Arni. Berkat beliau buku orasi ilmiah ini dapat dicetak dan didistribusikan tepat pada waktunya. Orasi ilmiah ini saya persembahkan secara khusus kepada keluarga dan orang tua kami, yang telah memberikan dukungan dan do’a selama ini, semoga ini menjadi awal untuk terus berkarya dimasa akan datang. Buku orasi ilmiah ini, teristimewa saya persembahkan kepada mahasiswa kami baik S1, S2 dan S3. Semoga pembelajaran ini dapat menjadi rujukan dan inspirasi untuk kita semua untuk mengembangkan ideide penelitian inovatif dan unggulan. Semoga ilmu ini menjadi berkah dan bermanfaat bagi masyarakat dan dapat berkonstribusi meningkatkan derajat kesehatan masyarakat. Hidup Mahasiswa...!!! Wa bilahi taufik walhidayah, wassalamu’alaikum warahmatulahi wabarakatuh.
13
DAFTAR PUSTAKA
KEELING, M. J. & ROHANI, P. 2008. Modeling infectious diseases in humans and animals, Princeton University Press. KRAMER, A. E., KRETZSCHMAR, M. & KRICKEBERG, K. 2010. Modern Infectious Disease Epidemiology: Concepts, Methods, Mathematical Models and Public Health, Springer. MA, Z. & LI, J. 2009. Dynamical modeling and analysis of epidemics, World Scientific Publishing Company. MACMAHON, B. & PUGH, T. F. 1970. Epidemiology: principles and methods. Epidemiology: principles and methods. MATHERS, C. D., FAT, D. M. & BOERMA, J. 2008. The global burden of disease: 2004 update, World Health Organization. MIETTINEN, O. S. 1978. Epidemiological research, Springer. WEBB, P. & BAIN, C. 2010. Essential epidemiology: an introduction for students and health professionals, Cambridge University Press.
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I.
Identitas Pribadi
Nama Lengkap Tempat/Tanggal Lahir NIP Pangkat dan Golongan Ruang Bagian/Departemen Fakultas Alamat Rumah
Alamat Kantor
Email Website Mobile Phone Istri Anak Orang Tua Mertua
Defriman Djafri, SKM, MKM, Ph.D Padang, 5 Agustus 1980 19800805 200501 1 004 Penata/ IIIc / Lektor Epidemiologi & Biostatistik Kesehatan Masyarakat Jl.Rakik II No.17 RT.02/RW.03 Kel.Kurao Pagang, Kec. Nanggalo, Padang, 25147 Bagian Epidemiologi & Biostatistik Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas Jl.Perintis Kemerdekaan No.94, Padang, 25128
[email protected] [email protected] http://www.defrimandjafri.com +6281310603106 Desi Kurniati, SH, M.Kn Lana Annisa Fakhira Zara Fathiya Khairani Djafri Yacub, BE Martinis M , S.Pd Zailis Usman, SIP Elinur, S.Pd
II. Pendidikan Tingkat
Strata 1
Strata 2
Summer School
Strata 3
III.
Nama Lembaga Pendidikan Fakultas Kesehatan Masayarakat, Universitas Indonesia Fakultas Kesehatan Masayarakat, Universitas Indonesia Harvard School of Public Health, Harvard University Faculty of Medicine, Prince of Songkla University
Jurusan/Kosentrasi
Tahun Lulus
Tempat
Kesehatan Lingkungan
2004
Depok
Kesehatan Lingkungan/ Epidemiologi Lingkungan
2007
Depok
Public Health
2012
Boston, USA
Epidemiology
2013
Hat Yai, Thailand
Riwayat Pekerjaan ‒ ‒ ‒ ‒ ‒
IV.
Dosen Tetap Fakultas Kedokteran Universitas Andalas, 2005 -2013 Dosen Tetap Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Andalas, 2013 – Sekarang Sekretaris Bagian Epidemiologi & Biostatistik, 2013 – Sekarang Dosen Program Magister Kesehatan, Fakultas Kedokteran Universitas Andalas, 2008Sekarang Dosen Program Doktor Ilmu Kesehatan Masyarakat & Dokor Ilmu Biomedik, Fakultas Kedokteran Universitas Andalas, 2013-Sekarang
Organisasi ‒ ‒
Member of International Epidemiological Association (IEA), (2011 -Present) General Secretary of The Indonesian Public Health Associations Provincial of West Sumatera-Indonesia (2007 – 2012)
V.
Penghargaan dan Internasional Award ‒
‒ ‒ ‒ ‒
VI.
Young Scientist Award in the Symposium and Workshop on Global Environmental Change and Human Health supported by United Nation University, Kuala Lumpur, Malaysia, 2013 Harvard Scholar, Summer School in Public Health at Harvard School of Public Health, Boston, USA, 2012 rd Korean Young Scholar Award in The 43 Asia-Pacific Academic Consortium on Public Health Conference, South Korea, 2011 rd Young Investigator Award in the 43 Asia-Pacific Academic Consortium on Public Health Conference, South Korea, 2011 DGHE Scholarship, Ministry of Education and Culture, Republic of Indonesia, 2009
Publikasi Internasional ‒
‒
‒
‒
VII.
Djafri D, Chongsuvivatwong V, Geater A. Effect of the September 2009 Sumatra earthquake on reproductive health services and MDG 5 in the city of Padang, Indonesia, Asia Pac J Public Health, 2013 Djafri D, Chongsuvivatwong V, Geater A. Effect of the September 2009 Sumatra earthquake on reproductive health services and MDGs 4 and 5 in the city of Padang, Indonesia, Proceeding on the 44th Asia-Pacific Academic Consortium on Public Health Conference, Colombo, Srilanka, 2013 Djafri D. Forecasting dengue hemorrhagic fever and climatic factors in Padang, Indonesia: a time series analysis, Proceeding on the 43rd Asia-Pacific Academic Consortium on Public Health Conference, South Korea, 2011 Djafri D. The assessment of contraceptive methods following the 2009 Padang earthquake, J Epidemiol Community Health. 2011;65:A451
Publikasi Nasional ‒
‒
‒
‒
Elnovriza D, Azrimaidaliza, Djafri D. Behavior of Foods Handlers on Food Safety Aspect in Catering Service in Padang, Proceeding on International Seminar on Food and Agricultural Sciences, 2010 Djafri D, Gusti A, Masrizal. Ecological Study of Dengue Hemorrhagic Fever and Climatic Factors in Padang City (1998 – 2008), Andalas University Press. 2009 (report) Djafri D, Azrimaidaliza, Putri ASE. Tracer Study on Bachelor Degree in Public Health Sciences in Study Programme Public Health Sciences Faculty of Medicine-Andalas University, Andalas University Press. 2008 (report) Djafri D. The Relationship of Electromagnetic Fields Exposure High Voltage Power Lines 500 kV to Hypersensitivity at Sub Province Brebes. In: FKM UI, BATAN RI, editors. International Seminar on Occupational Health and Safety : Management and safety in various types of radiation; Depok, Indonesia: BATAN RI; 2008. p. 421-4.
‒ ‒
VIII. ‒
Djafri D. Health management in tourism areas. Jurnal Kesehatan Masyarakat. 2008;3(1):1-4. Djafri D. Survival Analysis of Respiratory Illness and Exposure Level of Air Pollution in The Jakarta Urban Area (Cohort Study on Elementary School). Jurnal Kesehatan Masyarakat 2007;2(1):21-9.
Buku Manajemen Data Penelitian Kesehatan Dengan EpiData 3.1, ISBN: 978-602-14658-06, Penerbit FKM Unand
