1
Judul Penelitian
LAPORAN ANALISIS LANJUT RISET KESEHATAN NASIONAL TAHUN 2014
Pengaruh Kejadian Malaria terhadap Hilangnya Hari Produktif Masyarakat di Indonesia
Oleh : Dicky Andiarsa Yuniarti Suryatinah Liestiana Indriyati Budi Hairani Gusti Meliyanie
BALAI LITBANG P2B2 TANAH BUMBU Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Kementerian Kesehatan RI 2014
i
2
Tim Penyusun Laporan 1
Dicky Andiarsa
: Koordinator penelitian
2
Yuniarti Suryatinah
: Tenaga analisis data
3
Liestiana Indriyati
: Anggota peneliti
4
Budi Hairani
: Anggota peneliti
5
Gusti Meliyanie
: Tenaga Administrasi
ii
3
Persetujuan Atasan yang Berwenang
Tanah Bumbu, 20 Desember 2014
Mengetahui, Kepala Balai Litbang P2B2 Tanah Bumbu
Pengusul,
Hijaz Nuhung, dr., M.Sc NIP 196708012000121005
Dicky Andiarsa, drh.M.Ked. NIP 197904052005011007
Mengetahui, Ketua PPI,
Kepala Pusat Teknologi Intervensi Kesehatan Masyarakat,
Dr. Ir. Anies Irawati, M.Kes NIP 195703121980112002
Dr. Dede Anwar Musadad, SKM., M.Kes NIP 195709151980121002
iii
4
Kata Pengantar Puji syukur kami ucapkan ke hadirat Allah SWT Tuhan Yang Maha Esa, atas perkenannya, kami dapat menyelesaikan laporan Analisis Lanjut yang berjudul “Pengaruh Kejadian Malaria terhadap Hilangnya Hari produktif Masyarakat di Indonesia”. Semoga laporan ini dapat memberikan manfaat bagi kebijakan pengendalian malaria agar lebih baik lagi, dan untuk kepentingan advokasi bagi masyarakat agar ikut berpartisipasi dalam penyehatan lingkungan sekitarnya dan lebih peduli terhadap penyakit malaria di wilayahnya. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Prof. Amrul Munif, Ibu Betty, Ibu dra.Siti Isfandari, Prof. Wasis Budiarto, Bu Atmarita, Prof Agus Suwandono, Ibu Ristrini, dan Pak Besral atas saran, masukan, dan kritikan beliau untuk perbaikan laporan ini. Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada Sekretariat Analisis Lanjut, Tim Manajemen Data Badan Litbangkes, dan Kepala Balai Litbang P2B2 Tanah Bumbu yang telah membantu memfasilitasi dalam kelancaran penulisan laporan ini. Demikian laporan ini disampaikan untuk menambah khasanah analisis data Riskesdas 2013 sehingga kemanfaatan data dapat dirasakan oleh para pengambil kebijakan sehingga program yang dilaksanakan lebih tepat sasaran, cepat, dan efisien.
Tanah Bumbu, Desember 2014
Penulis
iv
5
Ringkasan Eksekutif Malaria merupakan penyakit endemis di Indonesia yang masih belum dapat dikurangi angka kejadiannya, Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2013 menyatakan prevalensi malaria di Indonesia sebesar 6% dengan insiden 1,9%. Berdasarkan Riskesdas 2007, insiden malaria terbanyak pada kelompok balita dan usia produktif yang berdampak pada perekonomian keluarga, hilangnya pendapatan sekitar 60 ribu dollar atau sekitar 90 juta rupiah dari orang Indonesia yang tinggal di daerah endemis malaria. Disabilitas adalah beberapa keterbatasan atau ketidakmampuan untuk melakukan aktivitas secara normal sebagai manusia yang merupakan dampak dari timbulnya suatu penyakit. Disabilitas sendiri disebabkan oleh banyak faktor antara lain penyakit infeksi, stroke, diabetes, gagal jantung, reumatik/arthritis, kanker tipe tertentu, diare, asma, dan lainnya. Salah satu penyakit infeksi yang menyebabkan disabilitas yaitu malaria. Penelitian ini membahas jumlah kerugian masyarakat berupa kehilangan hari produktif yang diakibatkan oleh disabilitas karena malaria dan menentukan seberapa besar pengaruh malaria terhadap masing-masing jenis disabilitas. Analisis lanjut ini akan memberikan evidence base dampak kerugian ekonomi bagi masyarakat yang menderita malaria berupa hilangnya hari produktif, sehingga memberikan advokasi kepada pemerintah daerah dan institusi lain serta masyarakat untuk semakin aktif menjalankan program pemberantasan malaria secara intensif. Kegiatan dimulai dengan permintaan data malaria dan disabilitas penduduk Indonesia yang didapatkan dari Laboratorium Manajemen Data Badan Litbang Kesehatan, Kementerian Kesehatan RI. Data yang didapatkan kemudian di-cleaning untuk mendapatkan data responden yang mengalami disabilitas yang diakibatkan oleh malaria dalam waktu satu bulan terakhir. Cleaning data dilakukan terhadap responden yang memiliki penyakit antara lain ISPA, diare, pneumonia, diabetes, jantung koroner, stroke, rematik, dan gagal jantung
v
sehingga diasumsikan data yang dianalisis hanya murni responden disabilitas yang diakibatkan oleh malaria saja. Derajat disabilitas ditentukan dengan cara melakukan pengukuran skor berdasarkan nilai dari jawaban responden mulai dari 1(tidak ada kesulitan) sampai dengan 5 (sangat berat). Data kemudian di rekode menjadi kategori ‘disabilitas’ (menjawab kode 2-5) dan ‘tidak’ (menjawab kode 1). Data yang didapatkan diuji dengan regresi logistik untuk mengetahui pengaruh variabel bebas (kejadian malaria) terhadap variabel terikat (disabilitas). Hasil interpretasi menggambarkan kontribusi kejadian malaria terhadap disabilitas yang disajikan dalam bentuk persen dari OR (odd ratio). Data juga dianalisis deskriptif untuk mengetahui distribusi data karakteristik responden yang menderita malaria dan disabilitas. Selanjutnya kedua data dilakukan krostabulasi untuk mengetahui hubungan diantara kedua variabel. Data hilangnya hari produktif didapatkan dengan menghitung rerata jumlah hilangnya hari produktif yang diakibatkan karena disabilitas karena malaria. Jumlah hilangnya hari produktif akibat malaria ini dibedakan menurut wilayah Indonesia bagian Timur (Papua, Maluku, NTT, dan Sulawesi) dengan wilayah Indonesia bagian Barat (Sumatra, Jawa, dan Kalimantan) untuk mengetahui besarnya beban penyakit ini terhadap disabilitas pada kedua wilayah. Hasil pengukuran skor menunjukkan bahwa penderita malaria memiliki skor disabilitas sedikit lebih besar dibandingkan yang tidak menderita malaria. Hal ini berarti penderita malaria sedikit lebih berisiko disable dibandingkan yang tidak malaria didukung dengan nilai OR=1,569 (p=0,000) yang menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara malaria dan disabilitas dimana beban malaria di wilayah Indonesia bagian Barat 1,2 kali lebih besar mengakibatkan disabilitas dibandingkan dengan wilayah Indonesia bagian Timur walaupun tidak signifikan dengan nilai (p=0,208). Demikian pula dengan kehilangan hari produktif, Indonesia bagian Barat memiliki rerata hari yang hilang karena malaria lebih besar dibandingkan dengan Indonesia bagian Timur. Malaria tropika dan tertiana tidak berbeda signifikan dalam mengakibatkan disabilitas, walaupun demikian malaria tertiana sedikit lebih besar pengaruhnya vi
dalam mengakibatkan disabilitas bagi individu dimana malaria tertiana juga memberikan kontribusi hilangnya hari lebih banyak dari pada malaria tropika dan campuran. Malaria merupakan salah satu penyakit infeksi dengan gejala demam, nyeri kepala dan perut, muntah, bahkan kasus berat malaria dapat mengakibatkan pasien
koma
bahkan
meninggal.
Penurunan
kondisi
kesehatan
tubuh
menyebabkan kelemahan sehingga mengurangi aktivitas sehari-hari (disabilitas). Hasil analisis data Riskesdas 2013 tentang malaria dan disabilitas menunjukkan bahwa malaria memberikan kontribusi terhadap disabilitas walaupun tidak terlalu besar. Tingginya paparan malaria di Indonesia bagian Timur seperti wilayah Sulawesi, Maluku, NTT, dan Papua diduga meningkatkan imunitas adaptif terhadap penyakit ini sehingga penderita di Indonesia bagian Timur tidak terlalu banyak yang mengalami disabilitas jika dibandingkan dengan penderita di Indonesia wilayah barat. Hal ini diperkuat dengan data hilangnya hari kerja atau hari sekolah pada penderita di Indonesia bagian Barat lebih besar dari pada penderita di wilayah Indonesia bagian Timur. Rekomendasi penelitian ini adalah untuk lebih meningkatkan promosi kesehatan agar kesadaran masyarakat meningkat dalam hal pentingnya pencegahan dan pengobatan yang tepat untuk malaria, meningkatkan upaya pemberantasan malaria khususnya peningkatan pelayanan kesehatan dan pengobatan yang tepat bagi penderita agar proses penyembuhan dan pemulihan lebih cepat sehingga menurunkan risiko disablitas bagi penderita malaria.
vii
6
Abstrak
Hasil Riset Kesehatan Dasar menunjukkan prevalensi malaria di Indonesia sebesar 6% dengan insiden 1,9%. Kebanyakan terjadi pada kelompok usia produktif. Infeksi penyakit malaria dapat menyebabkan terjadinya disabilitas pada orang yang menderita, jika terjadi pada usia produktif menyebabkan hilangnya kemampuan untuk bekerja atau mendapatkan penghasilan sehingga berdampak pada kerugian ekonomi. Tujuan dari penelitian ini untuk menentukan pengaruh kejadian malaria terhadap disabilitas dan kerugian yang dialami masyarakat di Indonesia. Penelitian ini merupakan analisis data dari Riskesdas 2013 yang memiliki desain cross sectional, populasi adalah seluruh responden Riskesdas 2013 dan sampel adalah responden yang menderita malaria dan mengalami disabilitas dalam satu bulan terakhir. Data yang terkumpul dilakukan cleaning dan recode, untuk data derajat disabilitas dilakukan skoring. Data kemudian dianalisis secara deskriptif, regresi logistik ordinal/multinomial dan dilakukan perhitungan Odd ratio. Hasil analisis dari total 523.117 responden menunjukkan bahwa kasus malaria tertinggi dialami oleh 19,5% responden yang bekerja. Menurut jenisnya, malaria tertiana menyebabkan hilangnya hari produktif lebih banyak dari pada malaria tropika dan campuran. Malaria mengakibatkan 1,6 kali disabilitas (OR=1,569) dan berdasarkan perhitungan dapat mengakibatkan kerugian masyarakat sebesar Rp. 390.620.016,- dari hilangnya satu hari kerja karena sakit malaria. Kata kunci : malaria, disabilitas, hari produktif
7
Abstract
Basic Health Research data showing malaria prevalence as 6% and 1,9% incidence in Indonesia. Most of incidences occur in productive age. Malarial infection can cause a disability to sufferer, and can omitted ability to work or to get income if it happen in productive person thus cause financial loss. This research objective is to establish malaria incidence toward disability and financial loss in Indonesian people. This research is constitute analysis data from Riskesdas 2013 with cross sectional design, population is all Riskesdas 2013 respondent and sample is respondent that suffer malaria and disability as one last month. All data processed with cleaning, recoding, and scoring especially for disability level data, and then analyzed with descriptive analysis, ordinal/multinomial logistic regression and Odd ratio count. Result from 523.117 respondent data analysis showing most of malaria case happen in 19,5% worker people. According to kind of malaria, tertiana malaria is higher than other malaria in cause loss of productive day. Malaria increase 1,6 risk of disability, and can cause financial loss of community about Rp. 390.620.016,- from one day productive loss. Keywords: malaria, disability, productive day
viii
8
Daftar Isi
1
Judul Penelitian....................................................................................................................... i
2
Tim Penyusun Laporan .......................................................................................................... ii
3
Persetujuan Atasan yang Berwenang .................................................................................. iii
4
Kata Pengantar ....................................................................................................................... iv
5
Ringkasan Eksekutif ............................................................................................................. v
6
Abstrak .................................................................................................................................. viii
7
Abstract ................................................................................................................................. viii
8
Daftar Isi ................................................................................................................................. ix
9
Daftar Tabel ........................................................................................................................... xi
10 Daftar Gambar ...................................................................................................................... xii 11 Pendahuluan ........................................................................................................................... 1 11.1
Latar Belakang ........................................................................................................... 1
11.2
Perumusan Masalah Penelitian ................................................................................ 2
12 Tujuan ..................................................................................................................................... 2 12.1
Tujuan Umum ............................................................................................................ 2
12.2
Tujuan Khusus ........................................................................................................... 2
13 Manfaat ................................................................................................................................... 2 14 Metode .................................................................................................................................... 3 14.1
Kerangka Teori .......................................................................................................... 3
14.2
Kerangka Konsep ...................................................................................................... 4
14.3
Tempat dan Waktu .................................................................................................... 5
14.4
Desain Penelitian ....................................................................................................... 5
14.5
Populasi dan Sampel ................................................................................................. 5
14.6
Besar Sampel dan Cara Penarikan atau Pengambilan Sampel ............................ 5
14.7
Kriteria Inklusi dan Eksklusi ................................................................................... 5
14.8
Variabel....................................................................................................................... 6
14.9
Definisi Operasional ................................................................................................. 6
14.10
Instrumen dan Cara Pengumpulan Data ............................................................... 12 ix
14.11
Bahan dan Prosedur Kerja ...................................................................................... 12
14.12
Manajemen dan Analisis Data ............................................................................... 12
15 Hasil ...................................................................................................................................... 14 15.1
Karakteristik Responden ........................................................................................ 14
15.2
Skor Disabilitas........................................................................................................ 17
15.3
Disabilitas karena Malaria ...................................................................................... 18
15.4
Mean Hilangnya Hari karena Malaria .................................................................. 19
16 Pembahasan .......................................................................................................................... 21 17 Kesimpulan dan Saran ........................................................................................................ 26 18 Daftar Kepustakaan ............................................................................................................. 27 19 Lampiran............................................................................................................................... 29 19.1
Kuesioner RKD 2013-RT....................................................................................... 29
19.2
Kuesioner RKD 2013-IND .................................................................................... 29
x
9
Daftar Tabel
Tabel 14.1 Tabel Skor Kesulitan pada Jenis Disabilitas Karena Malaria ......................... 17 Tabel 14.2 Tabel Skor Kesulitan pada Jenis Disabilitas menurut Jenis Malaria .............. 18 Tabel 14.3 Tabel Odd Ratio Disabilitas karena Malaria ................................................... 18 Tabel 14.4 Tabel Odd Ratio Disabilitas karena Malaria Berdasarkan Bagian Wilayah Indonesia ........................................................................................................ 19 Tabel 14.5 Rerata Hilangnya Hari Produktif karena Malaria berdasarkan Pembagian Wilayah Indonesia .......................................................................................... 19 Tabel 14.6 Rerata Hilangnya Hari Produktif karena Malaria berdasarkan Peranan dalam Rumah Tangga..................................................................................... 20 Tabel 14.7 Rerata Hilangnya Hari Produktif karena Malaria berdasarkan Jenis Malaria ........................................................................................................... 20
xi
10 Daftar Gambar Gambar 13.1 Kerangka Teori, sumber: International Classification of Functioning, Disability and Health, 2001 ....................................................................... 3 Gambar 13.2 Kerangka Konsep ........................................................................................ 4 Gambar 14.1 Grafik Malaria dan Disabilitas berdasarkan Jenis Kelamin ...................... 14 Gambar 14.2 Grafik Malaria berdasarkan Kelompok Umur .......................................... 15 Gambar 14.3 Grafik Malaria berdasarkan wilayah Indonesia ........................................ 15 Gambar 14.4 Grafik Malaria berdasarkan Tingkat Ekonomi.......................................... 16 Gambar 14.5 Grafik Malaria menurut Tingkat Pendidikan ........................................... 16 Gambar 14.6 Grafik Malaria berdasarkan Status Pekerjaan ........................................... 17
xii
xiii
11 Pendahuluan 11.1 Latar Belakang Malaria merupakan penyakit endemis di Indonesia yang masih belum dapat dikurangi angka kejadiannya. Kerusakan lingkungan dan pengembangan pemukiman penduduk menjadi isu penting penyebab meluasnya penyakit ini. Sebagai contoh, wilayah perbatasan pulau Sebatik, Kabupaten Nunukan memiliki High Case incidence dengan jumlah kasus berdasarkan Monthly Parasite Incidence (MOPI) sebanyak 16,38/1000 penduduk.(1) Menurut laporan WHO setiap tahunnya ditemukan kasus baru malaria sekitar 250 juta dengan kematian hampir mencapai 880.000 kasus, sedangkan menurut hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2013 prevalensi malaria di Indonesia sebesar 6% dengan insiden 1,9%.(2) Laporan Riskesdas 2007 menunjukkan insiden malaria terbanyak pada kelompok balita dan usia produktif.(3) Hal ini berdampak pada perekonomian keluarga, hilangnya pendapatan sekitar 60 juta dolar atau sekitar 90 juta rupiah dari orang Indonesia yang tinggal di daerah endemis malaria.(4) Disabilitas sendiri disebabkan oleh banyak faktor antara lain penyakit infeksi, stroke, diabetes, gagal jantung, reumatik/arthritis, kanker tipe tertentu, diare, asma, dan lainnya. Pencegahan dan perawatan disabilitas dilakukan untuk pertimbangan sosial kemanusiaan dan kepentingan ekonomi.(5) Penelitian ini menentukan jumlah kerugian masyarakat berupa kehilangan hari produktif yang diakibatkan oleh disabilitas karena malaria. Analisis ini juga ingin menentukan seberapa besar pengaruh malaria ini terhadap masing-masing jenis disabilitas.
1
11.2 Perumusan Masalah Penelitian a. Adakah pengaruh malaria terhadap disabilitas masyarakat di Indonesia? b. Jenis malaria apakah yang paling sering menimbulkan disabilitas terhadap masyarakat? c. Bagaimanakah dampak disabilitas karena malaria dapat mempengaruhi hilangnya hari produktif masyarakat di Indonesia? d. Bagaimanakan perbedaan beban malaria yang mengakibatkan disabilitas terhadap masyarakat di Indonesia wilayah timur dan wilayah barat?
12 Tujuan 12.1 Tujuan Umum Menentukan pengaruh kejadian malaria terhadap disabilitas masyarakat di Indonesia.
12.2 Tujuan Khusus 1. Menentukan pengaruh penyakit malaria terhadap disabilitas individu 2. Menentukan disabilitas menurut jenis malaria 3. Menentukan hilangnya hari produktif akibat sakit malaria 4. Menentukan hilangnya hari produktif menurut jenis malaria 5. Menentukan perbedaan beban malaria yang mengakibatkan disabilitas antara wilayah Indonesia bagian barat dan Indonesia bagian timur.
13 Manfaat Hasil analisis lanjut ini akan memberikan evidence base dampak kerugian ekonomi bagi masyarakat yang menderita malaria berupa hilangnya hari produktif, sehingga memberikan advokasi kepada pemerintah daerah dan institusi lain (perusahaan batubara, perusahaan kayu, dan lainnya) untuk semakin aktif menjalankan program pengendalian malaria secara intensif. Informasi ini juga akan memberikan penyadaran kepada masyarakat bahwa pengendalian malaria merupakan tanggung jawab bersama pemerintah dan masyarakat sebagai penerima dampak langsung dari penyakit ini.
2
14 Metode 14.1 Kerangka Teori
Status Kesehatan (gangguan atau penyakit)
Fungsi dan struktur tubuh
Faktor Lingkungan
Aktivitas
Partisipasi
Faktor personal
Gambar 14.1 Kerangka Teori, sumber: International Classification of Functioning, Disability and Health, 2001
Setiap orang yang melakukan aktivitas dipengaruhi oleh beberapa aspek antara lain status kesehatan, fungsi, dan struktur tubuh, partisipasi, faktor lingkungan, dan faktor personal itu sendiri. Pada penelitian ini kami hanya memfokuskan gangguan aktivitas yang dipengaruhi oleh status kesehatan baik berupa gangguan fisiologis atau penyakit dalam hal ini adalah malaria yang dapat mempengaruhi disabilitas. Disabilitas adalah beberapa keterbatasan atau ketidakmampuan akibat impairment untuk melakukan aktivitas secara normal sebagai manusia yang merupakan dampak dari timbulnya suatu penyakit. (6) Disabilitas terdiri dari disabilitas fisik dan mental. Disabilitas yang dipengaruhi oleh suatu penyakit dapat berakibat penderita mengalami disabilitas fisik misalnya tubuh lemah untuk melakukan aktivitas sehari-hari atau bahkan mengalami disabilitas mental misalnya stress karena mengalami kecacatan fisik dan tidak mampu lagi melakukan aktivitas seperti biasa. Malaria merupakan penyakit infeksi yang ditularkan oleh nyamuk Anopheles sp. gejala klinik dan patologi pada malaria hampir secara khusus 3
diakibatkan oleh fase aseksual parasit plasmodium dalam eritrosit. Pada kasus ini infeksi plasmodium mengakibatkan demam akut periodik dalam kisaran interval 48-72 jam, keparahan fase ini tergantung pada jenis plasmodium, imunitas, dan kesehatan umum dari penderita.(7) Pada malaria serebral umumnya penderita mengalami sakit kepala hebat yang diikuti, disorientasi keadaan sekitar, kebingungan, kelemahan, hingga koma. Konvulsi, muntah, hingga gangguan pernafasan dan nyeri disekitar persendian juga seringkali diderita oleh pasien malaria falciparum.(7) Hal ini tentu mengakibatkan disabilitas yang berarti hingga menghilangkan hari produktif penderita dalam beberapa hari.
14.2 Kerangka Konsep Data yang didapatkan dari tim manajemen data berupa data malaria selama 1 bulan terakhir dan data disabilitas akan dianalisis menggunakan statistik deskriptif, dan inferensial untuk menentukan besar pengaruh variabel independen (kasus malaria) terhadap variabel dependent (disabilitas).
ISPA, Diare, Pneumonia, Diabetes, Jantung Koroner, Gagal Jantung, Rematik, Stroke
Malaria
-
Tropika Tertiana Lainnya
Disabilitas
Hilangnya Hari Produktif
Gambar 14.2 Kerangka Konsep
4
Malaria dengan berbagai macamnya antara lain malaria tropika, tertiana, dan lainnya secara langsung mempengaruhi timbulnya disabilitas pada penderitanya, sehingga disabilitas tersebut dapat mempengaruhi menghilangnya hari produktif dan berdampak pada berkurangnya pemasukan keluarga akibat hilangnya hari produktif penderita malaria.
14.3 Tempat dan Waktu Penelitian telah dilaksanakan di Balai Litbang P2B2 Tanah Bumbu pada bulan Oktober-Desember 2014.
14.4 Desain Penelitian Penelitian ini menganalisis data Riskesdas 2013 yang memiliki desain cross-sectional study.
14.5 Populasi dan Sampel Populasi adalah seluruh masyarakat yang terdata sebagai responden Riskesdas 2013 di Indonesia. Sampel adalah responden yang menderita malaria dan mengalami disabilitas dalam kurun waktu satu bulan terakhir.
14.6 Besar Sampel dan Cara Penarikan atau Pengambilan Sampel Sampel yang dibutuhkan adalah sampel dari kegiatan Riskesdas 2013 di Indonesia
14.7 Kriteria Inklusi dan Eksklusi Kriteria Inklusi dari kegiatan analisis lanjut ini adalah semua responden Riskesdas 2013 yang menjawab pernah didiagnosis menderita malaria pada satu bulan terakhir. Kriteria Eksklusi adalah responden Riskesdas 2013 yang menjawab pernah didiagnosis menderita malaria pada satu bulan terakhir menderita penyakit lain yang mengakibatkan disabilitas, misalnya ISPA, diare, pneumonia, diabetes, jantung koroner, stroke, rematik, dan gagal jantung.
5
14.8 Variabel Variabel yang digunakan dalam analisis ini adalah data hasil diagnosis malaria dalam satu bulan terakhir, jenis malaria yang diderita sebagai variabel bebas. Topografi wilayah desa dan kota, no urut ART, blok keterangan ART, blok disabilitas E01-E16 sebagai variabel terikat. Variabel confounding untuk kepentingan cleaning adalah variabel ISPA, diare, pneumonia, diabetes, jantung koroner, stroke, rematik, dan gagal jantung. Data tersebut didapatkan pada RKD 2013 seluruh kabupaten di seluruh Indonesia. Semua data berasal dari hasil Riskesdas 2013.
14.9 Definisi Operasional Variabel Hasil diagnosis malaria dalam 1 bulan terakhir
Jenis malaria
Disabilitas dalam satu bulan terakhir
Definisi Operasional Menjawab Responden ‘Ya’ pada yang pertanyaan menderita malaria dan malaria dan jenisnya dikonfirmasi dalam 1 dengan tenaga bulan kesehatan terakhir dengan pemeriksaan darah dalam 1 bulan terakhir Jenis parasit Tipe malaria yang berdasarkan ditemukan parasit yang pada ditemukan pemeriksaan pada darah pemeriksaan darah Menjawab Responden kode ‘1-5 yang pada blok mengalami pertanyaan ketidak disabilitas mampuan Parameter
Indikator
Instrumen
1: Ya dalam 1 bulan terakhir 2: Ya >1 bulan-12 bulan 3: Tidak 8: Tidak tahu
Set data blok Malaria RKD 2013-IND
1: malaria tropika (P. falciparum) 2: malaria tertiana (P. vivax) 4: malaria lainnya 8: tidak tahu
Set data blok Malaria RKD 2013-IND
1: tidak disabilitas jika menjawab kode ‘1=tidak pernah’ 2: Disabilitas jika menjawab kode ‘2-5’
Set data blok E01-E13 RKD2013 _IND 6
Jumlah Dalam hari hari mengalami kesulitan
Jenis Kelamin
Laki-laki dan perempuan
No Urut ART
Urutan peranan dan fungsi dalam rumah tangga
Status Kawin
Status pernikahan
dalam melakukan aktifitas fisik dan mental Jumlah hari ART mengalami kesulitan melakukan aktifitas sehari-hari karena disabilitas Jenis organ reproduksi
No urut anggota rumah tangga menunjukkan peranan dan fungsi ART tersebut dalam memenuhi kebutuhan rumah tangganya Kondisi perkawinan ART
Mean hari mengalami kesulitan
Set data blok E14-E16 RKD2013 _IND
1: laki-laki 2: perempuan
RKD201 3_RT blok Keterang an ART RKD201 3_RT blok Keterang an ART
1: Kepala rumah tangga 2 dst: anggota rumah tangga
1: belum menikah 2: menikah 3: hidup bersama 4:cerai hidup 5: hidup terpisah 6: cerai mati
RKD2013 _RT blok Keteranga n ART
7
Umur
Usia kehidupan
Pendidikan Jenjang pendidikan
Usia ART berdasarkan tanggal lahir hingga saat diwawancara Jenjang pendidikan tertinggi yang ditempuh ART
Jenis Pekerjaan Utama
Jika Pekerjaan menjawab utama sebagai ‘Ya bekerja’ penunjang kebutuhan ekonomi keluarga
Klasifikasi desa dan kota
Keadaan wilayah /ekosistem tempat tinggal subjek penelitian
Perkotaan: Suatu lingkungan dengan banyak pemukiman dan bangunan besar di sepanjang jalan arteri kecamatan, tempat tinggal anak yang bersekolah biasanya tersebar di seluruh wilayah perkotaan, dan
Umur dalam tahun, bulan, atau hari
1: tidak/belum pernah sekolah 2: tidak tamat SD/MI 3: tamat SD/MI 4: tamat SLTP/MTS 5: tamat SLTA/MA 6: tamat D1/D2/D3 7: tamat PT 1: PNS/TNI/Polri/ BUMN/BUMD 2: pegawai swasta 3: wiraswasta 4: petani 5: nelayan 6: buruh 7: lainnya 1: Perkotaan 2: Perdesaan
RKD2013 _RT blok Keterang an ART RKD201 3_RT blok Keterang an ART
RKD201 3_RT blok Keterang an ART
RKD2013 _RT blok Pengenala n tempat (I rincian 5)
8
kebanyakan penduduknya bekerja sebagai pegawai, wiraswasta, buruh, dll. Pedesaan: Suatu lingkungan dengan pemukiman yang jarang dan cenderung berkelompok, banyak ditemukan ladang, sawah pertanian, pantai, dan hutan. Tempat tinggal anak biasanya di sekeliling wilayah dekat dari sekolah. Sebagian besar penduduk bekerja sebagai petani, nelayan, dan pedagang.
ISPA
Menjawab ‘ya’ pernah didiagnosis ISPA pada satu bulan terakhir
Diare
Menjawab ‘ya’ didiagnosis
Penyakit dengan gejala batuk pilek yang disertai demam dan radang tenggorokan Menderita buang air besar lebih
1: Ya 2: Tidak 8: Tidak tahu
RKD2013 _IND blok A01
1: Ya dalam 2minggu terakhir 2: Ya dalam 2mgg – 1
RKD2013 _IND blok A03
9
tenaga kesehataan menderita diare
dari 3 kali sehari dengan kotoran lembek atau cair Pneumonia Menjawab Penyakit ‘ya’ dalam 1 dengan gejala bulan demam, batuk, terakhir kesulitan didiagnosis bernafas menderita dengan atau pneumonia tanpa nyeri di dada Diabetes Menjawab Penyakit ‘ya’ dengan gejala didiagnosis mudah haus dokter dan sering menderita buang air Diabetes dalam jumlah besar, berat badan turun walaupun nafsu makan meningkat Jantung Menjawab Penyakit Koroner ‘ya’ dengan nyeri didiagnosis di dada bagian dokter dalam/rasa menderita tertekan berat Jantung didada bagian koroner tengah, kiri hingga menjalar ke lengan kiri. Merasakan nyeri dada saat menaiki tangga
bulan terakhir 3: Tidak 8: Tidak tahu
1: ya dalam1 bulan terakhir 2: ya dalam1-12 bulan terakhir 3: tidak 8: tidak tahu
RKD2013 _IND blok A06
1: Ya 2: Tidak
RKD2013 _IND blok B12
1: Ya 2: Tidak
RKD2013 _IND blok B21
10
Gagal Jantung
Menjawab ‘ya’ didiagnosis dokter menderita Gagal jantung
Rematik
Menjawab ‘ya’ didiagnosis tenaga kesehatan menderita Rematik Menjawab ‘ya’ didiagnosis tenaga kesehatan menderita stroke Pembagian regional wilayah Indonesia bagian Timur dan bagian barat menurut provinsi
Stroke
Wilayah Indonesia
Penyakit dengan sesak nafa saat melakukan aktivitas, sesak nafas saat tidur terlentang tanpa bantal, mudah lelah, dan tungkai bawah bengkak Penyakit dengan rasa nyeri didaerah persendian
1: Ya 2: Tidak
RKD2013 _IND blok B24
1: Ya 2: Tidak
RKD2013 _IND blok B29
Penyakit 1: Ya dengan 2: Tidak kelumpuhan pada satu sisi bagian tubuh dan sulit berkomunikasi Pembagian 1: Indonesia Timur = regional Papua, Papua Barat, wilayah Maluku, Sulawesi Indonesia tengah, Nusa Tenggara bagian Timur dan bagian Timur. barat menurut 2: Indonesia Barat= provinsi dengan Bengkulu, Kalimantan kasus malaria Selatan, Kalimantan tertinggi (di batasi masingTengah, Bangka masing 5 Belitung, Kalimantan provinsi Barat tertinggi
RKD2013 _IND blok B31
RKD2013 _RT blok pengenala n tempat rincian 1
malaria untuk setiap region wilayah.
11
14.10 Instrumen dan Cara Pengumpulan Data Instrumen yang digunakan adalah program komputer untuk melakukan manajemen dan analisis data. Pengumpulan data dilakukan dengan meminta set data yang diperlukan pada tim Manajemen Data Badan Litbang Kesehatan Kementerian Kesehatan RI.
14.11 Bahan dan Prosedur Kerja Bahan yang dibutuhkan dalam analisis ini adalah set data mentah malaria dan disabilitas penduduk seluruh Indonesia yang didapatkan dari Laboratorium Manajemen Data Badan Litbang Kesehatan, Kementerian Kesehatan RI. Prosedur kerja pada proses analisis ini adalah sebagai berikut: 1. Meminta data dari manajemen data Badan Litbangkes. 2. Melakukan editing, Recoding dan cleaning data set yang didapatkan untuk mendapatkan data yang siap dianalisis. 3. Melakukan analisis data. 4. Membuat interpretasi hasil analisis data. 5. Melakukan penelusuran literatur terkait hasil analisis data. 6. Membuat pembahasan dan diskusi. 7. Menyusun laporan hasil Analisis Data.
14.12 Manajemen dan Analisis Data Data dikumpulkan, direcode dan dicleaning untuk mendapatkan data responden yang hanya menderita malaria dalam waktu satu bulan terakhir agar lebih sesuai dengan data disabilitas yang juga diukur dalam waktu satu bulan terakhir. Data juga dicleaning terhadap responden yang memiliki penyakit antara lain ISPA, diare, pneumonia, diabetes, jantung koroner, stroke, rematik, dan gagal jantung, sehingga diasumsikan data yang dianalisis hanya murni responden disabilitas karena malaria dalam satu bulan terakhir. Derajat disabilitas dihitung dengan melakukan pengukuran skor berdasarkan nilai dari jawaban responden mulai dari 1 (tidak ada kesulitan) sampai dengan 5 (sangat berat). Selanjutnya data dihitung mean untuk setiap
12
variabel yang ingin diketahui beban disabilitas berdasarkan kasus malaria dan jenis malaria. Data responden kemudian di rekode kembali menjadi kategori ‘disabilitas’ yaitu yang menjawab kode 2-5 dan ‘tidak’ jika menjawab kode 1. Data tersebut digunakan untuk melakukan analisis regresi logistik Data juga dianalisis deskriptif untuk mengetahui distribusi data karakteristik responden yang menderita malaria dan disabilitas. Selanjutnya kedua data dicross-tab kan untuk mengetahui hubungan diantara kedua variabel. Data juga di kros-tabulasikan antara Indonesia bagian barat dan Indonesia bagian timur untuk melihat perbedaan beban malaria yang mengakibatkan disabilitas. Data kemudian dianalisis secara regresi logistik ordinal/multinomial untuk mengetahui pengaruh variabel bebas (kejadian malaria) terhadap variabel terikat (disabilitas). Risiko dihitung menggunakan perhitungan Odd Ratio. Metode analisis ini dipilih karena data malaria yang berskala nominal akan disandingkan dengan data disabilitas yang berskala ordinal atau kategorik.(810) Sebelum dianalisis data dilakukan weighing atau pembobotan. Hasil interpretasi menggambarkan kontribusi kejadian malaria terhadap disabilitas yang disajikan dalam bentuk OR (odd ratio), artinya penderita malaria bisa sekian kali kemungkinan menderita disabilitas. Tahapan analisis hilangnya hari produktif yang akan dilakukan antara lain: 1. Menghitung mean jumlah hilangnya hari produktif yang diakibatkan karena disabilitas. 2. Jumlah hilangnya hari produktif akibat malaria ini di bedakan menurut wilayah Indonesia bagian timur (papua, Maluku, NTT, dan Sulawesi) dengan wilayah Indonesia bagian barat (Sumatra, Jawa, dan Kalimantan) untuk mengetahui besarnya beban penyakit ini terhadap disabilitas pada kedua wilayah.
13
3. Menghitung perkiraan kerugian ekonomi masyarakat dengan mengalikan hilangnya hari produktif, jumlah penderita malaria dengan hasil pembagian upah minimum regional (UMR) dengan jumlah hari kerja dalam satu bulan. Masing-masing wilayah Indonesia timur dan barat juga dihitung perkiraan kerugian ekonomi masyarakat karena penyakit malaria.
15 Hasil Hasil cleaning data berdasarkan beberapa jenis penyakit yang juga dapat mempengaruhi disabilitas dan juga berdasarkan umur yang dibawah 15 tahun dikeluarkan dalam analisis, maka didapatkan data malaria sebanyak 2253 responden dan sebagai kontrol yang menjawab tidak menderita malaria sebanyak 520.864 responden. Sehingga jumlah total yang masuk dalam analisis penelitian ini sebanyak 523.117 responden. Selanjutnya data akan dilakukan pembobotan dan dilanjutkan dengan analisis.
15.1 Karakteristik Responden
Perempuan
Tidak malaria
Laki-laki
Tidak Disabilitas
Tidak malaria
Malaria
Malaria
Disabilitas
92,6% 85,8%
7,4% 14,2%
94,2% 89,1%
5,8% 10,9%
Gambar 15.1 Grafik Malaria dan Disabilitas berdasarkan Jenis Kelamin
Analisis ini ingin mengurai beberapa disabilitas yang diakibatkan oleh malaria berdasarkan karakteristik responden. Pada gambar 15.1 menunjukkan bahwa perempuan yang menderita malaria mengalami lebih banyak disabilitas (14,2%) dibandingkan dengan laki-laki yang menderita malaria (10,9%).
14
Malaria
46 th ke atas
15 s.d 45 th
19,5%
Tidak Malaria
24,2%
80,5%
75,8%
Gambar 15.2 Grafik Malaria berdasarkan Kelompok Umur
Gambar 15.2 menggambarkan kasus malaria menurut kelompok umur. Grafik ini menunjukkan bahwa seiring meningkatnya usia responden, kasus malaria semakin rendah. Secara keseluruhan proporsi malaria menurut kelompok umur masih relatif besar. Malaria
Indonesia Timur
Indonesia Barat
62,4%
37,6%
Tidak Malaria
14,4%
85,6%
Gambar 15.3 Grafik Malaria berdasarkan Wilayah Indonesia
15
Gambar 15.3 menunjukkan bahwa beban disabilitas karena malaria berdasarkan pembagian wilayah mengalami kesenjangan yang cukup besar. Pada wilayah Indonesia Barat populasinya lebih besar jika dibandngkan dengan wilayah Indonesia Timur, sehingga kasus malaria terlihat kecil. Malaria
Kuintil 3,4,5
Kuintil 1,2
Tidak Malaria
46,20%
68,40%
53,80%
31,60%
Gambar 15.4 Grafik Malaria berdasarkan Tingkat Ekonomi
Grafik 15.4 menunjukkan bahwa malaria berdasarkan pembagian kuintil atau tingkat ekonomi, malaria tertinggi dialami oleh responden pada kuintil 1,2 (53,8%) jika dibandingkan dengan kuintil 3,4,5 (46,2%), Malaria
pendidikan tinggi
5,8%
Tidak Malaria
7,0%
pendidikan menengah
47,9%
pendidikan rendah
46,3%
50,4% 42,5%
Gambar 15.5 Grafik Malaria menurut Tingkat Pendidikan
16
Berdasarkan tingkat pendidikan, beban malaria berkurang seiring meningkatnya status pendidikan seseorang. Pada responden yang berpendidikan rendah lebih banyak mengalami malaria (46,3%) dibandingkan dengan yang memiliki pendidikan tinggi (5,8%). Malaria
64,9%
bekerja
tidak bekerja
Tidak malaria
35,1%
59,8%
40,2%
Gambar 15.6 Grafik malaria berdasarkan Status Pekerjaan
Gambar 14.6 menunjukkan bahwa kasus malaria tertinggi dialami oleh 19,5% responden yang bekerja.
15.2 Skor Disabilitas Tabel 15.1 Tabel Skor Kesulitan pada Jenis Disabilitas karena Malaria Malaria No
Disabilitas
Ya
Tidak
Skor Maksimal
mean score (CI) 2,38 (2,32-2,45)
mean score (CI) 2,22 (2,22-2,23)
10
1
Konsentrasi
2
4,90 (4,76-5,64)
4,49 (4,48-4,50)
20
3
Aktifitas Harian Aktifitas Sosial dan Komunikasi (ASK)
4,61 (4,50-4,72)
4,37 (4,36-4,38)
20
4
Merawat Tubuh (MT)
2,21 (2,16-2,26)
2,11 (2,11-2,12)
10
Pada penilaian skor menunjukkan pada penderita malaria memiliki skor disabilitas sedikit lebih besar dibandingkan yang tidak menderita malaria. Hal ini berarti penderita malaria sedikit lebih berisiko disable dibandingkan yang tidak malaria. 17
Tabel 15.2 Tabel Skor Kesulitan pada Jenis Disabilitas menurut Jenis Malaria
No
Disabilitas Tropika
1
Konsentrasi
2
Aktifitas Harian Aktifitas Sosial dan Komunikasi (ASK) Merawat Tubuh (MT)
3
4
Mean Score (CI) 2,23 (2,15-2,30) 4,68 (4,48-4,88) 4,37 (4,24-4,50) 2,13 (2,07-2,19)
Jenis Malaria Tertiana Tropika dan tertiana Mean Mean Score (CI) Score (CI) 2,27 2,16 (2,18-2,35) (2,00-2,33) 4,61 4,28 (4,44-4,79) (3,99-4,57) 4,40 4,19 (4,28-4,53) (3,94-4,43) 2,11 (2,06-2,16)
2,08 (1,96-2,20)
Skor Maksimal
Lainnya /Tidak Tahu Mean Score (CI) 2,52 (2,43-2,61) 5,17 (4,99-5,34) 4,83 (4,69-4,97)
10 20 20
2,31 (2,25-2,38)
10
Pada tabel 15.2 menunjukkan bahwa skor disabilitas pada malaria lainnya terlihat lebih besar dibandingkan malaria jenis tropika dan tertiana. Namun demikian, hal ini tidak dapat dijelaskan jenis malaria lainnya tersebut termasuk apa saja sehingga hasil ini tidak mampu mengidentifikasi dengan pasti jenis malaria yang lebih berkontribusi menimbulkan disabilitas yang lebih berat.
15.3 Disabilitas karena Malaria Tabel 15.3 Tabel Odd Ratio Disabilitas karena Malaria Malaria Ya Tidak
Disabilitas Ya (N) Tidak (N) 405
1848
63500
457364
OR
p
1,569
0,000
Tabel 15.3 menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara malaria dan disabilitas (p=0,000) dengan OR=1,569.
18
Tabel 15.4 Tabel Odd Ratio Disabilitas karena Malaria Berdasarkan Bagian Wilayah Indonesia Wilayah Bagian Indonesia
Disabilitas Ya (N)
Tidak (N)
Barat
134
492
Timur
271
1356
p
OR
0,208
1,238
Pada Tabel 15.4 menunjukkan bahwa beban malaria di wilayah Indonesia Barat 1,2 kali lebih besar mengakibatkan disabilitas dibandingkan dengan wilayah Indonesia Timur walaupun tidak signifikan. (p=0,208)
15.4 Mean Hilangnya Hari karena Malaria Tabel 15.5 Rerata hilangnya hari produktif karena malaria berdasarkan pembagian wilayah Indonesia Indonesia Wilayah Bagian No
Hilangnya hari karena
1
Mengalami kesulitan Sama sekali tidak mampu beraktifitas Mengurangi kegiatan
2 3
Barat
Timur
Mean (hari) 1,46 (1,23-1,69) 0,37 (0,27-0,47)
Mean (hari) 1,00 (0,79-1,22) 0,31 (0,24-0,37)
1,09 (0,91-1,26)
0,70 (0,51-0,89)
Pada tabel 15.5 menggambarkan berapa jumlah rerata hari yang hilang karena malaria berdasarkan wilayah bagian Indonesia. Tabel tersebut menunjukkan bahwa Indonesia bagian barat memiliki rerata hari yang hilang karena malaria lebih besar dibandingkan dengan Indonesia bagian Timur.
19
Tabel 15.6 Rerata hilangnya hari produktif karena malaria berdasarkan peranan dalam rumah tangga
No
Hilangnya hari karena
1
Mengalami kesulitan Sama sekali tidak mampu beraktifitas Mengurangi kegiatan
2 3
Peranan dalam rumah tangga KK
ART
Mean (hari) 1,15 (0,90-1,39) 0,33 (0,266-0,39)
Mean (hari) 1,20 (0,98-1,41) 0,33 (0,25-0,42)
0,82 (0,60-1,04)
0,86 (0,69-1,04)
Tabel 15.6 menggambarkan peranan responden dalam keluarga yang mengalami kehilangan hari karena disabilitas yang disebabkan malaria. Tabel di atas menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan yng mencolok untuk kehilangan hari karena disabilitas yang disebabkan malaria baik dari kepala keluarga (KK) maupun anggota rumah tangga (ART). Tabel 15.7 Rerata hilangnya hari produktif karena malaria berdasarkan jenis malaria
No 1 2 3
Hilangnya hari karena Mengalami kesulitan Sama sekali tidak mampu beraktifitas Mengurangi kegiatan
Tropika
Jenis Malaria Tropika dan Tertiana tertiana
Lainnya/Tidak tahu
Mean (hari) 0,81 (0,48-1,14) 0,24 (0,14-0,33)
Mean (hari) 1,28 (0,97-1,59) 0,19 (0,11-0,28)
Mean(hari) 0,16 (-0,03-0,36) 0,06 (-0,01-0,12)
Mean (hari) 1,33 (1,10-1,56) 0,45 (0,36-0,62)
0,57 (0,28-0,87)
1,09 (0,81-1,37)
0,11 (-0,06-0,28)
0,88 (0,69-1,07)
Pada tabel 15.7 menggambarkan hilangnya hari karena disabilitas yang disebabkan malaria berdasarkan jenis malaria yang dideritanya. Data tersebut menunjukkan bahwa yang menjawab tidak tahu ternyata rerata hari mengalami kesulitannya lebih besar dibandingkan jenis malaria yang lain. Hal ini merupakan salah satu keterbatasan dari penelitian ini yang tidak dapat mengidentifikasi dengan jelas kelompok yang menjawab lainnya dan tidak tahu.
20
16 Pembahasan Malaria merupakan salah satu penyakit infeksi dengan prevalensi yang cukup tinggi di Indonesia. Beberapa kasus berat malaria dapat mengakibatkan pasien koma bahkan meninggal dan sebagian penderita mengalami kelelahan dan kelemahan tubuh hingga mengurangi aktivitas sehari-hari. Data yang dihimpun dari hasil Riskesdas 2013 tentang malaria dan disabilitas menunjukkan bahwa malaria memberikan kontribusi terhadap disabilitas walaupun tidak terlalu besar. Keterbatasan dalam penelitian ini antara lain, data yang dihasilkan merupakan hasil pembobotan sehingga data terlihat terlalu besar karena disesuaikan untuk mempresentasikan populasi, kemudian data pada jenis malaria terbagi menjadi 4 kelompok dan 1 kelompok diantaranya tidak dapat diidentifikasikan dengan jelas kelompok jenis malaria manakah yang harus dimasukkan. Limitasi berikutnya adalah ketersediaan data lapangan yang tidak tervalidasi dengan baik sehingga banyak ditemukan hasil yang menurut penulis agak aneh dan bertolak belakang dengan kasus empiris yang biasa terjadi, misalnya: dalam data kami dapatkan bahwa rerata hilangnya hari pada malaria jenis tertiana lebih besar dari pada malaria tropika, hal ini bertolak belakang dengan kasus empiris yang sebagian besar menimbulkan gejala yang lebih berat dan parah adalah malaria tropika. Distribusi data yang tidak normal juga mengakibatkan kesenjangan data malaria dan kontrol yang terlalu besar, sehingga menyebabkan proporsi kasus dan kontrol menjadi tidak baik. Tentang Data Pada data karakteristik responden didapatkan beberapa hasil malaria yang disandingkan dengan disabilitas mayoritas lebih diderita oleh jenis kelamin perempuan, hal ini sesuai dengan pernyataan Yavinsky yang menyatakan dibeberapa wilayah wanita hamil dapat lebih mudah menderita malaria akibat perubahan fisiologis tubuhnya.(11) World Health Organization (WHO) juga melaporkan bahwa wanita remaja yang sedang hamil lebih mudah menderita malaria.(12) Malaria lebih banyak diderita pada usia 15-45 tahun dibandingkan usia 46 tahun ke atas, hal ini sesuai pada kurva prevalensi penelitian tentang malaria lainnya
21
yang menyebutkan bahwa prevalensi malaria akan meningkat pada usia 15-20 tahun dan kembali menurun seiring bertambahnya usia.(13) Kasus malaria di wilayah Indonesia bagian timur lebih besar dibandingkan dengan wilayah Indonesia bagian barat, besarnya kasus malaria di Indonesia timur menunjukkan bahwa semakin kompleknya permasalahan yang diakibatkan oleh penyakit ini. Penelitian di Papua mulai Januari 2004 hingga Desember 2007 melaporkan satu dari empat pasien terinfeksi Plasmodium vivax, satu dari lima terinfeksi P. falciparum, dan satu dari tiga terinfeksi keduanya, bahkan kasus anemia berat berkaitan dengan infeksi keduanya.(14) Kasus malaria terlihat lebih besar pada responden dengan status ekonomi rendah dan terendah dibandingkan dengan responden dengan status ekonomi menengah hingga teratas. Sebagian besar wilayah endemis malaria merupakan wilayah dengan kondisi perekonomian menengah ke bawah sehingga malaria lebih sering menyerang penduduk dengan status status ekomoni bawah hingga terbawah. Hal serupa disampaikan oleh Breman, dkk bahwa populasi miskin memiliki risiko terbesar 58% dari kasus malaria di 20% populasi termiskin di dunia ditambah lagi mereka mendapatkan pelayanan terburuk dan semakin terpuruk perokonomiannya karena penyakit mereka.(15) Gambar 15.5 menggambarkan keterkaitan dimana kasus malaria tertinggi pada penduduk dengan tingkat pendidikan menengah dan rendah, sedangkan mereka dengan tingkat pendidikan tersebut sebagian besar hanya dapat mengisi pekerjaan setingkat buruh atau karyawan kelas bawah. Pada wilayah pertambangan dan perkebunan yang sebagian besar wilayahnya merupakan daerah endemis malaria memiliki pekerja terbanyak pada tingkat pendidikan menengah dan rendah, sehingga mereka lebih berisiko menderita malaria dibandingkan pekerja dengan pendidikan tinggi yang sebagian besar bekerja di dalam ruangan dari pada di tempat terbuka. Gambar 15.6 sendiri menunjukkan bahwa sebagian orang yang bekerja lebih banyak yang menderita malaria dibandingkan yang tidak bekerja. Malaria memberikan skor lebih tinggi pada disabilitas pada jenis konsentrasi (2,38) dibandingkan dengan responden yang tidak menderita malaria 22
(2,22). Hal ini didukung oleh Vos, dkk (16) yang menyatakan bahwa terjadi peningkatan disabilitas dan gangguan motor kognitif penderita malaria dari tahun 1990 hingga tahun 2010 pada segala usia. Sebagian besar jenis disabilitas lebih besar diakibatkan oleh malaria walaupun selisih skor dengan bukan penderita malaria tidak terlalu besar, namun jika dilihat dari rentang nilai skornya, malaria memberikan rentang skor disabilitas lebih besar dibandingkan yang tidak menderita malaria. Kontribusi jenis malaria terhadap macam disabilitas, baik malaria tropika maupun tertiana memberikan nilai skor disabilitas yang tidak terlalu besar satu sama lain. Malaria tropika memberikan skor lebih tinggi pada disabilitas jenis aktifitas harian dan merawat tubuh, dan sebaliknya malaria tertiana memberikan skor disabilitas pada jenis konsentrasi dan aktifitas social dan komunikasi yang lebih tinggi dibandingkan malaria tropika. Tingginya skor pada kolom lainnya/tidak tahu merupakan salah satu kelemahan dari kuesioner yang memberikan peluang pada responden yang lupa atau tidak tahu jenis malaria yang dideritanya, sehingga diduga masih ada penderita malaria tropika maupun tertiana yang ikut dimasukkan dalam kolom lainnya hanya karena mereka menjawab tidak tahu. Keterkaitan malaria dan disabilitas dapat dilihat pada tabel 15.3 yang menunjukkan hubungan yang signifikan (p=0,000), bahkan penderita malaria dapat berisiko mengalami disabilitas 1,6 kali (OR=1,569). Breman dkk menyatakan bahwa hampir 3% disabilitas diakibatkan oleh malaria, kematian pada umumnya 10% terjadi di Afrika.(15) Perbedaan beban disabilitas yang diakibatkan malaria menurut pembagian wilayah Indonesia menunjukkan bahwa Indonesia bagian barat 1,2 kali bebannya lebih besar mengalami disabilitas karena malaria dibandingkan dengan Indonesia bagian timur walaupun perbedaan keduanya tidak signifikan (p=0,208). Tingginya paparan malaria di Indonesia bagian Timur seperti wilayah Sulawesi, Maluku, NTT dan Papua diduga meningkatkan imunitas adaptif terhadap penyakit ini. Imunitas ini melindungi penderita dari gejala klinis walaupun dengan parasitemia dan menurunkan derajat parasitemia.(17) Hal tersebut yang membuat penderita di Indonesia wilayah timur tidak terlalu banyak yang mengalami disabilitas jika 23
dibandingkan dengan penderita di Indonesia wilayah barat. Hal ini diperkuat dengan data hilangnya hari kerja atau hari sekolah pada penderita di Indonesia bagian barat lebih besar dari pada penderita di wilayah Indonesia bagian timur (tabel 15.5). Tabel 15.6 menunjukkan tidak ada perbedaan yang berarti, baik penderita yang berperan sebagai kepala keluarga (KK) maupun anggota rumah tangga (ART) sama kehilangan hari kerja atau hari sekolah dalam selisih jumlah yang tidak terlalu jauh, meskipun demikian ART yang pada umumnya kelompok anak usia sekolah dan perempuan lebih banyak kehilangan hari misalnya untuk sekolah atau kegiatan rumah tangga lainnya. Kecilnya nilai mean (rerata) hilangnya hari karena sebagian besar penderita menjawab nol hari yang berarti mereka menganggap bahwa malaria yang dideritanya tidak begitu berpengaruh terhadap aktivitas hariannya. Tabel 15.7 menggambarkan hilangnya hari kerja maupun hari sekolah akibat malaria lebih besar diakibatkan oleh malaria tertiana atau malaria vivax. Hal ini didukung oleh penelitian Tjitra, dkk yang menyatakan walaupun tidak secara umum mengindikasikan, Plasmodium vivax berkontribusi terhadap keparahan dan kematian akibat malaria terutama pada anak di Papua.(14) Hilangnya hari dimana terjadi disabilitas karena jenis malaria lainnya dan tidak tahu lebih besar dibanding jenis malaria tropika dan tertiana, hal ini diduga terjadi penumpukan data responden yang diduga sebenarnya terserang malaria tropika atau tertiana yang menjawab tidak tahu. Malaria, Disabilitas dan Kerugian Sosial Ekonomi Sachs menyebutkan adanya hubungan yang mencolok antara malaria dan kemiskinan, malaria pada negara endemis memiliki pertumbuhan ekonomi yang lebih rendah dimana malaria menghambat pertumbuhan pelbagai segi termasuk pertumbuhan populasi, tabungan dan investasi, produktivitas pekerja, angka kebolosan sekolah, mortalitas, dan biaya kesehatan.(18) Data di atas merupakan gambaran pengaruh malaria terhadap hilangnya kemampuan dalam melakukan aktivitas harian yang biasa disebut disabilitas. Menurut Ascobat Gani dalam Husain, secara ekonomi disabilitas dapat merugikan dari beberapa aspek: 1) psikologis akibat sakit, kerugian non material yang diderita 24
karena menderita rasa sakit, tekanan mental, dan kesedihan dari diri sendiri maupun kerabat yang tidak dapat dihitung dengan nilai uang namun bisa dirasakan; 2) kerugian sosial dan waktu senggang, karena malaria penderita jadi kehilangan waktu untuk bersosialisasi maupun sekedar berekreasi dan kerugian ini tidak dapat dinilai dengan uang; 3) menurunnya produktivitas jangka pendek, penderita malaria kehilangan hari kerja atau hari sekolah dan kegiatan rumah tangga lainnya, kerugian berupa pengeluaran rumah tangga yang bertambah karena berobat malaria dan pemasukkan yang berkurang akibat tidak masuk kerja termasuk menurunnya produktivitas karena sakit; 4) menurunnya produktivitas jangka panjang, misalnya gangguan kecerdasan pada penderita akibat sakit malaria sehingga menurunkan kemampuan inovatif untuk meningkatkan perekonomian keluarga. (19) Kerugian ekonomi yang diakibatkan oleh malaria dapat disimulasikan sebagai berikut: 1. Berdasarkan Riskesdas 2013 penderita malaria di atas umur 15 tahun sebesar 4896 responden, dimana penderita di Indonesia bagian barat sebesar 1358 responden, dan Indonesia bagian timur sebesar 3538 responden. 2. Rerata upah minimum regional secara nasional berdasarkan Peraturan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi, Permenakertrans No. 7 Tahun 2013 tentang Daftar Upah Minimum Provinsi UMP/UMR(20) sebesar Rp. 1.595.670.3. Rerata hilangnya hari kerja karena sakit malaria adalah 1 hari. 4. Maka, hilangnya pendapatan masyarakat karena hilangnya 1 hari kerja sebesar: (Rp. 1.595.670:20 hari kerja) x1 hari sakit x4896 responden = Rp. 390.620.016.5. Jika dibandingkan beban malaria berdasarkan wilayah Indonesia, sebagai berikut: Indonesia bagian barat: (Rp.1.668.156:20 hari kerja) x 1 hari sakit x1358 responden = Rp. 113.267.792.Indonesia bagian timur: (Rp.1.505.062:20 hari kerja) x 1 hari sakit x3538 responden = Rp. 266.245.468.Data simulasi di atas menunjukkan bahwa kerugian masyarakat karena sakit malaria begitu besar, hal tersebut belum diperhitungkan pengeluaran saat berobat dan biaya lainnya saat sakit. Simulasi tersebut juga hanya dihitung 25
berdasarkan jumlah kasus dari kegiatan survei nasional sehingga jumlah kasus malaria yang sebenarnya di masyarakat pasti jauh lebih besar lagi. Beban Indonesia wilayah timur jelas lebih besar kerugiannya dari aspek perekonomian masyarakat karena lebih banyak kasus malaria yang terjadi dibanding Indonesia bagian barat sehingga faktor pengali menjadi begitu besar. Malaria masih menjadi masalah di Indonesia jika dilihat dari besarnya jumlah kasus setiap tahunnya, dan besarnya kerugian ekonomi yang dapat ditimbulkannya.
17 Kesimpulan dan Saran Kesimpulan dari penelitian ini adalah Malaria mengakibatkan 1,6 kali disabilitas dan Malaria di Indonesia Timur dapat 1,3 kali berisiko menimbulkan disabilitas.
Malaria
tropika
dan
tertiana
tidak
berbeda
signifikan
dalam
mengakibatkan disabilitas, walaupun demikian malaria tertiana sedikit lebih besar pengaruhnya dalam mengakibatkan disabilitas bagi individu. Dari segi hilangnya hari produktif, Indonesia bagian barat sedikit lebih besar dibandingkan Indonesia bagian Timur. Ditinjau dari aspek peranan individu terhadap keluarga, ART lebih beresiko mengalami hilangnya hari lebih besar di bandingkan KK walaupun tidak signifikan. Menurut jenis Malaria, malaria tertiana memberikan kontribusi hilangnya hari lebih banyak dari pada malaria tropika dan campuran. Malaria dapat mengakibatkan kerugian masyarakat sebesar Rp. 390.620.016.- dari hilangnya satu hari kerja karena sakit malaria. Berdasarkan kesimpulan di atas maka direkomendasikan untuk lebih meningkatkan upaya pemberantasan malaria terutama di Indonesia Bagian Timur yang memiliki prevalensi malaria yang lebih tinggi. Peningkatan pelayanan kesehatan dan pengobatan yang tepat bagi penderita agar proses penyembuhan dan pemulihan lebih cepat sehingga menurunkan risiko disablitas bagi penderita malaria. Peningkatan akses pelayanan kesehatan gratis terutama bagi masyarakat ekonomi menengah ke bawah agar penderita tidak mengalihkan kepada pengobatan mandiri maupun alternatif yang belum dijamin khasiatnya yang justru akan menimbulkan resistensi bagi pengobatan malaria. 26
18 Daftar Kepustakaan 1.
2. 3. 4. 5.
6.
7. 8. 9.
10. 11.
12. 13. 14.
15.
Boesri H, Buwono DT. Gambaran malaria di daerah lintas batas IndonesiaMalaysia (Kec. Sebatik dan Sebatik Barat, Kabupaten Nunukan, Prov. Kalimantan Timur). Jurnal Vektor Penyakit. 2011;V(1):26-38. Kemenkes. Riset Kesehatan Dasar 2013. Jakarta: Badan Litbang Kesehatan, 2014. Kemenkes. Riset Kesehatan Dasar 2007. Jakarta: Badan Litbang Kesehatan, 2008. Nizar M, Taviv Y, Sembiring T, Hakim L. Faktor yang mempengaruhi pembelian obat malaria di warung. Aspirator. 2013;5(1):9-15. Heikkinen E. What are the main risk factor for disability in old age and how can disability be prevented. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe's Health Evidence Network (HEN), 2003. Astuti WD, Budijanto D. Tingkat disabilitas fisik berdasarkan penyakit degeneratif yang diderita menurut faktor sosial dan demografi. Buletin Penelitian Sistem Kesehatan. 2009;12(4):378-92. Wiser MF. Protozoa and Human Disease. New York and London: Garland Science; 2011. 218 p. Fahmeir L, Tutz G. Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linier Models. New York: John Willey and sons, Inc.; 1994. Sari VN, Sumarminingsih E, Bernadheta M. Pemilihan Model Regresi Logistik Multinomial dan Ordinal terbaik Berdasarkan R2 MC. Fadden. 2010 [cited 2014 1 Agustus]. Husaini U. Pengantar Statistika. Jakarta: Bumi Aksara; 2006. Yavinsky RW. Women more vulnerable than men to climate change2012 [cited 2014 16 Desember]. Available from: http://www.prb.org/Publications/Article/2012/women-vulnerable-climatechange.aspx. WHO. Gender and health[cited 2014 16 Desember]. Available from: http://www.who.int/gender/documents/gender_health_malaria.pdf. Mendis K, Sina BJ, Marchesini P, Carter R. The neglected burden of Plasmodium vivax Malaria. Am J Trop Med Hyg. 2001;64(1,2):97-106. Tjitra E, Anstey NM, Sugiarto P, Warikar N, Kenangalem E, Karyana M, et al. Multidrug-resistant Plasmodium vivax associated with severe and fatal malaria: a prospective study in Papua, Indonesia. PLoS Med [Internet]. 2008 [cited 2014 18 Desember]; 5(6):[e128 p.]. Available from: http://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.oo50128. Breman JG, Alilio MS, Mills A. Conquering the intolerable burden of malaria: what's new, what's needed: a summary. Am J Trop Med Hyg. 2004;7(Suppl 2):115.
27
16. Vos T, Flaxman AD, Nagavi M, Lozano R, Michaud C, Ezzati M, et al. Years lived with disability (YLDs) for 1160 sequelae of 289 diseases and injuries 19902010: a systematic analysis for the global burden of disease study 2010. Lancet. 2012;380:2163-96. 17. Doolan DL, Dobano C, Baird JK. Acquired Immunity to malaria2009 [cited 2014 19 Desember]; 22(1):[13-36 pp.]. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2620631/#!po=58.1224. 18. Sachs J, Malaney P. The economic and social burden of malaria2002 [cited 2014 16 desember]; 415:[680-5 pp.]. Available from: http://www.nature.com/nature/journal/v415/n6872/abs/41568a.html. 19. Husain. 100 Milyar kerugian ekonomi akibat sakit malaria (analisis terhadap pasien rawat inap di Ruang Rawat Inap Badan Rumah Sakit Daerah Kabupaten Banggai Tahun 2010. Banggai, Sulawesi Tengah2011 [cited 2014 19 Desember ]; Available from: http://husainskmmkes.wordpress.com/2011/01/31/100-milyarkerugian-ekonomi-akibat-sakit-malaria/. 20. KemenakerTrans RI. Daftar Upah minimum Provinsi UMP/UMR Tahun 2014, 7 (2013).
28
19 Lampiran 19.1 Kuesioner RKD 2013-RT 19.2 Kuesioner RKD 2013-IND 19.3 Naskah Publikasi
29
