Sebanyak 240 ekor sampel DOC yang diambil di Bandar Udara Soekarno Hatta diketahui persentase asal kabupaten yaitu Subang (42.5%), Cianjur (22.5%), Tangerang (22.5%), Bogor (7.5%), dan Sukabumi (5%). Jumlah DOC broiler sebanyak 156 ekor (65%) dan DOC layer sebanyak 84 ekor (35%). Pengambilan sampel dengan metode detect disease ini digunakan mendeteksi suatu wilayah bebas penyakit penyakit AI pada DOC, apabila ditemukan 1 ekor positif maka dapat dikatakan wilayah tersebut telah terjangkit penyakit AI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prevalensi DOC yang dilalulintaskan dari masing-masing Kabupaten yaitu Kabupaten Subang (85.7%), Cianjur (81.9%), Tangerang (89.7%), Bogor (91.7%) dan Sukabumi (77.6%) (Tabel 9).
Tabel 9. Prevalensi AI di Kabupaten Asal DOC yang dilalulintaskan Kabupaten
Asal DOC
positif IHK per jumlah sampel Populasi sampel Prevalensi Subang 66/102 102956 85.7 % Tangerang 41/54 47000 89.7 % Cianjur 31/54 62727 81.9 % Bogor 15/18 18500 91.7 % Sukabumi 6/12 18000 77.6 %
Analisis Data Tingkat Ternak
Analisis data tingkat ternak dilakukan dengan menggunakan analisis regresi logistik terhadap hasil penelitian mengenai kejadian AI pada DOC. Model regresi logistik digunakan untuk mengukur nilai asosiasi variabel yang bermakna (variabel prediktor selain AI sebagai variabel independen) terhadap kejadian AI (variabel dependen). Kasus yang dicatat berjumlah 240 (dari hasil pengujian laboratorium imunohistokimia untuk mendeteksi keberadaan antigen Avian
Influenza), tanpa adanya missing case. Faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian
AI adalah kabupaten, jenis, strain, biosekuriti, alat transportasi dan musim. Sebelum dilakukan analisis, perlu dilakukan transformasi terhadap variabel- variabel Kabupaten, Jenis, Biosekuriti, Transportasi, Musim, dan Strain karena merupakan variabel dummy. Variabel-variabel prediktor yang dicatat adalah variabel Kabupaten ditransformasi menjadi variabel Subang, Cianjur, Tangrg, Bogor, dan Sukabm; Variabel jenis ditransformasi menjadi broiler dan layer; variabel biosekuriti ditransformasi menjadi variabel kurang, sedang baik, sgtbaik; variabel transportasi ditransformasi menjadi sewa dan milik; variabel musim ditransformasi menjadi akhrhjn, kmrw dan awlhjn; variabel strain ditransformasi menjadi Cb, Hbr, Hsx, Hbd, Rss, Clyr, Bgt, Mf, Isb, Cbr dan Spl.
Hasil pemeriksaan laboratorium dan kuesioner selanjutnya dianalisis logistik (lampiran 8) terhadap ternak (DOC) dan diperoleh model akhir sebagai berikut :
AI = 0,41243 +0,9030 (awl hjn) + 1,54957 (Bgr) + 0,55727 (broiler) – 0,90985 (milik)
Dari hasil tersebut diketahui bahwa variabel yang bermakna dari urutan terbesar adalah Kabupaten Bogor (Bgr), awal hujan (awl hjn), dan DOC pedaging (broiler) yang memiliki asosiasi positif terhadap adanya virus AI pada DOC, sedangkan alat transportasi milik perusahaan pembibitan (milik) cenderung
mengurangi kemungkinan penularan AI. Asosiasi positif artinya bahwa kejadian AI tertinggi ada pada peternakan di Kabupaten Bogor dan akan cenderung meningkat pada awal musim penghujan serta jenis DOC yang berpotensi terinfeksi lebih tinggi adalah DOC pedaging.
Kejadian AI tertinggi pada peternakan di Kabupaten Bogor, ini sesuai dengan penelitian Susanti (2008) yang menyatakan bahwa prevalensi AI subtipe H5N1 pada unggas air di Kabupaten Bogor lebih tinggi dibandingkan dengan kabupaten lainnya. Unggas air berpotensi sebagai sumber penular virus AI pada unggas darat dan manusia. Penyakit flu burung atau AI biasanya muncul pada saat pergantian musim.
Kondisi ini biasanya situasi cuaca tidak stabil sehingga membuat ternak menjadi mudah stres, akibatnya daya tahan tubuh melemah dan memudahkan ayam terkena penyakit infeksius (Soejoedono & Handharyani 2006).
Penggunaan alat transportasi milik perusahaan jauh lebih baik daripada alat transportasi yang disewa oleh perusahaan untuk mendistribusikan DOC, hal ini disebabkan karena biosekuriti alat tranportasi milik perusahaan lebih baik dibandingkan persewaan alat angkut.
Penerapan model terhadap DOC broiler yang terkena AI adalah: P= P (penyakit|x) = e P β0 +β1x1+β2x2+ ...+βpxp P 1+ e P β0 +β1x1+β2x2+ ...+βpxp P
P= (AI=1|awlhjn,broiler, milik) = e P
0,41243+0,9030+1,54957+0,55727-0,90985 (1) P 1+ e P 0,41243+0,9030+1,54957+0,55727-0,90985 (1) P = eP 2,51242 (1) P 1+ eP 2,51242 (1) P = 12,33474 1+ 12,33474 = 92.5%
Probabilitas sebesar 92.5% ini diperoleh karena seluruh angka yang diperoleh dalam model akhir dikalikan dengan angka 1. Angka probabilitas ini digunakan untuk meramalkan kejadian AI pada DOC.
Pengujian dengan Unweighted Hosmer-Lemeshow Goodness of Fit Test
diperoleh sensitivitas (Se) model sebesar 68% dan spesifisitas (Sp) 63%. Hal ini berarti bahwa model ini mempunyai akurasi yang cukup untuk mendeteksi baik DOC yang positif AI maupun yang tidak positif AI.
Analisis Data Tingkat Peternak
Data prevalensi tiap sampling merupakan data kontinyu dan seleksi variabel independen yang akan dimasukkan dalam model dilakukan dengan dua macam metode, yaitu Forward Stepwise Regression dan Best Subset Regression. Hasil analisis secara Best Subset Regression Models, digunakan untuk menyeleksi awal variabel yang akan dianalisis. Prevalensi tiap sampling (prevsamp) sebagai variabel dependen (Lampiran 9). Untuk mengetahui kemungkinan ada asosiasi dengan variabel independen lainnya adalah dengan melihat Mallow’s Cp terkecil yaitu 3,5 dan Adjusted R Square sebesar 0,3103 dan didapatkan variabel Broiler, Akhjn, Awlhjn, Bgt, Bogor, Hbr dan Isb (Lampiran 10). Pengujian linieritas dengan menggunakan Unweighted Least Squares Linear Regression, maka model ini memiliki nilai R-Square 0,4341 dan Adjusted R-Square 0,3103. Koefisien regresi yang dihasilkan dari model ini dengan metode Wilk-Shapiro / Rankit Plot
cukup tinggi yaitu 0,9340 (Gambar 10).
-3 -2 -1 0 1 2 3
-4 -2 0 2
Wilk-Shapiro / Rankit Plot
Standardized Residuals
Rankits
Approximate Wilk-Shapiro 0.9340 40 cases
Gambaran histogram terhadap Standardized residual (Stdr) cenderung condong ke kanan (Gambar 11) dan Plot Residual Regresi terdistribusi cukup merata pula (Gambar 12).
-0.66 -0.59 -0.52 -0.45 -0.38 -0.31 -0.24 -0.17 -0.10 -0.03 0.04 0.11 0.18 0.25 0.32 0 3 6 9 Histogram Frequency RES
Gambar 11. Histogram dari model Best Subset Regression
0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 -4 -2 0 2 4
Regression Residual Plot
Sta nda rdiz ed Re sidua ls Fitted values
Metode dengan analisis Forward Stepwise Regression diperoleh variabel Broiler, Kemrw dan Sukabm dengan Adjusted R Square sebesar 0,1150 dan R
Squarese besar 0,1831. Nilai Variance Inflation Factor (VIF) kurang dari 3,
berarti tidak ada multikolinieritas diantara variabel tersebut.
Model akhir menggunakan Unweighted Least Squares Linear Regression
adalah sebagai berikut :
Prevalensi AI = 0,63062+0,19016(akhrhjn)+0,26026(awlhjn)+0,02901(broiler) -0,18145(Hubbard) -0,89087(Isab)
Hasil analisis model tersebut variabel menunjukkan bahwa Awlhjn, Akhrhjn dan Broiler mempunyai asosiasi positif terhadap prevalensi AI berarti pada akhir dan awal musim penghujan akan cenderung meningkatkan kejadian AI pada DOC terutama DOC pedaging. Variabel Hubbard dan Isab mempunyai asosiasi negatif terhadap kejadian AI.
Hasil analisis menggunakan Stepwise Regression diperoleh model akhir sebagai berikut :
Prevalensi AI = 0,85151+0.00358(broiler)-0,20102(kmrw)-0,37651(sukabm)
Hasil tersebut berarti prevalensi AI tertinggi pada DOC Broiler dan pada musim kemarau kejadian AI cenderung lebih sedikit, hal tersebut karena virus AI relatif tidak stabil dalam lingkungan. Virus cepat mengalami inaktivasi ketika terjadi perubahan pH atau kondisi nonisotonik, suhu (panas), dan kekeringan (Perez et al. 2005). Variabel lain yang juga berasosiasi negatif adalah Sukabm. Daerah Sukabumi walaupun juga termasuk sentra unggas tetapi hanya ada sedikit
SIMPULAN
1. Prevalensi AI tertinggi pada DOC yang dilalulintaskan adalah di Kabupaten Bogor 91.7%, diikuti oleh Kabupaten Tangerang 89.7%, Subang 85.7%, Cianjur 81.9%, dan yang terendah adalah Kabupaten Sukabumi 77.6%.
2. Hasil analisis pada ternak dan peternak diketahui bahwa kejadian infeksi AI tertinggi ditemukan di Kabupaten Bogor, pada awal musim penghujan dan di DOC pedaging.
3. Distribusi DOC menggunakan alat transportasi milik perusahaan akan mengurangi risiko DOC tertular AI.
SARAN
1. Pengiriman DOC sebaiknya menggunakan alat transportasi milik peternakan bukan milik distributor DOC.
2. Perlu dilakukan penelusuran ke peternakan asal DOC untuk mengetahui sumber penularan AI pada DOC.
3. Perlu dilakukan penelusuran ke daerah tujuan distribusi untuk mengetahui tingkat shedding virus asal DOC.