Pengolahan dan Analisis Data Surveilans - LANGKAH-LANGKAH SURVEILANS KESEHATAN ANAK

BAB 4. LANGKAH-LANGKAH SURVEILANS KESEHATAN ANAK

C. Pengolahan dan Analisis Data Surveilans

1. Pengolahan Data

Pengolahan merupakan kegiatan yang dimulai dari pembersihan data, pengelompokkan data menurut unit analisis yang akan dilakukan. Pembersihan data bertujuan untuk mengidentifikasi data yang tidak dapat dikelompokkan dalam data yang akan dianalisis. Selanjutnya dilakukan analisis dan interpretasi data.

2. Analisis Data Surveilans

Data dapat dianalisis secara deskriptif atau analitik. Analisis deskriptif bertujuan mendistribusikan data (baik data morbiditas dan mortalitas) berdasarkan variabel orang, tempat dan waktu. Dari Variabel orang akan didapatkan kelompok yang rentan terhadap morbiditas dan mortalitas tertentu, dari variabel tempat akan didapatkan daerah prioritas untuk dilakukan pembinaan wilayah kemudian dari variabel waktu dapat diperoleh kecenderungan kejadian morbiditas dan mortalitas antar waktu. Sedangkan pada analisis data yang bersifat analitik adalah analisis yang mencoba menjawab dugaan adanya hubungan antara faktor (program-program kesehatan anak) dengan data morbiditas atau mortalitas anak. Untuk analisis yang bersifat analitik hanya dianjurkan pada daerah yang mempunyai SDM yang mempunyai kapasitas tersebut.

a. Analisis Deskriptif

1) Analisis Data Deskriptif Surveilans Morbiditas

Contoh analisis data secara deskriptif y a i t u distribusi data morbiditas anak berdasarkan kelompok umur (neonatus, bayi dan balita), jenis kelamin, lokasi/wilayah kerja atau berdasarkan bulan (waktu) untuk melihat kecenderungan morbiditas atau mortalitas balita berdasarkan variabel orang, tempat dan waktu. Berikut ini adalah c o n t o h data morbiditas jumlah bayi dan anak balita sakit di kabupaten X dengan jumlah populasi 805.000 orang. Kabupaten tersebut memiliki 6 kecamatan dengan data sebagai berikut :

Tabel 2. Contoh Distribusi Bayi dan Anak Balita Sakit per Kecamatan

KecamatanNeonatus ^Jumlah Sakit Jumlah Bayi Sakit Jumlah Anak Balita Sakit ^Populasi Jumlah

Neonatus ^JumlahBayi

Jmlah Anak Balita Prev Neo Sakit Prev Bayi Sakit Prev Anak Balita Sakit A 62 85 174 120,000 500 12,000 48,000 0.124 0.007 0.004 B 51 94 178 130,000 600 13,000 52,000 0.085 0.007 0.003 C 51 86 170 125,000 400 12,500 50,000 0.128 0.007 0.003 D 53 97 175 140,000 200 14,000 56,000 0.265 0.007 0.003 E 42 93 167 210,000 300 21,000 84,000 0.140 0.004 0.002 F 40 88 165 80,000 200 8,000 32,000 0.200 0.011 0.005 Total 299 543 1,029 805,000 2,200 80,500 322,000 0.157 0.007 0.003

21 Surveilans Kesehatan Anak (Seri Balita) ...

Kec. Neonatus Bayi Anak Balita

Jan Feb Mar Apr Total Jan Feb Mar Apr Total Jan Feb Mar Apr Total

A 20 13 14 15 62 21 22 21 21 85 42 43 44 45 174 B 16 12 11 12 51 22 23 24 25 94 46 45 44 43 178 C 20 10 10 11 51 21 22 21 22 86 41 43 42 44 170 D 15 14 13 11 53 22 24 25 26 97 43 43 44 45 175 E 11 10 11 10 42 21 24 22 26 93 42 42 41 42 167 F 10 10 10 10 40 21 22 22 23 88 41 41 42 41 165 Total 92 69 69 69 299 128 137 135 143 543 255 257 257 260 1,029

Cara menghitung prevalensi sakit pada kelompok neonatus adalah dengan membagi jumlah neonatus yang sakit dengan jumlah total neonatus pada wilayah yang sama. Hal yang sama dapat dilakukan untuk kelompok bayi dan balita.

Untuk membandingkan data morbiditas sebaiknya digunakan prevalensi atau proporsi penyakit per jumlah target populasi (kelompok umur) sehingga dapat dibandingkan secara proporsional terhadap semua wilayah (desa/kelurahan, kecamatan, kabupaten atau provinsi) karena jumlah target populasi untuk setiap wilayah berbeda-beda.

Untuk neonatus, menggunakan sasaran yang sama dengan sasaran bayi (sesuai dengan Pedoman PWS KIA). Sehingga jumlah populasi neonatus dapat menggunakan jumlah populasi kelompok bayi untuk mendapatkan prevalensi atau proporsi penyakit di suatu wilayah pada periode tertentu. Distribusi penyakit tersebut berdasarkan waktu dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 3. Contoh Distribusi Bayi dan Balita Sakit per Kecamatan per Bulan

a). Distribusi berdasarkan variabel orang

Dari Tabel di atas, dapat dilihat prevalensi bayi sakit dan balita sakit dengan menghitung bayi/anak balita yang sakit dibagi dengan populasi bayi/ balita.

Grafik 1. Proporsi Neonatus, Bayi dan Anak Balita Sakit di Kab X

Dari Grafk 1 dapat dilihat bahwa proporsi neonatus sakit merupakan kelompok umur yang memiliki proporsi paling tinggi diantara kelompok umur lainnya (bayi dan balita). Dapat disimpulkan bahwa neonatus pada kabupaten X merupakan kelompok umur paling rentan terhadap penyakit.

24 d). Distribusi Berdasarkan Variabel Waktu

Berdasarkan distribusi menurut waktu dapat dilihat pola penyakit pada neonatus, bayi dan balita, kecenderungannya menurut waktu meningkat atau menurun.

Grafik 5. Distribusi Jumlah Neonatus, Bayi dan Anak Balita Sakit per Bulan di Kabupaten X dan Y

Berdasarkan Grafik 5, jumlah neonatus, bayi dan anak balita sakit memiliki kecenderungan meningkat dan jumlah neonatus sakit memiliki kecenderungan menurun. Jumlah anak balita sakit lebih besar dibandingkan bayi dan jumlah neonatus sakit memiliki jumlah paling kecil setiap bulannya. Distribusi jumlah anak balita sakit di atas hanya dapat dilihat untuk melihat tren (kecenderungan). Data tersebut tidak dapat digunakan untuk melihat besar masalah kelompok mana (neonatus, bayi dan anak balita) yang memiliki proporsi atau prevalensi sakit paling tinggi. Bila akan melihat prevalensi atau proporsi harus menghitung prevalensi atau proporsi sakit untuk setiap kelompok umur tersebut.

Informasi distribusi berdasarkan orang, tempat dan waktu tersebut dapat ditelusuri lebih lanjut dengan melihat jenis penyakit yang paling banyak di antara neonatus, bayi dan anak balita atau per kecamatan dengan contoh jenis penyakit pada neonatus, bayi dan anak balita per kecamatan sebagai berikut:

Grafik 6. Distribusi Penyakit pada Neonatus per Kecamatan

b) Distribusi Berdasarkan Variabel Tempat

Proporsi neonatus, bayi dan balita sakit didistribusikan menurut tempat (berdasarkan kecamatan) dapat dilihat pada grafik 2, 3 dan 4 di bawah ini:

Grafik 2. Proporsi Neonatus Sakit per Kecamatan

Grafik 3. Proporsi Bayi Sakit per Kecamatan

Grafik 4. Proporsi Anak Balita sakit per Kecamatan

Dari grafik distribusi tersebut dapat diketahui bahwa kecamatan B memiliki proporsi neonatus sakit paling tinggi, kecamatan C memiliki proporsi bayi dan balita sakit paling tinggi diantara 6 kecamatan yang ada di kabupaten X.

23 Surveilans Kesehatan Anak (Seri Balita) ...

24 d). Distribusi Berdasarkan Variabel Waktu

Berdasarkan distribusi menurut waktu dapat dilihat pola penyakit pada neonatus, bayi dan balita, kecenderungannya menurut waktu meningkat atau menurun.

Grafik 5. Distribusi Jumlah Neonatus, Bayi dan Anak Balita Sakit per Bulan di Kabupaten X dan Y

Grafik 6. Distribusi Penyakit pada Neonatus per Kecamatan

Berdasarkan Grafik 6 diatas tampak bahwa jenis penyakit yang banyak pada kecamatan A dan D adalah diare sedangkan kecamatan E penyakit terbanyaknya diare dan ISPA dan p n e u m o n i a .

Grafik 7. Distribusi Penyakit pada Bayi per Kecamatan di Kabupaten X Tahun Y

Pada Grafik 7, penyakit terbanyak pada bayi di kecamatan D, E dan F adalah diare.

Di Kecamatan A, B, dan C penyakit terbanyaknya adalah ISPA dan pneumonia.

Grafik 8. Distribusi Penyakit pada Anak Balita per Kecamatan

Dari data di atas dapat dilihat distribusi jumlah anak balita sakit per kelompok penyakit dan kecamatan. Berdasarkan data tersebut dapat diidentifkasi kecamatan mana yang memiliki masalah dengan kelompok penyakit tertentu, yaitu: kecamatan A memiliki masalah kesehatan diare, sedangkan kecamatan lainnya memiliki masalah kesehatan ISPA dan pneumonia sebagai masalah kesehatan utama dan diare menempati masalah kesehatan kedua di seluruh kecamatan lainnya.

Dari data di atas, dapat diketahui juga bahwa masalah kesehatan kelainan bawaan didapat cukup banyak di Kecamatan A dan B. Sedangkan malaria menjadi masalah kesehatan hanya pada anak balita di Kecamatan A. Dengan melihat distribusi penyakit diantara anak balita per kecamatan, maka dapat diidentifkasi, masalah

25 Surveilans Kesehatan Anak (Seri Balita) ...

Kec Neonatus Bayi Anak Balita

Jan Feb Mar Apr Total Jan Feb Mar Apr Total Jan Feb Mar Apr Total

A 2 3 4 5 14 1 2 1 1 5 2 3 4 5 14 B 1 2 1 2 6 2 3 4 5 14 6 5 4 3 18 C 0 0 0 1 1 1 2 1 2 6 1 3 2 4 10 D 5 4 3 1 13 2 4 5 6 17 3 3 4 5 15 E 1 0 1 0 2 1 4 2 6 13 2 2 1 2 7 F 0 0 0 0 0 1 2 2 3 8 1 1 2 1 5 Total 9 9 9 9 36 8 17 15 23 63 15 17 17 20 69

kesehatan apa saja yang menjadi masalah kesehatan di kabupaten tersebut dan lokasi di mana masalah kesehatan tersebut terjadi. Hal tersebut selanjutnya dapat dikaitkan dengan program kesehatan anak (balita) yang berkontribusi terhadap kondisi morbiditas tersebut.

Dengan mengikuti contoh di atas, distribusi berdasarkan variabel orang, tempat dan waktu lainnya dapat dilakukan baik terhadap data morbiditas maupun data mortalitas.

2) Analisis Data Deskriptif Surveilans Mortalitas

Untuk data kematian analisis menggunakan data absolut, dengan tujuan agar membangkitkan kewaspadaan/kepedulian terhadap besarnya jumlah kematian.

Data kematian di kabupaten X terlihat seperti Tabel 4 di bawah ini:

Tabel 4. Distribusi Neonatus, Bayi dan Anak Balita Meninggal per Kecamatan per Bulan

a) Distribusi Berdasarkan Variabel Orang

Dari tabel di atas dapat dibuat analisis berdasarkan variabel orang dengan melihat jumlah kematian per kelompok umur (neonatus, bayi dan anak balita). Sebaran jumlah kematian per kelompok umur dapat dilihat seperti gambar di bawah ini:

Grafik 9. Distribusi Jumlah Neonatus, Bayi dan Anak Balita Meninggal per Kelompok Umur

Berdasarkan analisis data tersebut ternyata jumlah kematian anak balita paling tinggi dibandingkan dengan jumlah kematian bayi dan neonatus. Karena yang dilihat adalah jumlah kematian untuk melakukan interpretasi harus dilakukan secara hati-hati. Jumlah kematian tersebut harus dibandingkan dengan jumlah kematian per kelompok umur dibandingkan periode sebelumnya atau dibandingkan dengan kabupaten lain yang dijadikan standar atau yang memiliki angka kematian bayi atau anak balita tinggi

Distribusi jumlah kematian neonatus, bayi dan anak balita dapat dibandingkan secara langsung pada setiap wilayah karena ketiganya memiliki denominator yang sama yaitu: jumlah kelahiran hidup atau jumlah populasi balita yang jumlahnya pada setiap wilayah memiliki variasi yang tidak terlalu berbeda. Jumlah kematian tersebut juga memiliki jumlah yang relatif kecil, sehingga bila dibandingkan proporsinya juga akan menghasilkan proporsi yang terlalu kecil untuk dibandingkan untuk di setiap wilayah. Sehingga dapat dibandingkan secara langsung dengan segala keterbatasannya. b) Distribusi Berdasarkan Variabel Tempat

Grafik 10. Distribusi Jumlah Kematian Neonatus per Kecamatan

Grafik 11. Distribusi Jumlah Kematian Bayi per Kecamatan

27 Surveilans Kesehatan Anak (Seri Balita) ...

Grafik 13. Distribusi Jumlah Kematian Neonatus, Bayi, Anak Balita per Bulan

Bila dilihat jumlah kematian neonatus, bayi dan anak balita berdasarkan waktu setiap bulannya jumlah kematian neonatus memiliki kecenderungan tetap, bayi dan anak balita memiliki kecenderungan memiliki jumlah kematian yang meningkat.

Selanjutnya dari data di atas, perlu ditelusuri penyebab kematian neonatus, bayi dan anak balita pada masing-masing kelompok umur pada kecamatan yang memiliki masalah dengan jumlah kematian tersebut. Sebagai contoh gambaran sebab kematian pada seluruh kecamatan di atas dapat dilihat pada tabel di bawah:

Penyakit Kecamatan Neonatus A B C D E F Tetanus Neonatorum 5 2 1 1 1 0 Pneumonia 4 1 0 4 1 0 Ikterus 1 0 0 2 0 0 Diare 2 2 0 3 0 0 Kelainan bawaan 2 1 0 3 0 0 Total 14 7 1 13 2 0 Bayi A B C D E F Tetanus 3 5 3 6 4 3 Diare 0 1 1 0 0 0 Pneumonia 0 0 0 3 0 0 Campak 2 5 2 4 4 3 Difteri 0 2 0 2 4 1 Malaria 0 1 3 0 0 0 Lainnya 0 0 0 1 1 1 Total 5 15 9 17 13 8 Anak Balita A B C D E F Diare 6 5 3 5 3 2 Pnemonia 4 6 2 5 2 2 Campak 0 0 2 2 0 0 Malaria 1 2 0 1 0 0 Difteri 3 3 0 0 1 0 DBD 0 2 3 2 1 1 Lainnya 4 2 6 1 3 3 Total 18 20 16 16 10 8

Tabel 5. Distribusi Sebab Kematian per Kelompok Umur per Kecamatan

Dari tabel 5 dapat diketahui bahwa kecamatan yang memiliki masalah jumlah kematian neonatus terbanyak (kecamatan A) memiliki kematian neonatus terbanyak yang disebabkan oleh asfksia. Bila kondisi ini dihubungkan dengan program kesehatan anak atau ibu yang berhubungan dengan asfiksia, maka dapat dilakukan intervensi yang tepat dan cepat untuk menurunkan kematian neonatus di kecamatan A.

Begitu juga dengan kecamatan yang memiliki masalah dengan jumlah kematian bayi terbanyak (kecamatan D). Ternyata dari data didapatkan bahwa kematian bayi di kecamatan D banyak disebabkan oleh pneumonia. Dengan melihat program kesehatan anak yang mempengaruhi kematian bayi akibat pneumonia, kematian bayi di kecamatan D dapat diturunkan. Begitu pula dengan kecamatan yang memiliki jumlah kematian anak balita paling banyak (kecamatan B). Penyebab kematian terbanyak di kecamatan B disebabkan oleh diare. Bila kematian diare dapat diintervensi dengan tepat, maka jumlah kematian balita di kecamatan B dapat diturunkan.

Distribusi sebab kematian menurut kelompok umur tersebut di atas, menunjukkan sebab kematian per kelompok umur (neonatus, bayi dan anak balita). Dengan melihat data tersebut dapat diketahui sebab kematian terbanyak pada setiap kelompok umur tersebut, sehingga dapat dilakukan intervensi yang berbeda pada setiap kelompok umur tersebut.

29 Surveilans Kesehatan Anak (Seri Balita) ...

b. Analisis Analitik

Analisis analitik pada data surveilans adalah analisis yang menggunakan analisis uji statistik tertentu seperti: uji korelasi, uji beda 2 mean (uji t dan uji z, uji beda 2 proporsi (uji chi-square dan uji anova/uji F) yang bertujuan untuk melihat hubungan antara kejadian tertentu dengan kejadian morbiditas atau mortalitas pada balita.

Dengan analisis analitik ini dapat dilihat hubungan antara capaian program (dari data PWS) tertentu dengan morbiditas dan mortalitas balita (dari data surveilans balita). Dengan analisis analitik ini juga dapat dilihat faktor (sosiodemograf dan sosio ekonomi) yang berhubungan dengan morbiditas dan mortalitas anak balita. Namun untuk melakukan analisis ini diperlukan pengetahuan dasar yang cukup untuk dapat menggunakan dan mengintepertasikan hasilnya. Oleh karena itu analisis analitik data surveilains pada buku ini dapat dilihat pada lampiran buku ini.

c. Analisis Terintegrasi

Analisis terintegrasi adalah analisis dari data surveilans (morbiditas dan mortalitas)

yang terintegrasi dengan program lintas sektor terkait. Analisis dimaksudkan untuk

mengetahui latar belakang/penyebab masalah kesehatan balita, mengetahui intervensi yang perlu dilakukan terhadap masalah kesehatan balita, dan mengetahui kesiapan

dalam menangani masalah kesehatan balita.Sebagai contoh, analisis surveilans

morbiditas dan mortalitas anak dilakukan terintegrasi (lintas program) dengan analisis PWS KIA dan PWS gizi serta PWS imunisasi, sehingga didapatkan informasi yang komprehensif tentang kesehatan anak yang berhubungan dengan kesehatan ibu, gizi dan imunisasi sesuai dengan konsep surveilans pada buku ini.

Analisis terintegrasi perlu dilakukan oleh guna melihat faktor-faktor yang berhubungan dengan tingkat morbiditas dan mortalitas anak (termasuk faktor cakupan program kesehatan anak, ibu, gizi atau imunisasi). Contoh hubungan antara program imunisasi (cakupan imunisasi) dengan kejadian penyakit ISPA pada anak. Dapat dilakukan analisis korelasi atau analisis yang bersifat analitik dari kejadian di atas. Dengan melakukan analisis terintegrasi ini maka informasi-informasi yang berhubungan dengan kesehatan anak seperti tersebut di atas, akan lebih memberikan informasi yang lebih komprehensif, sehingga intervensi yang akan dilakukan akan lebih tepat sasaran.

Analisis terintegrasi dapat dilakukan secara deskriptif dan analitik pada setiap indikator/variabel program kesehatan anak, juga dapat dilakukan pada setiap tingkat atau jenjang pelayanan, baik di tingkat puskesmas, kabupaten, kota, provinsi dan tingkat pusat. Analisis terintegrasi dapat juga menggunakan pendekatan continuum of care.

Contoh analisis terintegrasi dengan menggunakan data pada surveilans morbiditas dan mortalitas pada anak balita di atas adalah sebagai berikut :

Kec Penyakit Sebab

Kematian ^{Capaian Program}Imunisasi Campak ^CapaianKN Lengkap Capaian Program Gizi(N/S) Capaian Program PKM A ISPA Pneumonia 80% 85% 60% 80% B Diare Diare 85% 80% 50% 80% C ISPA Pneumonia 76% 75% 80% 70% D ISPA Pneumonia 65% 60% 70% 75% E ISPA Pneumonia 57% 56% 75% 75% F ISPA Pneumonia 60% 54% 65% 65%

Tabel 6. Contoh Analisis Terintegrasi

... ...

Dari data di atas dapat diamati bahwa untuk permasalahan di setiap kecamatan program apa saja yang harus diperhatikan untuk menurunkan morbiditas dan mortalitas pada anak balita untuk yang menjadi masalah kesehatan di setiap kecamatan berbeda-beda, seperti:

• Pada kecamatan A dan B perlu ditingkatkan cakupan pelayanan gizi untuk meningkatkan indikator N/S

• Pada kecamatan C perlu ditingkatkan program imunisasi campak KN lengkap dan penyuluhan kesehatan terutama tentang ISPA

• Sedangkan untuk kecamatan D, E dan F perlu meningkatan cakupan semua program di atas (imunisasi campak, KN lengkap, gizi dan penyuluhan kesehatan).

Contoh di atas hanya melihat capaian 4 program terkait dengan morbiditas dan mortalitas anak balita. Hal itu dapat dilakukan terhadap program terkait lainnya. Hal yang sama dapat dilakukan juga terhadap morbiditas dan mortalitas neonatus dan bayi untuk melihat seluruh pencapaian program terkait (termasuk program kesehatan ibu pada neonatus) secara terintegrasi seperti di atas.

d. Analisis Continuum of Care

Analisis berdasarkan analisis pelayanan yang berkelanjutan adalah analisis surveilans morbiditas dan mortalitas kesehatan anak (balita) yang memperhatikan kontinuitas dari pelayanan kesehatan yang berkesinambungan terhadap kondisi morbiditas atau mortalitas bayi atau anak balita. Dengan demikian analisis terhadap kualitas dan kesinambungan pelayanan kesehatan bayi atau anak balita dilakukan dengan menganalisis pelayanan dasar yang seharusnya didapatkan sejak janin di dalam kandungan sampai dengan balita (continuum of care).

Grafik 14. Contoh Analisis Continuum of Care

Data tersebut dapat dikaji dari pengelola program kesehatan ibu, imunisasi, gizi, dan pengendalian penyakit menular dan penye- hatan lingkungan. Dengan melihat cakupan per indikator program tersebut, jika terdapat suatu kesenjangan, maka dapat dilakukan analisis secara berkesinambungan sehingga dapat diidentifkasi pada tahap mana terjadi perbedaan cakupan dan adanya missed opportunity pelayanan kesehatan yang menyebabkan tingginya suatu permasalahan morbidtas atau mortalitas bayi atau anak balita.

Di Kabupaten W didapatkan angka cakupan pelayanan kesehatan ibu dan balita tahun 2011 dan 2012 seperti pada Gambar 14. Terlihat peningkatan cakupan K4, tetapi cakupan TT2 menurun. Disini terlihat missed opportunity dan pelayanan yang memenuhi standar K4 seharusnya termasuk pemberian imunisasi TT. Persalinan yang ditolong oleh tenaga kesehatan mencapai 83,03% namun imunisasi HBO hanya 19,6%.

31 Surveilans Kesehatan Anak (Seri Balita) ...

Terlihat bahwa tenaga kesehatan yang menolong persalinan sebagian besar tidak memberikan imunisasi HBO kepada bayinya.

Penurunan cakupan tersebut dapat dibahas antar program untuk digali permasalahannya baik dari segi ketersediaan obat, alat dan vaksin, penganggaran, sumber daya tenaga kesehatan, manajemen ataupun masalah yang berasal dari tingkat masyarakat. Selain itu, dengan melihat continuum of care dapat terlihat adanya missed

opportunity atau validitas suatu data. Cakupan K4 tahun 2012 mencapai 80,1%

sedangkan cakupan TT2 ibu hamil hanya 46,6%. Seharusnya cakupan K4 sudah memenuhi kriteria ibu hamil mendapatkan imunisasi TT2. Pada kasus ini, terlihat adanya

missed opportunity. Ibu hamil yang diperiksa tidak mendapatkan imunisasi TT.

Begitu juga untuk kunjungan neonatal pertama (KN1). Persalinan yang ditolong oleh tenaga kesehatan mencapai 83,03% namun neonatal yang dikunjungi atau kontak kembali dengan tenaga kesehatan hanya 71,70%, apalagi ASI eksklusif yang hanya mencapai 44,6%. Masalah ini perlu dianalisis lebih mendalam.

Dalam dokumen ... Surveilans Kesehatan Anak (Seri Balita) (Halaman 31-42)