Estimasi dan Proyeksi
HIV/AIDS di Indonesia
Tahun 2011-2016
Kementerian Kesehatan
Republik Indonesia
2013
Daftar Isi
Kata Pengantar i
Daftar Isi ii
Daftar Bagan, Tabel, dan Grafik iii
Daftar Istilah dan Singkatan iv
Ringkasan Eksekutif v
1.
Pendahuluan 12.
Tujuan 23.
Metodologi 23.1. Pembagian Distribusi Geografis 2
3.2. Perangkat Lunak yang digunakan 2
3.3. Penetapan Data Dasar dan Asumsi 3
3.4. Proses Estimasi dan Proyeksi 5
3.5. Estimasi Orang Dengan HIV AIDS (ODHA) 11
4.
Hasil dan Diskusi 134.1. Modul AEM 13 4.2. Modul Spectrum 15
5.
Keterbatasan 186.
Kesimpulan 187.
Rekomendasi 198.
Daftar Pustaka 199.
Lampiran viiDaftar Bagan, Tabel, dan Grafik
Bagan 1 : Alur Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS di Indonesia 2011-2016
Tabel 1 : Estimasi dan proyeksi Jumlah ODHA Menurut Populasi Kunci di
Indonesia Tahun 2011-2016
Tabel 2 : Estimasi dan proyeksi Jumlah Infeksi Baru Menurut Kelompok
Populasi Kunci di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 1 : Estimasi dan Proyeksi Prevalensi HIV pada Populasi Usia 15-49
Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 2 : Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA, Kumulatif Kematian AIDS
dan Infeksi Baru Dewasa Usia ≥ 15 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 3 : Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA dan Kebutuhan ART Dewasa
Usia ≥ 15 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 4 : Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA, Kumulatif Kematian AIDS
dan Infeksi Baru Anak Usia 0-14 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 5 : Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA dan Kebutuhan ART Anak
Usia 0-14 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 6 : Estimasi dan Proyeksi Prevalensi HIV pada Ibu Hamil Positif HIV
di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 7 : Estimasi dan Proyeksi Kebutuhan Layanan PPIA di Indonesia
Daftar Istilah dan Singkatan
AEM Asian Epidemic Model
AIDS Acquired Immunodefeciency Syndrome
AIM AIDS Impact Model
ART Antiretroviral Therapy
ARV Antiretroviral
Demproj Demographic Projection
FSW Female Sex Worker/WPS
GWL-INA Jaringan gay, waria dan laki-laki yang berhubungan seks dengan
llaki-laki lain di Indonesia
HCPI HIV Cooperation Program Indonesia
HEMI HIV Epidemiological Modeling and Impact
HIV Human Immunodefeciency Virus
IDU Injecting Drug User/Penasun
IMS Infeksi Menular Seksual
JOTHI Jaringan Orang Terinfeksi HIV Indonesia
Kemenkes Kementerian Kesehatan
KPAN Komisi Penaggulangan AIDS Nasional
KTS Konseling Testing Sukarela
LSL Laki-laki Seks Laki-laki/MSM
MSM Men who have sex with men
MSW Male Sex Worker
ODHA Orang dengan HIV AIDS
OPSI Organisasi Perubahan Sosial Indonesia
Penasun Pengguna Napza Suntik
PKBI Perkumpulan Keluarga Berencana Indonesia
PKNI Persaudaraan Korban Napza Indonesia
PMS Penyakit Menular Seksual
PMTCT Prevention of mother-to-child HIV transmission/PPIA
PPIA Pencegahan penularan HIV dari ibu ke anak
PPS Pria Pekerja Seks
SDKI Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia
STBP Surveilans Biologis dan Perilaku
SUM1/FHI Scaling up at most-at-risk-population 1/Family Health International
SUPAS Survei Penduduk Antar Sensus
UNAIDS The Joint United Nations Programme on HIV/AIDS
UNODC United Nations Office on Drugs and Crime
WHO World Health Organization
Ringkasan Eksekutif
Sejak tahun 2008, Indonesia mulai menggunakan perangkat lunak Asian Epidemic Model (AEM) sebagai alat bantu untuk memproyeksikan dampak epidemi HIV dengan menentukan faktor yang paling mempengaruhi terjadinya infeksi HIV. Selain AEM, perangkat lunak Spectrum juga digunakan. Di dalam perangkat lunak Spectrum terdapat modul untuk membuat estimasi dan proyeksi demografi dan epidemi HIV dan AIDS.
Sebagai ringkasan dari estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di Indonesia pada tahun 2012 adalah sebagai berikut:
ODHA menurut populasi kunci 591.823
WPS langsung 10.616
WPS tidak langsung 4.872
Pelanggan WPS (langsung dan tidak
langsung) 107.784
Laki-laki seks dengan laki-laki 81.338
Pengguna napza suntik 27.763
Waria 9.152
Pelanggan waria 27.479
Laki-laki risiko rendah 112.921
Perempuan risiko rendah 209.898
Infeksi HIV baru menurut populasi kunci 71.879
WPS langsung 3.791
WPS tidak langsung 1.504
Pelanggan WPS (langsung dan tidak
langsung) 14.494
Laki-laki seks dengan laki-laki 16.883
Pengguna napza suntik 1.115
Waria 1.209
Pelanggan waria 4.331
Laki-laki risiko rendah 5.628
Perempuan risiko rendah 22.924
Prevalensi HIV populasi usia 15-49 tahun
(%) 0,41
Total ODHA 608.667
Dewasa usia ≥ 15 tahun 591.823
Anak-anak usia 0-14 tahun 16.884
Total Infeksi HIV baru 76.240
Dewasa usia ≥ 15 tahun 71.879
Anak-anak usia 0-14 tahun 4.361
Total kematian AIDS 27.323
Dewasa usia ≥ 15 tahun 25.484
Total kebutuhan ART 178.631
Dewasa usia ≥ 15 tahun 166.982
Anak-anak usia 0-14 tahun 11.649
Prevalensi ibu hamil positif HIV (%) 0,38
Ibu hamil positive HIV 15.517
Kebutuhan layanan PPIA 13.189
Epidemi HIV di Indonesia biasanya dihubungkan dengan pengguna jarum suntik (Penasun) dan pekerja seks perempuan (WPS), akan tetapi saat ini situasi epidemi HIV dan AIDS telah berubah. Pada tahun mendatang diproyeksikan jumlah terbesar infeksi HIV baru akan terjadi di antara laki-laki yang berhubungan seks dengan laki-laki (LSL), diikuti perempuan pada populasi umum (perempuan risiko rendah), yang terdiri dari perempuan terinfeksi melalui hubungan seks dengan pasangan yang telah terinfeksi serta wanita yang melakukan perilaku berisiko pada tahun-tahun sebelumnya dan mereka yang sebenarnya telah terinfeksi HIV dan baru dapat terdeteksi di kemudian hari. Jumlah infeksi HIV yang cukup besar terjadi pada laki-laki yang merupakan pelanggan pekerja seks dan laki-laki populasi umum, yang terdiri dari laki-laki yang terinfeksi melalui hubungan seksual dengan istri-istri mereka ditambah dengan laki-laki yang berhubungan seks dengan WPS pada tahun sebelumnya. Estimasi dan proyeksi HIV/AIDS dapat dimanfaatkan untuk perkiraan kebutuhan sumberdaya dan untuk melengkapi informasi bagi pemangku kebijakan sehingga dapat menentukan prioritas program dengan berbasis pada data. Selain itu, hasil ini dapat digunakan sebagai model dan informasi mutakhir untuk merevisi estimasi dan dampak setiap 2 tahun.
Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS di Indonesia
Tahun 2011-2016
1. Pendahuluan
Proyeksi epidemi HIV terkenal kompleks, khususnya pada awal epidemi dimana data yang dapat diandalkan terkait dengan parameter perilaku yang menggerakan epidemi tidak tersedia. Walaupun demikian, proyeksi epidemi HIV sangat dibutuhkan untuk menggambarkan kebutuhan berbagai layanan untuk program pencegahan, pengobatan, dukungan dan perawatan serta memperkirakan potensi infeksi baru yang dapat dicegah ketika melakukan analisis biaya yang sudah dan akan diinvestasikan dalam upaya penanggulangan HIV/AIDS.
Pada awal tahun 1990-an, terdapat dua model yang digunakan untuk memproyeksikan epidemi HIV di Indonesia - EpiModel dan IwgAIDS tetapi model ini telah digantikan oleh pengetahuan baru tentang epidemi HIV dan juga studi penelitian baru. Sehubungan meningkatnya kebutuhan negara-negara untuk mendapatkan panduan mengenai metode yang paling tepat sebagai perhitungan estimasi dan proyeksi mereka, UNAIDS dan WHO telah membentuk Reference Group on HIV Modeling, Estimates and Projections pada akhir tahun
1998 (http://www.epidem.org). Berdasarkan rekomendasi Reference Group,
dikembangkan sebuah model proyeksi yang lebih tepat untuk Asia. Asian
Epidemic Model (AEM) adalah sebuah model kurva-fitting dengan sejumlah parameter perilaku yang menggambarkan suatu keadaan epidemi nasional dari sub-epidemi pada sub-populasi khusus.
Selanjutnya pada tahun 2006 proyeksi epidemi HIV di Indonesia menggunakan HIV Epidemiological Modeling and Impact (HEMI). Estimasi dan proyeksi ini sudah memperhitungkan dinamika demografi dan prevalensi HIV pada populasi tertentu dan kemungkinan penularan HIV pada daerah pedesaan dan perkotaan. Selain itu, model ini juga sudah mengembangkan simulasi analisis sensitivitas dari hasil intervensi dengan beberapa skenario.
Pada tahun 2008, Indonesia mulai menggunakan perangkat lunak Asian
Epidemic Model (AEM) yang memproyeksikan epidemi dengan
mengkombinasikan data prevalensi HIV dan indikator perilaku yang relevan untuk dapat menentukan faktor yang paling mempengaruhi terjadinya infeksi HIV. Selain itu, perangkat lunak Spectrum juga digunakan sebagai alat bantu untuk memproyeksikan dampak epidemi HIV. Di dalam perangkat lunak Spectrum terdapat modul untuk membuat estimasi dan proyeksi demografi dan epidemi HIV dan AIDS. Kedua model yaitu AEM dan Spectrum telah digunakan oleh banyak negara .
2. Tujuan
Tujuan dari estimasi dan proyeksi HIV/AIDS tahun 2011-2016 di Indonesia adalah untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang situasi epidemi HIV saat ini dan perkiraan ke depan sehingga dapat digunakan oleh berbagai pihak dalam merencanakan program penanggulangan HIV dan AIDS di Indonesia yang lebih baik dan terarah. Selain itu, estimasi dan proyeksi ini juga diharapkan dapat digunakan sebagai dasar dalam melakukan evaluasi pelaksanaan berbagai program penanggulangan HIV dan AIDS yang sedang berjalan serta advokasi untuk meningkatkan komitmen berbagai pihak yang terlibat secara langsung maupun tidak langsung.
Hasil estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di Indonesia tahun 2011-2016 juga dapat digunakan untuk melakukan analisis kebijakan dalam penanggulangan HIV dan AIDS, menentukan prioritas program dan memperkirakan sumber daya untuk pelaksanaan berbagai program.
3. Metodologi
Sub Direktorat AIDS & PMS Kementerian Kesehatan membentuk Kelompok Kerja Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS yang mengerjakan beberapa langkah utama untuk mempersiapkan Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS Nasional. Hasil dari kelompok kerja kemudian disesuaikan dan disetujui pada forum terbatas sebagai Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS di Indonesia 2011-2016.
Beberapa langkah yang dilakukan oleh Kelompok Kerja Estimasi dan Proyeksi HIV dijabarkan sebagai berikut:
3.1. Pembagian Distribusi Geografis
Perilaku berisiko tertular dan menularkan HIV seperti hubungan seks yang tidak aman dan penggunaan jarum suntik secara bersama-sama dipengaruhi oleh situasi sosial, budaya, ekonomi, agama dan faktor lainnya pada populasi umum. Hal ini menyebabkan tingkat epidemi HIV di Indonesia berbeda antara satu wilayah dengan wilayah lain. Selain itu juga, data epidemiologi dan perilaku berisiko populasi utama dalam epidemi HIV tidak tersedia di semua kabupaten/kota.
Oleh karena itu, dengan mempertimbangkan ketersediaan data dan perbedaan tingkat epidemi serta keterbatasan alat bantu yang digunakan maka Kelompok Kerja memutuskan untuk membagi estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di Indonesia menjadi dua, yaitu:
Estimasi dan proyeksi HIV/AIDS meliputi 31 provinsi,
Estimasi dan proyeksi HIV/AIDS meliputi Provinsi Papua dan Papua Barat.
3.2. Perangkat Lunak yang digunakan
2011-2016 karena data pendukung cukup tersedia dan metode yang mudah digunakan. Pertimbangan lain adalah kemungkinan penggunaan di tingkat provinsi, kabupaten dan kota oleh staf Dinas Kesehatan juga diperhatikan dan juga integrasi efek ART pada pencegahan. Perangkat lunak ini merupakan alat bantu standar yang digunakan oleh sebagian besar negara dan telah
direkomendasikan oleh kelompok referensi WHO/UNAIDS untuk
memperkirakan model dan proyeksi
Asian Epidemic Model (AEM) 3.2 – v5
AEM dirancang sebagai alat bantu untuk dapat menjelaskan dinamika
epidemi HIV di negara Asia atau lokasi geografis tertentu. Estimasi dan proyeksi ini menggunakan parameter perilaku sebagai salah satu perhitungan. Selanjutnya, hasil surveilans HIV pada populasi risiko tinggi tertentu digunakan sebagai acuan dalam melakukan penyesuaian hasil perhitungan AEM. Dengan demikian, gambaran yang diperoleh dapat lebih spesifik dengan keadaan suatu wilayah. AEM memiliki 6 lembar kerja (Population, Heterosexual, IDU, MSM, Epidemic dan HIV Prev) untuk memasukan data dalam program Microsoft Excel dan beberapa lembar kerja untuk menampung hasil perhitungan dan penyesuaian yang dilakukan dalam program AEM dengan 2 komponen besar perhitungan pemodelan, yaitu laki-laki dan perempuan. Estimasi dan proyeksi AEM dapat dimanfaatkan untuk menentukan prioritas kebijakan program, yaitu:
- Total HIV, AIDS dan kematian terkait HIV/AIDS, kumulatif dan yang ada
setiap tahun
- Sebaran umur ODHA yang ada setiap tahun
- Infeksi baru dan jumlah ODHA setiap populasi berisiko saat ini:
o WPS, LSL, PPS, Waria, Penasun, Pelanggan
o Populasi umum laki-laki maupun perempuan
o Anak-anak
- Rute transmisi dari waktu ke waktu
Spectrum versi 4.49
Spectrum dirancang agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat dalam memformulasikan kebijakan dan dialog untuk pengendalian epidemi HIV. Model yang ada dalam Spectrum adalah DemProj, FamPlan, AIM, RAPID, PMTCT, Safe Motherhood dan Condom requirements. Spectrum merupakan alat bantu untuk menghubungkan pelaksanaan program dengan tujuan dan merangkum luaran dari model Spectrum yang lainnya. Proyeksi yang dihasilkan juga dapat membantu upaya untuk merespon epidemi HIV dengan memperkirakan jumlah dan alokasi dana yang terkait dengan pencapaian tujuan nasional, seperti penurunan prevalensi HIV dan perluasan perawatan dan dukungan.
3.3. Penetapan Data Dasar dan Asumsi
Data yang ditetapkan oleh kelompok kerja untuk digunakan sebagai data dasar dalam membuat estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di Indonesia tahun 2011-2016 dengan AEM dan Spectrum adalah:
1. Data Demografi
a. Sensus Penduduk BPS Tahun 1980, 1990, 2000 dan 2010
b. Survei Penduduk Antar Sensus BPS Tahun 1985, 1995 dan 2005 c. Proyeksi Penduduk Indonesia BPS Tahun 2000-2025
d. Estimasi Ukuran Populasi Kunci HIV Kemenkes RI tahun 2012 2. Data Perilaku dan Epidemiologi Populasi Utama
a. Survei Surveilans Perilaku pada populasi WPS dan Pekerja Sex Kemenkes RI tahun 1996, 1998 dan 2000
b. Survei Surveilans Perilaku pada populasi Penasun, WPS, Pria Risti, Waria dan LSL Kemenkes RI tahun 2002 dan 2004
c. Survei Demografi Kesehatan Indonesia BPS tahun 2003 dan 2007
d. Penelitian Infeksi Saluran Reproduksi pada populasi WPS Kemenkes RI tahun 2003, 2005 dan 2007
e. Survei Terpadu HIV dan Perilaku pada Masyarakat Umum di Tanah Papua Kemenkes RI tahun 2006
f. Survei Terpadu Perilaku dan HIV pada populasi Penasun, WPS, Pria Risti, Waria dan LSL Kemenkes RI tahun 2007, 2009 dan 2011
g. Laporan Sentinel Surveilans HIV pada populasi WPS, Penasun dan Pria Risti Kemenkes RI tahun 1998-2011
h. Laporan kasus AIDS Kemenkes RI tahun 2000-2011
Kelompok Kerja juga menyepakati beberapa asumsi dan penggunaan data dari sumber lain untuk melengkapi semua parameter yang dibutuhkan oleh AEM dan Spectrum dalam menghasilkan estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di Indonesia. Beberapa asumsi tersebut adalah:
1. Jumlah populasi utama (WPS, Penasun, LSL, Waria, Pelanggan Penjaja Seks) dan pertumbuhan di tahun 2011-2016
2. Rata-rata tahun menjadi populasi kunci
3. Distribusi umur orang dengan infeksi menular seksual 4. Progresifitas HIV dan AIDS
5. Total fertility Rate pada populasi dengan HIV positif
Selain itu, Kelompok Kerja juga menyepakati hasil penyesuaian beberapa parameter yang disesuaikan dalam proses validasi hasil estiamdi dan proyeksi dengan prevalensi HIV dari hasil surveilans seperti:
1. Tahun dimulai epidemi HIV secara umum maupun pada populasi Penasun dan LSL
2. Probabilitas infeksi baru HIV pada populasi Penasun melalui hubungan seks laki-laki dengan laki-laki dan laki-laki dan perempuan
3. Co-factorinfeksi baru HIV akibat IMS dan sirkumsisi 4. Proporsi terkait Penasun
3.4. Proses Estimasi dan Proyeksi
Kelompok Kerja membuat tiga modul AEM yaitu Modul 31 Provinsi, Tanah Papua (Provinsi Papua dan Papua Barat) dan Waria untuk menghasilkan estimasi dan proyeksi prevalensi HIV pada populasi usia 15-49 tahun di Indonesia tahun 2011-2016. Hal ini dilakukan karena keterbatasan modul AEM yang tidak bisa menampung lebih dari satu pemodelan dalam satu modul dan tidak tersedia ruang hitung untuk populasi waria.
Proses estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di Indonesia tahun 2011-2016 dimulai dengan memasukkan data pada modul AEM yang terdiri dari 6 lembar kerja, yaitu:
1. Lembar Kerja Populasi yang diisi dengan data demografi berupa rasio penduduk usia 15-49 tahun terhadap penduduk usia 15 tahun keatas dan jumlah penduduk usia 15 tahun keatas serta 15 tahun dari tahun 1975 sampai dengan 2032 yang dipisahkan menurut jenis kelamin.
Data demografi dan sumber data lain yang digunakan untuk mengembangkan estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di 31 provinsi dan Tanah Papua adalah:
Rasio penduduk usia 15-49 tahun terhadap penduduk usia 15 tahun
keatas menggunakan rasio pada tahun 2011 dari hasil proyeksi penduduk Indonesia tahun 2005.
Jumlah penduduk laki-laki dan perempuan usia 15 tahun keatas diambil
dari beberapa sumber seperti:
- Sensus penduduk tahun 1980, 1990, 2000 dan 2010
- Survei Penduduk Antar Sensus tahun 1995 dan 2005
- Proyeksi penduduk tahun 2000 – 2025
- Perhitungan interpolasi jumlah penduduk tahun 1975-1980 (2,3%),
1980-1990 (1,97%) dan 1990-2000 (1,49%), sedangkan untuk estimasi jumlah penduduk tahun 2026-2032 menggunakan asumsi pertambahan populasi sebesar 1,3%.
Jumlah penduduk laki-laki dan perempuan usia 15 tahun tidak tersedia dari hasil survei diatas sehingga dihitung dengan cara menjumlahkan jumlah penduduk kelompok umur 10-14 tahun dan 15-19 tahun lalu dibagi 10. Asumsi yang digunakan adalah sebagian penduduk usia 15 tahun ada di kelompok umur 10-14 tahun dan sebagian lagi ada di kelompok umur 15-19 tahun serta distribusi penduduk pada kelompok umur 10-19 tahun sama rata.
2. Lembar Kerja Heteroseksual berisi data perilaku seksual dari populasi Wanita Pekerja Seks dan pelanggannya serta dari penduduk usia 15-49 tahun pada umumnya. Data ini digunakan sebagai asumsi untuk mengisi kesenjangan perilaku yang konservatif selama bertahun-tahun dengan mempertimbangkan data dari survei yang ada selama beberapa tahun (2007, 2009 dan 2011).
Sumber data dan asumsi yang digunakan untuk mengisi lembar kerja heteroseksual AEM:
Proporsi WPS dan penduduk perempuan usia 15-49 tahun menggunakan
data dari hasil estimasi WPS tahun 2012 (31 provinsi: 0,33% dan Tanah Papua: 0,55%).
Proporsi higher frequency menggunakan proporsi WPS Langsung dari
jumlah WPS (31 provinsi dan Tanah Papua: 54%) dari hasil estimasi populasi WPS tahun 2012.
Proporsi higher frequency yang pindah menjadi lower frequency setiap
tahun untuk 31 provinsi menggunakan hasil dari STBP tahun 2011 (9%), sedangkan untuk Tanah Papua menggunakan persentase dari nilai anggapan (default value berdasarkan kajian internasional: 1%) yang disediakan AEM karena tidak ada data untuk Tanah Papua.
Rata-rata pelanggan per hari higher frequency menggunakan rata-rata
pelanggan WPS Langsung dari hasil STBP 2011 (31 provinsi: 1.9 dan
Tanah Papua: 1.1). Sedangkan untuklower frequencymenggunakan
rata-rata pelanggan WPS Tidak Langsung dari survei sama (31 provinsi: 1,1, Tanah Papua: 0,34).
Hari kerja per mingguhigher frequencymenggunakan rata-rata kerja WPS
Langsung dari hasi STBP 2011 (31 provinsi: 3,7 dan Tanah Papua: 5,6).
Sedangkan untuklower frequencymenggunakan data-rata hari kerja WPS
Tidak Langsung dari Surveil yang sama (31 provinsi: 4,1 dan Tanah Papua: 5,8).
Persentase penggunaan kondom dihigher frequencydiambil dari proporsi
pemakaian kondom WPS Langsung pada hubungan seks komersial terakhir dari hasil STBP tahun 2011 (31 provinsi: 73% dan Tanah Papua:
66%). Sedangkan untuk % pemakaian kondom untuk lower frequency
digunakan data yang sama untuk WPS Tidak Langsung (31 provinsi: 60% dan Tanah Papua: 56%).
Data rata-rata kerja sebagai WPS tidak tersedia di 31 provinsi maupun Tanah Papua. Oleh karena itu data tersebut dihitung dari data STBP 2011 dengan asumsi populasi WPS stabil dimana jumlah yang keluar sama dengan yang jumlah baru diperkirakan dengan cara sebagai berikut:
- Persentase WPS Langsung yang bekerja kurang dari satu tahun adalah
34,29% untuk 31 provinsi dan 27,82% untuk Tanah Papua sehingga estimasi lama kerja sebagai WPS Langsung di 31 provinsi adalah 1/34,29%: 2.97 tahun dan di tanah Papua adalah 1/27,82%: 3,59 tahun.
- Persentase WPS Tidak Langsung yang bekerja kurang dari satu tahun
di 31 provinsi adalah 37,86% dan 51% untuk Tanah Papua sehingga estimasi lama kerja sebagai WPS Langsung di 31 provinsi adalah 1/37,86%: 2,64 tahun dan di Tanah Papua adalah 1/51%: 1,97 tahun.
Persentase WPS dengan Infeksi Menular Seksual pada AEM 31 provinsi
diambil dari WPS yang terinfeksi Neisseria gonorrhoeae dan atau
Chlamydia trachomatis pada STBP tahun 2011 (WPS Langsung: 37% dan
WPS Tidak Langsung: 15%) sedangkan pada AEM Tanah Papua digunakan data dari survei yang sama di Tanah Papua (WPS Langsung: 26% dan WPS Tidak Langsung: 20%).
Persentase laki-laki usia 15-49 tahun yang membeli seks dalam 1 tahun
terakhir menggunakan hasil STBP tahun 2011 (10%). Hasil ini digunakan untuk semua tahun dengan asumsi pertumbuhan jumlah Pelanggan WPS sama dengan pertumbuhan penduduk laki-laki usia 15-49 tahun.
Sama seperti lama kerja sebagai WPS, data sebelumnya pada laki-laki usia
15-49 tahun sebagai pelanggan WPS juga tidak tersedia dan dihitung dengan cara yang sama dari hasil STBP tahun 2011
Persentase laki-laki usia 15-49 tahun yang disunat diasumsikan dari
proporsi jumlah penduduk laki-laki 15-49 tahun yang beragama Islam.
Persentase laki-laki dan perempuan usia 15-49 tahun yang punya
pasangan seks selain pasangan tetap dan seks komersial diasumsikan dari data SDKI 2007.
Tingkat pemakaian kondom dan jumlah hubungan seks dengan bukan
pasangan tetap dan bukan seks komersial diasumsikan dari data:
- Tingkat pemakaian kondom dan jumlah hubungan seks dengan bukan
pasangan tetap dan bukan seks komersial menggunakan hasil STBP pada populasi pria berisiko tinggi di beberapa kota tahun 2011.
- Data jumlah hubungan seks dengan pasangan seks tetap dalam satu
minggu dan tingkat pemakaian kondomnya diambil dari data STBP tahun 2011. Sedangkan prevalensi IMS pada penduduk dewasa secara umum tidak tersedia di Indonesia. Oleh karena itu data ini dibuat dengan mengasumsikannya dari proporsi Pelanggan WPS dan kemungkinan mereka terinfeksi IMS dengan prevalensi IMS yang ada pada populasi WPS.
3. Lembar Kerja IDU hanya diisi pada estimasi dan proyeksi di 31 provinsi, sedangkan untuk Tanah Papua dikosongkan. Lembar kerja IDU berisi data perilaku berisiko Pengguna Napza Suntik (Penasun) sebagai berikut:
Proporsi penduduk laki-laki usia 15-49 tahun yang menjadi Penasun pada
tahun 2011 (0.10%) diambil dari hasil estimasi populasi kunci yang dilakukan oleh Kementerian Kesehatan tahun 2012. Pertumbuhan jumlah Penasun diasumsikan sama dengan pertumbuhan penduduk laki-laki 15-49 tahun sehingga proporsinya sama dengan tahun 2011.
Dengan menggunakan hasil STBP pada populasi Penasun tahun 2011,
36,4%, berbagi jarum: 13%, selalu berbagi jarum seminggu terakhir: 72%, rata-rata menyuntik per hari: 1,6, persentase yang membeli seks setahun terakhir: 24% dan tingkat konsistensi pemakaian kondom: 66%. Sedangkan rata-rata tahun menjadi Penasun dihitung dengan rumus yang sama untuk menghitung rata-rata tahun menjadi WPS.
Tidak seperti di beberapa negara Asia lainnya, proporsi WPS yang juga Penasun di Indonesia masih sangat kecil (WPS Langsung: 1%, WPS Tidak Langsung: 2%). Oleh karena itu perilaku risiko menyuntik sebagian diasumsikan tidak memberi dampak besar pada epidemi dari populasi Penasun, sedangkan perilaku pemakaian kondom disamakan dengan populasi WPS secara umum.
4. Lembar Kerja MSMberisi data perilaku berisiko populasi homoseksual laki-laki. Seperti juga isian lembar kerja Heteroseksual dan IDU, data untuk isian lembar kerja MSM sebagian besar berasal dari STBP tahun 2011. Asumsi dan data yang digunakan adalah:
Estimasi proporsi penduduk laki-laki usia 15-49 tahun yang homoseksual
adalah 0,6%. Data tersebut diambil dari hasil estimasi populasi LSL di Indonesia yang dilakukan oleh Kementerian Kesehatan tahun 2012. Asumsi pertumbuhan jumlah homoseksual setiap tahun juga disamakan dengan pertumbuhan penduduk laki-laki usia 15-49 tahun.
Umur pertama kali melakukan hubungan seks dihitung dengan cara dan
asumsi yang sama dengan rata-rata tahun sebagai WPS.
Beberapa parameter perilaku yang diambil dari hasil STBP pada populasi
homoseksual tahun 2011 dan disamakan untuk semua tahun adalah:
- Persentase homoseksual yang melakukan anal seks 1 tahun terakhir:
73%
- Rata-rata anal seks per minggu: 1
- Biseksual (punya pasangan seks perempuan): 10%
- Persentase selalu menggunakan kondom pada seks anal seminggu
terakhir: (LSL risiko tinggi: 54% dan LSL risiko rendah: 60%)
- Persentase yang membeli seks dari pria pekerja seks: (LSL risiko
tinggi: 19% dan LSL risiko rendah: 6%)
- Persentase yang membeli seks dari wanita pekerja seks: 7%
- Tingkat pemakaian kondom dengan pria pekerja seks: 62%
- Persentase pria pekerja seks yang melakukan anal seks dalam 1 tahun
terakhir: 82%
- Persentase yang pernah mengalami gejala IMS: (LSL risiko tinggi: 24%
dan LSL risiko rendah: 4,8%)
- Tingkat pemakaian kondom dengan WPS: (LSL risiko tinggi 66% and
Sementara data tingkat pemakaian kondom homoseksual dengan WPS Langsung dan Tidak Langsung disamakan dengan data dari lembar kerja heteroseksual, sedangkan persentase homoseksual yang menjadi pekerja seks setiap tahunnya diambil dari data di tingkat regional (Asia Tenggara) karena data tersebut tidak tersedia di Indonesia.
5. Lembar Kerja Epidemik berisi data klinis terkait IMS dan HIV/AIDS. Ketersediaan data tersebut di Indonesia secara umum sangat terbatas dan sulit untuk diakses. Oleh karena itu data seperti distribusi IMS menurut kelompok umur dan probabilitas penularan dari ibu ke anak diambil dari negara lain di Asia Tenggara (Thailand) yang memiliki data tersebut. Sementara data fertilitas menurut kelompok umur menggunakan data SDKI dan data probabilitas penularan HIV dari populasi berisiko tinggi serta tahun dimulainya epidemi merupakan hasil proses penyesuaian pemodelan dengan data surveilans HIV.
6. Lembar kerja HIV Prevalens berisi data surveilans HIV dari beberapa populasi risiko tinggi di 31 provinsi dan Tanah Papua. Data-data tersebut berasal dari surveilans sentinel HIV yang dilakukan oleh Dinas Kesehatan Kabupaten/Kota dan tempat-tempat layanan KTS serta STBP 2011.
Data prevalensi HIV dari beberapa tempat sentinel untuk populasi WPS dirata-ratakan karena modul AEM hanya bisa menampung satu serial data untuk setiap populasi berisiko. Sedangkan data prevalensi HIV di beberapa populasi seperti homoseksual laki-laki dan penduduk usia 15-49 tahun tidak tersedia atau data yang tersedia tidak cukup untuk membuat tren prevalensi HIV.
Data prevalensi HIV pada AEM digunakan sebagai acuan dalam penyesuaian hasil perhitungan dari data perilaku dan probabilitas infeksi serta progresifitas HIV/AIDS sehingga hasil pemodelan bisa lebih sesuai dengan keadaan di Indonesia. Oleh karena itu kualitas data surveilans HIV sangat penting untuk menentukan rentang ketidakpastian hasil estimasi dan proyeksi HIV/AIDS.
Hasil stimasi AEM digunakan sebagai asupan data Spectrum untuk memproyeksikan konsekuensi dari angka estimasi prevalensi HIV. Dua modul
dalam Spectrum digunakan, yaitu Demographic Projection (DemProj) dan AIDS
Impact Model(AIM). DemProj memproyeksikan populasi berdasarkan umur dan
jenis kelamin dan menunjukan indikator demografis lainnya sedangkan AIM menghitung jumlah orang yang terinfeksi HIV, kasus AIDS, kematian akibat AIDS, anak dengan HIV & AIDS, kebutuhan ART, kebutuhan PPIA dan akibat AIDS lainnya. Hubungan antara kedua alat bantu tersebut dijabarkan dalam bagan 1 di bawah ini:
Bagan 1. Alur Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS di Indonesia 2011-2016
Proyeksi demografis dalam Spectrum sebagian besar menggunakan data Proyeksi Penduduk Indonesia tahun 2000-2025 dari Badan Pusat Statistik. Berikut adalah sumber data untuk input demografis pada modul DemProj-Spectrum:
Data Demografi
Menggunakan data yang sama dengan data demografi untuk modul AEM.
Angka harapan hidup, Total Fertility Rate dan Age Spesific Fertility Rate Menggunakan hasil Survei Demografi Kesehatan Indonesia dan Proyeksi Penduduk Indonesia tahun 2000-2025 serta tabel model hidup penduduk di kawasan Asia Teggara yang sudah tersedia dalam modul DemProj-Spectrum.
Rasio jenis kelamin pada tiap kelahiran
Menggunakan hasil perhitungan berdasarkan hasil Survei demografi Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2003 dan 2007.
Migrasi International
Menggunakan data dari buku proyeksi Penduduk Indonesia tahun 2000-2025, hasil Sensus Penduduk 1990 dan 2000 serta Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS) 1995 dan 2025.
Sedangkan data terkait dengan epidemiologi HIV dan AIDS untuk modul AEM-Spectrum dijabarkan dari sumber data dan asumsi sebagai berikut:
Prevalensi HIV pada kelompok populasi orang dewasa (15-49 tahun)
menggunakan luaran dari 3 modul AEM (Papua, Non Papua dan Waria) yang sudah dikompilasikan.
Tahun awal terjadinya epidemi menggunakan luaran dari modul AEM Non
Papua. Hal ini dilakukan mengingat modul AEM Non-Papua berisi populasi berisiko tinggi yang lebih lengkap dan kedua model AEM lain serta merupakan penyesuaian dengan prevalensi HIV hasil surveilans dari beberapa populasi berisiko tinggi.
! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! Data$Demografi$ Data$Perilaku$ Data$Surveilans$HIV$ Data$&$Asumsi$Epidemiologi$lainnya$ Estimasi$&$Proyeksi$ " Infeksi$Baru$HIV$ " Kematian$terkait$AIDS$ " Kebutuhan$terapi$ARV$ " Kebutuhan$PPIA$ ASIAN$EPIDEMIC$MODEL$ SPECTRUM$ Estimasi$&$Proyeksi$ Prevalensi$HIV$ Estimasi$&$Proyeksi$Populasi$ Asumsi$Epidemiologi$
Progresifitas HIV menjadi AIDS membutuhkan ART dan ODHA yang meninggal karena tidak menerima ART mengikuti rekomendasi UNAIDS, yaitu menggunakan waktu median dari awal terjadinya infeksi hingga kematian akibat AIDS tanpa ART untuk orang dewasa diasumsikan 10 tahun (9,6 tahun untuk pria dan 10,4 tahun untuk wanita). Untuk anak diasumsikan waktu perkembangan menuju kematian lebih cepat.
Distribusi usia dengan HIV dan AIDS setiap tahun menggunakan angka yang
disediakan oleh modul AEM-Spectrum untuk negara dengan tingkat epidemi HIV terkonsentrasi pada populasi tertentu. Sedangkan rasio jenis kelamin orang dengan HIV dan AIDS dihitung dari distribusi kasus AIDS yang dilaporkan.
Rasio Total Fertility Rate dari perempuan yang terinfeksi HIV dengan yang
tidak terinfeksi menggunakan angka yang disediakan oleh modul Spectrum.
Jumlah ODHA yang menerima ART didapat dari hasil monitoring ART Subdit
AIDS & PMS Kementerian Kesehatan tahun 2004-2011. Sedangkan cakupan ART tahun 2012-2016 dianggap sama dengan tahun 2011.
Perkiraan cakupan program PPIA diasumsikan sedang dan konservatif
dengan persentase yang sama pada perempuan dan anak-anak yang menerima ART.
Setelah semua data yang dibutuhkan oleh Spectrum di masukan, maka alat bantu tersebut menghitung secara otomatis estimasi indikator dampak epidemi HIV
dan kemungkinan membuat proyeksi. Kelompok Kerja kemudian
membandingkan hasil perhitungan modul Spectrum dengan hasil dari modul AEM serta laporan Estimasi Ukuran Populasi Kunci HIV tahun 2012.
Ada beberapa perhitungan estimasi dan proyeksi dari modul Spectrum yang kemudian disepakati untuk tidak digunakan dalam laporan ini, seperti dampak epidemi HIV terhadap epidemi tuberculosis dan perhitungan anak yang kehilangan ibu dan atau ayah akibat kematian AIDS. Hal ini dilakukan mengingat cara perhitungan dalam modul Spectrum didasari oleh hasil penelitian dampak epidemi di Afrika dan belum tersedia data tersebut di Indonesia.
3.5. Estimasi Jumlah Orang Dengan HIV AIDS (ODHA)
Sebelumnya estimasi jumlah ODHA nasional dihitung dengan menggunakan metode esktrapolasi yang didasarkan pada estimasi jumlah populasi kunci HIV dan data prevalensi HIV terbaru dari STBP dan atau surveilans sentinel HIV Kemenkes. Metode ini cenderung mengestimasi jumlah ODHA dengan lebih rendah karena bergantung pada laki-laki risiko tinggi yang melaporkan bahwa mereka mereka telah membeli seks dan perempuan yang melaporkan bahwa mereka menjual seks dalam 12 bulan terakhir, sehingga sulit untuk mengukur mantan pelanggan dan mantan pekerja seks yang tidak melakukan transaksi 12 bulan terakhir sebelum survei dilakukan.
Keterbatasan ini dapat diatasi oleh AEM yang mengunakan “fitting” kecenderungan jumlah ODHA untuk setiap populasi kunci dengan mempertimbangkan data spesifik untuk setiap negara dan kecenderungan pola epidemi untuk sejumlah besar negara di Asia dengan tingkat epidemi HIV
terkonsentrasi. Metode ini mengimbangi risiko infeksi HIV dalam periode survei berurutan (dan bukan 12 bulan sebelumnya yang tercakup dalam sebagian besar survei, termasuk STBP 2011). Sebagai hasilnya, jumlah estimasi ODHA dari AEM dikoreksi untuk populasi risiko rendah yang tidak dilaporkan dalam STBP (yaitu orang yang tidak melaporkan perilaku berisiko selama 12 bulan sebelum survei). AEM menghasilkan estimasi jumlah ODHA tahun 2012 dengan menggunakan data input dari laporan estimasi ukuran populasi kunci HIV tahun 2012, tingkat dan kecenderungan prevalensi HIV pada populasi kunci, perilaku berisiko serta pencarian pelayanan kesehatan. Perangkat lunak AEM kemudian mencocokan sebuah garis kecenderungan ODHA untuk setiap populasi kunci yang konsisten dengan data input dari Indonesia dan evolusi epidemi HIV di negara-negara Asia. Garis kecenderungan yang didapat menghasilkan estimasi jumlah ODHA setiap tahun yang konsisten dengan semua data yang tersedia.
Meskipun demikian, AEM tidak dapat memberikan estimasi jumlah ODHA di tingkat kabupaten/kota, sehingga metode ekstrapolasi konservatif digunakan untuk mengestimasi jumlah ODHA di tingkat kabupaten/kota. Untuk mengatasi estimasi yang terlalu rendah dari metode esktrapolasi, jumlah ODHA yang diestimasi kemudian disesuaikan dengan faktor koreksi. Faktor koreksi tersebut mempertimbangkan jumlah estimasi ODHA yang dihasilkan oleh AEM dan metode ekstrapolasi di tingkat nasional (yaitu total estimasi jumlah ODHA kabupaten/kota) untuk setiap populasi kunci. Dengan demikian, jumlah ODHA yang disesuaikan untuk setiap kabupaten/kota menjadi sebagai berikut:
#ODHA(adj)= Jumlah ODHA(kota/kab)*[1+(ODHA(AEM)-ODHA(nasional))/ODHA(nasional)]
AEM juga memiliki sejumlah keterbatasan, yaitu, pertama, parameter AEM diturunkan dari nilai rerata dari beberapa negara Asia lainnya. Nilai parameter ini mungkin dapat atau tidak dapat mencerminkan situasi di Indonesia; Kedua, AEM tidak memiliki modul waria dalam perhitungannya. Untuk mengestimasi ODHA pada populasi ini, AEM menggunakan parameter lembar kerja heteroseksual (WPS). Oleh karena itu, hasil estimasi dan proyeksi dari lembar kerja waria perlu diinterpretasikan secara hati-hati.
Selanjutnya AEM mensimulasikan populasi laki-laki risiko rendah (mantan pelanggan, mantan Penasun dan mantan LSL) dan populasi perempuan risiko rendah (mantan WPS, pasangan pelanggan dan Penasun, pasangan mantan pelanggan, pasangan mantan LSL dan pasangan mantan Penasun). Beberapa dari sub-populasi ini, yaitu mantan pelanggan, mantan Penasun, mantan LSL, mantan WPS, pasangan pelanggan, tidak dihitung dan diperdiksi dalam estimasi. Oleh karena itu, estimasi jumlah ODHA tidak dapat secara langsung dibandingkan dengan hasil AEM. Dengan demikian, hasil estimasi untuk populasi risiko rendah dipresentasikan berdasarkan sub-populasinya.
4. Hasil dan Diskusi
4.1. Modul AEMDengan menggunakan asumsi ketersediaan data perilaku berisiko tertular dan menularkan HIV pada populasi utama (WPS, Pelanggan WPS, LSL, Penasun, Waria, Pelanggan Waria dan populasi risiko rendah) tahun 2011-2016 dan hasil STBP pada populasi umum Tanah Papua Tahun 2006 serta STBP pada Populasi Berisiko Tahun 2007, 2009 dan 2011, maka modul AEM memproyeksikan terjadinya peningkatan prevalensi HIV pada populasi usia 15-49 tahun dari 0.38% pada tahun 2011 menjadi 0.5% di tahun 2016 (Grafik 1).
Grafik 1. Estimasi dan Proyeksi Prevalensi HIV pada Populasi Usia 15-49 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Selain estimasi dan proyeksi prevalensi HIV dari modul AEM didapatkan juga estimasi dan proyeksi jumlah ODHA menurut populasi berisiko, dimana jumlah ODHA di populasi Pengguna Alat Suntik (Penasun) mengalami penurunan dari 28.944 pada tahun 2011 menjadi 21.559 di tahun 2016. Sedangkan peningkatan jumlah ODHA terjadi pada populasi lainnya termasuk laki-laki risiko rendah dan wanita risiko rendah (Tabel 1).
Tabel 1. Estimasi dan proyeksi Jumlah ODHA Menurut Populasi Kunci di Indonesia Tahun 2011-2016
Populasi Kunci Jumlah ODHA
2011 2012 2013 2014 2015 2016
Wanita Pekerja Seks Langsung
(WPSL) 10.512 10.616 10.717 10.893 11.091 11.309
Wanita Pekerja Seks Tidak
Langsung (WPSTL) 4.647 4.872 5.019 5.158 5.282 5.401
Pelanggan WPS (Langsung &
Tidak Langsung) 105.325 107.784 110.076 111.978 113.909 115.954 0.38 0.41 0.43 0.46 0.48 0.5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Pr eva len si H IV (% ) Tahun
Laki-laki Seks Laki-laki (LSL) 68.175 81.338 96.632 113.650 132.690 153.771 Pengguna Napza Suntik
(Penasun) 29.928 27.763 26.097 24.502 22.990 21.559
Waria 8.733 9.152 9.489 9.887 10.283 10.678
Pelanggan Waria 26.155 27.479 28.565 29.843 31.120 32.396
Laki-laki risiko rendah 101.604 112.921 123.959 134.638 145.123 155.477
Perempuan risiko rendah 190.349 209.898 228.089 245.770 262.768 279.276
Total 545.428 591.823 638.643 686.319 735.256 785.821
Modul AEM juga memberikan estimasi dan proyeksi jumlah infeksi HIV baru menurut populasi berisiko, dimana secara signifikan terjadi peningkatan pada populasi laki-laki yang melakukan hubungan seks dengan laki-laki yaitu pada tahun 2011 sebesar 13.074 menjadi 28.640 di tahun 2016 (Tabel 2).
Tabel 2. Estimasi dan proyeksi Jumlah Infeksi Baru Menurut Kelompok Populasi Kunci di Indonesia Tahun 2011-2016
Populasi Kunci Jumlah Infeksi HIV Baru
2011 2012 2013 2014 2015 2016
Wanita Pekerja Seks
Langsung (WPSL) 3,715 3,791 3,846 3,899 3,958 4,026
Wanita Pekerja Seks Tidak
Langsung (WPSTL) 1,478 1,504 1,522 1,542 1,563 1,589
Pelanggan WPS (Langsung
& Tidak Langsung) 14,201 14,494 14,837 15,207 15,599 16,016
Laki-laki Seks Laki-laki
(LSL) 14,532 16,883 19,499 22,352 25,412 28,640
Pengguna Napza Suntik
(Penasun) 1,353 1,115 1,051 1,052 1,076 1,109
Waria 1,170 1,209 1,249 1,289 1,329 1,368
Pelanggan Waria 4,169 4,331 4,497 4,663 4,828 4,993
Laki-laki risiko rendah 5,104 5,628 6,136 6,628 7,109 7,582
Perempuan risiko rendah 22,585 22,924 23,327 23,892 24,649 25,592
4.2. Modul Spectrum
Dengan menggunakan asupan data estimasi dan proyeksi prevalensi HIV pada populasi usia 15-49 tahun dari modul AEM, data program dan asumsi epidemiologi lainnya, modul spektrum memberikan hasil peningkatan estimasi jumlah total ODHA dari 545.428 pada tahun 2011 menjadi 785.821 pada tahun 2016. Grafik 2 memberikan gambaran hasil estimasi dan proyeksi jumlah infeksi baru HIV pada populasi dewasa sehingga dengan menggunakan proporsi infeksi baru dari modul AEM bisa diperkirakan jumlah infeksi baru setiap tahunnya. Ada peningkatan estimasi dan proyeksi jumlah infeksi baru HIV dari 68.307 pada tahun 2011 menjadi 90.915 di tahun 2016. Begitu juga dengan jumlah kematian terkait AIDS pada populasi dewasa tahun meningkat di tahun 2012-2016.
Grafik 2. Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA, Kematian AIDS dan Infeksi Baru Dewasa Usia ≥ 15 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Grafik 3 menggambarkan kebutuhan ART untuk populasi usia 15-49 tahun yang meningkat dari 145.766 pada tahun 2011 menjadi 248.903 di tahun 2016. Sedangkan ODHA yang menerima ART diestimasikan sebesar 24.200 (16,60%) pada tahun 2011 meningkat 44.594 (18%) di tahun 2016. Kedua data proyeksi ini dapat digunakan lebih jauh sebagai dasar perencanaan penyediaan ART untuk tahun 2013-2016 dan mengukur cakupan layanan ART di tahun 2012.
22180 25484 29144 32848 36586 40349 68307 71879 75964 80524 85523 90915 545428 591823 638643 686319 735256 785821 0 40000 80000 120000 160000 200000 0 200000 400000 600000 800000 1000000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 K em at ia n AID S & In fek si H IV Ba ru O D H A Tahun
Grafik 3. Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA dan Kebutuhan ART Dewasa Usia ≥ 15 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Sama halnya dengan populasi kelompok umur 15-49 tahun, estimasi dan proyeksi ODHA, infeksi baru HIV, kematian terkait AIDS dan kebutuhan ART pada anak juga terjadi peningkatan setiap tahun. Estimasi dan proyeksi jumlah ODHA pada anak meningkat pada tahun 2011 sebesar 14.446 menjadi 26.977 di tahun 2016. Sedangkan untuk Estimasi dan proyeksi ODHA pada anak berusia dibawah 15 tahun yang tertular HIV melalui ibu pada saat dilahirkan ataupun melalui pemberian air susu ibu yang positif mengalami peningkatan dari 3.987 pada tahun 2011 menjadi 5.565 di tahun 2016. Begitu pula estimasi dan proyeksi kematian anak karena AIDS mengalami peningkatan pada tahun 2011 sebesar 1.638 menjadi 2.746 di tahun 2016 (Grafik 4).
Grafik 4. Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA, Kematian AIDS dan Infeksi Baru Anak Usia 0-14 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
145766 166982 187937 208556 228845 248903 24200 24408 32501 36567 40597 44594 545428 591823 638643 686319 735256 785821 16.6 17.01 17.29 17.53 17.74 17.92 0 10 20 30 40 50 0 200000 400000 600000 800000 1000000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 % m en er im a AR T O D H A Tahun
ODHA membutuhkan ART ODHA menerima ART
ODHA % menerima ART
1638 1839 2077 2310 2533 2746 3987 4361 4713 5029 5318 5565 14446 16844 19332 21871 24435 26977 0 2000 4000 6000 8000 10000 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 K em at ia n AID S & In fek si H IV Ba ru O D H A Year
Kebutuhan ART untuk ODHA anak mengalami peningkatan dari 10.126 pada tahun 2011 menjadi 17.626 di tahun 2016. Sedangkan ODHA anak yang menerima ART diestimasikan sama tahun 2012-2016 yaitu sebesar 1.695 (Grafik 5).
Grafik 5. Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA dan Kebutuhan ART Anak Usia 0-14 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016
Data estimasi dan proyeksi epidemi HIV pada anak ini dapat digunakan oleh berbagai pihak sebagai dasar dalam perencanaan berbagai program terkait dengan pencegahan penularan HIV dari ibu ke bayi penyediaan berbagai layanan kesehatan terkait HIV dan AIDS untuk anak dan mengevaluasi cakupan dari program tersebut. Selain itu data ini juga sangat bermanfaat untuk kepentingan advokasi kepada pemangku kebijakan agar dapat meningkatkan komitmen dalam berbagai upaya penanggulangan HIV dan AIDS.
Modul Spectrum juga dapat memproyeksikan terjadinya peningkatan prevalensi HIV pada ibu hamil dari 0,34% pada tahun 2011 menjadi 0,49% di tahun 2016 (Grafik 6).
Grafik 6. Estimasi dan Proyeksi Prevalensi HIV pada Ibu Hamil di Indonesia Tahun 2011-2016 10126 11649 13247 14751 16197 17626 1549 1695 1695 1695 1695 1695 14446 16844 19332 21871 24435 26977 15.3 14.55 12.8 11.49 10.46 9.62 0 10 20 30 40 50 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 % m en er im a AR T O D H A Year
ODHA membutuhkan ART ODHA menerima ART
ODHA % menerima ART
0.34 0.38 0.41 0.44 0.47 0.49 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Pr eva len si H IV (% ) Tahun
Grafik 7 menggambarkan estimasi dan proyeksi ibu hamil positif HIV mengalami peningkatan pada tahun 2011 sebesar 14.194 menjadi 19.636 di tahun 2016. Kebutuhan layanan pencegahan penularan HIV dari ibu ke bayi dan bayi yang dilahirkan dengan HIV positif juga meningkat setiap tahun. Pada tahun 2011 diestimasikan kebutuhan PPIA sebesar 12.065 menjadi 16.691 di tahun 2016. Sedangkan ibu yang menerima layanan PPIA diestimasikan sebesar 890 (7,38%) pada tahun 2011 menjadi 1.688 (10,11%) di tahun 2016.
Grafik 7. Estimasi dan Proyeksi Kebutuhan Layanan PPIA di Indonesia Tahun 2011-2016
5. Keterbatasan
Keterbatasan yang dihadapi pada estimasi dan proyeksi HIV/AIDS di Indonesia tahun 2011-2016 antara lain tidak tersedianya semua data yang diperlukan oleh alat bantu AEM dan Spectrum dan tidak tersedianya AEM untuk menggabungkan modul papua, non papua dan waria sehingga masih perlu dilakukan penggabungan pemodelan bagi ketiga modul tersebut diluar alat bantu AEM yang tersedia. Data terkait surveilans HIV di beberapa wilayah geografis utama dan kelompok populasi sangat terbatas sehingga ketersediaan data tersebut sangat diperlukan.
6. Kesimpulan
Walaupun epidemi HIV di Indonesia biasanya dihubungkan dengan pengguna jarum suntik (Penasun) dan pekerja seks perempuan (WPS), ternyata situasi epidemi HIV dan AIDS telah berubah. Pada tahun-tahun mendatang, jumlah terbesar infeksi HIV baru akan terjadi di antara laki-laki yang berhubungan seks dengan laki-laki (LSL), diikuti oleh perempuan pada populasi umum (perempuan
14194 15517 16735 17807 18872 19636 12065 13189 14225 15136 15965 16691 890 1048 1208 1368 1528 1688 7.38 7.95 8.49 9.04 9.57 10.11 0 2 4 6 8 10 12 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 % m en er im a AR T Ibu H am il Po si ti f H IV Tahun
Bumil Positif HIV Ibu membutuhkan PPIA Ibu menerima PPIA % menerima PPIA
dengan pasangan yang terinfeksi serta wanita yang mereka sendiri mungkin telah terlibat dalam perilaku berisiko pada tahun sebelumnya dan mereka yang sebenarnya telah terinfeksi HIV dan baru dapat terdeteksi di kemudian hari. Jumlah infeksi yang cukup besar terjadi pada laki-laki yang merupakan pelanggan pekerja seks dan laki-laki populasi umum (laki-laki risiko rendah), yang terdiri dari laki-laki yang terinfeksi melalui hubungan seksual dengan istri-istri mereka ditambah dengan laki-laki yang berhubungan seks dengan WPS pada tahun sebelumnya.
7. Rekomendasi
Pemanfaatan lebih lanjut dari estimasi dan proyeksi HIV/AIDS ini seperti perkiraan kebutuhan sumberdaya juga perlu dilakukan untuk melengkapi informasi bagi pemangku kebijakan sehingga dapat menentukan prioritas program dengan berbasis pada data. Selain itu pula diperlukan alat bantu estimasi dan proyeksi HIV/AIDS yang lebih spesifik untuk Indonesia seperti pada kelompok waria, sehingga dapat mengakomodasi keanekaragaman epidemi HIV di Indonesia. Hasil estimasi dan proyeksi HIV/AIDS ini berguna untuk memenuhi kebutuhan data surveilans HIV yang baik dan menilai M&E dan sistem surveilans rutin. Selain itu, hasil ini dapat digunakan sebagai model dan perubahan informasi untuk merevisi estimasi dan dampak setiap 2 tahun.
8. Daftar Pustaka
Biro Pusat Statistik dan Departemen Kesehatan RI. 2004. Laporan Hasil Survei Surveilans Perilaku (SSP) 2002-2003 di Indonesia. Jakarta: s.n., 2004.
Departemen Kesehatan RI. 2005. Laporan Hasil Penelitian Prevalensi Infeksi Saluran Reproduksi pada WPS, Indonesia Tahun 2005. Jakarta: Depkes, 2005. Departemen Kesehatan RI. 2005. Situasi Perilaku Berisiko Tertular HIV di Indonesia, Hasil SSP Tahun 2004-2005. Jakarta: s.n., 2005.
Departemen Kesehatan RI. 2006. Pedoman Surveilans Sentinel HIV, Surveilans HIV Generasi Kedua. Jakarta: Depkes, 2006.
Departemen Kesehatan RI. 2007. Laporan Nyata Survei Terpadu Biologis dan Perilaku Tahun 2007. Jakarta: Depkes, 2007.
Departemen Kesehatan RI. 2008. Surveilans Terpadu Biologis dan Perilaku 2007. Direktorat Jenderal PP dan PL, 2008.
Departemen Kesehatan RI. 2008. Pemodelan Matematika Epidemi HIV di Indonesia Tahun 2008-2014. Direktorat Jenderal PP dan PL, 2008.
HIV 2009. Direktorat Jenderal PP dan PL, 2010.
Departemen Kesehatan RI. 2009. Laporan Hasil Survei Prevalensi Infeksi Saluran Reproduksi pada wanita penjaja seks di Kupang, Samarinda, Pontianak, Yogyakarta, Timika, Makassar, dan Tangerang Tahun 2006-2007. Jakarta: Depkes, 2009.
Kementerian Kesehatan RI. 2011. Laporan Hasil Surveilans Terpadu Biologis dan Perilaku Tahun 2009. Jakarta: Kemenkes, 2011.
Kementerian Kesehatan RI. 2011. Laporan Hasil Surveilans Terpadu Biologis dan Perilaku Tahun 2011. Jakarta: Kemenkes, 2011.
World Health Organization. 2011. Guidelines for Second Generation HIV Surveillance: an update: Know your epidemic. Geneva: WHO, 2011.
9. Lampiran
Lampiran 9.1. Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA, Infeksi Baru, Kematian AIDS dan Kebutuhan ART Dewasa & Anak di Indonesia Tahun 2011-2016
2011 2012 2013 2014 2015 2016 ODHA
Laki-laki 339.297 366.753 395.655 426.292 458.878 493.555
Perempuan 220.577 241.914 262.320 281.898 300.813 319.243
Total 559.894 608.667 657.975 708.190 759.691 812.798
Infeksi HIV Baru
Laki-laki 41.383 44.688 48.437 52.480 56.753 61.196 Perempuan 30.911 31.552 32.240 33.073 34.088 35.284 Total 72.294 76.240 80.677 85.553 90.841 96.480 Kematian AIDS Laki-laki 16.288 18.288 20.682 23.075 25.489 27.937 Perempuan 7.610 9.035 10.539 12.083 13.630 15.158 Total 23.818 27.323 31.221 33.079 39.119 43.095 Kebutuhan ART Laki-laki 104.688 118.178 131.244 143.903 156.332 168.757 Perempuan 51.204 60.453 69.939 79.404 88.709 97.771 Total 155.892 178.631 201.184 223.307 245.042 266.529
Lampiran 9.2. Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA, Infeksi Baru, Kematian AIDS dan Kebutuhan ART Dewasa Usia ≥ 15 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ODHA Laki-laki 331.921 358.153 385.786 415.127 446.404 479.783 Perempuan 213.507 233.670 252.857 271.192 288.852 306.038 Total 545.428 591.823 638.643 686.319 735.256 785.821
Infeksi HIV Baru
Laki-laki 39.342 42.457 46.025 49.907 54.032 58.348 Perempuan 28.965 29.422 29.939 30.617 31.491 32.567 Total 68.307 71.879 75.964 80.524 85.523 90.915 Kematian AIDS Laki-laki 15.452 17.349 19.621 21.895 24.196 26.535 Perempuan 6.808 8.135 9.523 10.953 12.390 13.814 Total 22.180 25.484 29.144 32.848 36.586 40.349 Kebutuhan ART Laki-laki 99.520 112.234 124.485 136.376 148.068 159.765 Perempuan 46.246 54.748 63.452 72.180 80.776 89.138 Total 145.766 166.982 187.937 208.556 228.845 248.903
Lampiran 9.3. Estimasi dan Proyeksi Jumlah ODHA, Infeksi Baru, Kematian AIDS dan Kebutuhan ART Anak Usia 0-14 Tahun di Indonesia Tahun 2011-2016 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ODHA Laki-laki 7.376 8.600 9.869 11.165 12.474 13.772 Perempuan 7.070 8.244 9.463 10.706 11.961 13.205 Total 14.466 16.844 19.332 21.871 24.435 26.977 Infeksi HIV Baru
Laki-laki 2.041 2.231 2.412 2.573 2.721 2.848 Perempuan 1.946 2.130 2.301 2.456 2.597 2.717 Total 3.987 4.361 4.713 5.029 5.318 5.565 Kematian AIDS Laki-laki 836 939 1.061 1.180 1.293 1.402 Perempuan 802 900 1.016 1.130 1.240 1.344 Total 1.638 1.839 2.077 2.310 2.533 2.746 Kebutuhan ART Laki-laki 5.168 5.944 6.759 7.527 8.264 8.992 Perempuan 4.958 5.705 6.487 7.224 7.933 8.633 Total 10.126 11.649 13.247 14.751 16.197 17.626 Lampiran 9.4. Perbandingan Ketepatan Hasil AEM dan Spectrum di 31 Provinsi Tahun 1980-2016
ODHA
Infeksi HIV BaruLampiran 9.5. Perbandingan Ketepatan Hasil AEM dan Spectrum di Tanah Papua Tahun 1980-2016
Lampiran 9.6. ODHA Populasi Dewasa usia ≥ 15 Tahun di 31 Provinsi Tahun 2000-2025 ODHA Kematian AIDS Infeksi HIV Baru Waria Pelanggan Waria LSL WPS Pelanggan WPS Penasun
Laki-laki Risiko rendah Perempuan Risiko rendah
Lampiran 9.7. ODHA Populasi Dewasa usia ≥ 15 Tahun di Tanah Papua Tahun 2000-2025
Lampiran 9.8. Infeksi HIV Baru Populasi Dewasa Usia ≥ 15 Tahun Menurut Cara Penularan di 31 Provinsi Tahun 1990-2025
WPS
Pelanggan WPS Laki-laki Risiko rendah Perempuan Risiko rendah
Seks Waria Seks LSL Seks Pekerja Seks Berbagi jarum suntik Seks Tanpa Imbalan IstriSuami SuamiIstri
Lampiran 9.9 Infeksi HIV Baru Populasi Dewasa Usia ≥ 15 Tahun Menurut Cara Penularan di Tanah Papua Tahun 1990-2025
Lampiran 9.10. Proporsi Infeksi HIV Baru Menurut Rute Penularan di 31 Provinsi
Seks Pekerja Seks Seks Tanpa Imbalan IstriSuami SuamiIstri
Seks Waria Seks LSL
Berbagi jarum suntik Seks Pekerja Seks Seks Tanpa Imbalan IstriSuami SuamiIstri
Lampiran 9.11. Proporsi Infeksi HIV Baru Menurut Rute Penularan di Tanah Papua
Lampiran 9.12. Prevalensi HIV Populasi Dewasa Usia ≥ 15 Tahun di 31 Provinsi Tahun 1995-2025
Seks Pekerja Seks Seks Tanpa Imbalan IstriSuami SuamiIstri
Adult$15O49$HIV$Prevalence$in$NonOPapua
!
14 0.40%& 0.33%& 0.25%& 0.00%$ 0.10%$ 0.20%$ 0.30%$ 0.40%$ 0.50%$ 0.60%$ 0.70%$ 0.80%$ 0.90%$ 1995$1997$1999$2001$2003$2005$2007$2009$2011$2013$2015$2017$2019$2021$2023$2025$ Male&15-49& All&15-49& Female&15-49& Year&2011! Tahun 2011 Laki-laki 15-49 Total 15-49 Perempuan 15-49Lampiran 9.13. Prevalensi HIV Populasi Dewasa Usia 15-49 Tahun di Tanah Papua Tahun 1995-2025
Lampiran 9.14. Hasil Analisis AEM Pada 31 Provinsi Untuk Jumlah PLHIV Dengan Perbandingan Skenario Cakupan Program Pencegahan
Adult$15O49$HIV$Prevalence$in$Papua
!
18 4.56%& 4.12%& 3.63%& 0.00%$ 2.00%$ 4.00%$ 6.00%$ 8.00%$ 10.00%$ 12.00%$ 19 95 $ 19 96 $ 19 97 $ 19 98 $ 19 99 $ 20 00 $ 20 01 $ 20 02 $ 20 03 $ 20 04 $ 20 05 $ 20 06 $ 20 07 $ 20 08 $ 20 09 $ 20 10 $ 20 11 $ 20 12 $ 20 13 $ 20 14 $ 20 15 $ 20 16 $ 20 17 $ 20 18 $ 20 19 $ 20 20 $ 20 21 $ 20 22 $ 20 23 $ 20 24 $ 20 25 $ Male&15-49& All&15-49& Female&15-49& Year&2011! Laki-laki 15-49 Tahun2011 Total 15-49 Perempuan 15-49!
26Baselline: Non Papua
Intervensi 1: Non Papua_WPS80% Intervensi 2: Non Papua_Penasun80% Intervensi 3: Non Papua_LSL80%
Intervensi 4: Non Papua_WPS80%+LSL80% Intervensi 5: Non Papua_WPS80%+LSL80%+ Penasun80%
Lampiran 9.15. Hasil Analisis AEM Pada Tanah Papua Untuk Jumlah PLHIV Dengan Perbandingan Skenario Cakupan Program Pencegahan
Lampiran 9.16. Kelompok Kerja Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS Tahun 2012
Ari Wulan Sari Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Bayu Taruno Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Deddy Darmawan HCPI
Dimas Wicaksono SUM1/FHI
Eka Hidayat KPAN
Fetty Wijayanti WHO
Jesus Maria Garcia Calleja WHO-HQ
Kuntoro Konsultan WHO (UNAIR)
Lely Wahyuniar UNAIDS
Naning Nugrahini Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Nurholis Majid SUM1/FHI
Rizky Hasby Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Riris Andono Konsultan SUM1/FHI (UGM)
Robert Magnani SUM1/FHI
Tobi Saidel Konsultan SUM1/FHI (PEMA)
Viny Sutriani Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Wiwat Peerapatanapokin Konsultan UNAIDS (East West Center)
Yulia Rachma Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Lampiran 9.17. Daftar Kontributor Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS Tahun 2012
Dinas Kesehatan Provinsi Seluruh Indonesia
Siti Nadia Tarmizi Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Wenita Indrasari KPAN
Oscar Barreneche WHO
Sri Pandam Pulungsih WHO
Nancy Fee UNAIDS
!
27
Baselline: Tanah Papua Intervensi 1: TanahPapua_WPS80%
Jane Soepardi Pusdatin, Kemenkes RI
Nancy Anggarini Pusdatin, Kemenkes RI
Perwakilan Subdit Ibu Hamil, Kemkes RI Perwakilan Subdit Napza, Kemenkes RI Perwakilan Balitbangkes, Kemenkes RI
Achmad Taufik Monev GFAIDS
Perwakilan HCPI
Perwakilan Kemenkumham RI
Perwakilan Badan Pusat Statistik Indonesia Perwakilan Badan Narkotika Nasional Indonesia Perwakilan PKBI Perwakilan UNODC Perwakilan GWL-INA Perwakilan OPSI Perwakilan PKNI Perwakilan JOTHI
Lampiran 9.18. Pertemuan Peer Expert Review Estimasi dan Proyeksi HIV/AIDS Indonesia, 10-12 Juli 2013
Kuntoro Universitas Airlangga
Anak Agung Sawitri Universitas Udayana
Jesus Maria Garcia Calleja WHO-HQ
Tobi Saidel Ausaid Consultant/PEMA
Wiwat Peerapatanapokin EWC/UNAIDS
Siti Nadia Tarmizi Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Fatcha Nuraliyah Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Endang Budi Hastuti Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Viny Tobing Subdit AIDS & PMS, Kemenkes RI
Wenita Indrasari KPAN
Irawati Atmosukarto KPAN
Oscar Barreneche WHO
Fetty Wijayanti WHO
Asha Basnyat FHI
Dimas Budi Wicaksono FHI
Cho Kah Sin UNAIDS
LSL WPS TidakLangsung PelangganWPS Tidak Langsung WPS Langsung Pelanggan WPS Langsung Waria Pelanggan
Waria Penasun Laki-laki risikorendah Perempuan risikorendah 1 NANGGROE ACEH DARUSSALAM 2,177 12 15 151 1,005 96 164 865 1,287 2,021
2 SUMATERA UTARA 3,046 264 591 399 1,403 877 2,294 1,471 2,775 7,890 3 SUMATERA BARAT 4,393 81 91 195 1,294 102 173 552 1,847 3,272 4 RIAU 791 251 417 351 2,433 226 539 350 1,510 6,885 5 JAMBI 1,392 173 200 380 2,001 105 179 309 1,297 6,729 6 SUMATERA SELATAN 1,397 31 113 167 1,076 135 538 607 1,157 2,403 7 BENGKULU 1,195 18 19 86 570 43 73 282 638 1,263 8 LAMPUNG 1,988 14 15 80 491 153 198 205 830 1,161
9 KEPULAUAN BANGKA BELITUNG 82 12 8 30 110 38 65 193 161 509
10 KEPULAUAN RIAU 456 3 2 83 551 294 704 188 620 1,085 11 DKI JAKARTA 6,822 1,957 5,070 1,768 20,433 779 2,423 4,585 13,135 35,947 12 JAWA BARAT 6,016 166 225 1,475 13,296 1,016 1,923 4,532 8,643 19,357 13 JAWA TENGAH 14,688 129 335 1,397 8,649 1,221 3,897 1,453 8,576 19,259 14 DI YOGYAKARTA 846 40 86 102 591 47 83 122 524 1,639 15 JAWA TIMUR 5,660 227 445 1,060 9,726 1,546 8,985 5,067 9,482 15,124 16 BANTEN 5,196 98 122 265 837 162 185 527 1,905 4,601 17 BALI 949 491 278 592 6,966 397 1,057 706 3,388 11,317
18 NUSA TENGGARA BARAT 609 147 232 114 1,339 126 215 309 899 2,611
19 NUSA TENGGARA TIMUR 964 200 284 376 2,259 105 146 509 1,380 6,894
20 KALIMANTAN BARAT 1,098 16 16 99 657 65 182 476 750 1,405 21 KALIMANTAN TENGAH 543 79 87 67 443 50 85 319 473 1,615 22 KALIMANTAN SELATAN 1,671 45 63 75 1,090 70 119 447 1,032 1,274 23 KALIMANTAN TIMUR 7,636 20 33 100 1,609 160 365 451 2,764 1,285 24 SULAWESI UTARA 3,937 79 69 41 78 119 255 452 1,287 1,336 25 SULAWESI TENGAH 999 10 11 68 453 67 115 299 566 959 26 SULAWESI SELATAN 3,033 118 160 159 1,929 558 1,333 1,464 2,493 2,882 27 SULAWESI TENGGARA 1,099 21 21 63 421 50 85 408 614 1,002 28 GORONTALO 539 5 6 34 224 41 70 29 251 478 29 SULAWESI BARAT 256 4 5 24 159 31 53 114 184 340 30 MALUKU 787 21 7 166 1,412 42 55 279 819 2,217 31 MALUKU UTARA 430 8 11 37 247 57 97 191 307 548 32 PAPUA BARAT 235 35 106 177 5,147 76 223 0 13,900 12,742 33 PAPUA 407 96 196 435 9,543 300 602 1 27,429 31,846
Lampiran 9.19. Estimasi ODHA Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2012
No Provinsi
LSL WPS TidakLangsung PelangganWPS Tidak Langsung WPS Langsung Pelanggan WPS Langsung Waria Pelanggan
Waria Penasun Laki-laki risikorendah Perempuan risikorendah NANGGROE ACEH DARUSSALAM
1 SEMEULUE 11 0 - 18 123 2 3 22 56 241 2 ACEH SINGKIL 40 0 - 8 52 4 8 34 44 102 3 ACEH SELATAN 72 1 2 4 27 4 7 37 44 65 4 ACEH TENGGARA 40 0 - 9 61 4 6 25 43 119 5 ACEH TIMUR 75 1 1 13 88 4 7 28 63 178 6 ACEH TENGAH 53 1 1 12 79 2 3 39 58 162 7 ACEH BARAT 43 1 1 19 127 4 6 37 72 253 8 ACEH BESAR 103 0 1 7 47 4 6 45 61 94 9 PIDIE 43 1 1 1 6 3 6 57 37 14 10 BIREUN 88 0 - 13 85 7 12 55 78 165 11 ACEH UTARA 108 1 1 3 18 3 5 108 77 36
12 ACEH BARAT DAYA 66 1 1 1 5 2 3 31 31 14
13 GAYO LUES 22 0 - 5 30 3 5 23 27 60 14 ACEH TAMIANG 117 1 1 1 5 2 3 53 52 13 15 NAGAN RAYA 16 1 1 4 24 4 6 18 22 52 16 ACEH JAYA 32 1 1 2 13 3 6 25 24 29 17 BENER MERIAH 46 0 - 3 23 1 1 37 34 44 18 PIDIE JAYA 20 0 - 6 41 3 5 26 31 82
19 KOTA BANDA ACEH 400 1 1 3 20 19 33 58 141 42
20 KOTA SABANG 176 0 - 7 47 9 14 21 73 90 21 KOTA LANGSA 243 1 1 2 16 2 4 55 88 34 22 KOTA LHOKSEUMAWE 315 1 1 10 64 6 10 4 106 128 23 KOTA SUBULUSSALAM 48 0 - 0 3 2 4 26 24 5 TOTAL 2,177 12 15 151 1,005 96 164 865 1,287 2,021 SUMATERA UTARA 24 NIAS 2 2 5 2 6 9 22 19 19 47 25 MANDAILING NATAL 38 4 8 6 22 11 29 33 42 119 26 TAPANULI SELATAN 29 4 9 5 18 12 32 20 34 107 27 TAPANULI TENGAH 60 5 12 7 24 15 39 29 51 141 28 TAPANULI UTARA 37 3 7 3 12 9 24 33 37 75 29 TOBA SAMOSIR 31 2 5 2 5 7 18 34 30 41 30 LABUHAN BATU 24 15 33 27 94 31 81 50 97 508 31 ASAHAN 141 10 21 14 49 27 71 95 119 275
Lampiran 9.20. Estimasi ODHA Menurut Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun 2012
No Provinsi - Kab/Kota
LSL WPS TidakLangsung PelangganWPS Tidak Langsung WPS Langsung Pelanggan WPS Langsung Waria Pelanggan
Waria Penasun Laki-laki risikorendah Perempuan risikorendah
Lampiran 9.20. Estimasi ODHA Menurut Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun 2012
No Provinsi - Kab/Kota
Orang Dengan HIV/AIDS (ODHA)
32 SIMALUNGUN 17 11 25 22 78 20 53 32 70 409 33 DAIRI 35 4 10 4 15 12 31 24 37 98 34 KARO 70 6 12 10 37 17 44 32 61 193 35 DELI SERDANG 32 10 21 11 39 76 198 75 123 236 36 LANGKAT 127 10 22 20 71 26 67 116 130 364 37 NIAS SELATAN 20 3 7 5 17 11 29 15 29 95 38 HUMBANG HASUNDUTAN 25 3 7 2 8 10 25 20 28 58 39 PAKPAK BHARAT 16 2 4 1 3 8 21 19 20 29 40 SAMOSIR 24 4 8 3 10 14 37 24 33 71 41 SERDANG BEDAGAI 80 8 17 16 55 20 51 35 76 291 42 BATU BARA 88 10 21 14 49 26 68 29 80 282
43 PADANG LAWAS UTARA 12 3 7 3 12 11 29 19 27 77
44 PADANG LAWAS 16 3 7 4 15 11 29 21 30 89
45 LABUHAN BATU SELATAN 57 10 21 12 43 30 78 19 70 256
46 LABUHAN BATU UTARA 71 13 28 25 89 41 107 31 107 467
47 NIAS UTARA 2 3 6 2 8 8 21 19 20 57
48 NIAS BARAT 1 2 5 1 5 8 21 19 18 39
49 KOTA SIBOLGA 264 17 38 14 48 60 157 32 160 349
50 KOTA TANJUNG BALAI 244 5 10 18 63 4 10 24 99 291
51 KOTA PEMATANG SIANTAR 245 16 35 25 87 38 101 162 199 482
52 KOTA TEBING TINGGI 246 9 19 15 54 38 100 78 150 291
53 KOTA MEDAN 572 41 94 52 189 203 532 188 489 1,105 54 KOTA BINJAI 292 16 35 38 133 32 84 59 181 665 55 KOTA PADANGSIDIMPUAN 119 8 17 10 35 19 49 39 79 207 56 KOTA GUNUNGSITOLI 13 4 8 3 11 14 36 27 32 77 TOTAL 3,046 264 591 399 1,403 877 2,294 1,471 2,775 7,890 SUMATERA BARAT 57 KEPULAUAN MENTAWAI 10 5 6 18 120 5 9 19 57 282 58 PESISIR SELATAN 75 5 6 20 130 4 7 18 76 305 59 SOLOK 61 2 3 7 47 4 7 18 42 112 60 SAWAHLUNTO/SIJUNJUNG 37 2 2 10 64 2 4 34 47 143 61 TANAH DATAR 56 3 3 10 67 3 5 18 47 154 62 PADANG PARIAMAN 64 2 3 8 54 3 5 18 44 127 63 AGAM 77 22 24 28 189 3 5 18 102 577
LSL WPS TidakLangsung PelangganWPS Tidak Langsung WPS Langsung Pelanggan WPS Langsung Waria Pelanggan
Waria Penasun Laki-laki risikorendah Perempuan risikorendah
Lampiran 9.20. Estimasi ODHA Menurut Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun 2012
No Provinsi - Kab/Kota
Orang Dengan HIV/AIDS (ODHA)
64 LIMA PULUH KOTA 60 2 2 7 47 3 5 18 41 107
65 PASAMAN 45 2 2 7 48 3 5 18 38 113 66 SOLOK SELATAN 27 3 3 7 48 2 4 18 33 118 67 DHARMAS RAYA 39 2 2 9 61 - - 18 39 138 68 PASAMAN BARAT 68 2 2 6 42 10 17 18 46 99 69 KOTA PADANG 704 2 2 5 32 19 32 66 223 74 70 KOTA SOLOK 768 2 2 3 22 8 14 26 213 58
71 KOTA SAWAH LUNTO 221 2 3 9 59 5 9 34 92 136
72 KOTA PADANG PANJANG 726 3 4 0 3 15 25 33 204 37
73 KOTA BUKITTINGGI 705 13 15 15 100 7 12 115 263 320 74 KOTA PAYAKUMBUH 395 5 5 12 82 4 7 9 134 206 75 KOTA PARIAMAN 256 1 1 12 81 2 3 32 106 169 TOTAL 4,393 81 91 195 1,294 102 173 552 1,847 3,272 RIAU 76 KUANTAN SINGINGI 56 5 7 18 127 2 4 38 77 275 77 INDRAGIRI HULU 57 6 10 10 67 20 49 33 70 183 78 INDRAGIRI HILIR 6 28 48 64 440 42 101 26 217 1,085 79 PELALAWAN 4 10 17 23 159 9 20 23 79 391 80 S I A K 66 14 22 14 100 22 52 24 86 313 81 KAMPAR 21 7 12 16 112 5 12 1 53 278 82 ROKAN HULU 74 14 23 19 134 22 53 24 100 378 83 BENGKALIS 25 29 49 49 337 8 20 32 160 900 84 ROKAN HILIR 17 31 52 40 277 29 70 32 156 808 85 KEPULAUAN MERANTI 34 5 7 8 53 2 4 27 41 141 86 KOTA PEKANBARU 240 73 123 59 410 56 133 62 314 1,459 87 KOTA DUMAI 192 29 48 31 216 9 22 28 158 674 TOTAL 791 251 417 351 2,433 226 539 350 1,510 6,885 JAMBI 88 KERINCI 183 38 43 28 145 4 7 25 123 749 89 BANGKO 129 58 65 230 1,187 5 8 25 483 3,638 90 SAROLANGUN 69 14 15 33 169 6 11 22 93 567 91 BATANGHARI 29 7 8 3 13 6 10 25 28 102 92 MUARO JAMBI 18 10 11 5 24 3 5 22 27 160
