BAB 1 PENDAHULUAN. HIV (Human Imunodeficiency Virus) merupakan penyebab penyakit yang di

Transkripsi

1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang HIV (Human Imunodeficiency Virus) merupakan penyebab penyakit yang di kenal sebagai AIDS (Acquired Immuno Deficiency Syndrome). AIDS merupakan penyakit yang sangat berbahaya karena mempunyai CFR (Case Fatality Rate) 100% dalam 5 tahun dan menjadi masalah kesehatan global serta tersebar hampir di seluruh negara di dunia, termasuk Indonesia. Masalah tersebut mencakup angka kejadian HIV yang cenderung meningkat dari tahun ke tahun dengan angka kematian yang tinggi (UNAIDS, 2011). Berdasarkan perkiraan statistik global yang diumumkan oleh UNAIDS/WHO orang yang hidup dengan HIV tahun 2010, mencapai 34 juta orang. Proporsi orang dewasa penderita HIV, 50% adalah perempuan, anak-anak yang hidup dengan HIV mencapai 3,4 juta orang, orang yang baru terinfeksi HIV mencapai 2,7 juta orang dan anak-anak yang baru terinfeksi HIV mencapai orang. Menurut perhitungan WHO, seorang penderita HIV berpotensi menulari sekitar 200 orang lainnya (WHO, UNAIDS & UNICEF, 2011). Menurut UNAIDS epidemi yang paling parah di dunia adalah di Afrika Selatan, di estimasi 5,6 juta orang di Afrika Selatan orang hidup dengan HIV. Hampir setengah dari kematian akibat penyakit terkait AIDS pada tahun 2010 terjadi di Afrika Selatan. Negara Karibia, merupakan prevalensi tertinggi kedua daerah HIV

2 setelah sub Sahara Afrika serta negara Asia dikelompokkan dalam negara kedua terbesar orang yang hidup dengan HIV (UNAIDS, 2011). Penderita HIV pertama di Indonesia dilaporkan adalah seorang wisatawan Belanda yang mengunjungi Bali pada tahun Pada tahun 1987, di Indonesia hanya ada sembilan kasus HIV kemudian jumlah ini terus bertambah setiap tahun. Kasus HIV di Indonesia saat ini sungguh memprihatinkan. Jika pada tahun 2005 terdapat kasus HIV, akhir tahun 2010 angkanya sudah meningkat tajam menjadi kasus. Secara kumulatif kasus HIV sejak 1 Januari 1987 sampai dengan 30 September 2012 sebanyak kasus pada 33 provinsi dan 300 kabupaten/kota. Rate kumulatif kasus HIV Nasional sampai dengan September 2012 adalah 16,59 per penduduk (berdasarkan data BPS 2011, jumlah penduduk Indonesia jiwa) dengan rasio kasus HIV antara laki-laki dan perempuan adalah 3:1 (Depkes RI, 2012). Komisi Penanggulangan HIV (KPA), menyatakan bahwa hasil kajian para ahli epidemiologi Indonesia tentang kecenderungan epidemi HIV, maka pada tahun 2010 jumlah kasus HIV menjadi orang dengan kematian orang dan pada tahun 2015 menjadi orang dengan kematian orang. Penularan dari sub-populasi berperilaku berisiko kepada isteri atau pasangannya akan terus berlanjut Diperkirakan pada akhir tahun 2015 akan terjadi penularan HIV secara kumulatif pada lebih dari anak yang dilahirkan dari ibu yang sudah terinfeksi HIV (Komunitas AIDS Indonesia, 2011).

3 Menurut Depkes RI (2011), Provinsi Sumatera Utara menduduki peringkat ke-8 dari 33 propinsi di Indonesia dengan jumlah kasus HIV sebanyak kasus selama tahun Kota Medan merupakan kota yang memiliki prevalensi penderita HIV tertinggi di Sumatera Utara sejak ditemukan pertama kali pada tahun 1992, kasus HIV sebanyak kasus sampai dengan Oktober 2012 dan meninggal sebanyak 722 orang (Dinkes Provinsi Sumut, 2012). Berdasarkan Profil Dinas Kesehatan Kota Medan bahwa penderita HIV untuk lima tahun terakhir, yaitu tahun 2007 berjumlah 311 orang, tahun 2008 berjumlah 347 orang, tahun 2009 berjumlah 364 orang, tahun 2010 berjumlah 452 orang dan tahun 2011 berjumlah 575 orang. Dari seluruh penderita HIV dilaporkan jumlah yang meninggal sebanyak 560 orang (Dinkes Kota Medan, 2012). Salah satu efek jangka panjang endemi HIV yang telah meluas seperti yang telah terjadi di Papua adalah dampaknya pada indikator demografi. Karena tingginya proporsi kelompok umur yang lebih muda terkena penyakit yang membahayakan ini, dapat diperkirakan nantinya akan menurunkan angka harapan hidup. Karena semakin banyak orang yang diperkirakan hidup dalam jangka waktu yang lebih pendek, kontribusi yang diharapkan dari mereka pada ekonomi nasional dan perkembangan sosial menjadi semakin kecil dan kurang dapat diandalkan. Pada tingkat makro, sumber daya yang seharusnya digunakan untuk aktivitas produktif terpaksa dialihkan pada perawatan kesehatan, waktu yang terbuang untuk merawat anggota keluarga yang sakit, dan lainnya,juga akan meningkat (KPA, 2007).

4 Berdasarkan data di atas dapat diketahui bahwa jumlah penderita HIV terus mengalami peningkatan yang dapat menimbulkan kematian. Salah satu upaya yang perlu dilakukan adalah membentuk strategi program penanggulangan HIV. Sebelum di bentuk program tersebut, terlebih dahulu dilakukan suatu perencanaan. Karena perencanaan merupakan sesuatu kebutuhan atau aktivitas pada masa-masa mendatang, maka suatu prinsip yang harus dilakukan adalah meramalkan (forecasting) mengenai yang akan terjadi pada masa yang akan datang (Assauri, 1984). Menurut Hanke (1999) pengenalan terhadap operasi teknik peramalan pada data berkala (time series) menghasilkan kejadian historis mengarah ke identifikasi lima tahapan proses peramalan yaitu; pengumpulan data, pemadatan dan pengurangan data, penyusunan model dan evaluasi, ekstrapolasi model (peramalan aktual), serta evaluasi peramalan. Data yang di maksud adalah data berkala (time series). Data berkala adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan suatu rangkaian kegiatan. Hasil peramalan yang akurat diharapkan mampu memberikan gambaran suatu program di masa yang akan datang, sehingga kinerja suatu program dapat ditingkatkan melalui perencanaan yang baik. Analisis time series ialah salah satu metode statistika yang digunakan untuk meramalkan struktur probabilistik keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang dalam rangka pengambilan suatu keputusan (Wei, 2006). Kejadian HIV memiliki dependensi waktu seseorang yang mengidap penyakit tersebut. Dependensi waktu tersebut berkaitan dengan lama usia hidup seseorang menjadi penderita HIV

5 dan berpotensi menyebarkan ke orang lain dalam periode waktu tersebut, sehingga kejadian HIV dapat dijelaskan dengan menggunakan analisis time series. Ada banyak metode peramalan pada analisis time series. Salah satunya adalah metode Autoreggressive Integrated Moving Average (ARIMA), yaitu suatu metode yang menghasilkan ramalan berdasarkan sintesis dari pola data secara historis (Arsyad, 1995). ARIMA merupakan suatu teknik yang mengabaikan independen variabel dalam melakukan peramalan. Model ini hanya menggunakan nilai-nilai sekarang dan masa lalu dari dependen variabel untuk melakukan peramalan jangka pendek yang akurat. Metode ini di sebut juga dengan metode Box-Jenkins. Keakuratan hasil peramalan menggunakan metode ARIMA juga di dukung tahapan identifikasi, penaksiran dan pengujian serta penerapan model. Pemodelan mengenai fenomena HIV pernah dilakukan Johnson dan Dorrington (2006), pemodelan yang dilakukan ialah pemodelan mengenai HIV yang terjadi di Afrika Selatan terkait dengan demografi dan dugaan terjadinya intervensi. Model yang digunakan ialah model ASSA 2002 untuk mengestimasi pengaruh antara kelompok proyeksi demografi terhadap HIV di Afrika Selatan. Nyabadza (2008) melakukan pemodelan pencegahan HIV dengan pertahanan diri di Afrika Selatan dengan menggunakan SSS (steady state station). Namun, pemodelan dengan menggunakan analisis time series mengenai fenomena HIV pada daerah yang bersangkutan masih sangat terbatas dilakukan. Untuk mengantisipasi terjadinya peningkatan jumlah penderita HIV yang dapat mengakibatkan jumlah kematian semakin tinggi maka perliu

6 memperkirakan/meramalkan berapa jumlah penderita HIV di Kota Medan untuk tahun Alasan peramalan antara tahun untuk mendapatkan hasil peramalan yang lebih akurat (5 tahun), jika peramalan dilakukan untuk jangka panjang maka tingkat keakuratan peramalan menjadi rendah. 1.2 Permasalahan Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka permasalahan dalam penelitian ini adalah belum diketahui perkiraan jumlah penderita HIV di Kota Medan pada tahun dengan metode ARIMA yang diperlukan untuk menyusun kebijakan penanggulangan HIV di masa yang akan datang. 1.3 Tujuan Penelitian Mengetahui hasil peramalan jumlah penderita HIV terdahulu ( ) dengan metode ARIMA, dan dapat digunakan untuk meramalkan jumlah penderita HIV ( ) di masa mendatang di Kota Medan. 1.4 Hipotesis Tidak ada perbedaan jumlah penderita HIV hasil peramalan dengan jumlah penderita HIV aktual di Kota Medan.

7 1.5 Manfaat Penelitian 1) Penelitian ini sebagai bahan masukan bagi Dinas Kesehatan Kota Medan dalam upaya meningkatkan pencegahan dan menyusun kebijakan penanggulangan HIV di masa yang akan datang 2) Memperkaya khasanah ilmu pengetahuan tentang analisis data time series terkait dengan jumlah penderita HIV.