Virus Corona atau Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) adalah virus yang menyerang sistem pernapasan. Penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus ini disebut coronavirus disease 2019 (COVID-19). Infeksi SARS-CoV-2 dapat menghasilkan berbagai gejala, termasuk gejala infeksi saluran pernapasan atas sedang, sepsis yang mengancam jiwa, atau bahkan infeksi tanpa gejala. COVID-19 awalnya muncul pada Desember 2019, ketika sekelompok pasien di Wuhan, Cina, didiagnosis menderita pneumonia yang tidak diketahui asalnya. SARS-CoV-2 telah menginfeksi lebih dari 200 negara per 1 Juli 2020.
Dalam rangka menghadapi pandemi COVID-19, Indonesia telah menerapkan berbagai upaya kesehatan masyarakat, antara lain PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar) sesuai dengan Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 9 Tahun 2020 tentang Pedoman Sosial Berskala Besar. Untuk mengatasi pandemi COVID-19, Indonesia telah menerapkan berbagai upaya kesehatan masyarakat termasuk pelacakan kontak. Penelitian ini akan mengintegrasikan tiga aspek, yaitu penggunaan telemedicine untuk sistem informasi geografis, pelacakan pasien COVID-19 menggunakan smartphone dan diagnosis pasien.
Ada dua kelompok kerja dalam penelitian ini, yaitu Sistem Informasi Geografis berbasis database pasien dan Tracing & Diagnosa pasien COVID-19 menggunakan smartphone terintegrasi ke telemedicine Smartphone. Sistem Informasi Geografis dibangun berdasarkan analisis geospasial dan spasial-statistik dari dimensi geografis pandemi penyakit coronavirus (COVID-19). Memahami dinamika COVID-19 sangat penting untuk membantu memperjelas dampak pandemi dan dapat membantu pengambilan keputusan, perencanaan, dan tindakan masyarakat. Selain menyembuhkan penyakit pasien dan tracing untuk memantau pergerakan dan mempelajari penyebaran penyakit, perlu dilakukan investigasi hubungan geografis antara kasus positif COVID-19 dan faktor-faktor potensial terkait. Pemodelan spasial epidemiologi COVID-19 dilakukan untuk mengetahui tingkat kerawanan wilayah terhadap wabah COVID-19 menggunakan Sistem Informasi Geografis. Metode Geographically Weighted Regression (GWR) digunakan untuk mengetahui sebaran geografis kasus positif COVID-19 serta kemungkinan mengkorelasikan aspek sosial ekonomi, demografi, dan kesehatan. Selain itu, perbandingan model lokal (OLS) dan global (GWR) dilakukan untuk memastikan bahwa keduanya cocok.
Aplikasi telah dirancang dengan 3 fitur utama yaitu Sistem Informasi Geografis, Tracing Pasien COVID-19 menggunakan smartphone dan mendiagnosa penyakit yang dikemas secara interaktif dan aplikasi informatif dengan tampilan berikut: (1) Halaman utama, halaman awal (home) yang akan ditampilkan setelah pengguna melakukan login. Halaman ini dimulai dengan memberitahukan pengguna untuk mengaktifkan fitur GNSS untuk penelusuran. (2) Fitur tracing yang digunakan pada Smartphone Telemedicine menggunakan GNSS dan Bluetooth. Fitur GNSS akan otomatis melacak lokasi pengguna dengan menekan tombol aktifkan pada notifikasi izin penggunaan GNSS di halaman utama. Sedangkan Bluetooth tracing dapat diaktifkan dengan mengaksesnya dari halaman utama. Pengguna akan memperoleh beberapa informasi tentang kedekatan pengguna lain yang terinfeksi di sekitar mereka setelah mengaktifkan Bluetooth dari halaman ini. Selain melacak lokasi pengguna saat ini, pengguna juga dapat mengakses riwayat perjalanan mereka di halaman utama. (3) Ada dua menu yang bisa digunakan untuk fitur diagnostik, yaitu pemeriksaan gejala awal dan konsultasi. Pada menu pemeriksaan gejala awal, pengguna akan diberikan beberapa pertanyaan mengenai gejala awal COVID-19. Pada menu konsultasi, pengguna dapat memilih dokter sesuai gejala yang dirasakan saat ini dan berinteraksi secara langsung melalui chat dan telepon. Pengguna juga dapat mengetahui hasil diagnosa dari konsultasi online sehingga dapat dijadikan sebagai acuan tindakan medis dan obat-obatan yang diperlukan.
Metode Geographically Weighted Regression (GWR) digunakan untuk mengeksplorasi variasi geografis dari potensi asosiasi aspek sosial ekonomi, demografi, dan kesehatan terkait kasus positif COVID-19. Selain itu, model komparatif lokal (OLS) dan global (GWR) juga dilakukan untuk memvalidasi kesesuaiannya. Berdasarkan kinerja model OLS dan GWR ditinjau dari R2, Adj R2, dan AICc, terlihat bahwa model GWR menghasilkan kecocokan yang lebih baik daripada model OLS global. Berdasarkan hasil pemodelan, jumlah penduduk setiap kota memiliki hubungan negatif dengan kasus COVID-19, sedangkan jumlah orang memiliki hubungan positif dengan akumulasi kasus COVID-19.
Dalam perkembangannya, penggunaan aplikasi telemedicine ini melalui fitur pelacakan pasien dan database diagnosis pasien dapat memberikan pengetahuan yang lebih mendalam tentang hubungan antara hasil pemodelan dan memberikan data yang lebih baik dalam mengembangkan model epidemi. Selain itu, karena aplikasi telemedicine memiliki fitur GIS modern di dalamnya, dashboard berbasis peta dapat memberikan informasi kepada pemerintah tentang kondisi saat ini, meningkatkan transparansi data, dan membantu pihak berwenang untuk menyebarkan informasi yang dapat diakses oleh kedua pasien COVID-19 dan warga yang ingin melindungi diri dan komunitasnya dari pandemi.
Penulis: Dr. Christrijogo Soemartono W, dr., SpAn., KAR., KIC
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://journals.sfu.ca/ijg/index.php/journal/article/view/2159
Cahyadi MN, Susanto LOF, Rokhmana CA, Sulistiawan SS, Waloejo CS, Raharjo AB, et al. Telemedicine Technology Application for COVID-19 Patient Tracing Using Smartphone GNSS. Int J Geoinformatics. 2022;18(2):103–17.
