Indonesia Belum Punya Kurva Epidemi COVID-19, Tekad Jokowi Diragukan

Dengan kata lain, turunnya angka kasus harian itu tidak bisa langsung dibaca sebagai turunnya laju infeksi harian.

Ada faktor lain yang sangat berpengaruh di situ, yaitu lamanya jarak waktu antara sampel diambil dengan hasil pemeriksaan dilaporkan kepada Kementerian Kesehatan. Sejauh ini publik belum mendapatkan informasi berapa rata-rata waktu pemeriksaan sampel dari 37 laboratorium PCR yang telah difungsikan memeriksa sampel COVID-19.

Tiga hal sebelum membaca kurva epidemi COVID-19

Sebelum membaca kurva epidemi, ada tiga hal yang perlu dicermati:

Pertama, sumbu Y terkait dengan jumlah kasus baru, maka jumlah orang yang diperiksa perlu diketahui sebelumnya. Memang tidak akan ada orang yang tahu seberapa banyak sesungguhnya orang yang terinfeksi. Sehingga semakin banyak pemeriksaan terhadap orang yang berisiko tertular COVID-19, maka semakin baik kurva epidemi menjelaskan realitas yang sedang terjadi.

Dengan kata lain, besaran jumlah orang yang diperiksa menentukan seberapa besar derajat kepercayaan kita terhadap kurva epidemi.

Contohnya, kita pilih Vietnam, negara berkembang di Asia Tenggara yang mengklaim sukses mengendalikan penularan COVID-19. Negara ini memeriksa 2.2 orang per 1.000 penduduk dengan PCR, sedangkan Indonesia memeriksa 0,2 orang per 1.000 penduduk. Cakupan pemeriksaan Vietnam 10 kali lipat dari Indonesia, sehingga klaim penurunan kasus baru di Vietnam lebih meyakinkan karena mereka memeriksa lebih banyak orang yang berisiko.

Mari kita gunakan statistik lain.

Dari sekitar 8.000 orang yang diperiksa, Vietnam menemukan 1 kasus positif COVID-19. Sedangkan Indonesia, dari 7 orang diperiksa, 1 kasus positif langsung ditemukan.

Baca Juga: DPR Gelar Paripurna, Bahas Pengambilan Keputusan Perppu Penanganan Covid-19

Artinya, klaim bahwa kasus baru telah turun di Vietnam lebih meyakinkan karena mereka telah berusaha keras mencari satu kasus positif saja. Sedangkan di Indonesia, satu kasus positif ditemukan cukup dengan memeriksa 7 orang. Dengan kata lain, masih banyak orang yang terinfeksi tetapi belum diperiksa.

Kedua, sumbu X dari kurva epidemi terkait dengan patokan waktu analisis. Idealnya, untuk COVID-19, kurva epidemi menggunakan patokan tanggal orang terinfeksi, bukan tanggal mulai bergejala, apalagi tanggal kasus dilaporkan oleh otoritas.

Untuk menentukan waktu orang terinfeksi, perlu ada penyelidikan epidemiologi.

Contoh hasil penyelidikan epidemiologi yang terang benderang adalah ketika Kementerian Kesehatan menelusuri kasus terkonfirmasi COVID-19 pertama di Indonesia.

Kasus nomor 1 muncul setelah dia dan sekitar 50 orang berdansa dalam satu ruangan dengan warga negara Jepang (yang belakangan diketahui positif COVID-19) pada tanggal 14 Februari. Penelusuran Kementerian Kesehatan menunjukkan pasien nomor 1 mulai bergejala pada 15 Februari, masuk rumah sakit 27 Februari, diambil sampelnya 1 Maret dan dilaporkan positif 2 Maret. Ada selang waktu 18 hari antara tanggal kemungkinan tertular dan tanggal kasus dilaporkan positif.

Karena penyelidikan epidemiologi ini membutuhkan waktu, biaya, dan tenaga terlatih, maka para ahli ilmu epidemiologi menggunakan patokan waktu lain misalnya tanggal mulai bergejala. Namun, interpretasi kurva tetap mesti berhati-hati karena 5-80% orang positif SARS-CoV-2 tidak memiliki gejala saat diperiksa.

Alternatif lain, menggunakan tanggal diambilnya sampel pemeriksaan sebagai patokan waktu analisis.

Gambar berikut memperlihatkan kurva epidemi yang menggunakan patokan waktu analisis seperti tanggal mulai bergejala dan tanggal sampel diperiksa.

Gambar A (grafik atas) memperlihatkan kurva epidemi antara tanggal 8 Desember 2019 dan 11 Februari 2020. Analisis diperoleh dari 72.314 kasus COVID-19 di Cina yang dikategorikan ke dalam empat kelas yaitu kasus terkonfirmasi (biru), suspek (hijau), diagnosis secara klinis (kuning), dan kasus tanpa gejala (merah).

Jumlah orang dari keempat kelas diletakkan bertumpuk untuk memperlihatkan total kasus baru harian (sumbu Y) diplot berdasarkan tanggal pasien mulai bergejala (sumbu X).

Gambar B (grafik bawah) memperlihatkan kurva epidemi dari periode waktu yang sama, namun hanya menganalisis dari pasien yang terkonfirmasi positif saja (sebanyak 44.672 dari 72.314 orang). Jumlah kasus baru harian (sumbu Y) diplotkan berdasarkan dua patokan waktu analisis yaitu tanggal pasien mulai bergejala dan tanggal diperiksa (sumbu X).

Ketiga, kurva epidemi itu sifatnya spesifik untuk satu lokasi. Mekanisme interaksi antara virus, manusia dan lingkungan untuk setiap wilayah bersifat unik. Sehingga kurva epidemi suatu wilayah tidak berlaku untuk wilayah lainnya.

Harapan segera ada kurva epidemi COVID-19 Indonesia

Untuk mengendalikan penyebaran COVID di Indonesia, pemerintah perlu melakukan berikut ini:

Pertama, sudah saatnya pemerintah Indonesia mengeluarkan kurva epidemi sesuai standar ilmu epidemiologi untuk setiap provinsi dan kabupaten/kota. Data tersebut sudah tersedia di rekam medis, sistem informasi fasilitas kesehatan dan laporan pemeriksaan laboratorium. Siap untuk dianalisis.

Kedua, pemerintah perlu secara terbuka dan transparan menyampaikan data jumlah pemeriksaan PCR dan lamanya waktu pemeriksaan untuk setiap provinsi dan kabupaten/kota untuk menaikkan kepercayaan publik terhadap kurva epidemi yang akan dikeluarkan pemerintah.

Ketiga, pemerintah perlu menggunakan kurva epidemi standar tersebut sebagai salah satu cara menilai pelaksanaan kebijakan pengendalian COVID-19.

Pemerintah Indonesia telah memilih strategi Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) dan Larangan Mudik untuk memutus rantai penularan conoravirus.

Pasal 17 Permenkes No 9 Tahun 2020 tentang PSBB telah mensyaratkan butuhnya bukti ilmiah untuk menilai keberhasilan pelaksanaan PSBB dalam menurunkan jumlah kasus baru.

Kita semua tentu ingin pandemi ini segera berakhir. Kabar baik yang ditunjang dengan alat ukur yang valid, akurat, dan tepercaya, akan memberikan harapan. Hal itulah yang kini mungkin absen di Indonesia.

Artikel ini sudah tayang di The Conversation.