Sistem Terintegrasi “BERSATU LAWAN COVID”

Presiden Joko Widodo saat memberikan keterangan pada Rabu, 24 Juni 2020, menerangkan bahwa masa pandemi mendorong pemerintah untuk menyiapkan sebuah sistem informasi terintegrasi. Sistem yang bernama “Bersatu Lawan Covid” (BLC) tersebut dibuat untuk mempercepat alur pelaporan data dari daerah sampai pusat dan nantinya diolah sehingga dapat menginformasikan situasi penyebaran Covid-19 masing-masing daerah di Indonesia.

Sistem yang sama pula memberikan sebuah pemahaman secara menyeluruh mengenai kondisi dan penyebaran Covid-19 di masing-masing daerah. Berdasarkan data-data dari sistem tersebut, kebijakan pemerintah untuk beradaptasi terhadap kebiasaan baru menuju masyarakat produktif dan aman dari penularan Covid-19 dapat diambil dengan persiapan dan kehati-hatian.

Hadir bersama Presiden saat keterangan pers tersebut ialah Prof. drh. Wiku Adisasmito, M.Sc. Ph.D., seorang guru besar yang mendalami kebijakan kesehatan terutama sistem kesehatan dan penanggulangan penyakit infeksius, dan Dewi Nur Aisyah, S.K.M., M.Sc, Ph.D., DIC, seorang ahli epidemiologi dan pakar informatika penyakit menular dari Indonesia.

Terkait dengan sistem BLC, Dewi menjelaskan bahwa integrasi data merupakan hal krusial dalam penentuan kebijakan pusat dan daerah dalam menangani Covid-19. Untuk itu pemerintah sejak masa-masa awal pandemi telah mempersiapkan dan mengupayakan terwujudnya hal tersebut.

Gugus Tugas sejak pertengahan Maret 2020 mengembangkan sistem informasi BLC untuk mempercepat alur pelaporan data dari daerah sampai pusat dan menginformasikan terkait daerah-daerah rawan di Indonesia,” ujarnya yang berkesempatan menyampaikan paparan secara langsung.

Data-data kesehatan terkait penanganan Covid-19 dikumpulkan melalui puskesmas, rumah sakit, dinas kesehatan, dan laboratorium dari seluruh Indonesia untuk kemudian diolah, dianalisis, dan dikeluarkan dalam bentuk grafis serta informasi di mana pemerintah provinsi dan daerah dapat melihat data dalam satu dasbor. Data yang sama juga dilihat oleh Gugus Tugas dan pemerintah pusat sehingga memungkinkan sinkronisasi kebijakan.

Sampai dengan hari ini kita telah memiliki lebih dari 76 ribu data penyelidikan epidemiologi, 245 ribu data-data pasien Covid yang terdapat di rumah sakit, 380 ribu data-data pemeriksaan laboratorium, begitu juga dengan data logistik dan mobilitas penduduk yang dapat kita lihat dalam satu dasbor yang sama,” ungkapnya.

Melalui data-data yang terkumpul dan diolah melalui sistem BLC, seluruh lokasi rawan penyebaran Covid-19 di Indonesia dapat dipetakan hingga tingkat kecamatan. Data-data serupa itulah yang kemudian diolah kembali untuk memberikan pertimbangan terhadap kebijakan-kebijakan yang nantinya diambil pemerintah.

Dewi menjelaskan, sistem BLC juga memetakan zona risiko daerah di Indonesia. Pemetaan tersebut dilakukan dengan menggunakan 15 indikator utama yang terdiri atas 11 indikator epidemiologi, 2 indikator kesehatan masyarakat, dan 2 indikator pelayanan kesehatan.

Data-data dari indikator tersebut selanjutnya akan dikumpulkan, di-scoring, dan dikategorisasikan,” tuturnya.

Dari pengumpulan dan kategorisasi data tersebut, BLC menggambarkan zonasi risiko daerah ke dalam empat kategori warna yang dapat dijadikan semacam alarm bagi pemerintah. Yakni warna merah yang menandakan zona berisiko tinggi, oranye berisiko sedang, kuning berisiko rendah, dan hijau yang menggambarkan zona tidak ditemukan atau tidak ada penambahan kasus Covid-19 dalam empat minggu terakhir.

Per tanggal 21 Juni 2020, terdapat 112 kabupaten/kota tidak terdampak atau tidak ada kasus baru, 188 dengan risiko rendah, 157 dengan risiko sedang, dan 57 dengan risiko tinggi,” ujar Dewi menjelaskan data yang dimiliki BLC.

Ia juga menekankan bahwa kolaborasi lintas sektor menentukan kecepatan dan kualitas penanganan Covid-19 di Indonesia yang harus diikuti dengan pencatatan data yang lengkap, cepat, dan akurat untuk menghasilkan informasi yang kredibel. Sementara itu, integrasi data-data yang ada menjadi kekuatan utama dalam melawan Covid-19 di Indonesia.

Sumber & Foto: (Humas Kemensetneg)

[fiq/RID]

0 replies

Leave a Reply

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *