Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta, masih menghadapi tantangan serius dalam pengendalian leptospirosis, penyakit zoonosis yang disebabkan oleh bakteri Leptospira. Sebagai wilayah endemis, Bantul mencatat angka kejadian tertinggi di DIY, dengan tren Case Fatality Rate (CFR) yang terus meningkat dalam beberapa tahun terakhir. Kondisi ini membutuhkan pendekatan berbasis data yang strategis untuk pencegahan dan pengendalian yang lebih efektif.
Penelitian terbaru yang dilakukan oleh Departemen Layanan dan Informasi Kesehatan Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (Dept. LIKES SV UGM) menunjukkan bahwa metode prediksi Simple Exponential Smoothing (SES) lebih akurat dibandingkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk prediksi kasus Leptospirosis di Kab. Bantul. Studi yang dilakukan antara April hingga September 2024 ini menunjukkan bahwa metode SES memiliki tingkat kesalahan prediksi yang lebih rendah, berdasarkan pengukuran Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Temuan ini menjadi pijakan penting dalam mengoptimalkan sistem surveilans penyakit menular di Kab.Bantul.
Mendukung Pencapaian SDGs
Prediksi yang akurat dari penelitian ini memiliki kontribusi signifikan terhadap pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 3: Good Health and Well-being. Penanganan leptospirosis secara efektif berkontribusi pada target SDG 3.3, yang bertujuan untuk mengakhiri epidemi penyakit menular seperti leptospirosis, sekaligus mengurangi angka kematian yang diakibatkannya. Selain itu, peningkatan kapasitas deteksi dan respons melalui metode surveilans berbasis prediksi sejalan dengan target SDG 3.d, yaitu memperkuat sistem kesehatan dalam menghadapi ancaman penyakit menular.
Dengan adopsi metode prediksi SES, Dinas Kesehatan Bantul dan Puskesmas dapat mengambil langkah proaktif untuk menekan peningkatan Incidence Rate (IR) dan CFR leptospirosis. Langkah ini mencakup edukasi masyarakat, peningkatan akses layanan kesehatan, serta pengendalian faktor risiko lingkungan yang berkontribusi terhadap penyebaran penyakit.
Dengan semakin besarnya tantangan kesehatan masyarakat, kolaborasi antara instansi pemerintah dan institusi akademik seperti Dept. Likes SV UGM menjadi kunci keberhasilan dalam mewujudkan pencapaian SDGs. Inovasi berbasis data, seperti prediksi SES, membuka jalan bagi langkah-langkah pencegahan yang lebih terarah dan berdampak nyata dalam menurunkan beban penyakit di masyarakat.
Penelitian ini menunjukkan bahwa Kab. Bantul dapat menjadi contoh sukses daerah yang berhasil mengintegrasikan teknologi, keilmuan, dan kolaborasi untuk menciptakan sistem kesehatan yang lebih baik. Keberhasilan ini menjadi langkah maju menuju pencapaian SDGs, terutama dalam memastikan kesehatan yang baik dan kesejahteraan bagi semua.