digital  adalah  epidemiologi  yang  menggunakan data  yang  dihasilkan  di  luar  sistem  kesehatan masyarakat,  yaitu  dengan  data  yang  tidak dihasilkan  dengan  tujuan  utama  melakukan epidemiologi (Salathé, 2018).
Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue ditularkan kepada manusia melalui gigitan nyamuk Aedes  aegypti dan Aedes  albocpictus .  Demam berdarah  dengue    ditandai  dengan  demam mendadak  dan  perdarahan  baik  di  kulit  atau  di tempat  lain  di  tubuh  yang  dapat  menyebabkan syok  dan  kematian.  Di  beberapa  dekade  terakhir, risiko  infeksi  dengue  telah  meningkat  secara dramatis tidak hanya di daerah tropis tetapi juga di daerah  subtropis  (Ofori  et  al.,  2020;  Susilawaty  et al., 2021).
Di  Sulawesi  Tenggara  angka  kejadian    DBD pada  tahun  2016  sampai  dengan  Agustus    2019 yaitu  pada  tahun  2016  jumlah  kasus  kejadian  DBD

## Hubungan  Data  Surveilans  dengan  Data Google  Trends  Penyakit  Demam  Berdarah Dengue di Sulawesi Tenggara, Indonesia
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease caused by dengue virus infection through the Ae- des  mosquitoes  bites,  especially  Aedes  aegypti.  This  study  aims  to  analyze  surveillance  data  with google trends data on dengue hemorrhagic fever in Southeast Sulawesi. This research is a quantita- tive research with a descriptive approach using time series data. Google search trend in the form of 'DHF  Symptoms'  has  a  correlation  with  DHF  cases  with  r=  0.697.  Time  series  Google  Trends  data shows  a  linear  pattern  related  to  surveillance  data.  Time  series  Google  Trends  data  shows  a  linear pattern related to surveillance data where the highest correlation occurs in the entire period of DHF cases with Google Trends 'DHF symptoms', namely 0.697*.
Keywords :  Google trends, dengue hemorrhagic fever, surveillance.

## Abstract

## P E N E L I T I
Ramadhan Tosepu 1 *, Andi Susilawaty 2 , Muh. Abdul Asis 3
* Corresponding author: ramadhan.tosepu@uho.ac.id
1,3 Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Halu Oleo, Kendari, Sulawesi Tenggara.
2 Program Studi Magister Kesehatan Masyarakat, Program Pascasarjana, Universitas Islam Negeri Alauddin Ma- kassar

## ISSN (Print)
:

## 2443-1141

## Pendahuluan
Perkembangan  media  teknologi  menjadikan sistem  komunikasi  di  masyarakat  mengalami perubahan.  Perubahan  tersebut  ditandai  dengan ketiadaan  jarak  dan  waktu  dalam  berkomunikasi, sehingga  hadirnya  media  tekonologi  komunikasi memupus  jarak  dan  waktu  tersebut  (Mardiana, 2019).
Beberapa  tahun  terakhir  jejak  digital  telah menjadi  sumber  data  potensial  yang  berhubungan dengan  kesehatan.  Epidemiologi  digital  adalah bidang baru yang menggunakan jejak digital untuk mengeksplorasi  pola  penyakit  dan  kesehatan dinamika  dalam  suatu  populasi.  Epidemiologi
sebanyak    3599  kasus  dengan  jumlah  kematian sebesar 34 kematian (CFR = 9,44%) dan pada tahun 2017  mengalami  penurunan  menjadi  911  kasus dengan  jumlah  kematian  sebesar  14  kematian  (CFR =  1,53%),  kemudian  pada  tahun  2018  mengalami penurunan  kembali  yaitu  sebanyak  811  kasus dengan jumlah kematian sebesar 6 kematian (CFR = 0,73%),  dan  pada  tahun  2019  kasus  kejadian  DBD sampai  bulan  agustus  tercatat  sebanyak  683  kasus dengan jumlah kematian sebesar 4 kematian (CFR = 0,58%) (Kemenkes RI, 2017, 2019).

## Metode Penelitan
Penelitian
ini merupakan penelitian kuantitatif  dengan  pendekatan  deskriptif  dengan menggunakan  data  time  series  mulai  dari  2016 hingga  2019  bulan  Agustus.Data  yang  di  gunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Data yang di  gunakan  adalah  data  bulanan  kasus  DBD  yang tercatat dan dilaporkan di Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi  Tenggara  mulai  dari  Januari  2016  sampai Agustus  2019  atau  sebanyak  44  titik  data  histosris. Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  kerja  Dinas Kesehatan  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  bulan September  sampai  dengan  Oktober  2019.  Populasi dan  sampel  penelitian  ini  yaitu  kasus  demam berdarah  dengue  yang  terdapat  pada  data  Dinas Kesehatan  provinsi  Sulawesi  Tenggara  dari  tahun 2016 – 2019 bulan Agustus (6.004 kasus DBD).

## Hasil
Kejadian  penyakit  Demam  Berdarah  Dengue (DBD)  di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  tahun  2016  – 2019 bulan Agustus ditunjukkan dengan Time Series Data  kasus DBD pada  Gambar 1 berikut. Dari grafik tersebut  tampak  bahwa  jumlah  kasus  kejadian penyakit  DBD  pada  tahun  2016  adalah  sebanyak 3.599  kasus  dengan  jumlah  kematian  sebesar  34 atau Case Fatality Rate sebesar 9,44 persen. (CFR = 9,44%) dan pada tahun 2017 mengalami penurunan menjadi 911 kasus dengan jumlah kematian sebesar 14  kematian  (CFR  =  1,53%),  kemudian  pada  tahun 2018 mengalami penurunan kembali yaitu sebanyak 811  kasus  dengan  jumlah  kematian  sebesar  6 kematian (CFR = 0,73%), dan pada tahun 2019 kasus kejadian  DBD  sampai  bulan  Agustus  tercatat sebanyak  683  kasus  dengan  jumlah  kematian sebesar  4  kematian  (CFR  =  0,58%).  Pada  bulan Januari  dan  Maret  kasus  DBD  selalu  meningkat setiap tahunnya.
Informasi yang menggunakan istilah pencarian  ‘ciri-ciri  DBD’  menunjukkan  peningkatan pada titik 6, 31, dan 32. (Gambar 2). Informasi yang di  cari  menggunakan  istilah  pencarian  ‘DBD’ menunjukkan  peningkatan  pada  titik  10.  (Gambar 3). Serta Informasi yang di cari menggunakan istilah pencarian  ‘gejala  DBD’  menunjukkan  peningkatan pada  titik  10,  12,  19  dan  38.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  informasi  yang  dicari  menggunakan  istilah pencarian,  ‘gejala  DBD’  cenderung  meningkat
VOLUM E  9,   NO.   2,  MEI -AGU STU S  2023
Gambar1. Time Series Data kasus DBD Provinsi Sulawesi Tenggara bulan Agustus tahun 2016 - 2019
dengan  kejadian  kasus  DBD  di  Provinsi  Sulawesi Tenggara (Gambar 4).
Berdasarkan hasil pengujian korelasi diperoleh  nilai  korelasi  person  (r),  kasus  DBD keseluruhan  periode  dengan  google  trends  ‘DBD’ (0,533).  Hal  ini  menunjukkan  adanya  hubumgan yang  kuat.  Nilai  signifikansi  yang  di  peroleh  yaitu (0,00 < 0,05) artinya  ada hubungan yang signifikan antara  keselurahan  periode  kasus  DBD  dengan google trends ‘DBD’.

## Pembahasan
Penyakit  DBD  merupakan  salah  satu penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  virus dengan  periode  patogenesis  yang  cukup  singkat, sehingga keterlambatan dalam mengambil keputusan  untuk  mencari  pengobatan  dapat berakibat  fatal.  Periode  patogenesis  dari  penyakit DBD berlangsung antara 2 – 7 hari dan waktu krisis dari  penyakit  ini  umumnya  berlangsung  pada  hari ke 4, 5 atau hari 6 tergantung juga faktor imunitas dari  si  pasien.  Sehingga  jika  terjadi  keterlambatan
Gambar 2. Time Series Data Surveilans DBD dengan Data google Trends 'ciri-ciri DBD'  Tahun 2016- 2019 Bulan Agustus
Gambar 3. Time Series Data Surveilans DBD dengan Data google Trends 'DBD'  Tahun 2016-2019 Bulan Agustus
dalam  mencari  pengobatan  biasanya  menjadi  fatal akibatnya, terutama pada anak misalnya dibawah ke Rumah Sakit atau Puskesmas setelah hati ke 4 atau hari  ke  5.  Kondisi  seperti  ini  membuat  pelayanan atau pengobatan dan perawatan menjadi terlambat sehingga  dapat  menyebabkan  kematian  (Irma  & Masluhiya AF, 2021).
Terjadinya  peningkatan  kasus  DBD  yang cukup  tinggi  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  hal seperti  anomali  cuaca  dan  perilaku  masyarakat terkait  pencegahan  penyakit  ini  serta  faktor pelayanan kesehatan. Anomali cuaca yang dimaksud antara  lain  curah  hujan,  kelembaban  dan  suhu (Susilawaty  et  al.,  2021).  Curah  hujan  yang  cukup tinggi  menyebabkan  adanya  genangan  air  disekitar perumahan yang dapat membentuk breeding places bagi  vektor  penyakit  DBD  yaitu Aedes  Aegypti atau Aedes  Albopictus ,  sehingga  vektor  ini  dapat berkembangbiak dengan baik dan dapat
menimbulkan  kepadatan  populasi  vektor  DBD  ini. Kepadatan  populasi  vektor  itu  sendiri  dapat menyebabkan risiko tinggi terjadinya kontak dengan manusia  atau  masyarakat  sekitar,  sehingga  rentan terjadi proses penularan penyakit. Adanya breeding places  yang  didukung  dengan  tingkat  kelembaban dan  suhu  yang  sesuai  atau  pola  musim  hujan  yang berganti  panas  dapat  mempercepat  perkembang biakan vektor.
Berdasarkan  hasil  analisis  data  seperti  yang tampak  pada  grafik  pada  gambar  1  dapat  dilihat bahwa  trend  prevalensi  angka  DBD  bersifiat fluktuatif  dan  hal  ini  menunjukkan  bahwa  penyakit DBD  di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  masih  endemis dan masih merupakan masalah kesehatan yang ada di  tengah  masyarakat.  Dari  grafik Time  Series tersebut  menunjukkan  bahwa  data Google  Trends memiliki  pola  linear Time  Series yang  berkorelasi dengan  laporan  kasus  Demam  Berdarah  Dengue
111 HIG IENE
Gambar 4. Time Series Data Surveilans DBD dengan Data google Trends 'gejala DBD'  Tahun 2016-2019 Bulan Agustus.
Data Kasus DBD Google Trends “DBD”                  “gejala DBD”                “ciri-ciri DBD” 2016 – 2019                       0,533* 0,697*                                0,525* 2016                                   0,482                        0,790*                                 0,718* 2017                                   0,046                        0,519                                  -0,087 2018                                   0,296                        0,489                                   0,154 2019                                   0,761*                      0,629*                                 0,901*

## Tabel 1 Uji Korelasi Person
melalui  profil  Kementerian  Kesehatan.  Temuan  ini relevan  dengan  penelitian  sebelumnya  (Husnayain et  al.,  2019)  bahwa  hasil  validasi  yang  dilakukan dengan  menilai  kemiripan  pola time  series data menggunakan  fungsi Moving  Average pada Microsoft Excel, uji korelasi Pearson dan uji korelasi time  lag  pada  Stata13.  Diperoleh  hasil  bahwa terdapat  kemiripan  pola  time  series  dan  kekuatan hubungan  dengan  nilai  r  tertinggi  sebesar  0,9371 (p<0,05)  pada  kejadian  DBD  di  level  nasional. Terdapat  variasi  kekuatan  hubungan  data  pada level provinsi dengan nilai r berkisar antara 0,4347 hingga  0,8921  (p<0,05).  Hasil  uji  korelasi  time  lag menunjukkan  adanya  indikasi  awal  potensi penggunaan Google  Trends sebagai  sistem peringatan  dini  dan  monitoring  reaksi  masyarakat. Informasi yang dicari menggunakan istilah pencarian  'DBD',  'gejala  DBD',  dan  'ciri-ciri  DBD' mengikuti  periode  wabah  demam  berdarah  di Sulawesi  Tenggara  dari  Januari  sampai  Desember dan  puncaknya  pada  bulan  Januari  sampai  Maret selama epidemi tahun 2016 dan 2019.
Istilah  pencarian  dalam  penelitian  ini dikumpulkan  dari Google  Trends (istilah  pencarian yang  paling  sering  digunakan).  Tiga  istilah pencarian  dengan  pola  linear Time  Series dan korelasi tinggi dengan kasus berdarah resmi diambil dari  definisi  penyakit  dan  kategori  gejala.  Istilah pencarian yang umumnya digunakan oleh masyarakat  memiliki  korelasi  yang  lebih  tinggi dengan  data  surveilans  (Husnayain  et  al.,  2019; Strauss et al., 2017).
Namun  demikian,  keakuratan  kata  kunci atau  identifikasi  istilah  pencarian  tergantung  pada perilaku  mencari  informasi  yang  dipengaruhi  oleh tren  media,  wabah  Berita  ringkasan,  penyakit kejadian,  dan  penetrasi  internet.  Perilaku  mencari informasi  juga  dipengaruhi  oleh  variabel  individu seperti  usia,  jenis  kelamin,  tingkat  pendidikan, aspek  budaya,  bahasa,  status,  dan  tingkat  stress. Faktor tambahan, saran kata kunci dibuat dari kueri sebelumnya menggunakan peringkat ulang berbasis konten. Dengan demikian, kata kunci atau pemanfaatan  istilah  pencarian  juga  tergantung
pada  permintaan  sebelumnya.  Singkatnya,  kondisi, distribusi,  dan  dinamika  faktor  yang  memengaruhi perilaku  pencari  informasi  dapat  bervariasi  di antara  seluruh  tempat  dan  berubah  seiring  waktu (Hotez et al., 2020; Tosepu et al., 2018).
Meningkatnya informasi yang dicari dalam 1 sampai  4  poin  sebelum  peningkatan  kasus berdarah  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  4 menunjukkan  potensi  awal  penggunaan  data Google  Trends sebagai  sistem  peringatan  dini. Temuan ini juga menunjukkan potensi (Padmonobo et  al.,  2013)  penggunaan Google  Trends sebagai alat  baru  untuk  memonitor  reaksi  publik  sebelum meningkatnya  kasus  demam  berdarah  dan  selama wabah. Google Trends berpotensi digunakan untuk menangkap reaksi masyarakat dalam hal kekhawatiran, kebutuhan pengetahuan, dan kesenjangan yang dapat diperoleh lebih awal, lebih mudah dan dengan sedikit biaya.
Dari  hasil  uji  korelasi  Pearson  menunjukkan korelasi  tinggi  r  =  0,901*  antara  laporan  resmi berdarah  dan  data Google  Trends .  Temuan  ini relevan  dengan  studi  sebelumnya  oleh  Husnayain. Publikasi  tersebut  menunjukkan  nilai  R  mulai  dari 0,33  hingga  0,94.  Penelitian  di  negara  tropis menunjukkan  korelasi  tinggi  (nilai  R  berkisar  dari 0,82  hingga  0,94)  antara  data  surveilans  DBD dengan  data Google  Trends (World  Health  Organi- zation.  Regional  Office  for  South-East  Asia,  2011). Sebagai  perbandingan,  R-nilai  dalam  penelitian  ini relatif  tinggi  (R-nilai  mulai  dari  0,525*  sampai 0,697*).
Implementasi Google  Trends di  Indonesia masih  menimbulkan  beberapa  tantangan  terkait penetrasi internet dan perilaku pencarian informasi. Sebagai sebuah negara pulau, Indonesia harus  menghadapi  perbedaan  infrastruktur  dan tingkat  melek  huruf  yang  dapat  sangat  bervariasi secara nasional. Faktor tersebut dapat mempengaruhi pemanfaatan Internet  dan perilaku pencarian informasi di semua wilayah di Indonesia. Google  Trends dapat  digunakan  dengan  mudah  di wilayah  dengan  penetrasi  internet  yang  tinggi  dan kejadian  DBD  yang  tinggi.  Namun  demikian,
bagaimana  menerapkan  Google  Trends  di  daerah dengan kejadian DBD tinggi tetapi penetrasi internet rendah  masih  tetap  menantang.  Studi  di  masa depan perlu memvalidasi pemanfaatan data Google Trends di  wilayah  dengan  kejadian  berdarah  yang tinggi  dan  membandingkannya  di  antara  daerah dengan  penetrasi  internet  tinggi  dan  rendah  di Indonesia.
Jejak  digital  yang  terekam  pada  mesin pencari  Google  merupakan  salah  satu  sumber  data yang  saat  ini  banyak  dieksplorasi  untuk  kebutuhan surveilans  kesehatan.  Telah  banyak  studi  yang membuktikan  potensi  penggunaan  sumber  data tersebut  untuk  kegiatan  deteksi  dini  peningkatan kasus  dan  KLB  serta  alat  monitoring  reaksi masyarakat.  Peningkatan  penetrasi  internet  di Indonesia yang mencapai 54,68% dari total populasi serta  penggunaan  mesin  pencari  Google  yang mencapai  98%  merupakan  indikasi  awal  potensi penggunaan  Google  Trends  di  Indonesia  (Hotez  et al.,  2020).  Pendekatan  dalam  pemanfaatan Google Trends untuk sistem peringatan dini dan sebagai alat monitoring  untuk  reaksi  masyarakat  dimaksudkan untuk  membantu  sistem  surveilans  dalam  rangka meningkatkan respon kesehatan masyarakat terhadap  demam  berdarah  di  Indonesia.  Sebuah studi  di  kota  Yogyakarta  melaporkan  bahwa  rata- rata dibutuhkan 12 hari untuk menyerahkan laporan dari  rumah  sakit  ke  Dinas  Kesehatan  kabupaten. Mengingat  bahwa  tidak  ada  sistem  surveilans berdarah  standar  elektronik,  setiap  kabupaten mengembangkan sistem berbeda dengan
interoperabilitas terbatas.
Akibatnya, Dinas Kesehatan  Provinsi  dan  Departemen  Kesehatan tidak memiliki data yang dipisahkan untuk tindakan yang tepat (Safitri, 2016).

## Kesimpulan
Dari  hasil  data time  series  google  trends menunjukkan pola linear yang berhubungan dengan data  surveilans  dimana  korelasi  tertinggi  terjadi pada keseluruhan periode kasus DBD dengan google trends ‘gejala DBD’.

## Daftar Pustaka
Hotez, P. J., Aksoy, S., Brindley, P. J., & Kamhawi, S. (2020).  What  constitutes  a  neglected  tropi- cal disease? PLoS Neglected Tropical Diseas- es, 14(1), 1–6. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PNTD.000 8001
Husnayain, A., Fuad, A., & Lazuardi, L. (2019). Corre- lation  between  Google  Trends  on  dengue fever  and  national  surveillance  report  in  In- donesia.  Global  Health  Action,  12(1), 1552652. https://doi.org/10.1080/16549716.2018.155 2652
Irma,  I.,  &  Masluhiya  AF,  S.  (2021).  Trend  Penyakit
Demam Berdarah Dengue (DBD) di Sulawesi
Tenggara  Berbasis  Ukuran  Epidemiologi.
JUMANTIK (Jurnal Ilmiah Penelitian Kesehatan), 6(1), 70. https://doi.org/10.30829/jumantik.v6i1.796 8 Kemenkes  RI.  (2017).  Data  dan  Informasi  Profil Kesehatan Indonesia 2016, Jakarta : Kemen- terian Kesehatan RI. https://www.kemkes.go.id/downloads/reso urces/download/pusdatin/profil-kesehatan- indonesia/Profil-Kesehatan-Indonesia- tahun-2017.pdf
Kemenkes  RI.  (2019).  Data  dan  Informasi  Profil Kesehatan Indonesia 2019, Jakarta : Kemen- terian Kesehatan RI. https://www.kemkes.go.id/downloads/reso urces/download/pusdatin/profil-kesehatan- indonesia/Profil-Kesehatan-Indonesia- 2019.pdf
Mardiana,  M.  (2019).  Pengaruh  Media  Sosial  Ter- hadap  Tingkat  Pidana  Narkotika  di  Sulawesi Tenggara. Communicatus: Jurnal Ilmu Komu- nikasi, 2(2), 101–108. https://doi.org/10.15575/cjik.v2i2.3659
Ofori,  D.  A.,  Anjarwalla,  P., Mwaura,  L.,  Jamnadass,
R., Stevenson, P. C., Smith, P., Koch, W., Ku- kula-Koch,  W.,  Marzec,  Z.,  Kasperek,  E., Wyszogrodzka-Koma,  L.,  Szwerc,  W.,  Asa- kawa,  Y.,  Moradi,  S.,  Barati,  A.,  Khayyat,  S. A., Roselin, L. S., Jaafar, F. M., Osman, C. P.,
… Slaton, N. (2020). Prevalence of Entamoe- ba  histolytica  infection  among  primary school children in five selected communities of  wushishi  local  government  area,  Niger estate,  Nigeria.  Fudma  Journal  of  Sciences,
4(3), 663–667. https://doi.org/https://doi.org/10.33003/fjs- 2020-0403-422 113
Padmonobo, H., Setiani, O., & Joko, T. (2013). Hub- ungan  Faktor-Faktor  Lingkungan  Fisik  Ru- mah  dengan  Kejadian  Pneumonia  pada Balita  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Jati- barang Kabupaten Brebes. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia; Vol  11, No 2 (2012): Oktober
2012. https://doi.org/10.14710/jkli.11.2.194 - 198
Safitri,  W.  R.  (2016).  Analisis  Korelasi  Pearson  Da- lam  Menentukan  Hubungan  Antara  Kejadi- an  Demam  Berdarah  Dengue  Dengan Kepadatan  Penduduk  Di  Kota  Surabaya  Pa- da  Tahun 2012  - 2014: Pearson Correlation Analysis  to  Determine  The  Relationship Between  City  Population  Density  with  Inci- dent Dengue Fever of Surabaya in The Year 2012-2014.  Jurnal  Ilmiah  Keperawatan
(Scientific  Journal  of  Nursing),  2(2),  21-29. Retrieved from https://journal.stikespemkabjombang.ac.id/ index.php/jikep/article/view/23 Salathé, M. (2018). Digital epidemiology: what is it, and where is it going? Life Sciences, Society and Policy, 14(1), 1. https://doi.org/10.1186/s40504-017-0065-
7
Strauss, R. A., Castro, J. S., Reintjes, R., & Torres, J. R. (2017). Google dengue trends: An indica- tor  of  epidemic  behavior.  The  Venezuelan
Case. International Journal of Medical Infor- matics, 104, 26–30. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2017.05. 003
Susilawaty, A., Ekasari, R., Widiastuty, L., Wijaya, D. R.,  Arranury,  Z.,  &  Basri,  S.  (2021).  Climate factors and dengue fever occurrence in Ma- kassar  during  period  of  2011–2017.  Gaceta Sanitaria, 35, S408–S412. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2021.10.0 63
Tosepu,  R.,  Tantrakarnapa,  K.,  Nakhapakorn,  K.,  & Worakhunpiset,  S.  (2018).  Climate  variabil- ity and dengue hemorrhagic fever in South- east  Sulawesi  Province,  Indonesia.  Environ- mental  Science  and  Pollution  Research, 25(15),
14944–14952.
https://doi.org/10.1007/s11356-018-1528-y
World  Health  Organization.  Regional  Office  for South-East  Asia.  (2011).  Comprehensive Guideline  for  Prevention  and  Control  of Dengue  and  Dengue  Haemorrhagic  Fever. Revised  and  expanded  edition.  WHO  Re- gional Office for South-East Asia.