## Original Research Paper

## HUBUNGAN JENIS KELAMIN DAN GEJALA TERINFEKSI COVID-19

## M. Ichsan Nawawi
Jurusan Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
Email Corresponding: Ichsan.nawawi@uin-alauddin.ac.id
Page : 118-127

## ABSTRAK
Covid-19  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  jenis  coronavirus baru yaitu Sars-CoV-2, yang dilaporkan pertama kali di Wuhan Tiongkok pada  tanggal  31  Desember  2019.  Pemahaman  tentang  pengaruh  faktor jenis kelamin merupakan hal yang seherhana, akan tetapi sangat penting. Perbedaan tubuh  perempuan  dan  laki-laki  karena jenis  kelamin  (biologi) berperan  dalam  risiko  seseorang  terkena  penyakit  dan  kematian  akibat COVID-19.  Dalam  hal  ini  terkait  kebijakan  yang  akan  diberikan  secara global maupun masing-masing negara. Dalam penelitian ini menggambarkan  perkembangan  Covid-19  menurut  wilayah  yang  telah ditentukan  oleh  WHO,  kemudian  menggunakan  data  dari  China  untuk dianalisis hubungan antara jenis kelamin dan gejala yang memungkinkan menjadi ciri-ciri pasien Covid-19 (demam dan batuk) menggunakan Odds Ratio ( 0,76 dan 1,25 ) dan Relave Risk (0,896)

## ABSTRACT
Covid-19 is a disease caused by a new type of coronavirus, namely Sars- CoV-2, which was first reported in Wuhan China on December 31, 2019. An understanding of the influence of the gender factor is simple, but very important. The differences in the bodies of women and men are due to the sex (biology) at which a person is at risk of contracting disease and death due  to  COVID-19.  This  is  related  to  policies  that  will  be  provided globally  and  by  each  country.  In  this  study,  this  study  describes  the development  of  Covid-19  according  to  areas  that  have  been  determined by WHO, then uses data from China to analyze the relationship between sex  and  symptoms  that  support  the  characteristics  of  Covid-19  patients (fever  and  cough)  using  Odds  Ratio  (0,76  and  1,25)  and  Relave  Risk ( 0,896 )
Kata Kunci : Covid-19, Odds Ratio (OR), Relave Risk (RR), Demam, Batuk
Keywords: Covid-19, Odds Ratio (OR), Relave Risk (RR), Fever, Cough
Published by: Tadulako University, Managed by Faculty of Medicine. Email: healthytadulako@gmail.com Phone (WA): +6285242303103 Address: Jalan Soekarno Hatta Km. 9. City of Palu, Central Sulawesi, Indonesia

## PENDAHULUAN
Pada tanggal 31 Desember 2019, WHO China  Country  Office  melaporkan  mengenai kasus etiologi pneumonia unknown (penyebab tidak  diketahui)  yang  terdeteksi  di  Kota Wuhan,  Provinsi  Hubei,  China.  Dari  31
Desember  2019  hingga  3  Januari  2020,  total 44  pasien  kasus  pneumonia  dengan  etiologi tidak  diketahui  dilaporkan  ke  WHO  oleh otoritas  nasional  di  China.  Selama  periode yang  dilaporkan  ini,  agen  penyebab  tidak teridentifikasi 1 .  Pada  Januari  2020,  analisis
sekuensing  mendalam  dari  sampel  saluran pernapasan  bagian  bawah  mengidentifikasi virus  baru  sindrom  pernafasan  akut  parah, virus corona 2 (SARS-CoV-2) agen askausatif untuk kelompok pneumonia yang diamati 2 .
Sejak  ditemukannya,  Virus  Covid-19 pertama  kali  di  akhir  tahun  2019  hingga  saat ini, dunia telah melaporkan lebih dari 100 juta total  kasus  positif  COVID-19.  Salah  satu variabel  yang  sangat  sederhana  yaitu  variabel jenis  kelamin,  akan  tetapi  hal  ini  sangat menentukan  arah  kebijakan  dan  perlakuan untuk masing-masing.
Kebijakan dan upaya kesehatan masyarakat  belum  menangani  pengaruh  jenis kelamin dari wabah penyakit. Respon terhadap penyakit  Covid-19  tampaknya  tidak  berbeda. Dalam hal ini masih sedikit mengenai analisis gender tentang wabah oleh lembaga kesehatan global atau pemerintah di negara yang terkena dampak  atau  dalam  fase  kesiapsiagaan. Menyikapi  akan  hal  ini,  bahwa  wabah penyakit  mempengaruhi  perempuan  dan  laki- laki  secara  berbeda  merupakan  langkah mendasar  untuk  memahami  efek  primer  dan sekunder  dari  keadaan  darurat  kesehatan  pada
individu  dan  komunitas  yang  berbeda,  dan untuk  menciptakan  kebijakan  dan  intervensi yang efektif dan adil 3 .
Ada  alasan  kuat  berdasarkan  jenis kelamin  untuk  risiko  penularan  yang  lebih besar  pada  pria,  dengan  wanita  berada  pada keuntungan imunologi yang signifikan. Wanita  menunjukkan  respon  imun  bawaan yang  lebih  kuat  daripada  pria  dan  akibatnya rentan terhadap banyak infeksi bakteri, jamur, parasit dan virus 4 .
Perbedaan  tubuh  perempuan  dan  laki- laki  karena  jenis  kelamin  (biologi)  berperan dalam  risiko  seseorang  terkena  penyakit  dan kematian akibat COVID-19. Untuk mengaitkan  perbedaan  gender  dalam  hasil Covid-19  hanya  dengan  biologi,  namun  harus dikaitkan  dengan  beberapa  variable  lain  baik lingkungan  sosial,  struktur  dan  norma, maupun yang lainnya 5 .
Penyakit  Cornavirus  yang  diakibatkan virus  Covid-19  mempunyai    masa  inkubasi, inkubasi  didefinisikan  sebagai  interval  antara kemungkinan  tanggal  paling  awal  kontak  dari sumber  penularan  (satwa  liar  atau  orang dengan  suspek  atau  kasus  terkonfirmasi)  dan
kemungkinan  tanggal  paling  awal  timbulnya gejala  (yaitu  batuk,  demam,  kelelahan  atau mialgia)  dan  dalam  waktu  14  hari  setelah terpapar. Masa inkubasi rata-rata adalah 4 hari (kisaran  interkuartil,  2-7  hari;  berarti  50% kasus tersebar dalam periode ini)
Dalam  penelitian  ini  menggambarkan perkembangan  Covid-19  menurut  wilayah yang  telah  ditentukan  oleh  WHO,  kemudian menggunakan data dari China untuk dianalisis hubungan antara jenis kelamin dan gejala yang memungkinkan menjadi ciri-ciri pasien Covid- 19 (demam dan batuk) 6 .

## BAHAN DAN CARA
Data  diambil  dari  COVID-19  cases reported  weekly  by  WHO  Region,  and  global deaths,  as  of  24  January  2021  dan  kumpulan data  publik  dari  Ilmu  Kesehatan  Masyarakat China Pusat Data
Relative  Risk  (RR)  adalah  rasio peristiwa  untuk  kelompok  eksposur  dengan risiko  untuk  kelompok  non-eksposur.  Dengan demikian, risiko relatif memberikan
peningkatan  atau  penurunan  kemungkinan
suatu peristiwa berdasarkan beberapa eksposur 7 .
Rumus Relative Risk (RR) :
Relative Risk = 𝜋 1 𝜋 2
Relative Risk = 𝜋 11 𝜋 1+ 𝜋 21 𝜋 2+

## Odds Ratio dan Log-Odds Ratio
Odds  merupakan  probabilitas  yang berbeda,  probabilitas  suatu  peristiwa  dibagi dengan  probabilitas  peristiwa  tidak  terjadi. Jadi, odds sebuah peristiwa adalah probabilitas /  (1  –  probabilitas).  Karena  ini  adalah  rasio, nilainya berkisar dari nol hingga tak terbatas 8 .
Untuk dua variabel biner {X, ~ X} dan {Y, ~ Y}, rasio peluang adalah rasio peluang X jika Y benar dengan peluang X jika Y tidak benar.
Pertimbangkan bagian pertama. Kami mulai dengan definisi probabilitas bersyarat:
) ( ) ( ) | ( Y P Y X P Y X P   ) ( ) (~ ) | (~ Y P Y X P Y X P   Jadi odds X dari Y adalah: ) (~ / ) ( ) ( / ) (~ ) ( / ) ( ) | (~ / ) | ( Y X P Y X P U P Y X P Y P Y X P Y X P Y X P      
Sama halnya, oddss X dari Y adalah:
) ~ (~ / ) ~ ( ) |~ (~ / ) |~ ( Y X P Y X P Y X P Y X P    Dan oddss ratio adalah ) ~ (~ / ) ~ ( ) (~ / ) ( Y X P Y X P Y X P Y X P ratio Odds     
Untuk peluang sukses 𝜋 , odds dari sukses menggunakan rumus 9 :
𝑜𝑑𝑑𝑠 = 𝜋 (1 − 𝜋)
(Agresti. A , 2007)
Kemudian mencari nilai 𝜋 dengan cara
𝑜𝑑𝑑𝑠(1 − 𝜋) = 𝜋 𝑜𝑑𝑑𝑠 − 𝑜𝑑𝑑𝑠(𝜋) = 𝜋 𝑜𝑑𝑑𝑠 = 𝜋 +  𝑜𝑑𝑑𝑠(𝜋) 𝑜𝑑𝑑𝑠 = 𝜋 (1 + 𝑜𝑑𝑑𝑠)
𝜋 = 𝑜𝑑𝑑𝑠 (1 + 𝑜𝑑𝑑𝑠)
Selanjutnya untuk mecari odds ratio adalah dengan cara:
𝜃 = 𝑂𝑑𝑑𝑠 1 𝑂𝑑𝑑𝑠 2 𝜃 = 𝜋 1 /(1 − 𝜋 1 ) 𝜋 2 /(1 − 𝜋 2 )
Menghitung  odds  ratio  untuk  frekuensi  tabel juga  mempunyau  cara  lain  yang  sangat sederhana yaitu:
Tabel 1 . Tabel Kontigensi 2x2 Variabel 1 Variabel 2 X ~X Total Y 𝜋 11 𝜋 12 𝜋 1+ ~Y 𝜋 21 𝜋 22 𝜋 2+ Total 𝝅 +𝟏 𝝅 +𝟐 N
𝑂𝑑𝑑𝑠 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝜋 11 /𝜋 12 𝜋 21 /𝜋 22 = 𝜋 11 . 𝜋 22 𝜋 12 . 𝜋 21
Hubungan antara Relative Risk dan Odds

## Ratio
Dengan cara subsitusi sehingga memperoleh :
odds ratio (OR) = relative risk (RR) ( 1 − π 2 1 − π 1 )

## HASIL DAN PEMBAHASAN
World  Health  Organization  (WHO) membagi  menjadi  6  wilayah  bagian  yaitu Amerika,  Eropa,    Asia  Tenggara , Mediterania Timur,  Afrika  dan  Pasifik  Barat.  Secara global,  4,1  juta  kasus  baru  dilaporkan  dalam seminggu  terakhir,  penurunan  15%  dari minggu  sebelumnya  dan  minggu  kedua penurunan  setelah  insiden  kasus  global mencapai  puncaknya  pada  minggu  pertama Januari 2021
Gambar  1.  Tren  perkembangan  kasus  covid menurut wilayah yang ditentukan WHO
(Gambar  1).  Tren  penurunan  ini  sebagian besar  dikaitkan  dengan  penurunan  relatif dalam kasus insiden dalam  beberapa hitungan
yang  telah  dikaitkan  dengan  angka  tertinggi dalam  beberapa  bulan  terakhir,  tetapi  tren kenaikan  terus  berlanjut  di  negara  lain  di kawasan yang sama. Tingkat infeksi baru yang terus  berlangsung  dan  berkepanjangan  terus membebani sistem kesehatan di banyak negara di seluruh dunia.

## Tabel 2. Jumlah kasus covid menurut wilayah yang ditentukan WHO
Semua wilayah melaporkan penurunan kasus baru kecuali Wilayah Pasifik Barat yang melaporkan  kejadian  yang  sama  dengan minggu  lalu  (Tabel  2).  Penurunan  kasus  baru terbesar dilaporkan di Wilayah Eropa (sebesar
20%)  diikuti  oleh  Wilayah  Afrika  (penurunan 16%).  Amerika  dan  Eropa  melaporkan  86% dari  semua  kasus  baru  secara  global  dalam seminggu terakhir. Selama periode yang sama, sekitar  96.000  kematian  telah  dilaporkan,
WHO Region Kasus baru dalam 7 hari terakhir (%) Jumlah Kumulatif (%) Kasus kematian dalam 7 hari terakhir (%) Jumlah Kematian Komulatif (%) Americas 2127479 (52%) 43456972 (44%) 45349 (47%) 999894 (47%) Europe 1382460 (34%) 32848998 (33%) 38 349 (40%) 706293 (33%) South-East Asia 194166 (5%) 12656504 (13%) 3253 (3%) 194449 (9%) Eastern Mediterranean 170422 (4%) 5507649 (6%) 2980 (3%) 130901 (6%) Africa 148953 (4%) 2462083 (3%) 4997 (5%) 57902 (3%) Western Pacific 81467 (2%) 1347893 (1%) 1063 (1%) 23307 (1%)
jumlah  yang  sama  dilaporkan  minggu  lalu. Wilayah  Amerika  dan  Mediterania  Timur melaporkan peningkatan kematian baru masing-masing  sebesar  4%  dan  3%,  Eropa, Asia Tenggara dan Pasifik Barat menunjukkan
penurunan kematian baru dibandingkan minggu  lalu.  Tidak  ada  perubahan  dalam kematian  baru  yang  terlihat  untuk  wilayah Afrika 10 .
Tabel 3. Jumlah kasus covid menurut jenis kelamin
Negara Tanggal kasus Kasus (% Laki-laki) Kasus (% Perempuan) Indonesia 01/19/21 49.66% 50.34% South Africa 01/20/21 42.21% 57.79% USA 01/20/21 47.67% 52.33% France 01/12/21 46.06% 53.94% Afghanistan 01/12/21 67.79% 32.21% New Zealand 01/18/21 47.65% 52.35%
Sumber : https://covid19.who.int/
Tabel  3  ini  menunjukkan  data  terpilah berdasarkan  jenis  kelamin  terbaru  yang tersedia  pada  kasus  yang  dikonfirmasi  dan kematian  di  beberapa  negara  yang  menjadi perwakilan  pembagian  region  berdasarkan WHO.  Karena  fakta  bahwa  beberapa  negara telah  berhenti  melaporkan  data  kasus  atau kematian  menurut  jenis  kelamin,  data  tentang indikator tertentu yang disajikan tidak tersedia dalam table.
Pandemi Covid-19  di  Indonesia  masih jauh dari kata usai, hal ini ditunjukkan dengan jumlah  infeksi  telah  menembus  lebih  dari  1 juta  kasus.  Pada  hari  selasa,  26  Januari  2021,
Kementerian
Kesehatan Indonesia mengumumkan bahwa infeksi harian baru naik sebanyak  13.094  kasus  sehingga  total  negara menjadi 1.012.350, tertinggi di Asia Tenggara dengan  jumlah  total  kematian  mencapai 28.468.
Tabel 4. Tabel Kontigensi Jumlah kasus positif menurut jenis kelamin dan gejala yang dialami
Gejala Total Demam Batuk
Jumlah Kasus Positif Laki-laki 21 16 37 Perempuan 20 12 32 Total 41 28 69
Relative Risk
Relative Risk = 𝜋 1 𝜋 2
Relative Risk = 𝜋 11 𝜋 1+ 𝜋 21 𝜋 2+ Relative Risk = 21 37 20 32 Relative Risk = 0,56 0,625 Relative Risk = 0,56 0,625 Relative Risk = 0,896
Laki-laki  yang  positif  Covid-19  memiliki resiko  gejala  demam  0,896  kali  dibandingkan dengan perempuan yang positif Covid-19.
Odds Ratio (OR)
Peluang gejala demam untuk laki-laki
𝜋 1 = 𝜋 11 𝜋 1+ 𝜋 1 = 21 37 𝜋 1 = 0,56
Kemudian menentukan odds gejala demam untuk laki-laki
𝑜𝑑𝑑𝑠 1 = 𝜋 1 (1 − 𝜋 1 ) 𝑜𝑑𝑑𝑠 1 = 0,56 (1 − 0,56)
𝑜𝑑𝑑𝑠 1 = 1,27
Peluang gejala demam untuk perempuan
𝜋 2 = 𝜋 21 𝜋 2+ 𝜋 2 = 20 32 𝜋 2 = 0,625
Kemudian menentukan odds gejala demam untuk perempuan
𝑜𝑑𝑑𝑠 2 = 𝜋 2 (1 − 𝜋 2 ) 𝑜𝑑𝑑𝑠 2 = 0,625 (1 − 625)
𝑜𝑑𝑑𝑠 2 = 1,66
Sehingga, diperolah odds ratio adalah
𝜃 = 𝑂𝑑𝑑𝑠 1 𝑂𝑑𝑑𝑠 2
𝜃 = 1,27 1,66 𝜃 = 0,76
Dengan  demikian  odds  laki-laki  yang  terkena positif Covid-19 dengan gejala demam adalah 0,76  kali  daripada  odds  perempuan  yang terkena  positif  Covid-19  dengan  gejala demam.
Peluang gejala batuk untuk laki-laki
𝜋 1 = 𝜋 12 𝜋 1+ 𝜋 1 = 16 37 𝜋 1 = 0,43
Kemudian menentukan odds gejala batuk untuk laki-laki
𝑜𝑑𝑑𝑠 1 = 𝜋 1 (1 − 𝜋 1 ) 𝑜𝑑𝑑𝑠 1 = 0,43 (1 − 0,43)
𝑜𝑑𝑑𝑠 1 = 0,75
Peluang gejala batuk untuk perempuan
𝜋 2 = 𝜋 22 𝜋 2+ 𝜋 2 = 12 32
𝜋 2 = 0,375
Kemudian menentukan odds gejala batuk untuk perempuan
𝑜𝑑𝑑𝑠 2 = 𝜋 2 (1 − 𝜋 2 ) 𝑜𝑑𝑑𝑠 2 = 0,375 (1 − 0,375)
𝑜𝑑𝑑𝑠 2 = 0,6
Sehingga, diperolah odds ratio adalah
𝜃 = 𝑂𝑑𝑑𝑠 1 𝑂𝑑𝑑𝑠 2 𝜃 = 0,75 0,6

## 𝜃 = 1,25
Dengan  demikian  odds  laki-laki  yang  terkena positif  Covid-19  dengan  gejala  batuk  adalah 1,25  kali  daripada  odds  perempuan  yang terkena positif Covid-19 dengan gejala batuk.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Laki-laki yang positif Covid-19 memiliki  resiko  gejala  demam  0,896  kali
dibandingkan  dengan  perempuan  yang  positif Covid-19.
Odds  laki-laki  yang  terkena  positif Covid-19  dengan  gejala  demam  adalah  0,76 kali  daripada  odds  perempuan  yang  terkena positif  Covid-19  dengan  gejala  demam sedangkan  odds  laki-laki  yang  terkena  positif Covid-19 dengan gejala batuk adalah 1,25 kali daripada odds perempuan yang terkena positif Covid-19 dengan gejala batuk.
Perlu diperhatikan mengenai kebijakan apakah itu perlakuan, dosis obat, sosial, norma mengenai varibel jenis kelamin karena adanya perbedaan  dalam  hal  fisik,  biologis  dan  hal lainnya.
Untuk pengembangan penelitian selanjutnya  disarankan  menggunakan  metode statistika yang lebih kompleks dan menggunakan  variabel  yang  lebih  beragam sehingga permasalahan-permasalahan sederhana dapat teratasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu peneliti dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Johnson M. Wuhan 2019 Novel Coronavirus - 2019-nCoV. Mater Methods . 2020;10(1):1-5. doi:10.13070/MM.EN.10.2867
2.   Huang  C,  Wang  Y,  Li  X,  et  al.  Clinical
features  of  patients  infected  with  2019 novel  coronavirus  in  Wuhan,  China.
Lancet . 2020;395(10223):497-506. doi:10.1016/S0140-6736(20)30183-5
3.   Wenham C, Smith J, Morgan R. COVID- 19: the gendered impacts of the outbreak. Lancet . 2020;395(10227):846-848.
doi:10.1016/S0140-6736(20)30526-2 4.   Schurz  H,  Salie  M,  Tromp  G,  Hoal  EG, Kinnear CJ, Möller M. The X
chromosome  and  sex-specific  effects  in infectious  disease  susceptibility. Hum Genomics  2019  131 .  2019;13(1):1-12. doi:10.1186/S40246-018-0185-Z
5.   Global  Health  5050.  Published  2020. https://globalhealth5050.org/
6.   Susilowati  E,  Azzasyofia  M.  The  Parents Stress  Level  in  Facing  Children  Study From  Home  in  the  Early  of  COVID-19 Pandemic  in  Indonesia. Int  J  Sci  Soc .
2020;2(3):1-12.
doi:10.200609/IJSOC.V2I3.117
7.   Sharma  SK,  Mudgal  SK,  Chaturvedi  J.
Expression  and  interpretation  of  relative risk and odds ratio in biomedical research
studies. Indian  J  Community  Heal .
2020;32(2):344-347.
doi:10.47203/IJCH.2020.V32I02.008
8.   Grimes DA, Schulz KF. Making sense of odds  and  odds  ratios. Obstet  Gynecol .
2008;111(2):423-426.
doi:10.1097/01.AOG.0000297304.32187.
5D
9.   Agresti A. An Introduction to Categorical
Data  Analysis  Second  Edition .  John
Wiley & Sons; 2007.
10.   T.  Americas  and  S.  Asia. COVID-19
Weekly Epidemiological Update .; 2021.