## JURNAL BERKALA EPIDEMIOLOGI
Volume 7 Nomor 1 (2019) 68 – 76 DOI: 10.20473/jbe.v7i12019. 68-76 p-ISSN: 2301-7171 ; e-ISSN: 2541-092X Website: http://journal.unair.ac.id/index.php/JBE/ Email: jbepid@gmail.com

## PENGEMBANGAN  BASIS  DATA  SURVEILANS  OBAT  DAN  MAKANAN  DI KANTOR KESEHATAN PELABUHAN

## Development of Drug and Food Surveillance Databases at Port Health Office
Agnes Anaike Putri 1 , Ach. Faridy Faqih 2 , Arief Hargono 3 1 Department of Epidemiology, Faculty of Public Health Universitas Airlangga, agnesanaike@gmail.com
2 Class I Port Health Office, Surabaya City, ach.faridy@gmail.com
3 Department of Epidemiology, Faculty of Public Health Universitas Airlangga, arief.hargono@fkm.unair.ac.id Alamat Korespondensi: Class I Port Health Office, Jl. Perak Timur No.514-516, Perak Utara, Pabean Cantian, Surabaya City, East Java Postal Code 60165

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Article History: Received July, 16 th , 2018 Revised form July, 27 th , 2018 Accepted March, 11 th ,2019 Published online April, 24 th , 2019
Latar  Belakang: Surveilans  Obat,  Makanan,  Kosmetik,  Alat Kesehatan,  dan  Bahan  Adiktif  (OMKABA)  masih  menggunakan basis  data  yang  sederhana  dan  belum  menggunakan  sistem pengkodean  pada  form entry data.  Hal  ini  yang  mengakibatkan kesalahan  pada  saat  proses entry data,  sehingga  menyebabkan keterlambatan  pelaporan. Tujuan: Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  pengembangan  basis  data  surveilans  OMKABA  agar lebih  akurat,  cepat,  dan  menghasilkan  informasi  yang  variatif. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif observasional.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Januari-Februari 2018  di  Kantor  Kesehatan  Pelabuhan  Kelas  I  Surabaya,  dengan populasi petugas surveilans OMKABA yaitu sebanyak 6 orang. Jenis data  yang  digunakan  adalah  data  primer  dengan  melakukan indepth interview .  Penelitian  ini  dilakukan  dalam  dua  tahap  yaitu perancangan  logika  (normalisasi  data,  perancangan  relasi  dengan entity relationship diagram , dan pembuatan kamus) dan perencanaan fisik  (perancangan  basis  data  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Epi Info for Windows ). UJi coba basis data dilakukan oleh dua orang petugas bidang Pengendalian Karantina dan Surveilans Epidemiologi, untuk  menilai  kemudahan,  keakuratan,  ketepatan  waktu,  dan kelengkapan  informasi  yang  dihasilkan. Hasil: Hasil  uji  coba menunjukan  bahwa  proses  uji  coba  memudahkan  petugas  dalam melakukan  input  data.  Uji  coba  ini  juga  mempermudah  dan mempersingkat  waktu  petugas  surveilans  dalam  melakukan  analisis data,  sehingga  dalam  penyusunan  laporan  akan  menghasilkan informasi  yang  berkualitas  (akurat,  tepat  waktu,  dan  sesuai  dengan kebutuhan). Kesimpulan: Penggunaan  perangkat  lunak  Epi  Info mampu  mengurangi  risiko  kesalahan  dalam entry data,  lebih  akurat, lebih cepat, dan hasil analisis yang dihasilkan lebih bervariatif.
©2018 Jurnal Berkala Epidemiologi. Penerbit Airlangga University Press.
This is an open access article under CC-BY-SA license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Kata Kunci: surveilans obat, makanan, kosmetik, alat kesehatan, dan bahan adiktif; pelabuhan; basis data; epi info
Keywords: surveillance of drugs, food, cosmetics,  medical  devices,  and addictive materials; ports; databases; epi info

## ABSTRACT
Background: Recently  the  data  of  drug,  food,  cosmetics,  medical devices,  and  addictive  materials  surveillance  use  a  simple  database
system.  However,  this  sample  has  major  weakness  in  entry  data processing  which  in  turn  causing  a  lot  of  errors  and  delayed  data report. Purpose :  This  study  aims  to  develop  drug,  food,  cosmetics, medical devices, and addictive materials surveillance database to be more  accurate,  fast,  and  generate  more  information. Method: This study  is  an  observational  descriptive  study.  This  research  was conducted in January-February 2018 at the port health office class 1 of  Surabaya.  The  population  used  in  this  study  6  officers  of  the  port health office. The type of data used is primary data by conducting in- depth  interviews.  This  research  was  conducted  in  two  steps,  namely logic  design  (data  normalization,  relationship  design  with  entity relationship  diagrams,  and  dictionary  creation)  and  physical planning (the database design using Epi info for Windows software). The  database  testing  was  carried  out  by  two  officers  in  the  field  of quarantine control and epidemiology surveillance, to assess the ease, accuracy, timeliness, and completeness of the information produced. Results: The results showed that the trial process makes the officers easier to input data. This trial also simplifies and shortens the time of the  surveillance  officer  in  conducting  data  analysis.  This  condition promotes  the  report  qualities  (accurate,  timeliness,  and  complete information). Conclusion: The  use  of  epi  info  software  can  reduce the risk of data entry errors, be more accurate, faster, and the results of the analysis produced are more varied.
©2018 Jurnal Berkala Epidemiologi. Published by Airlangga University Press. This is an open access article under CC-BY-SA license (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## PENDAHULUAN
Pelabuhan  maupun  bandara  berperan  sebagai pintu  masuk  sebuah  negara  atau  wilayah.  Kantor kesehatan  pelabuhan  bertugas  mencegah  atau menangkal  penyebaran penyakit dari dan ke dalam Indonesia,  khususnya  penyakit  menular  potensial wabah. Kegiatan surveilans berperan penting dalam pengawasan  kemungkinan  penularan  penyakit  ke wilayah lain. Surveilans Obat, Makanan, Kosmetik, Alat  Kesehatan  dan  Bahan  Adiktif  (OMKABA) merupakan  salah  satu  surveilans  yang  rutin dilakukan  oleh  Kantor  Kesehatan  Pelabuhan  Kelas I Surabaya (Menkes RI, 2007).
Hasil  studi  pendahuluan  yang  telah  dilakukan oleh  peneliti  menunjukkan  bahwa  kekurangan  dari surveilans  OMKABA  di  KKP  Kelas  I  Surabaya adalah  basis  data  yang  digunakan  masih  sangat sederhana.  Pengkodean  pada  beberapa  variabel tertentu  belum  dilakukan.  Pengkodean  ini  sangat penting  karena  surveilans  merupakan  kegitatan yang  saling  terkait  mulai  dari  pengumpulan  data hingga  interpretasi  data.  Hal  ini  mengakibatkan ketidakseragaman petugas surveilans saat melakukan entry data,  sehingga  waktu  yang dibutuhkan  oleh  petugas  untuk  menganalisis  data menjadi  lebih  lama.  Solusi  yang  tepat  pada  proses
pengolahan data adalah dengan melakukan pengembangan basis data.
Masalah penting yang harus diperhatikan pada sistem  surveilans  adalah  sistem  pengelolaan  data. Pengelolaan  data  yang  baik  menggunakan  sistem basis  data  yang  baik,  sehingga  akan  menghasilkan informasi  yang  akurat  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna. Pengembangan sistem surveilans dilakukan  untuk  mengurangi  kesalahan  dalam input,  proses,  dan  output,  sehingga  menghasilkan informasi  yang  bersifat  informatif.  Permasalahan dalam  variabel  ketepatan  dan  kelengkapan  data berkaitan dengan proses pencatatan dan perekaman data.  Pengembangan  basis  data  juga  dapat meningkatkan  dan  mengefisiensi  waktu  dalam sistem pencatatan dan perekaman data. Penggunaan perangkat  lunak  yang  sesuai  dapat  meningkatkan kecepatan  pada  saat entry  data dan  meningkatkan nilai  validitas  informasi  yang  dihasilkan,  sehingga informasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk pengambilan keputusan di berbagai bidang (Groseclose & Buckeridge, 2017).
Epi  info  merupakan  perangkat  lunak  yang diciptakan  oleh  CDC  pada  bidang  pengembangan aplikasi  di  bidang  epidemiologi  dan  didisbusikan secara  gratis.  Perangkat  lunak  epi  info  membantu mendapatkan  hasil  yang  lebih  mudah  dipahami
dengan  variabel  yang  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan,  mudah  dioperasikan,  dan  menghasilkan informasi  yang  akurat  (CDC,  2017).  Tujuan penelitian ini adalah melakukan uji coba pengembangan  basis  data  surveilans  OMKABA  di Kantor  Kesehatan  Pelabuhan  Kelas  I  Perak Surabaya  sehingga  hasil  analisis  dan  interpretasi data menjadi lebih akurat, cepat, dan variatif.

## METODE
Penelitian ini merupakan penelitian observasional deskriptif. Penelitian ini dilaksanakan di  Kantor  Kesehatan  Pelabuhan  Surabaya  pada bulan  Januari  –  Februari  2018.  Kriteria  inklusi populasi  pada  penelitian  ini  adalah  petugas surveilans yang memahami alur surveilans OMKABA.  Sumber  data  yang  digunakan  adalah data  primer  dengan  melakukan indepth  interview . Analisis  yang  digunakan  adalah  deskriptif  untuk menggambarkan  hasil  uji  coba  dan  evaluasi terhadap pengembangan basis data dengan perangkat lunak epi info for windows.
Perancangan  basis  data  dibagi  menjadi  dua bagian  yaitu  perancangan  tingkat  logik  dan perancangan  tingkat  fisik.  Perancangan  tingkat logik  meliputi  normalisasi  data,  merancang  relasi antar data dengan menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD) , dan pembuatan kamus. Perancangan tingkat fisik adalah
mengimplementasikan  basis  data  dengan  membuat prototype basis data menggunakan aplikasi software epi info for windows version 7.
Uji  coba  terhadap  perangkat  lunak  ini melibatkan dua orang petugas bidang pengendalian karantina  dan  surveilans  epidemiologi.  Tempat dilakukan  uji  coba  adalah  ruang  perpustakaan Kantor  Kesehatan  Pelabuhan  Kelas  I  Surabaya dengan menggunakan sebuah laptop. Informan atau petugas  yang  melakukan  uji  coba  berjumlah  dua orang yaitu kepala divisi dan petugas pengendalian karantina dan surveilans epidemiologi.
Pelaksanaan uji coba dilakukan dengan memperkenalkan  perangkat  lunak  epi  info for windows, kemudian memperlihatkan tampilan awal epi  info  dan  menjelaskan  satu  persatu  variabel dalam  formulir  epi  info.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  proses  entry  data  menggunakan data OMKABA pada bulan Januari tahun 2018. Uji coba  dilanjutkan  dengan  proses  menyimpan  data dan proses analisisa data statistik deskriptif. Tujuan dilakukan uji coba adalah untuk memastikan bahwa komponen  dalam  basis  data  telah  berjalan  dengan baik  dan  sesuai  keinginan.  Uji  coba  akan ditindaklanjuti  apabila  dalam  prosesnya  terjadi
kesalahan  dan  ketidaksesuaian  basis  data  dengan hasil  yang  diharapkan  dengan  melakukan  evaluasi. Evaluasi pada kegiatan uji coba dilaksanakan untuk menilai tingkat kemudahan, keakuratan, kelengkapan data yang dihasilkan dengan menggunakan software epi  info for  windows. Evaluasi  juga  digunakan  untuk  melihat  apakah basis  data  yang  telah  dibuat  sesuai  dengan  maksud dan  tujuan.  Basis  data  akan  diperbarui  dan dikembangkan  lagi  apabila  selama  evaluasi ditemukan  hal-hal  yang  tidak  sesuai  dengan harapan.

## HASIL
Input  dari  surveilans  OMKABA  adalah penerbitan health certificate dan output dari laporan surveilans  ini  diperuntukkan  bagi  pihak  internal Kantor  Kesehatan  Pelabuhan  Kelas  I  Surabaya yaitu  Kepala  bidang  pengendalian  karantina  dan surveilans epidemiologi. Diagram ini menggambarkan proses utama dalam sebuah sistem surveilans  epidemiologi  yaitu  dimulai  dari  proses pengumpulan  data,  pengolahan  data,  analisis  data, hingga  diseminasi  informasi  yang  sedang  berjalan di  Kantor  Kesehatan  Pelabuhan  Kelas  I  Surabaya (Gambar 1).
Gambar  1 .  Algoritma  Surveilans  Epidemiologi  di Kantor Kesehatan Pelabuhan Kelas I Surabaya
Jenis  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan dalam pengembangan basis data surveilans OMKABA di Kantor Kesehatan Pelabuhan Kelas  I
PENGAMATAN: 1. Orang
2. Alat angkut
3. Barang
Pengumpulan Data:
1. Rutin
2. Khusus (annex 2 IHR)
Pengolahan Data :
Analisis Data :
1. PHEIC
2. KLB
3. Peningkatan Kasus
Diseminasi Informasi:
1. Rekomendasi
2. Respons
3. KIE
Surabaya  adalah  hal-hal  yang  termuat  dalam  form health  certificate yang  diterbitkan  oleh  pihak  KKP (Gambar  1).  Data-data  tersebut  terdiri  dari  nomor hasil  pemeriksaan  laboratorium,  tanggal  hasil laboratorium  diterbitkan,  nama  eksportir,  alamat eksportir,  kabupaten/kota  asal  eksportir,  negara tujuan  ekspor,  jenis  komoditas  ekspor,  nama barang,  nomor  dokumen,  tanggal  penerbitan,  dan status penerbitan health certificate .
Perencanaan basis data fisik dilakukan dengan melakukan  normalisasi  data,  merancang  relasi  data dengan  menggunakan  ERD  dan  membuat  kamus data. Normalisasi data dilakukan untuk menghilangkan  variabel  yang  sama  dalam  sebuah basis  data,  sehingga  tidak  menimbulkan  makna yang ganda. Langkah selanjutnya adalah merancang  sebuah  kamus  yang  akan  digunakan untuk  basis  data software yang  baru.  Perancangan basis data logik dilakukan dengan memulai tahapan make view, enter data, dan analisis data (Gambar 2; Tabel 1).
Gambar 2 . Flowchart kerangka berpikir pengembangan basis data surveilans OMKABA
Basis data surveilans OMKABA yang dikembangkan  adalah  basis  data  surveilans  faktor risiko  kejadian  OMKABA  yang  menghasilkan informasi  kejadian  OMKABA  berdasarkan  faktor- faktor  yang  dianalisis.  Desain  basis  data  dibuat secara  mudah,  sederhana,  dan  mengikuti form health certificate (Gambar 3).
Proses uji coba dimulai dari proses input data, sudah  memudahkan  petugas  dalam  melakukan input data.  Proses  pengolahan  dan  analisis  data, juga  mempermudah  dan  mempersingkat  waktu petugas  surveilans  dalam  melakukan  analisis  data, sehingga dalam penyusunan laporan akan menghasilkan  informasi  yang  berkualitas  (akurat, tepat waktu, dan sesuai dengan kebutuhan).
Output  menghasilkan  informasi  distribusi frekuensi menurut nama eksportir, alamat eksportir, kabupaten/kota  asal  eksportir,  negara  tujuan eksportir,  dan  jenis  komoditas  ekspor  serta menghasilkan  tabel  hubungan  misalnya  hubungan negara  tujuan  eksportir  dengan  jenis  komoditas ekspor.
Evaluasi pada uji coba ini adalah penyempurnaan  variabel  sudah  sesuai  dengan kebutuhan.  Evaluasi  yang  lain  lebih  terhadap petugas  surveilans  OMKABA  yang  belum  terbiasa menggunakan aplikasi perangkat lunak epi info.

## PEMBAHASAN
Basis  data  merupakan  sekumpulan  tabel  yang saling berhubungan dan berkaitan dengan penyimpanan  data  (Susilo,  2016).  Basis  data merupakan  komponen  penting  dalam  sistem informasi karena berfungsi sebagai sumber penyedia  informasi.  Pemanfaatan  basis  data digunakan  untuk  berbagai  manfaat  antara  lain kecepatan dan kemudahan, efisiensi ruang penyimpanan, keakuratan, ketersediaan, kelengkapan, keamanan, dan kebersamaan pemakaian (Siswanto, 2016).
Kantor Kesehatan Pelabuhan Kelas I Surabaya menggunakan aplikasi komputer sederhana ( microsoft  excel) untuk  melakukan  surveilans OMKABA.  Aplikasi  ini  memungkinkan  dalam pembuatan  grafik, meskipun tidak dapat digunakan untuk  melihat  faktor  risiko  antar  variabel (Anggraini, Wahyuni, & Bambang, 2016). Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  basis  data surveilans OMKABA adalah epi info. Perangkat ini merupakan software yang  sering  digunakan  di bidang  kesehatan  terutama  kesehatan  masyarakat. Program  ini  banyak  dilakukan  untuk  melakukan investigasi  wabah,  pengembangan  basis  data surveilans kesehatan, dan aplikasi statistik. Epi info berisi berbagai macam fasilitas yang memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  form kuesioner, memasukan dan melakukan analisis data serta  menampilkan  informasi  dalam  bentuk  grafik, diagram,  dan  lainnya. Software ini  memiliki fasilitas  untuk  analisis  data  gizi,  menghitung  besar sampel, serta dapat membuat peta (CDC, 2017).
Proses Pencatatan Konvensional
Analisis kebutuhan data

## Perancangan Tingkat Logik:
 Normalisasi data
 Merancang relasi antar data dengan menggunakan ERD,
 Pembuatan kamus
Perancangan Tingkat Fisik:
 Desain basis data dengan software epi info for windows
Uji Coba Aplikasi
Evaluasi
Pemeliharaan Aplikasi

## Tabel 1
Kamus Data pada Pengembangan Form Epi Info Variabel Kode Jenis data Nomor Hasil Laboratorium No_Lab String Nomor Dokumen Health Certificate No_HC String Status Penerbitan Dokumen Status_Dokumen String Nama Eksportir Nama_Eksportir String Alamat Eksportir Alamat_Eksportir String Kabupaten / Kota Asal Eksportir Kabupaten_KotaAsal_Eksportir  String Negara Tujuan Eksportir Negara_Tujuan_Eksportir String Jenis Komoditas Ekspor Jenis_Komoditas String Nama Barang Nama_Barang String Tanggal Penerbitan Hasil Laboratorium Tanggal_Lab Date time Tanggal Penerbitan Dokumen Tanggal_Dokumen Date time
Gambar 3. Tampilan Utama Epi Info dan Menu Utama Pengisian Form Health Certificate
Pengembangan pada basis data ini, dilihat dari segi  input,  proses,  dan  output.  Input  dari  data surveilans OMKABA sendiri berasal dari penerbitan health certificate yang terdiri dari nomor hasil  pemeriksaan  laboratorium,  tanggal  hasil laboratorium  diterbitkan,  nama  eksportir,  alamat eksportir,  kabupaten/kota  asal  eksportir,  negara tujuan  ekspor,  jenis  komoditas  ekspor,  nama barang,  nomor  dokumen,  status  penerbitan,  dan tanggal  penerbitan  dokumen health  certificate . Input  pada  basis  data  akan  lebih  mudah  apabila menggunakan  formulir  yang  sama  (Kutsiyah, Wahyuni,  &  Martini,  2016).  Pengembangan  basis
data surveilans OMKABA dengan perangkat lunak Epi  Info for Windows  dibuatlah  dengan  format yang  sama  sesuai  dengan  formulir health certificate. Desain  ini  mengakibatkan  banyak keuntungan  yaitu  berupa  kemudahan  saat  entry data, kelengkapan data, dan keuntungan lainnya.
Pelaksanaan  surveilans  OMKABA  berbeda dengan pelaksanaan surveilans lain karena populasi yang  bersifat  dinamis.  Pengumpulan  data  secara kualitatif  menghasilkan  data  berdasarkan  orang, waktu,  dan  tempat.  Penggambaran  data  ini merupakan  karakteristik  khusus yang  dapat menggambarkan  paparan  OMKABA  (Leung,
2015).  Data  ini  berguna  bagi  administrator kesehatan dalam melakukan pengendalian penyakit dan  pemberian  alokasi  sumber  daya  secara  efektif dan  efisien.  Data  dan  informasi  epidemiologi  ini dijadikan sebagai dasar manajemen dalam pengambilan keputusan saat melakukan perencanaan,  pelaksanaan,  pemantauan,  evaluasi program,  kewaspadaan  dini,  dan  respon  KLB  yang tanggap  dan  cepat.  Upaya  deteksi  dini  pada pengawasan  orang  telah  dilaksanakan  dengan sangat  baik,  namun  pengawasan  terhadap  alat angkut  dan  barang  masih  perlu  peningkatan (Ramadani, 2015).
Output  atau  informasi  yang  dihasilkan berfungsi  untuk  memberikan  informasi  dan pemantauan  terhadap  perkembangan  masalah  dan faktor  risiko  pada  OMKABA.  Analisis  yang dihasilkan  melalui  perangkat  lunak  epi  info for windows berupa  statistik  deskriptif  dan  statistik analitik.  Statistik  deskriptif  yang  dihasilkan  adalah frekuensi  kabupaten/kota  asal  eksportir,  frekuensi negara  tujuan  eksportir,  frekuensi  jenis  komoditas yang  diekspor.  Analisis  statistik  yang  dihasilkan dapat  berupahubungan  antara  jenis  komoditas dengan  kabupaten/kota  asal  eksportir,  hubungan antara  kabupaten/kota asal  eksportir dengan  negara tujuan eksportir.
Proses pengumpulan dan entry data surveilans OMKBA  dilakukan  oleh  lebih  dari  satu  petugas dengan  jadwal  piket  yang  telah  tercantum.  Hal  ini menjadi  penghambat  dalam  pelaksanaan  analisis data  karena entry data  antar  petugas  pada  nama negara  dan  nama  kabupaten  atau  kota  asal seringkali  berbeda.  Surveilans  merupakan  kegiatan yang sistematis dan dilakukan secara terus menerus mulai  dari  pengumpulan  data,  pengolahan  data, analisis  data,  dan  diseminasi  informasi  (Ersanti, Nugroho,  &  Hidajah,  2016).  Kecanggihan  dan jumlah  sistem  surveilans  terus  meningkat  seiring dengan  berkembangnya  sistem  pada  pengumpulan data,  analisis,  dan  komunikasi.  Hal  ini  yang mendasari surveilans memiliki peran penting dalam sebuah  perencanaan  dan  evaluasi,  atau  disebut dengan  “dasar  dari  semua  praktik  kesehatan masyarakat” (Henderson, 2016).
Alur  pada  setiap  kegiatan  surveilans  sangat berkaitan  sehingga  apabila  terjadi  kesalahan  dalam proses entry data,  maka  akan  berdampak  pada informasi  yang  dihasilkan.  Pengisian  rekap  data pada  aplikasi  komputer  merupakan  salah  satu tahapan  pengumpulan  data.  Tahap  ini  merupakan permulaan  kegiatan  surveilans  yang  sangat  penting untuk  menghasilkan  data  kejadian  penyakit  yang baik.  Kegiatan  pengumpulan  data  dapat  dilakukan secara  aktif  dan  pasif.  Proses  yang  saling
berhubungan  inilah  yang  menjadikan  dasar  alasan pengembangan  basis  data  surveilans  OMKABA harus  dilakukan.  Hasil  interpretasi  surveilans terintegrasi  dengan  penyebaran  data  terhadap praktisi kesehatan masyarakat, dokter, dan pembuat kebijakan yang bertanggung jawab untuk mencegah dan  mengendalikan  penyakit  atau  cidera  (Richards et al., 2017).
Pengembangan  basis  data  dilakukan  melalui dua tahap yaitu perencanaan logik dan perencanaan fisik.  Kedua  tahap  tersebut  diawali  dengan  proses normalisasi  data  dan  pembuatan  kamus  data. Kamus data adalah suatu daftar dari elemen elemen data  yang  telah  terorganisir  dengan  sebuah  definisi yang tetap dan sesuai dengan sistem, sehingga user dan  analisis  sistem  memiliki  satu  pengertian (Wibowo, Rumagit, & Tuturoong, 2014)..
Hasil  uji  coba  menunjukan  bahwa  dengan menggunakan  basis  data software epi  info menunjukan  terjadi  peningkatan  pada  beberapa komponen.  Komponen  pertama  adalah  kemudahan dalam  proses entry data  hingga  melakukan pengolahan  dan  analisis  data.  Beberapa  variabel yang  telah  dilakukan  pengkodean  membantu petugas  untuk  tidak  bingung  menentukan  negara tujuan  eksportir.  Kesalahan  yang  sering  terjadi adalah variabel negara tujuan eksportir diisi dengan ibukota negara tujuan eksportir. Hal ini dikarenakan tingkat  pengetahuan  petugas  yang  kurang  terhadap nama  –  nama  negara  yang  ada  di  dunia. Pengembangan  basis  data  untuk  sistem  surveilans dapat meningkatkan kualitas data dengan mengurangi  kesalahan  yang  dilakukan  pada  saat proses entry data (Galič, Timan, & Koops, 2017) . Komponen  kedua  adalah  kecepatan  dan keakuratan.  Penelitian  menyebutkan  dari  total  49 atribut  kualitas  data,  dimensi  data  yang  sering dinilai  adalah  kelengkapan,  akurasi,  dan  ketepatan waktu  (Chen,  Hailey,  Wang,  &  Yu,  2014). Kecepatan  dalam  proses  pengolahan  dan  analisis data  dianggap  sudah  sangat  baik,  karena  hanya dengan  sekali  klik  hasil  yang  keluar  telah  sesuai tanpa  perlu  mengulangi  proses  pengolahan  data. Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan pengolahan data menjadi lebih singkat. Pengembangan  basis  data  menghasilkan  kecepatan waktu dalam mengaplikasikan akses data (Sinuraya, 2017). Penelitian lain juga menyebutkan bahwa pengembangan basis data dengan menggunakan  epi  info  mendapatkan  hasil  yang mudah  dipahami  dengan  variabel  yang  sesuai kebutuhan, mudah dioperasikan, dan hasil informasi  lebih  akurat  (Rasyid,  Notobroto,  & Hargono,  2016).  Informasi  yang  dihasilkan  dengan
menggunakan  basis  data  dapat  dilihat  secara periodik dan terkini (Raharja & Martini, 2015).
Komponen  informasi  yang  dihasilkan  lebih bervariasi.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  penggunaan basis  data  epi  info  mampu  memberikan  informasi yang  berkualitas.  Informasi  yang  dihasilkan  dapat dianalisis  berdasarkan  hubungan  maupun  pengaruh antar  variabel  (Chen  et  al.,  2014)..  Informasi  yang bervariasi  dan  detail  ini  diharapkan  dapat bermanfaat  bagi  pihak  KKP  Kelas  I  Surabaya, terutama  dalam  pembuatan  keputusan  yang  tepat, pengambilan tindakan yang efektif dan efisien, dan evaluasi program.
Penggunaan  basis  data  perangkat  lunak  epi info for  windows mampu  meningkatkan  kualitas dan  keakuratan  informasi  dengan  proses  yang relatif  lebih  cepat.  Alternatif  basis  data  ini mempersingkat  waktu  petugas  surveilans  dalam melaksanakan tugas mulai dari proses pengumpulan data  hingga  diseminasi  informasi.  Perangkat  Epi Info  memiliki  beberapa  keuntungan  antara  lain mengurangi  sumber  daya  uang,  mempercepat waktu,  dan  mensederhanakan  sistem  sehingga mempermudah sistem mitigasi (Camp et al., 2018).
Penelitian  lain  juga  mengungkapkan  hal  yang sama  bahwa  program  epi  info  dapat  digunakan sebagai  sarana  alternatif  solusi  dalam  pengelolaan basis  data  (Husnayain,  Artanti,  &  Zaenal,  2015). Penggunaan  sistem  komputer  yang  tepat  akan mendapatkan  hasil  yang  jelas  dan  terperinci (Andalia  &  Setiawan,  2015).  Epi  Info  merupakan aplikasi yang dikhususkan untuk membuat formulir dalam  melakukan  surveilans,  sehingga,  epi  info dapat  dijadikan  alternatif  bagi  Kantor  Kesehatan Pelabuhan  Kelas  I  Surabaya  dalam  upaya peningkatan kualitas surveilans OMKABA.
Data  yang  kurang  andal  dapat  dikaitkan  pada faktor sumber daya keuangan yang terbatas, metode pengumpulan  data  yang  buruk,  dan  pelatihan sumber  daya  manusia  yang  buruk  (Joshi,  Amadi, Trout,  &  Obaro,  2014).  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  pada  latar belakang  pendidikan  menyebabkan  data  yang dihasilkan  menjadi  kurang  andal.  Permasalahan  ini dapat diatasi dengan melakukan workshop, seminar di  internal  perusahaan  atau  menugaskan  petugas surveilans  untuk  mengikuti  rapat  koordinasi  dan workshop  program  dengan  pihak  terkait  (Mufidz, 2016).
Pelatihan sangat penting dilakukan bagi tenaga surveilans  dengan  bertujuan  agar  petugas  tersebut semakin  terampil  dalam  melaksanakan  kegiatan surveilans  (Fajriyah,  2017).  Pelatihan  merupakan perubahan yang sistematis dari perilaku, kemampuan, tingkah laku, dan kebiasaan seseorang
yang  diharapkan  terus  mengalami  peningkatan sehingga suatu organisasi tersebut memiliki pekerja yang  memenuhi  standar  (Walukow,  Roring,  & Tampi,  2016).  Pihak  KKP  Kelas  I  Surabaya  telah melaksanakan  pelatihan  epi  info  bagi  tenaga surveilans,  namun  pelatihan  tersebut  dilaksanakan dalam  waktu  singkat  dan  tidak  dilakukan  secara berkala  (satu  hari),  sehingga  banyak  petugas  lupa pada  saat  mengoperasikan  epi  info.  Pelatihan dilakukan  tidak  hanya  sekali  dengan  tujuan  untuk menjaga  performa  kerja  tenaga  surveilans.  Tujuan ini  dimaksudkan  untuk  terus  memelihara  dan meningkatkan kemampuan tenaga surveilans (Ghozali,  2016).  Pengembangan  basis  data  yang telah  sesuai  dengan  kebutuhan  juga  harus diimbangi  dengan  pelatihan,  agar  petugas  semakin lancar dalam pengoperasiannya (Armyade, Wahyuni, & Hargono, 2015).
Hasil  evaluasi  pada  uji  coba  menunjukkan bahwa  penyempurnaan  variabel  sesuai  dengan kebutuhan. Tindak lanjut terhadap evaluasi terhadap  petugas  surveilans  OMKABA  adalah pelaksanaan pelatihan  epi info secara rutin.  Hal ini dilakukan  demi  terselenggaranya  pengembangan basis data yang sesuai dengan kebutuhan.

## Keterbatasan Penelitian
Hambatan  dalam  pelaksanaan  uji  coba  adalah karakteristik  latar  belakang  pendidikan  tenaga surveilans  yang  belum  SKM.  Enam  petugas  yang diwawancarai,  hanya  2  petugas  yang  mampu mengoperasikan  perangkat  lunak  epi  info  dan sisanya  mengaku  bingung  ketika  menggunakan  epi info.

## SIMPULAN
Pengembangan  basis  data  pada  surveilans OMKABA di Kantor Kesehatan Pelabuhan Kelas  I Surabaya  dilaksanakan  dengan  menggunakan perangkat  lunak  berapa  Epi  Info for  Windows Version  7 .  Penggunaan  perangkat  lunak  Epi  Info pada  surveilans  OMKABA  mampu  mengurangi kesalahan  dalam entry data,  lebih  cepat,  lebih akurat  dan  hasil  analisis  yang  dihasilkan  lebih bervariasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan Terima kasih ditujukan kepada pimpinan dan petugas Kantor Kesehatan Pelabuhan Kelas  I  Surabaya  yang  telah  memberikan  izin  dan memfasilitasi selama proses penelitian dilakukan.

## REFERENSI
Andalia, F., & Setiawan, E. B. (2015).
Pengembangan  sistem  informasi  pengolahan data  pencari  kerja  pada  Dinas  Sosial  dan Tenaga  Kerja  Kota  Padang. Jurnal  Ilmiah Komputer  dan  Informatika  (KOMPUTA) , 4 (2), 93–97.
Anggraini, R. D., Wahyuni, C. U., & Bambang, W. K. (2016). Evaluasi sistem surveilans campak di  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bangkalan. Jurnal Wiyata , 3 (2), 174–186.
Armyade,  Wahyuni,  C.  U.,  &  Hargono,  R.  (2015).
Aplikasi  basis  data  usaha  kesehatan  sekolah tingkat  sekolah  dasar  di  Kota  Surabaya. Jurnal Berkala Epidemiologi , 3 (3), 366–376. Camp,  B.,  Mandivarapu,  J.  K.,  Ramamurthy,  N.,
Wingo,  J.,  Bourgeois,  A.  G.,  Cao,  X.,  & Sunderraman,  R.  (2018).  A  new  cross- platform  architecture  for  epi-info  software suite. BMC Bioinformatics , 19 (Suppl 11), 53–
67.
CDC. (2017). Epi Info. Retrieved March 26, 2018, from https://www.cdc.gov/epiinfo/index.html Chen, H., Hailey, D., Wang, N., & Yu, P. (2014). A review of data quality assessment methods for public health information
systems.
International Journal of Environmental Research  and  Public  Health , 11 (5),  5170–
5207.
https://doi.org/10.3390/ijerph110505170
Ersanti,  A.  M.,  Nugroho,  A.,  &  Hidajah,  A.  C.
(2016).  Gambaran  kualitas  sistem  surveilans TB  di  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Gresik berdasarkan  pendekatan  sistem  dan  penilaian atribut. Journal  of  Information  Systems  for Public Health , 1 (2), 9–15.
Fajriyah, H. N. (2017). Mekanisme input surveilans pneumonia  di  Dinkes  Kabupaten  Lamongan tahun 2014. The Indonesian Journal of Public
Health , 12 (1), 118–128. https://doi.org/10.20473/ijph.v12i1.2017.118-
128
Galič,  M.,  Timan,  T.,  &  Koops,  B.  (2017).
Bentham, deleuze and beyond: an overview of surveillance  theories  from  the  panopticon  to participation. Philosophy  and  Technology,
30 (1),  9–37.  https://doi.org/10.1007/s13347- 016-0219-1
Ghozali,  J.  A.  Al.  (2016).  Evaluasi  kegiatan surveilans  epidemiologi  di  pelabuhan  dalam upaya  pencegahan  wabah  flu  burung  (studi kasus di Pelabuhan Malundung KKP Kelas  II Tarakan). The  Indonesian  Journal  of  Public
Health , 11 (1), 99–109.
https://doi.org/10.20473/ijph.v11i1.2016.99- 109
Groseclose,  S.  L.,  &  Buckeridge,  D.  L.  (2017).
Public  health  surveillance  systems :  recent advances  in  their  use  and  evaluation. Annual Review of Public Health , 38 , 57–79.
Henderson,  D.  A.  (2016).  The  development  of surveillance  systems. American  Journal  of
Epidemiology , 183 (5), 381–386. https://doi.org/10.1093/aje/kwv229
Husnayain, A., Artanti, K. D., & Zaenal, A. (2015).
Analisis sistem surveilans epidemiologi molekuler  virus  dengue  di  BBTKLL  PP Surabaya  tahun  2012-2014. Jurnal  Berkala Epidemiologi , 3 (2), 146–157.
Joshi, A., Amadi, C., Trout, K., & Obaro, S. (2014).
Evaluation  of  an  interactive  surveillance system for monitoring acute bacterial infections  in  Nigeria. Perspectives  in  Health Information Management , 1–23.
Kutsiyah,  N.,  Wahyuni,  C.  U.,  &  Martini,  S. (2016).  Pengembangan  basis  data  sistem surveilans  campak  berbasis  kasus  atau  case based  measles  surveillance  (CBMS)  di Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Wiyata , 3 (1), 76– 84.
Leung,  L.  (2015).  Validity,  reliability,  and generalizability in qualitative research. Journal  of  Family  Medicine  and  Primary Care , 4 (3), 324–327. https://doi.org/10.4103/2249-4863.161306 Menkes  RI.  (2007). Keputusan  menteri  kesehatan Republik Indonesia nomor 424/Menkes/SK/IV/2007 . Jakarta:
Kementerian Kesehatan RI.
Mufidz, M. (2016). Evaluasi input sistem surveilans demam  berdarah  dengue  di  Dinas  Kesehatan Kab.  Tegal. Unnes  Journal  of  Public  Health ,
5 (2), 156–167.
Raharja, S. M., & Martini, S. (2015).
Pengembangan  basis  data  program  keluarga berencana  tingkat  puskesmas. Jurnas  Ilmu Kesehatan Masyarakat , 11 (1), 1–14.
Ramadani,  A.  (2015).  Implementasi  surveilans middle  east  respiratory  syndrome  -  corona virus  dan  ebola  di  Kantor  Kesehatan Pelabuhan  Kelas  I  Surabaya  wilayah  kerja Juanda. Undergraduated  Thesis. Fakultas Kesehatan Masyarakat. Universitas Airlangga. Rasyid,  M.  Z.,  Notobroto,  H.  B.,  &  Hargono,  A. (2016).  Pengembangan  basis  data  imunisasi dasar  lengkap  dan  booster  batita  (studi  kasus di  Puskesmas  Blega  Kabupaten  Bangkalan). Jurnal Wiyata , 3 (2), 187–198.
Richards,  C.  L.,  Iademarco,  M.  F.,  Atkinson,  D.,
Pinner,  R.  W.,  Yoon, P.,  Kenzie,  W.  R.  Mac, … Frieden,  T. R. (2017). Advances in public health surveillance and information dissemination  at  the  centers  for  disease control  and  prevention. Public  Health Reports , 132 (4), 403–410.
https://doi.org/10.1177/0033354917709542 Sinuraya,  J.  (2017).  Metode  pencarian  data menggunakan  query  hash  join  dan  query nested join. Teknovasi , 4 (1), 42–50.
Siswanto.  (2016).  Pengembangan  basis  data  sistem surveilans kesehatan haji embarkasi di Kantor Kesehatan  Pelabuhan  Kelas  I  Surabaya. Thesis .  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat. Universitas Airlangga. Susilo, G. (2016). Keamanan basis data pada sistem informasi  di  era  global. Transformasi  Jurnal Informasi  &  Pengembangan  IPTEK , 12 (2), 78–87. Walukow,  M.  T.,  Roring,  M.,  &  Tampi,  J.  R.  E. (2016).  Pengaruh  pelatihan  sumber  daya manusia terhadap prodkutivitas
kerja karyawan  pada  PT  PLN  (Persero)  wilayah Suluttenggo Area Manado. Jurnal Administrasi Bisnis , 4 (4), 1–9.
Wibowo,  G.,  Rumagit,  A.  M.,  &  Tuturoong,  N.  J. (2014). Perancangan aplikasi gudang pada PT. Pakan  Ternak  Sejati. E-Journal  Teknik Elektro dan Komputer , 3 (4), 11–18.