Volume 5 Issue 2 (133-139) December 2021
P-ISSN: 2615-2851 E-ISSN: 2622-7622
GHIDZA : JURNAL GIZI DAN KESEHATAN
RESEARCH ARTICLE DOI: https://doi.org/10.22487/ghidza.v5i2.193

## Estimasi Kasus TB Paru Resisten Obat di Provinsi Sulawesi Selatan (Pemodelan Sistem Dinamis)
Ikes Dwiastuti *1 , Andi Musdalifah 1 , Masriadi 2 , Andi Julia Junus 3 , Muhammad Asdar 3
1 Program Studi Kesehatan Masyarakat, Fakultas Kesehatan, Universitas Mega Buana Palopo, Palopo, Indonesia 2 MhaRC, Kota Makassar, Indonesia
3 Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan, Kota Makassar, Indonesia
Author's Email Correspondence (*): ikesdwiastuti@gmail.com (085242569820)

## Abstrak
Salah satu ancaman dalam pengendalian TB secara global yakni munculnya kasus TB Resisten Obat. Kasus  TB  Resisten  Obat  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  terjadi  peningkatan  setiap  tahun.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengestimasi  kejadian  TB  Resisten  Obat  selama  12  tahun  (2018-2030)  di  Provinsi Sulawesi  Selatan.  Penelitian  ini  merupakan  studi  deskriptif.  Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  seluruh penderita  TB  RO  di  Provinsi  Sulawesi  Tahun  2018  yakni  sebanyak  381  penderita.  Adapun  sampel penelitian yaitu jumlah penderita TB RO dan faktor yang mempengaruhi kejadian TB RO berupa riwayat pengobatan  sebelumnya,  jumlah  penderita  TB  RO  yang  tidak  menjalani  pengobatan,  dan  hasil  akhir pengobatan TB RO. Analisis data yaitu analisis sistem dinamis dengan menggunakan program STELLA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada 12 tahun mendatang diestimasikan kejadian TB RO meningkat dari 381 orang pada tahun 2018 menjadi 13.557 orang pada tahun 2030. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dapat diprediksi kasus TB RO pada tahun 2030 yakni 13.557 jika faktor risiko TB RO tidak dikontrol. Oleh karena  itu  perlu  dilakukan  upaya  mengontrol  faktor  risiko  untuk  menekan  jumlah  kejadian  TB  RO  di provinsi Sulawesi Selatan.
Kata Kunci : Estimasi; Model Dinamik; TB RO;

## How to Cite:
Dwiastuti,  I.,  Musdalifah,  A.,  Masriadi,  M.,  Junus,  A.,  &  Asdar,  M.  (2021).  Estimasi  Kasus  TB  Paru Resisten  Obat  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  (Pemodelan  Sistem  Dinamis).  Ghidza:  Jurnal  Gizi  Dan Kesehatan, 5(2), 133-139. https://doi.org/10.22487/ghidza.v5i2.193
Published by: Tadulako University Address :
Soekarno  Hatta  KM  9.  Kota  Palu,  Sulawesi  Tengah, Indonesia.
Phone: +628525357076 Email: ghidzajurnal@gmail.com
Article history: Received : 05 01 2021 Received in revised form : 29 07 2021 Accepted : 19 11 2021 Available online : 19 11 2021
licensed by Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .

## Abstract
One of the threats in TB control globally is the emergence of drug-resistant TB cases. Cases of drug- resistant  TB  in  South  Sulawesi  Province  have  increased  every  year.  This  study  aims  to  estimate  the incidence of drug-resistant TB for 12 years (2018-2030) in South Sulawesi Province. This research is a descriptive study. The population in this study were all patients with drug-resistant TB in Sulawesi Province in  2018,  namely  381  people.  The  study  sample  was  the  number  of  drug-resistant  TB  and  factors  that influenced the incidence of drug-resistant TB in the form of previous TB treatment, the number of drug- resistant TB sufferers who did not undergo treatment, and the final result of drug-resistant TB treatment. Data analysis is a dynamic system analysis using the Stella program. The results showed that in the next 12 years the incidence of drug-resistant TB increased from 381 people in 2018 to 13,557 people in 2030. So it could be concluded that the drug-resistant TB case could be predicted in 2030 which was 13,557 if the risk factor drug-resistant TB was not controlled. Therefore it is necessary to do efforts to control risk factors to reduce the incidence of drug-resistant TB in South Sulawesi Province.

## Keywords : Estimation; Dynamic Model; Drug-Resistant TB

## I. PENDAHULUAN
Tuberkulosis  (TB)  merupakan  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  kuman  Mycobacterium Tuberculosis. TB merupakan salah satu dari 10 penyebab utama kematian di seluruh dunia dan penyebab utama  kematian  yang  disebabkan  oleh  satu  agent  infeksi  (peringkat  di  atas  HIV/AIDS).  Secara  global, diperkirakan 10,0 juta (kisaran 8,9-11,0 juta) orang yang jatuh sakit karena TB pada tahun 2019, angka ini menurun sangat lambat dalam beberapa tahun terakhir (World Health Organization, 2020b).
Salah satu ancaman dalam pengendalian TB secara global yakni munculnya kasus TB Resisten Obat (RO)  (Kementerian  Kesehatan  RI,  2018).  TB  Resisten  Obat  merupakan  TB  yang  resisten  terhadap rifampisin (TB-RR) dan juga yang resistan terhadap rifampisin dan isoniazid (TB-MDR), dua obat anti-TB yang  paling  efektif  (World  Health  Organization,  2020b,  2020a).  Secara  global  pada  tahun  2019, diperkirakan 3,3% (CI 95%: 2,3–4,3%) dari kasus baru dan 18% (CI 95%: 9,7–27%) dari kasus yang diobati sebelumnya  merupakan  TB  MDR/RR.  Pada  tahun  2019,  secara  keseluruhan  terdapat  sekitar  465.000 (kisaran,  400.000–535.000)  kasus  insiden  TB  MDR/RR  dan  proporsi  global  kasus  TB  RR  diperkirakan memiliki TB MDR adalah 78% (World Health Organization, 2020b).
Di Indonesia pada tahun 2019, estimasi kasus TB Resisten Obat sekitar 2,4% dari seluruh kasus baru TB  dan  sekitar  13%  dari  kasus  TB  pengobatan  ulang.  Perkiraan  kasus  insiden  TB  Resisten  Obat  yakni 24.000 (17.000-32.000) dan proporsi kasus TB RR diperkirakan memiliki TB MDR adalah 99%.(World Health  Organization,  2020b)  Kasus  TB  Resisten  Obat  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  terjadi  peningkatan setiap tahun. Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Provinsi Selatan kasus TB Resisten Obat pada tahun 2018  terdapat  sebanyak  381  penderita  dan  meningkat  pada  tahun  2019  yakni  terdapat  sebanyak  496 penderita (Dinkes Provinsi Sulawesi Selatan, 2020).
Faktor dominan yang berperan dalam permasalahan TB Resisten Obat adalah riwayat pengobatan TB  sebelumnya.  Beberapa  penelitian  mengungkapkan  bahwa  riwayat  pengobatan  TB  sebelumnya merupakan faktor yang secara signifikan berperan penting dalam kejadian TB Resisten Obat (Arockiaraj et al.,  2019;  Khairani  et  al.,  2017;  Mekonnen  et  al.,  2015;  Workicho  et  al.,  2017a).  Sebuah  penelitian  di
Ethiopia mengungkapkan bahwa risiko TB MDR adalah 20,3 kali lebih tinggi pada penderita yang memiliki riwayat pengobatan sebelumnya (Dessalegn et al., 2016).
Beberapa pendekatan statistik dan epidemiologi telah digunakan untuk proyeksi epidemi TB Resisten Obat.  Begitu  juga  model  sistem  dinamis  dan  simulasi  komputer  telah  berguna  dalam  menganalisa penyebaran  dan  pengendalian  penyakit  menular  seperti  TB  Resisten  Obat.  Jadi  dengan  menggunakan pemodelan dinamis,  prevalensi TB Resisten Obat dapat diprediksi pada masa yang akan datang, selain itu dengan  pemodelan  dinamis  juga  intervensi  penanggulangan  TB  Resisten  Obat  dapat  disimulasikan, sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  suatu  masukan  untuk  pembuatan  kebijakan,  dan  pada  akhirnya  dapat menekan laju peningkatan prevalensi TB Resisten Obat. Penelitian bertujuan untuk mengestimasi kejadian TB Resisten Obat selama 12 tahun (2018-2030) di Provinsi Sulawesi Selatan.

## II. METHOD
Penelitian ini merupakan studi deskriptif dengan menggunakan data sekunder dari Laporan Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan dan Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan. Penelitian ini dilaksanakan sejak bulan Maret 2020 dimana proses pengumpulan data dimulai sejak bulan Agustus sampai Oktober 2020 di Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan.
Populasi pada penelitian ini adalah seluruh data penderita TB RO di Provinsi Sulawesi Tahun 2018- September 2020 yakni sebanyak 1.012 penderita. Adapun sampel penelitian yaitu jumlah penderita TB RO dan faktor yang mempengaruhi kejadian TB RO berupa riwayat pengobatan sebelumnya (Jumlah pasien TB yang gagal berobat dan putus berobat), jumlah penderita TB RO yang tidak menjalani pengobatan, dan putus pengobatan TB RO. Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan data sekunder dari laporan tahunan capaian program TB RO Provinsi Sulawesi Selatan dan Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan. Analisis data sistem dinamik menggunakan program aplikasi STELLA . Waktu dalam analisis ini adalah selama 12 tahun yang mengacu pada target ketiga SDGs yakni pada tahun 2030 mengakhiri epidemi tuberculosis, penyakit yang ditularkan lewat air dan penyakit menular lainnya(Kementerian PPN/Bappenas, 2020).

## III. HASIL
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Variabel  yang dianalisis adalah pasien TB yang gagal berobat, putus berobat TB, penderita TB RO yang tidak menjalani pengobatan, dan putus berobat TB RO. Waktu estimasi dalam model yang direncanakan adalah 12 tahun (2018-2030).
Adapun diagram alir model dinamis kejadian TB Resisten Obat pada program STELLA ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 . Diagram Alir Model Kejadian TB RO di Provinsi Sulawesi Selatan
Jumlah kasus TB MDR dipengaruhi oleh jumlah pasien. Gambar 1 menunjukkan akumulasi jumlah pasien berasal dari pasien yang gagal berobat, pasien yang putus berobat TB, pasien TB RO yang tidak berobat, dan pasien yang putus berobat MDR. Sedangkan penurunan kasus TB MDR, disebabkan karena adanya pasien yang meninggal dan sembuh dari TB.
Tabel 1 menunjukkan estimasi kejadian TB RO selama 12 tahun (2018-2030) di Sulawesi Selatan berdasarkan nilai variabel. Hasil simulasi untuk komponen jumlah penderita TB RO sesuai diagram alir model kejadian TB RO berdasarkan simulasi tanpa intervensi atau pengontrolan yakni sebagai berikut.
Tabel 1. Prediksi Jumlah Penderita TB RO (2018 2030) di Provinsi Sulawesi Selatan
Tahun Prediksi Kasus TB RO 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 381 1479 2577 3675 4773 5871 6969 8067 9165 10.263 11.361 12.459 13.557
Sumber: Data Sekunder, 2020
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  selama  12  tahun  yaitu  2018-2030  kejadian  TB  RO  mengalami peningkatan  dari  381  orang  pada  tahun  2018  meningkat  menjadi  13.557  orang  pada  tahun  2030  tanpa kontrol terhadap faktor risiko kejadian TB RO.

## IV. PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kejadian  TB  RO  selama  12  tahun  mendatang  (2018-2030) mengalami peningkatan sebanyak 35,6 kali yakni dari 381 orang pada tahun 2018 menjadi 13.557 pada tahun 2030. Variabel yang paling memberikan kontribusi dalam peningkatan kasus TB RO adalah riwayat
pengobatan sebelumnya diantaranya adalah jumlah pasien TB yang gagal berobat dan yang putus berobat TB.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengungkapkan  bahwa  riwayat  pengobatan  sebelumnya  adalah faktor penentu terkuat dari kejadian TB MDR (Zhang et al., 2016). Risiko TB MDR 21 kali lebih tinggi pada penderita yang memiliki riwayat pengobatan sebelumnya (Workicho et al., 2017b). Di Indonesia, telah diidentifikasi bahwa salah satu faktor penyebab resistensi obat TB yakni angka kesembuhan pada pasien TB  semakin  rendah,  oleh  karena  itu  lebih  dari  90%  pasien  TB  yang  mendapatkan  pengobatan  ulang mempunyai risiko untuk menjadi TB MDR (Kementerian Kesehatan RI, 2011). Hasil terapi sebelumnya seperti  drop  out  dapat  menunjukkan  bagaimana  ketidakpatuhan  penderita  TB  dalam  melaksanakan pengobatan TB, sehingga akan sangat tinggi untuk berisiko menjadi TB RO, sedangkan hasil pengobatan TB sebelumnya seperti sembuh dan pengobatan lengkap dapat menunjukkan kepatuhan penderita TB dalam berobat sehingga risiko (Pamungkas et al., 2018). Penelitian Zhang di Provinsi Henan Cina mengemukakan bahwa  pasien  yang  memiliki  riwayat  pengobatan  sebelumnya  merupakan  kelompok  yang  mengalami kekambuhan setelah default dan setelah mengalami kegagalan pengobatan sebelumnya (Brust et al., 2010).
Variabel yang lain yang dimasukkan untuk estimasi kejadian TB RO yakni jumlah penderita TB RO yang tidak menjalani pengobatan, dan putus pengobatan TB RO. Pasien yang mengembangkan penyakit TB RO dapat menularkan bentuk TB ini ke orang lain dan hal ini dapat berbahaya terhadap perkembangan penyakit di masyarakat (Soepandi, 2010; Zhang et al., 2016).
Hasil estimasi menunjukkan tingginya kasus TB RO pada tahun 2030, hal ini merupakan masalah yang  serius.  Selain  menjalani  terapi  pengobatan  TB  RO,  yang  terpenting  bagi  penderita  adalah  upaya pencegahan kejadian TB RO yang komperehesif baik itu dari pemerintah, masyarakat maupun penderita TB RO. Selain itu perlu dilakukan pengontrolan terhadap faktor risiko yang dapat meningkatkan kejadian TB RO.
Salah satu upaya untuk menekan faktor risiko kejadian TB RO yakni dengan memberikan pendidikan kesehatan  kepada  pasien  TB  maupun  pasien  TB  RO.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maliyoni  et  al mengemukakan  bahwa  ketika  lebih  banyak  orang  menerima  pendidikan  kesehatan  tentang  pentingnya mengikuti anjuran dokter tentang konsumsi rejimen obat TB, maka populasi TB RO menurun hal ini karena kepatuhan terhadap pengobatan meningkat (Maliyoni et al., 2012).
Adapun  keterbatasan  dalam  penelitian  ini  adalah  terdapat  perbedaan  lebih  dari  50%  antara  hasil simulasi dan data riil. Hal ini disebabkan karena keterbatasan informasi terhadap variabel-variabel yang dapat  mempengaruhi  kejadian  TB  RO.  Selain  itu,  pada  penelitian  ini  tidak  dilakukan  simulasi  model. Sehingga diharapkan dapat dilakukan penelitian selanjutnya untu melihat estimasi kejadian TB RO dengan melakukan beberapa simulasi model untuk memperoleh strategi yang tepat dalam menangani peningkatan kejadian TB RO mengingat target SDGs tahun 2030 yakni insiden TB ditargetkan menurun sebesar 80%. Implikasi penelitian ini dapat digunakan untuk memprediksi angka kejadian TB RO dengan mengontrol faktor risiko di Provinsi Sulawesi Selatan.

## V. KESIMPULAN
Disimpulkan bahwa dapat diprediksi kasus TB RO pada tahun 2030 yakni 13.557 jika faktor risiko TB RO tidak dikontrol. Oleh karena itu perlu dilakukan upaya mengontrol faktor risiko untuk menekan jumlah kejadian TB RO di Provinsi Sulawesi Selatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian  Riset  dan  Teknologi/Badan  Riset  dan  Inovasi  yang  telah  memberikan  dana  riset  skim Penelitian  Dosen  Pemula  tahun  anggaran  2020.    Peneliti  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Selatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arockiaraj, J., Robert, M., Rose, W., Amritanand, R., David, K. S., & Krishnan, V. (2019). Early detection and analysis of children with multidrug-resistant tuberculosis of the spine. Asian Spine Journal , 13 (1), 77–85. https://doi.org/10.31616/ASJ.2017.0217
Brust, J. C. M., Gandhi, N. R., Carrara, H., Osburn, G., & Padayatchi, N. (2010). High Treatment Failure and Default Rates for Patients with MDR TB in KwaZulu-Natal, South Africa, 2000– 2003. The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease : The Official Journal of the  International  Union  against  Tuberculosis  and  Lung  Disease , 14 (4),  413–419. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3005763/%5Cnhttp://www.ncbi.nlm.nih.go v/pmc/articles/PMC3005763/pdf/nihms254519.pdf
Dessalegn, M., Daniel, E., Behailu, S., Wagnew, M., & Nyagero, J. (2016). Predictors of multidrug resistant  tuberculosis  among  adult  patients  at  Saint  Peter  Hospital  Addis  Ababa,  Ethiopia.
The Pan African Medical Journal , 25 (Supp 2), 5.
https://doi.org/10.11604/pamj.supp.2016.25.2.9203
Dinkes Provinsi Sulawesi Selatan. (2020). Laporan Capaian Program TB RO Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2018-2020 .
Kementerian Kesehatan RI. (2011). Rencana Aksi Nasional Programmatic Management of Drug resistance  Tuberculosis  Pengendalian  Tuberkulosis  Indonesia:  2011-2014. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia , 6–18.
Kementerian Kesehatan RI. (2018). Pedoman Nasional Pengobatan Tuberkulosis Resisten Obat . Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
Kementerian  PPN/Bappenas.  (2020). Pedoman  Teknis  Penyusunan  Rencana  Aksi  (Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan/Sustainable  Development  Goals) (II).  Kedeputian  Bidang
Kemaritiman dan Sumber Daya Alam KPPN/Bappenas.
Khairani, A. P., Santoso, P., & Setiawati, E. P. (2017). Role of Risk Factors in the Incidence of Multidrug-Resistant Tuberculosis. International Journal of Integrated Health Sciences , 5 (2), 57–63. https://doi.org/10.15850/ijihs.v5n2.991
Maliyoni,  M.,  Mwamtobe,  P.  M.  M.,  Hove-Musekwa,  S.  D.,  &  Tchuenche,  J.  M.  (2012).
Modelling the Role of Diagnosis, Treatment, and Health Education on Multidrug-Resistant Tuberculosis Dynamics. ISRN Biomathematics , 2012 , 1–20.
https://doi.org/10.5402/2012/459829
Mekonnen, F., Tessema, B., Moges, F., Gelaw, A., Eshetie, S., & Kumera, G. (2015). Multidrug resistant tuberculosis: Prevalence and risk factors in districts of metema and west armachiho, Northwest  Ethiopia. BMC  Infectious  Diseases , 15 (1).  https://doi.org/10.1186/s12879-015- 1202-7
Pamungkas,  P.,  Rahardjo,  S.  S.,  &  Murti,  B.  (2018).  Evaluation  of  Multi-Drug  Resistant Tuberculosis Predictor Index in Surakarta, Central Java. Journal of Epidemiology and Public Health , 03 (02), 263–276. https://doi.org/10.26911/jepublichealth.2018.03.02.06
Soepandi, P. Z. (2010). Diagnosis dan Faktor yang Mempengaruhi Terjadinya TB-MDR. PPTI , 7 . Workicho,  A.,  Kassahun,  W.,  &  Alemseged,  F.  (2017a).  Risk  factors  for  multidrug-resistant tuberculosis  among  tuberculosis  patients:  A  case-control  study. Infection  and  Drug Resistance , 10 , 91–96. https://doi.org/10.2147/IDR.S126274
Workicho,  A.,  Kassahun,  W.,  &  Alemseged,  F.  (2017b).  Risk  factors  for  multidrug-resistant tuberculosis  among  tuberculosis  patients:  A  case-control  study. Infection  and  Drug Resistance , 10 , 91–96. https://doi.org/10.2147/IDR.S126274
World Health Organization. (2020a). Definitions and reporting framework for tuberculosis - 2013 revision (updated Dec 2014 and Jan 2020). In Euro surveillance : bulletin Européen sur les maladies  transmissibles  =  European  communicable  disease  bulletin (Vol.  18,  Issue  16). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23611033
World  Health  Organization.  (2020b). Global  Tuberculosis  Report  2020 .  World  Health Organization. https://www.who.int/publications/i
Zhang, C., Wang, Y., Shi, G., Han, W., Zhao, H., Zhang, H., & Xi, X. (2016). Determinants of multidrug-resistant  tuberculosis  in  Henan  province  in  China:  a  case  control  study. BMC Public Health , 16 (1), 1–8. https://doi.org/10.1186/s12889-016-2711-z