## Faktor Gejala dan Komorbid yang Berhubungan dengan Kematian Pasien COVID- 19 di Tangerang Selatan, November 2020-Mei 2021
Ade Ayu Lanniari Harahap*, Helda **
* Program Studi Magister Epidemiologi, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, **Departemen Epidemiologi, Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia

## ABSTRACT
Background  : Coronavirus  disease  2019  (COVID-19)  is  an  infectious  disease  caused  by  Severe  Acute Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-CoV-2).  The  number  of  confirmed  cases  and  deaths  of COVID-19 continues to increase globally. Epidemiology and clinical characteristics of COVID-19 cases from Indonesia are scanty. High-quality evidence to understand the disease and can be used as a basis for policymaking. Therefore, this study was conducted to determine the symptom factors and comorbidities associated with mortality in COVID-19 patients in South Tangerang from November 2020 to May 2021. Methode  : A  Case-control  study  of  confirmed  cases  of  COVID-19  in  South  Tangerang.  The  cases included 337 COVID-19 patients  who died and 347 controls  who  were still alive. Data on age,  gender, symptoms,  and  comorbidities  were  collected  through  Epidemiological  Surveillance  (ES)  of  COVID-19 patients  at  the  South  Tangerang  Health  Office  from  November  2020  to  May  2021  in  association  with death and analyzed using chi-square test and simple logistic regression.
Result  : The  results  of  multivariate  analysis  showed  that  risk  factors  such  as  age  (OR=5.059;  95%  CI: 3.209-7.974), gender (OR=2.650; 95% CI: 1.758-3.996), fever symptoms (OR=0.499; 0.331- 0.753), co- morbidities  with  diabetes  mellitus  (OR=15.94;  95%  CI:  7.397-34.350),  hypertension  (OR=4.005;  95% CI:  2.440-6.572),  heart  disease  (OR=7.249;  95%  CI:  2.893-18.162  )  and  chronic  kidney  failure (OR=12,523, 95% CI:  1,571-99,808) had  an influence on the incidence of death  of COVID-19 positive patients in South Tangerang.
Conclusion : These findings indicate that older age, male gender, symptoms of fever, and comorbidities include a history of diabetes mellitus, hypertension, heart disease, and kidney failure due to the death of COVID-19 patients in South Tangerang. The need to enhance specific public health measures to reduce the risk of death in patients infected with COVID-19.
Keywords: COVID-19; death; symptoms; comorbid
*Penulis korespondensi : adeayuhrp@gmail.com

## JEKK
Jurnal Epidemiologi Kesehatan Komunitas
8 (2), 2023, x-x

## Pendahuluan
Pada  akhir  Desember  2019,  Wuhan, China,  melaporkan  kasus  pertama  pneumonia dengan  penyebab  mikroorganisme  yang  tidak diketahui  sebelumnya.  Virus  corona  baru diidentifikasi sebagai patogen penyebab, sementara  dinamai  2019 new  virus  corona (2019-nCoV),  dan  akhirnya  disebut Severe Acute  Respiratory  Syndrome  Virus  corona 2 (SARS-CoV-2),  yang  kini  biasa  disebut COVID-19. 1
Penyakit Coronavirus  disease 2019 (COVID-19)  merupakan  penyakit  menular yang disebabkan oleh Severe Acute Respiratory Syndrome  Coronavirus 2  (SARS-CoV-2). SARS-CoV-2  adalah  jenis  baru  dari  virus corona kemudian diketahui merupakan penyebaran dari manusia ke manusia. 2 Sehingga  risiko  penyebaran  penyakit  menjadi lebih besar. Penyakit ini telah menyebar secara global  dan  dinyatakan  sebagai  pandemi  oleh Organisasi  Kesehatan  Dunia  pada  11  Maret 2020 3 .
Peningkatan  jumlah  kasus  konfirmasi dan  kematian  COVID-19  terus  meningkat. Hingga  2  Mei  2021,  total  kasus  konfirmasi COVID-19  global  adalah 151.812.556  kasus dengan 3.186.817 kematian 4 . Indonesia melaporkan dua kasus pertama positif COVID- 19 pada awal  Maret  2020 dan jumlahnya terus meningkat  sejak  saat  itu.  Hingga  5  Mei  2021, Indonesia  telah  melaporkan  1.691.658  orang dengan COVID-19 yang dikonfirmasi, tertinggi di  Asia  Tenggara  dan  sebanyak  46.349 kematian  terkait  COVID-19  yang  dilaporkan. 5
Melihat  situasi  COVID-19  di  Tangerang Selatan, jumlah kasus per 4 Mei 2021 sebanyak 10.981  kasus  konfirmasi,  dengan  jumlah kematian  terkait  COVID-19  sebanyak  385 orang (CFR 3,5%).
Pada  manusia,  SARS-CoV-2  terutama menginfeksi  sel-sel  pada  saluran  napas  yang melapisi  alveoli.  Virus  corona  adalah  virus RNA  rantai    tunggal  dengan  diameter    80-120 nm, 6 masuk  ke  dalam  tubuh    melalui  resptor ACE2. Setelah virus SARS-CoV-2  masuk   ke dalam sel, selanjutnya SARS-CoV-2 melakukan  duplikasi  materi  genetik  dan mensintesis  protein-protein  yang  dibutuhkan, kemudian membentuk virion baru yang muncul di  permukaan  sel.  Genom        RNA        virus
akan  dikeluarkan  ke  sitoplasma  sel  dan ditranslasikan  menjadi    dua    poliprotein    dan protein  struktural. 7 Selanjutnya,  genom  virus akan  mulai  untuk  bereplikasi.  Glikoprotein yang baru terbentuk masuk ke dalam sel Golgi sehingga  terjadi  pembentukan  nukleokapsid. Vesikel  yang  mengandung  partikel  virus  akan bergabung  dengan  membran  plasma  untuk melepas komponen virus baru). 8
Respon imun yang tidak adekuat dalam melawan infeksi virus corona dapat menyebabkan  replikasi  dan  akan  mengalami kerusakan  jaringan.  Respon  imun  yang berlebihan  dapat  menyebabkan  kerusakan jaringan, dalam kasus infeksi COVID-19 sering ditemukan  istilah  badai  sitokin  ( Cytokine Storm ).  Terjadi  peningkatan  produksi  sitokin pro-inflamasi  yang  lebih  tinggi  sebagai penanda keparahan sakit pasien yang mengakibatkan reaksi inflamasi yan berlebihan dan  menyebabkan  disfunsi  endotel  kerusakan vaskuler  dan  disregulasi  metabolisme  atau disregulasi  komunikasi  antar  sel  secara parakrin  yang akan mengakibatkan perburukan ARDS  dan  kerusakan  jaringan  luas  yang mengakibatkan  kegagalan  multi-organ  hingga kematian. 9
Tanda  dan  gejala  umum  infeksi COVID-19  antara  lain  gejala  gangguan pernapasan  akut  seperti  demam,  batuk  dan sesak  napas.  Masa  inkubasi  rata-rata  5-6  hari dengan masa inkubasi terpanjang 14 hari. Pada kasus COVID-19 yang berat dapat menyebabkan  pneumonia,  sindrom  pernapasan akut, gagal ginjal, dan bahkan kematian. 10 Hasil  studi  di  berbagai  negara  lain menunjukan  adanya  berbagai  faktor  risiko, riwayat  dan  gejala  yang  dapat  memengaruhi risiko kematian. Usia lanjut, jenis kelamin laki- laki,  pasien  hipertensi  dan  pasien  diabetes mellitus  (DM)  diidentifikasi  sebagai  faktor risiko  kematian  pada  kasus  COVID-19  di dunia. 11 Usia  menjadi  faktor  penting  penyebab kematian pada penderita COVID-19. Dinyatakan  dalam  penelitian  tersebut  bahwa pasien  yang  meninggal  memiliki  usia  rata-rata 50 tahun. Selain itu, 80% kematian yang terkait dengan  COVID-19  ditemukan  di  antara  orang dewasa  berusia  65  tahun. 11 Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  Mikami et  al .,  yang
menyatakan  bahwa  di  antara  pasien  dengan COVID-19 di Amerika Serikat, usia yang lebih tua, jenis kelamin laki-laki, hipotensi, takipnea, hipoksia,  gangguan  fungsi  ginjal,  peningkatan D-dimer,  dan  peningkatan  troponin  dikaitkan dengan peningkatan mortalitas pasien di rumah sakit. 12 Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan di  Jakarta  oleh  Rozaliayni et  al ,  menunjukkan hasil  yang  serupa  bahwa  di  antara  kasus COVID-19  yang  dikonfirmasi  di  laboratorium di  Jakarta,  kemungkinan  kematian  lebih  besar jika  pasien  lebih  tua,  menderita  dispnea, pneumonia,  dan  hipertensi  yang  sudah  ada sebelumnya 13 .
Terlepas  dari  dampaknya  yang  luar biasa, penelitian epidemiologi dan karakteristik klinis  kasus  COVID-19  dari  Indonesia  masih sedikit.  Bukti  berkualitas  tinggi  penting  untuk memahami  penyakit,  meningkatkan  kualitas perawatan  pasien,  dan  dapat  menjadi  dasar pembuatan  kebijakan.  Meningkatnya  insiden COVID-19  secara  terus  menerus  di  Indonesia dan Tangerang Selatan menjadi kota terbanyak dengan  kasus  konfirmasi  COVID-19  di Provinsi  Banten  serta  adanya  penyebaran transmisi  lokal  di  dalamnya  menjadi  dasar dilakukannya  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui faktor  gejala  dan  komorbid  yang  berhubungan dengan  kematian  pada  pasien  COVID-19  di Tangerang Selatan.

## Metode
Studi  kasus-kontrol  terhadap  684  pasien konfirmasi  COVID-19  di  Tangerang  Selatan yang tercatat di New All Record (NAR) periode November  2020  hingga  Mei  2021.  Data penelitian  diambil  dari  formulir  Penyelidikan Epidemiologi (PE) COVID-19 yang dilaporkan kepada  Dinas  Kesehatan  Tangerang  Selatan dari  fasilitas  kesehatan  di  kota  Tangerang Selatan.  Formulir  PE  ini  terdiri  dari  informasi identitas  pasien  (nama,  usia,  jenis  kelamin, alamat),  gejala  yang  dialami,  faktor  komorbid, perawatan,  riwayat  kontak  dengan  positif COVID-19, kontak dengan suspek COVID-19, sampel laboratorium, dan kontak erat.
Sampel  kasus  adalah  pasien  konfirmasi COVID-19 yang mengalami kematian, sedangkan  sampel  kontrol  adalah  pasien
konfirmasi  COVID-19  yang  tidak  mengalami kematian.  Kriteria  inklusi  kasus  dan  kontrol adalah  pasien  COVID-19  berusia  ≥  18  tahun dan  memiliki  data  yang  lengkap  pada  variabel yang  dibutuhkan.  Variabel  yang  dinilai  adalah data  demografi  seperti  usia  dan  jenis  kelamin. Informasi  tentang  tanda  dan  gejala  (demam, batuk  pilek,  sesak  napas,  sakit  tenggorokan, lemah/malaise diare) serta kondisi komorbiditas termasuk riwayat diabetes mellitus  (DM),  hipertensi,  gagal  ginjal  kronik (GGK),  penyakit  paru  obstruktif  kronik (PPOK)  dan  riwayat  penyakit  jantung.  Dan variabel dependennya adalah kematian.
Berdasarkan  perhitungan  besar  sampel menggunakan menggunakan rumus uji hipotesis beda dua proporsi dengan pendekatan kasus-kontrol  menurut  Kelsey, et  al .,  (1996) 14 , dengan  derajat  kepercayaan  95%;  kekuatan  uji 80%; dan OR=2.76 15 diperoleh sampel minimal sebesar  78  pasien  untuk  masing-masing kelompok  sehingga  total  besar  sampel  untuk kedua kelompok adalah 156 responden. Namun dalam  penelitian  ini  dilakukan  total  sampling, dimana  seluruh  populasi  yang  memenuhi kriteria inklusi dan eksklusi dimasukkan dalam penelitian.
Analisis data menggunakan program SPSS v.  16  melalui  tahap  analisis  univariat  untuk menggambarkan  distribusi  frekuensi  masing- masing variabel berdasarkan kasus dan kontrol, analisis  bivariat  antara  variabel  dependen dengan  variabel  independen  dengan  tujuan untuk  menghitung  nilai Odd  Ratio (OR) dengan uji  chi-square signifikan  p<0.05, analisis uji multikolinearitas untuk menentukan apakah  variabel  independen  memiliki  korelasi yang  kuat  dengan  variabel  lainnya.  Kemudian seluruh  variabel  yang  memenuhi  kriteria dimasukan ke dalam model analisis multivariat dengan menggunakan regresi logistik sederhana  metode backward  elimination untuk dapat  menilai  besar  pengaruh  masing-masing faktor terhadap kematian.

## Hasil
Responden dalam penelitian ini terdiri dari 337  kasus  dan  347  kontrol.  Usia  rata-rata responden  adalah  49.3  tahun  dengan  standar
deviasi 16.226 tahun. Sebagian besar responden  berusia  <  60  tahun  (68.3%)  dan berjenis kelamin laki-laki (53.9%), namun pada kelompok  kasus  kematian  lebih  banyak  terjadi pada mereka yang berusia lanjut (≥ 60 Tahun). Gejala  klinis  yang  paling  umum  dialami  oleh responden  adalah  batuk,  demam,  sakit  kepala dan  pilek,  masing-masing  50%,  40%,  39%,
34%. Hipertensi menjadi komorbid yang paling banyak  diderita  responden  (27.6%),  diikuti diabetes  melitus  (18%).  Begitu  juga  pada kelompok  kasus,  hipertensi  dan  diabetes melitus  merupakan  komorbid  yang  paling banyak  diderita  pada  mereka  yang  mengalami kematian (Tabel 1).

## Tabel 1 Karakteristik Responden
Variabel Kematian COVID-19 Kasus Kontrol Total n % n % n % Usia ≥ 60 Tahun 173 51.3 44 12.7 217    31.7 < 60 Tahun 164 48.7 303 87.3 467 68.3 Jenis Kelamin Laki-laki 213 63.2 156 45 369 53.9 Perempuan 124 36.8 191 55 315 46.1 Gejala Klinis Batuk Ya 150 44.5 194 55.9 344 50.3 Tidak 187 55.5 153 44.1 340 49.7 Demam Ya 107 31.8 171 49.3 278 40.6 Tidak 230 68.2 176 50.7 406 59.4 Pilek Ya 105 31.2 133 38.3 238 34.8 Tidak 232 68.8 214 61.7 446 65.2 Sesak Napas Ya 36 10.7 52 15 88 12.9 Tidak 301 89.3 295 85 596 87.1 Sakit Tenggorokan Ya 77 22.8 97 28 174 25.4 Tidak 260 77.2 250 72 510 74.6 Sakit Kepala Ya 116 34.4 151 43.5 267 39 Tidak 221 65.6 196 56.5 417 61 Lemah/Malaise Ya 103 30.6 132 38 235 34.4 Tidak 234 69.4 215 62 449 65.6 Nyeri Otot Ya 90 26.7 115 33.1 205 30 Tidak 247 73.3 232 66.9 479 70 Mual/Muntah Ya 57 16.9 74 21.3 131 19.2 Tidak 280 83.1 273 78.7 553 80.8 Variabel Kematian COVID-19 Kasus Kontrol Total n % n % n % Komorbiditas Diabetes Melitus Ya 114 33.8 9 2.6 123 18 Tidak 223 66.2 338 97.4 561 82 Hipertensi Ya 154 45.7 35 10.1 189 27.6 Tidak 183 54.3 312 89.9 495 72.4 PPOK Ya 5 1.5 1 0.3 6 0.9 Tidak 332 98.5 346 99.7 678 99.1 Gagal Ginjal Kronik Ya 23 6.8 1 0.3 24 3.5 Tidak 314 93.2 346 99.7 660 96.5 Penyakit Jantung Ya 67 19.9 7 2 74 10.8 Tidak 270 80.1 340 98 610 89.2 Obesitas Ya 9 2.7 18 5.2 27 3.9 Tidak 328 97.3 329 94.8 657 96.1
Berdasarkan  hasil  uji  statistik  bivariat (Tabel  2),  variabel  yang  memiliki  nilai kemaknaan  adalah  usia,  jenis  kelamin,  batuk, demam,  pilek,  sakit  kepala,  lemah/malaise, diabetes melitus, hipertensi, gagal ginjal kronis dan  riwayat  penyakit  jantung.  Selanjutnya, variabel  tersebut  dianalisis  menggunakan analisis  uji  multikolinearitas.  Korelasi  yang kuat  dapat  terjadi  jika  variabel  memiliki  nilai VIF  >  2,5  dan  nilai  tolerance  <0,1  pada  uji multikolinearitas, 16 dan  kesimpulannya  tidak ditemukan  adanya  variabel  yang  memiliki interkolerasi  yang  kuat  antar  variabel  disini. Selanjutnya variabel tersebut dianalisis menggunakan  analisis  regresi  logistik  untuk menentukan  apakah  variabel  tersebut  secara bersama-sama  berpengaruh  terhadap  kejadian kematian pada pasien COVID-19.
Hasil  analisis  multivariat  menunjukkan variabel  yang  memiliki  faktor  risiko  terhadap kematian pasien COVID-19.
Setelah disesuaikan  dengan  variabel  lain  berturut  turut adalah  DM  (OR=15.94 ;  95%  CI :  7.397- 34.350),  gagal  ginjal  kronis  (OR=12.523,  95% CI : 1.571-99.808), penyakit jantung (OR=7.249 ;  95%  CI :  2.893-18.162),  usia
(OR=5.059 ; 95% CI : 3.209-7.974), hipertensi (OR=4.005 ;  95%  CI :  2.440-6.572),  jenis kelamin (OR=2.650; 95% CI: 1.758-3.996) dan gejala demam (OR=0.499; 0.331-0.753). Sedangkan  gejala  pilek,  lemah/malaise,  sakit kepala  dan  batuk  tidak  tidak  ditemukan
berpengaruh  secara  signifikan.  Model  regresi logistik  yang  terbentuk  dalam  analisis  ini adalah: Y=  -1.166 + 1.621 (X 1 ) + 0.975 (X 2 ) - 0.696  (X 3 )  +  2.769  (X 4 )  +  1.387  (X 5 )  +  1.981 (X 6 )  +  2.528  (X 7 ).  Selengkapnya  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Faktor gejala dan komorbid yang berhubungan dengan kematian pada pasien COVID-19 di Tangerang Selatan, November 2020-Mei 2021
Variabel Kematian COVID-19 OR 95% CI p Kasus Kontrol n % n % Usia ≥ 60 Tahun 173 51.3 44 12.7 7.264 4.960 - 10.639 <0.0001* < 60 Tahun 164 48.7 303 87.3 ref Jenis Kelamin Laki-laki 213 63.2 156 45 2.103 1.548 - 2.857 <0.0001* Perempuan 124 36.8 191 55 ref Gejala Klinis Batuk Ya 150 44.5 194 55.9 0.633 0.468 - 0.855 0.003* Tidak 187 55.5 153 44.1 ref Demam Ya 107 31.8 171 49.3 0.479 0.351 - 0.654 <0.0001* Tidak 230 68.2 176 50.7 ref Pilek Ya 105 31.2 133 38.3 0.728 0.531 - 0.999 0.049* Tidak 232 68.8 214 61.7 ref Sesak Napas Ya 36 10.7 52 15 0.679 0.431 - 1.069 0.093 Tidak 301 89.3 295 85 ref Sakit Tenggorokan Ya 77 22.8 97 28 0.763 0.540 - 1.079 0.125 Tidak 260 77.2 250 72 ref Sakit Kepala Ya 116 34.4 151 43.5 0.681 0.500 - 0.928 0.015* Tidak 221 65.6 196 56.5 ref Lemah/Malaise Ya 103 30.6 132 38 0.717 0.522 - 0.985 0.040* Tidak 234 69.4 215 62 ref Nyeri Otot Ya 90 26.7 115 33.1 0.735 0.529 - 1.021 0.066 Tidak 247 73.3 232 66.9 ref Mual/Muntah Ya 57 16.9 74 21.3 0.751 0.512 - 1.102 0.143 Tidak 280 83.1 273 78.7 ref

## (lanjutan Tabel 2)
Variabel Kematian COVID-19 OR 95% CI p Kasus Kontrol n % n % Komorbiditas Diabetes Melitus Ya 114 33.8 9 2.6 19.199 9.540 - 38.637 <0.0001* Tidak 223 66.2 338 97.4 ref Hipertensi Ya 154 45.7 35 10.1 7.502 4.979 - 11.302 <0.0001* Tidak 183 54.3 312 89.9 ref PPOK Ya 5 1.5 1 0.3 5.211 0.606 - 44.838 0.118 Tidak 332 98.5 346 99.7 ref Gagal Ginjal Kronik Ya 23 6.8 1 0.3 25.344 3.403 - 188.760 <0.0001* Tidak 314 93.2 346 99.7 ref Penyakit Jantung Ya 67 19.9 7 2 12.053 5.444 - 26.684 <0.0001* Tidak 270 80.1 340 98 ref Obesitas Ya 9 2.7 18 5.2 0.502 0.222 - 1.133 0.091 Tidak 328 97.3 329 94.8 ref *signifikan p-value<0,05
Tabel  3.  Analisis  multivariat  faktor  gejala  dan  komorbid  yang  berhubungan  dengan kematian pada pasien COVID-19 di Tangerang Selatan, November 2020-Mei 2021
Variabel Multivariat Koefisien (β) SE OR 95% CI p Usia (X 1 ) 1.621 0.232 5.059 3.209 - 7.974 <0.0001 Jenis Kelamin (X 2 ) 0.975 0.210 2.650 1.758 - 3.996 <0.0001 Demam (X 3 ) -0.696 0.210 0.499 0.331 - 0.753 0.0001 Diabetes Melitus (X 4 ) 2.769 0.392 15.94 7.397 - 34.350 <0.0001 Hipertensi (X 5 ) 1.387 0.253 4.005 2.440 - 6.572 <0.0001 Penyakit Jantung (X 6 ) 1.981 0.253 7.249 2.893 - 18.162 <0.0001 Gagal Ginjal Kronik (X 7 ) 2.528 1.059 12.523 1.571 - 99.808 0.017 Konstanta -1.1666 0.203 0.189

## Pembahasan
Hasil  analisis  multivariat  menunjukkan bahwa  faktor-faktor  risiko  seperti  usia,  jenis kelamin,  gejala  demam,  komorbid  diabetes melitus, hipertensi,  penyakit jantung dan  gagal ginjal  kronik  memiliki  pengaruh  terhadap kejadian kematian pasien positif COVID-19 di Tangerang  Selatan  period  November  2020 hingga  Mei  2021.  Temuan  ini  sesuai  dengan berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya pada populasi yang berbeda-beda.
Populasi yang berusia ≥60 tahun atau lebih memiliki  risiko  kematian  lebih  tinggi  daripada mereka  yang  berusia  kurang  dari  60  tahun
(OR=5.059  ;  95%  CI :  3.209-7.974).  Temuan ini  konsisten  dengan  hasil  studi  di  China  yang menyebutkan  bahwa  pasien  COVID-19  yang berusia  ≥  65  tahun  berisiko  2,11  kali    lebih tinggi  mengalami  kematian    dibandingkan dengan pasien berusia < 65 tahun 17 . Pasien usia lanjut  memiliki  kemungkinan  kekebalan  alami menurun secara bertahap sehingga respon imun menjadi lebih lemah dan rentan terhadap reaksi obat  karena  fungsi  organ  yang  tereduksi  pada usia  tua  atau  mengkonsumsi  beberapa  obat karena komorbiditas. 11,18
Jenis kelamin laki-laki ditemukan meningkatkan risiko kematian penderita COVID-19  hingga  2.65  kali  lebih  tinggi daripada  perempuan  (OR=2.650;  95%  CI: 1.758-3.996).  Serupa  dengan  hasil  meta-
analisis  Biswas,  2020  menunjukkan  bahwa pasien  laki-laki  dengan  COVID-19  dikaitkan dengan  peningkatan  risiko  kematian  yang signifikan  dibandingkan  dengan  pasien  wanita (RR 1,86: 95% CI 1,67-2,07). 18 Pada umumnya laki-laki sakit lebih sering dan lebih parah sakit karena  perbedaan  gender  dalam  hormon, respon imun dan penuaan imun, dan perbedaan spesifik gender dalam gaya hidup dan perilaku kesehatan.
Hasil  studi  terkait  gejala  yang  dialami penderita  COVID-19  menunjukkan  bahwa demam  dapat  menunrunkan  risiko  kematian (OR=0.499;  0.331-0.753).  Gejala-gejala  yang muncul  merupakan  respon  tubuh  terhadap infeksi  yang  berlangsung.  Pelepasan  sitokin peradangan juga akan mempengaruhi termostat tubuh  yang  berada  di  otak  sehingga  pasien mengalami  demam.  Gejala  ini  adalah  pertanda dimana  proses  infeksi  sudah  berlangsung  dan virus sudah mulai bereplikasi dan menyebar ke sel-sel lainnya. 19
Hasil  terkait  riwayat  komorbiditas  pasien COVID-19  dalam  penelitian  ini  menunjukkan bahwa pasien dengan riwayat diabetes melitus, hipertensi,  penyakit  jantung  dan  gagal  ginjal kronis  dapat  meningkatkan  risiko  kematian. Serupa  dengan  hasil  studi  kohort  retrospektif yang dilakukan oleh Surenra et al 20 , di Jakarta, juga  menumukan  bahwa  risiko  kematian dikaitkan  dengan  hipertensi  yang  sudah  ada sebelumnya,  penyakit  jantung,  dan  penyakit ginjal  kronis,  namun  tidak  ditemukan  adanya hubungan  antara  diabetes  dan  kematian. Riwayat diabetes melitus  pada pasien COVID- 19 dapat meningkatkan risiko hingga 15.94 kali (95%  CI :  7.397-34.350)  dan  hipertensi ditemukan  meningkatkan  risiko  kematian hingga  4  kali  lebih  tinggi  dibandingkan  pasien tanpa riwayat hipertensi (OR=4.005 ; 95% CI : 2.440-6.572). Kaitannya dengan reseptor ACE2 sebagai reseptor utama untuk masuknya SARS-CoV-2  ke  dalam  sel  host  ditemukan lebih  tinggi  ekspresinya  pada  individu  yang hipertensi. Telah terbukti bahwa asupan jangka panjang  diabetes  dan  hipertensi  dengan  obat seperti  ACE  inhibitor  (ACEi)  dan angiotensin receptor blocker (ARBs) meningkatkan ekspresi  ACE2  sehingga  dapat  meningkatkan kerentanan  terhadap  infeksi  SARS-CoV-2 dengan  mendukung  replikasi  virus  karena
peningkatan regulasi reseptor ACE2. 11,21 Di sisi lain, pada pasien dengan COVID-19, obat yang sama  ini  secara  teoritis  dapat  meningkatkan perjalanan  klinis  dengan  menyeimbangkan kembali  sistem  renin-angiotensin  yang  tidak teratur  dan  dengan  demikian  mengurangi vasokonstriksi, peradangan, dan oksidasi. 21
Pada  pasien  dengan  riwayat  penyakit jantung  memiliki  peningkatan  risiko  kematian yang  signifikan  hingga  7.249  kali  (OR=7.249; 95%  CI :  2.893-18.162).  Reseptor  ACE2 diekspresikan  di  jaringan  jantung  dan  ini menunjukkan  bahwa  virus  SARSCoV-2  dapat langsung memengaruhi jantung. 22 Mirip dengan temuan sebelumnya yang menunjukkan hubungan  antara  cedera  jantung  dan  risiko kematian di rumah sakit yang lebih tinggi. 12 Riwayat  penyakit  ginjal  kronik  juga ditemukan  meningkatkan  risiko  kematian  pada pasien  COVID-19  hingga  12.523  kali  (95% CI :  1.571-99.808)  lebih  tinggi  dibandingkan yang tidak. Studi sebelumnya juga menemukan adanya  peningkatan  mortalitas  pada  pasien COVID-19 dengan riwayat  gagal  ginjal  kronik hingga  3,08  kali  (95%  CI:  1,0-8,96)  lebih tinggi  daripada  yang  tidak. 14 Penyakit  ginjal kronis  telah  dikaitkan  dengan  peradangan  dan disregulasi  fungsi  kekebalan  tubuh  yang  dapat menjelaskan  peningkatan  risiko  kematian  pada pasien  COVID-19  dengan  penyakit  ginjal. Setelah infeksi paru-paru, virus dapat masuk ke darah,  menumpuk  di  ginjal,  dan  menyebabkan kerusakan sel ginjal yang menetap. 23
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan.  Data  bersumber  dari  data sekunder memiliki keterbatasan atas ketersediaan  variabel  dan  kelengkapan  data, sehingga variabel lain yang mungkin berpengaruh  terhadap  kematian  tidak  dinilai dalam penelitian ini karena data tidak tersedia, seperti  parameter  laboratorium,  perawatan kesehatan  dan  pengobatan  yang  diterima pasien.  Dengan  tidak  adanya  informasi tersebut, interpretasi temuan ini perlu dilakukan dengan hati-hati. Gejala dan komorbiditas pasien sering berdasarkan pelaporan sendiri pasien atau kurang terdiagnosis,
sehingga berpotensi mengakibatkan underreporting dan kemungkinan memberikan hasil yang underestimate.

## Kesimpulan
Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  faktor risiko  yang  terkait  dengan  kematian  pada penderita  COVID-19  di  Tangerang  Selatan, secara  luas  serupa  dengan  temuan  studi  yang ada  di  berbagai  populasi  di  Indonesia, Amerika,  Eropa,  dan  Asia,  yang  didominasi oleh  usia  yang  lebih  tua,  jenis  kelamin  laki- laki, gejala demam dan komorbiditas termasuk riwayat  diabetes  melitus,  hipertensi,  penyakit jantung  dan  gagal  ginjal  kronik.  Perlunya peningkatan  tindakan  kesehatan  masyarakat yang  spesifik  untuk  mengurangi  risiko  infeksi di antara populasi yang rentan dan pengurangan  risiko  kematian  pada  pasien terinfeksi COVID-19. Perlu dilakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  data  yang bersumber dari rekam medis rumah sakit untuk meningkatkan  validitas  pengukuran  variabel dan mendapatkan variabel lain yang belum ada dalam penelitian ini.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak  Dinas  Kesehatan  Tangerang  Selatan yang  telah  memberikan  izin  untuk  melakukan penelitian  serta  seluruh  pihak  yang  telah memberikan  dukungan  dan  berkontribusi sehingga penelitian ini dapat diselesaikan.

## Daftar Pustaka
1. Lu, R., Zhao, X., Li, J., Niu, P., Yang, B., Wu,  H.,    &  Tan,  W.  2020.  Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel  coronavirus:  implications  for  virus origins and receptor binding. The lancet , 395 (10224), 565-574
DOI:https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(20)30251-8
2. Chan, J. F. W., Yuan, S., Kok, K. H., To, K. K. W., Chu, H., Yang, J., Xing, F., Liu, J., Yip, C. C. Y., Poon, R. W. S., Tsoi, H. W., Lo, S. K. F., Chan, K. H., Poon, V. K. M.,  Chan,  W.  M.,  Ip,  J.  D.,  Cai,  J.  P.,
Cheng, V. C. C., Chen, H., & Yuen, K. Y., 2020.  A  Familial  Cluster  of  Pneumonia Associated with the 2019 Novel
Coronavirus  Indicating  Person-to-Person Transmission:  A  Study  of  a  Family Cluster. The Lancet, 395(10223), 514–523.
DOI:https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(20)30154-9
3. World Health Organization, 2020. Clinical management  of  severe  acute  respiratory infection  when  novel  coronavirus  (nCoV) infection  is  suspected.  Geneva:  World Health  Organization;  2020.  Available  at  : https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/1 0665/330893/WHO-nCoV-Clinical-
2020.3-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y
4. World Health Organization, 2021. Weekly epidemiological  update  on  COVID-4  May
2021.
5. World Health Organization,
2020. Coronavirus  disease  2019  (COVID-19) situation report-54. Available at : https://www.who.int/docs/default- source/coronaviruse/situation- reports/20200314-sitrep-54-covid-19.pdf
6. Bosch  BJ,  Van  der  Zee  R,  De  Haan  CA, Rottier  PJ.  The  coronavirus  spike  protein is  a  class  I  virus  fusion  protein:  structural and  functional  characterization  of  the fusion  core  complex.  Journal  2003;  (77): 8801–11. DOI: 10.1128/jvi.77.16.8801- 8811.2003
7. Li, J., He, X., Yuan, Y., Zhang, W., Li, X., Zhang,  Y.,  ...  &  Dong,  G.  2021.  Meta- analysis  investigating  the  relationship between  clinical  features,  outcomes,  and severity  of  severe  acute  respiratory syndrome  coronavirus  2  (SARS-CoV-2) pneumonia. American  journal  of  infection control , 49 (1), 82-89. DOI: 10.1016/j.ajic.2020.06.008
8. Susilo  et  al,  2019.  Coronavirus  Disease 2019.  Review  Of  Current  Literature. Rsupn. Dr. Cipto Mangunkusumo, Jakarta. DOI: http://dx.doi.org/10.7454/jpdi.v7i1.4 15
9. Ragab,  D.,  Salah  Eldin,  H.,  Taeimah,  M., Khattab,  R.,  &  Salem,  R.  (2020).  The COVID-19 cytokine storm; what we know so far. Frontiers in immunology , 11 , 1446.Ratcliffe,  R.  2020.  First  coronavirus cases  confirmed  in  Indonesia  amid  fears nation  is  ill-prepared  for  an  outbreak. The
Guardian (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal , 2 10. Kemenkes  R.I.,  2020.  Keputusan  Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor
Hk.01.07/Menkes/413/2020 Tentang Pedoman  Pencegahan  Dan  Pengendalian Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19). Available at : https://infeksiemerging.kemkes.go.id/dow nload/KMK_No._HK.01.07-MENKES-
413- 2020_ttg_Pedoman_Pencegahan_dan_Pen gendalian_COVID-19.pdf 11. Albitar,  Orwa  et  al.  “Risk  factors  for mortality among COVID-19 patients.” Diabetes  research  and  clinical practice vol. 166 (2020): 108293. doi:10.1016/j.diabres.2020.108293. Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles /PMC7332436/pdf/main.pdf
12. Mikami,  T.,  Miyashita,  H.,  Yamada,  T., Harrington, M., Steinberg, D., Dunn, A., & Siau,  E.  (2021).  Risk  factors  for  mortality in  patients  with  COVID-19  in  New  York City. Journal of general internal
medicine , 36 (1), 17-26. DOI: 10.1007/s11606-020-05983-z 13. Rozaliyani, A., Savitri, A. I., Setianingrum,  F.,  Shelly,  T.  N.,  Ratnasari, V.,  Kuswindarti,  R.,  ...  &  Handayani,  D. 2020.  Factors  Associated  with  Death  in COVID-19  Patients  in  Jakarta,  Indonesia:
An  Epidemiological  Study. Acta  Med Indones , 52 (3),  246-254.  Available  at  : http://www.actamedindones.org/index.php /ijim/article/view/1525/pdf
14. Satria,  R.M.A.,  Tutupoho,  R.V.  and
Chalidyanto,  D.,  2020.  Analisis  Faktor Risiko Kematian dengan Penyakit Komorbid  Covid-19. Jurnal  Keperawatan Silampari , 4 (1), pp.48-55.
https://doi.org/10.31539/jks.v4i1.1587
15. Kelsey, J. L., Whittemore, A. S., Evans, A. S.,  &  Thompson,  W.  D.  (1996). Methods in  observational  epidemiology (Vol.  10). Monographs in Epidemiology and.
16. Elliott  et  al.,  2021.  COVID-19  mortality in the UK  Biobank  cohort:  revisiting and evaluating risk factors. DOI:
https://doi.org/10.1007/s10654-021-00722- y 17. Senaviratna, N. A. M. R., & Cooray, T. M. J.  A.  (2019).  Diagnosing  multicollinearity of logistic regression model. Asian Journal of Probability and Statistics , 1-9.
18. Yu, C., Lei, Q., Li, W., Wang, X., Liu, W., Fan,  X.,  &  Li,  W.,  2020.  Clinical characteristics,  associated  factors,  and predicting  COVID-19  mortality  risk:  a retrospective study in Wuhan,
Cina. American  journal  of  preventive medicine , 59 (2),  168-175.  Available  at  : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles /PMC7250782/pdf/main.pdf
19. Biswas,  M.,  Rahaman,  S.,  Biswas,  T.  K., Haque,  Z.,  &  Ibrahim,  B.  (2020). Association of sex, age, and comorbidities with  mortality  in  COVID-19  patients:  a systematic review and meta- analysis. Intervirology , 1-12.
20. Drew,  C.,  &  Adisasmita,  A.  C.  (2021). Gejala  dan  komorbid  yang  memengaruhi mortalitas  pasien  positif  COVID-19  di Jakarta Timur, Maret-September 2020. Tarumanagara Medical Journal , 3 (2), 274-283. DOI: http://dx.doi.org/10.24912/tmj.v3i2.1 1742
21. Surendra,  H.,  Elyazar,  I.  R.,  Djaafara,  B. A.,  Ekawati,  L.  L.,  Saraswati,  K.,  Adrian, V.,  ...  &  Hamers,  R.  L.  (2021).  Clinical characteristics  and  mortality  associated with  COVID-19  in  Jakarta,  Indonesia:  a hospital-based retrospective cohort study. The Lancet Regional Health- Western Pacific , 9 , 100108.
DOI: 10.1016/j.lanwpc.2021.100108
22. Grasselli,  G.,  Greco,  M.,  Zanella,  A., Albano,  G.,  Antonelli,  M.,  Bellani,  G.,  ... &  Cecconi,  M.  (2020).  Risk  factors associated  with  mortality  among  patients with  COVID-19  in  intensive  care  units  in Lombardy, Italy. JAMA internal medicine , 180 (10), 1345-1355.
23. Abdollahpour,  I.,  Aguilar-Palacio,  I., Gonzalez-Garcia,  J.,  Vaseghi,  G.,  Otroj, Z., Manteghinejad, A., ... & Javanmard, S. H.  (2021).  Model  Prediction  for  In- Hospital  Mortality  in  Patients  with COVID-19:  A  Case–Control  Study  in
Isfahan,  Iran. The  American  journal  of tropical  medicine  and  hygiene , 104 (4), 1476. DOI: https://doi.org/10.4269/ajtmh.20- 1039 24. Cheng, Y., Luo, R., Wang, K., Zhang, M., Wang,  Z.,  Dong,  L.,  ...  &  Xu,  G.  (2020). Kidney  disease  is  associated  with  in- hospital  death  of  patients  with  COVID- 19. Kidney international , 97 (5), 829-838.