Medika Kartika : Jurnal Kedokteran dan Kesehatan
KEMANFAATAN DATA AUTOPSI VERBAL HEALTH AND DEMOGRAPHIC SURVEILLANCE SYSTEM (HDSS) SLEMAN DALAM MEMPERKIRAKAN SEBAB DAN CARA KEMATIAN
( DATA USAGE OF HEALTH AND DEMOGRAPHIC SURVEILLANCE SYSTEM (HDSS) SLEMAN VERBAL AUTOPSY DATA TO PREDICT CAUSE AND DEATH RELATED
ILLNESS )
Beta Ahlam Gizela 1* , Suhartini 1 , Nurholis Majid 1
1 Departemen Ilmu Kedokteran Forensik, Fakultas Kedokteran, Kesehatan Masyarakat dan Keperawatan Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
E-mail korespondensi : betagizela@ugm.ac.id

## ABSTRAK
Kematian  terjadi    dimana    saja,    dengan    atau    tanpa    saksi,    dengan    atau    tanpa  didahului perawatan  oleh  tenaga  kesehatan.  Pencatatan  kematian  yang  baik  dan  lengkap  memenuhi kebutuhan  informasi  yang  berguna  bagi  perlindungan  hak  asasi  manusia,  peningkatan  upaya keselamatan  masyarakat,  dan  pengambilan  kebijakan  di  bidang  kesehatan  dan  kependudukan. Analisis  faktor  risiko  dan  tanda  serta  gejala  yang  diamati sebelum kematian memberikan informasi  yang  berguna  untuk  memperkirakan  penyakit  atau  penyebab  kematian.  Sehubungan dengan  hal  tersebut  perlu  digali  data  autopsi  verbal  sebagai  upaya  perlindungan  hukum masyarakat dan statistik kesehatan. Penelitian ini menggunakan desain observasional. Data yang digunakan adalah data sekunder Health and Demographic Surveillance System (HDSS) Sleman. Subjek  penelitian  adalah  seluruh  kematian  yang  tercatat  dalam  dokumen  autopsi  verbal  HDSS Sleman,  pada  tahun  2014-2018,  sejumlah  687  kasus.  Analisis  statistik  yang  digunakan  analisis deskriptif  kematian.  Terdapat  perbedaan  yang  bermakna  proporsi  gender,  pada  tahun  2014  dan 2017,  kematian  perempuan  lebih  banyak  dari  laki-laki.  Sebagian  besar  kematian  pada  umur  di atas 65 tahun. Kematian sebagian besar adalah kematian wajar. Kematian tidak wajar disebabkan oleh  kecelakaan  lalu  lintas,  tenggelam,  terbunuh  dan  lain-lainnya,  tertinggi  pada  tahun  2014 (12%).  Kematian  yang  belum  dapat  ditentukan  ( indeterminate )  terdapat  di  setiap  tahunnya,

## ARTIKEL PENELITIAN
DOI
DOI
terbesar  pada  tahun  2017  (13%).  Kematian  terbesar  setiap  tahun  adalah  kematian  akibat  stroke (29%). Kematian akibat infeksi paling banyak disebabkan infeksi saluran nafas. Kematian akibat kanker sebesar 12% dengan penyebab terbanyak adalah kanker pencernaan (25 kasus). Kematian akibat gangguan metabolik terbanyak adalah diabetes melitus (32 kasus dari 55 kasus).
Kata kunci : autopsi verbal, kematian

## ABSTRACT
Death can happen anywhere, with or without any witnesses and prior medical care. A good and complete  death  registration  will  suffice  the  informational  needs,  that  will  be  useful  for  human rights  protection,  public  safety  amelioration,  and  policy  making  in  the  field  of  health  and population.  Risk  factor  analysis  and  observations  of  pre-mortem  signs  and  symptoms  gives useful  information  on  how  to  predict  death-related  illnesses  and  death  causes.  Thus,  verbal autopsy data should be examined to make sure of public legal safety and health statistics. This research  uses  observational  design.  The  data  used  is  secondary  data  from  Health  and Demographic Surveillance System (HDSS) of Sleman. The subject is all documented death from the  HDSS verbal  autopsy ,  ranging  from  2014-2018,  687  cases.  Descriptive  analysis  of  each death  is  used  for  statistical  analysis.  There  is  significant  distinction  regarding  gender proportion, the number of female death is higher than male. Most of the deaths occurred above the  age  of  65.  Most  of  it  is  natural  death.  The  unnatural  death  cases  are  caused  by  traffic accidents,  drowning,  homicide,  et  cetera;  being  at  its  highest  on  2014  (12%).  Indeterminate deaths  are  documented  on  each  year,  being  the  highest  on  2017  (13%).  The  highest  cause  of death on each year is stroke (29%). On infection-related death, the highest number is caused by respiratory infection. Cancer-related death (5 years total) is 12%, the highest number is caused by  gastrointestinal  cancer  (25  cases).  Metabolic  disorder-related  death  highest  number  is caused by Diabetes Mellitus (23 out of 55 cases). Verbal autopsy  HDDS of Sleman is useful to distinct natural and unnatural death. It is also useful to predict the cause of death .
Keywords: autopsi verbal, death

## PENDAHULUAN
Pencatatan kematian
sangat diperlukan  untuk  melindungi  masyarakat. Informasi  yang  lengkap  diperlukan  untuk
memenuhi  kebutuhan  perlindungan  hukum bagi    masyarakat    dan  statistik    kesehatan. Penelitian    dengan    autopsi  verbal  (AV) dapat    membantu    mengungkap    cara
kematian    dan    sebab    kematian.    Analisis faktor  risiko  dan  tanda  serta  gejala  yang diamati  sebelum  kematian  memberikan informasi yang berguna untuk
memperkirakan  penyakit  atau  penyebab kematian. Tanpa analisis yang baik, kematian  di  komunitas  sulit  dikelompokkan berdasarkan  cara  dan  sebab  kematian  yang tepat,  dan  masuk  dalam  kategori  lain-lain. Jika  jumlah  kematian  yang  masuk  dalam kategori lain-lain cukup besar, akan mempersulit  pengambilan  kebijakan  di bidang kesehatan.
Investigasi kematian penting dilakukan  sebelum  dokter  menandatangani surat  kematian.  Investigasi  meliputi  antara lain  sebab  dan  cara  kematian.  Sebab kematian  telah  dirumuskan  dalam  ICD-10. Berbeda  dengan  sebab  kematian,  cara kematian  sebenarnya  bukan  murni  temuan medis,  namun  dipengaruhi  pula  dengan temuan di
sekitar jenazah.
Pengelompokannya  bisa  juga  terpengaruh hal  yang  bersifat  kategori  hukum  dan administratif  seperti  pembunuhan,  bunuh diri,  kecelakaan,  atau  kematian  wajar. 1
Dokter  bisa  langsung  mengeluarkan  surat kematian  pada  kasus  kematian  wajar,  dan jenazah  bisa  dimakamkan  atau  dikremasi. Kematian  wajar  adalah  kematian  akibat penyakit  secara  alamiah  dan  tidak  ada  hal yang  mencurigakan  di  sekitar  tempat ditemukannya  jenazah.  Sebaliknya,  pada
kasus  kematian  tidak  wajar  seperti  kasus kematian  akibat  tindakan  kriminal,  trauma, keracunan,  atau  sebab  yang  tidak  dapat dijelaskan, autopsi forensik harus dilakukan. 2
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Wahab et  al .,  (2017)    bahwa  di  Indonesia penyakit  penyebab  kematian  di  komunitas yang  tertinggi  adalah  stroke,  kemudian infeksi  saluran  napas,  dan  penyakit  jantung yang tidak terinci lebih  spesifik. 3 Herbst et al .,  2011,  dalam  penelitian  berjudul  AV - based  cause-specific  mortality  trends  in rural  KwaZulu-Natal,  South  Africa ,  2000- 2009  mengungkapkan  bahwa  AV  yang didasarkan pada metode yang benar memungkinkan  tersedianya  informasi  yang sangat dibutuhkan oleh pengambil kebijakan. 4 Fakultas  Kedokteran,  Kesehatan Masyarakat,  dan  Keperawatan  (FK-KMK) UGM  sejak  2014  melaksanakan  program
Health  and  Demographic  Surveillance System ( HDSS ) di Kabupaten Sleman untuk menggali  data  status  kesehatan  termasuk data  AV.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Suhartini et  al .,  (2019),    sebab  kematian berdasar  data  AV  di  Kabupaten  Sleman tahun  2016-2018,  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  adalah  stroke  (19,6%),  jenis kelamin perempuan (36,1%), jumlah kematian  tertinggi  di  Kecamatan  Ngaglik. Terdapat  perbedaan  yang  bermakna  sebab kematian berdasarkan jenis kelamin maupun
umur  antara  tahun  2016,  2017  dan  2018 5 .
Pada  kesempatan  ini  penulis  bertujuan memanfaatkan  data  AV  sebagai  upaya perlindungan hukum masyarakat dan statistik kesehatan dengan menggali kematian dari cara kematiannya di Kabupaten Sleman, Yogyakarta Indonesia.

## BAHAN DAN METODE
Subjek  penelitian  adalah  seluruh kematian  yang  tercatat  dalam  dokumen  AV HDSS  Sleman.  Tidak  dilakukan  sampling dalam penelitian ini dan diterapkan accidental  sampling .  Jumlah  sampel,  yaitu semua kasus  yang tercatat pada tahun 2014- 2018.  Kriteria  inklusi  yaitu  kematian  yang tercatat  tahun  2014-2018,  sedang  kriteria eksklusi  penelitian  adalah  kematian    yang tidak    dapat    dilengkapi  datanya  setelah dilakukan verifikasi data ulang oleh enumerator.  Penelitian  dilakukan  di  Sleman pada  bulan  Juni  sampai  dengan  November 2019.
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder.  Data  kematian  dari  AV  HDSS
dikelompokkan
berdasarkan sebab kematian, akibat penyakit, dan bukan akibat penyakit. Data kematian disebabkan penyakit
dikelompokkan  berdasarkan  penyakit,  dan dilakukan      analisis      dokumen      untuk mengukur      kecukupan      informasi      dalam penegakan  diagnosis.  Kemudian  dilakukan pengelompokan  kasus  berdasarkan  faktor risiko penyakit. Data kematian bukan akibat penyakit  dikelompokkan  dalam  kecelakaan lalu-lintas, bunuh diri, kebakaran, kekerasan,  dan  bencana  alam.  Pengambilan data  tambahan  jika  masih  ada  kekurangan data dilakukan oleh enumerator HDSS. Data dianalisis  secara  deskriptif  untuk  masing- masing  sebab  dan  cara  kematian.  Penelitian telah  mendapatkan  persetujuan  kelaikan  etik dari The Medical and Healths Research Ethics Committee  (MHREC) Fakultas  Kedokteran, Kesehatan  Masyarakat,  dan  Keperawatan Universitas  Gadjah  Mada  dengan  nomor: KE/FK/0705/EC/2019.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  kematian  yang  terkumpul  dari AV  HDSS  Sleman  sebesar  687  kasus kematian. Proporsi gender terdapat perbedaan  bermakna,  pada  tahun  2014  dan 2017,  populasi  perempuan  lebih  tinggi  dari laki-laki.  Data  ditunjukkan  pada  Gambar  1.
Sebagian besar kematian terjadi pada umur  di  atas  65  tahun,  diikuti  umur  50 sampai  dengan  64  tahun.    Dari  tahun  ke tahun,  jumlah  kematian  di  atas  umur  65 tahun  mengalami  peningkatan.  Jumlah
kematian  padai  umur  di  bawah  15  tahun adalah sangat kecil, di bawah 5%. Tertinggi pada  tahun  2014,  sebesar  4,8%.  Data ditunjukkan  pada  Data  ditunjukkan  pada Gambar 2.
54 47 41 57 54 50 46 53 59 43 46 50 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2014 2015 2016 2017 2018 Total Perempuan
Laki-laki
2 2 2 2 0
2 1 1 0 0 15 10 6 7 11 19 23 20 20 23 61 64 70 71 66 0 20 40 60 80 100 2014 2015 2016 2017
2018 < 4 tahun 5-14 tahun 15-49 tahun 50-64 tahun
65+  tahun Gambar 2 Kematian menurut kelompok umur.
Gambar 1 Kasus kematian menurut jenis kelamin.
Data  AV  memperlihatkan  sebagian besar  kematian  adalah  kematian  wajar (Gambar  3).  Kematian  tidak  wajar  tertinggi terjadi  pada  tahun  2014  sebesar  12%. Kematian  yang  belum  dapat  ditentukan ( indeterminate )  terdapat  di  setiap  tahunnya, terbesar pada tahun 2017 sebesar 13%. Cara
kematian  tidak  wajar  terdiri  dari  korban kecelakaan transportasi, bunuh diri, kebakaran,  kekerasan,  dan  bencana  alam. Cara kematian tidak wajar terbanyak adalah kecelakaan transportasi, tertinggi pada tahun 2017, terendah pada tahun 2015.
Sebanyak  56  kasus  digolongkan dalam indeterminate karena  data  yang diperoleh minim. Setelah dikaji lebih detil, 1 kasus  merupakan  kematian  akibat  penyakit kardiovaskular.  Tiga  kasus  tidak  ada informasi  sama  sekali  tentang  riwayat sebelum  kematian.  Lima  puluh  tiga  kasus informasi  yang  diperoleh  tidak  cukup  untuk mengelompokkan  lebih  detail  lagi  dalam penyebab kematian, dan hanya bisa dikelompokkan akibat penyakit menular dan tidak  menular.  Dengan  demikian,  dari  56
kasus  indeterminate  dapat  dipastikan  53 kasus  adalah  kematian  wajar  dan  3  kasus tidak diketahui cara kematian.

## Gambaran Kasus dengan Cara Kematian Wajar
Secara keseluruhan, kematian terbesar dari tahun ke tahun dalam penelitian ini  adalah  kematian  akibat  stroke  (29%), diikuti dengan infeksi (16%), kanker (12%), serta penyakit metabolik dan nyeri abdomen (8%).  Kematian  berdasarkan  infeksi,  paling
84 93 86 81 91 12 4 5 7 0 4 3 9 13 9 0 20 40 60 80 100 2014 2015 2016 2017
2018 Wajar Tidak Wajar Indeterminate Gambar 3 Kasus kematian wajar dan tidak wajar per tahun.
banyak  adalah  infeksi  saluran  nafas  salah satunya pneumonia, tuberkulosis, dan HIV/AIDS.  Kasus  malaria  juga  masih menjadi  penyebab  kematian  pada  tahun 2017  dan  2018.  Kematian  akibat  kanker
sebesar  12%  dari  total  kasus  selama  lima tahun,  urutan  terbesar  adalah  kanker pencernaan  (25  kasus).  Proporsi  sebab kematian  pada  kematian  wajar  disajikan dalam Gambar 4.

## Gambaran Kasus dengan Cara Kematian Tidak Wajar
Data  kematian  tidak  wajar  sebanyak 6%  dari  total  kasus  pada  penelitian  ini secara  lebih  rinci  disajikan  dalam  Tabel  1.
Kecelakaan merupakan kematian tidak wajar tanpa kesengajaan. Dalam penelitian berdasarkan data HDSS Sleman, kecelakaan menduduki  peringkat  teratas  pada  kematian tidak wajar.
Tabel 1 Prevalensi kematian dengan cara kematian tidak wajar menurut tahun
2014 2015 2016 2017 Total Kecelakaan transportasi 10 1 6 11 28 Bunuh Diri 1 3 0 2 6 Kebakaran 4 0 1 0 5 Kekerasan 0 0 1 0 1 Bencana Alam 0 2 0 0 2 Total 15 6 8 13 42 Kecelakaan merupakan cara kematian tidak wajar terbanyak pada lansia. 6 Lansia  lebih  rentan  mengalami  cedera karena penurunan kesehatan dan
Gambar 4 Proporsi kematian wajar.
ketergantungan  terhadap  orang  lain.  Kasus cedera paling banyak menyebabkan kematian pada lansia adalah kecelakaan lalu lintas,  diikuti  dengan  jatuh  dan  keracunan. 7
Penyebab cedera akibat kecelakaan pada anak-anak  paling  banyak  adalah  jatuh  dan diikuti  dengan  gigitan. 8 Individu  yang bekerja  dapat  mengalami  kecelakaan  pada kelompok  umur  produktif,  meski  tidak ditemukan  perbedaan  mengenai  faktor terlalu lelah dari pekerjaan. 9
Penggunaan narkotika seperti kokain dapat  meningkatkan  risiko  kematian  akibat cedera pada kecelakaan. 10 Konsumsi alkohol juga  meningkatkan  risiko  kecelakaan. 11
Daerah  urban  memiliki  angka  kecelakaan lalu  lintas  (KLL)  lebih  tinggi  dibandingkan rural. 12,  13 Penelitian  Roshanfekr  et  al. (2019)  mendapatkan  insidensi  KLL  pada pejalan kaki ditemukan 1,35 kali lebih tinggi di daerah urban dibandingkan rural, insidensi  KLL  pada  pengendara  kendaraan bermotor  selain  sepeda  motor  pada  daerah urban  1,37  kali  lebih  tinggi,  dan  insidensi KLL  pada  pengendara  sepeda  motor  lebih tinggi  1,36  kali  pada  daerah  urban. 11
Penelitian  Malik  et  al.  (2017)  mendapatkan KLL  sebagai  salah  satu  penyumbang tertinggi angka cedera dengan proporsi 25% terjadi  pada  daerah  rural  dan  74%  pada daerah  urban. 12 Indonesia  adalah  salah  satu negara  yang  memiliki  angka  kecelakaan roda  dua  tertinggi.  Di  Kabupaten  Sleman
terdaftar  671.528  sepeda  motor  pada  tahun 2015  dan  meningkat  menjadi  735.734  pada tahun 2016. 14
Kecelakaan  kerap  ditemukan  pada negara-negara berpendapatan menengah dan rendah  karena  tingginya  jumlah  kendaraan tidak  diikuti  dengan  ketegasan  dalam penegakan  kebijakan  mengenai  standar kendaraan dan berkendara, termasuk kurangnya  infrastruktur  yang  dikhususkan untuk  pengendara  sepeda  serta  pejalan kaki. 15
Subjek  yang  bekerja  memiliki  risiko yang lebih tinggi untuk mengalami kecelakaan saat bekerja dan juga kecelakaan saat  perjalanan  menuju  dan  dari  tempat bekerja. 16 Menurut  Hartley  dan  Arnold (1996)  individu  yang  bekerja  dan  terlibat KLL,  memiliki  risiko  meningkat  pada individu  yang  baru  pulang  dari  giliran  kerja malam  dan  pada  individu  dengan  pekerjaan utama  pengemudi. 17 Ibu  rumah  tangga  dan individu  yang  tidak  bekerja  memiliki  risiko yang  lebih  tinggi  untuk  mengalami  cedera dan kematian akibat kecelakaan di rumah. 18
Cedera  dapat  ditimbulkan  akibat kesengajaan  yang  berasal  dari  dalam  diri individu,  salah  satunya  adalah  bunuh  diri. Data  HDSS  Sleman  menunjukkan  bunuh diri berada pada urutan kedua terbanyak cara kematian tidak wajar. Para peneliti mengungkap bahwa negara dengan pendapatan  menengah  ke  bawah  (atau low-
and-middle income countries atau LMIC) di Asia  Tenggara  (2012)  memiliki  angka bunuh  diri  yang  paling  tinggi  di  antara negara  dengan  pendapatan  menengah  ke bawah lainnya. 19 Secara global angka bunuh diri  pada  LMIC  paling  banyak  terjadi  pada kelompok  umur  30-49  tahun,  sedangkan  di negara  dengan  pendapatan  tinggi  paling banyak  pada  umur  15-29  tahun.  Kejadian bunuh  diri  meningkat  seiring  meningkatnya umur  pada  kelompok  lansia. 20 Kejadian bunuh  diri  lebih  didominasi  oleh  pria dibandingkan wanita. 21, 22, 20, 23
Faktor  risiko  bunuh  diri  dibagi menjadi  tiga,  yaitu  sistem  kesehatan, komunitas, dan individual 19 . Stigma terhadap  pasien  dengan  masalah  keinginan bunuh  diri  dan  akses  yang  terbatas  untuk mendapatkan pelayanan
medis meningkatkan  risiko  bunuh  diri.  Dorongan untuk  bunuh  diri  dapat  terjadi  pada seseorang  dalam  situasi  konflik  atau peperangan. 24 Kelompok  minoritas  rentan mengalami  diskriminasi  dan  stigmatisasi adalah  salah  satu  faktor  risiko  bunuh  diri. Trauma  bisa  disebabkan  oleh  siksaan  atau pelecehan  yang  dialami,  dan  situasi  yang berat  terkait  finansial  atau  akademik 25 .
Masyarakat  yang  tinggal  di  rural  memiliki risiko  lebih  tinggi  untuk  bunuh  diri 22,  23
karena  perbedaan  sosioekonomi  dibanding daerah  urban. 26 Kejadian  bunuh  diri  di daerah  rural  agraris  sering  kali  disebabkan
masalah  finansial  akibat  gagal  panen, hutang,  dan  kondisi  sosioekonomi  yang buruk. 27 Risiko  bunuh  diri  di  daerah  urban dipengaruhi  status  perkawinan,  pendapatan, etnis,  dan  status  psikiatri. 28 Berdasarkan tingkat  pendidikan,  semakin  tinggi  tingkat pendidikan  semakin  rendah  angka  bunuh diri. 29
Penelitian kohort  oleh Fukuchi  et  al. (2013)  di  Jepang  menunjukkan  individu yang  melakukan  bunuh  diri  kebanyakan status perkawinan menikah, meskipun setelah  dilakukan  kalkulasi hazard  ratio , status  perkawinan  belum  menikah  memiliki HR paling tinggi. 30 Menikah bukan merupakan faktor protektif bagi perempuan, dan dihubungkan dengan nikah muda, status sosioekonomi yang rendah, kekerasan dalam rumah tangga, serta ketergantungan ekonomi. 31
Kematian akibat cedera yang disengaja lainnya adalah pembunuhan dengan  kekerasan.  Pembunuhan  dengan senjata api  lebih banyak terjadi pada daerah dengan  aksesibilitas  terhadap  senjata  api. Keterlibatan  dalam  aktivitas  geng  dan perdagangan  narkoba  juga  meningkatkan terjadinya  pembunuhan.  Daerah  dengan angka  pengangguran  yang  tinggi  memiliki kecenderungan  kejadian  pembunuhan  yang juga tinggi. 32
Kematian  tidak  wajar  dapat  juga terjadi  di  dalam  lingkup  rumah  tangga.
Faktor risiko kekerasan oleh pasangan intim (atau Intimate  Partner  Violence atau  IPV) salah  satunya  adalah  pandangan  masyarakat yang bersifat patriarki. Tingkat IPV terhadap perempuan di  negara  yang menganut  sistem patriarki  cukup  tinggi. 33 Norma  yang berlaku menganggap laki-laki lebih superior dipandang  mempengaruhi  kecenderungan untuk mempertunjukkan maskulinitas tersebut.  Ketimpangan  dengan  pasangan dalam hal penghasilan atau tingkat pendidikan  menjadikan  laki-laki  merasa kurang  percaya  diri. 34 IPV  lebih  banyak terjadi  pada  rumah  tangga  yang  mengalami kesulitan finansial. 33 Konsumsi alkohol yang berlebihan dapat meningkatkan risiko terjadinya IPV. 34
Kebakaran  merupakan  urutan  ketiga pada  kasus  kematian  tidak  wajar  dalam penelitian  ini.  Penelitian  Danesh  et.  al. mencatat  tingkat  kematian  34,3%  pada pasien  usia  10-20  tahun  dan  28,9%  pada kelompok  usia  21-30  tahun.  Penelitian  ini melibatkan  461  kematian  pasien  akibat kebakaran,  baik  terkait  dengan  luka  bakar ataupun  trauma  yang  diakibatkan,  yang terdata  di  rumah  sakit  Khatam-al  Anbiya Hospital Iran. Membakar diri termasuk salah satu cara bunuh diri pada perempuan. 35
Dalam penelitian ini juga didapatkan kematian  akibat  bencana  alam,  yaitu bencana  yang  diakibatkan  oleh  peristiwa yang  disebabkan  oleh  alam  antara  lain
berupa  gempa  bumi,  tsunami,  gunung meletus,  banjir,  kekeringan,  angin  topan, dan  tanah  longsor. 35 Data  HDSS  Sleman menunjukkan tahun 2015 terdapat 2 kematian akibat bencana alam.

## Gambaran  Kasus  berdasarkan  Sebab Kematian
Pencatatan kematian berbeda-beda di berbagai  negara.  Pencatatan  kematian  yang direkomendasikan
World
Health Organization  (WHO) yakni  menggunakan Surat Keterangan Penyebab Kematian (SKPK)  yang  mencantumkan  beberapa penyebab  kematian  yang  memenuhi  kriteria International  Statistical  Classification  of Diseases-10 (ICD-10).  Menurut WHO (2005)  dan  ICD-10  penyebab  kematian adalah  semua  penyakit,  kondisi  penyakit, atau  cedera  yang  berkontribusi  terhadap kematian dan penyebab luar kecelakaan atau kekerasan yang menghasilkan cedera. SKPK dapat  digunakan  langsung  oleh  dokter  yang memeriksa  atau  yang  merawat  pasien sebelum meninggal. 36
WHO memperkenalkan standar teknis  dan  pedoman  internasional  pertama untuk  AV  pada  tahun  2007.  Instrumen standar AV dibagi menjadi 3 kelompok usia yaitu  kurang  dari  4  minggu,  4  minggu hingga  14  tahun,  dan  lebih  dari  15  tahun disertai  dengan  daftar  penyebab  kematian dengan  kode  yang  sesuai  dengan    ICD-10. Proses  modifikasi  dilakukan  pada  tahun
2012 dan 2014 dengan mengedit pertanyaan untuk  memfasilitasi  penggunaan  perangkat lunak  analitik  otomatis  yang  tersedia  untuk menetapkan  penyebab  kematian.  Instrumen ini  dirancang  untuk  semua  kelompok  umur, termasuk  kematian  ibu  dan  bayi,  dan  juga kematian yang disebabkan oleh cedera. 36
AV  menentukan  penyebab  kematian dengan  bertanya  kepada  pengasuh,  teman atau  anggota  keluarga  tentang  tanda  dan gejala  yang  ditunjukkan  oleh  almarhum pada  sebelum  kematian.  Penggalian  data dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner terstandardisasi dengan mengumpulkan tanda,  gejala,  keluhan,  dan  riwayat  atau peristiwa  medis  apa  pun.  Hal  ini  dilakukan untuk  menjelaskan  penyebab  kematian  di tingkat  masyarakat  atau  tingkat  populasi dimana  tidak  ada  pendaftaran  kematian dilengkapi  dengan  sertifikat  medis  atau  ada namun  terbatas. 36 AV  di  Indonesia  diatur dalam  Peraturan  Bersama  Menteri  Dalam Negeri  dan  Menteri  Kesehatan  Nomor  15
tahun 2010 dan Nomor
162/Menkes/PB/I/2010  tentang  Pelaporan dan Penyebab.
Data hasil AV yang dilakukan HDSS memberikan  gambaran  yang  tidak  jauh berbeda  dengan  data  Riskesdas,  di  mana penyebab kematian tertinggi adalah penyakit tidak  menular  diikuti  penyakit  menular (Riskesdas, 2007). Kematian di neonatal dan ibu sebesar 6%.  Sedangkan  kematian akibat
cedera  atau  dalam  hal  ini  dimasukkan sebagai  kematian  tidak  wajar  sebesar  7%.
Riskesdas selanjutnya tidak lagi memasukkan data kematian. 38
HDSS  Sleman  mendapati  kasus maternal dan neonatal sebesar  1,2%,  infeksi 15,9%,  penyakit  tidak  menular  68,7%, cedera  6,11%  dan  8.2%  tidak  diketahui. Dibandingkan  dengan  hasil  riskedas  2007, data  mempunyai  pola  kematian  yang  mirip, walau  terjadi  penurunan  secara  signifikan pada kasus kematian neonatal dan maternal. Kematian tidak wajar mempunyai hasil yang serupa.
Pola  data  yang  mirip  antara  HDSS Sleman dan riskesdas memberikan optimisme  terhadap  kualitas  data  yang dimiliki  HDSS  Sleman,  terlepas  dari berbagai  kendala  dan  perbaikan  yang diperlukan.

## KESIMPULAN
Data  AV Health  and  Demographic
Surveillance System Sleman dapat digunakan untuk membedakan cara kematian  wajar  dan  tidak  wajar.  Data  AV Health  and  Demographic  Surveillance System Sleman  dapat  digunakan  untuk memperkirakan cara dan sebab kematian.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Tidak ada konflik kepentingan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  pihak  yang  telaah  membantu penulisan karya ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Saukko  and  Knight.  2004.  Knight’s
Forensic Pathology, 3 rd edition, edward  Arnold  (Publishers)  Ltd. London. pg 55.
2. James,  J  P.,  Jones,  R.,  Karch,  S  B., Manlove, J. 2011. Simpson’s Forensic Medicine.  13rd  edition.  Hodder  & Stoughton Ltd. London.
3. Wahab  A,  Choiriyyah  I,  dan  Wilopo
SA.  2017.  Determining  the  Cause  of Death:  Mortality  Surveillance  Using Verbal Autopsy in Indonesia.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /29016331,    Am    J    Trop  Med  Hyg. 2017 Nov;97(5):1461-1468
4. Herbst  et  al.,  2011,  Verbal  autopsy  - based  cause-specific  mortality  trends in rural KwaZulu- Natal, South Africa,
2000-2009,  Population  Health Metrics 2011, 9:47. Available from http://www.pophealthmetrics.com/con tent/9/1/47.
5. Suhartini,  Beta  Ahlam  Gizela,  Vena
Jaladara,  2019.  Profil  sebab  kematian berdasarkan  data  autopsi  verbal  di
Kabupaten  Sleman  tahun  2016-2018. Muktamar & PIT PDFI 2019.
Yogyakarta,  19-21  September  2019. www.muktamar.pdfi2019.com/
Kumar, S., & Verma, A. 2013. A study of elderly unnatural deaths in medico- legal  autopsies  at  Lucknow  locality . Medicine, Science and the Law, 54(3), 127–131.
6. Vadysinghe, A., Senasinghe, P., Sivasubramanium, M., Jayasooriya, P.,
Premarathna,  B.,  Rathnayake,  R.  and Wickramasinghe, W. 2018. Unnatural Deaths  of  the  Elderly  Population  of
Sri Lanka: A Descriptive
Analysis . The  American  Journal  of Forensic  Medicine  and  Pathology, 39(2), pp.148-151.
7. Bhamkar,  R.,  Seth,  B.  and  Setia,  M. 2016. Profile and Risk Factor Analysis
of Unintentional Injuries in Children . The Indian Journal of Pediatrics, 83(10), pp.1114-1120.
8. Swaen GMH, van Amelsvoort LGPM, Bültmann  U, et  al . Fatigue  as  a  risk factor  for  being  injured  in  an occupational  accident:  results  from the Maastricht Cohort Study . Occupational and Environmental Medicine 2003;60:i88-i92.
9. Ryb,  G.,  Cooper,  C.,  Dischinger,  P., Kufera, J., Auman, K. and Soderstrom, C.  2009. Suicides,  Homicides,  and Unintentional  Injury  Deaths  After Trauma  Center  Discharge:  Cocaine Use  as  a  Risk  Factor . The  Journal  of
Trauma: Injury, Infection, and Critical Care, 67(3), pp.490-497.
10. Tumram, N., Ambade, V. and Dixit, P.
2017. Human  fatalities  caused  by animal  attacks:  A  six-year  autopsy study . Medico-Legal  Journal,  85(4),
pp.194-199.
11. Roshanfekr  P,  Afzali  Ardakani  HM,
Sajjadi  H,  Khodaei-Ardakani  MR. 2019  .Social  differences  in  the prevalence  of  road  traffic  injuries among  pedestrians,  and  vehicle  and motorcycle  users  in  Iran:  Results  of  a national multiple indicator
demographic  and  health  survey    Int  J Prev Med 2019;10:98
12. Malik,  R.,  Atif,  I.,  Rashid,  F.,  &
Abbas,  M.  2017. An  analysis  of  3105 Medico  Legal  Cases  at  Tertiary  Care
Hospital, Rawalpindi . Pakistan Journal of Medical Sciences, 33(4)
13. Badan  Pusat  Statistik.  2017. Jumlah Kecelakaan, Korban Mati, Luka Berat, Luka  Ringan,  dan  Kerugian  Materi yang  Diderita  Tahun  1992-2017 . [online] Available from https://www.bps.go.id/linkTableDina
mis/view/id/1134  [Diakses  23  Feb.
2019].
14. Pal,  C.,  Hirayama,  S.,  Narahari,  S.,
Jeyabharath,  M.,  Prakash,  G.,  & Kulothungan,  V.  2018.  An  insight  of World  Health  Organization  (WHO)
accident  database  by  cluster  analysis with  self-organizing  map  (SOM). Traffic  Injury  Prevention,  19(sup1), S15–S20
15. ILO.  2005.  Facts  on  Safety  at  Work. International  Labour  Organization.
Available from
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/p ublic/---dgreports/--- dcomm/documents/publication/wcms_ 067574.pdf.
16. Hartley,  L.R.,  Arnold,  P.  K.  1996.
Recommendations  from  the  Second International  Conference  on  Fatigue in Transportation, Fremantle, Western Australia ,.  Fremantle,  Institute  for
Safety and Transport, Murdoch University,  Western  Australia,  1996 (Report 113)
17. Marzano , M., Fazel , S., Rivlin, A.,  & Hawton,  K.  2011.  Near-lethal self-harm in women prisoners: contributing  factors  and  psychological processes. Pages 863-884.
https://doi.org/10.1080/14789949.201
1.617465
18. World  Health  Organization.  2014. Preventing  suicide .  Geneva:  World Health Organization.
19. Kim,  J.,  Jung,  H.,  Won,  D.,  Shin,  Y., Noh, J. and Kang, T. 2018 . Landscape of  Elderly  Suicide  in  South  Korea:  Its Trend  According  to  Age,  Gender,  and
Educational  Attainmen t. OMEGA  - Journal of Death and Dying,
p.003022281880784.
20. Izadi,  N.,  Mirtorabi,  S.,  Najafi,  F.,
Nazparvar,  B.,  Nazari  Kangavari,  H. and Hashemi Nazari, S. 2018. Trend of years of life lost due to suicide in Iran (2006–2015) . International  Journal  of
Public Health, 63(8), pp.993-1000.
21. Singh,  B.,  Chettri,  R.  and  Gurung,  J. 2016. A 10-year retrospective study of
suicide in Sikkim, India: Sociodemographic  profile  and  risk assessment . Indian Journal of
Psychiatry, 58(4), p.448.
22. Mirahmadizadeh,  A.,  Rezaei,  F.,
Mokhtari,  A.,  Gholamzadeh,  S.  and Baseri,  A.  (2019). Epidemiology  of suicide  attempts  and  deaths:  a population-based  study  in  Fars,  Iran (2011–16) . Journal of Public Health.
23. Donath,  C., Bergmann, M.,  Kliem, S.,
Hillemacher,  T.  and  Baier,  D.  2019. Epidemiology  of  suicidal  ideation, suicide  attempts,  and  direct  self- injurious behavior in adolescents with
a migration background: a
representative  study . BMC  Pediatrics,
19(1).
24. Pompili,  M.,  Innamorati,  M.,  Di
Vittorio,  C.,  Baratta,  S.,  Masotti,  V., Badaracco,  A.,  Amore,  M.  2014. Unemployment  as  a  Risk  Factor  for
Completed  Suicide:  A  Psychological Autopsy  Study.  Archives  of  Suicide Research, 18(2), 181–192 25. Sargeant,  H.,  Forsyth,  R.  and  Pitman, A. 2018. The Epidemiology of Suicide in  Young  Men  in  Greenland:  A Systematic Review . International Journal  of  Environmental  Research and Public Health, 15(11), p.2442.
26. Mishra,  K.,  Gupta,  N.  and  Bhabulkar, S.  2015. Sociodemographic  profile  of suicide  attempters  among  the  rural agrarian community of central India . Industrial  Psychiatry  Journal, 24(2), p.185.
27. Qin,  P.  2005. Suicide  risk  in  relation to  level  of  urbanicity—a  population- based linkage study . International Journal of Epidemiology, 34(4), pp.846-852.
28. Kim, C., Cho, Y. 2017. Does Unstable Employment Have an Association with Suicide Rates among the Young? . Int J Environ Res Public Health. 14(5): 470 29. Fukuchi,  N.,  Kakizaki,  M.,  Sugawara, Y., Tanji, F., Watanabe, I., Fukao, A., &  Tsuji,  I.  2013. Association  of marital  status  with  the  incidence  of suicide:  A  population-based  Cohort Study  in  Japan  (Miyagi  cohort  study). J Affect Disord, 150(3), 879–885
30. Vijayakumar,  L.  2015. Suicide  in Women . Indian J Psychiatry. 57(Suppl
2): S
31. Drucker,  J.  2011. Risk  Factors  of Murder and Non ‐ Negligent Manslaughter .  RTM  Insights,  15. Available from
www.riskterrainmodeling.com
32. Ogum  Alangea,  D.,  Addo-Lartey,  A.,
Sikweyiya,  Y.,  Chirwa,  E.,  Coker- Appiah, D., Jewkes, R. and Adanu, R. 2018. Prevalence  and  risk  factors  of intimate  partner  violence  among women  in  four  districts  of  the  central region  of  Ghana:  Baseline  findings from  a  cluster  randomised  controlled trial . PLOS ONE, 13(7), p.e0200874.
33. Butchart,  A.,  Garcia-Moreno,  C.  and Mikton,  C.  2010 . Preventing  intimate partner  and  sexual  violence  against women . Geneva: World Health Organization.
34. Danesh, H A., Javanbakht, S.,
Nourallahzadeh, M., Bakhshani, N M., Danesh, S., Nourallahzadeh, F.,
Rezaei,  F.,  and  Otaghour,  H  A.  2019. Epidemiology  and  Mortality  of  Burn
Injuries  in  Eastern  Iran  Since  2009:
An analysis of 2115 Cases.
International  Journal  of  High  Risk Behaviors and Addiction.
35. Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  24  Tahun  2007  tentang Penanggulangan Bencana.
36. WHO, 2012. Verbal Autopsy Standards: 2012 WHO Verbal
Autopsy  Instrumen. WHO  Library Cataloguing-in-Publication  Data, pp. 3-5.
37. Kemenkes, 2017. KEPUTUSAN MENTERI  KESEHATAN  REPUBLIK INDONESIA NOMOR HK.01.07/MENKES/273/2017 TENTANG TIM VERIFIKASI KABUPATEN/KOTA SEHAT
TINGKAT  PUSAT. s.l.:Kementrian
Kesehatan Republik Indonesia.
38. Kementerian Kesehatan Republik
Indonesia. Potret  Sehat  Indonesia from Basic Health Research (RISKESDAS) 2018 . [Online] Available from http://www.depkes.go.id/article/view/1
8110200003/potret-sehat-indonesia- dari-riskesdas-2018.html