Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb

## Potensi sumber bakteri resisten antibiotik berdasarkan kondisi kualitas air dan penggunaan lahan di Sungai Code,

## Yogyakarta: suatu tinjauan metodologis
M. P. Hadi *1 , L. N. Fadlillah 2 , M. Y. Widasmara 3 , W. I.  Muziasari 4 , Subaryono 1
1 Pusat Studi Lingkungan Hidup, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi S3 Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
3 Program Studi Magister Perencanaan Pengelolaan Pesisir dan Daerah Aliran Sungai, Fakutas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
4 Department of Food and Environmental Sciences, University of Helsinki, Finlandia
Abstrak .
Resistensi antibiotik merupakan ancaman utama terhadap kesehatan  manusia.  Penggunaan  antibiotik  tidak  hanya dilakukan  pada  manusia,  tetapi  juga  di  bidang  pertanian khususnya  peternakan  dan  perikanan.  Pengaturan penggunaan  antibiotik  pada  peternakan  dan  perikanan tidak dapat dilakukan secara selektif, sehingga berpeluang terhadap  terjadinya  sebaran  bakteri  antibiotik  ke  alam bebas menjadi lebih masif. Bakteri ini dapat berubah dan mentransfer antibiotic resistant gene ( ARG). Di Indonesia, data  paparan  ARG  di  alam  bebas  belum  diketahui.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan,  pada  tulisan  ini disajikan  metode  pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ARG,  potensi  sumber  bakteri  AR  dan menganalisis  parameter  kualitas  air  yang  berpengaruh terhadap  AR.  Sungai  Code  merupakan  sungai  ideal  dari hulu  ke  hilir,  yang  diduga  perairannya  belum  terjadi kontaminasi.  Penggunaan  lahan  di  DAS  Code  antara  lain pertanian,  peternakan,  perikanan,  perkotaan.  Terdapat beberapa  rumah  sakit  yang  berpotensi  sebagai  sumber bakteri ARG.  Sampel air diambil pada 13 titik untuk diuji BOD  dan  Bakteri  Coli.    Hasil  dari  penelitian  tesebut diharapkan  dapat  diketahuinya  potensi  penyumbang antibiotik  terbesar  pada  lingkungan  terhadap  antibiotik berdasarkan  kondisi  kualitas  air  dan  penggunaan  lahan. Metode  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  evaluasi pengelolaan lingkungan.
Kata  kunci:  kualitas  air,  lingkungan,  pengelolaan  limbah, resistensi antibioti k
Abstract . Antibiotic  resistance  (AR)  has  become  the  major  threat  to human  health.    Using  antibiotics  drugs  consistently  for medication without knowing the exact regulation makes the bodies  resistant  toward  antibiotic  itself.  The  use  of antibiotics not only for human, but it also use in agricultures and animals. The Regulation of using antibiotics nowadays only  applied  in  human,  whether  using  antibiotics  for agricultural and animal farming has not been made. Hence, the spread of antibiotic resistant bacteria in environment is remarkable.  This  bacteria  can  transform  and  transfer  the antibiotic resistant gene (ARG) to another bacteria. Based on this  problem,  WHO  considered  AR  as  the  three  greatest threats to human health and lead consolidation to combat the  AR.  In  Indonesia,  the  AR  data  is  limited.  This  research aims  to  review  methods  use  in  AR’s  research,  AR  potential source and analyze several water quality that affect the AR bacteria. . Code River is one of an ideal river which is believed has not been contaminated by AR. The dominant land use in Code  River  Basin  are  agriculture,  animal  farming,  fishery, settlement. There are several hospitals in the river side which are  potential  as  AR  sources.  The  water  samples  were collected  in    13  sites  for  BOD  and  E.  Coli  analysis.  This research  result  were  expected  to  provide  comprehensive data of the potential AR sources in the environment based on the water quality and land use. This method can be used to evaluate environmental management program.
Keywords: water quality, environment, waste management, antibiotic resistance

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran  gen  resistensi  antibiotik  ( antibiotic  resistance  gene /ARG) melalui bakteri saat ini merupakan hal yang menjadi perhatian di dunia global (Laport et  al. 2016).  Meskipun  di  negara-negara  Skandinavia,  penelitian
* Korespondensi Penulis Email : mphadi@ugm.ac.id
mengenai resistensi antibiotik sudah berkembang dan banyak dilakukan, secara global bakteri yang resisten terhadap antibiotik meningkat pada manusia dan hewan  (Carlet et  al. 2014).  Di  Indonesia,  permasalahan  mengenai  resistensi antibiotik saat ini belum banyak  diteliti dan dipahami oleh masyarakat. World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa resistensi antibiotik merupakan ancaman global yang dapat merugikan baik dunia kesehatan maupun ekonomi (WHO 2014).
Siklus bakteri yang menyebabkan resistensi bakteri sudah terjadi secara alami di lingkungan sejak puluhan juta tahun yang lalu (Friedman et al. 2016). Proses evolusi bakteri rentan terhadap antibiotik dipicu oleh perilaku manusia dalam  menggunakan  antibiotik  pada  berbagai  kegiatan,  contohnya  untuk pengobatan manusia dan hewan. Dampak dari penggunaan antibiotik tersebut dapat mengakibatkan tubuh menjadi rentan terhadap penyakit, apabila bakteri yang  berkembang  ditubuh  sudah  resisten  terhadap  antibiotik  (Rather et  al. 2017).  Meningkatnya  bakteri  patogen  manusia  menimbulkan  penyakit  ringan seperti  infeksi  kandung  kemih  dan  infeksi  luka  yang  dapat  menyebabkan kematian  pada manusia, karena tubuh resisten terhadap antibiotik.  Penyebab resistensi ini dapat berasal dari pola penggunaan antibiotik pada manusia dan hewan  tanpa  pengawasan,  maupun  dari  bakteri  yang  masuk  ke  tubuh  dari lingkungan bebas (Prigitano et al. 2017).
Permasalahan  penyebaran  bakteri  yang  resisten  terhadap  antibotik  di lingkungan saat ini semakin meningkat. Hal ini disebabkan bakteri yang menjadi resisten  karena  perpindahan  gen  secara  horisontal  ( horizontal  gene  transfer / HGT).    HGT  menyebabkan  penyebaran  ARG  semakin  mudah  dan  melalui berbagai  media  di  lingkungan,  seperti  di  air,  tanah,  udara,  makanan,  dan makhluk  hidup  (Frieri et  al. 2017).  Telah  ditemukan  beberapa  fakta  yang menunjukkan  resistensi  terhadap  antibiotik  sangat  besar  keberadaannya  di lingkungan.  Memahami  persebaran  dari antibiotic  resistance di  lingkungan penting  dilakukan  untuk  memprediksi  persebaran  bakteri  yang  resisten terhadap antibiotik di lingkungan terhadap bakteri yang tidak resisten terhadap antibiotik,  termasuk  manusia.  Selain  itu,  meningkatkan  kesadaran  dan pengetahuan  masyarakat  mengenai antibiotic  resistance penting  dilakukan untuk mencegah persebaran dari antibiotic resistance tersebut.
Penelitian  mengenai  antibiotik  di  lingkungan  masih  jarang  dilakukan  di Indonesia.    Sungai  Code  berada  di  Yogyakarta  dinilai  mewakili  bermacam- macam  kegiatan  dari  hulu  hingga  hilir,  seperti  permukiman,  pertanian, peternakan, rumah sakit, dan terdapat beberapa wilayah dengan kondisi masih alami. Kompleksitas yang ada pada Sungai Code menunjukkan bahwa wilayah tersebut juga rawan terhadap penyebaran gen resisten antibiotik melalui bakteri yang berasal dari sektor peternakan, limbah rumah tangga, dan limbah rumah
sakit. Pengolahan limbah yang tidak sesuai dapat menimbulkan dampak negatif bagi lingkungan, salah satunya penyebaran ARG pada bakteri yang tidak terlihat secara  kasat  mata.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  penelitian  yang  komprehensif mengenai keberadaan dan persebaran bakteri resisten antibiotik di Indonesia, khususnya  di  Sungai  Code.  Berdasarkan  data  tersebut  dapat  dibuat  profil resistensi antibiotik di lingkungan Indonesia. Tulisan ini membahas mengenai metode  pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  resistensi  antibiotik, potensi sumber bakteri resisten antibiotik dan menganalisis parameter kualitas air yang berpengaruh terhadap potensi bakteri resisten antibiotik.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Alat dan bahan
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini berupa water checker , botol sampel, pita ukur, water filtration apparatus , dan GPS ( Global Positioning System ).

## 2.2. Penentuan lokasi pengambilan sampel kualitas air
Lokasi  pengambilan  sampel  kualitas  air  ditentukan  dengan  metode purposive sampling , yaitu menentukan sampel agar dapat mewakili variasi yang ada berdasarkan populasi yang ada.
Tabel 1 . Lokasi potensial  sumber bakteri antibiotik No Lokasi Kode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Umbul Lanang  (Mata air) Umbul Wadon (Mata air) 1 km dari Umbul Lanang Peternakan sapi
Pemotongan Ayam Rumah Sakit ( Inflow ) Rumah Sakit ( Outflow ) Sungai Utama setelah Limbah Rumah Sakit Jembatan Sayidan
Peternakan bebek Jembatan pertemuan Opak-Code Sebelum muara opak Muara opak 1A 1B 1C 2A 2B 3A-I 3A-O 3A-W 3B 2C 2D 4A 4B
Titik  sampel  ditentukan  berdasarkan  masukan  sumber  pencemar penggunaan  lahan,  seperti  limbah  domestik.  Sumber  percemar  khusus  yang masuk  ke  sungai  secara  langsung  juga  diambil  sebagai  titik  sampel,  seperti limbah  peternakan,  limbah  rumah  sakit  karena  berpeluang  sebagai  sumber pencemar yang mengandung antibiotik. Jumlah sampel yang diambil sebanyak 12 sampel ( Tabel 1 ). Peta titik sampel disajikan pada Gambar 1.
JPLB, 2(1):88-100, 2018
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
Gambar 1 . Peta pengambilan sampel air dan sedimen.

## 2.3. Karakteristik aliran
Karakterisik aliran Sungai Code direpresentasikan pada titik pengamatan tinggi  muka  air  sungai  (papan  duga)  yang  dipasang  pada  bagian  tengah  dari Sungai  Code  (Gemawang)  ( Gambar  2 ).  Berdasarkan  data  debit  aliran  tahun 2013-2015, Sungai Code termasuk dalam kategori sungai perenial, yaitu sungai yang mengalir sepanjang tahun. Aliran air sungai tidak hanya berasal dari hujan tetapi  juga  suplai  dari  airtanah.  Debit  maksimum  bulanan  pada  bulan  Maret tahun 2014 sebesar 8,83 m 3 /s, dan debit minimum sebesar 0,06 m 3 /s.  Tahun 2013, debit minimum terjadi pada bulan Agustus-November. Tahun 2014, debit minimum  terjadi  pada  bulan  April-November.  Tahun  2015,  debit  minimum terjadi  pada  bulan  Mei-November.  Besarnya  debit  aliran  pada  sungai  terkait kemampuan pengenceran pada beban pencemar yang masuk pada sungai. Pola
debit aliran Sungai Code menunjukkan terjadi penurunan debit aliran dari tahun 2013-2015. Hal ini dapat disebabkan oleh kondisi klimatologis wilayah maupun jumlah wilayah resapan air yang semakin berkurang.
Gambar 2. Debit aliran Sungai Code (BBWS Serayu-Opak 2015).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Metode pengambilan sampel bakteri resisten antibiotik
Metode  yang  diuraikan  pada  sub  bab  ini  adalah  metode  yang direkomendasikan dalam penentuan bakteri resisten antibiotik pada air. Sampel yang diambil pada penelitian resistensi biotik terdiri dari sampel air dan sampel sedimen. Sampel air diambil untuk mengambil bakteri yang sedimen tersuspensi dalam sedimen. Jumlah total sampel air yang diambil adalah 1-2 liter bergantung kekeruhan  air.  Sampel  air  tersebut  kemudian  disaring  dengan  filter  khusus bakteri  ( water  filtration  apparatus ).  Setiap  lokasi  diambil  3  botol  pada  lokasi yang berdekatan untuk validasi data dan uji statistik dan mengurangi kesalahan dari  pengambilan  data.  Sampel  sedimen  diambil  dari  sedimen  dasar  sungai sebanyak 3-5 sendok makan. Setiap lokasi diambil 3 sampel sedimen. Sampel air dan  sampel  sedimen  diawetkan  dalam  kotak  pendingin.  Sampel  sedimen diawetkan dalam pendingin dengan suhu -70°C. Berdasarkan hasil penyaringan sedimen  suspensi  dan  pengambilan  sedimen  dasar,  ekstraksi  DNA  dilakukan dengan DNA isolation kit . Analisa DNA pada dilakukan dengan qPCR array, Smartchip realtime PCR system dari  WaferGen.  Hasil  analisa  tersebut  diuji  secara  statistik  dengan program R untuk membentuk profil resistensi antibiotik di lingkungan Indonesia
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 D e b it (m 3 /s ) 2013 2014 2015
(Muziasari et al. 2016). Wawancara secara insidental dilakukan untuk menggali informasi terkait sumber pencemar. Data karakteristik aliran diperoleh dari data sekunder dari instansi terkait.
Beberapa paremeter kualitas air memiliki hubungan terhadap keberadaan bakteri resisten antibiotic. Parameter kualitas air hasil uji laboratorium sebagai indikator  utama  adalah  BOD  ( Biological  Oxygen  Demand ).  Analisis  deskripstif komparatif digunakan untuk membandingkan kondisi kualitas air sungai daerah penelitian  dengan  standar  baku  mutu  air  menurut  PP  No.  82  Tahun  2001. Analisis korelasi antara kualitas air sungai dengan debit aliran digunakan untuk menggambarkan  kondisi  sumber  pencemar  secara  temporal.  Selain  itu,  juga dilakukan analisis mengenai keterkaitan antara kualitas air dengan keberadaan antibiotic resistance . Kota yang tercemar mempunyai risiko lebih besar terdapat adanya antibiotic resistance (Pal et al. 2016).

## 3.2. Potensi sumber bakteri resisten antibiotik
Penyebaran bakteri yang resisten terhadap antibiotik di lingkungan dapat berasal  dari  berbagai  macam  sumber,  terutama  rumah  sakit,  peternakan,  dan perikanan.  Hal  ini  disebabkan  pada  bidang  tersebut  penggunaan  antibiotik dimungkinkan tidak terkontrol.  Sektor-sektor tersebut dinilai menyumbangkan pengaruh  terbesar  karena  penggunaan  antibiotik  pada  manusia  dan  hewan (unggas dan ikan) yang sakit (Rather et al. 2017). Pengelolaan limbah dari rumah sakit umumnya sudah sesuai dengan standar Instalasi Pengelolaan Air Limbah (IPAL), namun perlu dilakukannya kontrol pada sungai sebagai tempat buangan akhir. Pada sektor perikanan dan peternakan, penggunaan antibiotik dilakukan untuk  menyembuhkan  ternak  yang  sakit.  Penggunaannya  dapat  dikontrol apabila penggunaan antibiotik sesuai dengan resep dokter hewan.
Sungai Code merupakan sungai yang ideal, karena hampir satu garis dari hulu ke hilir. Sungai Code memiliki dua mata air yaitu Umbul Lanang dan Umbul Wadon yang terletak di kaki Gunung Merapi dan berhilir di Muara Opak. Mata air tersebut merupakan mata air  kontak,  karena pengaruh struktur geologi, yang keluar  dari  Lembah  Sungai  Code.    Hasil  analisis  laboratorium  masih  dalam proses  pengerjaan  sehingga  dalam  paparan  ini  hanya  menyampaikan  metode pengambilan  sampel  bakteri  antibiotik  dan  hubungannya  dengan  beberapa parameter  kualitas  air.  Berdasarkan  kondisi  penggunaan  lahan  dan  masukan sumber pencemar titik, terdapat 12 titik yang dapat digunakan sebagai lokasi sampling yang berpotensi sebagai sumber bakteri resistensi antibiotik dari hulu hingga hilir Sungai Code ( Tabel 1 ).
Umbul Lanang (1A) dan Umbul Wadon (1B) merupakan titik kontrol atau titik utama, karena belum terpapar oleh sumber pencemar lain. Kualitas air pada kedua  lokasi  ini  termasuk  dalam  golongan  1,  sehingga  dapat  diminum  secara
langsung. Cara pengambilan sampel adalah, sampel diambil langsung dari dalam mata air sebelum mengalir ke sungai. Kondisi penggunaan lahan sekitar adalah semak belukar. Titik 1C berada 1 km ke arah hilir setelah Umbul Wadon. Belum ada  pengaruh  manusia  yang  konstan,  seperti  permukiman.  Sampel  diambil sebelum bending. Kondisi penggunaan lahan sekitarnya adalah semak belukar dan banyak terdapat lumut.
Titik  2A  merupakan  keluaran  dari  peternakan  sapi  yang  limbah buangannya adalah salah satu anak Sungai Code. Peternakan sapi menggunakan antibiotik  sebagai  vaksin  dan  obat  apabila  ternak  sakit.  Penggunaan  lahan sekitar  peternakan  adalah  permukiman.  Limbah  sudah  diolah  dengan  IPAL sederhana.  Pengolahan  limbah  peternakan  dilakukan  dengan  mengendapkan kotoran  dan  membuang  air  limbah  ke  sungai.  Titik  2B  merupakan  usaha pemotongan ayam. Sampel diambil pada keluaran limbah yang keluar dari lokasi pemotongan ini. Jumlah ayam yang dipotong perharinya sekitar 100-200 ekor. Tidak ada pengolahan limbah khusus sehingga limbahnya langsung mengalir ke sungai.  Pengambilan  sampel  pada  lokasi  rumah  pemotongan  ayam  dan peternakan dilakukan karena pada ayam potong biasa dilakukan penyuntikan obat untuk penggemukan dan vaksin hewan (Prigitano et al. 2017). Sampel air pada limbah rumah sakit diambil pada masukan ( inflow ) IPAL (3A-I) dan keluaran ( outflow )(3A-O). Limbah rumah sakit sudah diolah dengan IPAL  metode  lumpur  aktif  and  dikontrol  dengan  bioindikator  berupa  ikan. Sebagai  titik  kontrol  pengaruh  limbah  rumah  sakit  yang  masuk  ke  sungai dilakukan  pengambilan  sampel  setelah  keluaran  IPAL  rumah  sakit  ke  Sungai Code  (3A-W).  Titik  3B  diambil  di  Sungai  Code  di  daerah  Kota  Yogyakarta. Penggunaan lahan dominan adalah permukiman. Lokasi tersebut dipilih karena banyak  limbah  domestik  yang  dibuang  langsung  ke  sungai.  Potensi  resistensi antibiotik dapat berasal dari urin masyarakat yang dibuang tanpa pengolahan.
Sampel 2C diambil pada lokasi keluaran limbah pada lokasi peternakan itik yang secara langsung membuang limbahnya ke Sungai Code. Tidak ditemukan informasi  terkait  pengolahan  limbah  pada  peternakan  itik  tersebut.  Kondisi penggunaan lahan sekitar adalah permukiman.  Titik  2D  merupakan  titik pertemuan antara Sungai Code dan Sungai Opak, sebelum akhirnya bergabung menjadi Sungai Opak, Titik Sampel diambil pada Sungai Opak sebelum bertemu Sungai  Code  sebagai  kontrol  pengaruh  Sungai  Code  ke  Sungai  Opak.  Titik  4A diambil  di  Sungai  Opak  sebelum  estuari,  sebagai  kontrol  kondisi  sebelum bercampur dengan air laut. Titik 4B merupakan titik pada muara sungai. Diambil untuk  mengetahui  pengaruh  laut  dan  potensi  keberadaan  gen  rensistensi antibiotik setelah tertransport dari hulu ke hilir.

## 3.3. Kondisi kualitas air
Aktivitas penduduk yang berkembang pesat di wilayah DAS Sungai Code mempengaruhi  kualitas  air  Sungai  Code.  Berbagai  macam  sumber  pencemar yang berpotensi mencemari lingkungan, yaitu aktivitas permukiman (domestik), pertanian,  peternakan,  dan  perikanan.  Peningkatan  aktivitas  tersebut berdampak  buruk  terhadap  kualitas  air  sungai.  Pencemaran  terjadi  ketika kualitas  air  sungai  melebihi  baku  mutu  air  yang  telah  ditetapkan.  Parameter yang  digunakan  dalam  kajian  ini  adalah  BOD  dan  jumlah  coliform.  Parameter BOD  cenderung  sensitif  terhadap  pencemaran,  hal  ini  terkait  dengan  proses- proses  biologis  (khususnya  mikroorganisme  dalam  air).  Parameter  coliform digunakan untuk menunjukan sumber Escherichia coli yang berasal dari manusia dan ternak. Parameter kualitas air tersebut menggambarkan kondisi kualitas air secara umum, sedangkan untuk membedakan bakteri yang sama dari sumber yang berbeda melalui analisis Antibiotic Resistance Analysis (Stoeckel 2005). Keberadaan antibiotic  resistance sangat  erat  kaitannya  dengan perkembangan daerah. Daerah yang tercemar mempunyai potensi lebih besar terpapar antibiotic resistance (Pal et al. 2016) . Beberapa analisis pencemaran air, menunjukan 64% BOD berasal dari limbah domestik (World bank 2013), dimana keberadaan antibiotic resistance dominan berasal dari sisa buangan (ekskresi) manusia (Berendonk et al. 2015; Matinez 2008). BOD menggambarkan jumlah oksigen yang digunakan untuk menguraikan bahan organik.  Kadar BOD yang tinggi, menunjukan bahwa jumlah bahan organik yang terdapat pada perairan cenderung tinggi. Berdasarkan parameter BOD menandakan bahwa Sungai Code tercemar, karena kadarnya melebihi baku mutu air kelas II sesuai dengan PP No 82 Tahun 2011.
Terdapat  8  titik  pengamatan  kualitas  air  pada  penelitian.  BOD  pada masing-masing  diukur  setiap  bulan  Februari  (I),  Juni  (II),  dan  Oktober  (III) ( Tabel 2 ; Gambar 3 ). Waktu pengukuran tersebut merepresentasikan kondisi debit aliran pada saat musim penghujan dan kemarau. Sumber pencemar setiap titik pangamatan cenderung bervariasi. Hal ini diidentifikasi berdasarkan jenis aktivitas  yang  dominan.  Aktivitas  pertanian  direpresentasikan  oleh  titik pengamatan  2  dan  8,  vegetasi  alami  dan  peternakan  ditunjukan  oleh  titik pengamatan  1.  Aktivitas  peternakan  yang  dominan  di  daerah  tersebut  adalah peternakan  Sapi  yang  berada  di  Kecamatan  Pakem,  Sleman.  Tidak  semua aktivitas  peternakan  di  daerah  tersebut  menggunakan  IPAL  ( Instalasi Pengolahan  Air  Limbah ).  Aktivitas  manusia  berupa  kegiatan  domestik,  rumah sakit,  dan  industri  (percetakan)  direpresentasikan  oleh  titik  pengamatan kualitas air dari titik 3-7.
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
Tabel 2. Lokasi pengamatan kualitas air sungai code.
No Lokasi Pengamatan Sumber Pencemar Dominan 1 Jembatan Boyong Pakem, Sleman Vegetasi alami, peternakan 2 Jembatan Ngentak, Sariharjo, Ngaglik, Sleman Pertanian 3 Jembatan Gondolayu, Jetis, Yogykarta Permukiman 4 Jembatan Gondomanan, Yogyakarta Permukiman 5 Jembatan Keparakan, Mergangsan, Yogyakarta Permukiman 6 Jembatan Tungkak, Mergangsan, Yogyakarta Permukiman 7 Jembatan Abang Ngoto, Sewon, Bantul Permukiman 8 Jembatan Pacar Wonokromo, Pleret Bantul

## Pertanian
Tahun  2013,  BOD  cenderung  tinggi  pada  sumber  pencemar  peternakan dan permukiman dan pada bulan pengamatan III.  Pada tahun 2014, konsentrasi BOD  cenderung  tinggi  pada  bulan  pengukuran  II.  Tahun  2015,  nilai  BOD cenderung tinggi pada bulan  pengukuran ke  III. Pada tahun 2016 limbah dari peternakan  dan  permukiman  kandungan  BOD  cenderung  tinggi  dan  secara temporal tidak ada variasi yang cukup signifikan. Hal ini terkait  dengan debit aliran  pada  Sungai  Code.  Semakin  besar  debit  aliran  pada  sungai,  maka kemampuan self  purification melalui  proses  pengenceran  akan  semakin  besar (Tian et al. 2011). Tahun 2014, pada bulan Juni terjadi debit minimum ( Gambar 1 ), sehingga konsentrasi BOD pada bulan tersebut cenderung tinggi.
Berdasarkan Gambar  3 ,  nilai  BOD  Sungai  Code  cenderung  bervariasi secara spasial maupun temporal. Secara umum, kondisi kualitas air Sungai Code termasuk dalam klasifikasi tercemar atau tidak sesuai dengan peruntukannya, karena nilai konsentrasi BOD yang melebihi batas  baku mutu BOD kelas II (3 mg/l).
Gambar 4 menunjukkan konsentrasi total coliform di Sungai Code pada beberapa  tahun.  Total  coliform  merupakan  parameter  kualitas  air  sebagai indikator  bakteri  yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  keamanan  air untuk dikonsumsi. Hal ini terkait dengan bakteri patogenik yang terdapat pada perairan  seperti Gardia dan Cryptosporidium .  Semakin  tinggi  jumlah  total coliform  pada  badan  air,  maka  semakin  tinggi  pula  potensi  adanya  antibiotic resistance. Metode analisis antibiotic resistance dapat diketahui sumber-sumber bakteri dalam perairan (Shank, 2005). Jumlah coliform dalam air diatur menurut baku  mutu  kelas  air,  untuk  identifikasi  pencemaran.  Untuk  air  minum  diatur menggunakan  Kepmenkes  RI  No.  907/Menkes/VII/2002,  dengan  kadar minimum  bakteri  adalah  0  JPT/100  ml.  Untuk  keperluan  air  minum,  jumlah bakteri  tidak  diperbolehkan/diizinkan.  Keberadaan  bakteri  sangat  berbahaya bagi kesehatan manusia.
Jenis-jenis  bakteri  yang  resisten  berasal  dari  limbah  manusia,  binatang, maupun  pengaruh  eksternal  lingkungan.  Total  coliform  menunjukkan  jumlah bakteri dalam badan air. Dalam Gambar 4 , jumlah bakteri cenderung banyak
pada periode ke I (Februari). Berdasarkan data debit aliran, pada bulan Februari debit  air  Sungai  Code  cenderung  tinggi.  Secara  keruangan,  konsentrasi  total coliform  cenderung  tinggi  pada  jenis  sumber  pencemar  permukiman.  Adanya limbah domestik dan ternak pada jenis penggunaan lahan permukiman.  Jenis aktivitas  tersebut  mempunyai  gen  resisten  yang  berbeda  pula.  Seperti tentracyclines berasosiasi dengan gen resisten dari hewan dan gen resisten beta- lactam cenderung tinggi dari lingkungan eksternal (Pal et al . 2016). Identifikasi terhadap jenis gen resisten penting untuk strategi pengelolaan sumberdaya air sungai.
A B C D Gambar 3. Konsentrasi BOD Sungai Code Tahun 2013 (A), 2014 (B), 2015 (C), 2016 (D).
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
A B C D Gambar 4. Konsentrasi total coliform Sungai Code Tahun 2013 (A), 2014 (B), 2015 (C), 2016 (D) DI Yogyakarta.

## 3.4. Pengendalian resistensi antibiotik
Dampak dari penyebaran antibiotik adalah meningkatnya resistensi pada tubuh  manusia  dan  hewan  yang  secara  langsung  dapat  menyebabkan peningkatan  mortalitas  dan  morbiditas.  Efek  resistensi  antibiotik  secara ekonomi  adalah  lamanya  masa  perawatan  sehingga  meningkatkan  biaya perawatan  di  rumah  sakit  (Negara  2014).  Pemerintah  Indonesia  saat  ini menyadari dampak dari resistensi antibotik dengan dikeluarkannya Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia (Kepmenkes RI) Nomor 8 Tahun 2015 tentang  Program  Pengendalian  Resistensi  Antimikroba  di  Rumah  Sakit.  Pada peraturan  tersebut  dijelaskan  bahwa  penggunaan  antibiotik  harus  dilakukan dengan pemahaman dan terkendali dalam lingkungan rumah sakit. Kondisi ini didukung oleh kebijakan Obat Nasional dalam Peraturan Menteri Kesehatan RI No 2406/MENKES/PER/2011 tentang Pedoman Umum Penggunaan Antibiotik dan Pedoman Pelayanan Kefarmasian untuk terapi antibiotik.
Cara-cara  ini  merupakan  tindakan  pengendalian  pada  tingkat pemerintahan  melalui  kebijakan-kebijakan  yang  berdampak  ke  pada  publik (Carlet et  al. 2014).  Melalui  peraturan  tersebut  pembelian  antibiotik  secara
bebas  sangat  ditekan  di  Apotek.  Untuk  mengoptimalkan  pengendalian  dan monitoring penggunaan antibiotik, sosialisasi kepada masyarakat melalui dinas, puskesmas,  posyandu,  LSM,  dan  lembaga  kemasyarakatan  lainnya  perlu dilakukan, karena budaya meminum obat tanpa resep dokter di masyarakat saat ini masih tinggi (Rather et al. 2017).

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Resistensi  Antibiotik  merupakan  ancaman  yang  belum  disadari  oleh sebagian  masyarakat.  Penyebaran  resistensi  antibiotik  di  lingkungan  dapat berasal  dari  air,  tanah,  udara,  maupun  makhluk  hidup.  Sungai  Code  memiliki potensi  penyebaran antibiotik dari berbagai sumber, diantaranya peternakan, limbah domestik, dan rumah sakit. Pengendalian antibiotik dalam ranah rumah sakit sudah dapat dilakukan. Namun, pengendalian resistensi antibotik secara umum masih sulit dilakukan karena kurangnya pengetahuan masyarakat dalam menggunakan obat dan mengolah limbah, serta dampaknya terhadap makhluk hidup  dan  lingkungan.  Bakteri  coli  merupakan  salah  bakteri  yang  potensial sebagai  patogen  pembawa  gen  resisten  terhadap  antibiotik.  Kecenderungan Sungai  Code  menunjukkan  coli  tinggi  berasal  dari  penggunaan  lahan permukiman. Nilai Coli tinggi pada saat musim hujan.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada PSLH-UGM yang telah  mendukung  penelitian  ini.  Juga  kepada  Prof.  Marko  Virta  University  of Helsinki,  dan  Prof  Iwan  P.,  yang  telah  memberi  dukungan  dalam  program kerjasama UGM-University of Helsinki, Finlandia.

## 6. Daftar Pustaka
Berendonk  TU,  Manaia  CM,  Merlin  C,  Fatta-Kassinos  D,  Cytryn  E,  Walsh  F, Burgmann H, Sorum H, Norstrom M, Pons M, Kreuzinger N, Huovinen P, Stefani S, Schwartz T, Kisand V, Baquero dan Martinez FJL. 2015. Tackling antibiotic  resistance:  the  environmental  framework.  Nature  Review Microbiology 13:310-317.
Carlet J, Pulcini C and Piddock LJ. 2014. Antibiotic resistance: a geopolitical issue.
Microbial Infect 20(10) :949-953.
Friendman ND, Temkin E and Carmeli Y. 2016. The negative impact of antibiotic resistance. Microbial Infect 22(5): 416-422.
Frieri M, Kumar K and Boutin A. 2017. Antibiotic resistance. Journal of Infection and Public Heath 10: 369-378.
Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  907  Tahun  2002 tentang syarat-syarat dan pengawasan kualitas air minum.
Laport MA, Pontes PVM, Santos DSd, Santos-Gandelman JF, Muricy G, Bauwens M,  de  Marvel  MG  and  George  I.  2916.  Antibiotic  genes  detected  in  the marine sponge petrimica citriba from Brazilian Coast. Brazilian Journal of Microbilogy 47:617-620.
Martinez  JL.  2008.  Antibiotics  and  antibiotic  resistance  genes  in  natural environments. Science. 321:365-367.
Muziasari  WI,  Parnanen  K,  Johnson  TA,  Lyra  C,  Karkman  A,  Stedtfeld  RD,
Tamminen M, Tiedje JM and Virta M. 2016. Aquaculture changes the profile of  antibiotic  resistance  and  mobile  genetic  element  associated  genes  in Baltic Sea Sediments. FEMS Microbiology Ecology 92(4):1-7.
Negara  KS.  2014.  Analisis  implementasi  kebijakan  penggunaan  antibiotika rasional untuk mencegah resistensi antibiotika di RSUP Sanglah Denpasar: studi  kasus  infeksi  Methicilin  resistant  Staphylococcus  Aureus.  Jurnal Administrasi Kebijakan Kesehatan 1(4):42-50.
Pal C, Palme-Bengtsson J, Kristiansson E and Larsson DGJ. 2016. The structure and diversity of human animal and environmental resistomes. Microbiome 4:54.
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 8 Tahun 2015 tentang program pengendalian resistensi antimikroba di rumah sakit Peraturan Pemerintah Nomor 82 Tahun 2011 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran air.
Prigitano A, Romano L, Auxilia F, Castaldi S and Tortorano AM. 2017. Antibiotic resistance: Italian awareness survey 2016. Journal of Infection and Public Health 11(1):30-34.
Rather IA, Kim BC, Bajpai VK and Park YH. 2017. Self medication and antibiotic resistance:  crisis,  current  challenges,  and  prevention.  Saudi  Journal  of Biological Sciences 24:808-812.
Shark  OC.  2005.  Microbial  source  tracking:  current  technology  and  future direction. Applied and Environmental Microbiology 68(12):5796-5803.
Stoeckel DM. 2005. Selection and application of microbial source tracking tools for water-quality investigations. Collection of environmental data. USGS.
Tian S, Wang Z and Shang H. 2011. Study on the self-purification of Juma River. Enviromental Sciences 11:1328-1333.
World Bank. 2013. Downstream impacts of water pollution in the Upper Citarum River, West Java Indonesia. World Bank. Washington.
[WHO] World Health Organization. 2014. Antimicrobial resistance: global report on surveillance. WHO. France.