Badan Informasi Geospasial Luncurkan Portal Analisa Risiko Wabah Covid-19

CIBINONG TODAY – Kepala Bidang Pemetaan Kebencanaan dan Perubahan Iklim Badan Informasi Geospasial (BIG) Ferrari Pinem menyebut dalam upaya memberikan informasi perkembangan covid-19 yang terjadi di Indonesia, termasuk Kabupaten Bogor, Badan Informasi Geospasial (BIG) membangun sistem portal yang menyediakan informasi terkait kejadian penyebaran covid pada wilayah administrasi di Seluruh Indonesia. Menurut dia, hal itu merupakan salah satu upaya dalam mitigasi risiko bencana, dimana memberikan informasi yang valid kepada masyarakat agar masyarakat paham akan potensi bencana yang mungkin dapat terjadi di wilayahnya. Peta sebaran tersebut, dapat diakses melalui halaman https://covid19.big.go.id/. “Adapun informasi yang ditampilkan adalah pergerakan jumlah kasus dari hari kehari secara nasional dan provinsi. Selain itu beberapa kajian analisa keruangan juga dilakukan berdasarkan pemanfaatan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber resmi,” jelasnya kepada wartawan, Jumat (17/4/2020). Beberapa kajian tersebut, sambung dia di antaranya peta sebaran perwaktu yang menunjukkan penyebaran dari pertama kali teridentifikasinya pasien positif hingga di suatu wilayah, sehingga akan terlihat bagaimana tren kenaikan jumlah dari hari kehari. Selain itu, terdapat juga analisa keterjangkauan Rumah Sakit rujukan yang menggambarkan apakah rumah sakit rujukan yang terdistribusi di suatu wilayah telah mampu menjangkau masyarakat. “Untuk analisa risiko wabah covid-19 di Jakarta diukur berdasarkan jumlah kasus perkecamatan, tingkat kerentanan masyarakat yang terpapar, dan kemampuan rumah sakit dalam mengakomodir jumlah kasus, dari sini terlihat seberapa jauh tingkat risiko suatu wilayah akibat wabah yang terjadi,” tutur dia. Disamping itu pula, terdapat analisa origin destination yang dapat memberikan masukan ke orang-orang di wilayah yang memiliki pasien untuk datang kerumah sakit rujukan, jika kemampuan rumah sakit diketahui sudah overload maka pasien dapat diberikan akses ke rumah sakit rujukan lain. Selain itu terdapat juga Analisa rasio prevelansi yang menggambarkan ukuran proporsi kasus dalam suatu populasi yang memiliki kondisi pada suatu waktu tertentu, dari hal tersebut akan terdeteksi tingkat konsentrasi spasial suspect covid 19 secara statistic dari sekumpulan nilai-nilai pada suatu wilayah geografis. “Prevalensi sering bermanfaat karena mencerminkan beban penyakit pada populasi tertentu.Sehingga membantu mengambil keputusan untuk menentukan di mana investasi dalam perawatan kesehatan harus ditargetkan, misalnya terkait tenaga medis, penyediaan ventilator, test-kid, masker, dll,” ujar Ferrari. Dengan diketahuinya informasi terkait rasio itu, dapat membantu pemerintah untuk memberikan prioritas bantuan alat medis atau penanganan kasus covid-19, misalnya untuk diberikan rapid test covid19. Dengan pritoritas utama mungkin adalah untuk wilayah dengan nilai rasio rendah, karena rasio yang rendah menunjukkan orang yang terdata sebagai suspect positif juga masih rendah, yang mana kemungkinan disebabkan masih sedikitnya populasi yang dilakukan tes SWAB atau PCR. “Informasi ini bekerjasama dengan kementrian kesehatan. Dari data ini kita dapat melihat kemampuan kapasitas layanan kesehatan seperti jumlah kamar, tenaga medis, ruang ICU, dan lain sebagainya,” tuturnya. Meski begitu, ia menerangkan kajian spasial untuk tujuan distribusi bantuan kepada yang berhak dapat dimonitor dan juga data dan informasi posisi geografis/ distribusi sehingga memudahkan pendistribusian bantuan tepat sasaran, adapun data tersebut dapat berupa sebaran kemiskinan, sebaran daya listrik, sebaran ketenagakerjaan, dan lain sebagainya. Termasuk kajian spasial untuk kesiapan pembatasan sosial berskala besar (PSBB) untuk memberikan gambaran seberapa besar kemampuan daerah dalam menyiapkan kebutuhan bahan dasar masyarakat, kesiapan sosial, budaya dan keamanan, serta seberapa besar laju penyebaran dan risiko covid 19 yang terjadi di suatu wilayah. “Kajian ini mengarah kepada penilaian terhadap besaran kasus dan perkiraan pertumbuhannya serta potensi atau peristiwa apa yang mungkin terjadi ketika model terwujud. Dengan mengetahui proyeksi laju penyebaran dan kemudian dilakukan intervensi skenario penanggulangan akan terlihat sejauh mana hasil kebijakan dalam menekan laju penyebaran covid 19,” tukasnya. (Bambang Supriyadi). Bagi Halaman