Depok, 18 November 2024. Universitas Indonesia (UI) kembali menambah jajaran Guru Besar Tetap dari Fakultas Kesehatan Masyarakat (FKM) dalam acara pengukuhan yang berlangsung di Balai Sidang Kampus UI Depok, Sabtu (16/11). Tiga akademisi yang dianugerahi gelar Guru Besar adalah Prof. Dr. drg. Ririn Arminsih Wulandari, M.Kes., Prof. Ir. Ahmad Syafiq, M.Sc., Ph.D., dan Prof. Dr. Drs. Tris Eryando, M.A.
Prof. Tris dikukuhkan sebagai Guru Besar di bidang Biostatistika, yaitu cabang ilmu yang menggunakan metode statistik dalam berbagai disiplin ilmu biologi dan kehidupan, khususnya di bidang kesehatan seperti kedokteran, biologi, kesehatan masyarakat, bioteknologi, dan pertanian. Melalui pidato pengukuhannya berjudul “Analisis Spasial untuk Optimalisasi Pemanfaatan Data dari Berbagai Sumber untuk Mendukung Keputusan”, menunjukkan bahwa analisis spasial, yang dikembangkan sejak tahun 1950, adalah metode kuantitatif dalam geografi yang mempertimbangkan informasi lokasi untuk mengungkap pola geografis dan menjawab pertanyaan seputar distribusi masalah kesehatan. Teori ini diperkenalkan oleh Waldo R. Tobler pada 1969 sebagai “Hukum Geografi Pertama.”
Analisis spasial memungkinkan peneliti untuk memperhitungkan informasi lokasi dalam data kesehatan, yang seringkali terbatas pada atribut observasional, seperti distribusi penyakit. “Ketika data mencakup koordinat geografis, faktor risiko tambahan dapat diidentifikasi, memperkaya pemahaman tentang fenomena kesehatan yang terjadi di masyarakat,” kata Prof. Tris.
Salah satu contoh terkenal dari analisis spasial adalah penemuan metode epidemiologi oleh Dr. John Snow dalam menelusuri penyebaran kolera di London pada 1854. Prof. Tris juga mengangkat kisah dari masa Abbasiyah, di mana Al-Razi menggunakan metode observasi spasial untuk memilih lokasi pembangunan rumah sakit di Baghdad. Salah satu contoh untuk studi kasus di Indonesia, yaitu terdapat pemetaan sebaran Hotspot Stunting berdasarkan Provinsi di Indonesia pada 2018.
Pemanfaatan Data untuk Analisis Spasial dalam Kesehatan Masyarakat
Masalah kesehatan masyarakat merupakan isu yang kompleks dan tidak dapat dilihat dari satu perspektif saja. Konsep kebiasaan pencarian kesehatan (health seeking behaviour) menunjukkan bahwa faktor individu dan lingkungan sosial sama-sama memengaruhi kondisi kesehatan masyarakat. Oleh karena itu, analisis isu kesehatan memerlukan data yang beragam dari berbagai sumber, baik survei nasional maupun sensus penduduk.
Dalam mengatasi tantangan tersebut, Prof. Tris menekankan untuk memperluas kapasitas penelitian guna memahami kompleksitas dunia nyata. Data kesehatan masyarakat sering kali mencakup berbagai variabel yang dikumpulkan dari sistem pelayanan yang memiliki tingkatan berbeda, mulai dari Puskesmas hingga rumah sakit rujukan akhir. Ditambah lagi, data masyarakat yang diperoleh dari kader posyandu, posbindu, hingga mekanisme pencatatan di sekolah dan remaja, turut memperkaya variabilitas informasi yang ada. Variasi dalam metode pengumpulan, satuan wilayah, dan waktu pengumpulan data menambah tantangan dalam pengelolaan data tersebut.
Data kesehatan dapat diperoleh dari data rutin maupun survei. Namun, pengelolaan data yang tersebar dari berbagai sumber sering kali menghadapi kesulitan, terutama karena kurangnya variabel kunci untuk menggabungkan data. Analisis statistik yang dilakukan dengan data sekunder juga terbatas oleh ketidaktersediaan variabel pengikat. Masalah kualitas data, termasuk ketidakakuratan atau “data kotor,” dapat mengarah pada pengambilan keputusan yang salah, terutama di era Big Data.
“Dalam menghadapi tantangan ini, analisis spasial menjadi solusi yang memungkinkan data dari berbagai sumber dapat dianalisis secara bersamaan dengan mempertimbangkan informasi geografis sebagai variabel kunci. Metode seperti Kriging membantu mengisi kekosongan data dan memungkinkan prediksi lebih akurat terhadap fenomena kesehatan berbasis regional”, ujar Prof. Tris. Analisis spasial juga memberikan panduan dalam menangani masalah representativitas dan ketidaklengkapan data, sehingga keputusan yang diambil lebih tepat dan didasarkan pada informasi yang valid serta relevan.
Kualitas data yang baik sangat diperlukan untuk mendukung pengambilan keputusan di tingkat lokal maupun nasional. Meskipun kualitas data yang tersedia masih menjadi tantangan, pentingnya peningkatan kualitas data ini akan memaksa institusi yang mengelola data untuk memperbaiki proses pengumpulannya di masa mendatang.
Dengan terus berkembangnya kualitas data dan teknologi, Prof. Tris optimis bahwa pemanfaatan data spasial akan semakin penting dalam pengambilan keputusan strategis di bidang kesehatan masyarakat. “Dengan dukungan model statistik lokal seperti GWR (Geographically Weighted Regression) atau GTWR (Geographically and Temporally Weighted Regression), prediksi khusus wilayah dapat dihasilkan, memperkaya dasar bagi intervensi kesehatan yang spesifik wilayah. Analisis temporal juga dapat mengungkapkan pergeseran pola distribusi dari waktu ke waktu, memberikan gambaran lebih mendalam tentang difusi atau perubahan fenomena kesehatan yang ditelit,” tambahnya.
Hingga saat ini, Prof. Tris aktif melakukan berbagai penelitian dan diterbitkan di berbagai jurnal nasional dan internasional. Beberapa diantaranya berjudul, Strategies for providing spiritual care in the neonatal intensive care unit: Systematic review and meta-analysis (2024); Community preventive behaviour and perception on the severity of COVID-19 disease in Indonesia, 2021-2022: Structural equation modelling (2023); dan Intervening Fatigue Program on Fatigue, Self-Esteem, Body Image, Life Quality on Breast Cancer Survivors (2022).
Rektor UI, Prof. Ari Kuncoro, S.E., M.A., Ph.D., menyampaikan apresiasi yang tinggi atas kontribusi dan pencapaian yang diraih oleh Prof. Dr. Drs. Tris Eryando, M.A. sebagai Guru Besar ke-35 UI yang dikukuhkan pada tahun 2024. Prof. Tris juga terus berperan aktif dalam pengabdian masyarakat, salah satunya terkait pemberdayaan teman sejawat dalam penguatan Behavioral Sentinel Surveilance (BSS) kesehatan jiwa dan napza berbasis android.
