Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis untuk Pemetaan Penyakit Periodontal Berdasarkan Faktor Lingkungan di Kecamatan Pundong, Kabupaten Bantul

*Prayudha Benni Setiawan -  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Bekti Nur'aini -  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
Hartono Hartono -  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Regina Titi Christinawati Tandelilin -  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Received: 15 Jul 2019; Revised: 28 Aug 2019; Accepted: 10 Sep 2019; Available online: 2 Oct 2019.
Open Access Copyright 2019 Prayudha Benni Setiawan, Hartono Hartono, Regina Titi Christinawati Tandelilin, Bekti Nur Aini
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Citation Format:
Article Info
Section: Research Articles
Language: ID
Full Text:
Supp. File(s):
Perjanjian Pengalihan Hak Cipta
Subject
Type Other
  Download (788KB)    Indexing metadata
Statistics: 108 40
Abstract

ABSTRAK

Latar belakang: Penyakit periodontal merupakan salah satu penyakit gigi dan mulut yang banyak di jumpai di masyarakat dunia khususnya di Indonesia. Penyebab utama penyakit periodontal adalah faktor lokal yaitu bakteri plak dan kalkulus. Selain itu faktor geografis, lingkungan secara tidak langsung dapat mempengaruhi individu mengalami penyakit periodontal. Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat digunakan untuk menganalisa perbedaan faktor-faktor tersebut, terutama yang berhubungan dengan perbedaan geografis dan lingkungan. Kecamatan Pundong memiliki variasi letak geografis dan lingkungan.

Metode: Jenis penelitian ini adalah observasional analitik survei dengan disain cross-sectional. Subjek penelitian ditetapkan dengan pendekatan Regristry Based Study dimana Puskesmas Pundong sebagai sumber data dasar dalam penelitian ini. Variabel bebas adalah penyakit periodontal, sedangkan variable terikat adalah ketinggian tempat (geografis) dan pH air (lingkungan). Analisis spasial menggunakan Purely Spatial Poisson Model SatScan  dan ArcGIS. Distribusi frekuensi dan hubungan faktor lingkungan dengan penyakit periodontal dianalisis menggunakan univariat dan bivariate.

Hasil: Variabel yang berhubungan secara signifikan dengan keparahan penyakit periodontal yaitu pH sumber air dan ketinggian tempat (p-value<0,05). Berdasarkan nalisis Purely Spatial Poisson Model didapatkan satu cluster, terjadi pada 49 penderita dengan radius 2.24 km terdapat di Desa Seloharjo. Memiliki annual cases 11.2/100000 penduduk, yang berarti dalam 100000 penduduk memiliki 11.2 mengalami kasus penyakit periodontal.

Simpulan: Terdapat hubungan yang signifikan keparahan penyakit periodontal dengan pH sumber air dan ketinggian tempat. Berdasarkan analisis spasial terdapat klaster kejadian periodontal di Desa Seloharjo.   

ABSTRACT

Title: Using  Geographic Information System for Periodontal Disease Mapping  Based on Environmental Aspects in Pundong District, Bantul Regency

Background: Periodontal disease is one of the most common oral diseases in the world, especially in Indonesia. The main causes of periodontal disease are local factors such as dental plaques and calculus. In addition, environmental factors can indirectly affect individuals experiencing periodontal disease. Geographical Information Systems (GIS) can be used to analyze differences in these factors, especially those related to geographical and environmental differences. Pundong district has geographical and socio-economic variation.

Method: The type of study was an observational analytic survey with a cross-sectional design. The subject of research is determined by Registry Based Study approach where Pundong Community Health Center as the primary data source in this research. Independent variable is periodontal disease, while the dependent variable is a  altitude and water acidity. Spatial analysis using Purely Spatial Poisson SatScan and ArcGIS. The distribution and relationship of environmental factors with periodontal disease were analyzed using univariate and bivariate

Result: The variables significantly associated with periodontal disease severity were altitude and water acidity(p-value <0.05). Spatial analysis to determine the cluster of incidence of periodontal disease, with Purely Spatial Poisson Model analysis obtained 1 cluster, occurred in 49 patients with radius 2.24 km in Seloharjo. It has annual cases of 11.2 / 100000 residents, which means that in 100000 the population has 11.2 cases of people.

Conclusion: There is a significant relationship between the severity of periodontal disease and the water acidity and altitude. Based on the spatial analysis there were cluster periodontal events in Seloharjo

 

Note: This article has supplementary file(s).

Keywords
Penyakit periodontal: Geografis; Lingkungan; SIG

Article Metrics:

  1. Marcuschamer E, Hawley CE, Speckman I, María R, Romero D, Nart J, et al. A lifetime of normal hormonal events and their impact on periodontal Health. Perinatol Reprod Hum. 2009;23(2):53–64.
  2. Baiju R, Peter E, Varghese N, Sivaram R. Oral Health and Quality of Life : Current Concepts. J Clin Diagnostic Res. 2017;11(6):21–6.
  3. Newman M., Takei H., Klokkevoid P., Carranza FA. Carranza’s Clinical Periodontology, 10th. 10th ed. St.Louis Missouri: Saunders Elsevier; 2006. 46–7, 68, 72–75, 116-120. p.
  4. Kemenkes. Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS) 2013. Jakarta; 2013.
  5. Tjahja I, Lely M. Hubungan Kebersihan Gigi Dan Mulut Dengan Pengetahuan Dan Sikap Responden Di Beberapa Puskesmas Di Propinsi Jawa Barat. Media Pnelitian dan Pengegembangan Kesehat. 2005;15(1).
  6. Artawa IMB, Swastini IGAAP. Perbedaan Terjadinya Karang Gigi pada Masyarakat Pengkonsumsi Air Sumur dengan Bukan Air Sumur. J Skala Husada. 2011;8(2):167–71.
  7. Said NI, Ruliasih. Penghilangan Kesadahan di dalam Air Minum. In: Penghilangan Kesadadahan di Air Minum. 2008. p. 387–442.
  8. Nurhayati S. Pengembangan sistem informasi pemantauan suplementasi tablet besi ibu hamil berbasis sistem informasi geografis (SIG) studi di Dinas kesehatan Kabupaten Brebes. Universitas Diponegro; 2005.
  9. Tiwari N, Adhikari CMS, Tewari A, Kandpal V. Investigation of geo-spatial hotspots for the occurrence of tuberculosis in Almora district, India, using GIS and spatial scan statistic. Int J Health Geography. 2006;5:33.
  10. Pereira SM, Ambrosano GMB, Cortellazzi KL, Tagliaferro EPS, Vettorazzi CA, Ferraz SFB, et al. Geographic information systems (GIS) in assessing dental health. Int J Environ Res Public Health. 2010;7(5):2423–36.
  11. Dinas Kesehatan Yogyakarta. Riset Kesehatan Dasar Provinsi Di Yogyakarta Tahun 2007. Yogyakarta; 2009.
  12. Ati SR, Dewanto I. Gambaran Utilization Rate Pelayanan Kesehatan Gigi Dan Mulut Era Jaminan Kesehatan Nasional Di Puskesmas Piyungan, Banguntapan Ii Dan Banguntapan III Kabupaten Bantul Tahun 2014. Yogyakarta; 2014
  13. Bappeda Bantul. Data Kecamatan Pundong [Internet]. 2016 [cited 2017 Oct 25]. Available from: https://www.bantulkab.go.id/
  14. Widya CH, Nuryetty M, Sumarningsih D, Winarti Y, Ariewidayanti D, Harisah R. Indikator Kesejahteraan Masyarakat Kelautan dan Perikanan. Jakarta: Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia; 2011. 5 p.
  15. Yusuf Y, Nisma F, Rusdi N. Analisa Kandungan Air Sumur Warga Rt12, 17 Dan 18 Rw 09 Kelurahan Kelapa Dua Wetan Kecamatan Ciracas. Jakarta Timur. Proseding Penelit Bid Ilmu Eksakta. 2011;61–87.
  16. Kesehatan K. Pedoman Umum: Program Indonesia dengan Pendekatan Keluarga [Internet]. Jakarta; 2016. 57–58.