POTENSI INTEGRASI REMOTE SENSING DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DALAM INFORMASI KESEHATAN

Marcello Vifankov Kayadoe

Abstract


ABSTRACT
Background: Health information refers to processed health data that carries meaning and value to enhance knowledge supporting health development. Remote sensing is the science and technology of obtaining information about an object from a distance without direct contact. Meanwhile, GIS is a digital system that integrates, analyzes, stores, modifies, and organizes geographically referenced information.
Purpose: This study aims to examine the potential integration of remote sensing and GIS in health information systems.
Method: This study uses a literature review approach to examine the potential integration of remote sensing and GIS in health information systems.
Result: Based on an analysis of 54 journal articles, the findings reveal the potential of these technologies in evaluating residential environmental quality, mapping disease distribution, identifying environmental risk factors, analyzing the spatial and temporal trends of outbreaks, and assessing the risk of infectious disease transmission. The review also identifies several diseases linked to environmental exposure, including leprosy, COVID-19, malaria, leptospirosis, diarrhea, acute respiratory infections (ARI), tuberculosis, and dengue.
Conclusion: Understanding the potential integration of remote sensing and GIS emphasizes the importance of further development in these technologies to produce more accurate and reliable results, particularly in disease and environmental health mapping.

Keywords: Remote Sensing, Geographic Information System (GIS), Health

ABSTRAK
Latar Belakang: Informasi kesehatan adalah data kesehatan yang telah diproses atau diolah menjadi bentuk yang mengandung makna dan nilai yang berguna untuk meningkatkan pengetahuan dalam mendukung pembangunan kesehatan.. Remote sensing adalah ilmu pengetahuan dan teknologi yang digunakan untuk mengetahui suatu objek dari jarak tertentu tanpa kontak atau tanpa menyentuh langsung suatu objek. Sistem informasi geografis (SIG) adalah sistem digital yang dapat mengintegrasikan, menganalisis, menyimpan, menyesuaikan dan mengatur informasi yang berpusat pada geografis.
Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi integrasi remote sensing dan sistem informasi geografis (SIG) dalam informasi kesehatan.
Metode: Jenis penelitian ini menggunakan metode literature review untuk mengetahui potensi integrasi remote sensing dan sistem informasi geografis (SIG) dalam informasi kesehatan. harus mencakup deskripsi singkat tentang proses yang Anda lakukan dalam melakukan penelitian.
Hasil: Hasil dari tugas akhir ini berdasarkan 54 jurnal didapatkan bahwa remote sensing dan SIG memiliki banyak potensi yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui tingkat kualitas lingkungan pemukiman, pemetaan distribusi penyakit, pemetaan faktor resiko lingkungan, analisis temporal dan trend kejadian outbreak secara geografis dan analisis resiko penyebaran penyakit menular. Berdasarkan 54 jurnal juga didapatkan beberapa penyakit yang ditimbukan akibat paparan lingkungan yaitu kusta, penyakit COVID-19, malaria, leptospirosis, diare, ISPA, tuberkolosis, dan dengue.
Kesimpulan: Dengan memahami potensi integrasi remote sensing dan SIG, maka teknologi ini harus semakin dikembangkan guna untuk mendapatkan hasil yang jauh lebih tepat dan akurat untuk di gunakan dalam bidang kesehatan terkhususnya pemetaan pemyakit dan lingkungan. pernyataan singkat tentang hasil keseluruhan serta implikasi dan kontribusi penelitian terhadap bidangnya.

Kata kunci: Penginderaan Jauh, Sistem Informasi Geografis (SIG), Kesehatan.

Full Text:

PDF

References


REFERENSI

KemenkesRI. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 18 tahun 2022 tentang Penyelenggaraan Satu Data Bidang Kesehatan melalui Sistem Informasi Kesehatan. 2022.

Prasanti D, Fuady I, Indriani SS. Optimalisasi Bidan Desa Dalam Penyebaran Informasi Kesehatan Di Kabupaten Bandung. 2018;13(4):81–92.

Prasanti D. Potret Media Informasi Kesehatan Bagi Masyarakat Urban di Era Digital. 2017;19(2):149–62.

Feoh G, Anisah HU, Karsana IWW, Padakari SL, Susanto PC, Hastutik S, et al. Information Technology : Konsep dan Implementasinya. In: Sudirman A, editor. Media Sains Indonesia; 2022.

Dimyati M. Memahami Penginderaan Jauh Mandiri. 2022.

Sumartika IW. Modul Penginderaan Jauh (Remote Sensing). 2019.

Wood BL, Beck LR, Lobitz BM, Bobo MR. Education, Outreach and the Future of Remote Sensing in Human Health. 2000;332–43.

Fradelos EC, Papathanasiou I V, Mitsi D, Tsaras K, Kleisiaris CF, Kourkouta L. Health Based Geographic Information Systems ( GIS ) and their Applications. 2014;22(September):402–5.

Ruliansyah A, Gunawan T, Juwono S. Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Pemetaan Daerah Rawan Demam Berdarah Dengue (Studi Kasus di Kecamatan Pangandaran Kabupaten Ciamis Provinsi Jawa Barat). 2011;72–81.

Reistawati N, Widartono BS. Pemanfaatan Citra Quickbird dan Sistem Informasi Geografis untuk Pemetaan Tingkat Kerentanan Penyakit Diare pada Balita di Kecamatan Kota Gede, Kota Yogyakarta. J Bumi Indones. 2016;(1).

Mahardiani IW, Widartono BS. Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Analisis Hubungan Kejadian Penyakit Tuberkolosis terhadap Kondisi Rumah di Kecamatan Banguntapan. J Bumi Indones. 2016;

Irawati F, Saputra A. Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Analisis Hubungan Kejadian Penyakit Tuberkolosis Paru terhadap Kondisi Rumah di Kecamatan Sewon Kabupaten Bantul. 2019;1–36.

Fitriani K, Widartono BS. Aplikasi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Kesehatan Geografis untuk Kajian Hubungan Kualitas Pemukiman dengan Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut pada Balita. J Bumi Indones. 2016;1–7.

Suliswati. Dampak perubahan iklim terhadap kesehatan. 2021;

KemenkesRI. Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 035 Tahun 2012 tentang Pedoman Identifikasi Faktor Risiko Kesehatan Akibat Perubahan Iklim. 2012;1–27.

Izwardy D. Data dan Informasi Dampak Perubahan Iklim Sektor Kesehatan Berbasis Bukti di Indonesia. 2021.

Khotimah N, Sumunar DRS, Purwantara S, Arif N. Spatial Analysis Of Covid-19 Distribution: A Comparative Study Between Indonesia And Malaysia. IOP Publ. 2020;884:1–29.

Crispin AR, Sitorus MEJ, Zega DF, Kamble PB. Manfaat sistem informasi geografis terhadap penyakit dengue : Scoping Review. Haga J Public Heal. 2023;01(01):24–31.

Arfiani. Analisis Hubungan Kualitas Permukiman Dengan Kondisi Kesehatan Prosiding Seminar Nasional Rekam Medis dan Informasi Kesehatan 2025 86

Masyarakat Di Kecamatan Kotagede Kota Yogyakarta Berdasarkan Sistem Informasi Geografis. Univ Muhamadiyah Surakarta. 2016;

World Health Organization. Dengue and Severe Dengue [Internet]. 2023. Available from: https://www.who.int/health-topics/dengue-and-severe-dengue#tab=tab_2

Brady OJ, Gething PW, Bhatt S, Messina JP, Brownstein JS, Hoen AG, et al. Refining the Global Spatial Limits of Dengue Virus Transmission by Evidence-Based Consensus. 2012;6(8).

KemenkesRI. Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor Hk.01.07/Menkes/755/2019 Tentang Pedoman Nasional Pelayanan Kedokteran Tata Laksana Tuberkulosis. 2019;1–139.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.